青海省GDP三次产业贡献率的动态趋势研究①

青海大学财经学院 卞利花 丁生喜



青海省GDP三次产业贡献率的动态趋势研究①

青海大学财经学院 卞利花 丁生喜

摘 要：通过优化产业结构实现经济转型是现阶段我国加速经济发展的共识，现在换成：产业结构的优化有利于经济的可持续发展。本文基于青海省2001～2013年的相关数据，在产业贡献率现状分析的基础上，首先应用回归模型对青海省的三次产业贡献率进行了趋势分析，其次应用ARIMA模型进行了预测，最后根据分析结论提出优化产业结构的政策建议。

关键词：三次产业 产业贡献率 动态趋势

1　引言

产业结构的优化是经济发展的关键，产业贡献率的发展趋势可以反映产业结构的优化情况。很多国外学者关注经济与社会的可持续发展与产业贡献率的关系。国内也有很多学者研究产业贡献率问题。石宏长、黄兴磊(2007)研究指出，产业的贡献率与经济增长密切相关[1]。韩晓昕(2009)根据1991～2007年三次产业贡献率，应用马尔科夫预测法及多元线性回归法进行分析[2]。 余构雄、江金波(2013)运用Cobb-Douglas生产函数对广东省旅游业科技进步贡献率进行测算，得出科技创新是旅游业发展的关键[3]。

2　青海省产业贡献率现状

西部大开发战略实施以后青海省进入了高速发展时期，与此同时，三次产业结构也发生着巨大变化，目前基本处于“二三一”的发展阶段。从表1看，2001～2013年青海省三次产业对经济增长的贡献发生的变化比较显著。第一产业的贡献率基本处于缓慢下降趋势，符合产业优化调整的趋势，有利于青海省产业的优化升级；第二产业的贡献率基本处于上升趋势，且都超过了50%，说明青海省总产值的快速增长主要依靠第二产业的拉动，而且基本是靠工业在拉动，对青海省可持续发展及社会和谐发展都不利，所以应引进先进技术，提高生产率，并在此基础上带动其他产业，特别是第三产业的发展；第三产业的贡献率总体趋势是下降的，这说明在第二产业快速发展的同时，没有带动第三产业的发展，这与全国的情况有很大出入，非常不利于产业结构的优化升级，必须进行调整，在第二产业发展的基础上，应大力发展第三产业。

3　青海省GDP产业贡献率动态趋势实证分析

3.1三次产业贡献率动态趋势分析

以第二产业贡献率为例做动态趋势分析。运用SPSS对第二产业贡献率和时间做回归分析，以时间为自变量，第二产业贡献率为因变量，得出模型为(设第二产业贡献率为，时间为t)：回归方程的拟合优度指标为54.8%，拟合效果较好。F统计量为，说明在5%显著性水平下的回归方程是显著的。第二产业贡献率与时间变量t之间有很强的线性相关性，这点从相关系数R为0.741也可看到；回归系数的t统计量的绝对值都大于t分布的临界=2.201，可以判断回归系数都通过了显著性水平为5%的显著性检验，说明时间对第二产业贡献率有显著性的影响作用。总之，趋势回归方程效果比较理想。

表1　青海省2001～2013年三次产业贡献率(按可比价格计算) 单位：%

从回归结果可以看出，随着时间的发展变化，第二产业贡献率是递增的，平均每年递增的百分比为0.967%，基本符合产业结构的优化，但递增的百分比有些过大，在工业化的第二阶段不利于产业结构的高度化。

用同样的方法，对第一产业贡献率和第三产业贡献率做动态趋势分析。通过检验的第一产业贡献率动态趋势模型为：

从回归结果可以看出，随着时间的发展变化，第一产业贡献率是递减的，递减的百分比大约为0.238%，符合产业结构的优化。

通过检验的第三产业贡献率动态趋势模型为：

从回归结果可以看出，随着时间的发展变化，第三产业贡献率是递减的，平均递减的百分比为0.728%，不符合产业结构的优化。

3.2三次产业贡献率动态趋势预测

前面根据回归分析得出了三次产业贡献率的趋势，但从回归效果来看不是特别理想，拟合优度都没有达到80%，如果做预测的话，达不到预期效果。为了提高预测的精度，这里采用时间序列分析里的ARIMA(p,d,q)模型进行预测。

3.2.1ARIMA模型

ARIMA模型又称差分自回归移动平均模型，是一种常用的随机时间序列模型，基本原理是：将时间序列视为随机过程，用一个数学模型来模拟，一旦该模型确定，就可用该序列的过去值和现值来预测未来值[4]。具体结构如下：

ARIMA(m，d，m)模型建模的基本步骤为6步：平稳化处理，平稳性检验，模型的识别和定阶，模型的参数估计，模型的检验，预测。

3.2.2模型的构建

本文以Eviews6.0软件作为实现工具，通过建立ARIMA模型进行预测。因指标较多，仅以X2第二产业贡献率指标为例。由表1的数据可以看出X2序列呈上升趋势，不平稳，进行一阶差分后得到DX2序列，做ADF单位根检验，检验统计量对应的P值为0.0000，小于0.05，则在显著性水平为0.05时，DX2为平稳的时间序列，可以建立ARMA模型。经过识别和定阶知，可以建立MA(1)模型。建模结果见表2，得到的模型为：

通过以上的结果可知，两个参数的t统计量对应的p值都为0，小于显著性水平5%，即都通过了显著性检验。从D.W值为2.0868(接近于2)可知，序列与随机扰动项之间并不存在多重共线性。从模型的残差序列相关图(见图1)可以看出，Q统计量的P值都远远大于0.05，说明残差序列为白噪声序列，模型通过了显著性检验。

表2　建模结果

表3　三次产业贡献率的模型及预测值

根据建立的模型预测未来5期的第二产业贡献率，得到的预测结果为66.8623，67.8907，68.9191，69.9475，70.9759。同样，按照该方法，对第一产业贡献率和第三产业贡献率进行预测，见表3。

图1　残差序列的ACF和PACF图及Q统计量

4　结论及政策建议

4.1结论

根据青海省三次产业贡献率动态趋势的实证分析，可以得到两个结论。

(1)随着时间的发展变化，第一产业贡献率是递减的，递减的百分比大约为0.238%，符合产业结构的优化；第二产业贡献率是递增的，平均每年递增的百分比为0.967%，基本符合产业结构的优化，但递增的百分比有些过大，在工业化的第二阶段不利于产业结构的高度化；第三产业贡献率是递减的，平均递减的百分比为0.728%，不符合产业结构的优化。

(2)三次产业贡献率在未来五年的变化趋势为第一产业贡献率基本不变，第二产业贡献率继续上升，在2018年将达到70.98%，而第三产业贡献率处于下降趋势，在2018年下降到25.61%。对于青海省这个生态大省而言，经济的产业贡献率最大的是第二产业，而且处于上升趋势；第三产业却在不断地下降，不符合经济发展规律，不利于青海省产业结构的优化升级，更不利于青海省的生态文明建设，所以，青海省的产业结构亟需优化升级，提高第三产业贡献率。

4.2政策建议

(1)积极转变农牧业发展方式，推进传统农牧业向现代农牧业转型，加速发展高原特色农牧业，重点扶持一些农产品企业，延长产业链，实行专业化生产，系列化加工，使他们逐步走向农牧业产业化的道路。

(2)应深入推进青海省资源的集约开发，引导新能源、新材料、生物医药、节能环保等新兴产业加速崛起；加大运用高新技术和先进技术改造，使传统产业的发展步入到以技术进步为主要发展方式的轨道上来；积极探索建立以企业为主体、高等学校和科研院所为依托、自主创新与引进创新相结合的科技创新体系，不断促进科研成果的市场化和产业化。

(3)第三产业是青海省产业结构优化中的瓶颈，要大力发展第三产业，尤其是现代服务业。要把信息服务、旅游购物、文化教育、会展商务、物流配送、社会中介等新兴产业联系起来，逐步形成服务功能多层次、投资结构多样化的发展新格局。特别是旅游业，青海省有大量的旅游资源，应尽快使旅游业成为青海省的支柱产业[5]。

参考文献

[1]石宏长,黄兴磊.湖南经济增长与产业贡献度之间的实证分析[J].特区经济,2007(04).

[2]韩晓昕.基于马尔科夫链的我国三次产业贡献率研究[J].合作经济与科技,2009(08).

作者简介：卞利花(1983-)，女，河南濮阳人，青海大学财经学院讲师，主要从事经济管理方面的研究；丁生喜(1971-)，女，青海西宁人，青海大学财经学院教授，主要从事区域经济与城市化方面的研究。

基金项目：①国家社科基金项目(15BJY003)；青海大学中青年科研基金项目(2013-QSY-5)。

中图分类号：F202

文献标识码：A

文章编号：2096-0298(2016)01(a)-159-03