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城镇化与经济增长互动机制的实证分析.doc

1、城镇化与经济增长互动机制的实证分析内容摘要:本文探讨西部 12 省区城镇化和经济增长的时空分布情况,并揭示二者之间的互动机制。从空间分布看,城市化水平自西北至西南依次形成高、中、低三个不同梯度;格兰杰因果检验表明,经济发展水平与城镇化水平之间具有对应性;面板数据模型揭示人均 GDP 每增长 1%,拉动城镇化率上升 0.0384%,但不同地区的经济增长水平对城镇化率的正向推动作用不一样。 关键词:城镇化 经济增长 互动机制 问题的提出 城镇化与经济增长相互影响、相互制约,经济增长促进人口地理空间上聚集,推动城市发展;城市化进程进一步推动经济向纵深方向发展。诺瑟姆认为城镇化与经济增长存在粗略的线性

2、关系,钱纳里提出了经济增长与城市化水平之间的关系模型。国内许多学者对此问题较为关注,如朱孔来、李静静等(2011)通过建立 VAR 模型研究我国城镇化水平与经济增长之间的动态关系;刘耀彬(2006)利用协整检验和误差修正模型,分阶段研究我国城镇化与经济增长之间的相关关系;钟陈、陈苏丽(2012)指出,在短期内我国城市化能够有效促进经济增长,而在长期内城镇化对经济的促进作用不明显;杜兆 、罗宏翔(2012)利用内生增长模型,考察了我国省际城市化水平与经济增长之间的关系。我国当前正处于提高城镇化质量,推进经济集约发展的关键时期,对于全国总体,已有大量的研究成果,但不同区域城镇化与经济发展水平之间相

3、互关系又如何?为推进对本问题的深入研究和西部地区城镇化建设,本文对西部 12 省区的城镇化与经济增长互动机制进行探讨。 西部区域城镇化水平和经济发展水平时空演变过程 本文城镇化率(URB)采用非农人口比重衡量,单位为%,经济增长水平(PGDP)用人均 GDP 来衡量,西部 12 个不同省(市)分别用 NM(内蒙古) 、GX(广西) 、CQ(重庆) 、SC(四川) 、GZ(贵州) 、YN(云南) 、XZ(西藏) 、SX(陕西) 、GS(甘肃) 、QH(青海) 、NX(宁夏) 、XJ(新疆)标识,分析时间段为 1999 到 2011 年,数据来源于新中国 50 年统计资料汇编 、 中国统计年鉴 、

4、中国经济信息网、国研网。 我国城镇化率的地区差异较明显。从东中西部看,按城镇人口统计,2010 年,东部地区城镇化率平均为 60%,中部地区为 45%,西部地区为41%,西部与东部相差 19 个百分点。就西部而言,城市化水平不高,内部差异较大。从空间分布来看,城镇化水平自西北向西南依次形成高、中、低三个梯度,呈带状分布。城镇化水平高,增速快的地区为新疆、内蒙、宁夏、青海,形成第一梯度;城镇化水平相对较高的陕西、重庆、甘肃、四川地区,形成第二梯度;城镇化水平低,增速较缓的西藏、贵州、云南、广西等西南地区形成第三梯度,且与经济发展水平具有一致性。 为粗略探讨经济增长与城镇化之间的关系,绘制人均 G

5、DP 趋势图(见图 1) ,可以看出,经济发展水平最高的地区是内蒙、重庆、陕西、新疆,最低的地区是云南、西藏、贵州、广西。以 2010 年为例,人均GDP 水平最高的是内蒙,最低的是贵州,二者之间相差 3.6 倍。可初步推断,经济发展水平与城镇化水平之间具有一致性,即经济发展水平高的地区,其城镇化率也就高,经济发展水平低的地区,其城镇化率也低。 西部区域城镇化与经济增长的内在机制分析 (一)单位根检验 在建立面板数据模型前,需对序列进行平稳性检验,最常用的方法就是单位根检验,由于人均 GDP 增长趋势较明显,通过取对数使其更平稳。面板单位根检验结果如表 1 所示。 从五种检验方法的结果看,原序

6、列在 5%显著性水平下未拒绝存在单位根的假设,即存在单位根;经过一阶差分后,在 5%显著性水平下拒绝存在单位根的假设,说明 URB 和 LN(PGDP)均为一阶单整序列。 (二)协整检验 两者均为同阶单整可以建立协整方程,但还需确定协整关系的个数。通过 Johansen 检验确定协整关系的个数,结果如表 2 所示。 估计结果显示,在 5%的显著性水平下,拒绝不存在协整关系的零假设,同时在 10%的显著性水平下,接受至少存在一个协整关系的假设,说明 URB、LN(PGDP)变量间存在长期协整关系。 (三)格兰杰因果关系检验 人均 GDP 与城镇化率之间可以建立协整方程,但何为因,何为果,还需进行

7、格兰杰因果关系检验,结果如表 3 所示。 由伴随概率知,在 5%的显著性水平下,既拒绝“人均 GDP 不是城镇化率的格兰杰原因” ,也拒绝“城镇化率不是人均 GDP 的格兰杰原因” ,因此,人均 GDP 的增长与人口城镇化率的增长互为格兰杰原因。 (四)面板数据模型的建立 面板数据模型有三种形式:混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。在面板模型形式的选择上,我们采用 F 检验决定选用混合模型还是固定效应模型,用 Hausman 检验确定应该建立随机效应还是固定效应模型。取显著性水平为 5%,F0.01(11,155)=2.43,因为 F=4410.71 2.43,拒绝原假设,应建立固定效应

8、模型。又由于 Hausman 统计量W 值为 14.83,P 值是 0.00010.05,也应建立固定效应模型。 根据相关经济理论,建立半对数估计模型为: urbit=ti+lnpgdpit+it, 变截距的固定效应模型估计结果为: urbit=-9.76+Di+3.84lnpgdpit t (-6.54) (23.24) R2=0.9787, SSEr=1.14, t0.05(168)=1.98, DW=0.31, NT=166, 从表 4 看,拟合优度高,截距差异较大。变系数固定效应模型的估计结果如表 5 所示。 从变系数固定效应模型来看,R2=0.9904,表明模型的拟合效果较好,参数

9、均通过 t 检验, 均为正值,表明人均 gdp 对城镇化率的正向拉动作用明显。其中 值较大的地区为新疆、重庆、宁夏、陕西,这四个地区人均 gdp 每增长 1%,城镇化率分别上升 7.54、674、6.07、5.55 个单位,经济增长对城镇化拉动效应最强。广西、云南、贵州、青海等地区的 值较小,人均 gdp 每增长 1%,城镇化率仅上升1.34、1.40、1.82、1.26 个单位,说明这些地区经济增长对城镇化率的拉动效应较弱。 结论 根据研究结果,本文得出如下结论:格兰杰因果关系检验,说明西部地区城镇化与经济增长之间互为因果关系。变截距的固定效应模型表明,城镇化水平与经济发展水平之间呈显著正相

10、关关系,同时表明西部地区人均国民生产总值平均每增长一个百分点,拉动城镇化率上升0.0384%;西部地区经济增长水平不同,对城镇化率的拉动效应也不同。新疆、重庆、宁夏、陕西地区经济增长水平对城镇化率拉动效应最强,青海、四川、甘肃、西藏次之,广西、云南、贵州、青海等地区经济发展水平对城镇化率的拉动效应最弱。针对西部人口城镇化总体水平低、内部发展极不平衡这一状况,在今后推进西部城镇化进程的过程中,应根据不同地区的具体情况采取相应的调控措施,内蒙、新疆、宁夏、青海等地区城镇化水平较高,主要进行经济结构调整,保持优势,稳步发展;重庆、四川、甘肃、陕西等地城镇化率提升较快,对这些地区要加强产业结构的调整升

11、级和经济结构的进一步优化,保证经济增长的持续性;而对云南、贵州、西藏、广西等城镇化水平较低的地区,国家在政策应给以倾斜和支持,加强基础设施建设,并充分发挥该地区的比较优势,找到经济发展的新增长点,促进地区经济快速和持续发展,只有持续的经济增长动力,才能实现城镇化水平快速提升。 参考文献: 1.钱纳里?霍利斯,赛尔昆?莫尔赛斯著.李小青译.发展的格局:1950-1970M.中国财政经济出版社,1989 2.朱孔来,李静静,乐菲菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究J.统计研究,2011,28(9) 3.刘耀彬.中国城镇化与经济增长关系的实证分析J.商业研究,2006(24) 4.钟陈,陈苏丽.中国城市化进程与省域经济增长的实证分析J.新疆农垦经济,2012(5) 5.杜兆 ,罗宏翔.城市化水平和经济增长关系的实证分析基于全国 31 个省份面板数据考察J.区域金融研究,2012(8) 6.白仲林.面板数据模型的设定、统计检验和新进展J.统计与信息论坛,2010(10)

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