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云南城市化水平預(yù)測分析——基于arima模型論文-wenkub

2023-07-08 04:47:37 本頁面
 

【正文】 述性分析 84 云南城市化水平模型的構(gòu)建 9 原序列的平穩(wěn)性判定 9 一階差分后序列平穩(wěn)性的判定 10 ARIMA模型的建立 10 ARIMA模型的檢驗 12 模型的預(yù)測 135 提升云南城市化水平的策略 146 結(jié)論 16 主要發(fā)現(xiàn) 16 啟示和努力方向 16參考文獻(xiàn) 171 引 言所謂城市化便是伴隨經(jīng)濟增長城市數(shù)量增多和城市人口比重上升的過程??梢? “ 在一個連續(xù)均衡的國民經(jīng)濟中, 城市化可能表現(xiàn)為因果鏈條上的各類事件的最后結(jié)果, 以導(dǎo)致工業(yè)化的貿(mào)易和需求的變化為開端, 以農(nóng)村勞動力向城市就業(yè)的平緩移動為結(jié)果?!盵 1] 此外, 城市化也受到了政府人口流動、遷移和城市就業(yè)相關(guān)政策的制約, 在我們分析中國的城市化問題時必須特別強調(diào)這一點 選題背景及選題意義 選題背景1978 年后,我國確立以經(jīng)濟發(fā)展為重心的戰(zhàn)略后,全國城市化發(fā)展迅速,城市經(jīng)濟建設(shè)有了很大的提高。經(jīng)濟學(xué)家 Stiglitize(2000 年)說,“21 世紀(jì)初期影響最大的世界性事件,除高科技以外就是中國的城市化”(轉(zhuǎn)引自:于春,《新時期的都市圈建設(shè)為郊區(qū)城市化帶來新動力――以南京市江寧區(qū)為例》 南京社會科學(xué),2002 年第 5 期)。所有這些都對城市化的推進(jìn)工作提出了更嚴(yán)格,更迫切的要求;為城市化研究工作者提供了更為廣闊的研究領(lǐng)域和提出更多全新的研究課題。一般研究表明,在一個國家和地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展過程中,城市化和經(jīng)濟增長往往是相伴相隨的。 選題意義城市化成為下一階段提高經(jīng)濟總值的一大關(guān)鍵,它是解決市場需求不足,農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移,農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變,與國際經(jīng)濟接軌等一系列迫切問題的重要途徑。國外學(xué)者大多側(cè)重于對發(fā)達(dá)國家世界城市的研究,甚少考查中國城市化問題的;國內(nèi)部分學(xué)者的研究對象也只僅限于針對東部地區(qū)城市,甚少有研究涉及中部或西部地區(qū)城市化問題。 文獻(xiàn)綜述城市化問題一直是經(jīng)濟學(xué)家們研究的熱點問題,對城市化問題學(xué)者們的研究方向主要集中在,如:城市化基本問題 、戰(zhàn)略選擇、城市化的社會學(xué)、城市化和工業(yè)化發(fā)展關(guān)系以及城市化體制和政策等方面。Davis(1965)[2]經(jīng)過研究指出,工業(yè)化國家的城市化過程可以用一條扁平的“S”型曲線表示,在“S”型的底端,城市化過程緩慢,“S”型的中間城市化速度急劇上升,“S”型的頂端城市化速度持平。塞奎因于 1975 年在《發(fā)展型式 1950—1970》一書中提出城市化率與工業(yè)化率比較的世界發(fā)展模型,該模型通過對上百個國家的數(shù)據(jù)統(tǒng)計指出工業(yè)化與城市化的關(guān)系經(jīng)歷的是由緊密到松弛的發(fā)展過程 :工業(yè)化的發(fā)展推動了最初的城市化發(fā)展,它通過調(diào)整生產(chǎn)的供給結(jié)構(gòu)來滿足、適應(yīng)城市化所引起的各種需求。要適應(yīng)這一趨勢,單憑工業(yè)結(jié)構(gòu)的內(nèi)部調(diào)整已無法完成,這時工業(yè)化的速度開始滯后于城市化進(jìn)程[3]。關(guān)于工業(yè)化與城市化的關(guān)系,中國的經(jīng)濟學(xué)家肯定工業(yè)化對城市化的作用,同時也指出了其他的推動力量,如:第三產(chǎn)業(yè)、人口遷移等。他并且還認(rèn)為,適合中國城市化模式和機理研究還沒有可借鑒的理論。劉易斯[8]通過對農(nóng)村剩余勞動力及剩余勞動力從農(nóng)業(yè)部門向城市工業(yè)部門的流動進(jìn)行分析,最早建立關(guān)于發(fā)展中國家的二元經(jīng)濟模型。制度經(jīng)濟學(xué)家的看法又有不同,他們認(rèn)為制度對經(jīng)濟行為的相關(guān)分析應(yīng)該居于經(jīng)濟學(xué)的核心地位。國內(nèi)學(xué)者一般傾向于認(rèn)為約束中國城市化的主要因素有戶籍制度、土地使用制度等 。Michael C. Seeborg[12](2000)等認(rèn)為政策是促進(jìn)中國人口城市化的重要因素。 全球化視角下對中國城市化動力的研究在20世紀(jì)的學(xué)界,城市化被認(rèn)為是對人類社會產(chǎn)生最大影響的社會過程。新世紀(jì)以來,很多城市經(jīng)濟學(xué)者都把研究的目光指向了中國,中國城市化不僅對中國,而且對世界都具有重要的意義。城市合理的分層式對集中交易帶來的效率和費用進(jìn)行折中的結(jié)果。專業(yè)化水平發(fā)展到一定階段后,由于受制于國內(nèi)市場規(guī)模及企業(yè)追求最大利益,而內(nèi)生的將市場規(guī)模推到全球范圍。而推動城市化發(fā)展力量是多樣化的,在不同的階段有不同的主導(dǎo)力量,傳統(tǒng)工業(yè)化與城市化的一一對應(yīng)關(guān)系,已經(jīng)不能解釋城市化快速發(fā)展的動力模式[16]。寧登[19](2000)在研究中提出市場因素的作用,并指出全球化等力量加速城市化進(jìn)程。這些加速了沿海地區(qū)的城市化和區(qū)域化、國際化,形成城市網(wǎng)絡(luò)和巨型城市這樣一種城市化動力機制叫外生城市化??鐕驹谛屡d科學(xué)和新興技術(shù)的推動下,生產(chǎn)活動全球化,促使新的國際勞動分工格局成立,世界產(chǎn)業(yè)發(fā)生重構(gòu)和轉(zhuǎn)移。同時,還就當(dāng)前發(fā)達(dá)國家和發(fā)達(dá)地區(qū)的現(xiàn)代制造業(yè)向中國內(nèi)陸轉(zhuǎn)移,對城市化發(fā)展提出建議:一些跨省區(qū)的中心城市及省會城市,應(yīng)當(dāng)遵循產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的客觀規(guī)律,鼓勵高度集中于東部沿海地區(qū)的勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐步向土地和勞動力成本更低廉的中西部轉(zhuǎn)移。對于全球化視角下中國城市化的研究,以及外資在城市化進(jìn)程中的作用影響的研究國內(nèi)外起步都較晚,并主要集中在外資對于中國城市化的作用,肯定外資是城市化的新動力。3 云南城市化水平的演變過程 城市化水平的趨勢 在1973年到1980年這8年的時間里,云南城市化水平比較低,%,年增長率在1%左右,增長比較緩慢。云南地處中國西南邊陲,交通阻塞,工業(yè)欠發(fā)達(dá),農(nóng)村人口基數(shù)大。變量csht的統(tǒng)計描述如表2所示。表1:變量的統(tǒng)計描述變量樣本量樣本均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值Csht384 云南城市化水平模型的構(gòu)建時間序列模型的識別由于用非平穩(wěn)序列來建立模型會出現(xiàn)虛假回歸問題,所以在建立時間序列模型之前需要確認(rèn)時間序列的平穩(wěn)性。圖2 云南城市化發(fā)展曲線圖表2:原序列(csh)的ADF檢驗 tStatistic為了更準(zhǔn)確地得出序列的平穩(wěn)性,我們在對經(jīng)過一階差分后的時間序列進(jìn)行ADF檢驗,其檢驗結(jié)果見表3.從表3我們可以看出,經(jīng)過一階差分后的時間序列在1%顯著性下接受原假設(shè),即通過ADF檢驗,序列不存在單位根,因而csh是1階單整。Test critical values:1% level5% level10% level*MacKinnon (1996) onesided pvalues. ARIMA模型的建立接下來分析經(jīng)過一階差分后的時間序列dcsh1的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖,如圖4。圖4 dcsh的偏相關(guān)和自相關(guān)圖模型一輸出結(jié)果VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.CAR(1)MA(1)MA(2)RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)Inverted AR Roots剔除c后模型二輸出結(jié)果:VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.AR(1)MA(1)MA(2)RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of
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