我国流通产业对三次产业发展影响的实证分析

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1、我国流通产业对三次产业发展影响的实证分析[摘要]文章采用1952―2013年的流通产业与三次产业增加值样本数据,结合VAR模型对流通产业对三次产业发展的促进作用进行动态分析,同�r利用脉冲响应函数进一步考察流通产业的冲击对三次产业的传递效应。研究结果表明,在流通产业对三次产业的冲击响应或在流通产业对其他产业的关联带动作用上,流通产业中的交通运输、仓储与邮政业对三次产业的发展表现出了显著的正向作用,而批发与零售业则表现得不太充分。整体来看,流通产业对国民经济三次产业的发展基本都具有正向促进作用。中国2/vie  [关键词]流通产业;三次产业;VAR模型  [DOI]1

2、013939/jkizgsc201711071  1引言  在社会经济运行的总过程中,流通起着决定性作用,流通产业作为参与流通经济运行的主体和流通功能发挥作用的载体,也呈现出明显的加速发展趋势,并成为社会经济发展的关键。流通产业是国民经济的重要组成部分,是推动经济增长的重要力量,随着生产力水平的不断提高,其对国民经济增长的贡献将会越来越大。  尽管国内对流通经济理论的研究已经发展得相对成熟,但依然主要停留在理论层面的阐述,经验研究显得相对滞后,通过构建计量模型来研究流通产业对国民经济影响的实证研究还为之甚少。在文章的研究中,主要以流通产业的两个主要产业即交通运输、仓

3、储和邮政业与批发和零售业为主要研究变量,建立VAR模型,通过脉冲响应函数,分析我国流通产业对国民经济各产业的发展将产生怎样的动态影响。  2实证分析  21模型设定  本文采用如下的k阶向量自回归模型:  其中,Xt=(lnX1,lnX2,lnX3,lnTSP,lnWRT)T,X1、X2、X3分别表示第一、第二、第三产业增加值。本模型中,主要选取流通产业现行的统计口径下的两个主要产业活动为代表变量,其中,TSP(Transport,StorageandPost)表示交通运输、仓储和邮政业的增加值,WRT(WholesaleandRetailTrade)表示批发和零售

4、业的增加值。  22数据分析  本文采用的样本数据均为年度数据,样本期为1952―2013年,其中,1952―2008年的原始数据资料来源于《新中国60年统计资料汇编》,2009―2013年的原始数据资料来源于《中国统计年鉴》,单位均为亿元。以1952年为基期的GDP平减指数消除价格对各经济变量的影响,得到三大产业与流通产业的实际增加值。为降低异方差性,在下面的实证检验中将对各变量取自然对数。  23单位根检验及协整分析  为了分析流通产业与国民经济各产业之间的相互影响机制,要建立VAR模型进行检验。流通产业在本文被细化为两个产业,即交通运输、仓储和邮政业及批发和零

5、售业。  由于协整检验要求变量为同阶单整,因此,在作协整检验之前,要对时间序列变量的平稳性进行检验,确定其单整阶数。利用Eviews80,对变量lnX1、lnX2、lnX3、lnTSP、lnWRT做单位根检验,发现其皆为一阶单整序列I(1)。  建立VAR模型的变量应是平稳的或协整的。对三个VAR系统里的变量分别进行Johansen协整检验,结果表明三个VAR系统中的变量在5%的显著性水平下均存在协整关系。  24建立VAR模型  241确定滞后阶数  建立VAR模型其中一个重要的问题就是滞后阶数的确定。文章使用LR准则、FPE准则和AIC准则三个评价指标来作为选择

6、最优滞后阶数的检验标准。得到lnTSP、lnWRT、lnX1模型与lnTSP、lnWRT、lnX2模型两个VAR系统均认为它们的最优滞后阶数应该选择2,但lnTSP、lnWRT、lnX3这三个VAR模型认为最优滞后阶数应选择1。  242VAR模型稳定性检验  VAR模型具有稳定性是模型适用的前提。VAR模型具有稳定性的条件:如果所有单位根的模都小于1,则VAR模型满足稳定性条件,如果有单位根的模大于1,则说明模型不符合稳定性条件,模型不稳定。  在Eviews软件中通过AR单位根检验图对模型进行平稳性检验,发现三个VAR模型中,所有的单位根显然都落在单位圆内,因此

7、三个VAR模型都是稳定的。  243脉冲响应分析  由于VAR模型中的参数不好直接解释,因此主要用脉冲响应函数来解释变量间的作用。此处使用脉冲响应函数的方法来分析流通产业对国民经济各产业的影响,如果其他产业对流通产业的一个正的增长脉冲产生一个正(或负)的增长响应,则其联动具有“扩散效应”(或“回流效应”),建立以lnTSP、lnWRT为冲击变量,分别以lnX1、lnX2、lnX3为脉冲响应变量的三个脉冲响应模型。  根据得到的脉冲响应图可见,对第一、第二、第三产业给一个正向的交通运输、仓储和邮政业增长冲击,第一产业在1~4期表现为负响应,第4期以后逐渐表现为正响

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