辽宁省装备制造业与其他工业关系实证分析
[摘要] 本文以辽宁省为例，从实证的角度，运用Eviews3.1,采用EG两步法建立装备制造业与其他工业的相关计量经济模型，并经格兰杰因果检验，得出装备制造业的发展水平对其他工业的发展水平起决定性作用的结论。
[关键词] 装备制造业 其他工业 计量经济模型
装备制造业是为国民经济各部门尤其是其他工业部门简单再生产和扩大再生产提供技术装备的各制造工业的总称，其产品范围包括机械工业(含航空、航天、船舶和兵器等制造行业)和电子工业中的投资类产品。按照国民经济行业分类，装备制造业大致包括通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、武器弹药制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业和仪器仪表及文化办公用品制造业。装备制造业是整个工业运转的母机，为其他工业提供生產所需要的设备。为了更好地了解装备制造业与其他产业间的相互关系，本文从利用计量经济原理对其关系进行分析。
一、数据搜集及处理
利用《辽宁统计年鉴》(1992年～2005年)，本文搜集了近10年工业总产值和装备制造业工业总产值的相关数据，并对原始数据进行了相应整理。用Zt表示工业总产值，用Xt表示装备制造业工业总产值，用Yt表示其他工业总产值，单位均为亿元人民币。为消除异方差，取Yt,Xt的对数:LNYt=logYt,LNXt=logXt。
二、模型建立
本文采用Eviews3.1计量经济软件对数据进行分析。首先对LnYt，LnXt，做单整性检验。见下表：
注:①带*字符括号内数字是DF或ADF统计量的值。②不带*字符括号内数字是各变量系数所对应的t统计量。③s.e.表示回归函数的标准差。
由表可知，式(1)中ADF值为0.96，其大于0.1概率下的临界值为-2.71，式(2)中ADF值为-2.82，其小于0.1概率下的临界值为-2.72，所以LnYt～I(1)。经验证，式(2)中各项系数均具有显著性。同理可得LnXt～I(1)。
由于LnYt,LnXt,都是一阶单整变量,所以可按EG两步法作如下协整回归来检验两个变量是否存在协整关系。绘制两者的散点图可以看出,LNYt与LnXt大体上呈线性关系,所以建立如下线性模型：
(1)
(13.7) (40.96) R2=0.99 s.e.=0.04 DW=2.1T=14F=1677.96
模型(1)中各项系数均通过显著性检验，R2=0.99表明估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
若上述两个变量存在协整关系，则由上式计算的应具有平稳性。用做如下回归，并进行AEG检验，
(-4.19)(1.8)R2=0.69,DW=2.03, s.e.=0.04,T=12
经计算,在a=0.10,T=12的条件下,临界值C(0.10)=-3.046-4.069/12-5.73/122=-3.39，AEG=-4.19<-3.39,所以两个变量存在协整关系。模型(1)中所确立的因变量、自变量符合格兰杰因果检验,LnXt是LnYt的因（LNXt不是LNYt的因,对应P值为0.02;LNYt不是LNXt的因，对应的P值为0.20）。用et表示式(1)中的残差建立误差修正模型如下：
ΔLnYt=0.90ΔLnXt-0.20et-1（2）
(16.39)(-2.10) R2=0.91, DW=1.6,s.e.=0.04,F=115.04，PF=0.001
LM1=0.32， LM2=1.25， ARCH=0.32， T=13
式中各变量的回归系数均通过了显著性检验，误差修正项系数为负，符合反向修正机制。LM1和LM2分别是检验随机项一阶和二阶自相关的统计量。,所以模型不存在自相关，由于所以上述模型不存在异方差。
三、结论
通过格兰杰因果关系检验可知，在长期装备制造业工业总产值与其他工业总产值存在稳定关系，装备制造业总产值每增加1%，其他工业总产值就相应增加0.88%;在短期装备制造业工业总产值每增加1%，其他工业总产值就增加0.9%。上一年度的非均衡误差以0.2的比率对本年度的(对数的)其他工业总产值增长量做出修正。
装备制造业与其他工业相互影响，但装备制造业对其他工业影响更大大。其主要表现为:第一，装备制造业发展水平直接决定其他工业的发展水平，其他工业的发展从根本上取决于装备制造业的发展；第二，其他工业的发展因需增加新的生产设备从而也推动装备制造业的发展；第三，装备制造业的发展除了受产品需求影响外还受到其他因素如科技进步等的影响。
参考文献:
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[3]拉姆·拉玛纳山著薛菁睿译:应用经济计量学[M]．机械工业出版社，2003
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。