江濤+頓創(chuàng)

【摘要】本文通過動態(tài)經(jīng)濟計量方法研究了武漢市建成區(qū)、非農(nóng)業(yè)人口與固定資產(chǎn)投資直接的相關性。研究發(fā)現(xiàn)，建成區(qū)面積與固定資產(chǎn)投資之間存在著互為因果的關系；第二，建成區(qū)變動對自身和固定資產(chǎn)投資都具有促進作用，但對固定資產(chǎn)投資促進作用是不斷增強，對非農(nóng)業(yè)人口具有微弱的負向作用；非農(nóng)業(yè)人口變動，對自身、建成區(qū)擴張和固定資產(chǎn)投資都具有正向促進作用，但對自身的促進作用隨著時間的推移減弱；固定資產(chǎn)投資對自身、建成區(qū)擴張和非農(nóng)業(yè)人口增長都具有促進作用。最后，本文通過不同沖擊對對建成區(qū)變動的影響，發(fā)現(xiàn)隨著時間的推移，其自身影響減弱，固定資產(chǎn)投資和非農(nóng)業(yè)人口影響增加。

【關鍵詞】VAR Granger因果檢驗 建成區(qū)

一、引言

隨著我國經(jīng)濟的快速增長，城市化進程不斷加快。城市化包括經(jīng)濟城市化、人口城市化和空間城市三個維度，不同的學者從多個角度對我國城市化問題進行了全面深入的研究。當前，國內外學者已在城市建設用地增長的時空過程與特征、影響因素與動力機制、模擬預測方面進行了多尺度、多地域的綜合性與典型性研究，探討了城市建設用地增長對耕地的占用，并提出了一些致力于城市用地增長調控的對策和方法。在城市建設用地增長因素與驅動力機制研究方面，涌現(xiàn)出大量優(yōu)秀的研究成果，例如徐小欽等通過熵值法賦權對1986-2011的城市化水平進行了綜合度量，利用VAR模型及相關檢驗對我國城市化動態(tài)進行了實證分析；談明洪等通過單因子回歸和偏相關分析，研究發(fā)現(xiàn)GDP增長更能解釋城市用地的擴張，經(jīng)濟增長是城市用地擴展最重要、最根本的驅動因素；蘇幫榮等基于省際面板數(shù)據(jù)，分析了不同經(jīng)濟發(fā)展階段下城市用地規(guī)模擴張的動力；張占錄通過分析得出1986-2006年期間，北京市城市擴張主要驅動力為第三產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展及常住人口的增加；郭瑞敏等基于廣州市1987年—2010年的建成區(qū)面積和第二、三產(chǎn)業(yè)GDP的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，應用協(xié)整分析、庫茲涅茨曲線和“脫鉤”理論對建成區(qū)面積擴張和經(jīng)濟發(fā)展之間的關系進行實證研究。

本文試圖通過構造VAR模型，分析城市發(fā)展中建成區(qū)擴張、固定資產(chǎn)投入和人口城市化之間的動態(tài)關系。

二、數(shù)據(jù)和模型構建

（一）變量選取和數(shù)據(jù)來源

為保證數(shù)據(jù)來源的一致性、可比性和可靠性，本文中部六省地級及以上城市的數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（1993年—2013年），包括城市市轄區(qū)建成區(qū)面積（km2）、全社會固定資產(chǎn)投資（單位：萬元）、年末市轄區(qū)人口（萬人）。

（二）模型設定

向量自回歸模型（VAR）。本文采用unrestricted VAR（p）模型的數(shù)學表達式是：

Yt=AtYt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+HXt+εt t=1，2，····，T （1）

其中：Yt是k維內生變量，Xt是d維外生變量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個數(shù)。k×k維矩陣A1，···，Ap和k×d維矩陣H是待估計系數(shù)矩陣。是k維擾動列向量，它們之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關且不與不等式右邊變量相關。

三、分析結果

（一）單位根檢驗

在估計模型之前，首先對建成區(qū)面積、市轄區(qū)非農(nóng)業(yè)人口數(shù)、固定資產(chǎn)投資額等三個變量分別取對數(shù)，并記為lna、lnp、lni，然后對其進行了ADF單位根檢驗。三個變量中l(wèi)np和lni為平穩(wěn)時間序列，lna通過對變量取一階差分，發(fā)現(xiàn)在1%水平下表現(xiàn)為平穩(wěn)序列，為一階單整。因此，變量可以用于進一步的動態(tài)計量經(jīng)濟研究。

（二）Granger因果檢驗

分別研究建成區(qū)面積與市轄區(qū)非農(nóng)業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資之間的Granger因果關系，如果設置顯著水平10%，在滯后3期的情況下，非農(nóng)業(yè)人口是建成區(qū)面積增長的單向Granger原因，固定資產(chǎn)投資和建成區(qū)面積互為Granger因果關系，非農(nóng)業(yè)人口是固定資產(chǎn)投資的單向Granger原因。城市非農(nóng)人口與建成區(qū)面積之間的單向Granger因果關系表明，隨著人口城市化，帶動了城市部門的發(fā)展，用地需求增加，帶動了城市規(guī)模的擴張。非農(nóng)業(yè)人口與固定資產(chǎn)投資的單向Granger因果關系，表明隨著人口城市化，城市擁有更多的勞動力資源，為企業(yè)投資提供了有利條件，進而帶動了固定資產(chǎn)投資的增加，而固定資產(chǎn)投資的增加，卻不一定會引起城市人口的集聚。固定資產(chǎn)投資于建成區(qū)面積互為Granger因果關系表明，固定資產(chǎn)投資和建成區(qū)擴張互為因果，相互促進。固定資產(chǎn)投資的增加，促進了城市經(jīng)濟的發(fā)展，需要更大的城市發(fā)展空間；城市空間的擴展，為城市經(jīng)濟發(fā)展提供了有利的條件，進而帶動了固定資產(chǎn)投資的提高。

分析結果表明人口城市化和固定資產(chǎn)投資均能引發(fā)建成區(qū)擴張，這與當前部分研究結論不一致——財政分權下的晉升激勵使得地方政府有更強的政治動機進行投資、擴大生產(chǎn)，而盲目、過度投資帶來了財政缺口往往依靠土地進行維系，導致了城市的空間擴張主要依賴于政府推動，而與人口、經(jīng)濟城市化相脫離。這一方面是由于本文對人口城市化和經(jīng)濟城市衡量指標選取的差異所導致?，F(xiàn)有文獻多對從多個角度綜合衡量人口城市化、經(jīng)濟城市化和空間城市化指標，并非如本文采用單一指標。因此本文所得結論僅反映了該指標所代表的方面。

（三）VAR模型的估計和分析

在滯后一期上：建成區(qū)擴張對自身和固定資產(chǎn)投資具有明顯的促進作用；人口城市化對自身具有較明顯的促進作用，對固定資產(chǎn)投資具有較明顯的反向作用；固定資產(chǎn)投資對自身具有較明顯的促進作用，對建成區(qū)擴張具有一定的促進作用，對人口城市化影響較小。在滯后兩期上：建成區(qū)擴張對自身和其他子系統(tǒng)都具有負向作用，尤其對固定資產(chǎn)投資具有較為明顯的負向作用；人口城市化對固定資產(chǎn)投資具有明顯的正向作用，對自身和建成區(qū)擴張作用相反，影響較?。还潭ㄙY產(chǎn)投資對建成區(qū)擴張和自身具有較弱的負向作用，對人口城市化具有微弱的促進作用

（四）脈沖分析

本文采用廣義脈沖響應函數(shù)來衡量“人口、經(jīng)濟、空間”城市化的動態(tài)相關性，通過反復比較，我們將函數(shù)追蹤期定為10期。

（1）建成區(qū)擴張對城市化系統(tǒng)的沖擊。脈沖分析第一列顯示了城市化子系統(tǒng)分別遭受建成區(qū)擴張1個單位標準差后的沖擊反應。建成區(qū)擴張對自身有著循環(huán)累計的作用，其期初的0.047到第10期的0.011，雖然有所減弱，但正向作用從未改變，表明城市規(guī)模的擴大，城市規(guī)模將加速擴大；建成區(qū)擴張對人口城市化具有阻礙作用，由期初的-0.005到期末的-0.001，雖然阻礙作用有所減弱，但負向作用從未改變，表明隨著武漢城市規(guī)模的擴大，人口傾向于向外遷移，城市吸引力下降；建成區(qū)擴張對固定資產(chǎn)投資由期初的負向作用（-0.05）增加到期末的正向作用（0.01），表明隨著城市規(guī)模的擴大，固定資產(chǎn)投資將增加。

（2）人口城市化對城市化系統(tǒng)的沖擊。脈沖分析第二列顯示了城市化子系統(tǒng)分別遭受到人口城市化沖擊后的反應。人口城市化對建成區(qū)擴張具有正向促進作用，由期初的0增長到期末的0.021；人口城市化對人口城市化具有正向作用，但逐漸減弱，由0.032降低到期末的0.012；人口城市化對固定資產(chǎn)投資具有促進作用，由期初的0.05先降低到0.04，然后再升高到0.07。這說明隨著人口城市化的推進，城市人口的集聚，城市規(guī)模將擴大，固定資產(chǎn)投資將增加，其將對空間城市化和經(jīng)濟城市化都將產(chǎn)生積極促進作用。

（3）固定資產(chǎn)投資對城市化系統(tǒng)的沖擊。脈沖分析第三列顯示了城市化子系統(tǒng)分別遭受到固定資產(chǎn)投資沖擊后的反應。固定資產(chǎn)投資對建成區(qū)擴張具有正向的促進作用，且從期初的0增加到第3期的0.012，并保持穩(wěn)定；固定資產(chǎn)投資對人口城市化具有正向的促進作用，且從期初的0增加到第3期的0.011，并保持穩(wěn)定；固定資產(chǎn)投資對固定資產(chǎn)投資具有正向的促進作用，且從期初的0.08減弱到期末的0.05。這說明隨著固定資產(chǎn)投資的增加，城市公共基礎設施逐步完善，經(jīng)濟發(fā)展條件不斷改善，城市對人口的吸引力增加，促進了人口的城市化，同時促進了建成區(qū)的擴張。

（五）方差分解

脈沖響應函數(shù)能解釋各個變量對特定沖擊的響應符號和響應幅度，但是不能比較不同沖擊對一個特定變量的影響程度，而預測方差分解（Variance Decomposition）將系統(tǒng)的均方差（Mean Square Error）分解成各個變量沖擊所做的貢獻，為解決此問題提供了更加正式和準確的信息。為了得到人口城市化和固定資產(chǎn)投資對建成區(qū)擴張貢獻程度的大小，附表6顯示了VAR模型的方差分解的模擬結果。

短期來看，城市建成區(qū)的擴張主要受到自身規(guī)模變動的影響，但隨著時間的推移促進作用減弱，人口和固定資產(chǎn)變動對建成區(qū)擴張的促進作用加強。這表明隨著城市規(guī)模的擴大，由于空間集聚效應等原因，城市規(guī)模將進一步擴大，前期的固定資產(chǎn)投入和非農(nóng)人口的增加對城市規(guī)模的擴大的驅動作用開始凸顯，并成為城市擴張的主要動力。

四、結論

本文通過構造VAR模型，研究了建成區(qū)面積、固定資產(chǎn)投資、非農(nóng)業(yè)人口等時間序列數(shù)據(jù)之間的動態(tài)關系。通過Granger因果檢驗研究發(fā)現(xiàn)，建成區(qū)面積與固定資產(chǎn)投資之間存在著互為因果的關系，這與武漢市正處于城市建設快速發(fā)展的階段相吻合。通過脈沖分析發(fā)現(xiàn)，建成區(qū)變動對建成區(qū)擴張具有促進作用，但對固定資產(chǎn)投資具有不斷增強的促進作用，與Granger因果檢驗結果一致，對非農(nóng)業(yè)人口具有微弱的負向作用；非農(nóng)業(yè)人口變動，對自身、建成區(qū)擴張和固定資產(chǎn)投資都具有正向促進作用，但對自身的促進作用隨著時間的推移減弱；固定資產(chǎn)投資對自身、建成區(qū)擴張和非農(nóng)業(yè)人口增長都具有促進作用。

最后，本文通過不同沖擊對對建成區(qū)變動的影響，發(fā)現(xiàn)隨著時間的推移，其自身影響減弱，固定資產(chǎn)投資和非農(nóng)業(yè)人口影響增加。

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