南宁市第三产业发展影响因素的实证分析
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作者: 陈博
【摘要】本文借助 1990～2010 年样本数据，运用多元回归模型实证分析南宁市第三产业发展的影响因素，并根据相关结论提出建议，以期更有针对性地发展南宁市第三产业。
【关键词】第三产业 产值 实证分析 多元回归模型
一、引言
南宁市第三产业的快速发展为南宁市经济做出了巨大的贡献，根据南宁市统计公报相关数据，2010年全市第三产业增加值903.11亿元，比上一年增长13.9%，在三次产业经济结构中占50.16%的比重。
本文采用南宁市第三产业的产值（增加值）来反映第三产业的发展规模与水平，记为 Y。因此选取了如下4个解释变量，考察对南宁第三产业发展的影响：
X1：人均 GDP， 表示人均收入水平。国际经验表明，任何一个国家在人均收入增加的同时往往伴随着第三产业产值的增加。
X2：财政支出，最终消费的构成因素。
X3：：非农人口数，表示城市化水平。南宁市经济高速发展，城市化水平不断提高，促使第三产业水平不断提高。
X4：第三产业就业人数。
来自《南宁统计年鉴2011》的数据收集：
年份 南宁市第三产业的产值Y（万元） 人均 GDPX1（元） 财政支出X2（万元） 非农人口数X3（人） 第三产业就业人数X4（人）
1990 229416 1282 68441 851694 674509
1991 279544 1414 71913 871597 685412
1992 335631 1617 75287 917878 724587
1993 502499 2339 107415 958649 806479
1994 706108 3208 128398 995856 895471
1995 934917 3987 144050 1034903 938425
1996 1135559 4465 155555 1073692 947582
1997 1336903 5036 178987 1103802 964785
1998 1563797 5569 202323 1142897 987785
1999 1697308 5817 245770 1161833 1025687
2000 1849070 6086 290667 1578160 1135387
2001 2142638 6656 348556 1591821 1175521
2002 2432710 7327 452120 1614238 1169859
2003 2697285 8176 524981 1679929 925254
2004 3180636 9595 621191 1718176 964668
2005 3724435 11057 735508 1773200 991175
2006 4384641 13071 930781 1817485 1011296
2007 5388015 16070 1180007 1859508 1092201
2008 6593901 19204 1660830 1889351 1288131
2009 7848789 21945 2035519 1908770 1306027
2010 9031100 27027 2612800 1954760 1354782
二、实证分析
（一）模型的建立
被解释变量记为 Ln（Y）， 解释变量记为 Ln（X1）、Ln（X2）、Ln（X3）、Ln（X4）。由于被解释变量与四个解释变量都近似服从线性关系，建立模型形式为：
Ln（Y）=β0+β1 Ln（X1）+β2 Ln（X2）+β3 Ln（X3）+β4 Ln（X4）+μ
其中β0为常数项，μ为随机误差项。工业化水平、制度因素、市场化开放程度等因素都对于第三产业的发展起着不同程度的作用，因此放入随机误差项中予以考察。
（二）参数估计
使用Eviews6.0软件，根据普通最小二乘法的原理（OLS）进行模型估计，回归初步结果如下：
Ln（Y）=-4.34367+1.26734Ln（X1）-0.215781Ln（X2）
+0.711027
（-2.304851） （16.97488） （-3.891748）
Ln（X3）+0.0258 Ln（X4）
（6.270421） （0.8417）
R2=0.998608 调整后的R2=0.998260
F=2868.860 SE=0.045071
Method： Least Squares
Date： 01/06/12 Time： 17：30
Sample： 1990 2010
Included observations： 21
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4.343670 1.884577 -2.304851 0.0349
LOG（X1） 1.267340 0.074660 16.97488 0.0000
LOG（X2） -0.215781 0.055446 -3.891748 0.0013
LOG（X3） 0.711027 0.113394 6.270421 0.0000
LOG（X4） 0.025800 0.127094 0.203002 0.8417
R-squared 0.998608 ????Mean dependent var 14.36270
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