论文产业结构、城镇化和我国经济增长关系ECM模型是关于对写作产业结构论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文产业结构调整目录20论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：当前我国处于经济增长质量转变的关键时期,产业结构优化、城市化发展都对我国经济增长起到关键的决定作用.本文以我国1978-2011年的经济数据为研究对象,通过构建ECM模型说明三者之间的关系,并通过实证检验结果对三者更好的促进三者发展提出相关建议.
关键词：产业结构 城镇化 经济增长 ECM模型
一、引言
城镇化是各种要素向城镇聚集的过程,从不同角度有可以解释为人口身份的变化、区域活动范围的界定、人口生活方式的转变等,城镇化是在一定的空间体系下经济转换的过程,其涉及到生产力、生活方式和居住方式的变化.随着区域变化、人口身份的转换、基础设施增加、城镇价值观发展等城镇化进程演进,城镇化使得产业结构不断优化,城镇化的每个阶段都会有相应的主导产业,一般遵循“农业—轻纺工业—基础工业—重化工业—现代服务业—信息产业”的产业发展轨迹.产业化发展是城镇化发展的动力,城镇化同时又涵盖了政治、经济、文化、社会、科技等方面,经济发展决定城镇化,城镇化对经济发展起到决定性作用.现有研究大多是对两因素间研究,甚少对三者之间的关系进行分析,本文就从我国相应经济指标入手,分析三因素之间的关系.
二、文献综述
(一)国内文献综述
Giok Ling Ooi（2009）从城镇发展的可持续性角度分析亚洲城镇化问题,指出亚洲快速的城镇化多关注于经济增长而较少关注到经济可持续发展的平衡,城镇化更应注意到环境污染、贫困、交通阻塞、资源枯竭等问题,包括在现代化卫生设施、污水处理、城镇交通规划等方面,需要在政治和经济两方面进行支持.Gregg Huff和Luis Angeles（2011）对二战前东亚的全球化、工业化及城镇化进程进行分析,分析指出贸易自由和运输成本的下降,加之殖民统治的状态,打开东南亚边疆地区,活跃了全球贸易并创建了少数大型中心城镇,这些结果成为全球经济的一部分.Markus Brückner（2012）以非洲为例,分析了农业、城镇化以及经济增长之间的关系,结果表明农业产值和城镇化率呈反比、城镇化率增加对人均GDP增长具有 效应.Muhammad Shahbaz和Hooi Hooi Lean（2012）从工业化和城镇化的角度,分析了金融发展对消费的影响,通过因果关系检验验证了在突尼斯经济中长期存在的工业化、城镇化、经济增长之间的关系,由于金融发展对于工业化、消费之间存在重要的促进关系,所以需要建立健全发达的金融系统,但同时也不能忽视工业化和城镇化的作用,文章对管理者提出需要注意金融、工业化和城镇化在经济发展过程中的作用.Joshua Drucker和Edward Feser（2012）以制造业为分析对象,研究了区域产业结构和集聚经济之间的关系,否定了区域产业结构限制了聚集经济的发展的假设.
(二)国外文献综述
马凤鸣（2012）研究了产业结构转换和城镇化之间的关系,指出产业结构转换是经济发展的表现形式,经济持续发展是城镇化的前提,而城镇化是经济增长的必然结果.王建增（2012）从碳排放增长角度,分析了城镇化和经济增长的关系,利用IPCC提供的方法和参数,计算了我国30多个省市地区的碳排放水平,并将其和城镇化、经济发展指标相联系,发现二因素对碳排放具有显著影响,并存在一定的区域差异性.郝俊卿和曹明明（2012）以关中地区为例分析了区域产业结构演进和城镇化发展的关系,结果表明关中地区产业结构演进和城镇化进程具有冥想的时序关系,不同时期二者的相关关系不同,并且产业结构演进和城镇化发展的不协调程度逐渐加剧.陈淑云和付振奇（2012）以湖北省1990-2009年时间序列数据为例,分析了城镇化、房地产投资和经济增长的关系,通过因果关系、误差修正模型、脉冲响应函数的分析,表明经济增长对城镇化的拉动作用有限,反之却存在单项因果关系,双发发展不协调.同时,城镇化推进产业发展,但反之因果关系不明显.
三、计量方法和模型构建
基于本文的研究内容,本文采用的模型主要有时间序列平稳性检验模型、协整检验、误差修正模型以及格兰杰因果检验分析.
(一)时间序列平稳性检验模型
对于随时间变化的变量集合{yt}称为随机过程,随机过程存在不随时间改变的情况,称之为白噪音,且符合E（yt） 等于 0, var（yt） 等于 E（yt2） 等于 σy2 等于 常数,cov（yt, ys） 等于 E（yt* ys） 等于 0（t≠s）.
如果随机过程的均值和方差在实践过程上是常数,且任何两时期的协方差依赖于两时期的距离和滞后,并不依赖协方差的时间,该序列称为平稳.平稳序列符合如下性质：
E（yt） 等于 μ,var（yt） 等于 E（yt -μ） 2 等于 σ2,γk 等于 E[（yt -μ）（ yt+k -μ）]
其中γk是滞后K期的协方差,yt和yt+k是相隔K期的两之间的协方差.
对于一个随机游走的变量对另一变量进行回归可能会导致谬误,变量之间的关系不存在,变量是非平稳的数据.一般称这种因时间关系存在的变动趋势,实际并没有真正联系的情况称之为“伪回归”.
为了检验变量的平稳性,通常采用ADF检验,通过整理可得模型：
Yt 等于 ρTYt-T + ρμt-1 +ρ2μt-2 + 等 +ρTμt-T +μt
根据ρ值不同,存在序列平稳和序列不平稳的状态.DF检验相当于对系数进行显著性检验,如果拒绝ρ等于1假设,序列平稳,若不拒绝ρ等于1的零假设,序列是不平稳的.
将模型进行变形,其一阶差分表达形式为：
ΔYt 等于（ρ-1） Yt-1+ μt 等于 δYt-1+ μt
此时的零假设变为δ等于0,若不拒绝零假设,则ΔYt 等于 μt是平稳序列,此时成一阶差分后的序列是平稳序列,该一阶单整序列记为I（1）.
总结:本文是一篇关于产业结构论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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