资源型城市经济发展和城镇化实证研究

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1、资源型城市经济发展和城镇化实证研究　　内容摘要：陕西省榆林市是我国典型的资源型城市，本文采用实证分析的方法重点研究了榆林市经济发展对城镇化进程的影响作用，结果表明：经济增长尤其是收入水平的提高是城镇化演进的主要动力，榆林市城镇化相对滞后于工业化，工业化与城镇化之间呈反向变化，这是资源型城市城镇化过程的独特现象。关键词：资源型城市经济发展城镇化城镇化的演进一般随着工业化进程、经济增长而发生的，但是对于资源型城市，因其特殊的经济增长方式，其城镇化过程有其特殊性。基于此，本文以陕西省榆林市这一典型的资源型城市为研究对象，选取其经济发展过程的大量指标，用合成数据模型来分析影响其城镇

2、化进程的主要因素，并试图寻找资源型城市城镇化进程的一些规律和特征。分析方法Panel3Data（合成数据）模型，也称面板数据，是指把时间序列沿空间方向扩展，对不同时空的截面个体作连续观测所得到的多维时间序列数据。该模型利用合成数据分析变量间相互关系并预测其变化趋势，能更多地挖掘样本信息量，很好地体现时间与空间的统计特性，能够更好地反映所研究的变量间的关系，具有样本容量大、自由度高，并能减少多重共线性带来的影响等优点，大大增强了估计的有效性。变量选择本文试图运用合成数据（PanelData）模型来分析资源型区域城镇化与经济发展之间的关系，从推动城镇化进程的影响因素入手。将假设

3、变量、变量含义以及理论预测符号列出，如表1所示。模型建立合成数据模型的基本假设可称作参数齐性假设，即参数满足时间一致性，参数值不随时间的不同而变化。经济变量y由某一参数的概率分布函数P（y│θ）产生。其中θ是m维变量，在所有时刻对所有个体均相等。违背假定的情况通常有参数非齐性偏差和选择性偏差。参数的非齐性包括截面单元数据参数非齐性和时间序列参数非齐性。选择性偏差主要是因为样本并非从总体中随机抽取。对于截距和斜率参数，假定回归斜率系数相同（齐性）但截距不同，即目前应用最为广泛的变截距模型，可表示为：yit=αi+β`xit+uit（i=1，…，N；t=1，…，T）其中，xit

4、=（x1it，x2it，…，xkit），为外生变量向量，β`it=（β1it，β2it，…，βkit）为待估参数向量，K是外生变量个数，T是时期总数；αi代表了截面单3元的个体特性，反映了模型中被遗漏的体现个体差异变量的影响；个体时期变量uit代表了模型中被遗漏的体现随截面与时序同时变化的因素的影响，相互独立，且满足零均值、等方差。变截距模型又分为确定效应模型和随机效应模型两种。确定效用模型适宜于仅以样本自身效应为条件进行推论，即只关心样本个体的情况；随机效应模型把样本个体当作一个总体的随机抽样，以样本对总体效应进行推论（MarginalInference），关心的是总体的

5、情况。本文将通过Eviews软件对模型是否采用确定效应模型进行F检验。数据来源鉴于数据的可获得性，本文的实证分析将陕西省榆林市作为样本，选取1990-2010年17个分类指标的面板数据进行分析。因此本文的理论观察样本容量为187个观测值（11*17=187）。样本数据均来自中国知网、中国经济社会发展统计数据库。检验结果与分析本文采用了Eviews中的paneldata模型建立陕西榆林城镇化率指数对以上17个分类变量的变截距模型。（一）收入类指标表2是陕西榆林城镇化率的收入类指标确定效应模型运算结果。用Eviews对模型是否采用固定效应模型进行F检验：原假设为不存在确定效应，

6、备择假设为存在确定效应，F统计量的值为1851.312，Pr值3