根据AIC和SC取值最小的准则，经过多次试验我们将变量滞后区间确定为一阶到二阶。将 、 滞后1～2期的值作为内生变量，采用最小二乘法来估计该模型。运行结果见以下方程：
 =-0.5939 -0.3969 -0.0787 +0.1218 -0.0008
(-3.84071)(-2.72540)(0.80009)(0.80009)(-0.06776)
 =0.4507，AIC=-2.6637，SC=-2.4237
 =-0.555 -0.2944 +0.0189+0.2195+0.0003
(-2.8516)(-1.5204)(0.0961)(1.1853)(0.0019)
=0.3452，AIC=-2.1828，SC=-1.9428
上面两个方程各系数下边括号内的数据为t统计量检验值。从上述两方程的整体检验结果来看（见表5），方程的整体拟合度较高。从以上的模型中可以看出，第一个方程的前两个参数的估计量绝对值呈递减趋势，表明当前主要受滞后一阶的影响，其滞后二阶对其的影响逐步减弱。而下面的方程表明当前的与其自身的滞后值有较大的联系，与的滞后值关联度不大，且呈弱化趋势。
表5VAR模型整体检验结果
|
滞后阶数
|
可决性残差协方差
|
对数似然值
|
赤池信息值
|
施瓦茨值
|
|
（1，2）
|
1.28E-05
|
75.4793
|
-4.8503
|
-4.3704
|
|
（1，3）
|
1.01E-05
|
75.7957
|
-4.7535
|
-4.0761
|
|
（1，4）
|
9.30E-06
|
73.8754
|
-4.4700
|
-3.5924
|
|
（1，5）
|
5.12E-06
|
78.0763
|
-4.6730
|
-3.5931
|
（六）预测方差分解
方差分解描述了冲击在城镇化发展与农民收入增长的动态变化中的相对重要性。基于VAR(2)模型对和进行了方差分解，分解结见表6。表6中，第一列预测期，SE中数据为变量和的各期预测标准误差，这种预测误差是由于修正值的现在值或将来值的变化造成的。和列分别表示以列和列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，每行结果相加是100。从表6中我们可以看到，农民人均纯收入的波动在第1期和第2期只受自身波动影响，城镇化水平对农民人均纯收入的波动的冲击(即对预测误差的贡献度)在第二期才现出来，且冲击影响非常微弱，只有0.73%，后呈现逐步增强态势，但从第五期开始，冲击影响趋于稳定，稳定在8-9%之间。而城镇化水平从第1期起就受到自身波动和农民人均纯收入冲击的影响，受农民人均纯收入的影响在前2期表现得比较弱，此后总体上呈上升趋势，后期趋于稳定在预测方差的5%左右。
表6和方差分解表
|
时期
|
农民人均纯收入的方差分解
|
城镇化水平的方差分解
|
|
预测标准误差
|
 （%）(SXPI的二阶差分)
|
 （%）(SXUR的二阶差分)
|
预测标准误差
|
 （%）(SXPI的二阶差分)
|
 (SXUR的二阶差分)
|
|
1
|
0.053077
|
100.0000
|
0.000000
|
0.067508
|
0.376083
|
99.62392
|
|
2
|
0.062126
|
99.27139
|
0.728614
|
0.077185
|
0.315834
|
99.68417
|
|
3
|
0.063769
|
94.27993
|
5.720068
|
0.077907
|
2.144113
|
97.85589
|
|
4
|
0.065921
|
91.85943
|
8.140568
|
0.079492
|
4.530492
|
95.46951
|
|
5
|
0.066081
|
91.89774
|
8.102255
|
0.079624
|
4.734563
|
95.26544
|
|
6
|
0.066446
|
91.26705
|
8.732949
|
0.079828
|
4.998262
|
95.00174
|
|
7
|
0.066679
|
91.05930
|
8.940699
|
0.080016
|
5.299336
|
94.70066
|
|
8
|
0.066685
|
91.04334
|
8.956662
|
0.080019
|
5.302094
|
94.69791
|
|
9
|
0.066760
|
90.95318
|
9.046816
|
0.080070
|
5.360562
|
94.63944
|
|
10
|
0.066777
|
90.94544
|
9.054556
|
0.080085
|
5.386204
|
94.61380
|
变量顺序:SXPI的二阶差分，SXUR的二阶差分。
四、基本结论
根据上述基于陕西1978-2008年统计数据资料的实证分析，可以得出以下几个结论：
（1）非平稳序列 、 在经过二阶差分后平稳，所以，、均为二阶单整，即～I(2)，～I(2)。协整检验结果表明，陕西城镇化水平和农村居民家庭人均纯收入之间存在长期的均衡关系，陕西城镇化水平每变动1个单位，将会促进农民收入增长0.9779个单位。
（2）从陕西的误差修正模型来看，误差修正系数为-0.0483，符合相反修正机制，两者的短期动态均衡关系是，城镇化水平短期内每变动1个单位，陕西农民收入将反方向变动0.2322个单位。
（3）格兰杰因果关系检验表明，在一定滞后期数上，城镇化水平促进了农民收入的增长，同时农民收入的增长有助于城镇化的推进，两者具有双向因果关系。
上述实证分析结论表明，陕西城镇化发展与农民收入增长之间存在着较强的交互作用，而且其长期的作用程度更显著。这说明，陕西把城镇化作为农民增收的政策上，应采取长期政策而非短期政策。由于陕南、陕北和关中地区经济、社会、自然资源禀赋状况存在差异性，因此，要以多样化和差异化的城镇化发展模式和政策选择满足陕西区域性差异的需求，逐步形成陕西农民收入增长的长效机制。
参考文献
1 宋元梁、肖卫东.中国城镇化发展与农民收入增长关系的动态计量经济分析[J].数量经济技术经济研究,2005(9):30-39.
2 张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南(第二版)[M].天津:南开大学出版社,2004:297-303.
3 张晓山.农民增收问题的理论探索与实证分析[A].宋元梁、肖卫东.城镇化与各区域农民收入增长关系研究[C].北京:经济管理出版社,2007:239-266.
4 易丹辉.数据分析与EViews应用[M].北京:中国人民大学出版社,2008:207-226. 3/3 首页 上一页 1 2 3 |
