我國城市化與產業結構及其優化的互動關系研究

牛 婷，李 斌，任保平

（1.西安浐灞生態區管委會a.博士后科研工作站b.財政局；2.西北大學博士后流動站，西安 710024；3.西北大學經濟管理學院，西安 710127）

0 引言

隨著改革力度的加大和開放程度的不斷深化，我國經濟總量的不斷提高，城市化與產業化程度也在不斷提高，但在城市化當中出現了環境、交通、就業等各方面問題，產業化也面臨產業結構、技術應用、資源等問題，在城市化進程中，城市人口比重不斷上升、國民收入增長加快、基礎設施水平大幅度提高，產業結構也發生著變化。同時，城市要可持續發展，產業發展是基礎，只有產業結構調整優化，才能為城市聚集人氣和財氣、推動城市發展。

國內外文獻對于城市化與產業化的研究視角各不相同，但是對于城市化和產業化的關系基本得到了一致的結論，但是由于研究側重點不同，較少有學者能從靜態和動態兩個角度分析城市化與產業化之間的關系，本文利用不同層次的指標，構建兩種模型進而說明城市化與產業化及其優化的互動關系。本文就是以城市化和產業化互動關系為研究對象，并同時分析產業優化和城市化的關系，從總量和結構兩個層面進行剖析，以此了解我國是否存在產業與城市化的“雙向融合”，對更好地發展適應城市化的產業、優化產業結構、提高我國城市化水平具有重要的現實意義。

1 理論模型

1.1 協整檢驗

經濟系統中包含若干經濟指標，指標在長期中是均衡的。短期指標可能會偏離均值，如果隨時間推移回到均衡狀態就認為存在均衡關系，反之就不存在均衡關系，協整是均衡關系的統計表示。

協整關系需要滿足序列y的每個分量都是d階單整，存在非零向量β，使得β和向量y的關系存在（d-b）階單整關系。協整檢驗的方法有兩種，本文主要采用的是Johanson協整檢驗。

k維向量時間序列yt的分量間被稱為d，b階協整，記為 yt～CI(d,b)若滿足：yt～I(d),要求 yt每個分量都是 d 階單整，以及存在非零向量β，使得β′yt～I(d-b)，0＜b≤d的條件，則稱序列yt是協整，向量β是協整向量。Johanson協整檢驗的基本思想是：建立一個VAR（p）階模型，模型分量都是一階非平穩序列。VAR模型有變量Πyt-1，模型為：

經過差分變換Δyt和Δyt-j都變為平穩向量，只要Πyt-1是平穩的，那么序列yt-1的各分量就具有協整關系。設矩陣Π的秩為r，討論0＜r＜k的情況，這表示存在r個協整組合，k-r個關系仍未I(1)關系，則Π分解為α和β的乘積：

β′yt-1為平穩組合向量，β為協整向量矩陣，r為協整向量個數，矩陣α的每一個αi表示第i個方程的r個協整組合權重。對于任何非奇異r*r矩陣D，′和αD(D-1β)都等于Π。

因此，將協整檢驗變為對矩陣的分析就是Johanson協整檢驗的基本原理。

1.2 ARDL模型

ARDL模型又稱為自回歸分布滯后模型，ARD(p,q1,q2,…qk)模型可以在不需要變量同為單整的情況下，用來檢驗變量之間的長期關系。其模型結構如下：

式中，p表示yt的滯后階數，qi表示第i個自變量滯后階數。L是滯后算子。

ARDL建模的步驟有兩步，首先建立與模型相對應的誤差修正模型，判斷變量間的長期穩定關系，接著運用模型估算變量間關系的彈性系數。

2 動態關系檢驗

2.1 數據搜集及處理

考慮到本文的研究內容、數據可獲得、全面性等原因，我們主要考察改革開放以后至2011年我國產業結構及結構優化指標與城市化之間的關系。具體來說，指標的選取主要有四個，分為兩個層次。四個指標分別是“三次產業結構”、“第三產業就業占比”、“第三產業產值占比”、“城市化率”。指標“三次產業結構”以“第二三產業占GDP比重”進行計算；“第三產業就業占比”以“第三產業就業總人數占總就業人數比重”計算；“第三產業產值占比”以“第三產業產值占國內生產總值比重”計算；“城市化率”以“城鎮人口占總人口比重”計算。兩個層次分別表示“城市化與產業結構的關系”、“城市化與產業結構優化的關系”。數據跨度從1978～2011年。

具體說來，本文利用Eviews、Excel、Microfit軟件進行數據處理。其中，“產業結構”用“IS”表示，“第三產業產值占比”用“PTO”表示，“第三產業就業占比”用“PTE”表示，“城市化”用“UR”表示。這些數據均來源于《中國統計年鑒》、中經網以及國民經濟和社會發展統計公報。為了更好說明數據變動的關系并消除趨勢線性化，本文采用不改變變量關系的自然對數，消除時間序列數據中存在的多重共線性及劇烈波動問題。

2.2 實證關系檢驗

正如上文所述，本文采用兩層次說明城市化與產業結構及其優化問題。第一層次利用產業結構與城市化指標說明整體產業與城市化的整體狀態，第二層是運用第三產業相關變量和城市化指標說明產業結構變動與城市化的關系。

2.2.1 單位根檢驗

單位根檢驗有ADF檢驗、PP檢驗和DF檢驗，本文選擇利用EVIEWS軟件對變量其進行ADF平穩性檢驗處理，檢驗結果如表1所示。

表1 ADF單位根檢驗結果

由數據處理結果可知變量全部為一階平穩的，雖然ARDL不要求同屆單整，但其邊界檢驗所依賴的統計量臨界值表都是基于時間序列，若出現二階平穩可能會產生誤差。在單位根檢驗的基礎上，進行指標之間的因果檢驗。

2.2.2 因果關系檢驗

由于指標分為兩層次，所以格蘭杰因果關系檢驗也分為兩部分。一部分是城市化和產業整體關系檢驗，另一部分是城市化與產業結構優化檢驗。檢驗結果如表2所示：

表2 格蘭杰因果檢驗

從格蘭杰因果檢驗結果可以看出，我國城市化與產業結構優化不存在雙向因果關系，與整體產業比例存在單項因果關系。這與我國處于經濟轉型期的現實相對應，我國當前產業結構還處于轉型時期，優化升級尚處于啟動階段，產業結構還處于“二一三”階段，產業結構不是我國城市化的原因，而城市化卻拉動了產業結構，這同時也說明我國城市化加速了產業結構變動進程。但是同時，產業結構的優化升級卻與城市化并不互為因果，說明我國產業與城市化之間的關系尚處于初級階段，而這雖然可能在長期或短期中存在一定穩定關系，但在目前并不形成良好互動，僅僅存在初級層次的單項變動關系。

2.2.3 協整關系

本文變量皆為同階單整，構成協整檢驗的前提。正如前文所述，變量本身不平穩，但是變量之間存在穩定的組合關系。鑒于本文變量分為兩層次，分別涉及兩個和三個變量，本文采用Johansen-Juselius檢驗方法，根據AIC準則確定無約束的VAR模型的滯后期分別為4和3，因此協整檢驗滯后期確定為3和2。本文對變量協整檢驗結果如下表3。

通過以上檢驗可以發現，無論是整體關系還是優化關系都存在一組協整方程，這證明了變量間存在長期協整關系。

表3 Johansen協整檢驗

2.2.4 ARDL模型

根據ARDL模型構建規則，本文首先根據全部變量建立了復雜的ADRL模型，根據約束條件，減去不必要變量，得到性質良好、關系明確的模型，這就是下表的“全部變量”和“優化關系”的變化。回歸結果如表4所示。

表4 ARDL模型回歸結果

本文滯后期的選擇按照合理值范圍內的最大值選擇，可以看出“整體關系式”中去掉T值不明顯的INPT、LUR(-3)、LIS(-1)、LIS(-2)和 LIS(-3)變量，“優化關系式”中去掉LUR（-2）、LUR（-3）、LPTO（-2）、LPTO（-3）和LPTE（-2）。從以上分析結果可知，無論是整體關系還是優化關系，我國產業與城市化之間存在長期關系，尤其是調整后F值超出了95%置信區間，拒絕變量之間不存在長期關系的假設。并且很明顯的發現，調整變量關系式擬合程度要高于全部變量關系式。

由表4檢驗結果可知，城市化和產業化之間存在長期穩定的關系，但是長短期中變量的關系存在差異。短期中，整體關系式，城市化滯后一至兩期對當期有拉動作用，但在滯后四期與滯后二期力度相當但作用相反，說明滯后期較長對當期城市化反而不利，這可以從城市化建設規劃滯后、人口城市化與設施城市化進程不匹配等角度進行解釋。產業化在滯后四期才會對城市化起到正面作用，但作用力度不大，彈性僅為0.19，這和格蘭杰因果關系的結果相對應，說明產業化短期內還沒有起到拉動城市化的作用。優化關系式中，存在趨勢變動項，說明長期中我國城市化與產業優化存在穩定趨勢關系。城市化滯后一期對當期城市化具有較高的彈性，系數達到0.95。滯后一期的三次產業產出反而不利于我國城市化進程，這可以理解為我國三次產業的發展傳統、無序，與我國城市化規劃不能匹配，但由于三次產業范圍較廣泛，受眾較多，所以其阻礙力體現的并不強烈，系數僅為0.12。滯后一期和三期的三次產業就業人數對城市化反而具有促進作用，這一方面說明城市化需要大量人口進行支撐，另一方面也不能排除受本文選擇的城市化指標的選擇標準。無論是整體關系式還是優化關系式，誤差修正項均為負值，符合反向修正原則，并分別以42%和103%的力度將短期偏離拉回到長期均衡中去。長期中，產業結構與城市化的彈性系數較大為2.95，說明在長期中城市化與產業化存在較強烈的拉動關系，我國城市化還存在較大空間，進而拉動產業結構不斷前進。但在優化關系中，第三產業產出與城市化存在2.52的彈性系數，與2.95的彈性相差不大，說明在長期中城市化已經逐漸由基礎設施建設等工業化建設領域，轉為以拉動第三產業為主要內容，城市逐漸進入到多元化服務型時期。同時，三次產業就業有短期正向影響轉為長期負向影響，這也說明人口與城市資源矛盾在長期中不利于城市化進程。

3 結論

本文以城市化與產業化為研究對象，通過引入指標與模型計算，認為我國產業化與城市化是一階平穩序列。通過格蘭杰因果檢驗發現變量間除城市化與產業結構存在單項因果關系外，其他變量均不存在因果關系，說明我國城市化與產業化尚未形成互動作用。利用協整關系檢驗發現變量間存在長期穩定關系，并以ARDL模型找出變量間的長短期關系，通過變量彈性系數的差異，我們發現整體關系式中的長期關系作用要強于短期關系，但二者存在相同的變動方向，但是優化關系式中的長短期變量系數存在相反的變化。

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