林昌华

(福建社会科学院，福州 350001)

区域发展中城镇化效率与就业结构动因
——基于福建省的实证

林昌华

(福建社会科学院，福州 350001)

在提出区域投入产出系统与就业结构联动分析框架的基础上，探索了城镇化效率的影响机制问题，利用2006—2011年福建省城市面板数据作为实例，运用产出导向的DEA-Malmquist指数法测算了区域发展中全要素城镇化效率值，从技术变化、技术效率、规模效率方面分析了城镇化效率的变化情况，并运用Tobit模型探索不同产业的就业对区域城镇化效率的影响。研究发现，城镇化效率同时受到技术变化和技术效率两个方面的影响，涵盖区域科技导向、创新意识、管理方式、政策制度等方面的内容;三次产业的就业结构对城镇化效率存在差异化影响，其中第一产业就业不是城镇化效率变化的主要动因，第二产业就业对不同区域城镇化效率的影响效应存在差异，第三产业就业对不同区域的城镇化效率均为正向作用。

区域经济;城镇化效率;就业结构;Malmquist指数;Tobit回归

一、引言

随着中国经济的发展，拉动经济增长的三驾马车中，投资和出口的作用在一定程度上呈现出弱化的趋势，刺激国内消费需求由于其对保持经济增长的持续性和稳定性的特点相对突出，对未来我国经济增长起到日益重要的支撑作用。近年来，新型城镇化对经济发展的作用日益受到学术界的广泛关注，它除了能推动投资需求的增长外，城镇化新增人口所形成的消费能力也成了扩大内需的重要潜力来源，由此城镇化势必成为支撑中国未来经济增长的主要动力之一，朱孔来［1］分析发现我国城镇化率每提升1%，可以维持7．1%的经济增长。然而，传统的城镇化在支撑区域经济发展过程中存在着严重的资源浪费现象，有必要重新审视区域经济系统中城镇化的发展模式问题，尤其是关注城镇化效率问题，避免城市建设进程中的无谓消耗，探索更加合理有效的城镇化发展道路。

著名经济学家吴敬琏提出在从中长期的角度研究经济增长的情况下，应该用生产函数作为理论分析框架，生产函数是美国经济学家索洛于20世纪50年代提出的，他认为决定产出的变量有4个，分别是土地、人力、资本和“索洛余量A”(全要素生产率)。其中土地要素、人力要素和资本要素是投入的硬件因素，全要素生产率是反映投入要素是否高效运行的软件因素，吴敬琏提出现代经济增长的主要来源不是投资，而是效率的提高。因此，遵循这一分析框架，如图1所示，作为一个开放的区域经济系统，它同样是一个投入产出不断循环的综合经济体系，首先必须要有人力、资本和土地要素的投入，在区域中经过特定方式的运行，才能获得各种各样的产出，产出可以从效益和效果两方面进行衡量，产出的效益是区域经济系统运行的直接结果，是区域经济系统的物化产出，主要是从价值方面来衡量，即GDP产值;产出的效果则主要看投入产出系统带来的区域城镇化水平的变化，是区域经济系统的柔性产出，它不仅涵盖区域实体环境方面的提升，更重要的是城镇新增人口素质及生活水平方面的改善提升，即城镇化水平。这两个方面的产出，GDP增长作为基本的经济发展评判标准已得到大家广泛的认可，然而对于城镇化发展方面的衡量稍显薄弱，目前在新的经济发展背景下城镇化的作用和潜力不断凸显，它同时代表了城市型社会的发展水平，因此可以作为评判区域经济系统发展质量的另一个参考标准。改革开放30多年来，随着经济社会的发展，我国城镇化水平获得了快速提升，但城镇化发展的质量和效率没有得到足够的重视，导致城镇化发展模式粗放，城市建设资源浪费，对于真正提升城市型社会发展水平没有发挥足够的作用。本文在以实例测量区域经济发展中城镇化效率的基础上，深入探索了促进城镇化效率提升的发展途径和主要影响因素，探寻未来实现高质量城镇化发展的努力方向，为后续进一步研究奠定基础。

图1 区域投入产出系统与产业结构联系基本框架

二、文献综述

近年来，中国城镇化率的快速提高，城镇就业的虹吸效应功不可没。提升某个区域的城镇化发展水平，绝不是简单地“造城盖楼”，关键是要实现人口城镇化，只有着力解决新增城镇人口的就业问题，才能从根本上实现从农村人口向城镇人口的转变，因此就业问题成为影响城镇化进程最为紧密的因素。对于城镇化和就业的关系，各个领域的学者进行了大量的研究。朱宝树［2］提出在中国城镇化快速发展进程中，就业增长重心已明显转移至城镇区域，城镇化滞后会导致就业容量扩增滞后，城镇化发展推动劳动力供需有效结合。汪泓和崔开昌［3］研究发现我国就业增长与城镇化水平是一种均衡关系，就业增长和城镇化水平之间存在单项的因果关系，城镇化是就业增长的格兰杰原因，一定时期内对就业增长具有强力的推动作用，还以安徽省为例证明城镇化和就业增长之间存在双向因果关系，验证了城镇化和就业增长的相互促进作用。刘爱英和姚丽芬［4］运用各种检验理论，对中国三次产业就业比重与城镇化水平之间关系进行了对比分析，研究发现二者存在长期均衡关系，城镇化水平提高推动第一、二产业就业结构调整;第三产业就业促进城镇化建设。常浩娟和何伦志［5］提出城镇化是拉动内需、扩大就业、保障经济增长的有力手段，在中国城镇化发展进程中，由于城镇基础设施和公共服务条件落后等原因导致的第二、三产业不发达，会极大影响就业吸收能力。李家祥和李喆［6］提出城镇化是解决农村转移劳动力就业问题的主要途径，而我国城镇化过程中过度发展与失衡问题，会对农村转移劳动力就业产生不利影响。蔡武［7］指出我国城乡二元分割体制阻碍劳动力的产业间转移，导致城镇化发展滞后，促使非农产业尤其是第三产业发展不足，引发各产业间生产技术水平产生差距。田明和李睿［8］发现城镇就业是促使劳动力和人口城乡迁移的根本原因，就业结构的转变将带动城镇化发展，要努力缩小各产业的就业偏差，促进城镇化良性发展。安培培［9］提出就业对于人口城镇化过程具有主导性作用，就业制度的改革会阻碍人口城镇发展的进程，并提出了就业政策对人口城镇化影响的路径和机制。秦佳和李建民［10］运用探索性空间分析方法研究发现，人口城镇化水平存在明显的空间差异，提出不同产业就业水平的差距等因素是造成人口城镇化水平空间差异的主要原因。

从现有的研究成果来看，学界主要聚焦于“是城镇化推动就业发展”还是“就业促进城镇化进程”的问题，局限于两者在宏观上的互动关系问题，很少对两者间的作用机制进行剖析，尤其是没有分析就业结构对城镇化的深度影响问题，尚未理清调整就业结构推动城镇化高水平发展的路径。本文的主要贡献在于以区域经济投入产出系统为分析框架，通过全要素生产率方法分析城镇化发展的效率状态，并对城镇化效率进行分解，了解其效率变化的原因，进一步探究就业因素对城镇化效率变化的影响表现，寻找以提高城镇化效率为目标的就业结构调控的着力点。

三、研究方法和数据分析

(一)研究方法

从中长期的经济发展模式来看，以生产函数作为研究区域经济发展的理论框架相对合理，而在生产函数的分析框架下，探究决定产出的全要素生产率因素变化，很多学者使用以数据包络分析法为基础的DEA-Malmquist指数法，它能够避免参数方法中由于函数形式设定失误而导致的分析结论失真的问题，主要涵盖研究在给定产出水平下使投入最小的投入型和研究给定投入要素下使产出最大的产出型两种，为分析各区域的全要素生产率提供了便利的工具。本文以图1中的区域投入产出系统作为分析框架，基于产出角度考量经济社会发展的城镇化发展效率，也即全要素城镇化效率。依据这一模型的分析思路，我们以某个区域中各个城市作为一个决策单元，建立各个年度全要素城镇化效率的最佳生产前沿面，把各城市城镇化效率与这一前沿面进行对比，来测量各个城市城镇化效率和技术进步变化。在这种情况下，首先产出定义指标变量的距离函数:

其中，χ和y分别投入变量和产出变量矩阵，δ表示面向输出的效率指标，P(χ)为可能生产集合，那么基于产出指标变量的Malmquist生产率指数定义为:

用上述式(2)和式(3)来测度技术效率变化指数，其中，D是表示根据生产点在相同时间段或混合期间(即t和t+1)同前沿面技术相比得到的输出距离函数，为避免随意选择一种参照技术，运用式(2)和式(3)的几何平均值来计算定向输出的Malmquist指数:

式(4)是表示前沿面在区间t和t+1变化的几何平均值，可以反映出全要素城镇化效率的变化趋势。

此外，还能够对式(4)也即技术效率变化指数进一步分解为纯效率变化和规模效率变化:

式(5)中等式右边第一项表示规模效率变化，第二项表示纯技术效率变化，最后一项表示技术变化，其值可能等于1、大于1或者小于1，分别表示没有变化、有改进和发生倒退。

(二)指标选择

按照图1中的分析框架，本文依据美国经济学家索洛上世纪50年代提出生产函数中，选取决定产出的土地、人力和资本3个一般性要素作为投入变量，以GDP总值和城镇化率作为产出变量，在综合借鉴其他学者的相关研究的基础上，以福建省作为考察区域的实例，考虑到福建省在确定海峡西岸经济区发展战略后，城镇化发展开始步入快速提升发展阶段的实际情况，为确保数据获得的可靠性，本文选择的样本区间为2006—2011年。具体投入产出变量的界定如下:

(1)GDP产出。国内生产总值作为考察区域经济发展总量的最基本的考量指标，反映区域实体总产出的代表性较好，其作用具有一般普遍意义，不容忽视，因此本文选取GDP作为产出指标之一，单位为亿元。

(2)城镇化率。城镇化率指标的高低能反映出一个区域城市型社会发展水平的高低，直接体现区域经济社会发展的水平和所处层次，作为本文研究考察的核心对象，成为另一个关键性产出指标，单位为百分数。

(3)资本投入。大多数学者通常采用张军等［11］使用“永续盘存法”估算的资本存量数据进行研究，但本文主要考察的是新增投资对城镇化提升的作用，因此为方便计算，选择全社会固定资产投资数据作为投入指标，单位为亿元。

(4)人口因素。考虑到数据的可获得性，本文选用各城市年末常住人口数作为考察区域城镇化人口基数和反映城市规模的人口输入指标，单位为万人。

(5)土地因素。土地面积的大小决定了城市管理的范围，一定程度上能反映城镇化发展的规模，因此，用区域土地面积作为土地因素的输入指标，单位为平方公里。

本文选择的指标均为福建省各个城市发展的主要指标，所有数据来源于历年的《中国城市年鉴》和《福建统计年鉴》，以及cnki年度数据库中各个有关年份，数据处理分析使用的软件为DPS9．50、SPSS17．0及DEAP2．1。

(三)全要素城镇化效率测算

通过软件计算获得了2006—2011年包含GDP产出的福建省全要素城镇化效率平均变动及其分解结果，如表1所示。

表1 2006—2011年福建省全要素城镇化效率平均变动及分解结果

从表1中可以看出，2006—2011年各个年份福建省全要素城镇化效率全部均小于1，城镇化效率各年度呈现出上下波动的情况，指数表现十分不稳定;全要素城镇化效率平均值仅为0．941，说明了福建省区域发展中，城镇化效率处于相对无效状态，且效率呈现出减退趋势，平均增长率为-5．9%。从指数分解情况看，全要素城镇化效率的降低的主要原因是受到区域管理的技术变化和技术效率变化的共同作用，2006—2011年区域技术变化指数的平均增长率为-4．5%，而同期技术效率指数平均增长率为-1．5%，两者均处于负增长状态，说明在福建省区域内，全要素城镇化效率减退受到技术变化的制约，也即受区域科技导向及创新意识的影响，这可能是由于整体区域发展中科技导向减弱在某种程度上妨碍了城镇建设的进程，从而降低了农村人口至城镇居民的转化效率，因此必须着力重新认识区域发展中科技变化及创新能力和城镇化发展之间的相互关系，全力发挥科技发展对区域城镇化发展的正面导向作用。此外，技术效率方面，纯技术效率的平均增长率为-0．5%，规模效率的平均增长率为-0．9%，说明了福建省城镇化发展一定程度上还是处于外延式发展的阶段，区域政策和制度安排等方面还存在较大改进空间。由此可以看出，在区域城镇化发展中，伴随经济发展方式的转型，城镇化发展方式也必须作出相应的转变，由外延式发展转变为内涵式发展，由传统城镇化模式转变为环境友好、资源节约、发展高效的新型城镇化模式，才能实现以更低的代价换来更高水平的城镇化的目标。

表2 2006—2011年福建省9地市全要素城镇化效率变动及分解

表2是福建省9个地级市的平均全要素城镇化效率及其分解结果。可以看出各个城市的全要素城镇化效率差异比较明显，无论是技术效率方面还是技术变化方面，各个城市的表现都是既有正向增长，又有负向增长。

在9个城市中，福州、厦门和泉州3个城市的全要素城镇化效率均大于整体平均值(0．941 2)，其中，福州的平均增长率为4．17%，主要是受益于技术变化也即科技进步的作用，技术变化指数的平均增占率达到6．49%，而技术效率则表现为负增长，平均增长率为2．18%，一定程度上抵消了科技进步对城镇化效率的影响;厦门的全要素城镇化效率平均增长率为1．37%，泉州为-0．43%，这两个城市技术变化对城镇化效率的推动作用没有受到技术效率的影响。其余的6个城市全要素城镇化效率均低于整体平均水平，尤其是莆田和漳州的全要素城镇化效率的负增长率均达到了10%以上，技术变化对这6个城市城镇化效率的降低产生了极大的影响，这说明在实现城镇化的进程中，科技进步在提高城镇化效率方面充当了比较关键的角色，因此要大力倡导城市发展中新技术和新服务产品的开发。而技术效率对城镇化效率也发挥着推波助澜的作用，其中纯技术效率和规模效率对技术效率的变化都存在影响，比如莆田、三明、龙岩和宁德4个城市由于其纯技术效率均为1，导致技术效率受规模效率影响较大;而漳州的技术效率受纯技术效率影响较大。在城镇化进程中，技术效率主要表现为城市管理方式、资源配置能力、社会秩序和行政人员素质等方面，只有在以上方面加大力度进行改善提升，才能在资源约束下实现更高效的城镇化。总之，区域城镇化发展进程中，既要重视科技进步的推动作用，又要强化管理等方面的提升，转变城镇化的方式，摆脱对资源投入的过多依赖，寻求更加合理的发展模式，获取最大限度的综合效益。

四、就业因素对城镇化效率影响的计量分析

如前所述，在城镇化进程中，最重要的是实现人口的转化，就必须要解决人口的就业问题，因此，有必要弄清就业对城镇化的影响，尤其是不同的就业结构在城镇化效率方面是否存在差异化表现，进而深入探寻提高城镇化效率的就业解决途径。在前面的分析框架中，由于以DEA-Malmquist指数法计算的城镇化效率取值一般在0到1之间，通常为限值，因此本文采用处理观察数据被截断的Tobit回归模型进行分析，可以构建以城镇化效率值为因变量，以三次产业就业人数为自变量的Tobit回归分析模型。

当对因变量给出一个数量指标界限c时，就存在截断数据，此时式(6)需改写为

对Tobit模型，假设模型误差项服从N(0，σ2)分布，此时模型的规则表达式为

这种情况下通常需要应用最大似然估计法对模型参数β，σ2进行估计。

本文主要考虑三次产业就业人数对全要素城镇化效率(TPUE)的影响，第一产业就业人数用NEFI表示，第二产业就业人数用NESI，第三产业就业人数用NETI表示，单位为万人，则可构建如下回归模型:

表3 Tobit模型回归结果

从表3中模型估计结果看，可以得出如下主要结论:

(1)第一产业的就业人数对区域发展中城镇化效率存在负面影响，这与实际情况不谋而合，三组回归系数分别为-0．008 6、-0．112 1和-0．005 2，然而除了内陆城市系数检验在10%的水平上显著，其他两组系数检验结果均不显著，这说明当前第一产业就业不是城镇化效率变化的主要动因。

(2)第二产业的就业人数对内陆城市和沿海城市城镇化效率水平影响的方向不同，其中内陆城市第二产业就业对城镇化效率呈负向影响，而沿海城市刚好相反呈正向影响，且两者系数检验分别在5%和10%的水平上显著。说明沿海城市工业制造业的发展比较显著地促进了城镇化效率的提升，而内陆城市产业发展非但没有起到推动作用，反而在一定程度上降低了城镇化效率。这主要是由于沿海城市制造业的发展程度普遍高于内陆城市，无论是产业还是企业规模都相对较大，发展也更加成熟，产业配套相对完善，这些不仅有利于吸引大量的人口集聚，也能使就业人口迅速融入，从而直接或间接地提高沿海区域城镇化效率，实现同样的城镇化水平沿海区域所花费的代价相对更小;而内陆地区产业配套相对落后，为实现产业就业人口的集聚融合，城市建设投入相对更高代价也更大，由此导致在特定阶段城镇化效率的下降。

(3)第三产业就业对不同区域的城镇化效率水平影响均为正向促进作用，三组区域回归系数分别为0．003 9、0．103 1和004 2，且分别在1%、5%和1%的水平上显著。说明无论是在沿海还是内陆区域第三产业就业人数越多，城镇化效率越高;总体上看第三产业就业人数每增加1万人，可以使城镇化效率提高0．003 9个百分点，由此可见第三产业对实现高水平城镇化的巨大推动力。这主要与第三产业的特点有关，第三产业是劳动力高度密集的产业，和其他产业相比，发展第三产业，能够实现以最小的代价换来相对更多的人口集聚吸收，因此对提高城镇化效率的带动力可能相对更强。

五、结论与启示

(1)在区域经济系统中，要重新审视城镇化发展方式和角色问题，不应简单追求城镇化对经济发展的单向推动作用，还应考虑区域投入产出的均衡，因此对城镇化效率的评估至关重要。本文通过城镇化效率的测算探索发展的优化路径，致力于转变高投入低产出的模式，最大限度的利用城市建设资源，关注城镇化发展的质量和效率，扭转粗放式城镇化发展方式，形成城镇化与经济社会发展良性互动的局面，杜绝区域经济系统中的各种资源浪费，促进区域实现科学发展、高效发展、跨越发展。

(2)通过对福建省面板数据的实证分析发现，在区域发展过程中，城镇化效率同时受到技术变化和技术效率两个方面的影响。技术变化方面主要包含区域科技导向和创新意识方面的内容，一个区域整体的科技导向和创新意识的提升对城镇化进程具有良好的促进作用，推动城镇建设资源的配置优化，降低城镇化发展中的浪费，从而提升城镇化效率，因此在城镇化发展进程中，要大力推动城市建设中科技成果和创新技术的应用，激发城市创新意识，优化城市发展的整体环境，为城镇化效率的提升奠定良好基础。技术效率方面主要包含区域管理、行政政策和制度安排等方面内容，由管理效率的提升推动传统城镇化模式的转变，通过降低城镇化发展的内在无形消耗，实现由外延式发展转变为内涵式发展，最终构建起环境友好、资源节约、高效发展的新型城镇化模式，因此在实践中要立足改革创新，想方设法完善城市管理方式，考虑城市的承载能力，提升资源配置能力和公共服务水平，切实提高城镇规划建设管理水平，构建起良性的社会发展秩序，才能为实现高效城镇化提供动力支撑。

(3)实现人口城镇化，必须要解决就业问题。本文在实证分析过程中发现三次产业的就业结构对城镇化效率存在差异化影响:第一产业就业不是城镇化效率变化的主要动因;第二产业就业对不同类型区域的城镇化效率影响效应存在差异，沿海城市第二产业就业对城镇化效率具有正向作用，内陆城市则起到一定的负向作用;第三产业就业对不同区域的城镇化效率均为正向作用。因此在区域发展中，要因地制宜制定就业政策，统筹考虑不同产业就业对城镇化的影响，根据各个区域产业发展的基础，在宏观政策上积极发挥引导作用，形成有利于城镇化健康发展的就业体制机制和政策环境，为实现高效的城镇化发展提供动力。

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(责任编辑 代应)

Analysis on the Relation between Efficiency of Urbanization and Em ployment Structure in Regional Econom ic Development: Based on the Empirical Research of Fujian

LIN Chang-hua
(Fujian Academy of Social Science，Fuzhou 350001，China)

The paper，based on analysis of the framework of linkage between the regional input output system and employment structure，explored the impactmechanism of urbanization efficiency．It used the 2006-2011 city panel data in Fujian Province as an example，adopted the DEA-Malmquist index method of being output oriented，calculated the total factor urbanization efficiency，estimated the change of technical progress，technical efficiency and scale efficiency，and explored the effects of the employment in different industries on regional urbanization efficiency by adopting Tobitmodel．The study found the urbanization efficiency is affected by technical efficiency change and technical pro-gress，including regional science and technology oriented，innovation consciousness，management style，policy system and other content．The employment in different industries had different influences on the urbanization efficiency．The first industry employment is not themain influence factor，the second industry employment had different influence on urbanization efficiency，and the tertiary industry employment had a positive effect on the urbanization efficiency．

regional economy;efficiency of urbanization;employment structure;Malmquist index; Tobit regression analysis

F061．5

A

1674-8425(2014)07-0048-07

10．3969/j．issn．1674-8425(s)．2014．07．010

2013-11-20

福建省社科规划重点项目(2013A030);福建社会科学院科研项目(53130701)。

林昌华(1981—)，男，福建宁德人，助理研究员，硕士，研究方向:区域经济与城市经济。

林昌华．区域发展中城镇化效率与就业结构动因——基于福建省的实证［J］．重庆理工大学学报:社会科学，2014(7):48-54．

format:LINChang-hua．Analysis on the Relation between Efficiency of Urbanization and Employment Structure in Regional Economic Development:Based on the Empirical Research of Fujian［J］．Journal of Chongqing University of Technology:Social Science，2014(7):48-54．