1.研究的目的要求
国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现,还可以反映一国的国力与财富。国内生产总值主要分成三个产业,它们是第一产业,第二产业,第三产业。三种产业对国内生产总值增长的拉动作用都极其重要,因此研究三种产业对国内生产总值增长的贡献大小,可以为我们更好的促进GDP增长起到理论依据。
2-13 三次产业对国内生产总值增长的拉动 | ||||||
本表按不变价格计算。 | ||||||
单位:百分点 | ||||||
年 份 | 国内生产总值 | 第一产业 | 第二产业 | 第三产业 | ||
#工 业 | ||||||
1990 | 3.8 | 1.6 | 1.6 | 1.5 | 0.6 | |
1991 | 9.2 | 0.6 | 5.8 | 5.3 | 2.8 | |
1992 | 14.2 | 1.2 | 9.2 | 8.2 | 3.8 | |
1993 | 14.0 | 1.1 | 9.2 | 8.3 | 3.7 | |
1994 | 13.1 | 0.9 | 8.9 | 8.2 | 3.3 | |
1995 | 10.9 | 1.0 | 7.0 | 6.4 | 2.9 | |
1996 | 10.0 | 1.0 | 6.3 | 5.9 | 2.7 | |
1997 | 9.3 | 0.6 | 5.6 | 5.4 | 3.1 | |
1998 | 7.8 | 0.6 | 4.8 | 4.3 | 2.4 | |
1999 | 7.6 | 0.4 | 4.4 | 4.2 | 2.8 | |
2000 | 8.4 | 0.4 | 5.1 | 4.9 | 2.9 | |
2001 | 8.3 | 0.4 | 3.9 | 3.5 | 4.0 | |
2002 | 9.1 | 0.4 | 4.5 | 4.0 | 4.2 | |
2003 | 10.0 | 0.3 | 5.9 | 5.2 | 3.8 | |
2004 | 10.1 | 0.8 | 5.3 | 4.8 | 4.0 | |
2005 | 11.3 | 0.6 | 5.8 | 4.9 | 4.9 | |
2006 | 12.7 | 0.6 | 6.4 | 5.4 | 5.7 | |
2007 | 14.2 | 0.4 | 7.2 | 6.2 | 6.6 | |
2008 | 9.6 | 0.6 | 4.7 | 4.2 | 4.3 | |
2009 | 9.2 | 0.4 | 4.8 | 3.7 | 4.0 | |
2010 | 10.4 | 0.4 | 6.0 | 5.1 | 4.0 | |
注:三次产业拉动指GDP增长速度与各产业贡献率之乘积。 |
为了更好的反映三种产业对GDP增长的拉动,我们以“国内生产总值”作为被解释变量,以“第一产业”,“第二产业”,“第三产业”为解释变量,设定的线性回归模型为:
3、估计参数
利用EViews估计模型的参数,方法是:
(1)建立工作文件:启动EViews,点击File\\New\\Workfile,在对话框“Workfile Range”中的“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度),并在“Start date”中输入开始时间“1990”,在“end date”中输入最后时间“2010”,点击“ok”,出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量:“c”—截距项 “resid”—剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects”,在“New Objects”对话框中选“Group”,并在“Name for Objects”上定义文件名,点击“OK”出现数据编辑窗口。
(2)输入数据:点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”,出现“Group”窗口数据编辑框,点第一列与“obs”对应的格,在命令栏输入“Y”,点下行键“↓”,即将该序列命名为Y,并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4,并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X2 X3 X4 … ”,回车出现“Group”窗口数据编辑框,在对应的Y X2 X3 X4下输入响应的数据。
(3)估计参数:点击“Procs”下拉菜单中的“Make Equation”,在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3 X4”,在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法),点“ok”,即出现回归结果:
表2.2
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Date: 10/10/12 Time: 18:22 | ||||
Sample(adjusted): 1990 2009 | ||||
Included observations: 20 after adjusting endpoints | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -6.99E-14 | 1.82E-14 | -3.846028 | 0.0014 |
X2 | 1.000000 | 1.36E-14 | 7.35E+13 | 0.0000 |
X3 | 1.000000 | 2.32E-15 | 4.31E+14 | 0.0000 |
X4 | 1.000000 | 3.91E-15 | 2.56E+14 | 0.0000 |
R-squared | 1.000000 | Mean dependent var | 10.14000 | |
Adjusted R-squared | 1.000000 | S.D. dependent var | 2.590753 | |
S.E. of regression | 1.56E-14 | Sum squared resid | 3.88E-27 | |
F-statistic | 1.75E+29 | Durbin-Watson stat | 0.615114 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 |
Yt=-6.99 + X2t + X3t + X4t
(1.82) (1.36) (2.32) (3.91)
t= (-3.8460) (7.35) (4.31) (2.56)
R2=1.00 F=1.75 df=21
4.模型检验
(1)经济意义检验:
模型估计结果说明,在假定其它变量不变的情况下,当第一产业每增长1亿元,GDP就会增长1.00亿元;在假定其它变量不变的情况下,当第二产业每增长1亿元,GDP会增长1.00亿元;在假定其它变量不变的情况下,当第三产业增加1亿元,GDP就会增长2.00亿元。这与理论分析和经验判断相一致。
(2)统计检验
a.拟合优度:由表中数据可得,可决系数与修正的可决系数相近,这说明模型对样本的拟合很好。
b.F检验:针对,给定显著性水平,在F分布表中查出自由度为k=3和n-k-1=21的临界值F1=0.615。由表2.2中得到F2=1.750,由于F2=1.750>F1=0.615,应拒绝原假设,说明回归方程显著,即“第一总值”、“第二产业总值”、“第三产业总值”等变量联合起来确实对“国内生产总值”有显著影响。
c.t 检验:分别针对,给定显著性水平,查t分布表得自由度为n-k-1=21临界值。由表2.2中数据可得,与、、、对应的t统计量分别为-3.846028.,7.35, 4.31, 2.56,其绝对值均大于其它解释变量不变的情况下的,这说明分别都应当拒绝,也就是说,当在其它解释变量不变的情况下,解释变量“第一产业总值”()、“第二产业总值”()、“第三产业总值”()分别对被解释变量“国内生产总值”Y都有显著的影响。