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皖南城市化发展新解

发布时间:2019-02-07 07:34 作者: 点击:

研究了1978?2004年福建省城市化水平和人均gdp变量。利用协整理论和计量经济模型分析城市化与经济增长之间的长期均衡关系。最后,获得了福建省的经济增长。它对提高城市化水平有积极作用,并得出城市化发展对经济增长贡献不大的结论。 

关键词城市化;经济增长;协整

1引言

对于城市化与经济增长的关系,国内外学者对此进行了更多的讨论,取得了较为丰硕的成果。在理论研究方面,Lewis、和Ranis提出了劳动力供给的双重经杏耀娱乐济模型,分析城乡迁移和经济发展,即劳动力从低效的农村农业部门转移到高效的城市工业部门,促进人口增长。区域流动和经济增长。在实证研究方面,Paul Bellock认为,城市化差异的60%到70%可以用经济发展的差异来解释,30%到40%归因于其他因素,例如工业化水平、经济类型。美国地理学家Brian Bailey指出,一个国家的经济发展水平与该国的城市化程度之间存在联系。 Berry选择了来自95个国家的43个变量进行主成分分析,以解释城市化水平与这些因素之间的关系。分析表明,经济的、人口和教育因素与城市化水平的关系最为密切,也证明了经济增长与城市化的关系。国内学者也对城市化与经济增长之间的关系进行了大量研究。徐学强(1988)利用151个国家的数据进行回归,并发现城市化水平与人均GDP之间存在非常显着的对数线性关系。 。周振华(1995)认为,20世纪90年代以后,中国的经济增长轴转移并形成了城市驱动的经济增长。张庆(1998)研究了中国“八五”期间城市化与经济发展的相关性,得出城市化与城市人口增长率和城市人口增长率之间存在显着的关系。和gdp输出。有关。王金英(2003)利用世界上国家和世界其他主要国家的人口城市化和经济增长数据,分析了人口城市化与经济增长之间的关系,揭示了人口城市化与经济增长之间的关系模型。 

2研究方法介绍和数据选择

根据以往的研究和文献讨论,本文以福建省城市化发展和人均国内生产总值作为系统来检验它们之间的关系。由于变量的时间序列都显示出强烈的上升趋势,如果直接对变量执行回归分析,则可能发生伪回归关系。为了避免由变量不稳定引起的伪回归问题,我们首先对变量进行数学变换,构造一个稳定的时间序列,然后利用协整和误差修正模型、的脉冲响应函数和方差分解进一步分析并量化福建省的城市化。经济增长之间的关系。 在变量选择和数据来源方面,本文将选择1978?2004年福建省城市化水平(城市)和人均GDP增长率(gdp)作为变量来检验福建省城市化与经济增长的关系。本文中的数据选择来自官方统计年鉴,主要是《福建统计年鉴》和《中国人口统计年鉴》。在选定的数据中,由于福建省城市化前期缺乏数据或变化的客观原因,我们将在必要时对个别年份的数据进行适当调整。为了保持数据的科学性,人均gdp是名义数量减去商品零售价格指数(基于1978年)。 

3城市化与经济增长的实证研究

3.1协整检验和误差修正模型

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在城市化水平协整分析之前,需要对变量进行测试以确定每个序列的平稳性和单一顺序。我们使用eview5.0软件分别对变量的水平值和一阶差值进行adf测试和pp测试。结果如表1所示

测试结果表明,初始时间序列是非平稳时间序列,显着性水平为1%。在一阶差分之后,变量以1%的显着性水平通过单位根检验,属于一阶平稳时间序列。由于上述变量都是i(1)过程,因此两个变量之间可能存在长期均衡关系。因此,Engel-granger两步法用于检验两个变量的协整关系。首先,建立lncity和lngdp的长期回归方程。结果如下

其中,方程(1)的拟合优度很高,f统计量和t统计量远远大于标准值,dw值与显着水平的1%的临界值一致,并且等式中没有自相关。城市化与经济增长之间是否存在协整关系,等式(1)的残差是否稳定。等式(1)残差序列平稳性测试得出所得方程的残差序列的adp值等于-4.2838,小于显着性水平的1%的临界值,并且等式的残差为一个固定的序列。因此,lncity和lngdp变量具有长期协整关系。 

协整关系反映了变量之间的长期均衡关系。针对长期静态模型的缺点,可以建立误差修正模型(ecm)来反映变量之间的短期动态关系。因此,对差分序列的滞后阶段和初始方程的剩余项进行回归分析,得到反映变量的短期动态平衡关系的误差修正模型。

其中,等式(2)的拟合优度值、dw值、f值和t值结果表明误差修正模型非常理想。从该模型可以看出,人均GDP的短期变化对城市化发展具有积极影响。城镇化增长率对人均GDP增长率的弹性为0.4167,即人均GDP增长率在短期内增长1%,城市化水平将提高0.42%。此外,短期调整因子显着,表明实际城市化水平与其长期均衡值之间的偏差为0.7579。 3.2脉冲响应函数和方差分解

为了说明影响城市化水平的人均gdp的变化路径,介绍了一种向量自回归模型,用于描述相关时间序列系统预测和随机扰动项对变量系统的动态影响。向量自回归模型(var)的一般模型表示为

当y和x时间序列构成内生和外生向量时,a1...ap和b1...br是要估计的参数矩阵,内生和外生变量的滞后期间它们是p εt和r是分别遵循经典假设的随机扰动项,也称为脉冲值。在var模型的测试中,我们通过aic和sc标准确定从1到2的变量滞后间隔。然后使用普通最小二乘法估计var(2)模型,并且在两个方程中估计的系数在统计上是显着的并且拟合优度高。城市化水平在很大程度上受到去年城市化程度的影响,但随着滞后期的延长逐渐减少;人均gdp受其自身程度的影响大于城市化水平。 

(1)脉冲响应函数。基于var模型,我们可以使用脉冲响应函数和方差分解来解释建立的模型。脉冲响应函数用于测量随机扰动项的标准偏差冲击对内生变量的当前和未来值的影响。这反映了城市化与经济增长之间的动态互动。测试结果如图1和图2所示

在图1和图2中,横坐标表示冲击的滞后期(单位)的数量,纵坐标表示城市化水平和人均gdp的变化,实线表示冲击功能,并且断裂线表示正负两个标准偏差偏差带。 。图1反映了人均GDP对城市化水平的影响。结果表明,人均GDP在前两个时期对城市化水平没有显着影响。在第三阶段之后,影响函数开始稳定增长并保持0.2的正效应。在图2中,除了第二周期中的小波动外,冲击函数基本上稳定在零。这表明城市化水平对经济增长的反应很小,城市化的增长对经济增长的贡献很小。 

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(2)方差分解。方差分解是系统预测均方误差分解对系统中各种变量影响的贡献,系统中任何内生变量的波动根据其成因分解为与新方程相关的几个分量。因此,我们可以理解每个创新对模型的内生变量的相对权重,即变量对总贡献的贡献的比例。根据方差分解的理论模型,分解了城市化水平和人均gdp的均方误差。结果如表2所示

从方差分解的结果来看,城市化水平的波动只受第一期自我波动的影响,然后影响将迅速下降,从第二期的99.8%下降到第十期的70.4%;与此同时,经过第二阶段,人均GDP对城市化水平的影响开始逐步增加,从第二阶段的0.2%增加到第十阶段的25.6%,并且继续上升。从第一期到第十期,人均国内生产总值受到自身波动的强烈影响。这种效果一直保持很高的比例。另一方面,城市化对人均GDP的影响要小得多,仅在1%左右。上差分解与之前的脉冲响应函数分析一致,反映了福建省城市化发展与人均GDP的关系。 4结论

基于上述测量模型分析,我们发现福建省城市化与经济增长之间存在长期均衡关系。首先杏耀娱乐平台,经济增长促进了城市化水平。无论是长期还是短期,人均GDP增长是影响城市化的主要因素。从长远来看,福建省人均GDP每增加1%,城市化水平将提高0.38%。城市化误差修正模型表明,城市化水平的自我纠正机制更加强大。其次,城市化在促进经济增长中的作用非常弱,表明福建省城市化发展对经济增长的贡献很小。上述原因可能是由于福建省城市化发展缓慢,城市规模小,集聚功能较弱。、辐射弱,城市化受到行政区划和城市建设的影响。 

参考

[1]高铁梅。计量经济分析方法和建模eviews应用和实例[m]。北京清华大学出版社,2006。

[2]易丹辉。数据分析和eviews应用[m]。北京中国统计出版社,2002。

[3][美国]亚瑟奥沙利文。城市经济学[m]。北京中信出版社,2002。

[4]严坦崇泰。发展经济学导论[m]。武汉大学出版社,2001。

[5]周维林,严艳。城市经济学[m]。上海复旦大学出版社,2004。

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