我国城市化与产业结构及其优化的互动关系研究

牛 婷，李 斌，任保平

（1.西安浐灞生态区管委会a.博士后科研工作站b.财政局；2.西北大学博士后流动站，西安 710024；3.西北大学经济管理学院，西安 710127）

0 引言

随着改革力度的加大和开放程度的不断深化，我国经济总量的不断提高，城市化与产业化程度也在不断提高，但在城市化当中出现了环境、交通、就业等各方面问题，产业化也面临产业结构、技术应用、资源等问题，在城市化进程中，城市人口比重不断上升、国民收入增长加快、基础设施水平大幅度提高，产业结构也发生着变化。同时，城市要可持续发展，产业发展是基础，只有产业结构调整优化，才能为城市聚集人气和财气、推动城市发展。

国内外文献对于城市化与产业化的研究视角各不相同，但是对于城市化和产业化的关系基本得到了一致的结论，但是由于研究侧重点不同，较少有学者能从静态和动态两个角度分析城市化与产业化之间的关系，本文利用不同层次的指标，构建两种模型进而说明城市化与产业化及其优化的互动关系。本文就是以城市化和产业化互动关系为研究对象，并同时分析产业优化和城市化的关系，从总量和结构两个层面进行剖析，以此了解我国是否存在产业与城市化的“双向融合”，对更好地发展适应城市化的产业、优化产业结构、提高我国城市化水平具有重要的现实意义。

1 理论模型

1.1 协整检验

经济系统中包含若干经济指标，指标在长期中是均衡的。短期指标可能会偏离均值，如果随时间推移回到均衡状态就认为存在均衡关系，反之就不存在均衡关系，协整是均衡关系的统计表示。

协整关系需要满足序列y的每个分量都是d阶单整，存在非零向量β，使得β和向量y的关系存在（d-b）阶单整关系。协整检验的方法有两种，本文主要采用的是Johanson协整检验。

k维向量时间序列yt的分量间被称为d，b阶协整，记为 yt～CI(d,b)若满足：yt～I(d),要求 yt每个分量都是 d 阶单整，以及存在非零向量β，使得β′yt～I(d-b)，0＜b≤d的条件，则称序列yt是协整，向量β是协整向量。Johanson协整检验的基本思想是：建立一个VAR（p）阶模型，模型分量都是一阶非平稳序列。VAR模型有变量Πyt-1，模型为：

经过差分变换Δyt和Δyt-j都变为平稳向量，只要Πyt-1是平稳的，那么序列yt-1的各分量就具有协整关系。设矩阵Π的秩为r，讨论0＜r＜k的情况，这表示存在r个协整组合，k-r个关系仍未I(1)关系，则Π分解为α和β的乘积：

β′yt-1为平稳组合向量，β为协整向量矩阵，r为协整向量个数，矩阵α的每一个αi表示第i个方程的r个协整组合权重。对于任何非奇异r*r矩阵D，′和αD(D-1β)都等于Π。

因此，将协整检验变为对矩阵的分析就是Johanson协整检验的基本原理。

1.2 ARDL模型

ARDL模型又称为自回归分布滞后模型，ARD(p,q1,q2,…qk)模型可以在不需要变量同为单整的情况下，用来检验变量之间的长期关系。其模型结构如下：

式中，p表示yt的滞后阶数，qi表示第i个自变量滞后阶数。L是滞后算子。

ARDL建模的步骤有两步，首先建立与模型相对应的误差修正模型，判断变量间的长期稳定关系，接着运用模型估算变量间关系的弹性系数。

2 动态关系检验

2.1 数据搜集及处理

考虑到本文的研究内容、数据可获得、全面性等原因，我们主要考察改革开放以后至2011年我国产业结构及结构优化指标与城市化之间的关系。具体来说，指标的选取主要有四个，分为两个层次。四个指标分别是“三次产业结构”、“第三产业就业占比”、“第三产业产值占比”、“城市化率”。指标“三次产业结构”以“第二三产业占GDP比重”进行计算；“第三产业就业占比”以“第三产业就业总人数占总就业人数比重”计算；“第三产业产值占比”以“第三产业产值占国内生产总值比重”计算；“城市化率”以“城镇人口占总人口比重”计算。两个层次分别表示“城市化与产业结构的关系”、“城市化与产业结构优化的关系”。数据跨度从1978～2011年。

具体说来，本文利用Eviews、Excel、Microfit软件进行数据处理。其中，“产业结构”用“IS”表示，“第三产业产值占比”用“PTO”表示，“第三产业就业占比”用“PTE”表示，“城市化”用“UR”表示。这些数据均来源于《中国统计年鉴》、中经网以及国民经济和社会发展统计公报。为了更好说明数据变动的关系并消除趋势线性化，本文采用不改变变量关系的自然对数，消除时间序列数据中存在的多重共线性及剧烈波动问题。

2.2 实证关系检验

正如上文所述，本文采用两层次说明城市化与产业结构及其优化问题。第一层次利用产业结构与城市化指标说明整体产业与城市化的整体状态，第二层是运用第三产业相关变量和城市化指标说明产业结构变动与城市化的关系。

2.2.1 单位根检验

单位根检验有ADF检验、PP检验和DF检验，本文选择利用EVIEWS软件对变量其进行ADF平稳性检验处理，检验结果如表1所示。

表1 ADF单位根检验结果

由数据处理结果可知变量全部为一阶平稳的，虽然ARDL不要求同届单整，但其边界检验所依赖的统计量临界值表都是基于时间序列，若出现二阶平稳可能会产生误差。在单位根检验的基础上，进行指标之间的因果检验。

2.2.2 因果关系检验

由于指标分为两层次，所以格兰杰因果关系检验也分为两部分。一部分是城市化和产业整体关系检验，另一部分是城市化与产业结构优化检验。检验结果如表2所示：

表2 格兰杰因果检验

从格兰杰因果检验结果可以看出，我国城市化与产业结构优化不存在双向因果关系，与整体产业比例存在单项因果关系。这与我国处于经济转型期的现实相对应，我国当前产业结构还处于转型时期，优化升级尚处于启动阶段，产业结构还处于“二一三”阶段，产业结构不是我国城市化的原因，而城市化却拉动了产业结构，这同时也说明我国城市化加速了产业结构变动进程。但是同时，产业结构的优化升级却与城市化并不互为因果，说明我国产业与城市化之间的关系尚处于初级阶段，而这虽然可能在长期或短期中存在一定稳定关系，但在目前并不形成良好互动，仅仅存在初级层次的单项变动关系。

2.2.3 协整关系

本文变量皆为同阶单整，构成协整检验的前提。正如前文所述，变量本身不平稳，但是变量之间存在稳定的组合关系。鉴于本文变量分为两层次，分别涉及两个和三个变量，本文采用Johansen-Juselius检验方法，根据AIC准则确定无约束的VAR模型的滞后期分别为4和3，因此协整检验滞后期确定为3和2。本文对变量协整检验结果如下表3。

通过以上检验可以发现，无论是整体关系还是优化关系都存在一组协整方程，这证明了变量间存在长期协整关系。

表3 Johansen协整检验

2.2.4 ARDL模型

根据ARDL模型构建规则，本文首先根据全部变量建立了复杂的ADRL模型，根据约束条件，减去不必要变量，得到性质良好、关系明确的模型，这就是下表的“全部变量”和“优化关系”的变化。回归结果如表4所示。

表4 ARDL模型回归结果

本文滞后期的选择按照合理值范围内的最大值选择，可以看出“整体关系式”中去掉T值不明显的INPT、LUR(-3)、LIS(-1)、LIS(-2)和 LIS(-3)变量，“优化关系式”中去掉LUR（-2）、LUR（-3）、LPTO（-2）、LPTO（-3）和LPTE（-2）。从以上分析结果可知，无论是整体关系还是优化关系，我国产业与城市化之间存在长期关系，尤其是调整后F值超出了95%置信区间，拒绝变量之间不存在长期关系的假设。并且很明显的发现，调整变量关系式拟合程度要高于全部变量关系式。

由表4检验结果可知，城市化和产业化之间存在长期稳定的关系，但是长短期中变量的关系存在差异。短期中，整体关系式，城市化滞后一至两期对当期有拉动作用，但在滞后四期与滞后二期力度相当但作用相反，说明滞后期较长对当期城市化反而不利，这可以从城市化建设规划滞后、人口城市化与设施城市化进程不匹配等角度进行解释。产业化在滞后四期才会对城市化起到正面作用，但作用力度不大，弹性仅为0.19，这和格兰杰因果关系的结果相对应，说明产业化短期内还没有起到拉动城市化的作用。优化关系式中，存在趋势变动项，说明长期中我国城市化与产业优化存在稳定趋势关系。城市化滞后一期对当期城市化具有较高的弹性，系数达到0.95。滞后一期的三次产业产出反而不利于我国城市化进程，这可以理解为我国三次产业的发展传统、无序，与我国城市化规划不能匹配，但由于三次产业范围较广泛，受众较多，所以其阻碍力体现的并不强烈，系数仅为0.12。滞后一期和三期的三次产业就业人数对城市化反而具有促进作用，这一方面说明城市化需要大量人口进行支撑，另一方面也不能排除受本文选择的城市化指标的选择标准。无论是整体关系式还是优化关系式，误差修正项均为负值，符合反向修正原则，并分别以42%和103%的力度将短期偏离拉回到长期均衡中去。长期中，产业结构与城市化的弹性系数较大为2.95，说明在长期中城市化与产业化存在较强烈的拉动关系，我国城市化还存在较大空间，进而拉动产业结构不断前进。但在优化关系中，第三产业产出与城市化存在2.52的弹性系数，与2.95的弹性相差不大，说明在长期中城市化已经逐渐由基础设施建设等工业化建设领域，转为以拉动第三产业为主要内容，城市逐渐进入到多元化服务型时期。同时，三次产业就业有短期正向影响转为长期负向影响，这也说明人口与城市资源矛盾在长期中不利于城市化进程。

3 结论

本文以城市化与产业化为研究对象，通过引入指标与模型计算，认为我国产业化与城市化是一阶平稳序列。通过格兰杰因果检验发现变量间除城市化与产业结构存在单项因果关系外，其他变量均不存在因果关系，说明我国城市化与产业化尚未形成互动作用。利用协整关系检验发现变量间存在长期稳定关系，并以ARDL模型找出变量间的长短期关系，通过变量弹性系数的差异，我们发现整体关系式中的长期关系作用要强于短期关系，但二者存在相同的变动方向，但是优化关系式中的长短期变量系数存在相反的变化。

[1]Paul Waley.Distinctive Patterns of Industrial Urbanisation in Modern Tokyo,c.1880～1930[J].Journal of Historical Geography，2009,35(3).

[2]Gregg Huff，Luis Angeles.Globalization,Industrialization and Urbanization in Pre-World War II Southeast Asia[J].Explorations in Economic History，2011，48(1).

[3]李国璋，霍宗杰.中国能源消费结构与经济增长[J].当代经济科学，2010,（5）.

[4]干春晖，余典范.城市化与产业结构的战略性调整和升级[J].上海财经大学学报，2003,（4）.

[5]戴国强，张建华.我国资产价格与通货膨胀的关系研究—基于ARDL的技术分析[J].国际金融研究，2009,（11）.