城市化水平衡量標(biāo)準(zhǔn)及與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究
——以廣西壯族自治區(qū)為例

黎紹凱,張　洪

(云南財(cái)經(jīng)大學(xué)　城市與環(huán)境學(xué)院,云南　昆明　650000)

城市化水平衡量標(biāo)準(zhǔn)及與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究
——以廣西壯族自治區(qū)為例

黎紹凱,張洪

(云南財(cái)經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,云南昆明650000)

[摘要]隨著中國的城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加大,城市水平的發(fā)展和衡量變得越來越復(fù)雜和重要,城鎮(zhèn)化水平不再單純用城鎮(zhèn)常住人口比可以衡量,它需要人口、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境衛(wèi)生、公共福利、教育等綜合指標(biāo)來衡量。文章以廣西為例,利用主成分分析方法對廣西壯族自治區(qū)城鎮(zhèn)化水平進(jìn)行綜合衡量。眾所周知,城鎮(zhèn)化不斷加大,必然帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)繁榮與發(fā)展,而區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長也伴隨著城鎮(zhèn)化水平的提高,文章也從實(shí)證的角度分析彼此之間內(nèi)在的相互影響關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]城鎮(zhèn)化水平；經(jīng)濟(jì)增長；主成分分析；格蘭杰因果

1復(fù)合指標(biāo)下城鎮(zhèn)化率的衡量方法

1.1數(shù)據(jù)來源及處理

選取衡量城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的人口指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、生活指標(biāo)、環(huán)境衛(wèi)生指標(biāo)、教育指標(biāo),其中人口指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口比X1、人口自然增長X2、二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比X3；經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有人均GDPX4、二三產(chǎn)業(yè)總值X5、財(cái)政支出X6；生活指標(biāo)有城鎮(zhèn)居民人均居住面積X7、社會(huì)消費(fèi)品零售總額X8、城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參與人數(shù)X9；環(huán)境衛(wèi)生指標(biāo)有平均每人公共綠地面積X10、環(huán)境污染治理投資總額X11、每千人中醫(yī)院X12；教育指標(biāo)有國家財(cái)政性教育經(jīng)費(fèi)X13、普通高中生師比X14、普通高等學(xué)校招生數(shù)X15。以上指標(biāo)均采用廣西1995—2014年的數(shù)據(jù),增長率均以上期為基準(zhǔn),數(shù)據(jù)來源于歷年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局。

1.2主成分分析方法

主成分分析是通過一種數(shù)學(xué)降維的方法,找到幾個(gè)綜合指標(biāo)變量來代替原來眾多的變量,使得綜合變量盡可能的包含所有原來變量的信息量,而綜合變量間又不相關(guān)。具體的數(shù)學(xué)模型如下：

其中X為樣本綜合評價(jià)指標(biāo),矩陣?yán)锩鏋閜個(gè)觀測變量、n個(gè)樣本的值,主成分分析就是將原始指標(biāo)綜合成新的主成分指標(biāo),即:

Fj=aj1x1+aj2x2+…+ajpxp,j=1,2,…,p

通過主成分的貢獻(xiàn)率得出各個(gè)新的指標(biāo)得分情況,從而分析樣本綜合指標(biāo)得分。

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1.3城鎮(zhèn)化水平衡量

根據(jù)以上指標(biāo)利用SAS軟件進(jìn)行主成分分析,由特征值的累積百分比率確定方差貢獻(xiàn)的百分?jǐn)?shù)85%,據(jù)此選擇主成分M=4,各個(gè)主成分表達(dá)式如下：

F1=0.3326X1+0.2217X2+0.1102X3+0.4452X4+0.0972X5+0.1126X6+0.053X7+0.1317X8+0.0006X9+0.1389X10+0.0031X11+0.2021X12+0.2201X13+0.024X14+0.2117X15

F2=0.2116X1-0.1216X2+0.3127X3+0.2187X4-0.1505X5+0.4217X6+0.1175X7+0.031X8+0.046X9+0.2274X10+0.116X11+0.055X12+0.2372X13+0.1174X14+0.1032X15

F3=0.1281X1+0.2621X2-0.2784X3+0.1641X4+0.3219X5+0.048X6+0.2042X7+0.031X8+0.007X9+0.1703X10+0.2460X11+0.1107X12+0.4013X13+0.0328X14+0.2271X15

F4=0.3275X1+0.2045X2+0.094X3+0.2518X4-0.019X5+0.048X6+0.1106X7+0.2171X8+0.058X9+0.228X10+0.1689X11+0.2051X12+0.1763X13-0.2173X14+0.1428X15

再根據(jù)四個(gè)主成分的貢獻(xiàn)確定各自權(quán)重的權(quán)數(shù),得到不同年份城市化率的綜合得分,綜合得分結(jié)果如下所示：

F=0.45F1+0.31F2+0.16F3+0.08F4

其中，F(xiàn)1、F2、F3和F4為主成分,由各個(gè)原始指標(biāo)以及各個(gè)指標(biāo)權(quán)重大小組成,根據(jù)以上綜合得分公式計(jì)算出廣西不同年份的城市化水平得分情況?？梢钥闯龀鞘谢街饕芍鞒煞諪1和F2影響,而F1主要由城鎮(zhèn)人口比、人均GDP、城市醫(yī)院數(shù)等因素影響；F2主要由城鎮(zhèn)人口比、二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口、財(cái)政支出等因素影響。

2城鎮(zhèn)化水平與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性研究

2.1數(shù)據(jù)整理與方法介紹

在對廣西經(jīng)濟(jì)增長與城市化發(fā)展相互影響研究分析時(shí),城市化率指標(biāo)采用由主成分分析得到的綜合得分；經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)采用廣西人均GDP(PGDP)( 以1994年為基期)進(jìn)行衡量,同時(shí)對兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理。本文數(shù)據(jù)來源均來自《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》,采用從1994年至2013年各指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

為防止對非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)直接進(jìn)行回歸分析時(shí)產(chǎn)生“虛假回歸”現(xiàn)象,同時(shí),對變量采取對數(shù)處理。通過利用eViews軟件操作,對城鎮(zhèn)化水平定義為URB,URB(-1)為其一階差分,定義經(jīng)濟(jì)增長變量為PGDP,PGDP(-1)為其一階差分,對于URB和PGDP兩個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn),其ADF檢測值的絕對值均小于在不同顯著性水平下的臨界值,因此,數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù),于是對其進(jìn)行一階差分處理,其結(jié)果顯示,兩個(gè)變量一階差分后的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,其一階差分后的ADF檢測值的絕對值均大于在1%、5%、10%三個(gè)顯著性水平下的臨界值,因此兩個(gè)變量數(shù)據(jù)都為一階平穩(wěn)數(shù)據(jù),滿足同階單整,因此接下來進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

由于URB和PGDP兩個(gè)變量為同階單整,滿足協(xié)整檢驗(yàn)的前提,接下來考查二者之間是否存在著長期穩(wěn)定的關(guān)系,這里采用的是Johanson檢驗(yàn)法,通過在eViews軟件上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)操作,得到結(jié)果如下表所示。

Johanson協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由上表可知,在“協(xié)整向量個(gè)數(shù)為0”的原假設(shè)下,跡統(tǒng)計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量均大于5%臨界值,即19.459>14.413,18.874>14.492,且在“協(xié)整向量個(gè)數(shù)至多為一個(gè)”的原假設(shè)下,跡統(tǒng)計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量均小于5%的臨界值,即0.249<3.312,0.051<3.190,因此拒絕無協(xié)整關(guān)系的原假設(shè),Y和G之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,表明廣西20年來經(jīng)濟(jì)增長與城市化水平之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系。

2.3脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

為了進(jìn)一步考察廣西經(jīng)濟(jì)增長與城市化綜合水平相互影響的程度,本文接下來采用脈沖響應(yīng)函數(shù)做進(jìn)一步的分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是在VAR模型的基礎(chǔ)上,因此首先建立VAR模型,再進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。依據(jù)多元向量自回歸的VAR模型的基本表達(dá)式,本文建立如下經(jīng)過一階差分的向量自回歸模型：

其中V代表一階差分,ξ代表隨機(jī)干擾項(xiàng)。在做VAR模型時(shí),由AIC和SC準(zhǔn)則,確定滯后期為2期。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的是當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化,或者說模型受到某種沖擊時(shí)對系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響,VAR模型的動(dòng)態(tài)分析一般采用“正交”化的脈沖響應(yīng)函數(shù)來實(shí)現(xiàn),而正交化方法通常采用cholesky分解完成,但不同的變量順序?qū)е碌腸holesky分解結(jié)果也不同,但廣義的脈沖響應(yīng)函數(shù)法(Koop,1996)避免了上述缺點(diǎn)。接下來在VAR模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,在eviews軟件中進(jìn)行操作。

由脈沖圖可以看出,在給定RUB一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,從第一期到第五期有一個(gè)下降趨勢,從第五期開始基本保持平穩(wěn)；可以明顯看出PGDP對RUB的沖擊力度要明顯大于RUB對PGDP的沖擊力度,即經(jīng)濟(jì)增長對城市化綜合水平的沖擊力要更加明顯一些；從RUB對PGDP的脈沖圖看,從第一期到第七期響應(yīng)值呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢,之后保持穩(wěn)定趨勢,說明經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生動(dòng)力較強(qiáng)。

3結(jié)論

城鎮(zhèn)化水平與一個(gè)城市發(fā)展、社會(huì)福利、人口發(fā)展等多方面的因素有關(guān),本文利用主成分分析得到廣西不同年份城鎮(zhèn)化水平的綜合得分情況,進(jìn)而更加清晰的了解城鎮(zhèn)化水平由哪些因素主要帶動(dòng)影響。通過以上計(jì)量模型分析,說明廣西經(jīng)濟(jì)增長與城市化綜合水平之間有著密切的聯(lián)系,通過協(xié)整檢驗(yàn)說明經(jīng)濟(jì)增長與城市化綜合水平之間存在著長期的均衡關(guān)系,并通過協(xié)整向量得到經(jīng)濟(jì)增長與城市化綜合水平存在著正相關(guān)關(guān)系。通過協(xié)整檢驗(yàn)說明經(jīng)濟(jì)增長與城市化發(fā)展水平存在著長期的均衡關(guān)系,通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析得出廣西城鎮(zhèn)化水平與經(jīng)濟(jì)增長之間存在強(qiáng)烈的內(nèi)生影響作用。

參考文獻(xiàn)：

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[作者簡介]黎紹凱(1990—),男,漢族,湖南婁底人,云南財(cái)經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院管理科學(xué)與工程專業(yè)碩士研究生。研究方向：房地產(chǎn)管理與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究；張洪,云南財(cái)經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院院長,二級教授。