城镇化进程中的产业结构与农民增收

摘要：产业结构的优化升级有利于农民增收，农民收入的增加有助于加快城镇化进程，而城镇化进程的发展必须建立在农业产业结构升级的基础之上，三者相互联系、相互依存。本文协整分析结果表明，城镇化、产业结构高级化与农民收入之间存在长期均衡关系，产业结构每优化升级1%将增加8.63%的农民收入，而城镇化进程每加快1%将使农民收入轻微下降了0.03%。这表明产业结构高级化对农民增收具有正效应，而目前城镇化进程并不能有效促进农民增收，因此，必须改善城镇化进程的质量。

关键词：城镇化；产业结构高级化；农民收入；协整检验

中图分类号：F121.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）06-0-02

一、引言

2013年12月23至24日在北京召开的中央农村工作会议强调“中国要强，农业必须强；中国要美，农村必须美；中国要富，农民必须富”。可见，“三农”问题一直都是国家关注的焦点。国内学者对如何促进农民增收进行了许多有益的探索。何伟、李强（2006）认为，调整和优化农业产业结构，积极推进农业产业化，可促进农民增收。金晶（2012）认为农村产业结构和农村经济增长之间相互促进，且存在长期的均衡关系。蒋勇和杨巧（2010）利用1978-2008年的统计数据对厦门产业结构高级化与经济增长的关系进行了实证分析，得出产业结构优化调整与经济增长是相互促进的关系。这些研究基本都证实了产业结构的升级有助于农民增收。马晓河（2004）、姬便便（2005）研究发现农民收入的增加又将促进城镇化进程的发展。樊兴丽、布海东（2013）的研究结果表明加快农村剩余劳动力的转移，实现农民充分就业，能够提高农民的收入水平。梁春梅、肖卫东（2010）、范爱军、王丽丽（2007）、陈海燕、陈佳阳（2013）从实证方面得出，城镇化发展对农民收入增长具有重大的作用，短期内城镇化发展对农民收入的影响作用较小，但随着时间的推移，其作用程度将逐渐趋于显著和稳定，因此，应采取长期政策而非短期政策。

以上研究对城镇化与农民增收、产业结构优化升级与农民增收的影响关系做了很有意义的探索，但鲜有文献将三者纳入同一个研究框架下进行讨论。本文在理论分析三者相互关系的基础上，构建计量模型实证分析了我国目前城镇化、产业结构优化升级与农民增收的作用关系及作用大小，为我国制定合理的加快城镇化建设，优化产业结构和提升农民收入政策提供一定的现实依据。

二、理论分析

目前，我国农村产业结构经过不断的优化调整，已朝着合理的方向发展。表现为从1978年至2012年我国第一产业从28.2%下降到10.1%，第二产业从47.9%轻微下降到45.3%，第三产业从23.9%逐渐上升到44.6%，这表明第一产业与二、三产业的差距逐渐拉大，二、三产业之间的差距逐渐缩小。这种变化充分说明，我国的产业结构已逐步优化升级。工业的发展加快了农产品的加工，有利于实现农业产业化，促进农民增收。服务业的快速发展则扩宽了农民的增收渠道，有利于农村剩余劳动力的转移，实现农民的充分就业，从而推动了城镇化进程的发展。反过来，城镇化的发展又将引导农村剩余劳动力向二三产业转移，这样不仅可以优化农业内部种植业、养殖业、畜牧业以及副业结构，还可以发展壮大农村二三产业，推动农业和农村经济产业结构升级。此外，在城镇化的发展进程中将极大提高了农民的素质，增加了城镇人口对农产品的需求，刺激了农村相关产业的发展，从而加速农民土地规模经营、提高劳动生产率，促进农民增收。因此，在城镇化快速发展的今天，研究城镇化进程中的产业结构与农民收入的关系将具有极大的现实意义。为了从统计学层面上分析城镇化进程中的产业结构与农民收入之间的关系，本文运用经济计量模型中的协整检验、格兰杰因果关系检验对城镇化、产业结构高级化与农民增收之间的长期稳定和短期动态的相关性进行实证分析。

三、实证分析

1.数据来源和变量的选取

本文所使用样本取自1978—2012年全国年度数据，数据来源于《中国统计年鉴》（2013）。结合本文前文的描述，被解释变量采用农民人均纯收入（P）表示农民增收，为了消除物价因素的影响，本文使用1978年为基期的农村居民人均消费指数对其进行缩减。用城镇人口占总人口的比重（CZ）来衡量城镇化水平，若CZ越大，则表明城镇化水平越高。用产业结构层次系数（U）来衡量产业结构高级化，具体表现为：设某区域有n个产业，将这些产业由高级到低级排列，所得的比重记为k（t），则该区域的产业结构层次系数为。若u越大，则该区域结构层次系数越大，表明产业结构高级化水平越高。另外，由于对数据进行自然对数变换不会改变原来的协整关系，并能消数据中存在的异方差，所以对农民收入、产业结构和城镇化分别取自然对数变换，即。

2.结果分析

在研究的经济变量中，尽管两个或两个以上的变量序列是非平稳的，但它们的某种线性组合却可能是平稳的，则它们存在长期的稳定关系即协整关系。在进行协整检验的过程中，我们先对各变量序列和它们的差分序列进行平稳性检验，以确定变量的单整阶数；然后对变量间进行协整检验，建立协整方程；最后对变量间进行格兰杰因果关系检验。

（1）时间序列的平稳性检验

在现实经济生活中，时间序列数据往往是非平稳的，如果对非平稳性数据进行回归分析有可能出现“伪回归”现象。因此，对时间序列数据进行分析时，需要事先对其进行平稳性检验，即单位根检验。本文运用EVIEWS6软件，对LNP，LNU，LNCZ的单位根进行有截距项的ADF检验（表一），在滞后期的选择上，依据赤池信息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）同时达到最小，若两者不能同时达到最小，则用LR检验法确定最佳的滞后阶数，经过分析，本文选择最佳的滞后期为2。

表一 各时间序列的ADF检验

注：表中的D表示一阶差分

由表一可知，LNP、LNU、LNCZ均为非平稳的时间序列，但三者的一阶差分在10%下均为平稳的时间序列，故三者变量均为一阶单整，因而根据协整理论，它们之间可进行协整检验。

（2）协整分析

协整检验的方式有两种：一是基于回归残差的E—G检验，此检验方式存在一定的欠缺性，因在第一阶段需要设计线性模型进行OLS检验，应用不方便。本文采用基于回归系数即基于迹和特征根的检验。结果表明，迹检验和最大特征根检验在置信水平为95%的情况下都存在一个协整方程，所以产业结构高级化、城镇化和农民收入之间具有长期的动态均衡关系，对三者进行有线性趋势但协整方程只有截距的协整检验，得到协整方程（1），方程（1）中变量下标的t代表年份，括号内的数字表示参数估计的标准差，ECM代表均衡残差。从协整方程可看出：产业结构高级化对农民增收具有显著的正向效应，即产业结构每优化升级一个单位，将会使农民收入增加8.63个单位；城镇化对农民增收存在较低的负效应，表现为城镇化每提高一个单位，将会使农民收入降低0.03个单位。可见，产业结构升级对农民增收具有显著的促进作用，而目前城镇化进程并不能有效促进农民增收。因此，必须改善城镇化进程的质量。

（1）

为了验证方程（1）中的协整关系的正确性，本文采用AR根的图表检验，结果表明所有的特征根都在单位圆内，说明构建的VAR模型是稳定的，所得到的协整关系的结果具有有效性。

（3）格兰杰因果分析

由以上分析可知，时间序列LNP、LNU、LNCZ都是一阶单整平稳且存在协整关系，故可对它们进行格兰杰因果关系检验（表二），检验结果表明，在5%的显著性水平下，产业结构高级化、城镇化和农民收入之间存在格兰杰因果性，产业结构高级化与农民收入之间存在双向因果关系，即产业结构高级化是农民增收的原因，农民增收又是产业结构高级化的原因；城镇化与农民收入之间存在单向的因果关系，即农民增收是城镇化的原因，而城镇化不是农民增收的原因，这说明目前城镇化发展并不能促进农民收入的增加。

表二 格兰杰因果关系检验

四、结论与政策建议

本文实证检验了我国城镇化、产业结构高级化与农民增收之间的关系。格兰杰因果关系检验表明，在滞后2期上，产业结构升级与农民收入之间具有双向因果关系，即产业结构优化升级有助于农民收入的增加，农民收入的提高有助于产业结构优化升级；城镇化与农民收入具有单向的因果关系：农民收入的增加有利于加快城镇化进程，而目前在统计学意义上城镇化进程并不能成为农民增收的原因。协整检验发现城镇化、产业结构高级化和农民收入之间存在长期稳定的关系。标准化的协整方程表明，产业结构的调整升级对农民增收具有显著的促进作用，而目前城镇化进程并不能有效促进农民增收。

因此我国目前应进一步优化农村产业结构，增加农民收入；而在推进城镇化的进程中，必须深入分析城镇化进程出现的问题，改善城镇化进程的质量，在有效吸纳农民工的同时，能够有效提高农民收入。

参考文献：

[1]何伟，李强.淮安市农民增收制约因素分析对策[J].安徽农业大学，2006.

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[6]樊兴丽，布海东.城镇化进程中的农村剩余劳动力转移问题研究[J].山东农业科学，2013（9）.

[7]范爱军，王丽丽.我国城镇化发展与农民收入增长的实证分析[J].山东社会科学，2007.

[8]陈海燕，陈佳阳.重庆城镇化发展与农民收入关系的实证分析[J].理论与现代化，2013（5）.

[9]于雨帆.城镇化是增加农民收入的根本途径[J].商业经济，2010（7）.

[10]梁春梅，肖卫东.城镇化发展与农民收入增长关系分析[J].山东社会科学，2010（8）.

[11]李慧敏.我国农村剩余劳动力转移对农民收入影响分析[D].华中科技大学，2009.

[12]李靖，焦树林.城镇化水平与农民收入的相关性研究[J].重庆工商大学学报，2003（1）.

作者简介：袁桂珍（1988-），女，江西师范大学数学与信息科学学院，统计学系硕士研究生，主要研究方向经济统计。

操志强（1990-），男，江西师范大学数学与信息科学学院，统计学系硕士研究生，主要研究方向经济统计。