赵 颖

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 246480)

一、引言

目前第三产业在世界各国迅速崛起,已成为发达国家的重要经济支柱。改革开放以来,中国第三产业取得了长足发展,第三产业增加值占GDP的比重由1978年的23.9%上升到2008年的39.78%,从业人数占全社会就业总数也从12.2%上升到32.4%。据世界银行统计,目前发达国家第三产业已占到其GDP的60%～80%,所吸纳的就业人数达到总就业人数的70%以上。可以看出中国与发达国家的水平相比仍然有很大的差距,第三产业仍具有广大的发展空间。

为了更好地了解和把握改革开放以来中国第三产业与经济增长的关系,笔者利用中国1978—2008年的第三产业增加值和国内生产总值数据,对中国第三产业增加值与GDP进行因果关系检验,协整分析,建立长期均衡关系,以及使用误差修正模型分析其短期动态关系。

二、第三产业增加值与经济增长关系的实证分析

(一)数据来源

本文选取了2008年《中国统计年鉴》中的1978—2008年GDP作为经济增长指标和第三产业增加值(TH)。样本区间为1978年至2008年,绘制TH和GDP随时间变化的趋势图。(TH单位：亿元,GDP单位：亿元)。

图1 GDP和TH时序图

从图1可知,TH和GDP随着时间变化呈现出明显的指数形式。显然,这两组时间序列数据具有很强的时间趋势性,不满足时间序列平稳条件。由于对变量取自然对数后不改变变量之间的协整关系,并能消除时间序列中可能存在的异方差现象,所以对原始数据进行自然对数处理,变换后变量分别用LNTH和LNGDP表示。

图2 LNTH和LNGDP时序图

根据图2可以看出LNTH和LNGDP都出现了线性增长趋势,且变动方向一致。由此我们可以初步断定,LNTH和LNGDP是一非平稳的时间序。非平稳序列的各期的均值方差协方差是随着时间的变化而变化的,很难利用其已知的信息建立模型去预测未来的信息。

(二)变量的平稳性检验

表1 LNTH和LNGDP的ADF检验

为防止伪回归的产生,在进行协整分析前,必须检验序列的平稳性。单位根检验是检验时间序列平稳性的一种正式的方法。本文使用ADF检验,滞后期的选择采用SIC准则。

利用软件对LNTH和LNGDP进行ADF单位根检验,得到的结果如下表,LNTH和LNGDP都是非平稳的,这与前面预计的结果相符。对LNGDP、LNTH进行一阶差分后,ADF检验值均小于5%和10%状态下的临界值,故拒绝原假设,序列是平稳的。于是LNGDP、LNTH经一阶差分后平稳,为一阶单整序列。

(三)GRANGER因果关系检验

为避免序列出现伪相关问题,对一个指数变化是否引起另一个指数的变化进行判断。这是研究市场的互动关系的关键问题,格兰杰因果检验提供了解决此问题的方法。在探讨LNTH、LNGDP之间的因果关系时,主要考虑如下四种情况：(1)LNTH产值的增长显著地影响LNGDP的增长;(2)LNGDP的增长显著地影响LNTH产值的增长;(3)LNTH产值的增长显著地影响LNGDP的增长,同时,LNGDP的增长显著地影响LNTH产值的增长,二者互为因果关系;(4)LNTH产值的增长与LNGDP增长互不影响,二者无因果关系。结果如下：

表2 LNTH与LNGDP因果关系检验结果

从结果可知：在10%的显著性水平下,拒绝TH对GDP不存在因果关系的零假设,且拒绝GDP是TH的Granger原因,即第三产业的增长显著地影响GDP的增长,反映了第三产业与GDP存在双向因果关系,但滞后期为3。这是因为,我国的第三产业主要为基础设施和生产者服务仅当项目完成后,才能影响第三产业的增长,继而影响GDP的增长,而建设项目完成的时间一般要2—5年,这在一定程度上解释了模型的滞后影响,滞后期为3年。

(四)协整关系检验及误差修正模型

实际应用中大多数时间序列是非平稳的,通过对水平序列取对数再进行一阶差分,消除序列中的非平稳趋势,使原本不平稳的时间序列变得平稳。但是变换后的时间序列仅仅是经济增量之间的关系,限制了所讨论的经济问题的范围,并且有时变换后的序列由于不具有直接的经济意义,这样所建立的时间序列模型不便于进行经济意义的解释,协整理论则提供了一种处理非平稳数据的方法。1987年由Engle和Granger提出的协整理论及其方法,为解决非平稳序列的建模问题提供了一种途径。协整理论的思想即是：自变量能被因变量的线性组合解释,两者之间存在着稳定的均衡的关系,协整检验主要用于分析变量之间是否存在的长期均衡关系,是正确建立模型的先决条件。

Engle和Granger提出的E-G两步法就是用来进行协整检验和估计。这种协整检验方法是对回归方程的残差进行单位根检验。根据前面的分析可知 LNGDP和LNTH都是一阶单整序列,满足协整检验的前提条件。为了分析LNTH和LNGDP之间是否存在协整关系,我们先作两变量之间的回归,然后检验回归残差的平稳性。

第一步,用OLS方法估计方程,方程如下：

其中,t统计量显著,R2=0.997923说明拟合优度很好,F统计量为13935.09也非常显著,而方程整体和各个系数的p值都远小于0.01,说明方程整体和方程系数都是是高度显著的。

第二步,根据以上建立的回归方程提取其残差序列,定义为e1。对e1进行ADF检验,检验结果显示,序列的t统计量值为-2.71204,小于在1%的显著性水平临界值-2.64712,拒绝原假设,因此可以判断序列是平稳的,即e1～I(0)。上述结果表明LNGDP和LNTH之间存在协整关系,协整向量是(1,-0.86974)。根据上述分析揭示了第三产业对GDP影响程度,由于对第三产业与GDP均取了对数,所以回归系数0.86974是第三产业关于GDP的弹性系数,即第三产业每增加 1%,GDP相应增加约0.86974%,表明第三产业对GDP的增长是具有决定性作用的。

以上是变量之间的长期均衡关系,而如果要分析其短期动态关系,则需要利用误差修正模型(Error Correction Model,简记为ECM)进行分析。ECM是一种具有特定形式的计量经济学模型,它的主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的,称为DHSY模型。第三部分的协整关系：(1)所建立的关于第三产业增加值TH与GDP的回归模型是真实的。(2)第三产业增加值TH与GDP存在长期均衡关系,当它们的运行轨迹出现偏离时,总能有一种力量使之回复均衡。

(注：括号中的数字为t值,ECM作为非均衡误差表示上述模型中的μt)

在上面的误差修正模型中,差分项Δ反映了短期波动的影响。GDP的短期波动由两部分构成：一部分是短期第三产业增加值波动的影响;另一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正系数为负数,符合反向修正机制,系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度,从系数估计值(-0.190184)来看,当短期波动偏离长期均衡时,将以(-0.190184)的力度将非均衡状态拉回均衡状态。

三、结论及政策建议

通过以上的分析,可以看出第三产业增加值和GDP之间存在双向因果关系,但存在一定的滞后期。经济增长能影响第三产业的发展,第三产业的发展也能拉动经济增长。第三产业和经济增长之间存在着长期均衡关系,第三产业增加值每增加 1%,将促进 GDP增加0.86974%,可见第三产业对整个国民经济影响程度之大。根据目前中国第三产业的发展状况提出以下建议：

1.优化第三产业内部结构,促进其快速协调发展。经济理论和国外经验都充分表明,加快发展现代服务业要实现第三产业结构优化和产业升级必须加快发展现代服务业,其途径主要包括两个方面：一是推动现代新兴服务业的建立和发展,如大力推动金融衍生品、信息与咨询、教育培训、现代物流、国际商务、外包业务、娱乐休闲等现代服务业的发展;二是对传统服务业的改造和升级,如用现代技术手段提升传统的金融服务、通信、交通运输、批发零售、餐饮等行业。

2.创造公平有效的竞争环境,打破行业垄断。优胜劣汰的自由竞争机制是产业结构优化和不断升级的根本动力。市场机制推动了专业化分工的不断加深、产品技术含量及其附加值不断提高。为了改进和提高我国第三产业的发展,政府应允许非公有资本进入垄断行业和领域,通过把激烈的市场竞争机制引入银行、证券、保险、教育等市场化程度较低的服务行业,降低服务价格,提高服务质量,提高这些行业的供给能力。

3.增强第三产业科技创新能力。创新是企业的灵魂,是第三产业持续发展的动力。服务业取得和保持自己在行业内的竞争优势,必须要培育自身的科研能力,积极研发新型的服务产品。依靠现代科学技术革命,将从根本上改变第三产业的面貌和促进第三产业的兴起。为了实现“科技兴三产”的基本方针,加大第三产业中的科技含量,必须明确科技投入第三产业的远期目标和近期重点。

4.提高人员素质。目前,中国第三产业的发展主要是靠劳动力量的扩张来实现的,属于劳动推动型的经济增长。应加快培养促进第三产业发展的科技人才,为第三产业科技水平的提高提供强大动力。在现代知识经济和全球一体化趋势不断发展的条件下,人力资本是加快发展现代服务业的根本性要素。

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例[M].北京：清华大学出版社,2006.

[2]戴魁早.中国自主创新与经济增长关系的实证研究[J].科学研究,2008(6).

[3]张南生,曾广录.第三产业结构优化的基本路径及合理模式[J].湖南社会科学,2009(1).

[4]魏建宏.加快发展第三产业实现经济顺利转型[J].科技情报开发与经济,2009(5).