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【摘要】本文基于时间序列的城镇化进程与经济增长机制实证分析，建立反应城镇化率与人均居民消费、人均固定资产投资和产业结构升级间动态关系的VAR模型，在模型的基础上，应用脉冲响应函数分析了城镇化与这些因素之间的动态关系。
【关键词】城镇化 机制 VAR模型 经济增长
一、基于时间序列的城镇化进程与经济增长机制实证分析
（一）变量选取与数据来源
数据选取范围为1981～2012年的年度数据，数据均来源于历年《中国统计年鉴》，其中人均固定资产投资为全社会固定资产投资除以总人口计算得来。计算软件为Eviews7.2版本。城镇化率（U）用城镇人口占总人口的比重来表示；产业结构变量（W）用二三产业产值占总产值的比重来表示；用全社会人均固定资产投资（I）来表示投资变量；用全体居民人均消费水平（PC）来表示消费变量。为消除时间序列中存在异方差，对上述变量均取对数。
（二）实证研究
1.平稳性检验。为避免时间序列出现伪回归而造成结论无效，本文用ADF检验法对时间序列数据进行平稳性检验。在5%置信水平下LNU、LNI、LNPC、LNW的T统計量值均大于临界值，表明时间序列是非平稳序列。其一阶差分ΔLNU、ΔLNI、ΔLNPC、ΔLNW的T统计量值均小于5%水平下临界值，因此一阶差分序列平稳，所有变量均为I（1）过程。
2.协整检验。为了研究变量间是否存在长期均衡关系，根据Johansen协整检验，在5%置信水平下其迹统计量表明DLNU、DLNI、DLNPC与DLNW之间存在一个协整关系。
VAR模型估计：本文采用四变量滞后二阶VAR模型估计，估计结果如下
DLNI=-0.506*DLNU（-1）-3.385*DLNU（-2）+0.588*DLNI（-1）+0.057*DLNI（-2）-0.630*DLNPC（-1）-0.454*DLNPC（-2）+0.978*DLNW（-1）-0.278*DLNW（-2）+0.319
R2=0.499
DLNPC=0.264*DLNU（-1）-2.913*DLNU（-2）+0.104*DLNI（-1）+0.234*DLNI（-2）+0.329*DLNPC（-1）-0.498*DLNPC（-2）+0.091*DLNW（-1）+0.337*DLNW（-2）+0.169
R2=0.731
DLNW=0.423*DLNU（-1）-0.329*DLNU（-2）+0.037*DLNI（-1）-0.074*DLNI（-2）+0.062*DLNPC（-1）-0.065*DLNPC（-2）+0.021*DLNW（-1）-0.077*DLNW（-2）+0.015
R2=0.492
模型稳定性检验：VAR模型稳定的条件是所有特征方程的根小于1，VAR模型所有特征方程的根均小于1，满足稳定性条件，可用于脉冲响应及方差分解分析。
3.格兰杰非因果性检验。如果由yt和xt滞后值所决定的yt条件分布与仅由yt滞后值所决定的条件分布相同，即f（yt|yt-1，…xt-1，…）=f（yt|yt-1，…），则称xt-1对yt存在格兰杰非因果性。在5%置信水平下，原假设均被拒绝，即城镇化可以引起人均居民消费、人均固定资产投资和产业结构变动。
4.脉冲响应函数分析。脉冲响应函数刻画的是在随机扰动项上施加一个单位（或标准差）冲击之后，对内生变量当期值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并通过VAR模型的动态结构传导给其他所有内生变量，在VAR模型结构中可以利用冲击反应函数描述出各个效应对DLNU冲击的各个动态反应过程。
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图1 Reponse of DLNPC to DLNU
图1显示人均居民消费增长率对城镇化率的一个标准差新息冲击的响应。在第一期人均居民消费增长对城镇化率的冲击即有正向响应，大约为0.006，即城镇化率提升一个百分点，人均居民消费增长率大约提升0.006个百分点。第二期这种正向响应达到最大约为0.007，此后人均居民消费增长率急剧下降，从第三期开始转为负向响应，且这种负向影响一直持续到第七期，从第八期开始再次转为正向响应，大约持续四期后收敛。
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图2 Reponse of DLNI to DLNU
图2显示人均固定资产投资增长率受到城镇化率冲击后，在第一期就有正向响应，约为0.02，即城镇化率提升一个百分点会带来人均固定资产投资增长约0.02个百分点。此后正向响应力度减弱，第二期后，人均固定资产投资增长率出现了负增长，且负向效应一直持续到第五期，从第六期开始又转变为正效应，一直持续到第11期，此后波动减弱，收敛于0。
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图3 Reponse of DLNW of DLNU
图3显示产业结构变动率受到城镇化率冲击后第一期即有正向响应，第二期正向效应达到最大，为0.006。此后正向效应冲击减弱，第三期开始转为负向作用，负向响应持续两期后再次转为正向响应，此后持续三个时期收敛，总体上城镇化对产业结构有正向促进作用。
参考文献
[1]朱孔来，李静静，乐菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J].统计研究，2009（9）：80-89.
[2]相征，吴磊，赵鑫.城镇化对经济增长拉动效应的实证研究[J].经济纵横，2013（4）：70-73.
[3]徐月，申炳龙.基于VAR模型的城镇化与经济增长的动态关系研究—以江苏省为例[J].石家庄经济学院学报，2013（6）：46-50.
作者简介：孙蓉（1977-），女，汉族，陕西咸阳人，讲师，硕士研究生，毕业于西安交通大学，就职于西安财经学院，研究方向：经济学。
【关键词】城镇化 机制 VAR模型 经济增长
一、基于时间序列的城镇化进程与经济增长机制实证分析
（一）变量选取与数据来源
数据选取范围为1981～2012年的年度数据，数据均来源于历年《中国统计年鉴》，其中人均固定资产投资为全社会固定资产投资除以总人口计算得来。计算软件为Eviews7.2版本。城镇化率（U）用城镇人口占总人口的比重来表示；产业结构变量（W）用二三产业产值占总产值的比重来表示；用全社会人均固定资产投资（I）来表示投资变量；用全体居民人均消费水平（PC）来表示消费变量。为消除时间序列中存在异方差，对上述变量均取对数。
（二）实证研究
1.平稳性检验。为避免时间序列出现伪回归而造成结论无效，本文用ADF检验法对时间序列数据进行平稳性检验。在5%置信水平下LNU、LNI、LNPC、LNW的T统計量值均大于临界值，表明时间序列是非平稳序列。其一阶差分ΔLNU、ΔLNI、ΔLNPC、ΔLNW的T统计量值均小于5%水平下临界值，因此一阶差分序列平稳，所有变量均为I（1）过程。
2.协整检验。为了研究变量间是否存在长期均衡关系，根据Johansen协整检验，在5%置信水平下其迹统计量表明DLNU、DLNI、DLNPC与DLNW之间存在一个协整关系。
VAR模型估计：本文采用四变量滞后二阶VAR模型估计，估计结果如下
DLNI=-0.506*DLNU（-1）-3.385*DLNU（-2）+0.588*DLNI（-1）+0.057*DLNI（-2）-0.630*DLNPC（-1）-0.454*DLNPC（-2）+0.978*DLNW（-1）-0.278*DLNW（-2）+0.319
R2=0.499
DLNPC=0.264*DLNU（-1）-2.913*DLNU（-2）+0.104*DLNI（-1）+0.234*DLNI（-2）+0.329*DLNPC（-1）-0.498*DLNPC（-2）+0.091*DLNW（-1）+0.337*DLNW（-2）+0.169
R2=0.731
DLNW=0.423*DLNU（-1）-0.329*DLNU（-2）+0.037*DLNI（-1）-0.074*DLNI（-2）+0.062*DLNPC（-1）-0.065*DLNPC（-2）+0.021*DLNW（-1）-0.077*DLNW（-2）+0.015
R2=0.492
模型稳定性检验：VAR模型稳定的条件是所有特征方程的根小于1，VAR模型所有特征方程的根均小于1，满足稳定性条件，可用于脉冲响应及方差分解分析。
3.格兰杰非因果性检验。如果由yt和xt滞后值所决定的yt条件分布与仅由yt滞后值所决定的条件分布相同，即f（yt|yt-1，…xt-1，…）=f（yt|yt-1，…），则称xt-1对yt存在格兰杰非因果性。在5%置信水平下，原假设均被拒绝，即城镇化可以引起人均居民消费、人均固定资产投资和产业结构变动。
4.脉冲响应函数分析。脉冲响应函数刻画的是在随机扰动项上施加一个单位（或标准差）冲击之后，对内生变量当期值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并通过VAR模型的动态结构传导给其他所有内生变量，在VAR模型结构中可以利用冲击反应函数描述出各个效应对DLNU冲击的各个动态反应过程。
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图1 Reponse of DLNPC to DLNU
图1显示人均居民消费增长率对城镇化率的一个标准差新息冲击的响应。在第一期人均居民消费增长对城镇化率的冲击即有正向响应，大约为0.006，即城镇化率提升一个百分点，人均居民消费增长率大约提升0.006个百分点。第二期这种正向响应达到最大约为0.007，此后人均居民消费增长率急剧下降，从第三期开始转为负向响应，且这种负向影响一直持续到第七期，从第八期开始再次转为正向响应，大约持续四期后收敛。
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图2 Reponse of DLNI to DLNU
图2显示人均固定资产投资增长率受到城镇化率冲击后，在第一期就有正向响应，约为0.02，即城镇化率提升一个百分点会带来人均固定资产投资增长约0.02个百分点。此后正向响应力度减弱，第二期后，人均固定资产投资增长率出现了负增长，且负向效应一直持续到第五期，从第六期开始又转变为正效应，一直持续到第11期，此后波动减弱，收敛于0。
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图3 Reponse of DLNW of DLNU
图3显示产业结构变动率受到城镇化率冲击后第一期即有正向响应，第二期正向效应达到最大，为0.006。此后正向效应冲击减弱，第三期开始转为负向作用，负向响应持续两期后再次转为正向响应，此后持续三个时期收敛，总体上城镇化对产业结构有正向促进作用。
参考文献
[1]朱孔来，李静静，乐菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J].统计研究，2009（9）：80-89.
[2]相征，吴磊，赵鑫.城镇化对经济增长拉动效应的实证研究[J].经济纵横，2013（4）：70-73.
[3]徐月，申炳龙.基于VAR模型的城镇化与经济增长的动态关系研究—以江苏省为例[J].石家庄经济学院学报，2013（6）：46-50.
作者简介：孙蓉（1977-），女，汉族，陕西咸阳人，讲师，硕士研究生，毕业于西安交通大学，就职于西安财经学院，研究方向：经济学。