甘肃省人口城镇化与经济发展的动态响应关系研究

张胜武，王良举，林传红

（安徽财经大学 工商管理学院，安徽 蚌埠 233030）

经济增长是城镇化的重要促进因素之一，城镇化则是经济发展的一个社会后果。[1]城镇化水平与经济发展的关系是地理学、经济学等多个学科的共同研究课题。[2]目前中国城镇化正处于快速发展阶段，党的十八大提出坚持走新型城镇化道路，同时产业结构升级、节能减排任务等各方面要求城市加快转型发展，研究当前城镇化与经济增长的互动关系以促进二者良性互动发展、确保城镇化健康发展正当其时。

国外关于城镇化与经济发展的关系研究始于上世纪50年代前后，[3]70年代左右对发展中国家的研究增多。[4-5]研究重点也由城市化与经济增长之间的互动影响[6-7]等逐渐转入到近期的经济政策与制度对城市化发展的影响、[8]城市化与产业结构变动调整的互动过程及其机理研究[9-10]等。近年来，国内各种角度形成的丰富研究成果不断拓展该领域的研究范畴。除对两者相互关系进行研究外，[11-13]城镇化与工业化的协调发展、[14-17]城镇化与产业结构调整变动的相互作用、[18-22]城镇化对城乡居民生活水平的影响[23-25]以及城市空间扩张标志的土地城镇化与经济发展的相互关系[26-27]等亦是研究焦点。研究层面上以国家、区域级为主，研究方法上从简单的相关分析到与协整分析、灰色关联分析等多种定量方法相结合，在内容研究上也相应地从早期对表面的简单定量分析强化深入到二者内在互动响应机制研究。

从以上文献梳理来看，鲜见西部地区尤其是欠发达省份该领域的研究成果形成。本文以甘肃省为例，定量分析1978年以来人口城镇化与经济增长间的互动响应关系，以揭示西部欠发达省份经济增长与城镇化发展间的动态耦合机理，为推动西部欠发达地区健康城镇化发展、促进城镇化与经济发展良性互动提供理论借鉴。

一、甘肃省人口城镇化与经济发展的偏差分析

（一）研究模型简介

钱纳里（Chenery H）和塞尔奎因（Syrquin M）提出的城镇化与工业化变动关系一般模式目前被学术界广泛应用。为解决汇率变动、GNP与GDP转换以及工业化衡量标准不一等问题，结合我国与甘肃实际，本文采用修正模式[14]对甘肃省城镇化和经济发展之间的变动关系进行对比分析（表1）。鉴于历年汇率变动，在以美元计算甘肃省人均GDP时，采用当年平均汇率来进行换算以减小误差。同时为避免误差，在以产业结构和就业结构为标准对比分析城镇化水平时，宜采用非农产业比重和非农就业比重代替工业比重和工业就业比重为衡量标准。[19]

表1 城镇化与工业化关系变动的修正模式[28]

（二）甘肃省人口城镇化与经济发展的偏差对比分析

1.人口城镇化与人均GDP的变动关系

由表2可见，2000年甘肃省人均GDP的水平498.81美元相当于修正模式的第2级水平（按1997年计算为500美元，以下同)。与之相比，甘肃省非农产业产值比重和非农产业就业比重分别比修正模式高出约27个和6个百分点，城镇化率则略微超前2个百分点。此后阶段，甘肃省产业结构比重均高出修正模式水平，但随着经济发展，产业结构超前趋势渐减，而就业结构、城镇化水平逐渐滞后且滞后程度加大。至2016年，甘肃省人均GDP为4133美元，相当于修正模式的第7级水平，其产业结构比重超前2个百分点，而就业结构比重和城镇化水平分别滞后26个和15个百分点。由此可见，与修正模式相比，在相同人均GDP水平上，甘肃省产业结构水平超前但超前程度不断降低，城镇化水平则严重滞后。

表2 1983～2016年甘肃省城镇化与经济发展的变动关系[29]

2.城镇化与产业结构的变动关系

甘肃省1990年非农产业比重73.62%，仅相当于修正模式第4级水平；同期的城镇化率要比修正模式标准滞后22个百分点。此后阶段，虽然甘肃省非农产业比重逐渐提高，但同期城镇化水平与修正模式标准相比滞后仍然严重（约20个百分点）。2016年甘肃省非农产业比重相当于修正模式第8级水平，而同期城镇化率滞后约19个百分点。可见，以产业结构作为比较基准，甘肃省城镇化水平严重滞后修正模式。

3.城镇化与就业结构的变动关系

1986年非农就业比重为28.16%，相当于修正模式的第1级水平，同期城镇化率与修正模式标准相比超前约6个百分点。1994年非农就业比重相当于修正模式的第2级水平，同期城镇化率与修正模式标准相持平。2004年非农就业比重相当于修正模式第3级水平，同期城镇化水平滞后约7个百分点。2016年非农就业比重相当于修正模式第3级水平，同期城镇化水平超前约8个百分点。甘肃省城镇化与就业结构之间的协调发展程度波动较大。

通过以上分析可知，甘肃省城镇化发展滞后于经济增长演变，且滞后程度呈不断加大趋势，表明甘肃省人口城镇化与经济发展存在一定偏差，需要进一步优化二者间的协调发展程度。

二、甘肃省人口城镇化与经济发展的动态交互响应关系分析

（一）研究方法、变量选择与数据处理

1.研究方法

传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系，但经济理论通常对变量间的动态联系的严密说明不足，向量自回归(VAR:Vector Autoregression)模型能够很好地解决这个问题。[30]VAR模型是一种非结构化的多方程模型，其突出的一个核心问题是“让数据自己说话”。[23]在建立VAR模型的基础上，这里运用脉冲响应函数和预测方差分解来分析城镇化与经济发展之间的动态交互响应。计量分析软件采用的是Eviews6.0.

2.变量选择与数据处理

选择城镇人口占总人口的比重来衡量城镇化水平（URB），人均国内生产总值(PGDP)来测度经济发展水平。为剔除价格影响因素，以1978年为基期对1978～2016年的PGDP进行了调整。

为消除异方差、使研究结果更具实际意义，对两个变量进行对数化处理后分别记为LNURB、LN-PGDP，相应的一阶差分序列分别为ΔLNURB、ΔLNPGDP.

（二）平稳性检验

时间序列平稳是传统经济计量方法进行回归分析的普遍要求。为防止伪回归现象发生，这里使用ADF检验方法分别对时间序列变量LNURB和LNPGDP进行单位根检验，结果如表3.

表3 LNURB、LNPGDP平稳性检验结果

从表3可知，LNURB、LNPGDP在99%的置信水平下不能拒绝原假设，变量LNURB、LNPGDP存在单位根，均是非平稳的。一阶差分后，变量ΔLNURB、ΔLNPGDP的ADF检验统计量结果都小于显著性水平分别为0.1、0.05、0.01时的临界值，表明至少在99%的置信水平下统计量结果拒绝原假设，变量ΔLNURB、ΔLNPGDP都是平稳序列即都是I（1）序列，满足协整检验条件。

（三）协整检验

采用E-G两步法、通过OLS方法对两变量间的回归方程进行回归，回归结果如下：

同样采用ADF残差项检验ε1、ε2的平稳性。其检验统计量结果小于显著性水平为0.01时的临界值，表明残差序列ε亦为平稳序列，即ε～I（0）。从而整体上验证了协整关系在LNURB与LNPGDP之间的存在，即甘肃省人口城镇化与经济增长之间存在长期均衡关系。

综合（1）式、（2）式可知，甘肃省城镇化水平（对数化处理后的，下同）每提高1个百分点，经济发展（对数化处理后的，下同）提高0.24个百分点；反之，经济发展每提高1个百分点，城镇化水平提高3.68个百分点。

（四） VAR模型建立、检验与解析

1.VAR模型建立

采用用Eviews6.0中的VAR命令对调整后的数据进行分析。根据赤池信息(Akaike info)取值最小的准则，VAR模型中最优滞后长度确定为2.采用最小二乘法估计该模型，所得模型方程为：

2.VAR模型检验

两个方程拟合优度R2分别为0.9030、0.9971，VAR模型整体拟合情况较好；同时，两个方程的单位根都大于1，即所有的单位根倒数均在单位圆之内，说明两个方程建立较为平稳。

3.VAR模型解析

从方程（5）、（6）可知，当前ΔLNPGDP与其自身的滞后值有很大联系，且呈现递减趋势，与滞后ΔLNURB联系不大；当前ΔLNURB受到滞后ΔLNPGDP和其自身滞后一阶的双重影响，其滞后二阶对其影响较弱。这里采用脉冲响应函数和方差分解进行解释。

（五）脉冲响应分析

在基于VAR（2）的脉冲响应函数曲线（图1）中，纵轴代表因变量对解释变量的响应程度，横轴代表冲击作用的期间数。这里把VAR（2）模型中响应函数追踪期数设定为

图1 （a）LNURB的脉冲响应函数曲线

图1（a）中：首先，城镇化对其自身一个标准差新息扰动的响应较为强烈，第一期响应最为强烈，随后即刻下降并逐期递减，直至第四期出现负向响应，之后维持在低水平的正向稳定响应水平，这说明当前城镇化水平与其滞后值具有较强的关联度。其次，城镇化水平对人均GDP新息的一个标准差冲击的响应总体是波动的。第一期有即刻响应，第二期达到最高，之后快速减弱至第五期，最后城镇化对人均GDP的响应程度趋于稳定，但明显超过对其自身的反应。总体趋势看，经济增长对城镇化发展一直产生正向影响，且延续时间相当长，表明经济增长与城镇化发展之间存在紧密联系，经济增长对城镇化发展具有正向拉动作用。

图1 （b）LNPGDP的脉冲响应函数曲线

图1（b）中：首先，总体上人均GDP对其自身的一个标准差冲击是高水平的正向响应，并呈现逐期小幅增长趋势，表明当前人均GDP与其滞后值存在一定关联，并且关联度趋于稳定。其次，人均GDP对城镇化水平的反应一直保持在低水平的平稳状态，人均GDP对城镇化水平新息一个标准差扰动的响应在第一期为零，第2期之后呈现出上升趋势，但上升幅度并不大。总体看，人均GDP对城镇化水平的反应一直保持在低水平的平稳状态，表明研究期内甘肃省城镇化水平对经济增长的带动作用不强。

（六）动态方差分解分析

城镇化率和人均GDP的方差分解结果体现了冲击变量对内生变量波动的影响程度及变化趋势。

由表4可知，城镇化水平从第一期起就受到人均GDP和自身波动的双重冲击（即对预测误差的贡献度）影响。从不同期段表现来看，在第一期受人均GDP冲击影响较弱，此后总体上呈加快上升趋势，而受自身波动的影响呈快速下降趋势。城镇化水平波动受其自身冲击的影响逐步减弱，由第二期的94.30%下降为第十期的59.69%.与城镇化水平不同，在第一期人均GDP波动只受其自身波动影响，城镇化水平对其的冲击从第二期开始才显现出来，且冲击影响非常微弱，只有0.08%，此后呈现逐期小幅增长态势，但其影响总体一直在1%之内。这与脉冲响应函数分析的结果基本相一致。

表4 城镇化水平和人均GDP的方差分解结果

正是由于甘肃省经济增长对城镇化的正向作用要明显强于城镇化对经济增长的推动作用，使得城镇化水平受经济增长的影响大于经济增长受城镇化水平提高的带动。总体来说，甘肃省经济增长对城镇化水平提高带来比较大的正面冲击效应，经济快速增长会引起城镇化的快速发展，经济增速的波动也会对城镇化发展产生强烈的影响；反之，甘肃省城镇化水平的提高虽然对区域经济增长有一定的正向作用，但其作用强度不是很大，正向效应不够明显。

三、结论与建议

1978～2016年甘肃省城镇化水平与经济发展演变存在一定偏差，即城镇化水平滞后于经济发展，且滞后程度呈不断加大趋势，两者之间发展欠协调。在二者关系上，研究期内甘肃省城镇化与经济发展之间存在协整关系，即长期均衡关系。进一步分析表明，甘肃省城镇化率每提高1个百分点，经济发展提高0.24个百分点；反之，经济发展每提高1个百分点，城镇化水平提高3.68个百分点。同时，脉冲响应函数和方差分解结果表明，甘肃省经济增长对城镇化发展具有较大的正向拉动作用，而城镇化发展对经济增长的辐射带动效应不明显。

从以上分析看，作为西部欠发达省份的甘肃省的当务之急是需要加大地方经济发展，通过经济发展对城镇化的拉动作用来有力推动甘肃城镇化进程。一是要全面推进制造业、加工业等工业领域的供给侧结构性改革，通过优化工业供给结构来推动新型工业化。二是基于甘肃省区位优势和现有产业发展基础，以打造面向丝绸之路沿线及周边国家和地区的现代服务型制造业基地为目标，积极构建新的产业发展体系，加快打造新的经济增长点。三是以“互联网+制造”为契机积极推动工业化与信息化深度融合发展，推动新型网络化生产模式，加快产业结构转型升级。

与此同时，当前甘肃省城镇化水平落后全国平均水平和和自身经济发展演变，且该省城镇化发展模式对经济发展的辐射带动效应不甚明显。为此，需要通过建立多元化的城镇化投融资机制、提升城镇综合服务能力、有序推进农业转移人口市民化、建立统一的政策引导体系[23]等措施来提升城镇化质量，推进新型城镇化进程，进一步促进城镇化与经济协调发展。