VAR模型-工业化_城镇化与农民财产性收入关系的实证分析.pdf

《VAR模型-工业化_城镇化与农民财产性收入关系的实证分析.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《VAR模型-工业化_城镇化与农民财产性收入关系的实证分析.pdf（5页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、理论月刊2 0 1 3 年第0 6 期摘要：本文运用VAR模型，结合模型稳定性检验、Granger非因果性检验、脉冲响应分析和方差分解，对我国1993-2009年的工业化、城镇化、农民财产性收入进行实证分析。研究结果表明：工业化与城镇化两者存在正向相互促进作用，它们对农民财产性收入的增长有正向的促进作用，尤其是城镇化的促进作用更为显著。提出以工业化和城镇化发展为契机，全面拓宽农民财产性收入渠道，从而促进农民财产性收入增长的政策建议。关键词：工业化；城镇化；农民财产性收入；VAR模型；脉冲响应函数分析中图分类号：F320.1文献标识码：A文章编号：1004-0544（2013）06-0180-0

2、5工业化、城镇化与农民财产性收入关系的实证分析*常文涛（中南财经政法大学 公共管理学院，湖北 武汉 430074）一、引言我党在十七大和十八大分别提出“让更多农民增加财产性收入”和“多渠道增加居民财产性收入”的重大历史任务。加快增加农民财产性收入，对于提高农民整体收入水平，优化农民收入形态，缩小社会贫富差距，进而促进整个社会的和谐稳定都有着重大意义。工业化的发展需要发达的交通运输、商业和金融业以及其他的基础设施与之相配套，而这些基础设施所需的投资规模大，增强了对农民财产要素的需求，有利于提高农民财产性收入。城镇化一般意义上是指农业人口向非农产业转移、农村人口向城镇转移、农业经济发展、农民收入水

3、平提高、国内有效需求与消费市场不断扩大、农村逐步融入现代市场经济的一个发展过程，农业也开始转向为较高生产率的生产部门，进而促进农民财产性收入的增长。1财产性收入是指居民家庭通过已经拥有的财产而不是通过直接劳动获得的收入，是指金融资产或有形非生产性资产的所有者向其他机构、单位或个人提供资金或将有形资产供其支配，作为回报而从中获得的收入。农民财产性收入是依靠农用地、宅基地、自有资金、集体经济等财产获得的收入，是农民收入重要组成部分。改革开放三十多年以来，我国经济社会发展取得了举世瞩目的成就，尤其是工业化和城镇化的快速发展极大地推动了GDP增长，当前我国工业化水平日益提高，进入中期发展阶段，城镇化水

4、平进入快速发展时期，然而，工业化和城镇化的发展是否带动农民财产性收入增长，农民在多大程度上分享到了改革的成果，不同的学者用不同的研究方法得出了不同的结论。关于农民收入的研究成果颇丰，但是从农民财产性收入视角研究的成果并不多见。我国的“十二五规划”提出，坚持工业反哺农业、城镇支持农村和多予少取放活方针，充分发挥工业化、城镇化对促进农民增收、加强农村基础设施和公共服务的辐射带动作用。由于农民的财产性收入大多来源于工业化和城镇化范围的扩展和深化，因此分析农民财产性收入与工业化和城镇化之间的关系有着重要的现实意义。二、研究综述刘易斯将经济划分为传统农业和现代工业两大经济部门，研究了可能发生的两部门的产

5、出增长与要素积累、资本积累等问题。据此划分的两大部门被称为二元经济，相应的模型被称为刘易斯模型，刘易斯模型描述了存在大量剩余劳动力并且只依赖于工业部门增长的二元经济发展道路。吉尔、纳克斯等认为，坚持工农业的平衡增长，工业部门就能为农业部门提供更多的生产资料，有利于工业部门用较先进的生产技术来改造传统农业，提高农业部门的生产率。托达罗指出工农业平衡发展是减少城镇失业的前提，促使工农业平衡增长，缩小城乡差距，以减少农村对农民的“推力”和城镇对农民的“拉力”。秘鲁经济学家狄 索托在资本的秘密一书中指出，“发展中国家之所以贫困，一个极其重要的原因在于他们的资产不能顺利转化为用来进行交易的和用来进行创新

6、的资本。”张小彬2（1995）指出工业化与城镇化不能有机结合，会造成能源和运输成本高，对土地和其他生产要素利用率低下，不利于农民财产性收入增加。如果工业化的发展缺乏载体城镇，就很难实现产业机构从第二产业向第三产业的升级，阻碍农民财产性收入的增加。夏春萍（2010）认为工业化发展推动城镇化进程，提升农业现代化水平；城镇化是伴随工业化发展而产生并加*基金项目：中南财经政法大学研究生创新计划课题：赣州市中小企业劳动关系实证分析。作者简介：常文涛（1982-），男，河南南阳人，中南财经政法大学公共管理学院博士生。热点关注180-理论月刊2 0 1 3 年第0 6 期速发展起来的，但是城镇化进程的推进又

7、对工业化发展和农业现代化发展有着重要的促进作用；农业现代化发展对工业化的深入发展和城镇化水平的加速发展也有着重要的协助、推进作用，工业化、城镇化与农业现代化发展是协调统一的关系。3夏春萍（2010）认为在我国统筹工业化、城镇化与农业现代化的发展过程中，三大产业结构日趋合理，农业生产条件逐步完善，农业内部产业机构不断改进，这为今后统筹发展奠定了良好基础。4苏发金（2011）用实证方法得出了城镇化和农村经济增长两者存在长期的动态均衡关系。但是，关于工业化、城镇化与农民财产性收入的协调互动关系还没有相关的实证研究。5基于以上考虑，本文通过建立工业化、城镇化和农民财产性收入的VAR模型，进而分析工业化

8、和城镇化对农民财产性收入有怎样的影响，农民财产性收入的增长能否促进工业化和城镇化的发展，以及在农民财产性收入中工业化和城镇化在其中贡献的大小。三、研究方法与数据来源（一）变量的平稳性检验变量的平稳性检验要求序列没有随机趋势或者确定性趋势，避免使用OLS进行估计时产生伪回归现象。6判断的基本方法是单位根检验，单位根检验对于检验时间序列的平稳性非常重要，如果数据是非平稳的，则说明数据中包含单积成分，在估计之前需要进行差分。本文采用ADF的方法对单位根进行检验，根据AIC和SC信息准则确定最佳滞后阶数，差分序列按照相应原则确定。（二）VAR模型向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型,它把系

9、统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR模型主要预测相互联系的时间序列系统和分析随机扰动对变量系统的动态冲击，解释各种经济冲击对经济变量的影响。VAR的一般表达式为yt=A1yt-1+A2yt-2+ANyt-N+Bxt+t，式子中的yt是一个内生变量列向量，xt是外生变量列向量，A1，A2AN，B是待估系数矩阵，t是满足独立同分布的随机误差向量。6（三）VAR模型的稳定性检验对一个VAR模型来说,检验其是否稳定,主要是检验它的全部特征根是否全部落入单位圆内。如果全部落入,则VAR模型是稳定的；只

10、要有一个特征根没有落入单位圆内，则VAR模型是不稳定的。6非稳定的VAR模型不能做脉冲响应函数分析。（四）Granger非因果性检验当变量非平稳时，任何两个相互无关的变量可能产生虚假的因果关系，因此有必要对变量进行Granger非因果性检验，以确定它们之间相互影响的方向。7由于检验结果对滞后期的选择有时很敏感，不同的滞后期可能产生不同的结果，一般而言，要进行不同滞后期的检验，以模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度选择滞后期。针对VAR模型而言，Granger非因果性检验实质上是检验一个变量的滞后期是否可以引入到其他变量方程中，一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger

11、因果关系。（五）脉冲响应函数分析与方差分解脉冲响应函数刻画了内生变量对误差变化大小的反应。具体地说，用于衡量对随机干扰项加上一个标准差大小的冲击对内生变量当前值和未来值所带来的影响，从而揭示模型中各内生变量对冲击的响应。在VAR模型中，当某一变量t期的扰动项变动时，会通过内生变量之间的动态联系对t期以后各内生变量产生一系列的相互作用，脉冲响应函数描述系统对冲击扰动在不同滞后期的动态反应。7方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。（六）数据来源本文重要研究工业化和城镇化与农民工资性收入之间的互动关系，在工业化和城镇化与农民工资性

12、收入的关系研究中，工业化水平用第二产业中工业增加值占GDP的比率表示，记为INDt；城镇化水平用城镇人口占总人口比重指标衡量，记为URBt；另外，直接从统计年鉴获得的农民财产性收入数据没有经过消费者价格指数的平抑，为避免通货膨胀或其他导致价格变化的因素带来的影响，对农民资产性收入用消费者价格指数平抑得出的数据记为CCXSRt。数据来源为历年中国统计年鉴和中国农村统计年鉴，因为中国农村统计年鉴中的农民财产性收入自1993年开始有数据记载，为了保证数据的可得性，故选择1992年为基期，1993-2009为样本期。为消除平抑后数据中可能存在的异方差和避免因数据变化带来的剧烈波动，对各变量值取对数，记

13、LNINDt、LNURBt和LNCCXSRt分别为INDt、URBt和CCXSRt的对数值；LNINDt、LNURBt和LNCCXSRt相应的一阶差分序列表示为DLNINDt、DLNURBt和DLNCCXSRt。四、实证分析与结果检验（一）变量的平稳性检验运 用Eviews7.2软 件 对LNINDt、LNURBt、和LNCCXSRt的单位根进行ADF平稳性检验，用AIC和SC信息准则检验结果如表1所示。表1：变量的单位根检验注：C、T分别表示截距项和时间趋势，K代表滞后阶数，D表示一阶差分。由表1得知，LNINDt、LNURBt、LNCCXSRt的ADF检验统计量的值均大于5%置信水平下的临

14、界值，在这种情况 下 不 能 拒 绝 原 假 设，即 序 列LNINDt、LNURBt、变量(C，T，K)ADF统计量5%临界值检验结果LNINDt(C，0，2)-1.841107-3.065585非平稳LNURBt(C，0，2)-0.781555-3.065585非平稳LNCCXSRt(C，0，2)-2.184894-3.065585非平稳DLNINDt(0，0，1)-2.587478-1.966270平稳DLNURBt(C，0，3)-3.118197-3.098896平稳DLNCCXSRt(C，0，1)-5.732635-3.081002平稳热点关注181-理论月刊2 0 1 3 年第0

15、6 期LNCCXSRt都存在单位根，是非平稳的。所以，将上述序列进行一阶差分进行单位根检验，结果显示DLNINDt、DLNURBt、DLNCCXSRt的ADF检验统计量均小于5%置信水平下的临界值，即在5%的置信水平下不能拒绝原假设。也即是说，经过一阶差分后非平稳序列LNINDt、LNURBt、LNCCXSRt变为平稳序列DLNINDt、DLNURBt、DCCXSRt。（二）工业化、城镇化与农民工资性收入的VAR模型由上，DLNINDt、DLNURBt、DCCXSRt是平稳的，不存在单位根。所以可以使用该样本数据建立VAR(P模型。滞后期P的选择既要有足够数目的滞后项，也要有尽可能多的自由度，

16、以保证检验结果的精确性。经过多次试验，将变量滞后期选择为2，见表2。表2：模型滞后阶数的选择注：LR、FPE、AIC、SC、HQ为5个滞后阶数评价指标，数字右上角带*表示对应列的评价指标认可的滞后阶数。由表2可知，当选择滞后阶数为2时，5个评价指标中有4个认为应该建立VAR（2）模型。所以应该建立VAR（2）模型。（三）模型的稳定性检验对VAR模型来说，检验其是否平稳主要是检验模型的特征根是否全部都落在单位圆中。如果特征根全部落入单位圆内，则模型是平稳的；只要有一个特征根没有落入单位圆内，模型是非平稳的。在VAR(2)中，进行模型的平稳性检验，得到模型的特征根分布图，如图1所示。图1：VAR(

17、2)模型的特征根图由图1可知，VAR(2)模型的所有特征根都落在单位圆内，说明模型是稳定的，也就是农民财产性收入与工业化和城镇化有着长期稳定的关系。用方程表示DLNINDt、DLNURBt、DLNCCXSRt互动关系的VAR模型如下：从因变量是DLNINDt的第1个方程看，DLNINDt滞后2期的系数都为正数，说明滞后期的工业化促进当前期的工业化。DLNURB滞后1期的系数为正数，2期系数为负，当DLNURBt(-1)、DLNURBt(-2)相等时，系数之和为正数，说明滞后期的城镇化对当前期的工业化有正向促进作用；DLNCCXSRt滞后2期的系数均为正数，说明滞后期的农民财产性收入对当前期工业

18、化有正向的促进作用。从因变量是DLNURBt的第2个方程看，DLNINDt滞后2期的系数均为负数，说明滞后期的工业化对城镇化有反向作用，滞后期的城镇化发展抑制了当前期的城镇化发展；DLNURBt滞后1期的系数为正，2期系数为负，当DLNURBt(-1)、DLNURBt(-2)相等时，系数之和为正数，说明滞后期的城镇化发展对当前期的城镇化有正向促进的关系；DLNCCXSEt滞后1期的系数为负数，滞后2期的系数为正，当DLNCCXSRt(-1)、DLNCCXSRt(-1)相等时，系数之和为正，说明滞后期农民财产性收入对当前期城镇化发展有正向促进作用。从因变量为DLNCCXSRt的第3个方程看，DL

19、NINDt滞后1期的系数为正，滞后2期的系数为负，当这2期的值相等时，系数之和为负，说明滞后期的工业化对当前期的农民财产性收入有反向作用，滞后期的工业化抑制了当前期的农民财产性收入增加；DLNURBt滞后1期的系数为负，2期的系数为正，当DLNURBt(-1)、DLNURBt(-2)相等时，系数之和为正，说明滞后期的城镇化对当前期的农民财产性收入有正向的促进作用；DLNCCXSRt滞后1期和2期的系数均为负，说明滞后期的农民财产性收入对当前期的农民财产性收入有反向的抑制作用。（四）Granger非因果性检验结合VAR（2）模型，选择滞后期为2，对这三个变量进行Granger因果关系检验。利用E

20、views软件可以得到如表3的结果。从 因 变 量 为DLNINDt的 方 程 来 看，不 能 拒 绝DLNURBt不 是DLNINDt的Granger原 因，即 接 受DLNURBt不是DLNINDt的Granger原因，城镇化和工业化的发展需要资源方面的竞争性，城镇化发展投入资源多了，就会影响到工业化的投入，制约工业化的发展；不能拒绝DLNCCXSRt不是DLNINDt的Granger原因，也即接受DLNCCXSRt不是DLNINDt的Granger原因，从搜集的数据上看，农民财产性收入增加的绝对量少，农民财产性收入增加会促进农民将有其追加到农业生产或者子女教育以及医疗方面的开支，对工业化

21、发展并没有显著的促进作用。两 者 的 联 合 检 验 接 受DLNURBt和DLNCCXSRt不 是DLNINDt的Granger原因，即我国1993-2009的城镇化和农民财产性收入的增加对工业化没有显著的正向促进作LagLogLLRFPEAICSCHQ045.84025NA4.42e-07-6.120036-5.983095-6.1327121111.440793.71498*1.43e-10-14.20582-13.65806-14.256522145.1941 12.606764.25e-11*-16.45630*-15.08689*-16.58306*?DLNINDT=0.11881

22、6336166*DLNINDT(-1)+0.0853937480644*DLNINDT(-2)+1.01047816799*DLNURBT(-1)-0.129046443254*DLNURBT(-2)+0.041421450859*DLNCCXSRT(-1)+0.0206309008265*DLNCCXSRT(-2)-0.0412433370746(1)DLNURBT=-0.0587645187677*DLNINDT(-1)-0.0130446764345*DLNINDT(-2)+0.600148380735*DLNURBT(-1)-0.0704056302931*DLNURBT(-2)-0.

23、00418018034262*DLNCCXSRT(-1)+0.0130112674603*DLNCCXSRT(-2)+0.0158190736185(2)DLNCCXSRT=0.473389513375*DLNINDT(-1)-1.61776896747*DLNINDT(-2)-18.2421431429*DLNURBT(-1)+22.2700635884*DLNURBT(-2)-0.141586499831*DLNCCXSRT(-1)-0.0120641682974*DLNCCXSRT(-2)-0.0368289239112(3)热点关注182-理论月刊2 0 1 3 年第0 6 期用。从因

24、变量为DLNURBt的方程来分析，不能拒绝DLNINDt不 是DLNURBt的Granger原 因，和 上 述DLNURBt不是DLNINDt的Granger原因类似，两者竞争资源导致两者并不存在相互的Granger因果关系；不能拒绝DLNCCXSRt不是DLNURBt的Granger原因，即接受DLNCCXSRt不是DLNURBt的Granger原因，农民财产性收入的增加会削弱农民流动的动机，阻碍劳动力流动，影响城镇化进程的发展。两者的联合检验接受DLNINDt和DLNCCXSRt不是DLNURBt的Granger原因，说明工业化和农民财产性收入的增加并没有显著地促进城镇化的发展。从因变量为

25、DLNCCXSRt的方程来看，不能拒绝DLNINDt不 是DLNCCXSRt的Granger原 因，即 接 受DLNINDt不是DLNCCXSRt的Granger原因，工业化的发展需要大量的劳动力和资金，对这方面资源的巨大需求使得资源从农村向工业产区集聚的地区流动，减少了农村发展需要的资源，从而工业化的发展是不利于农民财产性收入的增加的；拒绝DLNURBt不是DLNCCXSRt的Granger原因，也即接受DLNURBt是DLNCCXSRt的Granger原因，说明农民可以更大程度地分享到城镇化发展的成果，增加财产性收入，城镇化的发展有利于农民的财产性收入的增加；两者的联合检验显著拒绝DLNI

26、NDt和DLNURBt不是DLNCCXSRt的Granger原因，也即接受DLNINDt和DLNURBt是DLNCCXSRt的Granger原因，说明工业化和城镇化的共同、协调发展有利于提高农民的财产性收入。（五）脉冲响应分析脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。利用上面建立的VAR(2)模型，对变量DLNINDt、DLNURBt、和DLNCCXSRt进行脉冲响应分析，分析结果见图2图2DLNINDt、DLNURBt、和DLNCCXSRt的脉冲响应曲线从图2可以看出，工业化对其自身的一个标准差反应强烈，引起工业化比重迅速下降，第1年2.4%，第2年增长

27、率降为0.4%，以后逐年下降直至第5年下降至最低，约为-0.2%，以后逐年上升但一直为负，在第8年接近于0。工业化对来自于城镇化波动的影响在第1年没有响应，城镇化的波动对工业化的累积效应为正，即我国的城镇化对工业化有正向作用。工业化对来自于农民财产性收入波动影响在第1年没有响应，工业化对来自于农民财产性收入的冲击，开始表现出正向的增长，第2年达到最大为0.5%，累积效应为正，说明农民财产性收入的长期增长有助于我国工业化的发展。对城镇化来说，城镇化对自身标准差的反应比较强烈，第1年为0.7%，第2年下降为0.5%，至第3年降至约为0.2%，第4年降为-0.1%，然后在0附近微弱波动。城镇化对来自

28、于工业化波动影响的响应在第1年为负，第2年降至最低，随后各年在0附近波动，工业化对城镇化的累积效应为负数，说明工业化对城镇化的累积效应为负向作用。城镇化对来自于农民财产性收入波动影响的响应第1年为0，第2年为负，第3、4、5年为正，第6年降为负值，以后各年在0附近波动，农民财产性收入对城镇化的累积效应为微弱的正向作用。对农民财产性收入来说，农民财产性收入对自身的一个标准差反应强烈，从第1年的13%迅速降为第2年的1%，随后各年在0上下波动，总体累积效应为正。农民财产性收入对工业化波动影响的反应在第1、2年为正，第3年降为负值，至第6年在0附近波动，工业化对农民财产性收入的累积效应为正，说明工业

29、化长期来看对农民财产性收入增长有正向作用。农民财产性收入对城镇化波动的反应在第1、2年为负，第3、4、5年为正，以后各年在0附近波动，从整体上看，城镇化对农民财产性收入的累积效应为正，说明长期城镇化发展对农民财产性收入增长有正向作用。（六）方差分解方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。7因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动项的相对重要的信息。对建立的VAR(2)模型进行方差分解可以得出方差分解曲线图，见图3以及方差分解表，见表4图3 DLNINDt、DLNURBt、DLNCCXSRt的方差分解曲线从工

30、业化方差分解看，从第6年开始，方差分解基本稳定，工业化受其自身冲击影响最大，占工业化变化率预测误差的84%左右，城镇化的冲击占11%左右，农民财产性收入的冲击占5%左右。由此可见，工业化对自身预测误差的影响最大，城镇化次之，而农民财产性收入的影响最小。因 变 量 为DLNINDt的方程原假设统计量自由度P值DLNURBt不是DLNINDt的Granger原因0.847467 20.6545DLNCCXSRt不是DLNINDt的Granger原因1.426160 20.4901DLNURBt和DLNCCXSRt不是DLNINDt的Granger原因2.127359 40.7123因 变 量 为D

31、LNURBt的方程DLNINDt不是DLNURBt的Granger原因0.171455 20.9178DLNCCXSRt不是DLNURBt的Granger原因2.889404 20.2358DLNINDt和DLNCCXSRt不是DLNURBt的Granger原因3.079774 40.5446因 变 量 为DLNCCXS-Rt的方程DLNINDt不是DLNCCXSRt的Granger原因0.400089 20.8187DLNURBt不是DLNCCXSRt的Granger原因21.21688 20.0000DLNINDt和DLNURBt不是DLNCCXSRt的Granger原因26.13018

32、40.0000表3：DLNINDt、DLNURBt和DLNCCXSRt的Granger非因果性检验热点关注183-理论月刊2 0 1 3 年第0 6 期DLNINDtDLNURBtDLNCCXSRtPeriod DLNINDt DLNURBtDLNCCXSRtDLNINDt DLNURBtDLNCCXSRtDLNINDtDLNURBtDLNCCXSRt1100.000.000.001.4298.580.0016.524.2479.24289.946.143.916.7392.950.329.5049.1641.34389.206.424.387.7590.691.568.1259.9731.9

33、2487.197.974.847.7790.641.589.2358.3932.38586.308.84.887.8590.501.868.9960.5830.43684.0111.244.757.9590.181.868.7061.8129.49783.9911.254.757.9790.181.858.6761.5429.79883.9311.274.807.9890.171.858.6061.5529.85983.8411.364.807.9890.141.898.5361.8829.591083.8111.394.807.9790.141.898.5261.8629.62从城镇化方差分

34、解看，从第6年开始，方差分解基本稳定，城镇化受其自身的影响最大，占城镇化预测误差的90%左右，工业化的影响占8%左右，农民财产性收入的影响占2%左右。从农民财产性收入方差分解看，从第6年开始方差分解基本稳定，农民财产性收入受城镇化冲击影响较大，约占预测误差的62%，受其自身冲击影响次之，约占30%左右，受工业化影响最弱，约占9%左右。五、结论和政策建议（一）城镇化是提高农民财产性收入的主要动力1.农民财产性收入对其自身有正向的促进作用，影响约占30%左右；对工业化和城镇化也有正向的促进作用，影响约占5%和2%左右；农民财产性收入受城镇化的影响最大，约占60%左右，受工业化的影响约占9%左右。这

35、可以归因于农民财产性收入的增加有利于农民拓展财产的渠道，但由于财产性收入绝对数量较少，对工业化、城镇化的促进作用还很微弱。我国的工业产业主要集中在大中城市，因此工业化的发展对农民财产性收入增长的促进作用并不十分明显。2.工业化对自身有正向的促进作用，影响约占84%左右，对城镇化和农民财产性收入也有正向的促进作用，影响分别为8%和9%左右，但对两者的影响均不大。这主要是由于工业化与城镇化争夺发展资源，工业化过度、超前发展与农业现代化有不相适应的一面，和与农业竞争高素质劳动力、资金和土地等生产要素造成的。3.城镇化对自身有较强的正向影响作用，约占90%左右，对工业化和农民财产性收入有正向的促进作用

36、，对工业化影响约为11%，对农民财产性收入的影响最为明显，约占60%左右。城镇化发展进程快，农民财产性收入越高，我国城镇化的发展能够很好吸收农村的剩余劳动力，利用农民的资金和其他资产，对农民财产性收入的增加促进作用较强。（二）以新型城镇化建设为契机全方位提高农民财产性收入1.进一步扎扎实实地推进城镇化，首先探索农民以土地形式入股的有效方式和途径，推进农村社区股份合作社改革，发展土地股份合作社，推进多样化的富民合作社，增加农民的财产性收入。其次进行土地制度创新，完善农村产权制度建立适应农村经济发展的农村土地使用权流转制度。深入贯彻“城乡建设用地指标挂钩”等政策，在缓解土地资源瓶颈的同时，保障农民

37、的基本利益，通过增加农民宅基地收入、加强对农民的现金补偿等多渠道促进农民的财产性收入。82.进一步调整工业产业的内部结构和发展模式。目前，集体建设用地与国有建设用地不同权、不同价，制约了农民依靠集体工业用地增加财产性收入。所以要促进农村土地经营权流转，增加农民基于土地的财产性收入，使得工业化为农民财产性收入增长提供更多的支持，真正实现工业反哺农业。3.促进工业化、城镇化与农民财产性收入协调发展，加快提高农民财产性收入。首先深化改革农村土地承包经营权、集体林地经营权和林木所有权，同时鼓励农民就业和创业，既有利于工业化和城镇化的发展，也有利于农民财产要素参与生产过程，提高农民财产性收入。其次，推进

38、农村金融体制的改革发展，金融机构应该重视农村金融理财工作，增强农村金融的服务能力，着力于加快适应农民需要的农村金融产品和服务方式的创新，使交易产品多样化，更要注重培养和增强农民投资的理财观念，增加农民资金的财产性收入。4.树立以农民为本思想，加快农村改革，拓宽农民财产性收入的增收渠道，加快农民的财富积累。农民财产性收入依赖于农村体制机制，首先，加快户籍制度改革、建立城乡公平的收支体系、建立城乡公平的就业制度、工资制度和城乡统一的社会保障制度。其次，改革和完善农村教育制度以及农村行政管理体制，让农民有更多的权利、机会分享工业化和城镇化发展成果。9参考文献：1张培刚.发展经济学教程M.北京：经济科

39、学出版社,2001.2张小彬.农村经济发展与工业化、城镇化和镇场化J.农业经济,1995,(1):7-9.3夏春萍.我国统筹工业化、城镇化与农业现代化的现实条件分析J.经济纵横,2010,(8)：61-63.4夏春萍.城镇化与农业现代化的实证关系研究J.统计与决策,2010,(10)：125-127.5苏发金.城乡统筹：城镇化与农业经济增长关系的实证分析J.经济经纬,2011,(4)：111-115.6张晓峒.Eviews使用指南与案例M.北京：机械工业出版社,2009.7高铁梅.计量经济分析方法与建模M.北京：清华大学出版社,2009.8先静，马智利.城镇化背景下增加农民财产性收入途径的分析J.湖南农业科学,2011,(10)：147-150.9李振国.政府加大农民收入分配调节研究J.经济学家,2006,(5)：58-64.责任编辑王友海注：表中数据保留小数点后两个有效数字。表4：DLNINDt、DLNURBt、DLNCCXSRt的方差分解表热点关注184-