第四节 城市化与工业化动态关系的实证研究

一 数据的选取与处理

由上文分析可知，工业化与城市化并不是以同步增减的速度发展的，而是相互影响、相互促进，共同推动经济发展。那么从本章的研究方向分析在河南省的工业化与城市化的发展进程中二者之间的互动发展机制，就要运用计量经济学的实证分析方法来检验。工业化水平衡量指标的选取决定着分析判断的基础，针对我国工业化进程的特征，以工业增加值比重衡量工业化水平的方法会高估工业化水平，以人均GDP指标反映的工业化水平与实际工业化水平会有所偏差，以非农就业结构反映工业化水平会受到农业及其他因素影响而有所偏差。综上所述，本章以工业增加值占全部生产总值的比重表示工业化率（I），以城市人口占总人口的比重表示城市化率（U），对应上文所列指标，本章选取的数据指标来自《河南统计年鉴（2012）》的年度数据，选取1990～2012年共23年的时间序列数据。由于数据的数值较大，为消除异方差，本章对数据采取取对数的方法，分别以其对数值指代实证分析中的城市化率与工业化率。第一步是对U、I进行平稳性检验，也就是单位根ADF检验，检验该时间序列数据是否平稳；第二步是确定U与I两个变量之间是否存在协整关系，二者只有在满足以上两个条件时才能进行下一步；第三步是格兰杰检验，验证二者之间的因果关系，进而得出最后的回归方程。

二 实证检验结果

（一）时间序列的平稳性检验（ADF检验）

平稳性检验是时间序列分析有效的基础，能够避免出现虚假回归的问题。通常采用单位根检验的方法对数据进行平稳性检验，也就是ADF检验。

对原序列进行平稳性检验，根据偏自相关系数的值可以判定变量的时间序列数据均不平稳，然后对数据的一阶差分进行ADF检验。本章在对所有变量进行协整检验之前，要确定时间序列的平稳性。序列平稳是指序列与时间无关，同时方差不随时间推移发生系统变化。若一个变量序列Pk,1, Pk,2, …, Pk,n在成为平稳序列之前经过了d次差分，则该序列被称为d阶平稳序列，记作I（d）。检验结果如表1-6所示。

由ADF检验结果可知，变量均为非平稳序列，而它们的一阶差分序列均为平稳序列。在1%的显著性水平下，ADF检验值小于显著水平值，通过检验，即时间序列是平稳的。通过一阶差分检验单位根，P值分别为0.0461和0.0438，也就是说否定原假设，U与I的一阶差分序列都是平稳的，可以进行第二步——协整检验。

（二）Johansen检验

由上一步得出的两个平稳时间序列的单整结果相同，说明二者有可能存在协整关系，所以本小节进行协整检验。对一阶差分通过平稳性检验的两组数据进行Johansen检验，时间序列可能包含确定趋势项和随机趋势项，协整方程可能包含截距和趋势项。协整方程有以下五种情况。

第一种情况，序列y没有确定趋势项且协整方程无截距：

第二种情况，序列y没有确定趋势项且协整方程有截距：

第三种情况，序列y有线性趋势项但协整方程只有截距：

第四种情况，序列y和协整方程都有线性趋势项：

第五种情况，序列y有二次趋势项且协整方程有线性趋势项：

其中，a∗是m×（m -t -r）阶矩阵，并且满足a′a∗= 0，且rank（|aa∗|）=m。对于上述五种情况，采用系数矩阵的协整似然比检验方法。协整似然比检验假设为：H0：至多有r个协整关系，H1：有m个协整关系。

检验迹统计量：

其中，λi是按大小排第i的特征值，T是观测总数。

Johansen检验结果如表1-7所示。

由表1-7中数据可知，二者存在协整关系，说明在工业化与城市化进程中，二者一体化水平较高，同步发展。

（三）格兰杰因果检验

在时间序列平稳性检验和协整检验的基础上，对存在显著协整关系的一阶差分序列进行格兰杰因果检验，结果如表1-8所示。

格兰杰因果检验结果表明，VAR模型中的变量城市化率的一阶差分是工业化率的格兰杰原因，由此可以判断，城市化是推动工业化发展的主要原因。由于河南省的经济基础薄弱，在1990～2012年的发展过程中金融经济、房地产经济发展迅速，城市化发展是推动城市各种经济要素和经济活动发展的主要动力，形成空间经济的集聚化效应，带动工业化的发展。

（四）回归结果

根据上文分析，分别以城市化率为因变量，以工业化率为自变量进行回归分析，得出回归方程如下：

由回归方程分析可知，回归系数为正，且数值较高，说明河南省的工业化与城市化的相关程度较高，工业化率每增加1%，城市化率就会相应提高1.4568%。这与实际发展情况相符。F统计量为59.64332，对应的P值为0，小于0.05，表明方程总体线性显著。R2的数值为0.739574，表明解释变量可以解释被解释变量73.9574%的变动，对于VAR模型的时间序列数据来说，这种拟合水平也是可以的。总的来说，河南省工业化与城市化的互动发展机制运行良好。

三 河南省工业化与城市化互动发展的影响因素

河南省的发展离不开中原经济区的优越区位条件：一是表现为国家政策的倾斜，鼓励河南省积极承接产业结构转移和升级；二是表现为丰富的劳动力资源和便捷的交通设施网络。因此，本章从固定资产投资、非农产业就业比重、对外贸易这三个影响因素出发来分析河南省城市化与工业化的互动发展情况。其中，固定资产投资指数用实际固定资产投资总额表示，非农产业就业比重用第二、第三产业就业比例之和表示。本章分别以工业化率、城市化率为因变量，进行回归方程分析。

固定资产投资主要包括基本建设、更新改造、房地产开发投资和其他固定资产投资四个部分，是反映固定资产投资规模、速度和比例关系的重要指标。随着河南省工业化发展的加速，固定资产投资在工业发展中占有很重要的地位，能够带动城市化的发展。

从世界各国的经济发展历程来看，在工业化与城市化的初期阶段，工业化率高于城市化率，工业化的发展支撑城市化的发展，是推动城市化发展的主要动力；在中期阶段，工业化率与城市化率持平，工业化对城市化的推动作用逐渐减弱，城市化带来的人口集聚和产业集聚效应开始发挥作用；在后期即工业化与城市化成熟阶段，城市化率高于工业化率，此时第三产业发展水平超过第二产业，成为城市化发展的主要动力。同时，相关的实证研究也表明，1870～1970年美国的城市化率与第二产业、第三产业发展的相关系数分别是0.6055和0.9770, 1920～1979年日本的城市化率与第二产业、第三产业发展的相关系数分别是0.8621和0.9287。可见，工业化的发展不仅表现为第二产业或工业产值的增加，而且表现为对第三产业的影响。因此，在分析城市化与工业化的互动发展机制中，第三产业就业比重具有很重要的地位。

在全球化经济的发展浪潮下，对外贸易与工业化、城市化的关系密不可分。一方面，通过进出口贸易扩大生产规模、改进技术、扩大技术溢出效应来加速工业的发展，同时工业化的发展优化了产业结构，调整了产品结构，更有利于对外贸易的发展；另一方面，对外贸易的发展加快了资本的积累，促进了城市化的发展，同时城市化的发展带动了居民收入增加，刺激了居民的消费，进而促进了贸易的交流。

本章以固定资产投资额（F）、第三产业就业比重（N）、进出口总额（T）为自变量，分别以工业化率（I）、城市化率（U）为因变量，样本选取年份为1990～2012年，所有数据均来源于《河南统计年鉴》。由于数据的数值较大，为消除异方差的问题，本章对数据采取取对数的方法，通过回归方程的分析来说明它们之间的关系。通过Eviews 6.0用最小二乘法对参数进行估计，得出：

I=1.9028N+0.466F+0.056T-0.8130

其中N、F、T的系数为正，说明三者与工业化率、城市化率是正相关关系，对应的P值为0，小于0.05，说明该回归方程总体线性显著。同时，各个变量的t统计量对应的P值都小于0.05，说明N、F、T三个变量对I、U的影响是显著的。R2分别为0.8872和0.9046，说明方程变量对I、U的解释程度较高，作为时间序列数据，这种拟合水平是正常的。