计量经济学课程论文 产业结构变动对我国经济增长影响Word格式.docx

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Threeindustries;

Leastsquares;

Industrialstructure

一、引言

经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。

经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。

它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。

一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是经济发展的重要动力。

十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。

十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。

《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。

产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。

二、模型设定及数据说明

1、模型设定

通过对数据观察,根据搜集的1981年至2010年的统计数据,建立模型。

其模型表达式为:

Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µ

i(i=1,2,3)

其中:

Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率,X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率,α表示在不变情况下,经济固有增长率。

可近似认为,表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和,而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数;

βiXi则表示各产业部门对经济增长的贡献。

µ

i表示随机误差项。

通过上式,我们可以了解到,各产业每增长1个百分点,国内生产总值(GDP)会如何变化。

从而进行经济预测,为产业政策调整提供依据与参考。

2、数据说明

以下数据来自财新网,见附件

三、模型参数估计

运用eview3.1软件,采用最小二乘法,对表一中的数据进行线性回归,对所建模型进行估计,估计结果见下图。

(图1)

从估计结果可得模型:

Yt=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3

四、模型的检验

通过上述线性回归得到模型,现在就其具体形式进行检验:

1、经济意义检验

通过估计所得到参数,可进行经济意义检验:

⑴ α=0.6902,表示当三大产业保持原有规模,我国GDP仍能增加0.6902个百分点。

这种结果符合经济发展规律,合理。

⑵ β1=0.1869,表示在其他条件不变的情况下,第一产业每增长1个百分点,GDP增加0.1869个百分点;

反之,降低0.1869,符合经济现实。

⑶ β2=0.4564,表示在其他条件不变的情况下,第产业每增长1个百分点,GDP增加0.4564个百分点;

反之,降低0.4564,符合现实。

⑷ β3=0.2875,表示在其他条件不变的情况下,第一产业每增长1个百分点,GDP增加0.2875个百分点;

反之,降低0.2875,合理。

综上可知,该模型符合经济意义,经济意义检验通过。

2、统计检验

⑴拟合优度检验

①样本决定系数

的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好;

反之,R^2的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

由图1参数估计结果可得,样本决定系数

=0.965032>0.8,可见其拟合优度不错。

②调整后的样本决定系数

因解释变量为多元,使用调整的拟合优度,以消除解释变量对拟合优度的影响。

调整后的

=0.960997>0.8,所以,其拟合程度不错。

⑵方程显著性检验

有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1),回归平方和ESS的自由度为3。

所以,残差平方和的自由度为26(n-k-1)。

H0:

βi=0H1:

βi≠0

在H0成立的条件下,统计量

F=(ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=239.1760

而在α=0.05,n=30,k=3时,查表得F0.05(3,26)=2.98<239.1760,由此可知,应拒绝原假设,接受H1,认为回归方程显著成立。

⑶参数显著性检验

在H0成立的条件下,统计量

当βi=0时,T1=3.970619、T2=15.04468、T3=6.837076;

在α=0.05,n=30,k=3时,查表得T0.025(26)=2.056,得Ti>T0.025(16)=2.056,则拒绝原假设,接受备选假设,即认为βi显著不为0。

3、计量经济学检验

⑴解释变量之间的多重共线性检验

在这里采用Frisch综合分析法,检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题:

通过做简单回归得到下表:

表2

回归方程

R^2

DW

Y1=9.4776+0.1292X1

8.49

0.62

0.01

0.94

Y2=3.6885+0.5537X2

5.87

10.95

0.81

0.79

Y3=2.5273+0.6727X3

2.30

7.18

0.65

0.44

根据经济理论和统计检验,X2最重要,从而得出最有简单回归方程Y=3.6885+0.5537X2。

②将其余变量逐一引入Y=3.6885+0.5537X2,从而得出Y=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3为最优模型。

说明该模型不存在多重共线性问题,可能与选取变量为相对数有关,降低了其共线性问题发生的可能性。

将其余变量逐一引入

综上所述,该模型不存在共线性问题。

⑵随即扰动项序列相关检验

在给定α=0.05,n=30,k=3,查D-W统计表,得dL=1.21,dU=1.55。

由DW=0.5372<dL=1.21,可知随机误差项存在一阶正序列相关,即μt=ρμt-1+νt。

经软件处理可得图2,ρ1估计值为0.8643,并且T检验显著,说明该模型确实存在一阶序列相关。

DW=2.2963,α=0.05,n=29,k=3,,查表得dL=1.20,dU=1.65,dU=1.65<DW=2.2963<4-dU=2.35,表明模型已经不存在一阶序列相关性。

因此,模型已消除序列相关性影响,经济增长率与各产业增长率的回归方程为:

Yt=0.4168+0.2506X1+0.4002X2+0.3852X3

由模型可知,当第一产业增长1个百分点时,我国经济增长0.2506个百分点;

当第二产业增长1个百分点时,我国经济增长0.4002个百分点;

当第三产业增长1个百分点时,我国经济增长0.3852个百分点。

五、对策建议

根据模型得出1981-2010年,三大产业对经济增长的贡献率和产业构成情况如下图所示:

由图可以看出,由前面对实证分析结果可以看出,改革开放以来,第二产业对经济增长的贡献率最高,其次是第三产业、第一产业;

第二、三产业所占比重逐年增大,其中,以第三产业增速最快,而第一产业在国民经济中所占比重逐年下降。

1、坚持科学发展观,加快转变经济发展方式,推动产业优化升级,形成以高技术产业为先导,基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局;

形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面,实现我国经济可全面协调持续发展。

2、加大对农业的投入,调整农业内部产业结构,提高我国农业的科技化、产业化、现代化水平。

改革开放以来,尤其是市场经济建立以来,虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降,但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升,说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业政策的支持下,我国农业的综合竞争力在提升,但就总体而言,仍是我国的弱智产业。

加强农业财政投入,提高农业科技化、产业化、现代化水平,调整农业内部产业结构,提高我国农业的市场竞争力。

尤其应加大资本、技术等要素的投入,建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场,提高要素资源的使用效率。

提高农村居民受教育水平,培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。

3、要坚持走中国特色新兴工业化道路,着重改造提升制造业,培育发展战略性新兴产业,建立创新型国家,提高我国核心竞争力。

自建国以来,工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱,工业内部结构、地区结构都存在差异。

调整工业内部产业结构,提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。

积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业,加快形成先导性、支柱性产业,切实提高产业核心竞争力和经济效益。

4、加快推进服务业发展,把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。

推进服务业发展,不仅能够有效改变我国产业结构现状,更能够提高就业率,稳定民生,提高人们的生活水平和质量。

推进服务业发展,重点是建立健全流通和服务部门,提高流通、服务质量;

拓展服务业新领域,发展新业态,培育新热点,推进规模化、品牌化、网络化经营。

推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。

参考文献:

⑴陈华.中国产业结构变动与经济增长[J].统计与决策,2005,3

⑵刘云峰.辽宁省产业结构与经济增长实证分析[J].东北亚论坛,2004,9

⑶高鸿业.西方经济学.北京:

中国人民大学出版社,2004

⑷张润清.计量经济学.北京:

中国农业出版社,2007

⑸刘伟,李绍荣.产业结构与经济增长[J].中国工业经济2005.5,

⑹王怜.产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J].商业现代化2007.5

附件:

表1                                单位:

年度

GDP

第一产业

第二产业

第三产业

增长率

1981

5.2

6.98

1.87

10.42

1996

10

5.1

12.11

9.43

1982

9.1

11.53

5.56

12.98

1997

9.3

3.5

10.48

10.72

1983

10.9

8.33

10.37

15.17

1998

7.8

8.91

8.37

1984

15.2

12.88

14.48

19.35

1999

7.6

2.8

8.14

9.33

1985

13.5

1.84

18.57

18.16

2000

8.4

2.4

9.75

1986

8.8

3.32

10.22

12.04

2001

8.3

8.44

10.26

1987

11.6

4.7

13.69

14.36

2002

2.9

9.83

10.44

1988

11.3

2.54

14.52

13.16

2003

2.5

12.67

9.5

1989

4.1

3.07

3.77

5.36

2004

10.1

6.3

11.11

10.06

1990

3.8

7.33

3.17

2.33

2005

12.1

12.2

1991

9.2

13.85

8.87

2006

12.7

5

13.4

14.1

1992

14.2

21.15

12.44

2007

3.7

15.1

16

1993

14

19.87

12.19

2008

9.6

5.4

9.9

10.4

1994

13.1

4

18.36

11.09

2009

4.2

1995

13.88

9.84

2010

10.3

4.3

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