福建省城鎮(zhèn)化發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的協(xié)調(diào)度研究
城鎮(zhèn)化過程是農(nóng)村人口不斷向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,第二、三產(chǎn)業(yè)不斷向城鎮(zhèn)聚集,從而使城鎮(zhèn)人口數(shù)量不斷增加,第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重不斷提高的動態(tài)社會經(jīng)濟發(fā)展過程。縱觀已有文獻,城鎮(zhèn)化水平的的高低一般由地區(qū)城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎貋砗饬浚钗呐e,2007;馬成文,2012),本文同樣用這一指標(biāo)進行度量,這也是世界各國衡量城鎮(zhèn)化情況的最基本方法。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的指標(biāo),較多文獻是采用第二三產(chǎn)業(yè)的增加值比重來反映(陳立俊,2010),盡管近幾年來對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的概念已經(jīng)不單單是第二三產(chǎn)業(yè)比重的增加,但是從另一個角度看,如果非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值升高,那么也表明三次產(chǎn)業(yè)是優(yōu)化升級的,因此本文也用該指標(biāo)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。本文的研究對象主要是福建省,福建省作為沿海省份,近幾年來發(fā)展較快,但城鎮(zhèn)化進程在地區(qū)間并不均衡,總體上看,東部沿海幾個地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平快于西北山區(qū),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面也呈現(xiàn)西落東優(yōu)的局面。為此,本文以1990-2011年數(shù)據(jù),從全省和部分地區(qū)(分沿海和西部兩個地區(qū))角度來分析城鎮(zhèn)化水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系。
原假設(shè)
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觀測值數(shù)
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F統(tǒng)計量
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相應(yīng)概率
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城鎮(zhèn)化不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的格蘭杰原因
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21
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6.1083
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0.0237
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產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級不是城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因
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21
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0.0385
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0.8466
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應(yīng)用最小二乘法估計產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)和城鎮(zhèn)化率指標(biāo)的協(xié)整方程(為序列盡快實現(xiàn)平穩(wěn)和消除異方差性,對兩個指標(biāo)取對數(shù)處理,經(jīng)單位根檢驗得到二者序列均是一階差分平穩(wěn)),得到如下方程:
人均GDP(美元)
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<100
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100
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300
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500
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800
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1000
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>1000
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城鎮(zhèn)化率(%)
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12.8
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22.0
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43.9
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52.7
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60.1
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63.4
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65.8
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工業(yè)增加值比重(%)
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12.5
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14.9
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25.1
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29.4
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33.1
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34.7
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37.9
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協(xié)調(diào)度是度量系統(tǒng)之間或要素之間協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r的定量分析指標(biāo),本文主要用協(xié)調(diào)系數(shù)來觀察福建省1990年以來城鎮(zhèn)化與非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值比重的協(xié)調(diào)性。在此,本文借鑒陸遠權(quán)等(2007)構(gòu)造的協(xié)調(diào)指標(biāo),其計算公式為:
協(xié)調(diào)度
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0-0.4
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0.4-0.6
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0.6-0.8
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0.8-0.9
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0.9-1.0
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協(xié)調(diào)等級
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不協(xié)調(diào)
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勉強協(xié)調(diào)
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基本協(xié)調(diào)
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良好協(xié)調(diào)
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優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)
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年份
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全省
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年份
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沿海地區(qū)
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西部地區(qū)
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1990
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0.5972
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2000
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0.6316
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0.6254
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1993
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0.6202
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2001
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0.6437
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0.6312
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1995
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0.5977
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2002
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0.6643
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0.6506
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1998
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0.6251
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2003
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0.6757
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0.6557
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2000
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0.6551
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2004
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0.6878
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0.6722
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2003
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0.7145
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2005
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0.7169
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0.6947
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2005
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0.7457
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2006
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0.7284
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0.6885
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2007
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0.7564
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2007
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0.7284
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0.6686
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2008
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0.7691
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2008
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0.7416
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0.6680
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2009
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0.7908
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2009
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0.7605
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0.6813
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2010
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0.8083
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2010
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0.8323
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0.7575
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2011
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0.8195
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2011
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0.8402
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0.7733
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