中国城镇化和工业经济发展关系实证研究

《中国城镇化和工业经济发展关系实证研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中国城镇化和工业经济发展关系实证研究　　内容摘要：本文以城镇化与工业经济发展的相互作用机制为理论基础，根据1998-2011年数据，利用VAR模型对两者之间的关系进行动态计量分析。实证分析的结果表明：中国城镇化与工业经济发展的互促作用不是很明显，但工业经济发展对于城镇化的促进作用要弱于城镇化对于工业经济发展的促进作用。从长期看，工业经济发展对于城镇化发展的贡献率为14.44%，城镇化发展对于工业经济发展的贡献率为20.02%。关键词：城镇化工业经济发展VAR模型引言城镇化与产业发展是相互作用、相互促进的经济动力，城镇化是产业发展的必然结果，产业发展是城

2、镇化发展的重要途径。根据配第-克拉克定理，城镇化发展进程中，将伴随着产业结构的变化与重构，而工业经济发展则是发挥着极其重要的作用。10刘刚（2013）通过研究产业总产值的增长所产生的城镇化效应，以及三次产业增长和结构优化对产业总产值的影响，表明三次产业发展的城镇化效用各有不同，产业增长推动城镇化效用存在明显边际作用，当前中国社会经济发展应把第二、三次产业同时推进。吕一清、何跃（2010）运用协整理论、Granger因果关系检验、广义脉冲响应函数和方差分解法，考察了成都1985-2008年城镇化率与第三产业发展之间的长期动态影响特征。分析结果表明，城镇化

3、率与第三产业从业人员占整个社会从业人员比重互为双向因果关系，其相互促进；在短期内，随着第三产业增长速度促进城镇化率进程的发展。从方差分解结果可以得出，第三产业从业人员占整个社会从业人员的比重对城镇化率的贡献度相对比较大。马远、陈军（2012）利用VAR模型对1960至2009年新疆城镇化与三次产业发展的动态关联效应进行分析，研究发现：农业现代化、工业化、第三产业发展对城镇化具有明显的促进作用，城镇化发展同样会带动三次产业发展。从长期来看，农业现代化、工业化、第三产业发展对城镇化贡献率分别达到了33.75%、29.45%、6.85%。农业现代化、工业化对

4、城镇化的促进作用要显著高于第三产业发展。在此基础上，提出相应的政策建议。李刚、魏佩瑶（2013）通过构建完美市场和不完美市场条件下的工业化和城镇化协调发展模型，分析了中国工业化和城镇化发展协调程度较低的形成机理。本研究在前人研究基础上，根据城镇化与工业经济发展的相关理论，运用VAR模型对中国城镇化与工业经济发展的动态关系进行实证研究，试图揭示中国城镇化与工业经济发展之间的动态关系，旨在为更好推动中国城镇化进程及提高城镇化质量提供决策依据。10实证分析（一）指标选择及数据来源本研究采用城镇人口占总人口比重衡量城镇化水平（URB），采用工业产值占GDP比重

5、（ID）、工业综合经济效益指数（IU）表示工业经济发展水平。所使用的样本1998-2011年的年度数据，数据来源于《2012年新疆自治区统计年鉴》。并对城镇化、工业经济发展水平与工业经济效益水平分别取对数值，记为LNURB、LNID和LNIU。本研究采用向量自回归模型（VAR）揭示城镇化、非农化与城乡收入差距之间的动态关系。VAR模型常用于预测相互关系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。VAR模型的数学表达式是：式中，yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，d是滞后阶数，T是样本个数。

6、Φ1，…Φp和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。εt是k维扰动项列向量。若滞后期p和r足够大，则可完整地反映模型的动态特征，但滞后期越长，自由度越少，因此，在滞后期与自由度之间应寻求一种均衡状态。下文将以VAR模型为基础，利用单位根检验、协整关系、因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解模型对城市偏向、城市化与城乡收入差距之间的动态效应进行分析。10（二）实证分析1.单位根检验。表1检验结果显示，原序列LNUEB是平稳序列，LNID和LNIU是非平稳序列，而经过一阶差分后，一阶差分序列DLNUEB、DLNID和DLNIU均是平稳序列，一阶差分序列LNUEB

7、、LNID和LNIU在5%的显著水平下拒绝原假设，可以确定LNUEB、LNID和LNIU是一阶单整序列，即LNURB～I（1），LNID～I（1），LNIU～I（1）。2.协整检验。本研究用Johansen法检验LNURB、LNID与LNIU之间的协整关系。表2中的r表示LNUEB、LNID和LNIU之间协整关系的个数，在5%的置信水平上接受r≤1的原假设，即原变量之间至少存在一个协整关系，说明城镇化与工业经济发展水平之间存在长期稳定的均衡关系。3.VAR模型构建。基于我们选择的变量：LNURC、LNURB及LNNAI，构建3维的向量自回归模型。采用A

8、IC和LR准则来确定VAR模型的滞后阶数为2，并建立VAR模型，如表3。4.Granger因果