西部地区生产性服务业与制造业互动发展实证研究
【图文】：
恪ＤＰ臀榷ㄐ?检验结果显示，，VAR(3)模型特征根均在单位圆内，模型稳定(见图1)，可以进行脉冲响应和方差分解。DLnM和DLnS模型调整后的R2分别为0.8389、0.7897，具有较强解释力。模型估计结果如表8所示。表8VAR(3)估计结果回归结果回归函数DLnM回归函数DLnSD(LnM(－1))0.98360.2477D(LnM(－2))－0.21600.6241D(LnM(－3))－0.0171－0.2757D(LnS(－1))－0.2643－0.4446D(LnS(－2))0.29160.0249D(LnS(－3))－0.4804－0.1549C0.10820.1656R20.89930.8234R20.83890.7897AIC=－4.9799SC=－4.2937图1VAR模型稳定性检验4.脉冲响应函数和方差分解。脉冲响应函数刻画了在误差项上加上一个标准差大小的冲击对内生变量当期值和未来值带来的影响，即确定了一个变量对另一个变量的时滞作用。方差分解进一步分析系统的动态变化，了解各变量对新信息的作用程度。DLnM和DLnS进行脉冲响应分析结果如图2和94
图3所示。从图2可以看出，制造业对其自身一个标准差冲击具有较强响应，且在滞后2期达到最大值3.6%，之后冲击逐渐减弱，滞后7期达到最低值－1.2%，滞后7期后又开始有所回升。制造业对来自生产性服务业的标准差冲击波动较大，在滞后4期达到最低值－5%，滞后9期达到最大值2.5%。图3结果显示，生产性服务业对来自自身标准差的冲击响应较为明显，第1期就达到最大值12%，之后逐渐减弱，呈现不断波动的状态。而生产性服务业对来自制造业标准差的冲击响应较为微弱，在滞后5期后基本没有响应。图2DLnM对冲击的响应图3DLnS对冲击的响应表9方差分解结果DLnMDLnSPeriodDLnMDLnSDLnMDLnS1100.00000.001.530598.4695273.721626.27832.624897.3752371.467228.53295.781094.2190446.407053.59315.882894.1172545.889154.11095.560694.4394640.587559.41254.794195.2059740.117259.88284.650095.3500839.494860.50524.604195.3959937.177662.82244.493295.50681037.118962.88114.331095.6690表9是利用VAR(3)模型的方差分解结果。制造业对自身预测标准差的作用在前3期较为明显，产性服务业对其作用效果不断增强。而生产性服务业对自身预测标准差的作用响应较为明显，围绕95%上下波动，工业的作用极其微弱。由协整检验和VAR模型表明，西部地区制造业和生产性服务业之间存在长期稳定的均衡关系。短期内，可能会出现失衡，但系统会自动调整回到均衡状态。脉冲响应函数和方差分解表明，西部地区制造业对来自生产性服务业的作用响应较为明显，而制造业对生产性服务业的作用不够突出，目前，制造业和生产性服务业都处于产业内部循环状态，即对自身支撑作用更为明显。五、结论和政策建议(一)主要结论第一，从直接消耗情况来看，西部?
【作者单位】： 重庆大学;
【基金】：国家社会科学基金项目“西部地区联动发展创新机制与模式研究”(12CJL075) 教育部人文社会科学研究青年基金项目“西部地区层级金融增长极实证研究”(10YJC790411) 中央高校基本科研业务费项目“构建西部地区多层次金融增长极研究——基于增长极理论和金融地理学视角”(CDJSK100029)、中央高校基本科研业务费项目“西部地区制造业与生产性服务业联动发展创新机制研究”(CDJXS12011101)
【分类号】：F719;F427;F224
【参考文献】
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本文编号：2542011
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