刘 干，杨思佳

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

一、引言

改革开放以来，中国的城镇化水平一直处在发展的快车道上，城镇化率在1978—2016年的38年间从17.9%提高到57.35%。同时，城镇化的发展趋势与就业结构的变动也存在着很大的关联性[1]。但是持续高能耗的快速发展也带来了一系列问题：生态环境恶化，雾霾等极端天气也频繁出现；大城市与中小城镇之间，城镇与农村地区之间的发展不平衡问题也日益显著。因此，有研究提出城镇化应该要有新的内涵，速度与质量都应该被包含[2]。注重质量发展的城镇化不再盲目着眼于发展速度和城市空间的不断扩张，而是要致力于实现产业结构、就业方式、生态环境、社会保障的一系列转变[3]。在这样的背景下，构建一套全方位的指标体系来评价城镇化质量，并在此基础上探索城镇化对就业结构的影响具有很强的现实意义。浙江省是中国东部发达省份，在各地级市之间研究两者的联系很有必要。

国内外学者对城镇化测度水平的研究从早期的单一指标法发展到现在的综合指标法。国外学者northman在1975年用某地区城市人口占比这一指标来测量该地区的城镇化水平[4]；国内学者谢文慧和赵燕菁分别采用非农业人口率和恩格尔系数来衡量城市的发展水平[5-6]。随后有研究者开始采用多个指标衡量城镇化，Klauke选择人口、职业、住所等16个指标创建了一个双边匹配评价模型[7]；何平构建了包含7个一级指标在内的指标体系对我国31个省市的城镇化质量进行研究[8]；陈明采用新型的人文发展指数并结合专家评分对我国各省市的城镇化做了评价[9]。以上提到的研究都侧重在如何选择评价指标，在评价方法的运用方面，主要包含因子分析、模糊评价、层次分析、主成分等统计方法[10-12]。在城镇化质量与就业结构两者关系方面，国外学者Nélida R.从不同时期不同角度研究城镇化水平和不同产业的关系，结果表明两者关系与经济水平的高低有关[13]。国内学者刘维奇从理论和实证两个角度进行研究，得出城镇化水平和就业结构之间存在均衡关系[14]。

已有文献主要有以下两个方面的缺陷：（1）对城镇化和就业结构关系做定量分析时，大多数文献采用的指标是城镇化率即城镇人口占比与就业结构，是单一指标对单一指标，反映的信息片面，不利于深入探讨。（2）城镇化的概念并不是一成不变的，随着现代化进程的推进，城镇化被赋予越来越新的内涵，在构建指标体系的时候，需要有新的指标替代旧的指标，使得指标体系不断发展。现有文献的指标体系在城市建设、公共服务等方面的评价指标涉及较少或权重较低。为了解决这两方面的不足，本文构建一种合理的测算城镇化发展质量的方法，即创建一个全方位的指标体系(包括人口结构、人民生活、经济水平、生态环境、城市建设和公共服务)，用熵值评价法测算浙江省各市的城镇化质量发展水平；在得到各城市的城镇化质量的得分数据后，再选用非农就业比重作为就业结构指标，用面板回归的方法定量分析浙江省各市城镇化质量对就业结构的影响。

二、研究方法

（一）数据来源与指标构建

综合考虑指标的全面性和科学性（指标数据从各城市统计年报和《浙江省统计年鉴》获取），最终选择包括人口结构、人民生活、经济水平、生态环境、城市建设和公共服务6大类指标下的18个二级指标；另外就业结构这一指标选择非农就业比重。测度城镇化质量各指标的选取及计算公式如表1所示。

（二）数据处理与统计分析

本文用熵值评价法测算各城市城镇化质量，得到城镇化质量得分数据后，再结合就业结构指标，用面板回归探讨两者之间的关系。具体模型如下：

1.熵值法。熵值法是通过赋给各指标不用权重来对整体评价产生作用的，其中指标的权重大小由该指标的具体观测值所提供的信息量大小决定。熵值法是一种客观的赋权法，每个指标的权重大小事先都是未知的，避免了主观赋权带来的误差，故在测算城镇化质量时选择了该评价方法。

表1 各指标的选取及计算公式

本研究中有n项测度城镇化的二级指标（n=18），m个城市（m=11），则指标数值矩阵可以表示为 ，对于某个指标 而言，各城市在这项指标上的观测数值差异越明显，那么对整体评估影响越大；假设某指标的观测值之间无差异，那么该指标对整体评估无影响。选取的指标体系以及对指标方向的说明见表1。其中，指标观测值越大对城镇化发展越好的，规定为正向指标；指标观测值越小对城镇化发展越好的，规定为负向指标。两种计算方式如下：

正向指标：

负向指标：

根据上面的方法得出标准化后的指标数值后，计算第j项指标的熵值与差异系数：

其中，常数k与样本数m有关，一般令k=1/lnm，0≤e≤1，gj=1-ej，e 为熵值，g 为差异系数，g越大则这项指标在评价城镇化发展质量中越重要。各城市的城镇化质量得分公式如下：

2.面板数据回归。由于本文在研究时同时用到了各城市的截面数据和年度时间序列，包含地区与时间两个维度，因此，在统计方法的选择上采用面板数据模型。面板模型可以处理三维的数据，扩大了样本容量，使变量之间的关系更为直观从而提高实证分析的可信度。

在用熵值法得到2010—2016年11个城市的城镇化质量得分数据后，结合就业结构指标，用E views统计软件构建城镇化质量与就业结构的回归模型，把城镇化质量作为自变量，就业结构作为因变量，模型的基本形式为：

其中，x为城镇化质量，y为就业结构，β为系数，α为截距项，μ为误差项。

三、结果与分析

（一）各城市城镇化质量测度

根据上面建立的指标体系及熵值法的原理得到的城镇化质量计算结果如表2所示。

表2 城镇化得分及排名

根据表2的得分和排名情况，将各城市划分为三类。第一类：杭州、宁波、嘉兴、绍兴，这四个城市的排名处在全省前四，是城镇化质量较高地区。第二类：湖州、温州、金华、台州、舟山，这五个城市的排名处于全省中间位置，是城镇化质量中等地区。第三类：衢州、丽水，这两个城市排名处在后两位，是城镇化质量较低地区。

这个结果与浙江省各城市的实际发展水平大致吻合，同时也有值得注意的地方。温州的城镇化质量得分相对于其他学者的研究成果来说较低。这是由于本文在研究的时候采取了较多的人均指标，温州人口比较多，2016年末为917.5万，为全省第一，在许多人均指标上不占优势；再者，温州的经济发展很大程度上依赖于民营经济和乡镇企业，城乡分治的二元体制没有得到改善，所以温州的城镇化质量得分不高。就整体而言，杭州、宁波、嘉兴等位于浙东北的城市城镇化水平领跑于其他城市。究其原因，浙江东北部的城市处在长三角经济区，交通条件优越，受到来自上海的经济辐射，经济发展走在前列，有了物质保障，城市的公共基础建设和精神文明也发展得更好。衢州、丽水位于浙西南的内陆地区，山区面积占比大，交通相对而言没有优势，对各种资金的吸引力不足，从而导致经济发展上落后于其他城市。经济上的落后进而又导致城市建设、居民生活、公共服务等方面的发展受到限制，所以城镇化质量的得分处在全省后两位。

（二）城镇化质量对就业结构的影响

各市的城镇化质量数据基于表2的得分数据，就业结构指标采用非农就业比重，即各城市二三产业的就业人口占总就业人口的比重值。

面板数据在建模前一般先要检验序列是否平稳，这是由于非平稳的序列数据有时候也会表现出相同的走势，但实际上序列自身可能不相关。在这种情况下对数据进行建模，即使R平方较大，所得出的结论也不具有经济意义，为了防止这种伪回归情况的出现，本文先对序列数据进行单位根检验。本文选择的是pp-fisher和pp-choi检验。两者的单位根检验结果如表3所示。

表3 单位根检验结果

单位根检验的原假设是序列变量不是平稳的，从表3的统计表结果可以得出，两个变量的检验统计量p值在两种方法下都小于0.05，拒绝原假设，说明城镇化和就业结构的面板数据都是平稳的。

接着对两个变量进行协整检验，目的是分析城镇化质量与就业结构两个变量之间是否存在稳定的均衡关系。面板数据的协整检验也存在很多种方法，本文采用 kao（2000）推广的ADF检验方法。检验结果如表4所示。

表4 协整检验结果

协整检验的原假设是变量之间不存在均衡关系，从表4的统计表结果可以得出，统计量p值小于显著性水平0.05，拒绝了原假设，说明浙江省11个城市就业结构和城镇化质量两个序列之间有稳定的均衡关系，适合建立面板回归模型。

由于数据在不同时期呈现出来的情况会有差异，需要判断是选择建立固定效应模型还是随机效应模型，本文采用Hausman检验方法。检验结果如表5所示。

表5 模型选择检验统计表

Hausman检验的原假设是两种模型估计出来的系数没有差别，也就是说选择随机效应模型。由上表可得，检验统计量p值为大于0.05，不拒绝原假设，说明针对浙江省城市城镇化质量与就业结构关系的面板分析选用随机效应模型。

在确定了模型之后，根据公式（5），把城镇化质量作为自变量，就业结构作为因变量，用E views软件得到的面板回归结果如表6所示。

表6 城镇化质量与就业结构的面板回归结果

得到杭州市城镇化质量和就业结构的回归模型为：JY=0.048+0.072CZH+μ，同样也可以得到其他城市的回归模型。

从表中对于回归系数的估计可以看到，数值都大于0，且统计量p值均小于显著性水平0.05，所以城镇化质量的提高会导致就业结构的优化，两者成正向变动关系，这个实证分析结果与实际情况相吻合。城镇化质量的提高伴随着该地区经济发展水平的提升，人民收入和消费水平的提高，城市基础设施和公共服务的逐步完善以及生态环境的优化。同时，城市的二三产业就业岗位也会愈发增多，以上的这些都对农村劳动力构成了强大的吸引力，带动农村人口不断向城镇转移，二三产业就业人口不断增多，就业结构得到改善。

四、讨论与结论

本文创建了一个全方位的指标体系（包括人口结构、人民生活、经济水平、生态环境、城市建设和公共服务），用熵值评价法测算出各市的城镇化质量发展水平；在得到各城市的城镇化质量的得分数据后，选择二三产业就业比重作为就业结构指标，用面板回归模型定量分析各市城镇化质量对就业结构的影响，最终得到以下结论：

1.浙江省各个城市的城镇化质量水平存在差距。整体而言，浙东北地区的城镇化质量水平优于浙西南地区，这种差异来自地理位置、人口结构、经济水平、生态环境、城市建设和公共服务等方面。

2.城镇化的提高对非农业就业比重得提高有正面作用。随着城镇化发展水平的提高，城市的非农就业岗位也会愈发增多，各类基础设施也愈发完善，促进农村人口不断向城镇流入，使二三产业的就业比重随之上升。

通过上文的分析，提出建议如下：

首先，把握城镇化发展的新方向，不盲目追求城市空间扩张。随着城镇化内涵的不断发展，生态环境、宜居性等方面越来越受到重视。在城镇化发展中要用长远发展的眼光看待问题，做好整体规划和布局，尊重客观规律，发展绿色经济，推动绿色消费，让每个在城市中生活的老百姓切实感受到生活质量的提升。

其次，致力于除去农村劳动力在流动过程中的阻碍。现有阶段，我国的劳动力供求信息发布体制还不够系统完善，尤其在一些落后的偏远地区，信息的传递比较迟缓，覆盖面积也比较小，不能快速有效地远程传递不同地区的劳动力供求信息。通过积极开展一些高质量的职业介绍中介服务，完善各地区就业信息发布及传播体系等措施给劳动力的流动提供助力。

再次，提出更多便民的措施，对劳动力加以制度保障。城镇化质量提升对就业结构的影响体现在使第一产业的就业人口向二三产业进行转移，而城镇吸纳的就业人口就是农村的劳动力。增加城市功能，完善基础设施以及用合理的制度保障劳动力的合法权益可以有效吸纳就业人口，有助于城市的长期发展。

最后，在城镇化不断向前推进的过程中，确保农业没有被忽视。随着二三产业占比的不断攀升，农业的占比变得越来越小，虽然在发展过程中这是不可避免的，但依然不能忽视第一产业的基础性地位。第一产业的比重可以变小，但同时要在农业现代化技术方面投入大量资源和人才，通过农业效率的提升来保障全社会的需求。