甘肃省城镇化与经济增长互动关系的实证研究

戴佳成，汪慧玲

（兰州大学经济学院，甘肃 兰州 730030）

0 引言

从改革开放到2016年甘肃省城镇化水平由14.41%提高到44.69%，人均生产总值由348元增加至27 458元，尽管与东中部省份有较大差距，但随着城镇化水平的提高，甘肃省经济发展步伐也在加快。在“一带一路”建设指引下，甘肃省作为连通内陆地区与其他国家的重要枢纽，应发挥极为重要的作用，在实际发展中，到底应该以城镇化建设为中心，还是以经济发展为目标来拉动城镇化发展？本文将对这一问题进行相关实证分析，以期为甘肃省推动城镇化发展、加快经济建设提供一定的决策基础。

对于城镇化水平与经济增长之间的互动关系，已有大量文献对其进行了研究。陈阵（2013）以向量自回归的方式进行分析发现：湖南省的经济增长和城镇化之间有比较明显的促进作用，其中农村城镇化对经济发展产生的效应较强。齐红倩等（2015）通过时变参数向量自回归模型的构建，认为改革开放以来我国城镇化与经济增长长期相互推动发展，两者相互促进的关系在2005年以后逐渐弱化，尤其在经济新常态时期有明显的下降。范兆媛和周少甫（2017）以熵权法构建新型城镇化评价指标，并利用短面板动态空间误差模型进行分析，发现我国城镇化和经济增长之间的相互推动关系比较明显，尤其是城镇化对经济增长的正向影响，但这一影响存在明显的区域差异。

1 实证分析

1.1 相关变量选取

文章使用人均生产总值的自然对数lngdp表示经济增长状况，并使用价格指数对其进行调整，dlngdp为其一阶差分序列。对于甘肃省城镇化水平的衡量上，借鉴以往文献衡量的方法，采用城镇人口数比上总人口数再取自然对数的方法即lnur来表示，dlnur为其一阶差分序列。本文实证研究部分所需数据主要来自《甘肃省统计年鉴》，时间区间为1978-2016年。

通过lnur与lngdp的趋势图可发现两者均有上升的趋势，说明两者之间呈现相关性的可能性较大，进一步计算两者间的相关系数高达0.9764，表明甘肃省城镇化水平与经济增长之间具有非常强的相关性。

1.2 ADF单位根检验

在进行协整检验和建立VAR模型之前，对甘肃省城镇化水平和经济增长两个时间序列进行平稳性检验。在检验过程中经多次尝试并结合AIC准则确定适当的滞后阶数，最终ADF单位根检验结果见表1。由表1可知，经过一阶差分后，甘肃省城镇化与经济增长序列无单位根，已是平稳时间序列，所以lngdp与lnur均为一阶单整序列，即lnur～I(1)，lngdp ～ I(1)。

表1 lngdp和lnur的ADF检验

表2 VAR模型

1.3 协整检验

因lnur和lngdp均为一阶单整序列，满足协整检验所要求的前提条件，采用EG两步法进行协整检验。协整回归方程如下：

lnur=0.3424lngdp-3.8040，R2=0.9533，F=755.28，DW=0.1323

由方程的DW统计量远小于2可知方程存在自相关，对残差进行滞后项的自回归后，怀疑存在2阶自相关，从而继续对方程进行BG检验，chi2统计量为32.135，P值为0，确定了该回归模型为二阶序列相关。为了消除自相关带来的影响，本文采用广义差分法对模型进行修正，修正后的回归方程为：

图1 甘肃省城镇化与经济增长趋势

lnur=0.3411lngdp-3.7920，R2=0.9949，F=2160.67，DW=2.0525

调整后的回归方程在拟合度和整体显著性上都优于之前的方程，且DW统计量接近2，说明方程不存在序列相关性。回归方程表示：甘肃省经济增长每提高1%，会引起甘肃省城镇化水平上升0.3411%。对修正后的残差进行ADF单位根检验，检验结果显示即使在1%的显著性水平下，统计量为-6.062小于临界值-3.675，即方程的残差通过了ADF检验，表明残差序列不存在单位根，是平稳时间序列。所以lnur与lngdp之间存在(1,1)阶协整关系，即甘肃省城镇化与经济增长之间存在一个长期稳定的均衡关系。

1.4 向量自回归模型

由单位根检验可知lngdp和lnur都是一阶单整序列，因此取这2个变量的一阶差分即dlngdp和dlnur构建向量自回归模型，首先确定向量自回归模型的滞后阶数。经计算并根据AIC、HQIC、SBIC 3种准则，模型的滞后阶数确定为1，分别将dlngdp和dlnur滞后1期的值作为内生变量建立VAR模型，估计结果见表2。

表2中dlngdp和dlnur为被解释变量，L.dlngdp和L.dlnur分别为其一阶滞后变量。由P值可以看出，方程中所估计的4个系数只有一个不甚显著。第一个方程显示：当前的dlngdp和其自身的滞后值有比较大的相关性。第二个方程显示：当前的dlnur和其自身的滞后值以及dlngdp的滞后值都有较为显著的相关性。对该VAR模型的稳定性进行检验，图2显示两个特征值都在单位圆之内，因此VAR系统是稳定的，拟合情况较好，解释力强。

1.5 脉冲响应函数及预测方差分解

在控制其他因素不变的情况下，脉冲响应函数曲线反映的是对某个内生变量产生外部冲击后，它对自身及其它内生变量的影响。图3是上述向量自回归模型的脉冲响应曲线。第一个变量表示冲击来源，第二个变量则做出反应。

图2 VAR模型稳定性判别图

图3表明，甘肃省城镇化水平与经济增长相互影响的效果具有一定的差异，经济增长受到外部冲击产生变化后，对其自身有显著的影响，对城镇化水平也有较为明显的影响。而城镇化水平受到外部冲击产生变化后对自身有较为明显的影响，但对经济增长几乎没有产生影响。说明了甘肃省经济增长能够有效地影响城镇化水平，且呈现出稳定、持续时间较长的趋势，而甘肃省城镇化水平对经济增长的推动作用却相对较弱。

本文使用方差分解法分析城镇化以及经济增长对它们自身变化的贡献程度，以确定它们相互影响作用的强弱。分析结果见表3。

图3 脉冲响应函数曲线

从表3中可以发现：第1期甘肃省经济增长的预测方差只受到自身波动的影响，而且在以后的时期内，经济增长的预测方差受城镇化水平的影响要显著地小于受自身波动的影响，受自身的影响高达98%。而城镇化水平对甘肃省经济增长预测方差的贡献度在前3期都不到1%，从第4期才开始显现，且仅仅维持在1%左右的水平。这意味着甘肃省经济增长主要受自身的影响，城镇化水平对其的作用很小。另一边城镇化水平的预测方差在第1期就受到了经济增长的影响，从第2期开始变得显著，达到6.7%，并且呈现出较快的增长趋势，到第8期时已经上升到16.3%。与此同时，城镇化水平的预测方差受自身的影响是不断降低的，从第1期的99.9%下降到第8期的83.7%。这些结果表明甘肃省经济增长能够有效地影响城镇化水平，这与脉冲响应曲线分析的结果相一致。

1.6 格兰杰因果关系检验

使用Granger检验对2个变量间的因果关系进行检验。结果见表4。

表4表明：在5%的显著性水平下，接受“甘肃省城镇化水平不是经济增长的格兰杰原因”的原假设，而拒绝“甘肃省经济增长不是城镇化水平的格兰杰原因”的原假设，即甘肃省经济增长构成城镇化的原因很显著，但是城镇化水平构成经济增长的原因还不显著，这与之前分析的结果相一致。由此可见，自改革开放以后，甘肃省的经济增长有效地推动了城镇化的发展，但城镇化水平的提高并没有显著的推动经济发展。

表3 dlngdp与dlnur的方差分解表

表4 Granger因果关系检验表

2 结语

经本文分析发现，甘肃省经济增长能够有效地影响城镇化水平，且呈现出稳定、持续时间长的趋势，而甘肃省城镇化水平对经济增长的影响却相对较弱或不显著。产生这一现象的原因可能是：随着科学技术的不断发展，农业生产率提高带动了农业快速发展进而提高了农村人口的收入水平，农村人口的进城意愿更加强烈，同时城镇在衣食住行、社会保障等方面对农村人口的吸引力越来越大，导致大量的农村人口向城市迁移，使甘肃的人口城镇化水平显著上升。另一方面，甘肃省的主要产业类型为农业和工业，第三产业即服务业的发展比较缓慢，城镇的各项功能不完善，导致城镇化的效益无法充分发挥。

基于以上结论，甘肃省在经济发展中应密切注意城镇化与经济增长的关系，切勿盲目推进城镇化建设。对于甘肃省来说，盲目推进城镇化建设不仅不能拉动经济增长，还会引发一系列经济、社会问题。同时甘肃省应积极转变经济发展方式，优化产业结构，大力推进第三产业发展，增加服务业比重，以第三产业带动经济增长，完善城镇各类功能，充分发挥城镇的效用，使城镇能够有效拉动乡村及周边地区经济发展，最终促进甘肃省城镇化建设与经济增长相互推动，以经济增长带动城镇化建设，提高生活水平，城镇化再反向推动经济增长，使两者间形成和谐、良好的互动关系。