农业增长与城市化进程关系综述自改革开放以来，我国经济取得了飞速的发展，gdp以年均约9%的速度增长。城市化进程也取得的了突飞猛进的发展，从1978年至今，我国的城市化水平接近翻了两番。但是随着经济的进一步发展，城乡之间的二元结构的弊端也逐步彰显出来。如何协调城市和农业的发展，尽可能地消除城市与农村之间的这种矛盾，就成为我们目前不可回避也必须解决的问题。鉴于此，本文将从实证研究的角度，采用向量自回归（var）模型对我国农业增长与城市化进程之间的作用机制和过程进行具体的分析，以期对解决城乡二元结构问题有所助益。一、模型的设定借用柯布-道格拉斯生产函数（c-d生产函数），并在相关假设前提下得到农业增长的城市化模型：y=（fk，l）=akαlβ（1）其中，（fk，l）代表生产函数，k和l分别代表资本和劳动投入，α和β分别代表资本和劳动的产出弹性，a为常数，代表生产的效率系数。从一般经济增长模型研究的成果来看，资本、劳动力和技术是农业增长的必要条件。如果把经济总量作为被解释变量，资本、技术和劳动力就不能同时作为解释变量，否则会出现多重共线性。为了定量研究城市化水平与农业增长之间的关系，我们采用农业增长的城市化模型，用第一产业人均产出代替生产函数中的f，把技术和资本存量一起看作外生变量，即方程中的akα。劳动力存量用城市化水平代替（因为一国或地区的城市化水平通常是用这个国家或地区的非农人口占整个国家或地区总人口的比重来表示的）。我们可以得到农业增长的城市化模型的生产函数为：y=f（k，l）=blβ（2）两边取对数得：iny=lnb+βlnl（3）可以简写成：y=α+βx（4）在模型（4）中，把技术和资本存量设定为外生常量，其主要目的是为了剥离二者对城市化水平的内生影响，借助农业增长的城市化模型的生产函数确定城市化水平与农业增长之间的数量关第1页共5页系。二、数据的选择及变量说明对于衡量城市化的指标，理论界有着许多不同的观点，分析的角度不同所选取的指标也不尽相同，有采用单一指标的，也有采用综合指标法的。考虑到数据的可获得性，以及“城市人口占总人口比重”这一指标也得到了广泛的认同，且有权威数据来源，本文的城市化水平即以城市人口占总人口的比重来反映，数据来自《中国统计年鉴20XX》光盘版和中国资源环境人口数据库。反映农业增长的指标同样很多，有的学者以“第一产业生产总值，农林畜牧渔总产值，农村人口人均收入”等指标来衡量。为避免变量之间产生多重共线性，本文采用“第一产业人均产出（第一产业人均产出=第一产业生产总值/第一产业从业人员）”这一指标来反映，因为该指标不仅剔除了人口规模的影响，并且包含内容也较为全面，用来衡量农业增长较为合理，数据同样来自于《中国统计年鉴20XX》光盘版和中国资源环境人口数据库。为尽量减少由经济系统的需求或供给冲击或者制度转变带来的结构变化而引发的模型稳定性问题，本文只对1978-2007年之间中国城市化水平与农业增长的关系进行实证分析。根据《中国统计年鉴20XX》光盘版和中国资源环境人口数据库，得到1978-2007年中国“城市人口占总人口的比重（记为ur）”和“第一产业人均产出（记为ap）”的具体数据。为剔除物价水平变动的影响，将第一产业人均产出全部转换为1978年不变价的第一产业人均产出。同时，在这些指标参与计量分析时，采用它们的对数形式来考察，记为lnap和lnur，因为对指标进行对数处理可以消除可能存在的异方差。三、实证分析过程1、单位根检验采用eviews6.0软件，对lnapt，lnurt的单位根进行adf检验，采用aic准则确定最佳滞后阶数，分别选取显著性水平为1%，5%和10%进行单位根检验，具体结果如表1所示。通过表1我们可以看到，adf检验的结果表明，非平稳序列lnapt，lnurt在经过二阶差分后平稳，所以lnapt∶i（2），lnurt∶（i2）。第2页共5页2、脉冲响应函数基于var和渐近解析法模拟的脉冲响应函数曲线如图1所示。在模型中，响应函数的追踪期数用横轴代表，本文将响应函数的追踪期数设定为十年，因变量对解释变量的响应程度用纵轴代表。图1中响应函数的计算值用实线表示，响应函数值加或减两倍标准差的置信带用虚线表示，...
