曹衛(wèi)濤

(河南師范大學(xué)，河南 新鄉(xiāng) 453000)

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河南省農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平影響因素實證分析

曹衛(wèi)濤

(河南師范大學(xué)，河南 新鄉(xiāng) 453000)

摘要：2000年以來，農(nóng)村城鎮(zhèn)化現(xiàn)象不斷涌現(xiàn)，河南省作為人口大省和農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)村城鎮(zhèn)是我省城鎮(zhèn)化的重要組成部分。本文利用河南省1994-2014年的數(shù)據(jù)，通過多元回歸模型對影響我省農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平的因素進(jìn)行實證分析，研究發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距、農(nóng)村事務(wù)財政支出對我省農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平有積極影響，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)占GDP比重、教育水平、外資利用量與我省農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平無直接關(guān)聯(lián)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村城鎮(zhèn)化；多元回歸分析；城鄉(xiāng)收入差距

1引言

黨的十七大提出走中國特色的城鎮(zhèn)化道路后，我國的城鎮(zhèn)化進(jìn)入加速發(fā)展時期。2010年第六次全國人口普查時，在中國大陸居住的城鎮(zhèn)人口在總?cè)丝诘谋壤幸堰_(dá)到49.68%。2015年末，我國擁有292個地級及以上城市，有6個人口超過1000萬的特大型城市，單個城市生產(chǎn)總值超過1000億元的有8個，在城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的同時，農(nóng)村農(nóng)戶固定資產(chǎn)和建房投資8年間增加了2.38倍，農(nóng)村城鎮(zhèn)化現(xiàn)象不斷涌現(xiàn)，陳映(2005)認(rèn)為農(nóng)村城鎮(zhèn)化是社會發(fā)展的必然趨勢,是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。

2農(nóng)村城鎮(zhèn)化影響因素指標(biāo)選取

學(xué)者對城鎮(zhèn)化水平測度方法和影響因素指標(biāo)的選定已經(jīng)做了許多探索，在分析農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平影響因素時需參考城鎮(zhèn)化水平影響因素的相關(guān)研究。葉爾肯·吾扎提，劉慧，劉衛(wèi)東(2014)運用熵值法從人口、經(jīng)濟(jì)、社會和土地四個方面分析了包括城鎮(zhèn)人口比重、城鎮(zhèn)人口規(guī)模、人均GDP、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、新建公寓總面積在內(nèi)的16種因素對城鎮(zhèn)化水平的影響；冒小棟、劉瓊芳(2014)運用空間自相關(guān)Moran'sI指數(shù)和空間面板計量模型，選取文盲率、第二和第三產(chǎn)業(yè)比、人均財政預(yù)算支出、人均進(jìn)出口額、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民差距等7個因素對我國的城鎮(zhèn)化水平進(jìn)行實證分析；陳聰、劉彥隨(2014)運用逐步回歸法，得出人口密度、人均GDP、鄉(xiāng)村非農(nóng)就業(yè)比重、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與城鎮(zhèn)化水平正相關(guān)；馬孝先(2014)基于結(jié)構(gòu)方程模型方法，證實了要素投入、消費需求、金融深化、人口素質(zhì)、政府作用、空間集聚對城鎮(zhèn)化均有積極影響；蔡雪雄、陳建軍(2014)選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)收入差距、人口規(guī)模、人口流動等5個指標(biāo)通過多元回歸模型對福建省農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平進(jìn)行實證研究。參照其他學(xué)者對城鎮(zhèn)化影響因素的研究以及數(shù)據(jù)的可得性。本文分析非農(nóng)產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X2)、城鄉(xiāng)收入差距(X3)、農(nóng)村事務(wù)財政支出(X4)、教育水平(X5)等指標(biāo)對農(nóng)村城鎮(zhèn)化的影響。被解釋變量為農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平即城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎?Y)。

3農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平影響因素的實證分析

本文以河南省為研究對象，采用簡單多元回歸模型分析影響農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平的因素。為減少數(shù)據(jù)間的異方差，增加數(shù)據(jù)的可比性，對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行了對數(shù)處理。

3.1數(shù)據(jù)獲取

文中采用河南省1995—2015年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)均來自歷年《河南省統(tǒng)計年鑒》。由于統(tǒng)計年鑒中沒有給出城鄉(xiāng)收入差距和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)GDP比重，文中通過城鎮(zhèn)居民可支配收入減去農(nóng)村居民純收入獲得城鄉(xiāng)收入差距數(shù)據(jù)，并通過將二、三產(chǎn)業(yè)占GDP比重相加得到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)占GDP比重。

3.2多元回歸結(jié)果

利用EViews7.0對模型進(jìn)行回歸分析，可得到如下結(jié)果：

表1：回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示，該模型R2=0.995203，2=0.993604可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗為622.3835明顯顯著，但當(dāng)時Ta/2=0.05，Ta/2=T0.025(21-6)=2.131，X2、LNX5、LNX6系數(shù)的t檢驗不顯著且符號均與預(yù)期相反，這表明選取的6個變量之間可能存在嚴(yán)重的多重共線性，為保證模型的準(zhǔn)確性需要修正多重共線性。

3.3多重共線性的修正

采用逐步回歸法，檢驗和解決多重共線性問題。分別做Y對X2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6的一元回歸，在加入LNX3時最大，以LNX3為基礎(chǔ)順次加入其他變量逐步回歸，結(jié)果如下圖所示。

表2：加入新變量回歸結(jié)果

注：加括號的數(shù)據(jù)為R2的值，未加括號的為回歸系數(shù)

經(jīng)比較新加入LNX4的方程=0.994593，改進(jìn)最大，而且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留LNX4，再加入新變量逐步回歸，在LNX3、LNX4的基礎(chǔ)上新加入任何變量都會出現(xiàn)方程的減小，這說明X2、LNX5、LNX6引起了多重共線，應(yīng)予以剔除，最后修正多重共線影響后的回歸結(jié)果如表1中的多重共線性的修正后OLS回歸結(jié)果部分，依據(jù)表中結(jié)果可以確定修正后的模型為：

Y=-47.70664+7.514057LNX3+2.981526LNX4

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作者簡介：曹衛(wèi)濤(1989.11-)，男，漢族，河南洛陽人，河南師范大學(xué)碩士研究生，研究方向區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)。

中圖分類號：F120

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1671-1602(2016)14-0123-02