基于VAR 模型河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究

常文超

(鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院，河南 新鄭451100)

一、 研究背景

人類歷史社會(huì)發(fā)展就是城鎮(zhèn)化的發(fā)展，縱觀世界各國(guó)，美國(guó)、英國(guó)、日本和韓國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家早在2011 年城鎮(zhèn)化率已經(jīng)處于很高的比率，分別為82.40%、79.62%、91.27% 和83.22%，這代表了這些國(guó)家的城鎮(zhèn)化水平很高，而截至目前，中國(guó)的城鎮(zhèn)化率也才未超過(guò)60%。 可見(jiàn)，我國(guó)城鎮(zhèn)化水平仍與發(fā)達(dá)國(guó)家存在一定差距，為了追上發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平，全面實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化，從而更好地推進(jìn)農(nóng)村農(nóng)業(yè)農(nóng)民問(wèn)題解決，走中國(guó)特色的新型城鎮(zhèn)化道路是必然的選擇。 河南省政府一直把加快城鎮(zhèn)化建設(shè)與提高城鎮(zhèn)化水平作為全省發(fā)展的重點(diǎn)，在現(xiàn)有的條件下河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展面臨哪些難題，它與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展又產(chǎn)生怎樣的關(guān)聯(lián)，如何保證持續(xù)健康的發(fā)展，如何推動(dòng)城鎮(zhèn)化快速的進(jìn)步，都是值得思考的問(wèn)題。 故論文以研究新型城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證關(guān)系為出發(fā)點(diǎn)，探索新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展道路，并給出一些發(fā)展建議。

二、 模型介紹及變量選擇

(一)VAR 模型

向量自回歸模型，即VAR 模型，是針對(duì)多個(gè)變量，以平穩(wěn)變量為前提，分析不同變量之間數(shù)量關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，是在單變量自回歸模型的基礎(chǔ)上向多變量的推廣。 具體指在沒(méi)有任何前提約束的條件下，用來(lái)描述估計(jì)時(shí)間序列變量與其所有內(nèi)生變量滯后值之間存在的關(guān)聯(lián)。 如果多個(gè)變量與其滯后值之間存在關(guān)系，我們可以用線性函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，比如p階向量自回歸模型記作VAR(p)，它的函數(shù)可以寫(xiě)成：

式中，Yt是k維被解釋變量向量；Xt為d維解釋變量向量；μt是k維隨機(jī)誤差向量；p為滯后階數(shù)，A1，A2，…，Ap和B是待估系數(shù)，樣本個(gè)數(shù)為T(mén)。

(二)變量及數(shù)據(jù)選取

研究選取河南省城鎮(zhèn)化率(記作CR)即城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋嚷首鳛樾滦统擎?zhèn)化變量，河南省人口數(shù)量多，且基數(shù)變化快，所以為了剔除數(shù)量和價(jià)格因素的影響，論文選用平均指標(biāo)作為經(jīng)濟(jì)水平的代表，即人均GDP(記作PGDP)，那經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)就代表是人均GDP 的增加額。 數(shù)據(jù)收集主要通過(guò)中國(guó)和河南省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，查看《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本選取1995～2017 年的河南省城鎮(zhèn)化率和人均GDP 的變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)化處理并分別記作lnCR 和lnPGDP，為了使結(jié)果更加科學(xué)化，需要消除異方差的影響，同時(shí)排除價(jià)格和數(shù)據(jù)本身的波動(dòng)性，通過(guò)測(cè)度這兩個(gè)變量指標(biāo)以及其滯后值之間的關(guān)系來(lái)說(shuō)明兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，數(shù)據(jù)的處理和結(jié)果的獲取均通過(guò)計(jì)量軟件EViews8.0來(lái)完成。

三、 新型城鎮(zhèn)化發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證分析過(guò)程

(一)ADF 單位根檢驗(yàn)

VAR 模型是針對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列多元變量建立的，若變量是平穩(wěn)的可直接建立，若變量是不平穩(wěn)的，要進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，否則很可能形成偽回歸，那研究變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系就沒(méi)有意義。 故對(duì)lnCR 和lnPGDP 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，若結(jié)果是非平穩(wěn)的，需要進(jìn)行差分處理，檢驗(yàn)的結(jié)果主要通過(guò)比較T 檢驗(yàn)值和在不同顯著性下的臨界值來(lái)確定，若T 檢驗(yàn)值大于臨界值，則接受原假設(shè)，說(shuō)明序列存在單位根，即兩變量的時(shí)間序列是平穩(wěn)的；若T 檢驗(yàn)值小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，說(shuō)明序列不存在單位根。 根據(jù)對(duì)1995～2017 年的lnCR和lnPGDP 進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，有(Ⅰ)有截距、(Ⅱ)有趨勢(shì)、(Ⅲ)沒(méi)有截距三種情形，三種情形下檢驗(yàn)結(jié)果根據(jù)AIC、SC信息準(zhǔn)則比較它們的AIC、SC、HQ 值，最小值最多的即為所要結(jié)論。 按照這個(gè)原理，經(jīng)EViews8.0ADF檢驗(yàn)操作得知，均不拒絕原假設(shè)，也就是這兩個(gè)變量時(shí)間序列均為不平穩(wěn)的。所以只能差分處理檢驗(yàn)。 經(jīng)過(guò)二階差分后T 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值均小于臨界值，故拒絕原假設(shè)，即二階差分后兩者時(shí)間序列均為平穩(wěn)時(shí)間序列，二階差分后的lnCR 和lnPGDP 結(jié)果參看表1。

從表1 各變量差分后單位根檢驗(yàn)結(jié)果可知lnPGDP 時(shí)間序列的T 檢驗(yàn)值-2.7093 均大于顯著性分別為1%、5%、10%的臨界值-4.5326、-3.6736 和-3.2774，和lnCR 時(shí)間序列的T檢驗(yàn)值-2.7241 大于-4.4441、-3.6329 和-3.2547，故不拒絕該假設(shè)，時(shí)間序列不平穩(wěn)。 一階差分后，依舊不平穩(wěn)。 二階差分后，lnPGDP 時(shí)間序列的T 檢驗(yàn)值-4.9023 和lnCR 時(shí)間序列的T 檢驗(yàn)值-5.8323 均小于顯著性為1%、5%、10%對(duì)應(yīng)的臨界值，故拒絕原假設(shè)，也就是說(shuō)經(jīng)過(guò)二階差分處理后，ln-PGDP 和lnCR 記作I(2)，是二階單整平穩(wěn)序列，符合建模要求。

(二)最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

一般情況下，兩個(gè)內(nèi)生變量lnCR 和lnPGDP 因果關(guān)系不會(huì)同時(shí)發(fā)生，會(huì)有時(shí)間滯后，在一段時(shí)間后才會(huì)對(duì)被解釋變量產(chǎn)生影響。 在進(jìn)行Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)前要先確定VAR 模型的滯后階數(shù)，從而選擇一個(gè)最佳滯后期。 VAR 模型滯后期選擇可以通過(guò)LR(似然比)檢驗(yàn)和信息準(zhǔn)則判斷，根據(jù)5 個(gè)指標(biāo)值顯示結(jié)果，帶?號(hào)值(即對(duì)應(yīng)指標(biāo)最小值)最多的階數(shù)就是我們要的最優(yōu)階數(shù)。 根據(jù)EViews8.0 操作，得到滯后期階數(shù)選擇標(biāo)準(zhǔn)表，如表2 所示。 根據(jù)表2 VAR 滯后期選擇的5 個(gè)指標(biāo)顯示，本研究應(yīng)該建立VAR(3)模型進(jìn)行分析，即最優(yōu)滯后階數(shù)為3。

表2 VAR 模型最優(yōu)滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)

(三)Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)是針對(duì)不平穩(wěn)時(shí)間序列為建立VAR模型進(jìn)行的檢驗(yàn)，可判斷多元變量間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，從而解釋變量間存在的關(guān)系，不能通過(guò)Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)就是偽回歸。 我們一般說(shuō)lnCR 和lnPGDP 變量具有協(xié)整性，即兩者之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，主要看這兩個(gè)變量能否組合成一個(gè)平穩(wěn)序列，若可以，這兩個(gè)變量之間就存在協(xié)整關(guān)系。 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)需要進(jìn)行多次連續(xù)檢驗(yàn)，在檢驗(yàn)前先提出原假設(shè)H0：有0 個(gè)協(xié)整關(guān)系，即沒(méi)有協(xié)整關(guān)系；H1：至多有1 個(gè)協(xié)整關(guān)系；經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)選擇序列有截距項(xiàng)且變量間有線性趨勢(shì)，協(xié)整檢驗(yàn)的滯后區(qū)間比VAR 的滯后階數(shù)小1，因VAR 的最優(yōu)滯后階數(shù)是3，故協(xié)整檢驗(yàn)的滯后區(qū)間為“12”，根據(jù)EViews8.0 操作，結(jié)果如表3 和表4 所示。

表3 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表4 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知，對(duì)于原假設(shè)“至多1 個(gè)協(xié)整關(guān)系”，“特征根跡檢驗(yàn)”9.999512 和“最大特征值檢驗(yàn)”，小于在顯著性水平為5%的情況下的臨界值12.51798，故接受原假設(shè)，即存在至多1 個(gè)協(xié)整關(guān)系；對(duì)于原假設(shè)“沒(méi)有協(xié)整關(guān)系”，“特征根跡檢驗(yàn)” 27.13381 和“最大特征值檢驗(yàn)”19.38704，均大于在顯著性水平為5% 的情況下的臨界值25.87211和17.13430，故拒絕原假設(shè)即有協(xié)整關(guān)系；因此，ln-PGDP 和lnCR 變量之間具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，根據(jù)表5 得出這兩個(gè)變量之間的長(zhǎng)期協(xié)整方程：

表5 VAR 標(biāo)準(zhǔn)協(xié)整向量系數(shù)

協(xié)整方程結(jié)果顯示，新型城鎮(zhèn)化率水平每提高1%將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)5.0219%，即兩者之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，從方程可以看出即河南省新型城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有正向的協(xié)整關(guān)系。

VAR 模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)可以通過(guò)判定其特征根值是否落到單位圓內(nèi)來(lái)判定，EViews8.0 軟件操作得知結(jié)果如圖1 所示，均落到了單位圓內(nèi)，并且VAR(3)模值均小于1(表6)，故模型是穩(wěn)定的，即協(xié)整方程也是穩(wěn)定的，這為后續(xù)脈沖相應(yīng)的分析提供了前提條件。

圖1 VAR(3)穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

表6 VAR(3)穩(wěn)定性檢驗(yàn)特征根的模值

(四)格蘭杰因果檢驗(yàn)

VAR 模型只能基于軟件回歸分析得兩個(gè)變量之間存在依存性關(guān)系，但是不能清楚說(shuō)明兩個(gè)變量之間關(guān)系是因果關(guān)系及其方向，即兩個(gè)變量間誰(shuí)先誰(shuí)后。 格蘭杰因果檢驗(yàn)可以對(duì)兩個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列變量考慮了其滯后值的情況下一個(gè)變量變化是否引起另一個(gè)變量變化，若是，就說(shuō)此變量為另一個(gè)變量的格蘭杰原因，當(dāng)然，這個(gè)因果關(guān)系是統(tǒng)計(jì)意義數(shù)據(jù)關(guān)系上，不代表實(shí)際現(xiàn)實(shí)活動(dòng)關(guān)系。 故對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列變量lnCR 和lnPGDP 進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，來(lái)分析兩者之間因果關(guān)系的先后問(wèn)題。 一般的格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果有四種：①lnCR 是lnPGDP 的格蘭杰原因，即存在lnCR 到lnPGDP 的單向因果關(guān)系；②lnPGDP 是lnCR 的格蘭杰原因，即存在ln-PGDP 到lnCR 的單向因果關(guān)系；③lnPGDP 和lnCR 互為格蘭杰原因，即具有雙向因果關(guān)系；④lnPGDP 和lnCR 是獨(dú)立的，或lnPGDP 和lnCR 間不存在因果關(guān)系。 我們選擇F 檢驗(yàn)，通過(guò)判斷在顯著水平為5%的情況下，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量的P值是否小于5%，若小于，則拒絕原假設(shè)，若大于，則接受。

前面我們已經(jīng)證明了lnPGDP 和lnCR 之間存在著協(xié)整關(guān)系，選擇滯后階數(shù)為3，進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。

表7 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

從上述檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在顯著性水平為5%的情況下，lnPGDP 不是lnCR 的格蘭杰原因的P值為0.3161，大于0.05，故接受原假設(shè)，也就是說(shuō)河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是新型城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因；lnCR 不是lnPGDP 的格蘭杰原因的P值為0.0041 小于0.05，故拒絕原假設(shè)，也就是說(shuō)，新型城鎮(zhèn)化是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，兩者存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。 綜上所述，新型城鎮(zhèn)化水平的變化可以帶來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不會(huì)直接帶來(lái)新型城鎮(zhèn)化水平變化，從經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象上理解，新型城鎮(zhèn)化通過(guò)人口轉(zhuǎn)移，城鎮(zhèn)化的過(guò)程中改變了消費(fèi)觀念，擴(kuò)大了內(nèi)需，從而帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更多是一種本身的長(zhǎng)期的趨勢(shì)的驅(qū)動(dòng)，與城鎮(zhèn)化的關(guān)聯(lián)不大，也就是說(shuō)即使排除城鎮(zhèn)化影響，經(jīng)濟(jì)也保持一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

(五)脈沖響應(yīng)分析

VAR 是一個(gè)系統(tǒng)，單獨(dú)的方程只能解釋局部關(guān)系，不能滿足復(fù)雜的系統(tǒng)關(guān)系，所以我們就可以通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分解來(lái)看系統(tǒng)內(nèi)變量擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)所有變量當(dāng)前值和未來(lái)趨勢(shì)變化的貢獻(xiàn)。 為了進(jìn)一步討論lnPGDP 擾動(dòng)項(xiàng)和lnCR擾動(dòng)項(xiàng)在VAR 模型中的動(dòng)態(tài)關(guān)系，利用EViews8.0 軟件，我們得到在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊下河南省人均GDP 和城鎮(zhèn)化率的脈沖響應(yīng)圖，如圖2 和圖3 所示：

圖2 lnCR 對(duì)lnGDP 的脈沖響應(yīng)

圖3 lnGDP 對(duì)lnCR 的脈沖響應(yīng)

從圖2 可以看出，城鎮(zhèn)化率擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊效果在第1 期到第2 期略微增長(zhǎng)為2，第2 期到第4 期下降達(dá)到接近0，隨后又有輕微的增大的趨勢(shì)，但都在0 附近，即趨于平穩(wěn)。 這說(shuō)明，以城鎮(zhèn)化率水平代表的城鎮(zhèn)化發(fā)展長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響一直是正向的，開(kāi)始是增大，隨后降低，最后趨于平穩(wěn)；城鎮(zhèn)化率擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)自身的正向沖擊第1 期到第3 期由2.7 下降到1，第3 期到第5 期略微上升，第5 期之后開(kāi)始下降并趨近于0。

從圖3 可以看出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)城鎮(zhèn)化率的沖擊效果第1 期到第2 期負(fù)向有所增加，第2 期后有上升趨勢(shì)并逐漸趨近于0，第4 期之后，基本趨于平穩(wěn)。 這說(shuō)明，以人均GDP 為代表的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響一開(kāi)始是先略微負(fù)向波動(dòng)，后從第4 期接近零基本保持平穩(wěn)，且為積極的正向的響應(yīng)。 人均GDP 對(duì)自身的沖擊從第1 期到第7 期由2.8 逐漸下降為0，且為正向，第7 期后負(fù)向略微增大又回歸0附近，逐漸趨于平穩(wěn)。

綜上所述，河南省城鎮(zhèn)化的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用一直是正向的，這與格蘭杰檢驗(yàn)的結(jié)果相一致，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)河南城鎮(zhèn)化發(fā)展短期內(nèi)的影響是負(fù)向的，隨后開(kāi)始出現(xiàn)輕微的正向影響，且有上升趨勢(shì)，主要是因?yàn)樵缙诘某擎?zhèn)化一直是粗放的土地城鎮(zhèn)化，可能對(duì)其造成一些負(fù)面的影響，后期新型城鎮(zhèn)化強(qiáng)調(diào)可持續(xù)性，逐漸的產(chǎn)生一些積極正向的影響。

(六)方差分解

方差分解就是指在系統(tǒng)內(nèi)內(nèi)生變量受所有變量變化的影響比率，一般用百分比表示，意思是某一個(gè)變量的變化是由自身和另外一個(gè)變量分別貢獻(xiàn)的百分比。 通過(guò)方差分解研究河南省新型城鎮(zhèn)化發(fā)展由其自身所帶來(lái)的變化和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化的貢獻(xiàn)度，利用EViews8.0 對(duì)lnCR 的方差分解，得到圖4 和表8。

圖4 lnCR 的方差分解圖

表8 lnCR 的方差分解表

從表8 可以看出，在第一期，城鎮(zhèn)化率變化100%是自身作用，從第二期人均才逐漸顯現(xiàn)，占比3%左右，第5 期有所下降，第7 期有所回升且逐步擴(kuò)大，但最終都控制在4%以內(nèi)的貢獻(xiàn)度，也就說(shuō)明河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展變化主要還是由于自身影響的程度大，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并沒(méi)有太大的關(guān)聯(lián)，可能是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒(méi)有有力扶持城鎮(zhèn)化水平的提升，在以后的發(fā)展過(guò)程中，可加大對(duì)此的投入和重視程度。

從圖5 和表9 中可以看出，河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化由其自身的影響程度要大于城鎮(zhèn)化率水平的提高，第1 期人均GDP 的貢獻(xiàn)率占比接近99%，說(shuō)明自身的發(fā)展趨勢(shì)帶來(lái)的影響更大，從第2 期之后，有所回落，到第10 期下降到91%，而城鎮(zhèn)化率從第1 期0.82%逐步上升，第10 期達(dá)到9%，說(shuō)明城鎮(zhèn)化的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)影響將逐步增大，也印證了我們?cè)瓉?lái)的結(jié)論，就是河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展能夠正向促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且影響的比重越來(lái)越大。

圖5 lnPGDP 方差分解圖

表9 lnPGDP 方差分解表

四、 結(jié)論

(1)經(jīng)Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)，河南省新型城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間變量存在線性組合的平穩(wěn)性，且有相關(guān)關(guān)系即協(xié)整關(guān)系，通過(guò)協(xié)整方程顯示在1995 ～2017 年間，河南省新型城鎮(zhèn)化率水平每提高1%，人均GDP 也會(huì)相應(yīng)提升5.0216%，城鎮(zhèn)化發(fā)展能正向促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

(2)經(jīng)過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)可知，河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不是新型城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因，但在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上新型城鎮(zhèn)化是河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。

(3)根據(jù)脈沖響應(yīng)分析，在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)新型城鎮(zhèn)化擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向沖擊，且隨著期數(shù)增加先增大，后降低，最終趨于平穩(wěn)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)城鎮(zhèn)化率的沖擊反應(yīng)，從起初先下降后上升，從負(fù)向的沖擊經(jīng)過(guò)四期后逐漸變?yōu)檎驔_擊，且最后趨于平穩(wěn)。

(4)預(yù)測(cè)方差分解可以看出，河南省城鎮(zhèn)化發(fā)展變化由自身影響的變化的貢獻(xiàn)度平均為96%，受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響的貢獻(xiàn)度僅占4%；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展變化受其自身影響的貢獻(xiàn)度平均為91%，受新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響的貢獻(xiàn)度為9%，且有逐步增大趨勢(shì)，這意味著城鎮(zhèn)化的發(fā)展將帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。