新常态下经济增长与三大产业增长关系的实证分析

汪梓健?杜娟

摘 要：本文选用中国统计局1995年到2014年年度数据加以整理，建立多元线性回归模型。探究经济增长与三大产业增长的关系。结果表明在我国第二产业发展对于經济增长的影响最大，其次是第三产业。三大产业发展变缓造成了经济增长速度放缓使经济进入新常态。优化产业结构供给侧改革或起到刺激作用。

关键词：经济增长；三大产业；新常态

一、引言

近年来我国经济增长放缓，针对世界范围内经济不景气我国提出经济新常态。对于经济新常态从经济高速增长下滑到2015年中国统计局公布的6.9%。经济增长一直是我国非常看重的经济指标。对于经济增长变慢各界非常的重视。三大产业增长构成了我国GDP，三大产业比重和自生发展状况也自然而然影响经济的增长。在改革开放之后，我国进行了产业结构的调整。1979年大力发展农业以及进行轻重工业比例的调整，同时发展第三产业。到了现在农业是基础，高新技术产业是核心，主要任务是转变经济增长方式，发展第三产业。三大产业协同发展带动经济增长的布局。经济新常态之下有必要联系三大产业在此层面上进行观察和分析。

二、变量选择与实证分析

本文选取数据是1995年-2014年时间序列数据。，均以中国统计局数据为基础或加工而成。本文选取国内生产总值环比增长率作为经济增长衡量指标，用变量y表示。用年度第一产业增加值的环比增长率作为衡量第一产业增长比率指标以x1表示。用年度第二产业增加值的环比增长率作为衡量第二产业增长比率指标以x2表示。用年度第三产业增加值的环比增长率作为衡量第三产业增长比率指标以x3表示。本文使用的模型为多元线性回归模型，设为y=c+c1*x1+c2*x2+c3*x3。下面是模型的相关分析。

1.数据平稳性检验

数据平稳性检验是做计量问题时常常要考虑的。当变量数据检验是平稳的时候，计量分析才有意义，不会出现伪回归。如果模型中数据是不平稳的，那么传统的计量经济分析方法的估计和检验会失去通常的性质。最终得到错误的结论。平稳性检验也被普遍运用在计量中。保证数据平稳文采取ADF检验，来检验数据平稳性。检验结果ADF检验的序列x1，x2，x3，y对应的P值分别为0.0104，0.0646，0.0559，0.0504。在显著水平0.1的条件下各个时间序列都是平稳的。方程估计结果不出现伪回归。

2.变量线性趋势图与模型回归结果

模型回归结果如下

3.多重共线性检验

多重共线性既是解释变量间的线性关系。严重的多重共线性会导致模型估计出现失误。严重的多重共线性会导致 较高。F值变大，t值变小等。本文选取时间序列故对其进行多重共线性检验，采用方差扩大因子法。VIF是对应解释变量X的方差扩大因子。即 。变量间的多重共线线越大则VIF值越大，反之多重共线性越弱VIF值越小。经验表明VIF≥10时即 ≥0.9时存在较严重的多重共线性。分别以x1x2x3做被解释变量与其他解释变量做辅助回归得到的 。辅助回归方程的被解释变量x1，x2，x3的 分别为0.6286，0.7507，0.7077。可知所有解释变量辅助回归方程 的值都不超过0.9即对应的VIFj不超过10。根据经验可知不存在较严重的多重共线性。

4.异方差检验

同方差的存在是为了确保模型回归参数估计量具有良好的统计性质。实际经济问题中经常存在异方差，存在异方差就要对模型进行修正。我们在进行回归之前经常检验异方差是否存在。同方差即总体回归函数中的随机误差项满足同方差（有相同的方差）。如果不满足假设线性回归模型存在异方差。模型如果存在异方差性会产生以下影响。参数估计量是线性无偏但非有效。方差不再具有最小。t检验失去估计作用。预测不再可靠。

在模型中如果对所有的i都有 则ui具有同方差性。本文采用包含交叉项的White检验来检验模型是否存在异方差。结果如下：

由图可知在0.05显著水平下因为 （9）接受原假设。即方程同方差。

5.自相关分析

自相关指总体回归模型的随机误差项间存在相关关系的一种现象。模型存在自相关会导致参数估计失去有效性。使得模型的预测区间不可靠，过高的估计t值等问题。本文采用的是Breusch-Godfrey检验（LM检验）。因为LM检验需要确定滞后长度于是采用偏相关系数检验先确定滞后长度ρ。对模型y=c+c1*x1+c2*x2+c3*x3进行回归得到残差保存为e。对e做偏相关系数检验得到如下图。

由图可以推测模型存在一阶自相关。接下来进行LM检验结果为

因为nR2对应的P值为0.0081<0.05所以拒绝原假定，模型在显著水平0.05下存在自相关性。对于模型进行修正引入AR（1）项进行回归。对修正的模型进行lm检验来检验是否修正自相关结果在0.05水平下nR2对应的P值为0.0946>0.05所以接受原假定，模型在显著水平0.05下无自相关。修正的模型为

Y=0.0306+0.1385*X1+0.4602*X2+0.3985*X3+[AR（1）=0.6879]

解释变量对应的t值分别为14.2721，28.8947，16.3580。说明修正后的解释变量对于被解释变量任是显著的。

三、结论与建议

1.结论

我国经济增长率年来不断下降的原因从三大产业层面上看是三大产业增长下滑的共同作用结果。从经济增长与第一、第二、第三产业时间线性趋势图可以看出经济增长与其他三个变量的趋势是相同的。由回归结果可知第一产业增长率每增加1个百分点经济增长增加0.1385个百分点。第二产业每增加1个百分点经济增长增加0.4602个百分点。第三产业每增加1个百分点经济增长增加0.3985个百分点。第二产业与第三产业增长对于经济增长作用比第一产业明显。在我国第二产业增长对于经济增长作用是最大的。表明在我国资本密集的第二产业对于经济拉动最用最高。近年第二产业速度变慢导致经济增长乏力的一个重要因素。

我国第二产业增长大幅下滑可能与第二产业技术落后有关。我国很多工厂生产的产品都是价值低的或者低附加值的。对于科技含量高的产品忽略了发展。同时在生产技术上也没有进行升级导致生产效率低。在SOLOW模型中知识是经济增长的唯一原因。忽略了知识与技术的第二产业发展变缓。一方面国家对于企业的管制体制不够合理，导致一些企业虚假生产骗取财政补贴。这对于我国产业发展是很不利的。第一产业2011年的增长率为17.2766%，之后到2014年依次为10.2662%、8.6967%、5.4481%。下降幅度很大。但是对于总的经济增长的影响没有第二产业大。这点可以由回归模型的变量系数看出。第一产业2011年的增长率为18.4778%，之后到2014年依次为7.7540%、7.0768%、5.9612%。可以看出第二产业增速下降的太快了。远远快于经济增长下降的速度。实业发展速度变缓。2014年各个变量的增长率分别为经济增长8.1865，第一产业5.4481第二产业5.9612第三产业10.8287。关于产业发展，我国农村人口来源于中国统计局2012年数据约是97065万人，有效灌溉面积约为62490千公顷，农业产值为50902亿。而发达国家农业机械化成度高，效率高。低效率的第一产业发展势必会影响其他产业发展最终经济增长受到限制。将农业低效率的那部分劳动力解放出来，填补到劳动力效率较高的产业，经济发展会更加健康。我国农村农业发展劳动力区域内过剩，资本投入过少机械化水平有待提高。边际要素报酬递减的规律，劳动生产率还不够高。但是我国农业发展居然很大的潜力。随着城市化不断的深入。劳动过分密集的农村投入更多的资本使得第一产业劳动和资本配置趋于合理，农业将得到进一步发展。

2.建议

供给侧改革带来的产业结构优化，资本与技术的革新，市场监管的完善。产品质量提高或会刺激经济增长再次进入高速通道，并且是高质量的。对此提出的建议是重视第一和第二产业的发展和变革。在第一产业和第二产业健康发展的基础上第三产业发展也必然是优质的。第一产业明显存在着劳动密集的特点。我们知道边际要素报酬是递减的，第一产业需要投入更多的资本，减少劳动有利于第一产业发展。同时注意发展农村集体经济使资本挤出的劳动力充分利用。对于影响最大的第二产业我们要响应国家创新科技的号召，重视人力资源的开发，优化我国产业结构，振兴我国实业。鼓励厂商造出质量高价格合理的产品。另一方面国家应当与时俱进的完善相关法律体制来确保有一个良好的发展环境，特别在一些新产品新服务进入国内后。

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作者简介：汪梓健（1996- ），男，汉族，安徽省芜湖市无为县人，安徽财经大学金融学院，2014级本科生，国际金融专业