农业转移人口市民化对新型城镇化影响的实证研究

摘要 根据2000—2018年中国城镇化和农业转移人口市民化的面板数据，进行系统的GMM估计，结果表明：农业转移人口的职业市民化与收入市民化之间存在互补关系，进而影响城镇化的发展。据此，提出了进一步深化户籍制度改革、创新土地流转机制、加快城镇产业转型、完善农民职业培训体系、建立健全社会保障体系等推进农业转移人口市民化的对策建议。

关键词 职业市民化;收入市民化;城镇化;GMM估计

中图分类号 F 323.6  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2022）16-0236-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.16.057

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

An Empirical Study on the Impact of Agricultural Transfer Population Citizenization on New-type Urbanization—GMM Estimation Based on Inter-Provincial Dynamic Panel Data

ZHANG Ding，HE Pu-ming

（Hubei Rural Development Research Center of Yangtze University，Jingzhou Hubei 434023）

Abstract Based on the panel data of urbanization and citizenization of migrant agricultural population in China from 2000 to 2018， this paper makes systematic GMM estimation，the results showed that： There is a complementary relationship between occupational citizenization and income citizenization of the migrant agricultural population，which can further affect the development of urbanization. This paper carries on the examination， and proposes the suggestion and the strategy.Based on this， some countermeasures and suggestions for further deepening the reform of the household registration system， innovating the land transfer mechanism， accelerating the urban industrial transformation， improving the farmers’ vocational training system， and establishing and improving the social security system are put forward to promote the urbanization of the agricultural transfer population.

Key words Professional urbanization;Income urbanization;Urbanization;GMM estimation

实施区域协调发展战略，形成大中小城镇协同发展格局，加快农业转移人口市民化这是十九大报告中明确提出的总体目标。“十四五”规划建议中也明确提出了要加速推进农业转移人口市民化，要完善基本公共设施和社会服务保障体系，推进以人为中心的新型城镇化，推动以县镇为重要主体的城镇化进程。以农业转移人口市民化为目标推进新型城镇化战略，是中国社会经济可持续发展的必由之路[1]。以人为本的城镇化是让更多的农业转移人口在城镇中有着稳定职业和较高的收入，提升农民工的城镇归属感，提升生活质量。实现常住人口市民化，有利于提高我国城镇化水平和质量，也有利于解决“三农”问题。要坚持以人为本，加快新型城镇化发展，要加快推进农业转移人口市民化[2]。因此，该研究基于省际面板数据，考察新型城镇化与农业转移人口市民化的关系，得出提高农业转移人口市民化水平与城镇化健康发展的现实意义。

兼业农民的分化奠定了以“三化”同步为特征的新型城镇化体系基础[3]，农村劳动力的转移促进了新型城镇化的发展，而城镇化的快速推进又会影响农民群体结构，农民群体结构的变化又会促进城镇化和农业现代化的发展，二者是相辅相成的[4]。农业转移人口市民化方式的差异性也造成了“农转非”群体的收入差异，农业转移人口主动和被动市民化群体的收入差异明显[5]。积极的城镇化条件、职业稳定性、人力资本积累、社会资本积累等都对新生代农民工市民转化意愿呈现较强的正相关[6]。不能与城市市民享受平等的公共服务及社会福利，不能有效地提升转移人口个人素质，关系到如何有效地建设和谐社会问题，因此农业转移人口个人素质和社会因素对农业转移人口市民化意愿也起到了深远的影响，这应该从农业转移人口市民化与城镇化的发展去考虑[7]。持续促进城镇化和农业转移人口市民化发展，这应该从农业转移人口市民化与城镇化的发展去考虑。基于省际面板数据，对城镇化与农村流动人口之间的关系进行检验和分析，得出促进农村流动人口城镇化、城镇化有序健康发展的现实意义。

1 变量选取与数据来源

农业转移人口市民化是农民分化的一种表现，这种分化首先表现为农民职业的变化，然后表现为农民收入的变化。因此，农业转移人口市民化可以用2个指标来表示：职业市民化和收入市民化。

其中，职业市民化以农村劳动力非农就业比重（X 1）来衡量，其计算式为：（农村劳动力就业人数-农村劳动力第一产业就业人数）/农村劳动力就业人数。该指标可以反映一段时间内农村劳动力在城镇产业转移中所占的比例。

收入市民化主要通过工资性收入占农户人均纯收入的比例（X 2）来衡量，基本可以反映非农产业收入占农户收入构成的比例。至于如何衡量城镇化的具体情况，目前计算的指标是人口城镇化率，即城镇人口与总人口的比例，该研究采用人口城镇化率（Y）来表示。

该研究所选数据的面板数据是来自全国31个省（区、市），时间范围为2000—2018年。该研究所用的人口城镇化率、乡村就业人数、第一产业就业人数、工资性收入和农村居民家庭人均纯收入等数据均来自《中国统计年鉴》。

2 动态面板模型与实证结果

该研究采用的省际面板数据包括31个省（区、市）的截面个体，以及2000—2018年各变量的时间序列样本数据。通过相关的变量数据设置动态面板模型。同时，由于一些调整和其他因素，个人行为会间接影响行为在过去的状态，因此，被解释变量（Y）城镇化滞后（i，t-1）包含在模型中，为了测试惯性城镇化的变化有影响的变化趋势，详细为动态面板模型（1），省份为i，年份为t。

Y i，t=C i+α 1Y  i，t-1+α 2X 1i，t+α 3X 2i，t+α 4X 1i，t-1+α 5X 2 i，t-1+α 6X 1X 2i，t+β t+ε i，t（1）

其中，X 1X 2为X 1与X 2的交互项，表示职业市民化与收入市民化相互作用对城镇化的影响。

模型中，C i （地区固定效应）为不随时间变化的影响城镇化的区域特定因素。β t（时间固定效应）为只随时间变化，但又与区域特征因素无关的影响城镇化变化的因素。ε i，t（随机干扰因素服从标准正态分布），对于城镇化稳定性与各因素的关系，设置了核心变量和控制变量。城镇化滞后项（Y）、职业市民化（X 1）和收入市民化（X 2）及其滞后项为核心变量，X 1与X 2的交互项（X 1X 2）为控制变量。该研究主要报告了系统矩估计方法的估计结果（表1），同时也对差分矩估计的结果进行比较。

表1的检验结果表明，模型设定得到了Arellano-Bond二阶序列相关检验，同时也进行有效性检验。这说明滞后阶数和模型设定是正确的。

2.1 职业市民化对城镇化的影响

通过检验，被解释变量滞后期系数显著为正，这说明上期的城镇化的变化对本期城镇化的变化有显著正向影响，表面城镇化发展为惯性特征，这意味着城镇化建设进入了一种良性循环的发展轨道。表1的计量结果表明，差分矩估计和系统矩估计，当期和上期X 1系数都显著为正，这说明当期和上期农民职业市民化对当期城镇化都具有显著的正影响。其原因可能是：对于当期来说，城镇化的发展和农村劳动力非农从业比例提高正相关[7];由于外出务工农民相对在家务农的农民，这种务工的较高收益的示范效应，也会使得上期的职业市民化累积效应进一步促进城镇化良性发展。

2.2 收入市民化对城镇化的影响

表1的计量结果显示，差分矩估计和系统矩估计的当期和上期X 2系数都显著为正，这说明当期和上期农民收入市民化对当期城镇化都具有显著的正向影响。也就是说，农民个人所支配收入比例上升，意味着在家务农的收益就会相对下降，在外出务工的相对高收益的吸引下，绝大多数农民工想要外出，进而促进城镇化的发展;针对这种情况存在，当期农民工资性收入比重上升会使已经外出的农民更加坚定，而且还会吸引更多的农民下期外出务工，从而对城镇化产生了正面的滞后影响。

2.3 X 1与X 2的交互影响

表1结果表明，加入交叉项后，其他解释变量的显著性没有变化，最终结论被认为是稳健的。同时，X 1与X 2存在互补，因为X 1与X 2的交互项系数显著性为正，表面农村劳动力非农占比较大，所得个人收入比重对城镇化发展的影响越明显，同时，工资性收入比重越大，农村劳动力非农从业比例对城镇化发展的影响也越大。职业市民化和收入市民化发展与推进城镇化正相关，工业化对农业劳动力的吸纳一方面表现在城镇化过程中，同时还表现为农村非农产业发展，非农就业行为对家庭收入结构会有明显关联，所以，农业转移人口的职业市民化和收入市民化是相伴而生的。而农民非农收入的增加，将会使得农民和土地联系减弱，进行非农产业工作。城镇化会受到X 1与X 2的正向影响。

2.4 模型的稳健性检验 该研究将GMM估计值与固定效应估计值和混合OLS估计值进行比较，进行有效的可行性检验。混合OLS估计价值通常会高估滞后项系数，而固定效应的估计价值通常会低估滞后项系数，因此，如果GMM的估计价值正是两者之间，GMM估计值被认为是有效的和可行的。鉴于该研究的情况，此处省略逐步回归的具体结果，稳健性检验结果如表2所示。

从表2的检验值可以看出，固定效应估计值（0.517 3）倾向于低估滞后因变量系数（0.564 8），而混合截面OLS估计值（0.887 9）倾向于高估滞后因变量系数（0.564 8）。因此，GMM的合理估计值应该在0.517 3～0.887 9。结果表明，（SYS-GMM）的计算结果在此范围内，该研究基于动态面板模型的系统矩估计是有效的。

3 结论与政策含义

利用2000—2018年中国城镇化和农业转移人口市民化的面板数据进行系统GMM估计发现：城镇化的需要职业市民化和收入市民化的双重推进，同时农业转移人口的职业市民化和收入市民化之间的互补关系又会进一步影响城镇化的变化。基于以上结论，提出以下建议。