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[摘 要]第三产业即服务业,是经济产业结构分类中除第一、第二产业之外的行业,第三產业的发展对于扩大就业,提高人民生活水平、国民经济素质和综合国力意义重大.第三产业的发展受限于很多因素,本文主要从第三产业就业人员数量、国家财政支出和社会消费品零售总额三个方面,探讨影响第三产业增加值的相关因素,并为提高我国第三产业发展水平提出相应的对策与建议.
[关键词]第三产业；就业人员数量；财政支出；社会消费品零售总额；EViews
[中图分类号]F719 [文献标识码] A
众所周知,第三产业是我国GDP（国内生产总值）中至关重要的一部分,国家统计局2017年1月20日发布的数据显示,2016年第三产业增加值比上年增长7.8%,占GDP的比重达到51.6%,这使得产业结构更加优化.加快第三产业的发展有利于扩大就业,缓解就业压力,同时有利于提高人民生活水平,带动经济快速发展.但是,我国第三产业的发展仍处于起步阶段,正确分析影响我国第三产业增加值的相关因素,探究发展第三产业的对策与方法,对于我国第三产业持续良好发展意义重大.
1 影响因素的确定
根据查阅的相关资料以及数据的可获得性,本文选取的三个影响我国第三产业发展水平的因素分别是第三产业就业人员数量、国家财政支出以及社会消费品零售总额.
随着我国第三产业的发展,就业人员数量持续上升,从业人员素质也普遍提升,但尽管如此,2015年我国服务业就业比重仅为42.4%,距离成为服务经济体还有较远距离；我国是发展中国家,也是一个农业大国,但是国家积极调整产业结构,增大对第三产业的扶持力度,在财政方面更是给予了大力支持,财政支出的增加,有利于更好的发展第三产业；在各类与消费有关的统计数据中,社会消费品零售总额是表现国内消费需求最直接的数据,因此它能够最直接地反映第三产业的运行和发展情况.
2 数据收集
从国家统计局查找并整理相关统计数据,选取1996至2015年第三产业增加值（亿元）：Y；第三产业就业人员数量（万人）：X1；国家财政支出（亿元）：X2；社会消费品零售总额（亿元）：X3.
3 模型设定
根据所收集的数据,将被解释变量Y与解释变量X1、X2、X3相应数值绘制在同一线形图中.
由上图可知,第三产业增加值、第三产业就业人员、财政支出以及社会消费品零售总额数量十年间均呈现上升趋势,但是增长率变动幅度较大.与此同时,第三产业就业人员数量多年间呈现水平波动,这说明上述变量间是否存在线性关系还需要进一步研究.为分析第三产业增加值（Y）和第三产业就业人员数量（X1）、国家财政支出（X2）和社会消费品零售额（X3）的变动的数量的规律性,可以初步建立多元线性回归模型如下：
参数β0代表无任何因素影响下的第三产业增加值,μi为随机扰动项.
利用Eviews8.0软件,建立多元线性回归模型,做Y对X1、X2、X3的普通最小二乘估计,普通最小二乘估计的回归结果如下表所示：
4 模型的检验
4.1 经济意义上的检验
所估计的参数β1等于2.471012,β2等于0.658997,β3等于0.644888,说明在其他变量不变的情况下,第三产业就业人员数量每增长1%,第三产业增加值就相应增长2.471012%；国家财政收入每增长1%,第三产业增加值就相应增长0.658997%；社会消费品零售总额每增长1%,第三产业增加值就相应增长0.644888%.单个解释变量的系数都符合预期的经济意义,第三产业就业人员数量、国家财政支出和社会消费品零售总额的增加均应该使得第三产业增加值相应增加,因此该模型可初步通过经济意义上的检验.
4.2 统计意义上的检验
4.2.1 拟合优度检验.由表1中的数据可知,模型的多重可决系数R2等于0.999595,修正后的可决系数 R2 等于 0.999519,这说明模型的整体拟合优度较高.
4.2.2 F检验.针对H0：β1 等于 β2 等于 β3 等于 0,在显著性水平α 等于 0.05下,查F分布表得到自由度为k-1等于3和n-k等于16的临界值Fα（3,16）等于3.24,由表1中的数据可以得到F 等于 13150.05,因为F 等于 13150.05> Fα（3,16） 等于3.24,应拒绝原假设,说明列入模型的解释变量X1、X2和X3联合起来与被解释变量Y的相关关系显著.
4.2.3 t检验.分别针对H0：βj 等于 0 （j 等于 1,2,3）,在显著性水平α 等于 0.05下,查t分布表得自由度为n-k等于16临界值t0.025（16）等于2.120.由表1中的数据可知,与β1、β2、β3对应的t统计量分别为：5.127806、2.496910、4.112420,其绝对值都超过2.120.这说明在显著性水平α 等于 0.05,并且其他解释变量保持不变的前提下,单个解释变量X1、X2和X3分别对被解释变量Y有显著影响,因此该模型可通过统计意义上的检验.
4.3 计量经济意义上的检验
4.3.1 异方差检验.利用White检验对回归方程的异方差性进行检验,结果如下：
从表2中的数据可得,nR2等于6.236428,由white检验可知,在显著性水平α 等于 0.05下,查X2分布表,得临界值 X20.05（9）等于16.9190,因为nR2等于6.236428< X20.05（9） =16.9190,应接受原假设,即该模型中随机误差项不存在异方差.
4.3.2 自相关检验.由表1中的数据可知DW等于1.264714,对样本量为20,解释变量为3个的模型,在显著性水平α等于0.05下,查DW统计表可知,dL等于0.998,dU等于1.676,模型中dL 进一步做偏相关系数检验,得到残差et与et-1,et-2,等et-12,的各期相关系数和偏相关系数. 通过偏相关系数检验,观察Partial Correlation 列的图以及PAC列的值,发现偏相关系数PAC 的绝对值均小于0.5,表明该模型中不存在自相关,可通过经济意义上的检验. 对最初模型进行经济意义上、统计意义上和计量意义上的检验后,最终得到第三产业增加值与各影响因素间的回归模型： 5 结论与建议 5.1 增加财政支出,增强消费信心 国家在第三产业的财政支出可以提高消费者对服务行业（第三产业领域）的信心,使之更加信赖服务行业,从而刺激国民消费,提高社会消费品零售总额,进而促进第三产业的发展. 5.2 改善第三产业市场监管制度和行业结构 这需要进一步建立健全第三产业市场监管体系,进一步深化公共服务领域改革,密切结合“互联网+”时代浪潮,以创新推动实践,营造自主创新的良好发展环境,形成集聚效应,促进第三产业的发展. [参考文献] [1] 李江帆,蓝文妍,朱胜勇.第三产业生产服务：概念与趋势分析[J].经济学家,2014（01）. [2] 徐群,于德淼,赵春阁.我国第三产业发展现状研究及趋势预测——基于主成分分析和逐步回归分析[J].巢湖学院学报,2014（02）. [3] 胡磊.我国第三产业发展与就业增长的关系研究[D].西北师范大学,2013. [4] 易丹辉.数据分析与EViews应用[M].北京：中国人民大学出版社,2007. [5] 潘章勇,刘芳君.安徽第三产业发展与经济增长的实证分析[J].现代商业,2010（15）. [6] 庞浩.计量经济学[M].北京：科学出版社,2014. [7] 徐雅静,曲双红.协整分析在我国第三产业与GDP关系研究中的应用[J].数学的实践与认识,2009（15）. 结论：适合实证分析论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关实证分析开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。 出口信用保险对我国出口贸易作用实证 基于资本要素价格扭曲理论对我国利率水平失衡分析 河南省城镇居民消费水平差异实证 我国物价水平波动影响因素分析
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