河南省经济增长与城市化实证研究

吴威

关键词：经济增长;城市化;实证研究

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2018年10月16日

一、引言

根据2017年河南省统计年鉴，河南省的人均GDP水平已经从2000年的5，450元增长到了2016年的42，575元，增长了近7.8倍。同时，河南省的城镇化率从2000年的23.2%增长到了2016年的48.2%，增长了2倍。从实际情况来看，河南省城市化水平的提高与经济增长有着密不可分的关系。

关于城市化与经济增长，大量的国内外文献主要集中在对两者相关性的研究，且显示为正相关关系。大多数学者采用的是多个国家的截面数据分析，钱纳里（1975）对90个国家和地区的数据资料进行回归分析发现城市化率和人均GDP呈一般对应的关系。亨德森（Henderson，2000）对不同国家采用横截面数据分析，结果表明城市化水平与人均GDP呈正相关，并且相关系数为0.85。周一星（1995）对1997年世界上157个国家和地区的经济数据进行分析，发现城市化水平与经济增长有着非常明显的对数关系，且相关系数为0.91。也有部分学者采用面板数据进行分析，施建刚、王哲（2011）利用1987～2008年的中国省际面板数据对我国城市化与经济增长的关系进行分析，结果表明城市化与经济增长在短期内存在相互促进的作用。

针对我国的具体分析基本上停留在全国层面上的时序分析，张广威（2017）基于1978～2014年的我国的城市化率和人均GDP的数据研究我国城市化与经济增长之间的关系，结果表明城市化与经济增长具有长期正相关关系，经济增长对城市化的推动作用大于城市化对经济增长的推动作用。彭鑫、管卫华（2016）选取了1978～2012年的中国城市化率和人均GDP指标对我国城市化和经济增长之间的相互作用机制进行了分析，结论表明中国城市化和经济增长之间存在长期均衡关系，城市化是构成经济增长的格兰杰原因，而经济增长对于城市化虽有一定的影响，但是不能构成其主要原因。

很少有以某一个省份为样本来研究，王晓玲（2016）对吉林省1972～2013年人均GDP和城市化的响应关系进行实证研究，表明吉林省的经济增长和城市化之间存在双向互动的关系，城市化对经济增长的促进作用要强于经济增长对城市化的推动作用。赵黎晨、李晓飞（2017）采用河南省1978～2014年的时序数据和河南省18个地市2005～2014年的面板数据通过建立VEC模型及固定效应变系数模型，结论表明河南省的经济增长和城市化水平存在长期稳定的协整关系，河南省的經济增长是推动城市化进程的原因，但城市化水平并没有明显促进经济增长，而且各地市的城市化水平对经济增长的贡献存在差异，空间关联性较低。

本文采用1978～2016年相关数据，用河南省的城镇人口占总人口的比重反映河南省的城市化率，用河南省的人均GDP指标反映河南省的经济增长，建立VAR模型，通过运用ADF检验、协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法来分析河南省的城市化与经济增长之间的关系。除引言之外，论文主要分三个部分：首先介绍数据和指标的选取;其次进行实证分析;最后是结论与建议。

二、数据来源及数据处理

本文以1978年为基期的实际人均国民生产总值（GDP）来衡量河南省的经济发展水平，从数据的可得性和口径的一致性出发，本文选择用城镇人口比重作为衡量城市化水平的指标。为了消除可能存在的异方差，对所选择的变量取自然对数形式。城市化水平LnX=Log（城镇人口/总人口）;LnY=log（GDP总量/总人口）。依据2017年《河南省统计年鉴》，采用ADF检验、协整检验、脉冲响应函数及方差分解等研究方法，通过建立VAR模型探索河南省经济增长与城市化之间的关系，计量分析均由Eviews8.0完成。

三、平稳性检验

首先，对LNX和LNY时间序列进行ADF检验。人均GDP的自然对数LNY和城市化率的自然对数LNX的ADF检验值均大于1%、5%、10%的临界值，应接受原假设，说明LnX和LnY时间序列均为非平稳序列;其次，对LNX和LNY时间序列的一阶差分和二阶差分进行ADF检验。LNX二阶差分的ADF检验值小于1%的临界值，拒绝原假设，为平稳序列;LNY二阶差分的ADF检验值小于1%的临界值，也是平稳序列。经过单位根检验，LNX和LNY都是二阶单整序列，具有二阶单整性，即LNX～I（2），LNY～I（2）。

四、协整检验

为了进一步分析河南省城市化和经济增长之间是否存在长期的均衡关系，下面对城市化变量和经济增长变量进行协整分析。本文采用EG两步法来检验两者的协整关系，首先协整回归方程，再检验残差项的平稳性。通过上面的分析可知，两变量序列LnX和LnY均为二阶单整，满足协整检验的前提，故可以检验二者是否存在协整关系。首先，建立回归模型，估计LnY对LnX的回归方程，即：LnYt=c+βLnXt+et。

根据1978～2016年的数据对其进行OLS估计，得到：

其次，检验上述模型的残差是否为平稳序列，即e是否为I（0）序列。有上述回归方程得到残差序列e，并对e进行单位根检验。ADF检验采用不包含常数项和趋势项的检验。由ADF检验结果可知，ADF的统计量为-1.91168小于显著水平为0.05、0.1时的临界值。因此可以认为残差序列e为平稳序列，这表明LnX和LnY之间存在协整关系。

根据EG两步法的原理，上述协整回归方程不仅揭示了河南省城市化对经济增长的影响度，而且还表明了他们之间存在长期均衡关系。可以看出，城市化水平每变动1%，人均GDP将同方向变动3.6964%。

五、VAR模型建立

建立VAR模型首先要确定其最佳滞后项，本文分别计算出0～4阶基于AIC、LR、SC、HQ等选择标准统计量，滞后期为2时效果最佳，因此确定所建立的VAR模型最佳滞后期为2。AR特征根的检验结果表明所有单位根倒数均在单位圆内，说明模型稳定有效。

（一）脉冲响应函数。为了反映城市化与经济增长之间的动态关系。可以在自回归模型的基础上建立一个冲击响应模型，用来衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对于VAR模型中所有内生变量当前值和未来取值的影响。

由脉冲响应函数图像可知，城市化水平对于其自身的一个标准差冲击响应的开始时反应较强，但从第4期以后效应逐渐减弱，城市化对于经济增长的一个标准差冲击响应的反应强烈，一直保持一个上升的态势，在第6期左右效应明显超过对自身的反应。经济增长对于其自身的一个标准差冲击响应的反应较强，在第4期达到最高，随后缓慢下降，而经济增长对于来自城市化水平冲击的反应相对较弱，一直保持缓慢减少的态势。

从整体来看，城市化水平受到经济增长因素的影响和积累效果明显比自身强度大，可见经济增长是城市化水平提高的重要原因。

（二）方差分解。所谓方差分解法，就是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步测度不同结构冲击的重要性。从方差分解结果可以看出：城市化在开始时受到自身波动的影响较大，但随后逐渐减弱。从第1期开始来自经济增长方面的影响开始增大，直到第9期时，来自经济增长方面的影响开始超过来自自身的影响水平，这说明经济增长对城市化的贡献整体上呈现出不断增大的趋势，并最终超过自身的贡献，即经济增长是城市化水平提高的重要原因。

另外，经济增长在第1期就同时受到自身和城市化两个方面的影响，就总体贡献率来讲，来自自身的贡献一直大于来自城市化的贡献。虽然后期来自自身的贡献率在下降，来自城市化的贡献率在上升，但是这种上升和下降的幅度都太小，说明城市化对经济增长的贡献度有限，它并不是经济增长的主要原因。

六、结论与建议

通过对1978～2016年河南省城市化和经济增长关系建立VAR模型及相关分析，得出以下结论：通过协整分析发现河南省城市化和经济增长之间存在长期的动态均衡关系，具体表现为城市化水平每变动1%，人均GDP将同方向变动3.6964%;通过格兰杰因果检验得到经济增长对城市化水平提高的效应比城市化对经济增长的推动效应更为明显;通过脉冲响应函数图像可以看出，城市化受到来自经济增长因素的影响及积累效果比来自自身明显，可见经济增长是城市化水平提高的重要因素;通过方差分析发现经济增长对城市化的贡献整体上呈现出不断增大的趋势，并最终超过自身的贡献，即经济增长是城市化水平提高的重要原因。

从上述研究结果来看，河南省经济增长对城市化的推动作用要强于城市化对经济增长的促进作用。这是由于河南省是一个农业大省，第一产业在产业结构中占很大比重，产业结构不合理且层次低是造成这一结果的主要原因。只有提高河南省城市化率，才能实现经济增长与城市化的齐头并进。首先，破除封闭的城乡二元结构，改革户籍制度和土地管理制度，完善教育、医疗等社会保障制度，激发市场活力，充分发挥城市的集聚效应，重点发展特色小城市和特色小城镇;其次，优化产业结构，大力推动“大众创业、万众创新”，培育经济增长的新动力，转变产业发展的方式，实现由粗放型向集约型转变，加强城市间的产业合作，优势互补，建立产业集聚城市。

主要参考文献：

[1][英]H·钱纳里.发展的形式（1950-1970）[M].北京：经济科学出版社，1988.

[2]Henderson J V.The effects of urbanization process and economic growth[R].Cambridge，U.S.National Bureau of Economic Research，Nber Working Papers，2000.

[3]周一星.城市地理學[M].北京：商务印书馆，1997.

[4]赵黎晨，李晓飞.河南省城市化进程与经济增长关系的实证分析[J].河南科学，2017.35（7）.

[5]施建刚，王哲.中国城市化与经济增长关系实证分析[J].城市问题，2013（1）.

[6]张广威.我国城市化与经济增长关系实证分析——基于1978～2014年城市化化率[J].山东工商学院学报，2017.31（2）.

[7]彭鑫，管卫华.中国城市化与经济增长关系研究——基于向量自回归模型[J].南京师大学报，2016.39（1）.

[8]冯亚娟，陈振环.工业化、城市化与中国经济增长的动态相关性研究[J].统计与决策，2013.19（1）.

[9]王晓玲，吉林省经济增长与城市化响应的实证研究[J].青岛科技大学学报，2016.32（2）.