中国与欧盟经济波动的同步性研究

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1、中国与欧盟经济波动的同步性研究中国与欧盟经济波动的同步性研究 内容提要本文针对中国与欧盟经济波动的相互作用与影响这一日益重要的问题进行了一系列的计量检验。检验结果表明,自1973年老欧盟成立以来,中国经济比欧盟经济的持续性更强,但中国经济的波动幅度较大;中国经济与欧盟经济的相关性经历了先增强再减弱,到再增强的过程,但总体上相关性程度依然较低;中国经济波动滞后于欧盟经济波动,表明中国经济对欧盟经济存在较强的依赖性;在5%的显著性水平下中国GDP与欧盟GDP之间不存在格兰杰因果关系;中国GDP与双边贸易相互间存在正向

2、的拉动作用,但欧盟经济对双边贸易的影响远比中国对双边贸易的影响大。  .L.  作者罗经华,浙江大学经济学院博士生;(杭州 310027)方建春,浙江工业大学讲师,博士;杜群阳,浙江工业大学副教授,博士。(杭州310014)    一、引言    自20世纪90年代以来,伴随着中国融入经济全球化程度的加深,中国与欧盟的经济联系也日益密切。2008年110月,中国与欧盟的双边贸易总额高达3593.7亿美元,占中国对外贸易总额的16.4%,是中国第一大贸易伙伴。随着双边经贸关系的日益密切,中国与欧盟的经济波动会通过要

3、素流动、贸易渠道、金融市场等实体或虚拟经济传导渠道,引起彼此经济波动的谐振。2008年10月6日全球股市遭遇黑色星期一,道琼斯指数跌破万点关口,创下史上最大单日跌幅,上海股市也应声下跌5.14%。特别是在当前世界经济面临上世纪30年代以来最严重的金融危机的时刻,研究中国与欧盟经济波动的相关性及互动规律有着重要的理论和现实意义。    现有(三)中国与欧盟经济波动的传导机制  由于格兰杰因果检验和协整检验仅反映中国和欧盟GDP波动的因果和长期均衡关系,为了更好地考察二者相互影响的路径,本文采用VAR模型、脉冲响应函

4、数和方差分解来考察中国与欧盟经济波动相互传导的动态路径。VAR模型考察变量间的关系时,其最大优点是不受先验经济理论的限制,直接通过时间序列数据本身的特性进行研究,先验知识只用来考虑及选用纳入模型的经济变量。  基于中国GDP、欧盟GDP和双边贸易额的自然对数值服从一阶单整,以及各国贸易数据的可获取性,本文选取19842007年中国GDP、整个欧盟GDP和双边贸易额建立VAR模型:  .L.  1,脉冲响应函数  在上述VAR模型基础上,再运用脉冲响应函数来衡量来自随机扰动项的标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影

5、响。若e发生变化,不仅导致各变量的当前值发生变化,而且还会通过当前值影响其未来取值。脉冲响应函数可以描述这些影响的动态轨迹,显示任意一个变量的扰动怎样通过模型影响到所有其它变量,最终又反馈到自身的过程。  图2显示,欧盟GDP对其本身的新息冲击即刻就有反应并不断减弱,从第四年后冲击产生的影响为负,随后逐渐衰减直至消失。欧盟GDP对来自其他因素的新息冲击反应不明显,表明欧盟经济的运行更多受到自身因素的影响;欧盟GDP对来自中国GDP的新息冲击,刚开始为负向反应,随后不断增强,在第四年后达到最大,随后不断衰减并逐步消

6、失;欧盟GDP对来自双边贸易新息冲击刚开始呈微弱的负向反应,随后不断增强,在第六期后逐步衰减直至消失。    中国GDP对其自身的新息冲击当期就有明显的正向反应,在第二年结束时变为负向反应,此后不断波动衰减;对来自双边贸易新息的冲击刚开始没有反应,随后不断增强,在第三年达到最大,表明中国GDP受双边贸易的影响是逐步增强的;对来自欧盟GDP新息冲击刚开始没有反应,随后变为负向反应,到第五年后才变为正向反应,这与中欧经济的竞争性有关。  双边贸易对来自自身新息冲击在第一年表现为正向反应,随后不断衰减直至消失;对来自欧

7、盟GDP新息冲击在前四年都表现为负向反应,随后才转变为正向反应并逐步衰减,表明双边贸易受到欧盟经济的影响较大;对来自中国GDP新息冲击的反应刚开始为负,随后不断增强,在第一年结束时达到最大,随后不断衰减。表明中国经济对双边贸易的拉动作用具有一定的滞后期。    由此可见,欧盟GDP增长主要受到自身因素的影响;欧盟GDP对中国GDP增长有较强的影响,但反向的影响则较弱;欧盟GDP对双边贸易的更多的表现为负向影响,这与欧盟近年来经济增长疲弱有关;中国GDP对双边贸易的拉动作用存在一年的滞后期。  2,方差分解  考察

8、VAR模型时,还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。其主要思想是,把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分,从而揭示对VAR模型变量产生影响的各随机干扰的相对重要程度。  根据估计得到VAR模型,我们分别对欧盟、中国和双边贸易的变化进行方差分解(见图3)。对欧盟GDP的方差分解显示,各因素的影响力在四年后逐

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