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黑龙江省产业结构优化与城镇化互动关系研究

  • 投稿戒了
  • 更新时间2015-09-24
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余建刚

(延边大学,吉林 延吉 133002)

摘 要:在1978-2012年相关数据的基础上,对黑龙江省产业结构变动状况和城镇化进程构建出VAR模型来探究二者之间的互动关系.结果表明,产业结构优化与城镇化在长期内保持着正向稳定的均衡关系;在短期的动态关系上,产业结构优化与城镇化之间保持着彼此推进的发展态势,并且在相互的演进路径中扮演着重要角色;在短期的相互关系上,二者呈现出双向Granger因果关系.

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关键词 :黑龙江省;产业结构优化;城镇化;互动

中图分类号:F470 文献标识码:A 文章编号:1673-260X(2015)05-0034-04

1 引言

近些年以来全球经济的结构调整不断加快,而中国经济增速放缓已为现实,更值得注意的是,由于资源环境约束不断加剧,中国经济增长背后的深层次矛盾逐步显现,于此,方式转变、结构调整、品质提升就成为不可回避的课题,那么途径在哪里呢?诸多的学者从不同的角度对经济发展方式的转变进行了研究,认为产业结构的适时转变乃经济持续发展的决定性因素,并且结构优化和转变能力的提升应该成为地方经济发展的目标追求和政策选择.着眼于经济的持续增长,各地将推动城镇化作为优化产业结构的崭新视角,又试图在产业结构的优化中推进城镇化,因为城镇是特定区域经济的中心,发展城镇可以打破原有的封闭状态,促进资源的高效整合,加速市场化进程,推动第三产业特别是服务业的发展,并且可以增进经济联系,创造需求以推进就业结构的转变,为产业结构的调整优化提供必要的支撑和载体;另一方面,产业结构的转变会导致劳动力分布格局的变化,即由第一产业逐步向第二、三产业的转移,人口和产业的聚集又催生出投资需求、消费需求以及区域承载能力的变化,使城市在数量上不断增多、规模上不断扩大、功能上不断丰富,必然要求资源的优化配置,助推产业结构升级,产业结构的优化反过来又会作用到城镇化的推进上.

对于产业结构优化与城镇化的关系研究,库茨涅茨(1966)、塞尔昆(1975)、钱纳里(1975)的考察发现产业结构变动对城镇化进程影响显著;曾芬饪(2002)的研究结果说明城镇化对三次产业的优化提升带动作用明显,而产业结构的适时调整也对城镇化有正面影响;洪业应(2014)对贵州省的实证分析得出人口城市化和产业结构变迁在长期内存在稳定的正向关系,在短期内却是负向的关系;牛婷等(2014)对中国的研究说明二者存在相同的变动方向,并且长期关系强于短期关系.这些成果丰富的研究,为理清二者的关系提供了思路和方向,但是对长短期的动态趋势区分不够,而且中国区域经济发展不平衡,各省的差异性非常突出,这就为细化研究和深入研究提供了空间.

黑龙江省是东北老工业基地振兴中的重要一环,其经济增长的能源消费依赖远未得以改变,持续增长的产业支撑还未形成,而其城镇化水平却比较高,那么在产业结构变迁的过程中城镇又发挥了怎样的作用,这种变迁与优化是否与城镇化进程之间存在促进关系,如果存在又当如何协调呢?本文正是基于这样的疑问对二者的关系运用VAR模型进行分析的.

2 变量与数据

产业结构优化有其内在机理可循,在现实经济中表现出动态调整的状态,这种状态不光是三次产业比例关系的变化,还伴随着诸如劳动力就业收益变化、产品附加值变化等经济要素投入产出的结构耦合状况.本文选用黑龙江省二、三产业产值之和占其GDP比重来作为估计其产业结构优化的变量,记为R.

由于城镇化是一个复杂的系统工程,其进程涉及到人口状态、经济状态、社会状态、环境状态等诸多方面,因此,在分析中对其量化指标就有单一和复合之分.本文仍然选用城镇化率即城镇人口占总人口的比重这单一变量来衡量黑龙江省城镇化水平,记为U.

研究的样本数据锁定在1978-2012年,原始数据来自《黑龙江统计年鉴》,为了排除可能存在的异方差性对模型的干扰,对变量R和U取对数,变为LnR和LnU.

3 实证分析

3.1 平稳性检验

在研究中经济数据的选用必须抱以谨慎的态度,因为不平稳的数据会影响模型的有效性,进而导致对现实经济问题解释的偏差.表1是LnR和LnU的平稳性检验结果.

从表1的检验结果来看,LnR和LnU的ADF值在1%的显著性水平下大于相应的临界值,故没有拒绝LnR和LnU存在单位根原假设的理由,而ΔLnR和ΔLnU的ADF值在1%的显著性水平下小于相应的临界值,故拒绝ΔLnR和ΔLnU存在单位根的原假设,即ΔLnR和ΔLnU是平稳的,由此确定R和U是I(1),就R和U的关系可以做协整分析.

3.2 协整检验

对不稳定变量的一次差分纵然可以让数据平稳,但是却将原序列所包含的部分有用信息给忽略掉了,而被忽略的信息又是解释问题所不能替代的,协整分析为这一问题的解决提供了方法.VAR最佳滞后期的选择直接关系到模型的解释能力,在做协整检验前必须确定,采用AIC和SC等信息准则来判定,反应在表2.

表2的结果显示,包括AIC在内的五个判定准则都在2期最好,则选择2为模型的最佳滞后期,进而也可以确定1为协整检验的最佳滞后期.接着,对LnR和LnU采用E-G两步法做协整,假设两者的协整方程为:

LnRt=β0+β1LnUt+εt(1)

对式(1)OLS后得到残差序列,并检验其平稳性,结果如表3.

检验信息显示,ADF值为-2.4988,比5%显著性水平下的临界值-1.9464小,获知残差序列是平稳的,意味着LnR和LnU之间存在协整关系,现在给出反映这种关系的协整方程:

LnRt=2.3375+0.5324LnUt (2)

t=(13.6176) (11.7157)

据式(2)获知黑龙江省产业结构优化与城镇化在长期内保持着正向稳定的均衡关系,城镇化每推进1%会促使产业结构优化0.5324%.

3.3 VAR模型的建立及分析

3.3.1 VAR模型的估计与稳定性检验

上文分析中已经明确了产业结构优化(LnR)与城镇化(LnU)之间的协整关系,并确定2为VAR的最佳滞后期,于此可以建立VAR(2)模型,在Eviews6.0中的实现结果为:

LNR=0.97076565644*LNR(-1)-0.208753246648*LNR(-2)

+0.137627572538*LNU(-1)-0.0403025159754*LNU(-2)

+0.671797342768(3)

R2=0.881875 F=100.7862

LNU=0.203415198721*LNR(-1)-0.280885650422*LNR(-2)

+1.25778321723*LNU(-1)-0.242414555916*LNU(-2)

+0.283901035845 (4)

R2=0.970397 F=442.5377

从式(3)和(4)来看,模型的拟合优度很高,解释能力还是比较强的,但是这种解释力是否稳定还不能确定,有待于进一步检验VAR(2)模型的稳定性来明确其整体的有效性,可以通过AR根图示法进行检验,如图1全部特征根都在单位圆内,说明上文估计的VAR(2)模型是有效的,并且是稳定的.具体分析来看,方程(3)中滞后一期时LnU的估计系数大于0,而滞后二期时LnU的估计系数小于0,同时LnU的系数之和大于0,据此得知黑龙江省城镇化进程在短期内出现了阻碍产业结构调整和优化的现象,而在长期内却促进了产业结构的调整和优化;方程(4)中LnR的估计系数在滞后一期时是正值,而在滞后二期时却出现了负值,并且LnR的系数之和也是负的,说明黑龙江省的产业结构优化在前期推动了城镇化进程,而在后期却抑制了城镇化的发展,在长期内并没有持续地促进城镇化发展,可以推断黑龙江省的产业结构在发展过程中没有及时地调整,优化升级碰到了障碍.

3.3.2 VAR模型的脉冲响应函数

脉冲响应函数表达的是随机干扰项受到一个标准差大小的冲击后对内生变量当期值和未来值所带来的动态影响,设定响应期数为10期的短期响应曲线如图2显示.

就LnR对自身冲击的响应路径而言,其脉冲影响在第一期大约为0.037,经过第二期的稳定反应后,开始逐期下降,在第十期降至0.003,说明黑龙江省前期产业结构的优化会促使后来各时期产业结构的优化,但是这种促进的弹性系数处于短期稳定后不断变小的状态;当LnR对LnU产生冲击后,LnU的响应路径在第一期时脉冲影响为0,随后趋于上升,在第十期升至0.017,说明产业结构的优化能推进后面各时期的城镇化进程,并且推进的弹性在变大,这是因为在产业结构的调整过程中,其比例关系发生了变化,特别是第三产业的发展,吸纳了大量的入城人口,并且这种吸纳作用还在不断加强;当LnU对LnR产生冲击后,LnR的响应路径在第一期的脉冲影响是0.01,上升到第二期的0.02后,维持了短暂的稳定,在第三期开始呈现下降趋势,第十期落入底谷,说明城镇化的推进会引起后面各时期产业结构的优化,并且优化的弹性表现出变大后趋向稳定又不断下降的特点,这主要是黑龙江省城镇化处于低水平状态所致的,虽然存在大量的进城人员,但是他们并不是真正意义上的市民,工棚底下的庞大农民工群体迟迟实现不了市民化,一系列问题随之而来,致使新的产业布局难以形成,最终对产业结构的优化作用趋向弱化;在LnU对自身的响应路径上,第一期的脉冲响应为0.029,后两期明显上升,第四期后趋向稳定,说明城镇化的推进对其后期的进程有积极的推动作用,而且推进的弹性在上升后维持稳定,因为进城人口在经过就业吸纳后,伴随城市公共服务,基础设施的完善,可以产生正面的示范效应.

3.3.3 VAR模型的方差分解

方差分解描述了每一变量的冲击强度在某个变量总变化中的份额大小,黑龙江省产业结构优化与城镇化的方差分解曲线显示在图3.

来自产业结构优化(LnR)本身的冲击强度对其本身的贡献份额在第一期为100%,演进路径一直为正并趋向下降,说明前期产业结构优化对后来时期产业结构优化的贡献份额越来越小,但是对自身随后变化的贡献率保持在75%以上;来自城镇化(LnU)的冲击强度对产业结构优化(LnR)的总变化的贡献份额在初期为0,演进路径一直为正且在第三期后加速上升,说明LnU对LnR变化的贡献力度不断增强;来自产业结构优化(LnR)的冲击强度对城镇化(LnU)的总变化的贡献份额在初期为10.97%,在第三期升至19.79%,随后的演进路径一直为正但是不断下降,说明LnR对LnU变化的贡献力度在初期经过短暂的加强后开始趋向弱化;来自城镇化(LnU)本身的冲击强度对其本身的贡献份额由第一期的89.03%降至第三期的80.21%后,后面各期不断增大,演进路径始终为正,LnU对自身变化的贡献力度整体很强,稳定在80%-90%之间.

3.3.4 基于VAR模型的格兰杰因果关系检验

上文分析已经清楚地显示了黑龙江省产业结构优化与城镇化之间的长期均衡关系和短期动态关系,那么它们之间的相互关系又如何呢,这就需要明确变量之间是否包含了预测彼此的有效信息,这里选用Granger因果关系检验法予以探析.

从表4的信息来看,DLnU不是DLnR的Granger原因的概率为0.0006,小于0.1,同样,DLnR不是DLnU的Granger原因的概率为0.0653,也小于0.1,获知两变量互为格兰杰因果关系,也就是说黑龙江省产业结构的优化有助于推进城镇化进程,反过来其城镇化的不断推进也可以促使产业结构的调整优化.

4 结论与启示

通过对黑龙江省产业结构优化和城镇化互动关系的实证分析可获得这样几点结论:第一、产业结构优化与城镇化在长期内保持着正向稳定的均衡关系,城镇化每推进1%会促使产业结构优化0.5324%;第二、在短期的动态关系上,脉冲响应路径显示,产业结构优化与城镇化之间保持着彼此推进的互动关系,并且推进的弹性有所不同;同时,方差分解表明,产业结构优化与城镇化在彼此的演进路径中扮演着重要角色,相互的贡献份额为20%左右,但是贡献力度的变化特征有所不同;第三、在短期的相互关系上,产业结构优化与城镇化互为彼此的Granger原因,说明城镇化进程可以促进产业结构的优化,反过来产业结构的优化也在相当程度上推动了城镇化发展.

基于上述研究结论,这里可以得出这样的政策启示;首先,应在缓解资源环境约束和实施集约发展中优化产业结构.黑龙江省在经济发展中高能耗、高排放和低附加值的传统产业居多,产业布局仍然是第二、三、一的结构布局,工业化内部结构性矛盾突出.因此,要借助东北老工业基地振兴的利好时期,主动调整产业布局,将低端落后产业逐步淘汰,探索工业增强路径,积极推动第三产业特别是旅游业等服务业的发展,为新型城镇化添油助力;其次,要在破解城乡二元结构中推进城镇化建设.着力推进户籍制度改革和解决资源错配问题,构建渠道畅通的劳动力转移机制,注重小城镇建设,给农业过剩劳力创造就业机会,解决已经进城但未享受市民待遇务工人员的落户问题,探索及时有效、公平共享的社会保障体系,为省内产业结构的优化填石铺路;最后,要将产业结构优化和城镇化置于协同发展的体系中寻求最优选择并加以推进.基于二者之间存在互动关系,在产业政策的制定中应考虑城镇化的促进作用,同样,在推进城镇化建设中也应包含产业结构优化的考虑,不可将二者孤立起来.

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参考文献

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