閆志鵬

摘 要：隨著中國GDP增速從2010年后的逐漸下降，中國面臨著能否進一步實現(xiàn)經(jīng)濟快速發(fā)展的嚴重問題。工業(yè)對GDP的貢獻是其重要的組成部分，近15年，中國工業(yè)對GDP的貢獻率均達到了35%以上。所以，本文選取影響中國經(jīng)濟狀況的重要指標“全部工業(yè)增加值”作為因變量，選取“進出口金額、市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資完成額、中國總人口”作為自變量，同時，為了分析經(jīng)濟危機對工業(yè)增加值的影響，引入了“虛擬變量Crisis”作為自變量。本文對數(shù)據(jù)進行了平穩(wěn)性檢驗，DW檢驗，再將原數(shù)據(jù)進行了一階差分處理，并在此基礎上進行回顧分析。研究結果表明：促進中國進出口貿(mào)易發(fā)展，加大市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資力度，適度調(diào)整中國的人口政策有利于中國工業(yè)的發(fā)展。

關鍵詞：時間序列回歸模型；ADF檢驗；工業(yè)增加值

一、引言

GDP是投資、消費、凈出口這三種需求之和，因此經(jīng)濟學上常把投資、消費、出口比喻為拉動GDP增長的“三駕馬車”。內(nèi)需是經(jīng)濟的主要動力；投資是輔助性的擴大內(nèi)需；出口通過本國企業(yè)的產(chǎn)品打入國際市場，參與國際競爭，擴大自己的產(chǎn)品銷路。本文從“投資、消費、凈出口”這三個角度出發(fā)，對中國工業(yè)增加值進行分析。分別引入與“投資”有關的“市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資完成額”、與“凈出口”相關的“進出口金額”、與“消費”相關的“中國總人口”作為自變量，同時引入虛擬變量Crisis來表明發(fā)生經(jīng)濟危機。由2000年至2014年中國三大產(chǎn)業(yè)以及工業(yè)在GDP中的構成比例可以看出，工業(yè)在GDP中的構成比例大，選取“工業(yè)增加值”作為因變量具有一定經(jīng)濟解釋意義。

二、變量解釋說明以及相關數(shù)據(jù)來源

對變量的解釋如下：因變量：Y，全部工業(yè)增加值，差分后的符號：DY；自變量，X1，進出口金額差分后的符號：DX1；X2，市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資完成額，差分后的符號：DX2；X3，中國總人口，差分后的符號：DX3；CRISIS，經(jīng)濟危機，差分后的符號：CRISIS。本文數(shù)據(jù)來源于wind資訊。（注：由于2014年X2的數(shù)據(jù)空白，根據(jù)該變量取值變化趨勢進行賦值）。

三、數(shù)據(jù)擬合及檢驗

（一）ADF單位根檢驗：由于經(jīng)濟時間序列通常是非平穩(wěn)的單整序列，為防止回歸過程中可能導致的偽回歸現(xiàn)象，避免虛假回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，在采用模型進行分析之前，第一步就要對模型中包含的時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，因此，本文首先要檢驗X1、X2、X3、CRISIS、Y的平穩(wěn)性。本文采用ADF單位根檢驗法，對進出口金額、市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資完成額、中國總人口、中國工業(yè)增加值、虛擬變量經(jīng)濟危機各變量進行平穩(wěn)性檢驗，模型零假設為存在單位根。由ADF單位根檢驗結果可知，序列X1、序列X2、序列X3、序列CRISIS和序列Y均為一階單整序列，序列X1、序列X2、序列X3、一階差分后通過1%的顯著性檢驗，序列Y一階差分后通過5%的顯著性檢驗，因此，各變量一階差分后均為平穩(wěn)序列。

（二）擬合優(yōu)度檢驗（R2檢驗）：用統(tǒng)計量R2的值來說明多元線性回歸方程與數(shù)據(jù)的擬合程度。結果中給出的R2=0.899，相對比較而言，R2的值較高，由此可見自變量與因變量的相關程度較高。

（三）變量顯著性檢驗（t檢驗）：通過t檢驗我們可以看出每個自變量對因變量的影響，如果某個自變量對因變量影響并不顯著，應該將它從回歸方程中剔除。由于各回歸系數(shù)的t檢驗值分別為t1=9.57，t2=1.92，t3=，故拒絕系數(shù)為0的原假設，說明DX1、DX2、DX3對DY有顯著性影響。雖然t4=1.51，但是t值并不是很低，說明Crisis對DY的影響近似有一定的顯著性，可以接受。

（四）方程顯著性檢驗（F檢驗）：用統(tǒng)計量F的值來說明總體上因變量與所有自變量之間的線性關系是否顯著。結果中給出的F檢驗值為68.651，說明DX1、DX2、DX3、CRISIS與DY之間的回歸效果非常顯著。

（五）DW檢驗：由于多重共線性對多元線性歸模型的合理性造成很大影響，應用DW檢驗判斷各個自變量之間是杏存在多重共線性。DW的值接近于2，p的值趨近于0，即隨機誤差項間不相關。實際問題中，當DW統(tǒng)計量的值在2左右時，可判定回歸模型不存在自相關，此時回歸模型有效。結果分析中的DW的值為2.262，可判定回歸模型不存在自相關，此時回歸模型有效。

四、回歸模型及相關分析

DY=8330.0+2.5DX1+1.2DX2–5.2DX3+2437.2CRISIS

（3.56） （9.57） （1.92） （—3.02） （1.51）

（注：回歸模型下的括號內(nèi)數(shù)值是對應估計參數(shù)的t值）

模型分析：在其他條件不變的情況下，進出口金額的變化率增加1%，全部工業(yè)增加值的變化率增加2.7%；在其他條件不變的情況下，市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資完成額的變化率增加1%，全部工業(yè)增加值的變化率增加1.6%；在其他條件不變的情況下，中國總人口的變化率增加1%，全部工業(yè)增加值的變化率減少4.54%；在其他條件不變的情況下，經(jīng)濟危機發(fā)生與否對因變量的影響為2392.61億元。

五、對策建議

隨著中國經(jīng)濟增速的放緩，經(jīng)濟的后發(fā)優(yōu)勢逐漸顯得不明顯，如何進一步提升中國經(jīng)濟實力與國際競爭力日益成為中國發(fā)展所需解決的問題。通過結果可以看出，能夠采用以下方法來提升中國的工業(yè)增加值。

1、促進中國進出口貿(mào)易發(fā)展。中國政府可以通過調(diào)整各種財政政策來促進中國進出口貿(mào)易的發(fā)展，例如調(diào)整關稅政策，優(yōu)化各種稅收政策，加大進出口相關產(chǎn)業(yè)的財政支出力度。促進中國進出口貿(mào)易發(fā)展，從而帶動中國相關工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為中國經(jīng)濟的進一步發(fā)展提供動力。

2、加大市政公用設施建設固定資產(chǎn)投資力度。加大基礎設施投資建設，可以為中國經(jīng)濟的進一步發(fā)展打下基礎，促進區(qū)域間商品流動、人才流動、物質(zhì)流動，為經(jīng)濟區(qū)域一體化發(fā)展創(chuàng)造條件。

3、適度調(diào)整中國的人口政策。新出臺的“二孩政策”在一定程度上有助于改善中國不太合理的人口結構，同時為中國經(jīng)濟的發(fā)展提供“消費”的動力，但是從回歸模型可以看出，人口政策不能夠太激進，過于快速的人口增加速度不利于中國工業(yè)增長。

4、通過模型可以看出，經(jīng)濟危機的發(fā)生提升工業(yè)增加，可以理解為國家采用宏觀調(diào)控政策抵消了一部分的危機的影響；也可理解為中國經(jīng)濟與世界經(jīng)濟的不太同步降低了危機的影響。

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