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user: 2. 实证分析 (一) 数据选取 国内生产总值(GDP)是指一个国家或地区在一定时间内以货币计量的所有最终产品或提供服务的价值总和，是世界银行等主要国际经济金融机构用以衡量一个国家或地区经济发展水平的主要衡量指标。而实际GDP是扣除通胀因素的，以基准年价格基础计量的国民生产总值，能够体现生产力发展的实际状况。因此本文选取实际GDP作为衡量我国经济发展情况的基准。为了和实际GDP指标相对应，衡量我国农业、工业和服务业发展水平的指标则采用农业(记为agr)、工业(记为ind)与服务业(记为ser)的实际年度总量。本文选取的样本时间跨度为1978年至2016年的年度数据，且选取1978年的物价基准为基期价格水平。本文的数据来源为万得(Wind)中国宏观数据库，数据处理用eviews7.0进行。 一般而言，由于时间序列数据都有一致的大走势规律而可能存在异方差影响，从而对实证分析的结构可能带来偏差，因此本文将四组时间序列数据采用对数化处理，从而消除异方差带来的影响。对数化处理后，各经济变量的走势如图1所示。 (二) 单位根检验 一般而言，在进行时间序列分析时，需要对原序列进行单位根检验其是否平稳，否则会出伪回归的现象，即两个没有任何经济关系的时间序列变量因为共同增长的趋势而存在的显著的回归系数 [ 10 ] 。如果使用非平稳时间序列数据直接进行回归分析，则会带来很多荒谬的结论。对于平稳序列才可进行协整分析，以及格兰杰因果检验，以分析长期协整关系；对于不平稳序列，常用的方法是将原有序列进行差分，再将加工后的数据进行单位根检验，直到生成平稳的时间序列为止。各变量单位根检验结果如表1所示。 由表1所示，国内生产总值 ln ( g d p t ) 、农业生产总值 ln ( a r g t ) 、工业生产总值 ln ( i n d t ) 和服务业生产总值 ln ( s e r t ) 单位根检验的ADF统计量在均大于10%置信度下的t值，这说明这四个变量都未拒绝原变 图1. 各变量对数趋势图 Table 1 Unit root test 变量 ADF检验值 1%置信度t值 5%置信度t值 10%置信度t值 是否平稳 lngdp −0.437 −3.654 −2.957 −2.617 否 Δlngdp −4.642 −3.670 −2.964 −2.621 是 lnser −1.696 −3.639 −2.951 −2.614 否 Δlnser −3.982 −3.646 −2.954 −2.616 是 lnind −1.001 −3.654 −2.957 −2.617 否 Δlnind −3.653 −3.662 −2.960 −2.619 是 lnagr −1.748 −3.627 −2.946 −2.612 否 Δlnagr −4.920 −3.639 −2.951 −2.614 是 表1. 各变量单位根检验 量存在单位根的假设，因此这四个时间序列都为非平稳序列。将上述四个变量进行一阶差分，可得 Δ ln ( g d p t ) 、 Δ ln ( a r g t ) 、 Δ ln ( i n d t ) 和 Δ ln ( s e r t ) ，并对差分过后的变量进行ADF检验。结果显示在1%的显著性水平下，国内生产总值(lngdp)、服务业年度生产总值(lnser)与农业年度生产总值(lnagri)是平稳序列，而在5%的显著性水平下，工业年度生产总值(lnindus)是平稳序列。由此可见，在对各变量进行一阶差分后，上述变量均变成一阶单整 I ( 0 ) ，因此上述变量之间可能存在长期两两协整关系，还需进一步进行实证分析。 (三) Johanson协整检验 由之前的分析可知， Δ ln ( g d p t ) 、 Δ ln ( a r g t ) 、 Δ ln ( i n d t ) 和 Δ ln ( s e r t ) 可能存在一个或多个长期均衡协整关系。由于变量个数大于两个，文本采用Johanson迹检验法对上述变量进行协整检验，结果如表2所示。 由表2迹检验结果来看，首先，在假定不存在协整关系的前提下，迹检验统计量为49.731，大于5%置信度下的临界值，且伴随概率为0.031，因此拒绝没有协整关系的原假设，存在长期协整关系。将原假设放宽至至少1组协整关系，迹检验统计量为21.554小于5%置信度下的临界值，伴随概率为0.323，因此不能拒绝至少1组协整关系的原假设。再将原假设放宽至至少2组协整关系、至少3组协整关系，结果显示均不能拒绝相关假设。这可以说明在原有的四组时间序列变量中，存在1组长期的协整关系。 为了检验协整关系的准确性，需要对原有协整结果的所有特征根进行模检验，检验结果如表3所示。 表3给出了上述Johanson协整检验的所有4组特征根，且相应的模均小于1，由此可见协整检验的结果是正确的，即四个变量之间存在着长期协整方程。 (四) Granger因果检验 Granger因果检验是用于分析时间序列变量之间的因果关系的检验方法。假定两组时间序列变量为 [ x t ] 和 [ y t ] ，且有关 [ x t ] 和 [ y t ] 每一变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列当中。构造以下回归方程： y t = ∑ i = 1 p α i x i − 1 + ∑ j = 1 q β i y i − 1 + μ 1 t x t = ∑ i = 1 s λ i x i − 1 + ∑ j = 1 r γ i y i − 1 + μ 2 t 其中， [ μ 1 t ] 和 [ μ 2 t ] 是两个假定不相关的白噪声序列。从以上式子中可以看出，假定 y t 与 y t 自身以及 x t 的过去值相关；类似的，假定 x t 与 x t 自身以及 y t 的过去值相关。对于以上两个式子，对第一个式子的零假 Table 2 Johanson tes 原假设协整关系个数 特征值 迹检验统计量 5%置信度下临界值 伴随概率 无 0.498 49.731 47.856 0.031 至少1组 0.318 21.554 29.797 0.323 至少2组 0.200 8.140 15.494 0.450 至少3组 0.009 0.329 3.841 0.566 表2. Johanson检验结果 Table 3 Cointegration tes 特征根 特征根的模 0.963477 0.963477 0.953069 0.953069 0.763532 − 0.217072i 0.793789 0.763532 + 0.217072i 0.793789 0.154606 − 0.228228i 0.275665 0.154606 + 0.228228i 0.275665 0.226363 0.226363 0.664019 0.664019 表3. 协整检验验证结果 设一 H 0 为 α 1 = α 2 = ⋯ = α p = 0 ，对第二个式子的零假设二 H 0 为 γ 1 = γ 2 = ⋯ = γ r = 0 。而格兰杰因果关系被定义为：1) 零假设一被拒绝，零假设二被接受；或者2) 零假设二被拒绝，零假设一被接受。这说明一个变量再加入另一个变量滞后阶数，解释能力大幅提高即两个变量之间存在着信息重合。 本文选取5为滞后阶数，具体的Granger因果检验结果，如表4所示。 从表4的检验结果可以看出，在10%的显著性水平之下：1) 中国服务业发展与国内生产总值发展之间不存在Granger因果关系，但是两者之间存在双向的因果关系，即中国服务业的发展会推动经济增长；反过来，国内经济增长也会拉动服务业发展。服务业作为服务业，与国民生活水平息息相关。服务业的增长会拉动居民消费、投资水平的提升，从而带动国内生产总值的提高，因此服务业增长是国民经济增长的一个原因。而国民经济水平增长会带来居民可支配收入的提高。在满足了基本的衣食住行之外，居民对以满足精神文化需求为主的服务业产生了一定的消费需求，拉动了服务业的发展。2) 服务业发展与农业发展之间存在着一定的Granger因果关系，即服务业发展为因，农业发展为果。即服务业的发展会拉动农业的发展，但农业的发展却不能拉动服务业的发展。在传统农业的基础之上发展出来的特色农业旅游观光、科技农业小镇等服务业，在自身发展的同时，也拉动了传统农业的发展。3) 服务业和工业之间存在着Granger因果关系，即服务业发展为因，工业发展是果；服务业的发展会拉动工业的发展，但是工业的发展却不能够带动服务业的发展。 由上文的Granger因果关系分析可知，服务业发展对农业、工业的发展并不存在挤出效应，而是存在协同效应。因此，各地地方政府在建设地方经济发展之时，应该优先发展服务业。在服务业健康发展的同时，会带动农业、工业的发展，从而拉动当地整个地方经济的发展，实现资源的有效配置。 (五) 向量自回归(VAR)模型 在建立向量自回归模型之前，首先要确定回归模型的最佳滞后阶数。一般而言，滞后阶数越高，模 型越完整，滞后变量反应的信息越多。但同时需要估计的参数也就越多，模型损失的自由度也就越高。因此需要一个准则来判定最佳滞后阶数。用SC和AIC信息准则的方法计算模型的信息统计量，如表5所示。 由表5可知，无论是SC还是AIC统计量，当滞后阶数达到2阶时，对应的信息准则统计量均达到最小，因此本文建立 的模型。定义新的变量矩阵 y t = [ Δ L N ( g d p ) t ，   Δ L N ( arg ) t ，   Δ L N ( i n d ) t ，   Δ L N ( s e r ) t ] ′ 则 VAR ( 2 ) 模型的数学表达形式为 y t = A 1 y t − 1 + A 2 y t − 2 + ε t . Table 4 Granger causality tes 原假设 F统计量 伴随概率 结论 lnag不是lngdp的GRANGER原因 0.795 0.565 lnagri是lngdp的GRANGER原因 lngdp不是lnag的GRANGER原因 3.293 0.024 lnind不是lngdp的GRANGER原因 0.948 0.471 lngdp是lnindus的GRANGER原因 lngdp不是lnind的GRANGER原因 3.529 0.018 lnser不是lngdp的GRANGER原因 1.384 0.270 无GRANGER因果关系 lngdp不是lnser的GRANGER原因 1.685 0.182 lnind不是lnagr的GRANGER原因 1.614 0.200 Lnagri是lnindus的GRANGER原因 lnagr不是lnind的GRANGER原因 2.452 0.067 lnser不是lnagr的GRANGER原因 4.397 0.007 Lnser是lnagri的GRANGER原因 lnagr不是lnser的GRANGER原因 1.989 0.122 lnser不是lnindus的GRANGER原因 2.972 0.035 Lnser是lnindus的GRANGER原因 lnindus不是lnser的GRANGER原因 0.743 0.600 表4. 各变量之间Granger因果检验结果 Table 5 SC and AIC information criterio 滞后阶数 SC AIC 0 −12.557 −12.59 1 −14.081 −14.211 2 −14.094* −14.271* 3 −14.037 −14.162 4 −13.994 −14.023 5 −13.788 −14.001 表5. SC和AIC信息准则 其中， A 1 和 A 2 分别为两个 3 × 3 的系数方阵， ε t 为 3 × 1 的白噪声向量。运用极大似然估计法估计出系数方阵的值，具体如表6所示。 表6给出了上文所建立的向量自回归 VAR ( 2 ) 模型的参数方阵估计情况，每一个具体参数估计值下面的方括号内为对应估计参数的 统计量。整体而言，无论是短期还是长期服务业发展情况的变动，均会对GDP、农业和工业的发展带来正向影响。但是就长期变化和短期变化而言，短期服务业发展的变动(DEL_LNSER(-1))对其他几个经济指标的影响的回归系数并不显著。而长期服务业发展的变动(DEL_LNSER(-2))对农业发展的影响不够显著，但是对其他三个经济指标的影响均显著为正。 (六) 脉冲响应函数 前文所提出的向量自回归(VAR)模型，只是静态的分析，其假设前提为外部经济环境影响不变，即随机扰动项 ε t 是一个白噪声， ε t ~ N ( 0 ， Σ ) ，其中 Σ 是 ε t 的方差协方差矩阵，且保持不变。但是从实际经济情况来看，外部经济环境往往是不断变化的，需要分析和预测服务业发展对GDP和农业以及工业发展的长期影响，还需要建立脉冲相应函数来加以分析。脉冲响应函数用于考察随机扰动项一个或几个标准 Table 6 Estimation results of VAR(2) mode DEL_LNGDP DEL_LNAGR DEL_LNIND DEL_LNSER DEL_LNGDP(−1) 2.072 1.535 2.481 1.097 [1.099] [0.579] [1.000] [0.456] DEL_LNGDP(−2) 4.461 2.140 5.734 5.073 [2.421] [0.826] [2.363] [2.159] DEL_LNAGR(−1) −0.332 −0.205 −0.433 −0.027 [−0.862] [−0.379] [−0.855] [−0.054] DEL_LNAGR(−2) 0.785 0.294 1.011 1.010 [1.896] [0.505] [1.855] [1.912] DEL_LNIND(−1) −0.204 −0.025 −0.189 0.042 [−0.232] [−0.020] [−0.163] [0.037] DEL_LNIND(−2) 1.906 1.145 2.385 1.993 [2.164] [0.925] [2.059] [1.775] DEL_LNSER(−1) 0.669 0.668 0.797 0.189 [1.212] [0.861] [1.097] [0.268] DEL_LNSER(−2) 1.180 0.466 1.603 1.316 [2.319] [0.651] [2.394] [2.428] 表6. VAR(2)模型估计结果 图2. 服务业发展脉冲响应图 差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。 图2为蒙特卡洛模拟法模拟的服务业发展对GDP和农业、工业发展的脉冲相应函数图。本文选取的追踪期为20年，图中纵轴表示经济增长、农业发展与工业发展对服务业发展的相应程度，虚线代表响应函数值加减一倍标准差的置信区间。 首先考察服务业发展对经济增长的一个标准差扰动的相应。从图2中可以看出，前4期服务业发展对经济增长带来显著的呈上升趋势的冲击，从第4期向后，冲击呈缓慢上升趋势。从长期来看，服务业发展对经济增长存在着显著的正向冲击作用。 其次考察服务业发展对工业增长的脉冲相应。服务业发展对工业发展的冲击与服务业发展对经济增长的冲击具有大体相同的趋势。不同之处在于从第16期开始，冲击呈下调趋势。不过从长期来看，服务业的发展对工业的发展同样存在显著的正向冲击作用。 最后就是服务业发展对农业发展的一个标准差的长期冲击影响。前三期冲击处于激烈上升期，在第三期时达到了峰值0.0075。第3期之后，冲击开始稳步回落，在第10、11、12期达到谷底0.0050。而从第12期开始，冲击又稳步上升。这说明短期内，服务业发展对农业发展有着强烈的促进作用。但是这种促进作用在中期会慢慢减缓，但是从长期来看，服务业发展还是对农业发展起到了促进作用。脉冲相应函数的结果和VAR模型估计结果相一致：服务业发展对农业发展在存在着正向促进作用，但是效果不显著。