河北省城市化水平的计量分析

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1、河北省城市化水平的计量分析【摘要】城市化是经济社会发展到一定程度后必然的发展趋势，城市化水平是衡量一个国家或地区经济社会发展情况的重要指标。本文基于计量模型对河北省城市化发展进行分析。【关键词】河北省；城市化率；计量模型1城市化的内涵城市化的内涵包括三个方面。第一，城市化是城市人口比重上升的过程。第二，城市化是产业结构转变的过程，这两者是相互促进的。第三，城市化是居民消费水平不断提高的过程。随着城市化的推进，不仅是人口和要素的转移，也是农村的生活方式，消费方式向城市趋同的过程。2河北省城市化的进程城

2、市化的发展具有阶段性，从2000年到2002年增长坡度陡峭，2003年增长速度略有下降。从2003年起，城市化水平呈现出不断提升，平稳发展的事态。经过研究表明，社会的整个发展过程呈现出倒S型曲线的形状。而河北省2012年的城市化率达到46.80%，可以看出我省的城市化水平现在正处于发展中期。3城市化水平与经济增长的研究5经济发展水平的高低是影响城市化发展最重要的因素。本文选择人均GDP作为衡量城市的经济发展水平，这是比较具有代表性的。在城市化水平的测量中有很多指标，比较常见的有非农业人口占地区总人口

3、的比重和城镇人口占地区总人口的比重。本文采用城镇人口占地区总人口的比重作为城市化率来衡量城市化的发展。下面进行城市化的计量模型和分析。根据本文的研究主题，选择了建立时间序列模型、ARMA模型、向量自回归模型（VER）及其应用。3.1建立时间序列模型为了构建时间序列模型，首先对城市化率序列进行平稳性检验，发现序列的P<0.05，因此序列平通过平稳性检验，可以建立时间序列模型。构建回归方程：cshl=a+b*cshl（-1）其中cshl表示城市化率变量，cshl（-1）表示上一期的河北省的城市化率。经过

4、检验得出：cshl（-1）变量通过了t检验。为了证明残差不具有序列相关性，下面对方程的残差进行序列相关LM检验：P值大于0.05，接受原假设，残差不具有相关性。所以时间序列的回归方程建立成功。方程式为：cshl=6.033+0.885cshl（-1）。从得到的回归方程中可以解释上一年的城市化率对今年城市化发展的影响。可以看到上一年的城市化率变动一个单位，本期的城市化率变动0.885个单位。3.2建立ARMA模型，进行短期预测5ARMA模型的建立前提要求时间序列必须是平稳的。如果序列不具有平稳性，可以

5、通过差分的方法将其变成平稳序列。在三种基本的时间序列模型中，本文采用的是自回归模型。建立ARMA模型前首先对时间序列cshl进行平稳性检验，可知cshl序列是平稳的，因此，利用河北省的城市化率建立ARMA模型进行分析。模型的识别可以知道自相关系数和偏自相关系数均是一阶截尾的，因此河北省城市化率适合建立ARMA（p，q）模型。通过从低阶到高阶对p、q的不同取值分别建立模型，对残差进行检验，最后确定ARMA（1，1）模型拟合效果最好。AR（1）和MA（1）的p值均小于0.05，通过检验。下一步进行残差检

6、验，P值为0.3712，大于0.05，可以看出已经消除了序列相关性。经过对模型进行类别识别、参数估计、残差检验，得到了满意的时间序列模型，建立好模型为cshl（t）=1.036cshl（t-1）+ut+0.941ut（-1），根据模型预测出的近几年的结果可以看出河北省城市化率在未来的几年呈现平稳推进的情形，形势良好。3.3建立向量自回归（VAR）在VAR模型有四个应用选取了脉冲响应函数分析、方差分解分析模型。基于上面的数据加上2000年-2012年的河北省工业产值。5首先建立VAR模型，经过按照AI

7、C、SC最小原则确定VAR的最大滞后阶数为1。第一个应用：脉冲响应函数分析在脉冲响应函数分析中，通过对扰动项增加一个冲击，通过变量之间相互关系给当前和未来带来的冲击波动。本文试图应用脉冲响应函数来分析河北省城市化的发展受到经济增长的影响和工业发展的影响的反应。下图分别是城市化率对人均GDP冲击的反应和城市化率对工业产值变动的反应。由第一张图可以看出城市化率对人均GDP的冲击具有响应。城市化率的响应曲线在0轴以上，说明人均GDP对城市化率产生了正向影响。第二张图可以看出城市化率对工业产值的冲击长期具有

8、波动性。在短期内工业产值对城市化率会产生正向影响，但是长期来看城市化率对工业产值的响应在0轴上下波动，也就说明工业产值长期内对城市化率产生的影响具有波动性。第二个应用：方差分解分析本文通过建立方差分解模型对每一个结构冲击对河北省城市化率的变化的贡献度进行研究，分析出不同变量对城市化率的变动的重要性。5由方差分解分析的结果可以得知人均GDP对城市化率的贡献率大致达到了50%-60%，而工业产值对城市化率的贡献率仅为2%-3%。可以看出在城市化发展的过程中，经济增长具有重