張媛

摘要：運用基于VAR模型的動態(tài)經(jīng)濟計量分析方法，以福建省為研究對象，對福建會展業(yè)1999-2013近15年會展經(jīng)濟與各參與會展業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟要素之間的關系進行實證研究，實證的結果發(fā)現(xiàn)：福州的會展經(jīng)濟發(fā)展與福建省民用航空旅客發(fā)運量、福建省住宿和餐飲業(yè)零售總額以及福建省出口額之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關系，并且這種關系有一定的經(jīng)濟規(guī)律，依此研究結果提出對福建省會展業(yè)發(fā)展的政策建議。

關鍵詞：會展經(jīng)濟；VAR模型；研究

中圖分類號：F290 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2016）01-0040-02

一、使用說明

向量自回歸（VAR）模型結構簡潔明了，通常用于相關時間序列的預測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。故本文運用VAR模型從定量的角度分析會展經(jīng)濟對區(qū)域經(jīng)濟的影響。VAR模型不是根據(jù)經(jīng)濟理論在各種不同的變量集之間設定明確的結構性方程，而是基于經(jīng)濟變量隨時間而趨向于共同變動和自相關性而建立的，故以下本文將從VAR模型的表現(xiàn)形式以及相關計量檢驗的角度導入會展經(jīng)濟對福建會展經(jīng)濟影響的計量分析。

二、數(shù)據(jù)來源

一個地區(qū)的會展經(jīng)濟發(fā)展情況與諸多經(jīng)濟、非經(jīng)濟因素相關，本文選用福建省1999～2013這15年來的民用航空旅客發(fā)運量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次、出口總額的年度數(shù)據(jù)并利用Eviwes6.0計算工具采用時間序列的分析方法來描述四個變量之間的動態(tài)關系。

三、 VAR模型對福建省會展現(xiàn)狀的分析過程

（一）滯后階數(shù)選擇

在確定變量階數(shù)時通過信息準則（AIC和SC值最?。R（似然比）檢驗獲得，得到滯后2期滿足相關條件。

（二） VAR模型的建立

根據(jù)滯后階數(shù)，選擇確定VAR（2）模型如下：

yt=F0+F1yt-1+F2yt-2+μt

其中， yt是一個四維內(nèi)生變量，F(xiàn)為待估計矩陣，μt為四維擾動向量。

回歸得到：

（三） 殘差相關性

為檢驗擾動項之間是否存在同期相關關系，用殘差的相關矩陣進行描述。結果表明民用航空旅客發(fā)運量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程殘差之間存在的同期相關系數(shù)比較高，進一步表明實際民用航空旅客發(fā)運量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、展覽場次和福建省出口額方程之間存在同期的影響關系，得到的估計量是一致估計量。

（四）平穩(wěn)性檢驗

VAR所有根的模的倒數(shù)小于1，位于單位圓內(nèi)，證明VAR是穩(wěn)定的。

（五）脈沖響應函數(shù)

脈沖響應函數(shù)是分析一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。由于內(nèi)生變量的選擇順序不同會給結果帶來不同，因此本文根據(jù)變量考查重點，按下列順序進行分析：D（aa）、D（ab）、D（ac）、D（ad）。圖中橫軸表示沖擊的滯后期數(shù)（單位：年度），縱軸表示各相應的變量，實線表示脈沖響應函數(shù)曲線，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

圖2-1可以看出，當在本期給會展場次一個正沖擊后，會展場次自身呈急速下降趨勢，第二期開始平穩(wěn)發(fā)展，沖擊幅度不大。

圖2-2可以看出，當在本期給住宿和餐飲業(yè)零售總額一個正沖擊后，給會展場次帶來較大影響，影響逐漸縮小。

圖2-3可以看出，當在本期給民用航空旅客發(fā)運量一個正沖擊后，會展場次在前3期呈下降趨勢，到第三期到達最低點；第三期到第四期為快速增長期，并且到達最高峰，這一沖擊作用具有顯著的促進作用和較長的持續(xù)效應。

圖2-4可以看出，當在本期給福建省出口額一個正沖擊后，帶給會展場次巨大的影響，并且影響持續(xù)時間較長。

（六）方差分解

方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。各圖中橫軸表示滯后期間數(shù)（單位：年度），縱軸表示貢獻度（單位：百分數(shù)）。

從以上圖示可以看出，會展場次對會展的發(fā)展貢獻率最大，可以達到100%，但其貢獻度是遞減的；其次是民用航空旅客發(fā)運量對會展發(fā)展的貢獻率20%，住宿和餐飲業(yè)零售總額和福建省出口額相對來說貢獻率較低，不足20%；住宿和餐飲業(yè)零售總額及民用航空旅客發(fā)運量的貢獻率呈緩慢增長的趨勢，福建省出口額的貢獻度基本維持不變。

四、小結

以上模型分析得出結論，會展場次對自身的發(fā)展起到很關鍵的作用；民用航空旅客發(fā)運量、住宿和餐飲業(yè)零售總額、福建省出口額三個要素對會展業(yè)的發(fā)展起到持續(xù)較平穩(wěn)的影響和促進作用。

參考文獻：

[1] 福建省統(tǒng)計局.福建統(tǒng)計年鑒（2013）[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2013（12）.

[2] 陳軍俊.會展經(jīng)濟研究[D].長沙：湖南師范大學，2009.

[責任編輯：王 鑫]