重庆市产业结构与经济增长关系的VAR模型分析

作者简介：范海丽（1984-），女，汉族，江苏徐州人，管理学学士，经济师，单位：重庆高新区管委会经济发展局。

摘要：产业结构对于任何国家的经济发展都起到举足轻重的作用，关于产业结构的理论国外已有许多研究，笔者根据产业结构变迁、产业组织等理论，收集了1978-2011年重庆市GDP与第一、第二、第三产业的数据，基于VAR模型和协整分析方法，分析重庆市产业结构变动对经济增长进行实证分析，表明产业结构演进是经济增长的原因，并提出了相应建议。

关键词：重庆；产业结构；经济增长；VAR模型

一、引言

产业结构是指生产要素在各产业部门之间的比例构成和它们之间相互依存、相互制约的联系。产业结构的演进与经济增长之间有着密不可分的关系，产业结构调整可以促进经济增长，而经济增长也促使产业结构调整。本文选取1978到2011年重庆的三大产业产值和国内生产总值数据，建立VAR模型，进行产业结构变动对经济增长动态影响的实证分析。

二、样本数据和变量

本文选用1978到2011年重庆市GDP与第一、二、三产业的产值数据，分析重庆三大产业与经济增长与发展之间的关系。本文所有数据均来源于《重庆统计年鉴（2013）》。为了消除异方差性以及使模型更具有现实意义，对数据进行对数化处理，表示为lng_gdp、ln_ap、ln_ip、ln_sp，该变换不改变变量间长期均衡关系和短期稳定关系。

三、实证检验和分析

（一）平稳性检验及协整检验

为了避免虚假回归，先检验各时间序列的平稳性。本文采用ADF单位根检验方法。根据EViews6.0的检验，只有ln_ap时间序列为一阶单整，其他序列都为二阶单整，因为，本文将所有时间序列进行二阶差分，使之都变成平稳序列，即所有时间序列都符合二阶单整序列，检验结果见表1。由平稳性检验结果可看出，各变量均是二阶差分平穩序列，即二阶单整，因此可以通过协整检验来验证各变量之间是否存在长期均衡关系，这也是建立VEC(误差修正模型)的前提。本文采用基于回归系数的JJ协整检验法，检验结果见表2。由表2可知，在5%的显著性水平上，迹统计量为32.588>29.797，所以拒绝(At most 1)的原假设，即认为至少存在两个协整关系。而迹统计量为12.392<15.494，接受（At most 2）的原假设。综上，我们可以判定各时间序列存在协整关系。

（二）误差修正模型的建立

通过比较，本文最终选择滞后3期进行方程的回归，得到误差修正模型:

D(LN_GDP)＝1218*D(LN_GDP(-1))+1550*D(LN_GDP(-2))－2933*D(LN_GDP(-3))

－0140*D(LN_AP(-1))－03171*D(LN_AP(-2))+0632*D(LN_AP(-3))

－0026*D(LN_IP(-1))－0988*D(LN_IP(-2)) + 1431*D(LN_IP(-3))

－0400*D(LN_SP(-1)) －0352*D(LN_SP(-2))＋0405*D(LN_SP(-2))+0147

－0491*Vecm

其中，误差修正项为:

Vecm=LN_GDP(-1)－0419*LN_AP(-1)－0588*LN_IP(-1)－0089*LN_SP(-1)－0596

笔者根据建立的模型对误差修正项进行两点解释。第一，误差修正项表明三大产业与GDP之间精确的长期均衡关系。模型中AP、IP和SP前所对应的系数含义为：当第一、二、三产业增长1%时，将分别引起重庆GDP0419%、0588%和0089%幅度的增长，对比可知，第三产业对GDP的增长贡献最少，因此要积极引导并大力发展第三产业；第二，误差修正项的系数符号显著为负，这说明三大产业在短期一旦偏离经济的长期均衡，则将会在下一期进行反向修正，调整力度为0491，从数值来看，说明三大产业对经济增长具有较强的修正能力。

（三）方差分解

方差分解解释了各变量的冲击对系统变量动态变化的相对重要性。通过将一个变量冲击的均方误差分解成系统中各变量随机冲击所做的贡献，计算出变量冲击的贡献占总贡献的比重，详细结果见表3。

由表3可知，虽然GDP变动受自身冲击影响较大，但是随着期数的增加，这种冲击的影响逐渐减少。具体分析如下，短期内，第三产业的冲击对GDP变动影响最大,高于第一、二产业对GDP变动的贡献度，但在第10期时，第三产业的冲击超过第一产业的冲击。同时，GDP变动也受第二、三产业的影响。第一产业的影响呈线性上升，并且第10期后的增长快于前10期；第三产业的影响较小，但也在缓慢增加；然而，第二产业的影响在前9期快速增加后并达到峰值后开始逐渐减小。综上，短期内产业结构对GDP的影响主要由第三产业来解释，长期则主要由第一和第三产业来解释。

（四）脉冲响应函数

脉冲响应函数描述了在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量当前值和未来值的影响。通过脉冲响应函数可以画出三大产业各自对重庆GDP冲击的时间轨迹，滞后时期设定为20期，结果详见（图1、图2、图3）。

笔者根据结果对重庆GDP对三大产业产值的动态效应进行分析。从图1、图2、图3可看出，GDP对三大产业的冲击有着大致相同的轨迹，1到4期为正向响应（第三产业为1到5期），5到10期为负向响应（第三产业为6-10期），11到20期依然为正向响应，但是幅度减小，整体的冲击效应在逐步消失。总体呈现出短期（前10期）波动，长期（6期到20期）减弱并趋于平稳。短期内，第一产业和第二产业对GDP的冲击效应都表现为快速的增加，而第三产业对GDP的冲击效应表现为快速增加1期后，增加幅度放缓，但还是在增加。第一产业和第二产业对GDP的冲击在第4年达到相对最大值0154和0150，即第3年第一产业和第二产业增长1个单位，引致GDP增长0154和0150个单位，而第三产业在第5年达到最大值，值为0141从第6年开始，三次对GDP总体的冲击效应在逐步消失。

四、小结

1.通过协整检验可知，虽然GDP和三大产业产值时间序列本身不具平稳性，但产业结构与经济增长存在着长期稳定的均衡关系。其中，第一产业产值与经济增长是一种反方向变化趋势，而第二、三产业的产值与经济增长呈同向变化趋势。这一点与产业结构演进的历史经验是相符的。

2.通过误差修正模型可知，GDP的误差修正系数显著为负，表明三大产业对经济增长强力的反向调整作用；而产业结构和消费结构的误差修正系数为正，表明重庆第二、三产业实际产值占GDP比重呈上升趋势，消费结构趋于合理。

3.重庆产业结构变动对经济增长有显著影响。VAR模型的脉冲响应函数和方差分解分析表明，从长期来看，第一产业的变动对经济的动态冲击和贡献度最大，第三产业次之，第二产业最小。从效率角度来看，第二产业对经济增长贡献较小。附录：

表1各时间序列单位根检验变量检验形式ADF值1%临界值5%临界值结论ln_gdp(C ，0 ，0)0.346-3.654-2.957不平稳D2ln_gdp(C ，0 ，2)-4.536-3.670-2.964平稳ln_ap(C ，0 ，0)-0.559-3.654-2.957不平稳D2ln_ap(C ，0 ，2)-6.472-3.670-2.964平稳ln_ip(C ，0 ，0)0.668-3.654-2.957不平稳D2ln_ip(C ，0 ，2)-5.287-3.670-2.964平稳ln_sp(C ，0 ，0)-0.699-3.654-2.957不平稳D2ln_sp(C ，0 ，2)-5.415-3.670-2.964平稳注: 检验类型( C， T， K) 分别表示检验方程中包含的常数项、趋势项和滞后阶数。D2表示对原时间序列进行二阶差分。

表2迹统计量检验表原假设Eigen value迹统计量5%临界值P-值None * 0.609 60.832 47.856 0.002At most 1 * 0.489 32.588 29.797 0.023At most 2 0.309 12.392 15.494 0.139At most 3 0.041 1.276 3.841 0.258图1GDP对第一产业的脉冲响应轨迹

表3方差分解表 PeriodS.E.LN_GDPLN_APLN_IPLN_SP 1 0.057 100.000 0.000 0.000 0.000 2 0.122 99.652 0.006 0.065 0.276 3 0.183 98.936 0.129 0.090 0.843 4 0.233 98.675 0.109 0.121 1.094 5 0.272 98.389 0.085 0.329 1.195 6 0.298 98.186 0.235 0.446 1.132 7 0.318 98.007 0.476 0.458 1.057 8 0.333 97.849 0.614 0.483 1.052 9 0.345 97.512 0.920 0.484 1.082 10 0.354 97.008 1.424 0.476 1.090图2GDP第二产业的脉冲响应轨迹图3GDP对第三产业的脉冲响应轨迹

参考文献：

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