新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與三大產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

汪梓健?杜娟

摘 要：本文選用中國(guó)統(tǒng)計(jì)局1995年到2014年年度數(shù)據(jù)加以整理，建立多元線性回歸模型。探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與三大產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系。結(jié)果表明在我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響最大，其次是第三產(chǎn)業(yè)。三大產(chǎn)業(yè)發(fā)展變緩造成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩使經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)供給側(cè)改革或起到刺激作用。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；三大產(chǎn)業(yè)；新常態(tài)

一、引言

近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，針對(duì)世界范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)不景氣我國(guó)提出經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)新常態(tài)從經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)下滑到2015年中國(guó)統(tǒng)計(jì)局公布的6.9%。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直是我國(guó)非?？粗氐慕?jīng)濟(jì)指標(biāo)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變慢各界非常的重視。三大產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)構(gòu)成了我國(guó)GDP，三大產(chǎn)業(yè)比重和自生發(fā)展?fàn)顩r也自然而然影響經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。在改革開放之后，我國(guó)進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。1979年大力發(fā)展農(nóng)業(yè)以及進(jìn)行輕重工業(yè)比例的調(diào)整，同時(shí)發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。到了現(xiàn)在農(nóng)業(yè)是基礎(chǔ)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是核心，主要任務(wù)是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。三大產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的布局。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)之下有必要聯(lián)系三大產(chǎn)業(yè)在此層面上進(jìn)行觀察和分析。

二、變量選擇與實(shí)證分析

本文選取數(shù)據(jù)是1995年-2014年時(shí)間序列數(shù)據(jù)。，均以中國(guó)統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)或加工而成。本文選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值環(huán)比增長(zhǎng)率作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)衡量指標(biāo)，用變量y表示。用年度第一產(chǎn)業(yè)增加值的環(huán)比增長(zhǎng)率作為衡量第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)比率指標(biāo)以x1表示。用年度第二產(chǎn)業(yè)增加值的環(huán)比增長(zhǎng)率作為衡量第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)比率指標(biāo)以x2表示。用年度第三產(chǎn)業(yè)增加值的環(huán)比增長(zhǎng)率作為衡量第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)比率指標(biāo)以x3表示。本文使用的模型為多元線性回歸模型，設(shè)為y=c+c1*x1+c2*x2+c3*x3。下面是模型的相關(guān)分析。

1.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)是做計(jì)量問(wèn)題時(shí)常常要考慮的。當(dāng)變量數(shù)據(jù)檢驗(yàn)是平穩(wěn)的時(shí)候，計(jì)量分析才有意義，不會(huì)出現(xiàn)偽回歸。如果模型中數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，那么傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法的估計(jì)和檢驗(yàn)會(huì)失去通常的性質(zhì)。最終得到錯(cuò)誤的結(jié)論。平穩(wěn)性檢驗(yàn)也被普遍運(yùn)用在計(jì)量中。保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)文采取ADF檢驗(yàn)，來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。檢驗(yàn)結(jié)果ADF檢驗(yàn)的序列x1，x2，x3，y對(duì)應(yīng)的P值分別為0.0104，0.0646，0.0559，0.0504。在顯著水平0.1的條件下各個(gè)時(shí)間序列都是平穩(wěn)的。方程估計(jì)結(jié)果不出現(xiàn)偽回歸。

2.變量線性趨勢(shì)圖與模型回歸結(jié)果

模型回歸結(jié)果如下

3.多重共線性檢驗(yàn)

多重共線性既是解釋變量間的線性關(guān)系。嚴(yán)重的多重共線性會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)出現(xiàn)失誤。嚴(yán)重的多重共線性會(huì)導(dǎo)致 較高。F值變大，t值變小等。本文選取時(shí)間序列故對(duì)其進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，采用方差擴(kuò)大因子法。VIF是對(duì)應(yīng)解釋變量X的方差擴(kuò)大因子。即 。變量間的多重共線線越大則VIF值越大，反之多重共線性越弱VIF值越小。經(jīng)驗(yàn)表明VIF≥10時(shí)即 ≥0.9時(shí)存在較嚴(yán)重的多重共線性。分別以x1x2x3做被解釋變量與其他解釋變量做輔助回歸得到的 。輔助回歸方程的被解釋變量x1，x2，x3的 分別為0.6286，0.7507，0.7077?？芍薪忉屪兞枯o助回歸方程 的值都不超過(guò)0.9即對(duì)應(yīng)的VIFj不超過(guò)10。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可知不存在較嚴(yán)重的多重共線性。

4.異方差檢驗(yàn)

同方差的存在是為了確保模型回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中經(jīng)常存在異方差，存在異方差就要對(duì)模型進(jìn)行修正。我們?cè)谶M(jìn)行回歸之前經(jīng)常檢驗(yàn)異方差是否存在。同方差即總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差（有相同的方差）。如果不滿足假設(shè)線性回歸模型存在異方差。模型如果存在異方差性會(huì)產(chǎn)生以下影響。參數(shù)估計(jì)量是線性無(wú)偏但非有效。方差不再具有最小。t檢驗(yàn)失去估計(jì)作用。預(yù)測(cè)不再可靠。

在模型中如果對(duì)所有的i都有 則ui具有同方差性。本文采用包含交叉項(xiàng)的White檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲?。結(jié)果如下：

由圖可知在0.05顯著水平下因?yàn)?（9）接受原假設(shè)。即方程同方差。

5.自相關(guān)分析

自相關(guān)指總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)間存在相關(guān)關(guān)系的一種現(xiàn)象。模型存在自相關(guān)會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)失去有效性。使得模型的預(yù)測(cè)區(qū)間不可靠，過(guò)高的估計(jì)t值等問(wèn)題。本文采用的是Breusch-Godfrey檢驗(yàn)（LM檢驗(yàn)）。因?yàn)長(zhǎng)M檢驗(yàn)需要確定滯后長(zhǎng)度于是采用偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)先確定滯后長(zhǎng)度ρ。對(duì)模型y=c+c1*x1+c2*x2+c3*x3進(jìn)行回歸得到殘差保存為e。對(duì)e做偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)得到如下圖。

由圖可以推測(cè)模型存在一階自相關(guān)。接下來(lái)進(jìn)行LM檢驗(yàn)結(jié)果為

因?yàn)閚R2對(duì)應(yīng)的P值為0.0081<0.05所以拒絕原假定，模型在顯著水平0.05下存在自相關(guān)性。對(duì)于模型進(jìn)行修正引入AR（1）項(xiàng)進(jìn)行回歸。對(duì)修正的模型進(jìn)行l(wèi)m檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)是否修正自相關(guān)結(jié)果在0.05水平下nR2對(duì)應(yīng)的P值為0.0946>0.05所以接受原假定，模型在顯著水平0.05下無(wú)自相關(guān)。修正的模型為

Y=0.0306+0.1385*X1+0.4602*X2+0.3985*X3+[AR（1）=0.6879]

解釋變量對(duì)應(yīng)的t值分別為14.2721，28.8947，16.3580。說(shuō)明修正后的解釋變量對(duì)于被解釋變量任是顯著的。

三、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率年來(lái)不斷下降的原因從三大產(chǎn)業(yè)層面上看是三大產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)下滑的共同作用結(jié)果。從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)時(shí)間線性趨勢(shì)圖可以看出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與其他三個(gè)變量的趨勢(shì)是相同的。由回歸結(jié)果可知第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率每增加1個(gè)百分點(diǎn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加0.1385個(gè)百分點(diǎn)。第二產(chǎn)業(yè)每增加1個(gè)百分點(diǎn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加0.4602個(gè)百分點(diǎn)。第三產(chǎn)業(yè)每增加1個(gè)百分點(diǎn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加0.3985個(gè)百分點(diǎn)。第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用比第一產(chǎn)業(yè)明顯。在我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用是最大的。表明在我國(guó)資本密集的第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)最用最高。近年第二產(chǎn)業(yè)速度變慢導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力的一個(gè)重要因素。

我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)大幅下滑可能與第二產(chǎn)業(yè)技術(shù)落后有關(guān)。我國(guó)很多工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品都是價(jià)值低的或者低附加值的。對(duì)于科技含量高的產(chǎn)品忽略了發(fā)展。同時(shí)在生產(chǎn)技術(shù)上也沒有進(jìn)行升級(jí)導(dǎo)致生產(chǎn)效率低。在SOLOW模型中知識(shí)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的唯一原因。忽略了知識(shí)與技術(shù)的第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展變緩。一方面國(guó)家對(duì)于企業(yè)的管制體制不夠合理，導(dǎo)致一些企業(yè)虛假生產(chǎn)騙取財(cái)政補(bǔ)貼。這對(duì)于我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是很不利的。第一產(chǎn)業(yè)2011年的增長(zhǎng)率為17.2766%，之后到2014年依次為10.2662%、8.6967%、5.4481%。下降幅度很大。但是對(duì)于總的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響沒有第二產(chǎn)業(yè)大。這點(diǎn)可以由回歸模型的變量系數(shù)看出。第一產(chǎn)業(yè)2011年的增長(zhǎng)率為18.4778%，之后到2014年依次為7.7540%、7.0768%、5.9612%?？梢钥闯龅诙a(chǎn)業(yè)增速下降的太快了。遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下降的速度。實(shí)業(yè)發(fā)展速度變緩。2014年各個(gè)變量的增長(zhǎng)率分別為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)8.1865，第一產(chǎn)業(yè)5.4481第二產(chǎn)業(yè)5.9612第三產(chǎn)業(yè)10.8287。關(guān)于產(chǎn)業(yè)發(fā)展，我國(guó)農(nóng)村人口來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局2012年數(shù)據(jù)約是97065萬(wàn)人，有效灌溉面積約為62490千公頃，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為50902億。而發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)業(yè)機(jī)械化成度高，效率高。低效率的第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)必會(huì)影響其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展最終經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到限制。將農(nóng)業(yè)低效率的那部分勞動(dòng)力解放出來(lái)，填補(bǔ)到勞動(dòng)力效率較高的產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)更加健康。我國(guó)農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展勞動(dòng)力區(qū)域內(nèi)過(guò)剩，資本投入過(guò)少機(jī)械化水平有待提高。邊際要素報(bào)酬遞減的規(guī)律，勞動(dòng)生產(chǎn)率還不夠高。但是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展居然很大的潛力。隨著城市化不斷的深入。勞動(dòng)過(guò)分密集的農(nóng)村投入更多的資本使得第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)和資本配置趨于合理，農(nóng)業(yè)將得到進(jìn)一步發(fā)展。

2.建議

供給側(cè)改革帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，資本與技術(shù)的革新，市場(chǎng)監(jiān)管的完善。產(chǎn)品質(zhì)量提高或會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)再次進(jìn)入高速通道，并且是高質(zhì)量的。對(duì)此提出的建議是重視第一和第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和變革。在第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的基礎(chǔ)上第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展也必然是優(yōu)質(zhì)的。第一產(chǎn)業(yè)明顯存在著勞動(dòng)密集的特點(diǎn)。我們知道邊際要素報(bào)酬是遞減的，第一產(chǎn)業(yè)需要投入更多的資本，減少勞動(dòng)有利于第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時(shí)注意發(fā)展農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)使資本擠出的勞動(dòng)力充分利用。對(duì)于影響最大的第二產(chǎn)業(yè)我們要響應(yīng)國(guó)家創(chuàng)新科技的號(hào)召，重視人力資源的開發(fā)，優(yōu)化我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，振興我國(guó)實(shí)業(yè)。鼓勵(lì)廠商造出質(zhì)量高價(jià)格合理的產(chǎn)品。另一方面國(guó)家應(yīng)當(dāng)與時(shí)俱進(jìn)的完善相關(guān)法律體制來(lái)確保有一個(gè)良好的發(fā)展環(huán)境，特別在一些新產(chǎn)品新服務(wù)進(jìn)入國(guó)內(nèi)后。

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作者簡(jiǎn)介：汪梓?。?996- ），男，漢族，安徽省蕪湖市無(wú)為縣人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，2014級(jí)本科生，國(guó)際金融專業(yè)