金融发展对新疆城市化进程影响的实证分析

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【摘要】本文对新疆1990～2010年的时间序列数据进行分析，运用Granger因果分析模型，以探讨新疆金融发展的规模扩张、结构调整及效率变化三个方面与城市化发展进程的因果关系。本文的实证结果表明，金融发展规模、结构与我区城市化发展具有双向Granger因果关系，同时，金融效率的发展能够促进我区城市化进程向好发展。

【关键词】金融发展 城市化 Granger因果分析

一、引言

城市逐渐成为人居和工业化的空间依托，是经济发展的强大引擎，也是现代化的重要标志。因此，加快新型城市化建设应作为推进新疆跨越发展的一个战略支点。

从1978年至今，新疆城市化水平得到较快的发展。到2010年末，全区共有14个地级行政区划单位（其中：2个地级市、7个地区、5个自治州），各行政区划单位分别有各自的中心城市，这些城市，从城市建筑、道路交通、供排水、供热、通讯，到园林绿化、环境卫生等各方面，均取得了崭新而巨大的变化。截至2010年末，全区总人口为2181.58万人，其中，非农人口占总人口的39.97%。尽管如此，与我国平均水平相比，新疆的城市化还呈现滞后状态。可见，我区城市化水平还有很大的发展空间，各地区政府也认识到城市化发展的重要性，纷纷将城市化发展方案列入“十二五”规划之中。

目前，学术界往往借助模拟的方法进行相关理论的验证。蒙荫莉（2003）运用统计指标M2/GDP作为金融深化程度的度量，并且利用静态多元回归模型和动态向量自回归模型，对城市经济发展和城市金融深化程度进行了Granger因果关系检验。但是她仅选用金融相关率一个金融指标，参考指标相对单一，并没有根据金融发展的规模现状，考虑结构变化和资源配置效率等多个方面的影响因素。基于以上的考虑，本文在单位根检验和协整检验时，选择的滞后期都较为谨慎，并且在最后的Granger因果检验时，列出多个滞后期检验结果，进行横截面比较。另一方面，本文将经验分析与方法论分析相结合，依据我区实证数据，结合我区区域情况，得出新疆金融发展和城市化进程的研究成果，使得研究结果更能直接的、客观的反映本地区相关发展的实际情况。

二、实证分析

（一）研究方法介绍

本文对金融发展与新疆城市化进程的研究，以Granger因果分析为模型基础。首先进行单位根检验，检验数据是否具有平稳性，若数据为非平稳的，则需要进行差分，使其具有平稳性。第二步，在两序列具备同阶单整的基础上，可进行协整检验，检验多个数据变量之间的长期平稳关系。其中，为了防止伪回归的出现，要建立误差修正模型，以检验模型拟合程度。第三步，在以上两步对数据的基本性质有了大致的了解的基础上，运用Granger因果检验确定考察变量之间的因果关系，由于滞后期对检验结果有极大的影响，因此列出多个滞后期检验结果，进行横截面比较。

（二）实证分析

1.单位根检验。现实中的宏观数据基本上都是非平稳的，因此会对后面进行Granger因果分析的结果有很大的影响，本文首先利用单位根检验，这是一种正式的检验时序平稳性的方法。在ADF检验中，本文根据数据的趋势图，选择模型的检验形式，查看模型是否具有趋势以及截距项，通过选取检验方程的AIC和SC最小，经过试验，确定滞后期p。检验结果见表1。在5%的显著性水平下，三个测度为非平稳序列。进行下一步检验，为确定序列UL、FIR、FE是否为同阶单整，应对其差分序列进行单位根检验，分别记UL的一阶差分序列为iUL，其他两项表示方法相同，检验结果见表1：

2.协整检验。为检验两变量之间是否存在协整，Engle和Granger于1987年提出了两步检验法，称为EG检验。两个序列若都是d阶单整的，用一个变量对另一个变量回归。本文上一步对三个测度进行了数据平稳性的检验，各个序列的ADF检验值与相应的临界值比较容易得出，原序列UL、FIR和FE都是非平稳序列，而一阶差分序列iUL、iFIR、iFE均已平稳，可以判定UL、FIR和FE为一阶单整序列，满足检验前提。然后，分别用变量UL和FIR、UL和FE进行普通最小二乘回归，得到估计结果。此结果为模型估计参差序列，最后对生成的残差序列做单位根检验，检验其平稳性，反映两变量之间是否具有协整关系。

由表2可知，检验统计量值为-4.129078小于显著性水平1%时的临界值-2.685718，因此，可认为估计残差序列E为平稳序列，表明序列UL和FE具有协整关系，见图1。同理，由表3可知，检验统计量值为-3.173906小于显著性水平1%时的临界值-2.685718，因此，可认为估计残差序列R为平稳序列，见图2，表明序列UL和FIR具有协整关系。

由表1和表2可知，衡量金融发展的两个指标FIR和FE均与城市化率存在协整关系。也就是说，金融发展的规模扩张、结构调整、效率提高与城市化发展存在一种长期稳定的关系。

由于误差修正项本身的平稳性，使得该模型可以用经典的回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验来进行选取。Engle与Granger1987年提出了著名的Grange表述定理（Granger representation theorem）：如果变量X与Y是协整的，则它们之间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述：

式中，μ是非均衡误差项或者说成是长期均衡偏差项，λ是短期调整参数。

本文UL和FE以及UL和FIR经过检验分别存在协整关系，故可以建立ECM。检验结果见表4：

由表4主要检验结果，得出UL和FE以及UL和FIR的模型拟合优度都较高，测度效果不错。能够反映出城市化率分别与金融发展的两个变量FE和FIR之间的均衡关系，可以进行下一步的Granger因果检验。

3.Granger因果检验。由协整检验结果，我们可以得出金融发展与新疆城市化之间的长期稳定关系，但是，协整关系只能反映了变量之间存在因果关系，要想得出真正的因和果，就需要进行进一步检验。