一、数据来源和数据选择

本节进一步研究吉林省城镇化与产业结构协同发展关系的数据来源于2016—2018年《吉林统计年鉴》。在选取相关指标的基础上，通过建立ADF模型和Granger因果检验对吉林省产业结构与城镇化协同发展关系进行实证分析。本书在衡量产业结构变动指标时选取了三次产业产值占GDP比重和就业人员结构比重数据，采用城镇化率单一指标数据作为衡量城市化水平的指标。为了消除原始数据中较大的波动性，本节对所有变量取自然对数，其中产值结构用S1=Ln（第一产业产值/GDP总值）、S2=Ln（第二产业就业人员/总就业人口）、L3=Ln（第三产业就业人员/总就业人口）表示；城市化水平用U=Ln（年末城镇人口/总人口）表示。

二、实证模型建立

本节选用向量自回归（VAR）模型对产业结构与城镇化之间的协同关系进行检验。VAR模型是处理多个相关经济指标分析与预测最容易操作的模型之一，它以多方程联立的形式，所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。VAR（p）模型方程表达式为：(www.daowen.com)

公式中，是4维内生变量向量，T为样本个数，P为滞后阶数，εt是4维扰动向量，A1，A2…，AP为参数矩阵。

其中，Yt是k维内生变量列向量，Xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k*k维矩阵，A1，…，AP和k*d维矩阵H是待估计的系数矩阵，εt是k维扰动列向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关且不与等式右边的变量相关，假设∑是εt的协方差矩阵，则是一个（k*k）的正定矩阵。

本节使用Eviews7.0统计软件对城镇化与产业结构的变量依次进行ADF平稳性检验，对非平稳的序列进行差分处理使之成为平稳序列，保证时间序列的平稳性；若所有检验序列服从同阶单整，则对变量利用Johansen检验法进行协整检验，判断是否存在长期均衡关系，得到的实证结果是下一部分进行协同关系研究的基础。