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论文题目: 分析西安市产业结构对经济增长的影响
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完成日期:2015年12月13日
分析西安市产业结构对经济增长的影响
摘要
西安市近年来随着经济迅猛发展,经济实力不断增强。经济发展以经济增长为前提,而经济增长与产业结构变动有着密不可分的关系。在一定条件下,产业结构变动是经济增长的基础,是促进经济增长的主要因素。强调产业结构的转变也是当前经济增长的发展要求。本文采用1985年至2014年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用Eviews软件,建立计量经济学模型,研究三大产业的增长对西安市经济增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进西安市经济可持续发展的重要意义。
关键词:经济增长、产业结构、回归分析、模型检验
绪 论
(一)问题的提出及研究意义
1.问题的提出
经济增长是指在一个较长时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)的水平持续增加。经济增长率高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量增长速度的快慢,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。而决定经济增长的直接因素有投资量、劳动量和生产率水平。用现价计算的GDP,可以反映一个国家或地区的经济发展规模,用不变价计算的国内生产总值可以计算经济增长的速度。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于经济增长甚至经济发展至关重要。
传统的经济增长理论是在竞争均衡的假设条件下,认为经济的增长是各种生产要素投入的结果,总产出函数是资本积累、劳动力增加以及技术变化的长期作用结果。而结构主义非均衡增长理论则认为传统经济增长理论关于竞争均衡的假设在实际中并不成立,结构主义理论认为,实际中这种竞争均衡的假设是不可能存在的,由于各个部门的生产技术、产品需求、要素供给等都是各不相同的,生产要素在不同的部门其报酬率必然也就不相同,这样一来,生产要素在不同部门之间的流动会使得总产出增加,因而产业结构变动会促进经济增长;反过来,经济增长在不同部门间也是不完全均衡的,经济的增长也会影响到产业结构的变化。
2.研究意义
20世纪以来,产业结构调整与经济增长相互之间的关系研究一直是国内外学者关注的重要课题。一个地区产业结构的状态和优化升级能力,是经济发展的重要动力。推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。推动产业结构优化升级,这关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。产业结构优化升级对于促进西安市经济全面协调可持续发展具有重要作用。
(二)研究思路
本文主要研究西安市产业结构对经济增长的影响,内容涉及统计学,计量经济学等学科领域。运用计量经济学知识,建立合适的模型,利用Eviews6软件进行求解、检验,分析第一、二、三产业对西安市经济增长的影响,得出相应的结论,并提出相应的和建议,实现经济的快速发展。
首先提出了本文要研究的问题及其现实研究意义,凸显本文的研究价值。简述现西安市产业结构及经济状况。从西安市统计局获取数据并处理,建立多元回归模型,进行参数估计,得出回归方程。分别进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验并对结果进行分析,根据上述研究,对提高西安市经济增长提出建议和对策。
一、西安市经济现状
西安处于关中平原的中部,是陕西省的政治、经济和文化中心。近年来,随着国家西部大开发战略的深入推进,西安经济社会进入了快速发展的新阶段,经济总量扩张迅速,综合实力得到了明显增强,特别是2010年以来,西安市生产总值出现了持续快速增长的良好势头。从总体上看,西安市的产业结构正在向着更加合理的方向发展。西安第三产业总量偏小、但增速快、发展潜力较大。随着城市化进程的加快,西安的科技、旅游、文化优势产业等正带动城市第三产业的蓬勃发展,第三产业发展潜力较大。
二、数据收集及模型设定
(一)数据收集与处理
由西安市统计局官网得到以下数据:
表2-1 1984-2014年西安市生产总值表
(本表按当年价格计算) 单位:亿元
年份
| Year | 生产总值 Gross Domestic Product | 第一产业 Primary Industry | 第二产业 Secondary Industry | 第三产业 Tertiary Industry |
| 1984 | 44.14 | 7.45 | 24.17 | 12.52 |
| 1985 | 57.58 | 8.76 | 30.83 | 17.99 |
| 1986 | 65.78 | 9.59 | 33.86 | 22.33 |
| 1987 | 80.16 | 10.73 | 37.69 | 31.74 |
| 1988 | 99.22 | 11.47 | 46.58 | 41.17 |
| 19 | 109.38 | 12.78 | 48.91 | 47.69 |
| 1990 | 116.51 | 13.94 | 50.15 | 52.42 |
| 1991 | 136.14 | 17.17 | 57.06 | 61.91 |
| 1992 | 1.85 | 18.78 | 69.22 | 76.85 |
| 1993 | 229.56 | 22.58 | 110.88 | 96.10 |
| 1994 | 2.82 | 31.68 | 128.27 | 129.87 |
| 1995 | 330.35 | 41.40 | 135.33 | 153.62 |
| 1996 | 406.95 | 46.94 | 161.63 | 198.38 |
| 1997 | 488.82 | 51.33 | 197.97 | 239.52 |
| 1998 | 525.85 | 51.91 | 216.32 | 257.62 |
| 1999 | 577.29 | 45.53 | 243.35 | 288.41 |
| 2000 | 6.13 | 44.65 | 277.13 | 324.35 |
| 2001 | 734.86 | 45.87 | 312.90 | 376.09 |
| 2002 | 826.68 | 47.77 | 353.58 | 425.33 |
| 2003 | 946.66 | 50.72 | 407.38 | 488.56 |
| 2004 | 1102.39 | 60.21 | 476.92 | 565.26 |
| 2005 | 1313.93 | 66.01 | 540.50 | 707.42 |
| 2006 | 1538.94 | 70.44 | 5.65 | 822.85 |
| 2007 | 1856.63 | 82.51 | 781.94 | 992.18 |
| 2008 | 2318.14 | 103.45 | 981.58 | 1233.11 |
| 2009 | 2724.08 | 110.38 | 1144.75 | 1468.95 |
| 2010 | 3241.69 | 140.06 | 1406.72 | 1694.91 |
| 2011 | 3862.58 | 173.14 | 1674.31 | 2015.13 |
| 2012 | 4366.10 | 195.59 | 1881.75 | 2288.76 |
| 2013 | 4924.97 | 200.45 | 1998.82 | 2725.70 |
| 2014 | 5492. | 214.55 | 2194.78 | 3083.31 |
| 注:2005年以后人均GDP按平均常住人口计算。 2013年数据为第三次经济普查结果,以前年度未经修订。 2014年数据是2014年年报最终核实数据。 2013、2014年三次产业分类依据国家统计局2012年制定的新《三次产业划分规定》。 | ||||
表2-2 1985-2014年西安市GDP及各产业的增长率
(本表按当年价格计算) 单位:%
年份
| Year | 生产总值 Gross Domestic Product | 第一产业 Primary Industry | 第二产业 Secondary Industry | 第三产业 Tertiary Industry |
| 1985 | 30.44857 | 17.583 | 27.55482 | 43.6901 |
| 1986 | 14.24106 | 9.474886 | 9.82809 | 24.12451 |
| 1987 | 21.86075 | 11.88738 | 11.31128 | 42.14062 |
| 1988 | 23.77745 | 6.6552 | 23.58716 | 29.71014 |
| 19 | 10.23987 | 11.4211 | 5.002147 | 15.83677 |
| 1990 | 6.518559 | 9.076682 | 2.535269 | 9.918222 |
| 1991 | 16.84834 | 23.17073 | 13.77866 | 18.10378 |
| 1992 | 21.08859 | 9.37682 | 21.3109 | 24.1318 |
| 1993 | 39.25387 | 20.23429 | 60.18492 | 25.0488 |
| 1994 | 26.25022 | 40.30115 | 15.68362 | 35.14048 |
| 1995 | 13.98454 | 30.68182 | 5.504015 | 18.28752 |
| 1996 | 23.18753 | 13.381 | 19.43398 | 29.13683 |
| 1997 | 20.11795 | 9.352365 | 22.48345 | 20.73798 |
| 1998 | 7.575386 | 1.129944 | 9.269081 | 7.55678 |
| 1999 | 9.782257 | -12.2905 | 12.49538 | 11.95171 |
| 2000 | 11.92468 | -1.93279 | 13.88124 | 12.46143 |
| 2001 | 13.73253 | 2.732363 | 12.9073 | 15.9519 |
| 2002 | 12.4949 | 4.142141 | 13.00096 | 13.09261 |
| 2003 | 14.51348 | 6.175424 | 15.21579 | 14.8661 |
| 2004 | 16.45047 | 18.71057 | 17.07006 | 15.6992 |
| 2005 | 19.122 | 9.632951 | 13.33138 | 25.14949 |
| 2006 | 17.12496 | 6.711104 | 19.45421 | 16.31704 |
| 2007 | 20.343 | 17.13515 | 21.106 | 20.57848 |
| 2008 | 24.8574 | 25.37874 | 25.53137 | 24.282 |
| 2009 | 17.51145 | 6.698888 | 16.6232 | 19.12563 |
| 2010 | 19.00128 | 26.883 | 22.88447 | 15.38242 |
| 2011 | 19.15328 | 23.61845 | 19.02226 | 18.304 |
| 2012 | 13.03585 | 12.96639 | 12.358 | 13.57878 |
| 2013 | 12.80021 | 2.48479 | 6.221337 | 19.09069 |
| 2014 | 11.52636 | 7.034173 | 9.803784 | 13.11993 |
为了具体分析三大产业对西安市经济增长影响的大小,运用搜集的1985年至2014年的统计数据进行回归分析。其模型表达式为:
(i=1,2,3)
其中:表示西安市生产总值(GDP)的年增长率,、、分别表示第一、二、三产业的年增长率,α表示在其他解释变量不变情况下,经济固有增长率。则表示各产业部门对经济增长的贡献。表示随机误差项。
通过对上式的求解,我们可以得到,各产业平均每增长1个百分点,西安市生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测,为产业调整提供依据与参考。
图2-1 各变量折线图
三、模型参数估计
运用eviews6软件,对表2-2中的数据进行线性回归,对所建模型进行估计,估计结果见下图。
表 3-1
| Dependent Variable: Y | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 12/12/15 Time: 22:07 | ||||
| Sample: 1985 2014 | ||||
| Included observations: 30 | ||||
| Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |
| X1 | 0.105876 | 0.014874 | 7.118293 | 0.0000 |
| X2 | 0.444603 | 0.014970 | 29.699 | 0.0000 |
| X3 | 0.363357 | 0.018758 | 19.37086 | 0.0000 |
| C | 1.519477 | 0.386525 | 3.931125 | 0.0006 |
| R-squared | 0.9830 | Mean dependent var | 17.63781 | |
| Adjusted R-squared | 0.987653 | S.D. dependent var | 6.978308 | |
| S.E. of regression | 0.775407 | Akaike info criterion | 2.452708 | |
| Sum squared resid | 15.632 | Schwarz criterion | 2.639534 | |
| Log likelihood | -32.79061 | Hannan-Quinn criter. | 2.512475 | |
| F-statistic | 774.2544 | Durbin-Watson stat | 1.535372 | |
| Prob(F-statistic) | 0.000000 | |||
(0.386525) (0.014874) (0.014970) (0.018758)
T= 3.931125 7.118273 29.699 19.37086
=0.983 =0.987653 F=774.2544 DW=1.535372 n=30
四、模型检验
(一)经济意义检验
通过估计所得到参数,进行经济意义检验:
1. =0.105876,在其他条件不变的情况下,第一产业的年增长率平均每增长1个百分点,西安市生产总值的年增长率平均增加0.105876个百分点。符合经济现实。
2.= 0.444603,在其他条件不变的情况下,第二产业的年增长率平均每增长1个百分点,西安市生产总值的年增长率平均增加 0.444603个百分点。符合现实。
3.=0.363357,在其他条件不变的情况下,第三产业的年增长率平均每增长1个百分点,西安市生产总值平均增加0.363357个百分点。符合经济现实。
综上可知,该模型与预期的经济意义相符。
(二)统计检验
1.拟合优度检验
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,的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差。由回归参数估计结果可得,样本可决系数=0.983 ,修正的可决系数为0.987653,这说明模型对样本的拟合很好。
2.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-1=3和n-k=26的临界值。由OLS回归分析表得到 =774.2544,由于 =774.2544 >,应拒绝原假设,说明回归方程显著,即“第一产业”、“第二产业”、“第三产业”等变量联合起来确实对“西安市收入总值GDP”有显著影响。
3.t检验
分别针对:=0(j=1、2、3),给定显著性水平,查t分布表得自由度为n-k=26的临界值。由上表中数据可得,,,,对应的t统计量分别为3.931125,7.118273,29.699,19.37086,其绝对值均大于,这说明在显著性水平下,分别都应当拒绝:=0(j=1、2、3),也就是说,当在其他解释变量不变的情况下,解释变量“第一产业的年增长率”、“第二产业的年增长率”、“第三产业的年增长率”分别对被解释变量“西安市生产总值的年增长率”都有显著性影响。
(三)计量经济学检验
1.解释变量之间的多重共线性检验
做变量间的相关系数矩阵如下:
表4-1
| Y | X1 | X2 | X3 | |
| Y | 1.000000 | 0.514480 | 0.859669 | 0.7424 |
| X1 | 0.514480 | 1.000000 | 0.261353 | 0.397722 |
| X2 | 0.859669 | 0.261353 | 1.000000 | 0.346961 |
| X3 | 0.7424 | 0.397722 | 0.346961 | 1.000000 |
2.自相关性检验
由OLS法估计结果知:DW=1.53537。在给定=0.05,n=30,k=3,查DW统计表,得=1.214,=1.65。=1.21 表4-2 3.异方差性检验 用white检验结果如下: 表4-3 五、根据数据进行对GDP的影响分析 由模型可知,当第一产业增长1个百分点时,西安市经济平均增长0.105876个百分点;当第二产业增长1个百分点时,西安市经济平均增长0.444603个百分点;当第三产业增长1个百分点时,西安市经济平均增长0.363357个百分点。 因而,由以上回归数据以及相关检验,我们得出了各个产业与西安市GDP增长的变动关系。结论是:目前,第二产业对经济增长的贡献率最高,其次是第三产业、第一产业。 就目前西安市三大产业的发展情况可以得出:在西安市,第二、三产业发展迅速,而第一产业的发展相对平稳,说明西安市已优化了其产业结构,尤其是加大了第三产业的发展,使得西安市经济发展迅速。 第一产业农业是“衣食之源,生存之本”, 是国民经济赖以和进一步发展的基础。 第二产业工业处于主导地位,它在很大程度上决定着一个国家的国力和现代化发展水平,为国民经济的各部门提供物质技术装备,能源动力,大量的原材料和资金积累,是人民生活消费品的基本提供者。农业的发展以及人民生活水平的提高,国民经济的现代化,都离不开工业的发展,因而说来,工业是国民经济的主导。 第三产业主要以服务业为主,:有力的促进了物质生产的发展,更好的满足人民生活的需要,有助于城市多功能作用的充分发展,同时,是解决就业问题的基本渠道之一。在当今世界,一个国家或地区第三产业的发展水平是反映该国家或地区生产力发展水平的重要标志之一。 六、对策建议 (一)转变经济发展方式,推动产业优化升级 片面追求经济增长速度、粗放型经济发展模式、重工业轻服务业的思维方式,仍是制约和经济结构调整和产业结构优化的主要思想根源。面对西安市能源资源和环境压力,依靠加大物质资源投入发展经济的模式已经难以为继。粗放型的经济增长模式已经明显不能适应未来经济和社会发展的需要,因而需要建立一种全面协调可持续的经济发展模式,形成以高技术产业为先导,基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局;形成由主要依靠第二产业带动向依靠第一、第二、第三产业协同带动转变的新局面。 (二)加大对农业的投入,调整农业内部产业结构。 改革开放以来,尤其是市场经济建立以来,虽然第一产业在国民经济中所占比重逐年下降,但第一产业对经济增长的贡献率却逐年上升,说明科教兴农、农业产业化、财政支持等农业产业的支持下,西安市农业的综合竞争力在提升,但就总体而言,仍是我市的弱势产业。加强农业财政投入,提高农业科技化、产业化、现代化水平,调整农业内部产业结构,提高我市农业的市场竞争力。尤其应加大资本、技术等要素的投入,建立健全农村资本金融市场和生产要素流动市场,提高要素资源的使用效率。提高农村居民受教育水平,培养具有创新精神和时代感的社会主义新农民。 (三)坚持走中国特色新兴工业化道路 自建国以来,工业尤其是重工业是我国经济发展的支柱,工业内部结构、地区结构都存在差异,西安市也一样。调整工业内部产业结构,提高基础工艺、基础材料、基础元器件研发和系统集成水平。积极有序发展新一代信息技术、节能环保、新能源、生物、高端装备制造、新材料、新能源汽车等产业,加快形成先导性、支柱性产业,切实提高产业核心竞争力和经济效益。着重改造提升制造业,培育发展战略性新兴产业,建立创新型城市,提高西安市核心竞争力。 (四)积极推进服务业发展及转型。 要大力发展作为商品生产中间投入和中间需求的生产性服务业,充分发挥其产业带动能力强、辐射面广的作用,把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。提高服务业的整体水准。要积极发展新兴服务业,提高技术水平和经营效率。还要优化企业组织结构,依托有竞争力的企业,培育形成一批多元投资主体的大公司和大集团,促进企业联合重组,实行网络化、品牌化经营。推进服务业的发展,不仅能够有效改变西安市产业结构现状,更能够提高就业率,稳定民生,提高人们的生活水平。同时,依据产业的关联性,将发展服务业与推进新型工业化有机结合,更能够有力的促进产业结构的优化升级和经济又好又快发展。 (五)注重发挥市场机制的作用 努力创造和维护有利于公平竞争的市场环境,推动企业遵循市场机制进行产业结构优化升级;积极推进全国统一市场体系的建立,通过深化改革,摒弃地方保护主义和市场封锁,规避产业结构趋同,构建统一的市场体系;健全企业市场退出机制,促进生产要素合理流动,使西安市各地区根据比较利益原则发挥地区优势,从而避免各地区在同一产业上进行低水平重复和竞争。 参考文献 [1]陈华.中国产业结构变动与经济增长[J].统计与决策,2014.3 [2]刘伟.李绍荣,产业结构与经济增长[J].中国工业经济,2013.5 [3]王怜.产业结构变动与经济增长影响的实证分析[J].商业现代化,2014.5 [4]李延军.产业结构与经济增长关系的协整研究[J].商业时代,2014. [5]陈华.中国产业结构变动与经济增长[J].统计与决策,2013. [6]庞浩.计量经济学[M].科学出版社,2015.Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.820213 Prob. F(2,24) 0.4523 Obs*R-squared 1.919343 Prob. Chi-Square(2) 0.3830 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/12/15 Time: 22:10 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Presample missing value lagged residuals set to zero. Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 -0.006536 0.015886 -0.411422 0.6844 X2 -0.006652 0.015949 -0.417099 0.6803 X3 0.013191 0.021518 0.613020 0.5456 C -0.070698 0.395186 -0.1787 0.8595 RESID(-1) 0.244915 0.224408 1.091381 0.2859 RESID(-2) 0.137188 0.224390 0.611379 0.5467 R-squared 0.063978 Mean dependent var 2.08E-15
由表4-2显示=30×0.063978=1.919343,其P值为0.383,P >=0.05,表明不存在自相关。Adjusted R-squared -0.131026 S.D. dependent var 0.734205 S.E. of regression 0.780825 Akaike info criterion 2.519924 Sum squared resid 14.63250 Schwarz criterion 2.8001 Log likelihood -31.79887 Hannan-Quinn criter. 2.609575 F-statistic 0.328085 Durbin-Watson stat 1.737165 Prob(F-statistic) 0.1016 Heteroskedasticity Test: White F-statistic 2.7983 Prob. F(9,20) 0.0265 Obs*R-squared 16.72134 Prob. Chi-Square(9) 0.0533 Scaled explained SS 10.74421 Prob. Chi-Square(9) 0.2937 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/12/15 Time: 21:48 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.181674 0.755437 0.240488 0.8124 X1 -0.070517 0.038204 -1.845790 0.0798 X1^2 6.74E-05 0.001109 0.060780 0.9521 X1*X2 0.0062 0.002210 3.005267 0.0070 X1*X3 -0.002021 0.002237 -0.903147 0.3772 X2 -0.124473 0.060639 -2.052693 0.0534 X2^2 -5.31E-05 0.000578 -0.091779 0.9278 X2*X3 -0.000885 0.002150 -0.411461 0.6851 X3 0.154055 0.068628 2.244770 0.0363
从表4-3可看出,=16.72134,由white检验知,在下,查分布表,得临界值,因为=16.72134<,所以接受原假设,表明模型不存在异方差。X3^2 -0.001032 0.001461 -0.706134 0.4883 R-squared 0.557378 Mean dependent var 0.521088 Adjusted R-squared 0.358198 S.D. dependent var 0.693246 S.E. of regression 0.555377 Akaike info criterion 1.922863 Sum squared resid 6.168874 Schwarz criterion 2.3928 Log likelihood -18.84294 Hannan-Quinn criter. 2.072281 F-statistic 2.7983 Durbin-Watson stat 1.7035 Prob(F-statistic) 0.026505
