质量过快：我国城市化的现状与潜力分析_中国统计年鉴论文

质量重于速度：对中国城镇化现状与潜力的分析，本文主要内容关键词为：中国论文,城镇化论文,潜力论文,现状论文,速度论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      一、问题的提出

      2014年末，我国大陆地区城镇人口7.49亿，城镇化率达54.77%，超过全球53%的均值。但近年来学界对中国城镇化的现状和潜力有多种不同的看法。对这一问题的认识，将影响决策者对未来投资、消费、劳动力等经济增长关键变量的判断，也影响城市基础设施、城市空间布局、社会保障等领域的政策选择。如果对我国城镇化水平、质量和潜力的判断缺乏坚实的数据分析基础，极有可能扭曲激励机制，使地方政府继“GDP竞赛”后形成新一轮“城镇化率竞赛”。对于中国城镇化的现状与潜力，已有研究主要集中在以下三方面。

      第一，国家统计局公布的城镇化率是被高估还是低估？一部分研究者如刘利刚、周浩(2013)[1]认为统计局公布的城镇化率被高估，其主要观点是大量农民工无法获得城镇居民的公共服务。但也有人判断中国城镇化率被低估，例如，朱宇(2012)[2]引入“城乡融合区”(Desakota Regions)的概念，并以福建省为例，指出未被纳入城镇人口统计的“准城镇人口”是福建省城镇人口数的67.9%；李迅雷(2010)[3]则认为，那些“不住满半年会换一个城市”的流动人口使中国城镇化率被低估3-8个百分点。

      第二，未来农村可转移人口的规模有多大？一些学者如蔡昉(2012)[4]认为中国已到达刘易斯转折点，未来可转移劳动力的减少将制约全要素生产率的提升。但Kwan(2009)[5]及Minami、Ma(2009)[6]也提出证据表明中国农村地区还存在着较大规模的剩余劳动力。对此，约翰·奈特、邓曲恒和李实(2011)[7]提出了一个折中的观点，认为中国劳动力市场转型并非瞬间完成，可能会出现“刘易斯转移阶段”而非刘易斯转折点，即由于制度约束的存在，民工荒和农村剩余劳动力并存的现象将持续一段时间。

      第三，什么因素影响了城镇化的潜力？简新华和余江(2007)[8]基于“就业弹性”视角，发现中国就业弹性远低于同期发展中国家。陈斌开、林毅夫(2013)[9]和陆铭(2013)[10]也都指出，资本密集型产业比重过高是延缓了中国城镇化进程，并将此归结为政府的干预，不同的是，前者用政府“重工业优先发展战略”来解释，后者用地区竞争和税收最大化来分析。

      对于中国城镇化的水平和潜力，现有研究还存在以下可突破之处。对于城镇化水平，已有研究侧重全国层面的分析，缺少结构性的分解。对于城镇化潜力，已有文献主要将研究对象定位于“农业可转移劳动力”，但中国流动人口转移已呈现出更多的儿童和老人等家庭成员迁徙的特征。本文第二节从多维视角分析中国城镇化的结构性特征；第三节和第四节分别通过Logistic模型和“能量转化法”，探究中国未来城镇化率提高的潜力；第五节是结论及政策建议。

      二、中国城镇化的水平：多维视角下的结构性分析

      2011年，我国城镇化率首次突破50%达到51.27%，这标志着我国进入以城市形态为主的发展阶段。我们将这一标志性时点置入历史的纵深，从多个角度观察我国城镇化的水平。

      (一)城镇化滞后于经济发展水平

      按照购买力平价计算，2011年我国人均GDP为8825国际元①。迄今为止，先后有52个经济体达到或超过这一水平。我们将这52个经济体达到这一水平的年份作为横坐标，将各经济体当年的城镇化率作为纵坐标，绘制了图1。如图1所示，52个经济体人均GDP达到8825国际元时的城镇化率均值约70%，高出中国近20个百分点，只有葡萄牙、泰国和斯洛文尼亚低于中国，中国城镇化水平滞后于经济发展水平。

      

      图1 各国人均GDP达到8825国际元时的年份与城镇化率

      数据来源：Maddison世界经济史数据库、世界银行WDI数据库、联合国人口数据、美国Census Bureau网站。

      (二)对城与镇的分解：城镇化率与城区贡献率正相关

      在中国的统计标准中，“城镇”是城区和镇区的合称。其中，“城区”是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域；“镇区”是指在城区以外的县人民政府驻地和其他镇，政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域②。根据2010年第六次全国人口普查数据(简称“六普数据”，下同)，我们分解了城区与镇区对城镇化的贡献。分解结果表明，城区承载了60.3%的城镇人口。我们以“城镇化率”和“城区对城镇化贡献率”两个指标构造了二维散点图(图2)，二者较强的正相关性清晰地揭示出，随着城镇化率的提高，城区吸纳人口的能力越强，镇区对人口的集聚功能越弱。这表明，配套设施较为完善的发达地区的城区能容纳更多的外来人口，而落后地区的城区尚不具备较强的集聚人口的能力。

      

      图2 2010年全国各地区城镇化率和城区对城镇化贡献率关系图

      数据来源：2010年第六次全国人口普查数据。

      (三)对城镇人口增长源的分解：人口迁移城镇化与就地城镇化

      城镇人口增长有三个来源：一是原有城镇人口的自然增长；二是农村人口的净迁入；三是行政区划和统计口径的变化。本文借助五普和六普数据分析近年来城镇人口的增长来源。

      城镇人口自然增长贡献较小。根据六普数据，统计期间城镇人口出生率为0.806%，城镇人口死亡率为0.387%，自然增长率为0.419%，比五普统计期间的0.416%略有提升。由于两个统计期间城镇人口自然增长率基本持平，我们用两者平均值作为2000-2011年间城镇人口自然增长率，估算出11年间城镇人口自然增长2152.8万人，对城镇人口增长的贡献率为9.29%。

      农业转移人口仍是城镇人口增长的主要来源。究竟有多少农民工进入城镇？现有统计数据并不能给出直接的答案。③我们根据盛来运(2008)的估算[11]，先得到了2000年进城农民工存量(见表1)。对于2011年进城农民工存量，已知当年农民工总数为2.53亿(包含在城镇和在乡的就业人数)；根据六普长表中乡村分行业的数据，可估算2011年“乡村非农就业人员”为10035万人，剔除掉“乡村个体从业人员”，则“乡村就业农民工”为7317万；用农民工总数减去“乡村就业农民工”，得到2011年在城镇就业的农民工为17961万人，比2000年新增了10361万人。农业转移人口包含农民工及其家属两部分，流动人口中15—59岁人口比重为79.7%，我们根据这一比重估算出包含家庭人口的新增农村转移人口为1.3亿人，对城镇人口增长的贡献率为56.1%。

      

      就地城镇化因素不容忽视。以上两个来源并不能完全覆盖全部新增城镇人口，其缺口来自于因行政区划变更而形成的“就地城镇化”。2000-2011年，中国地级市、县级区划和市辖区数分别增加了25、779和70个，一些原本在统计上是乡村的地区因此升级为城镇。我们用新增城镇人口，减去城镇人口自然增长数和新增农村迁移人口数，推算出2000-2011年间有8020万人实现就地城镇化，对城镇人口增长的贡献超过三分之一(见图3)。我们既要防止部分地区通过简单的区划调整，做数字游戏；也要看到，对于接近城区、高人口密度、有一定产业规模的乡镇，就地城镇化有其合理性和必然性。

      

      图3 2000-2011年新增城镇人口增长来源分解

      数据来源：笔者根据六普数据和《中国统计年鉴2012》测算。

      三、中国城镇化的潜力空间：基于Logistic模型的估算

      对于一国城镇化率的预测方法，目前应用最广泛的是Logistic模型，它揭示了城镇化率会随时间推移沿着特定轨道而提高[12]。最早提出这一思路的Northam(1975)[13]观察了1800年以来世界城镇人口增长和城镇化发展的总体趋势，发现城镇化可分为初始阶段(Initial Stage)、加速发展阶段(Acceleration Stage)以及趋缓的最终阶段(Terminal Stage)，发展趋势呈S形。模拟这一S形过程的模型很多，其中应用最广的是Logistic模型。联合国自70年代以来就利用Logistic模型预测全球城镇化率的前景：国内学者也大量采用该方法展望中国的城镇化水平，如简新华、黄锟(2010)[14]通过Logistic模型预测2020年中国的城镇化率将达到60%左右。

      Logistic模型可表达为如(1)式所示的函数，其中t代表时间，U(t)代表时间t上的城镇化率，K代表所研究对象城镇化率的峰值，A和B分别表示城镇化起步的早晚以及城镇化发展速度的快慢。拟合Logistic曲线的关键是要恰当估计模型的K、A和B三个参数。包括联合国在内的多数研究用取对数的办法将这一非线性拟合问题转化为线性模型后再估计参数。这一方法的缺陷在于需要对城镇化率的峰值K进行估计，具有较强的主观性。为此，本文不预设中国城镇化的峰值，而是通过非线性模型拟合的方法直接估计Logistic曲线的三个参数。

      

      从数据上看，由于在“文革”结束之前出现了上山下乡推动的“逆城市化”，1976年以后的中国城乡人口迁移与城镇化发展进入了一个正常增长的阶段，这与1976年以前的发展轨迹有显著的不同。这表明1976年前后中国有两个不同的城镇化率峰值。因此，我们以1976年为分水岭，将1976年以后城镇化发展轨迹单独拟合。而这需要重新确定该段S型曲线的起始基点。根据曲线前溯的趋势特征，我们将该基点确定为16%，得到如(2)式所示的模型。

      

      利用中国1976-2014年的城镇化率历史数据，我们估计出如(3)式所示的Logistic模型。估算结果显示，中国城镇化率的峰值为73.66%(预测值K'+基点值0.15)。通过外推我们得到未来中国城镇化率预测值(见图4)：2020年达61.46%，2030年达68.32%。我们还根据Logistic曲线的轨迹特征分析了中国城镇化所处阶段：中国城镇化率预期值提高最快的节点(加速度为零)发生在2008年；目前，中国城镇化率仍处在一个绝对速度快但加速度为负的阶段；这一阶段将持续到2019年左右，届时城镇化率将达到60.51%的水平，之后进入年均增长1个百分点以下的慢速推进期。

      

      需要说明的是，Logistic模型所揭示的只是基于城镇化经验数据得出的趋势性结果，其前提是中国城镇化率峰值能达到由模型估算出的73.66%。然而，城镇化的峰值本身还受到制度性因素制约：一方面交通、信息等技术的提升以及促进城乡要素流动的制度改革等，有可能拓展城市的最优规模边界；另一方面，不当的城市规划、能源环境条件的恶化以及滞后于发展的城乡政策等，也有可能降低城镇化率峰值。为弥补Logistic模型的不足，在下一节中，我们有必要回到城镇人口增长的源泉，与Logistic模型估算出的城镇化潜力边界进行相互印证。

      

      图4 到2030年的中国城镇化水平预测图

      四、中国城镇化的现实展望：基于城镇人口增长源泉的估算

      本节从中国城镇人口的增长来源入手，利用中国家庭收入调查(CHIP)、六普以及流动人口调查等数据，先以“劳动日需求法”测算农村必要劳动力，后以“能量转化法”估算农村剩余劳动力，再以“剩余劳动力转移率”预测农村可转移劳动力，并从家庭随迁的视角估计农村可转移人口，最后结合城市人口自然增长的预测，展望中国未来城镇化的潜力。④

      (一)中国农村剩余劳动力：“能量转化法”的新估算

      农村剩余劳动力是指劳动边际生产率等于或接近于零、从农业部门转移出去而不会减少农业总产量的那部分农村劳动力。其估算方法有回归模型法如钱纳里、赛尔昆(1988)[15]、生产函数法如国家统计局农调总队(2002)[16]、劳动日需求法如蔡昉、王美艳(2007)[17]及马晓河、马建蕾(2007)[18]等。已有研究并没有考虑到“农业技术进步”因素，但这显然会影响估算的准确性——农业机械化会不断减少农业必要劳动力，释放剩余劳动力。本文通过“能量转化法”估算在农业技术提升背景下中国农村剩余劳动力的变化趋势。

      1.基于2008年CHIP数据对当年农业必要劳动力的估算

      我们首先运用农业“劳动日需求法”估算2008年农业必要劳动力。以往对农业劳动日需求法的运用，多使用耕地面积、牲畜出栏量和水产养殖面积的数据。本文利用2008年的CHIP数据进行新的考量。根据《中国统计年鉴》，2008年农村的农业劳动力为2.95亿人(剔除了城镇农业劳动力)⑤。下一步，我们要估算出所有农业劳动力当年的劳动总量。在2008年的CHIP调查中，回答自己从事农业的农村居民年平均工作天数为183天，其中有25天不从事农业，可知其年均从事158天农业劳作，将该值乘以农村的农业劳动力总数，得到2008年农业总劳动时间为466.30亿人·天(见表2)。关于一个农业必要劳动力的年标准劳动量，理论界普遍认为270个工作日是较为合理的负荷如王检贵、丁守海(2005)[19]。用2008年农业总劳动时间，除以一个农业必要劳动力的年标准劳动量，得到2008年农业必要劳动力为1.727亿人。

      

      2.农业技术进步对剩余劳动力的动态影响：能量转化法的应用

      我们运用“能量转化法”估算农业技术进步对2008-2011年间农业必要劳动力的影响。什么指标既能反映农业技术进步，同时又能与劳动力相联系呢？农业活动需要耗费一定的能量，它既可来自劳动者劳动所消耗的热量，也可来自农业机械所消耗的能源。由此，我们想到了“农用柴油消耗量”这一指标。农业技术进步越快，农业机械使用得越多，农用柴油消耗量就越大⑥，农业机械对农业劳动力的替代程度就越高。我们借“能量”这座桥梁，建立起技术进步与必要劳动力之间的联系(见图5)⑦。

      

      图5 农业技术进步与必要劳动力下降的转换图

      根据《中国农村统计年鉴》，2011年中国农用柴油消耗量为2057.4万吨，比2008年增加了169.5万吨，经能量单位标准化后的数值是1.73万亿千卡⑧。三年来新增农用柴油所释放出的能量可替代多少劳动力呢？根据中国营养学会发布的《中国居民膳食营养素参考摄入量》，极重度劳动者每天消耗的热量为4000千卡，我们将其视为农业必要劳动力劳作1天所需能量，则每个必要劳动力一年劳动270天所消耗的能量为108万千卡。因此，2008-2011年新增的农用柴油大致可以替代1600万的农业必要劳动力，从而使中国农业必要劳动力在2011年下降到1.567亿人。

      由此，我们不难估算出2011年农村剩余劳动力。根据《中国统计年鉴》，2011年中国从事农业的劳动力为2.659亿人，剔除城镇从事农业的360万人，则农村农业劳动力为2.624亿人。再扣除前面估算的农业必要劳动力，2011年中国农村剩余劳动力约1.057亿人。

      3.2012-2030年中国剩余劳动力的累积总规模

      为预测2012-2030年间中国剩余劳动力的累积总规模，我们要预测未来农业技术进步对劳动力的替代。从1998年到2013年，中国耕种收综合机械化水平由30.4%提高到59.5%，特别是从2005年来增长较快。鉴于中国优质耕地少(中低产田与高产田的比例约为7︰3)，有很多地区不具备大面积应用农业机械的条件，机械化提高水平及农用柴油消耗的增速将会在高位放缓。我们预计2012-2030年农用柴油年均新增40万吨，平均每年替代377万的农业劳动力，期间共增加7163万农村剩余劳动力。以2011年1.057亿的农村剩余劳动力为基础，加上新增剩余劳动力，可得到2012-2030年中国将累积形成1.773亿剩余劳动力，这构成了期间农村劳动力转移的基础。

      (二)中国农村可转移人口：从劳动力到家庭的视角转变

      本部分先以对“剩余劳动力转移率”的分析，估算出到2012-2030年可转移的农村劳动力，再分别预测新农民工家庭和已有农民工家庭迁徙到城镇的人口。

      1.对农村可转移劳动力的估算：“剩余劳动力转移率”是关键

      农村剩余劳动力并不会自动成为可转移劳动力。盛来运(2008)发现家庭收入、人力资本、土地流转制度、社会网络、户籍制度等对农村劳动力外出、回流和留城行为都有影响。本文认为，各种影响剩余劳动力成为可转移劳动力的因素，最终会反映在“剩余劳动力转移率”(城镇农民工/(农村剩余劳动力+城镇农民工))这个指标上。根据前文估算，2011年城镇农民工有1.7961亿人，农村剩余劳动力有1.057亿人，因此截至当年农村剩余劳动力转移率为63%，有接近35%的农村可转移劳动力留在农村。我们对未来剩余劳动力转移率做出三种情景假设(70%、80%、90%)。如表3所示的估算过程，如果土地、户籍、就业等制度基本维持现状，转移率增长较慢，2012-2030年间，仅能实现7021.3万剩余劳动力的转移；如果转移率提高到80%，则能推动1.06亿剩余劳动力向城市迁移；如果转移率达到90%，将有约1.42亿剩余劳动力加入城镇就业行列。

      

      2.对新农民工家庭转移人口的估算：从劳动力进城到家庭迁徙

      我们将视角从可转移劳动力转化为可转移家庭人口。农村人口向城市的转移，已从单纯的劳动力输出转变为家庭迁徙，2011年流动人口中夫妻共同流动和携带子女的比重分别提高到85.2%和62.3%[20]。根据《中国统计年鉴》，2011年农村平均每个劳动力负担人口(含本人)为1.40人，用这个数据乘以上一部分估算的可转移劳动力，可以得出到2030年低、中、高三种情景下的新农民工家庭人口(包括迁徙到城镇和留守农村的成员，见表4)。再由六普数据可知，农村家庭规模为3.37人，由此可知三种情景下到2030年新农民工家庭可转移的户数分别为2916.9万、4399.5万和5882.1万户⑨。现实中，新农民工家庭的成员并非都能迁徙到城市，根据国家人口和计划生育委员会对流动人口的监测，2011年在城镇的农民工家庭规模为2.5人，这就意味着每户农民工家庭平均有0.87人留守农村。考虑到已经放开的“单独二孩”政策以及未来计划生育政策的进一步放松，农村家庭规模将有所增长，假设在低、中、高三种情景下，到2030年在城镇的农民工家庭规模分别为2.8人、3.0人和3.2人，用农民工家庭户数乘以农民工在城镇家庭规模，可得到三种情景下的新农民工家庭可转移人口分别为8167.2万、13198.5万和18822.8万人。

      

      3.对现有农民工家庭新转移人口的估算：留守成员的加入

      除了新迁徙到城镇的农民工家庭，现有农民工家庭的留守成员也有可能迁徙到城镇。前文已经估算出2011年在城镇的农民工为1.796亿人，考虑到每户农民工家庭规模为2.5人，则2011年现有城镇农民工家庭户数为7184万。在未来农民工家庭规模的三种情景下，现有农民工家庭新转移的人口分别为2155.3万、3592.2万和5029.1万人。值得注意的是，有一些留守儿童将陆续成长为劳动力而独立迁徙到城市，这部分新生劳动力在本节的第1部分已统计到剩余劳动力中，衡量重复部分的方法是：计算出现有农民工家庭新生劳动力占可转移劳动力的比重，将这个比重乘上三种情景下转移出的新生劳动力。剔除重复计算部分后，我们得到三种情景下现有农民工家庭新转移人口数分别为1763.1万、2938.4万和4113.8万人(见表5)。

      综上，2012-2030年中国农村新转移人口，在低情景下将有9930.3万人，中情景下是16136.9万人，高情景下将达22936.6万人。

      

      (三)对城镇人口自然增长的估算

      根据六普数据，在统计期内(2009年10月31日-2010年11月1日)，城镇人口自然增长率为0.42%。国际经验显示，城镇化中后期城镇人口自然增长率还将进一步下降。我们利用联合国《世界人口展望2012》提供的中国人口中估值数据，估算出到2030年中国城镇人口年自然增长率为0.3%，2012-2030年间中国城镇人口将自然增长4045.7万人。

      (四)未来中国城镇化率的预测：制度决定潜力

      根据以上分析，将农村可转移人口加上城镇人口自然增长，到2030年，在低中高三种情景下，中国城镇人口将分别增长1.398亿人、2.018亿人和2.698亿人，分别达到8.306亿人、8.926亿人和9.606亿人。对于到2030年中国全国总人口，我们使用United Nations(2014)《世界人口展望2012》的中估值(14.53亿人)[21]。由此得到在低中高三种情景下，2030年中国城镇化率分别达到57.15%、61.42%和66.10%(见表6)。

      

      对中国城镇化率的预测结果发人深省。在我们设置的低情景下，相关的土地、户籍、社保等相关的城乡制度变动不大，中国超过1亿的农村剩余劳动力及其家庭人口仍将大量留滞在农村，到2030年中国城镇化率每年平均仅能提高0.31个百分点。在制度变革能放松对农村可转移人口束缚的中情景下，到2030年城镇化率平均每年提高0.53个百分点。只有在城乡体制改革重大突破的高情景下，到2030年城镇化率才能提高到66.10%，基本与本文第四部分预测的城镇化率潜在空间(68.32%)相近。

      五、结论与政策建议

      本文对我国城镇化的水平、质量和潜力进行了实证分析，得出以下主要结论：(1)我国城镇化落后于经济发展水平，城区具备更高的人口集聚能力，就地城镇化成为城镇人口增长的重要源泉。(2)Logistic模型的推算结果表明，到2030年我国仍将处在城镇化水平上升的较快通道，但增长速度趋缓(3)考虑了农业技术进步对劳动力替代的能量转化法显示，现行阻碍劳动力及其家庭成员流动的制度，将对城镇化潜力转化为现实水平有很大负面影响。

      根据研究结论，我们提出了相应的政策建议：(1)要全面看待城镇化率指标。要通过对城镇化进行多维度评估，防止地方政府开展“城镇化率竞赛”，促使其注重提高城区的集聚能力，提升镇区的承载能力，并有效引导就地城镇化。(2)加快城乡制度改革。只有改革当前束缚城乡要素流动的土地管理、社会保障、住房、教育、医疗等制度，才能增加剩余劳动力的转移意愿，提高农业转移人口融入城镇的程度。(3)推动农业技术的应用以提升农业生产率。这既能增加农村剩余劳动力，为城镇化提供更多的劳动力要素；又能在确保粮食安全的基础上，提高农业从业人员的收入，缩小城镇化过程中可能产生的城乡差距。

       ①为了进行人均GDP水平的跨国比较，本文使用基于购买力平价法的“G-K国际元”(简称国际元)。

       ②见《统计上划分城乡的规定》(国函[2008]60号)。

       ③在统计局的《农民工调查监测报告》中，提供了在“城市”和“乡镇”的农民工人数，并没有从后者分离出在“镇区”的农民工；在国家人口和计划生育委员会发布的“流动人口动态监测数据”中，流动人口数包含着“城城转移”的流动人口。

       ④在城镇人口增长三源泉中，行政区划和统计口径改变所导致的城镇人口增长具有较大的政策外生性，难以预测。本部分只考虑城市人口自然增长和农村人口迁移因素，而假定行政区划和统计口径不发生改变。

       ⑤《中国农业统计年鉴》给出了农村第一产业就业人数，但该数据与《中国统计年鉴》的第一产业人数相同，显然，前者并没有剔除在城镇生活的第一产业就业人数。本文对此进行了修正。

       ⑥当然，农业技术进步不仅体现在农业机械的运用，还体现在育种、化肥、运输减损、储存改良等方面，但后者更多的是与农业产量增加相联系，并不直接降低农民工作量及所消耗的热量。

       ⑦从更严格的意义上，还需要比较农机的柴油能耗效率与劳动力的能量转换效率，为简化分析，本文假定二者相等。

       ⑧根据如下关系换算：1千克农用柴油的发热值等于1.4571千克标准煤，而每千克标准煤的热值为7000千卡。

       ⑨《中国统计年鉴2012》只给出全国家庭规模数据，并没有给出农村家庭规模数据。鉴于六普数据的统计时间与2011年相差不远，农村家庭规模应变动不大，所以本文采用六普数据作为替代。

标签：中国统计年鉴论文;  农村人口论文;  城镇化率论文;  中国的人口论文;  城镇人口论文;  中国城论文;  中国现状论文;  农业发展论文;  农村论文;