河南省城镇化、居民消费与服务业发展的互动研究

王晓东

(河南财经政法大学 河南 郑州 450016)

一、引言

改革开放以来，河南省城镇化的扩张速度迅速提升。1993年河南省的城镇化率为16.5%，而2017年河南省的城镇化率已经达到了50.6%。河南省在过去的城镇化进程中，工业作为城镇化和经济增长的主要推动力得到了迅速的发展。目前河南省的城镇化率已经达到50%，城镇化到了从高速发展到高质量发展的重要节点。毋庸置疑，城镇化既是河南省提高居民消费、拉动内需的关键，也是河南省进行产业优化的重要途径与发力点。在城镇化率已经50%的情况下，河南省是否应该保持之前的城镇化的发展速度和模式是个值得考虑的问题。本文使用计量模型来探究河南省城镇化、河南省居民消费和河南省第三产业发展之间的互动关系。通过分析三者之间的相互影响来发现河南省城镇化进程中的一些问题。根据城镇化进程中发现的问题提出若干建议，对于河南省实现新型城镇化，实现经济健康高速发展具有一定的启示意义。

二、文献综述

国内外学者采用各种方法对城镇化、服务业与居民消费进行研究。刘艺荣(2007)使用1978-2015年的时间序列数据建立VAR模型对城镇化和居民消费进行探究。研究结果发现城镇化率与居民消费率之间存在先正相关后负相关的“U”型关系，并指出当前中国处于“U”型关系的下行区间。Kolko(2010)发现城镇化对服务业集聚发展有促进作用。陈昌兵(2010)将把城镇化分为规模化和市民化两个阶段，指出在规模化阶段城镇化率升高会导致居消费率下降，在市民化阶段城镇化率升高会导致居民消费率升高。贺天津和郑春(2018)发现在城镇化进程中随着公共性服务业的发展，人民的生活水平会得到改善，幸福感会显著提高。唐晓灵(2019)运用时间序列的分析方法，建立计量模型并进行英格兰因果检验，通过协整方程得出城镇化对我国工业化发展有制约作用。高辉等(2019)使用我国31个省份的面板数据建立计量模型进行实证研究，研究发现第二产业和城镇化具有明显的相互促进作用，而第三产业在城镇化初级阶段对城镇化发展具有抑制作用。

可以看出前人的研究大多是对城镇化、服务业发展与居民消费两两之间的关系进行研究，很少有学者将三者放入同一个模型中进行研究。本文在前人研究的基础上，使用河南省1993-2017年的时间序列数据建立VAR模型，研究河南省城镇化、河南省服务业发展与河南省居民消费之间的互动关系，为河南省今后的城镇化发展提出相关建议。

三、实证研究

(一)数据来源和变量描述

本文数据来源于国家统计局官网和《河南省统计年鉴》，采用1993-2017年河南省的相关数据来建立计量模型进行实证分析。本文所用到的原始数据有1993-2017年河南省的GDP、第三产业产值和城镇化率的对数。本文采用河南省居民消费量的对数lc、河南省第三产业增加值占GDP的比例three和城镇化率的对数lurban作为变量来构建VAR模型，变量的统计描述见表1。

表1 变量的描述统计

(二)变量的平稳性和协整检验

只有当变量均为平稳时间序列或者同阶单整且具有协整关系时才可建立VAR模型进行分析，否则可能出现伪回归现象，使得估计结果不够准确可靠。分别对变量和变量的一阶滞后进行ADF单位根检验，检验的结果如表2所示。

表2 变量的ADF检验

注：因为ADF统计量渐进分布的临界值大样本下才有理论基础，因此应该以P值报告的为准。

从表2可以看出，三个变量均为一阶单整，因此需要进行变量间的协整检验。协整检验用于探究变量间是否具有长期的均衡关系。首先进行滞后阶数的确定。常见的判断滞后阶数的信息准则有“赤池信息准则”和“贝叶斯信息准则”。本文采用stata16软件对模型进行信息准则的计算如表3所示:

表3 信息准则的计算

从表3可以看出，赤池信息准则AIC和贝叶斯信息准则BIC分别在滞后阶数为4和1时所对应的值最小，因此可以得出VAR模型的滞后阶数为4。滞后阶数确定后进行变量的协整检验，利用stata16软件进行协整检测，检验结果表明变量间具有长期的协整关系，即变量间存在一个线性无关的协整向量。

(三)VAR模型的建立和稳定性检验

由表3的信息准则可知，本文VAR模型的滞后阶数为4，因此建立模型的表达式为：

yt=Γ0+Γ1yt-1+Γ2yt-2+Γ3yt-3+Γ4yt-4+εt(1)

其中yt=(lcturbantthreet)T,Γ为系数矩阵，εt为扰动项。

VAR模型建立之后需要对模型进行稳定性检验，单位根检验结果如图所示：

图1 AR模型的平稳性检验

从图1可以看出，序列lc、lurban和three的AR特征根均落在单位圆内，即特征方程的特征根倒数小于1，说明本文所采用的lc、lurban和three三个变量构建的VAR模型是稳定且有意义的。

(四)脉冲响应分析

采用stata16软件先做出脉冲效应结果，然后再根据脉冲结果，画正交化的脉冲响应图。如图2所示：

图2 正交化的脉冲效应图

从图2可以看出，河南省居民消费的一个标准差的正向冲击，会使得未来一期的河南省居民消费上升，在二期的河南省居民消费会出现反弹，最终此影响逐渐消失为零。说明河南省居民消费具有自我发展的惯性，但随时时间推移，人们会逐渐调整自己的消费。河南省居民消费的一个标准差的正向冲击会使得河南省城镇化率下降，说明河南省居民消费对城镇化率有抑制作用，出现这种情况的原因可能是因为短期内消费增加使得储蓄投资减少，从而降低城镇化的速度。河南省居民消费的一个标准差的正向冲击会使得未来一期河南省的第三产业产出占比减少，但在第二期出现回升，直至使得第三产业的产出占比增加。说明从长期来看，河南省居民消费对第三产业的发展和产业结构升级具有重要的促进作用。

河南省城镇化率的一个标准差的正向冲击在前期会使得河南省居民消费下降但在第三期出现回升直至影响为正，出现这种现象的原因可能是前期城镇化的发展耗费了大量的投资，使得河南省的居民消费减少，而在城镇化发展到一定程度后会促进城镇居民的消费，使得河南省居民的消费增加。河南省城镇化率的一个标准差的正向冲击对自身的影响始终为正，说明河南省城镇化率具有惯性，会促进自身的发展。河南省城镇化率的一个标准差的正向冲击会使得第三产业的产出占比下降，出现这种现象的原因可能是在城镇化进程中优先发展起来的是第二产业，特别是工业产出有了特别高速的增长，第三产业虽然有所发展，但发展速度不如工业，因此其产出占比会下降。

河南省第三产业产出占比的一个标准差的正向冲击会导致河南省居民消费在未来一期上升，然后影响逐渐回落，直至下降为零。说明第三产业的发展对河南省居民消费具有促进作用。河南省第三产业产出占比的一个标准差的正向冲击会使得河南省城镇化率上升，说明说明第三产业的发展会加速河南省城镇化的发展。河南省第三产业产出占比的一个标准差的正向冲击对自身未来四期的影响为正，但之后会出现反弹，直至影响为负。

四、结论与建议

本文利用河南省1993-2017年的时间序列数据，构建VAR模型，并对模型进行平稳性检验。在VAR模型的基础上进行了脉冲响应分析，考察了河南省居民消费，河南省城镇化率和第三产业发展之间的互动关系，主要得出以下结论:(1)河南省居民消费、河南省城镇化都能够促进自身发展，具有较强的自我发展惯性。(2)河南省城镇化从短期来看对河南省居民消费具有抑制作用，但从长期来看河南省城镇化对河南省居民消费具有明显的促进作用。(3)长期来看，河南省居民消费与第三产业发展具有相互促进作用(4)河南省城镇化率增加使得服务业产出占比下降，说明在城镇化进程中产业结构不够合理，主要依赖工业的发展。

针对以上的实证结果，本文提出如下建议：

一是在城镇化进程中不断进行产业结构的调整，大力发展服务业，河南省城镇化进程不断推进，但第三产业服务业的产出占比增长幅度却不够理想，主要是因为目前城镇化进程中的主要推动力为工业的发展。因此在城镇化进程中应该把握住产业升级的热潮，大力发展第三产业，合理规划第三产业空间布局。改造以资源消耗型为主的落后工业，促进人与自然和谐发展，通过产业结构优化来促进经济增长，实现经济可持续增长。

二是注意在城镇化进程中城市的扩张速度，因为城镇化初期由于工业化的发展需要大量的投资，会在一定程度上抑制居民消费，导致有效需求降低。而随着城镇化的逐渐发展，基础设置逐渐完善，服务业迅速发展，会对居民消费有刺激作用，因此城镇化的发展要兼顾短期和长期，不能发展太快，也不能发展太慢。