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城镇化、工业化与金融发展的动态研究

出处:论文网
时间:2015-08-21

城镇化、工业化与金融发展的动态研究

  引言

  城镇化和工业化是区域经济发展过程中的两大重要方面。而金融发展作为经济增长的一个必要条件,在不同时期是否对城镇化和工业化具有支持作用同样需要研究。党的十八大会议中明确指出城镇化建设问题,区域性的金融经济发展,城乡一体化发展。因此,理清城镇化、工业化与金融发展三者之间内在联系,如何让金融发展促进资本积累,提高配置效率和劳动力要素向城市流动,进而促进城镇化、工业化的联动发展,成为研究的必要问题。

  目前,对于城镇化、工业化和金融发展的研究主要有两类,一是研究其中两者之间关系,如H?钱纳里与M?奎因在1975年提出工业化与城镇化的作用过程是从紧密型到松散型。张正斌(2008)对宁夏金融发展与城镇化进程进行格兰杰检验,结果显示,以人口计量的城镇化率与金融发展之间存在因果关系。郭江山(2011)利用河北省相关数据,研究城镇化、工业化与金融发展内在关系,结果表明,金融发展和工业化促进城镇化的发展,同时城镇化显著影响工业化的进程。张士涛(2010)通过建立VAR和VECM模型评价工业化和金融发展之间的强度和方向,认为金融发展长期影响中国从农业国向工业国的转变速度且影响是双向的。牛启春(2008)借助1980-2007 年中国西部地区数据,利用误差修正模型,发现从长期看金融发展能够促进城镇化,但在短期内金融发展对城镇化没有影响。王文胜(2009)对西部地区金融发展与工业化发展分析,得出金融发展促进工业化进程,但工业化对金融发展作用不显著。伍艳(2004)提出金融发展与城镇化发展内含着一种互动机制,金融发展可以通过高比例储蓄转化为投资、提高资本配置效率、优化金融市场结构等方面促进城镇化的发展。二是基于省际数据研究多个变量之间关系,如石林(2013)运用VAR模型研究新疆金融发展与工业化、城镇化的动态关系,结果显示新疆工业化与城镇化之间发展不协调。张玉霞(2012)利用典型相关分析新疆兵团金融发展水平与人口、产业、空间城镇化四者的关系,结果表明金融规模与效率促进发展,金融结构抑制金融发展,人口与产业抑制城镇化发展。

  从已有研究成果发现,大多数学者都是对金融发展与城镇化、工业化中两者间的关系进行研究,或研究单个省份三者之间的关系,较少文章从区域的角度分析三者之间关系,本研究的创新处在于选取西北五省为研究对象,利用新疆、陕西、甘肃、宁夏、青海1978-2012年间的数据,取五省的平均水平,利用ADF检验、Johansen协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应分析、方差分解分析等一系列方法,分析城镇化、工业化和金融发展之间的内在联系,并根据西北五省的经济发展情况提出建议。

  变量选择及数据来源

  (一)变量选择

  城镇化指标。反映城镇化水平高低的一个重要指标是城镇化率,而城镇化的发展是城镇人口和农民收入的增加,随着收入的增加,当非农收入超过农业收入时,农民将会从事非农活动,而农民也将实现农业向非农业的身份转变,即城镇化是指农村人口转移为城镇人口的过程。因此,本文选取的城镇化率为非农人口占总人口的比例,即:

  城镇化率(UR)=非农业人口/总人口

  工业化指标。库兹涅茨1941年的著作《国民收入及其构成》中阐述一个国家或区域的经济增长与经济结构可以反映工业化的发展水平,即第一产业所占比重下降,二、三产业占比上升。本文采用二、三产业的增加值之和占GDP的比重来代表工业化发展程度,即:

  工业化(GY)=(第二产业增加值+第三产业增加值)/生产总值

  金融发展指标。美国经济学家戈德史密斯1969年在金融结构与发展理论中首次提出金融相关率(FIR)一词,用来衡量金融发展水平和金融结构的指标,它指金融中介机构存贷款年末余额占当年GDP的比重,由于西北五省除银行业外的其他金融中介发展相对滞后,主要依靠银行融资,因此选取金融机构年末余额占GDP的比重来衡量金融发展水平,即:

  金融相关率(FIR)=地区金融机构存贷款总额/GDP

  (二)数据来源

  本文选取西北五省1978-2012年城镇化率、工业化率、金融相关率的年度数据,用五省每年的平均水平来衡量城镇化、工业化、金融发展的情况,在消除异方差的存在,以及不影响时间序列性质的的前提下,对UR、GY、FIR进行自然对数处理,得到城镇化、工业化和金融发展指标LNUR、LNGY和LNFIR。数据来源于2013年《新疆统计年鉴》、《陕西统计年鉴》、《甘肃统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《宁夏统计年鉴》、各省国民经济和社会发展统计公报。

  实证检验与分析

  预测宏观经济问题中变量的联系,通常利用联立方程模型,但此模型变量划分问题较复杂,如果变量是非平稳的,会存在伪回归问题。因此,本文采用一种非结构性模型,即向量自回归(VAR)模型,VAR模型是1980年美国经济学家西姆斯(C.A.Sims)发现的,它是将单个内生变量与其所有的滞后值的函数来构造模型。VAR模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击,冲击的大小、正负及持续的时间,其数学表达式为:

  Yt =A0+A1 Yt-1+A2 Yt-2+…+Ap Yt-p+B1 X1+ …+Bq Yt-q+Ut   其中,Yt是m维内生变量向量,Xt是r维外生变量向量,A0,A1…Ap和B1,…Bq是待估计的参数矩阵,内生变量和外生变量分别有p阶和q阶滞后期。当外生变量为常数项时,内生变量有p阶滞后期,称为VAR(p)模型。VAR模型就是通过单位根检验、滞后期的确定、Johansen协整检验、脉冲响应函数分析和方差分解分析等步骤,分析变量之间关系的非结构性方程模型。

  (一)单位根检验

  本文所选数据为时间序列数据,由于时间序列常会存在虚假回归等问题,并且时间序列的非平稳性会破坏模型的假设,因此需要根据ADF检验,先对数据的平稳性进行检验。

  从表1的检验结果中显示,变量在5%的显著性水平下均不显著,因此不能拒绝原假设,即可能存在单位根,但一阶差分后的ADF值在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设,由此可得LNUR、LNGY和LNFIR为一阶单整时间序列,可能存在协整关系。

  (二)协整检验

  协整检验一般有两种方法,即Johansen检验和EG检验。EG检验是用于检验两个变量之间的关系,而Johansen检验用于分析经济问题中非平稳时间序列之间长期稳定的关系,处理多变量间的协整检验,它可以得到全部协整关系,并且检验功效更稳定,效果优于EG检验。在协整检验前,需要确定模型的滞后阶数,因为要有足够数目的滞后项和自由度,才能完整反映所构造模型的动态特征。因此在存在一阶单整的基础上,最终确定最优滞后阶数为1,在此基础上运用Johansen协整似然比(LR)检验研究三者之间的关系,如表2显示,根据P值判定显著性水平,得到城镇化、工业化和金融发展指标之间存在长期均衡关系。

  (三)格兰杰因果检验

  通过协整关系说明城镇化、工业化与金融发展之间存在显著关系,为探求三者之间具体的内在联系需要用格兰杰因果检验。经过滞后一阶的格兰杰因果检验,得到结果见表3,P值小于显著性水平,则拒绝原假设。

  1.工业化与金融发展存在单向格兰杰因果关系,即金融发展促进工业化的发展。因为金融发展提高了储蓄与投资转化比率,增加了投资,而投资的增加使产出增长,稀缺的金融资源配置到较高的资本边际产出项目中,最终促进工业增长。而结果显示金融发展与城镇化之间没有显著的因果关系,这与现实经济意义有一定偏差,但不能代表金融发展与城镇化之间没有关系,因为格兰杰因果检验是对数据间变动的先后顺序关联的检验,产生这个结果可能的原因是,金融抑制致使西北五省的城镇化程度不高以及城镇建设的滞后,而城镇化发展对金融发展无法起到促进作用。

  2.城镇化与工业化存在单向格兰杰因果关系,即城镇化促进工业化的发展,但由于P值不高,说明工业化在一定程度上会对城镇化有所促进作用。这是符合经济学原理的。城镇化发展使人口聚集于城镇,从而带动工业和第三产业的发展,而在工业化发展初期,随着工业化的逐步推进,导致农业劳动力向非农产业转移,扩大了城镇规模,从而促进城镇化的发展。但由于西北地区农业占比较大,因此从事农业劳动力的转移对工业化的影响较弱,使得促进作用较小。

  (四)脉冲响应函数分析

  脉冲响应函数(IRF)是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后对内生变量的当期值和未来值所产生的动态影响。因此,进行脉冲响应函数分析并预测三者之间的动态影响,从脉冲响应分析可得如下的结果:

  1.由图1可得,在第一年中,西北五省的工业化对金融发展为负响应,随着时间的推后,金融发展单位信息冲击呈增长趋势并为正响应,到第5年时信息冲击最大,其响应值为0.08,第8期时,脉冲响应有所减弱,并趋于稳定;由图2可得,在前2年,脉冲响应有较明显的增长,工业化对城镇化为正响应,并长期影响工业化的发展。从经济意义上说,西北五省金融的发展和城镇化长期推动工业化进程。

  2.由图3可得,金融发展对工业化基本无响应;由图4可得,在前2年,金融发展对城镇化的响应为0,从第3年开始,脉冲响应为正响应且逐渐平稳增长,但响应较弱。从经济意义上说,工业化的发展对金融发展没有太大的贡献,这与格兰杰因果检验结果一致,可能原因是西北地区主要以农业为主,工业化程度较低且发展缓慢,因此并没有促进金融发展。而在城镇化发展初期,对金融发展没有促进作用,发展到一定程度后,逐渐促进金融发展,由于西北地区城镇化水平较低,落后于城镇化平均水平,在城镇化初期,主要发展第一产业,使产业结构不合理,因此对金融发展的促进作用并不明显。

  3.由图5可得,城镇化对金融发展为负响应,并且响应很弱,这与VAR模型估计结果一致;由图6可得,城镇化对工业化为正响应,在前2年,脉冲响应有增长趋势,从第3年开始,脉冲响应稳定在0.01不变。从经济意义上说,西北五省金融发展对城镇化的发展缺乏动力,但金融业仍是城镇化的动力之一,并且工业化发展促进城镇发展。

  (五)方差分解分析

  方差分解是用于分析模型中残差的标准差由不同信息的冲击影响的比例,及变量对标准差的贡献比例。因此对所建立的VAR(1)模型进行方差分解分析。

  从金融发展水平方差分解的结果来看,金融发展对来自当期自身的因素冲击最大,随着时间的推移,冲击逐渐减弱。城镇化对金融发展的冲击在前两年非常弱,在第2年只有0.0925,但从第三期开始,其影响不断增强,在第10年达到了13.4813,说明城镇化促进金融发展,而工业化对金融发展影响不显著,这与格兰杰因果检验结果一致。

  从城镇化水平方差分解的结果来看,城镇化对当期自身因素冲击最大,随时间的推后,影响逐渐减弱,金融发展和工业化对城镇化的影响随时间的推移不断增强,但工业化对城镇化的作用大于金融发展对城镇化的影响。

  从工业化方差分解结果来看,初期工业化对当期自身因素冲击最大,金融发展和城镇化对其影响较弱,但工业化发展到后期时,金融发展和城镇化对工业化的影响明显增强,而受自身因素冲击迅速减弱,这与现实经济相符,说明金融发展和城镇化的水平对工业化的影响显著。   结论与建议

  (一)结论

  采用西北五省1978-2012年的年平均数据,研究工业化、城镇化与金融发展之间的动态关系,通过VAR模型的动态分析,得到如下结果:

  通过单位根、协整检验发现,西北五省城镇化、工业化和金融发展三者相互关联,存在一阶协整关系,并存在长期均衡关系,而且从格兰杰因果检验中发现金融和城镇化发展促进工业化发展。

  通过脉冲响应函数和方差分解分析发现,在长期发展的过程中,西北五省城镇化和金融发展对工业化的发展存在推动作用;工业化和金融发展影响城镇化的发展,且工业化对城镇化的贡献比金融发展大;城镇化的推进可以带动金融业的发展,但影响效果很弱,其主要原因是西北五省属欠发达地区,处于城镇化发展初期,整体经济发展水平落后,城镇化水平也低于全国平均水平,其首要任务是发展工业,实现产业转移,因此不同时期的产业结构配置不同,使城镇化对金融业的发展的促进作用不明显。而工业化对金融发展的促进作用不显著,从经济意义分析,由于西北地区金融不发达,金融取得一定的发展后,需较长的时间作用于工业部门,这就出现金融发展对工业化发展的滞后作用。

  (二)建议

  根据上述分析和实证结果,针对西北五省区域发展现状,提出以下几条建议:

  加强金融对工业化和城镇化的有效支持。目前,西北地区处于工业化和城镇化发展的战略机遇期,金融的有效支持将为工业化与城镇化的发展提供强大动力,而工业化和城镇化也支撑金融发展的高效性发展,要充分发挥金融支持的杠杆作用,实现三者间的良性发展。

  加大城镇化建设力度,推动有特色的城镇化建设,以城市群为主体形态发展城镇化。西北五省较内地沿海城市而言,城镇化发展起步较晚,经济发展落后,重点培育区域性城市群,以经济较为发达的地区作为中心城市,发展西部地区城市群,如新疆地区的乌昌石城市群,甘肃地区的兰州城市群等,以城市群为主要平台,发挥中心城市的辐射力,协调区域城市群之间、城市群内部大中小城市之间的关系,推动跨区域城市间产业分工、基础设施等协调联动。

  加快金融机构体系的完善,加强金融监管,推进金融集聚。建立一个多层次、广覆盖、可持续的金融服务体系,针对区域间差异创新出适应该地区发展的金融产品或金融服务。开放金融市场和推进金融服务,建设普惠金融体系,运用金融杠杆,促使农村人口运用自身的经济能力使用金融产品,促进金融发展的同时推动城镇化的进程。将金融产业集聚到中心城市,通过金融集聚效应、规模效应的发挥,促进区域经济的发展,为城镇化、工业化提供金融支持。

城镇化、工业化与金融发展的动态研究

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