山西城镇化发展与农民增收的相关性分析

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1、山西城镇化发展与农民增收的相关性分析　　一、问题的提出　　近年来,随着城镇化的加速推进,城镇化对农民收入的影响和作用,逐步进入学者们的视线。国内众多学者(吴敬琏,2001;陈锡文,2002;林毅夫,2003)把城镇化的发展进程特别是农村的城镇化发展假定为农民收入增长的重要基础和前提,把加速推进城镇化进程看作是持续增加农民收入的主要途径。国内外大量研究也证实,城镇化水平与农民收入的增长密切相关。推进城镇化进程的实质就是一个农民逐步减少的过程,而农民收入的增加也实现着农村与城镇居民之间的身份弱化。　　从城镇化与农民收入二者的传导关系上观察,城镇化对农民收入的直接作用主要体现在由城镇化的推动而带来的

2、农村剩余劳动力的转移。因此,我们认为,城镇化和农民收入之间存在着某种内在的必然联系。为了较为清晰地考量二者的内在相关性,本文以山西为案例,根据山西1978~2012年的时间序列数据,运用计量经济学中的相关方法,对城镇化进程与农民增长之间的关系进行实证研究。　　二、山西城镇化水平与农民收入问题的现状描述　　从改革开放初期的1978年到2012年,山西的城镇化水平以年均0.94个百分点的速度增长,总体表现出逐步加速的态势,城镇吸纳人口的能力越来越强,城镇常住人口数量不断增长。到2012年,全省城镇化率首次突破50%,实现了由乡村型社会为主体向以城市型社会为主体的转变。但是,由于山西尚属经济欠发达省

3、份,其城镇化进度虽与全国基本相同,但步伐相对缓慢。　　随着山西城镇化进程的稳步推进,农民人均纯收入也随之持续增长。1978年山西城镇化率和农民人均纯收入分别为19.2%和101.61元,而在2012年分别提高为51.3%和6356.63元,城镇化率提高了32.1个百分点,农民人均纯收入增长了60多倍。可见,山西农村居民家庭人均纯收入与城镇化水平的变动趋势基本相同(见图1)。但是,要厘清二者的动态相关性尚需进一步的分析。　　三、山西城镇化发展与农民增收的相关性分析　　1.相关性分析数据的选取　　目前,国内诸多学者用城镇化率来衡量一个国家和地区的城镇化水平,本文依此惯例,在分析中主要采用山西省历年

4、来的城镇人口占全省总人口的比重(un)这一数据来反映山西省的城镇化发展水平。　　根据数据的可得性和实用性,本文采用农民人均纯收入这一指标用于反映山西省的农民人均收入水平(sr)。为了所分析数据的可比性,本文剔除了物价因素的影响(CPI指数1978=100),并将农民人均收入换算成时间序列。同时,为了消除数据的波动性并一定程度消除异方差性,对以上数据取对数,得到lnun和lnsr。　　2.变量的单位根检验　　运用Eviews6.0软件对lnsr和lnun两个变量和它们的一阶差分d(lnsr)和d(lnun)进行ADF单位根检验,其中最佳滞后期由施瓦兹信息准则(SIC)来确定,检验的结果见表1。　

5、　　由检验结果可知,lnsr、lnun两指标的水平序列在5%的显著性水平均呈现为非平稳序列,但对两个指标序列的一阶差分以后进行平稳性检验后发现,lnsr、lnun两指标均拒绝原假设,都呈现出平稳的特征。从上述单位根检验中可以认为变量lnsr和lnun的时间序列均为一阶单整I(1)过程。　　3.变量的向量自回归模型　　建立VAR模型,需要保证每一个变量平稳或存在协整关系,因此根据单位根检验结果,在滞后1阶时,我们选取平稳变量d(lnsr)和d(lnun)进行向量自回归模型的分析。为了检验VAR模型是否平稳,通过计算模型的AR特征多项式,发现特征多项式根的倒数均在单位圆内(如图2所示),这表明将要

6、建立的VAR模型是稳定的。　　根据赤池信息准则AIC及计量经济理论分析,本文确定了最佳滞后期为2期,即选择VAR模型的1~2阶滞后作为本文模型的滞后阶,最小二乘法得到的VAR模型结果为:　　　　4.Johanson协整检验　　本文采用的是向量自回归VAR的Johanson协整检验方法利用Eviews6.0对lnun、lnsr的协整性关系进行检验如表2所示。　　　上述迹统计量和最大特征根的统计量显示均在95%的置信度水平以下,表明lnsr和lnun两个研究变量之间的确存在着协整关系,其长期协整方程为:lnsr=-0.6949+1.9156lnun(-2.2006)(20.9327)e=lnsr+

7、0.6949-1.9156lnun长期协整方程表明,山西省城镇化对农民人均收入具有显著性影响,lnsr对lnun的长期弹性为1.9156。山西城镇化发展有利于促进农民人均收入的增加。　　5.向量误差修正模型(VEC)　　采用lnsr、lnun的数据来建立误差修正模型,分析山西省农民人均纯收入与城镇化水平的短期动态关系,运行结果为:　　　6.脉冲响应函数　　图3为dlnsr、dlnun两变量之间基于