基于VAR模型的安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

廖英成，張克榮

(阜陽(yáng)師范學(xué)院 商學(xué)院，安徽 阜陽(yáng) 236041)

基于VAR模型的安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究

廖英成，張克榮

(阜陽(yáng)師范學(xué)院 商學(xué)院，安徽 阜陽(yáng) 236041)

基于向量自回歸模型，利用1978-2016年安徽省三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)據(jù)，運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解對(duì)安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明，安徽省第一、二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)來(lái)自外部經(jīng)濟(jì)沖擊的敏感性依次增強(qiáng)，持續(xù)的經(jīng)濟(jì)沖擊更能有效地促進(jìn)第一、二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，相較于第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能更有效持久地促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。針對(duì)研究結(jié)果，提出了一些優(yōu)化安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的對(duì)策和建議。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；Granger因果檢驗(yàn)；脈沖響應(yīng)；VAR模型

在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新形勢(shì)下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作為經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用愈發(fā)明顯，已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的內(nèi)在要求。安徽省作為長(zhǎng)三角輻射內(nèi)陸的重要前沿區(qū)域，是長(zhǎng)江中下游地區(qū)向東發(fā)展的必經(jīng)要道，在推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展中，安徽始終把產(chǎn)業(yè)調(diào)整作為重要任務(wù)。2015年12月召開(kāi)的中共安徽省委九屆十四次會(huì)議又明確提出了把產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作為“十三五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要任務(wù)。

從20世紀(jì)80年代末期開(kāi)始，我國(guó)學(xué)者開(kāi)始了對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究，主要集中在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的衡量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)的研究和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)這三個(gè)方面，而對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的研究方向則主要分為兩個(gè)方面：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的研究方面，很多學(xué)者則是希望通過(guò)建立一個(gè)較為科學(xué)合理的指標(biāo)體系，來(lái)對(duì)某一地區(qū)在一定時(shí)期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。劉淑茹從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自身狀況以及其對(duì)資本結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境和效益等方面的影響建立了一個(gè)較為全面的指標(biāo)體系，為科學(xué)合理地評(píng)價(jià)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平提供了有力的參考。[1]王林生、梅洪常在對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的本質(zhì)界定的基礎(chǔ)上，認(rèn)為不能局限于使用單一的評(píng)價(jià)方法，從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面提出了一些具體的評(píng)價(jià)方法。[2]另一些學(xué)者則是居于一些判斷基準(zhǔn)來(lái)對(duì)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)合理化的狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，如錢(qián)納里的“國(guó)際基準(zhǔn)”、需求結(jié)構(gòu)基準(zhǔn)和比例平衡標(biāo)準(zhǔn)等。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的研究方面，多集中在對(duì)高度化的測(cè)度、高度化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響和高度化與合理化的關(guān)系等方面的研究。范艷麗、張愛(ài)國(guó)等基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論，構(gòu)造了高度化水平指數(shù)“D函數(shù)”，對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平進(jìn)行了初步測(cè)算。[3]而何天祥、朱翔等則是構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用相對(duì)熵距離法對(duì)我國(guó)中部城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)中部城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平較低，內(nèi)部差異明顯，呈二級(jí)階梯分布。[4]劉偉、蔡志洲總結(jié)了我國(guó)工業(yè)化各階段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，認(rèn)為我國(guó)現(xiàn)階段正由工業(yè)化中后期向后期過(guò)渡，且這種變化會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人民生活帶來(lái)顯著影響。[5]很多學(xué)者也都從不同的角度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化作了綜合分析，俞一珍、王章豹基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論，從高度化、合理化、效益化和綠色化四個(gè)方面構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用因子分析法和聚類分析方法分析并評(píng)價(jià)了我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平，得出了我國(guó)東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平顯著高于中西部地區(qū)的結(jié)論。[5]

上述研究都對(duì)我國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)作出了很多翔實(shí)科學(xué)的分析評(píng)價(jià)，也提出了很多有價(jià)值的對(duì)策和建議。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法建立向量自回歸(VAR)模型，并綜合運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖函數(shù)分析和方差分解對(duì)安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，結(jié)合對(duì)三次產(chǎn)業(yè)之間的內(nèi)在聯(lián)系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方面的分析研究結(jié)果，提出了一些對(duì)策和建議。

1 變量的選取與樣本數(shù)據(jù)

本文基于安徽省1978-2016年第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)據(jù)，以三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為分析變量，對(duì)安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析研究。第一、二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值分別用G1、G2、G3代表，數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和《安徽國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往是非平穩(wěn)序列，在進(jìn)行實(shí)證研究之前，為在一定程度上消除經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列可能存在的異方差，所以對(duì)G1、G2、G3進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，分別用LNG1、LNG2、LNG3表示。

2 實(shí)證分析

2.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了防止直接回歸造成的偽回歸，在建立VAR模型之前，必須對(duì)各時(shí)間序列變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用較為常用的ADF檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 LNG1、LNG2、LNG3的ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)形式(C,T,K)分別表示單位根檢驗(yàn)方程中的截距項(xiàng)、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)以及滯后階數(shù)，△表示一階差分

從表1中可以看出，LNG1、LNG2和LNG3這三個(gè)時(shí)間序列在各顯著水平下都不能拒絕序列存在單位根的原假設(shè)，因此都是非平穩(wěn)的。而它們的一階差分序列的ADF值均小于5%的顯著性水平下的臨界值，所以是平穩(wěn)的。因此，LNG1、LNG2和LNG3都是一階單整序列，滿足協(xié)整檢驗(yàn)所需的前提條件。

2.2建立VAR模型

VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的多方程模型，由Sims于1980年提出，它的優(yōu)勢(shì)在于有效地克服了傳統(tǒng)多方程模型常受制于經(jīng)濟(jì)理論不完善所帶來(lái)的諸如內(nèi)生變量與外生變量的劃分、估計(jì)與推斷等問(wèn)題。

VAR(p)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Yt=C+α1Yt-1+α2Yt-2+…+αpYt-p+εt

其中Yt=[△LNG1，△LNG2，△LNG3]T，C為常數(shù)向量，α1，α2，…，αp為待估參數(shù)矩陣，P為模型的滯后階數(shù)，εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

由于VAR模型的建立要求每一變量都是平穩(wěn)的，根據(jù)前文單位根檢驗(yàn)的結(jié)果可知△LNG1、△LNG2和△LNG3都是平穩(wěn)的，故本文對(duì)△LNG1、△LNG2和△LNG3這三個(gè)變量構(gòu)建VAR模型。保持合理的自由度可以在消除誤差項(xiàng)自相關(guān)的同時(shí)，使得模型參數(shù)有較強(qiáng)的解釋力，因此我們必須確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。本文基于LR(似然比)檢驗(yàn)、AIC信息準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 VAR模型滯后階數(shù)的選擇

注：*表示根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則所選擇的滯后階數(shù)

本文利用樣本數(shù)據(jù)得到VAR(1)的估計(jì)結(jié)果，VAR(1)模型估計(jì)結(jié)果中的三個(gè)回歸函數(shù)的可決系數(shù)分別為0.630296、0.345251和0.259940，擬合的VAR模型的表達(dá)式如下：

本文利用AR根圖對(duì)估計(jì)出來(lái)的VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，滯后一階時(shí)VAR模型F矩陣特征根的數(shù)值如圖1所示：顯然所有特征根均落在單位圓內(nèi)，所以被估計(jì)的滯后一階的VAR模型是穩(wěn)定的，結(jié)果也是有效的。

圖1 F矩陣特征根檢驗(yàn)

2.3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的方法通常有Engle-Granger兩步法和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，前者較適合兩變量模型的協(xié)整檢驗(yàn)，后者則更適合對(duì)多變量模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。因此，本文選擇Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法，最優(yōu)滯后階數(shù)為1，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由表3易知，0個(gè)、至多1個(gè)和至多2個(gè)協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)對(duì)應(yīng)的跡統(tǒng)計(jì)量均大于其5%臨界值，所以變量間存在3個(gè)協(xié)整方程，即存在一種長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。VAR模型建立的另一個(gè)前提是變量之間存在協(xié)整關(guān)系，通過(guò)證明，我們可以建立VAR模型。

2.4格蘭杰(Granger)因果檢驗(yàn)

Granger因果檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)一個(gè)變量的變化是否是引起另一個(gè)變量變化的原因。為避免主觀因素可能對(duì)模型變量的影響，我們基于VAR模型，利用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)模型中變量之間是否存在格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

從表4中可以看出，在1%的顯著性水平下，△LNG2、△LNG3均是△LNG1的格蘭杰原因，而△LNG1不是△LNG2、△LNG3的格蘭杰原因。△LNG2是△LNG3的格蘭杰原因，但△LNG3不是△LNG2的格蘭杰原因，△LNG2與△LNG3之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，安徽省第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有顯著的影響。

2.5脈沖響應(yīng)分析

為了進(jìn)一步研究△LNG1、△LNG2和△LNG3這三個(gè)變量之間的關(guān)系，我們建立了脈沖響應(yīng)函數(shù)，用來(lái)描述VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊對(duì)其它內(nèi)生變量所產(chǎn)生的影響，我們將響應(yīng)函數(shù)的追蹤期設(shè)為10期，得到的脈沖響應(yīng)圖如下圖2所示。

圖2 脈沖響應(yīng)圖

從圖2中可以看出，隨著時(shí)間的推移，各變量之間的沖擊幅度總體上呈現(xiàn)出越來(lái)越小的趨勢(shì)，最后趨于0，達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，這也再次印證了我們建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率在受到自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后立即會(huì)有較強(qiáng)的反應(yīng)，在第二期達(dá)到最低，第四期后穩(wěn)定在零附近。第二產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率產(chǎn)生正向的影響，在當(dāng)期影響較小，在第二期快速達(dá)到峰值，隨后逐漸減弱，直到第八期后才逐漸趨于零，這說(shuō)明安徽省第二產(chǎn)業(yè)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)會(huì)產(chǎn)生較為持久的促進(jìn)作用。第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率在開(kāi)始時(shí)并沒(méi)有立即對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率形成沖擊，而是在第二期形成沖擊并迅速達(dá)到最大值，且在第三期又迅速到達(dá)最低點(diǎn)，在第三期后在零附近上下波動(dòng)，直到第五期后趨于零，這表明，相較于第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的影響較為迅速，但持續(xù)時(shí)間較短。

第二產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率對(duì)其自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)立即做出強(qiáng)烈正向響應(yīng)，隨后逐漸下降，直達(dá)第七期才逐漸趨于零，但對(duì)來(lái)自第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率的沖擊響應(yīng)較小，在受到第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后在當(dāng)期做出響應(yīng)但響應(yīng)不大，且在第二期就迅速下降，第三期后逐漸趨于零。這表明，安徽省第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為穩(wěn)定，對(duì)來(lái)自第一、三產(chǎn)業(yè)的沖擊有著影響小、時(shí)間短的特點(diǎn)。

第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率在受到自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后會(huì)在當(dāng)期做正向響應(yīng)，在第二期就降到最低，在隨后的一到兩期內(nèi)后再次產(chǎn)生影響，第四期后穩(wěn)定在零附近。第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率在對(duì)來(lái)自第一產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后在第二期達(dá)到峰值，在第三期后開(kāi)始趨于零，且影響力度不大。相較于第一產(chǎn)的增長(zhǎng)率的沖擊，第二產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率對(duì)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的沖擊響應(yīng)較大，且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，一直到第七期才逐漸趨于零。這說(shuō)明了安徽省第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受到第一、二產(chǎn)業(yè)的影響，相較于第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)的影響更顯著且持久。

2.6方差分解

方差分解通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步來(lái)對(duì)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià)，是描述系統(tǒng)動(dòng)態(tài)效應(yīng)的又一種有效方法。本文利用上文估計(jì)出的VAR模型進(jìn)行方差分解，結(jié)果如圖3所示。

圖3 方差分解圖

從圖3可以看出，安徽省第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的變動(dòng)主要是受自身沖擊的影響。在第一期達(dá)到100%，在第二期迅速下降，隨后逐漸穩(wěn)定在40%左右，來(lái)自第二、三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率變化的貢獻(xiàn)率在第二期后稍有變化，分別穩(wěn)定在36%和24%左右。第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的變動(dòng)主要由其自身的變動(dòng)解釋。第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的變動(dòng)在初期受到自身的沖擊較大，隨后逐漸降低，在第五期后基本穩(wěn)定在67%左右，對(duì)來(lái)自第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率變動(dòng)的影響較小，而受到第二產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)率的變動(dòng)的貢獻(xiàn)率在初期達(dá)到10%，并呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，在第五期以后穩(wěn)定在31%左右。

3 結(jié)論及建議

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)下，安徽在人口與勞動(dòng)資源、區(qū)位優(yōu)勢(shì)、技術(shù)創(chuàng)新和區(qū)域政策疊加等方面都有著很大的優(yōu)勢(shì)，但在礦產(chǎn)資源、能源等方面的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)也受到了巨大的沖擊。新時(shí)期，安徽省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。研究表明，安徽省三次產(chǎn)業(yè)之間存在著密切的聯(lián)系，二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都能有效地促進(jìn)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但有個(gè)短暫的滯后期，且相較于第三產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)第一產(chǎn)業(yè)的影響更為持久。第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為穩(wěn)定，來(lái)自產(chǎn)業(yè)自身的沖擊能夠更快更顯著地刺激其發(fā)展。作為新興產(chǎn)業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度很快，在三次產(chǎn)業(yè)中最為活躍?？傮w上，安徽省三次產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)帶動(dòng)作用還不夠顯著，未能充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)內(nèi)部之間的相互促進(jìn)的優(yōu)勢(shì)。

依據(jù)對(duì)實(shí)證研究結(jié)果的分析，本文針對(duì)安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化提出以下幾點(diǎn)建議。

(1)積極推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

由脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果可知，安徽省第二、三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的變化對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率的變化會(huì)產(chǎn)生正向影響，且時(shí)滯較短，但持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。故安徽省可對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行持續(xù)長(zhǎng)久的扶持，以保證農(nóng)業(yè)長(zhǎng)期高效地發(fā)展。農(nóng)業(yè)自身要通過(guò)加快發(fā)展農(nóng)副產(chǎn)品深加工業(yè)，豐富以區(qū)域農(nóng)業(yè)資源為主的特色產(chǎn)業(yè)，充分利用第二、三產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如以綠色農(nóng)業(yè)、觀賞農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ)原料，在有效促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，利用服務(wù)業(yè)的發(fā)展為本地區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供更大的市場(chǎng)。

(2)加強(qiáng)三次產(chǎn)業(yè)之間的密切聯(lián)系，特別是第二、三產(chǎn)業(yè)的協(xié)同帶動(dòng)作用。積極發(fā)展新興現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，特別是與工業(yè)匹配的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。如以金融、教育、科技等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)帶動(dòng)工業(yè)高效快速發(fā)展，工業(yè)的發(fā)展反過(guò)來(lái)能夠有效促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚和發(fā)展。

(3)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為迅速，且具有不穩(wěn)定性，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要充分以第一、二產(chǎn)業(yè)為基礎(chǔ)，確保能夠更廣泛高效地為第一、二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展服務(wù)，在保證三次產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的同時(shí)，盡量避免對(duì)第三產(chǎn)業(yè)造成負(fù)面沖擊。

[1]劉淑茹. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J].科技管理研究，2011(5):66-69.

[2]王林生，梅洪常. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化評(píng)價(jià)體系研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2011(4):77-83.

[3]范艷麗，張愛(ài)國(guó)，張賢付. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平的定量測(cè)定[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008,31(1):79-83.

[4]何天祥，朱翔，王月紅. 中部城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的比較[J].經(jīng)濟(jì)地理，2012,32(5):54-58.

[5]劉偉、蔡志洲. 我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與新常態(tài)下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2015,52(3):5-19.

[6]俞一珍，王章豹. 我國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)水平評(píng)價(jià)及聚類分析[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2016,16(6):17-25.

ClassNo.:F121.3DocumentMark：A

(責(zé)任編輯：蔡雪嵐)

AnalysisofOptimizationofIndustrialStructureinAnhuiProvinceBasedonVARModel

Liao Yingcheng，Zhang Kerong

(Business school, Fuyang Teachers College, Fuyang, Anhui 236041, China)

Based on the vector autoregressive model, the industrial structure of Anhui Province was studied by the unit root test, the cointegration test, the Granger causality test, the impulse response function and variance decomposition, with the data of three industries in Anhui Province from 1978 to 2016. The results show that the sensitivity of the first, the second and the tertiary industries in Anhui Province is enhanced by the external economic impact, and the sustained economic impact is more effective in promoting the development of the first and second industries. Compared with the first industry, the second industry can promote more effectively the development of the tertiary industry. We put forward some countermeasures and suggestions to optimize the industrial structure of Anhui Province.

industrial structure; Granger causality test; impulse response; VAR model

廖英成，在讀碩士，阜陽(yáng)師范學(xué)院。研究方向：企業(yè)管理。

張克榮，碩士，副教授，碩士生導(dǎo)師，阜陽(yáng)師范學(xué)院。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

2017年安徽省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(No. SK2017A0293)；2016年安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(No. AHSKQ2016D109)；2016年度安徽高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào)：gxyqZD2016184)。

2096-3874(2017)11-0056-06

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