基于1998-2018年年度数据的我国对外经济贸易与医药制造业互动关系实证研究
【部分图文】:
(1)ADF检验。首先,将表3中的数据录入Eviews10.0软件,分别对对外经济贸易(记为WM)和医药制造业(记为YZ)的综合评价指标结果进行ADF检验,检验结果显示均含有单位根,表示两组数据均为非平稳时间序列。随后,对取过对数后的数据(分别记为LNWM、LNYZ)进行ADF检验,结果见表4(表中,c代表截距,t代表趋势)。由表4可见,经检验,LNWM和LNYZ两组数据的ADF值分别为-6.168和-7.786,且二者在1%、5%、10%不同显著性水平下均为平稳时间序列,说明可对两组数据进行VAR模型的构建[15]。(2)数据协整性检验。为进一步确保数据的稳健性,对两组数据进行协整关系检验[16]。利用Eviews 10.0软件对二者进行协整分析,并获得协整方程如下:LNYZ=0.432 918LNWM-0.706 265(R2=0.584,F=26.635)。对所构建方程的残差进行ADF检验,并设置残差变量为RES[17]。经计算,变量残差RES单位根检验值为-4.645,表明残差变量RES为平稳时间序列,可认为LNYZ和LNWM之间存在协整关系,可以构建基于两者数据的VAR模型。同时,由于上述协整方程F值为26.635,说明协整结果较好,可满足显著性水平要求。通过上述协整方程可得知,LNYZ与LNWM之间成正相关关系,相关系数为0.432 918,说明当LNWM每增加1%时,相应的LNYZ会增加0.432 918%,即从协整检验结果来看,我国对外经济贸易的发展对于医药制造业的发展具有一定的促进作用和带动作用。
(5)脉冲响应分析。利用Eviews 10.0软件作LNWM与LNYZ的脉冲响应分析,得脉冲响应函数拟合值及其95%置信区间(CI),详见图3。由图3A可见,对外经济贸易对于来自医药制造业的扰动未作出立即响应,在第1期响应值为0,从第2期开始迅速上升,并于第3期到达最大值,从第4期开始缓慢下降,并逐渐趋近于平稳;相反,由图3B可见,医药制造业对于来自对外经济贸易的扰动非常明显,在第1期就立即作出了响应,并于第3期开始逐渐上升,在第5期之后开始缓慢下降,逐渐趋于平稳。(6)方差分解。在LNWM的方差分解中,LNWM对来自LNYZ的冲击在第1期未作出响应,在第2期开始响应,随着时间的增加LNYZ的贡献度逐渐增加,并于第10期时达到了最高值24.07%;在LNYZ的方差分解中,LNWM对LNYZ在第1期即作出了响应,贡献度为0.07%,从第2期时开始出现了较快速的增长,并于第10期逐渐稳定于5%左右。可见,对外经济贸易对医药制造业在最初时期就存在一定的贡献度和影响,但后期贡献度不大,说明现阶段医药制造业的发展主要来源于自身的贡献影响,对外经济贸易在医药制造业发展中起一定的辅助促进作用。
(6)方差分解。在LNWM的方差分解中,LNWM对来自LNYZ的冲击在第1期未作出响应,在第2期开始响应,随着时间的增加LNYZ的贡献度逐渐增加,并于第10期时达到了最高值24.07%;在LNYZ的方差分解中,LNWM对LNYZ在第1期即作出了响应,贡献度为0.07%,从第2期时开始出现了较快速的增长,并于第10期逐渐稳定于5%左右。可见,对外经济贸易对医药制造业在最初时期就存在一定的贡献度和影响,但后期贡献度不大,说明现阶段医药制造业的发展主要来源于自身的贡献影响,对外经济贸易在医药制造业发展中起一定的辅助促进作用。3 分析与讨论
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