山西城镇化发展与农民增收的相关性分析,计量经济学论文

山西城镇化发展与农民增收的相关性分析,计量经济学论文近年来,随着城镇化的加速推进,城镇化对农民收入的影响和作用,逐步进入学者们的视线。国内诸多学者(吴敬琏,2001;陈锡文,2002;林毅夫,2003)把城镇化的发展进程十分是农村的城镇化发展假定为农民收入增长的重要基础和前提,把加速推进城镇化进程看作是持续增加农民收入的主要途径。国内外大量研究也证实,城镇化水平与农民收入的增长密切相关。推进城镇化进程的本质就是一个农民逐步减少的经过,而农民收入的增加也实现着农村与城镇居民之间的身份弱化。从城镇化与农民收入二者的传导关系上观察,城镇化对农民收入的直接作用主要具体表现出在由城镇化的推动而带来的农村剩余劳动力的转移。因而,我们以为,城镇化和农民收入之间存在着某种内在的必然联络。为了较为清楚明晰地考量二者的内在相关性,本文以山西为案例,根据山西1978~2020年的时间序列数据,运用计量经济学中的相关方式方法,对城镇化进程与农民增长之间的关系进行实证研究。二、山西城镇化水平与农民收入问题的现在状况描绘叙述从改革开放初期的1978年到2020年,山西的城镇化水平以年均0.94个百分点的速度增长,总体表现出逐步加速的态势,城镇吸纳人口的能力越来越强,城镇常住人口数量不断增长。到2020年,全省城镇化率初次突破50%,实现了由乡村型社会为主体向以城市型社会为主体的转变。但是,由于山西尚属经济欠发达省份,其城镇化进度虽与全国基本一样,但步伐相对缓慢。随着山西城镇化进程的稳步推进,农民人均纯收入也随之持续增长。1978年山西城镇化率和农民人均纯收入分别为19.2%和101.61元,而在2020年分别提高为51.3%和6356.63元,城镇化率提高了32.1个百分点,农民人均纯收入增长了60多倍。可见,山西农村居民家庭人均纯收入与城镇化水平的变动趋势基本一样(见图1)。但是,要厘清二者的动态相关性尚需进一步的分析。三、山西城镇化发展与农民增收的相关性分析1.相关性分析数据的选取当前,国内众多学者用城镇化率来衡量一个国家和地区的城镇化水平,本文依此惯例,在分析中主要采用山西省历年来的城镇人口占全省总人口的比重(un)这一数据来反映山西省的城镇化发展水平。根据数据的可得性和实用性,本文采用农民人均纯收入这一指标用于反映山西省的农民人均收入水平(sr)。为了所分析数据的可比性,本文剔除了物价因素的影响(CPI指数1978=100),并将农民人均收入换算成时间序列。同时,为了消除数据的波动性并一定程度消除异方差性,对以上数据取对数,得到lnun和lnsr。2.变量的单位根检验运用Eviews6.0软件对lnsr和lnun两个变量和它们的一阶差分d(lnsr)和d(lnun)进行ADF单位根检验,华而不实最佳滞后期由施瓦兹信息准则(SIC)来确定,检验的结果见表1。由检验结果可知,lnsr、lnun两指标的水平序列在5%的显著性水平均呈现为非平稳序列,但对两个指标序列的一阶差分以后进行平稳性检验后发现,lnsr、lnun两指标均拒绝原假设,都呈现出平稳的特征。从上述单位根检验中能够以为变量lnsr和lnun的时间序列均为一阶单整I(1)经过。3.变量的向量自回归模型建立VAR模型,需要保证每一个变量平稳或存在协整关系,因而根据单位根检验结果,在滞后1阶时,我们选取平稳变量d(lnsr)和d(lnun)进行向量自回归模型的分析。为了检验VAR模型能否平稳,通过计算模型的AR特征多项式,发现特征多项式根的倒数均在单位圆内(如此图2所示),这表示清楚将要建立的VAR模型是稳定的。根据赤池信息准则AIC及计量经济理论分析,本文确定了最佳滞后期为2期,即选择VAR模型的1~2阶滞后作为本文模型的滞后阶,最小二乘法得到的VAR模型结果为:4.Johanson协整检验本文采用的是向量自回归VAR的Johanson协整检验方式方法利用Eviews6.0对lnun、lnsr的协整性关系进行检验如表2所示。上述迹统计量和最大特征根的统计量显示均在95%的置信度水平下面,表示清楚lnsr和lnun两个研究变量之间确实存在着协整关系,其长期协整方程为:lnsr=-0.6949+1.9156lnun(-2.2006)(20.9327)e=lnsr+0.6949-1.9156lnun长期协整方程表示清楚,山西省城镇化对农民人均收入具有显著性影响,lnsr对lnun的长期弹性为1.9156。山西城镇化发展有利于促进农民人均收入的增加。5.向量误差修正模型(VEC)采用lnsr、lnun的数据来建立误差修正模型,分析山西省农民人均纯收入与城镇化水平的短期动态关系,运行结果为:6.脉冲响应函数图3为dlnsr、dlnun两变量之间基于向量自回归模型及渐进解析法模拟的脉冲响应函数的曲线,横轴表示两变量脉冲响应函数的追踪期数,在本文中追踪期数设定为10期,纵轴表示被解释变量对解释变量的响应程度。在图中,实线代表脉冲响应函数的计算值,虚线代表脉冲响应函数的函数值相加或相减两倍的所得标准差的置信区间。图3(2)所示山西省农民人均纯收入对城镇化进程的响应途径和响应状况。能够看出,山西省农民人均纯收入对城镇化进程的一个新息扰动,一期并没有表现出响应的效果,到了二期就出现明显的负向响应效果,第三期到第六期之间不断出现正负交替的效应,第七期以后表现出少量的正向响应效应,并逐步呈现收敛迹象。这表示清楚山西省城镇化发展确实能够促进农民人均纯收入的增长,但具有一定的滞后性,固然在时间序列的开场年份可能出现了负向的影响,并伴有一些波动性,但长期来看山西省城镇化的发展对促进农民人均纯收入的增长效果更为持续。图3(4)所示的山西省城镇化发展对农民人均纯收入信息的一个标准差扰动的响应情况和响应途径。初期有较大的正向效应,第二期以后影响不断正负波动,直到第八期时呈现收敛趋势。7.方差分解基于VAR模型和渐近解析法对dlnsr和dlnun进行了方差的分解,用于描绘叙述山西省农民人均纯收入与城镇化发展的动态变化中的相对重要性。由表3的方差分解结果能够看出,dlnsr的预测标准差随着预测期数的增加而不断增大,在第一期中,农民人均纯收入这一指标只受本身随机扰动项波动的影响,随着预测期数的增加,奉献程度不断下降,到第七期后稳定在98.78%。然而,山西省城镇化发展则对农民人均纯收入变量的预测误差奉献程度不断加大,到第七期后稳定在1.22%。从表4的方差分解结果能够看出,山西省城镇化发展从第一期开场就遭到本身随机扰动项和农民人均纯收入水平冲击的影响,华而不实,农民人均收入的影响程度较小,奉献程度是0.8%,而城镇化对本身的影响程度为99.20%。然而,随着期数的增加,城镇化发展受农民人均纯收入新息的波动冲击的影响程度不断加大,到第七期后逐步稳定,农民人均纯收入的方差奉献程度稳定在2.75%。四、基本结论及政策含义根据上述基于山西省1978~2020年城镇化率和农民人均纯收入统计数据的实证分析,能够得出如下结论及政策含义:第一,根据lnsr、lnun的向量自回归模型可知,作为非平稳序列的lnsr、lnun在经过一阶差分后显现出平稳态势,因而,lnsr、lnun均为一阶单整,即lnsr~I(1),lnun~I(1)。通过变量的向量自回归模型进行稳定性检验,发现特征多项式根的倒数均在单位圆内,表示清楚将要建立的VAR模型是稳定的。Johanson协整检验结果显示,山西省城镇化的发展和农民人均纯收入两者之间存在着长期的平衡关系,。十分是从长期来看,山西省城镇化率(城镇化发展水平)每提高1个百分点,农民人均纯收入会随之提高1.92个百分点,山西省的城镇化发展对农民收入的促进作用很明显。第二,从山西省城镇化率和农民人均纯收入的误差修正模型来看,在两个短期误差修正模型中,短期误差修正项的系数都为负数,表示清楚两变量长期平衡趋势偏离的反向修正机制在不断的起作用。从两个模型中修正项的系数来看,农民人均纯收入为被解释变量的短期误差修正模型的系数比拟大,而且t检验显著,表示清楚城镇化对农民人均纯收入从短期非平衡向长期平衡调整的速度非常大。以城镇化率为被解释变量的短期误差修正模型的系数偏小,表示清楚山西省农民人均纯收入对城镇化发展的影响从短期非平衡状态向长期平衡状态的调整力度比拟小。上述结果表示清楚,山西省城镇化的加速推进在短期内就会对农民人均纯收入的增长产生直接的影响作用,但是处于不稳定的状态;而农民人均纯收入的增长不会在短期内影响山西省城镇化的发展进程。两变量经过一定的滞后期后,城镇化发展水平同样会促进农民人均纯收入的增加,与此同时,农民人均纯收入的增长也促进了城镇化进程的推进,两变量具有双向因果关系。第三,基于dlnsr、dlnun之间的脉冲响应函数曲线分析和变量的预测方差分解能够看出,山西省城镇化发展与农民人均纯收入增长之间存在着严密的联络,城镇化水平的提高能带动农民收入的增长,这种联络并具有长期性。城镇化发展的在期初就遭到本身和农民收入水平冲击的影响,但影响程度比拟小,并伴有一定的波动性,随着响应期数的增加,山西省城镇化发展水平受农民人均纯收入新息的波动影响程度不断加大,农民人均纯收入的方差奉献程度最终稳定在2.75%。基于此,我们得出,山西省农民人均纯收入在响应期初只受本身随机扰动项的波动影响,但是随着期数的不断增加,城镇化发展水平对农民人均纯收入的预测误差的奉献程度不断增加,稳定在1.22%。从长期来看,山西省城镇化的发展对促进农民人均纯收入的增长正向拉动影响的时限更长,并更有效率,但表现为一定的滞后性。综合以上实证分析,山西省城镇化的发展与农民收入增长之间存在着较强的正向交互响应关系,且长期更具显著性。从政策含义上来讲,山西省应该继续坚持加快城镇化发展以促进农民收入增长的长期政策,应继续