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建设用地扩张与经济发展动态计量分析

2011-10-24马爱慧张安录

统计与决策 2011年4期
关键词:协整用地变量

马爱慧,张安录

(华中农业大学 土管学院,武汉 430070)

建设用地扩张与经济发展动态计量分析

马爱慧,张安录

(华中农业大学 土管学院,武汉 430070)

文章以ADF检验、协整检验、Granger因果关系检验等经济计量分析方法,探讨我国经济发展和建设用地扩张之间的动态发展关系和相互作用。研究结果:(1)我国的经济发展序列与建设用地面积序列之间存在协整关系;(2)经济发展与建设用地面积之间虽然存在相互影响与作用,但效果有差异;(3)建设用地面积增加是经济发展的Granger因。研究结论:以城市建设用地扩张换取经济发展只能是短期的经济增长,只有土地的节约集约利用才能推进经济的持续、健康和有序发展。

设用地;经济发展;计量分析

0 前言

土地是人类赖以生存与发展不可替代稀缺资源,它决定了在土地资源具有宝贵的价值,是一种资产,正如马克思在论述资本主义剩余价值的产生时指出:“劳动力和土地是形成财富的两个原始要素,是一切财富的源泉。”具有资产性质的土地,在经济发展中发挥重要作用。中国经济在高速增长的同时呈现出幅度或大或小的波动现象,2003年下半年,为了抑制经济发展过热而提出土地宏观调控政策,把土地政策作为国家宏观调控的重要手段,期望通过调控土地供给以稳定宏观经济的增长,维持宏观经济的平稳运行。同样经济的发展进一步促进城市的建设,是否一定意味着建设用地的扩张?伴随着经济增长和产业结构的不断的调整,我国土地利用结构与模式也发生了巨大变化,造成大量土地从农业部门转移到非农产业部门,农地城市流转规模不断加大,建设用地不断扩张。这是目前一致的观点认为经济发展不可避免带动城市空间的蔓延,农地流转城市建设用地是社会发展到一定阶段必然选择。建设用地扩展与经济发展之间是一个双向、动态复杂的关系。要测度或量化土地对经济增长之间的关系,就必须借助生产函数。柯布和道格拉斯于1928年提出了分析生产要素与产出之间的数量关系模型,从定量的角度衡量了土地、资本、劳动力等要素对经济增长的贡献[1]。该模型的一般应用数学形式:

两边取对数得到:LnY=LnA+λt+αLnK+βLnL+γLnS

Y表示经济增长,K、L、S分别表示资本、劳动力和建设用地数量,t表示时间。在经济学上,α、β、γ分别表示产出的资本、劳动力和建设用地弹性,即要素投入增加1%时产出增长的百分比。可以看出S和Y之间存在线性关系LnY=c+γLnS。

国内有学者就有不少对此进行研究的,但都是从生产函数模型出发,从资本、劳动力、土地三者中分解出土地供给对经济增长的影响或者直接将经济变量的时间序列数据用于建模分析,没有考虑经典计量经济学建模过程中许多的假定条件,如序列的平稳性、正态性等。本文探讨建设用地变化与经济增长之间的关系,用计量经济的时间序列的平稳性与否探讨它们之间可能存在的关系。本文的分析对土地资源合理高效利用,经济增长与土地利用之间协调发展具有一定的借鉴作用。

1 研究方法与过程

虽然有Cobb-Dauglas生产函数对建设用地与经济增长关系有理论的支持,但要建立两者之间的动态关系进行计量研究,必须符合模型假设的前提条件,才能分析两者之间长期与短期的因果关系。

(1)平稳性检验

对经典回归模型的成立的一个假设就是数据是平稳的。然而不幸的是在经济领域,我们所得到许多时间序列观测值大多不是平稳的,平稳性在计量经济模型中有着举足轻重地位,因此对时间序列平稳性检验必不可少[2]。单位根检验是统计检验中普遍采用的一种检验方法。检验一个时间序列Xt的平稳性,可通过检验带有截距项的一阶自回归模型

Xt=a+pXt-1+ut

上式中的参数p是否小于1。式中的参数p>1或p=1时,时间序列是非平稳的。

(2)协整检验

只有两个变量是协整的,即它们之间有长期的稳定关系,建立回归模型才有经济意义。本文采用常用德Engle和Granger于1987年提出的两步检验法,也称为EG检验。

(3)误差修正模型

由于简单的差分不一定能解决非平稳时间序列中所可能遇到的问题,因此,误差修正模型成为一个很好的修正工具。

2 实证分析

2.1 数据来源

根据《中国统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》,获取1981~2007年中国经济发展数据(国内生产总值)和城市建设用地面积。其中2005年的全国城市建设面积中没有包括北京和上海,为保持数据的统一性和完整性,剔除2005年数据。为消除可能的异方差,对作回归时序列取自然对数,取自然对数并不会改变变量间的统计性质,用“GDP”代替经济增长,“CL”代替建设用地面积。

2.2 平稳性检验

直观上,一个平稳时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线,非平稳指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化[3]。即在不同的时间段具有不同的均值,可能持续的上升或下降。所以可以首先通过时间序列的路径图来粗略判断是否平稳(如图1)。

时间序列GDP和CL的时序图可以直观的看出两时间序列都呈持续上升的趋势,可以初步判断是非平稳的。下面用更为准确和重要的统计量进行统计检验—单位根检验。对序列进行ADF检验,检验结果表明:建设用地原始序列在10%显著性水平下都是非平稳的,而建设用地一阶差分序列在1%显著性水平下则是平稳的;而经济增长原时间序列在5%显著性水平下是平稳的,而其一阶差分序列则是平稳。

2.3 协整检验

所谓协整就是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述,非平稳经济变量间存在的长期稳定的均衡关系就是协整关系[4]。 一般来说非平稳变量之间,若 Xt~I(d),Yt~I(d),则Zt=(aXt+bYt)~I(d),即虽然变量是非平稳的,变量之间的线性组合却可能是平稳的,平稳的前提条件就是非平稳的变量通过差分后是同阶单整。

根据平稳检验可知:各原始序列是非平稳的,而其一阶差分序列则是平稳的,表明对时间序列lnGDP和lnCL来说,都是一阶单整I(1),满足协整检验的前提。它们之间某种线性组合可能存在着长期稳定关系,即它们之间可能存在协整关系。

图1 GDP和CL时间序列

从计量经济学的角度讲,建立的模型变量的选择是合理的,而且随机误差项一定是“白噪声”的。它们之间协整关系检验可通过Engle-Granger检验。

首先,运用Eviews5.1,用变量lnCL对lnGDP进行普通最小二乘回归,得到回归模型的估计结果:

通过最小二乘法得到的回归方程,各回归系数T统计量在5%显著性水平均显著;F统计量为867.8101,精确显著性水平为0.0000;DW统计量为1.6542,不存在自相关;拟合优度R2=0.9875,模型拟合较好,但这个回归结果是根据两个同阶单整的非平稳随机过程直接得到,可能存在伪回归的问题,因此需对残差项e进行单位根检验。

其次,检验上述回归残差序列的平稳性。检验方法也用单位根检验。ADF检验结果如下:由于检验统计量的结果为-3.9510小于显著水平在1%的临界值-2.6694,因此可以认为估计残差序列e为平稳序列,表明建设用地与经济增长之间存在协整关系,即该变量间存在长期的稳定“均衡”关系,两者之间弹性系数为0..4180,即从长期来看GDP每提高1%,建设用地扩张0.418%。

2.4 误差修正模型的建立

为了进一步考察我国两者发展水平之间的动态关系,可以通过误差修正模型(ECM)进行分析,其基本思路是若变量间存在协整关系,即表明这些变量间存在长期稳定关系,而这种长期的稳定关系是在短期动态过程中不断调整下得以维持的。ECM研究变量中的长期分量相互抵消,产生了一个平稳的时间序列,之所以能够这样,是因为一种调节过程——误差修正模型——在起作用,防止了长期关系的偏差在规模或数量上的扩大。因此,任何一组相互协整的时间序列都存在误差修正模型,反映短期调节行为。模型表示:

△Yt=lagged(△Y,△X)-λecmt-1+ut

以稳定的时间序列et作为误差修正项ECM建立如下模型:

△lnCLt=β1△lnGDP-λet-1+ut

通过EViews统计软件测算,估计回归模型结果如下:

同样以LNGDP作为被解释变量,建立估计回归模型:

表1 序列ADF检验结果

表2 协整方程残差序列ADF检验结果

表3 建设用地与经济增长之间格兰杰检验结果

R2=0.6124 AIC=-3.3205 SC=-3.1742 F=19.9581

两者误差修正模型ECM修正项系数都为负,并且统计上是显著的,符合短期方程对长期方程的修正意义(即误差修正机制为负反馈过程)。误差修正系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度,以lnCL为被解释变量模型中误差修正系数显著,大小为-0.4421,调整力度较大,说明当短期波动偏离长期均衡时,将以44.21%的调整力度将非均衡状态拉回到长期均衡状态,以lnGDP为被解释变量修正模型中误差修正系数显著,大小为-0.3085,调整力度相对来说小些,但同样能纠正存在的偏差。

2.5 Granger因果检验

由于谬误回归的存在,使检验两个序列之间的因果关系显得更加重要,在判断一个变量的变化是否会对另一个变量存在影响时[2],我们常用到Granger提出的Granger因果检验。以LNGDP和LNCL两时间序列做格兰杰因果检验,数据如下所示。分别用滞后1,2,3,4期检验两者之间关系。结果都显示,对于LNCL不是LNGDP的原假设,拒绝第一类错误的概率都较大,表明LNCL不是LNGDP的原因的概率较大,不能拒绝原假设;而第二个检验的概率相对来说比较小,可以认为LNGDP是LNCL的格兰杰原因。

运用Granger因果关系检验结果表明:在1%的显著性水平下,“LNCL不是LNGDP变化Granger”的原假设在滞后1阶时被拒绝,但“LNGDP不是LNCL变化的Granger”的原假设在滞后1、2、3、4阶时均无法被拒绝。说明建设用地扩长是经济增长的单向Granger原因,而经济增长不是建设用地扩张的Granger原因。

3 结论与讨论

本文所做的研究结果表明:

(1)我国的经济发展序列与建设用地面积序列均为一阶单整,它们之间具有协整关系。两者处于长期的均衡状态,但同时也有短期的波动,两者之间相互影响。长期弹性系数为0.4180,短期弹性系数为0.642。表明经济每增长1%,建设用地增加0.4180%,短期可能由于资金、技术、劳动力等原因使经济增长与建设用地之间偏离这一弹性关系,短期均衡将以44.21%的调整力度将非均衡状态拉回到长期均衡状态。

(2)通过Granger因果关系检验可知建设用地扩长是经济增长的单向Granger原因,而经济增长不是建设用地扩张的Granger原因。这与我们传统的认知经济增长促进建设用地扩展,导致城市外延扩大是不相符的,导致原因可能是我国整体的经济增长方式依然是粗放经营,建设用地面积扩展,刺激城市化、工业化进程的加快,建设用地增加面积必是从其他地类流转而来,地类之间的收益差,活跃土地市场,当时获得了较快的经济增长,但随后盲目圈地、城市无序的扩展、城市土地利用率较低、土地空置率高、土地闲置等问题,又阻碍经济发展。同时也表明我国的经济发展是以高投入获得的高产出,经济的增长是依靠外延式扩展道路,没有充分利用城市中的积累效应。

由于是以全国的建设用地与经济增长之间做的计量分析,只是全国的整体水平,有个别经济发达地区,有较高的发展水平地区,可能已经有粗放经营向集约经营转变,经济增长将不再依赖于建设用地的外延扩张,建设用地扩张对经济增长的影响和贡献率随着逐渐减小,只是更多的依赖于人力、资本、技术等生产要素的投入,这是符合经济发展规律。同时也说明我国的大部分地区的经济发展水平不高,处于起步阶段,仍然是经济发展的初级阶段,其对土地要素依赖程度很高,由于这部分经济落后地区的拽拉作用,使整个经济水平处于粗放经营的初期阶段。为验证上述结论,需要进一步研究不同地区的经济发展和建设用地扩展之间的关系,为不同地区不断发展阶段科学发展战略提供依据。

4 政策建议

(1)协调耕地保护与经济增长的根本出路在于转变增长方,改变土地扩展刺激经济增长的模式,这对促进我国土地高效利用和合理保护提供了历史机遇和挑战。传统模式不仅浪费土地资源,增大环境影响的压力、威胁到国家的粮食安全,而且使经济增长缺乏活力和动力,转变经济增长模式,由更多资源的投入转变成依赖于技术的投入,因此必须继续严格土地管理政策,加强耕地资源的保护,严格控制农地流转的规模,不仅是物质生活保障需要,也是促进技术进步、转变经济增长方式,是实现经济可持续发展重要行政手段和工具的需要。

(2)转变地方政府绩效考核的方式,不能仅仅依赖于GDP的增长率,要依赖于 “经济增长质量”的考核,将各方面工作重点放在转变发展方式、调整经济结构、提高经济增长的质量和效益上来,立足于当地经济社会的全面、协调、可持续发展。

因此,建设资源节约型、环境友好型新型社会,要求处理资源保护与经济发展的关系,统筹好“吃饭”“建设”和“发展”问题,必须紧紧围绕经济增长方式的根本转变,以提高土地利用效率为核心,以保护耕地、节约集约用地为重点,加快土地利用结构调整和土地利用方式转变。

[1]王爱民,刘加林,尹向东.深圳市土地供给与经济增长关系研究[J].热带地理.2005.25(1).

[2]童光荣,何耀.计量经济学实验教程[M].武汉:武汉大学出版社,2008.

[3]庞皓.计量经济学[M]北京:科学出版社,2006.

[4]赵国庆.计量经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2001.

F224.0

A

1002-6487(2011)04-0112-03

国家自然科学基金资助项目(0773047);国土资源部资助项目(08-01)

马爱慧(1981-),女,河南上蔡人,博士研究生,研究方向:土地资源经济。

张安录(1964-),男,湖北麻城人,教授,博士生导师,研究方向:土地资源经济。

(责任编辑/浩 天)

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