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中级计量经济学论文

深圳市第三产业发展对GDP影响实证分析

摘要

经济发展受很多因素的影响，产业结构对经济发展又有着密不可分的关系。

随着经济的发展，第三产业对经济的发展越来越重要，而第三产业各组成部分对经济发展的影响程度也不尽相同。

本文采用1979年至2011年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，通过检验数据的平稳性、多重共线性、异方差性、自相关性等研究第三产业各组成部分对我国经济发展的贡献，从而得出发展第三产业的重点，提出可行性的建议来促进深圳市经济的可持续发展。

关键词：

国内生产总值；第三产业各组成部分；数据检验；经济发展

1、引言

经济发展受很多因素的影响，其中第三产业对经济发展的影响很大。

第三产业即服务业，其中交通运输、仓储和邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业和房地产占深圳市第三产业的主要部分。

第三产业是吸纳劳动力潜力最大的产业，所以研究第三产业各组成部分对经济发展的影响程度对今后第三产业的发展有非常重要的作用。

二、模型设定及数据说明

１、模型设定

国内生产总值GDP为被解释变量，在经济发展过程中影响国内生产总值的因素有很多。

第三产业对国内生产总值的影响很大，因此，我们提取了交通运输、仓储和邮政业X、批发和零售业X、住宿和餐饮业X、金融业X、房地产X五个对国内生产总值有较大影响的因素的时间序列数据作为解释变量来进行分析，希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出在第三产业中影响国内生产总值的因素，从而提出促进第三产业发展的方法。

它们分别设定为X、X、X、X、X。

设定了以下经济学模型：

GDP=++U（i=1,2,3，4，5）

其中：

GDP表示深圳市国内生产总值（GDP）的数值，X表示交通运输、仓储和邮政业、X表示批发和零售业、X表示住宿和餐饮业、X表示金融业、X表示房地产。

表示在不变情况下，经济固有的国内生产总值。

而βi分别表示第三产业各组成部分对国内生产总值影响的权数；βiXi则表示第三产业各组成部分对深圳市国内生产总值的贡献；µi表示随机误差项。

通过上式，我们可以了解到，第三产业各组成部分每增长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，为第三产业的更好发展提供依据与参考。

２、数据说明

以下数据来自深圳市2012年统计年鉴，见表１

表1深圳市第三产业各影响因素对经济发展实证分析单位：

万元

年份

本市生产总值（GDP）

交通运输、仓储和邮政业（X1）

批发和零售业（X2）

住宿和餐饮业（X3）

金融业（X4）

房地产（X5）

1979

19638

1175

3111

1050

1586

467

1980

27012

1798

4301

1452

2325

688

1981

49576

2908

7104

2398

3883

1152

1982

82573

4890

10758

3631

6274

1850

1983

131212

7715

16868

5694

11183

3181

1984

234161

14866

29948

10108

22865

6301

1985

390222

25519

55943

18882

46522

14759

1986

416451

35475

59200

21278

50620

15420

1987

559015

54144

71776

30897

62962

17347

1988

869807

71317

114899

41883

119543

35016

1989

1156565

90993

117160

42744

150856

53831

1990

1716665

112692

152877

51823

240157

91396

1991

2366630

147651

239760

59056

266849

155372

1992

3173194

166595

333580

84904

332492

236652

1993

4531445

190248

449485

144272

405899

328708

1994

6346711

245271

583961

288170

596275

472171

1995

8424833

400524

779177

405147

887865

673506

1996

10484421

497713

1128234

432463

1118350

842883

1997

12974208

481983

1339511

478192

1562531

955661

1998

15347272

536162

1532951

538158

1809703

1062525

1999

18040176

610210

1822078

573446

1965044

1193283

2000

21874515

756738

2271487

613559

2215391

1585464

2001

24824874

819819

2618467

633105

2393224

1818950

2002

29695184

1009667

3174034

728976

2487213

2348995

2003

35857235

1249987

3901304

713120

2620765

3184157

2004

42821428

1848718

4601916

841186

2730843

4110367

2005

49509078

2156867

5202044

971905

3056820

4449012

2006

58135624

2507328

5738239

1166653

4626637

5202636

2007

68015706

2909418

6608000

1262695

7657042

6130153

2008

77867920

2984966

7729584

1655958

9693615

4900481

2009

82013176

3091788

8497909

1710181

1110630

6120112

2010

95815101

3798473

1032811

2037950

1300562

6281653

2011

115055298

4374804

12564105

2350390

1563634

8934692

3、数据平稳性检验

打开eviews3.1。

建立一个新的工作文件。

输入表1数据。

对数据进行处理。

1、趋势图

图1GDP、X1、X2、X3、X4、X5的趋势图

从上面每个变量的变化趋势图可以看出，深圳市国内生产总值GDP是呈对数函数的增长趋势。

其他第三产业的组成部分也是成对数函数的趋势增长。

所以对数据取对数处理。

图2LNGDP、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、和LNX5的趋势图

从上图对数据取对数之后可以看出各个变量的趋势呈直线发展。

图3LNGDP、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、和LNX5的相关图

从上面的LNGDP、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、和LNX5的相关图，可以看出LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5和LNGDP近似呈线性关系。

2、平稳性检验：

单位根检验（ADF检验）

对LNGDP、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5用ADF检验法进行单位根检验。

①LNGDP的单位根检验

从上图可以看出LNGDP的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

②LNX1的单位根检验

从上图可以看出LNX1的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

③LNX2的单位根检验

从上图可以看出LNX2的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

④LNX3的单位根检验

从上图可以看出LNX3的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

⑤LNX4的单位根检验

从上图可以看出LNX4的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

⑥LNX5的单位根检验

从上图可以看出LNX5的ADF的检验统计量小于临界值，所以LNGDP数据是平稳的。

综上所述，LNGDP、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、和LNX5在水平序列检验中都是平稳的。

4、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4）

图4第三产业各组成部分对深圳市经济发展影响权重估计结果

从上面的估计结构可得模型为：

t=（10.35523）（3.375818）（1.260626）（2.654134）（-2.135219）（5.240253）

五、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　β0=，表示当第三产业保持其原有规模不变，深圳市GDP取对数后的数值仍能增加3.382121个单位。

这种结果符合经济发展规律，检验结果合理。

⑵　β1=,表示在其他条件不变的情况下，第三产业中的交通运输、仓储和邮政业取对数后的数值每增长1个单位，GDP取对数后的数值增加0.287434个单位；反之，降低0.287434个单位，符合经济现实。

⑶　β2=,表示在其他条件不变的情况下，第三产业中的批发和零售业取对数后的数值每增长1个单位，GDP取对数后的数值增加0.071416个单位；反之，降低0.071416各单位，符合现实。

⑷　β3=,表示在其他条件不变的情况下，第三产业中的住宿和餐饮业取对数后的数值每增长1个单位，GDP取对数后的数值增加0.242622个单位；反之，降低0.242622个单位，合理。

β4=，表示在其他条件不变的情况下，第三产业中的金融业取对数后的数值每增长1个单位，GDP取对数后的数值将减少0.0869个单位；反之，增加0.0869个单位，这个结果不合理。

随着金融业的发展，深圳市GDP反而下降，这于事实相悖。

说明金融业取对数后的数值对GDP取对数后的数值影响不显著。

β5=，表示在其他条件不变的情况下，第三产业中的住宿和餐饮业取对数后的数值每增长1个单位，GDP取对数后的数值增加0.458447个单位；反之，降低0.458447个单位，合理。

综上可知，X、X、X、X具有经济意义，通过经济意义检验。

2、统计意义检验

⑴拟合优度检验

①样本决定系数

R2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，R2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4参数估计结果可得，样本决定系数＞0.8，可见其拟合优度非常好。

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R2=0.998037＞0.8，所以，其拟合程度非常好。

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32（n-1）,回归平方和ESS的自由度为5。

所以，残差平方和的自由度为27（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））=32