基于VAR模型的工业化、经济增长与城镇化的关系研究——以重庆市FD县为例

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基于VAR模型的工业化、经济增长与城镇化的关系研究
——以重庆市FD县为例
易琳琳
（西南大学经济管理学院，重庆 400715）
摘 要：本文基于FD县1985—2019年的时间序列数据，运用VAR模型和脉冲响应分析，对FD县工业化、经济增长与城镇化三者之间的关系进行实证研究。

实证结果表明，FD县城镇化、工业化和经济增长之间存在长期稳定的关系。

其中，经济增长对城镇化具有持久的正向推动作用，工业化与城镇化之间相互促进，工业化对经济增长有短暂的抑制作用和长效的促进作用。

关键词：VAR；工业化；经济增长；城镇化
一、引言
自中华人民共和国成立以来，中国的经济、工业化和城镇化发展表现出了密切的联系。

工业化通过吸纳剩余劳动力、技术扩散等带动经济增长，促使人口从农村流向城镇。

反过来，城镇化实现了人口和资源等要素在空间上的再分配，从而加快工业化进程，推动经济增长。

但不同维度的城镇化对经济增长的贡献度是有很大区别的。

城镇化的发展也亟须产业结构升级的带动，而目前我国产业还客观存在以下问题，比如：产业结构水平低；工业创新不够，遭遇技术“瓶颈”；经济增长方式粗犷等。

故转变经济增长方式和提升工业化水平对于城镇化发展和经济增长来说都具有不容小觑的作用。

由此可见，研究工业化、经济增长和城镇化三者之间的关系具有深刻的现实意义。

本文基于FD县1985—2019年的统计数据，建立VAR模型来探讨工业化、经济增长和城镇化三者之间的相互关系。

二、变量、数据和模型
（一）变量选择与数据说明
本文的研究变量为工业化、城镇化和经济增长，在实证研究中，选取以下三个指标来度量变量。

（1）城镇化（Urbanization）。

根据研究需要和数据的可获得性，选用非农业人口占比作为衡量指标，计算公式为：UR=非农业人口/总人口。

（2）工业化（Industrialization ）。

在我国，非农产业在国民经济中的占比更能体现出工业化的发展水平，故本文的工业化指标用第二和第三产业在国民经济中所占比重来表示，计算公式为：IN=（第二产业总产值+第三产业总产值）/国内生产总值。

（3）经济增长（economic growth）。

为了准确测度FD县的经济增长水平，本文选取人均GDP（按常住人口算）作为衡量指标，用EG表示。

本文选取重庆市FD县1985—2019年的统计数据作为分析样本，数据来源为对应年份的四川、重庆和FD县统计年鉴，部分数据来源于FD县2020年的统计公报。

为消除异方差和指数趋势的影响，本文对所有数据均做对数化处理，这样既可以避免上述问题，也能保留时间序列的性质和相关关系。

（二）模型设定
本文采用向量自回归（VAR）模型来研究时间序列的动态变化规律，以探究FD县工业化、经济增长和城镇化三者之间的内在联系，一个m维p阶的VAR（p）模型可以建立为如下形式：
y t = A
1
y t-1+…+A p y t-p+B
1
x t+…+B r x t - r+εt
式中，y t、x t分别表示带有p阶滞后项的内生变量向量和带有r阶滞后项的外生变量向量；A1，…，A p 和B1，…，B r 都是待估计的参数矩阵； εt是一个不能有自相关的随机扰动项，尤其不能与模型右侧的解释变量相关。

三、实证研究与结果分析
（一）平稳性检验
VAR模型适用于多变量的平稳序列，如果序列不平稳可能导致伪回归的出现，故本文首先对数据进行ADF平稳性检验。

根据Eviews8.0软件的计量结果可知， LNUR、LNEG、LNIN的检验值均大于10%显著水平下的临界值，接受原假设，序列不平稳。

随后对各变量做一阶差分再做ADF检验，可以看到DlnUR、DlnIN、DlnEG的检验值均小于临界值，故序列平稳。

由此得出结论，lnUR、lnIN、lnEG均为一阶单整序列。

（二）Johansen协整检验
由上文可知，LNUR、LNIN、LNEG是非平稳的，为了实现非平稳时间序列建模，本文进行协整检验，结果显示，在5%的显著性水平下，迹检验量43.70388>29.79707，拒绝原假设“没有协整关系”，表明变量之间存在长期稳定的关系。

（三）Granger因果检验
由前文的Johansen协整检验可以知道，lnUR、lnIN和lnEG 之间存在协整关系，为了进一步考察三个变量之间的关系，本文进行Granger因果检验，根据Eviews8.0软件的输出结果，可以得出以下结论。

（1）城镇化与经济增长
原假设“LNEG不是LNUR的格兰杰原因 ”在滞后1、2、3
作者简介：易琳琳（1998—），女，汉族，四川绵阳人。

主要研究方向：城乡统筹与区域协调发展。

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期时的p值都比0.05小，拒绝原假设；而“LNUR不是LNEG 的格兰杰原因”的p值都比0.05大，接受原假设；说明经济增长是城镇化的格兰杰原因。

根据发展经济学，经济增长对城镇化具有促进作用，经济增长促使第一产业占比下降，第二、三产业比重增加。

在集聚效应的作用下，第二、三产业不断在城镇聚集，吸引更多的劳动力从农村向城镇转移，促使城镇规模和数量不断增大。

（2）城镇化与工业化
滞后1、2期时，在10%的显著性水平下，LNIN和LNUR之间存在双向的格兰杰因果关系。

工业化的发展会促使劳动力从农业部门向非农业部门转移，人口从农村流向城镇，从而促进城镇化进程。

反过来，城镇化带来人口的聚集和劳动、资金、土地的集约利用，促进产业结构调整和资源的优化配置，从而推进工业发展。

（3）工业化与经济增长
滞后3、4期时，原假设“LNEG 不是LNIN的格兰杰原因”的p值都比0.05小，故拒绝原假设；“LNIN不是LNEG 的格兰杰原因”的p值都比0.05大，故接受原假设。

说明经济增长是工业化的格兰杰原因。

当经济发展到一定水平，能够促使市场资源在不同行业、企业和地域之间分配更合理，从而优化产业结构，间接对工业化产生影响。

值得注意的是，虽然格兰杰检验结果显示工业化不是经济增长的格兰杰因素，但p值并不高，说明工业化对经济增长是有一定影响的，只是没有显著性影响。

事实上，工业化对经济增长有重要的促进作用。

（四）模型估计和脉冲响应
依据AIC、SC等准则选择VAR 模型的滞后期为 2，然后通过估计得到VAR（2）模型，其矩阵形式表示如上图所示。

前文已经知道各变量之间的格兰杰因果关系，但仍然不知道这种关系是如何作用于彼此的，故下面进行脉冲响应分析。

由城镇化对经济增长的冲击响应图、工业化和城镇化的一个标准差冲击图以及工业化和经济增长的一个标准差冲击图，可做出以下分析。

城镇化与经济增长。

当经济增长受到一个标准差冲击时，对城镇化的影响表现为，先是一个微弱的负向冲击，随后冲击变为正，并维持一个持续的正向冲击。

FD县原为国家贫困县，依靠传统的农业种植为主，当经济水平提高时，越来越多聚集在第一产业的剩余劳动力转向第二、三产业，第二、三产业在城镇的聚集促使城镇规模和数量增大，从而推动城镇化发展。

城镇化与工业化。

当工业化受到一个标准差冲击时，对城镇化的冲击在第1期不明显，从第2期开始，产生一个正向冲击，随后先变大后变小，并在第7期变为0。

反过来，当城镇化受到一个标准差冲击时，对工业化的影响，首先会产生一个负向的冲击，冲击在第2期时变为正，随后先变大后变小，并在第8期时降为0。

此结果与前文的格兰杰检验结果存在相似性，即工业化会促进城镇化发展，反过来城镇化也会促进工业化的进程。

但脉冲响能应更直观地反映出城镇化对工业化的动态影响过程，即低水平的城镇化刚开始对工业化会产生一个抑制作用，随着城镇化水平的提高，这种抑制作用转变为正向的促进作用。

该实证结果与现实高度吻合，当城镇化水平过低，明显落后于工业化水平时，低收入、低消费群体比重过大，抑制了内需，不利于落后产能的淘汰和经济增长方式的转型。

同时，农村人口占比过高有碍于人力资本的提高，减缓了工业化发展速度。

当城镇化水平提高时，城镇化会带来人口、资本、劳动等要素的集约利用，从而促进产业结构调整，推动工业化发展。

工业化与经济增长。

当对工业化实施一个标准差冲击时，它首先会对经济增长产生一个负向冲击，随着时间的推移，冲击变为一个稳定的较弱的正向冲击。

反映出工业化对经济增长短暂的抑制作用和长效的促进作用。

这与FD县经济发展规律相吻合。

工业化初期，城乡收入差距鸿沟客观存在，农村低收入、低消费人群多，不利于产业结构调整，因而对经济增长产生抑制作用。

随着工业化水平提高，工业的辐射带动力、吸纳就业、技术扩散作用增强，对经济增长的促进作用也逐渐增强。

当对经济增长实施一个标准差冲击时，会对工业化先产生一个负向的冲击，到第2期达到最大随后逐渐减小并维持一个较弱的正向冲击。

其原因在于，FD县在未脱贫之前为重庆14个重点贫困区（县）之一，其农村人口占比大，大多数劳动力聚集在第一产业，经济增长带来的联动效应更多地作用于第一产业，由于畸形的产业结构有碍于工业发展，故经济增长甚至对工业化发展呈现出抑制作用。

四、结语
本文基于FD县1985—2019年的时间序列数据，对FD县工业化、经济增长与城镇化三者之间的关系进行分析，得到如下结论：由协整检验可知，FD县城镇化、工业化和经济增长之间存在着长期稳定的关系。

由格兰杰检验可知，经济增长与城镇化存在单向格兰杰因果关系，工业化与城镇化存在双向格兰杰因果关系，经济增长与工业化存在单向格兰杰因果关系。

为进一步考察上述关系，本文进行了VAR（2）模型估计和脉冲响应分析，发现经济增长对城镇化具有持久的正向推动作用，工业化与城镇化相互促进，工业化对经济增长有短暂的抑制作用和长效的促进作用。

参考文献：
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