青海省GDP三次產業貢獻率的動態趨勢研究①

青海大學財經學院 卞利花 丁生喜

?

青海省GDP三次產業貢獻率的動態趨勢研究①

青海大學財經學院 卞利花 丁生喜

摘 要：通過優化產業結構實現經濟轉型是現階段我國加速經濟發展的共識，現在換成：產業結構的優化有利于經濟的可持續發展。本文基于青海省2001～2013年的相關數據，在產業貢獻率現狀分析的基礎上，首先應用回歸模型對青海省的三次產業貢獻率進行了趨勢分析，其次應用ARIMA模型進行了預測，最后根據分析結論提出優化產業結構的政策建議。

關鍵詞：三次產業 產業貢獻率 動態趨勢

1　引言

產業結構的優化是經濟發展的關鍵，產業貢獻率的發展趨勢可以反映產業結構的優化情況。很多國外學者關注經濟與社會的可持續發展與產業貢獻率的關系。國內也有很多學者研究產業貢獻率問題。石宏長、黃興磊(2007)研究指出，產業的貢獻率與經濟增長密切相關[1]。韓曉昕(2009)根據1991～2007年三次產業貢獻率，應用馬爾科夫預測法及多元線性回歸法進行分析[2]。 余構雄、江金波(2013)運用Cobb-Douglas生產函數對廣東省旅游業科技進步貢獻率進行測算，得出科技創新是旅游業發展的關鍵[3]。

2　青海省產業貢獻率現狀

西部大開發戰略實施以后青海省進入了高速發展時期，與此同時，三次產業結構也發生著巨大變化，目前基本處于“二三一”的發展階段。從表1看，2001～2013年青海省三次產業對經濟增長的貢獻發生的變化比較顯著。第一產業的貢獻率基本處于緩慢下降趨勢，符合產業優化調整的趨勢，有利于青海省產業的優化升級；第二產業的貢獻率基本處于上升趨勢，且都超過了50%，說明青海省總產值的快速增長主要依靠第二產業的拉動，而且基本是靠工業在拉動，對青海省可持續發展及社會和諧發展都不利，所以應引進先進技術，提高生產率，并在此基礎上帶動其他產業，特別是第三產業的發展；第三產業的貢獻率總體趨勢是下降的，這說明在第二產業快速發展的同時，沒有帶動第三產業的發展，這與全國的情況有很大出入，非常不利于產業結構的優化升級，必須進行調整，在第二產業發展的基礎上，應大力發展第三產業。

3　青海省GDP產業貢獻率動態趨勢實證分析

3.1三次產業貢獻率動態趨勢分析

以第二產業貢獻率為例做動態趨勢分析。運用SPSS對第二產業貢獻率和時間做回歸分析，以時間為自變量，第二產業貢獻率為因變量，得出模型為(設第二產業貢獻率為，時間為t)：回歸方程的擬合優度指標為54.8%，擬合效果較好。F統計量為，說明在5%顯著性水平下的回歸方程是顯著的。第二產業貢獻率與時間變量t之間有很強的線性相關性，這點從相關系數R為0.741也可看到；回歸系數的t統計量的絕對值都大于t分布的臨界=2.201，可以判斷回歸系數都通過了顯著性水平為5%的顯著性檢驗，說明時間對第二產業貢獻率有顯著性的影響作用。總之，趨勢回歸方程效果比較理想。

表1　青海省2001～2013年三次產業貢獻率(按可比價格計算) 單位：%

從回歸結果可以看出，隨著時間的發展變化，第二產業貢獻率是遞增的，平均每年遞增的百分比為0.967%，基本符合產業結構的優化，但遞增的百分比有些過大，在工業化的第二階段不利于產業結構的高度化。

用同樣的方法，對第一產業貢獻率和第三產業貢獻率做動態趨勢分析。通過檢驗的第一產業貢獻率動態趨勢模型為：

從回歸結果可以看出，隨著時間的發展變化，第一產業貢獻率是遞減的，遞減的百分比大約為0.238%，符合產業結構的優化。

通過檢驗的第三產業貢獻率動態趨勢模型為：

從回歸結果可以看出，隨著時間的發展變化，第三產業貢獻率是遞減的，平均遞減的百分比為0.728%，不符合產業結構的優化。

3.2三次產業貢獻率動態趨勢預測

前面根據回歸分析得出了三次產業貢獻率的趨勢，但從回歸效果來看不是特別理想，擬合優度都沒有達到80%，如果做預測的話，達不到預期效果。為了提高預測的精度，這里采用時間序列分析里的ARIMA(p,d,q)模型進行預測。

3.2.1ARIMA模型

ARIMA模型又稱差分自回歸移動平均模型，是一種常用的隨機時間序列模型，基本原理是：將時間序列視為隨機過程，用一個數學模型來模擬，一旦該模型確定，就可用該序列的過去值和現值來預測未來值[4]。具體結構如下：

ARIMA(m，d，m)模型建模的基本步驟為6步：平穩化處理，平穩性檢驗，模型的識別和定階，模型的參數估計，模型的檢驗，預測。

3.2.2模型的構建

本文以Eviews6.0軟件作為實現工具，通過建立ARIMA模型進行預測。因指標較多，僅以X2第二產業貢獻率指標為例。由表1的數據可以看出X2序列呈上升趨勢，不平穩，進行一階差分后得到DX2序列，做ADF單位根檢驗，檢驗統計量對應的P值為0.0000，小于0.05，則在顯著性水平為0.05時，DX2為平穩的時間序列，可以建立ARMA模型。經過識別和定階知，可以建立MA(1)模型。建模結果見表2，得到的模型為：

通過以上的結果可知，兩個參數的t統計量對應的p值都為0，小于顯著性水平5%，即都通過了顯著性檢驗。從D.W值為2.0868(接近于2)可知，序列與隨機擾動項之間并不存在多重共線性。從模型的殘差序列相關圖(見圖1)可以看出，Q統計量的P值都遠遠大于0.05，說明殘差序列為白噪聲序列，模型通過了顯著性檢驗。

表2　建模結果

表3　三次產業貢獻率的模型及預測值

根據建立的模型預測未來5期的第二產業貢獻率，得到的預測結果為66.8623，67.8907，68.9191，69.9475，70.9759。同樣，按照該方法，對第一產業貢獻率和第三產業貢獻率進行預測，見表3。

圖1　殘差序列的ACF和PACF圖及Q統計量

4　結論及政策建議

4.1結論

根據青海省三次產業貢獻率動態趨勢的實證分析，可以得到兩個結論。

(1)隨著時間的發展變化，第一產業貢獻率是遞減的，遞減的百分比大約為0.238%，符合產業結構的優化；第二產業貢獻率是遞增的，平均每年遞增的百分比為0.967%，基本符合產業結構的優化，但遞增的百分比有些過大，在工業化的第二階段不利于產業結構的高度化；第三產業貢獻率是遞減的，平均遞減的百分比為0.728%，不符合產業結構的優化。

(2)三次產業貢獻率在未來五年的變化趨勢為第一產業貢獻率基本不變，第二產業貢獻率繼續上升，在2018年將達到70.98%，而第三產業貢獻率處于下降趨勢，在2018年下降到25.61%。對于青海省這個生態大省而言，經濟的產業貢獻率最大的是第二產業，而且處于上升趨勢；第三產業卻在不斷地下降，不符合經濟發展規律，不利于青海省產業結構的優化升級，更不利于青海省的生態文明建設，所以，青海省的產業結構亟需優化升級，提高第三產業貢獻率。

4.2政策建議

(1)積極轉變農牧業發展方式，推進傳統農牧業向現代農牧業轉型，加速發展高原特色農牧業，重點扶持一些農產品企業，延長產業鏈，實行專業化生產，系列化加工，使他們逐步走向農牧業產業化的道路。

(2)應深入推進青海省資源的集約開發，引導新能源、新材料、生物醫藥、節能環保等新興產業加速崛起；加大運用高新技術和先進技術改造，使傳統產業的發展步入到以技術進步為主要發展方式的軌道上來；積極探索建立以企業為主體、高等學校和科研院所為依托、自主創新與引進創新相結合的科技創新體系，不斷促進科研成果的市場化和產業化。

(3)第三產業是青海省產業結構優化中的瓶頸，要大力發展第三產業，尤其是現代服務業。要把信息服務、旅游購物、文化教育、會展商務、物流配送、社會中介等新興產業聯系起來，逐步形成服務功能多層次、投資結構多樣化的發展新格局。特別是旅游業，青海省有大量的旅游資源，應盡快使旅游業成為青海省的支柱產業[5]。

參考文獻

[1]石宏長,黃興磊.湖南經濟增長與產業貢獻度之間的實證分析[J].特區經濟,2007(04).

[2]韓曉昕.基于馬爾科夫鏈的我國三次產業貢獻率研究[J].合作經濟與科技,2009(08).

作者簡介：卞利花(1983-)，女，河南濮陽人，青海大學財經學院講師，主要從事經濟管理方面的研究；丁生喜(1971-)，女，青海西寧人，青海大學財經學院教授，主要從事區域經濟與城市化方面的研究。

基金項目：①國家社科基金項目(15BJY003)；青海大學中青年科研基金項目(2013-QSY-5)。

中圖分類號：F202

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298(2016)01(a)-159-03