福建省经济增长对城镇化水平影响的实证研究

温晓琴，陈爱民，吴承祯，3，4，洪伟，3

（1.福建农林大学计算机与信息学院，福建福州350002；2.福建农林大学林学院，福建福州350002；3.福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室，福建福州350002；4.武夷学院生态与资源工程学院，福建武夷山354300）

福建省经济增长对城镇化水平影响的实证研究

温晓琴1，陈爱民2，吴承祯2，3，4，洪伟2，3

（1.福建农林大学计算机与信息学院，福建福州350002；2.福建农林大学林学院，福建福州350002；3.福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室，福建福州350002；4.武夷学院生态与资源工程学院，福建武夷山354300）

以福建省9个市2005-2013年的城镇化水平和人均GDP的面板数据为基础，建立面板数据固定效应变系数模型，对福建省经济增长对城镇化的影响进行实证考察。经过验证，面板数据可以通过单位根检验和协整检验，表明福建省的城镇化水平与经济增长具有稳定的均衡关系，2变量不存在伪回归。为了更好地推进福建省城镇化的发展，结合实证分析结果，因地制宜分别对福建省两大经济区提出政策建议。

城镇化；经济增长；面板数据；协整检验

城镇化是一个国家必然要经历的经济社会发展过程，也是一个国家或地区现代化的重要标志。改革开放以来，福建省城镇化经历了一个起点低、速度快的发展历程，福建省城镇经济的繁荣发展吸纳了大量的农村转移劳动力，城镇常住人口从336万人增加到2 293万人，城市从6个增加到23个，城镇化水平从13.7%提高到60.8%，高于全国平均水平7个百分点［1］。福建省经济保持了持续、快速、稳定的发展，2013年福建人均地区生产总值57 856元，比上年增长10.2%。众所周知，城镇化水平与经济增长两者变动具有同向性，城镇化能够拉动经济的增长，反之，经济的增长对城镇化的发展发挥积极作用，经济增长与城镇化之间存在密切的相互促进关系［2］。当前，福建省正处于新型城镇化的快速发展时期，探讨经济增长与城镇化之间关系对于福建省城镇化发展具有重要的理论和现实意义。

国外对于经济增长与城镇化关系研究已有较长历史。如美国经济学家Lampard E E［3］指出，美国城市发展与经济增长之间呈现一种非常显著的正相关关系，经济发展程度与城市化阶段之间有很大的一致性。Northam［4］通过Panel数据分析后，提出了城市化水平与经济发展水平之间的线性经验关系式。在国内，也有很多学者对城镇化与经济增长的关系进行研究。如郭松［5］通过利用单位根和协整检验方法研究，得出我国城镇化水平和经济增长之间存在着协整关系，即长期均衡关系的结论。林薇［6］利用协整检验、误差修正模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析及预测方差分解等计量分析方法对福建省城镇化进程与经济增长之间的关系进行了实证分析，结果表明，福建省城镇化水平和经济增长之间存在长期均衡关系，福建省经济增长是城镇化水平发展的原因，而福建城镇化并不是经济增长的主要原因。

通过国内外学者对两者关系的研究可以发现，他们大都认为城镇化与经济增长之间具有正相关关系。但通过对一些国家或地区的两者关系的实证研究分析中，学者们也发现，在不同地区或时间的相互影响下两者之间的关系会存在一些不同：在某些地区或时间，可能经济增长推动城镇化的作用更明显，而在另一些地区，可能城镇化更能促进经济的增长［7］。叶阿忠［8］通过构建半参数空间滞后模型，得出我国经济欠发达地区（云贵川等）的经济增长对人口城镇化的促进作用较小，而多数位于中部和沿海经济较发达地区（福建、广东等）的经济增长显著促进了人口城镇化的发展。

目前国内大多数学者通过误差修正模型研究一国或一地区总体的城镇化水平与经济增长之间的关系，得出总体性的结论，容易忽略地域性差异对两者关系的影响［6］。本研究在考虑福建省各地级市之间的地域性差异的同时，从简单的时间与指标的二维信息研究，拓展至利用横截面、时间和指标三维信息对两个变量之间的定量关系进行分析。同时，本研究结合前人的研究结果，选取城镇化水平作为被解释变量，人均GDP作为解释变量，利用福建省9个市相关数据建立面板数据模型，研究各市经济增长对城镇化的影响，为福建省城镇化的发展提供合理的建议，以更好地促进城镇化的发展。

1　福建省经济增长对城镇化水平影响的实证分析

基于福建省经济增长对城镇化水平的影响建立面板数据模型，运用EViwes6.0实现对福建省各市城镇化水平受经济增长的影响程度进行实证分析。

1.1指标选取与数据处理

参考前人研究城镇化发展时所选择的指标，发现“城镇人口在总人口所占比重”是使用比较广泛的指标，而且相关数据的搜集比较容易，基于此，本文选取此指标作为衡量城镇化水平的指标，记为U。因为人均GDP可以剔除人口规模的影响，所以本文选取人均GDP作为衡量经济增长的指标，记为G。借鉴已有相关研究成果［7，9］，对福建省人均GDP和城镇化水平做自然对数处理，分别记做ln G和ln U，以消除由物价水平变动和时间序列可能引起的异方差现象。通常做自然对数处理并不会影响时间序列的性质和相互之间的关系。

1.2数据来源

城镇化水平在30%～70%的区间，是城镇化水平快速提高的阶段［10］，福建省各市的城镇化水平在2005年以后均达到30%以上，基于此，本文采用2005～2013年的相关数据进行研究，数据来源于2005～2013年的《福建省统计年鉴》。

1.3面板数据模型

所谓面板数据是指由变量y关于N个不同对象的T个观测值所得到得二维样本观测值构成的样本数据，记为yit，其中i表示N个不同对象中第i个个体、t表示T个观测值中第t个观测期，因此面板数据也称作时间序列与截面的混合数据［11］。面板数据回归模型的一般形式为：

其中xit为1×k向量，βi为k×1向量，k为解释变量的个数。误差项μit均值为零，方差为根据截距项αi及系数βi的不同取值，以将面板数据模型划分为3种：

（1）混合面板数据模型：

所谓混合回归模型就是无论从时间上看，不同的个体之间不存在显著性差异，还是从截面上看，不同的截面之间都不存在显著性差异的面板数据模型。

（2）变截距面板数据模型：

变截距面板数据模型是应用最广泛的一种面板数据模型，其中αi为个体影响，为模型中被忽略的反映个体差异变量的影响。

（3）变系数面板数据模型：

变系数模型适用于当不同的社会经济背景因素或其他原因，使得响应参数随着时间或横截面个体不同而变化的情况［11］。

由于样本数据的性质不同，面板数据有固定效应模型和随机效应模型的区别，如果只是以样本自身效应为条件进行推论，可以采用固定效应模型，如果想以样本对总体效应进行推论，则应采用随机效应模型［12］。本文对福建省9个市进行比较分析，数据包含了所有市基本信息，所以选用固定效应模型构建模型。

1.4面板数据的单位根检验

为了保证估计结果的有效性，检验数据的协整关系，避免出现伪回归，必须先对各面板序列的平稳性进行检验，而单位根检验是检验数据平稳性最常用的办法。在综合考虑势和实际检验水平的情况下，当个体数量较少且时间跨度不大时，单位根检验最好选用相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验［13］。如果在LLC检验和Fisher-ADF检验中都拒绝存在单位根的原假设，则我们说此序列是平稳的。如果两个检验都不拒绝原假设，则序列不平稳。

如表1所示，在5%的置信水平下，原序列不平稳，通过一次差分后再进行检验，结果发现，在5%的置信水平下，一阶差分后的序列都是平稳的，从而ln U和ln G具有相同的单整阶数，满足进行协整检验的条件。这说明城镇化水平与经济增长之间可能存在着稳定的协整关系，为了证明两者之间确实存在协整关系，需要进一步验证。

表1　各指标单位根检验结果

1.5面板数据的协整检验

在现实生活经济中，大多数时间序列是非平稳的，通常需要对序列进行差分处理把它变平稳，但这样容易失去序列的长期信息，而协整可以解决此问题。协整检验的主要目的是检验一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，如果时间序列通过了协整检验，说明它们之间存在着长期稳定的均衡关系，可以直接进行回归分析，不存在伪回归［14］。由单位根检验结果可知，ln U和ln G均为一阶单整I（1），则ln U和ln G可以做协整检验。本文采用Pedroni检验，构造7个检验面板数据协整关系的统计量。Pedroni指出，每一个标准化的统计量都趋于正态分布，但在小样本情况下，Panel ADF和Group ADF统计量的检验效果更好，在检验结果不一致时，应以这2个统计量为标准［15］。

由表2可以看出，PanelADF的统计量为-2.545 393和Group ADF的统计量为-2.691 804都通过了5%显著性水平的检验，二者存在协整关系，所以福建省各市城镇化水平与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，则2变量不存在伪回归，可以直接进行回归分析。由林薇［6］对福建省城镇化水平与经济增长的Granger因果检验可知，虽然福建省城镇化水平与经济增长的变动具有同向性，但福建省经济增长是城镇化水平发展的原因，而福建城镇化并不是经济增长的主要原因。因此，本文建立以城镇化水平为被解释变量，人均GDP为解释变量的面板数据模型。

表2　面板数据协整检验结果

1.6建立面板数据模型

在对面板数据模型进行估计之前，需要先对样本数据检验符合哪一种面板数据模型，即对所建立的模型形式进行检验。如果设定的模型形式出现错误，将会导致模型估计结果存在较大的误差。模型形式检验有如下两个F检验统计量，分别为F1和F2：

其中，N是截面成员个数，T是每个截面成员的样本观测时期数，k是非常数项解释变量的个数，S1、S2、S3分别是变系数模型，变截距模型，混合回归模型的回归残差平方和。F1的原假设为：模型中的解释变量系数对于所有的截面成员都是相同的，但截距项不同，即该模型为变截距模型。F2的原假设为：模型中的解释变量系数和截距项对于所有的截面成员都是相同的，即该模型形式为混合回归模型［12］。

通过计算可得：N=9，T=9，k=1，S1=0.048 886，S2= 0.095 588，S3=1.413 576，先检验F2的原假设，计算得F2=109.918 3＞F（16，63）=1.806 8，所以在5%检验水平下拒绝F2的原假设“该模型形式为混合回归模型”，然后检验F1的原假设，通过计算得出F1=7.523 2＞F（8，63）=2.089 2，所以在5%检验水平下拒绝F1的原假设“该模型为变截距模型”，因此本文样本数据符合固定效应变系数模型形式，建立以城镇化水平为被解释变量，人均GDP为解释变量的面板数据模型。

其中：i=1，…，9；t=2005，…，2013。

该模型的拟合优度值为0.987 2，F统计量为286.511 5大于临界值，Prob（F-statistic）为0.000 00，从估计结果看，方程和各变量系数均可以在1%的置信度水平下通过检验。DW检验值为1.507 041，说明残差无明显的序列自相关，总体上看，该模型的解释效果较好。该模型是对2变量分别取对数处理以后，进行的回归系数最小二乘估计，因此模型的回归系数就是城镇化水平对经济增长的弹性。

从图1可以看出各市弹性系数的值都为正，表示经济增长能够促进城镇化水平的发展，但这9个市地区的弹性系数存在差异。这是因为各市经济发展的侧重点不同，对城镇化的建设影响程度也不一样，所以经济增长对城镇化的促进作用也是不同的。

其中，泉州市的弹性最高为0.286 7，说明该市的经济发展对城镇化推动作用最大，该市的经济每增长一个点，可以推动城镇化0.29%的增长水平。近几年，泉州市经济的增长，不仅能够留住当地人口，而且吸引了大批的外来务工人员，从而大大的推动了泉州的城镇化。然而，莆田市的弹性最低只有0.101 5，2013年统计数据显示，莆田市镇域经济虽增长较快，但总体滞后于全省的经济发展水平，对城镇化的促进作用不高，这与当地的城建现状和经济发展水平基本相符。

图1　各市弹性系数

表3　固定效应变系数模型估计结果

2　结论与建议

2.1结论

2013年，福建省9个地级市中，厦门市城镇化水平最高，高达88.7%，具有较强的城镇聚集效应。龙岩市的城镇化建设发展较慢，居于全省最后一位，仅为50.9%，低于全省平均水平60.8%。由此可以看出，福建省城镇化水平虽然位居我国前列，但是各市发展水平不均衡，地区差异比较大，这种差异与各市的经济发展差异有关。

通过面板数据的协整检验分析，可知福建省9个市的经济增长和城镇化之间确实存在着协整关系。这是因为，经济增长促进了人口向城镇的集聚，使得城镇规模逐渐扩大，从而导致城镇化水平的提高。

本文建立固定效应变系数面板数据模型，可以看出各市经济增长对于城镇化的弹性存在差异，这是因为各市经济发展的侧重点不同，对城镇化的建设影响程度不一样，经济增长对城镇化的促进作用不同。各市弹性的值都为正，表示经济增长能够促进城镇化水平的发展，没有出现过度城镇化的现象。其中，泉州市的弹性最高为0.286 7，莆田市的弹性最低只有0.101 5。因此，就从全省整体而言，加快推进城镇化仍然具有较大空间。

2.2建议

从结论中可以看到，要加快福建省城镇化进程，必须充分以福建省稳定的经济增长促进城镇化水平的发展，为福建省城镇化的发展提供物质保障。福建省区域经济和城镇化差异十分明显，主要分为沿海经济密集区和内地经济发展区两大经济区。因此，通过经济增长促进城镇化的发展应该因地制宜，提出以下建议。

（1）在沿海经济密集区：发展壮大中心城市，福州、厦门、泉州三大中心城市要进一步加快城市化进程，加强其产业集聚和扩散能力，突显中心城市功能，为莆田、宁德、漳州三大次中心城市的城市化发展的推动提供周边条件；根据各地区资源状况的条件，推动产业结构优化，特别是三大中心城市，要着重提高现代服务业的比重；根据沿海经济密集区港口资源条件，统筹城市、港口和产业发展，推动港城与产城互动发展；提高农业资源配置的合理性，发挥农业的基础作用，加快发展现代农业。

（2）在内地经济发展区（包括南平、三明、龙岩等地）：优化城镇规模结构，大力发展中等地级市，引导小城市、小城镇走特色化道路，提高自己的市场竞争力；保护生态环境，完善基础设施，扩大集镇规模，提高城镇的综合承载能力；加强交通基础设施建设，改善小城镇的交通条件，小城镇建设与扩大内需互动发展；着力建设绿色农业基地，加快农业现代化进程，推进城乡一体化。

［1］黄丽红.中共福建省委福建省人民政府关于印发《福建省新型城镇化规划（2014-2020年）》的通知［EB/OL］.（2014-06-18）［2015-09-23］.http：//fjdj.fjsen.com/2014-06/18/content_14313981_all.htm.

［2］张志勇，李连庆.城镇化水平与经济增长互动效应的动态分析：基于山东省1978-2009年的数据［J］.山东财政学院学报，2012（5）：65-71.

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［4］Northamr M.Urban geography［M］.New York：John Wiley& Sons，1979.

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［6］林微.福建省城镇化进程与经济增长关系的实证研究［J］.台湾农业探索，2015（1）：32-36.

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（责任编辑：叶丽娜）

Empirical Analysis on the Impact of Economic Growth on the Level of Urbanization in Fujian

WEN Xiaoqin1，CHEN Aimin2，WU Chengzhen2，3，4，HONGWei2，3
（1.School of Computer and Information，Fujian Agriculture and Forestry University，Fuzhou，Fujian 350002，2.School of Forestry，Fujian Agriculture and Forestry University，Fuzhou，Fujian 350002；3.Key Laboratory for Forest Ecosystem Process and Management of Fujian Province，Fuzhou，Fujian 350002；4.School of Ecology and Resource Engineering，WuyiUniversity，Wuyishan，Fujian 354300）

This papermade use of fixed effects unrestricted models to analyze the impact of economic growth on the level of urbanization in Fujian province，by using panel data that contained the level of urbanization and GDP per capital of 9 cities in Fujian province from 2005 to 2013.According to the results of the unit root testand the cointegration test，it showed that there existed balance relationship between urbanization and economic growth in Fujian province and there is no spurious regression.In order to better promote the development of urbanization of Fujian Province，it put forward the policy recommendations for the two economic zones in Fujian Province through the results of empirical analysis.

urbanization；economic growth；panel data；cointegration test

F291.1

A

1674-2109（2016）06-0045-06

2015-09-30

福建省科技重大专项资助（2012NZ0001）。

温晓琴（1991-），女，汉族，在读研究生，主要从事区域经济方面的研究。

吴承祯（1970-），男，汉族，教授，主要从事森林生态学、森林经营学等方面的研究。