基于VAR模型的第三產業發展影響因素分析

摘 要:以1980-2009年的第三產業增加值、城市化率、就業人員比例、固定資產投資率、城鎮居民可支配收入和人均GDP為研究對象，建立VAR模型，運用脈沖函數和方差分解，得出就業人員的增加對第三產業的發展有直接產出效應，消費水平的提高對第三產業發展的影響排列在第二位，人均GDP對第三產業的影響存在一定的滯后期，從長期看來擴大就業有利于提高城市化水平。最后提出促進第三產業發展的政策建議。

關鍵詞:VAR模型;第三產業;政策建議

中圖分類號:F2

文獻標識碼:A

文章編號:1672-3198(2010)17-0031-02

0 引言 

隨著經濟的快速發展，第三產業發展水平作為衡量一個國家和地區社會經濟發展程度的一個重要標志，受到了人們的廣泛關注。根據《關于2009年年度國內生產總值(GDP)數據修訂的公告》可知，第三產業增加值比重由1978年的23.93%上升到2009年的43.4%，提高了27.24個百分點;第三產業就業比重從1978年的12.2%增加到2007年的32.36%。對于第三產業經濟增長的影響因素，國內外學者進行了大量研究。 Kuznets1 (1971) 通過發達國家和發展中國家的時間序列，發現收入水平與服務業比重之間不存在長期的發展趨勢，也不存在線性關系。江小涓2等(2004)從城市化水平方面出發，通過研究服務業與經濟增長的相關性，得出了城市化水平的提高為服務業增加值比重的提高提供了動力。同時人均GDP對服務業的發展影響很小。夏栩3(2008)利用1978-2006年的數據研究了城市化水平和產業結構之間的關系，城市化水平的提高有利于加快第三產業各方面的發展。索貴彬，張曉林4(2005)運用DEA方法評價我國第三產業的發展狀況，得出第三產業的發展狀況與城市化的關系不大，不同地區第三產業的發展只與該區經濟水平有關。

1 VAR模型估計

1.1 數據來源與指標選取

采用1980-2008年的數據(源于《中國統計年鑒2009》和國家統計局網站)。以人均GDP、城市化率、第三產業就業人員比例、固定資產投資率分別反映一個地區經濟發展的總體水平、城市化水平、服務水平和投資水平;由于個別年份的城鎮居民消費水平缺省，用城鎮居民可支配收入代替。最后從產出角度考慮，選用第三產業增加值比重作為產出指標，反映的是第三產業的發展規模與水平，比重高說明第三產業發展水平就高。以上指標分別用AGD、CL、WRA、 AIR、UDI 和ARA表示，為了消除計量檢驗中出現的異方差性 ，對各個變量取對數后再做一階差，分別用DLAGD、DLCL、DLWRA、 DLAIR、DLUDI和DLARA表示。主要由EVIEWS來完成。

1.2 ADF檢驗

為了消除時間序列容易產生的偽回歸，在回歸分析之前進行ADF檢驗，所有的指標在一階差分和5%的水平下通過了檢驗，證明其序列平穩。檢驗結果如表1。

表中D表示一階差分;C、T、K分別表示常數、趨勢項和滯后期數;0表示沒有時間趨勢項和常數項。

1.3 協整性檢驗

由上邊的ADF檢驗可知，所有的變量都是一階單整，可以進行協整性分析。由表2可知，跡檢驗在5%的水平下存在3個協整方程。

首先建立LARA與LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的回歸模型，經實驗發現R2=0.93，DW=0.94，存在很強的一階相關性。考慮適當加入滯后期，得到LARA與LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的分布滯后模型:

LARA=L0.346*AGD-0.269*LAIR+0.044*LWRA+0.526*LCL+0.396*LUDI-0.882+0.615*LARA(-1)-0.586*LAGD(-1)–0.040*LAIR(-1)+0.90*LWRA(-1)-0.017*LCL(-1)-0.360*LUDI(-1)(**)

其中R2=0.99，DW=2.18，自相關消除，且通過了顯著性檢驗，可以初步認為LARA與LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUDI的長期均衡關系。進行參差的穩定性檢驗發現，檢驗值-5.46小于5%顯著水平下的ADF的臨界值-5.05，說明LARA、LAGD、LCL、LWRA、LAIR和LUD這6個變量之間是一階協整的，(**)式就是它們長期穩定的均衡關系。

1.4 誤差修正模型

以穩定的時間序列e作為誤差修正項，可以建立誤差修正模型:

DLARA=0.609*LDCL+0.409*DLUDI+0.158*DLWRA+0.128*DLAGD-0.345*DLAIR+

1.105*DLARA(-1)-0.227*DLCL(-1)-0.440*DLUDI(-1)+1.054*DLWRA(-1)-

0.506*DLAGD(-1)+0.223*DLAIR(-1)–0.122*DLARA(-2)+0.019*DLCL(-2)+

0.131*DLUDI(-2)-0.832*DLWRA(-2)+0.212*DLAGD(-2)-0.110*DLAR(-2)–

1.528*R3(-1)(***)

R2=0.90 DW=2.10 LM(1)=0.71 LM(2)=2.15

模型中各變量都具有顯著性。由(**)式可得LARA與LAIR、LWRA、LCL、LUDI和LAGD的長期彈性分別為:-0.803、2.454、1.323、0.092和-0.624;由(***)式可得LARA與LAIR、LWRA、LCL、LUDI和LAGD的短期彈性分別為:-0.345、0.158、0.609、0.409、0.128。

2 VAR模型的實證分析

2.1 VAR建模

采用差分后的DLARA、DLAIR、DLWRA、DLCL、DLUDI與LAGD序列以及其滯后一期與兩期的序列進行VAR模型的試建，結合SC和AIC原則、最大似然值的增加性與顯著性的大小，經過反復試驗，建立VAR(2)模型最為合適。

2.2 脈沖響應函數

運用脈沖響應函數對已經建立起來的VAR模型進行解釋，結果如圖1。圖1表明，增加值比重對其自身的標準新息立刻有很強的反應，比重增加到了0.034，然后逐漸回落，從第4期開始圍繞零上下震蕩。對城鎮居民可支配收入先有負的影響，第三期負的影響最大，達到-0.02，從第五期開始有正的影響，之后震蕩趨于零。對第三產業就業比例的影響在第二期達到最大，為0.02，之后逐漸滑落，第四期最低，接近于零。對固定資產投資率先有負的影響，在第三期趨于零，從第三期開始到第七期為負的反應，且在第五期影響最大，接近于-0.01，之后從第七期開始為正的影響，其他各期影響很小。來自人均GDP的影響，從第三期開始有正的影響，第四期達到0.01，之后震蕩趨于零。來自城市化率的影響自始至終都很小。

下面通過方差分解分析其他變量對第三產業產值增加值比重、第三產業就業人員比例和城市化水平的影響。(如圖2)

在圖2中第三產業產值比重增長率的均方誤差的影響因素被分解至人均GDP、城市化水平、第三產業就業人員比例、固定資產投資率、城鎮居民可支配收入率等幾個方面。從方差分解的結果來看，第三產業從業人員的增加對第三產業的發展有直接產出效應，主要是因為第三產業吸納勞動力的能力很強。消費水平的提高對第三產業發展的影響排列在第二位，說明城鎮居民可支配收入的提高對第三產業的發展直接的影響很大。人均GDP對第三產業的影響存在一定的滯后期。固定資產投資的增加也在一定程度上促進第三產業的發展。城市化水平對第三產業就業人員比例的提高和第三產業增加值比重的提高有重要影響，且從長期看來擴大就業有利于提高城市化水平，但城市化一個長期的過程，對第三產業沒有直接經濟作用，但呈現了逐漸遞增，最終平穩的趨勢。

圖3說明第三產業就業人員比例的均方誤差的影響因素被分解至人均GDP、城市化水平、第三產業增加值比重，固定資產投資率、城鎮居民可支配收入率等幾個方面。從方差分解的結果來看第三產業產值比重的增加對于第三產業的發展貢獻最為突出，呈現出逐漸上升的趨勢，再在第六期達到均衡，說明第三產業的發展能吸納多的勞動力，發展第三產業有利于解決就業問題。提高城市化水平和擴大第三產業的投資規模對提高第三產業就業人員比例的影響排在第二位，進一步說明城市化水平的提高有利于擴大就業。此外，經濟發展水平和消費水平的提高也在很大程度上促進了第三產業就業人員比例的提高，經濟發展水平對第三產業就業人員的影響在第三期達到均衡，消費水平對第三產業就業人員的影響在第二期達到均衡。

3 政策建議

第一，吸收投資，擴大第三產業規模。在我國第三產業發展比較晚，而且發展速度也比較緩慢。因此，我們要擴大第三產業規模，同時要保持謹慎開放和吸收限制的態度，防止外國直接投資過度集中于新興服務業，從而阻礙我國服務業的發展。

第二，縮小城鄉收入差距，提高居民收入消費水平。人民生活水平的改善是第三產業發展的重要動力，居民收入水平提高給第三產業發展提供了廣闊的市場空間。目前居民消費水平的提高主要來源于城市居民，但在長期里，啟動農村居民消費是第三產業獲得長期穩定發展的巨大動力。

第三，加快城市化進程，促進第三產業發展。城市化進程是第三產業快速發展的根本，只有城市數量增加、規模擴大，才能創造更多就業機會，第三產業的經濟總量才可能提高，才能從根本上引起我國就業結構的轉變。目前解決就業問題的主要途徑是引導農民進入服務業部門，發展第一產業中的第三產業，使生產性產業服務化，發展現代服務業。同時也有利于我國居民收入水平的提高，為實現更好的城市化創造條件。

參考文獻

[1]KizneS.Economic Growth of Nations.Harvart University Press，Cambridge，Mass，1971.

[2]江小涓，李輝.服務業與中國經濟:相關性和加快增長的潛力[J].經濟研究，2004，(1):4-15.

[3]夏栩.城市化與三次產業從業人員結構相關性分析[J].首都經濟貿易大學，2008，(6).

[4]索貴彬，張曉林.基于超效率DEA方法的第三產業競爭力評價[J].統計研究，2005，(7).