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摘要 根据1996～2013年新疆的农业进出口与经济数据，基于VAR模型，运用协整检验等方法，综合分析了新疆农业的进出口与经济增长之间的关系。结果表明：新疆农业进出口与经济增长之间具有长期均衡关系，呈双向因果关系。农业的进出口对经济增长都有贡献，但农业的出口对经济增长的作用更大，所以应该加大农业的出口力度。
关键词 协整；VAR模型；脉冲响应函数；方差分析；新疆
中图分类号 S-9文献标识码 A文章编号 0517-6611（2015）11-322-04
作为一个农业大国，农业的进出口对国民经济的增长一直起着至关重要的作用。自改革开放以来，我国农业发展水平不断提高，每年农业的进出口占到GDP总额的30%以上，因此研究农业与经济增长的关系具有重大的意义。
新疆作为我国的边疆省份，农业一直是其GDP增长的主要贡献点，据统计资料显示，自从我国实行改革开放政策以来，新疆的农业进出口贸易总额一直持续增长，2011年新疆农业实现进出口总值121.2亿美元，同比增长45.9%，高于同期全国同比增幅2个百分点，进出口值居全国第5位。其中，出口52.5亿美元，同比增长45.5%，高于同期全国同比增幅7.9个百分点，出口值列广东、江苏之后居全国第3位；进口68.7亿美元，同比增长46.8%，小于同期全国同比4.2个百分点，居全国第6位。可以看出，农业的进出口贸易对新疆的总体经济发展起着至关重要的作用。
在以往的研究中，很多学者关注于整个国家的进出口与经济增长的关系，他们大都认为进出口都对经济有促进作用，但出口的促进作用更大。邵军等分析了我国的进出口与经济增长的关系[1]，王涛等分析了新疆的进出口与经济增长的关系[2]，他们的分析结果同样表明进出口都对经济增长有贡献，但出口的影响更大。
国内大部分的学者都将目光集中在整个国家的进出口与经济增长关系的研究，很少有学者将目光投向单独的某个产业进行相关研究。笔者以1996～2013年新疆数据为样本，借助VAR模型对新疆农业进出口与经济增长的关系进行实证分析，利用脉冲响应函数和方差分解来分析农业出口和进口分别对生产总值的贡献并得出相关结论，为政府的政策制定提供参考。
1 研究方法与数据来源
1.1 向量自回归的理论介绍
传统的计量经济方法（如联立方程模型等结构性方法）是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各变量之间关系的模型[3]。
1980年Sims提出向量自回归模型（vector autoregressive model，简称VAR模型），并将VAR模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用。向量自回归是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
含有N个变量滞后k期的VAR模型表示如下：
Yt为N×1阶内生变量向量；μ为N×1阶常数项列向量；∏1，…，∏k均为N×N阶待估参数矩阵；μt∈IID（0，Ω）是N×1阶随机误差列向量。
整个VAR模型的构成主要包括以下6个方面：①检验时间序列的平稳性，该步骤中主要采用的方法是单位根检验；②构建基本的VAR模型，该步骤主要借助于Eviews软件进行；③VAR模型的协整检验；④Granger因果检验，其主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待；⑤脉冲响应分析，该步骤主要是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响；⑥方差分解，是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。
1.2 变量选择与数据来源 该研究基于VAR模型分析新疆的农业进出口对经济增长的关系。主要选取了3个变量：新疆生产总额（GDP）、新疆农业出口总额（EXPO）、新疆农业进口总额（INPO）。数据来源于1996～2013年《新疆统计年鉴》。
数据预处理包括3个步骤：①凡以美元为单位的数据全部按当年的平均汇率折算为人民币；②所有数据均按GDP平减指数（1996=100）进行平减，以消除价格波动因素影响并获取实际值；③由于数据的自然对数变换不改变原有的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对所有数据取其自然对数值，以增强数据线性化趋势、消除异方差，同时便于考察各变量对GDP的敏感性，即分别对每个变量取对数，记为LGDP、LEXPO、LIMPO。
2 结果与分析
2.1 序列的平稳性检验 在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是否存在单位根，如果不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。该研究运用ADF方法对处理后的3个变量LGDP、LEXPO、LIMPO和它们的一阶差分进行单位根检验，所取的显著水平分别为5%和10%，检验结果见表1。由表1可知，LGDP、LEXPO、LIMPO是非平稳序列，一阶差分序列DLGDP、DLEXPO、DLIMPO都是平稳序列，都是一阶单整的。
由表2 可知，在该模型中确定的最优滞后期是3。在此基础上，给出最终的向量自回归方程：
式中，y=（LGDP，LEXPO，LIMPO）′。
又由VAR模型的滞后结构检验知，如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR模型不稳定，则得到的结果有些是无效的。如果得到的模型是不稳定的，则该模型就不能做脉冲响应函数分析。运用Eviews软件进行单位根检验，得到图1。从图1可以看出，全部根都在单位圆内，说明该研究所建立的VAR模型是稳定的，可以应用。 2.2 基于VAR的协整分析
一般来说，若两个或多个非平稳的变量序列，其线性组合后的序列成平稳性，则可称这些变量序列间有协整关系。该研究采用Johansen检验法进行协整检验。对无约束VAR模型的一阶差分变量的滞后期进行约束检验，协整检验滞后期取1。该研究的Johansen检验的结果见表3、4。
由表3、4可知，新疆的农业出口、农业进口和经济增长之间存在长期的稳定关系。通过该检验，进一步说明了所选模型的可靠性。
2.3 脉冲响应函数
该研究运用脉冲响应函数来研究新疆农业出口、进口与经济增长之间的动态关系，通过脉冲效应函数可以观察一个变量的扰动项对其他变量的当前值和未来值的影响。选取标准的Cholesky因子分解识别冲击结构，依次选择LGDP、LEXPO、LIMPO作为内生变量。
2.3.1 新疆生产总值对各变量的脉冲响应函数。生产总值对各变量的脉冲响应函数见图2。
由图2a可知，在最初的一段时间里，GDP对自身的冲击具有正相关作用，即会刺激GDP的增长，但随后冲击会随着时间缓慢下降，直到冲击接近0，说明生产总值的冲击对自身的影响会随着时间逐渐减小，其对自身的影响是有限的。
从生产总值对农业出口的冲击来看（图2b），在最开始生产总值GDP会有一个缓慢下降的过程，但随后开始增长，随着时间的推移，增长会逐渐趋于稳定，最后停留在一个高于平均水平的位置，说明出口对生产总值的影响是正的。
从生产总值对于农业进口的冲击来看（图2c），在最开始的一段时间里，生产总值的反应为0，然后有一个缓慢上升的过程，紧接着又会有一个缓慢下降的过程，随着时间的推移会逐渐趋于0。这说明进口对生产总值的影响是正向的。
2.3.2 新疆农业出口对各变量的脉冲响应函数。出口对各变量的响应函数见图3。
从农业出口对生产总值的冲击来看（图3a），在最初的一段时间里，新疆农业出口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后停留在某个水平不动。说明GDP的增加对出口的影响是正向的。
从农业出口对自身的冲击来看（图3b），在最初的一段时间里，新疆农业出口对自身冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后会缓慢下降，直到趋于0。说明农业出口对自身的影响是正向的。
从农业出口对进口的冲击来看（图3c），在最初的一段时间里，新疆农业出口对进口的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后缓慢下降停留在某个水平不动。说明进口对出口的影响不是太大。
2.3.3 新疆农业进口对各变量的脉冲响应函数。农业进口对各变量的脉冲响应函数见图4。
从农业进口对生产总值GDP的冲击来看（图4a），在最初的一段时间里，新疆农业进口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，下降到某个水平又会开始逐渐上升。说明GDP的增加对进口的影响是正向的。
从农业进口对出口的冲击来看（图4b），在最初的一段时间里，新疆农业进口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，直至最后趋于0。说明出口对进口的影响不是太大。
从农业进口对自身的冲击来看（图4c），在最初的一段时间里，新疆农业进口对自身冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，直至最后趋于0。说明进口对自身的影响不是太大。
2.4 方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。
在做方差分解时，该研究选取标准的Cholesky因子分解识别冲击结构，依次选择LGDP、LEXPO、LIMPO作为内生变量，利用方差分解来分析新疆农业进出口对GDP波动的影响，结果见图5。
由图5可知，用方差分析得到的结果与用脉冲响应函数得到的结果是一致的，各个变量都会受到来自各方面因素的影响而产生波动。在最初的一段时间里，新疆农业出口对GDP的影响较大；在随后的一段时间里，虽然影响有所下降，但整体来说仍然高于进口对GDP的影响。基于上述分析，可以得出结论：新疆农业出口对GDP的贡献度大于新疆农业进口对GDP的贡献度。
2.5 Granger因果关系检验
Granger因果检验主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待。该研究运用Granger因果关系检验来检验GDP、新疆农业出口、新疆农业进口之间的均衡关系是否构成因果关系，结果见表5（均在5%显著水平上原假设）。
由表5可知：
（1） “农业出口不能Granger引起GDP、农业进口不能Granger引起GDP”均拒绝，说明农业出口和农业进口分别是GDP的Granger原因。
（2） “农业出口、进口不能Granger引起GDP”能被拒绝，这说明农业出口和农业进口同时是生产总值的Granger原因。
（3） “GDP不能Granger引起农业出口、GDP不能Granger引起进口”均能拒绝，这说明GDP也是出口和进口的Granger原因。
综上所述，可知新疆农业出口和进口与GDP具有双向
因果关系。
3 结论
通过构建VAR模型，对新疆农业进出口与经济增长之间的关系进行脉冲响应函数、方差分解及Granger因果分析，结果显示，新疆农业出口、进口与GDP有紧密关系，农业出口和进口都可以促进GDP的增长，但是相对来说，农业出口对GDP的贡献较大。
基于上述分析，可以看出新疆农业的出口对新疆的经济发展具有重大的影响。因此，在未来的新疆经济发展过程中，必须加大对农业的科技投入，以提高农业的科技水平，从而生产出更优质的农产品，加大农业出口量。同时，新疆作为我国一个边疆省份，要充分利用其独特的地理位置，与周边的国家扩大贸易范围，不断加深新疆的影响力，为新疆的经济发展做出政治影响，只有这样，新疆才能在国际贸易中获得更多的利益[4]，更好地推动地区经济的发展。
43卷11期杨继红等 葡萄与葡萄酒工程专业食品工程原理课程教学模式构建
参考文献
[1] 邵军，徐康宁.资本投资、国际贸易与中国经济增长的动态研究[J].国际贸易问题，2006（4）：5-9.
[2] 王涛，林杉.基于VAR模型的新疆进出口与经济增长的关系[J].中国商贸， 2014（17）：179-180.
[3] 孙敬水.计量经济学教程[M].北京：清华大学出版社，2005.
[4] 张华，段友华.浅析新疆的出口贸易[J].新疆财经，2001（6）：14-16.
责任编辑 徐丽华 责任校对 况玲玲
关键词 协整；VAR模型；脉冲响应函数；方差分析；新疆
中图分类号 S-9文献标识码 A文章编号 0517-6611（2015）11-322-04
作为一个农业大国，农业的进出口对国民经济的增长一直起着至关重要的作用。自改革开放以来，我国农业发展水平不断提高，每年农业的进出口占到GDP总额的30%以上，因此研究农业与经济增长的关系具有重大的意义。
新疆作为我国的边疆省份，农业一直是其GDP增长的主要贡献点，据统计资料显示，自从我国实行改革开放政策以来，新疆的农业进出口贸易总额一直持续增长，2011年新疆农业实现进出口总值121.2亿美元，同比增长45.9%，高于同期全国同比增幅2个百分点，进出口值居全国第5位。其中，出口52.5亿美元，同比增长45.5%，高于同期全国同比增幅7.9个百分点，出口值列广东、江苏之后居全国第3位；进口68.7亿美元，同比增长46.8%，小于同期全国同比4.2个百分点，居全国第6位。可以看出，农业的进出口贸易对新疆的总体经济发展起着至关重要的作用。
在以往的研究中，很多学者关注于整个国家的进出口与经济增长的关系，他们大都认为进出口都对经济有促进作用，但出口的促进作用更大。邵军等分析了我国的进出口与经济增长的关系[1]，王涛等分析了新疆的进出口与经济增长的关系[2]，他们的分析结果同样表明进出口都对经济增长有贡献，但出口的影响更大。
国内大部分的学者都将目光集中在整个国家的进出口与经济增长关系的研究，很少有学者将目光投向单独的某个产业进行相关研究。笔者以1996～2013年新疆数据为样本，借助VAR模型对新疆农业进出口与经济增长的关系进行实证分析，利用脉冲响应函数和方差分解来分析农业出口和进口分别对生产总值的贡献并得出相关结论，为政府的政策制定提供参考。
1 研究方法与数据来源
1.1 向量自回归的理论介绍
传统的计量经济方法（如联立方程模型等结构性方法）是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各变量之间关系的模型[3]。
1980年Sims提出向量自回归模型（vector autoregressive model，简称VAR模型），并将VAR模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用。向量自回归是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。
含有N个变量滞后k期的VAR模型表示如下：
Yt为N×1阶内生变量向量；μ为N×1阶常数项列向量；∏1，…，∏k均为N×N阶待估参数矩阵；μt∈IID（0，Ω）是N×1阶随机误差列向量。
整个VAR模型的构成主要包括以下6个方面：①检验时间序列的平稳性，该步骤中主要采用的方法是单位根检验；②构建基本的VAR模型，该步骤主要借助于Eviews软件进行；③VAR模型的协整检验；④Granger因果检验，其主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待；⑤脉冲响应分析，该步骤主要是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响；⑥方差分解，是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。
1.2 变量选择与数据来源 该研究基于VAR模型分析新疆的农业进出口对经济增长的关系。主要选取了3个变量：新疆生产总额（GDP）、新疆农业出口总额（EXPO）、新疆农业进口总额（INPO）。数据来源于1996～2013年《新疆统计年鉴》。
数据预处理包括3个步骤：①凡以美元为单位的数据全部按当年的平均汇率折算为人民币；②所有数据均按GDP平减指数（1996=100）进行平减，以消除价格波动因素影响并获取实际值；③由于数据的自然对数变换不改变原有的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对所有数据取其自然对数值，以增强数据线性化趋势、消除异方差，同时便于考察各变量对GDP的敏感性，即分别对每个变量取对数，记为LGDP、LEXPO、LIMPO。
2 结果与分析
2.1 序列的平稳性检验 在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是否存在单位根，如果不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。该研究运用ADF方法对处理后的3个变量LGDP、LEXPO、LIMPO和它们的一阶差分进行单位根检验，所取的显著水平分别为5%和10%，检验结果见表1。由表1可知，LGDP、LEXPO、LIMPO是非平稳序列，一阶差分序列DLGDP、DLEXPO、DLIMPO都是平稳序列，都是一阶单整的。
由表2 可知，在该模型中确定的最优滞后期是3。在此基础上，给出最终的向量自回归方程：
式中，y=（LGDP，LEXPO，LIMPO）′。
又由VAR模型的滞后结构检验知，如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的。如果被估计的VAR模型不稳定，则得到的结果有些是无效的。如果得到的模型是不稳定的，则该模型就不能做脉冲响应函数分析。运用Eviews软件进行单位根检验，得到图1。从图1可以看出，全部根都在单位圆内，说明该研究所建立的VAR模型是稳定的，可以应用。 2.2 基于VAR的协整分析
一般来说，若两个或多个非平稳的变量序列，其线性组合后的序列成平稳性，则可称这些变量序列间有协整关系。该研究采用Johansen检验法进行协整检验。对无约束VAR模型的一阶差分变量的滞后期进行约束检验，协整检验滞后期取1。该研究的Johansen检验的结果见表3、4。
由表3、4可知，新疆的农业出口、农业进口和经济增长之间存在长期的稳定关系。通过该检验，进一步说明了所选模型的可靠性。
2.3 脉冲响应函数
该研究运用脉冲响应函数来研究新疆农业出口、进口与经济增长之间的动态关系，通过脉冲效应函数可以观察一个变量的扰动项对其他变量的当前值和未来值的影响。选取标准的Cholesky因子分解识别冲击结构，依次选择LGDP、LEXPO、LIMPO作为内生变量。
2.3.1 新疆生产总值对各变量的脉冲响应函数。生产总值对各变量的脉冲响应函数见图2。
由图2a可知，在最初的一段时间里，GDP对自身的冲击具有正相关作用，即会刺激GDP的增长，但随后冲击会随着时间缓慢下降，直到冲击接近0，说明生产总值的冲击对自身的影响会随着时间逐渐减小，其对自身的影响是有限的。
从生产总值对农业出口的冲击来看（图2b），在最开始生产总值GDP会有一个缓慢下降的过程，但随后开始增长，随着时间的推移，增长会逐渐趋于稳定，最后停留在一个高于平均水平的位置，说明出口对生产总值的影响是正的。
从生产总值对于农业进口的冲击来看（图2c），在最开始的一段时间里，生产总值的反应为0，然后有一个缓慢上升的过程，紧接着又会有一个缓慢下降的过程，随着时间的推移会逐渐趋于0。这说明进口对生产总值的影响是正向的。
2.3.2 新疆农业出口对各变量的脉冲响应函数。出口对各变量的响应函数见图3。
从农业出口对生产总值的冲击来看（图3a），在最初的一段时间里，新疆农业出口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后停留在某个水平不动。说明GDP的增加对出口的影响是正向的。
从农业出口对自身的冲击来看（图3b），在最初的一段时间里，新疆农业出口对自身冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后会缓慢下降，直到趋于0。说明农业出口对自身的影响是正向的。
从农业出口对进口的冲击来看（图3c），在最初的一段时间里，新疆农业出口对进口的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐趋于稳定，最后缓慢下降停留在某个水平不动。说明进口对出口的影响不是太大。
2.3.3 新疆农业进口对各变量的脉冲响应函数。农业进口对各变量的脉冲响应函数见图4。
从农业进口对生产总值GDP的冲击来看（图4a），在最初的一段时间里，新疆农业进口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，下降到某个水平又会开始逐渐上升。说明GDP的增加对进口的影响是正向的。
从农业进口对出口的冲击来看（图4b），在最初的一段时间里，新疆农业进口对GDP的冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，直至最后趋于0。说明出口对进口的影响不是太大。
从农业进口对自身的冲击来看（图4c），在最初的一段时间里，新疆农业进口对自身冲击有一个正向的反应，但随着时间的推移，该影响逐渐下降，直至最后趋于0。说明进口对自身的影响不是太大。
2.4 方差分解
方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来衡量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。
在做方差分解时，该研究选取标准的Cholesky因子分解识别冲击结构，依次选择LGDP、LEXPO、LIMPO作为内生变量，利用方差分解来分析新疆农业进出口对GDP波动的影响，结果见图5。
由图5可知，用方差分析得到的结果与用脉冲响应函数得到的结果是一致的，各个变量都会受到来自各方面因素的影响而产生波动。在最初的一段时间里，新疆农业出口对GDP的影响较大；在随后的一段时间里，虽然影响有所下降，但整体来说仍然高于进口对GDP的影响。基于上述分析，可以得出结论：新疆农业出口对GDP的贡献度大于新疆农业进口对GDP的贡献度。
2.5 Granger因果关系检验
Granger因果检验主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待。该研究运用Granger因果关系检验来检验GDP、新疆农业出口、新疆农业进口之间的均衡关系是否构成因果关系，结果见表5（均在5%显著水平上原假设）。
由表5可知：
（1） “农业出口不能Granger引起GDP、农业进口不能Granger引起GDP”均拒绝，说明农业出口和农业进口分别是GDP的Granger原因。
（2） “农业出口、进口不能Granger引起GDP”能被拒绝，这说明农业出口和农业进口同时是生产总值的Granger原因。
（3） “GDP不能Granger引起农业出口、GDP不能Granger引起进口”均能拒绝，这说明GDP也是出口和进口的Granger原因。
综上所述，可知新疆农业出口和进口与GDP具有双向
因果关系。
3 结论
通过构建VAR模型，对新疆农业进出口与经济增长之间的关系进行脉冲响应函数、方差分解及Granger因果分析，结果显示，新疆农业出口、进口与GDP有紧密关系，农业出口和进口都可以促进GDP的增长，但是相对来说，农业出口对GDP的贡献较大。
基于上述分析，可以看出新疆农业的出口对新疆的经济发展具有重大的影响。因此，在未来的新疆经济发展过程中，必须加大对农业的科技投入，以提高农业的科技水平，从而生产出更优质的农产品，加大农业出口量。同时，新疆作为我国一个边疆省份，要充分利用其独特的地理位置，与周边的国家扩大贸易范围，不断加深新疆的影响力，为新疆的经济发展做出政治影响，只有这样，新疆才能在国际贸易中获得更多的利益[4]，更好地推动地区经济的发展。
43卷11期杨继红等 葡萄与葡萄酒工程专业食品工程原理课程教学模式构建
参考文献
[1] 邵军，徐康宁.资本投资、国际贸易与中国经济增长的动态研究[J].国际贸易问题，2006（4）：5-9.
[2] 王涛，林杉.基于VAR模型的新疆进出口与经济增长的关系[J].中国商贸， 2014（17）：179-180.
[3] 孙敬水.计量经济学教程[M].北京：清华大学出版社，2005.
[4] 张华，段友华.浅析新疆的出口贸易[J].新疆财经，2001（6）：14-16.
责任编辑 徐丽华 责任校对 况玲玲