陕西省服务业发展与经济增长的灰色关联度分析
2017-08-30
(西安欧亚学院高职学院,陕西 西安 710065)
陕西省服务业发展与经济增长的灰色关联度分析
谢颖妮
(西安欧亚学院高职学院,陕西 西安 710065)
为了研究陕西省服务业发展与经济增长的关系,本文选取2005年-2016年的陕西省第三产业各行业数值与国内生产总值序列进行灰色关联度分析,结果表明:陕西省服务业与经济增长的关系较为密切;各行业对经济增长的影响作用存在差异性,批发和零售业对经济增长的影响作用最大,而金融业对经济增长的影响作用相对较小。
服务业发展;经济增长;灰色关联度
一、引言
近年来,陕西省服务业持续较快增长,呈现出规模扩大、投资加快和结构稳定的局势。2016年陕西省第三产业8080.67亿元,增长8.7%,占GDP比重为42.2%,高于2015年1.4个百分点。陕西省第三产业中批发和零售业产值占GDP的比重为8%,交通运输、仓储和邮政业产值占GDP的比重为4%,住宿和餐饮业产值占GDP的比重为2%,金融业产值占GDP的比重为6%,房地产业产值占GDP的比重为4%,服务业中行业门类较多,每个行业对经济增长的贡献具有差异性。
服务业是国民经济的第一大产业,对国民经济增长的贡献进一步增加。那么,服务业发展与经济增长的关系如何呢?李凤升、赵俊平、孔庆双(2008)运用单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系检验研究了黑龙江省服务业与经济增的关系,表明服务业的发展对经济增长发挥着重要的作用。李双杰、林月(2009)采用协整理论与格兰杰因果检验研究了北京服务业与经济增长的关系,结果表明北京服务业发展对经济增长的影响显著。梅庆青(2011)运用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验及灰色关联度分析了广东省服务业与经济增长的关系,认为存在着长期稳定的动态均衡关系,服务业的发展对经济增长发挥着重要的作用,其中房地产业与经济增长关联度最高。从以往的研究中可以看出,服务业对经济增长有着重要作用,但是研究陕西省服务业发展与经济增长关系的文献较少,所以,本文主要研究陕西省服务业各行业发展与经济增长的关系。
二、研究方法
为了研究服务业各行业与陕西省经济增长的关系,本文运用灰色关联度进行分析。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,通过一定的方法去寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。其主要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理论体系、以灰色关联空间为依托的分析体系、以灰色序列生成为基础的方法体系,以灰色模型(G,M)为核心的模型体系。以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。
灰色系统关联分析的具体计算步骤如下:
(1)根据评价目的确定评价指标体系,收集评价数据。
(2)确定需要考察的数列。反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列;影响系统行为的因素组成的数据序列,称比较数列。
(3)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。
(4)逐个计算每个被评价对象指标序列(比较序列)与参考序列对应元素的绝对差值,即|x0(k)-xi(k)| (其中k=1,2m为影响因素,i=1,2n为被评价对象的个数);
(5)计算minimink|x0(k)-xi(k)|i=1…n,k=1…m与maximaxk|x0(k)-xi(k)|i=1…n,k=1…m
(6)计算关联系数εi(k):
式(1)
(7)计算关联度
因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数集中为一个值,即求其平均值,作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示,关联度ri公式如下:
式(2)
(8)关联度排序
因素间的关联程度,主要是用关联度的大小次序描述,而不仅是关联度的大小。将计算出来的m个关联度按照大小顺序排列,可以反映了影响因素对于参考序列的关系大小。
三、实证研究
本文以陕西省GDP作为经济增长指标,第三产业各行业产值作为服务业指标,选取2005年-2016年时间序列数据,数据来源于陕西省统计局统计年鉴以及统计公报。GDP(x0)为参考序列,批发和零售业产值(x1),交通运输、仓储和邮政业产值(x2),住宿和餐饮业产值(x3),金融业产值(x4),房地产业产值(x5),作为比较序列,其他产业的产值不作为比较序列。
在对数据进行搜集整理后,首先对数据进行无量纲化处理。本文采用最为简单的初值化法,以每一组数据初始年份为初值,用其余年份值除以该初值得到无量纲数据,如表1。
表1 无量纲化处理后的数据表
接着,计算参考数列与比较数列的绝对差,结果如表2。
表2 参考数列与比较数列的绝对差数据表
从表2可以看出,min=0,max=6.250827
在计算出绝对差数列后,根据公式(1)计算关联系数,在计算关联系数时,一般取ρ=0.5。计算结果如表3。
表3 关联系数表
计算出关联系数后,按照公式(2)计算关联度ri,结果如表4。
表4 关联度数据表
将表4的结果按照从大到小的顺序进行排列,得出x1>x3>x5>x2>x4。灰色关联度越大,表明参考序列和比较序列之间的关联程度越大,关系越密切,比较序列对参考序列的影响作用越大。从排序的结果看出,批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业与经济增长的关联性很强,交通运输、仓储和邮政业和金融业与经济增长的关联性较强。
四、结论
1.从计算出的关联度可以看出,所有的关联度都大于0.5,说明这11年来,第三产业中的批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业、交通运输、仓储和邮政业和金融业与经济增长的关系密切。
2.从排序的结果看出,批发和零售业对经济增长的影响作用最大,住宿和餐饮业对经济增长的作用排在第二,房地产业对经济增长的作用排在第三,这三个产业对经济增长的作用很大;交通运输、仓储和邮政业对经济增长的作用排在第四,金融业对经济增长的作用最小,这两个产业对经济增长的作用相对较小。
3.批发和零售业对经济增长的影响程度最大,住宿和餐饮业、房地产业对经济增长的影响程度相对较大。交通运输、仓储和邮政业、金融业对经济增长的影响程度较小。
总体而言,陕西省服务业各行业发展与经济增长的关系都较为密切,影响程度存在差异性,在发展陕西省服务业时,可优先发展批发和零售业,然后发展住宿和餐饮业、房地产业,同时也要维持交通运输、仓储、邮政业和金融业发展水平。
[1] 邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉:华中工学院出版社,1987.
[2] 李凤升、赵俊平、孔庆双,黑龙江服务业发展与经济增长关系的协整分析[J].辽宁工程技术大学学报(社会科学版),2008.1.
[3] 李双杰、林月,北京服务业发展与经济增长的实证研究[J].商业时代,2009年第4期.
[4] 梅庆青,广东省服务业发展与经济增长关系的实证研究[J].特区经济,2011.4.