城镇化进程、农业结构调整与农业产业发展优先序——基于山东省面板数据的实证分析

崔宇明，李 玫，赵亚辉

（山东大学（威海）商学院，山东 威海 264209）

一、引 言

我国目前正处于工业化、城镇化快速发展阶段，经济社会结构正在发生着巨大的变化。遵循经济社会发展规律，立足我国基本国情，同步推进工业化、城镇化、信息化和农业现代化，是关系改革开放和现代化建设全局的重大任务。农业产业结构调整是农业现代化过程的重要体现，也是工业化城镇化发展的必然要求。农业产业结构优化升级，涉及农、林、牧、渔业产值比重及其内部的比例关系调整、农业产业优先序发展安排及农产品竞争力提高过程。

国内外关于工业化城镇化对农村经济影响的研究文献，主要涉及农村劳动力转移、土地资源利用及农业生产成本方面。代表性的观点有，吴晓华［1］认为，加快中国城镇化的发展，能推动农村剩余劳动力的有效转移。刘新卫等［2］认为城镇化的快速发展导致城镇土地利用出现总量失控、粗放利用等问题，同时土地利用结构的失调也会影响耕地保护和生态平衡，故主张合理引导城镇扩张并加强农地保护、多手段节约集约利用城镇土地。郭剑雄［3］认为城镇化带来的粮食需求的增加和粮食供给能力的不足使得粮食安全压力的变换，呈现一条倒U型曲线，故应选择一条保证粮食安全的城市化战略。郭振、陈柳钦［4］认为工业化过程中，劳动密集型产业发展较快，非农产业的就业比重上升较快，对城市化的带动作用就越强；而资本密集型产业发展的影响则相反。由于生产结构影响就业结构，而就业结构作用于城市化进程，所以产业结构的变动趋势直接关系到城镇化的速度。Xiong-wen Chen、Bai-lian Li 和Allen Michael F［5］通过信息理论结合矩阵分析研究加利福尼亚1984-2002年土地利用面积的变化，发现城镇建设用地总面积增加最多，基本农田总面积减少最多，城镇化进程对农业用地产生显著性影响，提出应保持农田和生物多样性，促进可持续发展。Junjie Wu、Monica Fisher 和Unai Pascual［6］认为城镇化一方面会提高农业生产成本，但是另一方面也会给农业生产带来更多机遇，进而增加农民收入，城镇化对农业生产效益机遇与挑战并存。

已有文献研究的视野一般集中在宏观层面，研究方法多采用逻辑论证方法，而关于城镇化进程与农业产业内部结构调整间的相关性问题，却鲜有涉及。山东省是农业大省，城镇化水平和发展速度也位居国内前列。本文以山东省17个地级市为研究对象，通过分别建立农、林、牧、渔业面板数据回归模型，研究城镇化进程对农业产业结构调整的影响机制和影响程度，也具有样本价值；实证方法的选择上也是对城镇化和农业产业结构研究的进一步拓展和丰富。

二、城镇化对农业产业结构调整影响的理论分析

（一）从需求角度分析城镇化对农业产业结构调整的影响

城镇化发展伴随着工业化进程，一方面使农业人口不断转变为城市人口；另一方面使劳动力由农业部门就业转变为工业部门就业，由于工业部门劳动生产率较高，使得居民收入水平得到较快提高（见图1）。城镇居民与农村居民在收入水平、消费观念与消费结构的差异，使得最终推动了农业生产结构调整。收入较高的城镇居民更加关注食品的质量、营养以及合理膳食搭配，因此除了对粮油的基本需求外，对肉、蛋、奶、海鲜、水果等的需求量更高。随着城镇化水平的提高，越来越多的农村人口向城市及城镇聚集，城镇居民的“消费示范”效应，必然导致农产品市场需求结构发生快速变动，从而对农业生产产生影响，推动农业产业结构调整和优化升级。

图1 山东省城乡居民人均全年可支配收入变化情况

当然，市场需求对农业生产结构产生影响还要以农业的市场化和商品化为前提，只有在农产品的市场化和商品化程度不断加深的情况下，需求对农业产业结构的影响才会凸显。同时，由于农业大部分生产投入周期较长且生产条件受地域因素影响较大，因此不排除市场需求对农业产业结构调整的影响不显著或存在较大的滞后性等情况。

（二）从供给角度分析城镇化对农业产业结构调整的影响

1.农村剩余劳动力转移对农业产业结构调整乃至整个农村经济产生影响

首先，农村剩余劳动力转移缓解了农村人多地少、劳动力闲置的局面，有利于充分利用现有的劳动力资源，推动农产品集约化和规模化生产。农业经营模式由小块分散式经营逐渐转为规模化集约化经营，并通过充分发挥现有劳动力的资源优势，搞特色经营，提高农产品的竞争力。其次，农村剩余劳动力转移，有利于促进农产品精深加工业的发展，加快农业产业结构的纵深发展。城镇化的发展带来人们收入水平的提高和消费结构的变化，导致对深加工农产品的需求增加，农村剩余劳动力的转移为其发展提供必要的人力保障。由于农产品加工业的市场导向性较强，可以反过来指导农业生产，形成一条集生产、加工、流通于一体的产业化经营模式，推动农业产业结构的纵向发展。第三，农村剩余劳动力的相对转移有利于促进技术、资本的流动，提高劳动力素质，带动农业产业结构的优化升级。农村剩余劳动力的转移并非都是永久性的单向转移，比如就季节性剩余劳动力来说，其向非农产业的转移呈现出一种相对性特点。农村剩余劳动力在城乡之间的相对转移，促进了技术、资金等要素的流动，加快信息交流，有利于建立农产品生产的市场和效益导向机制，提高农产品的附加值和农业劳动生产率，促进农业产业结构的合理化和高度化。

近年来山东省农村劳动力转移迅速，农村劳动力非农化就业现象明显（见图2）。反映了随着工业化城镇化的深入发展，农村剩余劳动力逐渐向城市转移，逐步完成由农民向产业工人的角色转换。在2005年之前，农林牧渔业一直是农村劳动力就业的主要方向，这些部门的就业人数远远超过非农产业的就业人数，但是从2005年之后，从事非农产业的劳动力人数与从事传统农业的劳动力人数差距甚小，甚至在2008年以后超过了从事传统农业的劳动力人数。山东省农村劳动力转移迅速，农村劳动力非农化就业现象明显。

图2 1990-2011年山东省农村劳动力就业情况

2.城镇化发展带来城镇建设用地增加，农业用地面积迅速减少，对农业产业的横向结构产生影响

耕地资源的减少直接威胁到土地密集型的种植业的生产，主要表现为种植业生产成本过高，净利润降低，粮食产量难以满足市场需求。耕地资源减少的原因有许多，除了生态破坏和城镇建设用地扩张之外，城镇居民对畜牧业产品和海产品的需求日渐提高，农民为了适应市场需求的变化，调整农作物种植面积，改园挖塘，发展多种经营，也会导致耕地面积的不断缩小。伴随着这些结果而来的是种植业比重的不断下降，导致农业产业结构的横向调整。耕地资源减少会加深农业产业结构的不稳定性，但是从另一个角度来看，农业用地的减少也会促使农民采用先进生产技术和管理经验，提高单位劳动生产率和土地的单产率，增加种植业产品的附加值，实现农业产业结构的高度化和集约化发展。尽管农业用地减少会产生一定积极的影响，但是由于土地资源本身的弱质性和不可再生性，使得其面积的减少对农业生产的弊大于利。

2007年末山东省的常用耕地面积为6321480 公顷，相较于1985年下降了约11.3%（见图3），反映出山东省城镇化建设对农业用地的影响较为突出。土地资源由于其本身的非可再生性，对农业的可持续生产和农业基础地位的稳定性都有至关重要的影响。

图3 1985-2007年山东省年末常用耕地面积的变化情况

1990年和2011年山东省粮食作物（除稻谷、玉米外）和经济作物（除花生、药材外）种植面积基本均呈现下降趋势，而其他农作物中的蔬菜瓜果类种植面积大幅度上升（见表1）。

表1 1990和2011年山东省主要农作物种植面积的变化 万亩

这种农产品供给结构的变动很大程度上取决于城市居民消费结构的变化。同时，就种植业内部而言，农作物种植品种逐步向精简化、专业化方向发展。在保证粮食生产满足基本需求的前提下，谷子、甜菜、麻类等作物种植面积大幅度降低，而蔬菜瓜果类、药材类作物种植面积大幅增加。这种以市场为导向的农业产业结构横向调整使得农村资源利用更加合理，有助于提高农业生产效率和农产品竞争力，促进农户增收。

（三）城镇化、农业产业结构变动及其相关性的统计描述

从山东省1990年到2011年的城镇化水平变动趋势（见图4）可以看出，20年来山东省城镇化水平呈上升趋势，2000年以后上升尤为迅速。

图4 山东省城镇化发展进程

从山东省农林牧渔业产值比重（见图5）看出，农业占有最大比重，其次为牧业、渔业和林业。从变化趋势上来看，农业、林业和渔业呈缓慢下降趋势，其中农业下降趋势较林业和渔业更为明显，而牧业总体呈曲折上升的状态。

图5 山东省农林牧渔业产值比重及变动趋势

依据1990年至2011年山东省城镇化发展与农业产业结构变动情况，我们得出山东省城镇化率分别与农、林、牧、渔业产值比重的相关系数为-0.63858、-0.92096、0.69519和-0.17346，说明城镇化水平与农、林、渔业产值比重呈负相关关系，与牧业产值比重呈正相关关系。

三、城镇化对农业产业结构调整影响的实证分析

（一）指标及模型确定

本文采用最常用的城镇人口占总人口的比重（%）衡量城镇化水平，用农、林、牧、渔业的产值占农业总产值的比重（%）作为农业产业结构的衡量指标。统计数据来源于1990-2011年的山东省统计年鉴和17个地级市的统计年鉴。

考虑到时间序列模型容易忽略各地区的个体差异，而截面数据无法反映城镇化水平对农业产业结构的动态影响，为克服这两种缺点，本文采用面板数据模型分析山东省城镇化水平对农业产业结构的影响。其中以山东省17个地级市为横截面单元，样本区间为1990-2011年。

一般的线性面板数据模型可表示为：

其中Xit=(X1it，X2it，…，XKit) 为外生变量向量，β′it=(β1it，β2it，…，βKit)为参数向量，K 为外生变量的个数，T 代表时期数。随机扰动项eit～i.i.d.N（0，σ2u）。

假定参数满足时间一致性，按照对系数的不同设定，模型（1） 可写为如下三种情形：

根据样本数据的性质不同，模型1、2 都可以分为固定效应模型和随机效应模型，并有不同的估计方法。如果仅根据样本的自身效应进行推论，则应采用固定效应模型；如果需要根据样本对总体效应进行推论，则应采用随机效应模型。本文对山东省17个地级市进行比较分析，数据包含了省内所有地级市的资料，故选用固定效应模型进行分析。

（二）模型设定检验

面板数据大多是非平稳变量，为避免出现伪回归情况，首先需要对面板数据进行单位根检验和协整检验。考虑到山东省部分地级市缺少1999年以前的数据，这里进行单位根检验和协整检验采用样本区间为1999-2011年，数据类型为年度数据。这样既可以平衡面板数据，也可以保证在单位根检验和协整检验中得到数据结果。

1.面板数据的单位根检验

为了检验模型中的变量是否平稳，需要对城镇化率、农业产值比重、林业产值比重、牧业产值比重和渔业产值比重进行单位根检验。面板数据的单位根检验方法不同于时间序列数据的单位根检验，分别有相同单位根的检验方法和不同单位根的检验方法。其中LLC检验、Breitung检验和Hadri检验是相同根的检验方法，IPS 检验、ADF-Fisher 检验和PP-Fisher检验为不同单位根的检验方法。

上述六种检验方法中，除了Hadri 检验外，其余五种检验方法的原假设都是含有单位根。因此，为了更为直观简便的得到分析结果，采用计量经济学软件EViews6.0 中单位根检验的“Summery”简易检验方法，检验结果见表2。

表2 面板数据的单位根检验结果

由表2 可以看出，五种检验方法均表明原序列存在单位根，故对原序列进行一阶差分。除了Breitung 检验结论与众不同外，其余检验结果都表明上述五个一阶差分序列是平稳的，即原序列是一阶单整序列而非平稳序列，故可以进行协整检验。

2.面板数据的协整检验

在对该面板数据进行单位根检验的基础上，本文采用的是Pedroni检验，分别对城镇化率与农业产值比重、城镇化率与林业产值比重、城镇化率与牧业产值比重以及城镇化率与渔业产值比重进行面板协整检验，以检验各个非平稳时间序列是否存在长期稳定均衡关系（检验结果见表3-表6）。

表3 城镇化率与农业产值比重的协整检验结果

表4 城镇化率与林业产值比重的协整检验结果

表5 城镇化率与牧业产值比重的协整检验结果

表6 城镇化率与渔业产值比重的协整检验结果

由表3-表6可以看出，Panel v-Statistic、Panel rho-Statistic 和Group rho-Statistic 均接受原假设，即不存在协整关系，而Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic、Group PP-Statistic和Group ADF-Statistic 均拒绝原假设，认为存在协整关系。我们知道，研究对象小于30数据的均属于小样本数据，Panel ADF-Statistic和Group ADF-Statistic相较于其他检验统计量来说具有更好的小样本性质，所以主要用以上两个统计量来判断是否存在协整关系，而上述四组结果的Panel ADF-Statistic 和Group ADF-Statistic 都表明拒绝原假设，可以判断山东省城镇化水平与农业各产业的比重结构间存在长期稳定均衡的协整关系，可以进行面板数据回归分析。

3.确定面板数据模型的形式

面板数据单位根检验和协整检验，表明城镇化率与农、林、牧、渔业产值比重之间存在长期稳定的均衡关系，可以进行回归分析。为确定该面板数据模型符合上述三种模型形式中的哪种，需要进行确定模型形式的F 检验。检验假设如下：

如果接受假设H2，则判定模型为不变参数模型（模型3），无需进一步检验。如果拒绝假设H2，则检验假设H1；如果接受H1，则模型为变截距模型（模型2）；如果拒绝H1，则模型为变系数模型（模型1）。假设检验主要是通过构建F统计量来进行的。

F统计量的计算方法如下：

其中，S1、S2、S3分别代表模型1、2、3 的残差平方和；N 代表横截面维度； k 代表外生变量个数；T 代表时期数（N=17，k=1，T=20）。

如果计算的F2的值大于等于给定置信度下的相应临界值，则拒绝假设H2，继续检验H1。否则，认为样本符合模型3。如果F1的值大于等于给定置信度下临界值，则拒绝H1，认为样本符合模型1；否则，认为样本符合模型2。

将urbanization 作为自变量，分别以plant、forest、livestock、fishery为因变量，利用上述检验方法由EViews6.0得出的结果见表7。

表7 F统计量计算结果

由检验结果可知，四个模型均应选用固定效应变系数模型。构建模型如下：

城镇化率对农业产值比重影响模型：

城镇化率对林业产值比重影响模型：

城镇化率对牧业产值比重影响模型：

城镇化率对渔业产值比重影响模型：

其中，i=1，2，…，17；t=1990，2001，…，2011

4.面板数据回归结果及分析

以城镇化率为解释变量，分别以农业产值比重、林业产值比重、牧业产值比重和渔业产值比重为被解释变量的四个固定效应变系数面板数据模型。经过回归发现，四个回归方程的DW 值在1%和5%的显著性水平下均显示模型的随即项存在自相关，故要对四个模型进行修正，即为方程添加AR（1）项。修正后模型：

城镇化率对农业产值比重影响模型：

城镇化率对林业产值比重影响模型：

城镇化率对牧业产值比重影响模型：

城镇化率对渔业产值比重影响模型：

其中，i=1，2，…，17；t=1990，2001，…，2011修正之后的模型回归结果见表8-表11。

表8 城镇化率对农业产值比重影响模型的回归结果

该模型可决系数为0.942578，F 统计量为107.6963，远大于其临界值，DW 值为1.905736，说明该模型不存在自相关，且拟合优度很好。其中，除了青岛、聊城、滨州、日照与菏泽之外，其余城市的回归斜率系数均为负，表明城镇化主要对农业产值比重产生负的影响。除临沂市外，其余所有城市均通过了系数显著性检验。各城市的自相关变量的系数全都显著。说明该模型运行效果较好，可以准确解释变量之间的关系。

故得出结论：随着城镇化水平的提高，农业产值比重呈下降趋势。

表9 城镇化率对林业产值比重影响模型的回归结果

该模型可决系数为0.886800，F 统计量为51.92056，远大于其临界值，DW 的值为1.799002，说明该模型不存在自相关且拟合优度很好。其中，除了德州、济南、泰安三个地市外，其余城市的回归斜率系数均为负，说明城镇化对林业产值比重的影响主要为负。模型的回归斜率系数和自相关变量系数均通过了显著性检验，说明模型运行效果很好，能准确描述变量之间的关系。故得出结论，城镇化进程对林业产值比重有负的影响。

表10 城镇化率对牧业产值比重影响模型的回归结果

该模型可决系数为0.941696，F 统计量为105.9853，远大于其临界值，DW 的值为1.884808，说明该模型不存在自相关且拟合优度很好。其中，除了临沂、聊城、济南外，其余城市的回归斜率系数均为正，说明城镇化对大部分城市的牧业产值比重的影响为正。只有潍坊的回归斜率系数未通过显著性检验，各城市的自相关变量系数均通过显著性检验。该模型回归效果较好，能较为准确地说明变量之间的关系。

得出结论为：城镇化的不断推进，对牧业生产发展有着积极的影响。

表11 城镇化率对渔业产值比重影响模型的回归结果

该模型可决系数为0.982404，F 统计量为363.9121，远大于其临界值，DW 的值为1.951946，说明该模型不存在自相关且模型拟合优度很好。除了德州和济宁外，其余城市的回归斜率系数均为负，说明城镇化对渔业产值比重主要有负的影响。除潍坊外，其他城市的回归斜率系数和自相关变量的系数均通过了显著性检验。该模型回归结果，可以准确刻画各变量之间的关系。说明城镇化进程对大部分城市的渔业产值比重变动有负的影响。

通过上述面板数据的横截面分析发现，城镇化水平对各城市农林牧渔业产值比重的影响，因地区资源禀赋和经济结构特点而各不相同。从城镇化对农业产值比重的影响来看，其对德州的影响系数最大，而对临沂的影响系数最小，且临沂的回归斜率系数未通过显著性检验。从城镇化对林业产值比重的影响来看，其对莱芜的影响系数最大，对威海的影响系数最小。从城镇化对牧业产值比重的影响来看，其对德州和淄博的影响系数最大，而对潍坊的影响系数最小，且潍坊的回归斜率系数未通过显著性检验。从城镇化对渔业产值比重的影响来看，其对日照的影响系数最大，而对潍坊的影响系数最小。其中，德州作为山东省农、林、牧、副、渔业全面发展的良好基地，近20年来，其农业产业结构调整较为协调，所以城镇化对其影响较为明显。日照是新兴的沿海港口城市，由于对城市建设和港口建设的力度较大，导致城镇化对渔业产值比重的影响较为显著。潍坊作为山东省重要的农业生产基地，其农业经济在该市中具有举足轻重的地位，但相比种植业来说，牧业发展程度较低；其城镇化水平相对于济南、青岛等发展水平较高的城市来说较为滞后，且城市用地腹地广阔，因此对牧业产值比重的影响不显著，对渔业产值比重影响也较小。莱芜市林业在该市整个农业产业结构中一直处于主导地位，林权制度改革也一直位于山东省前列，虽然近些年林业产值比重有所下降，但城镇化因素对其仍产生显著影响。

四、结论及政策启示

本文计量回归结果验证了逻辑分析，表明城镇化发展与农业产业结构调整间存在内在关系，城镇化发展对农业产业结构具有一定的影响。城镇化水平与农业、林业、牧业和渔业产值比重之间存在长期稳定的均衡关系，其中，城镇化水平对农业产值比重的反向的影响显著，对牧业产值比重主要为正向影响，对林业和渔业产值比重的影响为反向且较小。通过面板数据的横截面分析发现，城镇化水平对各城市农林牧渔业产值比重的影响，因受各地级市资源禀赋和经济结构的差异而各不相同。

鉴于城镇化对各地市农、林、牧、渔业产值比重影响程度的差异，各地市应根据资源禀赋和经济发展程度，因地制宜，注重城镇化进程的良性推进，努力减少因城镇化带来的生态破坏和耕地减少影响，提高农村剩余劳动力的素质并引导其合理转移；根据城镇化引起的生产要素的重新配置和消费结构变化，在保证粮食安全、稳定生产的同时，促进农业产业结构的合理优化，加大对林业、牧业和渔业发展的投入力度；充分发挥城镇化发展对促进城乡统筹，推动城镇化、工业化、农业现代化协调发展的积极影响，一方面引导农业生产为工业原材料需求服务，并加快农业剩余劳动力向工业部门的转移，为工业生产提供有力的物质保障与人力支持；另一方面，支持工业中农用器械、化肥、农药等产业的发展，为提高农业生产效率和实现农业现代化提供技术支持。

本文数据来源于山东省及其各地市近20年的统计数据，反映了山东省的具体情况。全国性的城镇化进程对农业产业结构调整的影响情况是否与山东省一致，有待于研究检验。本文研究的农业产业结构主要为狭义的农业产业结构即农林牧渔业及其内部的结构和比例关系，而未涉及农业产业化的纵向结构问题。在后续的研究中，将对农业产业结构的横向调整和纵向调整相结合进行研究，则能更全面深入地阐述城镇化对农业产业结构调整优化问题。

致 谢：

感谢项目负责人、博士生导师吴佩林教授在本文写作中给予的指导，感谢匿名评审、责任编辑的辛勤工作。当然文章中若有错误之处，文责自负。

［1］吴晓华.城镇化：我国农业剩余劳动力转移的新阶段［J］.中国农村经济，1993（12）：28-32.

［2］刘新卫，张定祥，陈百明.快速城镇化过程中的中国城镇土地利用特征［J］.地理学报，2008，63（3）：301-310.

［3］郭剑雄.城市化与粮食安全目标间的协调［J］.农业现代化研究，2004，25（4）：279-282.

［4］郭振，陈柳钦.中国农村城镇化与产业结构调整［M］.黑龙江：黑龙江人民出版社，2004.

［5］Xiongwen Chen，Bai-lian Li，Allen Michael F.Characterizing Urbanization and Agricultural and Conservation Land-use Change in Riverside County，California，USA［J］. Annals of the New York Academy of Sciences，2010（5）：164-176.

［6］Junjie Wu，Monica Fisher，Unai Pascual. Urbanization and the Viability of Local Agriculture Economies［J］.Land Economies，2011（1）：109-125.