可直接使用计量经济学课程论文docWord文档下载推荐.docx
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20世纪以来，产业结构调整与经济增长相互之间的关系研究一直是国内外学者关注的重要课题。
一个地区产业结构的状态和优化升级能力，是经济发展的重要动力。
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。
推动产业结构优化升级，这关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。
产业结构优化升级对于促进西安市经济全面协调可持续发展具有重要作用。
（二）研究思路
本文主要研究西安市产业结构对经济增长的影响，内容涉及统计学，计量经济学等学科领域。
运用计量经济学知识，建立合适的模型，利用Eviews6软件进行求解、检验，分析第一、二、三产业对西安市经济增长的影响，得出相应的结论，并提出相应的政策和建议，实现经济的快速发展。
首先提出了本文要研究的问题及其现实研究意义，凸显本文的研究价值。
简述现西安市产业结构及经济状况。
从西安市统计局获取数据并处理，建立多元回归模型，进行参数估计，得出回归方程。
分别进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验并对结果进行分析，根据上述研究，对提高西安市经济增长提出建议和对策。
1、西安市经济现状
西安处于关中平原的中部，是陕西省的政治、经济和文化中心。
近年来，随着国家西部大开发战略的深入推进，西安经济社会进入了快速发展的新阶段，经济总量扩张迅速，综合实力得到了明显增强，特别是2010年以来，西安市生产总值出现了持续快速增长的良好势头。
从总体上看，西安市的产业结构正在向着更加合理的方向发展。
西安第三产业总量偏小、但增速快、发展潜力较大。
随着城市化进程的加快，西安的科技、旅游、文化优势产业等正带动城市第三产业的蓬勃发展，第三产业发展潜力较大。
二、数据收集及模型设定
（一）数据收集与处理
由西安市统计局官网得到以下数据：
表2-11984-2014年西安市生产总值表
（本表按当年价格计算）单位：
亿元
年份
Year
生产总值
GrossDomesticProduct
第一产业
PrimaryIndustry
第二产业
SecondaryIndustry
第三产业
TertiaryIndustry
1984
44.14
7.45
24.17
12.52
1985
57.58
8.76
30.83
17.99
1986
65.78
9.59
33.86
22.33
1987
80.16
10.73
37.69
31.74
1988
99.22
11.47
46.58
41.17
1989
109.38
12.78
48.91
47.69
1990
116.51
13.94
50.15
52.42
1991
136.14
17.17
57.06
61.91
1992
164.85
18.78
69.22
76.85
1993
229.56
22.58
110.88
96.10
1994
289.82
31.68
128.27
129.87
1995
330.35
41.40
135.33
153.62
1996
406.95
46.94
161.63
198.38
1997
488.82
51.33
197.97
239.52
1998
525.85
51.91
216.32
257.62
1999
577.29
45.53
243.35
288.41
2000
646.13
44.65
277.13
324.35
2001
734.86
45.87
312.90
376.09
2002
826.68
47.77
353.58
425.33
2003
946.66
50.72
407.38
488.56
2004
1102.39
60.21
476.92
565.26
2005
1313.93
66.01
540.50
707.42
2006
1538.94
70.44
645.65
822.85
2007
1856.63
82.51
781.94
992.18
2008
2318.14
103.45
981.58
1233.11
2009
2724.08
110.38
1144.75
1468.95
2010
3241.69
140.06
1406.72
1694.91
2011
3862.58
173.14
1674.31
2015.13
2012
4366.10
195.59
1881.75
2288.76
2013
4924.97
200.45
1998.82
2725.70
2014
5492.64
214.55
2194.78
3083.31
注：
2005年以后人均GDP按平均常住人口计算。
2013年数据为第三次经济普查结果，以前年度未经修订。
2014年数据是2014年年报最终核实数据。
2013、2014年三次产业分类依据国家统计局2012年制定的新《三次产业划分规定》。
分析各产业对GDP的影响，可以借助增长率这个指标，通过对上述表格中数据的计算整理，可以得到下表，即各年的增长率。
表2-21985-2014年西安市GDP及各产业的增长率
％
30.44857
17.58389
27.55482
43.6901
14.24106
9.474886
9.82809
24.12451
21.86075
11.88738
11.31128
42.14062
23.77745
6.896552
23.58716
29.71014
10.23987
11.4211
5.002147
15.83677
6.518559
9.076682
2.535269
9.918222
16.84834
23.17073
13.77866
18.10378
21.08859
9.37682
21.3109
24.1318
39.25387
20.23429
60.18492
25.0488
26.25022
40.30115
15.68362
35.14048
13.98454
30.68182
5.504015
18.28752
23.18753
13.38164
19.43398
29.13683
20.11795
9.352365
22.48345
20.73798
7.575386
1.129944
9.269081
7.55678
9.782257
-12.2905
12.49538
11.95171
11.92468
-1.93279
13.88124
12.46143
13.73253
2.732363
12.9073
15.9519
12.4949
4.142141
13.00096
13.09261
14.51348
6.175424
15.21579
14.8661
16.45047
18.71057
17.07006
15.6992
19.18922
9.632951
13.33138
25.14949
17.12496
6.711104
19.45421
16.31704
20.64343
17.13515
21.10896
20.57848
24.8574
25.37874
25.53137
24.28289
17.51145
6.698888
16.6232
19.12563
19.00128
26.88893
22.88447
15.38242
19.15328
23.61845
19.02226
18.89304
13.03585
12.96639
12.38958
13.57878
12.80021
2.48479
6.221337
19.09069
11.52636
7.034173
9.803784
13.11993
（二）模型的设定
为了具体分析三大产业对西安市经济增长影响的大小，运用搜集的1985年至2014年的统计数据进行回归分析。
其模型表达式为：
（i=1,2,3）
其中：
表示西安市生产总值（GDP）的年增长率，
、
分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在其他解释变量不变情况下，经济固有增长率。
则表示各产业部门对经济增长的贡献。
表示随机误差项。
通过对上式的求解，我们可以得到，各产业平均每增长１个百分点，西安市生产总值（GDP）会如何变化。
从而进行经济预测，为产业调整提供依据与参考。
图2-1各变量折线图
三、模型参数估计
运用eviews6软件，对表2-2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。
表3-1
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/12/15Time:
22:
07
Sample:
19852014
Includedobservations:
30
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
0.105876
0.014874
7.118293
0.0000
X2
0.444603
0.014970
29.69899
X3
0.363357
0.018758
19.37086
C
1.519477
0.386525
3.931125
0.0006
R-squared
0.988930
Meandependentvar
17.63781
AdjustedR-squared
0.987653
S.D.dependentvar
6.978308
S.E.ofregression
0.775407
Akaikeinfocriterion
2.452708
Sumsquaredresid
15.63264
Schwarzcriterion
2.639534
Loglikelihood
-32.79061
Hannan-Quinncriter.
2.512475
F-statistic
774.2544
Durbin-Watsonstat
1.535372
Prob（F-statistic）
0.000000
从估计结果可得模型：
（0.386525）（0.014874）（0.014970）（0.018758）
T=3.9311257.11827329.6989919.37086
=0.98893
=0.987653F=774.2544DW=1.535372n=30
四、模型检验
（一）经济意义检验
通过估计所得到参数，进行经济意义检验：
1.
=0.105876,在其他条件不变的情况下，第一产业的年增长率平均每增长1个百分点，西安市生产总值的年增长率平均增加0.105876个百分点。
符合经济现实。
2.
=0.444603,在其他条件不变的情况下，第二产业的年增长率平均每增长1个百分点，西安市生产总值的年增长率平均增加0.444603个百分点。
符合现实。
3.
=0.363357,在其他条件不变的情况下，第三产业的年增长率平均每增长1个百分点，西安市生产总值平均增加0.363357个百分点。
综上可知，该模型与预期的经济意义相符。
（二）统计检验
1.拟合优度检验
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，
的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
由回归参数估计结果可得，样本可决系数
=0.98893，修正的可决系数为0.987653，这说明模型对样本的拟合很好。
2.F检验
针对
，给定显著性水平
，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=26的临界值
。
由OLS回归分析表得到
=774.2544，由于
=774.2544>
，应拒绝原假设
，说明回归方程显著，即“第一产业”、“第二产业”、“第三产业”等变量联合起来确实对“西安市收入总值GDP”有显著影响。
3.t检验
分别针对
:
=0（j=1、2、3），给定显著性水平
，查t分布表得自由度为n-k=26的临界值
由上表中数据可得，
，
对应的t统计量分别为3.931125，7.118273，29.69899，19.37086，其绝对值均大于
，这说明在显著性水平
下，分别都应当拒绝
=0（j=1、2、3），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“第一产业的年增长率”、“第二产业的年增长率”、“第三产业的年增长率”分别对被解释变量“西安市生产总值的年增长率”都有显著性影响。
（三）计量经济学检验
1.解释变量之间的多重共线性检验
做变量间的相关系数矩阵如下：
表4-1
Y
1.000000
0.514480
0.859669
0.746424
0.261353
0.397722
0.346961
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数都很低。
这表明模型不存在多重共线性。
2.自相关性检验
由OLS法估计结果知：
DW=1.53537。
在给定
=0.05，n=30,k=3,查DW统计表，得
=1.214,
=1.65。
=1.21<
DW=1.53537<
=1.65，不能确定相关性。
用BG检验作自相关检验：
表4-2
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
0.820213
Prob.F（2,24）
0.4523
Obs*R-squared
1.919343
Prob.Chi-Square
（2）
0.3830
TestEquation:
RESID
10
Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.
-0.006536
0.015886
-0.411422
0.6844
-0.006652
0.015949
-0.417099
0.6803
0.013191
0.021518
0.613020
0.5456
-0.070698
0.395186
-0.178897
0.8595
RESID（-1）
0.244915
0.224408
1.091381
0.2859
RESID（-2）
0.137188
0.224390
0.611379
0.5467
0.063978
2.08E-15
-0.131026
0.734205
0.780825
2.519924
14.63250
2.800164
-31.79887
2.609575
0.328085
1.737165
0.891016
由表4-2显示
=30×
0.063978=1.919343，其P值为0.383，P>
=0.05，表明不存在自相关。
3.异方差性检验
用white检验结果如下:
表4-3
HeteroskedasticityTest:
White
2.798364
Prob.F（9,20）
0.0265
16.72134
Prob.Chi-Square（9）
0.0533
ScaledexplainedSS
10.74421
0.2937
RESID^2
21:
48
0.181674
0.755437
0.240488
0.8124
-0.070517
0.038204
-1.845790
0.0798
X1^2
6.74E-05
0.001109
0.060780
0.9521
X1*X2
0.006642
0.002210
3.005267
0.0070
X1*X3
-0.002021
0.002237
-0.903147
0.3772
-0.124473
0.060639
-2.052693
0.0534
X2^2
-5.31E-05
0.000578
-0.091779
0.9278
X2*X3
-0.000885
0.002150
-0.411461
0.6851
0.154055
0.068628
2.244770
0.0363
X3^2
-0.001032
0.001461
-0.706134
0.4883
0.557378
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