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      政府主導(dǎo)、固定資產(chǎn)投資對城鎮(zhèn)化地區(qū)差異影響分析

      2016-06-22 08:13:15趙旭宏博士生北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院北京100871
      商業(yè)經(jīng)濟研究 2016年11期
      關(guān)鍵詞:協(xié)整差距城鎮(zhèn)化

      ■ 趙旭宏 博士生(北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 北京 100871)

      ?

      政府主導(dǎo)、固定資產(chǎn)投資對城鎮(zhèn)化地區(qū)差異影響分析

      ■ 趙旭宏博士生(北京大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院北京100871)

      內(nèi)容摘要:本文通過建立VAR模型發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)化水平差異和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資差異具有長期協(xié)整關(guān)系,政府在不同地區(qū)的非均衡投資是城鎮(zhèn)化區(qū)域差異的長期原因?;赩ECM的Granger因果關(guān)系表明,城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資地區(qū)差距是城鎮(zhèn)化地區(qū)差距的短期和長期Granger原因。長期內(nèi),城鎮(zhèn)化地區(qū)差距將會影響城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距。要實現(xiàn)區(qū)域間的均衡發(fā)展,政府必須調(diào)整區(qū)域發(fā)展政策,使各個地區(qū)逐步享受全國統(tǒng)一的國民待遇。

      關(guān)鍵詞:城鎮(zhèn)化政府引導(dǎo)固定資產(chǎn)投資VAR模型

      改革開放初期,我國政府實施東南沿海區(qū)域優(yōu)先發(fā)展的政策。在政府引導(dǎo)下,我國出現(xiàn)了大規(guī)模的人口跨區(qū)域流動。劉玉(2008)利用第五次人口普查數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)中國人口流動具有顯著的地域集中性和空間指向性,東部地區(qū)是主要人口流入地,中部地區(qū)是主要人口流出地。魯奇、王國霞等(2006)利用“四普”、“五普”數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)流動人口的地理分布向東部地區(qū)集中的趨勢不斷加強,而在環(huán)渤海地區(qū)有所下降,有進(jìn)一步向長三角和珠三角及福建集中的趨勢。農(nóng)村人口向這些地區(qū)流動,直接提高了流入?yún)^(qū)的城鎮(zhèn)化水平。

      農(nóng)村人口向沿海地區(qū)流動,與沿海地區(qū)經(jīng)濟高速增長有直接相關(guān)性。而我國作為投資驅(qū)動型國家,固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟增長的地區(qū)差異具有顯著的影響。這樣,地區(qū)固定資產(chǎn)投資差異導(dǎo)致經(jīng)濟增長水平的差異,從而引發(fā)人口跨地區(qū)流動,形成城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的區(qū)域差異。在我國現(xiàn)行體制下,各級政府擁有土地審批權(quán),固定資產(chǎn)投資一般需要政府土地審批支持。因此,政府能夠在很大程度上影響固定資產(chǎn)投資的規(guī)模。固定資產(chǎn)投資一般來源于國家財政直接投資、銀行貸款、外商直接投資、民間資本等渠道。政府對這些渠道無論是通過財政轉(zhuǎn)移支付、影響銀行信貸資金投向、招商引資等政府行為均有較大的影響力。

      為了通過固定資產(chǎn)投資地區(qū)間差異來分析政府政策效果。本文對作為人口輸入?yún)^(qū)的京津滬、江蘇、浙江、福建和廣東等7個省份和其他作為人口輸出區(qū)的省市,在1978-2011年間城鎮(zhèn)化水平的差異與在固定資產(chǎn)投資差異變動的關(guān)系進(jìn)行實證分析,來定量分析政府政策的作用。實證分析過程使用Eviews7.1完成。

      模型構(gòu)建

      (一)構(gòu)建模型

      本文建立了向量自回歸模型(VAR)和誤差修正模型(VECM),并進(jìn)行協(xié)整檢驗和格蘭杰因果關(guān)系檢驗,利用脈沖響應(yīng)函數(shù)來檢驗二者之間的動態(tài)關(guān)系。VAR模型由Sims(1980)年提出,是AR模型的一種推廣,常用作分析相互關(guān)聯(lián)的時間序列系統(tǒng)及隨機擾動項的動態(tài)變化。VAR模型不以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ),把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型,從而避開了結(jié)構(gòu)化建模的需要。一般的VAR(p)模型的表達(dá)式為:

      其中,yt是k維內(nèi)生變量,xt是n維外生變量,At和Bj是待估計的參數(shù)矩陣,p是內(nèi)生變量的滯后期,q是外生變量的滯后期。

      (二)區(qū)域差異的測度

      對區(qū)域經(jīng)濟差異的研究,目前已經(jīng)有多種測度方法,包括基尼系數(shù)法、變異系數(shù)法和Theil指數(shù)法等。Theil指數(shù)法能夠?qū)⒖傮w的區(qū)域差異分解成不同空間尺度的內(nèi)部差異和外部差異,刻畫各個區(qū)域?qū)傮w差異的貢獻(xiàn)和區(qū)域內(nèi)部差異的變化情況。Theil指數(shù)T與基尼系數(shù)(Gini coefficient)具有相似和相同之處,本質(zhì)上是一個研究對象的收入與群組收入平均水平對比的測度。但在分組情況下Theil指數(shù)可以將組內(nèi)差異完美地分配到組間差異上。

      如果以各地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口數(shù)量為“收入”,假設(shè)Uij為i區(qū)域j地區(qū)的城市人口數(shù)量,為i區(qū)域城市人口,Pij表示i區(qū)域j地區(qū)的城鄉(xiāng)總?cè)丝跀?shù)量,為地區(qū)總?cè)丝?,U=∑Ui,P=∑Pi則根據(jù)Shorrocks(1980)的推論,有:

      其中,Tpi為區(qū)域i內(nèi)部的各省的城鎮(zhèn)化水平差異。

      可以看出,T可以分解為組內(nèi)差異TWR和組間差異TBR,可以計算組內(nèi)差距和組間差距對總差距的貢獻(xiàn)。T(u,n)考慮了各地區(qū)不同的城鄉(xiāng)總?cè)丝谝?guī)模,其研究對象是一個地區(qū)的人口所能達(dá)到的“收入”—城鎮(zhèn)常住人口數(shù)量。

      固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差異也可以使用同樣的方法來測算,本文對輸入?yún)^(qū)和輸出區(qū)城鎮(zhèn)化水平差距用THLt來表示,城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的差異用IFAt來表示。各地區(qū)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)取自《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站國家數(shù)據(jù)庫。

      實證分析

      (一)變量平穩(wěn)性檢驗

      為了避免建模過程中的“偽回歸”現(xiàn)象,所研究的變量必須具有同階平穩(wěn)性并且具有協(xié)整關(guān)系。因此,首先檢驗THLt和IFAt是否存在單位根。對單位根的檢驗有DF檢驗、ADF檢驗、PP檢驗、ERS檢驗、NP檢驗等方式,后三種新興方法克服了前者原序列可能含有常數(shù)項和趨勢項的假設(shè),但應(yīng)用比較復(fù)雜。本文使用ADF檢驗法進(jìn)行單位根檢驗。ADF檢驗法可以設(shè)定三種模式,分別包括趨勢項和常數(shù)項、只包含常數(shù)項、兩者都不包含。對于滯后期p值的選擇,采用赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨信息準(zhǔn)則(SC)來確定最優(yōu)。通過單位根檢驗可知,在三種模式下,變量THLt和IFAt水平序列(原序列)均拒絕了零假設(shè),為非平穩(wěn)序列。而經(jīng)過一階差分后△THL和△IFA為平穩(wěn)序列,即原序列均為一階單整過程I(1)。單位根檢驗結(jié)果如表1所示。

      (二)協(xié)整檢驗

      由于變量THLt和IFAt均是一階平穩(wěn)序列,需要進(jìn)行協(xié)整分析來判斷二者之間是否存在協(xié)整關(guān)系。常用的協(xié)整檢驗方法有EG兩步法和JJ (Johanse-Juselius)協(xié)整檢驗,由于JJ協(xié)整檢驗采用極大似然估計,可以給出全部協(xié)整關(guān)系且功效更穩(wěn)定,因此本文使用這一檢驗方法。

      進(jìn)行JJ協(xié)整檢驗首先要建立VAR模型,此時需要選擇合理的滯后區(qū)間。對于VAR模型滯后區(qū)間的選擇一般采取LR(似然比)統(tǒng)計量、FPE(最終預(yù)測誤差)、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則、HQ信息準(zhǔn)則等。其中,LR統(tǒng)計量越大越好,其它4個統(tǒng)計量越小越好。如果5個信息準(zhǔn)則給出的滯后期數(shù)不同,則選擇通過3個標(biāo)準(zhǔn)以上的準(zhǔn)則為準(zhǔn),且LR是最重要的參考標(biāo)準(zhǔn)。這樣,VAR模型既可以盡可能完整地顯示模型的動態(tài)過程,又不至于因為待估計的參數(shù)過多而使模型自由度太小,影響參數(shù)估計的有效性(高鐵梅,2009)。

      表1 ADF單位根檢驗結(jié)果

      表2 VAR模型最優(yōu)滯后期的選擇

      表3 JJ協(xié)整檢驗跡檢驗結(jié)果

      表4 JJ協(xié)整檢驗最大特征根檢驗結(jié)果

      表5 VECM的估計結(jié)果

      表6 短期Granger因果關(guān)系檢驗1

      表7 短期Granger因果關(guān)系檢驗2

      表8 基于VECM的長期Granger因果關(guān)系檢驗

      由表2可知,LR、SC和HQ 三種方法選擇的最優(yōu)滯后期數(shù)均為4期,按照少數(shù)服從多數(shù)的原則,本文選取滯后3期階數(shù),建立VAR(3)模型:

      根據(jù)Johansen(1995),協(xié)整方程同原時間序列一樣,也可能有截距和確定的趨勢。由于本文建立的VAR(2)允許有確定性趨勢,協(xié)整方程只有截距項,因此采取結(jié)構(gòu)(3)進(jìn)行檢驗。內(nèi)生變量的一階差分滯后階數(shù)按照P-1選取滯后階數(shù)2。JJ協(xié)整檢驗跡檢驗結(jié)果如表3所示。

      根據(jù)跡檢驗的結(jié)果,由于跡統(tǒng)計量16.83大于5%顯著水平下的臨界值15.49,即在95%的置信水平上拒絕了原假設(shè),說明存在協(xié)整方程。為了進(jìn)一步驗證協(xié)整關(guān)系是否存在,進(jìn)行最大特征根檢驗。JJ協(xié)整檢驗最大特征根檢驗結(jié)果如表4所示。

      跡統(tǒng)計量和最大特征根檢驗結(jié)果表明,在95%的置信水平上,可以接受存在一個協(xié)整關(guān)系的假設(shè),固定資產(chǎn)投資和城鎮(zhèn)化的地區(qū)差異之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程如下:

      上式中,ecmt表示城鎮(zhèn)化和固定資產(chǎn)投資地區(qū)差異線性組合的殘差,括號里表示t值。通過協(xié)整方程可以看出,城鎮(zhèn)化和固定資產(chǎn)投資差距存在穩(wěn)定的正向協(xié)整關(guān)系,當(dāng)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距每擴大1個單位,城鎮(zhèn)化地區(qū)差異相應(yīng)上升0.127個單位。而當(dāng)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距下降時,城鎮(zhèn)化地區(qū)差距也相應(yīng)下降,與常理比較符合。

      在確定了變量之間的協(xié)整關(guān)系之后,可以通過AR根驗證協(xié)整關(guān)系的穩(wěn)定性。AR特征方程的特征根的倒數(shù)絕對值如果小于1,即位于單位圓內(nèi),則模型是穩(wěn)定的,否則就是不穩(wěn)定的。本文共有p×k=4個AR特征根,觀察AR根分布圖,可以看出所有特征根均在單位圓內(nèi),協(xié)整模型是穩(wěn)定的。

      (三)向量誤差修正模型

      由協(xié)整檢驗可知,變量THLt和IFAt存在長期均衡關(guān)系,但實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)卻是由“非均衡過程”生成的,不僅有長期趨勢,還有短期波動的影響。為此,Enger 和Granger(1981)將協(xié)整和單方程誤差修正模型(ECM)結(jié)合起來,建立起了向量誤差修正模型(VECM)。這可以看作是含有協(xié)整約束的向量自回歸VAR模型。對于一般的VAR(p)模型,有:

      經(jīng)過差分變換后有:

      假設(shè)∏矩陣的秩為r且0<r<k,則矩陣可以分解成兩個k×r階、秩為r的矩陣α和β的乘積:

      代入上式可得:

      其中,β`為協(xié)整向量矩陣,β`yt-1是誤差修正項,反映變量之間的長期均衡關(guān)系,用ecmt-1表示;調(diào)整系數(shù)向量α反映變量之間均衡關(guān)系偏離長期均衡狀態(tài)時調(diào)回到均衡狀態(tài)時的速度。Γi反映各變量短期波動的沖擊。在進(jìn)行協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上,誤差修正模型VECM表示為:

      根據(jù)這一思路,在VECM中協(xié)整關(guān)系可以表達(dá)成為誤差修正項的形式:

      誤差修正項的表達(dá)式與JJ協(xié)整檢驗中得到的協(xié)整關(guān)系的系數(shù)是一致的。進(jìn)行估計時VECM模型中兩個方程的解釋變量不再是原序列,而是原序列的差分序列(用D表示)?!鱐HLt和△IFAt方程均滿足負(fù)向修正機制,系數(shù)如表5所示。

      從△THLt方程可以看出,誤差修正項ecmt-1在10%的顯著水平上對城鎮(zhèn)化的地區(qū)差距的短期變動具有負(fù)向影響。當(dāng)城鎮(zhèn)化和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資地區(qū)差距偏離長期均衡時,長期修正關(guān)系將以0.164的力度拉回均衡狀態(tài),即在IFA不變的情況下,THL 在t期的變化(D(THL)=THL-THL(-1)將會消除前一期16.4%的非均衡誤差。從變量自身的短期波動看,滯后一期城鎮(zhèn)化區(qū)域間差異自身的波動對當(dāng)期城鎮(zhèn)化的區(qū)域間差距在5%的顯著性水平上有顯著的影響,其他變量則不顯著。方程的R2值為0.32,AIC=-8.98,SC=-8.70,取值比較理想?!鱅FAt方程不滿足負(fù)向修正機制,在此不做分析。通常我們更關(guān)心VECM整體的檢驗結(jié)果,AIC=-13.94,SC=-13.29,都比較小,說明VECM模型比較合理。

      (四)短期和長期因果關(guān)系檢驗

      由VAR模型協(xié)整檢驗可知,THLt和IFAt存在長期協(xié)整關(guān)系。本文長期因果關(guān)系檢驗應(yīng)基于VECM進(jìn)行,它可以從短期和長期兩個方面來分析變量之間的動態(tài)影響。短期Granger因果關(guān)系檢驗可以分析短期影響,即解釋變量從1到p-1 階滯后值系數(shù)的聯(lián)合分布顯著性。如果聯(lián)合分布的零約束檢驗被拒絕,則說明滯后項變量對被解釋變量存在Granger因果關(guān)系。

      從表6結(jié)果可以看出,在△THLt方程中在10%的顯著水平下能夠拒絕城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資差距不是城鎮(zhèn)化地區(qū)差距的Granger原因的原假設(shè),表明城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資內(nèi)生于系統(tǒng),在Granger意義下短期內(nèi)影響城鎮(zhèn)化地區(qū)差距。這與改革開放后我國經(jīng)濟作為投資驅(qū)動型經(jīng)濟模式,固定資產(chǎn)投資對工業(yè)化和城鎮(zhèn)化具有實質(zhì)性影響的實際相吻合。

      從表7的結(jié)果可以看出,在△IFA方程中在10%的顯著水平下不能拒絕城鎮(zhèn)化地區(qū)差距不是固定資產(chǎn)投資差距的Granger原因的原假設(shè),表明城鎮(zhèn)化地區(qū)差距外生于系統(tǒng),在Granger意義下短期內(nèi)不影響城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距。在我國現(xiàn)實中,中央政府和高層級政府以GDP為導(dǎo)向,在考慮政府投資布局時,各地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的高低并不作為直接的考慮因素。

      長期因果關(guān)系的判斷可以從VECM誤差修正項系數(shù)的顯著性水平來考察。表8給出了兩個方程誤差修正項的系數(shù)值和顯著性水平。

      可以看出,在10%的顯著性水平下,IFA變動都是THL變動的長期Granger原因。在5%的顯著性水平下,THL變動是IFA變動的長期Granger原因,說明城鎮(zhèn)化水平高的地區(qū),其所能吸引的固定資產(chǎn)投資從長期來說也會很高,盡管這種投資吸引能力在短期內(nèi)并不明顯。這在一定程度上可以體現(xiàn)城市集聚效應(yīng)所能產(chǎn)生的吸引力的大小,城鎮(zhèn)化水平高、集聚效應(yīng)高的地區(qū),其吸引固定資產(chǎn)投資的能力會更強,下一步大都市圈發(fā)展、區(qū)域極化發(fā)展的趨勢可能進(jìn)一步加強。

      結(jié)論和建議

      本文以利用1978-2011年我國人口輸入?yún)^(qū)和輸出區(qū)城鎮(zhèn)化水平差異與城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差異為研究對象,通過建立VAR模型,對政府作用效果進(jìn)行了實證分析。城鎮(zhèn)化水平差異和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資差異具有長期協(xié)整關(guān)系,不同地區(qū)的非均衡投資政策是城鎮(zhèn)化區(qū)域差異的長期原因。政府主導(dǎo)對不同區(qū)域的非均衡投資,將會擴大區(qū)域間城鎮(zhèn)化水平的差異。基于VECM的Granger因果關(guān)系表明,城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資地區(qū)差距是城鎮(zhèn)化地區(qū)差距的短期和長期Granger原因,城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資地區(qū)差距的擴大,將會導(dǎo)致城鎮(zhèn)化地區(qū)差距的擴大。而在短期內(nèi),城鎮(zhèn)化地區(qū)差距不是城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資地區(qū)差距的Granger原因,不會影響城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距。但在長期內(nèi),城鎮(zhèn)化地區(qū)差距將會影響城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資的地區(qū)差距,說明城鎮(zhèn)化水平高的地區(qū)其所能產(chǎn)生的集聚效應(yīng)將會吸引更多的投資。

      以上研究結(jié)論對于我國實現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化、縮小城鎮(zhèn)化的區(qū)域差距具有以下啟示:首先,要實現(xiàn)城鎮(zhèn)化區(qū)域間的均衡發(fā)展,政府必須調(diào)整區(qū)域發(fā)展政策,各個區(qū)域在固定資產(chǎn)投資及其配套的財稅、金融政策要均等化,避免地區(qū)差距進(jìn)一步拉大;其次,為縮小中部和西部在城鎮(zhèn)化水平上同東部的差距,中央政府可針對性地加大對中部和西部地帶的投資比重,使后進(jìn)地區(qū)能夠在較短時間內(nèi)追上先發(fā)地區(qū);最后,城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)對固定資產(chǎn)投資具有較大的吸引力,下一步我國城鎮(zhèn)化很有可能會出現(xiàn)區(qū)域極化的現(xiàn)象,特大型、超大型的都市圈和區(qū)域核心城市將會出現(xiàn),國家在宏觀政策層面上需要早作應(yīng)對。

      參考文獻(xiàn):

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      9.高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模(第二版)[M].清華大學(xué)出版社,2009

      中圖分類號:◆F812.45

      文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

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