基于VAR模型的我国城镇化水平与文化产业发展关系研究

我国产业结构变迁与经济增长的动态关系——基于VAR模型的实证分析徐明阳【摘要】基于我国1978-2015年产业结构和经济增长数据,选取产业结构合理化和高级化两个视角来建立产业结构变迁与经济增长动态关系的计量经济模型.分析结果表明,产业结构合理化和高级化对我国经济增长均具有积极的影响,其中产业结构合理化对经济增长的积极影响具有一定的滞后性,产业结构高级化对经济增长的积极影响具有波动性和不稳定性;同时我国经济增长在一定程度上能够促进产业结构合理化进程的加深,而经济增长对产业结构高级化进程具有明显反方向影响.由此可见,我国产业结构变迁能够有效地带动经济增长,而经济增长对产业结构变迁的影响具有复杂性.%Based on Chinese industrial structure and economic growth data from 1978 to 2015, the rationalization and upgrade of industrial structure were selected to establish econometric model of the dynamic relationship between industrial structure change and economic growth.The results show that the rationalization and upgrade of industrial structure have positive impact on Chinese economic growth.The rationalization of industrial structure has a certain lag on economic growth, while the upgrade of industrial structure are volatile and unstable;at the same time, Chinese economic growth can promote the process of rationalization of industrial structure to a certain extent, but it has obvious negative influence on the upgrade process of industrial structure.It can be seen that Chinese industrial structure change can effectively promote economicgrowth, but the impact of economic growth on industrial structure change is complex.【期刊名称】《宜宾学院学报》【年(卷),期】2017(017)004【总页数】8页(P34-41)【关键词】产业结构合理化;产业结构高级化;经济增长;VAR模型【作者】徐明阳【作者单位】安徽大学经济学院,安徽合肥230601【正文语种】中文【中图分类】F121近年来，重视产业结构内部层次，加强区域产业结构协调发展，大力发展现代服务业等政策一直以来都是促进我国经济发展的重要手段。

新型城镇化背景下的旅游文化产业发展研究近年来，中国的城镇化进程不断加快，城市化率逐渐提高，同时旅游业也蓬勃发展。

随着城镇化的步伐不断加快，旅游文化产业的发展相关议题显得越来越重要。

本文将针对新型城镇化背景下的旅游文化产业发展进行探究和分析，探讨相关问题的处理与措施，希望对该行业的发展提供一些有价值的思路。

一、城镇化背景下旅游文化产业的发展现状在城镇化进程的推动下，旅游文化产业也得到了进一步的发展。

当前中国的旅游文化产业已进入快速发展的阶段，其中包括旅游、餐饮、休闲、娱乐等多个领域。

随着城市消费水平的提升和人们生活方式的变迁，旅游文化产业在人们日常娱乐生活中扮演了越来越重要的角色。

然而，当前旅游文化产业仍存在某些问题，如旅游产业不平衡、景区开发不规范、旅游环境污染等。

在城镇化的带动下，旅游文化产业不仅面临着机遇，同时也受到了发展的一些限制。

因此，在旅游文化产业的发展中，需要采取一系列措施，以保证该行业的可持续发展。

二、城镇化背景下旅游文化产业所面临的挑战随着城镇化的推进，旅游文化产业所要应对的挑战也不断增多。

首先，旅游文化产业存在着发展不平衡的问题，独特的地理景观和文化可塑性使得一些景区相对受欢迎，但其他地区的旅游业发展却比较滞后。

其次，旅游文化产业在发展中也面临着环境问题的困扰。

旅游业产生的垃圾、排放物等不仅污染了环境，而且影响着旅游体验感。

因此，如何在保证旅游文化产业发展的同时还能更好的保护当地环境是亟需解决的问题。

最后，旅游文化产业仍存在着市场和消费者方面的问题，包括价格歧视、售后服务不规范、消费者投诉处理问题等。

这些都威胁到了旅游文化产业的发展。

三、如何促进旅游文化产业的可持续发展针对旅游文化产业所面临的问题，我们应该采取一些措施，以促进该行业的可持续发展。

首先，应该建立科学规范、公正透明的旅游文化产业市场监管体系，严格执行旅游企业的服务标准，维护消费者合法权益。

同时，应该加强管理与监管，避免旅游景区的乱建乱开，防止因过度开发而造成生态破坏。

产业结构高级化和合理化与城市化的关系研究-产业经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、引言纵观世界各国经济发展进程可以发现，城市化进程和产业结构调整是密不可分的。

产业结构优化升级和城市化作为经济发展过程中，经济结构变动的两个方面，它们的发展不是孤立的。

在主导产业由农业逐步转向工业和服务业的产业结构优化升级过程中，对应的从空间结构上看，就是产业空间布局的转移导致了人口和其它经济要素从农村向城市转变的过程，也就是工业和服务业不断聚集，城市化不断发展的过程。

改革开放以来，我国的城市化水平由1978 年的17.9%提高到2012 年的52.6%，这标志着我国开始进入以城市社会为主的新成长阶段，城市化无疑将成为带动中国经济发展的巨大引擎。

在我国工业化进程中城市化发展相对滞后的大背景下，如何抓住十二五时期我国产业结构优化升级与城市化水平加速提升的关键时期，实现产业结构优化升级与城市化水平有效提升的良性互动，具有重要的研究价值和意义。

从现有文献来看，国外较早就对于产业结构与城市化互动关系进行较系统地考察，从库兹涅茨和钱纳里最早注意到产业结构变动与城市化发展之间相互关联开始，国外众多学者对该问题进行了较系统全面的研究[1]。

国内自2000 年以后，在借鉴国外相关研究基础上，结合中国的国情，对这一问题也做了大量研究工作。

国内比较有代表性的研究有：干春晖和余典范(2003)认为，在产业结构优化升级过程中，城市化推进对第一产业的优化作用、对第二产业的提升作用及对第三产业的带动作用十分明显[2]；李铁立和姜怀宇(2003)从资源要素的产业部门转移和空间转移两个方面研究了产业结构演变对城市化的影响[3]；战明华和许月丽(2006)研究分析得出，第二、三产业之间的关联效应是影响我国城市化水平的重要因素[4]；曾国平和刘佳(2008)研究发现，长期内我国东部地区服务业发展与城市化互为因果关系，服务业发展是中部地区城市化进程的长期原因，而城市化不是服务业发展的长期原因，西部地区服务业与城市化相关性较弱[5]；沈蒙娅和周露(2012)进而运用1990-2010 年间省级面板数据，探讨产业结构变迁对我国城市化发展的影响，研究结果表明：我国产业结构变迁与城市化存在长期稳定的均衡关系[6]。

基于VAR模型的我国房地产市场与汇率波动的因果关系————VAR模型实验第一部分实验分析目的及方法现选取人民币对美元汇率以及商品房房价作为变量构建VAR模型。

对于不满足单位根检验的序列采取对数化或差分处理，使其成为平稳序列再进行模型的拟合。

对于商品房房价这一变量，由于全国各省市差异较大，故此处采用全国房地产开发业综合景气指数这一变量。

此外，为了消除春节假期不固定因素带来的影响，增强数据的可比性，按照国家统计制度，从2012年起，不单独对1月份统计数据进行调查，1-2月份数据一起调查，一起发布。

所以国房景气指数p这一序列缺少每年一月份的相关数据，属于非随机、不可忽略缺失，在此采用平均值填充的方法，补足数据。

第二部分实验样本2.1数据来源数据来源于中经网统计数据库。

具体数据见附录表。

2.2所选数据变量由于我国于2005年7月实行第二次汇改，此次汇改以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度取代了过去人民币汇率长达10年的紧盯美元的固定汇率体制。

故本实验拟选取2005年07月到2014年10月我国以月为单位的数据。

，用以上两个变量来构建VAR模型，并利用该模型进行分析预测。

第四部分模型构建4.1判断序列的平稳性4.1.1汇率E序列首先绘制出E的折线图，结果如下图：图4.1 汇率E的曲线图从图中可以看出，汇率E序列较强的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。

为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下：图4.2 lm的曲线图对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，下面对lm进行一阶差分处理，去除趋势性，得到新变量dlm，观察dlm的曲线图。

图4.3 DLE的曲线图从图中可以看出，dle序列的趋势性基本已经消除，且新变量dle基本围绕0上下波动，因此选择形式为y t=y t-1+u t进行单位根检验：表4.1 单位根输出结果Null Hypothesis: DLE has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.031673 0.0351Test critical values: 1% level -3.4919285% level -2.88841110% level -2.581176*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(DLE)Method: Least SquaresDate: 11/15/14 Time: 20:20Sample (adjusted): 2005M11 2014M10Included observations: 108 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.DLE(-1) -0.353005 0.116439 -3.031673 0.0031 D(DLE(-1)) -0.502730 0.115417 -4.355768 0.0000 D(DLE(-2)) -0.311531 0.093265 -3.340258 0.0012C -0.000888 0.000470 -1.887592 0.0619R-squared 0.450240 Mean dependent var 1.15E-05 Adjusted R-squared 0.434382 S.D. dependent var 0.005058S.E. of regression 0.003804 Akaike infocriterion -8.269046 Sum squared resid 0.001505 Schwarz criterion -8.169708Log likelihood 450.5285 Hannan-Quinncriter. -8.228768F-statistic 28.39119 Durbin-Watson stat 2.061613Prob(F-statistic) 0.000000单位根统计量ADF=-3.031673小于临界值，且P为0.0351，因此该序列不是单位根过程，即该序列是平稳序列。

基于面板VAR模型的城市化、城乡收入差距与经济增长的实证研究作者：文彦斐来源：《大经贸·创业圈》2020年第05期【摘要】改革开放以来，我国经济飞速发展，居民收入显著提高，但收入差距问题也日益突出。

本文使用面板向量自回归模型（PVAR）分析我国城市化水平、城乡收入差距与经济增长的关系。

结论表明，城市化进程有助于缩小城乡收入差距，对经济增长起正向作用;城乡收入差距短期内能拉动经济发展，但长期则无显著关系;经济增长反过来有助于城市化的推进。

【关键词】城市化城乡收入差距经济增长面板VAR模型一、引言2020年是全面建成小康社会的收官之年，高质量的完成脱贫攻坚任务，农村问题是关键，农村与城市之间的显著差距是全面建成小康社会的难点所在。

城乡收入差距带来的一系列问题日益凸显，不利于社会的稳定发展。

必须着力推进乡村振兴战略，促进农业升级，农村进步，农民发展。

二、文献综述关于城市化对城乡收入差距的影响，一些学者认为，城乡二元结构限制农村劳动力向城市的流动，不利于“人力资本的外部效应”的发挥[1]。

林毅夫认为，在现实条件的约束下，城市化水平的下降，会导致农村劳动力过剩，这使得土地的规模报酬递减，农民收入降低，城乡收入进一步被拉大[2]。

有关收入差距对经济增长的影响，Alesina发现，从税收的角度来看，城乡收入差距扩大，会使得政府加征税费来进行二次分配，这必然会使部分人群的生产积极性降低，对整体的经濟增长是不利的。

实证研究方面，陆铭结合联立方程模型和分布滞后模型，研究发现经济增长与收入差距呈负相关关系。

王少平、欧阳志刚设定面板协整模型进行分析，发现我国的城乡收入差距与经济增长之间存在异质性协整关系。

本文利用面板VAR模型将城市化、城乡收入差距和经济增长统一到一个分析框架中，由此揭示城市化对城乡收入差距以及收入差距与经济增长之间的作用关系。

三、研究方法面板向量自回归模型（PVAR）理论：Panel VAR模型是用一个内生系统来处理所有变量，考察变量滞后因子的变动影响，这与普通VAR模型是一样的。

作者： 钱晓颖[1] 曾超[2]
作者机构： [1]国家开发银行总行,北京100037 [2]华夏银行北京陶然支行,北京100050出版物刊名： 武汉金融
页码： 12-14页
年卷期： 2013年 第12期
主题词： 新型城镇化 工业化 VAR模型
摘要：工业化是支持我国国民经济发展的重要支柱，同时工业化也是促进我国城镇化发展的重要动力源泉．．本文利用1978～2012年的年度数据，结合我国新型城镇化和工业化的相关理论，利用VAR模型、脉冲响应函数和方差分解模型的研究方法，分析了我国新型城镇化与工业化的发展关系。

经过分析，我们发现工业化发展程度指标与工业化结构指标都对我国的城镇化有着积极的促进作用，二者的影响效果大体相同。

基于VAR模型的产业间关联影响实证研究作者：孟延春等来源：《宏观质量研究》2013年第03期摘要：新城建设是我国城镇化进程中区域发展的重大实践活动，是探索我国城镇化道路和提高城镇化质量与水平的重要途径之一。

鉴于济南西部新城产业发展基础较为薄弱、产业体系发展不完善、大部分产业发育程度不成熟的基本事实，运用产业经济密度对济南市各类细分产业进行分析也能反映济南本地产业发展的经济属性、社会属性和地理属性，因此研究选取1996-2010年济南市统计年鉴显示的10个细分产业的统计数据，通过建立组对向量自回归模型（GroupVAR）及其误差修正模型（GroupVEC），采用脉冲响应和方差分解方法，实证检验并归纳总结了以上10个产业经组合后的45组两两产业间的短期和长期关联影响程度，从而为济南西部新城乃至我国新城建设中产业发展战略提供参考。

关键词：新城建设；细分产业；关联影响程度；济南西部新城一、引言改革开放以来，中国已经步入了快速城镇化的轨道，各级城市逐渐成为各类区域性的政治、经济、文化中心，“乡土中国”正逐步嬗变为“城市中国”。

1978年末，中国城镇化率尚不足18%。

目前，我国城镇化率已超过50%，2011年首次超过50%，为5127%，2012年为5257%，即改革开放以来，中国城镇化率达到年均1个百分点的大幅提升。

城镇化是21世纪中国面对的一个重大课题。

2001年，诺贝尔经济学奖获得者、世界银行前高级副行长兼首席经济学家斯蒂格利茨（Joseph E.Stiglitz）认为：中国的城镇化是影响21世纪人类进程的两大关键性因素之一（国家统计局课题组，2002）。

在中国城镇化进入中期加速发展之际，中央最高决策层也从国家战略高度出发，提出了中国城镇化的建设方针。

中国城镇化已步入中期快速发展阶段，但是，伴随着城市规模的迅速扩大和城市人口的迅猛增长，城镇化过程也出现了一些问题，如生态环境恶化、产业结构趋同、中心区人口密集、交通拥挤、生活居住成本昂贵、失业人口增多、社会秩序混乱等。

中国城镇化与工业经济发展关系的实证分析内容摘要：本文以城镇化与工业经济发展的相互作用机制为理论基础，根据1998-2011年数据，利用V AR模型对两者之间的关系进行动态计量分析。

实证分析的结果表明：中国城镇化与工业经济发展的互促作用不是很明显，但工业经济发展对于城镇化的促进作用要弱于城镇化对于工业经济发展的促进作用。

从长期看，工业经济发展对于城镇化发展的贡献率为14.44%，城镇化发展对于工业经济发展的贡献率为20.02%。

关键词：城镇化工业经济发展V AR模型引言城镇化与产业发展是相互作用、相互促进的经济动力，城镇化是产业发展的必然结果，产业发展是城镇化发展的重要途径。

根据配第-克拉克定理，城镇化发展进程中，将伴随着产业结构的变化与重构，而工业经济发展则是发挥着极其重要的作用。

刘刚（2013）通过研究产业总产值的增长所产生的城镇化效应，以及三次产业增长和结构优化对产业总产值的影响，表明三次产业发展的城镇化效用各有不同，产业增长推动城镇化效用存在明显边际作用，当前中国社会经济发展应把第二、三次产业同时推进。

吕一清、何跃（2010）运用协整理论、Granger 因果关系检验、广义脉冲响应函数和方差分解法，考察了成都1985-2008年城镇化率与第三产业发展之间的长期动态影响特征。

分析结果表明，城镇化率与第三产业从业人员占整个社会从业人员比重互为双向因果关系，其相互促进；在短期内，随着第三产业增长速度促进城镇化率进程的发展。

从方差分解结果可以得出，第三产业从业人员占整个社会从业人员的比重对城镇化率的贡献度相对比较大。

马远、陈军（2012）利用V AR模型对1960至2009年新疆城镇化与三次产业发展的动态关联效应进行分析，研究发现：农业现代化、工业化、第三产业发展对城镇化具有明显的促进作用，城镇化发展同样会带动三次产业发展。

从长期来看，农业现代化、工业化、第三产业发展对城镇化贡献率分别达到了33.75%、29.45%、6.85%。

全国大学生统计建模大赛获奖名单一等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 笔记本电脑特征价格指数的实证研究顾光同、王江、高丽云南财经大学2 金融集聚影响因素空间计量模型及其应用研究徐玲、陈雪梅、游万海湖南大学3 基于结构方程模型的杭州城镇居民食品安全满意度统计评估梁一鸣、张钰烂、董西钏浙江财经学院二等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 中国地区经济增长收敛性分位数回归分析宋峰、范悍彪、黄蓓安徽财经大学2 大学生休闲态度、休闲参与和休闲阻碍调查研究张凤、肖粤志、许长淑山东工商学院3 用天气发生器对我国主要城市天气指标的模拟和预测（附件）吴蔚、王磊、李树良华东师范大学4 中国环保投资废气治理效率差异及其影响因素研究吴淑丽、昌先宇、谭竿荣中南财经政法大学5 流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析李攀登、刘海燕、高赟玥浙江工商大学6 2009 年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？柳玲娣、赵颖、胡月安徽大学7 外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析李玮、郁婷婷、李双双中南财经政法大学8 紧凑型城市：中国城市经济可持续发展的新视角夏青、陈佳、游碧芙浙江工商大学9 研究生教育收费改革实证研究高勇标、林亮、黄宝辉西南财经大学10 我国各地区教育支出与经济增长的空间计量分析胡洪胜、宛立杰、陶淘中央民族大学11 中国内陆甲型H1N1 流感的预测和控制模型刘玉方、律清萍、高培安鲁东大学三等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 基于结构方程全模型的大学生就业预期情况分析杨晓洁、鲁科言、雷文兴云南大学2 次贷危机对中国汇率风险影响的研究张瑞端、俞滢、栗相如厦门大学3 5·12 灾后重建“羌绣帮扶计划”的可持续性分析徐小寒、余芳、郑夏雨西南财经大学4 休闲服装企业顾客满意度模型的改进及应用研究刘超、张津、黄天龙天津财经大学5 基于生命表模型的农民工劳动合同执行情况研究黄鹏飞、章姚、杨晓枫南京人口管理干部学院6 我国消费者信心指数与消费函数关系研究杨娜、刘晓飞、冯春琳北方工业大学7 成都地铁沿线房价变动研究董文亮、王道新、罗媛西南财经大学8 基于聚类分析的ADR信号检测模型黄成、张磊、刘文林南京人口管理干部学院9 区域软实力的测度及其对区域发展的贡献杨少娜、孙鹏、袁妍浙江工商大学10 经济理论对人行为的影响田昊枢、牛启昆、彭沁北京大学11 杭州景区公共自行车租用系统的合理规划与建议王维玲、蔡金鑫、周晓婷浙江财经学院12 最优加权组合法在中国粮食产量预测问题中的实证分析张静宇、刘寅、邬琼北京工商大学13 我国社会保障水平与经济发展及人口结构的协调性研究柴亮、李壮壮、党建令河北经贸大学14 高校毕业生心理韧性的统计研究吴文娟、张美丽、李宏生广东外语外贸大学15 基于VAR模型的我国对外贸易与经济增长的实证研究陈飞、柴家友、陈婷厦门大学16 基于panel data模型的中国经济区域能源消费特征分析袁蒂、牛胜男、蒋莉莉华北电力大学17 浅论EC+IO联合模型及应用葛盛荣、寸晓洁、李丽丽云南财经大学18 本科院校考研成功率影响因素的实证分析朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠中南财经政法大学19 价格“杠杆”能撬动节水吗？乔宁宁、韩雨珊、任严岩山西财经大学20 山东省环境质量与经济增长关系研究张丽、李玉玉、李予娇山东工商学院优秀奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型关菁菁、蒋安华、尚蕊中国人民大学2 上证指数波动的阶段性特征夏豪杰、穆岩峰、徐虔天津财经大学3 北京市居民家庭金融资产投资影响因素分析李文磊、郭燕婷、张彤中国传媒大学4 首都市民主观幸福感影响因素分析唐静、蒋辰、张洁首都经济贸易大学5 中国的财政分权与经济增长汪晓芳、汪亭亭、王丹丹安徽财经大学6 上市公司生存特征分析王慧灵、刘娇、李俊锋西南财经大学7 上市公司盈利与预测王勇、李澔、武玲蔚北京大学8 基于ARMA-ARCH模型的风电场风速预测研究何育、陈翼、赵磊东南大学9 河北省区域创新能力影响因素研究王会岩、蒋雪、段玉龙河北经贸大学10 粮食安全问题研究——以安徽省为例晋宗义、李璐、童金萍安徽财经大学11 中国学术期刊发展现状分析陈梅玲、张寅、胡瑶北京航空航天大学12 我国高新技术产业技术创新效率评价及其影响因素分析罗艳、孙淑英、吕鹏浩天津财经大学13 2008-2009赛季NBA球队战绩影响因素的统计建模分析许世杰、林炳灿、肖林厦门大学14 基于粗糙集的个股指标两步择优分析耿磊磊、高康、汪津津天津财经大学15 中国商业银行效率统计模型研究安普帅、唐李伟、赵谦湖南大学16 中部六省文化产业发展绩效评价与研究郑召锋、丁丽、彭丰郑州大学17 基于人力资本视角的区域经济增长研究齐艳彩、刘文熙、杨新桐首都经济贸易大学18 基于变量选择的支持向量机在乳腺癌预后复发诊断中的应用（附件）秦旭、王杰彪、李皞中国人民大学19 次贷危机环境下我国信用风险监管探析赵志远、吴新斌、孟祥财福州大学20 基于Tobit模型的居民生存幸福感模型邹伟、王晓梅、余玥中央财经大学21 基于淘宝网的消费者网络购物口碑的研究包钰、施昀、陈李睿北京师范大学22 高校自习室资源管理研究李啸辰、庄艳、李莎西南财经大学23 高校大学生就业的未来走向与应对策略李海波、姜婷婷、王坤中国矿业大学24 基于Redux模型的人民币均衡汇率的测定及评估蔡扬扬、马超、刘金凤河北经贸大学25 我国房价、地价与房屋租赁价格的实证研究栗建坤、臧倩、周从意中央财经大学26 金融危机大背景下，大学生专业信心如何增强万平、李冬连、赵晶河北经贸大学27 股市剧烈波动下的羊群行为探究赖博彦、徐律、周梦荃北京大学28 基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现张静、李逸、徐良飞南京人口管理干部学院29 电信客户消费预测模型研究赵锦锦、左姗姗、金娇娇云南财经大学30 网络视频点播系统中的用户行为分析与建模陈磊、张西文、张强中国科学技术大学31 利率变化影响股市波动性的模型分析与实证熊燕、马星亮、赵建宁西南财经大学32 中国纺织品出口贸易影响因素实证分析代尧、祝宝君、李莎山东经济学院33 基于货币供给视角下的物价水平研究袁君、孙伟、李宁安徽财经大学34 河北省山区县域发展研究刘江帆、田艳玲、田鑫河北经贸大学35 金融危机下海西地区中小型企业领导行为影响因素研究严威、戴星、刘璠厦门大学36 沪深300股指期货风险特征及动态套期保值研究（附件）王吉培、张昕、蒋瑶西南财经大学37 我国经济增长与能源消费关系研究李军、毛丽姗、顾红玉兰州商学院38 基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究李霞、卢昭菲、林辉炎天津工业大学39 我国职工平均工资的地区差异研究李振杰、钟一萍、黄显藩广东外语外贸大学40 在校大学生炒股意向的影响因素研究李计花、王超、朱琳东北财经大学41 基于回归分析的煤炭价格预测模型武小莉、张帆、王坤华北电力大学42 中国区域经济发展差距的时空演变趋势研究夏青、李瑞娟、李庆子成都信息工程学院43 猪肉价格的统计模型（附件）王涛、唐泉彬、邹容北京邮电大学44 人民币跨境贸易结算的动态可计算一般均衡分析倪佳、沈国雄、徐欣上海金融学院45 我国城市化与房地产业协调发展关系研究薛永鹏、郭亚娟、李霄河北经贸大学46 区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型的构建与应用研究朱喃喃、任亚、张俊霞西安财经学院47 枣庄市农民收入的聚类分析研究韩红梅、陈淑洋、张丽璇鲁东大学48 GDP上行与电力下滑之偏差模型研究马婷、张君、邸一浏山西财经大学49 我国就业长期和短期影响因素定量分析肖云、周巧、杨絮飞中南财经政法大学50 金融稳定性评估模型及其应用研究王佳、曾得利、崔衍安湖南大学51 天量信贷对物价走势冲击模型研究张靖、刘慧慧、王璇珍山西财经大学52 宏观经济指标预测马天然、刘静、张田中国矿业大学53 中国产业结构对经济增长的影响王尚坤、王焕英、王灿云南财经大学54 金融危机背景下我国宏观经济波动探讨叶少峰、何沛钊、王希哲中央财经大学55 中国不同地区基本医疗保障水平王文静、张明喆、侍湾湾上海金融学院56 四川省区域经济可持续发展能力的比较研究王诗庆、惠昌强、唐海峰成都信息工程学院57 宁波市经济增长与环境污染水平陈忆文、潘振宇、陈丹丹浙江财经学院58 当前职业压力差样本数据计数模型研究闫凤梅、孙小冬、杨志华山西财经大学59 基于涨跌停制度Tobit-AR-GARCH模型及其估计王军伟、马歆玮、谢欣燕华东师范大学60 我国经济增长与电力消费关系探讨贾旭东、武宏伟、王海燕兰州商学院61 我国上市公司融资顺序的实证研究张吉良、于雪、马远超北京工商大学62 基于层次分析法的大连城乡统筹测度问题研究王晓沛、李凯丽、马晓燕东北财经大学63 技术创新对中国区域经济增长影响的实证分析刘艳艳、魏文灵、陈银平安徽财经大学64 金融危机对我国对外贸易额的影响（附件）徐雨茜、徐瑞文、林天逸南京大学65 能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算陈思易、奚潭、王亚民南京财经大学66 工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析汪维维、任萍、温婷婷厦门大学。

VAR模型的应用基于VAR量技术通过变量平稳性和协整检验格兰杰因果检验，脉冲响应函数和预测方差分解分析，对经济增长与环境污染在时序维度的关系及其动态性进行了实证研究。

[1]刘坤，刘贤赵,常文静。

烟台市经济增长与环境污染关系实证研究—-基于VAR计量技术的检验分析[J］. 环境科学学报，2007,11：1929—1936.1、孙长青（2012年）城镇化、工业化和金融发展的动态关系进行了分析，运用VAR模型、Johansen协整检验、Granger因果性检验和方差分解等定量分析方法进行了实证研究。

[1]孙长青。

基于VAR模型的城镇化、工业化与金融发展关系分析-—以中原经济区为例［J］. 经济经纬,2012,06:17—21.2、近年来，中国经济发展的可持续性备受关注。

环境作为一种不可替代的资源，诸多数据显示，中国为其经济高速增长付出的资源环境代价是沉重的，同时经济增长也会影响环境。

在未来的经济发展中，如何处理经济增长与环境治理的关系，就变成了一个迫切而现实的问题。

在这种进程中，是否能够找到某种平衡路径的前提,就是要对经济发展和环境污染的关系进行深入的研究.从目前来看，在这一方面国内的相关研究还有待于进一步深入。

（二）VAR模型的构建VAR模型是Sims于1980年提出的向量自回归模型weclor auloregressive model,简称VAR模型)。

本文用VAR模型对山东省经济增长与环境污染各指标进行实证分析，VAR模型可以表述如下：其中为k维内生变量，为D维外生变量；为kxk维待估计的系数矩阵,m为KxD维待估计的系数矩阵,(其中为k维向量的方差协方差矩阵）。

可以同期相关，但通常不与自己的滞后值相关，也不与等式右边的变量相关，p为模型的滞后阶数.［1］吴丹，吴仁海。

不同地区经济增长与环境污染关系的VAR模型分析-—基于广州、佛山、肇庆经济圈的实证研究[J］. 环境科学学报,2011,04：880—888.建立经济增长和环境污染的VAR模型，使用广义脉冲响应和方差分解对经济增长与衡量环境污染水平的各指标动态关系进行了实证分析。

基于VAR模型的我国人口增长与经济发展关系的实证研究郭敏;强始学
【期刊名称】《统计与咨询》
【年(卷),期】2011(000)005
【摘要】一、引言rn就经济发展与人口增长的关系而青，从古典经济学派的代表人物托马斯·罗伯特·马尔萨斯（Thomas Robert Mahhus）和大卫·李嘉图（David Ricardo）时代以来，经济学家还有人口学家们提出了各种理论。

【总页数】2页(P20-21)
【作者】郭敏;强始学
【作者单位】石河子大学商学院;新疆五家渠市兵团党校
【正文语种】中文
【中图分类】F832.33
【相关文献】
1.山东信贷增长与经济发展关系的实证研究——基于VAR模型 [J], 顾小云
2.基于VAR模型的贵州省经济增长与金融发展关系的实证研究 [J], 万礼;杨承佳;吴全志
3.基于VAR模型的河南省旅游业与经济发展关系实证研究 [J], 段丽娜
4.广西航空物流与经济发展关系研究——基于VAR模型的实证研究 [J], 高峰
5.我国人口增长与经济发展关系的实证研究 [J], 梁强;王文杰;徐袆琪
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