中国各地区第三产业发展情况及其影响因素分析1

我国各地区国民生产总值发展情况及其影响因素分析

———基于多层线性模型分析

学院：经济与管理学院

班级：09统计1班

姓名：王琳

学号：20091701310027

指导教师：刘殿国

日期：2012-04-14

中国各地区第三产业发展情况及其影响因素分析

摘要：第三产业是除第一、第二产业外的其他各业，亦称服务业，其发展水平是衡量生产社会化程度和市场经济发展水平的重要标志，而积极发展第三产业又

是促进市场经济发育、优化社会资源（包括自然资源、资金和劳动力）配置、提高国民经济整体效益和效率的重要途径。而金融业也是近年来发展迅速且很有潜力的行业，本文主要用多层统计分析来研究城市化率、金融业生产总值、第三产业从业人数对第三产业生产总值的影响。

关键词：第三产业生产总值金融业城市化率从业人口数

第三产业的发展是生产力提高和社会进步的必然结果, 其发展水平则是衡量现代社会经济发达程度的重要标志。在“八五”时期和今后10年, 我国将面临发展市场经济、调整经济结构、缓解就业压力、增加资金积累、改善人民生活等一系列间题。我国第三产业目前还处于比较落后的状态。加快发展第三产业, 是第一、第二产业进一步发展的必然选择, 是扩大就业领域的迫切要求, 是提高城乡人民生活水平的重要条件, 也是推进社会主义市场经济体制建立的客观要求。为此, 我们必须树立市场经济观念, 加大衬第三产业的资金投入, 枚宽一系列有关政策, 提高第三产业的社会化水平, 建立城乡社会综合服务体系, 完善行业管理体系, 提高第三产业就业入员的素质, 等等。

一、问题提出：

第三产业是除第一、第二产业外的其他各业，亦称服务业，其发展水平是衡量生产社会化程度和市场经济发展水平的重要标志，而积极发展第三产业又是促进市场经济发育、优化社会资源（包括自然资源、资金和劳动力）配置、提高国民经济整体效益和效率的重要途径。党的十五届五中全会及去年中共中央关于“十五”国民经济发展的建议，再次提出了大力发展第三产业的一系列方针政策，指明了今后较长时期发展第三产业的发展道路。深刻认识我国第三产业发展的现状，抓住我国即将加入世界贸易组织所带来的机遇，对加快我国第三产业的发展具有非常重要的意义。而本文就是要研究影响第三产业发展的要素，在此选取了第三产业从业人数和金融投资额为自变量做为第一层统计分析研究。然后用城市规划率来研究中国各个地区第三产业发展的特点及其比较。

二、研究假设

对该问题提出三个基本假设：

1、金融投资额与第三产业生产总值正向相关：城市往往是一个区域的商业、交通、通信、金融、文化、教育、科技、信息等方面的中心，第三产业相对集中；

专业市场作为商品交换的场所，它的扩展本身就是第三产业发展的重要体现，同时专业市场的兴起还会带动交通运输、邮电通信、金融业务以及各类中介服务业等第三产业的发展。因此本文主要选取金融投资总额来分析其对第三产业总值的影响

2、第三产业从业人口与第三产业生产总值正向相关：因为我国是人口大国，有丰富的人力资源，如何更好的调整就业人员的劳动资本结构显得更为突出，而第三产业主要是服务业，这无疑是更需要大量的就业人员。因此研究第三产业总值与就业人口有着密切的关系并且是劳动力密集型。所以假设其正相关。

3、城市化率是造成各地区生产总值差异的主要因素：要研究各地区的第三产业总值的差别，无疑要考虑城市化率对其的影响。所以一下建立模型对其分析研究。

二、数据介绍

1、数据搜集

本文主要搜集了北京、湖南、广东、四川、陕西、湖北、山东、天津、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江13个省市2001-2010年共10年的第三产业生产总值、第三产业从业人口数、金融投资额、城市化率。数据来源于国家统计局官网，并通过指数换算以及用SPSS标准化整理数据使其可以准确地为模型服务。

2、利用SPSS文件创建二层数据结构的SSM文件

首先将数据录入SPSS中，然后将数据标准化，整理后就可以用HLM读入数据分析变量之间的关系，将其按层次分为:

第一层：第三产业生产总值——因变量

第三产业从业人口数——自变量

金融业投资总额——自变量

第二层：城市化率

3、检查数据是否已经正确读入HLM程序中

点击MAKE MDM，然后CHECK STATS

LEVEL-1 DESCRIPTIVE STATISTICS

VARIABLE NAME N MEAN SD MINIMUM MAXIMUM Z第三产 130 0.00 1.00 -1.06 4.11 Z从业人 130 0.00 1.00 -1.70 2.82

Z 金融业 130 -0.00 1.00 -0.99 3.63

LEVEL-2 DESCRIPTIVE STATISTICS

VARIABLE NAME N MEAN SD MINIMUM MAXIMUM 城市化率 13 176.79 569.29 0.19 2069.30 由结果可看出数据已经完整读入。

三、分析步骤

1、不包含第二层预测变量的二层模型

阶层一：

阶层二：22021

1010

000μγβμγβμγβ+=+=+=

操作程序，得出如下结果：

如图可看出的值为0.533465，的值为0.689864， 和的P 值都小于0.001，显然小于显著性水平（取05.0=α）。接着对其引入第二层变量。

2、包含第二层预测变量的二层模型

经过多次调整与试验，得出如下模型：

阶层一：

阶层二：

操作程序，得出如下结果：

由以上调整后的结果可知， =-0.000156，P=0.162,所以城市化率与成反比，=0.670590，P=0.002,=0.000183，P=0.004,城市化率成正比。

=0.642760 , P<0.001，城市化率与成正比。可看出城市化率是导致各地区第三产业总值的原因。

五、结论与建议：

因为第三产业实际上还可以说是一个服务性的行业，所以可以增加许多就业岗位，不断发展新的服务领域，让越来越多的劳动者参与到第三产业中来，这样不但有利于转移农村剩余劳动力，加快我国的城市化速度，也能不断促进我国经济结构的优化。由于第三产业具有较强的就业吸纳能力，政府也可以加大补贴，进行一些免费培训等形式采取第三产业就业优惠政策，激发第三产业就业人员的积极性，在解决劳动力剩余的同时加快第三产业的发展速度，积极降低同发达国家的差距。适当加大对社会的建设规模也即要在一定程度上注重基本建设投资，基本建设支出的多少以成为衡量一国经济发展的重要指标，加大基本建设投资能