基于VAR模型的安徽省经济增长实证分析

王 艳

(安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233030)

基于VAR模型的安徽省经济增长实证分析

王 艳

(安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233030)

为进一步研究资本投入尤其是健康人力资本投入对安徽省经济增长的影响，选取安徽省1980—2015年36 a间的时间序列数据进行研究，通过建立VAR模型，运用协整检验、脉冲响应分析和方差分解实证分析健康人力资本、物质资本和劳动力投入对经济增长的作用。分析表明:四者之间存在着协整关系，物质资本投入对经济增长具有显著促进作用与贡献率，其次是健康人力资本对经济增长明显的促进作用，并结合安徽省经济发展实际情况，提出两点建议。

健康人力资本；经济增长；脉冲响应；方差分解；VAR模型

人力资本与经济增长的问题研究一直是内生增长理论研究的一个重点。早期的人力资本思想萌芽起源于古希腊的思想家柏拉图的经典著作《理想国》，他在该著作中阐述了教育以及训练所带来的经济价值。尽管费雪(Fisher，1906)首次在其发表的《资本的性质与收入》一文中提到“人力资本”的概念，并将其纳入理论分析的框架，但真正的“人力资本之父”却是舒尔茨(Schultz，1960)，他系统地对人力资本的概念做出了解释[1]：人力资本(Human capital)是知识、技能和健康的总和，一般通过继续教育、在职培训、医疗保健以及劳动力转移来获得资本价值积累。其中，教育和健康人力资本是人力资本中的重要组成部分。近年来，教育人力资本与经济增长关系逐渐成为广大学者研究经济增长理论的重点，相关方面的文献已有很多，研究方法也基本上很成熟。但随着人们生活水平的提高，大家对健康的关注度与重视度也越来越高。据统计，2015年国家医疗卫生总费用40 974.64亿元，同比增长16.03%，其中，个人现金卫生支出11 992.65亿元，同比增长6.2%。健康人力资本同教育人力资本一样，在人力资本的组成结构中占据着举足轻重的地位。良好的健康状况可以在生产活动中提高生产率，促进经济的发展。基于此，学者们相继将健康人力资本引入人力资本对经济增长的问题研究中来，探讨健康人力资本对经济增长的影响因素。学者普遍认为健康人力资本对经济增长的影响具有正向促进效用，而有一些学者则认为健康人力资本在过度的情况下可能会对经济增长带来负面效应。

1 已有国内外文献梳理

Grossman(1972)认为，良好的健康能够提高个人效用，因此，健康投入不仅是人力资本投入的一部分，更是个人生活中不可缺少的一种服务型消费[2]。Barro(1996)在构建包含健康人力资本、教育人力资本和物质资本的三部门经济中，重点研究健康人力资本如何通过劳动生产率对经济增长产生影响[3]。Zon and Muysken (2001)的研究则认为，健康投资对经济增长可能带来正面效应也可能带来负面效应[4]。Kwabena Gyimah Brempong and Mark Wilson(2003)基于扩展的solow模型研究得出结论，健康人力资本的存量以及健康投资对人均收入增长率具有明显的促进作用[5]。Mayer(2001)通过对健康与经济增长的30 a数据的因果关系分析得出结论，健康对人均收入的弹性为0.8～1.5[6]。杨建芳、龚六堂和张庆华(2006)通过构建一个包括教育与健康投入的内生增长模型，利用1985—2000年中国29个省、自治区和直辖市的数据分析得出，人力资本形成要素中的教育以及健康对经济增长有巨大的影响[7]。罗凯(2006)运用2OLS和GLS研究方法分析健康人力资本与经济增长的关系，研究表明二者存在明显的正相关关系，预期寿命每延长1 a，GDP增长率相应提高1.06%～1.22%[8]。邓曲恒(2007)通过对中国1978—1998年的面板数据分析认为，健康人力资本对经济增长有显著的促进作用[9]。王弟海、龚六堂和李宏毅(2008)分析了健康投资和健康人力资本积累对物质资本积累和经济增长的影响，认为健康人力资本积累对经济增长存在正相关的影响，健康投资对经济增长的影响则要看健康投资对物质资本投资的挤出效应，如果排除其中的挤出效应，健康投资对经济增长有促进作用，否则，健康投资对经济增长会带来负面效应[10]。徐祖辉、谭远发(2014)利用1978—2012年的时间序列数据建立VAR模型实证分析教育、健康人力资本与经济增长三者之间的相关关系，结果表明：三者存在着长期的协整关系，在10%的显著水平下，教育人力资本、健康人力资本以及经济增长3个变量都是彼此的Granger原因[11]。

由以上的文献综述可知，研究健康人力资本与经济增长关系选取指标各有不同，有的以预期寿命作为健康人力资本的量化指标，有的引入健康投入，大部分文献考虑指标的可量化性，将难以度量的一些指标综合在一起形成了健康指数，通过健康指数以及健康投资来分析健康人力资本对经济增长的影响。本文将医疗卫生机构数作为健康人力资本的代理指标，基于VAR模型，利用安徽省1980—2015年的时间序列数据研究其对经济增长的影响。

2 指标选取及数据来源说明

健康人力资本指标(H)：从相关文献的阅读发现，学者们普遍将健康人力资本的考量指标分为以下三类：1)产出法，包含死亡率和预期寿命两个指标；2)投入法，即社会公共卫生投入对经济增长的影响；3)复合法，构建一个综合健康指数来衡量其对经济增长的影响。总结前人研究成果，同时考虑到一些健康指标难以进行量化，以及数据的缺失导致相关数据难以获取，本文将选取安徽省的医疗卫生机构数指标作为健康人力资本的代表指标。

经济增长的衡量指标(GDP)：以安徽省1979—2015年生产总值表示，由于生产总值的数据是以当年价格计算得出，考虑到价格对指标及模型分析的影响，本文将1979年作为基年，通过GDP折算指数对其他各年的数据进行折算。

物质资本指标(K)：采用永续盘存法。公式为

Kt=It+(1-δ)×Kt-1.

(1)

式中：Kt，Kt-1表示第t年和第t-1年的固定资本存量，It表示第t年的固定资产投资额，由于资本存量数据的缺乏，将初始的资本存量设定为当年GDP的3倍，δ为资产的折旧率，折旧率的选取目前在学术界还未达到共识。折旧率的大小对物质资本存量的计算有很大的影响，基于此,本文选取经验折旧率δ=0.05[12]。

劳动力指标(L)：直接选取安徽省每年末的从业人数作为其代理指标。

数据来源说明：本文的样本数据来自于《安徽省统计年鉴》、国家统计局网站安徽省年度数据、中国经济与社会发展统计数据库整理而得。

3 实证分析及结果

3.1 平稳性检验

越来越多的经验数据研究表明，经济分析中所涉及到的时间序列大多数是非平稳的。如果不对相关的时间序列进行平稳性检验，则得到的回归方程有可能是一种伪回归，因此，为了避免伪回归的出现，在进行方程回归前，首先要进行平稳性检验——ADF平稳检验法。

为消除时间序列数据异方差性，本文对选取的指标进行取对数处理。分别为ln GDP，lnH，lnK以及lnL。处理后变量的单位根检验结果见表1。ln GDP，lnH，lnK以及lnL在1%，5%以及10%的显著水平下均是非平稳的，经过一阶差分的平稳性检验后，变成了平稳序列，即ln GDP，lnH，lnK以及lnL～I(1)序列。故3个变量之间可能存在协整的关系。

表1 ADF检验结果

注：检验类型(C,T,K)中C表示常数项，T表示趋势项，K表示滞后项数，0表示无相应的项数,D表示时间序列的一阶差分。

3.2 向量自回归模型(VAR)

为了更加详细地考察各变量之间的关系，在这里建立VAR模型。VAR模型即向量自回归模型，由希姆斯提出，它是把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型。具体的模型形式为[13]

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+et.

(2)

式中：Yt为k维内生变量向量，Xt为d维外生变量向量，p为滞后值，样本个数为T，et为k维扰动向量，k×k维矩阵A1…Ap和k×d维矩阵B是待估计的系数矩阵。

在建立模型之前，先通过AIC和SC准则来确定最佳的滞后阶数是p=3，所有的检验都通过5%的显著水平，5个评价指标表明应建立VAR(3)模型。结果如表2所示。

表2 最佳滞后期的确定

3.3 VAR模型的检验

本文对VAR模型的检验主要采用AR根的图表法。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，则说明该模型稳定，模型估计是有效的，反之如果存在倒数大于1的情况，则表明模型估计的有效性很差。图1是上述VAR模型的单位根图。所有的单位根均落于单位圆内，故上述的VAR模型是稳定的。

图1 VAR模型的平稳性检验

3.4 协整检验

VAR模型的前提条件必须满足变量平稳或者非平稳但是协整的，本文运用JJ检验法进行协整检验。JJ检验法是基于回归系数的协整检验，由Johansen在1988年及在1990年与Juselius提出的一种以VAR模型为基础检验回归系数的方法，是进行多变量协整检验的较好方法[14-15]。用此法对经济增长、健康人力资本、物质资本以及劳动力的协整关系进行检验。检验结果如表3所示，在5%的显著水平下，经济时间序列有1个协整关系。但是我们无法确定这四者之间是怎样一种协整关系，也就无法确定其协整方程。

3.5 脉冲响应与方差分解分析

当VAR模型中的一个变量受到一个冲击后，不仅会对自身造成影响，同时也会通过模型对其他变量带来影响。脉冲响应函数的思想是当模型受到的冲击如何通过随机扰动项来传递到其他的内生变量中。

表3 协整检验结果

表3 协整检验结果

本文选取滞后区间长度为20期，通过建立的VAR(3)模型，分别给健康人力资本、物质资本以及劳动力一个正的冲击，采用广义脉冲方法得到关于经济增长的脉冲响应函数图，如图2所示。图中横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示经济增长的响应，实线表示脉冲响应函数，代表经济增长对相应冲击的反应。

图2 经济增长对冲击的响应路径

当本期给经济增长自身一个正的冲击后，第二期则上升到最高点，其后有一个比较长的波动期，最后，冲击的波动逐渐减弱，趋于平稳。经济增长率虽然有升有降，处于不断波动的状态，但经历过一个较长的滞后期后，对其自身冲击的响应可以使得经济增长处于稳定的状态。本期给物质资本一个标准差的冲击后，经济增长会受到一个正的冲击，在第六期经济增长率达到一个高点0.038个百分点。经过9个滞后期的上下波动，经济增长率将达到最高点0.057个百分点，其后经过小幅下降的波动后将近似稳定在0.052个百分点。这表明当物质资本受到外部条件的一个冲击后，会给经济增长带来同向的具有促进作用的冲击，并且这一冲击具有较长的持续作用。当本期给健康人力资本一个正向冲击后，经济增长率在滞后2期才开始有所反应，达到0.001个百分点，但是其后4个滞后期，经济增长率变为负的，一直到第6期才开始对经济增长产生拉动作用，从第17期开始稳定在0.01个百分点。当本期给劳动力投入一个正向冲击后，前6期经济增长受到了负向的冲击，在第6期至第8期缓慢上升至最高点，其后又开始下降至趋于稳定值0.001个百分点。

从脉冲响应分析可以看出，物质资本投入对经济增长的促进作用最明显，同时持续时间也是最长的，其次是健康人力资本，尽管健康人力资本对经济增长有一段时期是负效应，但整体上其对经济增长的促进作用还是很明显的，反观劳动力投入对经济增长的促进作用却并不显著，有可能是物质资本投入和健康人力资本投入对劳动力投入的挤占效应。

本文采用方差分解来分析每一结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同冲击的重要性[16]。从图3可以看出，不考虑经济增长自身的贡献率，物质资本投入对经济增长的贡献率达到最大，为64%，其次是健康人力资本投入，在第10期达到稳定值，达8%，劳动力投入的贡献率最小，近乎为0。

图3 各变量对经济增长的贡献率

4 结论及建议

本文通过对安徽省1980—2015年健康人力资本、物质资本和劳动力投入的数据测算，建立VAR模型分析可知，健康人力资本、物质资本以及劳动力都会对经济的增长带来影响。其中物质资本投入对经济增长的促进作用最为显著，其次是健康人力资本。健康人力资本对经济增长的作用较弱，其主要原因是与经济发达的省市相比，安徽省的健康人力资本的投入力度还不够。基于此，本文提出以下两点建议：一是继续深化医疗卫生体制改革，医疗卫生体制改革这一政策因素对于健康人力资本的作用是不可小视的，通过医疗卫生体制改革的传导机制能够促进经济又好又快地增长。二是建立更多更加规范化的医疗卫生机构，同时完善医保报销体制，解决居民看病难、看病贵的难题。据卫生部的数据统计显示，中国有近半居民患病却不就医，29.6%的居民应住院而不住院。结合当下居民看病现状，造成这种现象的原因主要有两个方面：一个是居民找不到正确的医院看病，周围充斥着各种私人的医疗小诊所，资质不合格的一些乡镇医院，使得居民生病时在面对这些医疗机构望而却步。另一个原因就是看病贵。通货膨胀，物价飞涨，挂号费以及各种医药费也上涨迅速，唯独没有涨的是工资，特别是在面对重大疾病，需要花费巨额医疗费时，大多数居民往往有心无力，而这些疾病又往往不在医保报销的覆盖范围内。所以要解决看病难、看病贵的问题，还需要政府加大对健康人力资本的投入力度，建立规范化的医疗卫生机构，完善医保体制，提高居民的身体素质，才能更好地投入到生产行业中，促进经济的增长。

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[责任编辑：郝丽英]

The empirical analysis of economic grouth in Anhui Province based on VAR

WANG Yan

(School of Statistics and Applied Mathematics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233000, China)

To further study capital investment, especially health human capital investment, has an impact on economic growth of Anhui Province. The 36 years of time series data of Anhui Province from 1980 to 2015 are chosen to study. The paper uses VAR model, cointegration test, impulse response analysis and variance decomposition to analyze the effect of health human capital, material capital and labor input on economic growth. The result of analysis shows there is a cointegration relationship among four variables. The material capital investment has a significant effect on the economic growth and brings a high contribution rate to economic growth, and the same is health human capital.Based on the positive effect of health human capital on economic growth, according to the actual situation of economic development in Anhui Province, two suggestions are put forward.

health human capital; economic growth; iImpulse response; variance decomposition; VAR model

第31卷第4期黑 龙 江 工 程 学 院 学 报Vol 31，No 42017年10月JournalofHeilongjiangInstituteofTechnologyAug．，2017

2017-01-14

王 艳(1994-)，女，硕士研究生，研究方向：经济数量分析.

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.04.012

F222

A

1671-4679(2017)04-0052-05