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user: 4. 实证分析 4.1. 数据的选取和处理 本文以广州和深圳两个地区为研究对象，选取1990~2013年两地区的地区生产总值和三次产业生产总值为研究指标。所采用的原始数据分别来自《广州市统计年鉴2014》和《深圳市统计年鉴2014》。 考虑到原始数据可能存在异方差性和共线性，而对数化可以适当的减弱数据的异方差性和共线性，所以首先使用对数化的方法对原始数据进行处理。经过数据处理后的广州市的地区生产总值、第一产业生产总值、第二产业生产总值和第三产业生产总值分别用LNGDP-G、LNFI-G、LNSI-G和LNTI-G表示，深圳市的地区生产总值、第一产业生产总值、第二产业生产总值和第三产业生产总值分别用LNGDP-S、LNFI-S、LNSI-S和LNTI-S表示。 4.2. 三次产业生产总值的变化趋势 第一产业、第二产业和第三产业是根据社会生产活动的顺序对产业结构的划分，并且三次产业结构是国民经济中产业结构问题的重要关系。分析广州和深圳三次产业结构的变化趋势，并进行地区的比较，可以使我们清晰地认识到广州和深圳两地区经济发展的特点。1990年~2013年广州和深圳两地区三产业生产总值的变化趋势如图1和图2所示。 由图1可以看出，广州第一产业生产总值随时间的增加无明显变化，第二产业和第三产业生产总值随时间的增加而呈指数形式增长，并且第三产业生产总值比第二产业生产总值增加得更快。 由图2可以知道，深圳第一产业生产总值随时间的增加无明显变化，第二产业和第三产业生产总值随时间的增加而呈指数形式增长，虽然在整体上第二产业和第三产业的增加速度几乎相同，但是自2010年以来第三产业生产总值比第二产业生产总值的增加速度要快一些。 4.3. 平稳性检验 时间序列数据的分析通常是通过建立计量经济学模型进行的，而无论是单方程计量经济学模型还是联立方程计量经济学模型的分析背后都有一个隐含的假设，即所采用的时间序列数据都是平稳的。采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)方法对广州和深圳两地区的数据LNGDP-G、LNFI-G、LNSI-G、LNTI-G和LNGDP-S、LNFI-S、LNSI-S、LNTI-S做平稳性检验。检验结果如表1所示。 从上述ADF检验结果看出，LNGDP-G、LNFI-G、LNSI-G、LNTI-G和LNGDP-S、LNFI-S、LNSI-S、LNTI-S在10%的显著性水平下均不平稳；二阶差分后的LNGDP-G、LNFI-G、LNSI-G和LNTI-G和LNGDP-S、LNFI-S、LNSI-S、LNTI-S在10%的显著性水平下均表现平稳。说明广州和深圳两地区的地区生产总值以及第一产业、第二产业和第三产业的生产总值，即LNGDP-G、LNFI-G、LNSI-G、LNTI-G和LNGDP-S、LNFI-S、LNSI-S、LNTI-G在10%的显著性水平下都是2阶单整，因此是平稳序列。 4.4. 协整检验 为了避免产生“伪回归”现象，需要进一步对时间序列数据进行协整检验。本文含有4个变量，多变量协整关系的检验通常采用Johansen检验 [ 8 ] 方法。假定广州和深圳两地区的地区生产总值为被解释变量，两地区的第一产业、第二产业和第三产业的生产总值为解释变量，经过最小二乘估计最终得到的模型如下： (4) (5) 图1. 广州三产业趋势图 图2. 深圳市三产业趋势图 其中，模型(4)是由广州地区生产总值和三次产业生产总值的相关数据估计得到的广州市三次产业结构与经济增长关系的模型，模型(5)是深圳地区生产总值和三次产业生产总值的相关数据估计得到的深圳市三次产业结构与经济增长关系的模型。 模型(4)和模型(5)的可决系数分别是0.998449和0.999996，表明样本观测值的拟合度非常好。两个模型的F值分别是4077.130和1611477，表明模型都通过了整体显著性检验。 对两地区的残差序列分别进行平稳性检验的结果如表2所示。 从ADF检验结果可以看出，广州地区模型的残差序列在1%的显著性水平下是1阶差分平稳，深圳地区模型的残差序列在5%的显著性水平下是单整平稳，所以协整检验通过，表明广州和深圳两地区的地 Table 1 The inspection result of AD 变量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 ADF值 结论 LNFI-G −4.498307 −3.658446 −3.268973 −1.551645 不平稳 *** LNSI-G −4.498307 −3.658446 −3.268973 −0.374212 不平稳 *** LNTI-G −4.498307 −3.658446 −3.268973 1.478216 不平稳 *** LNGDP-G −4.571559 −3.690814 −3.286909 1.596790 不平稳 *** LNFI-S −4.416345 −3.622033 −3.248592 −2.130029 不平稳 *** LNSI-S −4.416345 −3.622033 −3.248592 −0.046155 不平稳 *** LNTI-S −4.498307 −3.658446 −3.268973 5.528788 不平稳 *** LNGDP-S −4.467895 −3.644963 −3.261452 3.907186 不平稳 *** LNFI-G −2.685718 −1.959071 −1.607456 −7.317031 平稳 * LNSI-G −3.920350 −3.065585 −2.673459 −2.814939 平稳 *** LNTI-G −4.498307 −3.658446 −3.268973 −8.074969 平稳 * LNGDP-G −4.667883 −3.733200 −3.010349 −3.089743 平稳 *** LNFI-S −2.679735 −1.958088 −1.607830 −9.359629 平稳 * LNSI-S −2.685718 −1.959071 −1.607456 −6.149273 平稳 * LNTI-S −2.708049 −1.962813 −1.606129 −1.969408 平稳 ** LNGDP-S −3.808546 −3.020686 −2.650413 −6.410262 平稳 *** 表1. ADF检验结果 注： * 表示在1%的显著性水平下平稳性检验的结论； ** 表示在5%的显著性水平下平稳性检验的结论； *** 表示在10%的显著性水平下平稳性检验的结论。 Table 2 Residual results of AD 残差 1% 5% 10% ADF值 结论 e-G −4.467895 −3.644963 −3.261452 −6.077693 平稳 * e-S −4.416345 −3.622033 −3.248592 −3.644644 平稳 ** 表2. 残差ADF检验结果 注： * 表示在1%的显著性水平下平稳性检验的结论； ** 表示在5%的显著性水平下平稳性检验的结论。 区生产总值和三次产业的生产总值存在长期均衡关系。 由模型可知，对于广州地区，在第二、三产业生产总值不变的情况下，第一产业每增加1%，经济总量就平均增加0.017069%；在第一、三产业生产总值不变的情况下，第二产业每增加1%，经济总量就平均增加0.4298%；在第一、二产业生产总值不变的情况下，第三产业每增加1%，经济总量就平均增加0.559221%。对于深圳地区，在第二、三产业生产总值不变的情况下，第一产业每增加1%，经济总量就平均减少0.011277%；在第一、三产业生产总值不变的情况下，第二产业每增加1%，经济总量就平均增加0.482279%；在第一、二产业生产总值不变的情况下，第三产业每增加1%，经济总量就平均增加0.507806%。 4.5. 建立误差修正模型 在广州和深圳两地区的地区生产总值与其各自的第一产业、第二产业和第三产业生产总值存在长期均衡稳定关系的基础上构建误差修正模型 [ 9 ] ，用于描述两地区的短期动态，故建立如下误差修正模型： 广州、深圳两地区误差修正模型的可决系数分别是0.999999和0.999998，表明样本观测值的拟合优度非常好；F值分别是2163789和1141656，表明误差修正模型通过了整体性显著性检验；D.W值分别是2.511413和2.238374，表明模型不存在自相关问题。由误差修正模型可以知道，广州和深圳两地区的地区生产总值和第一产业、第二产业和第三产业之间存在短期均衡关系。 广州地区建立误差修正模型的误差修正系数是0.145174，说明上期误差对广州地区生产总值的当期总量影响不大。从短期波动状况来看，在第二、三产业生产总值不变的情况下，广州第一产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.023479%；在第一、三产业生产总值不变的情况下，广州第二产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.399226%；在第一、二产业生产总值不变的情况下，广州第三产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.542554%。 深圳地区建立误差修正模型的误差修正系数是0.035603，说明上期误差对深圳地区生产总值的当期经济发展影响不大。从短期波动状况来看，在第二、三产业生产总值不变的情况下，深圳第一产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.007446%；在第一、三产业生产总值不变的情况下，深圳第二产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.494371%；在第一、二产业生产总值不变的情况下，深圳第三产业的增加值每增加1%，其地区生产总值的增加值将平均增加0.481457%。