基于双VEC代表模型展开的西部地区经济演进论证

齐英

(重庆广播电视大学 经贸学院，重庆 402160)

0 引言

对于如何针对区域特点展开区域经济演进路径研究，之前的学者较多地侧重于进行理论研究，实证类型的统计性分析研究相对不足。针对这一特征，我们决定以模型化的分析研究方法对我国西部区域经济演进展开研究。在研究之初，我们重点关注了学者在统计性模型——VEC模型，以及区域经济领域的研究成果，以期确定具体的研究思路。在VEC研究方面，重点关注了袁成(2013)[1]、王方方等（2013）[2]、.杨毅(2013)[3]、Lance A.Fisher（2014）[4]研究成果。上述学者重点是从应用性角度出发，对如何使用VEC模型，以及VEC模型在实证中的应用展开研究。通过各自的实证问题的分析研究，让我们对如何使用该类型模型，以及通过该类模型进行应用性分析研究如何具体展开有了清晰的认识。在区域经济研究方面，重点关注了张亚明等（2013）[5]、张松林等（2013）[6]、罗捷茹(2013)[7]、OLIVIER COIBION等（2012）[8]研究成果。上述学者以区域经济研究为主线，通过多种方式的研究，是我们明确了区域经济研究展开的具体路径。通过对上述文献成果的研究，我们最终确定采用VEC为主的分析框架，就西部地区区域经济的演进路径展开具体研究。

1 指标确定与分析对象确立

分析指标的选取主要是考虑到要能对分析对象宏观经济的发展进行展示，同时也要考虑到确定的分析指标对应的数据具有可比性等因素。基于上述想法，我们重点是从宏观经济的投入、产出、价格指数三个方面展开指标的构建。在分析对象中，侧重于以西部地区为主展开具体的论证，由于西部地区包含的省（自治区、直辖市）较多，无法面面俱到，因此侧重于以西北地区为代表展开重点分析。基于上述约束，我们最终确定了指标与对象，具体的明细见表1。

表1 指标与对象表

2 数据收集

按照如上确定的分析对象与分析指标，我们通过查阅官方发布的统计年鉴、统计公报等权威资料，获取了自2000～2012年的重要数据。为了使读者对这些数据有一个清晰的认识，同时也是为了体现分析的真实性，我们以截选的形式对其进行展示见表2。

表2 数据表

获取了上述数据后，我们就具备了统计性分析的可能性。但是这些数据并不能直接应用，必须经过必要的处理才能进行后续的统计性分析。第一步处理就是对于不直接具有可比性的数据进行可比性处理，这里所说的是以货币为单位的数据，主要包括地区生产总值和全社会固定资产投资总额。我们以当年的上述数据分别除以以同一年度为基年的价格指数，由此得到了具有可比性的地区生产总值和全社会固定资产投资总额。完成上述可比性处理后，我们需要进行第二步处理。第二步处理就是将具有可比性的数据转化为对数数据，这样就便于后续进行线性回归分析。完成上述两步后，我们就可以进行如下的统计性分析研究。需要注意的是，后续如不特殊声明，所对应的数据均是指进行对数化处理后的具有可比性的数据。

3 统计检验

3.1 数据平稳性检验

这里，我们的主要工作就是数据平稳性分析。进行此项统计性分析的主要目的是在于屏蔽后续的回归分析中可能出现的“虚假回归”问题。整个分析采用计量分析软件EViews6.5完成（如不特殊声明，此次研究所有的统计性分析研究均采用该软件完成）。通过反复论证，我们最终得到了五个西部地区的分项指标数据的平稳性结果，见表3。

表3 平稳性分析结果表

从表3中可以看出，新疆、宁夏、陕西三省（自治区、直辖市）的五项指标数据均满足同阶稳定性，其稳定性在0.95以上。而甘肃、青海两省（自治区、直辖市）的五项指标数据中除“就业人员合计”外均满足同阶稳定性，其稳定性也在0.95以上。这也就是说，对于甘肃、青海两省（自治区、直辖市）而言，如果要想分析就业人员与地区生产总值之间的关系，需要判定它们二者共同作用下，是否满足协整稳定性的要求。基于上述结果，我们展开了协整稳定性要求。

3.2 协整性检验

就甘肃、青海两省（自治区、直辖市）的“就业人员合计”与“地区生产总值”两项数据，我们进行了对应的协整分析。通过分析论证，最终确定了甘肃省二者不存在协整的概率低于0.03；而青海省二者不存在协整的概率是低于0.04的。由此我们确定了上述两类地区的二者之间分别都存在协整关系的，且这种协整关系为1个并带有线性解释项的概率最高。由此，我们确定了甘肃、青海两省（自治区、直辖市）的“就业人员合计”与“地区生产总值”两项数据间存在显著的协整关系。

3.3 因果关系检验

就满足数据平稳性的各省（自治区、直辖市）数据，我们在此进行因果分析[9]，由此来确定哪些因素与地区产出——地区生产总值之间具有显著的统计学意义上的因果关系[10]。通过反复论证，我们最终得到了对应的分析结果见表4。

表4 因果关系结果表

从上述数据中可以看出，就新疆而言，只有“全社会固定资产投资总额”在1阶滞后期下是显著的引起地区生产总值的因素，其引起的概率大于0.95。就陕西而言，只有“就业人员合计”、“能源消费总量”、“能源生产总量”在1阶滞后期下是显著的引起地区生产总值的因素，其引起的概率大于0.95。就宁夏、甘肃而言，只有“就业人员合计”、“全社会固定资产投资总额”、“能源消费总量”依次在2阶滞后期、1阶滞后期下是显著的引起地区生产总值的因素，其引起的概率大于0.95。就青海而言，只有“全社会固定资产投资总额”、“能源消费总量”、在2阶滞后期下是显著的引起地区生产总值的因素，其引起的概率大于0.95。

完成上述统计性分析，我们就基本确定了后续的模型应该如何构建，下面我们就结合上述分析结果进行对应的统计模型构建与分析。

4 统计模型构建与分析

4.1 双VEC模型代表的模型构建

之前的统计性分析研究中已经确定了甘肃、青海的就业人员合计与本地区的地区生产总值之间是存在协整关系的，利用这一结果，我们通过统计性分析得到了如下的模型结果，如式（1）、式（2）所示。

说明：符号Gdp_GS代表甘肃省地区生产总值；符号Gdp_Qh代表青海省地区生产总值；符号Labour_Gs代表甘肃省就业总人数；符号Labour_Qh代表青海省甘肃省就业总人数；符号CE1代表第一个协整公式；符号CE2代表第一个协整公式；符号D()代表对括号中的指标进行差分运算的结果；右下标的t代表时间标志。

与此同时，我们利用表4中的因果分析结果，也得到了五省（自治区、直辖市）的多个VAR模型。考虑到文章篇幅所限，我们在此不再对这些VAR模型进行具体展示，而是通过下面的脉冲响应分析、方差分解分析来深入分析每个地区对应模型的深入内涵。

4.2 对构建模型所得结果的分析论证

我们通过对每个省（自治区、直辖市）单独进行脉冲响应和方差分解进行对应的模型分析见图1～8。

图1 新疆全社会固定资产投资对地区生产总值的脉冲响应图

图2 新疆全社会固定资产投资对地区生产总值的方差分解图

就新疆而言，只有固定资产投资对本地区生产总值有显著的统计性影响，通过上述两图的分析结果来看，固定资产投资对本地区地区生产总值的脉冲影响是逐步增大的，在观察的10个周期内，其增长速度在第一个周期内是最为迅速的，随后的剩余周期内其增长速度基本保持稳定。就影响的绝对误差而言，在前三个周期内的影响是急速上升的，在第四个周期之后其影响基本保持稳定，数值稳定在45%左右。综合上述结果可以看出，就新疆发展而言，主要是外生型经济模式，这一点是由其经济发展完全依赖固定资产投资决定的。由于经济的外生型，其经济发展过程中势必存在一定的波动性，随着固定资产投资的逐步追加，经济波动性也逐步加剧。这种经济形态对该地区经济的长远发展较为不利。

就青海而言，全社会就业人数、固定资产投资、能源消费对本地区生产总值有显著的统计性影响，通过上述三图的分析结果来看，就业人数对经济发展的影响是稳定性的线性增长的。全社会固定资产投资总额对经济发展的脉冲影响在观察期的大部分非常微弱，只有到观察期的末期（最后两个周期）才出现了小幅的上升式影响。而能源消费对经济发展的脉冲影响在青海而言，效果比之固定资产更加微弱，基本可以忽略不计。结合上述三者对经济的方差分解效果来看，就业总人数对经济的方差影响是逐步增加的，在观察期内其影响幅度最多达到25%左右。而固定资产投资对生产总值的方差分解基本为波动式的增长趋势，其影响范围的最高值在观察期末期达到40%左右。同时，能源消费对青海经济的方差影响非常微弱，只有瞬间出现了10%的影响值，其余观察期内均稳定在2%左右。结合上述两个方面的分析结果，我们确定了青海省的经济发展正在向内生型方式转变，固定资产和能源的使用对经济发展的促进作用不再显著，但是受制于区域内部劳动力供给不足的影响，其内生经济发展出现了显著的短板——缺乏充足的有效劳动力，因此今后一个阶段，提高本地区劳动力的质量，吸引外地高质量劳动力人才来青海创业、就业就成为当务之急。

图3 青海全社会就业总人数对生产总值的脉冲响应图

图4 青海全社会固定资产投资对生产总值的脉冲响应图

图5 青海全社会能源消费总量对生产总值的脉冲响应图

图6 甘肃就业总人数对生产总值的脉冲响应图

图7 甘肃固定资产投资对生产总值的脉冲响应图

图8 甘肃能源消费总量对生产总值的脉冲响应图

就甘肃而言，全社会就业人数、固定资产投资、能源消费对本地区生产总值有显著的统计性影响。就就业人数而言，从脉冲分析结果和方差分解结果来看，该地区对劳动力的需求具有显著的阶段性。这种阶段性体现在该省对劳动力的需求从总体上与青海省是一致的，都需要大量有效劳动力。但是区别在于，该省对劳动力的需求具有突变性，在劳动力供给达到该省的有效需求点后，劳动力供给的效果会逐步衰弱，这一点与青海省存在较大的差别。就固定资产投资而言，甘肃省的固定资产投资对经济的拉动效果是非常显著的，且这种效果在较短的时间内就内体现出来。而能源消费对甘肃省的影响与青海省类似，影响非常微弱。综合上述分析结果可以确定，甘肃省的经济基础较为薄弱，经济建设中缺失的项目较多，从而才导致了目前的固定资产投效非常显著的特征。而该省由于具有较多高校和研究所，因此人力资源基础较好，对人力资源的需求具有显著的突变特征。

就陕西而言，其发展特征与甘肃类似，而宁夏的发展特征与青海较为类似。因此，在这里我们不再对二省进行具体论述。

5 总结

通过上述分析，我们明确了所研究的西部五省（自治区、直辖市）的经济发展特征，这些特征主要是集中在以下几个方面：第一、区域发展对能源的依赖度不高，第二、区域发展在部分地区对人力资源的依赖度较高，第三、经济发展在部分地区对固定资产投资存在依赖性。第四、区域内部的能源生产总量是显著地高于对能源的使用总量的。结合上述四点特征可以看出，西部区域的能源开发对全国经济发展起到了显著的作用，但是对本地区经济的发展却未起到应有的作用，这说明我国资源税费形成机制存在问题。能源出口省（自治区、直辖市）未能从能源出口中收益，严重制约了后续的能源继续输出。因此，要想深入发展，必须尽快出台能源税费具体、可行、与市场接轨的方案，以使得能源发展更加合理、有效、符合市场规律。就西部地区而言，基础设施薄弱、硬件条件不足，国家能够考虑出台更加有针对性的扶持方案，重点从高速铁路、高速公路路网等的建设中具体体现，加快西部与外部的连接，重点是打通西部地区与中亚乃至欧洲的新丝绸之路。在人力资源发展中，西部地区增加一到两所985高校，通过本地区的人才培养方式，以西部地区人才重点引进的渠道，确保西部地区人家不在孔雀东南飞。通过上述多个层面，多角度的扶持，同时结合西部地区经济发展更加具备自身特点的工作展开，西部地区的经济繁荣将不再遥远。

[1]袁成.我国金融发展中的保险效应研究——基于VEC模型的实证检验[J].经济经纬,2013，(6).

[2]王方方,扶涛.CEPA框架下的粤澳经贸合作关系演变——基于VEC模型的实证分析[J].广东商学院学报,2013，(5).

[3]杨毅.李嘉图等价定理在我国的适用性分析——基于VEC模型的实证研究[J].金融理论与实践,2013，(8).

[4]Lance A.Fisher,Hyeon-Seung Huh.Identification Methods in Vectorerror Correction Models:Equivalence Results[J].Journal of Economic Surveys,2014,(28).

[5]张亚明,胡泽明,唐朝生,刘邦凡.首都经济圈区域经济空间分异研究[J].管理现代化,2013,(5).

[6]张松林,耿瑞霞.“区域全球化”、“区域地方化”与区域经济增长——兼论改革开放以来中国沿海地区的经济增长模式[J].学习与实践,2013,(10).

[7]罗捷茹.基于区域循环经济发展要求的产业链优化——以甘肃省资源产业为例[J].兰州大学学报：社会科学版,2013,(5).

[8]Olivier Coibion,Daniel Goldstein.One for Some or One for All?Taylor Rules and Interregional Heterogeneity[J].Journal of Money,Credit and Banking,2012,(44).

[9]王军,王朝全.新能源、传统能源与经济增长关系的实证研究——以四川省为例[J].科技管理研究,2013,(9).

[10]刘淑莲,杨超,李井林.并购动因、特征与管理者薪酬问的因果关系——实证文献的综述[J].经济问题探索,2013,(10).