三大产业对出口贸易增长影响实训报告

成绩闽江学院计量经济学实训报告目：三大产业对我国国内生产总值增长的影响系 别：公共经济学与金融学系年级：2011级专业：国贸姓名：陈得福学号：3110803106指导教师：刘叶志2013-2014 学年第一学期三大产业对我国出口贸易总值增长的影响【摘要】经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分 的关系。本文采用 1980 年至 2012 年的统计数据，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出口贸易总值的拉动，从而得出调整产业结构对转变经济发 展方式，促进我国出口贸易可持续发展的重要性。【关键字】中国出口贸易总值 三大产业 最小二乘法 产业结构 可持续发展二、数据收集及模型设定表 1 ：中国出口贸易总值与三大产业增长率相关数据单位：年度出口贸易增 长率(%)(Y)第一产业增长率(%)(X2)第二产业增长率(%)(X3)第三产业增长率(%)(X4)201210.44.312.29.520119.24.29.99.620109.65.49.910.4200914.23.715.116200812.7513.414.1200711.35.212.112.2200610.16.311.1110.062005102.512.679.520049.12.99.8310.4420038.32.88.4410.2620028.42.49.439.7520017.62.88.149.3320007.83.58.918.3719999.33.510.4810.721998105.112.119.43199710.9513.889.84199613.1418.3611.091995144.719.8712.19199414.24.721.1512.4419939.22.413.858.8719923.87.333.172.3319914.13.073.775.36199011.32.5414.5213.16198911.64.713.6914.3619888.83.3210.2212.04198713.51.8418.5718.16198615.212.8814.4819.35198510.98.3310.3715.1719849.111.535.5612.9819835.26.981.8710.4219827.8-1.4813.5719817.66.138.27.86198011.74.1415.0413.81数据来源：国家统计局，中国20 12统计年鉴通过对数据观察，根据搜集的1980年至20 12年的统计数据，建立模型。其模型表达式 为：Y = P 1+P 2 X +P 3 X +P 4 X +吐t 2 3 4其中Y、X、X、X分别表示国内生产总值（GDP）的年增长率、第一、二、三产业 t234的年增长率，P 1表示在其他变量不变情况下，经济固有增长率，P 2、P 3、P 4分别表示各 产业在经济增长中的权数，吐表示随机误差项。通过上式，我们可以了解到，各产业每增长1个百分点，中国出口贸易会如何变化。从 而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。三、模型参数估计与调整（一）多元线性回归模型运用 Eviews 软件，采用普通最小二乘法，对表一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2）表 2： 回归结果= Equation: UNTTLED Workf咤 irNmLEDiiUntitledX_ XviewProcObjectPrintNameFreezeEstima teForecastStatsResidsDependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12H3 Time: 1131 Sample: 1930 2012 Included observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.60044903706141.6201460.1160X20.1970030.044294-4-.U76020.0001X30.4524670.02971815.225270.0000X40.2920210.03990173156410.0000R-squared0.964104Mean dependent var10.00000Adjusted R-squared0.960390S.D. dependent var2.772747S.E. of regression0551836Akaike info criterion1.762032Sum squared resid3.831178Schwarz criterion1.943477Log likelihood-25.074S6Hannan-Quinn criter.1 323116F-statistic259.6285Durbin-Watson stat0 471139ProbfF-statistic)0.000000根据表 2 中数据，模型估计的结果为：ya =0.60045 + 0.19700 Xt2(0.37061) (0.04429)t=(1.62015) (4.44760)+ 0.45247 X + 0.29202 X34(0.02972)(0.03990)(15.22527)(7.31864)R 2=0.964104 R 2=0.96039F = 259.6285 n=33通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：1 、经济意义检验模型估计结果说明，0 1=0.6902，表示当三大产业保持原有规模，我国出口贸易仍能增 加0.6902；在假定其他变量不变的情况下，第一产业每增长1，出口贸易会增长0.19700%； 在假定其他变量不变的情况下，第二产业每增长1，出口贸易增加0.45247；在假定其他 变量不变的情况下，第三产业每增长1%, GDP增加0.29202%。这与理论分析和经验判断相 一致。2、统计检验1 ）拟合优度检验由表二数据可得， R 2 =0.964104， R 2=0.96039,这说明模型对样本的拟合很好。2)F 检验由模型可知总离差平方和TSS的自由度为32(n-l),回归平方和ESS的自由度为3。所以， 残差平方和的自由度为 29(n-k)。HO: p 2=0 3=0 4=0H1: 0 2、0 3、0 4、不全为零在 H0 成立的条件下，统计量F= (ESS/(k-1)/(RSS/(n-k)=259.6285而在a =0.05,n=33,k=4 时，查表得F0.05(3,29)=2.93 V259.6285，由此可知，应拒绝原 假设，接受备择假设，说明回归方程显著，即三大产业增长对出口贸易的增长有显著影响。3 ) t 检验H0: 0 i=0 (i=1,2,3,4)H1: 0 iHO(i=l,2,3,4)在HO成立的条件下，统计量ti=(0A -0 i)/SE0人i )i当0 i =0 时，t0 2= 4.44760, t0 3=15.22527，t0 4=7.31864；在a =0.05,n=33,k=4 时， 查表得t0.025(29)=2.045,得t0 it0.025(29)=2.045,则拒绝原假设，接受备择假设，即认 为0 i显著不为0，说明回归方程显著，即三大产业增长对出口贸易的增长有显著影响。(二) 多重共线性检验在这里采用简单相关系数检验法，运用Eviews软件，得出X2、X3、X4的相关系数矩阵， 如表 3 所示:表 3： X2、 X3、 X4 的相关系数矩阵X2X3X4X21.000000-0.2263150.323830X3-0.2263151.0000000.533358X40.3238300.5333581.000000一般而言，如果两个解释变量的简单相关系数比较高，如大于 0.8，则可认为存在着较 严重的多重共线性。由相关系数矩阵可以看出，个解释变量之间的相关系数比较低，且从 P 值来看， P 值很显著，所以该模型不存在多重共线性。(三) 异方差性检验及修正1. 异方差检验在这里采用White检验法检验，运用Eviews软件，得出如表4所示结果表 4 ：异方差检验=Equation: UNTITLED Workf咤 irNTrTLEDziUntitledX_ H XviewProcObjectPrintNameFreezeEstimateForecastStatsResideHeteroskedasticity Test: WhiteF-statistic4.212411Prob. F9,23)0.0025ObsR-squared20.53934Prob. Chi-Square(9)0.0149Scaled explained SS17.34541Prob. Chi-Square(9)0.0436Test Equation:ependentVariable: RESIDA2Method: Least SquaresDate: 121213 Time: 1132Sample: 1930 2012Includedl observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0579310.6620090.0875080.9310X20.23497301311402.1730420.0403X2A2-0.0274870.016337-1.6325310.1162-0.0177190.013746-0.9452040.3544X2*X40.0102580.0241480.4247910.6749X30.147S900.1029811.4360910.16440.0006490.0043360.1323710.8955X3*X4-0.00904-00.021125-0.4279070.6727X4-0.2947710.147714-1.9955500.05S0X4A20.0201580.0153401L3140940.2013C0.0579310.6620090.0875030.9310X20.23497301311402.1730420.0403X2A2-0.0274870.016837-1.6S25S10.1162X2*X3-0.0177190.018746-0.94520403544X2*X40.0102530.0241480.4247910.6749X30.1478900.1029811 4360910.1644X3A20.0006490.0048360.1328710.8955X3*X4-0.0090400.021125-0.4279070.6727X4-0.2947710147714-1-9955500.0580X4A20.0201580.0153401.3140940.2018R-squared0.622404Mean dependent var0.267611Adjusted R-squared0 474649S.D. dependent var0401S99S.E. of regression0.291301Akaike info criterion0.616125Sum squared resid11.951688Schwarz criterion1.069612Log likelihood-0.166060Hannan-Quinn criter.0.768709F-statistic4.212411urbin-Watson stat1.421911Prob (F-statistic)0.002543从表4可以看出，nR2=20.539332，由White检验知，在a =0.05下，查咒2分布表，得临界值X2 0.05(9)=16.9190,比较计算的咒2统计量与临界值，因为nR2=20.85115咒2 0.05(9)=16.9190，所以拒绝原假设，接受备择假设，表明模型中随机误差存在异方差。因为存在异 方差，我们需要对异方差性进行修正。2. 异方差修正运用加权最小二乘法（WLS ）估计，我们分别采用权数wit=1/Xt、w2t=1/Xt2、w3t=1/sqr（Xt）,经估计检验发现用权数wi=1/X2的效果最好，下面仅给出用权数wi=1/X2的 结果（表 5）表 5： 用权数 Wi 的结果Y =0.88i82 +(0.356i0)t=(2.4763i)R 2=0.993750.29775 X + 0.43084 X + 23(0.05346)(0.03379)(5.56930)(i2.7496i)R 2=0.993iiF=229.65020.25309 X4(0.03752)(6.74504)df=29=Equation: HAHA Workfffe: irNTTLEDziirntitlecA._ XviewPracObjectPrintNameFreezeEstimateForecastStatsResidsDependent Variable: YMethod: Least Squares ate: 122313 Time: 15:34Sample: 1930.2012Includled observations: 33Weighting series: W1Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)4VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.8318200.3561032.4763050.0194IX20.2977460.0534655.5692980.0000X30.4308360.0337921.2.749610.0000X40.2530830.0375226.7450330.0000Weighted StatisticsR-squared0.959607Mean dependent var10.2S29SAdjusted R-squared0.9554-29S.D. dependent var3.298152S.E. of regression0.639020Akaike info criterion2.206119Sum squared resid13.76770Schwarz criterion2.337514Log likelihood-32.40097Hannan-Quinn crite匚2267153F-statistic2296502Durbin-Watson stat0.317952ProbfF-statistic0.000000Weighted mean dep.9714548Unweighted StatisticsR-squared0.950231Mean dependent var10.00000Adjusted R-squared0.945082S.D. dependent var2.772747S.E. of regression0.649782Sum squared resid12.2U27Durbin-Watson stat0.598634可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性后，参数的t检验均显著，F检验也显著,这一估计结果比原先的结论更为接近真实情况。（四）自相关检验及修正1.自相关检验对于样本容量为33,四个解释变量的模型，5%显著水平，查DW统计表可知，d =1.258 ,Ld =1.651，模型中DW=0.471139d，说明模型存在正自相关。这一点从残差图也可以看出,UL残差图如下表6所示。表 6：自相关检验函回0051000groupi haha heheViewWorldView ProcRange:Sample:- d 说明在L U U5%的显著性水平下广义差分模型中已无自相关。同样可决系数R2、t、F统计量也均达到理 想水平。由差分方程式有 01 =0.08115/(1-0.76443)= 0.34448所以,得到最终的出口贸易增长率模型为：Y = 0.34448+0.25283 X +0.47532 X +0.28073 Xt234由上式出口贸易增长率模型可知,在假定其他变量不变的情况下,当第一产业增长率每 增长1%,平均出口贸易增长率会增加0.25283%；在假定其他变量不变的情况下,当第二产业 增长率每增长1%,平均出口贸易增长率会增加0.47532%；在假定其他变量不变的情况下,当 第三产业增长率每增长1%,平均出口贸易增长率会增加0.28073%。四、结论与政策建议1、坚持科学发展观,加快转变经济发展方式,推动产业优化升级,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，实现我国出口贸易可全面协调持续 发展。2、加大对农业的投入，调整农业内部产业结构，提高我国农业的科技化、产业化、现代 化水平。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。3. 要坚持走中国特色新兴工业化道路，着重改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业， 建立创新型国家，提高我国核心竞争力。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。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。4、加快推进服务业发展，把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。推进服务业发展，不仅能够有效改变我国产业结构现状，更能够提高就业率，稳定民生， 提高人们的生活水平和质量。推进服务业发展，重点是建立健全流通和服务部门，提高流通、 服务质量；拓展服务业新领域，发展新业态，培育新热点，推进规模化、品牌化、网络化经 营。推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。参考文献：1 庞皓.2010.计量经济学.北京：科学出版社（第二版）2 财新网3 中国国家统计局：2011 年年鉴4 张晓峒.2004.计量经济学软件Eviews使用指南.2版.天津：南开大学出版社5 陈华. 中国产业结构变动与经济增长统计与决策，2005,36 王怜. 产业结构变动与经济增长影响的实证分析商业现代化 2007.510