政府主導、固定資產投資對城鎮化地區差異影響分析

■ 趙旭宏　博士生（北京大學經濟學院　北京　100871）

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政府主導、固定資產投資對城鎮化地區差異影響分析

■ 趙旭宏博士生（北京大學經濟學院北京100871）

內容摘要：本文通過建立VAR模型發現，城鎮化水平差異和城鎮固定資產投資差異具有長期協整關系，政府在不同地區的非均衡投資是城鎮化區域差異的長期原因。基于VECM的Granger因果關系表明，城鎮固定資產投資地區差距是城鎮化地區差距的短期和長期Granger原因。長期內，城鎮化地區差距將會影響城鎮固定資產投資的地區差距。要實現區域間的均衡發展，政府必須調整區域發展政策，使各個地區逐步享受全國統一的國民待遇。

關鍵詞：城鎮化政府引導固定資產投資VAR模型

改革開放初期，我國政府實施東南沿海區域優先發展的政策。在政府引導下，我國出現了大規模的人口跨區域流動。劉玉（2008）利用第五次人口普查數據，分析發現中國人口流動具有顯著的地域集中性和空間指向性，東部地區是主要人口流入地，中部地區是主要人口流出地。魯奇、王國霞等（2006）利用“四普”、“五普”數據發現流動人口的地理分布向東部地區集中的趨勢不斷加強，而在環渤海地區有所下降，有進一步向長三角和珠三角及福建集中的趨勢。農村人口向這些地區流動，直接提高了流入區的城鎮化水平。

農村人口向沿海地區流動，與沿海地區經濟高速增長有直接相關性。而我國作為投資驅動型國家，固定資產投資對經濟增長的地區差異具有顯著的影響。這樣，地區固定資產投資差異導致經濟增長水平的差異，從而引發人口跨地區流動，形成城鎮化發展水平的區域差異。在我國現行體制下，各級政府擁有土地審批權，固定資產投資一般需要政府土地審批支持。因此，政府能夠在很大程度上影響固定資產投資的規模。固定資產投資一般來源于國家財政直接投資、銀行貸款、外商直接投資、民間資本等渠道。政府對這些渠道無論是通過財政轉移支付、影響銀行信貸資金投向、招商引資等政府行為均有較大的影響力。

為了通過固定資產投資地區間差異來分析政府政策效果。本文對作為人口輸入區的京津滬、江蘇、浙江、福建和廣東等7個省份和其他作為人口輸出區的省市，在1978-2011年間城鎮化水平的差異與在固定資產投資差異變動的關系進行實證分析，來定量分析政府政策的作用。實證分析過程使用Eviews7.1完成。

模型構建

（一）構建模型

本文建立了向量自回歸模型（VAR）和誤差修正模型（VECM），并進行協整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗，利用脈沖響應函數來檢驗二者之間的動態關系。VAR模型由Sims（1980）年提出，是AR模型的一種推廣，常用作分析相互關聯的時間序列系統及隨機擾動項的動態變化。VAR模型不以經濟理論為基礎，把系統中每一個內生變量作為所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而避開了結構化建模的需要。一般的VAR（p）模型的表達式為：

其中，yt是k維內生變量，xt是n維外生變量，At和Bj是待估計的參數矩陣，p是內生變量的滯后期，q是外生變量的滯后期。

（二）區域差異的測度

對區域經濟差異的研究，目前已經有多種測度方法，包括基尼系數法、變異系數法和Theil指數法等。Theil指數法能夠將總體的區域差異分解成不同空間尺度的內部差異和外部差異，刻畫各個區域對總體差異的貢獻和區域內部差異的變化情況。Theil指數T與基尼系數（Gini coefficient）具有相似和相同之處，本質上是一個研究對象的收入與群組收入平均水平對比的測度。但在分組情況下Theil指數可以將組內差異完美地分配到組間差異上。

如果以各地區城鎮常住人口數量為“收入”，假設Uij為i區域j地區的城市人口數量，為i區域城市人口，Pij表示i區域j地區的城鄉總人口數量，為地區總人口，U=∑Ui，P=∑Pi則根據Shorrocks（1980）的推論，有：

其中，Tpi為區域i內部的各省的城鎮化水平差異。

可以看出，T可以分解為組內差異TWR和組間差異TBR，可以計算組內差距和組間差距對總差距的貢獻。T（u，n）考慮了各地區不同的城鄉總人口規模，其研究對象是一個地區的人口所能達到的“收入”—城鎮常住人口數量。

固定資產投資的地區差異也可以使用同樣的方法來測算，本文對輸入區和輸出區城鎮化水平差距用THLt來表示，城鎮固定資產投資的差異用IFAt來表示。各地區城鎮固定資產投資數據取自《新中國60年統計資料匯編》、國家統計局網站國家數據庫。

實證分析

（一）變量平穩性檢驗

為了避免建模過程中的“偽回歸”現象，所研究的變量必須具有同階平穩性并且具有協整關系。因此，首先檢驗THLt和IFAt是否存在單位根。對單位根的檢驗有DF檢驗、ADF檢驗、PP檢驗、ERS檢驗、NP檢驗等方式，后三種新興方法克服了前者原序列可能含有常數項和趨勢項的假設，但應用比較復雜。本文使用ADF檢驗法進行單位根檢驗。ADF檢驗法可以設定三種模式，分別包括趨勢項和常數項、只包含常數項、兩者都不包含。對于滯后期p值的選擇，采用赤池信息準則（AIC）和施瓦茨信息準則（SC）來確定最優。通過單位根檢驗可知，在三種模式下，變量THLt和IFAt水平序列（原序列）均拒絕了零假設，為非平穩序列。而經過一階差分后△THL和△IFA為平穩序列，即原序列均為一階單整過程I（1）。單位根檢驗結果如表1所示。

（二）協整檢驗

由于變量THLt和IFAt均是一階平穩序列，需要進行協整分析來判斷二者之間是否存在協整關系。常用的協整檢驗方法有EG兩步法和JJ （Johanse-Juselius）協整檢驗，由于JJ協整檢驗采用極大似然估計，可以給出全部協整關系且功效更穩定，因此本文使用這一檢驗方法。

進行JJ協整檢驗首先要建立VAR模型，此時需要選擇合理的滯后區間。對于VAR模型滯后區間的選擇一般采取LR（似然比）統計量、FPE（最終預測誤差）、AIC信息準則、SC信息準則、HQ信息準則等。其中，LR統計量越大越好，其它4個統計量越小越好。如果5個信息準則給出的滯后期數不同，則選擇通過3個標準以上的準則為準，且LR是最重要的參考標準。這樣，VAR模型既可以盡可能完整地顯示模型的動態過程，又不至于因為待估計的參數過多而使模型自由度太小，影響參數估計的有效性（高鐵梅，2009）。

表1　ADF單位根檢驗結果

表2　VAR模型最優滯后期的選擇

表3　JJ協整檢驗跡檢驗結果

表4　JJ協整檢驗最大特征根檢驗結果

表5　VECM的估計結果

表6　短期Granger因果關系檢驗1

表7　短期Granger因果關系檢驗2

表8　基于VECM的長期Granger因果關系檢驗

由表2可知，LR、SC和HQ 三種方法選擇的最優滯后期數均為4期，按照少數服從多數的原則，本文選取滯后3期階數，建立VAR（3）模型：

根據Johansen（1995），協整方程同原時間序列一樣，也可能有截距和確定的趨勢。由于本文建立的VAR（2）允許有確定性趨勢，協整方程只有截距項，因此采取結構（3）進行檢驗。內生變量的一階差分滯后階數按照P-1選取滯后階數2。JJ協整檢驗跡檢驗結果如表3所示。

根據跡檢驗的結果，由于跡統計量16.83大于5%顯著水平下的臨界值15.49，即在95%的置信水平上拒絕了原假設，說明存在協整方程。為了進一步驗證協整關系是否存在，進行最大特征根檢驗。JJ協整檢驗最大特征根檢驗結果如表4所示。

跡統計量和最大特征根檢驗結果表明，在95%的置信水平上，可以接受存在一個協整關系的假設，固定資產投資和城鎮化的地區差異之間存在長期的協整關系。標準化的協整方程如下：

上式中，ecmt表示城鎮化和固定資產投資地區差異線性組合的殘差，括號里表示t值。通過協整方程可以看出，城鎮化和固定資產投資差距存在穩定的正向協整關系，當固定資產投資的地區差距每擴大1個單位，城鎮化地區差異相應上升0.127個單位。而當固定資產投資的地區差距下降時，城鎮化地區差距也相應下降，與常理比較符合。

在確定了變量之間的協整關系之后，可以通過AR根驗證協整關系的穩定性。AR特征方程的特征根的倒數絕對值如果小于1，即位于單位圓內，則模型是穩定的，否則就是不穩定的。本文共有p×k=4個AR特征根，觀察AR根分布圖，可以看出所有特征根均在單位圓內，協整模型是穩定的。

（三）向量誤差修正模型

由協整檢驗可知，變量THLt和IFAt存在長期均衡關系，但實際經濟數據卻是由“非均衡過程”生成的，不僅有長期趨勢，還有短期波動的影響。為此，Enger 和Granger（1981）將協整和單方程誤差修正模型（ECM）結合起來，建立起了向量誤差修正模型（VECM）。這可以看作是含有協整約束的向量自回歸VAR模型。對于一般的VAR（p）模型，有：

經過差分變換后有：

假設∏矩陣的秩為r且0＜r＜k，則矩陣可以分解成兩個k×r階、秩為r的矩陣α和β的乘積：

代入上式可得：

其中，β`為協整向量矩陣，β`yt-1是誤差修正項，反映變量之間的長期均衡關系，用ecmt-1表示；調整系數向量α反映變量之間均衡關系偏離長期均衡狀態時調回到均衡狀態時的速度。Γi反映各變量短期波動的沖擊。在進行協整檢驗的基礎上，誤差修正模型VECM表示為：

根據這一思路，在VECM中協整關系可以表達成為誤差修正項的形式：

誤差修正項的表達式與JJ協整檢驗中得到的協整關系的系數是一致的。進行估計時VECM模型中兩個方程的解釋變量不再是原序列，而是原序列的差分序列（用D表示）。△THLt和△IFAt方程均滿足負向修正機制，系數如表5所示。

從△THLt方程可以看出，誤差修正項ecmt-1在10%的顯著水平上對城鎮化的地區差距的短期變動具有負向影響。當城鎮化和城鎮固定資產投資地區差距偏離長期均衡時，長期修正關系將以0.164的力度拉回均衡狀態，即在IFA不變的情況下，THL 在t期的變化（D（THL）=THL-THL（-1）將會消除前一期16.4%的非均衡誤差。從變量自身的短期波動看，滯后一期城鎮化區域間差異自身的波動對當期城鎮化的區域間差距在5%的顯著性水平上有顯著的影響，其他變量則不顯著。方程的R2值為0.32，AIC=-8.98，SC=-8.70，取值比較理想。△IFAt方程不滿足負向修正機制，在此不做分析。通常我們更關心VECM整體的檢驗結果，AIC=-13.94，SC=-13.29，都比較小，說明VECM模型比較合理。

（四）短期和長期因果關系檢驗

由VAR模型協整檢驗可知，THLt和IFAt存在長期協整關系。本文長期因果關系檢驗應基于VECM進行，它可以從短期和長期兩個方面來分析變量之間的動態影響。短期Granger因果關系檢驗可以分析短期影響，即解釋變量從1到p-1 階滯后值系數的聯合分布顯著性。如果聯合分布的零約束檢驗被拒絕，則說明滯后項變量對被解釋變量存在Granger因果關系。

從表6結果可以看出，在△THLt方程中在10%的顯著水平下能夠拒絕城鎮固定資產投資差距不是城鎮化地區差距的Granger原因的原假設，表明城鎮固定資產投資內生于系統，在Granger意義下短期內影響城鎮化地區差距。這與改革開放后我國經濟作為投資驅動型經濟模式，固定資產投資對工業化和城鎮化具有實質性影響的實際相吻合。

從表7的結果可以看出，在△IFA方程中在10%的顯著水平下不能拒絕城鎮化地區差距不是固定資產投資差距的Granger原因的原假設，表明城鎮化地區差距外生于系統，在Granger意義下短期內不影響城鎮固定資產投資的地區差距。在我國現實中，中央政府和高層級政府以GDP為導向，在考慮政府投資布局時，各地區城鎮化水平的高低并不作為直接的考慮因素。

長期因果關系的判斷可以從VECM誤差修正項系數的顯著性水平來考察。表8給出了兩個方程誤差修正項的系數值和顯著性水平。

可以看出，在10%的顯著性水平下，IFA變動都是THL變動的長期Granger原因。在5%的顯著性水平下，THL變動是IFA變動的長期Granger原因，說明城鎮化水平高的地區，其所能吸引的固定資產投資從長期來說也會很高，盡管這種投資吸引能力在短期內并不明顯。這在一定程度上可以體現城市集聚效應所能產生的吸引力的大小，城鎮化水平高、集聚效應高的地區，其吸引固定資產投資的能力會更強，下一步大都市圈發展、區域極化發展的趨勢可能進一步加強。

結論和建議

本文以利用1978-2011年我國人口輸入區和輸出區城鎮化水平差異與城鎮固定資產投資的地區差異為研究對象，通過建立VAR模型，對政府作用效果進行了實證分析。城鎮化水平差異和城鎮固定資產投資差異具有長期協整關系，不同地區的非均衡投資政策是城鎮化區域差異的長期原因。政府主導對不同區域的非均衡投資，將會擴大區域間城鎮化水平的差異。基于VECM的Granger因果關系表明，城鎮固定資產投資地區差距是城鎮化地區差距的短期和長期Granger原因，城鎮固定資產投資地區差距的擴大，將會導致城鎮化地區差距的擴大。而在短期內，城鎮化地區差距不是城鎮固定資產投資地區差距的Granger原因，不會影響城鎮固定資產投資的地區差距。但在長期內，城鎮化地區差距將會影響城鎮固定資產投資的地區差距，說明城鎮化水平高的地區其所能產生的集聚效應將會吸引更多的投資。

以上研究結論對于我國實現新型城鎮化、縮小城鎮化的區域差距具有以下啟示：首先，要實現城鎮化區域間的均衡發展，政府必須調整區域發展政策，各個區域在固定資產投資及其配套的財稅、金融政策要均等化，避免地區差距進一步拉大；其次，為縮小中部和西部在城鎮化水平上同東部的差距，中央政府可針對性地加大對中部和西部地帶的投資比重，使后進地區能夠在較短時間內追上先發地區；最后，城鎮化水平較高的地區對固定資產投資具有較大的吸引力，下一步我國城鎮化很有可能會出現區域極化的現象，特大型、超大型的都市圈和區域核心城市將會出現，國家在宏觀政策層面上需要早作應對。

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