曹衛濤
(河南師范大學,河南 新鄉 453000)
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河南省農村城鎮化水平影響因素實證分析
曹衛濤
(河南師范大學,河南 新鄉 453000)
摘要:2000年以來,農村城鎮化現象不斷涌現,河南省作為人口大省和農業大省,農村城鎮是我省城鎮化的重要組成部分。本文利用河南省1994-2014年的數據,通過多元回歸模型對影響我省農村城鎮化水平的因素進行實證分析,研究發現城鄉收入差距、農村事務財政支出對我省農村城鎮化水平有積極影響,非農產業占GDP比重、教育水平、外資利用量與我省農村城鎮化水平無直接關聯。
關鍵詞:農村城鎮化;多元回歸分析;城鄉收入差距
1引言
黨的十七大提出走中國特色的城鎮化道路后,我國的城鎮化進入加速發展時期。2010年第六次全國人口普查時,在中國大陸居住的城鎮人口在總人口的比例中已達到49.68%。2015年末,我國擁有292個地級及以上城市,有6個人口超過1000萬的特大型城市,單個城市生產總值超過1000億元的有8個,在城鎮化加速發展的同時,農村農戶固定資產和建房投資8年間增加了2.38倍,農村城鎮化現象不斷涌現,陳映(2005)認為農村城鎮化是社會發展的必然趨勢,是農業現代化的重要標志。
2農村城鎮化影響因素指標選取
學者對城鎮化水平測度方法和影響因素指標的選定已經做了許多探索,在分析農村城鎮化水平影響因素時需參考城鎮化水平影響因素的相關研究。葉爾肯·吾扎提,劉慧,劉衛東(2014)運用熵值法從人口、經濟、社會和土地四個方面分析了包括城鎮人口比重、城鎮人口規模、人均GDP、非農產業產值比重、新建公寓總面積在內的16種因素對城鎮化水平的影響;冒小棟、劉瓊芳(2014)運用空間自相關Moran'sI指數和空間面板計量模型,選取文盲率、第二和第三產業比、人均財政預算支出、人均進出口額、人均地區生產總值、城鄉居民差距等7個因素對我國的城鎮化水平進行實證分析;陳聰、劉彥隨(2014)運用逐步回歸法,得出人口密度、人均GDP、鄉村非農就業比重、城鎮居民人均可支配收入與城鎮化水平正相關;馬孝先(2014)基于結構方程模型方法,證實了要素投入、消費需求、金融深化、人口素質、政府作用、空間集聚對城鎮化均有積極影響;蔡雪雄、陳建軍(2014)選取經濟發展水平、產業結構、城鄉收入差距、人口規模、人口流動等5個指標通過多元回歸模型對福建省農村城鎮化水平進行實證研究。參照其他學者對城鎮化影響因素的研究以及數據的可得性。本文分析非農產業占GDP比重(X2)、城鄉收入差距(X3)、農村事務財政支出(X4)、教育水平(X5)等指標對農村城鎮化的影響。被解釋變量為農村城鎮化水平即城鎮常住人口占總人口的比重(Y)。
3農村城鎮化水平影響因素的實證分析
本文以河南省為研究對象,采用簡單多元回歸模型分析影響農村城鎮化水平的因素。為減少數據間的異方差,增加數據的可比性,對部分數據進行了對數處理。
3.1數據獲取
文中采用河南省1995—2015年的統計數據,所用數據均來自歷年《河南省統計年鑒》。由于統計年鑒中沒有給出城鄉收入差距和非農產業GDP比重,文中通過城鎮居民可支配收入減去農村居民純收入獲得城鄉收入差距數據,并通過將二、三產業占GDP比重相加得到非農產業占GDP比重。
3.2多元回歸結果
利用EViews7.0對模型進行回歸分析,可得到如下結果:

表1:回歸結果
回歸結果顯示,該模型R2=0.995203,2=0.993604可決系數很高,F檢驗為622.3835明顯顯著,但當時Ta/2=0.05,Ta/2=T0.025(21-6)=2.131,X2、LNX5、LNX6系數的t檢驗不顯著且符號均與預期相反,這表明選取的6個變量之間可能存在嚴重的多重共線性,為保證模型的準確性需要修正多重共線性。
3.3多重共線性的修正
采用逐步回歸法,檢驗和解決多重共線性問題。分別做Y對X2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6的一元回歸,在加入LNX3時最大,以LNX3為基礎順次加入其他變量逐步回歸,結果如下圖所示。

表2:加入新變量回歸結果
注:加括號的數據為R2的值,未加括號的為回歸系數
經比較新加入LNX4的方程=0.994593,改進最大,而且各參數的t檢驗顯著,選擇保留LNX4,再加入新變量逐步回歸,在LNX3、LNX4的基礎上新加入任何變量都會出現方程的減小,這說明X2、LNX5、LNX6引起了多重共線,應予以剔除,最后修正多重共線影響后的回歸結果如表1中的多重共線性的修正后OLS回歸結果部分,依據表中結果可以確定修正后的模型為:
Y=-47.70664+7.514057LNX3+2.981526LNX4
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作者簡介:曹衛濤(1989.11-),男,漢族,河南洛陽人,河南師范大學碩士研究生,研究方向區域經濟學。
中圖分類號:F120
文獻標志碼:A
文章編號:1671-1602(2016)14-0123-02