摘 要:文章选取人口城镇化率及狭义工业化率,通过1996—2012年的时间序列数据来对吉林省城镇化与工业经济发展建立VAR模型,并采用协整分析对两者之间的关系进行了实证分析。结果表明,两者之间存在着长期的均衡关系,工业经济发展推动城镇化进程,城镇化拉动工业经济发展。
关键词:城镇化,工业经济发展,VAR模型
基金项目:吉林省财政高等教育专项资金项目
一、引言
我国城镇化进程起步相对较晚,与其他发达国家相比,城镇化水平较低。吉林省位于东北地区中部,其城镇化水平与东中部地区还存在着一定的差距,在“十一五”期间,吉林省城镇化建设有了较快发展,但也存在很多问题,比如城镇化率“虚高”问题、城镇化推进速度缓慢等;而作为东北老工业基地之一的吉林省,在改革开放以前工业经济发展水平相当高,为吉林省经济增长做出了巨大贡献,但是改革开放以后由于机制和体制等一系列问题导致工业经济发展落后。基于以上背景,本文拟对吉林省城镇化与工业经济发展关系进行定量分析,以期更好地协调城镇化和工业经济发展的关系。
二、研究思路
(一)指标选取
本文选取狭义工业化率,即工业增加值占GDP的比率来代表工业经济发展的指标;城镇化用人口城镇化率,即城镇人口占总人口的比例来反映城镇化的进程。
(二)研究方法
文章选取1996-2012年间的吉林省城镇化的指标和工业经济发展指标数据,建立VAR计量模型,再对指标变量进行数据平稳性检验的基础上运用协整理论研究两者的长期均衡关系,从而给出分析结论并提出合理科学的政策建议。
(三)数据准备
文章选取1996-2012年的数据来进行实证分析,为了消除数据波动以及可能存在的异方差,对数据进行对数化处理,最终得到变量定义为:LC(人口城镇化率)、LID(狭义工业化率)。
三、实证分析
(一)数据平稳性检验
时间序列的数据平稳性检验是为了防止在建立VAR模型的时候出现伪回归的现象,这里采用的是ADF检验方法。运用EVIEWS软件检验结果如表1:

通过表1的检验结果看原始序列LC、LID在1%的显著性水平下均是非平稳的,而一阶差分之后ADF检验值均小于临界值,说明LC、LID均是一阶单整序列,满足进行协整检验的前提条件。
(二)VAR模型的建立
1、VAR模型滞后阶数的确定
经过数据的平稳性检验之后,VAR模型的因变量已经确定,现在要确定自变量也就是变量的滞后阶数的确定,滞后阶数的确定主要通过Lag、LogL、LR、FPE、AIC、SC、HQ等标准来确定(见表2)。

2、VAR模型的参数估计
滞后阶数确定时我们重点考察AIC和SC准则,通过表2的结果可以看出模型的滞后阶数应该选取3阶,即VAR(3)模型,应用EVIEWS软件进行VAR模型的参数估计,得到的VAR(3)模型的结果如下:
从模型可以看出,人口城镇化率LC、狭义工业化率LID均会受到各自滞后一到三期的不同程度的影响。
3、VAR模型平稳性检验
建立模型之后,还应对模型进行一系列的检验以判断模型是否可靠,首先对模型进行单位根的平稳性检验,通过下图显示所有单位根均在单位圆内,说明我们建立的VAR模型是一个稳定的、平稳的系统,可以进行两变量的动态研究。

图1 VAR模型平稳性检验图
(三)Johansen协整关系检验
Johansen-Juselius检验(JJ检验)是基于VAR模型多变量的协整关系检验的方法,检验结果见表3:

通过表3可以知道,在1%的显著性水平下拒绝了不存在协整关系的原假设,而接受了一个协整关系的原假设,即我们的城镇化和工业经济发展之间存在着长期均衡的关系,通过协整方程表示为:LC=-0.405+0.269LID。可以看出当狭义工业化率自然对数变化1%,城镇化率自然对数将有0.269%的同向变动。
四、结论与建议
基于吉林省1996-2012年城镇化与工业经济发展指标,进行了定量分析,得出以下结论:一是城镇化与工业经济发展之间存在着长期均衡的关系,互相促进、共同发展;二是从长期来看工业经济发展对城镇化的正向促进作用要高于城镇化进程对工业经济发展带来的促进作用。鉴于以上结论,为了更好地在“十二五”期间推动工业经济和城镇化的协调发展,本文提出以下建议。
1、对工业经发展模式进行科学合理的调整,使工业经济发展的成果能够更好地促进吉林省城镇化的进程。尤其是要提高劳动力素质和工作效率,使工业经济能向深度和广度发展。
2、继续大力推进吉林省特色城镇化进程,使城镇化在长期的时间里能够提升对工业经济发展的促进作用和贡献度。就吉林省而言促进城镇化进程要把握重点,有条件的地区率先发展,发展以后带动其他地区的发展,目前,就是要实施长吉一体化,另外就是加快发展区域性中心城市和重要节点城市等。
3、正确处理好工业经济发展和城镇化之间的互动关系,使得两者能够协调发展,而不是停顿在“工业经济超前、城镇化滞后”的局面上。要把推进城镇化和工业经济发展紧密地结合起来,保持同步发展。
参考文献:
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(作者单位: 吉林财经大学统计学院)