基于雙VEC代表模型展開的西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)演進(jìn)論證

齊英

(重慶廣播電視大學(xué) 經(jīng)貿(mào)學(xué)院，重慶 402160)

0 引言

對于如何針對區(qū)域特點(diǎn)展開區(qū)域經(jīng)濟(jì)演進(jìn)路徑研究，之前的學(xué)者較多地側(cè)重于進(jìn)行理論研究，實(shí)證類型的統(tǒng)計(jì)性分析研究相對不足。針對這一特征，我們決定以模型化的分析研究方法對我國西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)演進(jìn)展開研究。在研究之初，我們重點(diǎn)關(guān)注了學(xué)者在統(tǒng)計(jì)性模型——VEC模型，以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究成果，以期確定具體的研究思路。在VEC研究方面，重點(diǎn)關(guān)注了袁成(2013)[1]、王方方等（2013）[2]、.楊毅(2013)[3]、Lance A.Fisher（2014）[4]研究成果。上述學(xué)者重點(diǎn)是從應(yīng)用性角度出發(fā)，對如何使用VEC模型，以及VEC模型在實(shí)證中的應(yīng)用展開研究。通過各自的實(shí)證問題的分析研究，讓我們對如何使用該類型模型，以及通過該類模型進(jìn)行應(yīng)用性分析研究如何具體展開有了清晰的認(rèn)識。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究方面，重點(diǎn)關(guān)注了張亞明等（2013）[5]、張松林等（2013）[6]、羅捷茹(2013)[7]、OLIVIER COIBION等（2012）[8]研究成果。上述學(xué)者以區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究為主線，通過多種方式的研究，是我們明確了區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究展開的具體路徑。通過對上述文獻(xiàn)成果的研究，我們最終確定采用VEC為主的分析框架，就西部地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的演進(jìn)路徑展開具體研究。

1 指標(biāo)確定與分析對象確立

分析指標(biāo)的選取主要是考慮到要能對分析對象宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)行展示，同時也要考慮到確定的分析指標(biāo)對應(yīng)的數(shù)據(jù)具有可比性等因素?；谏鲜鱿敕?，我們重點(diǎn)是從宏觀經(jīng)濟(jì)的投入、產(chǎn)出、價(jià)格指數(shù)三個方面展開指標(biāo)的構(gòu)建。在分析對象中，側(cè)重于以西部地區(qū)為主展開具體的論證，由于西部地區(qū)包含的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）較多，無法面面俱到，因此側(cè)重于以西北地區(qū)為代表展開重點(diǎn)分析。基于上述約束，我們最終確定了指標(biāo)與對象，具體的明細(xì)見表1。

表1 指標(biāo)與對象表

2 數(shù)據(jù)收集

按照如上確定的分析對象與分析指標(biāo)，我們通過查閱官方發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等權(quán)威資料，獲取了自2000～2012年的重要數(shù)據(jù)。為了使讀者對這些數(shù)據(jù)有一個清晰的認(rèn)識，同時也是為了體現(xiàn)分析的真實(shí)性，我們以截選的形式對其進(jìn)行展示見表2。

表2 數(shù)據(jù)表

獲取了上述數(shù)據(jù)后，我們就具備了統(tǒng)計(jì)性分析的可能性。但是這些數(shù)據(jù)并不能直接應(yīng)用，必須經(jīng)過必要的處理才能進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)性分析。第一步處理就是對于不直接具有可比性的數(shù)據(jù)進(jìn)行可比性處理，這里所說的是以貨幣為單位的數(shù)據(jù)，主要包括地區(qū)生產(chǎn)總值和全社會固定資產(chǎn)投資總額。我們以當(dāng)年的上述數(shù)據(jù)分別除以以同一年度為基年的價(jià)格指數(shù)，由此得到了具有可比性的地區(qū)生產(chǎn)總值和全社會固定資產(chǎn)投資總額。完成上述可比性處理后，我們需要進(jìn)行第二步處理。第二步處理就是將具有可比性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對數(shù)數(shù)據(jù)，這樣就便于后續(xù)進(jìn)行線性回歸分析。完成上述兩步后，我們就可以進(jìn)行如下的統(tǒng)計(jì)性分析研究。需要注意的是，后續(xù)如不特殊聲明，所對應(yīng)的數(shù)據(jù)均是指進(jìn)行對數(shù)化處理后的具有可比性的數(shù)據(jù)。

3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

這里，我們的主要工作就是數(shù)據(jù)平穩(wěn)性分析。進(jìn)行此項(xiàng)統(tǒng)計(jì)性分析的主要目的是在于屏蔽后續(xù)的回歸分析中可能出現(xiàn)的“虛假回歸”問題。整個分析采用計(jì)量分析軟件EViews6.5完成（如不特殊聲明，此次研究所有的統(tǒng)計(jì)性分析研究均采用該軟件完成）。通過反復(fù)論證，我們最終得到了五個西部地區(qū)的分項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性結(jié)果，見表3。

表3 平穩(wěn)性分析結(jié)果表

從表3中可以看出，新疆、寧夏、陜西三?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的五項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均滿足同階穩(wěn)定性，其穩(wěn)定性在0.95以上。而甘肅、青海兩?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的五項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)中除“就業(yè)人員合計(jì)”外均滿足同階穩(wěn)定性，其穩(wěn)定性也在0.95以上。這也就是說，對于甘肅、青海兩?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）而言，如果要想分析就業(yè)人員與地區(qū)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，需要判定它們二者共同作用下，是否滿足協(xié)整穩(wěn)定性的要求。基于上述結(jié)果，我們展開了協(xié)整穩(wěn)定性要求。

3.2 協(xié)整性檢驗(yàn)

就甘肅、青海兩省（自治區(qū)、直轄市）的“就業(yè)人員合計(jì)”與“地區(qū)生產(chǎn)總值”兩項(xiàng)數(shù)據(jù)，我們進(jìn)行了對應(yīng)的協(xié)整分析。通過分析論證，最終確定了甘肅省二者不存在協(xié)整的概率低于0.03；而青海省二者不存在協(xié)整的概率是低于0.04的。由此我們確定了上述兩類地區(qū)的二者之間分別都存在協(xié)整關(guān)系的，且這種協(xié)整關(guān)系為1個并帶有線性解釋項(xiàng)的概率最高。由此，我們確定了甘肅、青海兩?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的“就業(yè)人員合計(jì)”與“地區(qū)生產(chǎn)總值”兩項(xiàng)數(shù)據(jù)間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。

3.3 因果關(guān)系檢驗(yàn)

就滿足數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)據(jù)，我們在此進(jìn)行因果分析[9]，由此來確定哪些因素與地區(qū)產(chǎn)出——地區(qū)生產(chǎn)總值之間具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的因果關(guān)系[10]。通過反復(fù)論證，我們最終得到了對應(yīng)的分析結(jié)果見表4。

表4 因果關(guān)系結(jié)果表

從上述數(shù)據(jù)中可以看出，就新疆而言，只有“全社會固定資產(chǎn)投資總額”在1階滯后期下是顯著的引起地區(qū)生產(chǎn)總值的因素，其引起的概率大于0.95。就陜西而言，只有“就業(yè)人員合計(jì)”、“能源消費(fèi)總量”、“能源生產(chǎn)總量”在1階滯后期下是顯著的引起地區(qū)生產(chǎn)總值的因素，其引起的概率大于0.95。就寧夏、甘肅而言，只有“就業(yè)人員合計(jì)”、“全社會固定資產(chǎn)投資總額”、“能源消費(fèi)總量”依次在2階滯后期、1階滯后期下是顯著的引起地區(qū)生產(chǎn)總值的因素，其引起的概率大于0.95。就青海而言，只有“全社會固定資產(chǎn)投資總額”、“能源消費(fèi)總量”、在2階滯后期下是顯著的引起地區(qū)生產(chǎn)總值的因素，其引起的概率大于0.95。

完成上述統(tǒng)計(jì)性分析，我們就基本確定了后續(xù)的模型應(yīng)該如何構(gòu)建，下面我們就結(jié)合上述分析結(jié)果進(jìn)行對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建與分析。

4 統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建與分析

4.1 雙VEC模型代表的模型構(gòu)建

之前的統(tǒng)計(jì)性分析研究中已經(jīng)確定了甘肅、青海的就業(yè)人員合計(jì)與本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值之間是存在協(xié)整關(guān)系的，利用這一結(jié)果，我們通過統(tǒng)計(jì)性分析得到了如下的模型結(jié)果，如式（1）、式（2）所示。

說明：符號Gdp_GS代表甘肅省地區(qū)生產(chǎn)總值；符號Gdp_Qh代表青海省地區(qū)生產(chǎn)總值；符號Labour_Gs代表甘肅省就業(yè)總?cè)藬?shù)；符號Labour_Qh代表青海省甘肅省就業(yè)總?cè)藬?shù)；符號CE1代表第一個協(xié)整公式；符號CE2代表第一個協(xié)整公式；符號D()代表對括號中的指標(biāo)進(jìn)行差分運(yùn)算的結(jié)果；右下標(biāo)的t代表時間標(biāo)志。

與此同時，我們利用表4中的因果分析結(jié)果，也得到了五?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的多個VAR模型。考慮到文章篇幅所限，我們在此不再對這些VAR模型進(jìn)行具體展示，而是通過下面的脈沖響應(yīng)分析、方差分解分析來深入分析每個地區(qū)對應(yīng)模型的深入內(nèi)涵。

4.2 對構(gòu)建模型所得結(jié)果的分析論證

我們通過對每個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）單獨(dú)進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)行對應(yīng)的模型分析見圖1～8。

圖1 新疆全社會固定資產(chǎn)投資對地區(qū)生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖2 新疆全社會固定資產(chǎn)投資對地區(qū)生產(chǎn)總值的方差分解圖

就新疆而言，只有固定資產(chǎn)投資對本地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著的統(tǒng)計(jì)性影響，通過上述兩圖的分析結(jié)果來看，固定資產(chǎn)投資對本地區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值的脈沖影響是逐步增大的，在觀察的10個周期內(nèi)，其增長速度在第一個周期內(nèi)是最為迅速的，隨后的剩余周期內(nèi)其增長速度基本保持穩(wěn)定。就影響的絕對誤差而言，在前三個周期內(nèi)的影響是急速上升的，在第四個周期之后其影響基本保持穩(wěn)定，數(shù)值穩(wěn)定在45%左右。綜合上述結(jié)果可以看出，就新疆發(fā)展而言，主要是外生型經(jīng)濟(jì)模式，這一點(diǎn)是由其經(jīng)濟(jì)發(fā)展完全依賴固定資產(chǎn)投資決定的。由于經(jīng)濟(jì)的外生型，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中勢必存在一定的波動性，隨著固定資產(chǎn)投資的逐步追加，經(jīng)濟(jì)波動性也逐步加劇。這種經(jīng)濟(jì)形態(tài)對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展較為不利。

就青海而言，全社會就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資、能源消費(fèi)對本地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著的統(tǒng)計(jì)性影響，通過上述三圖的分析結(jié)果來看，就業(yè)人數(shù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是穩(wěn)定性的線性增長的。全社會固定資產(chǎn)投資總額對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脈沖影響在觀察期的大部分非常微弱，只有到觀察期的末期（最后兩個周期）才出現(xiàn)了小幅的上升式影響。而能源消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脈沖影響在青海而言，效果比之固定資產(chǎn)更加微弱，基本可以忽略不計(jì)。結(jié)合上述三者對經(jīng)濟(jì)的方差分解效果來看，就業(yè)總?cè)藬?shù)對經(jīng)濟(jì)的方差影響是逐步增加的，在觀察期內(nèi)其影響幅度最多達(dá)到25%左右。而固定資產(chǎn)投資對生產(chǎn)總值的方差分解基本為波動式的增長趨勢，其影響范圍的最高值在觀察期末期達(dá)到40%左右。同時，能源消費(fèi)對青海經(jīng)濟(jì)的方差影響非常微弱，只有瞬間出現(xiàn)了10%的影響值，其余觀察期內(nèi)均穩(wěn)定在2%左右。結(jié)合上述兩個方面的分析結(jié)果，我們確定了青海省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展正在向內(nèi)生型方式轉(zhuǎn)變，固定資產(chǎn)和能源的使用對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用不再顯著，但是受制于區(qū)域內(nèi)部勞動力供給不足的影響，其內(nèi)生經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了顯著的短板——缺乏充足的有效勞動力，因此今后一個階段，提高本地區(qū)勞動力的質(zhì)量，吸引外地高質(zhì)量勞動力人才來青海創(chuàng)業(yè)、就業(yè)就成為當(dāng)務(wù)之急。

圖3 青海全社會就業(yè)總?cè)藬?shù)對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖4 青海全社會固定資產(chǎn)投資對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖5 青海全社會能源消費(fèi)總量對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖6 甘肅就業(yè)總?cè)藬?shù)對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖7 甘肅固定資產(chǎn)投資對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

圖8 甘肅能源消費(fèi)總量對生產(chǎn)總值的脈沖響應(yīng)圖

就甘肅而言，全社會就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資、能源消費(fèi)對本地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著的統(tǒng)計(jì)性影響。就就業(yè)人數(shù)而言，從脈沖分析結(jié)果和方差分解結(jié)果來看，該地區(qū)對勞動力的需求具有顯著的階段性。這種階段性體現(xiàn)在該省對勞動力的需求從總體上與青海省是一致的，都需要大量有效勞動力。但是區(qū)別在于，該省對勞動力的需求具有突變性，在勞動力供給達(dá)到該省的有效需求點(diǎn)后，勞動力供給的效果會逐步衰弱，這一點(diǎn)與青海省存在較大的差別。就固定資產(chǎn)投資而言，甘肅省的固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)的拉動效果是非常顯著的，且這種效果在較短的時間內(nèi)就內(nèi)體現(xiàn)出來。而能源消費(fèi)對甘肅省的影響與青海省類似，影響非常微弱。綜合上述分析結(jié)果可以確定，甘肅省的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱，經(jīng)濟(jì)建設(shè)中缺失的項(xiàng)目較多，從而才導(dǎo)致了目前的固定資產(chǎn)投效非常顯著的特征。而該省由于具有較多高校和研究所，因此人力資源基礎(chǔ)較好，對人力資源的需求具有顯著的突變特征。

就陜西而言，其發(fā)展特征與甘肅類似，而寧夏的發(fā)展特征與青海較為類似。因此，在這里我們不再對二省進(jìn)行具體論述。

5 總結(jié)

通過上述分析，我們明確了所研究的西部五省（自治區(qū)、直轄市）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征，這些特征主要是集中在以下幾個方面：第一、區(qū)域發(fā)展對能源的依賴度不高，第二、區(qū)域發(fā)展在部分地區(qū)對人力資源的依賴度較高，第三、經(jīng)濟(jì)發(fā)展在部分地區(qū)對固定資產(chǎn)投資存在依賴性。第四、區(qū)域內(nèi)部的能源生產(chǎn)總量是顯著地高于對能源的使用總量的。結(jié)合上述四點(diǎn)特征可以看出，西部區(qū)域的能源開發(fā)對全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了顯著的作用，但是對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展卻未起到應(yīng)有的作用，這說明我國資源稅費(fèi)形成機(jī)制存在問題。能源出口?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）未能從能源出口中收益，嚴(yán)重制約了后續(xù)的能源繼續(xù)輸出。因此，要想深入發(fā)展，必須盡快出臺能源稅費(fèi)具體、可行、與市場接軌的方案，以使得能源發(fā)展更加合理、有效、符合市場規(guī)律。就西部地區(qū)而言，基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、硬件條件不足，國家能夠考慮出臺更加有針對性的扶持方案，重點(diǎn)從高速鐵路、高速公路路網(wǎng)等的建設(shè)中具體體現(xiàn)，加快西部與外部的連接，重點(diǎn)是打通西部地區(qū)與中亞乃至歐洲的新絲綢之路。在人力資源發(fā)展中，西部地區(qū)增加一到兩所985高校，通過本地區(qū)的人才培養(yǎng)方式，以西部地區(qū)人才重點(diǎn)引進(jìn)的渠道，確保西部地區(qū)人家不在孔雀東南飛。通過上述多個層面，多角度的扶持，同時結(jié)合西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加具備自身特點(diǎn)的工作展開，西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)繁榮將不再遙遠(yuǎn)。

[1]袁成.我國金融發(fā)展中的保險(xiǎn)效應(yīng)研究——基于VEC模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2013，(6).

[2]王方方,扶濤.CEPA框架下的粵澳經(jīng)貿(mào)合作關(guān)系演變——基于VEC模型的實(shí)證分析[J].廣東商學(xué)院學(xué)報(bào),2013，(5).

[3]楊毅.李嘉圖等價(jià)定理在我國的適用性分析——基于VEC模型的實(shí)證研究[J].金融理論與實(shí)踐,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]張亞明,胡澤明,唐朝生,劉邦凡.首都經(jīng)濟(jì)圈區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分異研究[J].管理現(xiàn)代化,2013,(5).

[6]張松林,耿瑞霞.“區(qū)域全球化”、“區(qū)域地方化”與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——兼論改革開放以來中國沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長模式[J].學(xué)習(xí)與實(shí)踐,2013,(10).

[7]羅捷茹.基于區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求的產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化——以甘肅省資源產(chǎn)業(yè)為例[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)：社會科學(xué)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]王軍,王朝全.新能源、傳統(tǒng)能源與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究——以四川省為例[J].科技管理研究,2013,(9).

[10]劉淑蓮,楊超,李井林.并購動因、特征與管理者薪酬問的因果關(guān)系——實(shí)證文獻(xiàn)的綜述[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2013,(10).