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基于VAR模型第三产业发展影响因素分析
基于VAR模型第三产业发展影响因素分析 摘 要:以1980-2009年的第三产业增加值、城市化率、就业人员比例、固定资产投资率、城镇居民可支配收入和人均GDP为研究对象,建立VAR模型,运用脉冲函数和方差分解,得出就业人员的增加对第三产业的发展有直接产出效应,消费水平的提高对第三产业发展的影响排列在第二位,人均GDP对第三产业的影响存在一定的滞后期,从长期看来扩大就业有利于提高城市化水平。最后提出促进第三产业发展的政策建议。? 关键词:VAR模型;第三产业;政策建议? 中图分类号:F2 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2010)17-0031-02? 0 引言 ? 随着经济的快速发展,第三产业发展水平作为衡量一个国家和地区社会经济发展程度的一个重要标志,受到了人们的广泛关注。根据《关于2009年年度国内生产总值(GDP)数据修订的公告》可知,第三产业增加值比重由1978年的23.93%上升到2009年的43.4%,提高了27.24个百分点;第三产业就业比重从1978年的12.2%增加到2007年的32.36%。对于第三产业经济增长的影响因素,国内外学者进行了大量研究。 Kuznets1 (1971) 通过发达国家和发展中国家的时间序列,发现收入水平与服务业比重之间不存在长期的发展趋势,也不存在线性关系。江小涓2等(2004)从城市化水平方面出发,通过研究服务业与经济增长的相关性,得出了城市化水平的提高为服务业增加值比重的提高提供了动力。同时人均GDP对服务业的发展影响很小。夏栩3(2008)利用1978-2006年的数据研究了城市化水平和产业结构之间的关系,城市化水平的提高有利于加快第三产业各方面的发展。索贵彬,张晓林4(2005)运用DEA方法评价我国第三产业的发展状况,得出第三产业的发展状况与城市化的关系不大,不同地区第三产业的发展只与该区经济水平有关。? 1 VAR模型估计? 1.1 数据来源与指标选取? 采用1980-2008年的数据(源于《中国统计年鉴2009》和国家统计局网站)。以人均GDP、城市化率、第三产业就业人员比例、固定资产投资率分别反映一个地区经济发展的总体水平、城市化水平、服务水平和投资水平;由于个别年份的城镇居民消费水平缺省,用城镇居民可支配收入代替。最后从产出角度考虑,选用第三产业增???值比重作为产出指标,反映的是第三产业的发展规模与水平,比重高说明第三产业发展水平就高。以上指标分别用AGD、CL、WRA、 AIR、UDI 和ARA表示,为了消除计量检验中出现的异方差性 ,对各个变量取对数后再做一阶差,分别用DLAGD、DLCL、DLWRA、 DLAIR、DLUDI和DLARA表示。主要由EVIEWS来完成。? 1.2 ADF检验? 为了消除时间序列容易产生的伪回归,在回归分析之前进行ADF检验,所有的指标在一阶差分和5%的水平下通过了检验,证明其序列平稳。检验结果如表1。? 表中D表示一阶差分;C、T、K分别表示常数、趋势项和滞后期数;0表示没有时间趋势项和常数项。? 1.3 协整性检验? 由上边的ADF检验可知,所有的变量都是一阶单整,可以进行协整性分析。由表2可知,迹检验在5%的水平下存在3个协整方程。? 首先建立LARA与LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的回归模型,经实验发现R2=0.93,DW=0.94,存在很强的一阶相关性。考虑适当加入滞后期,得到LARA与LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的分布滞后模型:? LARA=L0.346*AGD-0.269*LAIR+0.044*LWRA+0.526*LCL+0.396*LUDI-0.882+0.615*LARA(-1)-0.586*LAGD(-1)?0.040*LAIR(-1)+0.90*LWRA(-1)-0.017*LCL(-1)-0.360*LUDI(-1)(**)? 其中R?2=0.99,DW=2.18,自相关消除,且通过了显著性检验,可以初步认为LARA与LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的长期均衡关系。进行参差的稳定性检验发现,检验值-5.46小于5%显著水平下的ADF的临界值-5.05,说明LARA、LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUD这6个变量之间是一阶协整的,(**)式就是它们长期稳定的均衡关系。? 1.4 误差修正模型? 以稳定的时间序列e作为误差修正项,可以建立误差修正模型:? DLARA=0.609*LDCL+0.409*DLUDI+0.158*DLWRA+0.128*DLAGD-0.345*DLAIR+ 1.105*
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