新疆出口商品结构调整对经济增长影响,此文是一篇经济增长论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
经济增长论文参考文献：
［摘 要］文章选取1990～2010年新疆的相关数据,基于VAR模型,使用Johansen协整检验、广义脉冲响应函数和方差分解,实证研究新疆初级产品出口、工业制成品出口以及工业制成品中的资源劳动密集型产品和资本技术密集型产品出口对经济增长的长期动态影响,并依据实证分析结果提出相应的对策、建议.
［关键词］出口商品结构；经济增长；VAR模型;Johansen检验；广义脉冲响应函数；方差分解
［作者简介］常丹静,新疆石河子大学,研究方向：产业结构和布局,新疆石河子,832000；刘丽丽,滨州市妇幼保健站助理馆员,山东滨州,256600
［中图分类号］ F127［文献标识码］ A［文章编号］ 1007-7723（2012）04-0069-0006一、引言
关于出口商品结构和经济增长的关系,Hongshik Lee（2003）等的研究表明,工业制成品占出口商品结构的比重对经济增长有较强的影响,初级产品出口在出口商品结构中的比重对经济增长的影响较小,说明出口对经济增长的作用主要集中在工业制成品出口上；Mazurndar(2002)通过研究分析发现:一个国家的经济增长和一国的对外贸易结构直接存在着相关关系,一国的对外贸易结构在一定程度上影响着一国的经济增长；Jacint & Manuel(2004)通过研究发现：在一国出口额增加的情况下,如果不能很好地促进经济增长,这时可以调整出口商品结构来促进经济的增长；易力、刘世美、刘冰（2006）从出口贸易商品结构出发,利用中国1980～2004年出口和GDP时序数据,对出口商品结构优化和经济增长的相互作用进行了协整分析.其分析结果表明,出口商品结构优化对经济增长有长期稳定的促进作用,而短期表现不明显,并且两者之间不存在双向因果关系；李俊（2010）从出口商品结构的角度,对广东省1987～2007年的初级产品出口、工业制成品出口和GDP的统计数据,运用协整等方法分析了其出口商品结构同经济增长的关系,得出结论：短期内,初级产品出口促进经济增长,工业制成品出口抑制经济增长；长期内,出口商品结构的优化则对经济增长有稳定的促进作用.
综上所述,出口商品结构和经济增长之间存在一定的相关关系,然而,通过对上述文献的总结发现,之所以不同学者对此问题的研究得出不同结论,主要是由于区域间存在着经济发展水平差异、地域差异以及产业结构差异等因素,因此不同国家或地区的外贸结构和经济增长之间的关系也大相径庭.本文利用VAR模型,通过Johansen协整检验、广义脉冲响应函数、方差分解等计量方法,以新疆为研究区域,分析新疆初级产品出口、工业制成品出口以及工业制成品中的资源劳动密集型产品和资本技术密集型产品出口对经济增长的影响.
二、变量选取及计量方法
(一)变量选取及数据处理
出口商品结构是指一国（或地区）各类出口商品在这个出口贸易中所占的比重,通常用各大类或某产品的出口额占出口总额的比重来表示.本文将出口商品分为初级产品和工业制成品,而工业制成品内部又分为资源劳动密集型产品和资本技术密集型产品.所以,采用初级产品、工业制成品以及工业制成品中的资源劳动密集型产品和资本技术密集型产品分别占出口总额的比重来衡量出口商品结构,并依次用PXW、MXW、LXW、KXW来表示.选取常用的国内生产总值（GDP）增长率指标来反映经济增长.为了消除价格因素的影响,用新疆历年以1978年为100的生产总值指数对上述变量进行调整.为了消除异方差性,采取不改变趋势和协整关系的取对数法,对上述变量进行自然对数变换,分别表示为LGDP、LPXW、LMXW、LLXW、LKXW.
(二)计量方法
本文采用包含经济增长、初级产品占出口总额的比重、工业制成品占出口总额的比重、资源劳动密集型产品占出口总额的比重、资本技术密集型占出口总额的比重等5个变量在内的自向量回归（VAR）模型来分析新疆出口商品结构调整对经济增长的作用机制.在此基础上,使用协整检验分析、脉冲响应函数和方差分解来定量分析新疆出口商品结构调整对经济增长的影响.模型具体设定为：
Y■等于A■Y■+等+A■Y■+?着■t等于1,2等,T
其中,Yt等于（LGDPt,LPXW,LMXW,LLXW,LKXW）T, A1,A2,AP是要被估计的系数矩阵,p是自回归滞后阶数,?着■是白噪声序列向量.
三、实证分析
(一)单位根检验
大多数经济时间序列都是非平稳的,而VAR模型的运用要求系统中的变量具有平稳性.所以,建立VAR模型之前,应先确定所研究时间序列的平稳性,以防止出现伪回归现象,破坏模型的有效性.本文采用ADF单位根检验方法（augment Dickey-Fuller test）来判别变量的平稳性.检验结果见表1：
ADF检验结果表明：在1%的显著水平下,LGDP、LPXW、LMXW、LLXW、LKXW五个变量的水平时间序列均为含有一个单位根,都是非平稳序列,而其一阶差分序列在1%的显著水平下都是平稳的.所以,上述变量均为一阶单整,记作I（1）.通过了单位根检验,可以进行VAR模型的估计,和协整检验.
(二)VAR模型的估计
1.滞后期的选择
建立VAR模型时,首先要确定模型的最优滞后期.本文从最大滞后阶数2开始,利用似然比检验统计量（LR）、最终预测误差（FPE）、AIC信息准则、SC信息准则及HQ信息准则等方法来选择最佳的滞后阶数,判断原则是当超过一半的准则选择某个滞后阶数的话,那么就认为该滞后阶数为VAR模型的最优滞后阶数.VAR模型最佳滞后阶数检验结果如下：
从表2可以看出,最终预测误差（FPE）、AIC信息准则、SC信息准则及HQ信息准则等四种方法推荐的最佳滞后阶数均为2阶,因此确定本文VAR模型最佳滞后阶数为2阶,模型设定为VAR（2）.
此外,五个方程的可决系数 分别为0.857174、0.956006、0.949593、0.936447、0.774246,据此可以判断,方程的拟合效果非常好,这个VAR（2）模型可以作为进一步分析的基础.
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