成都市第三产业发展影响因素分析

成都市第三产业发展影响因素分析

C梁蔚琼西南民族大学经济学院张小兰

四川成都614100

摘要】第三产业的发展是判断一个国家或地区经济发展、成都市第三产业发展现状与存在的问题

水平高低的重要依据。本文基于柯布-道格拉斯生产函数，对1991 —2012年成都市第三产业发展的影响因素进行实证分析。

结果表明：固定资产投入、人均生产总值、城市化率与成都市第三产业发展存在正相关关系。而第三产业就业人数、进出口额

与第三产业发展存在负相关关系，与预期相反。

【关键词】成都市第三产业柯布-道格拉斯生产函数一、引

言第三产业，即服务业，是指不生产物质产品的产业，我们般把第一、二产业以外的其他各产业称为第三产业。第三产业的发展状况是判断一个国家或地区经济发展水平高低的重要依据。近年来，成都市第三产业一直保持快速稳定增长，产业结构也得到不断调整和优化，对成都市乃至整个四川经济快速增长起到了重要作用。因此，大力发展第三产业，对于推动成都市经济持续快速增长和整体竞争能力的提高非常关键。

第三产业的快速发展引起了许多学者的关注，不少学者运用不同的方法研究了影响第三产业发展的因素，取得了一定的成果。贺爱忠（2001）认为现阶段阻碍我国第三产业发展的主要问题是产业结构不合理，且第三产业的内部结构也有待优化。江

小涓等（2004）实证分析得出收入水平、消费结构、城市化进程是制约第三产业发展的主要因素。吴海瑾（2004）实证分析表明国民生产总值和人均服务产品占有量对第三产业发展影响显著。李淑方（2005指出我国东、中、西部三地区的经济发展差异决定了其第三产业发展的差异，对于三地区制约第三产业发展的因素要区别对待。曾国平等（2007）研究认为我国各省市经济发展水平的高低造成了各地区第三产业发展存在显著差异，且这种差异将随着经济发展程度进一步扩大。曾黎（2012）实证研究得岀各地区经济发展程度的高低是造成我国第三产业发展不平衡的主要原因。王志豪（2012）实证研究表明第三产业的就业结构对第三产业发展有显著的促进作用。

从现有文献看，学者们在研究该问题时，主要研究了中国各省份的第三产业发展状况，单独研究某个市的很少，而对成都市第三产业的研究更少。鉴于此，本文试图从实证的角度，运用计量经济方法，基于柯布-道格拉斯生产函数，利用1991 —2012年度经济数据考察影响成都市第三产业发展的因素，并基于实证结果，有针对性地提岀成都第三产业的发展对策，以促进第三产业的快速发展。

1、成都市第三产业发展现状

改革开放以后，特别是20世纪90年代以来，成都市通过资产重组，大力兴建基础设施，发展超市、连锁经营、物流配送等新型产业发展形式，推动流通产业现代化。这些措施使成都市第三产业获得了快速发展，传统的第三产业不断充实提高，新兴的第三产业不断涌现，规模迅速扩大。其一、二、三产业结构也不断优化（见表1）。

由表1可知，成都市2012年一、二、三产业生产总值分别为348.1亿元、3790.6亿元、4000.3亿元，第三产业产值比1990年增加了50多倍，三次产业结构的比重分别为 4.3%、46.5%、49.2%。第三产业占比达到49.2%说明了第三产业已成为成都经济发展的主体部分，对成都市经济增长有巨大的促进作用。

2、成都市第三产业发展存在的问题

（1）第三产业增速减慢，且总体发展水平相对滞后。从表1 可以看岀，成都市第三产业生产总值增速很快，已从1990年的76.46亿元上升到2012年的4000.3亿元，但从2010年开始，第三产业所占比重却开始下降，从2010年的51.8%降到2012年的49.2%。这说明成都第三产业发展增长速度开始减慢，发展后劲不足，与北京、上海等经济发展水平较高的城市相比，成都第三产业发展明显落后。2012年北京第三产业产值为135824亿元，占比达76.36%;上海第三产业产值为12060.76亿元，占比为60%。与之相比，成都市第三产业无论是产值还是所占比重，都

明显落后。

（2结构逐步优化，但传统第三产业比重过大，新兴产业发展较慢。成都第三产业在保持较快发展速度的同时，其内部结构明显改善。2012年，成都市实现第三产业增加值4000.3亿元，增长

11.1%,对全市经济增长的贡献率为42.7%。但传统行业，如

批发零售、商贸餐饮业等的比重仍然偏大，其产值占到了第三产业总产值的近40%而新兴产业，如金融、保险、信息咨询服务业等高技术、高附加值的产业所占比重较小，特别是信息、科技和咨询服务等现代化的、知识密集型的高端服务业薄弱，不利于第三产业的持续快速发展。可以说，成都市第三产业增速减慢与新兴产业发展缓慢有密切关系。

(3第三产业拉动就业幅度不断增强，但其潜力仍没有完

全发挥岀来。改革开放以来，成都市的就业结构也发生了不小的变化：第一产业就业比重不断下降，第二产业就业比重基本稳定，第三产业就业比重增长迅速。2012年成都市一、二、三产业就业结构为17.9%、34.7%、47.4%，三次产业的就业结构比较合理。但其就业率增加主要集中于传统第三产业，新兴产业的

高级人才缺乏。一般发达城市如北京第三产业的就业比重达76.5%,成都市与其相比，还存在一定差距，成都市吸收就业潜力仍没有发挥岀来。

三、成都市第三产业发展影响因素的实证分析

1、实证模型的设定

(1 )理论基础。柯布-道格拉斯生产函数是指在技术经济条件不变的前提下，产岀与投入的劳动力和资本的关系可以表示为：Y=AK“L $ (1)

其中，Y表示产量，A表示生产技术水平系数，K表示资本的投入量，L表示劳动的投入量，a $表示K和L的产出弹性。

对上式取自然对数并进行相应转换，得到线性对数计量经济学模型：

LnY=LnA+ d_nK+ $LnL (2)

柯布-道格拉斯生产函数广泛应用于经济分析，同样也可以用来分析第三产业的发展情况。上述分析表明：资本投入和劳动力投入都对第三产业发展有重要影响。

(2)实证模型设定。本文以柯布-道格拉斯生产函数为基础，结合成都市第三产业的实际情况，选取第三产业的生产总值作为第三产业的总产岀，劳动投入量L以第三产业就业人数

表示，资本投入量K以全社会的固定资产投入表示。由于成都市技术进步率的数据缺失，本文没有讨论技术进步率对第三产业发展的影响，这也是本文的不足之处。

此外，为了使模型估计结果更具有说服力，本文还加入了

人均生产总值、城市化率、进岀口额、城镇居民可支配收入这四个对第三产业发展有影响的变量。本文选取的样本区间为

1991 —2012年，数据来源于历年《成都统计年鉴》和成都统计信息网。本文通过对柯布-道格拉斯生产函数取对数，得到对数计量经济学模型，因而对变量进行了对数处理，且使用的对数

模型也能够消除时间序列数据可能存在的异方差。数据的处理

采用Eviews计量软件。

基于上述分析，本文的实证模型设定为：

LnGDP=C+ $LnK+ $ Ln L+ $LnPGDP+ $ Ln C L+ $LnlE+ $LnPI+u (3)

上式中，GDP表示成都市第三产业生产总值；K为固定资

产投入；L为第三产业就业人数；PGDP为成都市人均生产总值；C.

为城市化率；IE为进出口额；PI为城镇居民可支配收入。

2、实证结果及分析

(1)单位根检验。平稳性检验是建立时间序列模型的前提。由于时间序列数据可能不平稳，因而在进行协整分析前，需要先检验序列变量的平稳性。本文采用ADF方法分别检验每个变量的平

稳性，检验结果如表2所示。

变量ADF1%5%10%结论

LnGDP-0.2969-3.8085-3.0207-2.6504非平稳

DDLnGDP-3.4638-2.6998-1.9614-1.6066平稳LnK 4.4234-3.8868-3.0522-2.6666非平稳

DDLnK-3.4708-2.7175-1.9644-1.6056平稳

LnL-0.5842-3.7880-3.0124-2.6461非平稳

DDLnL-8.3397-3.8315-3.0299-2.6552平稳

LnPGDP-0.2766-3.8085-3.0207-2.6504非平稳

DDLnPGDP-4.3482-3.8315-3.0299-2.6552平稳LnCL-3.5264-3.7880-3.0124-2.6461非平稳

DDLnCL-4.5738-3.8591-3.081-2.6831平稳

LnIE-0.6060-3.7880-3.0124-2.6461非平稳

DDLnIE-6.6196-3.8574-3.0404-2.6606平稳

LnPI-1.8228-3.7880-3.0124-2.6461非平稳

DDLnPI-6.0868-3.8574-3.0404-2.6606平稳

通过表2的检验结果可知，所有变量的ADF直都大于10%

的临界值，所以都是非平稳的。但经过二阶差分之后，所有变量的ADF值小于1%勺临界值，这说明第三产业与固定资产投入、

第三产业就业人数以及其他变量之间可能存在长期均衡关系，因

此可以进行协整检验。

(2)协

整检验。进行协整检验主要是为了查看变量之间是否

存在长期均衡关系。对LnGDP LnK、LnL LnPGD PLnCL

LnIE和LnPI采用OLS方法进行回归，结果如下式所示：

LnGDP=1.8213+0.5424LnK-0 .3625L nL+0.6320Ln PGD P+

0.8514LnCL-0 .0899LnIE+0.0202LnPI

(1.658 (2.532 (-2 .031 (3.427 (3.317 (-3.077

(1.643)

R2=0.9994 F=4357.89 DW=2 .0172

从回归方程的估计结果看，民达到了0.9994，模型的拟合度较高，除了LrP(I城镇居民可支配收入)的t值有点不显著外，其他变量的t值的绝对值都大于1.96,即在5%勺显著性水平下显著，F统计量

也较大，说明变量之间关系显著，因此能进一步检验残差序列u的平稳性(见表3) o

表3残差序列单位根检验显示：残差序列u在1%勺显著水

变量ADF1%5%10%

残差u-4.4316-3.7880-3.0124-2.6461

区域经济；ONT E M PORARY ECONOM ICS