工业化与城镇化互动关系问题研究《新型城镇化研究》课题报告之八Word文件下载.docx
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据此判断,我国整体上正处于工业化高级阶段的低限位置,也即工业化的中后期。
表1钱纳里对工业化发展阶段的划分
人均GDP的变动范围
发展阶段和时期
1964年美元
2011年美元
6个阶段
3个时期
100-200
600-1200
初级产品生产阶段
准工业化时期
200-400
1200-2400
工业化初级阶段
工业化时期
400-800
2400-4800
工业化中级阶段
800-1500
4800-9000
工业化高级阶段
1500-2400
9000-14400
发达经济初级阶段
后工业化时期
2400-3600
14400-21600
发达经济高级阶段
注:
(1)人均GDP1964年美元的发展阶段划分标准来自钱纳里的《工业化和经济增长的比较研究》(上海人民出版社1995年),原文中的人均收入是人均GNP口径,GNP是按国民原则核算的总收入,而GDP是按国土原则核算的总收入,两者略有差别,但差别不大,人均收入的数值也非常接近,基本可以相互替代。
(2)本文依据世界银行公布的美国1964-2011年国内生产总值平减物价指数(GDP缩减指数)测算的2011年与1964年人均GDP的换算因子为5.78,实际取整为6。
按1964年美元计算,2011年我国人均GDP处在钱纳里划分标准800-1000美元区间;
非农产业增加值占GDP比重为89.9%,基本对应1000美元收入水平;
工业增加值占GDP比重为38.5%,工业就业比重为29.5%,非农产业就业比重为65.2%,基本对应500-800美元区间;
城镇化率为51.3%,基本对应400-500美元区间。
因此,2011年,我国城镇化率比钱纳里标准值低8.8-12.1个百分点,非农产业就业比重低8.1-13个百分点,工业就业比重低0.8-3个百分点,工业增加值比重低4.4-6.4个百分点,而只有非农产业增加值比重与1000美元标准值基本一致。
这些情况表明,尽管以非农产业增加值比重与当前我国处于工业化发展高级阶段比较匹配,但受第三产业就业人员比重偏低影响,农业就业人员比重仍然明显偏高,城镇化发展总体上滞后于工业化。
表2钱纳里标准模型
1964年人均GNP
(美元)
换算为2011年人均GDP(美元)
工业增加值占GDP比重(%)
非农产业增加值占GDP比重(%)
工业就业比重(%)
非农产业就业比重(%)
城镇化率(%)
100以下
600以下
17.8
49.2
7.80
30.2
12.8
100
600
21.0
56.4
9.10
35.8
22.0
200
1200
28.7
69.5
16.4
44.5
36.2
300
1800
33.0
75.9
20.6
53.6
43.9
400
2400
36.1
80.0
23.5
59.0
49.0
500
3000
38.3
82.7
25.8
63.4
52.7
800
4800
42.9
87.7
30.3
73.3
60.1
1000
6000
44.9
89.6
32.5
78.2
1000以上
6000以上
48.8
91.1
36.8
87.8
65.8
表中数据根据《发展的模式1950-1970》(H.钱纳里M.赛尔昆)整理。
2011年与1964年的换算因子为5.78,换算依据同表1。
(二)低收入地区城镇化滞后特征最为突出
沿用钱纳里划分标准,根据换算成美元的2011年人均GDP,对全国各省(市、区)工业化发展阶段进行大致分类。
结果显示:
天津、北京等5省(市)达到后工业化时期的发达经济初级阶段,内蒙、广东等15省(市、区)处于工业化时期的高级阶段,青海、海南等10省(区)处于工业化时期的中级阶段。
表3:
按钱纳里人均收入标准划分的各地区工业化发展阶段
工业化发展阶段
地区名称
人均GDP(美元)
天津
上海
北京
13193
12783
12643
江苏
浙江
9644
9173
内蒙古
广东
辽宁
8976
7866
7859
湖北
河北
陕西
5295
5259
5181
福建
7335
宁夏
5116
山东
7329
黑龙江
5081
吉林
5955
山西
4855
重庆
5342
新疆
湖南
青海
海南
4658
4626
4571
4474
四川
安徽
广西
甘肃
4046
3973
3921
3034
河南
4438
云南
2983
江西
4049
贵州
2541
数据来源:
2011年人均GDP以及平均汇率6.4588取自《2012年中国统计年鉴》。
对照钱纳里的标准,我们测算和整理了2011年全国各省(市、区)城镇化率、工业增加值比重、非农产业增加值比重、二产就业比重、非农产业就业比重等特征性指标,结果显示:
与标准值相比,高收入地区(天津、上海等10个人均GDP在6000美元以上的省、市、区)的非农产业就业比重低12个百分点、工业增加值比重低5个百分点、城镇化率低3个百分点;
中等收入地区(吉林、重庆等8个人均GDP在4800-6000美元之间的省、市、区)的非农产业就业比重低13-19个百分点、城镇化率低10-13个百分点、二产就业比重低5-7个百分点;
低收入地区(新疆、湖南等12个人均GDP在2800-4800美元之间的低收入省、区)的非农产业就业比重低5-20个百分点、城镇化率低7-18个百分点、二产就业比重低1-7个百分点。
这表明,收入水平越低的地区,城镇化率和非农产业就业比重与标准值的差距就越大,这些地区是影响我国整体城镇化率和非农产业就业比重偏低的主要因素。
表4:
2011年按人均GDP分组的全国三大区域判断指标
高收入地区
(6000美元以上)
中等收入地区
(4800—6000美元)
低收入地区
(2400-4800美元)
包含地区
天津、上海、北京、江苏、浙江、内蒙古、广东、辽宁、福建、山东
吉林、重庆、湖北、河北、陕西、宁夏、黑龙江、山西
新疆、湖南、青海、海南、河南、江西、四川、安徽、广西、甘肃、云南、贵州
8769
5254
3967
工业增加值比重%
44.16
46.68
43.59
非农产业增加值比重%
94.11
89.00
85.75
第二产业就业比重%
38.05
25.45
22.99
非农产业就业比重%
75.62
59.50
53.62
城镇化率%
63.22
50.53
41.82
根据《2012年中国统计年鉴》以及各省市区2012年统计年鉴资料加工整理。
二、工业化与城镇化的关联测度
历史经验表明,工业化和城镇化在经济社会发展过程中通常会呈现出一定的变动规律和关联关系。
我们通过建立向量自回归模型(VAR)和面板数据模型来进一步分析两者间的关联关系。
(一)全国工业化与城镇化关联分析
用工业化因子(gyhyz)代表工业化水平,用城镇化率的对数(lczhl)代表城镇化水平,建立工业化与城镇化的向量自回归模型(VAR)。
然后利用全国1977-2012年的时间序列数据,对模型进行估计。
根据LR检验方法和SC准则确定VAR模型最优滞后长度为3,估计结果为:
AdjR2=
0.998826F=4537.901AIC=-6.138504SC=-5.821063
0.999022F=
5450.731AIC=-5.039811SC=-4.722370
(模型中,t为样本年度,εit为随机扰动项)
脉冲响应分析显示,工业化因子变动对城镇化率具有正向影响,并且从第4期开始逐渐加强;
城镇化率变动对工业化因子的响应开始就比较明显,中间虽有波动,但从第5期开始持续增强。
因此,1977—2012年期间,我国工业化与城镇化发展相互作用,互为正向影响,并且城镇化对工业化影响力相对更强。
图1城镇化率对数与工业化因子VAR模型脉冲响应函数图
从方差分解结果看,工业化因子对于城镇化率的短期影响较小(一期为0,二期0.045%),长期影响程度提高较慢(六期1.2%,十期才11.8%);
但城镇化率对工业化因子的影响一期就达到8.1%,二期达到23.7%,影响程度明显更高,这与脉冲响应分析的结果基本一致。
表5城镇化与工业化方差分解表
lczhl方差分解
gyhyz方差分解
期别
lczhl
gyhyz
1
100.0000
0.000000
8.096004
91.