广东城市化与经济增长相关性的计量分析 - 图文

暨南大学硕士学位论文

题名（中英对照）：

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

The Econometric Analysis on Guangdong Urbanization

and Economic Growth

作者姓名： 常曦

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及学位、职称： 郑少智 教授

学科、专业名称： 统计学 国民经济核算 论文提交日期：

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摘 要

诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨说过：“在21世纪初期，影响世界最大的两件事，一是新技术革命；二是中国的城市化。”无疑，作为经济学大师的他，单独把这两个事件放到如此重要的位置是经过深刻的思考和研究的；他的这一论断，也非常好的诠释了中国城市化与改革开放以来经济腾飞之间相互促进相互影响的关系。而广东作为中国经济快速发展的先行省份、其城市化进程也领先于全国平均水平。那广东省的城市化水平和经济增长关系如何，我们又如何从数量和质量上去度量这种相互影响，在此基础上，又如何根据这些影响去制定相关的经济增长策略。基于此，本文的分析通过定性研究和使用现代计量方法的定量研究相结合的方法，得到以下结论：

1、1978年来，广东的经济增长与城市化水平在5%的显著条件下具有长期均衡的关系，即协整关系，从长期和全省范围来看，城市化不存在明显滞后的现象

2、广东经济增长和城市化水平不具有显著的格兰杰因果关系。尤其是城市化水平对经济增长影响较弱。可能的原因是因为广东城市对全省的经济辐射能力较弱，广东整体第三产业发展滞后，导致现阶段城市化对经济增长影响较弱

3、在方差分解检验中，也发现了广东城市化对经济增长影响较弱的情况。对此，本文提出了审时度势，既要以改变现行户籍管理制度，加快产业结构调整为方法来大力推进城市化；又要根据经济发展情况和各区域现实防止盲目追求数量上城市化水平提高的建议。

关键字：城市化，经济增长，协整检验，方差分析

Abstract

I

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Nobel economics laureate Joseph Stiglitz said: \world's largest two things, first, the new technological revolution; Second, China's urbanization.\such an important position is the result of profound thought and study; him in this thesis, but also a very good interpretation of China's urbanization and economic growth since the reform and opening up to promote interaction between relationship. And as China's rapid economic development of first province, the urbanization process ahead of the national average. That the level of urbanization in Guangdong Province and the relationship between economic growth, how do we measure up from the number and quality of this interaction, on this basis, and how these affect the economic growth to the development of relevant strategies. Based on this, qualitative research and analysis through the use of modern methods of quantitative measurement method of combining, the following conclusions:

1, 1978, the Guangdong's economic growth and urbanization level of significance at the 5% under the conditions of long-term equilibrium relationship, that is, cointegration, long-term and province-wide from the point of view, urbanization has lagged far behind the phenomenon does not exist

2, Economic Growth and urbanization level is not significant Granger causality. In particular the level of urbanization on the impact of weaker economic growth. Possible reason is that the Guangdong city of the province's economic weak radiation, the overall development of tertiary industry lags behind in Guangdong, resulting in the present stage of urbanization on economic growth is weak

3, in the variance decomposition test, also found in Guangdong impact of

urbanization on economic growth is weak. In this regard, this paper assess the situation, it is necessary to change the existing household registration system, speed up industrial

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restructuring as a way to vigorously promote urbanization; also based on economic development and to prevent the blind pursuit of the regional real number of recommendations to improve the level of urbanization .

Keywords: Urbanization, economic growth, cointegration test, analysis of variance

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目 录

摘 要 ...................................................................................................................................... I Abstract .................................................................................................................................. I 第1章 绪论 .......................................................................................................................... 5 1.1 研究背景和研究意义 ................................................................................................. 2 1.2 国内外文献综述 ......................................................................................................... 2 1.3 本文的框架结构 ......................................................................................................... 5 1.4 本文的创新点和不足 ................................................................................................. 6 第2章 相关理论概述 .......................................................................................................... 8 2.1 城市化的内涵理论 ..................................................................................................... 8 2.2 与城市化相关的经济理论 ......................................................................................... 9 2.3 城市化与经济增长理论研究 .................................................................................. 14 第3章 广东城市化与经济增长相关性的定性分析 ........................................................ 18 3.1 广东城市化水平基本情况 ....................................................................................... 18 3.2 广东经济增长对城市化的影响分析 ....................................................................... 20 3.3 广东城市化对经济增长的影响分析 ....................................................................... 21 第4章 广东城市化与经济增长的双变量计量分析 ....................................................... 23 4.1模型及变量的选择 ................................................................................................... 23 4.2 单整与协整检验 ....................................................................................................... 25 4.3 误差修正模型 ........................................................................................................... 29 4.4 格兰杰因果检验 ....................................................................................................... 30 4.5 脉冲响应函数及方差分解 ....................................................................................... 32 4.6双变量实证研究主要结论 ....................................................................................... 36 第5章、广东城市化与经济增长的多变量计量分析 ..................................................... 38 5.1模型及变量指标的确定 ........................................................................................... 38 5.2 多变量计量分析过程及方法简述 ........................................................................... 41

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5.3 多变量模型的实证研究结果 ................................................................................... 43 5.4 多变量计量分析简要结论 ....................................................................................... 49 第6章 结论与建议 ........................................................................................................... 49 6.1政策与建议 ............................................................................................................... 50 6.2结语和展望 ............................................................................................................... 51 参考文献 ............................................................................................................................. 53

第1章 绪论

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

1.1 研究背景和研究意义

1978年以来广东城市化水平（城镇人口比）从16.8%提升到目前的63.4%，远高于全国平均水平，与广东快速增长的经济实力形成鲜明的映照。早在2003年，中国社会科学院经济增长前沿课题组的研究报告指出，中国的经济增长己经由工业化单引擎向工业化和城市化的双引擎推动转变1。而在十二五开局之年，广东省委数记汪洋在省住房和城乡建设厅调研时强调，要把提高城市化发展水平作为“十二五”期间广东城乡建设的工作重点。可见，城市化与经济增长的相互影响已经得到官方和学界的一致认可。

在这样的现实背景下，研究改革开放以来，广东城市化与经济增长的相关性，并用计量方法去数值化这种关系，具有重大的理论意义和现实意义。首先，从城市化与经济理论的发展角度说，本文的研究能够检验这些理论是否适用于以广东为代表的省级区域。而从广东未来经济增长的现实角度说，只有确定了经济增长与城市化之间的影响程度，才能确定我们能否把城市化作为广东经济增长新的动力之一。

总而言之，无论是政府决策者、相关学者还是普通的老百姓，都在经历、关注、和研究城市化发展进程。目前，城市化己日益成为当今诸多学科领域的研究焦点之一。正确评价改革开放以来城市化对中国经济增长的作用和影响反映城市化发展对经济增长的短期冲击和长期效应，是我们必需面对且急需解决的问题。

1.2 国内外文献综述

1.2.1 国外相关文献综述

国外单独论述城市化与经济增长关系的研究不多，但很多经济学理论主要从产业结构、规模效应、聚集效应等方面考察城市化与经济增长的关系。如Lewis(1954)最早提出了一个劳动力无限供给的二元经济模型2，费景汉、拉尼斯(H．Fei & G．Ranis，1964)修正了模型中的假设，在考虑工农业两个部门平衡增长的基础上，完善了农业剩余劳动力转移的二元经济发展论，形成了古典经济学的Lewis一Fie一Rainis二元经济模型3。托达罗(Todaro 1969，Harris&Todaro1970)的城乡人口流动模型，进一步指出农村劳动力向城市的迁移量取决于城乡工资差距、城市失业率及潜在的移民对机会的响应程度4。二元

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经济模型虽然可以分析城乡人口迁移和经济发展的效率问题，却不能解释为什么会有人口和经济活动不断地向城市聚集的动态过程，以及经济增长的可持续性问题。

Marshall最早注意到了工业化过程中出现的产业聚集现象，并指出知识的外溢性是导致工业聚集、城市形成的重要原因之一2。Arrow(1962)首先建立了一个用技术外溢解释经济增长的模型。Arrow和Romer则认为知识外溢性是解释经济增长的重要因素5。于是城市化与经济增长通过知识外溢性等效应而天然地联系在一起，Mills(1976)最早在将单个城市看作一个出口部门的假设下，通过对城市聚集效应所带的边际收益与通勤费用增加所带来的边际成本进行比较，建立了城市最优规模决定的一般均衡模型6。Henderson (1974)最早将城市化内生到经济增长模型中7，Lucas(1998)首次比较明确地提出了城市与经济增长的命题8。此后，Henderson、Sulliwan(1983)、Abdel一Rahmanand等人利用相似的分析框架对城市系统的增长及其最优规模进行了研究。Henderson等人将城市的聚集效应直接视作城市人口的递增函数而引入模型7。McCoskey&Kao(1998)在CD生产函数框架下，运用非平稳面板数据模型，建立发达国家和发展中国家城市化水平与产出的关系9。

Luisito Bertinelli & Ericstrobl(2003)通过可控制变量代替技术水平，构造城市化、城市集中和经济增长的半参数模型，分析了城市化、城市集中对发展中国家的影响，结果表明城市集中与经济增长之间存在倒U型关系，而城市化与经济增长之间没有系统联系

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。Kevin Honglin zhang and Shunfeng Song(2003)使用时间序列数据和面板数据，分析

中国城市化的地位以及中国城市化繁荣的背后因素11。Luisito Bertinelliand Duncan Black(2004)在简单的城市经济框架下，论述了城市规模的最优点和均衡点，阐明了大城市的动态增益，并进一步在生产力依赖于人力资本积累的假设下得出城市化是经济增长动力的结论12。Daowei zhang and Rao V Nagubadi(2005)使用改进的多项式逻辑方法量化城市化对于土地使用的影响12。Aimin chen(2005)认为城市化己经成为中国经济持续增长的重要支撑力13。Kai N Lee(2006)通过比较人口与收入增长，认为城市化可持续发展受环境制约14。Zhigang Lu &Shunfeng song(2006)研究了城镇和农村转移劳动力的工资差别及收入差距15。Chun一Chung Au，J.Vremon Henderson(2006)认为，中国限制城乡劳动

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力转移导致农业劳动力过剩而中国限制劳动力在不同部门之间的流动，将会导致乡镇企业和城市部门产业集群不充分，不利于中国经济发展16。

1.2.2 国内文献综述

周振华(1995)，指出增长中国进入城市化推动型经济增长阶段17。洪银兴、陈雯(2000)从现代化的角度给城市定位，认为现阶段的城市化，要由突出人口流动转向功能提升，在城市化己达到较高水平的经济发展地区，应该由以发展小城镇为特征的城镇化转变以为现代化为内容的城市化18。李文(2001)指出，中国的城市化滞后是产业结构与就业结构严重位的结果，反过来也影响了产业结构的调整、升级和国民经济的可持续发展19。朱铁臻(2002)在《城市现代化研究》一书中提出“城市化是不可阻挡的历史发展潮流”、“城市化是中国未来经济持续高增长的强大动力”、“在21世纪，加快中国城市化过程，是促进中国经济持续高增长和城乡发展的强大动力，也是解决二元结构矛盾的根本出路”20。胡鞍钢(2003)认为城市化既是中国实现现代化的基本途径，也是解决“三农”问题的根本途径21。李扬和殷剑峰(2005)从中国劳动力转移过程中的高储蓄和高投资角度对资本深化过程中的中国经济持续增长做出了回应22。他们认为，劳动力的持续转移是中国20多年来经济增长的核心机制，进而认为资本一产出比和TFP在衡量这种劳动力转移推动的经济增长绩效上并不具有特别意义。“三农“问题的根本途径。李扬和殷剑峰从中国劳动力转移过程中的高储蓄和高投资角度对资本深化过程中的中国经济持续增长做出了回应。他们认为，劳动力的持续转移是中国多年以来来经济增长的核心机制，进而认为资本一产出比和在衡量这种劳动力转移推动的经济增长绩效上并不具有特别意义。

王小鲁和夏小林(1999)利用他们所构造的城市规模收益函数与城市成本函数对我国的城市最优规模进行了实证测算并分析了城市增长对经济增长的可能影响途径与效果23。杨开忠(2000)根据新经济地理学理论和方法，论证了城市化与区域经济的增长之间的相互作用是一个累计性的因果循环过程。郭克莎(2002)等通过对中国城市化与工业化的关系进行的实证比较研究指出，工业化的结构偏差是造成我国城市化与工业化不同步的主要原因25。蔡昉和都阳(2003)对不同地区的城市化影响因素进行了实证研究，并据此对不同地区的城市化增长机制进行了比较，李文(2001)、陆铭和陈钊(2004)等从不同角度分析了我

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国城市化发展特征的经济效应。徐雪梅和王燕(2004)以宏观经济学和微观经济学的理论为基础，对城市化推动经济增长的作用机理进行系统的阐述26。陈波翀(2005)利用中国1952一2002年的统一数据，在资本存量和技术水平保持不变的情况下，城市化快速发展推动的经济增长可以高达6.62个百分点，城市经济在整个国民经济中的地位更加突出27。杨慧(2005)通过相关分析分析北京市城市化与经济增长以及第三产业发展显著正相关，与第一二产业发展负相关，认为这有利于劳动力从第一二产业向第三产业转移以促进城市化，同时城市化可以推动经济增长28。于非(2006)结合我国产业结构变动与城市化的实际情况，采用协整检验和格兰杰非因果检验方法，对我国改革开放以来城市化进程与产业结构的关系进行了实证分析。结果表明，城市化与产业结构存在协整关系，城市化与第三产业存在双向的Granger因果关系，城市化与第一产业存在单向的Granger因果关系，而第二产业与城市化之间没有Granger因果关系29。王贵鹏和张晓恫(2006)利用一个城市化水平内生的增长模型，借助非平稳面板数据的方法考察了中国省际之间城市化水平与经济增长之间的关系。文章结论表明虽然中国整体的城市化水平比较低，从而需要通过提高城市化水平来促进经济增长，但并不是所有的省份的城市化水平提高都能促进经济增长，某些省份存在着相对于经济增长的过度城市化问题，城市化水平的提高对经济增长起负向作用。而且过度城市化的负面效应会抵消投资所带来的规模效应30。章上峰（2007）将城市化水平引入了CD生产函数，用CD生产函数、半参数模型和时变弹性的生产函数检验了城市化对城市化水平和经济增长，采用动态效应分析技术，分析了中国经济增长、资本、劳动力及城市化之间的内在联结关系与信息传导机制，结果表明，经济增长、资本、劳动力及城市化之间存在一个相互紧密的结构依存关系，中国经济增长对城市化发展的依赖性很大，因此，城市化相对于中国经济增长系统来讲，应视为内生变量31。

1.3 本文的框架结构

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由以上文献可知，城市化发展与经济增长是个相互作用、相互促进的动态过程。本文研究广东城市化发展对经济增长的作用和影响，并分析他们之间相互影响的程度，本文框架如下:

第一章是引言，阐述了本文的选题意义及背景，介绍了国内外有关城市化与经济增长的一些研究成果，并进行简单的评价，说明本文的结构安排，最后指出本文的创新点。

第二章是相关理论概述，首先分析了城市化基本理论，总结了城市化定义阐述，及城市化研究要包括的理论。然后介绍了城市化发展的趋势与经济增长的关系，为分析部分打下基础。

第三章主要采取定性分析的方法，结合广东改革开放以来城市化与经济发展的实际情况和数据，分析城市化与经济增长之间的影响度。

第四章主要采用了相关分析、格兰杰因果检验向量误差修正模型与脉冲响应函数及方差分解等，分析城市化对经济增长的影响以及经济增长如何促进城市化发展，两者之间谁对谁的影响度更大。

第五章根据第三、四章分析所得到的结论，给出政策化的建议。

1.4 本文的创新点和不足

研究思路上的创新：城市化与经济增长一直是城市化理论中的热点问题，而从笔者翻阅的文献中看，大多数学者都把重点放在经济增长对城市化的影响上。本文在逻辑上把城市化与经济增长看做一个相互影响、相互促进的过程进行研究。

研究数据上的创新：在研究城市化对经济增长影响的文献中，绝大多数使用的是横截面数据，几乎没有使用省级区域时间序列的研究，本文的研究填补了这一空白。

但由于本人水平及精力有限，研究的深度和广度都有所欠缺。在深度上，本文只采用了简单的计量模型进行验证，而经济增长和城市化水平之间的影响是通过很多其他的因素来传递，因此，在模型的选择上还可继续探究。而在广度上，广东经济水平和城市

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化水平的区域差异很大，而本文的研究和结论没有对此进行探讨。在这个方向上，本文的研究还有继续深入的可能性。

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第2章 相关理论概述

2.1 城市化的内涵理论

“城市化”一词来源于英文“URBANIZATION”。最早使用该概念的是西班牙工程师A·SERDA，他在1867年发表的著作《城市化基础理论》里首次提到该概念32。城市化由于其过程的复杂性，及对社会经济发展的重要性，使它几乎成了整个社会科学共同的研究对象。从事不同学科研究的学者赋予其不同的内涵。人口学家认为城市化是农村人口转变为城市人口的过程；社会学家认为城市化是一个城市生活方式的发展过程，它意味着人们不断地被吸引到城市中去，并被纳入城市的生活组织中去，意味着城市生活方式的不断强化。地理学家认为城市化就是农村地区转变为城市地区的过程33。从经济学家的角度看，城市化则是农村自然经济转变为城市社会化大生产的过程。而从经济学的角度出发，城市化主要是指由于技术水平的进步，要素资源从农业部门向非农部门转移，在空间上由分散到聚集的这一过程。

大部分经济学者受人口学定义的影响，主要从人口城市化的角度来对城市化进行度量。如李树琮（2002）认为，城市化是指人口向城市集中的过程34；郭书田、刘纯彬（1990）等认为，城市化通常是指人口向城市或城市化地带集中，即农业人口向非农业人口、乡村人口向非乡村人口的集中。这种集中既表现为城镇数量的增加，也表现为城镇人口规模的不断扩充。城市化的标志是城镇人口占总人口的比重；杨重光、廖康玉（1986）认为，城市化是指农业人口转化为工业及其它非农业人口，分散的农业人口向城市集中和不断产生新的城市，从而使城市人口增长，城市数目增加，城市体系形成和完善35。

另有一些学者从要素空间聚集的角度来定义城市化。蔡孝箴（1988）认为城市化是指随着工业化的发展和科学技术的革命，乡村分散的人口、劳动力和非农业经济活动不断进行空间上的聚集而逐渐的转化为城市的经济要素36；高佩义（1991）、王延辉、郭熙保（2005）等学者持相似观点。

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一些学者则从新兴古典经济学的角度出发，将社会分工和专业化水平在空间和人口聚集上的表现定义为城市化的内涵，赵燕青（2000）认为农业向工业转化只不过是分工从简单向高级发展的过程，分工链的加长会使现在的工业也成为新的传统部门，因此，城市化从本质上讲是分工和专业化成为社会发展主流阶段时所反映出来的一种现象36。

综合以上观点，我们认为城市化应有以下4个方面的内涵：

（1）、本文所研究的城市化特指近代以来随着工业经济的出现、发展、壮大，人口聚落发生的快速集聚现象。这种快速集聚的内在需求主要源于工业经济增长的集聚效益，而不是传统农业社会城市发展的政治需要和单纯的消费性需求。

（2）、从表现形态看，它是人口结构的分化，从事非农业的人口增多，导致城市人口不断增长和乡村人口逐步向城市集中的过程。

（3）、从经济内涵看，它是技术进步导致劳动生产率提高、剩余劳动力从农业向非农业部门逐步转移的过程，同时也是随之而来的各经济要素也逐渐向作为区域经济中心的城市聚集的过程。结果就是是二三产业加速发展、国民经济的结构演进和升级。

(4)从社会学的视角看，它是传统落后的乡村社会逐渐被现代文明的城市社会所替代的过程。该过程宏观上表现为城市内部功能完善，城市文明向周边推进和普及；微观上表现为大众传媒的普及化，人们的生活方式向城市方式转变的过程。结果就是带来了人的行为模式、交往方式、人际关系的变化，促进了人们思想观念的现代化、文化水平和总体素质的提高37。

由于本文的研究目的所限，与本文研究相关的主要是城市化的经济内涵部分。

2.2 与城市化相关的经济理论

2.2.1二元结构理论

在发展经济学文献中，二元经济最早是由英国学者伯克(J.H.Boek)提出。本杰明·霍华德·希金斯(Benjamin.H.Higginns)从“技术二元主义”的角度，用生产函数的异质性来表示原有部门和先进部门的区别，从而描绘了发展中国家二元经济结构的特征38。

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刘易斯(W.A.Lewis)于1953年把发展中国家的经济结构概括为现代部门和传统部门，建立了两部门经济发展模型，奠定了无限剩余劳动力供给的二元经济结构的理论的基础，成为发展经济学第一阶段的核心理论。费景汉(John C.H.Fei)和拉尼斯(G.Ranis)对刘易斯(W.A.Lewis)二元结构模型作了重要的补充和修正，形成“刘易斯(W.A.Lewis)一拉尼斯(G.Ranis)—费景汉(John C.H.Fei)”模型。该模型认为农业部门为工业部门的扩张提供必需的劳动剩余，要使就业转换得以实现，必须保证农业迅速增长到足以满足越来越多的非农产业劳动力对产品的消费需求。改进后的模型在一定程度上说明人口由农村向城市迁移发生的经济原因22。乔根森(D.W.Jorgenson)对刘易斯(W.A.Lewis)、拉尼斯(G.Ranis)一费景汉(Johnc.H.Fei)模型中，劳动力无限供给现象的各种假设作了深刻反思，进一步深化了工农关系和城乡关系的研究，指出劳动力从农业部门向工业部门转移的充要条件是农业剩余31。

钱纳里(H.B.Chenery).塞尔昆的“就业结构转换理论”认为，在发达国家工业化演进过程中，农业产值和劳动力就业向工业的转换基本规律是同步的。但是发展中国家，产值结构转换普遍先于就业结构转换39。

城市经济学大师Henderson(2005)提出，二元经济和“中心一外围”模型是区域模型，他提出城市分布的地理集中理论，即城市专业化的城市内生增长模型，着重研究了城市化中城市体系、城市规模、城市分布的演进和数量增长对于经济增长的作用，构造了存在城市的完整城市化模型7。二元结构理论对研究城市化发展尤其是农村人口向城市转移具有重要的应用价值:农业人口向非农业人口的转变深受二元结构的影响，诸如城市和农村实际收入及预期收入的差异，城市就业率的高低等等。农村居民向城市流动是在市场经济条件下既注意现实又含有预期的理性行为。

2.2.2增长极理论

增长极理论首先由法国经济学家弗朗索瓦一佩鲁提出。他认为，经济增长以不同的强度首先出现于一些增长点或增长极上而并非同时出现在所有地方，然后通过不同的渠道向外扩散，并对整个经济产生不同的影响。后来布维尔等系统的研究和总结这一理论，使增长极除了具有产业含义之外，还有了空间含义，主导产业所在的城市就是增长

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极40。这样，增长极包含了两个明确的内涵:一是作为经济空寂上的某种推动型产业;二是作为地理空间上的产生集聚的出城镇，即增长中心。该理论的主要观点是，区域经济的发展主要依靠条件较好的少数地区和少数产业的带动，应把少数区位条件好的地区和少数条件好的产业培育成经济增长极。通过增长极的极化和扩散效应，影响和带动周边地区和其他产业的发展。增长极的极化效应主要表现为资金、技术、人才等生产要素向极点聚集;扩散效应主要表现为生产要素向外围转移。在发展的初级阶段，极化效应是主要的，当增长极发展到一定程度后，极化效应削弱，扩散效应加强。增长极理论对广东的各个经济区域间的产业转移和结构升级有很重大的指导意义。

可见，增长极理论就是通过对特定地理中心的刺激，促进其极化效应，以推动不发达地区通过不平衡到平衡发展，实现经济整体进步的理论体系。该理论对研究不发达地区经济增长与发展问题具有重要意义。增长极的产生，使人口、资本、生产、技术、贸易等经济要素高度聚集，一个具有规模经济、自身经济增长快速并能对邻近地区产生强大的辐射作用的大城市或者经济中心也因此得以形成。通过大城市或经济中心的吸引力和扩散力不断增大自身的规模，并对所在的区域产生支配影响，从而带动整个区域的经济发展和城市化进程。

增长极理论(Growth Pole Theory)认为现实世界中的要素的作用完全是在一种非均衡的条件下发生的，即一些经济单元支配着另一些经济单元，经济空间的不均衡最终会造成极化现象，出现“增长极”。而呈现在我们面前的国民经济像是相对活跃的集合体一些领头产业和在地理上聚集的产业极与活动极和相对被动的集合体(受推进产业和在地理上集聚的一些活动极)的组合。

赫希曼(Albert.O.Hirschman)的“非均衡增长理论”(unbalanced growth)从资源有效配置的角度，考察经济发展的初期如何把有限的资源分配的于最有生产潜力即关联效应最大的产业中，通过这些产业的优先发展来带动其他产业的发展。赫希曼

(Albert.O.Hirschman)认识到了“极”的增长也可以对周边地区产生负效应，而且在增长的早期阶段，极化效应将导致区际间不平衡加剧41。从长期来看，地理上的涓滴效应将使

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各个区域恢复到一种相对状态，但必须指出的是纯粹依靠市场没有办法做到这一点，必须借助政府的干预和经济政策的周密安排。

增长极理论对城市化动力机制研究具有重要的意义:能够较好地从地理空间和经济空间解释了城市化的一般机制，得到了许多城市经济学家的高度关注，也成为各国政府制定区域发展战略和城市化战略的理论依据。该理论最大的缺憾就是对经济增长的空间结构没有足够重视，提到了“在地理集聚的产业极”，但并未将地域的极化作为增长极的一个内在含义。

2.2.4区域产业结构转变理论

早在十七世纪，英国著名经济学家威廉·配第在其名著《政治算术》中提出:“制造的收益比农业多的多，而商业的收益比制造业多者多”。克拉克(C.GClark)通过实证研究，证明了配第的观点，形成了“配第一克拉克定理”。该定理指出随着经济的发展，即随着国民收入水平的提高，劳动力首先由第一产业向第二产业转移。当国民收入进一步提高是时，劳动力便向第三产业转移。劳动力在产业间的分布状况是第一产业将减少，第二、三产业将增加。

区域经济是城市化所依托的基础，城市经济不仅仅只是区域经济的重要组成部分，还是区域经济系统(包括产业结构子系统和地域子系统)的核心，对整个区域的经济实力、发展方向等起到“领头雁”的作用;城市化、城市地域体系是区域社会经济(含区域产业结构、空间结构)发展到一定阶段的产物，伴随着城市化水平不断提高，城市化在区域发展中核心作用的增强，城市区域化、区域城市化发展格局的出现，城市与区域必然在发展要素、产业结构、基础设施、生态环境等方面形成互补、整合、一体化的发展态势42。

美国地理学家J.弗里德曼在60年代中期他综合分析了美国区域成长因素，提出八个命题:区域经济是对外开放的经济;区域内中心城市的成长由外界诱发;出口部门的增长效应取决于区域政治社会结构和当地居民的消费类型;能否适应对外开放的变化取决于管理水平:区域经济增长中可以部分作为重点企业的选择;经济增长趋势发生在城市区域的发源地;劳动力的流动能够在经济增长中平衡;在经济长期持续增长的区域，将出现一个发展空间经济的整合(城乡一体化)。

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该理论对研究城市化动力启示在于:

其一，人口的城市化转移是人口转移在产业转换中的表现。一个国家或地区由传统经济向现代化迈进的过程中，必然会出现产业结构的转化。同样地，在城市化的过程中也必然会伴随着产业结构的升级和演进。产业结构对人口转变的影响是通过就业结构变化引起的对就业劳动力需求的变化实现的。

其二，产业结构的演进导致了经济的非农化和工业化，产业空间布局的转移导致了人口定居方式的聚集化和规模化，这实质上就是城市化的过程。同时，当第二产业人口的聚集程度达到第三产业大规模发展的“门槛条件”后，也将极大的促进第三产业的发展，从而使城市化进一步在三次产业比较利益的驱动下进一步“成长”起来。

2.2.5聚集经济原理

聚集经济是在一个一定的空间范围内，由于人口、要素、企业、市场和基础设施等较为密集地集中在一起，要比分散在若干个空间时经济、社会、生活等边际成本低和要素边际收益率高;聚集经济是指供给和需求两个方面都集中带来的经济。聚集经济是由若干不同的多维经济性因素组成的综合型经济。

城市经济的本质特征就在于其具有空间集聚性，因此，聚集经济是城市经济学的一个核心概念。德国学者韦伯(A.Weber)最早提出要加强对经济聚集作用的分析研究。他在其经典著作《工业区位论》中，系统的阐述了他的聚集经济理论。他认为，集聚能够使企业获得成本节约的聚集经济。韦伯(A.Weber)给聚集经济下了如下定义:聚集经济是由于把生产按某种规模聚集在同一地点进行，因而给生产或销售方面带来的利益或造成的节约。根据韦伯(A.Weber)的理论，集聚分为两个阶段:低次阶段与高次阶段。在低次阶段，单纯是由企业经营规模的扩大而带来的生产集聚，即“所有具有自足完整组织的大规模经营”。而高次集聚主要就是扩充大规模经营的利益，也就是在一定地区范围内同类或不同类企业的集中构成的总体规模的扩大。显然，韦伯(A.Weber)的聚集经济是与厂商规模和集中相联系的内部和外部经济。事实上集聚的经济利益不仅仅限制于企业和厂商的范畴。消费者和居民的空间集中同样会产生种种经济利益，从而节约成本。43

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

聚集经济原理深刻的揭示了城市规模扩大的经济学动因:即集聚能够享受专业化分工的好处。也就是说，此种专业化分工，使得企业在相互接触或接近时产生的“溢出效应”，同时，由于多样化和竞争加剧等原因，企业为减少交易费用而集聚起来，以获得范围经济。对外部范围经济的追求，是企业地理空间集聚的重要诱因。

由此可见，从更广泛的意义上说，与专业化相联系的规模经济和与多样化相联系的范围经济是集聚经济内涵中缺一不可的两个方面。更确切的讲，集聚经济就是一种通过规模经济与范围经济的获得来提高效率和降低成本的系统力量。

这种聚集经济可表现为三个层面的规模经济：第一在微观的个别企业层面上，企业因外部经济的存在，如可利用公共设施。无须存贷，市场充分大，易获取资金、技术及劳动力等的补充等等，使其可扩大自身规模，从而可取得降低各种费用、提高生产效率的规模报酬。其次在中观的产业层面上，相同企业的集中，使与之关联的上下游企业也可扩大规模。例如，居民的集中区内洗衣店的专业化生产即可形成同时也带来了各种规模收益。最后在宏观的城市层面上，各种产业的集中，使服务企业的专业化成为可能。例如，大城市的金融服务业因服务对象规模大而单位成本较低。城市化现象产生了聚集效应，取得规模经济，促进资源的优化配置，对社会经济的发展有一定的拉动作用。聚集与扩散是城市系统运行中相生相伴的两个过程，无论是城市内系统还是城市间系统，其相互联系和相互作用是通过流体(如物质流、人口流、资源流、技术流、信息流等)的聚集与扩散形成联结起来的，这些流通过城市结构和城市体系的变化达到自组织和自适应的目的。

2.3 城市化与经济增长理论研究

高水平的城市经济是一个国家经济快速发展的基石和动力。城市经济显得越来越重要，随着一国经济越来越多地依赖于工业和服务业，越来越少地依赖于农业。这是由于城市具有产生马歇尔外部性，为创新、贸易、增强人力资本提供便利所致，即城市具有规模效益递增特征31。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

城市化是经济发展中的重要现象，它实际上包括了经济增长当中的两个重要的变化，一是经济产业结构的转变，一个地区的经济活动从以农业为主转向以工业和服务业为主；二是人口等生产要素和经济活动尤其是工业和服务业在地理空间上的聚集过程，即不同规模和类型的城市不断出现并日益扩大。一般人们倾向于用“工业化”来表述前者，而用“城市化”来表述后者，即城市化更关注的是经济的空间集聚问题。

不仅是经济增长引起城市聚集、城市规模扩大和城市化水平的提高，城市化反过来对经济增长也具有明显的促进作用。两者之间更可能是一种互相促进的关系，在前期主要表现为工业化经济增长的进展要求并促进人口向城市的集聚，后期则主要表现为较高的城市化水平直接带来生产集约化、生活集约化、管理科学化和文教科技的进步等结果，促进了包括工业化在内的整个社会经济发展。

从产业的角度来说，工业化是传统农业社会向现代工业社会转变的过程，一般是指由生产技术落后的、生产力水平低下的农业型经济过渡到具有先进生产技术和高度发达的社会生产力的先进工业型经济的发展过程。诺贝尔经济学奖获得者西蒙·库兹涅茨认为，工业化往往是产业结构变动最为迅速的时期，其演进阶段也通过产业结构的变动过程表现出来，在工业化初期和中期阶段，产业结构变化的核心是农业和工业之间“二元转化”44。佩第·克拉克定理则认为，就业结构是经济发展阶段的重要标志，随着人均收入水平的提高，劳动力由第一产业向第二产业再向第三产业转移，在工业化过程中，劳动力由生产率低的部门向生产率高的部门转移。佩第克拉克定理和库兹涅茨的研究阐明了在经济发展过程中，产业结构的重心将沿着从第一产业到第二产业再到第三产业这样的顺序逐步转移，这种关系的背后隐含着一个条件在产业结构高度化的过程中，必须伴有相应城市化的发展，因为产业结构的调整和升级需要依托城市化，城市化是产业结构调整和升级的主要内容。

城市化发展是一个非常复杂而庞大的社会经济动态系统。城市化的本质内容是由生产力变革引起的人口和其它经济要素从农村向城市转变的过程。它表现在生产方式上，就是产业结构的大规模调整，即农业剩余劳动力向各非农业部门转移。首先，城市化是一种产业结构由第一产业为主逐步转变为以第二产业和第三产业为主的过程，第二产业

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

和第三产业在整个国民经济构成中所占的比例越高，则城市化水平越高。其次，城市化是一个以农业为主的就业人口逐步转向非农业就业人口为主的转移和集中过程，其转移速度越快，转移比例越高，则城市化水平越高第三，城市化是由落后的农业文明转变为以现代化城市基础设施及公共服务设施为标志的现代城市文明的过程第四，城市化是对居民从思维方式、生活方式、行为方式、价值观念、文化素质全面改善和提高的过程，而这一过程的实现则是通过第三产业在全社会各领域内的全面渗透。因此可以说，产业结构的调整和升级需要依托城市化，城市化是产业结构调整和升级的重要内容。

城市化发展对第一产业的优化作用最直接的表现就是人口在产业间的转移和产值比重在产业间的调整。2009年广东26.6%的农业就业人员只创造了2.5%的当年国内生产总值，这表明广东农业劳动生产率水平依然低下，大量剩余劳动力拥挤在农业和土地上。通过城市化的发展逐步将农村剩余劳动力转移到城镇，改变生产的增长方式，提高劳动生产率，从而优化第一产业的结构，提高整体的经济效益和社会效益。

城市化的发展能为第二产业的结构调整和升级提供广阔的空间，城市的发展能产生聚集效应和外部经济效应，从而为第二产业特别是工业的发展提供良好的外部环境。我国现在的城市化水平为，正处于加快发展的阶段，在这一时期，城市化的加快发展将加速第二产业结构的转化和升级，并且城市化发展使城市的竞争力加强，有利于引进外资和先进的技术，推动其向高级化方向发展同时，劳动生产率的提高有利于内部结构的优化，加快产业结构的转型。第三产业大多是劳动密集型和知识技术密集型产业，需要吸纳较多的劳动者就业，城市化为第三产业发展提供丰富的劳动力。增长理论表明经济增长尤其是长期的经济增长主要来自两方面的源泉一是资本、劳动力、土地等要素投入数量的增加对经济增长的拉动作用二是由于制度变革、技术进步等因素提高了要素使用效率，带来了更高的要素生产率，从而使得相同的要素数量投入能够得到更大的产出。根据经济增长源泉的不同，将经济增长方式分为粗放型经济增长方式与集约型经济增长方式。粗放型经济增长方式是指在生产要素质量、结构和使用效率不变的情况一F，单纯依靠生产要素的大量投入和扩张，通过扩大生产场地、添加原有技术水平的机器设备、增多劳动力投入等等来实现经济的增长。这种经济增长方式实质就是单纯以数量的增长速

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

度为中心，即单纯数量扩张型的经济增长方式。集约型经济增长方式是指依靠生产要素质量和使用效率的提高，以及生产要素的优化组合，通过技术进步、提高劳动者素质和增加资金、设备、原材料的利用率等等来实现经济的增长。这种经济增长方式实质就是以提高经济增长质量和经济效益为中心，即质量效益型的增长方式。城市化的核心内容就是经济结构产业结构的成功转变、消费结构和人口结构的改善和社会生产力的大幅度提高，改善生产要素组合，提高劳动者素质，利用城市先进技术等，因此，城市化的发展也正是科技水平不断提高的过程。新古典增一长理论认为城市化促进经济增长的渠道主要来源于城市化进程中的规模经济效应，促进资本形成，以及资源配置效率的提高。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

第3章 广东城市化与经济增长相关性的定性分析

3.1 广东城市化水平基本情况

在改革开放前，由于历史、政治等原因的影响，广东的城市化水平并不高。据统计1978年底，广东省城市化水平为16.3%，比1949年仅提高了0.6%，比全国城市化水平还低了1.6%。对比1953年和1978年万人以上的城镇数量，可以看出，25年间20—50万人的城市增加了一个（佛山），10—20万人的城市增加3个，5—10 万人的城市增加4个，1—5万人的小城镇数量增加则比较明显，城镇的等级规模结构没有发生明显的改变，这就是改革开放前夕广东城市化发展的历史起点45。

而改革开放以后，随着广东经济的飞速增长，广东城市化水平也急剧提高，主要表现在以下几个方面：

3.1.1、城市数量增长

改革开放以来，伴随着全省经济的高速发展，广东城镇实体不断衍生，而一系列的行政区划调整则直接导致了城市数量变化。三十年来，在国家宏观政策的引导下，广东城市数量有较大的变化。1979年，国家在广东设置了深圳、珠海、汕头三个经济特区，开启了国家层面进行中心城市培育的试点。1984年11月22日，国务院批转民政部《关于调整建镇标准的报告》 的通知后，仅半年的时间全国就新建了2000多个镇。 作为改革开放前沿的广东，城镇发展也在加快，镇的数量由1978年的121个大幅度增加到1985的421个。1983年之后市辖区有较大幅度增加，而县城镇则大幅减少。 1987-1988年还出现了“县级市转为地级市”，使“地级市”大量增加，而“撤县设区”使中心城市规模大幅扩大。1991-1994“撤县设市”，最终带来了中小城市（地级市、县级市）的大幅度增加，县城镇的大量减少，建制镇的增加。 2001年后，广东开始实施“中心镇”战略，许多一般建制镇被合并进中心镇，建制镇由2000年的1529个减少到2006年的1137个；另一方面是大城市开始扩展，“撤市设区”使县级市持续减少。如2000年广州的行政区划调整，2003年的佛山行政区划调整等等。

3.1.2、城市建成区规模扩展

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

改革开放初期，广东的城市面积很小。随着经济的发展，城市化步伐的加快，城市建成区面积不断扩大。从广东城市城市建成区面积的变化过程来看，大致可以将其划分为三个阶段：1978—1992年为缓慢增长阶段；1992—2003年为加速增长阶段；2003—2007年为稳定增长阶段。

1985年，广东省17个城市（9个地级市，8个县级市）城市辖区面积16424平方公里，建成区土地面积483平方公里。1990年19个地级市，建成区面积扩大到577平方公里。2000年21个地级市，建成区面积达到1443平方公里；2005年建成区面积达到2521平方公里，比1985年提高了4倍之多。

经过“撤市设区”和近年来的快速拓展，2006年五个大城市建成区面积分别为：广州779.90平方公里、深圳719.90平方公里、东莞139.00平方公里、佛山119.00平方公里、中山108.60平方公里。其中佛山因为行政区划调整，市区面积扩大了近50倍，建成区面积也扩大了近3倍之多。

3.1.3、城市化水平的提升

1978年底，广东省户籍总人口5064.15万，其中非农业人口823.23万，城市化水平为16.3%，比1949年仅提高了0.6%，比全国17.9%的城市化水平低1.6%。

城市化水平（城市化水平）表征一个区域社会经济发展的程度。纵观广东城市化水平（非农比）的变化规律，大致将其划分为五个特征阶段：①1983年以前，城市化水平相对稳定；②1983—1991城市化快速增长；③1991—1994年，城市化快速增长阶段； ④1995—2001年，城市化基本保持稳定，没有变化；⑤2001—2003年，城市化水平急剧增长；2003年以后稳定增长。

2000年“五普”以前多以城市非农人口占户籍人口的比重来表示。“由于在改革开放时期依靠便宜的劳动力、土地价格以及与国际资金技术相结合，珠江三角洲经济得以迅速发展，吸引了众多的外来人口，在一些城市外来人口远远超过当地的户籍人口。如果在珠江三角洲地区作城市规模分析时仅仅采用市区非农人口，则不能合理地反映该地区的实际情况。” 如果以城镇人口（包括居住在城镇的非农业人口）占总人口比重来的方法来衡量城市化水平，那么用两种指标统计的城市化水平差距很大：1985相差8.82个百分

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

点；1995年相差9.32个百分点；2000年则相差23.82个百分点，以非农人口计算的城市化水平明显偏小。

2000年“五普”人口统计开始采用“常住人口”（即在城镇居住半年以上人口）口径，广东省城市常住人口达到4752.56万，城市化水平为55%，比1978年提高了38.7%，比全国城市化水平36%高了19%。

2009年广东省常住人口为9638万人，城市化水平达到63.4％，比全国高19.1%；比1978年提高了45.1%

3.2 广东经济增长对城市化的影响分析

由上可见，1978年以来，广东的城市化水平无论是从数量上还是质量上都取得了较大的进展，无疑，这是与广东经济的飞速增长离不开的。根据前文经济理论的分析，在经济增长对城市化的影响方面，学界已经有了一定的共识，即影响表现在：

经济增长带来劳动力转移的“推力”和“拉力”。所谓推力，是指经济增长使农业部门的劳动力有了一定程度的剩余，能够向非农部门提供剩余劳动力；所谓拉力，即指随着非农部门生产规模和技术水平的不断提高，对农村剩余劳动力也有了越来越大的吸纳能力。

广东经济增长带来产业结构的调整。截至2009年，广东的一、二、三产业的总值比为2.5：50.1：47.4。而第二、三产业的发展，由于其规模效应和聚集效应，必然要求作为经济极点的城市能有更多的生产要素以满足其产业发展的要求。

经济增长为城市发展奠定了物质基础。改革开放以来，广东人均gdp年均增长超过10%，尤其是珠江三角洲地区，2009年人均gdp更是达到了67407元。以这样的经济实力作为支撑，政府实行积极的财政政策，政府投资的重点投入到城市基础设施建设，有力推动了城市基础设施供给能力的提高，推动了城市的扩张。据统计2000年来，广东全社会固定资产投资中基本建设投资由1163.3亿元增加到2006年的4045.97亿元，年均增长23.1%。而基本建设投资占全社会固定资产投资的比重也由2000年的35.97%增加到2005年的51.10%。这些基础设施涉及到水、陆、空等多个方面，如广州新白云国际

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

机场、广州南沙港、广州新火车客运站、深圳火车站、深圳蛇口港、珠海高栏港等大型枢纽设施，以及广深、广珠快速轨道交通，珠江三角洲高速路网，广州、深圳地铁设施等设施，而珠江三角洲公路密度更是全国第一，同时通信网络的建设也是全国最快的。此外，各地区结合产业升级，纷纷建立高校园区，吸引人才。如广州的大学城、深圳的大学园区、珠海的各大学校区、东莞、佛山的大学园。

3.3 广东城市化对经济增长的影响分析

区域城市化水平对区域经济增长的影响主要体现在以下几个方面：

一、城市化水平的提高带来了区域科技创新能力的强化。区域城市化水平之所以能对区域的技术创新产生显著的影响，是因为技术创新需要条件作支撑，城市则具备技术创新所需要的一系列条件。这些条件包括:能够满足技术创新所需要的资金、信息、高素质的劳动力、完善的技术市场(技术创新不可缺少的条件)、发达的交通和通信联系、健全的流通网络、高水平的科研与教学机构。这些条件只有城市才能满足。近现代科学技术和生产的发展史证明，在城市化发展的初级阶段或城市化水平不高的国家或地区，技术创新的难度是很大的，而当城市化的发展进入高级阶段或城市化水平较高的国家或地区，技术创新无论在数量上，还是在质量上，往往都会达到一个相当高的程度。这是因为在城市化发展的高级阶段和城市化水平高的国家或地区，科技、教育事业发达，能够提供技术创新所需要的大量的各种各样的专门人才;信息产业发达，能够为技术创新的活动提供大量的科技信息和市场需求信息;金融业发达，便于为技术创新多渠道筹集资金:市场发达，创新成果易于商品化;居民的收入水平和消费层次高，能够为技术创新的活动不断地提出新的消费要求;城市规模大，密度高，城市的辐射功能和传递功能强，有利于技术创新的组织和合作及创新成果的扩散。

二、城市化水平的提高导致了产业更新换代的效率的提高。城市化有利于推进农业产业化经营，城市化进程是加快农业和农村经济结构战略性调整的重要力量。同时，城市化也是工业化的最大助力之一，因为城市化能为工业化提供它所需要的空间要素和外部环境。最后，城市化对服务业的发展起到了关键性的作用，城市化进程中所产生的集

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

聚效应和规模经济效应是第三产业发展的必要条件之一，城市化水平的提高伴随着第三产业比重的增加是经济发展的普遍规律。这几点，在珠三角地区与广东其他区域的发展差异的对比中，体现得尤为明显。

综上所述，广东的城市化与经济增长无论是数量上还是质量上讲，确实是一个相互影响相互促进的过程。但我们应如何量化这种影响呢？本文将在第四章中，用一系列的计量方法去探讨这个命题。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

第4章 广东城市化与经济增长的双变量计量分析

4.1模型及变量的选择

据笔者观察，大部分的实证分析在考察城市化与经济增长的相关性时，采用截面数据(国别或各省同一时点数据)较多，很少利用时间序列数据来进行分析。文献显示，经济增长必然会引起城市聚集、城市化水平的提高和城市规模扩大，而另一方面，城市化对经济增长也具有明显的促进作用。两者之间更可能是一种互相促进的关系。根据前文的定性分析，在经济体刚开始经济增长时，它们的相互影响主要表现为经济增长需要并促进人口向城市集聚，后期则主要表现为较高的城市化水平直接带来资源聚集、生产生活集约化、社会管理科学化和文教科技进步等，进而促进经济增长。但城市化与经济增长之间这种相互促进的关系，在不同的经济区域是否显著地存在，还有待实证检验。

综合所阅文献，本文的研究决定选取以下经典计量模型来考量城市化与经济增长之间的数量关系：

URt????PGt??t （4.1）

其中URt代表城市化水平，PGt代表经济增长水平；由于两者均是经济学科研究的重点变量，因此，可选的参考值有很多。如城市化水平可选非农人口比例、城镇人口比例或一些综合性的指标来衡量，而经济增长水平可以用人均gdp增速、人均可支配收入或人均消费总额等指标来表示。本文从度量的科学性、数据的方便性等方面考虑，选取广东省非农人口占户籍人口比例作为该变量的测度；选取人均gdp增速作为经济增长水平的测度，所有数据均来自各年《广东统计年鉴》。为剔除物价水平变动的影响，利用GDP平减指数对人均GDP绝对值进行变换，全部转换为1978年不变价的人均GDP;同时，为消除可能存在的异方差，对指标进行自然对数处理，记为lnURt和lnPGt，见表4.1

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

表4.1 计量分析原始数据表

总值指数年份 地区人口（万人） 生产总*1978年人均地区生产总值（元） 非农业人口(万人) 农业人口（万人） 非农业人口比例 值指数 产值*100（万元） 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 24

5064.15 5145.91 5227.67 5321.51 5415.35 5494.12 5576.62 5655.60 5740.70 5832.15 5928.31 6024.98 6246.32 6348.95 6463.17 6581.60 6691.46 6788.74 6896.77 7013.73 7115.65 7298.88 7498.54 7565.33 7649.29 100 108.5 126.5 137.9 154.4 165.6 191.4 225.7 254.5 304.5 352.6 377.9 421.6 496.1 605.8 745.1 891.9 1858500 2016473 2351003 2562872 2869524 3077676 3557169 4194635 4729883 5659133 6553071 7023271 7835436 9220019 366.9915 823.23 391.8593 866.47 449.7228 909.71 4240.92 4279.44 4317.96 0.16256 0.16838 0.174018 481.6061 940.585 4380.925 0.176752 529.8871 971.46 4443.89 0.17939 0.182204 0.196779 0.211811 0.218545 0.224602 0.230511 0.236142 0.236509 0.242705 0.253869 0.274719 0.293616 0.299816 0.305621 0.309892 0.311858 0.311886 0.311833 0.316088 0.361773 560.1763 1001.05 4493.07 637.8719 1097.36 4479.26 741.6781 1197.92 4457.68 823.9209 1254.60 4486.10 970.3338 1309.91 4522.24 1105.386 1366.54 4561.77 115.692 1422.75 4602.23 1254.408 1477.31 4769.01 1452.212 1540.92 4808.03 11258793 1741.992 1640.80 4822.37 13847684 2104 1808.09 4773.51 16575962 2477.182 1964.72 4726.74 1030.6 19153701 2821.393 2035.37 4753.37 1146.8 21313278 3090.328 2107.80 4788.97 1275.1 23697734 3378.763 2173.50 4840.23 1412.9 26258747 3690.281 2219.07 4896.58 1555.9 28916402 3961.759 2276.42 5022.46 1734.3 32231966 4298.432 2338.29 5160.25 1916.2 35612577 4707.34 2391.31 5174.02 2153.3 40019081 5231.738 2767.31 4881.98

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

7723.42 7804.75 7899.64 8048.71 8156.05 8267.09 8365.98 2473 45960705 5950.823 3681.93 4003.07 0.479106 0.488702 0.518398 0.516753 0.521435 0.52105 0.522043 2838.7 52757239 6679.632 3797.92 3973.52 3239.7 60209825 7621.844 4082.06 3792.32 3719.4 69125049 8588.339 4149.42 3880.37 4272.3 79400696 9735.19 4242.85 3894.02 4718.1 87685889 10606.62 4297.78 3950.53 5173.4 96147639 11492.69 4358.05 3990.01 4.2 单整与协整检验

协整是对时序变量相互长期均衡关系的一种表征，用以描述一组经济变量在长期趋势下的走向不会分离太远这一现象。在经济时序变量的理解上，协整可以理解为经济时序变量间存在着一种均衡因素或存在着一种机制的作用，使非平稳变量在长期内走向趋同。

传统的计量模型是从己知的经济理论出发选取变量，导致回归残差往往是非平稳的，不能排除伪回归的现象。而协整理论提供了一个新的检验模型变量选取是否合适的方法。协整检验的方法较多，本文采用Johansen检验。该检验方法的基本思想是在多变量向量自回归系统中构造两个残差的积矩阵，计算矩阵的秩，再根据秩得出一系列的统计量，迹统计量、特征值判断协整关系是否存在以及协整关系的存在个数46。

4.2.1 单整检验

单整是指一个随机过程{yt}，如果经过d次差分之后才能变成一个平稳的，可逆的ARMA过程，而当进行d-1次差分后仍是非平稳过程，则称该过程具有d阶单整性，记为

yt??I(d)。

通常我们使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验进行时间序列的单整性分析。考虑I（1）的情况，

yt?u??t??yt?1???i?yt?i??t （4.2）

i?1k25

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

这里u,?是参数，?t是白噪声，如?1???1，则可得出y是一个平稳序列；如果ρ=1，则得出y是一个不平稳序列。然后上式两边减去yt?1，得到：

?yt?u??t??yt?1???i?yt?i??t （4.3）

i?1k其中，????1。方程中加入k个滞后项是为了使残差项为白噪声，以保证推断的可靠性，k的选取采用Sckwart(1987年)推荐的方法，k的最大值为[12(T100)4]，其中T表示观测值个数。Dickey和Fuller采用普通最小二乘法得到关于yt?1系数的t一统计量来进行单位根检验，

1??1)/SE(??)t?(? (4.4)

H0:??0,H1:??1因此它的t值不服从标准的t一分布，不能使用常用t一分布表中的统计值来进行统计判断，该检验的临界值见Mackilmon(1991)。如果检验统计值大于临界值则接受零假设

H0，而拒绝备择假设H1，则说明序列yt存在着单位根，即序列是不平稳的序列;否则接受说明序列不存在单位根，即序列yt是平稳的序列。对于不平稳的时间序列，还需进一步检验其一阶差分的平稳性，如果检验得知序列的一阶差分是平稳的，则称此序列是I(l)，所有变量都是同阶差分平稳是变量之间存在协整关系的必要条件47。

由于只有相同单整阶数的两个变量才可能存在协整关系，因此，协整分析之前首先要检验变量的单整阶数。进行城市化水平与人均GDP增速的协整分析，首先要检验这两个变量的时间序列是否平稳。对序列LnURt和LnPGt的平稳性进行ADF检验，表3.2的结果显示ADF检验值都大于5%的临界值，说明LnURt和LnPGt均为非平稳系列;对两个序列做一阶差分，再进行ADF检验，两个序列的一阶差分都为平稳序列。可知，LnURt和LnPGt都具有一阶单整性，即LnURt一I(1)，LnPGt一I(1)。

表4.2 单整检验值

26

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

变量 LnURt 检验形式 ADF值 (C,T,1) 1%临界值 5%临界值 DW值 结论 -3.568379 -1.952910 -3.568379 -2.976232 2.16 2.00 1.87 1.83 非平稳 平稳 非平稳 平稳 -3.021607 -4.296729 -2.436133 -2.647120 -2.394261 -4.296729 -3.007498 -3.679322 ?LnURt (0,0,1) LnPGt (C,T,1) ?LnPGt (C,0,3)

4.2.2 协整及其检验

由上节可知，UR和PG两个变量满足进行协整检验的条件，本节将对两者进行协整检验。所谓协整，即指某些时间序列，虽然本身是非平稳的，但其某种线性组合却是平稳的。这个线性组合能够反映出变量之间长期稳定的关系，故我们称之为协整。若序列之间存在协整关系，则它们之间存在长期稳定的关系，对它们进行回归可以排除伪回归现象。用数学语言表达，则为：如果时间序列{Yt(1)}，{Yt(2)}，…，{Yt(r)}都是d阶单整序列，即Yt(j)?I(d)j=1,2,…,r，且存在向量??(?1,?2,...,?r)，使得

?1Yt(1)??2Yt(2)?...??rYt(r)~I(d?b)，其中b>0，则称序列{Yt(1)}，{Yt(2)}，…，{Yt(r)}，存

在（d，b）阶协整关系，β称为协整关系47。

由于从定义入手进行协整的检验比较困难，Engle和Granger于1987年提出了两步检验法，称为EG检验。下面以I（1,1）为例，说明检验过程。

(1)(2)(2)(1)(r)(r){Y}{Y}{Y}{Y}作{Y}{Y}tttttt若，，…，都是1阶单整序列,则可用，…，对

OLS回归，即有：

Yt??2Yt(2)?...??rYt(r)?ut （4.5） 则模型回归残差为：

?Y(2)?...???Y(r) （4.6） et?Yt??2trt(1)ee{Y}，ttt然后，对的平稳性进行单整检验。若检验结果表明是平稳序列，则得出

{Yt(2)}，…，{Yt(r)}具有协整关系。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

(1)(2){Y}{Y}，…，ttEngle一Granger两步法的有效性在于它的超一致性，即如果，

?(i?2,...,n){Yt(r)}成为I(1,1)协整时，利用普通最小二乘法得到的?i依概率以速度T趋于真实值。而平稳序列利用普通最小二乘法得到的估计参数是依概率以速度T?0.5趋于真实值。因此，在这个意义上，利用普通最小二乘法得到的协整向量是可靠的。

Engle一Granger两步法通常是建立在单一方程的基础上，当方程左边变量选取不同时，可能得到不同的协整向量。但在实际中，模型一般依据一定的经济理论来选择左边的变量，并且经济理论给出的变量的关系式通常是唯一的。因此Engle一Granger两步法在实际中是简单可行的。

利用该方法进行城市化水平与人均GDP的协整检验，得到相关统计量如下： 表4.3 协整检验检验结果

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s) None * Eigenvalue 0.460829 Trace Statistic 22.40059 6.339795 0.05 Critical Value 20.26184 9.164546 Prob.** 0.0250 0.1661 At most 1 0.216386 Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values 可见，变量UR和PG之间存在显著的协整关系。此时，我们对（4.1）式用OLS求回归。得到：

URt??3.867?0.342PGt （4.7） （-36.06） （24.56）

R2?0.951 D.W=0.38 s.e=0.084 F=602.98 T=32

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

由上述统计量可知，模型的拟合效果很好，F的伴随概率为0.0000，反映了变量间呈高度线性，回归方程高度显著。但要最后验证UR和PG之间是否存在长期稳定的均衡，还需进行残差单位根检验，由（4.1）、（4.7）式可得：

?t?URt?3.867?0.342PGt （4.8）

检验结果如下：

表4.4 、残差平稳性验证 变量 检验形式 ADF值 1%临界值 -2.644302 5%临界值 -1.952473 DW值 结论 2.07 平稳 ?t （0,0,1） -2.595194 可见估计残差序列也为平稳序列，即?t一I(0)。表明PG与UR之间确实存在协整关系，城市化与经济增长之间存在长期动态均衡关系。这种动态均衡关系说明改革开放以来广东经济增长和城市化之间呈现出一定的协调性，并不存在城市化滞后于经济增长的情况。

4.3 误差修正模型

协整关系只反映变量之间的长期均衡关系，为弥补长期静态模型解释力的不足，可通过短期动态模型反映短期偏离长期均衡的修正机制。建立城市化与经济增长之间的误差修正模型。误差修正模型（Error Correction Model，ECM），基本形式由Davidson、Hendry，Srba和Yeo于1978年提出，该模型的分析可称为短期分析。如对模型进行一阶短期分析，可得ADL（1,1）模型：

Yt??0??1Xt??2Yt?1??3Xt?1??t （4.9） 移项整理后得

?Yt??0??1?Xt?(?2?1)(Y??1??3X)t?1??t （4.10） 1??2?1??3X是误差项，记为ecm。 1??2式（3.8）即为ECM，其中Y?29

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

模型3.8解释了因变量Yt的短期波动?Yt是如何被决定的。即它受两个因素的影响，一方面它受自变量短期波动?Xt的影响，另一方面取决于ecm。可见，ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差。它的表达式就是（4.10）式，分布对1~6阶滞后模型求OLS回归，根据AIC准则，VEC（2）时 AIC最小，说明检验效果最好。回归结果如下表：

若以UR为被解释变量，则

lnURt??1.118?0.519lnPGt?1.120lnURt?1?0.568lnPGt?1 若PG为被解释变量，则

lnPGt?0.351?0.233lnURt?0.165lnURt?1?1.33lnPGt?1

可见均衡对人均GDP和城市化水平短期波动的影响在统计上是显著的，说明误差修正起到重要作用。UR和PG两个方程的误差修正项系数分别为一1.118和0.351，表明城市化水平对均衡关系呈现一种反向修正的机制，但经济增长对均衡关系表现为正向促进。然后，误差修正对于城市化水平短期波动的调整力度更为显著，表明城市化水平和经济增长的双向影响关系上，经济增长对城市化水平的影响可能更显著一些，因此，可以估计经济增长可能是导致城市化水平提高的原因。当然，该结论需要进一步利用格兰杰因果检验来验证。

4.4 格兰杰因果检验

协整检验可以揭示变量序列之间是否存在长期均衡关系，但是无法揭示变量之间是否具有因果关系，虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验（Granger causality test）。简单来说，Granger检验是在综合考虑Y的滞后值后，运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt（在统计的意义下）；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”（Granger cause），如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X（已经考虑了X的滞后对X自身的

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

影响）。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成；如果X的滞后值影响不显著，那么X不是Y的Granger原因；同样，当检验Y是X的原因时，可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归，用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。

但在这里必须说明，由于我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远，削减了很多条件（并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件），通过这种检验方法得到的格兰杰因果关系的真实含义是时间上的“先于”而不是我们通常意义上的因果关系。

根据西姆斯（sims，1972）提出的检验方法，我们建立城市化水平和人均gdp之间的因果关系模型：

lnURt?a10??a1ilnURt?i???1ilnPGt?i??1t （4.11）

i?1ki?1kklnPGt?a20??a2ilnPGt?i???2ilnURt?i??2t （4.12）

i?1i?1k式中下标t为年度，k为最大滞后阶数，?t为误差项。利用普通最小二乘法(OLS)对参数进行估计，最大滞后阶数取6，得检验结果如表4.5所示：

表4.5、格兰杰因果检验结果 因果关系 滞后阶数 值 PG不是UR的格兰杰原因 UR不是PG的格兰杰原因 PG不是UR的格兰杰原因 UR不是PR的格兰杰原因 PG不是UR的格兰杰原因 UR不是PG的格兰杰原因 PG不是UR的格兰杰原因 UR不是PG的格兰杰原因 PG不是UR的格兰杰原因 UR不是PG的格兰杰原因 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 2.209 0.323 2.614 0.386 1.683 0.177 1.283 0.109 0.920 0.065 F统计值 0.148 0.574 0.093 0.683 0.199 0.911 0.312 0.978 0.491 0.997 P31

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

表中数据表明，人均gdp和非农人口比例在滞后1~5期格兰杰因果检验中表现都没达到5%的显著性；但从具体数值看，广东经济增长对城市化的影响相对较明显，而城市化对经济增长有一定的推动作用，但效应还不太明显。

出现不太理想的检验结果，原因主要有：

如前章所述，经济增长与城市化之间的影响并不是最直接的，相反要通过产业结构变化、劳动力的流动、消费层次的提高甚至政府政策变化等因素进行传导，而影响这些经济变化的因素也较多，包括政治、社会、文化等原因。因此，对两者直接做因果检验，所得结果不一定很理想。除此以外，经济增长对城市化的影响较大，主要是因为经济增长对我国改革开放前的二元社会结构的巨大冲击，使大量农村剩余劳动力向城市流动。而城市化的反向作用相对较弱，也有我省改革开放前的城市化水平明显滞后，1978后的快速增长带有补偿性的自身恢复等因素的原因。

如前所述，格兰杰因果检验本身相对于严格的逻辑上的因果关系有了很大的弱化，只能说是检验两个变量的条件概率的影响程度。因此，我们应选择其他的方法去衡量两个变量的相互影响程度。

可能存在本文所选择的表征指标不能全面地代表，综合地反映所讨论变量的情况，尤其是广东人口流动人口较多，而这些流动人口大多分布在经济较发达的城市地区，非农人口比例能否恰当的反映城市化水平也是一个值得探讨的问题。因此本人在后续的研究中应该加强指标选择方面的研究。

4.5 脉冲响应函数及方差分解

结构建模方法利用经济理论来描述变量之间的关系，但经济理论往往不能为变量间的动态关系提供严格的定义，加之内生变量可能同时出现在方程的左右两边，使得估计和推论问题变得更为复杂化。为了解决这些问题，产生了有关变多变量建模的非结构方法。向量自回归模型就是这样一种非结构化的多方程模型。1980年sims提出向量自回归模型(vAR)。这种模型采用多方程联立的形式，它不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后项进行回归，从而估计全部内生变量的

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

动态关系。它不带有任何事先约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题。模型具有以下几个特点:(1)、不以严格的经济理论为依据。(2)、模型的解释变量中不包括任何当期变量。(3)、模型对参数不施加零约束。(4)、VAR模型有相当多的参数需要估计。(5)、VAR模型预测方便、准确。可做脉冲响应分析、方差分析。模型突出的一个核心问题是“让数据自己说话”（古亚拉蒂，1997)。

4.5.1 脉冲响应函数

在协整约束的向量自回归模型中，脉冲响应函数是指在扰动项上加一个标准差大小的冲击，通过变量之间的动态联系对变量的当前值和未来值所带来的影响。也就是说脉冲响应函数将描述系统对某一变量扰动的一个新息所做出的动态反应，并从动态反应中判断变量间的时滞关系。城市化与经济增长之间的动态影响，可在自回归模型的基础上建立起一个经济增长对城市化的冲击响应模型。其函数形式与上节格兰杰因果检验模型一致：

lnURt?a10??a1ilnURt?i???1ilnPGt?i??1t （4.13）

i?1ki?1kklnPGt?a20??a2ilnPGt?i???2ilnURt?i??2t （4.14）

i?1i?1k根据上式，建立VAR模型分别计算UR和PG10期的脉冲响应函数，得到联合分布图：

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

图4.1 脉冲响应分析图

由图中可知，人均GDP对其自身的一个标准差新息有较强的反应，第4期达到最高点，随后保持一个较高且平衡的态势;而人均GDP对城市化水平的反应相对较弱，在第3期达到最高后，逐步在低位趋于平稳。城市化水平对自身的一个标准差开始有较强的反应，但从第2期后迅速下滑，效应不断减弱;城市化水平对人均GDP开始反应较弱，但效应逐步增强，直到明显超过对其自身前期的反应。

综上所述，经济增长对城市化水平带来较高的正面冲击效应，经济快速增长会引起城市化水平迅速上升，经济增速的波动也会对城市化产生强烈影响；而城市化对经济增长的作用强度不大，其水平的提高对经济增长虽有一定的正面作用，但效应不十分明显。脉冲响应函数的结论与格兰杰因果关系检验的结果一致。原因在此不再赘述。

4.5.2 预测方差分解

脉冲响应函数描述了协整约束VAR模型中一个内生变量的冲击给其它内生变量所带来的影响，而要分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，并评价不同结构冲击的重要性，则需建立预测方差分解模型。方差分解提供了另一种描述系统动态变化的方法，方差分解实质上一个新息计算过程，它将系统的预测均方误差(MSE)分解为系统中各变量冲击所作的贡献，以此VAR系统中任意一个变量冲击的相对重要性。比较这个相对

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

重要性信息随时间的变化，就可以估计该变量的作用时滞，同时还可以估计出各个变量效应的相对大小。

根据无穷阶的向量移动平均VAM（?），设?q?(?q,ij),q?1,2,3,...，则第i个变量可写成：yit??(?0,ij?jt??1,ij?jt?1??2,ij?jt?2?...) （4.14）

j?1k其中，k是变量数。第j格扰动项?j从无限过去到现在时点对第i个变量影响的总和。求其方差，因为{?jt}无序列相关，故

E[(?0,ij?jt??1,ij?jt?1??2,ij?jt?2?...)]??(?0,ij)?ij2q?0? （4.15）

这是把第j个扰动项对第i个变量的从无限过去到现在时点的影响，用方差加以评价的结果。yit的方差可以分解成k种不相关的影响，因此为了测定各个扰动相对yit的方差

有多大程度的贡献，定义了相对方差贡献率(RVC)，根据第j个变量基于冲击的方差对yit的方差的相对贡献度来作为观测第j个变量对第i个变量影响的尺度。为进一步分析结构冲击对内生变量变化的贡献度，评价不同结构冲击的重要性，建立预测方差分解模型。根据方差分解理论模型，对城市化水平和人均GDP的预测均方误差进行分解。

表4.6、方差分解表 时期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 35

城市化水平的方差分解 均方误差 城市化水平 0.051315 100 0.08066 99.67248 人均GDP的方差分解 人均gdp 87.9178 82.73977 80.0897 79.30303 79.5972 80.37902 81.2895 82.14857 82.88564 人均gdp 均方误差 城市化水平 0 0.034351 12.0822 0.327524 0.060073 17.26023 1.34453 0.081943 19.9103 0.096619 98.65547 0.104139 96.82459 0.107728 94.32642 0.109952 91.52723 0.111785 88.77141 0.113468 86.23665 0.115045 83.96314 3.175414 0.100346 20.69697 5.673575 0.115954 20.4028 8.472768 0.129442 19.62098 11.22859 0.141347 18.7105 13.76335 0.152058 17.85143 16.03686 0.161845 17.11436 广东城市化与经济增长相关性的计量分析

10 0.116549 81.92854 18.07146 0.170894 16.5122 83.4878 由表4.5可见，市化水平的波动在第1期受身波动的影响，人均GDP对城市化水平波动的冲击(即对预测误差的贡献度)从第2期开始逐步增强，从第2期的0.327%迅速上升到第10期的18.07%，而且还有继续上升的趋势；另一方面，城市化水平波动受其自身冲击的影响逐步减弱，这与脉冲响应函数分析的结果相一致。

人均GDP从第1期起就受到自身波动和城市化水平冲击的影响，且受城市化水平的影响要小于其自身波动的影响，随后人均GDP受自身波动的影响呈上升趋势，第6期后基本稳定在80%一83%之间;同期，人均GDP受城市化水平波动的影响逐步下降，也从第6期达到稳定，大致处于预测方差的16%~20%之间。正是由于经济增长对城市化的正向作用要明显强于城市化对经济增长的反向作用结果使得城市化水平的波动主要是受经济增长的影响，而其对经济增长产生的影响不大。

4.6双变量实证研究主要结论

以上根据1978一2009年的时序数据，利用协整检验、因果关系检验、脉冲响应及方差分解模型，对广东城市化水平与经济增长进行动态计量分析。结果发现，在5%的显著性条件下，广东城市化与经济增长之间存在长期均衡关系，经济增长对城市化的正向作用明显强于城市化对经济增长的反向影响。具体结论如下:

（1）、城市化与经济增长之间存在长期的均衡关系。非平稳序列城市化水平（非农人口比例）)、经济增长(人均GDP)经过一阶差分后序列平稳，两者线性组合为平稳序列，存在协整关系。这种长期均衡关系说明，1978以来广东总体城市化水平与经济增长的情况相吻合。

（2）、从误差修正模型来看，短期内每变动1%，城市化水平将同方向变动0.12个百分点，这一系数较长期协整回归方程中的系数0.35要小，说明经济增长对城市化的长期影响更为显著。短期内经济增长的传导效应还未充分显现，所以不会立即引起城市化水平的提高；但长期来看，经济增长传导要素效应的显现，引起人口转移、二三产业比重上升、不断聚集，促使城市化水平上升。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

（3）、广东经济增长对城市化的正向作用明显强于城市化对经济增长的反向影响。在10%的显著条件下滞后2期的经济增长是城市化水平提高的格兰杰原因，而滞后1~6期的城市化不是经济增长格兰杰原因的概率都在40%以上。排除其他因素，单纯从经济原因方面理解，出现这种结果是因为二元结构经济是使得广东经济增长必然对城市化产生强大的推动作用；而第三产业发展滞后、城市聚集效应、规模效益没有充分发挥等因素则限制了城市的扩散辐射及创新溢出效应，使得城市化对经济增长的反向作用不显著。

（4）、城市化与经济增长动态相互影响的效应差异明显。人均GDP对其自身的一个标准差新息有较强的反应，而对城市化水平的反应相对较弱;城市化水平对自身的一个标准差开始有较强反应，但效应不断减弱;城市化水平对人均GDP的冲击开始反应较弱，但效应逐步增强。

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

第5章、广东城市化与经济增长的多变量计量分析

5.1模型及变量指标的确定

5.1.1 两变量计量分析的不足

由第4章计量分析结论可知，单纯对城市化水平和经济增长两变量进行计量检验，虽然能确定两者之间具有显著的长期均衡关系——协整关系，但格兰杰因果检验的结果不显著；短期分析中，经济增长对城市化的影响程度较为显著，而城市化水平对经济增长的影响却不显著。总的来说，计量分析结果与理论分析、定性分析的结果具有一定的差异。原因主要包括：

（1）非农人口比例作为城市化水平的指标存在一定的偏差。因为广东2000年之前的常住人口这一指标的统计口径与2000年后有较大区别。因此无法得到统一口径的城镇人口比例。只能用非农人口比例。而在广东，尤其是经济发达的珠三角各城市，有大批非本地户籍人口长期工作和生活，调整统计口径后，在2000年广东常住人口已达到8525.25万人，已超过户籍人口1000万人以上。随着广东经济的持续增长，两者差值一直在扩大，在2009年已达到1300万。而这一部分差值所代表的非户籍常住人口基本都属于当前统计口径中的城镇人口。可见，非农人口跟真实的城镇人口之间有非常大的差别。但由于本人的渠道有限，能力有限，无法按照2000年后的统计口径去获得2000年之前的城镇人口比例。因此在本研究中只能采用非农人口比例作为城市化水平的指标。这一点将在以后的研究中找机会改进。

（2）由第二章的理论分析可知，城市化水平对经济增长的影响是非瞬时的和间接的，其传导机制简单说是城市化水平的增长是通过产业结构的变化、城市人口的经济、社会和文化习惯的改变去间接影响经济增长。而经济增长本身又是一个受多种因素影响和决定的经济变量，城市化水平并不是其唯一的甚至也不是最重要的因素。因此，单独对这两个变量进行计量分析，很有可能得不到与理论相符的检验结果，而第四章的结论

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

也证实了这一点。因此，在本章中，本文将从新的视角重新考量和计算城市化水平对经济增长的影响和贡献。 5.1.2 多变量计量模型的确定

如前所述，经济增长是一个受多方面因素影响和决定的经济变量，在经济增长理论中，有哪个模型既结构简单，又涵盖各经济增长影响因素的呢？受到广泛使用的Cobb——Douglas生产函数由于结构形式简单、参数的经济意义明显而且易估计符合本文的要求。包含技术进步，城市化内生下的C一D生产函数模型为:

??Yt?e?tL?KttUt （5.1）

式中α代表资本的产出弹性，β代表劳动力的产出弹性，r代表城市化的产出弹性，λ代表技术因子。

实际上，最早将城市化内生到经济增长模型中可以追溯到Henderson(1974)，而后经过Hochman(l977)，Abdel-Rahma and Fujita(1990)以及Duranton(2000)等人的发展。城市化水平己经成为内生增长理论中的一个重要因素。城市化内生下的生产函数模型的一般形式为Y=Y(K,L,U,A)，其中Y表示产出量，K表示投入的资本，L表示投入的劳动力，U代表城市化水平，A代表技术水平。该生产函数模型常用于分析经济增长过程，测算各种经济投入要素对经济增长的贡献率。而该生产函数的具体形式就为(5.1)式。

对(5.1)式进一步处理，两边取对数，增加扰动项，可得：

lnYt??t??lnKt??lnLt??lnUt??t （5.2）

则该模型转化为经典计量模型，可用最小二乘法求出其各个参数，以供本文研究之用。

5.1.3 指标选择及数据整理

综合模型经济意义、数据可获得性等因素，本研究决定选取以下指标代表各经济变量，其中选择区域是广东省，年份区间为1978~2009，以国内生产总值（GDP）代表经济增长（Y），以全社会就业人员年底数代表劳动力数量，以非农人口比代表城市化水

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广东城市化与经济增长相关性的计量分析

平，以资本存量代表生产中的资本投入。其中国内生产总值（以1978年为基期）、全社会就业人员年底数和非农人口比都能通过历年《广东统计年鉴》获得。而资本存量的度量是个复杂的过程，其核算本身就具有争议性，大多研究都采用符合某些经济学理论的假设，目前学界并没有受到公认的结论。本文由于篇幅所限，不在此作过多的讨论，直接采用张军（2004）在《中国省际物质资本存量估算1952_2000》中的结果和方法（存盘永续法），自己推算了2001~2009年广东省的资本存量，补齐了数据。数据表见表5.1

表5.1 多变量分析原始数据

GDP（万元） 年份 年底就业数（万人） 非农人口比 资本存量(亿元) 2275.95 2304.95 2367.78 2423.79 2521.38 2569.70 2637.49 2731.11 2811.92 2910.99 2994.72 3041.27 3118.10 3259.20 3367.21 3433.91 3493.15 3551.20 3641.30 0.16256 0.16838 0.174018 0.176752 0.17939 0.182204 0.196779 0.211811 0.218545 0.224602 0.230511 0.236142 0.236509 0.242705 0.253869 0.274719 0.293616 0.299816 0.305621 119 178.5 231.4 292 354 414 501 618 749 890 1057 1192 1335 1515 1890 2487 3187 3839 4448 1978 1858500 1979 2016473 1980 2351003 1981 2562872 1982 2869524 1983 3077676 1984 3557169 1985 4194635 1986 4729883 1987 5659133 1988 6553071 1989 7023742 1990 7835436 1991 9220019 1992 11258793 1993 13847684 1994 16575962 1995 19153701 1996 21313278 40

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

1997 23697734 1998 26258747 1999 28916402 2000 32231966 2001 35612577 2002 40019081 2003 45960705 2004 52754239 2005 60209825 2006 69125049 2007 79400696 2008 87685889 2009 96147639 3701.90 3783.87 3796.32 3989.32 4058.63 4134.37 4395.93 4681.89 5022.97 5250.09 5402.65 5553.67 5652.39 0.309892 0.311858 0.311886 0.311833 0.316088 0.361773 0.479106 0.488702 0.518398 0.516753 0.521435 0.52105 0.522043 4994 5651 6392 7137 7952 8766 9610 10297 10975 11994 13256 14611 16837 5.2 多变量计量分析过程及方法简述

5.2.1 多变量计量分析逻辑

参数计量经济学模型一般首先根据相关经济理论和实际样本数据对模型的函数关系作以假定，建立一定形式的生产函数，然后对模型中的参数进行估计。对数变换后的C一D生产函数模型属于经典线性计量经济学模型范畴。经典线性计量经济学模型的检验须通过四级检验’，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验48。基于5.1节的模型和数据，本研究的逻辑过程如下：

一、对各变量进行单整和协整检验，以确定模型中各变量的数据不会造成伪回归，确保该模型的经济意义以及各变量间的长期均衡关系。

二、利用最小二乘法求得各参数估计值，并根据索罗余值法计算各因素对经济增长的长期贡献率。

三、根据已估计的模型，计算ECM模型，并用方差分解和脉冲响应函数对该模型进行动态分析，以确定经济增长各因素的短期、动态影响。

41

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四、根据已做的计量分析，得到多变量实证研究的结论。

5.2.2 多变量计量分析方法简述

单整、协整、误差修正模型以及方差分解等计量检验方法在第四章做过简要介绍。在这里主要介绍一下如何使用索洛余值法计算各因素贡献率。

设生产函数模型为Y(t)?Y(K(t),L(t),U(t),t) 求微分，得dY?dYdYdYdYdK?dL?dU?dt， （5.3） dKdLdUdt两边同时除以Y，得

dYdY1dY1dY1dY1?dK?dL?dU?dt （5.4） YdKYdLYdUYdtY令??dYKdYLdYU， ?=， ?=，则上式可化为 dKYdLYdUYdYdKdLdUdY1??+?+??dt （5.5） YKLUdtY式中，α代表资本的产出弹性，它表示在其他条件不变的情况下，资本投入增加1%时，产出增加α%；β，γ也具有相同的含义。

若以差分代替微分，并令?t?1则可得，

?Y?K?L?UdY1??+?+?? （5.6） YKLUdtY令y??Y?K?L?U,k?,l?,u?，式中y,k,l,u分别代表产出、资本、劳动力和城YKLU市化的年均增长速度。而分别定义Ek,EL,EU,EA为资本、劳动力、城市化和技术进步对产出增长速度的贡献，则有：

Ek?ak?l?ua*100%,EL?*100%,EU?*100%,EA?*100% （5.7） yyyy42

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5.3 多变量模型的实证研究结果

5.3.1 多变量的单整与协整结果

一、单整检验

数据经过Eviews6.0的处理，得到如下单整结果 表5.2 单整检验值 变量 LnY ?LnY 检验形式 ADF值 (C,T,2) (C,0,2) (C,T,6) (0,0,2) (C,0,4) (C,0,6) (C,T,1) (0,0,1) 1%临界值 5%临界值 DW值 结论 -3.595026 1.82 -3.243893 -4.356068 -3.062805 -3.689194 3.246158 -2.644302 非平稳 平稳 非平稳 平稳 非平稳 平稳 非平稳 平稳 -2.971853 -1.952473 -2.622989 -2.976283 -2.625121 -3.568379 -1.952910 2.02 1.97 1.96 1.85 1.78 2.16 2.00 LnK ?LnK -2.709317 -3.679322 -2.032794 -3.699871 -2.812885 -3.689194 -3.021607 -4.296729 -2.436133 -2.647120 lnL ?lnL lnU ?lnU 由表5.2可见，Y,K，L，U原序列都不是平稳序列，而对它们的一阶差分序列的检验结果都在5%的置信水平下通过检验，可见，它们都是一阶单整序列，能够进行协整检验。

二、协整检验

本研究采用EG两步法进行协整检验。Eviews6.0输出结果如下： 表5.3 协整估计结果表

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized

Trace Statisti

No. of CE(s) Eigenvalue c None * At most 1

43

Prob.** 0.0014 0.0941

0.05 Critical Value 40.17493 24.27596

0.650725 53.56380 0.366440 22.00691

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

At most 2 At most 3

0.155319 8.314898 0.102702 3.251003

12.32090 4.129906

0.2133 0.0846

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s) None * At most 1 At most 2 At most 3

alue 0.650725 0.366440 0.155319 0.102702

Eigenv

Statistic Critical Value 31.55690 13.69201 5.063895 3.251003

24.15921 17.79730 11.22480 4.129906

Prob.** 0.0042 0.1866 0.4683 0.0846

Max-Eigen

0.05

lnY，lnK，lnL，lnU之可见，EG两步法对残差单位根检验结果也是平稳的，可见，

间存在协整关系，从经济意义上说即存在长期均衡关系，用这几个变量做回归分析不会造成伪回归。

5.3.2 多变量回归及贡献率分析

利用Eviews6.0对模型（5.1）进行估计，可得如下结果：

lnYt?0.00703t?0.7184lnKt?0.2045lnLt?0.6076lnUt??t （5.8） （0.0013） （0.0487） （0.0693） （0.8203） （1.957） （17.983） （3.0432） （7.024）

R2?0.9974 DW=0.7854

根据索洛余值法，计算出1978~2009年资本，劳动力，城市化和技术进步对经济增长的贡献率，结果见下表：

表5.4 贡献率结果表 年份 1978 1979 1980 44

资本 0.926543 0.517804 0.678432 劳动力 0.040875 0.092642 0.089623 城市化 0.311706 0.179282 0.309672 技术进步 -0.27912 0.210272 -0.07773

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/yhsp.html