精品資料（2021-2022年收藏）內(nèi)蒙古消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

1、內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)本科畢業(yè)論文內(nèi)蒙古消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的實(shí)證分析作 者 孫淑清 系 別 統(tǒng)計(jì)系 專 業(yè) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 年 級(jí) 10統(tǒng)計(jì)2班 學(xué) 號(hào) 102092212 指導(dǎo)教師 吳新娣 導(dǎo)師職稱 教授 答辯日期 成 績(jī) 提 要20世紀(jì)中葉以來(lái)，我國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展，取得了顯著的成績(jī)。與此同時(shí)，內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展也進(jìn)入了新的歷史時(shí)期，經(jīng)濟(jì)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)層次跨上了一個(gè)新的臺(tái)階。根據(jù)有關(guān)的資料記載，到2003年中高收入國(guó)家的第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重達(dá)61.1%，中等收入國(guó)家次比重為51.5%，而低收入國(guó)家為50.2%，可見(jiàn)，越是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)家，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展越好，占的GDP的比重越大。所以加第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展顯得尤為重

2、要。所以，內(nèi)蒙古擴(kuò)大消費(fèi)在拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，尤其是政府消費(fèi)、居民消費(fèi)逐步成為第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α１疚牟捎枚嘣貧w分析方法分別對(duì)內(nèi)蒙古投資消費(fèi)支出、政府消費(fèi)支出、居民消費(fèi)支出和第三產(chǎn)業(yè)增加值進(jìn)行實(shí)證分析，論證它們的關(guān)系，并預(yù)測(cè)2012年后第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，最后征對(duì)性地提出相關(guān)的建議。關(guān)鍵詞：第三產(chǎn)業(yè) 政府消費(fèi) 居民消費(fèi) 多元回歸 預(yù)測(cè) 對(duì)策建議 AbstractThe rapid development of the third industry in our country has achieved remarkable results Since the mi

3、ddle of the twentieth Century. At the same time, Inner Mongolia's economic development has entered a new historical period,and economic scale and industry level have been on a new level. According to the records, to high income countries in 2003 third industries have accounted for 61.1% of GDP,

4、middle-income countries once have accounted for 51.5%, and low income countries is 50.2%. So the more economically developed countries, the development of the third industry better,and account for the larger proportion of GDP. The development of the third industry is particularly important. Therefor

5、e, Inner Mongolia to expand consumption in stimulating the growth of the third industry is playing an increasingly important role, especially the government consumption and the consumption .This paper adopts the method of multiple regression to analyse respectively on the Inner Mongolia investment s

6、pending, government consumption expenditure, household consumption expenditure and the added value of the third industry to carry out empirical analysis, argumentation and their relations, and predicts the development trend of the third industry in 2012, the last sign related to put forward suggesti

7、ons.Keywords: the third industry, government consumption, consumption, multiple regression, forecast, countermeasures and suggestions目錄一、經(jīng)濟(jì)研究背景1二、內(nèi)蒙古第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀1（一）取得的成績(jī)及發(fā)展優(yōu)點(diǎn)1（二）存在的問(wèn)題3三、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)搜集（附數(shù)據(jù)表）5（一）模型設(shè)定5（二）數(shù)據(jù)搜集5四、實(shí)驗(yàn)過(guò)程6（一）檢驗(yàn)多重共線性6（二）消除多重共線性7（三）異方差的檢驗(yàn)及修正101.懷特檢驗(yàn)102.異方差修正10五、對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的預(yù)測(cè)12六、對(duì)策與建議13參

8、考文獻(xiàn)15致謝16 內(nèi)蒙古消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的實(shí)證分析一、經(jīng)濟(jì)研究背景我國(guó)自實(shí)施改革開(kāi)放的戰(zhàn)略以來(lái)，內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出一個(gè)嶄新的面貌。當(dāng)然，第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)也不遜色。經(jīng)濟(jì)的有效增長(zhǎng)和消費(fèi)需求的拉動(dòng)有密不可分的關(guān)系，尤其是政府消費(fèi)和居民消費(fèi)的拉動(dòng)作用是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素。長(zhǎng)期以來(lái)，政府消費(fèi)支出在我國(guó)的消費(fèi)需求占基礎(chǔ)地位，而第三產(chǎn)業(yè)作為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門，和投資、居民生活、政府購(gòu)買息息相關(guān)。所以，第三產(chǎn)業(yè)的興起和發(fā)達(dá)是現(xiàn)代化的一個(gè)重要特征。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)表明，隨著工業(yè)化的發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)的比重不斷上升，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展必不可少的因素，現(xiàn)階段第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平已經(jīng)成為衡量一個(gè)國(guó)家乃至自治區(qū)總和經(jīng)濟(jì)實(shí)力和

9、現(xiàn)代化程度的重要標(biāo)志。消費(fèi)的根本目的是為了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，消費(fèi)促進(jìn)了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展在一定程度反過(guò)來(lái)又拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。內(nèi)蒙古的第三產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，主要體現(xiàn)在一些行業(yè)發(fā)展中取得新的進(jìn)展，尤其是在經(jīng)歷了金融危機(jī)的2009年第三產(chǎn)總值仍然比2008年增長(zhǎng)15%。不僅如此，非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境繼續(xù)得到改善。尤其是近幾年來(lái)，自治區(qū)出臺(tái)了一系列有利于第三產(chǎn)業(yè)和非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策，在改善內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境下起到了很大的作用，促進(jìn)了全區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的較快穩(wěn)定發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益顯著地增長(zhǎng)。當(dāng)然，我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)在快速穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí)還存在一些問(wèn)題：第一，傳統(tǒng)的服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平不高，有待提高。第二，新

10、興的產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的發(fā)展步伐緩慢。第三，居民收入也跟不上經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)消費(fèi)的拉動(dòng)能力不強(qiáng)。這一系列的問(wèn)題存在歸根結(jié)底受消費(fèi)性服務(wù)的制約。所以我們研究消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)非常有必要，在本文中采用多元回歸來(lái)研究它們之間的關(guān)系二、內(nèi)蒙古第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀（一）取得的成績(jī)及發(fā)展優(yōu)點(diǎn)1.第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)速度快近十五年來(lái)，從內(nèi)蒙古的GDP和第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)速度的對(duì)比表中可以看出，第三產(chǎn)業(yè)的總額占GDP總額的比例逐年增加，對(duì)GDP的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率顯著。第三產(chǎn)業(yè)的增速也是突飛猛進(jìn)，尤其是從2003年2008年尤為突出。雖然，2008年遭到金融危機(jī)的影響，增長(zhǎng)速度有所下降，不及前幾年，但相對(duì)剛剛進(jìn)入21世紀(jì)來(lái)說(shuō)，發(fā)展還是很

11、快的。表1 近十五年內(nèi)蒙古GDP、第三產(chǎn)業(yè)及其增長(zhǎng)速度比較（單位：億元）年份GDP增長(zhǎng)速度（%）第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)速度（%）第三產(chǎn)業(yè)占GDP比例（%）19971153.51 12.75%408.60 18.26%35.42%19981262.54 9.45%462.06 13.08%36.60%19991379.31 9.25%525.93 13.82%38.13%20001539.12 11.59%605.74 15.17%39.36%20011713.81 11.35%699.24 15.44%40.80%20021940.94 13.25%811.47 16.05%41.81%20032388

12、.38 23.05%1000.79 23.33%41.90%20043041.07 27.33%1270.00 26.90%41.76%20053905.03 28.41%1542.26 21.44%39.49%20064944.25 26.61%1934.35 25.42%39.12%20076423.18 29.91%2467.41 27.56%38.41%20088496.20 32.27%3212.06 30.18%37.81%20099740.25 14.64%3696.65 15.09%37.95%201011672.00 19.83%4209.02 13.86%36.06%201

13、114359.88 23.03%5015.89 19.17%34.93%201215880.5810.59%5630.5012.25%36.14%表2 內(nèi)蒙古“十五”和“十一五”期間第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)比分析年份第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)速度（%）交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵電通訊業(yè)增長(zhǎng)速度(%)占第三產(chǎn)業(yè)的比例批發(fā)和零售貿(mào)易 餐飲業(yè)增長(zhǎng)速度 (%)占第三產(chǎn)業(yè)的比例2001699.2415.44%204.4216.51%29.23%226.4615.91%32.39%2002811.4716.05%244.2819.50%30.10%266.5417.70%32.85%20031000.7923.33%296.8021.50

14、%29.66%312.1217.10%31.19%20041270.0026.90%360.3921.43%28.38%382.6622.60%30.13%20051542.2621.44%425.5718.09%27.59%458.1019.71%29.70%20061934.3525.42%507.6919.30%26.25%585.1727.74%30.25%20072467.4127.56%628.5023.80%25.47%762.2230.26%30.89%20083212.0630.18%793.0026.17%24.69%1007.7632.21%31.37%20093696.

15、6515.09%879.2810.88%23.79%1177.6116.86%31.86%20104209.0213.86%994.7613.13%23.63%1345.9614.30%31.98%2.第三產(chǎn)業(yè)運(yùn)行平穩(wěn)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)正在不斷優(yōu)化從內(nèi)蒙古“十五”和“十一五”期間第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)比分析的表2來(lái)看，第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)穩(wěn)健，不論是第三產(chǎn)業(yè)增加值，還是增長(zhǎng)速度，都沒(méi)有出現(xiàn)大起大落的增長(zhǎng)現(xiàn)象，相對(duì)來(lái)說(shuō)是平穩(wěn)的。從內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看：交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵電通訊業(yè)的增加值從2001年的33.75億元增加到2010年的130.61億元，增加值接近翻兩翻。與我們生活息息相關(guān)的批發(fā)和零售貿(mào)易餐飲業(yè)住宿業(yè)增加值由2001

16、年的36.03億元增加到2010年的192.47億元，增加5倍多。保持了很高的增長(zhǎng)幅度，所以，內(nèi)部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，也為第三產(chǎn)業(yè)提供了機(jī)遇。（二）存在的問(wèn)題1.第三產(chǎn)業(yè)的總量少，發(fā)展水平落后和層次較低我區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展主要依靠的是傳統(tǒng)的行業(yè)，例如批發(fā)零售行業(yè)、交通運(yùn)輸行業(yè)及住宿和餐飲業(yè)。所以，我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)在加快發(fā)展步伐時(shí)，同我國(guó)的發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)相比，注定是低水平和低檔次的，致使它的增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是不協(xié)調(diào)的，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也是不健康的。從近幾年第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況來(lái)看，我區(qū)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的增加值的比例是較低的，在西部地區(qū)的排名也是靠后的，在全國(guó)，我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的增加值更是微乎其微

17、。 2.傳統(tǒng)行業(yè)居多，新興行業(yè)較少，第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)不合理第三產(chǎn)業(yè)的興起和發(fā)展的主要標(biāo)志不是傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)，它的發(fā)展水平和檔次的高低是以新型的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)判斷的，例如有信息咨詢、計(jì)算機(jī)服務(wù)、軟件業(yè)、科技文化、教育衛(wèi)生等行業(yè)。但是，我區(qū)在這些行業(yè)的發(fā)展同全國(guó)的發(fā)展比較來(lái)看對(duì)滯后的，從而對(duì)資源的優(yōu)化配置上、人力技術(shù)水平的提高上有了阻礙作用。除此，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)代，我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還是依靠傳統(tǒng)的例如零售批發(fā)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)。就近五年來(lái)看，這些行業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率的平均值為24.17%、21.72%、8.08%。雖然住宿和餐飲業(yè)增加值的比重不及交通運(yùn)輸業(yè)和批發(fā)零售業(yè)占的比重，但是也比新興的

18、產(chǎn)業(yè)，例如房地產(chǎn)業(yè)、信息計(jì)算機(jī)行業(yè)的比重要大。因此，我們想要促使第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)，促使經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，需要加快對(duì)新型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，更要注重對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào) 整。表3 2008年2012年第三產(chǎn)業(yè)各行業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率行業(yè)2008年2009年2010年2011年2012年交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)24.79%20.92%20.80%26.63%18.47%批發(fā)和零售業(yè)21.23%24.78%24.99%28.22%21.61%住宿和餐飲業(yè)9.12%7.92%7.89%8.56%6.78% 金融業(yè)6.46%7.87%8.23%10.08%7.95%房地產(chǎn)業(yè)6.49%7.75%7.35%7.68%6.8

19、3%信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)3.15%3.17%3.11%3.01%2.62%租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)1.97%2.84%3.36%4.02%2.63%科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)1.47%1.66%1.50%1.71%1.31%水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)1.08%0.98%0.89%0.94%0.82%居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)5.25%3.16%3.74%4.98%3.59%教育2.82%5.62%5.08%5.21%4.47%衛(wèi)生、社會(huì)保障和社會(huì)福利業(yè)3.08%2.82%2.55%2.77%2.25%文化、體育和娛樂(lè)業(yè)1.42%0.91%1.07%1.13%0.97%公共管理和社會(huì)組織8.92%

20、9.55%10.16%10.16%8.35%總計(jì)5630.50 5015.89 4209.02 3696.65 2583.79 3.各盟市的發(fā)展水平層次不齊從目前的各盟市的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)看，第三產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)層次不齊，呼和浩特市、包頭市、烏蘭察布市是的第三產(chǎn)業(yè)的增加值逐年不斷提高，增長(zhǎng)速度也快。而興安盟、阿拉善盟、錫林郭勒盟的第三產(chǎn)業(yè)不僅總量不足，增加值更是少之又少，增長(zhǎng)速度嚴(yán)重地趕不上領(lǐng)頭羊的呼和浩特市、包頭市。就以2012年為例，呼和浩特市、包頭市的第三產(chǎn)業(yè)總量分別為1535.92億元和1434.31億元，而興安盟和阿蘭山盟的第三產(chǎn)業(yè)總量?jī)H有121.34億元和66.34億元。從這幾個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)

21、據(jù)就可以看出來(lái)，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展最快的地方是發(fā)展慢的地區(qū)的23倍多，這就反映出我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平層次嚴(yán)重不齊。4.第三產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高度化、規(guī)?；?、專業(yè)化等方面還表現(xiàn)出明顯不足 第一，我區(qū)第三產(chǎn)業(yè)中的金融業(yè)發(fā)展滯后，不能夠很好地帶動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第二，我國(guó)包括我區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)是在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的背景下發(fā)展起來(lái)的，它的基礎(chǔ)底子薄弱，所以，我們要利用新型的技術(shù)改變現(xiàn)在第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的窘?jīng)r。第三，在知識(shí)服務(wù)業(yè)發(fā)展方面，我們要加大對(duì)它的發(fā)展，保證它不落后，慢慢地向發(fā)達(dá)乃至國(guó)際的標(biāo)準(zhǔn)靠攏。三、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)搜集（附數(shù)據(jù)表）（一）模型設(shè)定經(jīng)分析，內(nèi)蒙古消費(fèi)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起著拉動(dòng)作用，而消費(fèi)在這里又包括投資消費(fèi)

22、，最終消費(fèi)，最終消費(fèi)又包括居民消費(fèi)支出和政府購(gòu)買支出。為此，我們以第三產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值為被解釋變量，以投資消費(fèi)支出、居民消費(fèi)支出、政府消費(fèi)支出為解釋變量建立如下形式的計(jì)量模型：Yt=0+1X1t+2X2t +3X3t+ui其中，Yt第三產(chǎn)業(yè)總值（現(xiàn)價(jià)億元） X1t投資消費(fèi)支出總額（億元） X2t政府消費(fèi)支出總額（億元） X3t居民消費(fèi)支出總額（億元）0、1、2、3表示待定系數(shù) ui 表示隨機(jī)誤差項(xiàng)（二）數(shù)據(jù)搜集收集了1981年2012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(統(tǒng)計(jì)年鑒19812012年)，如表5所示：表5 搜集19812012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)年 份Year第三產(chǎn)業(yè)TertiaryIndustry(億) 投資消費(fèi)I

23、nvestmentconsumption（億）政府消費(fèi)GovernmentConsumption Expenditure（億）居民消費(fèi)Housedhold Consumption Expenditure（億）198118.73 18.80 9.43 67.08 198222.69 26.10 8.94 79.07 198328.00 35.58 10.22 83.79 198437.48 45.81 17.19 89.38 198553.34 61.60 21.92 105.12 198665.39 60.22 26.62 118.22 198779.64 67.84 30.84 135.28

24、 198894.89 110.15 34.89 149.57 1989104.65 115.48 38.64 160.50 1990104.31 124.68 46.91 169.79 1991118.44 137.00 57.29 188.61 1992142.26 196.10 62.98 208.10 1993184.39 288.52 75.02 253.40 1994232.01 331.11 93.00 327.89 1995288.10 372.98 126.44 412.97 1996345.50 446.26 141.36 468.29 1997408.60 474.80 1

25、68.64 517.07 1998462.06 542.31 182.47 539.13 1999525.93 577.78 207.83 592.94 2000605.74 642.07 237.55 636.10 2001699.24 679.54 293.37 681.62 2002811.47 862.20 341.19 796.02 20031000.79 1339.07 409.43 850.14 20041270.00 1945.29 529.42 965.77 20051542.26 2845.06 611.77 1191.07 20061934.35 3466.11 745.

26、30 1384.29 20072467.41 4494.40 937.56 1693.31 20083212.06 5721.74 1243.16 2035.49 20093696.65 7495.42 1622.27 2318.84 20104209.02 9020.40 1894.81 2693.33 20115015.89 11014.63 2241.14 3285.50 20125630.5013442.072466.893777.27四、實(shí)驗(yàn)過(guò)程（一）檢驗(yàn)多重共線性利用Eiews軟件，用OLS方法結(jié)果如下：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Lea

27、st SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:14Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-65.9617430.58191-2.1568870.0397X1-0.0079230.044381-0.1785140.8596X21.4988550.3386174.4264020.0001X30.5808630.1415504.1035810.0003R-squared0.997538 Mean dependent var1106.618A

28、djusted R-squared0.997274 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression82.14323 Akaike info criterion11.77127Sum squared resid188930.3 Schwarz criterion11.95449Log likelihood-184.3404 F-statistic3781.637Durbin-Watson stat0.519877 Prob(F-statistic)0.000000則對(duì)應(yīng)的回歸模型表達(dá)式為：Y=-65.96174-0.007923X1+1.498855X2

29、+0.580863X3t=(-2.156887) (-0.178514) (4.426402) (4.103581)從上面的結(jié)果可以看出R2=0.997210，修改后的R2=0.996900也非常高。但是X1的T檢驗(yàn)沒(méi)有通過(guò)，所以X1，X2，X3之間可能存在多重共線性。對(duì)X1 X2 X3 進(jìn)行簡(jiǎn)單的系數(shù)相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如下：X1X2X3X1 1.000000 0.995207 0.986669X2 0.995207 1.000000 0.994043X3 0.986669 0.994043 1.000000由各相關(guān)系數(shù)值可知，解釋變量之間都高度相關(guān)，模型存在嚴(yán)重的多重共線性。（二）消除多重共線性

30、采用逐步回歸的方法，來(lái)檢驗(yàn)和解決多重多重共線性的問(wèn)題 (1)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:14Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C174.424241.594604.1934330.0002X10.4452200.01030543.202250.0000R-squared0.984181 Mean dependent var1106.618Adjuste

31、d R-squared0.983654 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression201.1586 Akaike info criterion13.50653Sum squared resid1213944. Schwarz criterion13.59813Log likelihood-214.1044 F-statistic1866.435Durbin-Watson stat0.361008 Prob(F-statistic)0.000000則Y=174.4242+0.445220X1 (4.193433) (43.20225)R2=0.983

32、654 F=1866.435 DW=0.361008(2)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:15Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C38.5160821.935351.7558910.0893X22.2886140.02672385.642880.0000R-squared0.995927 Mean dependent var1106.618Adjusted

33、 R-squared0.995791 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression102.0775 Akaike info criterion12.14980Sum squared resid312594.4 Schwarz criterion12.24141Log likelihood-192.3968 F-statistic7334.703Durbin-Watson stat0.636747 Prob(F-statistic)0.000000則Y=38.51608+2.288614X2 (1.755891) (85.64288)R2=0.9957

34、91 F=7334.703 DW=0.636747 (3)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:16Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-233.282831.80022-7.3358880.0000X31.5895060.02473564.262380.0000R-squared0.992788 Mean dependent var1106.618Adjust

35、ed R-squared0.992547 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression135.8248 Akaike info criterion12.72107Sum squared resid553451.1 Schwarz criterion12.81268Log likelihood-201.5371 F-statistic4129.654Durbin-Watson stat0.269861 Prob(F-statistic)0.000000Y=-233.2828+1.589506X3 (-7.335888) (64.26238)R2=0.9

36、92547 F=4129.654 DW=0.269861由以上三個(gè)檢驗(yàn)可以綜合比較X1，X2，X3的各項(xiàng)檢驗(yàn)，X2的R2最大,F檢驗(yàn)，以及常數(shù)檢驗(yàn)通過(guò)。所以以X2為基礎(chǔ)，依次加入X1，X3來(lái)逐步回歸。(4)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:17Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C23.8375126.564080.8973590.3769X22.555557

37、0.2734249.3465100.0000X1-0.0524910.053507-0.9810020.3347R-squared0.996057 Mean dependent var1106.618Adjusted R-squared0.995785 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression102.1416 Akaike info criterion12.17966Sum squared resid302554.1 Schwarz criterion12.31707Log likelihood-191.8745 F-statistic3663.

38、232Durbin-Watson stat0.751807 Prob(F-statistic)0.000000Y=23.83751+2.555557X2-0.052491X1 t=(0.897359)(9.346510)( -0.981002)R2=0.995785 F=3663.232 DW=0.751807(5)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:18Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-

39、StatisticProb. C-64.8349429.41969-2.2037940.0356X21.4497280.1939787.4736760.0000X30.5870470.1349364.3505600.0002R-squared0.997535 Mean dependent var1106.618Adjusted R-squared0.997365 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression80.76046 Akaike info criterion11.70991Sum squared resid189145.3 Schwarz c

40、riterion11.84732Log likelihood-184.3586 F-statistic5868.348Durbin-Watson stat0.514925 Prob(F-statistic)0.000000Y=-64.83494+1.449728X2+0.587047X3 t= (-2.203794) (7.473676) (4.350560)R2=0.997365 F=5868.348 DW=0.514925在分別加入X1，X3之后，我們可以比較它們的R2,以及修正后的R2，t檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)。消除了多重共線性，由X2和X3構(gòu)成的方程為：Y=-64.83494+1.449728X

41、2+0.587047X3（三）異方差的檢驗(yàn)及修正1.懷特檢驗(yàn)White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.604920 Probability0.000767Obs*R-squared15.82619 Probability0.003261Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 03/26/14 Time: 23:34Sample: 1981 2012Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-

42、StatisticProb. C4507.4725208.2040.8654560.3944X2128.528656.317682.2822070.0306X22-0.0843170.024952-3.3790860.0022X3-64.7347035.90995-1.8026960.0826X320.0319440.0107902.9604520.0063R-squared0.494568 Mean dependent var5910.790Adjusted R-squared0.419690 S.D. dependent var14518.96S.E. of regression11060

43、.27 Akaike info criterion21.60271Sum squared resid3.30E+09 Schwarz criterion21.83173Log likelihood-340.6433 F-statistic6.604920Durbin-Watson stat1.763555 Prob(F-statistic)0.000767由上圖可以看出，nR2所對(duì)應(yīng)的概率p值=0.003<0.05，說(shuō)明拒絕原假設(shè)，模型存在著異方差。2.異方差修正用加權(quán)最小二乘法（WLS）修正，權(quán)數(shù)w=1/abs(resid1/2)的結(jié)果如下：VariableCoefficientStd

44、. Errort-StatisticProb.C-51.304301.861219-27.564890.0000X21.6609860.03322849.987840.0000X30.4576090.02014222.718990.0000Weighted StatisticsR-squared1.000000 Mean dependent var937.2386Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var5130.023S.E. of regression0.004940 Akaike info criterion-7.693815Sum squ

45、ared resid0.000708 Schwarz criterion-7.556403Log likelihood126.1010 F-statistic2.00E+12Durbin-Watson stat0.246164 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.997322 Mean dependent var1106.618Adjusted R-squared0.997137 S.D. dependent var1573.355S.E. of regression84.18458 Sum squared resi

46、d205524.2Durbin-Watson stat0.563326再次用懷特檢驗(yàn)是否還存在異方差，結(jié)果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic0.586055 Probability0.675461Obs*R-squared2.556383 Probability0.634569Test Equation:Dependent Variable: STD_RESID2Method: Least SquaresDate: 03/27/14 Time: 00:30Sample: 1981 2012Included observations: 32V

47、ariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2.01E-052.89E-066.9467820.0000X2-3.97E-083.13E-08-1.2696580.2150X229.97E-121.39E-110.7193770.4781X32.19E-082.00E-081.0958860.2828X32-2.78E-126.00E-12-0.4638760.6465R-squared0.079887 Mean dependent var2.21E-05Adjusted R-squared-0.056426 S.D. dependent var

48、5.98E-06S.E. of regression6.15E-06 Akaike info criterion-21.01912Sum squared resid1.02E-09 Schwarz criterion-20.79010Log likelihood341.3060 F-statistic0.586055Durbin-Watson stat2.160271 Prob(F-statistic)0.675461由上圖檢驗(yàn)可以看出，從上面的結(jié)果看出，運(yùn)用加權(quán)最小二乘法估計(jì)的結(jié)果不論擬合度，殘差，還是各參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值都有了顯著的改善。且nR2所對(duì)應(yīng)的P值=0.63>0.05說(shuō)明模

49、型修正成功，不存在異方差，所以得到最后最佳模型為：Y= -51.30430+1.660986X2+0.457609X3T=(-27.56489)(49.98784)(22.71899)R2=1.000000 F=0.586055 DW =2.160271五、對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的預(yù)測(cè)根據(jù)最后最佳的回歸模型Y= -51.30+1.66X2+0.46X3，把1990年2012年的政府消費(fèi)（X2）和居民消費(fèi)（X3）分別帶入此模型中，來(lái)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)由于政府消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的增值和由于居民消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的增值分別有多大。在帶入X2的時(shí)候，令X3為零；在帶入X3的時(shí)候，令X2為零。預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)如表6： 表6 對(duì)第

50、三產(chǎn)業(yè)的預(yù)測(cè)值 年份 第三產(chǎn)業(yè)政府消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的增值（億元）居民消費(fèi)拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的增值（億元）1990104.31 26.5726.80 1991118.44 43.8035.461992142.26 53.2544.431993184.39 73.23 65.261994232.01 103.0899.531995288.10 158.59134.54 1996345.50 183.36164.111997408.60 228.64186.551998462.06 251.60196.701999525.93 293.70221.452000605.74 343.03241.31 2001699.24 435.69 262.25 2002811.47 515.08314.8720031000.79 628.35339.7620041270.00 827.54392.95 20051542.26 964.24496.59 20061934.35 1200.84585.47 20072467.41 1505.05 727.6220083212.06 2012.35885.03 20093696.65 2641.67101