VAR模型的脉冲响应分析与方差分解

利用上面估计的两个VAR（4）模型，这一部分分别对其进行脉冲响应分析和方差分解分析，脉冲响应结果分别见图8.10和图8.12，方差分解结果分别见图8.11和图8.13。对于脉冲响应分析，笔者选择广义冲击，这样就不会出现由于变量顺序不同而导致脉冲响应结果不一致的情况（Pesarcm & Shin，1998）。

图8.10　经济开放、经济增长和经济波动脉冲响应函数

从图8.10中可以清楚地看到经济增长率（HPTREND01）、经济波动（VOL）与综合经济开放度（NOPEN）之间的动态关系。首先，对于经济增长率而言，经济开放度的变化（经济开放度的增量，因为模型中使用的是差分后的数据）对其影响是显著的。但是这种影响要到四年以后才开始显现，并在第七年前后达到顶峰，随后很快消失。而经济波动对经济增长的影响则主要是负向的，这和经典的R & R模型的结论是一致的。其次，对于经济波动而言，从图8.10中可以看到经济增长和经济开放对其都没有很明确的影响，也即没有较为持久的单一方向的影响，这和中国近几十年来政府通过国内财政政策和货币政策对经济波动的有效管理是一致的。最后，对于经济开放，经济增长和经济波动对其影响都非常小，这和中国的实际情况是吻合的。中国改革开放40年以来，相对而言，经济开放一直都是一个外生变量，也即中国的政策主要是通过发展对外开放来促进经济增长，而不是反过来；另一方面，虽然中国经济也有一定的波动，但是从未因为经济波动而动摇经济开放的进程和决心，所以这个结果能够比较好地反映中国实际的经济开放进程。

从整体来看，经济增长、经济波动和综合经济开放度的动态变化是和我们的先验认识一致的。从图8.11中可以看到，对于经济增长而言，开始时其变动主要来源于本身的变动，但是几年以后，经济开放变动的贡献率开始显现，并逐渐上升到50%左右。这说明了经济开放在中国经济增长中的重要性。而对于经济波动，经济开放的变动在经济波动中的贡献率很快便达到了20%以上。这说明经济开放度的变动也对中国的经济波动有一定的贡献。

图8.11　经济开放、经济增长与经济波动变动的方差分解

从图8.12和图8.13中可以看出，使用贸易开放度作为经济开放的代理变量时，其动态过程和使用综合经济开放度作为经济开放的代理变量时基本上是一致的。但是，相对而言，贸易开放度的变动在VAR系统的动态变化过程中所起的作用更小，这在一定程度上反映了综合经济开放度具有比贸易开放度更强的代表性和解释力，也从反面说明了由于金融开放程度还相对较低，其开放度增加的边际效应相对比较大。

图8.12　贸易开放、经济增长和经济波动脉冲响应函数

图8.13　贸易开放、经济增长与经济波动变动的方差分解

【注释】
(www.xing528.com)

[1]初始时，经济开放对经济增长作用的分析主要集中在贸易开放领域。后来，随着金融开放的发展，金融开放与经济增长关系的研究也变得日益重要。

[2]刘树成（2006）将中国1953年以来的经济增长划分为10个周期，其中1978年改革开放以前有5个周期，改革开放至今有5个周期。

[3]需要注意的是经济波动不同于经济周期。

[4]整个阶段经济增长率的方差反映了整体变动，但是并不能反映相邻经济增长率变动的平缓程度，所以不能完全反映第二阶段的经济波动的平缓程度。

[5]本书采用的是最基本的出口增长率对经济增长率贡献的计算方法，即利用出口额占GDP的比重乘以出口增长率得到的。

[6]习近平2010年9月7日在联合国贸发会议第二届世界投资论坛上表示，继续深化沿海开放、加快内地开放、提升沿边开放，以开放促改革，以开放促发展，以开放惠民生。

[7]包括各种对外开放形式，如贸易开放、金融开放、综合对外经济开放与经济增长的关系。