皖省城镇化与产业结构分布的实证研究

蒋力兵 杨秋菊

摘要：结合1953-2013年皖省城镇化与产业结构相关数据，运用VAR模型的建立、Granger因果检验和脉冲响应函数分析，对皖省城镇化与产业结构分布的关系进行定量研究。实证研究发现，三类产业均对城镇化水平有促进作用，而城镇化对三类产业的发展作用不显著。因此，皖省需落实好城镇化发展战略、转变经济发展方式、发展创新型产业。

关键词：城镇化；产业结构分布；VAR模型；Granger因果检验；脈冲响应函数分析

一、引言

产业结构的升级，会促进城镇化产生规模经济、外部经济，提高城镇化水平；城镇化水平的提高，反过来也对产业结构的升级起到积极作用。城镇化包含城乡统筹、产城互动、节约集约、生态宜居、和谐发展，大中小城市、小城镇、新型农村社区协调发展、互促共进。

简新华（2010）提出国内城镇化水平滞后于经济发展水平、工业化，通过定性分析和运用时间序列预测法，估计镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进[1]。夏春萍（2010）提出工业化发展推动城镇化进程，城镇化伴随工业化发展而产生；同时城镇化进程的推进会促进带动工业化发展，工业化、城镇化发展之间协调统一[2]。丁建臣（2012）认为城镇化与经济发展的不协调，因此要以城镇基础设施建设熨平城乡经济鸿沟，以生产要素流动催生城乡体制改革，增加政府社会公共品有效供给，重构财政金融制度[3]。

对皖省而言，城镇化对产业结构的升级起到多大影响、产业结构的升级对城镇化又起到多大的影响？这是皖省值得关心的问题，搞清楚二者间关系，对落实皖省发展规划具有重大意义。为此，笔者在借鉴已有研究的基础上，将运用VAR模型、Granger因果检验和脉冲响应函数分析，对皖省城镇化进程与产业结构的间的关系进行定量研究。

二、数据来源与实证分析

本文主要研究城镇化与产业结构分布间的关系，因此，我们分别用皖省第一、二、三产业产值除以当期皖省人口数，分别记为cy1、cy2、cy3，衡量三类产业的产出能力。用皖省城镇人口占总人口的比重，来衡量皖省的城镇化水平，记为czh。本文数据来源1953年～2013年的《安徽省统计年鉴》和安徽省统计局网站，为消除物价因素的影响，对产业人均产值进行缩减；为消除数据可能存在的异方差，分别对变量取对数，记为lnczh、lncy1、lncy2、lncy3，相应的差分序列记为dlnczh、dlncy1、dlncy2、dlncy3。

（一）单位根检验

用ADF单位根检验的检验变量的平稳性，避免“伪回归”，采用ADF检验序列是否平稳，滞后阶数的确定A按照IC准则。由表1可知，变量lnczh、lncy1、lncy2、lncy3的ADF统计量不显著，序列是非平稳的，存在单位根；而其一阶差分lnczh、lncy1、lncy2、lncy3序列的ADF统计量显著，序列是平稳的。因此得出结论：lnczh、lncy1、lncy2、lncy3均是一阶单整变量。

（二）VAR模型的建立与估计

关于城镇化率与产业结构分布之间动态关系的至今没有严格定义，因此，本文城镇化率与产业结构分布的相互关系采用VAR模型进行拟合，VAR模型表达式如下：

以及等式右边的变量均不存在相关。

基于调整后的数据调用Eviews6中的VAR命令，采用lnczh、lncy1、lncy2、lncy3一阶差分后的数据dlnczh、dlncy1、dlncy2、dlncy3进行计量分析。根据赤池信息（Akaike info）准则，确定VAR模型的最优滞后长度为1，采用最小二乘法估计该模型，所得方程如式（1）、（2）、（3）、（4）所示：

从以上的方程可以看出：当前dlnczh、dlncy1、dlncy2、dlncy3主要受其自身滞后一阶的影响，与其它变量滞后一阶没有多大联系。

（三）Granger因果检验

Granger提供一个判断因果关系的检验，回答了x是否引起y的问题，其实质是检验变量的滞后变量能否影响其他变量。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。根据实际情况，基于VAR（1）模型，检验dlnczh、dlncy1、dlncy2、dlncy3之间是否有显著的Granger关系。

上述Granger因果检验表明：第一、二、三产业是城镇化发展的格兰杰原因，城镇化不是第一、二、三产业的格兰杰原因。由此得出以下结论：近年来，我国产业结构布局对城镇化水平推动有着积极的作用，而城镇化拉动三类产业结构的贡献却不是很大。至于城镇化拉动三类产业的贡献不大，说明我国现阶段城镇化进程与三类产业发展不协调，分析其原因主要包括：户籍管理制度不健全、社会保障制度不完善、投资环境不够宽松、生态经济发展落后慢等。

（四）脉冲响应函数分析

为了解城镇化与产业结构分之间的相互影响关系和影响程度如何，这就需要用脉冲响应函数对其作进一步分析。脉冲响应函数可以描述一个内生变量对误差的反应，刻画的是一个标准差大小的冲击对VAR模型中内生变量当期值和未来值的影响。由于在VAR模型中，所有的变量都与其他的变量相关，因此，任何一个变量的冲击不仅会影响到自己的变化，而且会对其他向量中所有的变量产生影响[4]。本文选择“Cholesky-dof adjusted”响应分析，脉冲响应检验结果分析如下图1。

图1表明，三类产业变量dlncy1、dlncy2、dlncy3的变化对城镇化水平变量dlnczh的冲击影响开始值都为零，第二产业作用力从第1期后持续缓慢上升，第三产业作用力从第1期到第3期一直为负值，从3期后逐渐趋向正值，第一产业作用力从第1期就开始轻缓上升，并且三类产业到第10期仍然没有达到冲击的峰值，说明dlncy1、dlncy2、dlncy3对dlnczh的冲击具有持久性并且作用力持续增加。而城镇化水平变量dlnczh对第二、三产业变量dlncy2、dlncy3的冲击影响从很小得正值逐渐趋向于零值，而城镇化水平变量dlnczh对第一产业变量dlncy1的冲击影响从第1期就开始变为负值，其后到第10期缓慢趋向零值。这说明城镇化发展对三类产业影响不大。

三、结论

通过VAR模型的建立、Granger因果检验以及脉冲响应函数分析一致表明，三类产业对皖省城镇化水平的提高均具有积极的作用，而城镇化水平对三类产业发展的贡献不明显。建国以来，皖省各个阶段战略规划的落实，对城镇化的发展起到了巨大的推动作用；当然，皖省的各类产业的发展也离不开城镇化的快速推进。可见，皖省仍需坚持转变经济发展方式，坚持由结构失衡型向结构均衡型转变，由第二产业带动向三大产业协调发展转变，由忽略环境型向环境友好型转变；对于由“少数人”先富型向“共同富裕”转变具有重要的意义。

落实好“合肥经济圈”，努力实现成为全国的核心增长及和创新级，同时有效实现“皖江城市带承接产业转移示范区规划”，起到带动全省社会经济的跨越式发展作用；其它皖北地区也需因地制宜地制定出城镇化建设思路，构建全省协调发展的城镇体系。

皖省各地方需要因地制宜地发展绿色农业、创新型农业、科技农业，政府需加大对新型农民的培育力度，重视对新型农业的引导，降低新型农业的借贷中间成本；另外，淘汰高耗能、高污染、低产值行业，鼓励发展技术密集型和资本密集型行业，加大对科技研发的奖励力度；鼓励发展新型、创新性服务行业，提高皖省的服务业水平。（作者单位：安徽大学经济学院）

参考文献

[1]简新华，黄锟.中国城镇化水平和速度的实证分析与前景预测[J].经济研究，2010，03：28-39.

[2]夏春萍.工业化、城镇化与农业现代化的互动关系研究[J].统计与决策，2010，10：125-127.

[3]丁建臣，刘亚娴，孟大伟.我国城镇化与经济发展的协调性分析[J].新视野，2012，05：32-35.

[4]朱孔来，李静静，乐菲菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J].统计研究，2011，09：80-87.

[5]同[4].