4.2.2 VAR 模型的动态分析。
1. VAR 模型的构建和稳定性检验在 VAR 模型的构建过程中，最重要的问题就是滞后阶数的确定[41].本文根据赤池消息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）确定最优滞后期，经过多次检验，当最优滞后阶数取 2时，模型的特征根的倒数都位于单位圆内，VAR 模型稳定性较好。结果如下图 4-1 所示。
由此建立相应的 VAR 模型：
2. 脉冲响应函数。
脉冲响应函数是用来描述模型中内生变量对冲击的反应，即在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量当前值和未来值的影响。本节主要分析了厦台贸易对厦门港口各指标的冲击反应以及港口物流各指标对厦台贸易的冲击反应。
图 4-2 和图 4-3 反映了厦台贸易对厦门港口物流各个指标的冲击作用，图上表明对于在进出口贸易一个标准差的冲击下，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量都会由于贸易的变化出现同向变化。厦台贸易对港口货物吞吐量和集装箱吞吐量的冲击响应在第 2 期后均有所上升，且在第 5 期后开始趋于平稳的正值。同样的，由图 4-4 和图 4-5 可以看出港口货物吞吐量和集装箱吞吐量对贸易也有着同向的冲击作用。相对来说，港口货物吞吐量对厦台贸易一个标准差的冲击作用较大，且在第 6 期后趋向于一个平稳的正值。综合上述，厦台贸易、港口货物吞吐量和集装箱吞吐量都有着一定的促进作用，而且港口货物吞吐量对厦台贸易的影响作用显着，厦台贸易在短期内也会促进港口货物吞吐量和集装箱吞吐量的增长。
3. 方差分解。
方差分解是把内生变量中的变化分解为对 VAR 系统的分量冲击，分析每个新息冲击对内生变量变化的贡献度，近一步评价不同结构冲击的重要性。可据此来分析厦台贸易和港口物流指标的互动的重要性。
由图 4-6、图 4-7、图 4-8 可知，厦台贸易的波动在初期主要归因于自身的变化，随着时间的推移，港口物流的影响力不断加强，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量对贸易的贡献处于一个不同阶段。港口货物吞吐量的影响基本保持在 10%左右，集装箱吞吐量的影响基本保持在 20%左右，这说明港口物流的发展对贸易的影响仍将持续，短期内港口货物吞吐量和集装箱吞吐量对贸易的影响不大。但随着集装箱的发展逐渐成熟，长期效果将会明显。
综合来讲，厦台贸易的增长是港口物流发展的强大动力，同时港口物流的发展，对厦台贸易也存在长期的影响。
4.2.3 协整检验。
为了确定 LNMY、LNHT、LNJT 三个序列是否存在长期稳定的均衡关系，我们采取Johansen 检验方法进行协整检验。根据 EViews 6.0 操作的上述结果显示，VAR 模型的特征方程的根均在单位圆内，说明此 VAR 模型是稳定的。协整检验主要是针对无约束的，确定无约束的 VAR 模型的最优滞后期为 1.对变量进行 Johansen 检验，结果如表 4-5 所示。
表 4-5 中的数据表明，在 LNMY、LNHT、LNJT 三个变量之间，至少存在两个协整方程，我们选取其中一个协整方程来表示变量间的长期均衡关系，协整关系的表达式为：
LNMY= 0.1972*LNHT + 0.3265*LNJT （4-8）。
根据上述方程可以看出，厦台贸易和港口物流存在长期均衡关系，并且是同方向变动关系。长期来看，港口货物吞吐量每增加 1 个百分点，厦台贸易就会增加 0.1972 个百分点，集装箱吞吐量每增加 1 个百分点，厦台贸易就会增加 0.3265 个百分点。从各个指标系数来看，集装箱吞吐量对厦台贸易的长期作用要大于港口货物吞吐量的作用。综合上述，长期来看，集装箱吞吐量对厦台贸易的促进作用比港口货物吞吐量对厦台贸易的作用要显着。
4.2.4 向量误差修正模型。
协整关系的检验结果只是表明了三个变量长期存在均衡关系，没有考虑短期内的不均衡情况，因此建立 VEC 模型来分析变量之间长期均衡与短期调整的关系。VEC 模型的滞后期应与前面协整检验一直，故取值为 1.其误差修正项 VECM 是反映变量之间均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。得到的误差修正模型为：
D（LNMY） = -0.5463*（LNMY（-1）- 0.1972*LNHT（-1） - 0.3265*LNJT（-1））+0.2438*LNMY（-1）+ 0.0212*LNMY（-2）- 0.0986*LNHT（-1）-0.0346LNHT（-2）+0.1685*LNJT（-1）+ 0.8746*LNJT（-2）+ 0.3517 + ε （4-9）。
误差修正项 vecm 的系数向量为负，符合反向修正机制，具体表现为：在短期波动偏离长期波动时，vecm 以 0.54%左右的调整力度将非平衡的均衡状态拉回到均衡状态。由此可见，港口货物吞吐量和集装箱吞吐量对厦台贸易都有着正向的促进作用，且随着时间的推移，这种拉动现象更加显着。
