计量经济学课程论文
产业结构对我国经济增长影响
的实证分析
学号：24
学院：商学院
班级：财务管理0802班
姓名：***
产业结构变动对我国经济增长影响
的实证分析
（河北农业大学商学院财务管理0802班王玉娟 24）
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1981年至2010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，促进我国经济可持续发展的重要性。
关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展
The change of industrial structure to
the economic growth in China empirical analysis
of the influence
Abstract: Economic development is the premise of economic growth, and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable relationship. This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model, using the least squares, research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure, thus draws for transformation of the mode of economic development, and promote the sustainable development of China's economic importance.
Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure
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一、引言
经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。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乃至经济发展至关重要。
一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，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。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。
二、模型设定及数据说明
１、模型设定
通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：
Y t=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1,2,3)
其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi X i则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi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，国内生产总值(GDP)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。
２、数据说明
以下数据来自财新网，见表１
表１单位：％
三、模型参数估计
运用eview3.1软件，采用最小二乘法，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。（图１）
从估计结果可得模型：
Y t=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3
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图１产业结构对我国经济增长影响权重估计结果
四、模型的检验
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
通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：
⑴α=0.6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加0.6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。
⑵β1=0.1869,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加0.1869个百分点；反之，降低0.1869，符合经济现实。
⑶β2=0.4564,表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加0.4564个百分点；反之，降低0.4564，符合现实。
⑷β3=0.2875,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加0.2875个百分点；反之，降低0.2875，合理。
综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。
2、统计检验
⑴拟合优度检验
①样本决定系数
R^2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，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=0.＞0.8，可见其拟合优度不错。
②调整后的样本决定系数
因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=0.＞0.8，所以，其拟合程度不错。
⑵方程显著性检验
有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1),回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。
H0: βi =0 H1:βi≠0
在H0成立的条件下，统计量
F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=239.1760
而在α=0.05,n=30,k=3时，查表得F0.05(3,26)=2.98＜239.1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。
⑶参数显著性检验
H0: βi =0 H1:βi≠0
在H0成立的条件下，统计量
T i=(^βi-βi)/S(^βi)
当βi =0时，T1=3.、T2=15.04468、T3=6.；在α=0.05,n=30,k=3时，查表得T0.025(26)=2.056,得T i＞T0.025(16)=2.056,则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。
3、计量经济学检验
⑴解释变量之间的多重共线性检验
在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：
①通过做简单回归得到下表：
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