論文：東中西部的互動與協(xié)調發(fā)展：基于VAR模型的經驗研究

論文：東中西部的互動與協(xié)調發(fā)展：基于VAR模型的經驗研究

摘要： 東中西部的經濟互動是有關區(qū)域協(xié)調發(fā)展的重要問題。本文建立的向量自回歸模型的模擬結果顯示：東中西三地區(qū)之間存在明顯的互動關系。東部的經濟增長能帶動中西部，有利于全國總體經濟增長，但會拉大地區(qū)差距。中部的崛起對西部的帶動作用不如東部強，但有助于區(qū)域差距的縮小。西部的經濟增長對東中部的影響甚微。盡管經濟增長的總體效率與空間平等存在一定的替代關系，但只要制定適宜的區(qū)域政策，仍可通過區(qū)域互動，在保持總體經濟較高增速的同時，抑制乃至縮小地區(qū)差距，形成東中西部的協(xié)調發(fā)展。
關鍵詞：區(qū)域互動；協(xié)調發(fā)展；經濟增長

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年間東中西部實際GDP 的增長率為變量，建立了一個向量自回歸（VAR）模型，結果同樣表明東中西地區(qū)之間存在互動關系，東部的經濟增長不僅有利于東部自身，也有利于中西部地區(qū)。
最近的一項研究(Groenewold, Lee & Chen, 2006)使用1953到2004年間東中西三地的實際GDP，建立了一個包含發(fā)生在1966和1978年結構轉變虛擬變量的向量自回歸模型，發(fā)現(xiàn)不論是在整個樣本期間，還是在改革開放后，東部對中西部，以及中部對西部都有明顯的帶動作用，而西部的發(fā)展對其他兩個地區(qū)的影響不大。其隱含的政策建議是政府應著力推動東部的發(fā)展，因為從經濟增長的目標來看，這樣最為有效。
由于以上研究采用的樣本期和方法不同，得出的結論并非完全一致，但多數(shù)研究認為東中西部之間存在互動關系。這為了解我國區(qū)域之間的經濟聯(lián)系做了有益的嘗試。然而，所有研究對后兩個問題，即東中西部的經濟互動是否一定會促進區(qū)域差距的縮小，地區(qū)差距的縮小是不是必須要以犧牲總體增長的效率為代價，沒有給出回答。本文擬以東中西部人均產出的增長率為變量，建立類似于李國平、陳安平（2004）和 Groenewold et al.(2006)等所用的向量自回歸VAR模型[ 有關VAR模型適用性的討論詳見Sims (1980, 1982, 1986)和Leamer (1985)。由于本文的目的不在于分析經濟結構的特征，而著重于通過模擬試驗分析東中西部之間的經濟互動及其對地區(qū)差距的影響，所以沒有采用結構模型，而和李國平，陳安平（2004）及Groenewold et al.(2006)的做法相似，使用了向量自回歸VAR模型。]，進一步驗證東中西部之間的互動關系。然后以此模型基礎，模擬東中西部的經濟互動對地區(qū)差距的影響，據此回答第二個問題。最后通過對區(qū)域互動、總體效率與空間平等之間關系的討論，來回答本文提出的第三個問題。
論文其余部分的安排是：第二部分是對VAR模型的簡要討論。第三部分說明數(shù)據來源并對其特征加以描述。第四部分是模型的估計和模擬結果，據此回答論文提出的三個問題。最后是結論。
2.VAR模型
設為包含n個變量的（n*1）向量，則變量之間的動態(tài)關系可表示為[ 有關VAR模型的詳細討論見Hamilton (1994)。]：

（1）

其中是表示變量之間同期關系的（n*n）系數(shù)矩陣，B0為常數(shù)項，是滯后算子L的（n*n）矩陣多項式：

（2）

其中，p為滯后期，為相互獨立的結構誤差項。
由于模型（1）不可識別，所以不能直接對其進行估計。通常的做法是估計其簡化式（reduced-form）,即VAR模型：

（3）

其中，，�？梢杂米钚《朔ǎ∣LS）估計以上模型，得到同期相關的誤差項。為了觀察對各變量的沖擊，需要對其進行識別。常用的方法是Choleski分解，即把式（3）誤差項的方差協(xié)方差矩陣分解為：

（4）

其中P為（n*n）下三角矩陣。然后通過P矩陣把轉化為：

（5）

經過這樣的分解，第j個結構誤差項對第i個變量在期的沖擊可以寫成：

（6）

這就是所謂的脈沖響應函數(shù)（IRF），把各個時期的IRF相加，即得到累積脈沖響應函數(shù)，式（6）中表示第k個元素為1而其余元素為0的（n*1）向量，是滯后算子L的矩陣多項式的第項，其中

（7）

運用IRF可以方便地進行動態(tài)模擬，但值得注意的是，當模型（3）中變量的排列次序改變后，其方差協(xié)方差矩陣及P矩陣也隨之而變，所以IRF結果不唯一。為了克服這種所謂的次序問題（ordering problem），常用的方法是根據各個變量的相對大小來確定其在模型中的次序（Sherwood-Call, 1988; Cromwell, 1992），因為由式（5）可知：






顯然，在同期對有影響，而對沒有作用，對有影響，而對沒有作用，依次類推。如果變量的相對大小與它們之間的這種關系相對應，則可根據相對大小來確定變量在模型中的次序。
3.數(shù)據
本文以東中西三大地區(qū)的人均實際GDP為研究變量，數(shù)據來源是《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》。樣本期選為1979到2004年，使用期間的年度數(shù)據。東中西部的人均GDP是以人口為權重的各省人均GDP的加權平均值。東中西部人均實際GDP的增長率是以人口為權重的各省人均GDP指數(shù)的加權平均值為依據計算而來。為了便于和前文所述的研究結果相比較，東中西部的劃分采用傳統(tǒng)方法，東部包括遼寧、北京、天津、河北、山東、上海、浙江、江蘇、廣東、海南、福建、廣西。中部包括內蒙、黑龍江、吉林、山西、河南、湖北、湖南、安徽、江西。西部包括新疆、甘肅、青海、寧夏、西藏、陜西、四川、重慶、云南、貴州。


圖1 歷年來東中西部的人均GDP（單位：元） 圖2 東部與中西部人均GDP的比值(中西部為1)


圖1是1979年來東中西部的人均GDP（分別以PCO、PCE和PWE表示）。從中可看出，改革開放后，三地區(qū)的人均產出一直保持強勁的增長勢頭。與其他兩個地區(qū)相比，東部地區(qū)增長的速度更快，東部與中西部之間的差距呈明顯的擴大趨勢。圖2給出了東部與中西部人均GDP在每一年的比值。顯然，除過個別年份，如1990和1994年等之外，東部與中西部的人均收入差距在不斷拉大。這和其他一些研究，如Tsui(1996)、Zhang(2001)和Wu(2002)等給出的結論基本一致[ 有關我國地區(qū)差距變化趨勢研究的詳細討論見劉夏明、魏英琪、李國平（2004）的綜述。]。

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