城镇化水平与农村居民收入增长关系的实证分析

城镇化水平与农村居民收入增长关系的实证分析作者：杨朝龙胡新良来源：《湖南行政学院学报》2016年第01期摘要：运用ADF检验、VAR模型、脉冲函数分析等计量分析方法，通过时间序列数据样本对湖南城镇化水平与农村居民收入增长关系进行分析，探讨湖南在推进城镇化建设和促进农村居民增收方面的关系，研究结论表明：湖南城镇化水平与农村居民人均纯收入之间不是简单线性关系，也不是协整关系，但它们之间存在密切的动态关系；湖南城镇化水平对农村居民人均纯收入的影响明显强于农村居民人均纯收入对城镇化水平的影响。

因此，今后要加快推进城镇化向更加科学健康持续的方向发展，以更好地促进农村居民收入持续增长，让农村居民更多地享受城镇化带来的成果。

关键词：城镇化水平；农村居民；收入增长；VAR模型；实证分析中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1009-3605（2016）01-0071-08一、引言改革开放以来，湖南农村居民人均纯收入已由1980年的219.7元增加到2013年的8372元，34年间增长了38倍多。

与此同时，湖南城镇化率由1980年的l2.7%提高到2013年的47.96%，并且湖南城镇居民可支配收入也从1980年的人均476元提高到2013年的人均23414元。

湖南作为农业大省取得的这些巨大成就引发我们思考：农村居民收入水平与城镇化水平之间是否存在着互动关系？推进城镇化建设是否有利于促进农村居民增收？围绕这些问题，本文拟从湖南城镇化水平与农村居民收入增长之间的关系入手，运用动态数据进行定量分析，以期发现其中的规律，并给出相应的对策建议。

二、文献综述通过查阅文献发现，国内外很多学者对城镇化水平与农村居民收入增长之间的关系进行过深入研究。

在国外文献中，刘易斯（W.A.Lewis）在1954年首次提出著名的“二元经济”发展模型，认为只要把农业资源尽快地转移到非农业部门，就可以提高农业生产率，增加农民收入。

城市经济学家巴顿（K.J.Button）认为城镇不仅可以聚集人口，也可以汇聚产业、市场、资本、技术等，创造出更大的集聚效应进而带动农村地区发展，促进农村居民收入增长。

世界银行1997年发展报告中指出，城镇化率高的国家或地区，其农村居民收入也相对较高。

舒尔茨在其《改造传统农业》一书中指出，增加农村居民收入的关键在于改变农村居民的素质，重点要加强对农业进行人力资本投资。

Henderson（2003）对城镇化与地区经济发展之间的关系进行了分析，发现两者之间存在正相关性。

美国学者麦克指出，将城市的资源更多地投向农村所获得好处，要远大于通过不断改善城市居住环境来吸引农民进城的好处。

国内也有许多学者对城镇化与促进农村居民收入增长关系进行了相关研究，李靖（2002）运用计量模型分析方法研究了城镇化与农村居民收入两者关系，其主要通过简单一元回归方法分析出城镇化率与农村居民人均纯收入之间是简单线性相关关系。

马晓河（2004）主要从战略角度来分析城镇化，其认为，解决农业问题、增加农村居民的收入，除短期措施外，应有长远的战略思维，着力提高城市化水平。

许经勇（ 2001）、李文（2001）、张文华（2003）、李剑阁、韩俊（2004）等认为，当前我国农村居民收入增长过于缓慢，其根本原因是我们的城镇化发展严重不足。

宋元梁和肖卫东通过动态计量模型实证分析了我国城镇化发展进程对促进农村居民收入增长的影响，其研究结果表明，我国城镇化发展与促进农村居民增收这两者之间存有较强的正向交互响应作用，并且数据表明时间越久其响应程度就越显著且稳定。

范爱军（2007）运用协整检验方法、预测方差分解方法及向量误差修正模型实证分析了城镇化与农村居民人均纯收入之间的关系，研究结果发现，城镇化与农村居民收入增长之间存在协整关系，而且是正向长期稳定的。

厉以宁（2012）认为，在城镇化发展进程中，需要新建扩建大量的基础设施，将给民营企业提供更多的投资机会和渠道，这对解决农村剩余劳动力进城就业、促进农村居民增收很有帮助。

左鹏飞（2012）认为，从长期来看，城镇化对农村居民收入增长是均衡的影响，但短期来看不均衡，所以坚持把城镇化作为长期战略任务很有必要。

综上所述，国内外学者的相关研究主要在城镇（市）化对地区经济增长和促进农村发展两方面影响，少数学者对城镇化进程与农村居民收入增长关系进行了相关研究，但是，湖南城镇化水平与农村居民收入增长关系还缺乏相关研究，并且上述研究中缺乏把城镇居民收入作为城镇化建设中影响农村居民收入的重要因素。

因此，本文参考其他省份及国内外相关研究，通过时间序列数据，运用科学的计量分析方法来研究湖南城镇化进程与促进农村居民增收之间的深层次关系，与其他研究不同的是，本文新添入城镇居民的收入作为城镇化水平中影响农村居民收入增长的因素之一，进而得出更适合湖南本地的城镇化发展方向。

三、数据说明与处理（一）数据来源本文研究对象是：湖南城镇化水平与农村居民收入增长关系，样本采用动态时间序列数据，由于数据的可获得性有限以及1980年-1990年湖南城镇化水平与农村居民收入两个指标变化都比较小，因此时间序列样本数据区间为：1990-2013，来源于《湖南统计年鉴（1991-2012）》和湖南省2013年国民经济和社会发展统计公报。

本文城镇化水平采用两个指标，一个是城镇化率，一个是城镇居民收入。

考虑到目前我国通用城镇化比率的计算方法，本文采用湖南省常住城市（镇）人口占全省常住总人口的比率作城镇化率指标值，记为X1；用湖南统计数据中城镇居民人均可支配收入作为城镇居民收入的指标值，单位为元，记为X2；农村居民收入的指标值为湖南农村居民人均纯收入，单位为元，记为Y。

（二）简单数据分析从图l可以看出，在观察期内，随着时间的推移，湖南农村居民收入、城镇化率、城镇居民收入都呈同向增长趋势。

其中，湖南城镇居民收入增长最快，年均增长9%以上，并且除1995年增长有减缓趋势外，其余大部分时间呈高速增长；而湖南农村居民收入增长相对落后，年均增长7%左右，并且在2003年之前增长劲头不足，但之后开始加速；湖南城镇化率在1993-1995年间有强势变化，之后变得平稳，而从1999年开始，城镇化率呈稳定较强增长。

由此看来，三者之间可能存在某种定量关系，并且农村居民收入增长结点要比城镇化加速结点滞后几年。

此外，湖南城镇居民收入相对于农村居民收入，其数值高且增长快。

但仅从表象观察，只是一种简单分析或猜测，不能科学推断三者间的关系，要想得出科学结论必须进行更深入的分析。

四、实证分析与检验（一）简单线性回归检验从上述研究发现，湖南农村居民收入、城镇化率、城镇居民收入之间可能存在某种线性关系，基于这种猜想，先构建简单二元线性回归模型：y i=β0+β1X1i+β2X2i+μi，其中y i表示第f年的农村居民收入，X1i表示第i年的城镇化率，X2i第i年的城镇居民收入，μi是随机扰动项，β0为常数项，β1，β2分别为X1i，X2i的相应系数。

利用eviews6.0进行OLS分析，结果如下：由表l看出，虽然从部分分析指标看，基本符合计量模型设定规则，如R2=0.996，T>3，F=2758.7，但其中X1的系数β1为负数，这与最初设想呈相反方向，而DW检验为0.64，说明存在自相关，自相关检验如表2，结果说明自相关很高，因此简单线性回归不成功，我们应果断舍弃，寻找新的计量分析方法。

而且在对数回归模型中：Iny i=β0+β1ln X1i+β2ln X2i+μi，仍然存在不明显的回归，因此，简单线性回归不能得出湖南城镇化水平与农村居民收入增长之间的规律。

（二）单位根检验法通过图2、图3和图4看出，湖南城镇化率、城镇居民收入与农村居民收入存在明显的不平稳性，一般来说，如果变量之间存在非平稳性，直接回归会带来伪回归现象，因此需要采用ADF检验。

本文采用EViews6.0软件，对各变量进行ADF单位根检，验证其平稳性，即对LnXl、LnX2、LnY、ALnXl、△LnX2、△LnY、△2LnXl、△2LriX2、△2LnY进行ADF检验。

对各时间序列的各变量进行ADF单位根检验的目的是：验证各变量间是否具有同阶积分。

在ADF检验过程中，我们对于不符合ADF检验要求的结果舍弃，并取5%水平下的临界值作为检验结果参照值。

其检验结果见表3：的常数项、时间趋势项和滞后阶数；O表示不包括常数项或时间趋势项。

从表3中发现，LnX1、LnY的ADF检验值大于各显著性水平下的临界值，说明LnX1、LnY序列存在单位根，是非平稳的，而LrlX2的ADF检验值虽然大于l%水平下的临界值，但小于5%水平下的临界值，表明其通过显著性检验。

然后，将所有时间序列都进行一阶差分化，再对它们进行ADF检验。

其中，△LriX2、△LnY两变量的ADF检验值比各显著性水平下的临界值都大，这说明它们有单位根，不能通过检验，为非平稳；而△LnX1的ADF检验值小于1%水平下的临界值，通过检验。

因此，再对它们进行二阶差分的单位根检验，结果表明，其二阶差分的ADF检验值均小于各显著性水平下的临界值，这表明时间序列的二阶差分通过检验，即△2LnX1、△2LnX2、△2LnY为平稳的时间序列。

根据ADF检验原理，我们可以得出，城镇化率取自然对数后为一阶单整时序，即平稳时序，湖南城镇居民人均可支配收入取自然对数后为零阶单整时序，就是说其本身就是平稳时序，而湖南农村居民的人均纯收入则是取自然对数后存在二阶单整时序。

也就是说LnX1、LnX2与LnY各自之间存在不同阶单整，从而不存在协整关系，即湖南城镇化率、城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入之间目前来看不具有长期均衡关系。

此时，我们将利用差分后的最低阶平稳时序建立VAR模型，以考察解释变量与被解释变量的动态关系。

（三）VAR模型的构建与验证1.构建VAR模型VAR模型，全称为向量自回归（Vector Auto-regression，VAR）模型，它是著名经济学家Sims在1980年发表的一篇文章中提出的。

其基本原理是：将模型中每个内生变量当作系统所有内生变量的滞后值的函数形式来构造多方程联立形式的模型，在各单个方程中，每个内生变量对该方程内全部内生变量的滞后值作回归分析，从而得出估计所有内生变量的动态关系及系数，主要用于预测存在相互关系的时间序列系统以及分析系统中随机干扰项的动态影响。

本文主要是研究湖南城镇化率（X1）、城镇居民收入（X2）与农村居民入（Y）的关系，并且，△LnX1、LrlX2和△2LnY都不存在单位根，且是相对最低阶的平稳时序，因此可用三者建立VAR模型。

故将VAR模型设定为：模型（l）、（2）和（3）中，LnX1、LnX2和LnY分别为X1、X2和Y的自然对数，△LnX1为LnXI的一阶差分，△2LnY为LnY的二阶差分，α＼β和γ为待估参数，μ1、μ2和μ3为扰动项。