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      中國(guó)經(jīng)濟(jì)分析論文

      時(shí)間: 秋梅1032 分享

      中國(guó)經(jīng)濟(jì)分析論文

        我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于空前的大轉(zhuǎn)折時(shí)期,經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、發(fā)展路徑都處在新的探索和改變之中。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)分析論文的內(nèi)容,歡迎大家閱讀參考!

        中國(guó)經(jīng)濟(jì)分析論文篇1

        淺談中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系

        引言

        1955年,美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Kuznets[1]提出了一個(gè)著名的理論:收入不均現(xiàn)象與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U型的曲線關(guān)系。20世紀(jì)90年代初,Grossman,Krueger[2]和其他經(jīng)濟(jì)學(xué)家在實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間也存在倒U型的曲線關(guān)系,即隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與收入水平的提高,環(huán)境開(kāi)始變得惡劣,當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平時(shí),環(huán)境惡化的趨勢(shì)達(dá)到頂峰,之后環(huán)境質(zhì)量開(kāi)始改善,這種關(guān)系類(lèi)似于Kuznets提出的收入不均現(xiàn)象與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,因而被命名為環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)。

        國(guó)外關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的研究起步較早。Panayoutou[3]運(yùn)用了30個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家1982―1994年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,驗(yàn)證了EKC的存在性。List,J.A.and Gallet,C.A.[4]運(yùn)用了1929―1994年間美國(guó)各州的二氧化硫和一氧化氮排放量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明,在州際水平上,人均污染物排放和人均收入之間存在顯著的倒U關(guān)系。然而參數(shù)估計(jì)表明,由于先前的學(xué)術(shù)研究假定隨著時(shí)間推移個(gè)體情況不發(fā)生改變,很可能呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)上有偏差的結(jié)果。Dasgupta[5]發(fā)現(xiàn),嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制能使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的每個(gè)時(shí)期污染排放水平都低于沒(méi)有規(guī)制時(shí)的排放水平,使EKC變得比較平坦。MarzioGaleotti and Alessandro Lanza[6]使用全世界超過(guò)100多個(gè)國(guó)家近25年的數(shù)據(jù),檢驗(yàn)了CO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,證明了碳排放庫(kù)茲涅茨曲線的存在性。

        國(guó)內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間關(guān)系的研究起步較晚。包群等人[7]采用中國(guó)30個(gè)省市1996―2002年的環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù),建立面板數(shù)據(jù)模型,研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系,實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),這兩者之間的關(guān)系很大程度上取決于污染指標(biāo)以及估計(jì)方法的選取。隨后,包群等人[8]在之前估計(jì)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入影響污染排放的控制變量,如人口規(guī)模、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)保政策等,對(duì)環(huán)境―收入曲線進(jìn)行重新估計(jì),加入這些控制變量后,有些環(huán)境―收入曲線發(fā)生形狀的改變,這說(shuō)明這些控制變量對(duì)模型能夠產(chǎn)生影響。鄧柏盛等人[9]使用了SO2這一種污染物,得到一個(gè)有趣的結(jié)論:他們使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),得出正U型曲線的關(guān)系,而使用面板數(shù)據(jù)時(shí),得出倒U型曲線的關(guān)系。

        沈鋒[10]以上海為例使用CO2作為污染指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)在上海污染與收入存在倒U型的關(guān)系。韓玉軍等人[11]將165個(gè)國(guó)家分為四類(lèi)。他們發(fā)現(xiàn),“高收入、高工業(yè)”國(guó)家出現(xiàn)了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的倒U型趨勢(shì),“低收入、低工業(yè)”國(guó)家只是呈現(xiàn)輕微的倒U型趨勢(shì),“高收入、低工業(yè)”國(guó)家存在“~”型趨勢(shì),而“低收入、低工業(yè)”國(guó)家是環(huán)境污染與收入增長(zhǎng)同步。丁煥峰等人[12]在加入了控制變量的基礎(chǔ)上,采用變量的對(duì)數(shù)形式,使用30個(gè)省市1998―2007年的環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù),構(gòu)造了帶三次項(xiàng)的環(huán)境收入簡(jiǎn)約模型,重點(diǎn)研究控制變量對(duì)環(huán)境狀況的影響,他們指出提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、加大環(huán)??蒲型度?、轉(zhuǎn)變貿(mào)易增長(zhǎng)方式、加強(qiáng)對(duì)FDI的環(huán)保規(guī)制、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高能源利用率是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的保障。之后,丁煥峰等人[13]考慮了區(qū)域污染與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙向作用機(jī)制,構(gòu)建了聯(lián)立方程模型,繼續(xù)進(jìn)行EKC的實(shí)證研究。研究結(jié)果表明,各種控制變量產(chǎn)生的影響有所改變。

        從國(guó)內(nèi)外的學(xué)術(shù)研究來(lái)看,庫(kù)茲涅茨曲線較廣泛地應(yīng)用在了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的領(lǐng)域,學(xué)者們構(gòu)建的模型也越來(lái)越合理,越來(lái)越完善。可以說(shuō),環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的發(fā)展已經(jīng)相當(dāng)成熟。然而,隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,前人的實(shí)證研究成果難以表現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的關(guān)系需要用最新數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。在本文中,我們用人均SO2排放量作為污染指標(biāo),檢驗(yàn)了在過(guò)去的8年(2004―2011)中,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染之間的關(guān)系。此外,計(jì)量模型中控制變量的系數(shù)反映了這些變量對(duì)污染程度的影響,我們據(jù)此向政府提出了加強(qiáng)污染物排放管制以及增加國(guó)際貿(mào)易來(lái)降低環(huán)境污染,改善環(huán)境質(zhì)量的政策建議。

        一、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取

        本文使用了2004―2011年一共8年來(lái)自30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)(不包括香港,澳門(mén),臺(tái)灣和西藏),數(shù)據(jù)來(lái)源由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)(http://www.stats.gov.cn/)整理計(jì)算而得。選取的各個(gè)變量如表1所示:

        二、理論模型

        為了探究中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間是否存在倒U型關(guān)系,我們檢驗(yàn)中國(guó)人均GDP與人均SO2排放量之間的關(guān)系。國(guó)際上根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨理論產(chǎn)生的計(jì)量模型有兩大類(lèi):一類(lèi)是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的模型,這類(lèi)模型不含有對(duì)數(shù)形式;另一類(lèi)是基于面板數(shù)據(jù)分析的模型,這類(lèi)模型含有對(duì)數(shù)形式,而且加入了GDP以外的影響因素。由于我們的實(shí)證研究是基于2004―2011年共8年30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù),我們選擇面板數(shù)據(jù)分析模型作為理論模型基礎(chǔ)。除此之外,我們?cè)谀P椭屑尤?種控制變量,包括人口密度、環(huán)保政策、貿(mào)易開(kāi)放度、技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。我們實(shí)證研究的理論模型如下:

        其中SO2 it代表第i個(gè)省在第t年的二氧化硫人均排放量;   gdpcapitait代表第i個(gè)省在第t年的人均GDP;

        popdensityit代表第i個(gè)省在第t年的人口密度;

        invit為第i個(gè)省在第t年的環(huán)保政策,用治理廢氣投資占GDP比重表示;

        tradeit為第i個(gè)省在第t年的貿(mào)易開(kāi)放度,用進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比重表示;

        rdit為第i個(gè)省在第t年的技術(shù)進(jìn)步,由技術(shù)市場(chǎng)成交額占GDP比重表示;

        firstit代表第i個(gè)省在第t年的第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重;

        secondit代表第i個(gè)省在第t年的第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重。

        對(duì)系數(shù)符號(hào)的預(yù)測(cè)如(1)式中所示。如果β1>0 且β2<0,那么可證明中國(guó)存在倒U型的EKC曲線。但是韓玉軍、陸?(2009)指出,“高工業(yè)、低收入”階段的國(guó)家環(huán)境污染和收入增長(zhǎng)同步。而中國(guó)則是這類(lèi)國(guó)家的典型代表,因而我們預(yù)測(cè)β1>0并且β2 和 β3均不顯著。我們同樣預(yù)測(cè)了其他控制變量的系數(shù)的符號(hào):

        popdensityit的系數(shù)為正:人口密度越大,與污染物排放相關(guān)的生產(chǎn)和消費(fèi)活動(dòng)也就越多,因而污染排放越多。

        invit的系數(shù)為負(fù):我們用治理廢氣投資總額在GDP中所占比重來(lái)衡量環(huán)保政策的力度,如果政府對(duì)環(huán)保關(guān)注越多,治理污染上的投入越多,那么廢氣排放應(yīng)該越少。

        tradeit的系數(shù)為正:根據(jù)比較優(yōu)勢(shì)原理,國(guó)際貿(mào)易中發(fā)達(dá)國(guó)家傾向于將污染較重的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家,因而貿(mào)易開(kāi)放度衡量了其他發(fā)達(dá)國(guó)家在貿(mào)易中對(duì)中國(guó)的影響程度,貿(mào)易越開(kāi)放,就會(huì)有越多勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)駐,從而污染越嚴(yán)重。

        rdit的系數(shù)為負(fù):技術(shù)進(jìn)步對(duì)環(huán)境質(zhì)量改善有間接效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),從而污染少的高科技產(chǎn)業(yè)增加污染嚴(yán)重的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)減少,污染排放會(huì)相應(yīng)減少。

        firstit和secondit的系數(shù)都為正:在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期,發(fā)展中國(guó)家往往依靠工業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì),導(dǎo)致污染嚴(yán)重,環(huán)境質(zhì)量下降。隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,服務(wù)業(yè)的比重逐漸增加,此時(shí)不再依賴(lài)于能源消耗與開(kāi)采,而是技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)力提高,因而工業(yè)帶來(lái)的環(huán)保壓力大大減少。第一、二產(chǎn)業(yè)的比重則衡量了這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與變化。

        我們用α,和分別代表隨個(gè)體不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)、隨時(shí)間不隨個(gè)體變化的時(shí)間效應(yīng)和隨時(shí)間以及個(gè)體變化的模型擾動(dòng)項(xiàng)。

        三、估計(jì)結(jié)果與分析

        我們用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件STATA對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。為了準(zhǔn)確估計(jì)模型,我們首先檢驗(yàn)了解釋變量之間的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)不存在完全線性相關(guān)性。隨后我們估計(jì)了包含29個(gè)截面虛擬變量(以北京為基點(diǎn))和7個(gè)時(shí)間虛擬變量(以2004年為基點(diǎn))的模型。通過(guò)檢驗(yàn)聯(lián)合顯著性,我們發(fā)現(xiàn)截面虛擬變量在0.5%的置信水平上聯(lián)合顯著(F(29,210) = 2.619),而時(shí)間虛擬變量在10%的置信水平上聯(lián)合不顯著(F(7,232) = 0.2408)。但是由于dt2 和 dt3各自分別在0.5%的置信水平上顯著,我們?nèi)匀粵Q定在模型中考慮時(shí)間效應(yīng)。

        對(duì)于計(jì)量模型的選擇,首先我們傾向于固定效應(yīng)模型而不是隨機(jī)效應(yīng)模型。由于每個(gè)省的個(gè)體因素如地理位置、文化習(xí)俗都不盡相同,且與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān),因而不可觀察的個(gè)體效應(yīng)必然與解釋變量有關(guān)而不可能是隨機(jī)效應(yīng)。Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果支持了我們的選擇。

        接下來(lái)我們比較了固定效應(yīng)模型和一階差分模型。通過(guò)直接對(duì)模型做混合OLS回歸,可以得到uit的估計(jì)值。為了檢驗(yàn)自相關(guān),以u(píng)it估計(jì)值作為因變量,以模型中所有變量以及uit-1估計(jì)值作為自變量做回歸?;貧w結(jié)果中uit-1估計(jì)值的系數(shù)為30.92,p值為0.000,因而模型中存在自相關(guān)。接著我們用Δuit估計(jì)值對(duì) uit-1估計(jì)值和所有解釋變量做回歸來(lái)檢驗(yàn)單位根。uit-1估計(jì)值的系數(shù)在20%的置信水平上不顯著,所以我們拒絕原假設(shè)并認(rèn)為模型中不存在單位根。因此,我們選擇修正自相關(guān)的固定效應(yīng)模型而不是一階差分模型作為理論模型。

        最后,我們檢驗(yàn)到了回歸中存在異方差,因此我們選擇修正了自相關(guān)和異方差的固定效應(yīng)模型作為最終模型。由于我們?cè)谀P椭屑尤肓俗銐蚨嗟目刂谱兞?,不太可能出現(xiàn)因?yàn)檫z漏變量而導(dǎo)致的估計(jì)誤差,所以,我們認(rèn)為E(uit|Xit,ai)=0在模型中成立。因此,回歸估計(jì)出的系數(shù)至少滿足一致性。

        以下是回歸模型的估計(jì)結(jié)果:

        如(2)式中所示,lngdpcapitait,( lngdpcapitait)2和 (lngdpcapitait)3的系數(shù)都十分顯著,而且由估計(jì)結(jié)果得出lnSO2和lngdpcapitai的關(guān)系類(lèi)似于倒N型,這與我們之前的預(yù)測(cè)的線性關(guān)系大相徑庭。該如何解釋估計(jì)出的曲線形狀呢?近年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,中國(guó)有從低收入國(guó)家向高收入國(guó)家轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。正如韓玉軍等人[13]指出的,“高工業(yè)、高收入”的國(guó)家EKC曲線的形狀呈現(xiàn)出倒U型,而這恰好就是倒N型曲線的后半段的形狀。因此,我們認(rèn)為是模型使用的最新數(shù)據(jù)所顯示出的中國(guó)經(jīng)濟(jì)的變化導(dǎo)致了估計(jì)結(jié)果和預(yù)期的差異。

        popdensityit的系數(shù)為負(fù)且統(tǒng)計(jì)上顯著,說(shuō)明保持其他變量不變,人口密度的增加會(huì)帶來(lái)人均SO2排放的減少。這表明,對(duì)特定的污染物,我們預(yù)期的人口密度對(duì)于污染排放的促進(jìn)作用并不存在。然而系數(shù)只有-0.000 5,在實(shí)證上并不顯著,說(shuō)明人口密度對(duì)SO2排放量的減輕作用很小。

        和我們的預(yù)期不同,invit的系數(shù)為正并且在統(tǒng)計(jì)上和實(shí)證上都非常顯著??赡艿慕忉層幸韵氯c(diǎn):首先,治理廢氣的投資對(duì)于環(huán)境質(zhì)量的改善是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程,很難在短期內(nèi)探測(cè)到;其次,政府只保證了對(duì)治理廢氣的投資而缺乏對(duì)污染排放量的限制,導(dǎo)致許多企業(yè)為了保持收益不變彌補(bǔ)環(huán)保投資帶來(lái)的成本增加選擇擴(kuò)大生產(chǎn),污染排放不降反升;再次,我們應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的真實(shí)性保持懷疑,所謂治理廢氣的投資也許并非真正應(yīng)用于治理廢氣。   tradeit的系數(shù)為負(fù)而且顯著,說(shuō)明貿(mào)易的開(kāi)放可以減輕SO2的排放,這和我們的預(yù)期矛盾。我們?cè)谇拔恼撟C貿(mào)易開(kāi)放會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)密集型企業(yè)進(jìn)駐發(fā)展中國(guó)家,引起污染物排放增加,然而我們忽略了貿(mào)易增加的正面效應(yīng),一方面,與環(huán)保有關(guān)的貿(mào)易協(xié)議間接促進(jìn)了發(fā)展中國(guó)家環(huán)境友好型技術(shù)的開(kāi)發(fā)與使用,另一方面,貿(mào)易產(chǎn)生的技術(shù)外溢效應(yīng)可以提高發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)水平和生產(chǎn)效率,從而引起污染物排放的減少。

        與我們的預(yù)期一致,rdit的系數(shù)為負(fù),但它并不顯著。一個(gè)可能的解釋是技術(shù)進(jìn)步對(duì)于環(huán)境質(zhì)量的影響是間接的,所以短期內(nèi)無(wú)法顯現(xiàn)出來(lái)。所以比如說(shuō),技術(shù)進(jìn)步是通過(guò)首先改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)率來(lái)降低污染物的排放。因此在衡量技術(shù)進(jìn)步對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響時(shí),我們必須考慮到這種間接效應(yīng)。

        firstit的系數(shù)為正而secondit的系數(shù)為負(fù),但是它們均不顯著,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)SO2的排放量沒(méi)有顯著影響。

        四、結(jié)論

        基于面板數(shù)據(jù)分析模型,并用人口密度、環(huán)保政策、貿(mào)易開(kāi)放度、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為控制變量,我們選取了連續(xù)8年(2004―2011年)的來(lái)自全國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的最新數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)中國(guó)是否存在倒U型EKC曲線,發(fā)現(xiàn)人均SO2排放量和人均GDP存在倒N型關(guān)系,并根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示的中國(guó)經(jīng)濟(jì)的變化分析了導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果和預(yù)期的差異的原因。

        通過(guò)對(duì)回歸結(jié)果中控制變量的分析,我們針對(duì)降低SO2排放量、改善環(huán)境質(zhì)量提出兩項(xiàng)政策建議:第一,僅僅處理廢氣是不夠的,政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)污染物排放量的管理和限制以真正降低污染物排放量。第二,政府應(yīng)加強(qiáng)和其他國(guó)家的貿(mào)易往來(lái),尤其是多進(jìn)口一些環(huán)境友好型的技術(shù)和產(chǎn)品。

        中國(guó)經(jīng)濟(jì)分析論文篇2

        淺析戶籍制度改革與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

        放松戶籍制度可以使勞動(dòng)力自由流動(dòng),而且使相關(guān)人員得到相應(yīng)的福利實(shí)現(xiàn)城市化。所以研究放松戶籍制度與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系可以轉(zhuǎn)化為研究城市化與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。

        中國(guó)有9億農(nóng)民,“三農(nóng)”問(wèn)題歷來(lái)為國(guó)策所重視,幾十年來(lái),中央一直不斷出臺(tái)惠農(nóng)政策,希望能夠提高農(nóng)民的收入水平,但從實(shí)際效果來(lái)看,差強(qiáng)人意。提高農(nóng)民的收入水平,根本出路在于減少農(nóng)民的數(shù)量,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率。只有農(nóng)民的數(shù)量減少了,農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率才能提高,每個(gè)農(nóng)民的收入也才得到大幅度提升。農(nóng)村人口的減少靠什么?只有靠持續(xù)推進(jìn)的城市化進(jìn)程。中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨的最大最突出的問(wèn)題是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不合理,發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得以升級(jí)優(yōu)化,是當(dāng)下第一要?jiǎng)?wù),也是中國(guó)經(jīng)濟(jì)能夠再上一個(gè)新臺(tái)階的根本保障。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)優(yōu)化與城市化息息相關(guān)。大家都知道,包括金融服務(wù)、信息網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、物流等在內(nèi)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展與城市化水平緊密相連,農(nóng)村并不具備發(fā)展服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ),只有以城市為依托,才能談得上發(fā)展服務(wù)業(yè)。

        城鎮(zhèn)化的水平越高,現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展空間才越大,服務(wù)業(yè)的水平才能越高。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造,需要大量的人才、資金、技術(shù)以及產(chǎn)業(yè)配套環(huán)境,這一切只有城市能夠提供。只有城市才能孕育出高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。長(zhǎng)期以來(lái),制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要因素是內(nèi)需不足。外貿(mào)雖然很重要,但對(duì)于一個(gè)大國(guó)來(lái)講,國(guó)內(nèi)需求的持續(xù)景氣才是長(zhǎng)期根本。特別是在08年的金融危機(jī)以來(lái),我國(guó)認(rèn)識(shí)到應(yīng)該通過(guò)擴(kuò)大內(nèi)需來(lái)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。30多年的對(duì)外開(kāi)放,外貿(mào)的邊際效應(yīng)正在不斷降低,中國(guó)急需找到并培養(yǎng)新的支撐點(diǎn),這個(gè)支撐點(diǎn)就是內(nèi)需。而刺激內(nèi)需的最有效途徑便是城市化。我國(guó)有9億農(nóng)民,占到總?cè)丝诘?0%以上。由于農(nóng)民的可支配收入水平較低,大大制約了其消費(fèi)支出;農(nóng)村嚴(yán)重缺乏商業(yè)網(wǎng)絡(luò),也抑制了農(nóng)民的消費(fèi)意愿和沖動(dòng),到城里購(gòu)物雖然也是不錯(cuò)的選擇,但卻加大了農(nóng)民的購(gòu)物成本;再加上長(zhǎng)期以來(lái)形成的節(jié)儉消費(fèi)習(xí)慣,這一切使得農(nóng)民的消費(fèi)需求長(zhǎng)期處于一個(gè)相當(dāng)?shù)偷乃?。城?zhèn)居民的消費(fèi)水平是農(nóng)村居民的3倍,所以只有把農(nóng)村居民轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民,才能在總體上提高國(guó)民的需求水平,而把農(nóng)村居民轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民,正是放松戶籍制度將產(chǎn)生的結(jié)果。隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn),大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力集聚到城市轉(zhuǎn)為城市人口。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體在城市的聚集,促進(jìn)了社會(huì)分工、協(xié)作和市場(chǎng)交換的發(fā)展。這一方面促使社會(huì)逐漸完善基礎(chǔ)設(shè)施,有利于各個(gè)地區(qū)的貿(mào)易和分工合作,也有利于企業(yè)的投資。

        另一方面過(guò)多人務(wù)農(nóng)導(dǎo)致額外勞動(dòng)帶來(lái)的邊際產(chǎn)出可能低于平均工資甚至為零,因此我國(guó)大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘腥丝诒厝粫?huì)提高其邊際產(chǎn)出,增加社會(huì)總產(chǎn)量,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。城市化是人口和資本由分散無(wú)序的狀態(tài)變?yōu)楦叨燃械挠行驙顟B(tài)。城市化意味著城市中分工的深化,而專(zhuān)業(yè)化和分工本身在很大程度上就意味著生產(chǎn)率的提高,進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。大幅度提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,使城市中創(chuàng)造和積累的財(cái)富遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了農(nóng)村,所以第二、第三產(chǎn)業(yè)高度密集的城市在發(fā)展城市自身的同時(shí),極大地促進(jìn)了社會(huì)生產(chǎn)力和勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展與提高,帶動(dòng)了城市和城市輻射區(qū)域的發(fā)展,促進(jìn)了社會(huì)進(jìn)步。城市是企業(yè)和人口高度集聚的地方,也是知識(shí)外溢和技術(shù)創(chuàng)新中心。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的到來(lái)以及技術(shù)創(chuàng)新的層出不窮,城市自然成為研究知識(shí)外溢、技術(shù)創(chuàng)新的基地。隨著城市化進(jìn)程的深化,越來(lái)越多的企業(yè)聚集到城市,形成了產(chǎn)業(yè)的聚集。這種聚集帶來(lái)了知識(shí)、人力資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的聚集。產(chǎn)業(yè)聚集與生產(chǎn)要素聚集帶來(lái)的知識(shí)技術(shù)外溢,在競(jìng)爭(zhēng)的刺激下,推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)率得以不斷提高,從而為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)獲得推動(dòng)力。

        取消戶籍制度有其歷史的必然性,然而戶籍改革不能一蹴而就。結(jié)合戶籍改革的歷程,針對(duì)目前我國(guó)戶籍制度改革現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題,建議推進(jìn)我國(guó)城市化改革從以下幾方面著手:

        第一、配套的政策措施與戶籍制度改革應(yīng)該同時(shí)進(jìn)行。戶籍制度改革關(guān)鍵是剝離戶籍的附加功能,使戶籍功能獨(dú)立于社會(huì)福利分配只發(fā)揮人口管理功能。要協(xié)調(diào)好民政、教育、衛(wèi)生等各部門(mén)的配套改革,有步驟、分階段地通過(guò)戶籍制度及配套政策的改革來(lái)推進(jìn)我國(guó)城市化的進(jìn)程。

        第二、降低準(zhǔn)入條件,使更多有能力的人進(jìn)入城市。降低準(zhǔn)入條件,擴(kuò)大準(zhǔn)入條件涉及的人群,逐步實(shí)現(xiàn)人口自由遷徙。比如降低購(gòu)房遷入條件,允許租房達(dá)到一定年限的人員遷入城市,能夠租得起房也是能夠在城市生活的表現(xiàn);降低唯學(xué)歷的人才標(biāo)準(zhǔn)。城市發(fā)展需要各個(gè)層次的人員,而不僅僅是高學(xué)歷的人才。即使是沒(méi)有學(xué)歷的人員,只要其能掌握一門(mén)熟練技術(shù)能在城市生存,就應(yīng)該準(zhǔn)許其進(jìn)入。

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