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    基于分位數(shù)回歸的城市化動力機制研究
    ——以通化市為例

    2014-06-12 06:31:36張明旭趙海英王小禹
    通化師范學院學報 2014年10期
    關鍵詞:零售總額位數(shù)促進作用

    張明旭 ,趙海英 ,王小禹

    (1通化師范學院 歷史與地理學院,吉林 通化134001;2廣西師范大學 環(huán)境與資源學院,廣西 桂林 541004)

    近年來,中國城市化水平不斷提高,城市化現(xiàn)象已經(jīng)成為我國社會經(jīng)濟發(fā)展的重要特征之一.中國社會科學院社會學研究所在《2012年社會藍皮書》中指出,2011年中國非農(nóng)業(yè)人口占總人口的比重首次超過農(nóng)業(yè)人口,達到了50%以上.這是中國城市化發(fā)展史上具有重要意義的一年,標志著我國進入以城市社會為主的發(fā)展階段.

    通化市是吉林省東南部和東北東部最大的區(qū)域中心城市,是吉林省第五大城市,是中國醫(yī)藥城、中國葡萄酒城和鋼鐵城.通化市在發(fā)展過程中形成了獨具特色的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟,但地處內(nèi)陸、交通不便的區(qū)域經(jīng)濟特性,導致城市化速度較慢,2010年末城市化率僅為48.1%,城市化水平低于全國平均水平,研究通化市的城市化動力機制問題對于正確認識通化市的城市化進程具有重要意義.

    1 數(shù)據(jù)與方法

    本文以通化市非農(nóng)業(yè)人口占總人口的比重來衡量城市化水平,數(shù)據(jù)來源于《通化市統(tǒng)計年鑒》(2002~2011),時間期限為2001~2010年,期間通化市城市化水平如表1所示,從表中可以看出,通化市城市化水平不高,各年間城市化率變化不大,其中只有2010年末城市化率相對較高.

    表1 通化市2001~2010年城市化水平

    1.1 分位數(shù)回歸模型

    最小二乘法是估計回歸系數(shù)的常用方法,但在實際應用過程中,假設條件要求較高,通常不能得到滿足.為克服普通最小二乘法在回歸分析中的不足,Koenker和Bassett把中位數(shù)回歸推廣到了一般分位數(shù)回歸上[1].

    分位數(shù)回歸模型如下:

    QY,i(τ|xi)=xi'β(τ)

    其中:因變量Y1,Y2,…,Yn相互獨立;自變量x1,x2,…,xn∈Rp;殘差項ε1,ε2,…….εn;回歸系數(shù)β(τ)表示分位數(shù)水平τ的回歸系數(shù).

    分位數(shù)回歸方法應用條件比較寬松,能夠挖掘到豐富的數(shù)據(jù)信息,同時分位數(shù)回歸可以提供在不同分位點處的計算結果,因此可以對因變量的整體分布情況作出更為詳細的解釋[2].

    1.2 因子選擇

    中國正處在社會經(jīng)濟轉型期,當前的城市化既不同于計劃經(jīng)濟時期的城市化,也有別于成熟市場經(jīng)濟國家的城市化.在城市化影響因子的選擇上,本文參考了相關學者們[3-4]的研究,并結合通化市城市化的實際情況選取了以下城市化動力因子:財政支出占GDP比重(a)、人均資本存量(b),這兩個因子代表了行政力量對城市化的影響,人均GDP(c),第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(d),社會消費品零售總額(e),有研究表明,市場化能夠極大地促進經(jīng)濟發(fā)展,因此用社會消費品零售總額代表市場對城市化的作用.研究所用數(shù)據(jù)來源于《通化市統(tǒng)計年鑒》(2002~2011),時間期限為2001~2010年.

    1.3 建模

    本文采用分位數(shù)回歸方法研究通化市的城市化動力機制問題,在參考有關文獻[5]的基礎上構建一個函數(shù)模型,具體模型如下所示:

    y=β+β1a+β2b+β3c+β4d+β5e+ε

    其中,a為財政支出占GDP比重,b為人均資本存量,c為人均GDP,d為第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重,e為社會消費品零售總額,βi為系數(shù),ε為隨機誤差.

    2 分位數(shù)回歸結果與分析

    利用R軟件窗口進行編程、建立數(shù)據(jù)庫和計算,列出了各因子在0.1、0.3、0.5、0.7和0.9分位點的回歸結果,并對城市化率分布的不同位置進行分析.通過對不同分布點的差異作更詳細的刻畫[6],可以更加深入地了解城市化水平的影響因子,影響城市化的各因子的分位數(shù)回歸結果如圖1所示.

    圖中:a為財政支出占GDP比重,b為人均資本存量,c為人均GDP,d為第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重,e為社會消費品零售總額

    2.1 財政支出對城市化的影響

    圖1中a顯示財政支出與城市化率之間的分位數(shù)回歸系數(shù)呈下降趨勢,在0.1和0.3分位點處財政支出對城市化的促進作用較大,在0.5分位點處的促進作用次之,在0.7和0.9分位點處的促進作用最小,即增加財政支出對低城市化水平的促進作用較大,對中高城市化水平的促進作用較小.

    2.2 人均資本存量對城市化的影響

    由圖1中b可以看出,人均資本存量與城市化率之間的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)顯著的上升趨勢,在0.7和0.9分位點處達到最大值,這表明城市化率位于0.9分位點處,人均資本存量的促進作用最為顯著,而在0.1、0.3、0.5分位點人均資本存量的促進作用相對較小,即城市化水平從低到高的變化過程中,人均資本存量對城市化的促進作用越來越大.

    2.3 人均GDP對城市化的影響

    圖1中c顯示人均GDP與城市化率之間的分位數(shù)回歸系數(shù)呈顯著下降,然后小幅上升的趨勢,在0.5分位點處達到最小值,這表明在0.5分位點處,人均GDP對城市化的促進作用最小,在0.7和0.9分位點處次之,在0.1和0.3分位點處的促進作用最大,即增加人均GDP對中等城市化率的促進作用最小,對低城市化率的促進作用較為顯著,對較高城市化率的促進作用較小,總體來看,人均GDP對城市化的促進作用規(guī)律性不強.

    2.4 第三產(chǎn)業(yè)對城市化的影響

    由圖1中d可知,第三產(chǎn)業(yè)與城市化率之間的分位數(shù)回歸系數(shù)呈下降趨勢,在0.7和0.9分位點處達到最小值,第三產(chǎn)業(yè)在0.1和0.3分位點處的促進作用較大,在0.5分位點處的促進作用次之,在0.7和0.9分位點處,第三產(chǎn)業(yè)對城市化的促進作用最小,即第三產(chǎn)業(yè)對低城市化的促進作用最大,對中高城市化水平的促進作用較小.

    2.5 社會消費品零售總額對城市化的影響

    圖1中e顯示社會消費品零售總額與城市化率之間的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)顯著的上升趨勢,在0.9分位點處達到最大值,這表明城市化率位于0.9分位點處,社會消費品零售總額的促進作用最為顯著,而在0.1、0.3分位點社會消費品零售總額的促進作用相對較小,即城市化水平從低到高的變化過程中,社會消費品零售總額對城市化的促進作用越來越大.

    3 結論與建議

    代表行政力量之一的財政支出對城市化的邊際效應在減小,而人均資本存量對城市化的邊際效應較為顯著,人均GDP對城市化的促進作用規(guī)律性不強,需要著重指出的是由于產(chǎn)業(yè)結構不合理,第三產(chǎn)業(yè)對城市化的促進作用沒有充分表現(xiàn)出來,第二產(chǎn)業(yè)對城市化仍然發(fā)揮顯著作用,市場力量對城市化的影響顯著增強.分位數(shù)回歸結果說明,行政力量仍然發(fā)揮較大作用,同時,市場的力量日益顯著,表明通化市的城市化具有較強的過渡性.實現(xiàn)通化市城市化快速發(fā)展的幾點建議:(1)盡量減少行政力量對城市化進程的干預,防止政府行為對市場價格的扭曲,最大限度發(fā)揮城市化內(nèi)生動力的作用;(2)大力發(fā)展經(jīng)濟,切實提高居民收入,促進居民合理的消費支出;(3)第三產(chǎn)業(yè)是繼第二產(chǎn)業(yè)之后,推動城市化的重要經(jīng)濟源泉和后續(xù)動力,管理部門應繼續(xù)推進工業(yè)化,促進產(chǎn)業(yè)結構轉變,最大限度地發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),提高第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟中的比重,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化分工,提高就業(yè)率,從而推動城市化進程;(4)讓市場的力量正常成長,發(fā)揮市場在資源配置上的優(yōu)勢,促進城市化快速發(fā)展.

    參考文獻:

    [1]Koenker,R.and Bassett.G.The Asymptotic Distribution of the Least Absolute Error Estimator[J].Journal of the American Statistical Association,1978(73):618-622.

    [2]李群峰.基于分位數(shù)回歸的面板數(shù)據(jù)模型估計方法[J].統(tǒng)計與決策,2011(17):24-26.

    [3]歐向軍,甄峰,秦永東,等.區(qū)域城市化水平綜合測度及其理想動力分析[J].地理研究,2008,27(5):993-1022.

    [4]張杰,龔新蜀.西北地區(qū)城鎮(zhèn)化動力機制研究:基于面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].首都經(jīng)濟貿(mào)易大學學報,2010(5):81-87.

    [5]牛品一,陸玉麒,彭倩.基于分位數(shù)回歸的江蘇省城市化動力因子分析[J].地理科學進展,2013,32(3):372-381.

    [6]童金萍,李柏年.基于分位數(shù)回歸法的安徽省糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].科技和產(chǎn)業(yè),2010(5):84-87.

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