GDP增长率与三大产业的增长率关系的计量经济学分析.doc

1、题目：GDP 增长率与三大产业的增长率关系的计量经济学分析GDP 增长率与三大产业的增长率关系的计量经济学分析摘要：随着我国的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。文章试从三大产业的增长率与 GDP 增长率的统计数据中，研究其内在联系，并对今年总体经济做预测。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，成为推动经济发展的主要动力。第三产业作为国民经济的重要组成部分，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的重要标

2、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的。第一产业是第二和第三产业的基础，第一二产业为第三产业创造条件，第三产业的发展又会反过来促进第一和第二产业的发展，第二、三产业的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的作用。二、问题的提出从建国以来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化，各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否明显

3、，他们与国内生产总值又有着怎样的关系，对整个国内生产总值又有多大的影响，对于三大产业，在新的条件下哪一产业对国内生产总值的影响更明显，随着我国经济的不断发展以及改革开放的不断深入，研究经济发展状况及经济发展的各个因素，成为决策部门的一个重要课题。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的加大，历史上累积下来的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的综合生产能力，明显提高了工业经济的运行质量，使第三产业成为国民经济的重要推动力量，有力地推动了经济、社会的发展。下面将对我国 20 年来的三大产业对 GDP 的影响进行分析探讨。第一产业增加值占 GDP

4、比重从 1991 年 24.5%下降到 2010 年的10.1%，第二产业增加值占 GDP 比重从 1991 年的 41.8%上升到 2010年的 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，总的来说，三大产业各自的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，但第二产业上升的幅度远远没有第三产业上升的幅度大，因此可以看出，第三产业的发展带给整个国民经济发展的重要作用。据国家统计局公布的“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

5、的发展态势。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，第一产业所占的比重从 2005 年的 12.1%下降到 2010 年的 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的年均增长值还是三者在 GDP 中所占比重都有更为明显的变化。而从各大产业就业人数方面分析，

6、2005-2009 年，第一产业就业人数占总就业人数的比重由 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。就业人数的增加推动了产业的发展，从而又影响到整个国民经济的发展。由此可见，三大产业在不同领域对 GDP 有着不同程度的影响。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的探索。三、模型的设定20 世纪以来，产业结构和经济增长有着密切的关系。产业结构的变动会促进经济的增长，而经济的增长也会影

7、响到产业结构的变化。近年来，我国学者对我国部分省份乃至全国的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的作用，对哪个产业对经济增长的影响显著看法不一，有的认为第二产业对经济影响大，经济增长反过来又推动第一、三产业的发展。对第一产业和第三产业而言，则认为第一产业对经济的作用最小。根据国内外学者对我国的产业结构与经济增长的研究，可近似认为，国内生产总值增长为三大产业增长率的加权和，建立以下模型，其表达式为：iXY3210其中：Y 表示国内生产总值（GDP）的年增长率，X 、X 、X 分别123表示第一、二、三产业的年增长率， 表示在其他因素不变

8、的情况0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n增长中的权数； *X （n=1，2，3）则表示各产业部门对经济增长n的贡献； 表示随机误差项，代表其他影响 GDP 的因素。i四、数据的收集整理 表 1 19902010 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 5888.41991 21781.5 5342.2 9102.2 7337.11992 26923.47645 5866.6 11699.5 9357.3764511993 35333.92472 6963.762895 1

9、6454.43131 11915.730511994 48197.85645 9572.69475 22445.39906 16179.762641995 60793.72921 12135.8114 28679.4575 19978.46031996 71176.59165 14015.38999 33834.95901 23326.242651997 78973.035 14441.88567 37543.0022 26988.147141998 84402.27977 14817.62552 39004.18854 30580.465711999 89677.05471 14770.02

10、847 41033.58159 33873.446942000 99214.55431 14944.7225 45555.87796 38713.953852001 109655.1706 15781.26905 49512.29097 44361.610542002 120332.6893 16537.01966 53896.76779 49898.901822003 135822.8 17381.7 62436.3 56004.72004 159878.3 21412.7 73904.3 64561.32005 184937.4 22420 87598.1 74919.32006 2163

11、14.4 24040 103719.5 88554.92007 265810.3 28627 125831.4 111351.92008 314045.4 33702 149003.4 1313402009 340902.8126 35226 157638.7766 148038.0362010 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的环比增长率，结果如表2所示。表2 1991年2010年GDP及各产业的增长率 （单位：%）年份 GDP 增长率 Y第一产业增长率X1第二产业增长率X2第三产业增长率X31

12、991 0.16679523 0.055353615 0.179438671 0.2460260851992 0.236070815 0.098161806 0.285348597 0.2753508131993 0.312383443 0.187018528 0.406421754 0.2734050591994 0.364067446 0.374643981 0.364094488 0.357848991995 0.261336783 0.267752887 0.277743266 0.2347808031996 0.170788379 0.154878691 0.179762867 0.

13、1675695871997 0.109536621 0.030430525 0.10959207 0.156986471998 0.068748083 0.026017368 0.038920338 0.1331072691999 0.062495645 -0.003212191 0.052030131 0.1076825082000 0.106353845 0.011827603 0.110209643 0.1428997442001 0.105232709 0.055976051 0.086847476 0.1458816822002 0.0973736 0.04788909 0.0885

14、53301 0.1248216922003 0.128727371 0.051078148 0.158442381 0.1223633782004 0.17710944 0.231910573 0.183675202 0.1527836062005 0.156738594 0.047042176 0.185290978 0.160436672006 0.169662816 0.072256913 0.184038238 0.1820038362007 0.228814633 0.190806988 0.21318942 0.2574335242008 0.181464375 0.1772801

15、9 0.184151174 0.1795038972009 0.085520796 0.045219868 0.057954225 0.1271359532010 0.167438743 0.149633793 0.182962474 0.155144977五、回归分析根据表 2 中的数据,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 X3Y 1.000000 0.862873 0.972087 0.920143X1 0.862873 1.000000 0.760845 0.715224X2 0.972087 0.760845 1.000000 0.8660

16、12X3 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1二产业增长率 X 、第三产业增长率 X 都呈高度正相关。这表明利用2 3线性模型解释它们之间的关系是比较适合的。（二）绘制散点图根据操作原理中的方法，可以绘制出被解释变量 Y 与解释变量 X、X 、X 的散点图，如图所示：123-.1.0.1.2.3.4.5.05.10.15.20.25.30.35.40YX12X3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。123（三）建立回归方程对统计数据做回归，结果如

17、下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/15/11 Time: 22:48Sample: 1 20Included observations: 20Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.208015 0.017818 11.67437 0.0000X2 0.450414 0.025149 17.90999 0.0000X3 0.307803 0.034712 8.867315 0.0000C 0.007742 0.003749 2.064985 0.0555R-squared

18、 0.996793 Mean dependent var 0.167833Adjusted R-squared 0.996192 S.D. dependent var 0.080200S.E. of regression 0.004949 Akaike info criterion -7.602347Sum squared resid 0.000392 Schwarz criterion -7.403201Log likelihood 80.02347 Hannan-Quinn criter. -7.563472F-statistic 1657.778 Durbin-Watson stat 1

19、.344223Prob(F-statistic) 0.000000根据回归结果可得到下面的估计方程： 321078.504.08.274.0 XXY (2.064985) (11.67437) (17.90999) (8.867315)963.2R96._2R.6F42.1WD根据 =0.996793 可以表明模型的拟合效果非常好，F 检验的相伴概率为 0.000000，反映变量间呈高度线性，方程回归效果显著。（四）参数的置信区间估计根据变量显著性检验可以推出：在 的置信度下 的置信区1j间是（ ），其中， 为 t 分布表中显著性水平为 ，自jStj22 由度为 n-k-1 的临界值。如果给定

20、 ，查表得05.，1.)6()1(22tknt从回归分析中得到3078.4512.1034712.598.321S因此可以计算得出 , 和 的置信区间分别为12（0.170241，0.245789），（0.397098,0.503730）和（0.234214,0.381392）。显然，参数 的置信区间最小，这意味着1在同样的置信区间下， 的结果精度更高一些。1六、检验（一）经济意义检验 321078.504.08.274.0 XXY(2.064985) (11.67437) (17.90999) (8.867315)963.2R96._2R.6F42.1WD根据公式可知， 、 、 的符号为正，

21、即与 GDP 成正比关系，13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的情况下，第一产085.2业增长率每增加 1 个百分点，GDP 增长率增长 0.208015 个百分点；2 ，表明在其他因素保持不变的情况下，第二产4.业增长率每增加 1 个百分点，GDP 增长率增长 0.450414 个百分点；3 ，表明在其他因素保持不变的情况下，第三产0783.业增长率每增加 1 个百分点，GDP 增长率增长 0.307803 个百分点；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， , 。 、 的值越接近9673.0

22、2R9612.0_2RR_21，表明回归直线对观测值的拟合效果越好；反之， 、 的值越接近 0，表明回归直线对观测值的拟合效果越差。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的拟合效果很好。2. F 检验假设： = = =0，即第一、第二、第三产业的增长率与：0H123GDP 的增长率不存在显著性相关。 = = ，即第一、第二、：1H230第三产业的增长率与 GDP 的增长率存在显著性相关。通过样本求出 统计量的数值后，通过 或FF)1,k(nF， （n 为样本个数，k 为解释变量个数） ，来拒绝或接受原)1,k(F假设 。0H在给定显著性水平 的情况下，查表知 ,回5

23、.04.23)16,(25.0F归结果中 ，显然有 ，表明模型的线性关系78.165FF)1,k(n在 95%的置信水平下显著成立，第一、第二、第三产业的增长率对GDP 的增长率存在显著影响。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：321X、= = =0，即第一、第二、第三产业的增长率与 GDP 的增长率：0H123不存在显著性相关。 = = ，即第一、第二、第三产业的增：1H230长率与 GDP 的增长率存在显著性相关。给定一个显著性水平 ，得到临界值 ， （n 为样5.0)1(2kt本个数，k 为解释变量个数） ，通过样本求出 统计量的数值后，根据t来决定拒绝或接受原

24、假设 ，从而判)1(|t)1(| 22 knknt或 0H定对应的解释变量是否应包含在模型中。查表知 ，样本回归结果中， 的 统计量46.71)(25.0t 321、 t分别为 11.67437、17.90999、8.867315，即 。从t)6(5.0的 统计量的 P 值小于 0.05，也可以看出，三个解释变量321X、 t都通过了 t 统计检验。4. 异方差性检验（1） 的散点图2ieX设计一个新的变量 ,使其 ，做出 的散iE2iresd2321e与、 X点图，结果如下：-.1.0.1.2.3.4.5.00.02.04.06.08.010EIX12X3根据 的散点图可以看到， 随着 的变

25、化有所变2eXii 321X、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的异方差检验。（2）怀特检验通过E-views对样本做怀特检验，结果如下图：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 2.780644 Prob. F(9,10) 0.0634Obs*R-squared 14.28992 Prob. Chi-Square(9) 0.1124Scaled explained SS 7.735601 Prob. Chi-Square(9) 0.5610Test Equation:Dependent Variable: RESID

26、2Method: Least SquaresDate: 11/15/11 Time: 22:53Sample: 1 20Included observations: 20Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -7.73E-05 8.04E-05 -0.960679 0.3594X1 0.000107 0.000314 0.340970 0.7402X12 0.006195 0.002279 2.718691 0.0216X1*X2 -0.009489 0.005088 -1.865043 0.0918X1*X3 0.000400 0.003237

27、 0.123633 0.9041X2 0.000679 0.000520 1.306126 0.2208X22 0.006188 0.002788 2.219703 0.0507X2*X3 -0.011005 0.006096 -1.805429 0.1012X3 7.26E-05 0.001131 0.064203 0.9501X32 0.005964 0.004978 1.198087 0.2585R-squared 0.714496 Mean dependent var 1.96E-05Adjusted R-squared 0.457543 S.D. dependent var 2.61

28、E-05S.E. of regression 1.93E-05Akaike info criterion -18.57036Sum squared resid 3.71E-09 Schwarz criterion -18.07249Log likelihood 195.7036 Hannan-Quinn criter. -18.47317F-statistic 2.780644 Durbin-Watson stat 2.243801Prob(F-statistic) 0.063427由假设回归模型 iXY3210对样本进行普通最小二乘回归，得到 ，做如下辅助回归模型2eii XXXe 3293

29、1821736251432102在同方差性假设下，辅助回归模型的可决系数 与样本容量 n2R的乘积，渐近地服从自由度为辅助回归方程中解释变量个数的,则可以对统计量 进行相应的 分布。22*nR分 布 ： 2*Rn2从上表可以看到 的值为 14.28992，小于显著性水平为 5%、2Obs自由度为 9 下 分布对应的临界值 16.92，表明在 5%的显著性水平2下接受原假设，即不存在异方差。 5. 序列相关的 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，:0Hpp 为预先定义好的整数； 存在 p 阶序列相关。检验统计量由如下:1辅助回归计算：3210e xxytt （1）检验

30、统计量可以基于如下回归得到tptttt eX1ee（2）这是对原始回归因子 和直到 p 阶的滞后残差的回归。F 统计量tX是对方程（2）所有滞后残差联合显著性的一种检验；而 统计量2RT是 Breush-Godfrey LM 检验统计量，也是观察值个数 T 乘以回归方程（2）的 。一般情况下，检验结果中的 统计量服从渐近2R2RT分布。)p(在给定显著性水平 5%下，如果 F 统计量和 统计量小于设2定显著性水平下得临界值，说明序列在 5%的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。设定滞后阶数为 1，LM 检验结果如下：Breusch-Godfrey Serial Corr

31、elation LM Test:F-statistic 1.157333 Prob. F(1,15) 0.2990Obs*R-squared 1.432579 Prob. Chi-Square(1) 0.2313Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 11/21/11 Time: 11:38Sample: 1 20Included observations: 20Presample missing value lagged residuals set to zero.Coefficient Std. E

32、rror t-Statistic Prob. X1 -0.012480 0.021189 -0.588976 0.5646X2 0.010216 0.026767 0.381675 0.7081X3 0.002257 0.034606 0.065221 0.9489C -0.000829 0.003810 -0.217486 0.8308RESID(-1) 0.324026 0.301197 1.075794 0.2990R-squared 0.071629 Mean dependent var 3.25E-19Adjusted R-squared -0.175937 S.D. depende

33、nt var 0.004542S.E. of regression 0.004925 Akaike info criterion -7.576671Sum squared resid 0.000364 Schwarz criterion -7.327738Log likelihood 80.76671 Hannan-Quinn criter. -7.528077F-statistic 0.289333 Durbin-Watson stat 1.625909Prob(F-statistic) 0.880333由上图知：F=0.289333， 。根据 F 统计量的 P432579.1bs2RO值为

34、 0.880333，大于 0.05，F 检验接受原假设，不存在二阶序列相关性；在 5%的显著性水平下，查表知 ，因为 =.8)(25.02RT ,所以接受原假设，即不存在二阶序列71304.bs2RO4.83)1(25.0相关。当不断增大滞后阶数时，经检验得到的结论依然是：不存在序列相关性。6.多重共线性检验对解释变量和被解释变量做相关系数矩阵，如下图： 1X2X3XY1X1.000000 0.760845 0.715224 0.86287320.760845 1.000000 0.866012 0.97208730.715224 0.866012 1.000000 0.920143Y0.86

35、2873 0.972087 0.920143 1.000000从上表的相关系数矩阵看出，各解释变量之间的相关系数较高，可能存在多重共线性。(1) 但根据一元线性回归，做各个解释变量与被解释变量的线性回归，整理结果如下图： 1X2X3X解释变量的系数t 统计量2R0.6940427.2431850.7445490.78954917.578080.9449521.1109789.9694150.8466640.730358 0.941894 0.838145由上图知， 的系数为 1.110978，与实际经济意义不符，表明3X存在多重共线性。而检验中知被解释变量 Y 与 的可决系数 最大，2X2R拟

36、合最好。对 和 Y 进行回归，得：2Y = 0.028530 + 0.789549 （3）2(3.160485) (17.57808)=0.944952 =0.941894 DW=2.133043 F=308.98892R2R(2) 逐步回归。将其余解释变量逐一代入式（3） ，得到如下模型：加入 ： Y = 0.033699 + 0.236440 +0.608660 1X1X2(6.096567) (5.686892) (14.55909) =0.981034 =0.978802 DW=1.958045 F=439.66312R2R加入 ： Y = -0.002619 +0.569253 +0

37、.3781453 23X(-0.240205) (8.270477) (3.695801)=0.969477 =0.965886 DW=1.083878 F=269.976022加入 、 ： 1X3 321078.504.08.74.0 XY(2.064985) (11.67437) (17.90999) (8.867315)96.02R962._2R78.6F4.1WD经比较，可知加入 、 后 和 都有所提高，说明拟合的1X3R2越来越好。而在本次研究分析中，由于本组采取三大产业的环比增长率和 GDP 的环比增长率做分析，共线性的存在得到了大大的降低。最后的回归方程是： 321 078.50

38、4.08.2074. XXXY (2.064985) (11.67437) (17.90999) (8.867315)963.2R96._2R78.6F4.1WD七、经济预测.05.10.15.20.25.30.35.402468101214161820YF S.EForecast: YFAtulrt mple: 12Incldeobsrvations: 0Rot Man Squred Er .0427eAbsolt o35 . Prcnt r 2.ThilInequality Ceficnt0196 Bas roprio .0Vric rti 83 CovinePpion 0.917以上面表中的三大产业的环比增长率为基础，按 公式1a2ini计算出 1991 年至 2010 年三大产业的平均增长率，并以此作为 2011年的环比增长率。即 2011 年第一产业的环比增长速度为 10.9%、第二产业的环比增长速度为 17.3%、第三产业的环比增长速度为17.94%。根据三大产业的增长率的数据后，对国内生产总值增长率 Y做预测，得到 Y =16.36%。201f根据上述的分析，可知我国在 20 年间国内生产总值得到快速增长，得益于三大产业的发展。而第二第三产业对 GDP 的贡献尤为突出。在预测中,2011 年我国的 GDP 依然会平稳增长。