基于var模型的安徽省产业结构与经济增长动态分析

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1、基于VAR模型的安徽省产业结构与经济增长动态分析　　摘要：本文选取了安徽省1978年—2010年国内生产总值和第一、二、三产业产值的数据，运用VAR模型对安徽省产业结构变迁与经济增长之间的动态关系进行了实证分析，研究结果表明，安徽省三次产业结构变动与经济增长之间存在着长期均衡的稳定关系。根据脉冲响应函数分析，安徽省第一产业对经济增长具有持续明显的反向冲击效应，第二产业对经济增长具有持续明显的正向冲击效应，第三产业对经济增长也有正向冲击效应，不过这种效应不明显且具有一定的时滞性。　　关键词：产业结构经济增长VAR模型　　一、引言　　产业结构，指产业构成以及各产业部门之间的相

2、互关系。产业经济学理论通常认为，一个国家或地区的产业结构与经济增长之间存在着密切的关系，产业结构的不同进而对经济增长的贡献也不一样。国外关于产业结构与经济增长之间关系的研究中，具有代表性的是库兹涅茨和钱纳里的研究成果。其中库兹涅茨在收集和整理欧美主要国家长期统计数据的基础上，从劳动力分布和国民收入方面对产业结构变动与经济增长之间的关系进行了分析，提出了著名的库兹涅茨法则，认为随着工业化程度加深，农业部门的国民收入在整个国民收入中比重会逐渐下降，而工业部门和服务业部门的比重则会逐渐上升。钱纳里是以典型的二元经济的发展中国家和地区为研究对象的，其研究进一步揭示了经济增长是产业

3、结构转变的一个部分。　　安徽是我国中部大省，作为传统的农业大省，在工业化和城市化的进程中，安徽仍然扮演者一个“追赶者”的角色。随着近年来安徽省承接长三角产业转移规模不断扩大、层次不断加深，“皖江城市带”的建设速度也在不断加快，区域经济水平不断提高，相应的产业结构也在不断发生转变。文章选取1978年—2011年安徽省相关统计数据，通过建立VAR模型并进行脉冲相应函数分析综合考察安徽省改革开放以来产业结构与经济增长间的动态变化关系，进而对安徽省产业结构变化对区域经济发展影响效应进行研究，旨在为安徽省经济发展战略制定提供政策参考。　　二、数据选择与处理　　本文主要研究改革开放以

4、来安徽省三次产业结构变动与国民经济发展水平之间的动态变化，所选数据均来自安徽省统计年鉴（1978—2011），其指标分别为国民生产总值和三次产业产值总值，其中GDP代表国民生产总值，Y1、Y2、Y3分别为第一产业、第二产业、第三产业产值总值。为了消除可能存在的异方差，对上述变量进行取对数处理，处理过程采用Eviews6.0软件。　　三、实证分析　　1.序列的单位根检验。在时间序列分析中，为了避免因“伪回归”现象而造成结论无意义，一般会对变量进行单位根检验，进行单位根检验的方法有很多种，本文采取ADF单位根检验方法来检验序列是否平稳。　　表1所得结果显示，在5%的显著水平下

5、，lnGDP、lnY1、lnY2、lnY3的ADF值的绝对值均小于临界值，即水平序列是非平稳序列，具有单位根。变量经过一阶差分处理后其ADF值的绝对值大于临界值，即原序列经过一阶差分后得到平整，为一阶单整序列。　　2.协整检验。时间序列lnGDP、lnY1、lnY2、lnY3是一阶单整序列，即该序列自身是非平稳的，但如果它们存在某种线性组合是平稳的，则可以反映变量之间的长期均衡关系。因而采取Johansen于1995年提出的关于系数矩阵Ⅱ的协整似然比检验方法进行协整分析，以观察这种平稳是暂时的还是永久的。结果如下表2：　　表2表明，当原假设为“无”时，在5%的显著水平下，

6、迹统计量LR=52.5>47.86，所以拒绝原假设，认为四个时间序列之间至少存在一个协整关系。在至多一个的原假设中，由于迹统计量LR=24.0<29.8，因而接受至多一个的原假设。由此我们可以判断协整关系存在，即在研究期间内，4个变量间存在长期均衡关系，均衡方程：　　从长期看，由三次产业对应系数我们可以发现，当第一、二、三产业都增长1%时，GDP将分别增长0.294%、0.523%、0.191%，三次产业的结构变动与经济增长的变动方向相同。　　3.VAR模型建立。VAR模型的建立首先要确定最大滞后期。滞后期的确立很重要，如果滞后期过小，则会导致误差项的自相关较为严重，滞后

7、期过大，则会导致自由度变小，影响被估参数的有效性。对于滞后期数的选择有多种方法，这里选择施瓦茨准则（SC）。当SC统计量最小时，即为最合适的滞后阶数。由于本文数据有限，因而在0到5的滞后阶数之间进行选择，其SC统计量的值分别为：-3.50，-14.08，-14.33，-14.35707，-13.82，-13.70，所以最优的滞后阶数为3，并运用OLS进行估计，参数估计结果用矩阵形式表达为：　　从输出结果来看，四个回归函数调整拟合优度分别为0.999328、0.994221、0.998528、0.998753，说明这四个回归函数