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1、 1 甘肃县域城市化影响因素分析 郭 婷，邓 艾（西北民族大学经济管理学院，甘肃 兰州 730030）摘要：以甘肃87 个县（包括县级市）2000年截面数据为样本，运用计量分析方法，构建二元结构下甘肃县域城市化影响因素的回归模型。结果表明，影响甘肃县域城市化水平的主要因素有：第三产业就业比率、人均可耕地、工业化率、文盲率和基本建设投资。其中，第三产业就业比率、工业化率和基本建设投资与城市化率正相关，文盲率和人均可耕地与城市化率负相关。关键词：甘肃；县域；城市化；因素分析 The Analysis of Influential Factor on Urbanization of Gansus C
2、ounties Guo Ting，Deng Ai(College of Economy and Management,North-west University for Nationality,Gansu 730030,China)Abstract:This paper constructs the regression analysis model to express the functional relationship between urbanization rate and the influence factors in Gansus counties by adopting t
3、he cross section data of Gansus counties of 2000 and econometrics method.The results show that the main influence factors are as follows:the employment proportion of tertiary industry,the per capita cultivated areas,the industrialization rate,the percentage of illiteracy and the investment in capita
4、l construction.Among them,there is positive correlation between first three factors and urbanization rate,and negative correlation between the last two factors and urbanization rate.Keyword:Gansu;counties;urbanization;analysis of factors 一、引言 城市化是人类社会发展的普遍现象和重要过程。目前已有较多学者从社会学、人口学、人文地理学、经济学甚至统计学、数学的视
5、角出发，对城市化概念，水平和发展趋势，道路选择，城市布局与城市最优规模，以及城市化水平综合评价等进行了深入的探讨1-11。但以结构主义理论为基础，对一个国家或地区城市化水平影响因素进行分析的研究较少，尤其以县域为研究范围，计量分析影响城市化水平因素的学术文献则更少。甘肃作为一个二元结构尤为典型12的省份，其县域的城市化发展已成为甘肃社会经济结构深层次变革的主要推动力量。如何加快甘肃县域的城市化进程，提高城市化率（城市人口占总人口比例）是目前所要解决的难点问题。本文参照已有的城市化理论模型和相关实证研究，在充分考虑甘肃县域城市化数据资料的可得性的基础上，以2000年甘肃87个县（包括县级市）的城
6、市化率为因变量，以主要的经济因素和社会文化因素为自变量，构建甘肃县域城市化影响因素的计量模型，并对甘肃县域城市化影响因素的多元回归模型进行实证研究。旨在揭示影响甘肃县域城市化水平的主要因素及城市化进程中各因素的作用，为加快甘肃县域城市化进程提供参考。CIDA 项目中国西部生态评估管理与农村发展部分成果，项目编号（CIDAProject NO.）2821/563442。作者简介：郭 婷（1977-）女，陕西西安人，在读硕士，研究方向为少数民族区域经济。邓 艾（1962-），男，甘肃肃南人，西北民族大学经济管理学院教授，硕导，主要从事少数民族地区经济发展研究。2 二、模型与数据 城市化是二元结构经
7、济向发达的一元经济转变的过程中，劳动力由农村向城市的流动是一个必然发生的现象。经济学家已对这一现象进行了大量的研究，提出了一系列著名的理论和模型。刘易斯二元结构模型13，托达罗“农村城市人口迁移”模型14和舒尔茨的成本效益理论15，揭示了人口城乡迁移的基本动因和特征，是公认的城市化经典理论框架。此外，一些实证研究也对影响城市化水平的因素作了识别和检验。钱纳里等人通过处理101个国家19501970年的经济发展水平数据，证明在一定的人均国民生产总值水平上，有一定的生产结构、劳动力配置结构和城市化水平相对应 16。贝克尔通过分析西欧各国、美国、加拿大等国历史上工业化时期的时间序列数据和横截面数据，
8、发现当时这些国家的城市化水平与其人均CNP增长率及工业化水平之间存在显著的正相关关系17。近年来一些学者在对中国城市化水平影响因素的实证研究中，也得出了大体相似的结论。夏永祥、余其刚18，陈爱民、爱德华冠森19，余志祥、熊伟20等学者发表的研究文献表明，无论从全国还是各省市区来看，城市化水平与人均GDP，城乡收入差距、非农产业就业比重、人均教育水平、基本建设投资等因素之间都存在显著的正相关关系。基于以上分析，在参照已有的城市化模型、实证研究和相关数据可得性的基础上，构建二元结构下甘肃县域城市化影响因素的计量模型。iiiiiiiiLnXLnXLnXLnXLnXLnXY6655443322110
9、i=1,2,，87 其中，Y 表示城市化率，用甘肃各个县的城镇人口占其总人口的比例来衡量。下标i表示特定县。0、1、2、3、4、5、6为待确定的常数。表示随机误差。其余均为城市化率的解释变量。（1）1X第三产业就业比率 第三产业就业比率用第三产业从业人员占从业总人口的比例来表示。由于城市化的实质是农业人口逐步脱离农业部门，被现代工业部门吸收过程，而现代工业应包括工业和第三产业两部分。随着社会经济发展和产业结构升级，第三产业对农业劳动力的吸纳已成为城市化进程的主要部分，对城市化的作用高于工业。根据托达罗“农村城市人口迁移”模型，一个农业劳动力是否迁入城市除了决定于城乡实际收入差异，还取决于城市就
10、业率。由于第三产业对农业劳动力有较高吸纳能力，因而通过第三产业就业比率可以间接反映托达罗模型中的预期收益和就业率。预期第三产业就业率与城市化率成正相关关系。（2）2X工业化率 工业化率作为一个地区工业化程度的直接体现，是重要的经济指标之一。城市化作为农业劳动力从低报酬的农业部门向高报酬的工业部门迁移的过程，和工业部门有着紧密的关系。因而工业部门的发展，创造了大量的就业机会，对农业劳动力产生了很强的吸引力，成为农业劳动力源源不断流向城市的重要因素。考虑到数据的可靠性，选取了 2000年人口普查中第二产业从业人员占从业总人口的比例来表示工业化率。预期这一指标与城市化率正相关。（3）3X基本建设投资
11、 基本建设投资主要是在第二、第三产业，随着资金的不断投入，非农产业得到进一步的发展，创造出大量的就业机会。根据托达罗“农村城市人口迁移”模型，随着城市就业率的提高，农业劳动力的迁移数量也就不断增多。因此，预期基本建设投资与城市化率应为正相关。（4）4X文盲率 文盲率通过文盲人口占15岁及15岁以上人口比例表示，用以反映受教育水平的高低。根据舒尔茨的成本效益理论，迁移的成本受教育程度的影响，教育程度与迁移成本负相关，在其他条件相同的情况下，3 农业劳动力所受教育程度越高，就越容易在城市经济部门获得就业机会或较高收入，因此教育水平与城市率是正相关关系。鉴于文盲率与受教育水平成负相关，则文盲率与城市
12、率应是负相关关系。（5）5X人均可耕地 人均可耕地用耕地面积与农业总人口数比例来表示。根据刘易斯的二元模型，在传统的农业部门中存在大量边际生产率接近于零或等于零的剩余劳动力，由于城市现代工业部门与传统农业部门在劳动生产率和劳动者个人收人水平上的差别，使存在的农业剩余劳动力不断向现代城市工业部门迁移。因此，人均可耕地越少，农业剩余劳动力就越多，迁移的数量也越多。预期这一指标与城市化率应成负相关关系。（6）6X城乡收入差距 城乡收入差距用城市居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的差来表示。根据托达罗模型，农村劳动力向城市移民的决策，是根据“预期”收入最大化目标作出的。那么，城市居民较高的收入吸引
13、着农业劳动力向城市迁移。因此，这一经济变量与城市化率应成正相关。由于变量取自然对数可以反映出其弹性关系和排除变量的单位影响，因此上述模型采用半对数方程形式。每个变量的系数都表示其他变量不变的条件下，该变量变动一定幅度对城市化率的影响程度。在估测结果有效的情况下，各变量的系数符号反映该因素对城市化水平性质的影响，而具体数值则反映影响力的大小。本文数据均来源于甘肃省 2000人口普查资料21和甘肃年鉴 200122。三、结果分析 根据收集到的数据，应用SPSS软件进行回归分析。考虑到多元回归方程必须进行显著性检验。除了对回归方程进行检验外，还要对回归系数进行检验。因此采用了逐步回归方法，主要结果见
14、表1。表 1 甘肃县域城市化影响因素计量模型分析结果汇总表 自变量 模型 1 模型 2 模型 3 模型 4 模型 5 0-48.268-85.591-96.912-76.003-48.941 (-9.680)(-8.694)(-9.903)(-6.712)(-3.246)LnX1（第三产业就业比率）30.856 26.056 22.887 13.439 12.187 (15.119)(11.996)(10.265)(3.714)(3.455)LnX2（工业化率）7.430 6.443 (3.217)(2.847)LnX3（基本建设投资）5.339 5.593 4.198 3.486 (4.27
15、3)(4.761)(3.514)(2.940)LnX4（文盲率）-5.827 (-2.608)LnX5（人均可耕地）-8.282-9.415-9.661 (-3.503)(-4.153)(-4.407)LnX6（城乡收入差距）R2 0.731 0.780 0.808 0.830 0.843 F 228.586 146.904 115.330 98.946 86.187 D.W 1.762 N 87 87 87 87 87 此表将变量选剔表（Variables Entered/Removed）、系数表（Cofficients）、方差表（ANOVA）和模型摘要表（Model Summary）等予以
16、汇总。括号内数字为 t 值；回归系数在 0.05显著水平下具显著性；N 表示进入运算的样本数。得到回归方程式为:Y=-48.941+12.1871LnX+6.4432LnX+3.4863LnX-5.8274LnX-9.6615LnX (-3.246)(3.455)(2.847)(2.940)(-2.608)(-4.407)4 R2=0.843 F=86.187 D.W=1.762 该回归方程通过了 R2检验、F 检验和 t 检验、多重共线性检验、序列相关检验和异方差检验。因此，用构建的二元结构下甘肃县域城市化影响因素的计量模型来解释影响城市化水平因素是合适的。其中，第三产业就业比率、工业化率、
17、基本建设投资与城市化率正相关；文盲率、人均可耕地与城市化率负相关；城乡收入差距与城市化率的对应关系在统计上并不显著，无法通过有效检验，在逐步回归中未被引入。四、主要结论 通过回归分析，得出以下主要结论：（1）从回归系数看出：1X5X2X4X3X，说明各影响因素对甘肃县域城市化影响作用的大小顺序为：第三产业就业比率 人均可耕地 工业化率 文盲率 基本建设投资。说明要加快甘肃县域内城市化进程，应加大非农产业投资力度，促进第三产业的快速发展，创造大量就业机会，增大对农业劳动力的吸纳容量，使农业劳动力源源不断流向城市，促进城市化水平的提高。（2）模型在指标的选择时考虑了城乡收入差距对县域城市化的影响程
18、度，但经过计算分析，其相关性不显著。这说明城乡收入差距对县域城市化的影响很小。分析原因，这与甘肃县域多为单一产业，封闭式的经营方式限制了产业多元化的发展，抑制城市向乡村的辐射和扩散效应；严格的城乡分割的户籍制度，阻断了城乡之间劳动力的流动；数目众多的劳动者素质低下，劳动技能较差，无法有效进入城市中的各类行业，社会保障体制的不完备和城市较高的失业率与较少的就业机会，阻碍农业劳动力向城市迁移有着直接关系。参考文献：1傅晨.城市化概念辨析.南方经济J.2005（4）.P29-30.2李振福.城市化水平综合测度模型研究J.北方交通大学学报，2003（3）.P75-80.3刘耀彬，陈志，杨益明.中国省区
19、城市化水平差异原因分析J.城市问题，2005（1）.P16-20、32.4李爱军，谈志浩.城市化水平综合指数测度方法探讨以江苏无锡市、泰州市为例J.经济地理，2004（1）.5徐建中，毕琳.促进我国城市化道路的思考J，商业研究，2005（6）.P86-88.6白先春，凌亢.中国城市化：水平测算与国际比较J.城市问题，2004（2）.P22-26.7丁刚，赵萍萍.基于 PDL模型的城市化水平预测J.统计研究，2005（3）.P45-48.8阎军.试论我国城市化的道路与模式选择J.江苏科技大学学报，2005（3）.P26-30.9冯邦彦，马星.中国城市化发展水平及省际差异J.经济经纬，2005（1
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21、昆.发展的型式：1950-1970M.经济科学出版社，1998.P32，P61-70.17P贝克尔：城市与经济发展M江西人民出版社，1991.P145-234.18夏永祥、余其刚.世界城市化进程一般规律和中国的实践.载陈甬军、陈爱民主编中国城市化：实证分析与对策研究M.厦门大学出版社，2002.P3-13.19陈爱民，爱德华.冠森.影响中国人口城市化的因素分析.载陈甬军、陈爱民主编中国城市化：实证分析与对策研究M.厦门大学出版社，2002.P51-57.20余志祥，熊伟.我国西部地区城市化水平与经济发展水平的相关性研究J.生态城市，2004（6）.P253-255.21 甘肃省 2000人口普查资料M.甘肃省人口普查办公室.中国统计出版社，2002.22 甘肃年鉴 2001M.甘肃年鉴编委会.中国统计出版社，2001.