基于VAR模型的贵州省三次产业协整挖掘研究

2022-09-11

一、引言

一个地区发展的合理与否, 可以通过产业结构进行研究和评价, 而产业结构内部的经济变量之间是如何相互影响?何种产业是经济发展的支柱产业?这类问题是评价产业结构研究的重点。对于产业结构的研究, 主要表现在产业结构内部VAR模型的建立、动态分析上或产业结构与外部经济变量之间的关系上, 如吕胜利[1]建立甘肃省第一、第二、第三次产业增加值的向量自回归模型, 再进行三次产业的脉冲响应分析和方差分解, 结果显示, 甘肃省三次产业内部相互间的影响相对复杂。欧阳建国[2]基于VAR模型, 同样利用脉冲响应函数技术和预测方差分解技术分析了大陆地区三次产业间相互冲击的非静态响应, 不足之处在于没有对各种效应间的长期协整关系进行检验, 而赵娜[3]在研究外国直接投资与我国经济问题时, 对外国直接投资和各种效应的长期协整关系进行了分析。但这属于产业结构与外部经济变量的协整研究, 对于产业结构内部协整研究, 相关文献研究较少。

对于我省产业结构的基本情况, 从三次产业结构的变迁来看, 按照三次产业占GDP的比重由大到小排序, 贵州改革开放以来产业间的互动发展过程大致可以分为“一二三” (1978-1991年) 、“二一三” (1992-1997年) 、“二三一” (1998-2005年) 、“三二一” (2006年开始) 四个阶段。从1978年至2010年, 贵州三次产业都在持续增长, 第三产业增长幅度最大, 第二产业次之, 第一产业较小;三次产业占GDP的比重在不断调整, 第一产业占比不断下降, 第三产业占比不断上升, 第二产业占比则始终在35%左右到40%左右徘徊。这至少说明三个问题:一是贵州经济在向前发展, 二是产业结构在不断优化, 三是第二产业从未占据绝对优势。而在该时间点贵州提出工业强省的经济政策, 这就要求我们思考我省的产业结构之间是如何影响的、政策是否合理?

本文利用选取贵州省1978年-2010年三次产业数据, 以代表着产业结构变迁的指数数据, 对其进行建立了VAR模型, 利用脉冲响应函数和方差分解方法对VAR模型的动态特征进行分析, 同时对第一、二、三产业内部长期协整关系进行检验, 并建立了误差修正模型, 对其结果进行尝试性的合理分析, 进一步分析贵州省三次产业结构。

文章的实证分析包含以下几个步骤: (1) 建立VAR模型; (2) 检验各产业序列之间是否具有长期均衡关系及其他; (3) 利用脉冲函数和方差分解来研究其动态特征; (4) 给出向量误差修正模型。文章所有分析检验均适用Eviews软件进行。

二、实证检验与分析

(一) 平稳性检验

为了消除异方差, 这三个变量都取其自然对数, 三个对数序列基本上各在一直线上下波动, 波动幅度基本一致。从这3个对数序列水平值的单位根检验结果可以看出, 它们的检验统计量大于10%检验水平下的临界值, 因此这3个序列都包含单位根, 从而是非平稳序列。同时, 这3个序列的一阶差分的检验统计量都小于1%检验水平下的临界值, 因此差分序列不包含单位根, 从而表明差分序列是平稳的, 可以对D (LY1) 、D (LY2) 、D (LY3) 进行建模。根据分析, 产出值的自然对数序列LY1、LY2和LY3都是I (1) 序列。 (见表1)

(二) VAR模型的建立

数据设定1978年水平为基期水平 (100) , 将各年产业增加值与基期水平相比得到各年的指数, 为了消除可能存在的异方差, 这三个变量都取其自然对数, 如前所诉, 对数序列是非平稳, 为了深入序列之间的动态特征, 本文利用差分后的D (LY1) 、D (LY2) 、D (LY3) 平稳序列建立VAR模型, 选取1-5阶为滞后阶数进行建模, 根据LR统计量、AIC、SC、R-squared、误差等进行综合判定, 取最佳滞后阶数为2, 三个方程的决定系数均达到0.85, 整体拟合较好。对模型进行稳定性检验, 估计方程的特征根均在单位圆内, 所以模型整体拟合较好, 扰动项不存在自相关, 异方差通过检验, 即不存在异方差, 我们可以根据此模型进行动态分析。模型如下:

为了说明方程的拟合效果, 采用动态和静态模拟进行对比, 从图1所示第一产业指数的动态模拟尽管没有显示出价格的短期波动, 但是其较好地反映了价格的走势;图2可以观察到, 可以显示短期波动情况, 从动态和静态两个角度说明了方程的拟合效果好。

(三) 协整检验

如表2, Johansen协整检验是按照协整关系个数r=0到r=k-1依次地执行的, 直到接受相应的备择假设。为了说明检验结果, 观察迹统计量检验, 第一列的“none”表示检验原假设是:“没有协整关系”, 该假设下的统计量等于36.34, 5%的临界值等于24.276, 统计量大于临界值, 因此不能接受原假设, 从而表明协整关系大于等于1。接着考察“at most 1”, 其表示“协整关系个数小于等于1”的原假设, 该假设的最大特征值统计量等于8.6, 小于5%的临界值12.32, 因此接受原假设, 从而最大特征值检验结果表明在5%的水平下存在一个协整关系。 (见表2)

综上检验结果, 变量之间的协整关系如模型 (1) :

实际上, 我们所写出的是非短期均衡方程, 是误差修正项。从所估计的结果可以看到, 第二产业和第三产业对第一产业都有明显的作用, 第二产业的产出指数的对数增加1%, 则第一产业的产出指数对数将反方向变动0.63%;第三产业的产出指数的对数增加1%, 则第一产业的产出指数对数相应大约增加0.92%, 但由于这是对长期稳定的关系进行模拟, 有时短期这种稳定关系也许会出现某种失衡, 为了弥补这一缺陷, 对失衡部分进行纠正, 下面考虑建立误差修正模型。

(四) 向量误差修正模型

根据协整方程的参数估计和检验结果, 可以写出VEC模型的估计结果:

VEC模型中3个方程的拟合优度都比较小, 这在VEC模型中比较普遍。通常, 我们关心的是VEC模型的整体统计量, 拟合效果整体较好。经过观察VEC协整关系图知, 在1985年左右, 误差修正项的绝对值比较大, 表明该时期短期波动偏离长期均衡关系不小, 大约经过了7年左右时间的调整, 即在1992年又重新回到了长期均衡稳定状态。之后, 误差修正项的数值比较小, 表明这些时期短期波动偏离长期均衡关系的幅度不大。

(五) 脉冲响应函数和方差分解

1. 脉冲函数

协整分析只是提供变量间非短期关系的信息, 但是没有为一个变量作用于另一个变量的动态特征提供更为详细的信息, 而脉冲函数可以解决这个问题, 它刻画了新信息冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响, 图3-图5是基于ECM模型第一、第二、第三产业对第一产业增长的脉冲响应函数曲线。

从图3可以看到, 第一产业对其自身一个标准差新息立即做出了响应, 在第一期, 第一产业的这种响应大约在0.048左右, 之后这种冲击对第一产业的影响逐渐减小, 在第二期为负值, 之后逆向转为正值。这种扰动冲击的持续时间比较长, 直到20期 (即20年) 后, 才趋于0。这可以解释为:当政策对第一产业的投入减少时, 第一产业增长下降;当发现第一产业的基础地位的重要性之后, 加大对第一产业的投入, 第一产业增长上升。

从图4可以看到, 第二产业对第一产业扰动立即做出了响应, 第一期的响应大约为-0.003, 且在第二期达到最大 (0.02) 左右且为正向的。之后, 第二产业对第一产业扰动的响应逐渐减少并为负向效应, 直至稳定。可以解释为:当政策趋向对第二产业的建设的时候, 从长期来看, 大量的人力、财力、物力投入到第二产业的建设中, 这就削减了第一产业的增长, 使得第一产业的建设出现漏洞。

从图5可以看到, 第三产业对来自第一产业的扰动并没有立即做出响应, 第三产业在第一期的响应为0, 在第三期, 第三产业对第一产业扰动所作出的响应达到最大 (0.015左右) 且为正向的, 在第六期之后趋于平稳, 解释为:第三产业和第一产业的建设可以同时进行, 之间的相互促进作用明显。

2. 方差分解分析

从图6可以看到, 在一期预测中, 第一产业预测方差全部都是由自身扰动所引起的, 第二期预测中, 第一产业预测方差有92.2%是由自身扰动引起的, 5.5%部分是由第二产业扰动引起的, 0.2%部分是由第三产业扰动引起的。伴着预测期的推移, 在第一产业预测方差中, 由非第一产业变量扰动所引起的部分上升, 而由第一产业自身扰动引起的部分下降但其所占的百分比不低。大约在第六期所有, 第一产业分解结果基本稳定, 第一产业格预测方差有89%是由自身扰动引起的, 5.7%是由第二产业扰动引起的, 4.5%是由第三产业扰动引起的。

三、结论

贵州以工业强省为主要目标, 同时扶持服务业等发展, 使得工业产品大多与省内农业的关联度较弱, 而且这些资金非闲散行业的扩大会降低省内对农业的投资。似乎可以说, 第二产业的发展对农业的拉进作用还是不高的。但第二产业、第三产业的单位冲击对第一产业的影响都比较大。这说明贵州第一产业的发展, 除了主要来自身的贡献之外, 还会受到来自第二、第三产业的影响。结果显示, 第一产业与第二产业存在长期负向协整关系, 而第一产业与第三产业存在长期正向协整关系。通过研究产业结构的内在长期关系, 使我们认识到, 在大力建设第二产业的同时, 也要注重第一产业的基础性地位, 同时又可以通过扶持第三产业的发展来促进第一产业的发展, 进而巩固第一的产业的地位。

综上分析, 产业的发展首先取决于自身, 但也同样受到其他产业的影响, 其中第二产业对第三、第一产业影响强度较大, 第三产业对第一、第二产业影响要弱一点, 但要想通过第一产业的发展来促进其他产业的发展是很难办到的, 虽然第一产业的冲击对第二、第三产业不会引发强烈的响应, 但由于第一产业是基础产业, 这就使得它在各个产业的预测方差分解中占有很大的比重。

毋庸置疑, 实施“以工强省”战略, 并不意味着放松第一产业, 忽视第三产业, 对于我省我很强的指导意义:首先, 以工业发展壮大整体经济实力。一要靠招商引资借助外力发展:通过招商引资抓龙头带动、园区集聚、产业转移承接, 不断增强工业整体竞争力和综合实力;二要加快产业升级提升承载能力:重点振兴电力、煤炭、冶金、有色化工等产业, 提高产业配套能力;三要发展生态主导型工业:走出一条依靠科技进步、延长产业链条、降低资源消耗、优化生态环境的工业发展路子。其次, 以工业理念提升农业、发展农村、致富农民:一要用市场和效益的原则带动农业产业化、现代化;二要用培育重点企业的方法扶持龙头企业特别是农产品加工企业。最后, 以工业驱动第三产业发展。通过支持大型超市与农村合作组织对接, 改造升级农产品批发市场和农贸市场, 积极发展旅游业、家庭服务业、体育事业和体育产业, 满足人民多样化的需求, 使得贵州三次产业加快提速、协调发展。

摘要：本文利用贵州省三次产业增加值的产出指数序列, 进行单位根、协整检验, 对其进行建立了VAR (2) 模型, 利用脉冲响应函数、方差分解方法对VAR (2) 模型的动态特征进行分析, 对三次产业指数序列进行了Johansen协整检验, 并建立了误差修正模型。结果显示:第一产业受到第二、三产业的影响, 第二、第三产业对第一产业分别具有反向、正向效应作用。

关键词：三次产业,VAR模型,协整