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人口、就业及土地非农化相互关系探究摘要 在Carlino-Mills区域增长模型的基础上,通过引入农地非农化变量,应用两阶段最小二乘法(TSLS)和普通最小二乘法(OLS),利用中国232个地级及以上城市1999年和2005年两个时间段的截面数据,从一个整体的视角分析了人口、就业与土地非农化的关系。分析结果表明:①城市人口与非农就业相互影响,非农就业对城市人口的影响要大于城市人口对非农就业的影响;城市人口与第二产业就业呈正相关关系,而与第三产业就业呈负相关关系;②城市人口和非农就业对农地非农化有显著的正的影响,城市人口对农地非农化的影响要大于非农就业对农地非农化的影响;农地非农化与第二产业就业正相关,与第三产就业负相关;③就业非农化高的地区,农地非农化将有所减缓,人口城市化高的区域,农地非农化则加剧。根据上述研究结果,本文提出了相应的政策建议。 关键词 相互关系;人口城市化;就业非农化;土地非农化 中图分类号 F301.21 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2009)05-0104-07 从要素空间转移的角度来看,非农化是指农业人口向非农业人口转化,农村人口向城市人口转化,也是农业用地向非农业用地转化的过程,即就业非农化、人口城市化、土地非农化构成城市化的三个方面。三者相互影响,相互作用,如果发展协调合理配置,则促进城市化的健康发展;反之则迟滞城市化进程[1]。2005年中国城市化已步入快速转型期,但低于中低收入国家44%的城市化水平,远远落后于经济发达的高收入国家;更为甚者,由于长期以来中国注重人口的空间转换而不是职业转换[2]导致不完全的城市化现象[3],这种现象严重影响耕地资源的合理配置,成为现阶段中国转轨与经济发展过程中面临的重大问题[3]。从1996年10月31日到2006年10月31日,中国耕地从19.51亿亩减少到18.27亿亩,10年中净减少耕地1.24 亿亩[4],其中建设占用耕地是每年耕地非农化中比例较大的部分且呈逐年增加的趋势。据统计,2003-2006建设占用耕地面积占年内减少耕地面积的比例分别为7.9%、19.81%、21.54%和25.18%。由于建设占用耕地不可逆,在未来很长时期内将构成农地流失最大的威胁[5]。许多文献对人口与就业,人口、就业对土地非农化的影响进行了大量的研究。例如,国际上人口和就业关系的争论存在需求论、供给论[6]。同时决定论 [7]的观点。国内学者主要从宏观尺度上对人口城市化和非农化两者关系进行了研究,研究观点为滞后论、适度论、超前论等[8]。在人口城镇化与农地非农化相互关系的研究方面学术界持有不同观点[9]:①正相关关系;②“库茨尼茨曲线”关系;③人口城镇化不对农地非农化产生影响;④因果关系或不存在因果关系;⑤双向互动关系。然而,这些研究大多数仅从各自的专业领域就其中的两个方面进行研究,缺乏整体的视角;同时假定变量的外生性,从而会高估这种可能的影响;应用传统的回归分析方法,而忽略因果关系的描述;利用省级尺度的数据,可能会由于样本不足而产生估计有偏的问题。本文在Carlino Mills区域增长模型的基础上,通过引入农地非农化变量,应用两阶段最小二乘法(TSLS)和普通最小二乘法(OLS)利用中国232个地级及以上城市层面1999年和2005年两个时间段的截面数据对人口、就业与土地非农化的关系进行实证研究。 1 模型构建及方法说明 在Carlino Mills区域增长模型[10]的基础上,通过引入农地非农化变量构建计量模型如下: ΔWORt=β1POPt-1+β2ΔPOP+β?3WORt-1+βwΩw(1) ΔPOPt=α1WORt-1+α2ΔWOR+α3POPt-1+αpΩp(2) ΔRULCt=γ1WORt-1+γ2ΔWOR+γ?3POPt-1+γ1ΔPOP+λ5ΩRULC(3) 方程(1)、(2)和(3)分别称为就业非农化模型、人口城市化模型和农地非农化模型。就业非农化模型说明就业非农化取决于就业非农化、城市人口的初始状态、城市人口的变化以及其他外生变量(ΩwΩp)的影响。其他外生变量包括产品多样化指数(Shop)、基础设施状况(Infrastruct)、是否为省会城市(Dumy Capital)、是否为沿海城市(Dumy Coast)、距离省会城市的距离(Dis capital)、距离最近省会城市的距离(Dis Neacapital)、劳动力年平均工资(Aver wage)、人均耕地面积(Culandper)、平均受教育年限(Capital EDU)以及流动人口(Mob POP)。由于利用非农就业总量数据可能会掩盖不同非农产业部门的经济活动行为,我们将非农就业分为第二产业就业和第三产业就业