| Value
Prob.**
None *
0.995223
160.3191
58.43354
0.0000
At most 1 *
0.967856
103.1255
52.36261
0.0000
At most 2 *
0.944091
86.52085
46.23142
0.0000
At most 3 *
0.801439
48.49973
40.07757
0.0045
At most 4 *
0.685184
34.67299
33.87687
0.0401
At most 5
0.558885
24.55348
27.58434
0.1165
注：①迹检验表明在5%的显著性水平下存在5个协整方程
②*表示迹检验在5%的显著性水平下拒绝原假设
基于最大特征值统计量的Johansen协整检验结果表明，最大特征值统计量在5%的显著性水平下拒绝原假设，即反映农村金融发展、政府支农行为与农村经济增长的九个变量的一阶单整序列之间存在5个协整向量，他们之间可以建立VAR模型。
3、建立VAR模型
（1）VAR模型定阶。VAR模型中最重要的问题是滞后阶数的确定，因此必须先确定VAR模型的结构。滞后长度准则给出了五种判断方法，五种评价准则给出了各自的最优滞后阶数，并以*表示，各种准则不一致时，以多数较为合理。
表2 VAR模型滞后长度准则
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
210.9299
NA
1.15E-17
-13.46199
-13.04163
-13.32752
1
523.4273
416.6632
2.90E-24
-28.89516
-24.69156
-27.55039
2
714.3702
140.0247*
1.16e-26*
-36.22468*
-28.23785*
-33.66962*
注： * 表示该准则选择的最优滞后期
表2检验结果显示，5个评价统计量都认为滞后阶数为2的VAR模型较为合理，因此建立VAR（2）模型。
（2）VAR模型构建与稳定性检验。确定了VAR模型的阶数之后，可以建立如下九维向量自回归模型，来进一步分析农村劳动力就业结构、政府支农行为、农村金融发展状况与农村经济之间的长期动态关系。VAR(2)模型表达式如下：
为了进一步检验VAR（2）模型的稳定性，可以运用VAR根图来检验。如果被估计的VAR模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则模型是稳定的。VAR根图来检验结果如图2，从图中可以看出18个特征方程根的倒数值明显在单位圆内部，表明VAR（2）模型具有稳定性，说明我们所建立的由农村金融发展、农村劳动力就业结构、政府支农力度、农村经济增长所构成的经济系统具有稳定性。
图2 VAR(2)模型的根图稳定性检验
（3）实证结论分析。根据所建立的VAR(2)模型，可以得到如下一些结论：
①农村劳动力就业结构对农村经济的影响。劳动力就业结构的滞后1期值Lnlabor(t-1)对农村居民人均纯收入Lnincome和农林牧渔业总产值Lnproduction产生正向影响、对粮食总产量Lngrain产生负向影响，影响系数分别为0.0723、0.2030、-0.2105。劳动力就业结构的滞后2期值Lnlabor(t-2)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain均产生负向影响，但影响程度都很小。可以得出农村劳动力就业结构对农村经济影响是：对粮食总产量产生最大的负向影响，表明农村劳动力就业结构中非农从业人员越多越不利于粮食产量的提高；对农林牧渔业总产值产生较大的正向影响、对农村居民人均纯收入产生较小的正向影响，表明非农从业人员的增多有利于农林牧渔业总产值和农村居民人均纯收入的提高。
②政府支农行为对农村经济的影响。支农支出占国家财政支出比重的滞后1期值和滞后2期值lnfinance（t-1)、lnfinance（t-2)对农村居民人均纯收入Lnincome、粮食总产量Lngrain均产生负向影响，但对农林牧渔业总产值Lnproduction产生正向影响。农村固定资产投资额占全社会固定资产投资额比重的滞后1期值lninvest（-1）对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain均产生正向影响，影响系数分别为0.1420、0.3471、0.1664；农村固定资产投资额占全社会固定资产投资额比重的滞后2期值lninvest（-2）对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain均产生正向影响，影响系数分别为0.2637、0.3351、0.3183。
③农村金融深化对农村经济的影响。农村金融规模指标的滞后1期值lnscale(t-1)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain均产生正向影响，影响系数分别为0.0837、0.5291、0.2035；农村金融规模指标的滞后2期值对lnscale(t-2)农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain产生正向影响，影响系数为0.2538、0.1434、0.2990。农村金融结构指标的滞后1期值lnstructure(t-1)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction产生正向影响，影响系数为0.0395、0.2853，对粮食总产量Lngrain产生负向影响，影响系数为-0.1795；农村金融结构指标的滞后2期值lnstructure(t-2)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction产生正向影响，影响系数为0.1222、0.1652，对粮食总产量Lngrain产生负向影响，影响系数为-0.1362；农村金融效率指标的滞后1期值lnefficiency(t-1)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain均产生负向影响，影响系数为-0.3070、-0.8064、-0.2993；农村金融效率指标的滞后2期值lnefficiency(t-2)对农村居民人均纯收入Lnincome、农林牧渔业总产值Lnproduction、粮食总产量Lngrain产生正向影响，影响系数为0.3046、0.1816、0.4328。 2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
