基于VAR模型的延边地区产业结构与经济增长的实证分析.pdf

《基于VAR模型的延边地区产业结构与经济增长的实证分析.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第34卷第17期企业技术开发2015年6月Vo1．34No．17TECHNOL0GICALDEVELOPMENT0FENTERPRISEJun．2O15基于VAR模型的延边地区产业结构与经济增长的实证分析张雯月(延边大学，吉林延吉133000)摘要：文章在构建VAR模型的基础上，运用Johansen~整检验、脉冲响应分析和方差分解等动态计量经济学分析方法，对延边地区1978~2012年产业结构与经济增长之间的关系进行实证分析，分析结果表明：延边地区产业结构与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，并且第一产业产值结构和就业结构变动与经济增长是反方向的。关键词：经济增长；

2、产业结构；VAR模型；脉冲响应函数；方差分解中图分类号：F127；F224文献标识码：A文章编号：1006—8937(2015)17—0110—03就业结构与经济增长的关系。1相关研究本文所有的数据来源于《延边统计年鉴2013}，数据的区间长期以来，传统的新古典经济学从竞争均衡的假设出发，为1978～2012年，所有分析检验均使用eviews5．0来完成。发现影响经济增长的主要因素是劳动、资本、技术等，然而20世3产业结构与经济增长关系的实证分析纪50年代以来，一批发展经济学家从结构变迁人手，发现竞争均衡充其量只能是一个真空的假定，现实世界的常态是非均衡3．1VAR

3、模型的设定的。由此，他们进一步发现在非均衡的条件下，产业结构与经济向量自回归模型(VAR)是克里斯托弗·西姆斯在1980年提增长之间存在一定的关系。出的一种常用的计量经济学模型，该模型是用非结构性方法来配第发现的配第定理第一次揭示了产业结构演变和经济建立各个变量之间的关系。VAR模型在经济系统动态性分析中发展的基本方向。得到广泛的应用，可以对相关的时间序列进行预测，并分析随克拉克在1940年《经济进步的条件》一书中指出，随着人均机扰动对各个经济变量的动态影响。国民收入水平和经济发展水平的提高，第一产业的劳动力比重本文为了分析延边地区产业结构与经济增长之间的长期呈现下

4、降趋势，第二产业、第三产业劳动力比重逐渐增长，这进稳定的均衡关系与短期关系，及各变量在系统内相互影响的综一步印证了配第的发现。合动态反应，建立含有三个变量滞后期为嗍的vAR模型，具体钱纳里通过对世界各国的产业结构变化进行分析揭示了形式为：产业结构变动与经济增长的关系，认为经济增长是生产结构转Y,=C+A1Y1+A2Yt—2+⋯+APY【_I+￡。，t=l，2，⋯，T变的一个方面。其中：随着西部大开发政策的推行，延边地区的产业结构进行适当的调整，同时延边地区的经济得到快速的发展。因此有必要f，IJNG胁]从产业结构的角度去研究和分析经济增长。YlLNPLSstJI；在

5、VAR模型的基础上，运用Johansen协整检验、脉冲响应A，A：，⋯，A要被估计的系数矩阵；分析和方差分解，对延边地区产业结构与经济增长进行实证研pf；3自回归滞后阶数；究，希望为延边地区产业结构政策的制定提供理论依据。s为白噪声序列向量。2变量、模型的选择与数据的处理3．2平稳性检验做协整检验之前要先检验时间序列的平稳性，而检验时间产业结构的衡量指标有产值结构、劳动就业结构、资产结序列是否平稳通常采用ADF单位根检验法即检验三个序列构和技术结构。本文引用产值结构和就业结构来衡量产业结LNGDP、LNPS、LNLS是否存在单位根，进而判断其是否具有平构。具体指标值

6、以第一产业的比重结构为例来计算。采用GDP稳性。即国内生产总值指标反映经济增长，Ps代表产值结构即第一通过AIC和sC统计量来判定最佳滞后期，结果见表1。产业占三大产业的比重，Ls代表就业结构即第一产业从业人表1ADF单位根检验结果员占全社会从业人员的比重，为了消除可能存在的异方差性，对各个变量取自然对数分别表示为LNGDP，LNPS，LNLS。本文在构建VAR模型的基础上，运用Johansen协整检验、脉冲响应分析和方差分解来进行实证分析，并建立延边地区产业结构与经济增长的向量误差修正模型，定量分析产值结构和作者简介：张雯月(1990一)，女，吉林吉林人，硕士研究

7、生，研究方向西方经济学。注：检验形式中的C表示带有常数项，t表示带有时间趋势项，数字表示滞后阶数第34卷第17期张雯月：基于VAR模型的延边地区产业结构与经济增长的实证分析从表1可以看出，在5％的显著性水平下，LNGDP、LNPS、VEC模型是反映短期偏离长期均衡的修正机制。VEC模型LNLS的ADF值均大于相对应的5％临界值，说明LNGDP、的估计结果见表4。LNPS、LNLS是非平稳时间序列，而DLNGDP、DLNPS、DLNLS的表4VEC模型的估计结果ADF值均小于相对应的5％临界值，说明原时间序列的一阶差解释变量回归函数DLNGDPt回归函数DLNPS