經濟增長水平與城市化水平的動態效應分析

楊海平

內容摘要：本文使用2005-2014年我國31個省（自治區、直轄市）的面板數據，構建動態面板數據模型，運用差分廣義矩（DIF-GMM）方法，對我國經濟增長水平與城市化水平的動態效應進行了實證檢驗。研究結果表明：經濟增長水平與城市化水平具有顯著動態效應；經濟增長水平、產業結構水平、政府調控水平和城市基礎設施水平等因素對城市化水平具有顯著正向影響。并根據研究結論提出了提高城市化水平的合理建議。

關鍵詞：經濟增長水平 城市化水平 動態效應 差分廣義矩

城市化是一個國家或者地區以傳統農業為主要經濟的傳統型鄉村社會向以工業和服務業為主要經濟的現代型城市社會逐漸轉化的歷史進程，是現代化的必然結果，也是現代化的主要內容。中國的城市化對中國的經濟發展乃至世界的經濟發展具有重大作用，同時也能夠為發展中國家的城市化道路提供很好的經驗與啟示。因此，關于城市化水平與經濟增長水平之間的關系研究非常必要。

城市化水平與經濟增長的表現具有一致性。我國在改革開放后，在城市化水平不斷提升的過程中，經濟也保持著較快增長的速度。城市化水平與經濟增長表現的一致性引起了學者們的廣泛關注：經濟增長水平對于城市化水平是否具有顯著的影響，影響程度如何？經濟增長水平對于城市化水平的影響是否具有動態效應？城市化水平的提高需要考慮到哪些因素？本文希望對這些問題的解答來研究經濟增長水平對于城市化水平的影響、影響程度及動態效應，同時找到影響城市化水平的相關因素，為政府采取措施提高城市化水平提供有利支撐條件。

文獻回顧

城市化水平與國家經濟、人們生活密切相關，國外學者進行了廣泛的研究。Kelly和J.Williamson（1984）在其著作《What Drives Third World City Growth？》中運用CGE模型探討了第三世界城市化水平增長的原因。Chen Mingxing et al.（2014）利用全球124個國家和地區以及中國31個省（自治區、直轄市）的數據分析了中國城市化水平與經濟增長之間關系的空間分布情況。Liu Yansui、Yan Bin和Zhou Yang（2016）利用中國1997-2010年31個省（自治區、直轄市）的面板數據，通過面板單位根檢驗、協整檢驗、格蘭杰檢驗研究了城市化水平、經濟增長、二氧化碳排放量之間的復雜關系。另外，Henderson（2000）、Luisito Bertinelli 和Eric Strobl（2003）、Lampard（1955）、Brian J.L.和Berry（1973）、Evans（1972）等都進行了相關方面的研究。

我國學者也進行了大量的研究。李金昌和程開明（2006）運用協整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應及方差分解模型研究指出城市化和經濟增長之間存在著正相關關系。閆曉紅（2011）利用27個省份20年的面板數據，采用非平穩面板數據的方法，研究了我國城市化水平與經濟增長之間的關系。張明斗（2013）通過構建城市化水平和經濟增長面板數據聯立方程模型，運用GMM三階段最小二乘法研究了城市化水平和經濟增長之間的內生關系。

通過文獻梳理可以發現，現有的研究成果大多傾向于選用經濟增長指標作為因變量，城市化水平指標作為自變量，較少考慮經濟增長水平對城市化水平的動態效應影響。基于此，本文選取2005-2014年中國31個省（自治區、直轄市的）的面板數據，構建動態面板數據模型，運用差分廣義矩（DIF-GMM）方法對經濟增長水平與城市化水平的動態效應進行實證分析，并找出影響城市化水平的相關因素，為政府提高城市化水平提供合理參考。

研究假設與研究設計

（一）研究假設

城市化水平的提高是上一年的城市化水平、經濟增長水平、產業結構水平、政府調控水平和城市基礎設施水平等多種因素共同作用的結果。提出如下假設：

假設1：上一年城市化率對當年城市化率呈顯著正向影響，具有顯著滯后效應；

假設2：人均GDP增長率對城市化水平呈顯著正向影響；

假設3：第二產業與第三產業生產總值的比值對城市化水平呈顯著正向影響；

假設4：政府財政支出對城市化水平呈顯著正向影響；

假設5：人均城市道路面積對城市化水平呈顯著正向影響。

（二）研究設計

1.研究樣本與數據來源。樣本數據是2005-2014年我國31個省（自治區、直轄市）的面板數據。政府財政支出、人均城市道路面積、城市化率、人均GDP增長率、第二產業與第三產業生產總值的比值都是通過利用2006-2015年《中國統計年鑒》的數據整理得出。城市化率是城鎮人口與年末常駐人口的比值。分析工具采用計量經濟學軟件EViews 6.0。

2.變量的選取與模型設定。變量的選取。選取城市化率為因變量，用來衡量城市化水平，用符號URB表示；上一年城市化率、人均GDP增長率為自變量，分別用來衡量上一年城市化水平和經濟增長水平，用符號URB（-1）、AGDP表示；第二產業與第三產業生產總值的比值、政府財政支出、人均城市道路面積為控制變量，分別用來衡量產業結構水平、政府調控水平、城市基礎設施水平，用符號IGDP、EXPE、CAR表示。具體內容見表1。

模型的設定。研究經濟增長水平對于城市化水平的影響，可以構建經典時間序列模型，該模型設定為：

（1）

模型（1）反映了經濟增長水平、產業結構水平、行政調控水平、城市基礎設施水平變化率與城市化水平的關系，但是它沒有考慮截面因素，不能衡量各個省域各個解釋變量對被解釋變量的影響。因此，將模型（1）擴展為靜態面板數據模型（2），模型設定為：

（2）

模型（2）雖能度量不同省域的經濟增長水平對城市化水平的影響，但是不能反映經濟增長水平對城市化水平影響的動態效應。因此，需要將模型（2）進一步擴展為動態面板數據模型（3），模型設定為：

（3）

模型（3）中，i、t分別表示省份和年份；URBit、URBi，t-1分別表示城市化率和城市化率滯后項；AGDP表示人均GDP增長率；IGDP表示第二產業與第三產業生產總值的比值；LnEXPE、LnCAR分別表示對政府財政支出和人均城市道路面積取自然對數，取自然對數的目的是消除采用數據的異方差性以及由于單位不同造成的波動；ξ和μ分別表示個體差異和隨機干擾項。

實證分析

（一）面板單位根檢驗

為規避非平穩性數據偽回歸現象的發生，確保計量估計的有效性，本文用面板單位根來檢驗面板數據的平穩性。面板單位根檢驗的結果如表2所示。

原序列URB的LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率分別為0.0000、0.0798、0.0280，拒絕存在單位根的原假設，表現出平穩性特征，記為I（0）。

原序列AGDP的LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率均為0.0000，拒絕存在單位根的原假設，表現出平穩性特征，記為I（0）。

原序列IGDP的LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率分別為0.0000、0.0109、0.0000，拒絕存在單位根的原假設，表現出平穩性特征，記為I（0）。

原序列LnEXPE的LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率均為0.0000，拒絕存在單位根的原假設，表現出平穩性特征，記為I（0）。

原序列LnCAR的LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率分別為0.0000、0.0001、0.0000，拒絕存在單位根的原假設，表現出平穩性特征，記為I（0）。

總的來說，在10%的顯著性水平下，URB、AGDP、IGDP、LnEXPE、LnCAR均拒絕原假設，具有平穩性特征，可以直接使用原序列進行回歸分析。

（二）差分GMM估計分析

在運用計量分析軟件對模型（3）進行估計和檢驗時，當滯后期設為5時，t統計量無法通過檢驗，所以最終模型工具變量滯后期設為4。為了解決動態面板數據的內生性問題，本文采用差分GMM方法，對模型（3）進行差分GMM估計，得到的估計結果如表3所示。

URB（-1）、AGDP、LnEXPE、LnCAR在1%顯著性水平下對URB具有顯著正向影響；在5%顯著性水平下，自變量均對因變量有顯著性影響，不能拒絕假設1到假設5。

URB（-1）的估計量系數為0.911531，t、p分別為42.35、0.0000，它衡量上一年城市化率對當期城市化率的動態影響，其系數為正值，說明上一年城市化率對當年城市化率具有顯著正向影響，上一年城市化率每增加1個單位，當年城市化率將增加0.911531個單位。

AGDP的估計量系數為0.012289，t、p分別為5.07、0.0000，它衡量經濟增長水平對城市化水平的影響，其系數為正值，說明經濟增長水平的提高能夠顯著促進城市化水平的增長，人均GDP增長率每增加一個單位，城市化水平將增加0.012289個單位。從系數大小看，經濟增長水平對城市化水平的影響明顯大于產業結構水平、行政調控水平、城市基礎設施水平對城市化水平的影響。

IGDP的估計量系數是0.004736，t、p分別為2.49、0.0136，它衡量產業結構水平對城市化水平的影響，其系數為正，說明產業結構水平對城市化水平具有顯著正向影響，第二產業與第三產業生產總值的比值每增加一個單位，城市化水平會提高0.004736個單位。

LnEXPE的估計量系數是0.006495，t、p分別為5.25、0.0000，它衡量政府調控水平對城市化水平的影響，其系數為正，這充分說明政府調控水平對城市化水平具有顯著正向影響，政府財政支出每增加一個百分點，城市化水平會提高0.006495個百分點。

LnCAR的估計量系數是0.003990，t、p分別為2.80、0.0055，它衡量城市基礎設施水平對城市化水平的影響，其系數為正，說明城市化基礎設施水平的提高有助于城市化水平的提升，人均城市道路面積每增加一個百分點，城市化水平會提高0.003990個百分點。

進一步檢驗模型（3）估計的結果，對面板殘差進行平穩性檢驗，發現面板殘差LLC、ADF、PP檢驗的相伴概率分別為0.0000、0.0009、0.0000，這表明在1%的顯著性水平下，拒絕面板殘差存在單位根的零假設，面板殘差表現出平穩性特征，因此動態面板數據模型（3）的設定是合理的，采用差分GMM分析方法對模型（3）的估計結果也是穩健的。

由于動態面板數據的GMM估計不具有經典的擬合優度和F統計量，而需要采用J統計量進行Sargan檢驗。Sargan檢驗的原假設是模型過度約束正確。如果Sargan檢驗的原假設被拒絕，則說明模型設定失誤。由回歸結果知道J統計量的值為24.75958，其相伴概率為0.2108，不拒絕原假設，表明過度約束正確，表明工具變量選取合適。

（三）面板格蘭杰因果關系檢驗

當城市化水平與經濟增長水平、產業結構水平、政府調控水平、城市基礎設施水平各個變量之間有著先導滯后的關系時，可以運用格蘭杰因果關系檢驗來考察這種關系是單向的還是雙向的。在進行格蘭杰因果關系檢驗時，根據LR檢驗、AIC信息準則、SC準則綜合判斷最優滯后階數分別取3、2、2、1，面板格蘭杰因果檢驗結果如表4所示。

根據面板格蘭杰因果檢驗結果，可以得到如下結論：

在3階滯后期，5%顯著性水平下，既拒絕“AGDP不是URB的格蘭杰原因”的假設，也拒絕“URB不是AGDP的格蘭杰原因”的假設，這表明城市化水平與經濟增長水平互為格蘭杰原因。

在2階滯后期，5%顯著性水平下，既拒絕“IGDP不是URB的格蘭杰原因”的假設，也拒絕“URB不是IGDP的格蘭杰原因”的假設，這表明城市化水平與產業結構水平互為格蘭杰原因。

在2階滯后期，5%顯著性水平下，既拒絕“LnEXPE不是URB的格蘭杰原因”的假設，也拒絕“URB不是LnEXPE的格蘭杰原因”的假設，這表明城市化水平與政府調控水平互為格蘭杰原因。

在1階滯后期，5%顯著性水平下，既拒絕“LnCAR不是URB的格蘭杰原因”的假設，也拒絕“URB不是LnCAR的格蘭杰原因”的假設，這表明城市化水平與城市基礎設施水平互為格蘭杰原因。

結論與建議

（一）結論

通過模型分析，得出以下結論：城市化水平與前一年城市化水平、經濟增長水平、產業結構水平、政府調控水平、城市基礎設施水平有著密切關系，城市化率隨著上一年的城市化率、人均GDP增長率、第二產業與第三產業生產總值比值、政府財政支出、人均城市道路面積的增加而提升。城市化水平受前一年城市化水平影響最大，其次是經濟增長水平。城市化水平與經濟增長水平、產業結構水平、政府調控水平、城市基礎設施水平之間都互為格蘭杰因果關系，各自過去的狀態都會影響對方當前的狀態。

（二）建議

以“穩”為主線保持經濟增長，提高經濟質量。人均GDP增長率的增加有利于城市化水平的提高。人均GDP的增加離不開經濟的發展，必須保證和平穩定的內外環境，堅持創新，深化改革，調整結構，拉動內需，實現經濟的穩增長。

優化產業結構，實現協調發展。促進三次產業協調發展，不斷優化產業結構，加快推進農業現代化，加快工業轉型升級，促進服務業全面發展，不斷增強戰略性新興產業。加大市場調節與政府引導相結合的力度，堅持走中國特色自主開發和技術創新道路，實現產業轉型升級。

優化政府財政支出結構，合理利用資源。政府財政支出對城市化水平具有顯著推動作用，財政支出規模的擴大有利于城市化水平的提高。同時，財政支出的增加離不開經濟的發展，因此城市化水平的提高與經濟發展的速度和質量有著密切聯系。

完善城市基礎設施建設。城市基礎設施的完善有利于提高城市化質量，是有效運行城市功能的基本保障，對于引導產業結構布局、優化城市空間布局和促進人口合理分布具有重要作用。

參考文獻：

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2.Liu Y，Yan B，Zhou Y. Urbanization，economic growth，and carbon dioxide emissions in China：A panel cointegration and causality analysis[J].Journal of Geographical Sciences，2016，26（2）

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