第三产业对经济增长贡献率分析_张倩一、序言第三产业是国民经济的重要部门，它的发展对于调整产业结构，促进地方经济的发展具有重要的意义。国外学者对第三产业做了大量研究，鲍默尔和富克斯从宏观经济学的角度对第三产业对GDP的贡献、第三产业就业容量、第三产业拉动经济增长等方面进行了分析，形成了比较系统的第三产业经济理论分析框架。加拿大学者格鲁伯和沃克对加拿大第三产业增长的原因及第三产业增长对国民经济的影响进行了系统的研究。我国关于第三产业的研究主要集中在两方面：一是定性分析，如关于某一国家或地区第三产业发展的现状、特点分析；二是定量分析，如关于某一国家或地区第三产业发展的预算与预测分析等。国内对经济增长贡献率分析主要从两个方面进行研究，一是研究拉动经济增长的某一方面的贡献率，如科技进步、区域创新能力、制度、人才资本等对经济增长的贡献率；二是研究经济增长贡献率的测度问题。鲜有文章从第三产业对经济增长贡献率的时间序列方面进行分析，本文着重纵向分析，从统计预测的角度分析第三产业历史贡献率推断未来贡献率，即研究数列彼此之间存在统计上的依赖关系。同时辅之以横向分析，即研究第三产业内部结构对第三产业经济增长贡献率的影响，着重考察人口结构与第三产业经济增长贡献率的错位差。本文从时序和结构两方面探讨陕西省第三产业经济增长贡献率的方法。二、实证分析1.第三产业对陕西省经济增长贡献率纵向分析首先对陕西省11016年至2022年第三产业对经济增长的贡献率数列进行单位根检，检验数列的平稳性。检验结果拒绝原假设时间序列存在单位根，认为原序列是平稳的，不具有趋势性的。然后，做出陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的自相关函数和偏自相关函数，可以看出自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的，初步确定陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列适合ARMA模型。本文采用Eviews5.0统计分析软件，数据为11016年至2022年陕西省第三产业对经济增长的贡献率，数据来源为《陕西省统计年鉴》。根据自相关函数和偏自相关函数图可以初步预测陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列是ARMA(4,4)模型，进行定阶实验，最终确定模型为AR(4)，AR(8)，MA(4)的综合模型。本文采用的是最小二乘估计法估计，以实际值和模型拟合值之差的平方和达到最小为原则对参数进行估计。建立的模型为：F检验：模型的F检验值为12.512，相伴概率为0.000，F检验显著即回归方程显著。代表着陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的滞后4期，滞后8期，残差滞后4期等变量联合起来确实对陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列有显著影响。t检验：=7.892，相伴概率为0.0000，=9.605相伴概率为0.0000，=-3.505相伴概率为0.0025，=-12.768相伴概率为0.0000。这说明在其他变量不变的情况下，解释变量陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的滞后4期，滞陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的滞后8期，陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的残差滞后4期别对被解释变量陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列都有显著影响。AIC值为-2.685,SC值为-2.487。在同类结果中也是最低的。适应性检验：是指陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列模型解释系统动态性(即数据系列的相关性)的程度。合适模型应该完全或基本上解释了系统的动态性(即数据系列的相关性)，检验结果得出陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的残差是白噪声序列。此模型各种检验都能通过，模型设立符合预期设想，很好的估计了解释变量陕西省第三产业对经济贡献率的时间序列的滞后4期，是设立比较好的模型。2.第三产业对陕西省经济增长贡献率的横向分析国内生产总值与劳动力的产业结构存在错位的主要原因是各次产业的内在劳动生产率存在差异以及存在剩余劳动力，当物化技术水平一定，劳动生产率的差异主要是由人力资本水平的差异引起。(1)陕西省产业结构错位的测算选择1979-2022年的数据为测算对象，测算出陕西历年产业结构错位值。在考察期内，第三产业错位幅度稳中有降，在20世纪90年代错位幅度较大，一度达到了17.46(11012年)，但随后错位幅度开始大幅下降，在2022年时已经下降到0.42。说明第三...