陕西城镇化水平与农民增收的实证研究

1、陕西城镇化水平与农民增收的实证研究论文摘要：国内众多研究说明，加快推进城镇化步伐，对农民收入意义重大。在分析陕西城镇化水平与农民增收现状的根底上，根据陕西1978-2021年的时间时序列数据，运用计量经济学中的相关方法实证研究陕西城镇化开展与农民增长之间的关系。研究结论说明，在一定滞后期数上，陕西城镇化水平促进了农民收入的增长，同时陕西农民收入的增长有助于城镇化的推进，两者具有双向因果关系。论文关键词：陕西,城镇化水平,农民增收一、问题的提出国内众多学者把城镇化开展尤其是农村城镇化开展假定为农民收入增长的重要条件和前提，并把加速推进城镇化进程作为持续增加农民收入的根本路径选择和主要途径吴敬琏，

2、2001；陈锡文，2002；林毅夫，2003。宋元梁、肖卫东2005的研究结论说明，我国城镇化开展与农民收入增长之间存在着长期稳定的均衡关系。林晨光(1994)认为，国家应积极引导和大力支持农民实现农村城镇化，修建农民城;。李炳坤(1999)认为，建设小城镇是使农民收入持续快速增长的根本途径。廖丹清，郭慧伶(2002)认为，城镇化对减少农村人口、增加农民收入具有重要的作用。黄泰岩(2002)认为，提高农民收入是促进经济增长的重中之重，推进城镇化，使农民向城市转移，是从根本上解决农民收入问题的治本之策。2021年陕西省农民人均纯收入为3136元，与全国的4761元相比，还相差1625元，只相当于

3、全国的65.9%，全国排名第27位。同时2021年陕西城镇居民人均可支配收入12858元与农村居民人均纯收入3136元之比为4.1，比全国还高2021年全国这一比率为3.31。可见，农民收入低和城乡收入差距的扩大已经成为制约陕西社会经济开展的一个重要因素，而城镇化对于优化陕西城乡经济结构，提高工业化进程中的陕西城市化水平和人民特别是非城市居民的生活质量及现代文明，推动陕西社会经济进一步开展具有重要作用。本文试图研究陕西城镇化开展与农民收入增长之间的动态相关性，以考察两者之间的交互响应情况及其响应路径。尝试在已有研究的根底上把这一问题的研究向前推进一步，以期为农民增收问题背后的深层原因提供一个更

4、为可信的解释。二、陕西城镇化水平与农民增收问题的现状描述在研究陕西城镇化开展与农民收入增长问题中，农民收入增长可以用农村居民家庭人均纯收入来表示。城镇化开展作为外生变量可以用城镇化水平表示。我国学术界在衡量人口城镇化水平时所采用的指标有多种，本文考虑到数据获得的便利性，主要采用市镇人口占总人口比重指标来衡量城镇化水平。洪银兴、陈雯2000也认为现在城市化通常是以城镇人口占总人口的比重作为指标衡量的。这种衡量指标是有理论依据的。诺贝尔经济学奖得主库兹涅茨将城市化定义为：城市和乡村之间的人口分布方式的变化，即城市化的进程。;库兹涅茨，1989第1页。图1和图2分别刻画出了，1978-2021年全国

5、和陕西农村居民家庭人均纯收入与城镇化水平的变动趋势。从整体上看，农村居民家庭人均纯收入与城镇化水平的变动趋势根本是同步的，即随着城镇化进程的稳步推进，农村居民家庭人均纯收入亦随之提高。1978年全国和陕西农村居民家庭人均纯收入分别为133.57元、133元，而在2021年提高为4760.62元和3136元，陕西的农村居民家庭人均纯收入2021年与1978年相比，农民收入增长23倍具体情况见图1和图2。同时改革开放三十年来，陕西的城镇化率稳步提升，从1978年的16.3%上升到2021年的42.1%，累计提高25.8个百分点。但是，陕西农村居民家庭人均纯收入与城镇化水平与全国相比，增长速度均较慢

6、。2005年、2006年陕西省城镇化率分别为37.23%、39.12%，比全国平均水平分别低5.76、4.78个百分点。2007年陕西城镇人口为1522.44万人，占常住人口的40.62%，城镇人口比重与2006年的39.12%相比只上升1.5个百分点，比全国44.94%的平均水平低了4.32个百分点。2021年全国城镇化率为45.7%比陕西的42.1%高3.6个百分点，2021年陕西在83个县、市中，城镇化率在42.1%以上的仅为11个，有38个县缺乏30%，最低的县城镇化率仅为19.8%。由此可见，陕西城镇化水平普遍较低。同时陕西城市的辐射能力受到限制，城镇的聚集、带动作用不能得到有效发挥

7、，在一定程度上影响了陕西农民增收。资料来源：根据?中国统计年鉴2021?整理和计算得出。资料来源：根据?陕西统计年鉴2021?整理和计算得出。三、陕西城镇化水平与农民增收问题的计量分析用表示陕西城镇化水平，用来表示陕西农村居民家庭人均纯收入，数据农民人均纯收入以现价形式表示，考虑到消除物价因素的影响，直接用以1978年为基期(1978=100)的农民人均纯收入指数。同时，为消除数据中存在的异方差，分别对两个变量取自然对数，为，其相应的一级差分序列和二级差分序列分别为、。一单位根检验采用EViews6.0软件软件，对和的单位根进行ADF检验，检验方程的选取根据相应的数据图形来确定，采用AIC准那

8、么确定最正确滞后阶数，差分序列的检验类型按相应原那么确定，检验结果见表1。、单位根的检验表 变量 检验类型 检验值 各显著性水平下的临界值 检验结果 -2.6816 -4.3382 -3.5867 -3.2279 不平稳 -1.7336 -4.3226 -3.5796 -3.2239 不平稳 -1.2021 -2.6522 -1.9540 -1.6223 不平稳 -3.1466 -4.3552 -3.5943 -3.2321 不平稳 -4.086 -2.6560 -1.9546 -1.6226 平稳 -6.2383 -2.6560 -1.9546 -1.6226 平稳 注:表中表示一阶差分，表

9、示二阶差分；检验形式中的分别表示单位根检验方程包括常数项、时间趋势项和滞后阶数；0指检验方程不包括常数项或时间趋势项。单位根检验结果说明，非平稳序列、在经过二阶差分后平稳，所以，、均为二阶单整，即I(2)，I(2)。由于、的二阶差分是平稳序列，故两个序列可能是协整的，即虽然和是非平稳的，但二者的线性组合却有可能是平稳的。因此，有必要对与进行协整检验。二协整检验为了进一步分析陕西城镇化水平和农村居民家庭人均纯收入之间是否存在长期的均衡关系，下面将对这两个变量进行协整分析。因为I(2)，I(2)满足协整检验的前提，所以可以用Engle-Granger两步法来检验这两个变量之间的协整关系。第一步：估

10、计对的回归方程，协整回归模型：，根据1978-2021年的数据对其进行OLS估计，得到协整回归方程见表2。表2、的协整回归方程 协整回归方程 (6.840) (9.410) 0.753 0.316 88.56 注：回归方程通过了显著性水平为的F检验。协整回归方程的Prob(F-statistic)=0.0000，回归方程显著。计算OLS估计的残差，得到序列：第二步：检验上述模型的残差项是否为平稳序列，即检验是否为平稳序列。表3协整检验残差序列的检验结果 检验类型 检验值 各显著性水平下的临界值 检验结果 -3.8038 -2.6522 -1.9540 -1.6223 平稳 根据协整模型估计的残

11、差序列检验结果，可以发现：与之间存在协整关系，其中1，-0.9779为协整向量。根据Engle-Granger两步法原理，协整回归方程不仅揭示了陕西城镇化开展对农民收入的影响度，并且说明他们之间存在长期的均衡关系。从表2可以看出，陕西城镇化水平每变动1个单位，将会促进农民收入增长0.9779个单位。三误差修正模型根据Granger定理，一组具有协整关系的变量一定具有误差修正模型的表达式存在。协整关系只是反映了变量之间的长期均衡关系，误差修正模型的使用就是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的缺乏，它既能反映不同的时间序列的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。反映与之间短期动

12、态均衡关系的误差修正模型为：=0.0559-0.2322-0.0483其中，=1.915，AIC=-2.396，上述误差修正模型描述了均衡误差对陕西农民收入增长短期动态的影响，误差修正系数为-0.0483，符合相反修正机制。从误差修正模型来看，两者的短期动态均衡关系是，城镇化水平短期内每变动1个单位，陕西农民收入将反方向变动0.2322个单位。这一数值较长期协整回归方程的要小，且为反方向变动，这说明城镇化开展对农民收入增长的长期影响更为显著。误差修正项的系数为负，说明长期均衡趋势偏离的收敛机制是：当0时，对陕西农民收入增长起减少的作用；而当时，对陕西农民收入增长起增加的作用。的系数为-0.04

13、83，说明长期均衡趋势误差校正项对陕西农民收入增长的调整幅度为4.83%，具有一定的调节作用。四格兰杰因果关系检验根据上述协整检验结果，陕西城镇化开展与农民收入之间存在长期的均衡关系，但这均衡关系是否构成因果关系，即对于城镇化开展与陕西农民收入增长之间的关系而言，是属于什么情况还需要进一步验证。陕西城镇化开展与农民收入之间的Granger因果关系检验见表4。表4陕西城镇化开展与农民收入之间的Granger因果关系检验表 滞后期 零假设 F值 P值 决策 因果关系结论 1 6.9033 0.0140 拒绝 4.9957 0.0339 拒绝 2 2.9841 0.0696 拒绝 0.8711 0.

14、4313 接受 3 4.3902 0.0151 拒绝 1.2585 0.3141 接受 4 2.7753 0.0587 拒绝 0.9946 0.4358 接受 5 3.1349 0.0391 拒绝 5.0793 0.0064 拒绝 由表4可以观察到：滞后期数为1、5的陕西城镇化水平是引起农民收入增长变化的原因，滞后期数为2、3、4的陕西城镇化水平不是引起农民收入增长变化的原因；滞后期数分别为1、2、3、4、5陕西农民收入是引起陕西城镇化水平变化的原因。滞后期数为1、5的陕西城镇化水平是引起农民收入增长变化的原因，同样陕西农民收入也是引起陕西城镇化水平变化的原因。因此，可以说，短期内，陕西城镇化

15、开展会对农民收入增长产生直接的影响，但处于不稳定的趋势中，农民收入增长不会立即影响城镇化的开展。但在一定滞后期数上，城镇化水平促进了农民收入的增长，同时农民收入的增长有助于城镇化的推进，两者具有双向因果关系。五向量自回归模型由上可得序列、都不存在单位根，是平稳的。因此，本局部内容分析将采用序列、的数据来建立VAR(P)模型，并利用脉冲响应函数和方差分解对其进行解释。根据AIC和SC取值最小的准那么，经过屡次试验我们将变量滞后区间确定为一阶到二阶。将、滞后12期的值作为内生变量，采用最小二乘法来估计该模型。运行结果见以下方程：=-0.5939-0.3969-0.0787+0.1218-0.000

16、8(-3.84071)(-2.72540)(0.80009)(0.80009)(-0.06776)=0.4507，AIC=-2.6637，SC=-2.4237=-0.555-0.2944+0.0189+0.2195+0.0003(-2.8516)(-1.5204)(0.0961)(1.1853)(0.0019)=0.3452，AIC=-2.1828，SC=-1.9428上面两个方程各系数下边括号内的数据为t统计量检验值。从上述两方程的整体检验结果来看 1.28E-05 75.4793 -4.8503 -4.3704 1.01E-05 75.7957 -4.7535 -4.0761 9.30E-

17、06 73.8754 -4.4700 -3.5924 5.12E-06 78.0763 -4.6730 -3.5931 六预测方差分解方差分解描述了冲击在城镇化开展与农民收入增长的动态变化中的相对重要性。基于VAR(2)模型对和进行了方差分解，分解结见表6。表6中，第一列预测期，SE中数据为变量和的各期预测标准误差，这种预测误差是由于修正值的现在值或将来值的变化造成的。和列分别表示以列和列为因变量的方程新息对各期预测误差的奉献度，每行结果相加是100。从表6中我们可以看到，农民人均纯收入的波动在第1期和第2期只受自身波动影响，城镇化水平对农民人均纯收入的波动的冲击(即对预测误差的奉献度)在第二

18、期才现出来，且冲击影响非常微弱，只有0.73%，后呈现逐步增强态势，但从第五期开始，冲击影响趋于稳定，稳定在8-9%之间。而城镇化水平从第1期起就受到自身波动和农民人均纯收入冲击的影响，受农民人均纯收入的影响在前2期表现得比拟弱，此后总体上呈上升趋势，后期趋于稳定在预测方差的5%左右。表6和方差分解表 时期 农民人均纯收入的方差分解 城镇化水平的方差分解 预测标准误差 %(SXPI的二阶差分) %(SXUR的二阶差分) 预测标准误差 %(SXPI的二阶差分) (SXUR的二阶差分) 1 0.053077 100.0000 0.000000 0.067508 0.376083 99.62392

19、2 0.062126 99.27139 0.728614 0.077185 0.315834 99.68417 3 0.063769 94.27993 5.720068 0.077907 2.144113 97.85589 4 0.065921 91.85943 8.140568 0.079492 4.530492 95.46951 5 0.066081 91.89774 8.102255 0.079624 4.734563 95.26544 6 0.066446 91.26705 8.732949 0.079828 4.998262 95.00174 7 0.066679 91.05930 8.940699 0.080016 5.299336 94.70066 8 0.066685 91.04334 8.956662 0.080019 5.302094 94.69791 9 0.066760 90.95318 9.046816 0.080070 5.3