1、1基于 VAR 的城镇化进程与经济增长关系的实证研究摘要：在我国经济飞速发展的大背景下，城镇化进程不断推进。本文以我国 1978-2011 年城镇化率和人均 GDP 年度时间序列数据为基础，建立反映城镇化水平和经济增长动态关系的 VAR 模型，运用脉冲响应函数和方差分解分析了城镇化进程与经济增长之间的动态影响。 关键词：城镇化 经济增长 VAR 模型 一、引言 改革开放以来，城镇化的进程持续加快，近些年来，第二、三产业向城镇逐年聚拢的趋势愈加明显，农村人口向城镇大幅迁徙正在上演。与此同时，中国的经济也踏上了高速列车，经济增长的势头越来越迅猛。二、变量说明与数据整理 （一）数据选取 本文选取了城
2、镇化率来衡量城镇化水平，城镇化率和人均 GDP 分别记为 ur（urbanization rate）和 pcgdp。对两个变量作对数处理，以减小异方差性的影响及实现非线性关系的线性化处理。记 lnur 为城镇化率的对数，lnpcgdp 为人均 GDP 的对数。 （二）数据整理 1、时序图 VAR 模型建立在变量平稳或具有协整关系基础上，否则会出现伪回归2的现象。因此，要先对变量做平稳性检验。首先，对变量 lnur 和lnpcgdp 分别作差分处理作出时序图（图略） 。 由人均 GDP 和城镇比率取对数后的时序图可初步判断它们为非平稳序列。下面，通过采用 ADF 单位根检验的方法，进一步检验变量
3、的平稳性。 2、ADF 检验 由表 1 可知，变量 lnur 和 lnpcgdp 的 ADF 检验的 统计量均为正值，大于临界值，因此不能拒绝原假设，序列存在单位根，即城镇化率的对数 lnur 与人均 GDP 的对数 lnpcgdp 均为不平稳时间序列；而其一阶差分dlnur 和 dlnpcgdp 序列的 ADF 统计量都小于临界值，表明序列是平稳的。表 1 ADF 单位根检验 变量 ADF 检验值 显著性水平 临界值 检验结果 lnur lnpcgdp dlnur dlnpcgdp -0.107340 -0.699299 -4.357473 -3.867431 5% 5% 5% 35% -2
4、.957110 -2.967767 -2.957110 -2.967767 不平稳 不平稳 平稳 平稳 综上可知，lnur 和 lnpcgdp 均是一阶单整变量。 三、VAR 模型的建立及结果分析 由于差分项 dlnur 与 dlnpcgdp 均为平稳序列，所以可以直接对两者之间的关系建立 VAR 模型。 （一）模型结构滞后期的选择 VAR 模型中滞后期的选择很关键，过大过小都会出现问题，本文采取AIC 准则，确定合适的最大滞后期为 2。 表 2 VAR 模型滞后期的选择性检验 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 139.6269 NA 4.77e-07 -8.879153
5、 -8.786637 -8.848995 1 149.5680 17.95813 3.26e-07 -9.262450 -8.984904 -9.171977 2 160.0405 17.56689* 2.16e-07* -9.680035* -9.217458* -9.529246* （二）采用最小二乘法估计该模型，所用方程得到如下结论 结论：当前 dlnur 与其自身的滞后值有较大的联系，且呈现增强趋4势；当前 dlnpcgdp 主要受其自身滞后一阶的影响，其滞后二阶对其影响逐步减弱，同时与滞后二阶的 dlnur 有较大联系。 （三）Granger 因果检验 为了更好的观察城镇化进程与经济
6、增长之间的内在联系，本文在此对两者进行格兰杰因果关系检验。目的是对理论模型中两变量作为一个经济系统互为因果的关系进行验证，同时也可以于后文中运用的脉冲响应分析相互补充和印证。 本文中的两变量 Granger 因果检验表明：在 5%的置信水平下，城镇化不是经济增长的格兰杰原因，经济增长是城镇化的格兰杰原因。这说明城镇化进程有赖于经济的增长，而经济增长不依赖于城镇化的推进。 （四）脉冲响应函数分析 VAR 模型的主要功能并不是解释回归系数的意义，而是说明一个随机新变量的冲击对内生变量的影响和其相对重要性，这就需要用脉冲响应函数对其作进一步分析。 图 1 脉冲响应函数图 本文选择广义脉冲响应分析，脉
7、冲响应检验结果分析如下： 1.城镇化冲击引起人均 GDP 的响应函数 前七期处于微调阶段波动幅度较大，一直持续到第七期；在第一期城镇化的正冲击对人均 GDP 波动就有一个负的影响，在第四期达到负的最大，然后开始逐步减弱，逐步趋于 0，但其影响都是负的。 2.人均 GDP 冲击引起城镇化的响应函数 城镇化水平对人均 GDP 新息（随机扰动项）的一个标准差扰动在前5七期也有一个微调的阶段，随后持续形成对人均 GDP 增长的正向响应；在第一期左右的时间形成负的响应，在第二期达到最大，其后响应程度开始减弱，并趋于稳定，但始终都对人均 GDP 增长产生正向响应，延续时间也相当长。 （五）方差分解分析 脉
8、冲响应函数和方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性，并给出对 VAR 模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息它把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为各方程相关联的组成部分，从而了解各新息对内生变量的重要性。 人均 GDP 的波动在第一期只受自身波动的影响，城镇化进程对人均GDP 的波动冲击在第三期才显现出来，这种冲击相对于人均 GDP 自身的影响非常微弱，只有 17.7821% ，此后有逐步增强态势，从第六期开始，冲击影响趋于稳定，稳定在 37%左右；以上分析与脉冲响应函数分析的结果基本一致。 四、结论 根据对 1978-2011 城镇化率和人均 GDP 的计量分析，可得出以下结论及建议： （一）盲目推进城镇化并不能大幅促进经济增长。即城镇化对经济的影响是相当微弱的，试图通过城镇化的推进推动经济的增长的效果是微乎其微的。 （二）经济增长势必会带来城镇化进一步深入。因此，在中国经济6持续稳健发展的大背景下，城镇化已成了必然趋势。 参考文献： 1李金昌，程开明.中国城市化与经济增长的动态计量分析.中国数量经济学会 2006 年会论文集.2009（4） 2肖卫东.城镇化发展与农民收入增长相关性研究.西安工业大学的硕士学位论文.2005 （责任编辑：李科鑫）
