甘肃省城镇化发展对居民消费增长影响的动态研究

■ 李福祥 教授 欧阳娣（西北师范大学经济学院 兰州 730070）

甘肃省城镇化发展对
居民消费增长影响的动态研究

■ 李福祥 教授 欧阳娣（西北师范大学经济学院 兰州 730070）

基于甘肃省1990-2011年城镇化发展和城乡居民消费水平经济数据，构建向量自回归模型，运用脉冲响应函数和方差分解，实证分析甘肃城镇化发展对城乡居民消费增长的动态影响。研究结果得出：城镇化发展对甘肃城乡居民消费增长有正向拉动作用,且对农村居民消费增长有显著的促进作用。最后根据实证结果和甘肃省实情分析原因并提出对策。

城镇化 农村居民消费 城镇居民消费 VAR模型

引言

城镇化是指农村人口不断向城镇转移，第二、三产业不断向城镇聚集，从而使城镇数量增加、规模扩大的一种社会发展过程。自改革开放至今，我国的城镇化建设已经进行了30余年。近年来，我国城镇化发展迅速，2002-2011年我国城镇化率以平均每年1.35个百分点的速度增长，目前我国城镇化率已超过50%。甘肃省城镇化发展也取得长足进步，截至2011年底，甘肃省城镇化率达37.15%，但与全国相比仍然处于相对较低水平。城镇化发展不仅影响产业结构的调整、人口结构的变化，更直接影响城乡居民消费水平的提高。

文献综述

国外学者关于城镇化发展与居民消费增长关系的研究较早，如Lewis（1954）提出解决发展问题的有效途径之一是通过发展城市工业来吸收农村剩余劳动力，Jorgenson（1961）认为城市化将促进农民乃至国民消费结构的升级，城市化将逐步改变农民的生活方式和消费行为。Burk，Marguerite C（1961）认为影响消费需求的第一大因素是收入，第二大因素就是城镇化。Robert O.Herrmann（1967）发现城镇化对居民食品消费有显著影响。

国内学者对城镇化发展与居民消费增长关系的观点不一。一部分学者认为城镇化发展与居民消费增长贡献不大。如范剑平（1999）认为城市化对提高居民消费率的贡献几乎为零，王飞等（2003）通过实证分析得出我国居民消费率与城镇化负相关，陈南岳、张华忠等（2004）也认为城镇化发展对居民消费增长的作用十分有限。然而，大部分学者认为城镇化发展对居民消费增长有积极的推动作用。如蔡 （1999）认为城镇化与消费之间是相互作用的，胡鞍钢（2003）曾提出城市化是今后我国经济发展的主要推动力，胡日东（2007）基于VAR模型运用脉冲响应函数和方差分解的方法对我国城镇化发展与居民消费的关系进行了研究，认为城镇化发展对居民消费有正向的累积效应。

可见，现有文献多是对全国城镇化发展与居民消费增长关系的研究，对地方城镇化发展与居民消费增长关系的研究较少。本文基于甘肃省相关经济数据，研究甘肃城镇化发展对城乡居民消费增长的动态影响，这对甘肃省今后城镇化发展有重要的理论和现实意义。

指标的选取与整理

本文采用甘肃省城镇化率（UR）、农村居民消费水平（RC）、城镇居民消费水平（UC）三个变量，其中，城镇化率=城镇人口/总人口。为剔除物价因素影响，分别对变量RC和UC用以1978年为基期的消费价格指数进行换算。由于自然对数变换不改变变量特征，且能使其趋势线性化、消除时间序列的异方差性，本文对变量UR、RC、UC分别取自然对数，得到新变量lnUR、lnRC、lnUC。

本文的原始数据主要来源于1990-2011年甘肃统计年鉴、2000-2011年甘肃国民经济和社会发展统计公报等。

实证分析

本部分以甘肃省1990-2011年的年度数据为基础，运用Eviews6.0软件，通过检验协整关系、确定VAR模型滞后阶数，建立了反映城镇化发展对居民消费增长影响的VAR模型，并在此基础上，运用脉冲响应函数和方差分解方法进行实证研究。

（一）单位根检验

实际的时间序列数据往往是非平稳的，若仍要对变量进行线性回归，则会出现伪回归现象，为避免此种现象出现，在对变量进行回归分析前，首先对其进行单位根检验。本文采用Dickey和Fuller提出的ADF单位根检验法，最优滞后阶数采用AIC和SC值最小准则。由表1的检验结果可知，在5%的显著性水平下，原序列lnUR、lnRC为非平稳序列；lnUC为平稳序列。一阶差分后，DlnUR、DlnRC、DlnUR的ADF值均小于在5%显著性水平下的临界值，lnUR、lnRC、lnUR为一阶单整序列，满足协整检验前提。

（二）协整检验

一些时间序列虽自身非平稳，但其某种线性组合却平稳，这个线性组合反映了变量之间长期稳定的比例关系。这里采用EG两步法，进行变量之间的协整关系检验。首先运用最小二乘法估计回归方程，然后检验残差的平稳性。检验结果如表2所示，由此可知，lnrc与lnur、lnuc与lnur残差序列都在5%置信水平下通过平稳性检验，因此它们之间分别具有协整关系。

（三）VAR模型的建立

VAR模型的构建首先要确定其滞后阶数。一般根据AIC、SC和HQ信息量取值最小的准则确定模型的阶数。由上文可知，DlnUR、DlnRC、DlnUC为平稳序列，可建立VAR模型。通过检验，两个模型最优滞后阶数定为1阶。分别构建含有DlnUR与DlnRC，DlnUR与DlnUC，且不含外生变量的VAR（1）模型，其矩阵形式分别如下：

由图1、图2可知，两个模型的整体效果较好，可进行脉冲响应函数分析和方差分解。

（四）脉冲响应函数

脉冲响应函数描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击（来自系统内部或外部）后对内生变量的当期值和未来值所产生的动态影响。图3、图4分别是基于DlnUC与DlnUR、DlnRC与DlnUR的VAR（1）模型绘制的脉冲响应函数曲线图，追踪期皆为10年。横轴表示冲击作用的响应期数，纵轴表示各变量变化的百分比，实线代表内生变量对冲击的响应曲线，虚线是通过渐进分析公式计算得到的脉冲响应函数标准差曲线。

图3表明，在整个追踪期内，城镇居民消费增长对城镇化发展一个单位冲击的响应皆为正向响应。在第2期达到峰值，第7期后，趋于稳定，并呈正向收敛。由此可见，在城镇化开始的前2年中，城镇居民消费增长呈上升趋势，而在第3年城镇居民消费增长开始下降，并在第7年城镇居民消费增长接近于0，在第8-10年中，城镇居民消费增长对城镇化发展冲击的响应非常微弱。

由图4，在整个响应期内，城镇化发展对农村居民消费增长冲击皆为正向冲击。第2期时冲击最大，之后转而下降，在第7期之后趋于平稳态势。显而易见，城镇化发展在第2期对农村居民消费增长有较大的拉动效应，在第2、3期有稍微波动之后一直处于下降态势，到第7期时接近于0。

比较图3、图4可知，在整个追踪期内，城镇化发展对城乡居民消费增长皆呈正向冲击。在城镇化发展前期，其对农村居民消费增长冲击较城镇居民明显。但自第7期起，城镇化发展对城乡居民消费增长冲击都较弱。

（五）方差分解

方差分解是进一步评价每个内生变量对预测方差的贡献度。表3、表4分别为DlnUC、DlnRC即城镇居民消费增长、农村居民消费增长的方差分解图。

由表3，城镇居民消费增长主要是受自身冲击的影响，第1期其自身贡献率高达99.6%，随后其贡献率稍下降，自第3期起趋于稳定，但基本都保持在97.8%的高水平。而城镇化率增长对城镇居民消费增长贡献相对较小，第1期时贡献率仅为0.40%，从第2期开始贡献率有所上升，到第10期，贡献率只有2.17%。可见，甘肃省城镇居民消费增长对自身的贡献率较大，而城镇化发展对城镇居民消费增长的贡献较小。

由表4，农村居民消费增长受其自身和城镇化发展两方面的影响。第1期，农村居民消费增长完全受其自身影响，第2期下降幅度较大，自第4期起农村居民消费增长对其自身贡献率基本稳定，约为53.4%。而城镇化发展对农村居民消费增长的贡献在第1期时并未显现，第2期时贡献率为46.0%，之后稍有上升，但都基本稳定在46.5%。总之，在整个追踪期内，农村居民消费增长对其自身的贡献较大，城镇化发展也对农村居民消费增长有较大促进作用。

原因及对策

综上所述，甘肃省城镇化发展虽对城乡居民消费增长都有正向拉动作用但短期行为突出，且城镇化发展对农村居民消费增长较城市居民促进作用明显，主要原因在于：甘肃省经济发展水平滞后，经济体制管理机制不健全，政府垄断的现象依然明显，制约了甘肃省城镇化发展；融资渠道少、方式落后，市场化融资比重较小，没有建立起适应城镇化发展需要的主要的、稳定的、长效的投资机制，导致城镇化过程中短期行为突出；现阶段城镇居民消费需求相对饱和，城市新的消费需求尚未真正形成，而农村居民消费需求提升空间较大，城镇化能够更好地拉动农村居民消费。

针对以上问题，提出以下对策：推进国有企业改革，促进非公有制经济发展，发挥好政府与市场两方面力量，促进经济健康发展；拓展投融资渠道，创新投融资方式，缓解当前城镇化过程中资金压力，建立稳定长效投资机制；因地制宜，建立城乡统筹协调发展的城镇化模式，积极创建农业现代化和城镇化协调发展机制，推动户籍制度改革，消除城乡二元结构，促进基本公共服务均等化，努力实现在城镇化发展与城乡居民消费增长良性循环中稳步推进甘肃省城镇化进程。

1.胡日东,苏 芳.中国城镇化发展与居民消费增长关系的动态分析—基于VAR模型的实证研究[J].上海经济研究，2007,5

2.范剑平.启动消费家专谈[J].求知，1999,9

3.王飞,成春林.城镇化对我国居民消费率的影响[J].甘肃农业，2003,11

4.吴铮,李广泳.公共支出、城镇化与居民消费:1978-2010—基于SVAR模型的经验研究[J].开发研究.2012,4

5.蔡 .加快城市化进程启动城乡消费[J].会计之友，1999,12

6.胡鞍钢.城市化是今后我国经济发展的主要推动力[J].湖南社会科学.2003,6

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