论文：东中西部的互动与协调发展：基于VAR模型的经验研究

论文：东中西部的互动与协调发展：基于VAR模型的经验研究

摘要： 东中西部的经济互动是有关区域协调发展的重要问题。本文建立的向量自回归模型的模拟结果显示：东中西三地区之间存在明显的互动关系。东部的经济增长能带动中西部，有利于全国总体经济增长，但会拉大地区差距。中部的崛起对西部的带动作用不如东部强，但有助于区域差距的缩小。西部的经济增长对东中部的影响甚微。尽管经济增长的总体效率与空间平等存在一定的替代关系，但只要制定适宜的区域政策，仍可通过区域互动，在保持总体经济较高增速的同时，抑制乃至缩小地区差距，形成东中西部的协调发展。
关键词：区域互动；协调发展；经济增长

Interaction and Harmonized Development between the Coastal, Central and Western Regions

Abstract:Regional interaction is vital for China’s regional harmonized development. This paper investigates the interaction between the coastal, central and western. The results show that a chock to the coastal has spillovers to the other two regions so benefits the national growth but enlarges regional disparities; the central also has spillovers to the western which is not so strong as the coastal but
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1年间东中西部实际GDP 的增长率为变量，建立了一个向量自回归（VAR）模型，结果同样表明东中西地区之间存在互动关系，东部的经济增长不仅有利于东部自身，也有利于中西部地区。
最近的一项研究(Groenewold, Lee & Chen, 2006)使用1953到2004年间东中西三地的实际GDP，建立了一个包含发生在1966和1978年结构转变虚拟变量的向量自回归模型，发现不论是在整个样本期间，还是在改革开放后，东部对中西部，以及中部对西部都有明显的带动作用，而西部的发展对其他两个地区的影响不大。其隐含的政策建议是政府应着力推动东部的发展，因为从经济增长的目标来看，这样最为有效。
由于以上研究采用的样本期和方法不同，得出的结论并非完全一致，但多数研究认为东中西部之间存在互动关系。这为了解我国区域之间的经济联系做了有益的尝试。然而，所有研究对后两个问题，即东中西部的经济互动是否一定会促进区域差距的缩小，地区差距的缩小是不是必须要以牺牲总体增长的效率为代价，没有给出回答。本文拟以东中西部人均产出的增长率为变量，建立类似于李国平、陈安平（2004）和 Groenewold et al.(2006)等所用的向量自回归VAR模型[ 有关VAR模型适用性的讨论详见Sims (1980, 1982, 1986)和Leamer (1985)。由于本文的目的不在于分析经济结构的特征，而着重于通过模拟试验分析东中西部之间的经济互动及其对地区差距的影响，所以没有采用结构模型，而和李国平，陈安平（2004）及Groenewold et al.(2006)的做法相似，使用了向量自回归VAR模型。]，进一步验证东中西部之间的互动关系。然后以此模型基础，模拟东中西部的经济互动对地区差距的影响，据此回答第二个问题。最后通过对区域互动、总体效率与空间平等之间关系的讨论，来回答本文提出的第三个问题。
论文其余部分的安排是：第二部分是对VAR模型的简要讨论。第三部分说明数据来源并对其特征加以描述。第四部分是模型的估计和模拟结果，据此回答论文提出的三个问题。最后是结论。
2.VAR模型
设为包含n个变量的（n*1）向量，则变量之间的动态关系可表示为[ 有关VAR模型的详细讨论见Hamilton (1994)。]：

（1）

其中是表示变量之间同期关系的（n*n）系数矩阵，B0为常数项，是滞后算子L的（n*n）矩阵多项式：

（2）

其中，p为滞后期，为相互独立的结构误差项。
由于模型（1）不可识别，所以不能直接对其进行估计。通常的做法是估计其简化式（reduced-form）,即VAR模型：

（3）

其中，，。可以用最小二乘法（OLS）估计以上模型，得到同期相关的误差项。为了观察对各变量的冲击，需要对其进行识别。常用的方法是Choleski分解，即把式（3）误差项的方差协方差矩阵分解为：

（4）

其中P为（n*n）下三角矩阵。然后通过P矩阵把转化为：

（5）

经过这样的分解，第j个结构误差项对第i个变量在期的冲击可以写成：

（6）

这就是所谓的脉冲响应函数（IRF），把各个时期的IRF相加，即得到累积脉冲响应函数，式（6）中表示第k个元素为1而其余元素为0的（n*1）向量，是滞后算子L的矩阵多项式的第项，其中

（7）

运用IRF可以方便地进行动态模拟，但值得注意的是，当模型（3）中变量的排列次序改变后，其方差协方差矩阵及P矩阵也随之而变，所以IRF结果不唯一。为了克服这种所谓的次序问题（ordering problem），常用的方法是根据各个变量的相对大小来确定其在模型中的次序（Sherwood-Call, 1988; Cromwell, 1992），因为由式（5）可知：






显然，在同期对有影响，而对没有作用，对有影响，而对没有作用，依次类推。如果变量的相对大小与它们之间的这种关系相对应，则可根据相对大小来确定变量在模型中的次序。
3.数据
本文以东中西三大地区的人均实际GDP为研究变量，数据来源是《新中国五十五年统计资料汇编》。样本期选为1979到2004年，使用期间的年度数据。东中西部的人均GDP是以人口为权重的各省人均GDP的加权平均值。东中西部人均实际GDP的增长率是以人口为权重的各省人均GDP指数的加权平均值为依据计算而来。为了便于和前文所述的研究结果相比较，东中西部的划分采用传统方法，东部包括辽宁、北京、天津、河北、山东、上海、浙江、江苏、广东、海南、福建、广西。中部包括内蒙、黑龙江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西。西部包括新疆、甘肃、青海、宁夏、西藏、陕西、四川、重庆、云南、贵州。


图1 历年来东中西部的人均GDP（单位：元） 图2 东部与中西部人均GDP的比值(中西部为1)


图1是1979年来东中西部的人均GDP（分别以PCO、PCE和PWE表示）。从中可看出，改革开放后，三地区的人均产出一直保持强劲的增长势头。与其他两个地区相比，东部地区增长的速度更快，东部与中西部之间的差距呈明显的扩大趋势。图2给出了东部与中西部人均GDP在每一年的比值。显然，除过个别年份，如1990和1994年等之外，东部与中西部的人均收入差距在不断拉大。这和其他一些研究，如Tsui(1996)、Zhang(2001)和Wu(2002)等给出的结论基本一致[ 有关我国地区差距变化趋势研究的详细讨论见刘夏明、魏英琪、李国平（2004）的综述。]。

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