高素英，王 競，楊麗蕓，劉建朝

(1．河北工業(yè)大學管理學院，天津 300401;2．南京大學商學院，南京 210093;3．天津市社會主義學院，天津 300094)

濱海新區(qū)與環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長互動效應研究
——基于VAR模型的脈沖響應分析

高素英1，2，王 競3，楊麗蕓1，劉建朝1

(1．河北工業(yè)大學管理學院，天津 300401;2．南京大學商學院，南京 210093;3．天津市社會主義學院，天津 300094)

基于VAR(vecfor autoren ression)模型Johansen極大似然法和Granger因果關系檢驗法對濱海新區(qū)與環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長的互動關系進行了實證分析。結(jié)果表明，天津濱海新區(qū)與環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長存在長期穩(wěn)定的互動關系:一是天津濱海新區(qū)的經(jīng)濟增長不僅有利于自身的發(fā)展，而且也有利于環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟增長，但現(xiàn)階段的濱海新區(qū)還處于自身的增長階段，對環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長的輻射作用還沒有充分凸顯出來;二是環(huán)渤海地區(qū)對天津濱海新區(qū)經(jīng)濟增長具有支撐作用，實證分析表明山東和遼寧地區(qū)與濱海新區(qū)經(jīng)濟增長的互動效應最明顯。

濱海新區(qū);環(huán)渤海地區(qū);VAR模型;脈沖響應函數(shù);方差分解

2009年，國務院批復了《關于調(diào)整天津市部分行政區(qū)劃的請示》，同意撤銷天津市塘沽區(qū)、漢沽區(qū)、大港區(qū)，設立天津市濱海新區(qū)，以原塘沽區(qū)、漢沽區(qū)、大港區(qū)的行政區(qū)域為濱海新區(qū)的行政區(qū)域，調(diào)整天津市濱海新區(qū)行政區(qū)劃標志著濱海新區(qū)行政管理體制改革全面啟動，是實施國家發(fā)展戰(zhàn)略，推動濱海新區(qū)管理體制改革的重大部署，有利于進一步加快濱海新區(qū)開發(fā)開放。濱海新區(qū)的開發(fā)是中國繼20世紀80年代以來的繼深圳、浦東開發(fā)之后，又一項區(qū)域經(jīng)濟開發(fā)的重大戰(zhàn)略舉措，并使天津成為全國第三個拉動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的龍頭城市。然而，與珠江三角洲和長江三角洲相比，環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平明顯落后，而且差距呈擴大趨勢，環(huán)京津地區(qū)周邊貧困帶問題日漸突出。濱海新區(qū)是環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的“增長極”，但現(xiàn)階段濱海新區(qū)對環(huán)渤海地區(qū)的輻射與帶動作用還不明顯，影響了環(huán)渤海區(qū)域的整體協(xié)調(diào)發(fā)展;環(huán)渤海地區(qū)對濱海新區(qū)的支撐作用表現(xiàn)如何，支撐作用有多大，亦不十分明朗。由此可見，濱海新區(qū)與環(huán)渤海地區(qū)是否互動，如何協(xié)調(diào)發(fā)展是我們亟待解決的課題。

一、濱海新區(qū)與環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟增長互動關系的提出與分析

李國平等［1］從實證角度運用VAR模型，考察了我國東中西三大地區(qū)經(jīng)濟增長之間的動態(tài)互動關系;劉乃全等［2］利用Johansen協(xié)整關系檢驗和Granger因果關系檢驗，驗證了我國東中西地區(qū)之間是否存在互動關系與因果關系;王舒健等［3］基于協(xié)整檢驗中建立的VAR模型，運用脈沖響應函數(shù)和方差分解方法闡述了中國東中西地區(qū)經(jīng)濟增長的互動關系;徐勇等［4］基于GIS技術(shù)的區(qū)域經(jīng)濟增長時空分異模擬方法對京津冀都市圈進行了實證分析，結(jié)果表明，都市圈的經(jīng)濟增長時空分異以京津兩市的極化增長最為顯著，對其他地市的帶動輻射力度尚較小;蘇良軍等［5］通過建立無空間相關變量和有空間相關變量的單向和雙向固定效應回歸模型，得出“長三角”和“珠三角”區(qū)域內(nèi)部存在經(jīng)濟增長的空間相關性。

周立群等［6］認為，濱海新區(qū)處于環(huán)渤海地區(qū)中心位置，擁有北方最大的出?？诎?，依托“三北”的廣闊腹地，具有聯(lián)系南北方、溝通東西部的樞紐功能;新區(qū)的產(chǎn)業(yè)基礎良好，制造業(yè)高度發(fā)達;資源豐富，持續(xù)發(fā)展能力較強;與周邊地區(qū)經(jīng)濟互補性強，市場聯(lián)系緊密，具有強大的聚集功能、擴散功能和創(chuàng)新功能，成為京津冀乃至整個環(huán)渤海經(jīng)濟圈的龍頭。然而，與珠江三角洲與長江三角洲的發(fā)展相比，環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展相對落后，環(huán)渤海地區(qū)核心城市帶動作用不明顯、沒有充分發(fā)揮京、津等現(xiàn)代都市的優(yōu)勢，極化效應不斷擴大，出現(xiàn)差距過大的強中心城市和弱周邊城市。劉勇［7］研究發(fā)現(xiàn)，濱海新區(qū)對環(huán)渤海經(jīng)濟圈GDP的增長貢獻率和增長彈性遠低于浦東新區(qū)和深圳特區(qū)的貢獻，對環(huán)渤海區(qū)域的龍頭帶動作用不明顯。孫群力［8］認為，由于環(huán)渤海地區(qū)各主要城市在計劃經(jīng)濟體制下形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)體系，地區(qū)保護主義嚴重，區(qū)域產(chǎn)業(yè)重復建設，產(chǎn)業(yè)的同構(gòu)性較為突出，市場配置資源能力不強，相互之間的競爭意識遠大于合作意識，濱海新區(qū)的“龍頭”帶動作用有待突出。

環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長存在相互影響、相互作用的互動關系，表現(xiàn)為某個地區(qū)的經(jīng)濟增長不僅會影響到自身以后時期的經(jīng)濟增長，產(chǎn)生經(jīng)濟增長的自我“累積效應”;而且該地區(qū)的經(jīng)濟增長也會影響其他地區(qū)的經(jīng)濟增長，同時也受其他地區(qū)經(jīng)濟增長的影響，產(chǎn)生地區(qū)間經(jīng)濟增長的“溢出效應”。進而，地區(qū)經(jīng)濟增長的互動關系會導致各地區(qū)經(jīng)濟增長的變動。相關文獻大都研究濱海新區(qū)對環(huán)渤海的龍頭帶動作用，其中以定性研究居多，而定性分析無法形象地確定經(jīng)濟變量的具體經(jīng)濟關系;相關的定量研究又較少從環(huán)渤海角度研究其互動關系。基于此，本文運用VAR模型以及Granger因果關系檢驗環(huán)渤海各地區(qū)經(jīng)濟增長的互動關系，并用方差分解定量考察地區(qū)經(jīng)濟增長的自我“累積效應”，以及地區(qū)經(jīng)濟增長間的“溢出效應”。以驗證濱海新區(qū)與環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟之間是否存在長期穩(wěn)定的互動關系。

二、濱海新區(qū)與環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長互動關系的實證分析

1．指標的選取及數(shù)據(jù)來源

由于天津與環(huán)渤海之間存在著互動關系，所以選取天津、北京、河北、山東和遼寧5個省市為指標樣本。研究區(qū)間為1978—2008年，原始數(shù)據(jù)來自新中國55年統(tǒng)計資料匯編和2006—2009年的中國統(tǒng)計年鑒。為了消除物價因素的影響，將以1978年為基期的居民消費價格指數(shù)的名義GDP轉(zhuǎn)換為實際GDP，京津雖也視為省級(直轄市)單位，但相對于河北、遼寧而言，人口與其總量相差懸殊，考慮到人均GDP更能反映區(qū)域經(jīng)濟增長的真實水平，因此，以天津、北京、河北、山東和遼寧5個省市人均實際GDP增長率作為衡量地區(qū)經(jīng)濟增長的指標，變量具體定義:Tp為天津市人均實際GDP增長率;Bp為北京市人均實際GDP增長率;Hp為河北省人均實際GDP增長率;Sp為山東省人均實際GDP增長率;Lp為遼寧省人均實際GDP增長率。

2．VAR模型及實證檢驗

VAR模型由西姆斯于1980年提出，它常用于預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，VAR方法把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而回避了結(jié)構(gòu)化模型的需要。VAR模型的優(yōu)點在于無需事先區(qū)分變量的外生性和內(nèi)生性，可以較合理地描述變量間的互動關系，通常用于刻畫時間序列系統(tǒng)的關聯(lián)和隨機擾動項對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。

VARp模型的數(shù)學表述為 yt=Bxt+A1yt－1+A2yt－2+…+Apyt－p+εt，t=1，2，…，T，其中 yt為 k 維內(nèi)生變量向量;xt為d維外生變量向量;T為樣本個數(shù);p為滯后階數(shù);A1，A2yt－2，…，Ap和 B 分別為系數(shù)矩陣;εt為 k 維擾動向量，它們相互之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關。在實際應用中，VAR模型面臨如何選擇滯后階數(shù)P的問題，滯后階數(shù)越長，越能完整反映模型的動態(tài)特征，但是滯后期越長，模型待估參數(shù)越多，自由度越少，因此應在滯后期與自由度間尋求平衡，通常依據(jù)AIC和SC準則確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。

本文實證檢驗均運用Eviews5.1得出，采用ADF(增廣的迪基-富勒)檢驗方法，對 Tp、Bp、Hp、Sp、Lp及其一階差分變量△Tp、△Bp、△Hp、△Sp、△Lp進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗類型包括含截距項、截距項和趨勢項、無截距項和趨勢項，c和t分別指截距項和趨勢項，檢驗類型的選擇依據(jù)AIC和SC值最小準則確定。圖1為環(huán)渤海各地區(qū)經(jīng)濟增長的波動圖。

圖1 環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長的波動

由圖1可知，序列沒有明顯的上升趨勢，所以對其進行不含趨勢項的平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。由表1可知，雖然臨界值在1%時時間序列變量Tp、Bp、Hp、Sp、Lp是非平穩(wěn)的，但是臨界值在 1%時其一階差分變量△Tp、△Bp、△Hp、△Sp、△Lp卻是平穩(wěn)序列，DW值都在2左右，說明序列不存在自相關。這表明△Tp、△Bp、△Hp、△Sp、△Lp是一階單整序列。

表1 各變量的ADF單位根檢驗

由于北京、天津、河北、遼寧、山東5省市經(jīng)濟增長時間序列均是一階單整過程，滿足協(xié)整關系檢驗的條件，可以對其進行協(xié)整檢驗，協(xié)整關系可以揭示非平穩(wěn)數(shù)列間的長期穩(wěn)定關系，因此，應用基于VAR模型的Johansen極大似然法來檢驗環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長間的協(xié)整關系。檢驗表明，當滯后階數(shù)P=3時，環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長序列 Bp、Tp、Hp、Lp、Tp、Sp所構(gòu)成的 VAR模型的AIC值和SC值最小，可以利用AR根的圖表來判斷模型的穩(wěn)定性。如果被估計的VAR模型中，所有根模的倒數(shù)小于1，用圖形表示即所有根位于單位圓內(nèi)，則建立的模型是穩(wěn)定的，單位根全部落入單位園內(nèi)因此所設VAR模型是穩(wěn)定的。因此，選擇P=3作為最優(yōu)滯后階數(shù)。

由Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果，在5%臨界值下特征根跡檢驗和最大特征根檢驗都表明時間序列Bp、Tp、Hp、Lp、Sp間存在二個協(xié)整關系，說明環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長間存在長期穩(wěn)定的互動關系。時間序列Bp、Tp、Hp、Lp、Sp構(gòu)成兩個VAR模型。雖然Johansen協(xié)整檢驗表明環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長間存在長期穩(wěn)定的互動關系，但并沒有對變量間的相對重要性以及這種作用的動態(tài)特征提供更多明確的信息。引入脈沖響應函數(shù)和誤差分解會有助于該問題的解決。

3．脈沖響應分析和方差分解分析

(一)脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)反映來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前值和未來值的影響，刻畫內(nèi)生變量對隨機擾動的動態(tài)反應，顯示任意變量的隨機擾動信息如何通過模型影響其他變量，并反饋到自身的動態(tài)過程。而方差分解則是將這種反應也就是預測均方誤差分解成系統(tǒng)中各個變量所做沖擊的貢獻。基于協(xié)整檢驗中建立的VAR(3)模型，運用脈沖響應函數(shù)和方差分解方法，重點考察環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長的互動關系。

對模型系統(tǒng)施加一個標準差信息的累積脈沖響應，計算各變量對沖擊的反應，并將各變量的瞬時反應進行加總，考察它們對外部沖擊的長期總反應，各地區(qū)經(jīng)濟增長對來自自身和其他地區(qū)經(jīng)濟增長一個標準差沖擊的長期總反應。在模型中，將響應的時間長度設定為10年。圖2是一個標準差信息的累積沖擊對天津的反應。

圖2 天津?qū)碜酝獠繘_擊的累計反應

圖2為天津經(jīng)濟增長對來自自身的沖擊有顯著的“累積效應”，天津經(jīng)濟增長率提高一個標準差，則4年內(nèi)可使自身經(jīng)濟增長率總共增加10%，隨后沖擊的總效應逐漸減小，但長期保持在8%以上，說明天津地區(qū)經(jīng)濟增長具有自我促進作用。天津經(jīng)濟增長對來自北京經(jīng)濟增長沖擊的總反應大致呈倒U型，說明北京地區(qū)經(jīng)濟增長率提高一個標準差，3年內(nèi)可使天津地區(qū)經(jīng)濟增長率總共增加6%，隨后沖擊的總效應逐漸穩(wěn)定在7%左右。河北經(jīng)濟增長率提高一個標準差，3年內(nèi)可使天津地區(qū)經(jīng)濟增長總共增加5%，隨后沖擊的總效應逐漸穩(wěn)定在4%左右。說明北京河北地區(qū)經(jīng)濟增長對天津地區(qū)存在顯著的“溢出效應”:山東和遼寧地區(qū)對天津地區(qū)經(jīng)濟增長呈拋物線遞增，山東遼寧地區(qū)經(jīng)濟增長率提高一個標準差沖擊，兩年內(nèi)可使天津地區(qū)經(jīng)濟增長率總共增加1%，隨后沖擊的總效應都逐年增長，7年內(nèi)遼寧地區(qū)比山東地區(qū)沖擊的總效應高2%。在第7年相等沖擊總效應達到13%。之后山東地區(qū)比遼寧地區(qū)沖擊的總效應高1%。說明天津經(jīng)濟增長對來自自身的沖擊有顯著的“累積效應”，北京、河北、山東、遼寧地區(qū)經(jīng)濟增長對天津地區(qū)經(jīng)濟增長存在顯著的“溢出效應”。

天津經(jīng)濟增長率提高一個標準差，則兩年內(nèi)使北京地區(qū)經(jīng)濟增長率小幅下降，隨后沖擊的總效應逐漸增長，到4年后沖擊總效應穩(wěn)定保持在4%左右。天津經(jīng)濟增長率提高一個標準差，則3年內(nèi)使河北地區(qū)經(jīng)濟增長率總共增加8%，隨后沖擊的總效應小幅減小，但長期趨于穩(wěn)定保持在5%左右。天津經(jīng)濟增長率提高一個標準差，短期內(nèi)對山東地區(qū)經(jīng)濟增長影響很小，3年內(nèi)沖擊的總效應增長到6%，隨后沖擊總效應又下降，呈波浪式。顯示天津經(jīng)濟增長率提高一個標準差，對遼寧地區(qū)經(jīng)濟增長總效應3年內(nèi)呈倒U型，沖擊總效應先提高后下降，到第3年下降到零，3年到6年內(nèi)沖擊總效應也呈倒U型，到第6年達到零，之后趨于穩(wěn)定，沖擊總效應在4%左右。說明天津經(jīng)濟增長對北京河北山東遼寧地區(qū)經(jīng)濟增長不同程度上都有“溢出效應”促進了環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟增長。

(二)方差分解分析

VAR模型的方差分解可以將系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量的波動按其成因分解為與各方程信息相關聯(lián)的組成部分，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。從而了解各信息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。圖3顯示天津地區(qū)經(jīng)濟增長的波動受山東和遼寧的影響較大解釋力約為30%和25%，相比而言天津地區(qū)經(jīng)濟增長受山東、遼寧地區(qū)影響較大。其次是自身發(fā)展因素約為20%。受北京和河北影響約為15%和10%。顯示北京地區(qū)經(jīng)濟增長的波動主要歸因于自身因素和山東影響。解釋力都是30%。其次為遼寧地區(qū)影響約為20%。而河北和天津影響較小，各占10%。河北地區(qū)經(jīng)濟增長的波動主要歸因于自身因素約為30%。其次是遼寧和山東地區(qū)影響解釋力合約50%，北京和天津地區(qū)影響較小解釋力合約20%。山東地區(qū)經(jīng)濟增長的波動主要歸因于自身因素解釋力約為35%和北京地區(qū)影響解釋力約為30%。河北、遼寧、天津地區(qū)影響較小，分別約為20%，10%，5%。遼寧地區(qū)經(jīng)濟增長的波動主要歸因于山東和北京，地區(qū)影響解釋力約為35%，30%，受自身因素和河北天津地區(qū)影響大致相同，解釋力合約25%。

圖3 天津地區(qū)經(jīng)濟增長的方差分解

三、結(jié) 語

雖然環(huán)渤海各地區(qū)經(jīng)濟增長呈現(xiàn)相當大的波動性，但是各地區(qū)經(jīng)濟增長并非毫無關聯(lián);北京、天津、河北、山東和遼寧5個省市構(gòu)成環(huán)渤海地區(qū)一個整體，各區(qū)域之間存在長期穩(wěn)定的互動關系。天津地區(qū)經(jīng)濟增長有顯著的自我“累積效應”，對環(huán)渤海其他地區(qū)經(jīng)濟增長也有顯著的“溢出效應”。十多年來，濱海新區(qū)經(jīng)濟高速發(fā)展，規(guī)模不斷擴大。從1995年到2007年，濱海新區(qū)的生產(chǎn)總值增加了9倍，濱海新區(qū)以年均19%的速度實現(xiàn)了持續(xù)快速增長，2008年，濱海新區(qū)實現(xiàn)生產(chǎn)總值3102.24億元，比上年增長23.1%。濱海新區(qū)生產(chǎn)總值占天津市生產(chǎn)總值比重從1995年的26%上升2008年的48.8%。這正是濱海新區(qū)自身經(jīng)濟發(fā)展“累積效應”的表現(xiàn)。天津濱海新區(qū)發(fā)揮了對京津冀地區(qū)、環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的帶動和輻射作用，是環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的增長極;同時環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長也促進了天津的經(jīng)濟增長，尤其是山東和遼寧地區(qū)，對天津地區(qū)經(jīng)濟增長做出的貢獻在環(huán)渤海地區(qū)中是較大的。

但從方差分解圖可以看出天津?qū)Νh(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長所做出的貢獻不是最大的，這是因為雖然濱海新區(qū)經(jīng)濟初具規(guī)模，但是濱海新區(qū)呈現(xiàn)出孤島式崛起的發(fā)展態(tài)勢。天津濱海新區(qū)處于極化增長模式，其自身的經(jīng)濟發(fā)展水平難以帶動遠距離的區(qū)域經(jīng)濟增長?，F(xiàn)階段主要是聚集效應或極化效應占主導地位的階段，擴散效應相對較弱或范圍較小;濱海新區(qū)對周邊區(qū)域發(fā)展的帶動作用還不夠強，與周邊區(qū)域的差距呈擴大趨勢。隨著濱海新區(qū)的進一步發(fā)展，擴散效應的增強，天津?qū)Νh(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟增長的帶動作用就會凸現(xiàn)出來。這正證實了環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平落后于珠江三角洲和長江三角洲的原因是因為天津濱海新區(qū)對環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的“增長極”帶動作用還沒有充分發(fā)揮出來，也證實了由于天津極化增長模式，環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差距加大，從而形成環(huán)京津地區(qū)的貧困帶問題。

濱海新區(qū)應充分利用其良好的區(qū)位優(yōu)勢、資源優(yōu)勢、工業(yè)基礎優(yōu)勢，體制創(chuàng)新優(yōu)勢和國家給予的政策優(yōu)勢加快自身的發(fā)展，發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加強自主創(chuàng)新能力、完善區(qū)域服務功能。同時，濱海新區(qū)要獲得長期發(fā)展的動力必須依托環(huán)渤海地區(qū)，緊緊依靠北京、天津和河北主城區(qū)等區(qū)域的資源、要素和市場，特別是京津地區(qū)的科研資源，與之進行分工，完善區(qū)域合作機制，帶動周邊地區(qū)特別是河北、魯北、遼西地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快濱海新區(qū)開發(fā)開放，增強對環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的帶動與輻射作用。而環(huán)渤海地區(qū)也要對濱海新區(qū)的發(fā)展起支撐作用，尤其是河北地區(qū)豐富的自然資源，大連港和青島港水上運輸;在支撐濱海新區(qū)發(fā)展的同時，也要大力發(fā)展自身，尤其是環(huán)京津周邊的貧困地區(qū)要借勢發(fā)展起來，抓住濱海新區(qū)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的龍頭帶動作用，做好產(chǎn)業(yè)對接，縮小與京津地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展差距，推動環(huán)渤海區(qū)域間相互依賴、相互補充的互動協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略。

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［4］ 徐 勇，馬國霞，郭騰云．區(qū)域經(jīng)濟增長時空分異模擬方法:以京津冀都市圈為例［J］．地理科學，2007，27(6):750-755．

［5］ 蘇良軍，王 蕓．中國經(jīng)濟增長空間相關性研究:基于“長三角”與“珠三角”的實證［J］．數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2003(12):26-38．

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［7］ 劉 勇．國家戰(zhàn)略定位下濱海新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的思考［J］．港口經(jīng)濟，2009(2):16-18．

［8］ 孫群力．促進環(huán)渤海經(jīng)濟圈快速協(xié)調(diào)發(fā)展的對策［J］．宏觀經(jīng)濟研究，2007(2):38-40．

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［11］ 高鐵梅．計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］．北京:清華大學出版社，2006．

［12］ Dickey D A，F(xiàn)uller W A．Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root［J］．Econometrica，1981(49):1057-1072．

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［14］ Enger R C．Granger，co-integration and error correction:Representation，estimation and testing［J］．Econometrica，1987(35):391-407．

Interactive Effect of Economic Growth in Tianjin Binhai New Area and Bohai Sea Region——VAR Model-Based Impulse Response Analysis

GAO Su-ying1，2，WANG Jing3，YANG Li-yun1，LIU Jian-zhao1
(1．School of Management，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China;2．School of Business，Nanjing University，Nanjing 210093，China;3．Tianjin Socialism Institute，Tianjin 300094，China)

Based on Johansen maximum likelihood method and the impulse response analysis of VAR model，this paper conducts empirical studies on the interactive relationship of economic growth between Tianjin Binhai New Area and the Bohai Sea region．The results show that there exists a long-term stable interactive relationship of economic growth between the two regions．On one hand，economic growth in Binhai New Area is beneficial not only to itself，but also to economic growth of the Bohai Sea region．However the radiation function of Tianjin Binhai New Area to the Bohai Sea Region in at present has not been fully displayed due to the stage of growth of polarization．On the other hand，economic growth in the Bohai Sea region has supported economic growth in Tianjin Binhai New Area，and the variance decomposition indicates that economic growth in Shandong province and Liaoning province exerts the most obvious effects on the economic growth in Tianjin Binhai New Area．

Tianjin Binhai New Area;Bohai Sea region;VAR model;impulse response function;variance decomposition

F061.5

A

1008-4339(2010)04-0338-05

2009-11-06．

教育部人文社會科學研究基金資助項目(09YJA790058);天津社科規(guī)劃基金資助項目(TJYY08-1-037);河北省科技發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃基金資助項目(08457248D);河北省科技發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃基金資助項目(0745720D-5);天津市軟科學基金資助項目(06ZLZLZT01300)．

高素英(1958— )，女，教授．

高素英，sue2007@hebut．edu．cn．