中国城镇化水平与经济增长的互动效应研究

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1、学校代码:10327学号:1120120447硕士学位论文中国城镇化水平与经济增长的互动效应研究院系:经济学院专业:数量经济学研究方向:计量经济学理论与应用姓名:刘焕指导教师:李昌峰完成日期:2014年7月答辩日期:2014年12月万方数据RESEARCHONTHEINTERACTIVEEFFECTOFCHINAURBANIZATIONLEVELANDECONOMICGROWTHADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeofMasterofEconom

2、icsBYLiuHuanSupervisedbyAssociateProfessorLiChangfengSchoolofEconomicsNanjingUniversityofFinanceandEconomicsJuly,2014万方数据学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名:刘焕日期:2015.1.11学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学

3、位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名:刘焕导师签名:李昌峰日期:2015.1.15万方数据摘要城镇化是经济社会发展的必然结果,也是实现现代化的必经之路。经济增长会促进城镇化水平的提高,反过来,城镇化水平的提高也会推动经济增长。对于中国而言,城镇化发展不仅仅是简单的实现二元经济结构向一元经济结构的转变,而是化解我国当前有效需求不足、促进经济长期稳定增长的战略措施。我国目前正处于经济体制转型的关键阶段,探讨我国城镇化水平与经济增长

4、之间的互动效应,对提高我国城镇化水平,保证经济持续健康发展有着深远的意义。为考察城镇化水平与经济增长之间的作用机制及影响效应,本文在借鉴前人研究成果的基础上,采用理论研究与实证研究相结合、定性分析与定量分析相结合的方法,以我国1978-2012的年度数据为基础,建立时间序列的VAR模型,利用协整检验分析两者之间是否存在长期均衡关系、利用格兰杰因果检验探讨两者之间的因果关系、利用脉冲响应函数和方差分解对两者之间的动态影响进行分析。为了弥补时序数据只包含时间和指标两维信息的不足,进一步采用我国2000-2012年31个省、市、自治区的面板数据,建立固定效应变系数模型,定量研究

5、不同地区的城镇化水平对经济增长贡献度的差异以及不同地区的经济增长对城镇化水平贡献度的差异。研究结果表明:我国城镇化水平与经济增长之间存在长期的均衡关系。经济增长是城镇化水平的格兰杰原因,而城镇化水平在一定滞后范围内不是经济增长的格兰杰原因。城镇化水平与经济增长之间的确存在互促关系,但现阶段经济增长对城镇化水平的促进效应明显强于城镇化水平对经济增长的推动作用,且城镇化水平的提高对经济增长的影响有一定的滞后期。经济发达地区的城镇化水平较高,较高的城镇化水平对经济增长的影响明显;经济欠发达地区的城镇化水平偏低,较低的城镇化水平对经济增长的影响有限。由于各地区的城市类型不同、地理

6、位置不同、发展模式不同,导致城镇化水平与经济增长在不同地区以及不同时间相互效应的强度与方向存在差异。在以上分析的基础之上,提出政府应及时调整城镇化发展战略、改变经济增长方式、制定适合自身特点的发展策略,从而保证我国城镇化与经济的协调发展。关键词:城镇化水平;经济增长;VAR模型;面板数据模型I万方数据ABSTRACTUrbanizationistheinevitableresultofeconomicandsocialdevelopment,alsoistheonlywaytoachievemodernization.Economicgrowthcanimprovethe

7、levelofurbanization,inturn,theimprovementofurbanizationlevelwillalsoboosteconomicgrowth.ForChina,urbanizationisnotonlysimpletorealizethetransformationofthedualeconomicstructuretoadualeconomicstructure.Itisastrategicmeasuretoresolvethecurrentlackofeffectivedemandandp

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