湖北省民营经济与湖北省经济增长的相关性分析

[摘要] 本文以湖北省1992年～2004年经济数据为基础，运用协整分析和误差修正模型的分析框架，研究了湖北省民营经济对湖北省经济增长的短期与长期影响。其结果表明:湖北省民营经济对湖北省经济增长的贡献是相当巨大的。

[关键词] 湖北民营经济 湖北经济增长 协整分析 误差修正模型(ECM)

一、引言

20世纪90年代以来，湖北民营经济迅速发展壮大，2004年实现增加值2343.52亿元，占全省生产总值的比重高达42.2%，民营经济对全省经济增长的贡献率达到50.5%，成为最具活力的经济增长点。本文将运用协整理论对湖北省民营经济与湖北省经济增长的相关性进行实证考察，以揭示出二者之间的内在数理联系。

二、实证分析

1.数据的初步分析

本文选取《2005年湖北统计年鉴》中1992年――2004年的相关数据作为样本空间。其中，湖北省民营经济增加值用MY来表示，湖北省经济增长用湖北省国内生产总值(GDP)来表示，湖北省零售物价格总指数用P来表示，样本基期为1991年，GDP和MY均为名义变量。

为了剔除物价变动对经济变量的影响，利用湖北省零售物价格总指数(P)对湖北省国内生产总值(GDP)和湖北省民营经济增加值(MY)进行平减。同时，为了消除数据中存在的异方差，分别对平减后的每个变量取对数，即：LGDP=log(GDP)，LMY=log(MY)。计算LGDP和LMY的相关性，得到二变量的相关系数为0.98054，呈现高度相关。因此，建立二变量的线性模型来解释湖北省民营经济与湖北省经济增长的关系是比较合适的。

2.平稳性检验

假定对数化后的各变量相应的一阶差分变量分别用iLGDP和iLMY表示。在Eview3.1中，采用扩充迪基－富勒检验（Augmented Dickey-Fuller Test）方法，对LGDP、LMY及其一阶差分变量iLGDP、iLMY进行平稳性检验，结果见(表2)：

表2 平稳性检验结果

[注：在检验形式中，i表示各自形式的一阶差分；（C，T，L）中的C，T，L分别表示模型中的常数、时间趋势和滞后阶数;*表示在1%的显著性水平下的临界值]

分析结果表明：时间序列变量LGDP和LMY都属于非平稳的时间序列，其一阶差分变量iLGDP和iLMY却都成为了平稳的时间序列，因此，LGDP和LMY都是一阶单整序列。

3.协整检验

由于模型中各变量均为一阶单整，因此，可以继续进行协整分析。本文采用EG两步法对LGDP和LMY进行回归分析，并对其残差序列进行平稳性检验(括号内的数为t检验值)。得到协整方程如下：

LGDP= -2.0818 + 1.3749*LMY

(-3.4282)(16.5654)

F=274.4129R2=0.9615A-R2=0.9580 DW=1.2327

对方程的残差项E进行单位根检验，结果见(表3)：

表3 方程残差项ADF检验

[注：（C，T，L）中的C，T，L分别表示模型中的常数、时间趋势和滞后阶数;*表示在1%的显著性水平下的临界值]

检验结果表明：LGDP和LMY存在协整关系，即存在长期均衡。

4.误差修正模型

根据Granger定理，一组具有协整关系的变量一定存在误差修正模型。因此,按照Hendry从一般到特殊的动态建模原则以及无约束VAR模型的最优滞后期为5，笔者从滞后五期开始将不显著的变量逐步排除，最终得到的误差修正模型为：

其中，ecm表示误差修正模型的误差修正项，其值就是协整方程的残差序列E。

误差修正模型各个变量通过了显著性检验，调整后的样本决定系数为0.9848，说明模型拟和效果较好，通过White检验和LM检验表明方程不存在异方差和自相关。误差修正项系数小于0，符合反向修正原则。

三、结论

通过实证分析，可以得到以下一些结论：

第一，对数化后的变量LGDP和LMY的相关系数高达0.98054，呈现高度相关。因此，用湖北省民营经济的发展来解释湖北省经济增长是比较合理的。

第二，经过对数化后的数据通过平稳性检验表明都具有一阶单整；协整分析表明湖北省经济增长和湖北省民营经济发展具有协整关系，即存在长期稳定的关系。

第三，协整方程可以作为弹性分析的依据。它表明:湖北省民营经济增加值平均每增长1个百分点，湖北省经济将增长1.3749个百分点。可见，湖北省民营经济对湖北省经济增长的贡献是相当巨大的。

第四，误差修正模型表明:从短期来看，滞后一期的湖北省经济增长以0.6009的比率对当期湖北省经济增长进行正影响；当期的湖北省民营经济以1.1275的比率对当期湖北省经济增长进行正影响，滞后一期的湖北省民营经济以0.5617的比率对当期湖北省经济增长进行负影响；滞后一期的非均衡误差以0.5032的比率对当期湖北省经济增长做出修正，即湖北省经济增长的短期波动向长期均衡的调整力度为0.5032。

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