基于VAR模型的云南省人口城市化与经济增长的关联性研究.docx

基于VAR模型的云南省人口城市化与经济增长的关联性研究改革开放以来，云南省的城市人口占比从1978年的78%上升到2015年的4216%，而云南省的人均GDP从1978年的226元增加到28806元，增长了将近100多倍，人民的生活水平得到很大改善。这两个经济指标有一个共同点，那就是它们三十多年来一直都是不断上升的。但是这两者究竟是如何相互影响的，还需要进一步分析和探讨。本文将利用VAR模型及其脉冲响应函数分析法来探究这两者是如何相互作用的，从而为推进云南省人口城市化进程提供决策依据。2数据来源与方法简介2-1数据来源与指标说明文章所使用的数据均来自《云南省统计年鉴2016》，以云南省城市化水平UR和云南省人均生产总值RGDP?檠芯勘淞俊J奔淇缍任?1978―2015年。其中RGDP用GDP平减指数进行了调整，而UR用城镇人口除以总人口这一指标来表示。两指标均取对数，目的是从一定程度上消除异方差对模型的影响。2-2方法说明VAR模型又称为向量自回归模型，其本质是对模型中的每一个内生变量对所有内生变量的滞后值作回归方程，以此来反映所有内生变量的动态关系。它常用来分析各种经济冲击对经济变量带来的影响。VAR模型可以用如下方程表述：yt=A1yt-1+…+Apyt-p+εt，t=1，2，…，T其中yt为多维内生变量;A1，…，Ap为待估系数矩阵;εt为模型的随机扰动项，维度与yt一致，并且满足εt～iid(0，)，其中为εt的方差-协方差矩阵;p为滞后阶数。3实证分析3-1单位根检验和协整检验要构建VAR模型，第一步就是检验所考察的时间序列是否平稳。如果该时间序列不平稳，则需要对其取差分，使其变为平稳序列。人口城市化与人均生产总值都呈现逐年递增的趋势，可初步判断这两个变量是非平稳时间序列。从上表的ADF检验结果来看，在5%的显著性水平下这两个变量的ADF检验值均大于ADF临界值，不拒绝原假设，从理论上进一步确定了这两个变量是非平稳的。lnUR和lnRGDP取一阶差分后，再对其进行ADF检验，发现它们都已经平稳，即lnUR～I(1)，lnRGDP～I(1)，满足协整检验条件。文章对lnUR和lnRGDP进行协整检验采用的方法是对回归方程的残差进行ADF检验。若残差是平稳的，说明两个变量存在协整关系。先作lnUR和lnRGDP的OLS回归，把该回归方程的残差项保留下来，记为e1。然后对残差项e1作ADF检验。残差项e1的ADF检验值在5%的显著性水平下为-279，小于其ADF临界值-195，因此可以拒绝原假设，残差项e1是平稳的，即lnUR，lnRGDP～CI(1，1)，说明这两个变量存在长期稳定的均衡关系。3-2构建VAR模型方程如何确定方程中的滞后阶数是构建VAR模型的一个重要问题。选择这个滞后阶数p需要遵循两点：一是滞后阶数要大到能够全面反映模型的动态变化;二是滞后阶数的选择要保证模型的自由度，因此这个滞后阶数不能过大也不能过小。本文用赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(BIC)最小这一方法来确定VAR模型的滞后阶数，所确定的滞后阶数p为2阶。拟合后的VAR模型如下：从这个模型中可以看出，lnRGDP(-1)和lnUR(-2)对当期的lnUR会产生积极影响，而lnRGDP(-2)对当期的lnUR会产生负面影响。lnRGDP(-1)和lnUR(-2)对当期的lnRGDP会产生积极影响，而lnRGDP(-2)对当期的lnRGDP会产生负面影响。进一步分析发现，上一期的变量给当期变量带来的影响最大，而且影响都是正面的;而间隔时间较长的上上期的变量对当期变量的正面影响相对就小很多。滞后变量对当期变量的影响会随着时间间隔的延长变小。即使有些滞后变量对当期变量产生了负面影响，但是这种负面影响也是十分轻微的。总体来看，人均生产总值和城市化水平是相互促进的，但是这种促进作用存在一定时滞。3-3脉冲响应函数分析脉冲响应函数的含义是当模型受到某种冲击时(一般为误差冲击)，内生变量的当期值和未来值对此冲击所做出的反应。在分析脉冲响应之前，要先对VAR方程的AR根进行检验，目的是要判断VAR系统是否稳定。通过检验，发现特征根的绝对值都小于1，都位于单位圆内，由此可以判定本文的VAR模型是稳定的。云南省城市化水平(lnUR)与云南省人均生产总值(lnRGDP)的脉冲响应分析至此，可对VAR模型进行脉冲响应函数分析。从上图可以看出，人均生产总值对城市化水平的脉冲响应从零开始逐渐上升。当在本期给lnRGDP一个来自lnUR的冲击时，lnRGDP到第二期时其响应才开始逐步上升，并且上升幅度越来越大，在第9期达到最大值0046，之后增幅减缓，长期来看向005收敛。而lnRGDP对其自身的脉冲响应是逐渐下降的，其响应在初始阶段非常强烈，达到0051，随后逐渐减弱，并