规制效果分析：探究规制指标对滞后阶数的影响

一般情况下，脉冲响应函数捕捉的是一个变量的冲击对另一个变量的动态影像路径，而方差分解可以将VAR模型系统内的一个变量的方差分解到各个扰动项上。因此方差分解提供了关于每个扰动项因素影响VAR模型内各个变量的相对程度，即对乳品安全规制效果的贡献程度。本小结做出VAR模型中APSQR的反差分解，如表5-5和图5-4所示。

表5-5　方差分解结果

图5-4　方差分解图

图5-4中纵轴表示各规制指标对规制效果的贡献程度，而横轴表示滞后阶数，在方差分解图中可以清晰地看出各规制指标对于规制效果影响的相对重要程度。当一个解释变量的贡献率越大，则该解释变量对规制效果的影响越大，对于提高规制效果越有效。

在方差分解结果表中可以看出：在长期内，APR对于APSQR的贡献率最大，从第1期开始大幅度上升，并在第3期达到贡献率的峰值，从第4期开始保持在40%左右，说明法规的颁布无论在短期内还是在长期内都能够影响规制效果；其次是APL，5期内逐年递增，从第5期开始保持在19%左右，在最后一期达到峰值，说明规制法律的颁布在长期内都是能够影响规制效果的，而且影响程度是逐年递增的；APSS的贡献率和APL的贡献率相差不大，从第6期开始保持在17.5%左右，但是在第2期的贡献率高达36%，这说明安全标准的颁布能够在短时间内对规制效果产生比较大的提升作用，长期内的影响不如规制法律和规制法规。(www.xing528.com)

图5-4　方差分解图

图5-4中纵轴表示各规制指标对规制效果的贡献程度，而横轴表示滞后阶数，在方差分解图中可以清晰地看出各规制指标对于规制效果影响的相对重要程度。当一个解释变量的贡献率越大，则该解释变量对规制效果的影响越大，对于提高规制效果越有效。

在方差分解结果表中可以看出：在长期内，APR对于APSQR的贡献率最大，从第1期开始大幅度上升，并在第3期达到贡献率的峰值，从第4期开始保持在40%左右，说明法规的颁布无论在短期内还是在长期内都能够影响规制效果；其次是APL，5期内逐年递增，从第5期开始保持在19%左右，在最后一期达到峰值，说明规制法律的颁布在长期内都是能够影响规制效果的，而且影响程度是逐年递增的；APSS的贡献率和APL的贡献率相差不大，从第6期开始保持在17.5%左右，但是在第2期的贡献率高达36%，这说明安全标准的颁布能够在短时间内对规制效果产生比较大的提升作用，长期内的影响不如规制法律和规制法规。