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影响中国第三产业的因素分析报告
影响中国第三产业的因素分析
————计量经济学课程论文
班级：
经管交叉实验班
教师：
庞浩，黎实
：
王丽
学号：
40509107
影响中国第三产业的因素分析
摘要：
第三产业的发展水平是衡量现代社会经济发达程度的重要标志，而众所周知，中国的第三产业发展与发达国家第三产业的发展水平仍存在巨大差距。
本文旨在对影响中国第三产业的因素进行分析，希望能找出其因素，并针对它提出一些可行的建议，本文利用2005年中国各省市的截面数据通过逐步回归等希望找出其因素所在。
关键词：
第三产业政府支出比例
（一）问题的提出
第三产业是指除了第一，第二产业以外的其他企业，根据我国实际情况，可以分为流通部门和服务部门。
包括交通运输业，邮电通讯业，商业，饮食业，金融保险业，教育，文化，广播电视业等等。
围极为广泛，基本上可以算是一种服务性产业。
在我国，第三产业总体规模持续扩大，占GDP比重不断提高，对国民经济增长的贡献也越来越大，以成为吸纳劳动力就业的主要渠道；第三产业的发展不断促进我国经济结构的调整，同时期部结构也进一步得到优化，不但传统的第三产业，如交通运输，邮电通信，饮食业等继续保持快速增长，一些新兴的第三产业如旅游，电子信息服务，贸易及房地产等部门也保持着迅猛地发展势头。
它不仅能够多方面的满足人民生活的需要，提供广阔的就业门路，而且还以其特有的服务职能，促进第一，二产业的发展。
因此，第三产业在社会经济格局中占有非常重要的地位。
然而，我国第三产业与发达国家第三产业的发展水平仍存在巨大差距，世界上第三产业占GDP比重平均水平为68％，低收入国家是48.5％，中等收入国家是54.2％，高收入国家是71.3％，我国为40.7％，农村剩余劳动力很难大规模转移，二元经济结构的转换难以完成，优化产业结构，大力发展第三产业已成为我国经济发展的“当务之急”。
而且，在当今世界，第三产业的发展水平已成为衡量现代社会经济发达程度的重要标志。
随着中国加入WTO，国服务市场会引入更为激烈的国际竞争，这对于尚处于稚嫩阶段，总体竞争实力还很弱的我国第三产业的发展势必形成巨大的压力和挑战。
我们必须了解到影响第三产业的因素所在，并以此为基础，提出一些好的建议供参考，使我国的第三产业在持续的增长的同时还能在竞争中立于不败之地，缩小同发达国家的差距。
而且我国是一个人口大国，提高第三产业的发展水平也能在一定程度上解决劳动人口的就业压力。
所以本文对影响中国第三产业的因素进行定量分析，希望能找到影响他的主要因素，为发展第三产业提供一些好的建议。
（二）研究现状
目前也有不少学者对此进行了研究，江帆教授对中国第三产业研究贡献较大，他建立了中国第三产业方程，从第三产业供给和需求角度，利用定性和定量的方法，分析了劳动投入，资本投入和综合要素生产率以及服务需求等因素对中国第三产业的增长贡献。
华中科技大学的锦的《制约我国第三产业发展的因素分析》选用了城镇居民家庭人均收入指数，基本建设投资，第三产业就业人数，旅客周转，城镇人口数，大学生占学生总数比重及邮电业务总量7个解释变量，第三产业创造的国生产总值为被解释变量。
我认为城镇家庭人均收入指数应该改为人均可支配收入，包括农村人口在。
这样来说明人均收入水平的提高会好些。
城镇人口数是绝对数，也不能说明城市化速度的上升。
可见，现在对这个问题的研究还是有待深入的。
综合这些学者的研究成果，在探讨影响第三产业的因素分析中，多偏重于经济发展水平对第三产业的影响，对政府对第三产业的影响进行分析的很少。
本文采用了政府支出比例，城镇化率等指标进行分析。
由于时间，经历，知识等原因，本文采用计量模型对此问题进行了又一次探讨，使人们更清楚的了解到影响中国第三产业发展的因素，并提出一些具有针对性的，可行的建议，加快我国的第三产业发展进程。
（三）模型设定
由于人均收入水平的提高，城市化率，政府支出，第三产业就业人数，人们的消费观念等因素已开始或多或少影响我国第三产业的发展，所以本文选取了下列变量。
本文选用了2006年中国各省市的第三产业总值作为因变量Yi,
人均可支配收入X1：
随着人们可支配收入的上升，在第三产业如旅游，电子信息服务等的花费应该会有所增加。
第三产业就业人数X2：
在一定的情况下，从事第三产业的人数越多，能够推动的生产资料越多，所生产的服务产品就越多，第三产业应发展越快。
城市化率X3（各城市人口占其总人口比例，表示城市化程度）：
服务产品不同于工业品，他具有不可贮存性和生产与消费同时性特点，客观上决定了第三产业的发展必须以城市为依托。
城市化的水平越高越能获得人口与产业发展的集聚经济效益。
从而使社会产生对生产和生活服务的高需求，达到对第三产业部门形成和发展所需的起点规模。
建设总规模X4：
可以看出城市的发展程度，即住房等的规模，对第三产业总值应有正向的影响。
政府财政支出比例X5（各省财政支出占GDP比例，表示政府消费份额）：
第三产业的发展需要政府提供一个良好的发展环境，如公共产品的建设投入，城市化水平的提高，完善的社会保障体系等等。
形成良好的区域环境，引致第三产业较快的发展。
货物周转量X6：
货物运输业属于第三产业，两者应为正比关系。
邮电业务总量X7：
邮电业也属于第三产业，可以看出人们消费观念的变化及对第三产业的发展是否有较大联系。
国际旅游收入X8：
旅游业在第三产业中占了较大比重，应该对其有正比的影响。
本文采用线性回归模型，初步设定为：
（四）数据来源
上述数据均可从《中国统计年鉴2007》获得，城市化率是用城市人口占总人口的比重来获得的，具体数据见附录：
（五）模型的估计与调整
运用EViews对初步模型进行最小二乘（OLS）估计，得下结果：
由上可得，模型的回归方程为：
（586.927）（0.027）（0.061）（0.288）（11.366）（0.027）（32.343）（0.028）（0.282）
t＝（1.604）（4.806）（-3.187）（2.107）（-1.884）（5.364）（0.404）（-3.714）（8.539）
DW=2.353472,F=222.1430,df=22
由上可知，方程的可决系数
，修正后也为
，可见所建模型整体上对样本数据的拟合很好，F统计量也很显著。
但是我们注意到x2,x4,x7的系数均为负，但是从理论上我们可知，第三产业就业人数，建设总规模，邮电业务总量与第三产业总值应为正比关系，即此处不符合经济意义。
再看t统计量，截距项，x4与x6的t值均小于2，均不显著，可见模型中的建设总规模，货物周转量对第三产业总值得影响均不显著。
这些都表明变量间很可能出现严重的多重共线性。
为了知道是否存在多重共线，选择x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8数据，点“view/correlations“得相关系数矩阵，如下：
从相关系数矩阵中可看出，x4与x7的相关系数达到0.833060。
x1与x3，x1与x8的相关系数也均达到0.8以上，可见，模型中的确存在多重共线性。
为了消除多重共线性，下面采用逐步回归法剔除不合理变量。
首先，分别做Y对X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8的一元回归，结果如下表：
变量
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
参数估计值
0.492
3.746
65.937
0.316
588.321
0.278
5.065
1.272
t统计量
4.945
6.748
2.911
19.592
5.42
2.298
11.373
8.187
F统计量
24.451
45.54
8.473
383.859
29.372
5.28
129.343
67.03
0.458
0.611
0.226
0.93
0.503
0.154
0.817
0.698
0.439
0.598
0.199
0.927
0.486
0.125
0.811
0.688
其中，当加入X4时，
最大为0.927，且t检验与F检验均显著，所以以X4为基础，顺次加入其他变量进行逐步回归，结果如下表：
变量
X4
X4X1
X4X2
X4X3
X4X5
X4X6
X4X7
X4X8
t统
计量
19.5
92
13.78
11.42
17.07
13.046
17.726
10.478
13.068
0.463
0.782
0.996
0.148
-0.642
4.985
4.27
F统
计量
383.
859
186.838
189.669
192.374
185.466
188.246
362.179
315.097
0.93
0.93
0.931
0.932
0.93
0.931
0.963
0.957
0.92
7
0.925
0.926
0.927
0.925
0.926
0.96
0.954
经过比较，新加入X7的方程修正后的可决系数
为0.96>0.927,改进是最大的，而且各参数的t检验均显著，F统计量＝362.179，也明显是显著的。
所以保留X7，再加入其他新变量进行逐步回归，结果如下图：
变量
X4X7
X4X7X1
X4X7X2
X4X7X3
X4X7X5
X4X7X6
X4X7X8
t
统计
量
10.478
7.849
9.437
9.448
8.885
9.034
10.554
4.985
5.429
4.808
5.836
4.892
4.854
3.457
1.775
-0.365
2.549
0.088
0.428
2.66
F统
计量
362.
179
261.058
234.02
291.007
232.9
234.47
296.202
0.963
0.967
0.963
0.97
0.963
0.963
0.971
0.96
0.963
0.959
0.967
0.959
0.959
0.967
在X4，X7基础上加上X8后的方程修正的可决系数
＝0.967>0.96，也有改进，而且各个参数的t检验都显著，加入X2，X5，X6后的
有所下降，且新加入变量的参数估计值均不显著。
保留X8，再加入其他新变量进行逐步回归，结果如下：
变量
X4X7X8
X4X7X8X1
X4X7X8X2
X4X7X8X3
X4X7X8X5
X4X7X8X6
t
统
计
量
10.554
8.242
7.369
9.576
7.192
9.488
3.457
1.865
1.822
3.324
2.718
3.186
2.66
1.947
3.239
1.166
3.507
2.569
-0.602
1.749
0.945
2.087
-0.071
F统
计量
296.
202
216.
993
239.
845
221.
499
250.
861
213.
966
0.971
0.971
0.974
0.971
0.975
0.971
0.967
0.966
0.97
0.967
0.971
0.966
在X4，X7，X8基础上加上X5后的方程修正的可决系数
＝0.971>0.967，也有改进，而且各个参数估计值的t检验均显著。
加入X1，X2，X3后修正的可决系数也有所改进，但是原来的参数也变得不显著，如加入X1后，X7和X8的t检验却变得不显著了，X1参数的符号也变得不合理，即从理论上讲，第三产业总值应跟个人可支配收入成正比，此处却为负相关。
所以保留X5，再加入其他新变量进行逐步回归，结果如下表：
变量
X4X7
X8X5
X4X7X8
X5X1
X4X7X8
X5X2
X4X7X8
X5X3
X4X7X8
X5X6
t
统
计
量
7.192
7.409
5.323
7.051
7.11
2.718
0.493
1.206
1.924
2.222
3.507
3.288
4.132
2.111
3.49
2.087
2.602
2.244
1.795
2.157
-1.609
1.936
0.032
-0.635
F统
计量
250.861
213.478
222.652
192.978
196.164
0.975
0.977
0.978
0.974
0.975
0.971
0.973
0.974
0.97
0.97
可见，加入X1，X2后方程的修正可决系数
虽然有所改进，但是一些参数的t检验却变得不显著，加入X1后，X7和X1的t检验均不显著，甚至X1的符号也变得不合理。
加入X2后，X7和X2的t检验也不显著。
加入X3和X6后的修正可决系数并没有得到改进，反而还有下降的趋势，且其中某些参数的t检验也不显著。
这说明X1，X2，X3，X6引起多重共线性，应予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：
即模型的回归方程为：
（213.314）（0.025）（0.387）（0.101）（46.093）
t＝（-1.738）（7.192）（2.718）（3.507）（2.087）
=0.974744,
=0.970858,DW=2.199192,F=250.8605,df=26
由上可知，方程的可决系数
=0.974744，说明模型对样本的拟合程度较好，,F统计量为250.8605，明显显著。
但是由于模型设定过程中可能省略了某些重要的解释变量，而且本文选择的是截面数据，这些原因均可能产生异方差。
所以下面进行异方差检验并修正。
由于是截面数据，所以采用White检验。
在上最后回归结果的基础上，点“view/residualtests/whiteheteroskedasticity（crossterms）“因为样本容量为31，待估参数数目为5，所以采用有交叉项的white检验，即辅助函数为：
经EViews估计得出检验结果，如下表：
从上表中可看出，
＝21.37005，由White检验知，在
＝0.05下，查
分布表，得临界值
＝23.6848，因为
＝23.6848>
＝21.37005，所以接受原假设，说明模型中不存在异方差。
同时各参数的t检验也都不显著。
即此模型中随机误差的确不存在异方差。
由于本文采用的是截面数据，可能存在空间自相关，所以还要进行自相关的检验与修正，下面进行自相关修正。
由于DW检验不能用于截面数据的检验。
所以直接将模型修正后与之前对比，从中可以看出模型是否存在自相关。
在EquationSpecification中，点击Options，再选择其对话框中左上角的Newey-West,点击OK，再在EquationSpecification对话框中输入“YCX4X7X8X5”确定，得到的结果如下：
跟前面修正多重共线与异方差后的结果对比发现，两者几乎完全一致，由此可知，此模型是不存在自相关的。
这一点也可从残差图中看出，点击Eviews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图，如下：
由于数据是截面的，序列相关并不存在；由上残差图中可以看到，残差图也是较标准的，即不存在自相关。
由上述检验可知，最后得到的模型已较能说明问题。
方程的可决系数是0.974744，可见模型对样本的拟合是很好的，而且F统计量也明显是显著的，各系数的t检验也均是显著的。
各变量的估计参数符号也都符合经济意义。
变量X4,X7,X8,X5的系数分别是0.179，1.053，0.355和96.211，这说明，在其它因素不变的情况下，当建设总规模X4和邮电业务总量X7分别增加1亿元，国际旅游收入X8增长1百万美元，政府财政支出比例X5增长1个百分点时，第三产业总值Yi分别增长0.179亿元，1.053亿元，0.355亿元和96.211/100＝0.96211亿元。
基于最终模型可看出，邮电业务总量，政府支出比例，国际旅游收入和建设总规模是影响我国第三产业总值的四个因素。
由此可见，消费者的消费观念和政府支出对第三产业的影响是很显著的，要不断加大服务行业的投入，而政府支出大部分是用于社会保障及福利，卫生教育等，对第三产业的发展有着很重要的影响。
在可行的前提下加大政府对第三产业的投入，要不断发展第三产业的容，加强旅游区的管理，努力吸引国际游客，增加旅游收入。
而剔除的变量多半是因为跟这四个最终变量有较大的相关程度。
从理论上讲，剔除的变量还是或多或少对第三产业总值有影响的。
（五）结论及建议
根据上述模型回归结果并结合我国国情，得出以下结论及建议：
一在中国，现阶段要想发展第三产业，就要加大邮电运输旅游业的投入及管理，鼓励消费。
随着人们生活水平的不断提高，节假日外出旅游的人数将增多，这就需要有良好的运输网络，而且随着人们联系的日益紧密，邮电业也变得必不可少。
因此我国必须尽快完善交通网，保护和管理好旅游区的环境，尽量吸引更多的外国游客。
推动第三产业中的一些基础行业的发展来促进第三产业的发展。
二在可行的基础上加大政府在基础配套设施等公共产品上的投入，积极发展职业教育培训即加大教育经费支出，建立完善的社会保障体系和法律制度等等。
积极推进市场化建设和扩大开放，政府起到积极的引导作用。
三适当加大对社会的建设规模也即要在一定程度上注重基本建设投资，基本建设支出的多少以成为衡量一国经济发展的重要指标，加大基本建设投资能消除经济中“瓶颈”问题。
他的增加使建设总规模也进一步增大，还可以进一步加强电力，能源，水电，通讯等基础设施建设，从而带动第三产业的发展。
然而面临我国现阶段投资过热的现状，优化投资结构，提高投资效率才是最好的解决问题的出路，才能较大的加快第三产业的发展。
四因为第三产业实际上还可以说是一个服务性的行业，所以可以增加许多就业岗位，不断发展新的服务领域，让越来越多的劳动者参与到第三产业中来，这样不但有利于转移农村剩余劳动力，加快我国的城市化速度，也能不断促进我国经济结构的优化。
由于第三产业具有较强的就业吸纳能力，政府也可以加大补贴，进行一些免费培训等形式采取第三产业就业优惠政策，激发第三产业就业人员的积极性，在解决劳动力剩余的同时加快第三产业的发展速度，积极降低同发达国家的差距。
参考文献：
【1】庞浩。
《计量经济学》。
科学。
2006年
【2】周娜，罗洎，虹。
影响第三产业增长因素实证分析。
区域经济2006
【3】锦。
制约我国第三产业发展的因素分析。
北方经济2006
【4】大海，建业，雪飞。
第三产业的发展分析。
经济学院学报2006
附录：
模型所用数据如下：
地区
第三产
业总值
（亿元）
城镇化
率（
％）
政府财政支
出比例（％）
货物周
转量（亿
吨公里）
邮电业
务总量（
亿元）
国际旅
游（外汇
）收入（
百万
美元）
第三产
业就业
人数（
万人）
建设总
规模
（亿元）
人均可
支配收入
（元）
4761.81
83.62
6.506884458
582.1
405.90
3619
631.8
11841.0
17653
1534.07
75.11
8.363372265
12593.0
174.55
509
173.1
6482.7
12639
3360.54
37.69
10.3109542
5068.1
523.44
209
856.6
8658.5
9107.1
1563.94
42.11
6.249742056
1690.9
274.45
116
448.7
5070.9
8913.9
1532.78
47.20
5.712978818
1437.1
197.16
352
317.9
6925.1
9136.8
3173.32
58.70
6.649993407
3350.5
443.82
738
755.2
9925.1
9107.6
1413.83
52.52
5.736251611
605.9
259.70
120
373.8
3801.0
8690.6
1855.22
53.10
6.996194649
1167.4
338.36
340
498.4
4035.9
8272.5
4620.92
89.09
5.560608776
12128.1
409.67
3556
463.5
16437.2
18645
6489.14
50.11
10.93922451
2993.2
723.89
2260
1307.6
21863.1
12319
5378.87
56.02
10.61831977
3417.0
830.39
1716
1071.8
20916.7
16294
2187.46
35.50
7.5380685
1566.1
278.18
186
943.7
8101.1
8470.7
2527.47
47.30
11.07621526
1573.1
519.42
1305
583.7
8572.6
12321
1411.92
37.00
7.19344271
885.2
259.48
104
675.8
5429.1
8619.7
5924.74
45.00
12.62892358
5551.0
711.72
780
1495.6
20738.8
10745
3181.27
30.65
9.486585262
2352.5
549.41
216
1271.9
9837.8
8668
2628.00
43.20
8.372938064
1415.7
370.74
276
1020.5
9453.8
8785.9
2640.48
37.00
7.455009233
1628.6
366.64
390
1056.9
7340.4
9524
9598.34
60.68
9.771020019
3860.3
2129.25
6457
1710.3
25890.8
14770
广西
1652.57
33.62
6.665379082
1098.3
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