（3-5） 其中 、 、 分别为常数、对数的技术水平和工资水平， 为非对数的贷款利率。根据（3-5），实证部分将分成两个阶段： 第一阶段利用动态分布滞后模型ADL或E-G两步①法验证各行业序列与实际利率（rir）、实际人均可支配收入（rre）是否存在长期的稳定关系（协整关系），并察看实际利率的系数来确定货币政策对各行业序列作用效果。考虑到财政政策、政府重大政策也会影响到各个行业序列，因此在模型中引进这些变量以剔除它们对行业序列的影响。两个基本模型如下： ② （E-G模型） （3-6） （ADL模型）（3-7） 这里t、G、虚拟变量D分别代表行业的技术水平（假设技术是时间的函数）、财政支出、1997-1998年政府大力度的政策变革③。因此1997、1998年所有月份或季度的D取1，代表较大力度的政策变革所带来的经济影响，其他年份取0。E-G两步法和ADL模型均能用来寻找变量间的长期关系。E-G两步法简单直观，有很强理论基础，但有时很难得到变量间的协整关系或变量间的协整关系不够完美如协整变量的t值较小、自相关严重等。而ADL在建立模型时就考虑了滞后项的相关信息，因此如果变量存在长期关系，则此种长期关系相对完美。然ADL模型求长期关系时较复杂：首先利用OLS估计（3-7）式，然后采用Wald或LR方法检验同类变量的 是否成立，接着对检验所得式的两边求期望得到长期关系式： ④ （3-8） 如果（3-6）和（3-8）式中的残差序列εi、ei是I(0)的，那么就可判定行业序列、实际利率、实际人均可支配收入、政府财政支出、虚拟变量存在协整关系。协整检验的目的是防止由于第一步OLS估计的变量非平稳且不存在协整关系而产生的“伪回归”问题。因此在E-G两步法和由ADL导出的长期关系式之前需要利用单位根检验各变量的平稳性。如果所要估计的变量均平稳，式（3-6）、（3-8）是真实的；如果所要估计的变量均非平稳，则两式结果是否真实要取决于第二步的协整检验。此外，用LM统计量、怀特（White）检验、ARCH统计量分别检验残差序列有无自相关、异方差、自回归条件异方差。如果最后判定回归估计真实，则可查看rir的系数。若β4>0，说明某行业对货币冲击有正向反应；若β4<0，说明某行业对货币冲击有负向反应；若β4=0，某行业对货币冲击没有反应。此外，在β4符号相同的情况下，看β4绝对值大小。 第二阶段借用VAR及相应的脉冲响应函数检验各行业产值对货币冲击反应的短期动态过程，进而分析货币政策的结构效应。VAR模型是用所有当期内生变量对所有内生变量的若干滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。当然如果模型中存在只有单项因果关系的变量，也可以作为外生变量加入VAR模型中（张晓峒 2000）。 本文采用的向量自回归（VAR）模型如下：

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