表1 变量的单位根检验 变量 (C T K) ADF统计值 1%的临界值 5%的临界值 10%的临界值 检验结果 LNGDP C T 1 -2.9116 -4.3552 -3.5943 -3.2321 不平稳 LNP C T 1 -1.7286 -4.3552 -3.5943 -3.2321 不平稳 LNW C T 1 -3.0253 -4.3552 -3.5943 -3.2321 不平稳 DLNGDP C 0 1 -2.9237 -3.7204 -2.985 -2.6318 平稳 DLNP 0 0 1 -1.8278 -2.6603 -1.9552 -1.6228 平稳 DLNW C 0 1 -2.8195 -3.7204 -2.985 -2.6318 平稳 注：检验形式中的C和T表示截距和时间趋势，K代表滞后阶数。D表示一阶差分。

　　2、Granger因果关系检验

　　下面对各变量进行因果关系检验，确定它们之间相互影响的方向。因为当变量非平稳时，任何两个相互无关的变量可能产生虚假的因果关系。由于检验结果对滞后期的选择有时很敏感，不同的滞后期可能产生不同的结果，一般而言要进行不同滞后期的检验，以模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期为最佳滞后期。本文所选择的滞后期为1。检验结果见表2。从表2中可以看出，在5%的显著水平下，DLNP和DLNGDP存在双向的Granger因果关系。DLNGDP是DLNW的Granger因果。而DLNW和DLNP相互间没有Granger因果关系。

　　表2 Grange因果关系检验 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability DLNP does not Granger Cause DLNGDP 26 7.43418 0.01203 DLNGDP does not Granger Cause DLNP 12.5884 0.00171 DLNW does not Granger Cause DLNGDP 26 1.20819 0.28306 DLNGDP does not Granger Cause DLNW 4.68229 0.04111 DLNW does not Granger Cause DLNP 26 0.94551 0.34098 DLNP does not Granger Cause DLNW 0.03010 0.86379 3、向量自回归模型(VAR)的建立

　　因为各变量平稳且因果关系相互交叉，故对DLNGDP、DLNP、DLNW建立无约束的VAR模型，并进行脉冲响应、预测方差分解描述经济增长的变化情况。先确定VAR模型的滞后阶数，结果表明滞后阶数为1的VAR模型即VAR(1)可以使A1C和SC准则最小。同样根据准则可以判断模型中含有常数项。对模型残差项进行自相关检验(Q统计量,LNI统计量)、异方差检验(White检验)和正态性检验(JB统计量)，结果表明可以在5%显著性水平下认为无自相关和异方差性，残差正态性也可得到满足(由于篇幅所限，过程不加赘述).

　　4、模型的稳定性检验

　　如果被估计的VAR模型所有根的倒数小于1，即位于单位元内，则其是稳定的。如果模型不稳定，某些结果将不是有效的。从表3可以看出，所有的单位根都落于单位圆内，所以VAR模型是稳定的，它所反映的经济意义是合理的。

　　表3 稳定性检验 Root Modulus 0.558705 - 0.356275i 0.662634 0.558705 + 0.356275i 0.662634 0.268248 0.268248 No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition. 5、脉冲响应分析

　　脉冲响应函数刻画的是，在扰动项上加一个标准差大小的冲击对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。一个变量的冲击会直接影响这个变量，并且通过VAR模型的动态结构传导给其它所有的内生变量。本文中脉冲响应函数标准差是通过渐进分析公式计算的。分别给变量一个标准差大小的冲击，得到相关的脉冲响应函数图。

　　在图1,2,3中，横轴表示冲击作用的响应期数(单位:年)，纵轴表示经济受到一个新息冲击的变化百分比。实线表示脉冲响应函数。虚线是脉冲响应函数加减两倍标准差的值。

　　图1代表了经济对自身冲击的动态响应。可以看出，前四期为正向响应，且响应程度较大。在第一期经济的增长率是4.2%，达到了正向响应的最高点。之后，经济增长率不断下降，第五期增长率为0。第五期之后为负向响应，响应程度逐渐减小并趋于0。

　　图1

　　图2代表了经济对物价冲击的动态响应。经济对物价的冲击在前六期是负向响应，但响应程度较小。在第一期没有响应，第三期达到负向最小值，为 2.2%。第七期以后为正向响应，响应程度很微弱，并逐渐趋于0。

　　图2

　　图3代表了经济对工资冲击的动态响应。对比图2、图3可以看出，经济对物价冲击和工资冲击的响应路径基本一致，但经济对物价冲击的响应程度更明显。经济对工资的冲击在前六期是负向响应，但响应程度较小。第一期没有响应，第二期经济增长率达到负向最大值，为1.2%。第七期以后为正向响应，响应程度很微弱，并逐渐趋于0。

　　图3

6、预测方差分解

　　为了具体描述新息在GDP的动态变化中的相对重要性，我们对DLNGDP进行方差分析，分解结果如表4所示。S.E.代表预测方差，这些预测误差是于由于修正值的现在值和将来值的变化引起的。DLNGDP、DLNP和DLNW列分别表示以DLNGDP、DLNP和DLNW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。

　　经济在第一期的变动只受自身的影响，物价和工资的冲击没有造成经济变动。前五期，经济对自身变动的贡献率不断减小。第五期之后，方差贡献率先增加后减少，最后稳定在70.78%左右。物价和工资对经济的影响在第二期才显现出来，分别为10.878%和3.561%，并且在短期呈现增长趋势，之后有微弱的波动，第十期以后分别达到稳定状态。即从在长期来讲，物价和工资的方差贡献率分别稳定在23.36%和5.84%。从长期讲，在影响经济变动的三个因素中，经济对自身的贡献率最大，其次是物价，最后是工资。

　　表4 方差分解表 预测期 S.E. DLNGDP的方差分解(%) DLNGDP DLNP DLNW 1 0.0421 100 0 0 2 0.0591 85.561 10.878 3.561 3 0.0666 75.841 18.857 5.303 4 0.0689 71.691 22.502 5.807 5 0.0693 70.769 23.390 5.841 6 0.0695 70.850 23.338 5.812 7 0.0697 70.918 23.264 5.818 8 0.0698 70.867 23.296 5.836 9 0.0698 70.810 23.344 5.846 10 0.0698 70.786 23.365 5.849 11 0.0698 70.784 23.368 5.848

　　四、结论

　　1、从因果关系的检验结果可以看出，经济增长与物价存在双向Granger因果关系，经济增长是工资的Granger原因，物价与工资不存在Granger因果关系。这说明经济增长是导致物价和工资变化的重要因素，物价的变化可以有效地促进或减缓经济的发展，而工资的变化对经济发展没有显著的影响，价格和工资并没有出现轮番上涨的局面。

　　2、从脉冲响应分析来看，经济对自身冲击的响应，前四期为正向响应，且响应程度较大，第一期为响应最大值4.2%。第五期之后为负向响应，但响应程度很小并逐渐收敛到0。这说明经济与其自身滞后四期有很强的关联程度，即经济在当期的增长，会在之后4年内持续地促进自身的增长。所以要保持经济持久的增长，以给后期经济增长提供持久的动力。

　　3、从脉冲响应图可以看出，物价和工资冲击所产生的经济变动的响应路径基本一致，但工资冲击所带来的经济变动幅度更大。物价和工资在短期对经济产生负向响应，七期以后为正向响应，但响应程度很弱，即工资、物价冲击对经济带来的正向响应在第七期之后才显现出来，所以要保证工资、物价对经济持久、稳定的推动作用，必须保证工资和物价长期、缓慢的增长。

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