文摘

中国经济改革开放以来发展迅速,但在东北地区经济增长急剧下降后,21世纪。在这种背景下,探索经济和产业波动的特征在中国的东北和他们的关系有利于减轻经济波动、促进稳定的经济发展从产业发展的角度。经济和产业波动之间的关系在东北三省从波动的角度重新审视了组件和完整的集成经验模态分解和自适应噪声(CEEMDAN)算法。获得的结果如下:(1)在中国的东北三省,经济波动的影响几乎是免费的从第一产业,第二产业影响最大,并逐渐受到21世纪后的第三产业。(2)对于每个省的短期商业周期,经济发展是最稳定的,当市场和政府同时参加了第二产业的发展。(3)吉林省的中期商业周期是影响投资的设备在二三产业,而影响了辽宁省第二产业投资的设备。(4)第二产业的设备投资和第二、三产业的建设是保持长期的稳定的关键商业周期在黑龙江省,在第二、三产业的建设是保持长期的稳定的关键在吉林、辽宁商业周期。

1。介绍

经济保持平稳快速增长在中国改革开放以来,但经历了严重的经济衰退在中国的东北三省在1990年代和2010年代。国内生产总值(GDP)的增长速度在中国的东北三省远低于全国平均水平,经济运行和各指标存在明显的问题。根据历史经验的世界各国经济的发展,经济系统总是显示波动不管系统类型或发展阶段,具体体现在经济活动的波动水平,即商业周期。作为经济系统的两种基本形式演变,经济和产业波动是分不开的。在这种背景下,研究经济和产业波动之间的关系在中国的东北三省具有重要的现实意义提出政策建议,以缓解中国东北的问题从行业的角度,从而减少经济波动和保持经济的可持续发展在中国的东北部。

学术界有三种不同的观点关于经济波动和产业结构变化之间的关系。第一的观点来自于社区的主流经济学,认为经济波动确定产业波动和产业结构的变化(1]。库兹涅茨分析经济增长率的影响范围的生产结构的变化,得出结构变化是一个重要的事实在现代经济增长的波动2]。伯曼和Pfleeger研究了行业需求和就业对经济波动敏感,可以预测未来产业变化与经济周期同步,确定工业波动(3]。林等人认为,在不同的国家不同的工业结构的原因在商业周期的不同阶段,产业结构升级是经济的结构要素禀赋的变化,主要受经济增长的阶段。从根本上说,经济增长波动引起产业结构的变化(4,5]。马进行了理论和实证研究经济波动和产业结构变化之间的关系,发现各种行业均有不同程度的敏感商业周期,第二产业显示最高的灵敏度(6- - - - - -9]。

第二个观点来自与结构主义发展经济学的基本思想,认为产业结构的变化带来的经济波动。李认为,宏观经济波动主要是由第一和第二产业的波动10]。陈认为经济波动有高度的协同三个产业的波动和分支工业行业在中国。三级、二级和一级行业,分别对商业周期产生影响,其影响程度降低为了[11]。Sonobe和大冢展示了重要的产业结构变化之间的关系和经济增长波动在日本在第二次世界大战之前12]。Peneder研究产业结构变化和经济波动之间的联系使用的数据来自经济合作与发展组织(OECD)国家和观察到产业结构解释30%的减少经济波动13]。风扇等人得出的结论是,结构变化可以解释在中国17%的经济增长的波动,这是符合李等人的研究结论。14- - - - - -16]。此外,艾格斯和Ioannides指出,结构从制造业转移到服务业有效减少经济波动在美国(美国)(17]。燃烧了产业结构变化的影响在美国商业周期波动的(18]。戈登强调经济结构变化的角色在商业周期的稳定美国的商业周期的文集[19]。此外,一些研究人员分析了中国产业结构的变化与经济波动之间的关系,认为产业结构变化对宏观经济波动的“平滑效应”(20.- - - - - -23]。丁、张得出类似的结论通过分析产业结构变化和经济波动之间的关系在日本(24]。

第三种观点认为,经济波动和产业结构变化相互影响(25- - - - - -29日]。张和刘发现,工业产出增长的波动是经济周期波动的一个重要组成部分,对工业产出波动反馈效应(30.]。李等人证明了因果和动态工业和经济波动之间的关系在台湾省31日,32]。江和交通调查的影响,产业结构演变对山西经济波动和得出结论,三山西工业和经济波动的格兰杰因果关系在改革开放后(33]。江、张和江分析生产者服务行业的波动之间的关系和经济在中国和得出结论,生产者服务业发展可以稳定经济波动,然而不有利于生产者服务业发展的34]。

结论之间的关系经济和产业波动不一致是由于不同的研究领域和方法。从频域的角度来看,过滤算法协同过滤(CF)和Hodrick-Prescott (HP)过滤主要是用于过去,需要选择一个基函数,这是非常主观的。不同的基函数将产生不同的研究结果。相比之下,完整的集成经验模态分解与自适应噪声(CEEMDAN)算法不需要选择一个基函数,需要的稳定性和线性数据不丢失数据信息,这有利于获得更客观和准确的研究结果。为了确定经济和产业波动之间的关系在中国的东北,经济和产业波动的时间序列数据在中国的东北三省从1978年到2018年被使用,和EMD算法选择分析以下主要问题:(1)什么是经济和产业波动的特征在中国的东北三省自改革开放吗?(2)他们的关系是什么?(3)经济和工业之间的异同是什么波动在东北三省?

本文的其余部分组织如下。部分2研究了东北三省的经济和产业波动中国自改革开放以来,数据源的介绍,阐述了CEEMDAN算法的基本思想和步骤。部分3分解经济和工业的序列波动在中国的东北三省获得组件和每个波动分量的特征分析。部分4检查组件之间的关系的经济和工业每个省的波动。部分5讨论了本文的研究方法和内容。部分6总结了研究的结论。

2。材料和方法

2.1。材料

在本文中,从1978年到2018年的数据被用来进行实证分析。数据从1978年到1992年中国纲要的选择1949 - 2008年的统计数据,以及那些在1993年和2018年之间被来自省级统计在国家统计局网站上。各省的GDP数据(上年= 100)处理获得每个省的实际国内生产总值增长率从1978年到2018年来衡量每一个省的经济波动。在每个省每个行业的波动周期测量使用增值数据(上年= 100)初级,二级,第三产业在每个省从1978年到2018年。图1显示一个折线图的每个省GDP增长率和经济增长率的初选,第二和第三产业。

GDP增长率的波动曲线黑龙江、吉林和辽宁数字所示1(一)- - - - - -1 (c)这证明三个省份的GDP增长速度在不同时期已经略有不同,但改革开放后提出了类似的总体趋势。在21世纪之前,他们表现出不平衡的趋势增长。21世纪后,经济表现出稳定增长趋势,直到大约2010由于减少GDP增长率的波动。然后,GDP增长速度开始下降,产生所谓的“新东北现象。“从工业的角度波动,首先,自然环境中发挥了决定性的第一产业的发展,因此经历了最大波动在每个省的三个行业。第二,第二、三产业的波动趋势相似的GDP增长率由于计划经济,期间,波动幅度宽之间的改革开放,1990年代政府决策的果断的对经济发展的重要性。1992年,在中国建立社会主义市场经济体制。与自我调节的功能,市场经济发展中扮演了主要角色。各行业看到稳定增长和下降的波动。中国经济的主要驱动力当时的第二产业显示出更明显的比第三产业增长趋势。 By 2010, the growth rates of secondary and tertiary industries declined to varying degrees, and the decline in the growth rate of the secondary industry was significantly higher than that of the tertiary industry.

从上面可以看出,三省的产业波动与相应省份的经济波动有一定的相似之处,尤其是在第二、三产业。周期是进一步细分为以下分析和讨论。

2.2。方法

CEEMDAN算法是本文的主要研究方法。这个算法的频域分析方法分析时间序列数据。它是基于经验模态分解(EMD)算法提出的黄等。

EMD的基本思想如下:时间序列数据是由许多不同的共存内部模式函数(货币)在任何时间和最后的复杂的数据可以通过叠加每个模式的功能。该算法不同于其他频域处理方法,因为它不需要设置任何提前基函数。此外,它可以应用到不同的时间序列数据,分解,特别是有一个非常明显的优势的非平稳、非线性信号处理数据时(35,36]。

CEEMDAN算法的步骤如下。

步骤1。假设原始时间序列数据 ,让我= 1,…,我。然后使用EMD分解时间序列数据算法,增加了自适应白噪声和国际货币基金组织获得第一个组件:

步骤2。计算其余扣除第一个国际货币基金组织的组件:

步骤3。治疗作为一种新的原始序列,重复步骤1和2获得剩余的组件 和剩余的条款 。停止分解的条件是,剩下的任期不能被分解,这是趋势项 。
上述步骤后,可以分解为原始序列n货币基金和趋势项;也就是说, 在国际货币基金组织_我是我th组件分解得到的原始时间序列数据和res是趋势项。

3所示。实证分析

3.1。商业周期分析

借助MATLAB R2016b, GDP增长率数据的黑龙江、吉林、辽宁和使用CEEMDAN算法获取循环组件分解每个省的经济波动和趋势项,如图2。结果黑龙江、吉林和辽宁显示在第一,第二,第三列,分别。第一到第四行是经济周期组件,和第五行是这一趋势项。

从商业周期的形状和趋势图2,它可以直观地看到,商业周期相应省份之间的频率是相似的。从波动振幅的角度,高频组件(货币基金1和2)剧烈波动从1978年到1990年代和1990年代后逐渐变成了小振幅波动。低频成分的波动振幅(货币基金3和4)轻微的前21世纪随着时间的推移,逐渐增加。趋势项在每个省都有一个“倒u”形状和21世纪初达到了顶峰。

除了上述常见的特性,可以从图直观地观察到2,商业周期有差异。更充分地理解商业周期的功能组件和经济波动趋势的相关特征归纳在表格1。

商业周期变化的频率与时间无固定期限。因此,每个业务循环组件中包含的数据量是除以相应组件的极端点的数量代表的平均周期。根据平均循环时间的差异和影响因素,商业周期可分为Kitchin,政治经济,Juglar,库兹涅茨,Kondratiev周期。也称为库存或短周期,Kitchin周期是一个常规的短期波动由美国经济学家发现Kitchin,商业库存的波动与变化和持续时间大约是40个月。政治经济周期是由中国的推广系统周期,政府的变化,五年计划,宏观调控的影响。也被称为设备投资周期或midcycle,法国经济学家Juglar Juglar周期被发现,其波动大约是10年,在设备投资波动的结果。也称为建筑周期或中间周期,库兹涅茨周期是20年经济周期引起的周期性变化的建筑活动和由美国经济学家库兹涅茨发现的。发现由俄罗斯经济学家Kondratiev Kondratiev周期是50 - 60年的长周期归因于技术进步和创新。不同的商业周期波动形成了各种各样的地区,因为上面的五个周期和他们的叠加37]。

如表所示1,黑龙江省的商业周期组件包括Kitchin Juglar,库兹涅茨,Kondratiev周期。周期性的所有组件和趋势条款与原时间序列序列显著相关。从方差贡献率的角度,Kitchin周期对经济波动影响最大的,取得的方差贡献率高达51.95%。Juglar周期有最小的对经济波动的影响,可以忽略。其余的组件和趋势方面有类似的系列对经济波动的影响。商业周期的组件在吉林、辽宁不同于黑龙江省由于不含Kitchin和Kondratiev周期和被取代的政治经济周期。此外,他们包括Juglar和库兹涅茨周期。每个组件是显著相关的原始序列与趋势方面最弱的关系。政治经济周期最大的影响在吉林省的经济波动,而库兹涅茨周期辽宁省最大的对经济波动的影响。

3.2。产业周期分析

波动组件和趋势项处理获得的各种行业的增长率数据增值的主要,次要的,每个省的第三产业。由于空间限制,分解结果的可视映射的问题却被忽略了。表2总结了工业波动周期的统计信息组件和趋势项的省份。

从表2在每个省,每个行业的波动包括四个周期的组件和一个趋势项反映了行业的发展趋势。此外,只有少数条款统计与相应的原始序列趋势或有更大的方差贡献率。因此,趋势方面不作为主要研究对象。下面是讨论的一致性和异构性的特点,工业由省波动周期。

黑龙江省每个行业的波动组件包括Kitchin(高频),Juglar (midfrequency)和库兹涅茨周期(midfrequency)。在三个产业,第三产业包含两个库兹涅茨的14和21年周期,分别。也就是说,第三产业的波动同时被两个不同施工因素显著影响。此外,第一和第二产业包括政治和经济周期4.7年。也就是说,第一和第二产业的波动是受政府政治和经济等因素变化的影响。结合相关系数和方差贡献率,可以看出Kitchin周期总是最强的相关性与相应的原始序列和原始序列的最大影响行业的周期性成分波动。换句话说,黑龙江省不同行业的周期性波动是受影响最严重的库存投资周期。

吉林省每个行业的波动组件包括一个Juglar周期和两个库兹涅茨周期14和21年,分别。此外,高频成分略有不同。主要的高频周期分量和第三产业是Kitchin周期,而第二产业的政治经济周期。,主要的短期波动和吉林省第三产业主要是受市场影响而影响的第二产业主要是由政治和经济因素自实施改革开放政策。从相关系数和方差贡献率,可以看出Kitchin,政治经济,和Juglar周期对主要产生重大影响,二次,分别和第三产业。此外,Juglar、库兹涅茨和Kitchin周期主要扮演了一个次要的角色,第二、第三产业,分别,这表明高和midfrequency组件对原来的行业波动产生了巨大的影响。也就是说,吉林省不同行业的周期性波动是明显受到存货投资,政治经济,和设备投资。

辽宁省每个行业的波动组件包括Kitchin Juglar,库兹涅茨周期。在三个产业,第三产业包含两个库兹涅茨的14和21年周期,分别主要行业还包括政治经济周期,和第二产业涵盖了Kondratiev周期(低频)。从相关系数的角度来看,每个组件是与原序列除了Juglar和库兹涅茨显著相关的主要行业的周期。从方差贡献率的角度,高频周期组件(Kitchin和政治经济周期)对第一产业影响的主要波动总方差贡献率为93.36%。高,低频分量对第二产业有重大影响波动方差贡献率的总和是75.48%。趋势项的第三产业对工业影响最大的波动的方差贡献率为40.35%,而其他组件总有影响程度的59.65%,其中50.44%来自Kitchin和库兹涅茨周期,表明存货投资,政治经济,建设周期波动的主要影响因素是辽宁省各行业除了自身的发展趋势。

4所示。工业和商业周期分量的相关分析

前一节分解每个省的经济和工业波动序列比较和分析由省分解结果。基于上述分析,进行一项研究经济的周期性成分和工业之间的相关性波动。首先,表之间的相关系数每个省的工业和经济波动组件是通过使用MATLAB。然后,线图表绘制使用关联信息直观地分析经济和产业波动组件之间的关系。

表3显示了经济和工业之间的相关性波动黑龙江省的组成部分。可以看出Kitchin周期呈显著正相关Kitchin和政治经济周期的第二产业,尤其是更显著相关(|r| = 0.6)的政治经济周期的黑龙江省的经济波动组件。库兹涅茨和Kondratiev周期呈正相关的库兹涅茨周期每个行业和第二产业的Juglar周期(|r| > 0.5)。深入研究工业经济周期波动组件组件的影响,进行了比较的图表的每个省的经济和产业波动组件。

图3显示了一些线图表的经济和工业波动黑龙江省显著相关的组件。图3(一个)显示了Kitchin周期的经济波动,Kitchin和第二产业的政治经济周期。从这个图可以发现,经济波动的Kitchin周期更类似于第二产业的政治经济周期的Kitchin周期在1990年代和1990年代后的第二产业,和行业波动总是领先于经济方面的问题。原因是中国的经济体系正式改变了从计划经济体制向社会主义市场在1992年。政府决策起到了决定性的作用在经济发展的实现计划经济体系,而1992年之后,市场机制发挥了重要作用。从表1黑龙江省的经济波动,Kitchin周期方差贡献率高达51.95%,这对经济波动产生了重大影响。从表可以看出2的方差贡献率Kitchin和黑龙江省第二产业的政治经济周期占第二产业的70%以上的波动,表明黑龙江省经济波动主要是由第二产业的波动引起的。此外,政治经济周期主要在1990年代之前,虽然Kitchin周期曾占主导地位,1990年代之后。

图3 (b)显示的线图表库兹涅茨的循环经济和第一产业波动,第二产业的Juglar和库兹涅茨周期波动和库兹涅茨周期的第三产业。可以看到从图3和相关系数表3,经济波动是最相关的库兹涅茨周期第二产业的Juglar周期,波动和行业领先经济则表明黑龙江省经济波动的库兹涅茨周期主要是由第二产业的Juglar周期引起的。此外,各种行业的库兹涅茨周期有影响,其影响是21世纪初最重要的。库兹涅茨周期的经济波动表现出稳定增长的趋势在21世纪初的联合行动大幅下滑的Juglar周期的第二产业和库兹涅茨的生长周期的行业。

Kondratiev周期的经济波动是经济波动的库兹涅茨周期一样,这是显著相关的库兹涅茨第一产业的循环波动,第二产业的Juglar和库兹涅茨周期波动以及第三产业的库兹涅茨周期波动。图3 (c)是相应的组件的折线图。相关产业波动成分是相同的,但与工业经济波动组件及其关系的两个显示不同的趋势。Kondratiev周期的平均增长率的经济波动高于库兹涅茨周期和经济波动的趋势Kondratiev周期的更稳定。此外,它主要是影响第二产业的Juglar和库兹涅茨周期。也就是说,黑龙江省Kondratiev周期的经济波动主要是由第二产业的Juglar和库兹涅茨周期波动。

表4显示了相关性吉林省的经济和产业波动成分。可以看出,吉林省经济的政治经济周期波动是强烈正相关的主要行业的Kitchin周期波动和第二产业(|r| > 0.5)。经济波动的Juglar周期呈正相关的各种工业波动和库兹涅茨第一产业的循环波动负相关但只有强烈的相关性与第二、三产业(|r| > 0.5)。经济波动的库兹涅茨周期呈显著正相关与波动的三个行业。此外,最大关联的因素是第二产业的库兹涅茨周期波动(|r| > 0.8),其次是三级最后一次产业的(|r| < 0.5)。

图4显示了经济和产业波动的线图表组件,在吉林省显著相关。图4(一)线图表的经济和第二产业的政治经济周期波动和第一产业的Kitchin周期波动。可以看出,经济的政治经济周期波动的趋势是类似于第二产业在吉林省,和波动的工业组件之前,这些经济组件。经济的政治经济周期波动的趋势是类似于Kitchin周期的主要行业,但组件的振幅是截然不同的。也就是说,吉林省经济的政治经济周期波动主要是由第二产业,和波动幅度的影响Kitchin周期的主要行业,尤其是在21世纪。原因是经济发展主要依赖于重工业的重要成员在中国东北老工业基地改革开放的开始,之后很长一段时间。作为在中国的主要产区,主要行业也有一个伟大的对经济发展的影响。

图4 (b)显示线图表的主要经济和工业的Juglar周期波动和第二产业的库兹涅茨和Juglar周期波动以及第三产业的Juglar周期波动。从表可以看出4吉林省经济波动的Juglar周期有最强的相关性的Juglar周期二三产业,和经济波动组件与其他行业是弱相关。此外,工业之前,经济的波动。也就是说,吉林省经济波动的Juglar周期主要是由第二、三产业和略归因于主要行业。

经济波动的库兹涅茨周期显著相关(共6个)的小学、中学和第三产业。根据每个行业的组件之间的相关性和库兹涅茨的经济波动周期在表4,可以看出,库兹涅茨周期的第二产业对经济波动的影响最大,其次是第三和最后的主要产业。图4 (c)显示的线图表组件。可以看出,库兹涅茨周期的趋势和振幅的经济波动强烈一致的库兹涅茨周期第二产业,而第三产业的库兹涅茨周期逐渐接近21世纪经济波动后,表明吉林省经济波动的库兹涅茨周期主要是受到第二产业的改革开放政策的实施到21世纪。第三产业在发展的过程中发挥了越来越重要的作用,经济与产业结构的转换。

表5显示了辽宁省经济和产业波动分量之间的相关性。可以看出,经济的政治经济周期波动强烈正相关(|r| = 0.9)Kitchin周期的第二产业。经济波动的Juglar周期与第二产业呈极显著的正相关关系,Kitchin周期波动和相关的三个行业,14年的库兹涅茨周期第三产业,第一产业的政治经济和Juglar周期。经济和Juglar周期显著相关,但系数略低(|r| < 0.5)。库兹涅茨周期的经济波动与呈极显著的正相关关系,三产业和第二产业的Kondratiev周期和密切相关的第一和第二产业(|r| > 0.9)。

图5显示了经济和产业波动的线图表组件与辽宁省经济的显著相关。图5(一个)是一个折线图的政治经济周期的经济波动和第二产业的Kitchin周期波动。表5显示,只有Kitchin周期的第二产业显著相关经济波动在所有产业的政治经济周期波动组件,相关系数高达0.9。可以从线图表,工业的变化波动组件之前,经济方面的问题,表明经济的政治经济周期波动主要是由辽宁省第二产业造成的。

表5表明工业组件相关的Juglar周期波动的经济波动包括Kitchin和政治经济周期,第一产业的Juglar周期波动,Kitchin, Juglar第二产业周期波动以及第三产业的Kitchin和库兹涅茨周期波动。显示关键信息清晰,图5 (b)只显示第一产业的政治经济周期波动,Juglar周期,经济和第二产业的Juglar周期波动。第一产业的政治经济和Juglar周期是负相关的政治经济周期的经济波动。从图可以看到,这种负相关的原因是工业落后于经济的波动,表明经济波动带来的波动组件在辽宁省的主要产业和工业波动周期的波峰(波谷)最后经济波动周期的波谷(山峰)在同一时期。然而,组件的波动趋势相似,但序列之间的相关性仍低由于波动的频率差异的Kitchin和库兹涅茨周期每个行业和经济波动的组件。只有第二产业的Juglar周期密切相关的经济波动,表明Juglar周期的经济波动主要是由第二产业。

图5 (c)折线图的库兹涅茨的循环经济波动的库兹涅茨周期波动的各种产业,第二产业的Kondratiev周期波动。从图和表5,主要和次要的库兹涅茨周期行业最强大的连接与库兹涅茨周期的经济波动,表明辽宁省经济波动的库兹涅茨周期主要是由中小工业的波动。库兹涅茨的振幅周期的第三产业和经济波动的趋势项的库兹涅茨周期是不同的在21世纪但逐渐聚集在21世纪,这是因为政府提出的策略“振兴东北老工业基地”解决“东北现象”在21世纪的开端。东北地区开始重视发展第三产业,尤其是生产领域的服务。因此,第三产业波动逐渐接近的组件经济成分的波动在21世纪。

下面是异同的分析整个三个省份的经济和工业的波动,每一个都有三种类型的经济波动分量,即高,中期,和低频组件。首先,高频组件(短期商业周期)三个省份的经济波动主要是第二产业的影响。不同之处在于,黑龙江省的短期商业周期影响Kitchin和政治经济周期的第二产业同时,吉林、辽宁的短期商业周期只有受到政治经济和Kitchin周期分别为第二产业,表明黑龙江省的短期商业周期是影响市场的综合效应,政府和市场从1990年代后期发挥了更明显的作用;吉林省的短期商业周期主要是受政府行为;辽宁省的短期经济周期带来的主要是市场因素。短期商业周期的波动范围在黑龙江、辽宁、吉林两省依次增加,表明市场和政府的参与导致最小的波动范围的短期商业周期和对经济的贡献最大。

其次,midfrequency组件(中期商业周期)的经济波动在中国的东北三省都Juglar周期。正如上面提到的,中期商业周期的黑龙江省经济波动中扮演微不足道的角色,因此不考虑。吉林省的中期商业周期的Juglar周期所带来的主要是二三产业,和辽宁省的中期商业周期主要是第二产业的Juglar周期分量的影响,表明设备的投资变化二三产业带来了吉林省中期商业周期,设备的投资变化第二产业带来了辽宁省中期商业周期,主要行业和设备的投资变化没有影响产出的价值没有导致经济波动。事实上,投资设备的第一产业劳动生产率增加但不影响产出的价值。

最后,低频分量的经济波动(长期商业周期)在中国的东北三省主要是库兹涅茨周期。同一点的三个省份的库兹涅茨周期第三产业发挥了越来越重要的作用在21世纪之后的长期商业周期,表明产业结构的变换有效地经济发展从“工业主导地位”转向“多点支持”和改善经济发展的稳定性。所不同的是,黑龙江省的长期商业周期影响最大的Juglar和库兹涅茨的第二产业周期,证明连续投资设备和第二产业的建设是提高长期稳定的商业周期的关键在黑龙江省。吉林、辽宁的长期商业周期主要是受到第二产业的库兹涅茨周期(T= 14)。也就是说,稳定投资建设的第二、三产业保持长期的商业周期在吉林、辽宁更稳定。

5。讨论

复杂多变的经济系统具有非平稳和非线性。结果,研究人员总是处理的数据在一个线性系统分析经济序列在一个经济系统中为了方便量化和通常的非平稳时间序列转换成固定的前采用已有的时间序列的方法。分析过程的难度降低,但有效性的分析过于依赖数据的平稳性和线性假设,这往往会导致一些信息的损失和变化数据的经济意义。相比之下,CEEMDAN算法提出任何要求的稳定和线性数据,失去了任何信息,并获得更客观的结果,有效地避免了非线性协整理论的缺陷与疲弱的经济意义[太复杂38]。

CEEMDAN算法被选中来处理经济和工业的时间序列波动自改革开放,并进行详细分析这些波动的特征在中国的东北三省。关于经济波动,各省包括高,中期,和低频组件,表明存在三种类型的周期分量,即短期,中期,长期的商业周期。黑龙江和吉林两省了短期商业周期的主要组件,有大约50%的对经济波动的影响。辽宁省经济波动了一个长期的商业周期的主要组件,有近50%的对经济波动的影响。关于工业的波动,工业的地中海,低频成分波动的三个省份是常见的,但仍表现出一些差异。表6总结了所有行业的波动主要部件在中国的东北三省。第一产业的主要成分是Kitchin周期在每个省,表现出的波动的主要工业主要是受投资库存。第二产业的主要成分是Kitchin周期为黑龙江省,吉林省的政治经济周期,为辽宁省和Kitchin和库兹涅茨周期,表明第二产业变动的主要因素在黑龙江、吉林、辽宁和省份的存货投资周期和政治和经济因素以及存货的投资和建设,分别。第三产业的主要组成部分是黑龙江省的Kitchin周期,为吉林省的Juglar周期,为辽宁省Kitchin周期。然而,Kitchin周期只有带来20%的波动影响辽宁省趋势项的影响,表明第三产业的主要成分是影响存货投资在黑龙江省,吉林省设备投资,在辽宁省趋势项。

可以看出一些差别存在于商业周期波动和工业组件的黑龙江、吉林、辽宁。因此,准确的结果可能会提供一个参考区域经济的健康、有序发展。然而,研究结果不精确和不特定的由于年度数据和简单的产业分工。接下来,更具体的结果从高频数据(季度或月度数据)和分段产业。

6。结论

经济和工业测量波动的组件以东北三省为研究区域,以CEEMDAN为研究方法,利用时间序列数据的GDP和工业增长率从1978年到2018年。此外,工业和经济波动之间的关系进行了分析。本文旨在了解经济和产业波动和他们之间的关系提供一个有价值的参考东北三省的经济可持续发展。本研究的主要结论如下:(1)自实施改革开放政策以来,中国的东北三省的经济波动几乎是不受影响的主要产业和第二产业的发展影响最大。随着产业结构的转型,第三产业逐渐有一个21世纪后对经济波动的影响。(2)东北三省的短期商业周期都是影响第二产业的发展。具体而言,黑龙江省的短期商业周期是影响市场的综合效应和政府在第二产业,随着市场玩1990年代后更明显的作用;吉林省的短期商业周期主要是第二产业的政府活动的影响;辽宁省的短期商业周期主要是由第二产业的市场因素。和短期商业周期的波动是最小的,经济是最稳定的东北三省的市场,同时政府参与发展第二产业。(3)中期吉林和辽宁都是商业周期的Juglar周期(中期商业周期的黑龙江省经济波动中扮演微不足道的角色,因此不考虑)。此外,吉林省的中期商业周期是影响投资的设备在二三产业,影响,辽宁省第二产业投资的设备。(4)东北三省的长期商业周期是由库兹涅茨周期。所不同的是,黑龙江省的长期商业周期影响的Juglar和库兹涅茨周期第二产业,而吉林、辽宁主要是受到第二产业的库兹涅茨周期(T= 14),表明维持长期稳定的商业周期的关键的设备投资是黑龙江省第二产业和第三产业的设备和建设投资,并维持长期稳定的商业周期的关键在吉林和辽宁两省是第二、三产业的建设投资。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

所有作者宣称他们没有利益冲突。

确认

这项研究是由中国国家社会科学基金(16 bjl032)。