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1、-我国产业构造对经济增长影响的实证分析2012级管理学院会计系1班申路平摘要:产业构造调整与经济增长的关系一直以来都是经济学家讨论的热点问题，两者相互依赖、相互促进。本文采集1981年至2013年的统计数据，基于Eviews，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的奉献，进而得出产业构造变动对经济增长的影响，并根据分析结果找出我国产业构造中存在的主要问题，提出相应的解决措施和建议。关键词:三大产业经济增长多元线性回归可持续开展目录：0引言21问题提出32数据说明33模型设定34参数估计34.1建立工作文件34.2导入数据34.3估计参数35模型检验35.1经济
2、意义检验35.2统计推断检验35.3计量经济学检验3解释变量间的多重共线性检验3随即扰动项序列相关检验3随机扰动项异方差性检验3随机解释变量问题3因果检验35.4回归模型的其他函数形式36结论37建议38参考文献39致30引言经济开展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业构造变动又有着密不可分的关系。当经济开展到一定阶段时，要想实现经济的持续增长，就必须调整产业构造，加快产业构造转型，使之适应市场需求的变化;反过来，经济的增长也会推进产业构造的优化升级。我国目前正处于经济体制转轨的关键时期，如何跳出现有的产业框架，优化调整产业构造，来实现经济增长方式的转变，是今后中国经济持续增长的关键。1问题
3、提出产业构造的变动过程就是生产要素在不同部门间转移的过程。产业构造的优化是产业构造的合理化与高度化的有机统一。在经济开展过程中存在着供求失衡，而且不同部门之间存在着劳动和资本使用的收益差异，产业构造的合理化就是通过生产要素的合理转移与流动，改变市场的供应构造和需求构造，实现资源的优化配置，带来总产出的增加。产业构造的高度化是指产业构造或国家开展的重心由第一产业向第二产业和第三产业逐次转移的过程，标志着经济开展水平由低级向高级开展，是产业构造合理化开展的必然结果。因此，产业构造的优化必然会提高生产要素的效率，进一步促进经济的增长。根据我国2014年统计数据，第一、第二产业增速均低于全年GDP增速
4、，唯有第三产业高出全年GDP 7个百分点。虽然第三产业增加值连续两年超过第二产业，但与世界大局部国家相比，我国第三产业增加值在GDP中所占比重偏低，仅为48.2% 。2数据说明以下数据来自国家统计局。年份国生产总值(亿元)第一产业第二产业第三产业GDP增长率(%)第一产业增长率第二产业增长率第三产业增长率19814891.61559.52255.51076.65.27.01.910.419825323.41777.42383.01163.09.111.55.613.019835962.71978.42646.21338.110.98.310.415.219847208.12316.13105.
5、71786.315.212.914.519.419859016.02564.43866.62585.013.51.818.618.2198610275.22788.74492.72993.88.83.310.212.0198712058.63233.05251.63574.011.64.713.714.4198815042.83865.46587.24590.311.32.514.513.2198916992.34265.97278.05448.44.13.13.85.4199018667.85062.07717.45888.43.87.33.22.3199121781.55342.29102
6、.27337.19.22.413.98.9199226923.55866.611699.59357.414.24.721.212.4199335333.96963.816454.411915.714.04.719.912.2199448197.99572.722445.416179.813.14.018.411.1199560793.712135.828679.519978.510.95.013.99.8199671176.614015.433835.023326.210.05.112.19.4199778973.014441.937543.026988.19.33.510.510.71998
7、84402.314817.639004.230580.57.83.58.98.4199989677.114770.041033.633873.47.62.88.19.3200099214.614944.745555.938714.08.42.49.49.82001109655.215781.349512.344361.68.32.88.410.32002120332.716537.053896.849898.99.12.99.810.42003135822.817381.762436.356004.710.02.512.79.52004159878.321412.773904.364561.3
8、10.16.311.110.12005184937.422420.087598.174919.311.35.212.112.22006216314.424040.0103719.588554.912.75.013.414.12007265810.328627.0125831.4111351.914.23.715.116.02008314045.433702.0149003.4131340.09.65.49.910.42009340902.835226.0157638.8148038.09.24.29.99.62010401512.840533.6187383.2173596.010.44.31
9、2.39.82011473104.047486.2220412.8205205.09.34.310.39.42012519470.152373.6235162.0231934.57.74.57.98.12013568845.256957.0249684.4262203.87.74.07.88.3表1数据来源：国家统计局2014年年鉴3模型设定分别绘制Y与*1、*2、*3的散点图。由散点图，Y与*1的线性关系不是很明显，但Y与*2、*3的线性关系显著。根据相关计量经济理论和对我国国生产总值和各产业产出值的搜集，本文利用1981年至2013年间的统计数据，决定建立多元线性回归模型。其模型表达式为：
10、其中：Y-表示国生产总值(GDP)的年增长率*1-表示第一产业的年增长率*2-表示第二产业的年增长率*3-表示第三产业的年增长率-表示在不变情况下，经济固有增长率-表示随机误差项可近似认为，说明国生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而分别表示各产业部门在经济增长中的权数；则表示各产业部门对经济增长的奉献。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长个百分点，国生产总值(GDP)会如何变化。从而进展经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。4参数估计4.1建立工作文件4.2导入数据4.3估计参数运用Eviews软件，采用最小二乘法，对表1中的数据进展多元线性回归，对所建模型的参数进展估计，结果如
11、下：从回归分析结果可得模型：其残差值、实际值、拟合值图形如下：5模型检验5.1经济意义检验1) =0.8065，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加0.8065个百分点。这种结果符合经济开展规律，合理。2) =0.1832,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加0.1832个百分点；反之，降低0.1832，符合经济现实。3) =0.4529,表示在其他条件不变的情况下，第二产业每增长1个百分点，GDP增加0.4529个百分点；反之，降低0.4529，符合经济现实。4) =0.2841,表示在其他条件不变的情况下，第三产业每增长1个百分点，GDP增加0.284
12、1个百分点；反之，降低0.2841，符合经济现实。综上，该模型符合经济意义，检验通过。5.2统计推断检验1拟合优度检验 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。由参数估计回归结果可得，样本决定系数R2=0.96490.8，拟合优度良好。 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=0.96130.8，拟合程度仍然很好，即解释变量对被解释变量的绝大局部离差做出了解释。2方程显著性检验由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
13、的自由度为3，所以，残差平方和的自由度为29(n-k-1)。H0:=0 H1:0在H0成立的条件下，统计量F=(ESS/k)/(RSS/(n-K-1)=266.0999而在=0.05,n=33,k=3时，查表得F0.05(3,29)=3.93266.0999，拒绝原假设，承受H1，认为回归方程显著成立。3变量显著性检验H0:=0 H1:0在H0成立的条件下，统计量Ti=()/S()分别为4.023、15.510、7.044在=0.05,n=33,k=3时，查表得T0.02529=2.045,故TiT0.025(29)=2.045,拒绝原假设，承受备选假设，认为显著不为0。4除此之外，将p值与给定的显著性水平进展比拟，可以更为迅速作出判断。5.3计量经济学检验解释变量间的多重共线性检验1相关系数检验法得到如下相关系数矩阵：2由相关系数矩阵，*1、*2、*3两两之间相关系数都很低，最高是0.5780，不存在明显的相关性。因此可以判断该模型不存在多重共线性问题，这可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性发生的可能。随即扰动项序列相关检验1图示检验法残差相关图序列e0和e1的值根本上落在一、三象限，说明随即干扰项存在正的序列相关。残差时序图也是同理。2回归检验法以回归残差e0作被解释变量，其滞后一期e0-
