长三角一体化下安徽城镇化水平、物流发展与经济增长的关系研究——基于主成分分析和面板VAR 模型

李梅 杜宜萱 刘柳（李梅、刘柳，安徽财经大学金融学院；杜宜萱，安徽财经大学会计学院）

研究背景

2020 年8 月19 日下午，习近平总书记来到安徽合肥创新馆，充分肯定安徽在发挥自身创新优势、提高经济增长极中的积极作为。主席还强调，要将安徽与长三角一体化紧密融合，加强自身的发展动力。本文致力于以国家政策为导向，对安徽省城镇化、物流发展与经济增长之间的关系进行实证分析，顺应时代要求，实证分析将有针对性地提出提升安徽省地区经济竞争力的对策和建议，有利于安徽省在新常态发展背景下清晰地把握经济发展大局。

文献综述

朱纪广等[1]采用计量模型，对我国2000~2017 的331 个城市面板的数据，从土地城镇化与人口城镇化两个角度得出两者对经济增长存在时间差异和区域效应。姜安印、王志良等[2]使用双重差分法分析得到新型城镇化建设显著促进了城市经济高质量发展，随着时间效应不断增强。赵晓敏、佟洁等[3]运用VAR 模型，分析表明经济增长对物流业促进作用贡献较大，反之物流发展对经济效益影响相对较小。丁斌等[4]基于综合评价指标体系进行了分析得到城镇化水平与物流发展两者存在长期均衡关系。综上所述，可以看出学者对城镇化水平、物流业发展以及经济增长已经做了相当多的研究与分析。基于此，笔者做了进一步补充，一方面缩小研究角度，分析安徽省城镇化水平、物流发展与经济增长关系；另一方面利用VAR 模型将三个变量有效整合，探究三者之间长期关系，利用研究结果为安徽省今后经济发展给出意见建议。

实证检验

以安徽省2000~2019 年数据为参考样本，数据来源于安徽省统计年鉴以及中国统计数据应用支持系统。实证部分采用主成分分析和面板VAR 模型，模型利用SPSS 以及Eviews 进行操作。为解决量纲问题，本文采用Z-Score 标准化法，公式为：

（一）城镇化水平、物流发展的综合评价体系

1.城镇化水平主成分分析

（1）指标选取与构建

通过学者的文献参考以及数据查找，构建出一个包含10 个指标5 个维度的城镇化水平指标体系。产业城镇化维度包含第二产业增加值（亿元）、第三产业增加值（亿元）、全社会固定资产投资（亿元）；就业城镇化维度包含第二产业就业人员比重（%）、第三产业就业人员比重（%）、城镇居民人均可支配收入（元）；社会城镇化维度包含每万人拥有卫生人员数（人）、每万人拥有公共交通车辆（标台）；空间城镇化维度存在城镇人口密度（人/平方公里）；环境城镇化包含人均公园绿地面积（平方米/人）。

（2）综合得分计算

在原假设为指标间不相关的前提下，得到KMO 值为0.853，显著性水平为0.000，表明选取指标适合进行分析。本文中只提取出一个主成分，累计贡献率达到91.338%，特征值λ 为9.134，最后根据成分得分系数矩阵计算得分。城镇化水平主成分分析表达式如下。

2.物流发展主成分分析

（1）指标选取与构建

物流业发展对经济增长同样具有发展驱动力，构建出包含8个指标3 个维度的物流发展指标体系，基础设施维度包含公路里程（万公里）、全社会固定资产投资（亿元）、内河航道里程（万公里）；社会发展维度包含贸易进出口总额（千美元）、邮政业就业人员数（人）；物流供给维度包含货运量（万吨）、民用机动运输船数（艘）、公路营运汽车拥有量（万辆）。

（2）物流发展综合得分

SPSS25.0 结果显示KMO 值为0.718，Bartlett 显著性水平为0.000＜0.05。根据总方差解释表提取出三个公因子，随后得到公因子表达式和物流发展综合得分，表达式如下。

（二）VAR 模型构建分析研究

1.模型检验

利用上述分析得到城镇化水平（urban)、物流发展（logistics）综合得分，将两者与经济增长（GDP）做VAR 模型实证分析。模型表达式如下图所示：

上式中，C 为截距项，p 为模型滞后阶数，tε 为随机误差项。为随机误差项。

（1）单位根检验

为了避免模型分析出现伪回归现象，因此对时间序列数据做平稳性检验。本文采用ADF-Fisher Chi-square 检验法，二阶差分处理之后的指标在1%的显著性水平之下符合平稳性检验要求，同时，模型最优滞后阶数确定为4 阶，符合稳定性检验。

（2）协整检验

模型在显著性水平为5%的前提下，拒绝不存在协整关系以及至多存在一个协整关系的假设条件。本文选取了三个变量，包含解释变量和被解释变量，因此变量之间存在两个协整关系，模型存在长期均衡关系。

（3）格兰杰因果关系检验

通过格兰杰因果关系检验得到，除了物流业发展不是城镇化发展的格兰杰原因被接受之外，其他假设均被拒绝。因此，本文所取变量整体存在格兰杰因果关系，适合做进一步的脉冲响应分析和方差分解。

2.模型分析

（1）脉冲响应分析

经济增长对自身的脉冲响应为正，随着时间的推移，各项经济指标正常运行并不断得到改善。城镇化水平对来自国民经济增长的脉冲效应为正，经济的增长与社会和谐发展息息相关，人们的幸福感得到了提升，与之相对应的城镇化水平也在不断提升。物流业发展对来自经济增长的脉冲响应为正效应，经济增长伴随着政府对交通领域的投入力度加大，利于陆路水路航空管道等基础设施的改善。

（2）方差分解分析

从图1 可以看到，城镇化水平对自身的冲击效果在滞后一期内近似为80%，之后开始下降，解释程度在20%左右。经济增长对自身的冲击效果最大，长时间的滞后期中对自身解释程度近似100%，经济增长对城镇化水平冲击效果同样较高，并累计达到80%以上，解释程度最小值也达到了25%。物流发展对经济增长冲击较小，对城镇化的效果在滞后1 至3 期近似为10%，随后下降。综合以上分析，经济增长对城镇化水平、物流发展贡献率都很高，城镇化水平发展对经济增长正向促进作用较大，物流发展对经济正向促进作用相对较小。

图1 城镇化水平、物流发展与经济增长的方差分解

结论

本文实证分析结果与以往学者研究结果一致，即经济增长可以显著正向促进地区城镇化建设和物流业发展，城镇化也有助于经济水平的改善，物流发展对二者的促进作用有待提高，影响相对较小。安徽虽拥有较强的地理位置优势，但其物流发展水平比较低，市场应变能力较弱，物流发展方式粗放，没有形成交通枢纽城市集群化。为了有效发挥地区优势，安徽省应不断加快城镇化步伐，有质量地推进经济技术的发展，加大基础设施投入力度，缩小城乡物流交通差距。一方面统筹协调三者之间关系，另一方面务必重视城镇化与物流业发展进程，以期真正达到扬皖所长，深度融入长三角地区经济带。