基于VAR模型我国工业经济对经济增长的贡献计量分析

基于VAR模型我国工业经济对经济增长的贡献计量分析
作者：张辛未
来源：《中国科技博览》积累知识2018年第24期

一个国家工业化发展水平是其经济发展的一个重要标志，改革开放以来中国成功的推进了工业化进程，工业与其它产业协调发展能够促进经济的稳健发展。影响经济增长的因素很多，正确地认识并估计这些因素对经济增长的贡献尤为重要。研究中国经济增长中工业经济的贡献计量分析对预测和判断我国的经济发展态势具有重要意义和作用，对理解现实经济增长和制定促进经济增长的政策是至关重要的。分析工业经济对中国经济增长贡献有利于人们加深对工业发展的进一步认识，进一步推进“十三五”时期全面建成小康社会。

一、中国工业经济与经济增长之间的协整检验

国内生产总值和工业总产值这两个月度数据的时间序列尽管有所波动，但两者在整体上都呈现出一种上升的趋势，为了避免工业总产值和GDP因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷，对数据作季节性调整，更加有利于我们观察其潜在趋势。本文所有数据都使用Eviews9软件进行，采用长效干扰素X13方法对工业总产值和GDP数据进行季节性调整，得到的数据记

为XGDP和XINDUS TRY。同时考虑到对时间序列数据取对数之后不会改变其时序性质，并能使原时间序列的趋势线性化，消除原时间序列中可能存在的异方差现象，且对数化后的数据更容易得到平稳的时间序列，为此对已经进行过季节性调整的数据进行对数化处理，并分别用LNXGDP与LNXINDUSTRY表示对数变换后的实际国内生产总值和实际工业总产值。

为了验证中国经济和工业经济是存在长期关联的，避免造成回归分析的谬误，对两个时间序列LNXGDP文学批评著作与LNXINDUSTRY河北体育学院学报进行单位跟检验，本文采用Augmented Dickey-Fullerton检验法，时间序列中国农业发展集团总公司LNXGDP与LNXINDUSTRY均是不平稳的，但是时间序列LNXGDP与LNXINDUSTRY的一阶差分均是平稳的。再对数据进行Johansen协整检验见表1。徐薇涵P值

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标签：经济工业增长数据发展时间

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