贵州省工业发展与人民生活水平关系研究

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摘要：工业的发展，带动着相关产业迅速发展，人民的生活水平有了很大的提高，利用相关数据，应用向量自回归模型（VAR），研究了贵州省工业发展与人民生活水平的关系。得出结论：（1）工业增加值与城镇居民的人均可支配收入之间存在长期稳定的关系。（2）通过提高工业增加值，可以明显提高城镇居民人均收入。（3）工业增加值对城镇居民人均收入的贡献作用不断增加，之后也趋于平稳，最后贡献程度在20%左右。

关键词：贵州省；工业发展；人民生活水平；VAR模型

中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：16723198（2013）16004502

1引言

贵州省经过改革开放以来，已经形成了一定的工业体系，有了一定的成果，也极大地促进了人民的生活水平。但是由于受到自然资源和环境的限制，相对于其他沿海城市，贵州省的经济规模总体较小，工业化程度也偏低，人民生活水平也相对较低。2010年，贵州省工业增加值占生产总值的比重仅为33%。因此，为提高人民生活水平，2010年贵州省召开了第一次工业发展大会，推出了工业强省战略，走新型工业化道路。

目前工业强省已经成为贵州全省上下的共识。盘江、瓮福等一批工业企业迅速发展壮大。同时人民生活水平将会有很大的提高。大力发展工业，提高人民生活水平是贵州省今后发展的方向。因此研究贵州省的工业发展和人民生活水平的关系显得尤为重要。

2指标和数据的说明

2.1指标的选取

2.1.1工业发展指标的选取

工业是社会分工发展的产物。衡量一个国家或地区工业发展状况，常采用工业增加值指标，工业增加值是指工业企业在报告期内以货币形式表现的工业生产活动的最终成果。它反映了工业企业的投入、产出和经济效益情况。因此我们采用工业增加值可反映贵州省各个地区的工业效益状况，考虑价格因素，采用工业增加值价格指数，用Y表示，以1978年为基期。

2.1.2人民生活水平指标的选取

人民的生活水平涉及到社会生活的各个方面，医疗、教育、房地产，但这些社会生活的各个方面都需要收入作为保障，没有较高的收入，人民的生活水平不会提高，因此采用城镇家庭的居民可支配收入作为反应人民生活的指标。考虑价格因素，采用城镇居民人均可支配收入的价格指数，用X表示，以1978年为基期。

2.2数据的来源

选取的指标数据均来自《2010贵州省统计年鉴》，数据处理、计算采用Excel和Eview软件。

3实证模型

向量自回归模型是在无法确定外生变量的情况下，将变量均看成内生变量，并作为系统中的所有内生变量的滞后值建立模型的方法。可以用于分析和预测相互联系的多变量时间序列，分析随机误差对系统的动态冲击，解释冲击对经济冲击对经济变量的影响。VAR（p）模型如下：yt=atyt-1+…+apyt-p+et，其中yt是两个变量组成的向量，即yt=（Yt，Xt），其中Yt是工业增加值价格指数，Xt是城镇居民人均可支配收入的价格指数，ai（i=t…p）为待估计的参数，et为随机扰动项。p表示滞后阶数。为避免数据存在异方差现象，对数据进行对数化处理，用LGY和LGX表示。

4实证分析

4.1平稳性分析

图1LGY与LGX随时间变化图从图1中可看到对数工业增加值指数与对数城镇居民人均可支配收入价格指数随时间的增加而变大，因此LGY与LGX均为非平稳时间序列，首先对数据进行处理，取对数并进行一阶查分，处理后的数据用DLGY及DLGX表示。并对处理后的数据进行单位根检验，结果如表1。

从表1得到，DLGY的单位根检验的P值为0.002，小于0.05，因此拒绝原假设，认为DLGY为平稳序列。DLGX的单位根检验的P值为0.0077，小于0.05，因此拒绝原假设，认为DLGX为平稳序列。

4.2协整检验

对原始变量进用Johansen协整检验。检验结果如表2。

表2中采用了最大特征值评判检验结果，由于P值为0.0146，即在5%的显著性水平下拒绝没有协整方程的原假设，说明至少有一个；由于P值为0.8727，即在5%的显著性水平下接受最多有一个协整方程的假设，说明最多存在一个协整方程。因此可得到两变量仅有一个协整方程，它们之间存在长期的稳定关系。

4.3Granger因果关系检验

对DLGY和DLGX进行向量自回归估计，通过多次尝试比较AIC值，判断得到最佳滞后期为表3。

表3Granger因果关系检验

原假设观察值个数F统计量P值DLGX不是DLGY的Granger原因1.612730.2151DLGY不是DLGX的Granger原因293.100300.0476从表3中得到DLGX不是DLGY的Granger原因的P值为0.215大于0.05，因此不拒绝原假设，认为DLGX不是DLGY的Granger原因。说明城镇居民人均收入对工业增加值的增长有一定的推动作用，但是推动作用不明显。DLGY不是DLGX的Granger原因的P值为0.0476小于0.05，因此拒绝原假设，认为DLGY是DLGX的Granger原因。即工业增加值的提高会促进城镇居民收入的增加，这种作用很明显。

4.4脉冲响应函数

图2脉冲响应函数的时间路径图从图2中得DLGY对其自身的响应函数路径随时间而减少，最后趋于0，说明工业增加值的增长会引起后期工业增加值的增长，但是对后期的影响比较稳定，响应变化不大。DLGY对DLGX的响应函数路径随时间刚开始增大，随后减小，之后波动并接近于0，说明刚开始工业增加值对城镇居民人均收入具有促进作用，第3期达到最大，之后促进作用减少，到第4期出现负向效应，之后正负效应交替并逐渐减小。DLGX对DLGY的响应函数先增大后减小，并趋于0，说明在前4期，城镇居民人均收入的提高会引起后面工业增加值的提高，之后出现效应下降，并出现负效应。DLGX对其自身的响应函数路径随时间减小，之后出现负效应，之后正负效应交替并逐渐减少，说明开始城镇居民人均收入的提高会引起后面时期城镇居民人均收入的提高，第2期会有负效应。之后正负效应交替并逐渐减小。

4.5预测误差方差分解

图3方差分解时间路径图从图3中得DLGY对其自身的方差分解路径函数随时间减小，说明工业增加值对后期工业增加值的贡献在不断减小，在滞后4期贡献作用较为平稳，贡献程度在90%左右。DLGX对DLGY的方差分解路径函数随时间增大，说明城镇居民人均收入对工业增加值的贡献作用不断增加，之后平稳，最后贡献程度在10%左右。DLGY对DLGX的方差分解路径函数随时间增大，说明工业增加值对城镇居民人均收入的贡献作用不断增加，之后也趋于平稳，但增加幅度较大，最后贡献程度在20%左右。DLGX对其自身的方差分解路径函数随时间减小，前3期减小到最小，之后平稳。说明城镇居民人均收入对后面时期城镇居民人均收入贡献作用下降，到第3期时，对自身的贡献减小到80%左右。

5结论

（1）随着工业增加值的增加城镇居民的人均可支配收入也随之增加，并且两者之间存在长期稳定的关系。

（2）城镇居民人均收入变动是引起工业增加值变动的Granger原因，而工业增加值的增加不是引起城镇居民人均收入变动的Granger原因。即通过提高工业增加值，可以明显提高城镇居民人均收入，而提高城镇居民人均收入，不会明显提高工业增加值。

（3）工业增加值的增长会引起后期工业增加值的增长，但是对后期的影响比较稳定，响应变化不大；刚开始工业增加值对城镇居民人均收入具有促进作用，第3期达到最大，之后促进作用减少，到第4期出现负向效应，之后正负效应交替并逐渐减小；在前4期，城镇居民人均收入的提高会引起后面工业增加值的提高，之后出现效应下降，并出现负效应；城镇居民人均收入的提高会引起后面时期城镇居民人均收入的提高，第2期会有负效应。之后正负效应交替并逐渐减小。

（4）工业增加值对后期工业增加值的贡献在不断减小，在滞后4期贡献作用较为平稳，贡献程度在90%左右；城镇居民人均收入对工业增加值的贡献作用不断增加，之后平稳，最后贡献程度在10%左右；工业增加值对城镇居民人均收入的贡献作用不断增加，之后也趋于平稳，但增加幅度较大，最后贡献程度在20%左右；城镇居民人均收入对后面时期城镇居民人均收入贡献作用下降，到第3期时，对自身的贡献减小到80%左右。

参考文献

[1]郑翠霞.关于缩小城乡居民收入差距的思考[J].大理学院学报，2004，（06）：3941.

[2]郭克莎.中国工业化的进程、问题与出路[J].中国社会科学，2000，（3）：6070.

[3]贾洪文，颜咏华，白媛媛.甘肃省城乡收入差距影响因素的实证研究—基于面板数据的分析[J].科学经济社会，2012，（3）：1115.

[4]王纯阳，黄福才.基于VAR模型的入境旅游需求影响因素研究—以美国客源市场为例[J].江西财经大学学报，2010，67：3945.

[5]杜江，李恒，贾文.计量经济学及应用[M].北京：机械工业出版社，2010.

作者简介：刘高生（1987-），男，山东临沂人，贵州财经大学统计学硕士研究生，研究方向：应用数理统计；王双（1989-），男，四川营山人，贵州财经大学统计学硕士研究生，研究方向：宏观经济统计；黄娟（1989-），女，山东枣庄人，浙江工商大学统计学硕士研究生，研究方向：科技创新管理统计。