城镇化、产业结构与农业经济增长的关系研究

　　摘要：采用2000—2018年城镇人口与总人口的比值、第三产业增加值与第二产业增加值的比值、农业总产值作为样本数据，基于VAR模型和协整检验，对城镇化、产业结构与农业经济增长的相互影响关系进行研究。结果表明，城镇化与产业结构对农业经济增长具有显著影响；城镇化对农业经济增长的冲击为正，产业结构对农业经济增长的冲击为负。需要综合考虑城镇化与产业结构对农业经济增长的影响。随着时间的推移，城镇化对农业经济增长的方差贡献率显著增加；产业结构对农业经济增长的方差贡献率增加较小；农业经济增长自身因素造成的方差波动所占比率显著下降。需要重点考虑城镇化对农业经济增长的冲击作用。城镇化、产业结构与农业经济增长具有稳定的长期均衡关系。长期而言，政府应当保障城镇化、产业结构与农业经济的协调发展。

　　关键词：城镇化；产业结构；农业经济增长；VAR；协整检验

　　中图分类号：F320.2文献标识码：A

　　文章编号：0439-8114（2020）18-0156-04

　　2019年全國人大《政府工作报告》指出，要统筹城乡区域发展，推进城镇化建设，不断优化经济结构。当前学者对城镇化、产业结构与农业经济增长的关系研究大多是单方面的，如分析城镇化对农业经济增长的影响、产业结构对农业经济增长的影响。例如，魏媛等[1]分析了贵州省工业化、城镇化、农村经济协调发展问题。白凤娇[2]认为新型城镇化是实现农村经济新常态的重要手段。杨景峰等[3]分析农业经济效率与城镇化关系的空间联动效应，认为存在双向联动关系。王兆君等[4]研究了农业产业集群化与城镇化复合系统协同度和农业经济发展的关系。张东玲[5]分析了山东省新型城镇化与农业经济增长溢出效应的空间区域演化和集聚特征。朱传民等[6]研究江西省农业经济差异的动态变化及地域格局，并且分析了农业各产业对经济发展水平的影响。杨忠娜等[7]研究南疆地区农业结构变动对农业经济增长的影响，分析了农业各部门对农业经济增长的影响弹性。范润梅[8]分析了农业结构变动对农业经济增长的影响。史彰民[9]分析了产业结构变动对农业经济发展的影响。徐亚东[10]分析了农业结构调整对农业经济增长的贡献。

　　而关于城镇化、产业结构与农业经济增长三者之间互相影响的探究较少。基于此，本研究采用向量自回归模型与协整检验，从短期和长期2个方面，对城镇化、产业结构与农业经济增长的相互影响关系进行研究，以探索三者协调发展的现实意义。

　　1样本选取与统计描述

　　1.1样本选取

　　本研究采用城镇人口与总人口的比值作为衡量城镇化的指标，即城镇化水平=城镇人口/总人口；采用第三产业增加值与第二产业增加值的比值作为衡量产业结构的指标，即产业结构水平=第三产业增加值/第二产业增加值；采用农业总产值作为衡量农业经济增长的指标，单位为亿元。本研究选取2000—2018年的数据作为研究对象，城镇化、产业结构、农业经济增长分别用[URt]、[TSt]、[AGt]表示，数据来源于国家统计局。

　　1.2统计描述

　　图1、图2和图3分别为城镇化、产业结构和农业经济增长的时间序列。表1为3个序列的基本统计特征。

　　ADF检验结果表明，城镇化、产业结构和农业经济增长都是不平稳序列。同时，采用原始数据建立VAR模型并生成AR，如图4所示。由图4可知，单位根都在单位圆内，说明VAR模型是平稳的，使用原始数据未导致伪回归。但由于差分后的数据会丢失部分经济信息，因此，本研究采用原始数据进行实证分析。

　　2基于VAR模型的短期分析

　　Sims[11]提出VAR模型以来，该方法广泛应用于研究总体变量之间的关系。VAR模型是基于数据的统计性质建立模型，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。

　　P阶向量自回归模型VAR（p）的数学表达式是：

　　[yt=v+A1yt-1+…+Apyt-p+ut]；[t=1，2，？T]

　　（1）

　　其中[yt]表示[k]维向量，[t]表示样本个数；矩阵[A1，…Ap]（[k×k]维）表示待定系数矩阵，[v]表示常数。

　　2.1参数估计

　　根据AIC准则，VAR模型的最优滞后期为2，选择VAR（2）模型形式，参数估计结果如表2所示。

　　由表2可知，城镇化的滞后性对自身的当前项具有显著影响，产业结构与农业经济增长对城镇化没有显著影响；产业结构的滞后性对自身的当前项具有显著影响，城镇化与农业经济增长对产业结构没有显著影响；城镇化与产业结构对农业经济增长都具有显著影响。

　　当城镇化与产业结构处于调整阶段，城镇化与产业结构具有沿着原有趋势发展的依赖行为。随着城镇化的推进，基础设施等一系列配套建设将进一步促进这一过程；产业结构的调整也同样具有自我促进作用。

　　2.2脉冲响应分析

　　脉冲响应通常用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响的变动轨迹，能比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。城镇化对农业经济增长的脉冲响应（图5）和产业结构对农业经济增长的脉冲响应（图6），就能反映出城镇化与产业结构对农业经济增长的影响路径。

　　由图5可知，农业经济增长受到城镇化一个正的冲击后，第一年为正，并且继续向上，第二年达到最大值，然后开始下降，最终逐渐趋向于0。

　　城镇化对农业经济增长最初有较大的促进作用，城镇化过程中对农业的需求大量增加，但是随着城镇化的推进，城镇化对农业经济增长的促进作用会逐渐减弱。

　　由图6可知，农业经济增长受到产业结构一个正的冲击后，第一年为负，并且继续向下，第二年达到最小值，然后开始上升，最终逐渐趋向于0。

　　产业结构优化意味着第三产业增加值所占比重上升，产业结构优化过程中伴随着大量的农业人口转移，从短期来看，产业结构对农业经济增长有较大冲击；从长期来看，产业结构优化促进了产业升级，逐渐提升农业经济增长。

　　2.3方差分解

　　方差分解可以将VAR系统内一个变量的方差分解到各个扰动项上。由农业经济增长的方差分解结果（表3）可以看出，随着时间的推移，城镇化对农业经济增长的方差贡献率显著增加，《2020年社会蓝皮书》指出，2019年中国城镇化水平首次超过60%，城镇化对农业经济增长起到重要的推动作用，城镇化仍然具有较大的发展空间和潜力。

　　中国产业结构优化程度不断提升，2018年第三产业增加值与第二产业增加值的比值已达到1.34，但是产业升级是一个长期过程，产业结构对农业经济增长的方差贡献率增加较小；农业经济增长自身因素造成的方差波动所占比率显著下降。

　　3基于协整的长期分析

　　若2个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性，可称这些变量序列间存在协整关系。将城镇化、产业结构与农业经济增长进行协整检验，检验结果如表4所示。

　　原假设None表示没有协整关系，该假设下计算的迹统计量值为38.52245，大于5%临界值29.79707，可以拒绝该原假设，认为至少存在一个协整关系；下一个原假设Atmost1表示最多有一个协整关系，该原假设下计算的迹统计量值为14.57638，小于5%临界值15.49471且P为0.0684，可以接受该原假设，认为存在一个协整关系。检验结果显示，城镇化、产业结构与农业经济增长具有稳定的长期均衡关系。

　　城镇化、产业结构与农业经济增长存在相互影响的关系，如果某一方面发展滞后，会制约其他方面的发展。因此，从长期来看，要保障城镇化、产业结构与农业经济增长的协调发展。

　　4小结

　　本研究通过VAR模型和协整检驗分析城镇化、产业结构与农业经济增长的关系，得到以下结论。

　　第一，城镇化与产业结构对农业经济增长都具有显著影响。城镇化对农业经济增长的冲击为正，第二年达到最大值，最终逐渐趋向于0。产业结构对农业经济增长的冲击为负，第二年达到最小值，最终逐渐趋向于0。因此，需要综合考虑城镇化与产业结构对农业经济增长的影响。城镇化过程中对农业的需求大量增加，但是随着城镇化的推进，城镇化对农业经济增长的促进作用会逐渐减弱。产业结构优化过程中伴随着大量的农业人口转移，从短期来看，产业结构对农业经济增长有较大冲击；从长期来看，产业结构优化促进了产业升级，逐渐提升农业经济增长。