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user: 3. 武汉市服务业对经济增长的影响分析 3.1. 武汉市服务业与经济增长的描述性分析 首先通过图形来比较直观的考察武汉市服务业与经济增长之间的关系。主要从服务业总产值与GDP产值、服务业占GDP比重和服务业产值增长率与GDP增长率三个方面来研究二者之间的关系。 3.1.1. 服务业规模与经济增长关系的分析 我们采用服务业总产值和年GDP来衡量服务业规模发展的水平和经济增长的水平，采取从1980年到2013年34个样本，所用的数据均来自《武汉统计年鉴》。根据上述数据，做出武汉市服务业规模发展与经济增长关系图。 从图6可以看出，服务业总量规模不断扩大，增长速度快。1980年，武汉市的服务业增加值只有13.07亿元，随着改革开放的不断深入，服务业伴随着经济增长得到前所未有的高速发展，随着武汉市工业化、城市化进程明显加快，服务业持续快速增长，2006年达到1358亿元，2013年达到4319.7亿元。服务业增加值总量规模不断攀升。 3.1.2. 服务业产值占GDP比重显著增加 从图7以看出，服务业增加值在武汉市生产总值中的比重不断增长，从1980年到2013年呈一直上升趋势。从1990年到2003年，服务业比重的上升呈现出显著增长的趋势。二十世纪九十年代末开始，工业的快速发展主导了新一轮经济高速增长，带动了武汉市服务业的迅速发展。2001年，武汉市服务业首次突破50%，从2001年至2010年中，除了2005年，武汉市服务业增加值占生产总值的比重一直保持 图4. 2006-2013年武汉市三次产业就业比例 图5. 武汉市三次产业投资所占比重 图6. 服务业规模变化与经济增长关系 图7. 服务业占GDP比重 在50%以上。2011年到2013年，服务业占比略有下降，保持在48%左右。随着服务业比重稳步提高，武汉市经济的服务化趋势会越来越明显，服务业在国民经济中的地位越来越重要。 3.1.3. 服务业增长率与经济增长率关系的分析 本文采用服务业的产值增长率来衡量服务业的增长速度。增长率越高，服务业的发展越快。用GDP增长率和服务业增长率的关系，来分析服务业增长对经济增长的作用。样本区间和数据来源同上。根据这些数据，做出的武汉市服务业增长率与GDP增长率的关系图如下： 从图8可以看出，服务业增长率和经济增长率之间的关系显示为确定性，变动方向基本一致，只有少数几年呈现了相反的变动趋势。所以，我们有充分的理由认为服务业的增长和经济增长之间存在一致性，存在正相关关系。 综上所述，武汉市服务业规模与经济规模之间具有一定的相关性，从1980年至2013年，服务业的规模和经济规模呈显著同向变大趋势；服务业产值占GDP比重也呈明显的稳定的增长趋势，从1980年占GDP的24.5%上升到2013年的48%左右；服务业增长率和经济增长率之间的关系显示为确定性，变动方向基本一致，呈现相同趋势的时间长度占大部分，服务业的增长和经济增长之间存在一致性，存在着正相关关系。总的来说，武汉市服务业的发展与经济增长之间的相关性非常强，二者之间呈强烈的确定性。 3.2. 武汉市服务业与经济增长关系的协整分析和格兰杰因果关系检验 前面着重从描述性统计指标角度对武汉市服务业和经济增长进行了分析，为了实证分析武汉市服务业发展与经济增长之间的关系，这里采用协整分析和格兰杰检验对武汉服务业发展与经济增长的关系进行研究。之所以选用该方法，一方面，大多数时间序列数据都是非平稳的，而传统的方法对计量模型所使用的时间序列数据没有进行平稳性检验，在这种情况下，直接进行回归分析容易出现“伪回归”的问题。由Engle & Granger (1987)等发展起来的协整分析技术有效的解决了传统经济建模中非平稳时间序列的“伪回归”问题，所以为了避免经济变量关系研究中可能存在的虚假回归现象，通常采用协整分析法。另一方面，以多元回归方法为代表的实证方法是事前假定，即先假定变量间存在关系，后进行验证；而协整分析则是事后假定，即先判断单整阶数，只有变量间单整阶数相同且均为一阶单整，理论上才可能 图8. 服务业增长率与经济增长率关系 存在长期均衡的关系。同时，建立在协整分析基础之上的格兰杰因果检验，对于变量间因果关系的判断更为全面和准确。 3.2.1. 变量选取及数据来源 本文选取武汉市的地区生产总值(GDP)作为反映经济增长的指标，武汉市服务业的增加值代表武汉市服务业。数据选取区间为1980年~2013年，所有数据均来自《武汉统计年鉴》。利用居民消费价格指数进行平减消除价格因素影响，且由于时间序列易存在异方差，这会对实证结果产生影响，而对数据进行自然对数处理并不会改变原来变量之间的关系，与此同时能使时间序列趋势线性化，因此分别对地区生产总值(GDP)、服务业增加值(SER)进行自然对数处理，记为lngdp和lnser。本文所用的计量分析均为EVIEWS7.2软件。 3.2.2. 实证分析 1) 序列的单位根检验 单位根检验又叫平稳性检验，主要用来检验时间序列是否平稳。如果时间序列不平稳而对其进行协整检验则比较容易使所进行的回归分析中存在伪回归现象。由下图(图9)可以初步判断序列式不平稳的并带有一定的趋势，因此，需先对数据进行平稳性检验。 序列的平稳性检验是协整分析的前提。常见的检验序列平稳性方法有DF (Dickey-Fuller)方法、ADF (Augment Dickey-Fuller )方法、PP (Pillips-Perron)方法等，采用较多的是ADF方法和PP方法。本文主要采用ADF检验分别对lngdp、lnser的平稳性进行检验。以上各变量的检验结果见表2，所以数据均为1阶差分平稳。 2) 协整检验 通过以上检验可以判定lngdp、lnser为一阶单整序列，满足协整检验的前提。检验经济变量之间协整关系的方法主要有Engle和Granger (1987)提出的两步检验法和Johansen极大似然检验法。后者适用于多变量系统。本文采用适用于两变量协整的Engle-Granger两步法检验。 ① 用变量lngdp对lnser进行普通最小二乘回归，得到回归模型的估计结果如下： 图9. 平稳性检验 Table 2 ADF test dat 变量 原序列 1阶差分序列 结论 lngdp 0.9795 0.02 ** I(1) lnser 0.4555 0.0288 ** I(1) 表2. ADF单位根检验结果 注： ** 表示通过5%的统计显著性水平；I(1)表示一阶单整。 回归模型中的R 2 = 0.986，即判定系数达到了0.986的水平，说明该回归方程的拟合优度非常高。 ② 在运用最小二乘法估计模型结果时，模型估计残差序列会自动存储在默认序列对象resid中，运用ADF检验法对模型估计的残差序列进行单位根检验，由于ADF检验统计量-2.127小于显著性水平5%时的临界值−1.953，因此拒绝残差序列存在单位根的原假设，即可以认为残差序列是平稳的，表明序列lngdp和lnser具有协整关系。 3) 格兰杰(Granger)因果关系检验 由上面的协整检验可知，在长期内，GDP与服务业之间存在稳定的相关关系，但是它们彼此之间是否真正存在因果关系以及哪个变量是因，哪个变量是果并不明确，因此需要对其进行格兰杰因果检验。在进行格兰杰因果检验前需确定最佳的滞后期P值，因此需首先进行VAR检验，以获得最佳滞后期值。对于滞后期数的选择有多种判断准则，其中包括LR统计量、赤池信息准则(AIC)和施瓦茨信息准则(SC)。 由上表(表3)可以看出，当滞后期数为6时，在5个评价指标中有3个认为VAR(6)为最佳模型，因此确定最佳滞后期数为6。如果VAR模型所有根模的倒数都小于1，即在单位圆内，则该模型是稳定的；如果VAR模型所有根模的倒数都大于1，即在单位圆外，则该模型是不稳定的。根据建立的VAR模型，生成AR的表。下图是AR根的表，如图所示： 从上表(表4)中可以看出，所有的AR根模的倒数均小于1，因而所建立的VAR(6)模型是稳定的。 得到最佳滞后期数之后，紧接着对变量进行格兰杰因果检验。由于VAR模型获得的最佳滞后期为6，所以进行格兰杰因果检验时，lags应选择6。因果检验具体见下表： 由上表(表5)可知：原假设“lnser不是lngdp的格兰杰成因”的P值小于1%的显著性水平，因此拒绝原假设，即lnser是lngdp的格兰杰成因。因此可以说服务业的发展能直接促进经济的增长。原假设“lngdp不是lnser的格兰杰成因”的P值小于5%的显著性水平，因此拒绝原假设，即lngdp是lnser的格兰杰成因，因此可以说经济增长能进一步带动服务业的发展。可见，武汉市服务业的发展与经济增长互为因果，且服务业发展对经济增长的影响相对更为明显。 由协整分析和格兰杰因果检验证明GDP和服务业增加值二者之间长期存在较为稳定的因果关系，而为证明除了长期，在短期内二者之间的稳定均衡关系也存在则需要对其进行误差修正模型。结果由下表所示： 由上表(表6)可知，二个变量之间的拟合程度较好，说明模型正确。而对模型整体好坏进行检验的则为AIC和SC，由表可见，两个值都比较小，说明模型整体效果较好，即二者之间的短期均衡关系存在。 由以上实证可以得出，武汉的GDP与服务业增加值之间除了在短期存在均衡关系外，在长期内二者之间也存在稳定的协整关系。由格兰杰因果检验可以发现，武汉的服务业与GDP互为因果，即长期而言，武汉市服务业的发展能促进经济增长且经济的长期增长又能推动服务业的发展。可见，武汉发展服务业能实现经济的长期增长；经济的长期增长反过来又推动其服务业的更新升级，从而更具竞争优势。 Table 3 Grainger (Granger) causality tes Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 −16.18848 NA 0.013189 1.347295 1.443283 1.375837 1 101.9042 209.9426 2.82e−06 −7.104016 −6.816053 * −7.018390 2 104.8938 4.871869 3.06e−06 −7.029169 −6.549229 −6.886458 3 112.4334 11.16987 * 2.39e−06 −7.291366 −6.619451 −7.091570 4 117.4297 6.661745 2.29e−06 −7.365167 −6.501275 −7.108286 5 120.1928 3.274754 2.63e−06 −7.273542 −6.217675 −6.959578 6 129.0903 9.227020 1.97e−06 * −7.636319 * −6.388476 −7.265270 * 7 132.7046 3.212678 2.26e−06 −7.607746 −6.167927 −7.179612 表3. 格兰杰(Granger)因果关系检验 Table 4 AR roo Root Modulus 0.995621 0.995621 0.901447 0.901447 −0.473692 − 0.745178i 0.882992 −0.473692 + 0.745178i 0.882992 0.618811 − 0.566348i 0.838855 0.618811 + 0.566348i 0.838855 0.224429 − 0.796789i 0.827793 0.224429 + 0.796789i 0.827793 0.735826 0.735826 −0.456315 − 0.311987i 0.552774 −0.456315 + 0.311987i 0.552774 −0.277620 0.277620 表4. AR根 No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition. Table 5 Causality tes 原假设： 统计量 F-Statistic P值 LNSER不是LNGDP的格兰杰成因 34 4.91649 0.0057 LNGDP不是LNSER的格兰杰成因 2.96224 0.0411 表5. 因果检验 Table 6 The error correction mode R-squared 0.999503 0.998702 Adj. R-squared 0.999106 0.997664 Sum sq. resids 0.011561 0.041677 S.E. equation 0.027762 0.052711 F-statistic 2514.754 962.0490 Log likelihood 69.36222 51.40976 Akaike AIC −4.025873 −2.743554 Schwarz SC −3.407350 −2.125030 Mean dependent 1.023137 0.187878 S.D. dependent 0.928361 1.090671 Determinant resid covariance (dof adj.) 8.94E−07 Determinant resid covariance 2.56E−07 Log likelihood 133.0091 Akaike information criterion −7.643505 Schwarz criterion −6.406458 表6. 修正模型