基于VAR模型的城镇化、工业化与金融发展关系分析

摘要：城镇化、工业化和金融体系的发展都是区域经济发展中的三个重要方面，但是三者间的关系还不明确。笔者对河南省1978年～2010年之间城镇化、工业化和金融发展的动态关系进行了分析，运用VAR模型、Johansen协整检验、Granger因果性检验和方差分解等定量分析方法进行了实证研究。结果表明，三者之间存在着长期均衡关系。其中，工业化对于城镇化有着显著的作用。金融发展对于工业化和城镇化发展都有促进作用，并且影响随着时间逐渐增加。

关键词：城镇化；工业化；金融发展；VAR模型

基金项目：河南省社会科学院重点研究项目（2011G14）。

作者简介：孙长青（1966-），男，河南洛阳人，郑州大学副教授，博士，硕士生导师，主要从事管理学、公共政策分析研究。

中图分类号：F061.5文献标识码：A文章编号：1006-1096（2012）06-0017-05收稿日期：2012-05-04

一、问题的提出与文献综述

工业化和城镇化是国家和区域经济发展过程中的两个重要的方面，两者之间有着相互促进和相互影响的关系。工业化能够推动城镇的发展，同时，规模经济等因素使得人力和各种经济要素向城市聚集。城镇化的发展一方面能够为工业化提供更好的承载能力，另一方面城镇规模的扩张也能带动基础建设和消费的增长，进而拉动工业的发展。工业化和城镇化相辅相成、相互制约，共同构成现代化发展的主动力。金融作为现代经济体系中的核心，对于城镇化和工业化的发展有着重要的作用和千丝万缕的联系。随着中原经济区上升为国家战略，持续探索不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价的“三化”协调发展的路子意义重大。在探索中原经济区发展新路中，有必要理清城镇化、工业化与金融发展三者之间的内在关联，以更好地发挥金融在服务中原经济区建设中的作用。

关于城镇化、工业化与金融发展之间的联系，国内外学者已经有过一些研究。钱纳里和奎因在1975年的一个研究中，就认为城镇化是一个国民经济发展过程中各类因素发展的最终结果，是国民经济结构变化的表现。Mchinnon（1973）对金融发展与经济增长的关系做了进一步研究，他认为金融市场是经济交易的中心，金融活动的数量与质量可以对经济增长率作出部分解释。Goldsmith（1969）就利用35个国家的经济与金融发展长期数据进行了比较分析与统计检验，结果显示，金融发展规模与经济增长密切相关。郭克莎（2002）详细分析了工业化和城市化之间的联系和作用机制，并针对国内外经济发展的历史和现状进行了讨论，认为在我国非农产业比重的提升更能够代表工业化的发展。马春辉 （2008）认为中国处于工业化加速的历史时期当中，工业化促进了城镇化的进程。邓玲等（2011）利用VAR模型分析了四川省工业化和城镇化之间的动态互动效应，并得出了城镇化对于工业化的带动效应更强的结果。林毅夫等（2009）年分析了金融市场结构对于经济发展的作用，以及如何安排金融制度以更好地推动实体经济的发展。王修华等（2009）从定量的角度分析了金融发展对城乡二元结构变化的促进作用。梁欣然（2007）分析了金融发展为企业经营、城市的建设和扩张提供了融资支持，对经济有着良性的促进作用。孙林（2012）等对我国东部、中部、西部三大区域金融发展与其经济增长、产业结构、城市化之间的长期和短期关系进行了比较研究，在不同区域发现了不同的效应。

现有的研究当中，大多都是针对城镇化、工业化、金融发展对于经济发展的分析，或是其中两者之间的关系，而较少将三者放在同一个范围内进行讨论。河南省是中原经济区的主体，由于数据可获得性等原因，本文利用河南省1978年～2010年之间的数据，通过建立VAR模型，从定量的角度分析城镇化、工业化和金融发展三者之间的相互关系，并探讨其内在机理，进而针对中原经济区建设提出一些政策建议。

二、变量选择和研究数据

针对本文所提出的问题，实证研究当中选取如下指标对城镇化、工业化和金融发展进行度量和分析。

1.城镇化率。城镇化率是指城市人口占一个地区总人口的比例，可以用来反映地区人口向城市聚集的程度。它往往是伴随着工业化发展过程推进的，也是一个国家或地区经济社会发展的重要标志。

2.工业化指标。工业通常被称为第二产业，但是经济学的研究发现发达国家的经济发展是伴随着第一产业（即农业）占国民经济比重下降，以及第二、第三产业占比不断上升的。郭克莎（2002）指出，在我国非农产业占国民经济的比重更能够代表工业化的发展。因此本文中选取非农产业占国民经济的比例为工业化指标。计算方式为

Ind=第二产业总产值+第三产业总产值GDP

3.金融发展指标。由于河南省金融市场起步较晚，发展相对滞后，金融中介机构不够丰富，金融产品也相对缺乏，投融资体系当中银行占据着主要的地位。因此，本文选取金融机构每年底的存贷款余额占GDP的比例作为金融发展的指标。具体计算方式为

Fin=各项贷款年底余额+各项存款年底余额GDP

本文选取河南省1978年～2010年之间的年度统计数据作为样本（来源河南省统计年鉴）。由于统计指标往往呈指数化增长，为了消除异方差问题和计算的便利，本文对样本数据进行了对数化处理，这不会改变时间序列的性质。经计算和取自然对数后，得到的城镇化、工业化和金融发展指标数据显示在表1当中。

表1河南省城镇化与工业化、金融发展的相关指标数据年份城镇化率

LNCity工业化指标

LNInd金融发展

LNFin1978-1.9929-0.5075-0.11171979-1.97905-0.52256-0.171431980-1.9654-0.52256-0.226171981-1.95193-0.55339-0.150211982-1.93655-0.52933-0.144811983-1.92689-0.57448-0.220991984-1.91732-0.54473-0.009011985-1.90784-0.48451-0.046231986-1.89845-0.440060.0616121987-1.88915-0.447850.0233951988-1.87994-0.38713-0.041471989-1.8708-0.41703-0.011581990-1.86304-0.429250.3802021991-1.842-0.385660.4858721992-1.82139-0.324350.4776421993-1.8012-0.283690.4136121994-1.78141-0.282360.4001961995-1.76084-0.294370.3643181996-1.69336-0.298410.3908741997-1.63015-0.286350.4894411998-1.5707-0.286350.5743121999-1.51458-0.286350.6175072000-1.46102-0.261360.5894312001-1.40936-0.252310.6326012002-1.3548-0.239530.6876822003-1.30195-0.192370.715132004-1.24133-0.214430.608822005-1.18254-0.197230.4990132006-1.12485-0.168420.4840312007-1.07002-0.160170.3876882008-1.02082-0.159650.3521082009-0.97551-0.153320.5152842010-0.94623-0.152090.524576

三、实证检验与分析

1.单位根检验

由于虚假回归等问题的存在，对时间序列数据进行分析之前需要进行平稳性检验。本文中，我们首先对河南省城镇化、工业化和金融发展的指标数据，以及差分后的序列进行单位根检验。选取的检验方法是美国经济学家Dickey和Fuller提出的ADF检验，利用Eviews 6.0软件进行分析，得到的检验结果如表2所示。

从表2的检验结果当中可以看到，原指标的对数序列在10%的显著性水平上都不显著，因此不能拒绝有单位根的原假设。差分序列中，DLNInd在5%的水平上显著，DLNFin在1%的水平上显著，因此拒绝了存在单位根的原假设，差分序列为平稳时间序列。LNInd和LNFin为一阶单整时间序列。

表2ADF检验结果变量ADF检验值检验类型临界值1%5%10%平稳性LNCity-2.299（c，t，1）-4.285-3.563-3.215非平稳DLNCity-0.515（0，0，0）-2.642-1.952-1.61非平稳LNInd-1.835（c，t，1）-4.285-3.563-3.215非平稳DLNInd-4.285（c，t，1）-4.297-3.568-3.219平稳LNFin-2.784（c，t，0）-4.273-3.558-3.212非平稳DLNFin-5.406（c，t，0）-4.285-3.563-3.215平稳注：检验类型（c，t，p）中，c为常数项，t为趋势项，p为滞后阶数。其中，滞后阶数是以Schwarz信息准则为标准的。D为城镇化、工业化和金融发展指标对数序列的一阶差分项。

2.Johansen协整检验

恩格尔和格兰杰在1987年提出了协整理论，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。下面，本文利用Johansen协整检验方法城镇化、工业化和金融发展指标间的协整关系进行检验。首先通过LR、FPE、AIC、SC和HQ准则选择VAR模型的滞后阶数为2，然后在VAR（2）模型下对三者之间的关系进行Johansen协整检验，结果列在表3当中。从结果中，我们可以认为城镇化、工业化和金融发展指标之间存在着协整关系，即它们之间存在着长期稳定的均衡关系。

表3Johansen协整检验结果零假设：

协整向量的个数特征值迹检验量5%显著水平

临界值P值None*0.47894745.9940442.915250.0238At most 1*0.39391026.4369525.872110.0425At most 20.31648411.4151512.517980.0759*表示在5%的水平上拒绝原假设

3.格兰杰因果性检验

通过协整检验，可以认为河南省城镇化、工业化和金融发展指标之间存在着显著的相互关联。为了更进一步发现三者之间的相互关系，本文利用格兰杰因果性检验方法对三者之间的因果关系进行检验和分析。通过滞后两阶的格兰杰因果性检验，得到检验结果见表4。

结果显示：工业化和城镇化之间存在着单向的格兰杰因果关系。发展经济学认为，在工业化发展的早期，由于工业部门的发展，会导致农业部门的劳动力向非农部门转移，从而加速了城市规模的扩张，导致了城镇化的发展，即工业化能够带动城镇化的发展。从数据上看，河南省的经验符合了这一规律。当前河南省进入工业化加速阶段，工业化的发展将有利于城镇化的推进。从另一方面来看，城镇化不是工业化的原因。但是，格兰杰因果检验只是对数据间变动的先后顺序关联的检验，并不能代表内在

表4格兰杰因果性检验原假设样本数F统计量相伴概率 LNCITY不是 LNIND的Granger原因 31 0.188700.8292 LNIND不是LNCITY的Granger原因 3.602590.0416 LNFIN不是LNIND的Granger原因 31 3.820620.0351LNIND不是LNFIN的Granger原因 2.327400.1175 LNFIN不是LNCITY的Granger原因 31 2.360220.1143 LNCITY不是LNFIN的Granger原因 0.179990.8363

的因果联系。城镇化的发展能够带来人口的聚集，进而带动工业和第三产业的发展；同时，城镇化还能够促进土地的集约利用，为农业和工业的发展提供一定的土地和空间。

金融发展和工业化之间也存在着单向的格兰杰因果关系。检验拒绝了工业化是金融发展的原因，但P值并不高，说明工业化的发展对金融发展有一定的作用。同样的情况还包括金融发展对于城镇化的影响。检验拒绝了城镇化是金融发展的原因。这也是符合经济学原理的。金融市场的发展能够为实体经济的发展提供融资支持，能够优化资源配置，将市场资源配置到合理的行业和企业，从而对于工业化的进步和城镇化的建设有着推动的作用。相反，工业化的进步能够推动国民经济的增长，进而活跃和发展了金融市场。河南省30多年来，金融市场结构虽然发展缓慢，金融产品和投融资渠道不够丰富，但是信贷资金的增长对于工业化和城镇化的发展也起到了促进作用。

4.VAR模型估计和脉冲响应分析

通过前面的模型检验，我们认为河南省的城镇化、工业化和金融发展之间存在着长期的均衡关系。接下来，本文构造VAR模型，对于这个方面的时间序列的变化关系进行估计。通过LR、FPE、AIC、SC和HQ准则选择VAR模型的滞后阶数为2，然后通过估计得到如下VAR模型

LNIndt

LNCityt

LNFint=-0.002

-0.01

0.057+ 0.585 -0.562 0.104

-0.078 1.698 0.006

-0.705 0.378 1.022

LNIndt-1

LNCityt-1

LNFint-1+0.027 0.645 0.032

0.114 -0.716 0.012

1.435 -0.552 -0.277LNIndt-2

LNCityt-2

LNFint-2

+μ1t

μ2t

μ3t

从VAR模型的估计结果来看，对于工业化指标，滞后1阶的工业化指标和城镇化率，以及滞后2阶的工业化指标存在一定影响。对于城镇化率来说，仅自身的两阶滞后项影响较为显著。对于金融发展指标来说，三者的前两阶滞后项均有一定影响，其中以工业化指标的影响最为显著。

从脉冲响应分析的结果来看，工业化指标对于自身的冲击表现为初期较大、逐渐减弱的趋势，并存在持续影响。工业化对自身的发展有促进作用，原因可能是工业化的发展能够带来技术进步和学习效应，实现内生的推动力。城镇化率对于工业化指标的冲击表现为初期上升，到3期后达到最大并逐渐减弱的趋势；城镇化率对于自身的冲击表现为初期较弱并逐渐上升，到滞后5期时达到最大，并逐渐减弱。这表现出了城镇化对于自身和工业化的影响均存在一定的滞后期，制定相关政策时应当有所考虑。对于金融发展指标来讲，工业化指标和城镇化率对其冲击都表现为初期较弱，逐渐增大的趋势。金融发展指标对自身的冲击则是起初较大，逐渐减弱的趋势，不过影响系数则大于其他两者对其的冲击。通过脉冲响应分析，解释了各个指标间影响的时间效应，对于相关政策的制定和理解有一定的帮助。

5.方差分解分析

VAR模型的参数和结构描述了工业化、城镇化和金融发展指数向量随时间变化的规律（黄健柏等，2012）。下一步，本文将通过方差分解来分析变量的扰动项对于变量变动的贡献度，反映了变量变动的相对重要性。表5中给出了工业化和城镇化指数的预测方差分解结果。其中，工业化的水平起初受自身的影响，随后工业化自身的影响逐渐降低，金融发展对其的作用逐渐提升，到第10期达到了58.6%。就城镇化而言，金融发展的影响也是随时间的推进逐渐提高，达到三分之一左右。

表5工业化和城镇化指数的预测方差分析结果工业化指数的预测方差分解期限LNINDLNCITYLNFIN 1 100.0000 0.000000 0.000000 2 86.10927 3.440772 10.44996 3 63.84652 5.321217 30.83226 4 50.31990 5.321566 44.35853 5 44.39135 4.845030 50.76362 6 42.07447 4.420732 53.50480 7 41.02387 4.085659 54.89047 8 40.12501 3.812075 56.06292 9 39.08279 3.576447 57.34077 10 38.00748 3.364380 58.62814 城镇化率的预测方差分解期限LNINDLNCITYLNFIN 1 0.841017 99.15898 0.000000 2 3.475605 96.40936 0.115039 3 3.033630 96.34388 0.622489 4 2.178736 95.97893 1.842338 5 1.477125 94.29030 4.232570 6 1.179094 90.71013 8.110779 7 1.393714 85.15536 13.45092 8 2.144905 77.97843 19.87667 9 3.376756 69.79653 26.82672 10 4.966691 61.28967 33.74364

四、结论与政策建议

本文利用VAR模型对中原经济区主体河南省1978年～2010年之间城镇化、工业化和金融发展的动态关系进行了分析，通过统计检验和估计，得到如下主要结果：

1.通过协整检验发现，河南省城镇化、工业化和金融市场发展之间存在着长期均衡关系。Granger因果性检验发现，工业化和金融发展对于城镇化都有着带动作用，而工业化和金融发展之间存在着相互的促进关系。

2.通过VAR模型得到了河南省城镇化、工业化和金融市场发展指数随时间变动的规律。预测方差分解可以看出，金融发展对于工业化和城镇化水平提高的作用随着时间推进变得越来越重要。

鉴于前文实证检验和分析的结论，针对河南省经济发展和中原经济区建设的现状，提出如下几条政策建议：

1.发挥新型城镇化的引领作用。当前，河南人均GDP已接近4000美元，按照国际通行标准，其经济社会发展已进入新阶段和调整期。这一阶段是工业化、城镇化加速推进时期，城镇化将取代工业化成为经济发展的主导力量，而目前河南城镇化率仅为40.57%，与人均GDP超过3000美元，城镇化率应为55%的左右的国际标准相比，还滞后于10多个百分点，城镇化水平偏低已成为河南经济发展的主要障碍。新型城镇化能够引领新型工业化的发展和金融市场的建设和完善。需要从统筹城乡发展的战略高度，推动基础设施、公共服务、产业链条、现代文明向乡村扩散，着力形成城乡互动、协调发展的机制，实现大、中、小城市和新型农村社区的“同城化”，构建城乡一体的发展格局。

2.发挥工业化的主导作用。积极推进工业化水平的提升，调整产业结构，优化资源配置。河南省当前处于工业化加速推进时期，这一阶段也是经济发展转型调整期和各种矛盾集中爆发期，必须加快经济发展方式转型与产业结构升级。要坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，就是科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的工业化。按照高端、高质、高效的方向，着眼于抢占未来制高点与增强产业竞争力，推进工业发展高端化、集群化、服务化、生态化，发展壮大高成长性产业，改造提升传统优势产业，积极培育先导产业，把中原经济区建设成为现代装备制造业和消费品工业主导地位更加突出、原材料工业竞争力显著提高的全国重要的先进制造业基地。立足于高起点，进一步优化产业结构、产品结构、技术结构和空间结构，建设现代产业体系，把产业发展建立在创新驱动、绿色低碳、内生增长的基础上。坚持科学发展观，探索一条农村劳动力的转移与工业化的发展相适应，农村人口的迁移与城镇化的发展相适应，工业发展与城市发展相协调的和谐发展道路。

3.推动金融市场发展和金融产品多元化发展。完善银行体系，推进金融对外开放，吸引各类银行机构进驻河南，支持中小银行和城市商业银行，鼓励民间信贷机构发展，大胆创新融资方式。鼓励和推动河南企业到沪深交易所和创业板市场上市融资，通过并购重组的方式进行融资和产业链拓展。逐步扩大城市建设债券和企业债券的发行。加强金融人才培养，构建金融发展人才支撑体系，深化金融交流合作。构建全方位、多元化、多层次的投融资体系，不断拓宽融资渠道，加大融资力度，为中原经济区建设提供金融支持。

参考文献

郭克莎. 2002. 工业化与城市化关系的经济学分析[J]. 中国社会科学（2）：44-55.

邓玲，张鸥. 2011. 四川工业化与城镇化互动效应的动态研究——基于 VAR 模型的实证分析[J]. 经济问题（12）：115-118.

黄健柏，程慧，郭尧琦，等. 2012. 美元、石油和金属价格——基于VAR模型的实证研究[J]. 经济经纬（3）：45-49.

马春辉. 2008. 中国城市化问题论纲[M].社会科学文献出版社.

林毅夫，孙希芳，姜烨. 2009. 经济发展中的最优金融结构理论初探[J]. 经济研究（8）：4-17.

梁欣然. 2007. 我国城市化进程中的金融支持[J].金融教学与研究（5）：7-9.

王修华，马柯，谭烨. 2009. 金融发展促进二元经济结构转换的内在机理研究[J].财经理论与实践（3）：19-23.

孙林，杨俊. 2012. 我国区域金融发展与经济发展关系再研究——基于我国三大区域面板数据的检验与分析[J].经济经纬（2）：32-36.

GOLDSMITH R. 1969. Financial structure and development[M]. New Haven ： Yale University Press.

MCHINNON R. 1973. Money and capital in economic development[M]. Washington： Brookings lnstitution.

（编校：育川）

An Analysis on the Relationship between Urbanization， Industrialization

and Financial Development

——A Case Study of the Central Plains Economic Zone

SUN Changqing

（Zhengzhou University， Zhengzhou， Henan ， 450001， China）

Abstract： This paper analyzes the dynamic relationship between urbanization， industrialization and financial development in Henan Province with data between 1978 and 2010 by quantitative methods of VAR model， Johansen cointegration test， Granger causality test and variance decomposition. The results show there is longterm equilibrium relationship between the three series. The industrialization is the granger causality on urbanization. Financial development has a role on industrialization and urbanization， and the impacts increase over time. Policy advices proposed on empirical research

Key words： Urbanization； Industrialization； Financial Development； VAR Model