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中国城市建成区扩张与经济增长关系的动态计量分析

2016-06-05俊,项雯,董

地理与地理信息科学 2016年4期
关键词:建成区协整方差

蔡 俊,项 锦 雯,董 斌

(1.安徽农业大学经济管理学院,安徽 合肥 230036;2.安徽建筑大学法政学院,安徽 合肥 230016;3.安徽农业大学理学院,安徽 合肥 230036)

中国城市建成区扩张与经济增长关系的动态计量分析

蔡 俊1,项 锦 雯2*,董 斌3

(1.安徽农业大学经济管理学院,安徽 合肥 230036;2.安徽建筑大学法政学院,安徽 合肥 230016;3.安徽农业大学理学院,安徽 合肥 230036)

以1981-2014年全国时间序列数据为基础,应用协整理论计量分析了城市建成区扩张与经济增长的短期波动与长期均衡效应。研究结果如下:1)两者都是二阶单整序列。2)两者是正相关的长期均衡关系:城市建成区扩张水平lnJCQ每上升1%,经济增长水平lnGDP就会上升2.57%。3)二阶差分D(lnJCQ,2)与 D(lnGDP,2)的长期均衡对短期偏离的调整力度分别达到41%与-36%。4)城市建成区扩张是经济增长的Grange原因,而反向关系得不到实证支持。5)对于lnJCQ一个标准差的冲击,lnGDP响应较强烈,而对于lnGDP一个标准差的冲击,lnJCQ反应较弱。6)lnJCQ对lnGDP的解释力度达79.66%,而lnGDP对lnJCQ的解释力度仅6.66%。研究结果表明,城市建成区扩张将导致经济增长,而经济增长不一定导致城市建成区扩张。这有助于形成集约用地的“倒逼机制”,以较少的土地资源消耗保持国民经济健康较快发展。

城市建成区扩张;经济增长;Grange;脉冲响应函数;方差分解

0 引言

协调城市建成区规模扩张与经济增长关系,实现“保发展与保粮食”双赢,保障新型城镇化推进成为实践与理论界不可回避的热点问题。围绕城市建成区规模扩张与经济增长的相互影响关系的研究成果丰硕,主要分为三方面:第一,经济增长等因素对城市建成区规模扩张的驱动作用研究。基本一致的结论是经济增长的正向驱动作用,刘瑞等认为不同区域与经济增长阶段的作用程度存在差异[1]。第二,城市建成区规模扩张对经济增长贡献的研究。结论一:正向不同程度的贡献[2-11],研究的贡献程度结果有所差异,可能的原因是时间尺度、空间尺度及计量方法等不同;结论二:未来逐渐降低的正向贡献,李效顺等[12,13]认为随着工业化进程推进,经济增长对建设用地依赖性由强逐渐减弱;结论三:持否定态度,城市土地的需求是引致需求,单纯扩大城市建成区土地面积并不能推动经济增长[14],城市空间扩张对耕地的影响最大[15]。第三,两者相互影响关系研究以应用“脱钩理论”[16]与库兹涅茨曲线模型[17]较多,协整理论应用较少。

上述研究成果对解释城市建成区扩张与经济增长两系统之间的互动关系作出了重要贡献,但在计量两者相互影响关系时,多应用传统回归方法,较易忽略变量数据的共线性与稳定性,可能会造成伪回归。协整理论分析能克服上述缺陷,但是应用协整理论分析两者相互影响关系的现有文献较少[18,19];又由于样本的地区范围有限,并且没有考虑到近几年新型城镇化推进的影响,“经济发展是建设用地扩张的单向Granger 原因”的结论难以解释“上海等城市近期的经济稳步较快增长,但城市建成区却零扩张”的现实状况。因此,在时间尺度上考虑近几年新型城镇化推进的影响,在空间尺度上以全国地级及以上城市为样本,应用协整理论计量分析两者全过程动态关系非常必要,可为制定协调城市建成区扩张与经济增长良性互动关系政策提供理论支撑。

1 中国城市建成区扩张与经济增长现状

1.1 数据来源与处理

城市建成区面积、GDP与GDP指数数据来源于《中国城市统计年鉴(1980-2015)》、《中国统计年鉴(1980-2015)》,同时,GDP数据均以1980年为基期年,参照当年GDP指数修正为可比价。研究期设定为1981-2014年,一方面保障协整分析不少于22个观察时间序列,另一方面保障研究时期涵盖新型城镇化战略实施阶段。研究对象为全国31省市区(不含港澳台)的城市建成区范围,数据统计以地级及以上城市为基本样本。

1.2 中国城市建成区扩张与经济增长现状

统计结果见图1。从中国城市建成区扩张面积看,1981-2014年34年间建成区面积扩张总量达42 335 km2,年均增长1 245 km2,年均增长率为5.8%。新型城镇化战略实施阶段(2010-2014年)5年间中国城市建成区面积年均增长率下降到5.5%,反映了以人为本的新型城镇化战略有效控制了城市建成区扩张。从GDP增长情况看,研究期内34年间增长总量达104 907亿元,年均增长率达9.7%。新型城镇化战略实施阶段经济增长率下降到8.5%,反映了国家经济增长数量降速,但质量与效应实现了提高。

图1 1981-2014年中国城市建成区面积与经济增长现状

总体看,1981年以来中国的城市建成区面积与经济增长水平都不断提高,具有相同的增长态势,这从一定程度上可以推测两者存在相互影响关系,而是否互为或单方面因果关系则需要进一步验证。从增长的动态过程看,经济增长水平总体上增长趋势波动不大,而城市建成区面积的增长趋势波动较频繁,两者间究竟是否存在长期协整关系及影响效应的动态全过程则需要进一步验证。

2 中国城市建成区扩张与经济增长的动态关系计量分析

本文应用协整理论,基于VAR模型进行Granger因果检验、VEC、IRF和方差分解以反映城市建成区扩张与经济增长的全过程动态关系。为消除可能存在的异方差并使趋势线性化,对所有研究原序列分别取自然对数,得到城市建成区扩张水平(lnJCQ)与经济增长水平(lnGDP)[20]。

2.1 变量的单位根检验

在对城市建成区扩张水平(lnJCQ)与经济增长水平(lnGDP)进行协整分析之前,采用ADF检验法先进行平稳性检验,即检验是否存在单位根。从检验结果(表1)看,原水平序列lnJCQ、lnGDP的ADF值均大于10%显著水平下的临界值,未能通过显著性检验,表现出非平稳特征;各序列经过一阶差分后,D(lnJCQ)与D(lnGDP)的ADF值也未能通过显著性检验,表现出非平稳特征;各序列经过二阶差分后,D(lnJCQ,2)与D(lnGDP,2)的ADF值(-5.2240,-5.2663)均小于1%显著性水平下的临界值(-4.3561,-4.2846),P(0.0014,0.0009)值均小于5%,由此可见,lnJCQ与lnGDP序列都是二阶单整序列,即lnJCQP~I(2),lnGDP~I(2),可通过协整模型检验其是否具有长期的协整关系。

表1 序列ADF检验结果

2.2 协整检验

lnJCQ与lnGDP序列都是二阶单整序列,符合协整分析前提。通过Johansen协整检验,在EVIEWS8.0软件中操作,检验结果见表2。在5%以上的显著性水平下,lnGDP与lnJCQ之间存在协整关系与一个协整方程,即两者存在长期的均衡关系。

表2 城市建成区扩张与经济增长的Johansen协整检验结果

标准化后的协整关系结果见表3,协整方程式为:

lnGDP=2.573498×lnJCQ

(1)

通过式(1)可得lnJCQ与lnGDP是正相关的长期均衡关系:lnJCQ每上升1%,lnGDP就会上升2.57%。

表3 标准化的协整关系结果

调整系数值检验协整关系是否有效,其值最少有一为负才可以说明该协整方程有效。实验结果(表4)显示两调整系数值皆为负(-0.223828,-0.027766),则该协整关系有效。

表4 调整系数值

2.3 误差修正模型

建立矢量误差修正模型(VEC)检验长期均衡对短期偏离误差调整的力度,根据检验结果,误差修正项(CointEQ1)形式表示为:

CointEQ1=D(lnJCQ)-4.037864D(lnGDP)-0.007533

(2)

根据检验结果,估计的VEC模型系数矩阵为:

(3)

式(3)VEC模型的2个方程的解释变量是原序列的二阶差分。VEC模型的误差修正项CointEQt-1的系数估计值含义为:方程的误差修正项系数分别为-0.36和0.41,说明城市建成区扩张二阶序列以41%的力度调整短期偏离到均衡状态;经济增长二阶序列以-36%的力度调整。

2.4 Granger因果关系分析

2.4.1 城市建成区扩张与经济增长的VAR模型及检验Granger因果关系是利用VAR模型进行一组系数显著性检验,因此首先建立lnJCQ与lnGDP变量的VAR模型,综合依据模型整体检验结果的5个指标,在AIC值最小的情况下的滞后期为2,建立滞后2阶VAR模型,模型系数矩阵如式(4)。模型整体检验结果见表5,表明拟合结果较理想,同时VAR模型的特征根倒数的模皆小于1,认为VAR模型稳定,可基于VAR模型进行Granger、脉冲分析及方差分解,以分析lnJCQ与lnGDP的动态关系。

(4)

表5 向量自回归模型整体检验结果

2.4.2 城市建成区扩张与经济增长的Granger因果关系分析 以VAR模型为基础,分别将lnJCQ与lnGDP做因变量,检验其所有滞后项是否对另一个变量的当期值有影响,如果影响不显著,则不存在因果关系,反之存在因果关系。实验结果如表6,可以看出,在短期中,lnJCQ的变动是lnGDP变动的原因,其中P值是0.0012,这种Granger原因非常显著,即城市建成区扩张是经济增长的Granger原因,城市建成区扩张能显著解释或者预测经济增长。在短期中,lnGDP的变动不是lnJCQ变动的原因,经济增长不能解释或者预测城市建成区扩张。

表6 lnJCQ与lnGDP的Granger因果关系检验结果

2.5 脉冲响应分析

绘制IRF脉冲响应函数反映lnJCQ与lnGDP两者之间的全面动态影响路径(图2)。实线为冲击效应计算值,虚线为响应函数值加或减两倍标准误差的置信带[21]。

lnGDP对来自自身一个标准差冲击的反应呈现研究期维持正向,在第2期达到峰值,之后呈下降趋势;lnJCQ对来自自身一个标准差冲击的反应基本保持平稳正向作用。lnGDP对来自lnJCQ一个标准差冲击的反应呈现持续波动较大的正向作用,且作用力度较大,在第1期为0,反映了城市建成区扩张对经济增长影响的滞后性,在第7期达到峰值之后略有减弱态势,反映了土地要素驱动经济增长作用力在近期呈减弱态势,土地资源利用与经济增长方式趋于集约方向;lnJCQ对来自lnGDP一个标准差冲击的反应呈现基本平稳的正向作用,但作用力度相对较弱。

脉冲函数分析的结论:我国城市建成区扩张对经济增长的驱动作用相对较强,而经济增长对城市建成区扩张的驱动作用相对较弱。

2.6 方差分解

方差分解提供每个扰动项因素影响各个变量的相对程度,从而解释各个变量方差变动冲击的重要程度(表7)。由表7可知,经济增长变动方差由自身变动解释的部分快速下降,由期初的100%快速下降到期末的20.34%;城市建成区扩张变动方差由自身变动解释的部分平缓波动上升,由期初的91.45%平缓上升到期末的93.34%;经济增长变动方差由城市建成区扩张变动解释的部分快速上升,由期初的0%快速上升到期末的79.66%;城市建成区扩张方差变动由经济增长变动解释的部分平缓下降,由期初的8.55%平缓下降到期末的6.66%。

图2 lnGDP与lnJCQ对各自一个标准差冲击响应结果

表7 城市建设用地扩张与经济增长的方差分解结果

方差分解分析的结论如下:我国城市建成区扩张对经济增长的贡献相对较强,解释力度达79.66%;而经济增长对城市建成区扩张的贡献相对较弱,解释力度仅6.66%。这与前文脉冲函数分析结论一致。

综合因果分析、脉冲分析与方差分析可得:城市建成区扩张将导致经济增长,而经济增长不一定导致城市建成区扩张,该研究结论能很好地解释中国发展实践。城市建成区扩张的理论效应是:拉动投资基础设施、促进人口城镇化、筑巢引凤与产业入园等,直接导致经济增长。实践上,我国长期以来各地方主要依靠的是土地资源、劳动力等要素投入规模的扩张拉动经济增长,这与本研究结论一致。但是,经济增长不一定导致城市建成区扩张,理论上,我国经济增长的核心动力正向创新转变,土地资源、劳动力等要素从粗放投入转型为集约利用;实践方面,上海市在2010-2014年城市建成区面积始终保持在998.8 km2,而经济年均增长9.3%,真正实现了经济增长的高效高质量推进,且城市建成区零扩张。2014年1月10日全国国土资源工作会议讲话精神:2014年以后不再安排人口500万以上特大城市新增建设用地,该政策就是践行城市建成区零扩张的社会经济可持续发展模式。

3 结论与启示

本文应用协整理论,基于VAR模型进行Granger因果检验、VEC、IRF和方差分解,反映城市建成区扩张与经济增长的全过程动态关系,结论如下:1)城市建成区扩张与经济增长都是二阶单整序列。2)两者是正相关的长期均衡关系:lnJCQ每上升1%,lnGDP就会上升2.57%。3)VEC模型检验表明:城市建成区扩张二阶序列D(lnJCQ,2)的长期均衡对短期偏离的调整力度达到41%;经济增长二阶序列D(lnGDP,2)的长期均衡对短期偏离的调整力度达到-36%。4)Granger检验:lnJCQ是lnGDP的Granger原因,而反向关系得不到实证支持。5)脉冲响应函数的分析结果如下:对于lnJCQ的一个标准差的冲击,lnGDP响应较强烈,而对于lnGDP的一个标准差的冲击,lnJCQ的反应较弱。6)方差分析显示:城市建成区扩张对经济增长的解释力度达79.66%,而经济增长对城市建成区扩张的解释力度仅6.66%。相对于以往的研究,本研究在方法上应用协整理论,在时间尺度与空间尺度上更全面,保障了结论的可靠性。

研究结果揭示:城市建成区扩张将导致经济增长,而经济增长不一定导致城市建成区扩张。该理论能很好地解释中国发展实践。我国长期以来,各地方主要依靠的是土地资源、劳动力等要素投入规模的扩张拉动经济增长;自新型城镇化推行以来,上海市等特大城市实现了经济增长的高效高质量推进,但城市建成区面积零扩张。研究结论从理论上支撑和指导了中国未来经济增长路径:不以牺牲土地换取发展的模式是完全可以实现的。鉴于区域差异,在全国范围推行城市建成区零扩张的社会经济发展模式不可一刀切,特大城市可以不安排新增建设用地,倒逼土地存量挖潜推进城镇化;其他城市在未来经济转型发展过程中,通过设立“用地门槛”等策略,形成集约用地的“倒逼机制”,探索城市“紧凑式发展”、“精明增长”、“内填式开发”与“集约式发展”等用地模式, 以较少的土地资源消耗保持国民经济健康较快发展。因此,应用协整理论分析不同区域的城市建成区扩张与经济增长互动关系,探索区域差别化城市土地利用模式与政策,是未来进一步深入研究的重点。

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Dynamic Econometric Analysis of the Relationship between Expansion of Urban Built-up Area and Economic Growth in China

CAI Jun1,XIANG Jin-wen2,DONG Bin3

(1.CollegeofEconomicandManagement,AnhuiAgriculturalUniversity,Hefei230036;2.InstituteofLawandPolitics,AnhuiArchitectureUniversity,Hefei230016;3.SchoolofScience,AnhuiAgriculturalUniversity,Hefei230036,China)

Based on the national time-series data during 1981-2014 and the theory of co-integration,the short-term volatility and long-term equilibrium effect of the relationship between expansion of urban built-up area and economic growth in China was analyzed.The results show as follows.1) Both list are lnJCQ~I(2)and lnGDP~I(2).2) There is positive long-term equilibrium relationship:when lnJCQincreases 1%,lnGDPgoes up by 2.57%.3) The adjustment strength of long-term equilibrium to short-term deviation of D( lnJCQ,2) and D(lnGDP,2) reaches 41% and -36% respectively.4) The expansion of urban built-up area is the Grange cause of economic growth,and we can′t get an empirical support of inverse relationship.5) For the impact of one standard deviation lnJCQ,lnGDPresponse is strong,with a standard deviation of lnGDP, lnJCQ′s reaction is weaker.6) The explanation strength of lnJCQfor lnGDPis 79.66% and the explanation strength of lnGDPfor lnJCQis 6.66%.Conclusion is:expansion of urban built-up area will lead to economic growth,and economic growth does not necessarily lead to expansion of urban built-up area.Policy implications are:forming the"reversed transmission mechanism"of intensive land use,with less land resource consumption to maintain healthy and rapid development of national economy.

expansion of urban built-up area;economic growth;Grange;impulse response function;variance decomposition

2016-04-21;

2016-05-22

安徽省国土资源科技项目“安徽经济发展与城市土地集约利用协调研究”(2011-k-25);农业部软科技项目“城市化快速进程中农村宅基地退出补偿机制研究”

蔡俊(1975-),男,讲师,博士,从事土地资源管理教学与科研。*通讯作者E-mail:119194674@qq.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.04.017

F299.2;F224

A

1672-0504(2016)04-0100-06

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