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        吉林省工業(yè)發(fā)展區(qū)域關(guān)聯(lián)分析

        2015-06-12 12:03:08張海燕付文卉
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)

        張海燕, 付文卉

        (長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130012)

        0 引 言

        工業(yè)化程度是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)現(xiàn)代化進(jìn)程的主要體現(xiàn),而吉林省是老工業(yè)基地,被譽(yù)為“中國(guó)工業(yè)的搖籃”[1],因此,關(guān)于吉林省工業(yè)經(jīng)濟(jì)的討論對(duì)于國(guó)內(nèi)工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究具有重要意義。建國(guó)以來(lái),吉林省的長(zhǎng)春、吉林等地區(qū),及其汽車(chē)、化工、醫(yī)藥、農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)等行業(yè)得到了一定的發(fā)展,形成了比較完善的工業(yè)經(jīng)濟(jì)體系[2],但掌握吉林省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì),正確調(diào)整區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向,使之更適應(yīng)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)仍然是我們面臨的重要任務(wù)[3]。馬敏娜[4]等采用主成分分析方法測(cè)度工業(yè)化、信息化發(fā)展水平指數(shù),運(yùn)用線性滯后分布回歸模型和多變量協(xié)整模型分析工業(yè)化與信息化互動(dòng)關(guān)系,以及工業(yè)化、信息化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。張?zhí)欤?]等通過(guò)VAR和脈沖響應(yīng)函數(shù)方法分析三次產(chǎn)業(yè)對(duì)東北三省老工業(yè)基地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,識(shí)別優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),研究農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)工業(yè)振興的促進(jìn)作用。梁向東[6]等利用中國(guó)工業(yè)部門(mén)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析了我國(guó)工業(yè)小企業(yè)發(fā)展、當(dāng)前的收入分配狀況及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。彭慧生[7]構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)面板數(shù)據(jù)模型,檢驗(yàn)了中國(guó)31個(gè)省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與工業(yè)發(fā)展之間相互影響和沖擊的動(dòng)態(tài)關(guān)系,分析了不同工業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中長(zhǎng)期的相互沖擊作用。許多文獻(xiàn)研究了工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與各種因素的關(guān)系,對(duì)于省內(nèi)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性研究并不多見(jiàn)。因此,文中主要研究吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互影響,分析區(qū)域工業(yè)發(fā)展的長(zhǎng)期、短期關(guān)聯(lián),以便于結(jié)合省內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變化[8],全面分析吉林省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

        1 吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)期關(guān)聯(lián)

        首先對(duì)吉林省各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行單位根檢驗(yàn),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

        1.1 吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)單位根檢驗(yàn)

        吉林省各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值時(shí)序圖如圖1所示。

        圖1 吉林省各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值時(shí)序圖

        由圖1可初步判斷各變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系,為此先對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),若數(shù)據(jù)為同階單整,可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。為減少數(shù)據(jù)較大波動(dòng),先對(duì)各個(gè)變量取對(duì)數(shù)后對(duì)吉林省各地區(qū)進(jìn)行單位根檢驗(yàn),原假設(shè)為檢驗(yàn)序列存在單位根,結(jié)果見(jiàn)表1。

        表1 吉林省各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的單位根檢驗(yàn)

        由表1可知,在10%的顯著水平下,吉林省各地區(qū)對(duì)數(shù)序列和對(duì)數(shù)一階差分序列均接受原假設(shè),序列非平穩(wěn);對(duì)數(shù)二階差分序列均拒絕原假設(shè),說(shuō)明序列平穩(wěn)。因此,吉林省9個(gè)地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值序列均為二階單整,可以進(jìn)行協(xié)整分析。

        1.2 吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間長(zhǎng)期關(guān)聯(lián)

        向量協(xié)整關(guān)系可以采用Johansen檢驗(yàn)方法,它是一種以VAR模型為基礎(chǔ)的檢驗(yàn)回歸系數(shù)的方法,協(xié)整關(guān)系的存在意味著變量之間長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)。

        由于文中數(shù)據(jù)年份少但變量多,無(wú)法對(duì)9個(gè)地區(qū)進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn),所以根據(jù)聚類(lèi)分析結(jié)果,分別從兩類(lèi)地區(qū)中選出工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比較接近的長(zhǎng)春、吉林、四平、松原、通化5個(gè)具有代表性的地區(qū)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

        表2 吉林省各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果(序列:log長(zhǎng)春log吉林log四平log松原log通化)

        由表2的跡檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn),第1行在原假設(shè)“存在零個(gè)協(xié)整關(guān)系”下,跡統(tǒng)計(jì)量85.907 96大于5%的臨界值69.818 89,因此拒絕原假設(shè),說(shuō)明至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。第2行在原假設(shè)“至多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”下,跡統(tǒng)計(jì)量46.576 18小于5%的臨界值47.856 13,因此接受原假設(shè),從而跡檢驗(yàn)表明在0.05顯著性水平下存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。同理,最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果也表明在0.05顯著性水平下存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。進(jìn)而可以得到協(xié)整向量與調(diào)整參數(shù)向量正規(guī)化的估計(jì)結(jié)果,見(jiàn)表3。

        表3 協(xié)整向量和調(diào)整參數(shù)向量正規(guī)化的估計(jì)結(jié)果

        根據(jù)表3可以寫(xiě)出協(xié)整方程:

        由上式可知,變量之間長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì),吉林工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)減少1%時(shí),長(zhǎng)春工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加2.74%;四平工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加1%時(shí),長(zhǎng)春工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加1.57%;松原工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加1%時(shí),長(zhǎng)春工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加1.54%;通化工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)減少1%時(shí),長(zhǎng)春工業(yè)總產(chǎn)值的對(duì)數(shù)增加0.63%[13]。

        2 吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的短期關(guān)聯(lián)

        協(xié)整關(guān)系只能夠體現(xiàn)變量之間的長(zhǎng)期關(guān)聯(lián),為了了解吉林省各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)短期波動(dòng)是否具有關(guān)聯(lián),需要建立向量誤差修正模型(VECM)。

        2.1 向量誤差修正模型

        如果向量Yt包含k個(gè)I(1)變量序列存在協(xié)整關(guān)系,則不包含外生變量的向量誤差修正模型可以寫(xiě)為如下形式:

        2.2 吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的誤差修正模型

        由Johansen協(xié)整檢驗(yàn)顯示變量之間存在協(xié)整關(guān)系,因此,可以對(duì)變量建立向量誤差修正模型,結(jié)果見(jiàn)表4。

        表4 吉林省各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間向量誤差修正模型

        根據(jù)表4可以寫(xiě)出向量誤差修正模型

        其中

        從誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果可以看出,在以Δlog長(zhǎng)春為因變量的回歸模型中,誤差修正的系數(shù)為-0.086,說(shuō)明當(dāng)長(zhǎng)春工業(yè)總產(chǎn)值短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),以-0.086的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回均衡狀態(tài)。同理,可以得到吉林、四平、松原和通化的誤差修正模型。

        3 結(jié) 語(yǔ)

        利用1998-2011年吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)和Johansen協(xié)整檢驗(yàn),并建立了誤差修正模型,分析了吉林省工業(yè)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)、短期關(guān)聯(lián)。

        從長(zhǎng)期看,長(zhǎng)春市、吉林市、四平市、松原市、通化市存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,由于變量之間的多重共線性,協(xié)整方程中的四平市和松原市的系數(shù)為正,吉林市、通化市的系數(shù)為負(fù)。從短期看,基于吉林省內(nèi)各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù),當(dāng)長(zhǎng)春工業(yè)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),將以-0.086的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回均衡狀態(tài),其他地區(qū)也具有類(lèi)似的調(diào)整傾向。由此看來(lái),吉林省內(nèi)各地區(qū)之間工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展體現(xiàn)出相同的發(fā)展趨勢(shì),因此,地區(qū)之間工業(yè)發(fā)展相互關(guān)聯(lián)、促進(jìn)和融合。

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