GDP与三大产业增长率关系计量经济学分析.docx
《GDP与三大产业增长率关系计量经济学分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《GDP与三大产业增长率关系计量经济学分析.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
GDP与三大产业增长率关系计量经济学分析
我国GDP与三大产业地增长率关系地计量经济学分析
我国GDP与三大产业地增长率关系地计量经济学分析
摘要：
随着我国地三大产业结构得到不断优化，我国国内生产总值在20年间得到迅速增长.文章试从三大产业地增长率与GDP增长率地统计数据中，研究其内在联系，并对今年总体经济做预测.个人收集整理勿做商业用途
关键字：
产业经济结构
一、经济理论
世界经济发展史表明，在工业化发展阶段，第二产业比重超过第一产业比重占统治地位达到一定高峰后，开始缓慢下降，同时第三产业比重上升，逐步占据主导地位，成为推动经济发展地主要动力.第三产业作为国民经济地重要组成部分，其发展水平已成为衡量一个国家综合经济实力和现代化程度地重要标志.就我国而言，把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业；第一产业包括农林牧副渔，第二产业包括制造业，采掘业，建筑业等；第三产业包括服务业和其他非物质生产部门，三大产业是相互依赖和相互制约地.第一产业是第二和第三产业地基础，第一二产业为第三产业创造条件，第三产业地发展又会反过来促进第一和第二产业地发展，第二、三产业地进步对第一产业有带动作用.由此可见三大产业在整个国民经济中各自发挥着不同程度地作用.个人收集整理勿做商业用途
二、问题地提出
从建国以来我国地经济已经发生了天翻地覆地变化，各大产业在整个国民经济中所占地地位和作用也在发生着相应地变化和调整.对于这种变化是否符合我国经济发展趋势，对我国地经济影响作用是否明显，他们与国内生产总值又有着怎样地关系，对整个国内生产总值又有多大地影响，对于三大产业，在新地条件下哪一产业对国内生产总值地影响更明显，随着我国经济地不断发展以及改革开放地不断深入，研究经济发展状况及经济发展地各个因素，成为决策部门地一个重要课题.个人收集整理勿做商业用途
总体来说，2O世纪9O年代后期以来，随着我国产业结构调整力度地加大，历史上累积下来地产业结构性矛盾逐步得到解决.从总体上看，结构调整增强了农业地综合生产能力，明显提高了工业经济地运行质量，使第三产业成为国民经济地重要推动力量，有力地推动了经济、社会地发展.个人收集整理勿做商业用途
下面将对我国20年来地三大产业对GDP地影响进行分析探讨.第一产业增加值占GDP比重从1991年24.5%下降到2010年地10.1%，第二产业增加值占GDP比重从1991年地41.8%上升到2010年地46.8%，第三产业增加值占GDP比重从1991年33.7%增加到2010年43.1%.由此可见，从1991年到2010年，总地来说，三大产业各自地增加值都有显著变化，第一产业所占比重基本上呈下降趋势，而二、三产业则呈上升趋势，但第二产业上升地幅度远远没有第三产业上升地幅度大，因此可以看出，第三产业地发展带给整个国民经济发展地重要作用.个人收集整理勿做商业用途
据国家统计局公布地“十一五”经济社会发展成就系列报告显示，“十一五”期间，三次产业均保持较快地发展态势.2006-2010年第一产业年均增长4.5%，第二产业年均增长12.1%，第三产业年均增长11.9%，第三产业所占比重由40.9%上升为43.1%，上升2.6%.其中，第一产业所占地比重从2005年地12.1%下降到2010年地10.1%，下降了2个百分点。
第二产业所占比重由47.4%下降为46.8%，下降了0.6个百分点。
第三产业所占比重由40.5上升为43.1%，上升2.6个百分点.由以上数据分析可知，从2005年开始，三大产业无论是其自身地年均增长值还是三者在GDP中所占比重都有更为明显地变化.而从各大产业就业人数方面分析，2005-2009年，第一产业就业人数占总就业人数地比重由44.8%下降到38.1%，下降了6.7个百分点。
第二产业就业人口所占比重由23.8%上升至27.8%，上升了4个百分点。
第三产业就业人口所占比重由31.4%上升至34.1%，上升了2.7个百分点.就业人数地增加推动了产业地发展，从而又影响到整个国民经济地发展.个人收集整理勿做商业用途
由此可见，三大产业在不同领域对GDP有着不同程度地影响.经济增长由主要依靠工业带动向三次产业协同带动转变.根据以上分析我组做一下地探索.个人收集整理勿做商业用途
三、模型地设定
20世纪以来，产业结构和经济增长有着密切地关系.产业结构地变动会促进经济地增长，而经济地增长也会影响到产业结构地变化.近年来，我国学者对我国部分省份乃至全国地产业结构与经济增长做了不少经济研究，对第一、二、三产业进行分析，得出产业结构对经济增长起到了一定地作用，对哪个产业对经济增长地影响显著看法不一，有地认为第二产业对经济影响大，经济增长反过来又推动第一、三产业地发展.对第一产业和第三产业而言，则认为第一产业对经济地作用最小.个人收集整理勿做商业用途
根据国内外学者对我国地产业结构与经济增长地研究，可近似认为，国内生产总值增长为三大产业增长率地加权和，建立以下模型，其表达式为：
个人收集整理勿做商业用途
其中：
Y表示国内生产总值（GDP）地年增长率，X、X、X分别表示第一、二、三产业地年增长率，表示在其他因素不变地情况下，经济固有增长率.而（n=1,2,3）分别表示各产业部门在经济增长中地权数；*X（n=1，2，3）则表示各产业部门对经济增长地贡献；表示随机误差项，代表其他影响GDP地因素.个人收集整理勿做商业用途
四、数据地收集整理
表11990—2010年累计国内生产总值表（单位：
亿元）
年份
GDP
第一产业
第二产业
第三产业
1990
18667.8
5062
7717.4
5888.4
1991
21781.5
5342.2
9102.2
7337.1
1992
26923.47645
5866.6
11699.5
9357.376451
1993
35333.92472
6963.762895
16454.43131
11915.73051
1994
48197.85645
9572.69475
22445.39906
16179.76264
1995
60793.72921
12135.8114
28679.4575
19978.4603
1996
71176.59165
14015.38999
33834.95901
23326.24265
1997
78973.035
14441.88567
37543.0022
26988.14714
1998
84402.27977
14817.62552
39004.18854
30580.46571
1999
89677.05471
14770.02847
41033.58159
33873.44694
2000
99214.55431
14944.7225
45555.87796
38713.95385
2001
109655.1706
15781.26905
49512.29097
44361.61054
2002
120332.6893
16537.01966
53896.76779
49898.90182
2003
135822.8
17381.7
62436.3
56004.7
2004
159878.3
21412.7
73904.3
64561.3
2005
184937.4
22420
87598.1
74919.3
2006
216314.4
24040
103719.5
88554.9
2007
265810.3
28627
125831.4
111351.9
2008
314045.4
33702
149003.4
131340
2009
340902.8126
35226
157638.7766
148038.036
2010
397983.1509
40497
186480.7572
171005.3937
数据来源：
中经网；
根据表1，计算三大产业和GDP地环比增长率，结果如表2所示.
表21991年—2010年GDP及各产业地增长率（单位：
%）个人收集整理勿做商业用途
年份
GDP增长率Y
第一产业增长率X
第二产业增长率X
第三产业增长率X
1991
0.16679523
0.055353615
0.179438671
0.246026085
1992
0.236070815
0.098161806
0.285348597
0.275350813
1993
0.312383443
0.187018528
0.406421754
0.273405059
1994
0.364067446
0.374643981
0.364094488
0.35784899
1995
0.261336783
0.267752887
0.277743266
0.234780803
1996
0.170788379
0.154878691
0.179762867
0.167569587
1997
0.109536621
0.030430525
0.10959207
0.15698647
1998
0.068748083
0.026017368
0.038920338
0.133107269
1999
0.062495645
-0.003212191
0.052030131
0.107682508
2000
0.106353845
0.011827603
0.110209643
0.142899744
2001
0.105232709
0.055976051
0.086847476
0.145881682
2002
0.0973736
0.04788909
0.088553301
0.124821692
2003
0.128727371
0.051078148
0.158442381
0.122363378
2004
0.17710944
0.231910573
0.183675202
0.152783606
2005
0.156738594
0.047042176
0.185290978
0.16043667
2006
0.169662816
0.072256913
0.184038238
0.182003836
2007
0.228814633
0.190806988
0.21318942
0.257433524
2008
0.181464375
0.17728019
0.184151174
0.179503897
2009
0.085520796
0.045219868
0.057954225
0.127135953
2010
0.167438743
0.149633793
0.182962474
0.155144977
五、回归分析
根据表2中地数据,采用EViews软件进行以下回归分析.
（一）变量间相关系数分析
Y
X1
X2
X3
Y
1.000000
0.862873
0.972087
0.920143
X1
0.862873
1.000000
0.760845
0.715224
X2
0.972087
0.760845
1.000000
0.866012
X3
0.920143
0.715224
0.866012
1.000000
从上表看出，国内生产总值增长率Y与第一产业增长率X、第二产业增长率X、第三产业增长率X都呈高度正相关.这表明利用线性模型解释它们之间地关系是比较适合地.个人收集整理勿做商业用途
（二）绘制散点图
根据操作原理中地方法，可以绘制出被解释变量Y与解释变量X、X、X地散点图，如图所示：
从图中看出，大多数散点都分布在一条直线附近，可认为Y和X、X、X呈高度线性关系.
（三）建立回归方程
对统计数据做回归，结果如下：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/15/11Time:
22:
48
Sample:
120
Includedobservations:
20
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
0.208015
0.017818
11.67437
0.0000
X2
0.450414
0.025149
17.90999
0.0000
X3
0.307803
0.034712
8.867315
0.0000
C
0.007742
0.003749
2.064985
0.0555
R-squared
0.996793
Meandependentvar
0.167833
AdjustedR-squared
0.996192
S.D.dependentvar
0.080200
S.E.ofregression
0.004949
Akaikeinfocriterion
-7.602347
Sumsquaredresid
0.000392
Schwarzcriterion
-7.403201
Loglikelihood
80.02347
Hannan-Quinncriter.
-7.563472
F-statistic
1657.778
Durbin-Watsonstat
1.344223
Prob（F-statistic）
0.000000
根据回归结果可得到下面地估计方程：
（2.064985）（11.67437）（17.90999）（8.867315）
根据=0.996793可以表明模型地拟合效果非常好，F检验地相伴概率为0.000000，反映变量间呈高度线性，方程回归效果显著.个人收集整理勿做商业用途
（四）参数地置信区间估计
根据变量显著性检验可以推出：
在地置信度下地置信区间是（），其中，为t分布表中显著性水平为，自由度为n-k-1地临界值.如果给定，查表得，个人收集整理勿做商业用途
从回归分析中得到
因此可以计算得出,和地置信区间分别为（0.170241，0.245789），（0.397098,0.503730）和（0.234214,0.381392）.显然，参数地置信区间最小，这意味着在同样地置信区间下，地结果精度更高一些.个人收集整理勿做商业用途
六、检验
（一）经济意义检验
（2.064985）（11.67437）（17.90999）（8.867315）
根据公式可知，、、地符号为正，即与GDP成正比关系，且数值在[0,1]之间，符号经济发展规律.
1．，表明在其他因素保持不变地情况下，第一产业增长率每增加1个百分点，GDP增长率增长0.208015个百分点；个人收集整理勿做商业用途
2．，表明在其他因素保持不变地情况下，第二产业增长率每增加1个百分点，GDP增长率增长0.450414个百分点；个人收集整理勿做商业用途
3．，表明在其他因素保持不变地情况下，第三产业增长率每增加1个百分点，GDP增长率增长0.307803个百分点；个人收集整理勿做商业用途
综合以上分析，该模型设定符合经济意义，通过了经济意义检验.
（二）统计检验
1.拟合优度检验
由以上回归结果，,.、地值越接近1，表明回归直线对观测值地拟合效果越好；反之，、地值越接近0，表明回归直线对观测值地拟合效果越差.个人收集整理勿做商业用途
样本可决系数和修正可决系数都非常接近于1，说明本次回归模型对样本地拟合效果很好.
2.F检验
假设：
===0，即第一、第二、第三产业地增长率与GDP地增长率不存在显著性相关.==，即第一、第二、第三产业地增长率与GDP地增长率存在显著性相关.个人收集整理勿做商业用途
通过样本求出统计量地数值后，通过>或，（n为样本个数，k为解释变量个数），来拒绝或接受原假设.
在给定显著性水平地情况下，查表知,回归结果中，显然有>，表明模型地线性关系在95%地置信水平下显著成立，第一、第二、第三产业地增长率对GDP地增长率存在显著影响.个人收集整理勿做商业用途
3.t统计检验
针对解释变量,设计原假设和备择假设分别为：
===0，即第一、第二、第三产业地增长率与GDP地增长率不存在显著性相关.==，即第一、第二、第三产业地增长率与GDP地增长率存在显著性相关.个人收集整理勿做商业用途
给定一个显著性水平，得到临界值，（n为样本个数，k为解释变量个数），通过样本求出统计量地数值后，根据来决定拒绝或接受原假设，从而判定对应地解释变量是否应包含在模型中.个人收集整理勿做商业用途
查表知，样本回归结果中，地统计量分别为11.67437、17.90999、8.867315，即>.从地统计量地P值小于0.05，也可以看出，三个解释变量都通过了t统计检验.个人收集整理勿做商业用途
4.异方差性检验
（1）地散点图
设计一个新地变量,使其，做出地散点图，结果如下：
根据地散点图可以看到，随着地变化有所变化，但变化不明显，不能判定是否存在异方差，需要用怀特检验进行进一步地异方差检验.个人收集整理勿做商业用途
（2）怀特检验
通过E-views对样本做怀特检验，结果如下图：
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
2.780644
Prob.F（9,10）
0.0634
Obs*R-squared
14.28992
Prob.Chi-Square（9）
0.1124
ScaledexplainedSS
7.735601
Prob.Chi-Square（9）
0.5610
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
11/15/11Time:
22:
53
Sample:
120
Includedobservations:
20
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-7.73E-05
8.04E-05
-0.960679
0.3594
X1
0.000107
0.000314
0.340970
0.7402
X1^2
0.006195
0.002279
2.718691
0.0216
X1*X2
-0.009489
0.005088
-1.865043
0.0918
X1*X3
0.000400
0.003237
0.123633
0.9041
X2
0.000679
0.000520
1.306126
0.2208
X2^2
0.006188
0.002788
2.219703
0.0507
X2*X3
-0.011005
0.006096
-1.805429
0.1012
X3
7.26E-05
0.001131
0.064203
0.9501
X3^2
0.005964
0.004978
1.198087
0.2585
R-squared
0.714496
Meandependentvar
1.96E-05
AdjustedR-squared
0.457543
S.D.dependentvar
2.61E-05
S.E.ofregression
1.93E-05
Akaikeinfocriterion
-18.57036
Sumsquaredresid
3.71E-09
Schwarzcriterion
-18.07249
Loglikelihood
195.7036
Hannan-Quinncriter.
-18.47317
F-statistic
2.780644
Durbin-Watsonstat
2.243801
Prob（F-statistic）
0.063427
由假设回归模型
对样本进行普通最小二乘回归，得到，做如下辅助回归模型
在同方差性假设下，辅助回归模型地可决系数与样本容量n地乘积，渐近地服从自由度为辅助回归方程中解释变量个数地,则可以对统计量进行相应地分布.个人收集整理勿做商业用途
从上表可以看到地值为14.28992，小于显著性水平为5%、自由度为9下分布对应地临界值16.92，表明在5%地显著性水平下接受原假设，即不存在异方差.个人收集整理勿做商业用途
5.序列相关地LM检验
拉格朗日乘数检验设假设：
直到阶滞后不存在序列相关，p为预先定义好地整数；存在p阶序列相关.检验统计量由如下辅助回归计算：
个人收集整理勿做商业用途
（1）
检验统计量可以基于如下回归得到
（2）
这是对原始回归因子和直到p阶地滞后残差地回归.F统计量是对方程
（2）所有滞后残差联合显著性地一种检验；而统计量是Breush-GodfreyLM检验统计量，也是观察值个数T乘以回归方程
（2）地.一般情况下，检验结果中地统计量服从渐近分布.个人收集整理勿做商业用途
在给定显著性水平5%下，如果F统计量和统计量小于设定显著性水平下得临界值，说明序列在5%地显著性水平下不存在序列相关；反之，则说明序列存在序列相关性.个人收集整理勿做商业用途
设定滞后阶数为1，LM检验结果如下：
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
F-statistic
1.157333
Prob.F（1,15）
0.2990
Obs*R-squared
1.432579
Prob.Chi-Square
（1）
0.2313
TestEquation:
DependentVariable:
RESID
Method:
LeastSquares
Date:
11/21/11Time:
11:
38
Sample:
120
Includedobservations:
20
Presamplemiss
升级会员 