基于经济增长视角的中国最优城市规模实证研究(3)

毕业设计

2009年第5期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 上海经济研究 度水平上不能拒绝原假设,即应该使用随机效应模型。我们采用怀特截面系数方差稳健方法(Whitecross-sectionstandarderrors&covariance)处理样本截面相关问题,随机效应模型的估计结果为:

23(1)Growthit=13.375+0.007377Popit-1.26e-05Popit+4.88e-09Popit

t=(11.517)　　(2.148)　　　(-2.183)　　　　(1.852)

p=(0.000)　　(0.032)　　　(0.029)　　　　　(0.064)

珔R=0.0019　　p-value=0.0000　　D.W.=1.

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　　由于城市规模的三次项系数不能通过5%的置信度水平,我们进一步通过冗余变量检验确定其是否应该进入方程。经计算,F统计量F(1,1421)=0.7,对应的p-value=0.4029,可见,检验结果不能拒绝其为冗余变量的原假设,城市规模的三次项可以从方程中去除。重新估计的模型结果为:

Growthit=13.594+0.003913Popit-3.72e-06Popit

t=(12.287)　　(2.093)　　　(-2.534)

p=(0.0000)　　(0.037)(0.)22(2)

珔R=0.0012　　p-0.D.=.　　在上面的分析中,,下面我们通过加入,投资率一直被认为是我国经济GDP的比重为投资率,记为Invest。在方程(2):

Growthit=10.965+0.006162Popit-5.61e-06Popit+0.0507Invest

t=(8.712)　　(2.191)　　　(-2.298)　　　(5.842)

p=(0.000)　　(0.029)　　　(0.022)　　　　(0.000)22(3)

珔R=0.0411　　p-value=0.0000　　D.W.=1.70

　　可见,加入控制变量提高了模型的解释能力,但由后面的分析可知,加入控制变量对结论并没有根本性的影响。

为了求得经济增长条件下的最优城市规模,我们需要用求极值的方法,对模型(1)-(3)计算d(Growth)/d(Pop)=0。因为方程(1)中含有三次项,故直接求导计算精确的城市最优规模数值有

困难,故本文通过图形的方式近似

的求得最优城市规模的数值。

从图形的变动轨迹看,模型

(2)和(3)的最优城市规模点分别

为526和549万人左右(对比模型

(1)的最优城市规模为380万人左

右,虽然数值有一定差别,但是并

没有改变我们发展大城市的基本

结论),即在此城市规模左右能实

现经济增长最大化,在城市最优规

模的左边,城市规模的扩大有利于

图1　城市规模与经济增长

注:(1)横轴为城市规模,纵轴为经济增长率;(2)绘制模型3的图形时没有包括

投资变量,但不会影响城市最优规模的数值。2促进经济增长,而在城市最优规模的右端,城市规模的扩大将阻碍经济增长。

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