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【摘要】城镇化因其在优化经济结构、扩大内需等方面的突出作用，被视为是未来中国经济发展的主要动力。本文以山西省为例，通过协整性检验、Granger因果关系检验、VAR模型分析等对其影响因素及互动关系进行实证分析。
【关键词】城镇化 协整检验 VAR模型分析
一、变量的选取
本文选取1978～2013年的山西統计调查数据，选取城镇化、产业结构、劳动力、教育水平为指标，研究山西省城镇化的影响因素。本文将通过协整检验、格兰杰因果检验、VAR模型对它们之间的相互关系进行实证分析，在此基础上探讨山西省城镇化发展的互动规律。城镇化指标（CZH），我国城镇常住人口占总人口的比重。产业结构指标（IS），本文采用以下公式来测度产业结构的优化升级：IS=I1×1+I2×2+I3×3，其中，Ii为第i产业的产值与总产值的比值。另外，以每年末就业人数代表劳动力（LD），教育财政支出衡量教育水平（JY）。
二、计量检验
（一）单位根检验
检验LCZH、LJY、LIS、LLD的平稳性，利用Eviews8.0软件首先对四个变量分别进行单位根检验。由检验结果可以看出，对于有单位根的原假设，序列LCZH、LJY、LIS、LLD都不能拒绝，因此均为非平稳序列。但是，对序列LCZH、LJY、LIS、LLD一阶差分后，再次进行单位根检验。检验结果显示，D（LCZH）、D（LJY）、D（LIS）、D（LLD）的ADF值均小于显著性水平为5%的临界值，说明序列LCZH、LJY、LIS、LLD一阶平稳。
（二）协整性检验
本文采用Johansen迹统计量检验法，对序列LCZH、LJY、LIS、LLD进行协整检验，检验结果显示：在5%的显著水平下，拒绝了不存在协整向量的原假设，只存在一个协整向量的原假设以及只存在两个协整向量的原假设，而接受了至多存在三个协整向量的假设，故证明存在三个协整关系。
（三）Granger因果关系检验
由于计量检验反映的是一个变量对另一个变量的依赖关系，而依赖关系并不等同于因果关系。所以在协整检验之后，我们还需要进行格兰杰因果检验。本文使用LR检验统计量，AIC信息准则，SC信息准则，最终预测误差FPE和HQ信息准则这五种方式来确定滞后阶数。经过敲定，最后选定的阶数为1阶。
对序列LCZH、LJY、LIS、LLD进行格兰杰因果检验，由检验结果的P值可知，“LCZH不是LLD的格兰杰原因”的原假设被拒绝，即表明城镇化是劳动力的格兰杰原因。“LJY不是LCZH的格兰杰原因”的P值正好在临界值附近，刚好被拒绝，而关于LCZH和LIS的原假设都被拒绝，说明在统计意义上城镇化率产业结构推进没有格兰杰关系。
（四）VAR模型分析
经检验，因为特征多项式的根均在单位圆内，说明该模型是稳定的，所以可以进行VAR检验。
1.脉冲响应图。脉冲响应函数分析方法描述的是误差项所带来冲击所引起的内生变量的反应，也就是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量当期值和未来值所产生的影响程度。
DLCZH对来自DLJY一个标准差新息的冲击，一开始的时候表现出较强的正响应，紧接着在第2期的时候正响应达到了最大，之后呈现出逐渐下降的趋势，到第8期的时候开始趋于稳定。总体来看，在长期内教育水平对城镇化具有一定的正向促进作用。其他几个变化与之类似。
2.方差分解。对于VAR模型中的变量产生影响的每个新息的相对重要性的信息，方差分解都可以可以给出。将方差分解的滞后期数设定为10期。我们可以得到结果：在LCZH的变动中，91.95%以上的波动可以由其自身波动解释，0%～4.227%的波动可以由教育水平的波动解释，0%～3.468%的波动可以由产业结构升级的波动解释，0%～0.350%的波动可以由劳动力的变化来解释。从整体来看，城镇化对自身的冲击很大，但是这种冲击是逐渐减弱的，而教育水平和产业结构升级对城镇化的冲击不断增强。
参考文献
[1]杨胜刚，杨建模，城市化与第三产业发展：基于湖南的实证分析，商业研究，2010，3，p143-147.
[2]蓝庆新，陈超凡.新型城镇化推动产业结构升级了吗？——基于中国省级面板数据的空间计量研究[J].经研究，2013，（12）：57～71.
[3]蒋伟.中国省域城市化水平影响因素的空间计量分析[J].经济地理，2009，29（4）：613-617.
作者简介：姜丽敏（1993-），女，山西临汾人，山西财经大学2015（统计学）学术硕士研究生，研究方向：宏观经济统计分析；李晓萌（1993-），女，山西运城人，山西财经大学2015（统计学）学术硕士研究生，研究方向：多维贫困测度方法及不平等研究。
【关键词】城镇化 协整检验 VAR模型分析
一、变量的选取
本文选取1978～2013年的山西統计调查数据，选取城镇化、产业结构、劳动力、教育水平为指标，研究山西省城镇化的影响因素。本文将通过协整检验、格兰杰因果检验、VAR模型对它们之间的相互关系进行实证分析，在此基础上探讨山西省城镇化发展的互动规律。城镇化指标（CZH），我国城镇常住人口占总人口的比重。产业结构指标（IS），本文采用以下公式来测度产业结构的优化升级：IS=I1×1+I2×2+I3×3，其中，Ii为第i产业的产值与总产值的比值。另外，以每年末就业人数代表劳动力（LD），教育财政支出衡量教育水平（JY）。
二、计量检验
（一）单位根检验
检验LCZH、LJY、LIS、LLD的平稳性，利用Eviews8.0软件首先对四个变量分别进行单位根检验。由检验结果可以看出，对于有单位根的原假设，序列LCZH、LJY、LIS、LLD都不能拒绝，因此均为非平稳序列。但是，对序列LCZH、LJY、LIS、LLD一阶差分后，再次进行单位根检验。检验结果显示，D（LCZH）、D（LJY）、D（LIS）、D（LLD）的ADF值均小于显著性水平为5%的临界值，说明序列LCZH、LJY、LIS、LLD一阶平稳。
（二）协整性检验
本文采用Johansen迹统计量检验法，对序列LCZH、LJY、LIS、LLD进行协整检验，检验结果显示：在5%的显著水平下，拒绝了不存在协整向量的原假设，只存在一个协整向量的原假设以及只存在两个协整向量的原假设，而接受了至多存在三个协整向量的假设，故证明存在三个协整关系。
（三）Granger因果关系检验
由于计量检验反映的是一个变量对另一个变量的依赖关系，而依赖关系并不等同于因果关系。所以在协整检验之后，我们还需要进行格兰杰因果检验。本文使用LR检验统计量，AIC信息准则，SC信息准则，最终预测误差FPE和HQ信息准则这五种方式来确定滞后阶数。经过敲定，最后选定的阶数为1阶。
对序列LCZH、LJY、LIS、LLD进行格兰杰因果检验，由检验结果的P值可知，“LCZH不是LLD的格兰杰原因”的原假设被拒绝，即表明城镇化是劳动力的格兰杰原因。“LJY不是LCZH的格兰杰原因”的P值正好在临界值附近，刚好被拒绝，而关于LCZH和LIS的原假设都被拒绝，说明在统计意义上城镇化率产业结构推进没有格兰杰关系。
（四）VAR模型分析
经检验，因为特征多项式的根均在单位圆内，说明该模型是稳定的，所以可以进行VAR检验。
1.脉冲响应图。脉冲响应函数分析方法描述的是误差项所带来冲击所引起的内生变量的反应，也就是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量当期值和未来值所产生的影响程度。
DLCZH对来自DLJY一个标准差新息的冲击，一开始的时候表现出较强的正响应，紧接着在第2期的时候正响应达到了最大，之后呈现出逐渐下降的趋势，到第8期的时候开始趋于稳定。总体来看，在长期内教育水平对城镇化具有一定的正向促进作用。其他几个变化与之类似。
2.方差分解。对于VAR模型中的变量产生影响的每个新息的相对重要性的信息，方差分解都可以可以给出。将方差分解的滞后期数设定为10期。我们可以得到结果：在LCZH的变动中，91.95%以上的波动可以由其自身波动解释，0%～4.227%的波动可以由教育水平的波动解释，0%～3.468%的波动可以由产业结构升级的波动解释，0%～0.350%的波动可以由劳动力的变化来解释。从整体来看，城镇化对自身的冲击很大，但是这种冲击是逐渐减弱的，而教育水平和产业结构升级对城镇化的冲击不断增强。
参考文献
[1]杨胜刚，杨建模，城市化与第三产业发展：基于湖南的实证分析，商业研究，2010，3，p143-147.
[2]蓝庆新，陈超凡.新型城镇化推动产业结构升级了吗？——基于中国省级面板数据的空间计量研究[J].经研究，2013，（12）：57～71.
[3]蒋伟.中国省域城市化水平影响因素的空间计量分析[J].经济地理，2009，29（4）：613-617.
作者简介：姜丽敏（1993-），女，山西临汾人，山西财经大学2015（统计学）学术硕士研究生，研究方向：宏观经济统计分析；李晓萌（1993-），女，山西运城人，山西财经大学2015（统计学）学术硕士研究生，研究方向：多维贫困测度方法及不平等研究。