新常態下福建省第三產業內部結構分析

王旺

（安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠233030）

新常態下福建省第三產業內部結構分析

王旺

（安徽財經大學金融學院，安徽蚌埠233030）

以福建省第三產業為研究對象，選取1979—2015年的數據，構建向量自回歸模型，對福建省第三產業的構成要素及影響因素進行脈沖響應等定量分析，揭示出福建省第三產業與其構成要素具有長期穩定的均衡關系。政府在制定第三產業結構調整政策時，應當重點發展交通運輸、倉儲和郵政業，減少對金融業和房地產業的依賴，以達到協同發展。

第三產業；向量自回歸模型；新常態；福建省

“十二五”期間，福建省第三產業發展迅速，2011年第三產業產值為11 963.06億元，2015年為20 363.42億元，年平均增長率為14.22％，高于同期GDP的增長速度。無論是交通運輸、倉儲和郵政業、房地產業、批發和零售業還是房地產金融產業，各項指數數值均不斷攀升。隨著經濟發展進入新常態以及“供給側結構性”改革的推進，第三產業在國民經濟中的地位越來越重要，過分依賴房地產業的發展模式勢必難以維系，福建省作為“21世紀海上絲綢之路核心區”更應該推進第三產業內部結構調整，發掘新的經濟發展動力。

查爾斯·瓊斯[1]、楊玉英等[2]重點研究了第三產業的發展對國民經濟的影響，黃維兵[3]、殷英[4]從宏觀視角考察我國服務業的總體發展狀況，李元[5]、曾黎等[6]實證分析了我國第三產業內部結構變動情況及其影響因素。目前對于某一省份第三產業內部結構變動問題的研究相對較少，文章通過建立向量自回歸模型，分析福建省第三產業內部結構變動，為福建省轉變經濟發展方式提供決策參考。

1 數據處理

選取1979—2015年的歷史數據，由于數據過于龐大，鑒于篇幅限制在此省略。分別用TOV、TWP、WRT、FIN、EST表示第三產業、交通運輸、倉儲和郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業的增加值指數。為了得到平穩的時間序列，分別對各個變量取自然對數，這種方法不改變變量之間的協整關系，并在一定程度上可以消除各個變量之間可能存在的異方差。取對數后的序列命名為ln TOV、ln TWP、ln WRT、ln FIN、ln EST。實證研究使用的計量軟件為Eviews7.0。

2 實證分析

2.1 ADF檢驗

如果采用非平穩的時間序列，那么高斯-馬爾科夫定理將不再成立，可能會導致偽回歸的出現。對于VAR模型來說，只有采用平穩的時間序列進行計量分析才不會導致偽回歸。為了保證單位根檢驗的有效性，采用ADF檢驗來判斷取自然對數后的各變量是否存在單位根。最優滯后期用AIC最小準則確定，以保證殘差非自相關。

表1 ADF檢驗Table 1 ADF test

表1中的檢驗結果顯示，各變量原始序列的ADF值都大于5％臨界值，存在單位根，原始序列不平穩；但經過一階差分后，ADF值均小于5％臨界值，不存在單位根序列平穩，所以序列為一階單整。

2.2 Johansen協整檢驗

由ADF檢驗可知，原時間序列為一階單整。選取Johansen協整檢驗作為研究方法，來判斷變量之間是否存在長期穩定的均衡關系。

表2 Johansen協整檢驗結果Table 2 Johansen cointegration test results

Johansen的跡統計值表明在5％的顯著水平下均拒絕3種原假設，即不存在、最多存在一個、最多存在兩個協整關系的原假設，因此，這五個變量在5％的顯著水平上存在一個協整關系。

從所估計的方程可以看出，第三產業增加值指數與四個構成部分的增加值指數具有長期穩定的均衡關系。長期來看，交通運輸、倉儲和郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業對第三產業的增長都有促進作用，其中交通運輸、倉儲和郵政業對第三產業增長的促進作用最大，交通運輸、倉儲和郵政業的對數增加1％，則第三產業相應地大約增加0.49％；批發和零售業的對數增加1％，則第三產業相應地大約增加0.22％；金融業的對數增加1％，則第三產業的對數相應地大約增加0.21％；房地產業對數增加1％,則第三產業的對數相應地大約增加0.11％。實際上，各變量之間有可能相互存在影響，所以需要用格蘭杰因果關系檢驗來分析各變量之間的關系。

2.3 格蘭杰因果關系檢驗

Granger因果關系檢驗考察的是一個序列的歷史信息是否有助于對另外一個序列的預測。對第三產業指數與各構成部分指數進行Granger檢驗。

表3 Granger因果檢驗結果Table 3 Granger causality test results

由表3可知，ln WRT是ln TWP的Granger原因，且為單向；而ln EST是ln TWP的Granger原因；ln EST是ln WRT的Granger原因。

2.4 穩定性檢驗

只有建立平穩的VAR模型，脈沖響應函數才會收斂，分析才具有經濟意義。由圖1可知所有根都在單位圓內，估計的VAR模型是穩定的，可以用脈沖函數考察變量之間的關系。

圖1 單位圓和特征根檢驗Figure 1 Unit root testand characteristics

2.5 脈沖響應函數

脈沖響應函數是利用時間序列模型來分析影響關系的一種方法，能夠比較直觀的刻畫出變量之間的動態交互作用。基于建立的VAR模型，運用Eviews刻畫脈沖響應函數，以進一步分析四者之間的短期動態關系。采用Cholesky分解方法對ln TOV進行分析，脈沖函數的橫坐標表示時期數，縱軸表示脈沖響應函數大小，實線表示第三產業增加值指數受到沖擊后的走勢，兩側的虛線表示走勢的兩倍標準誤差。

圖2 ln TWP對ln TOV的脈沖響應Figure 2 ln TWP impulse response to ln TOV

圖3 ln WRT對ln TOV的脈沖響應Figure 3 ln WRT impulse response to ln TOV

圖4 ln FIN對ln TOV的脈沖響應Figure 4 ln FIN impulse response to ln TOV

圖5 ln EST對ln TOV的脈沖響應Figure 5 ln EST impulse response to ln TOV

由脈沖響應圖可知，第三產業增加值指數對來自其他因素規模擾動的響應，在前期表現出較為明顯的正向效應，之后正向效應逐步減弱直至趨向于零。其中金融業增加值指數在第六期后為負值。

2.6 方差分解

利用方程分解法分析交通運輸、倉儲和郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業的增加值指數對第三產業增加值指數的貢獻度。

表4 Granger因果檢驗結果Table 4 Granger causality test results

表4中的ln TOV列是第三產業增加值指數預測方差中由自身變動引起的百分比；ln TWP、ln WRT、ln FIN、ln EST列分別是交通運輸、倉儲和郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業擾動引起的百分比。第三產業增加值指數第1期預測的標準差為0.041 466，第2期預測的標準差是0.050 050，比第1期的大，這是因為第2期預測包含了交通運輸、倉儲和郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業在第1期預測的不確定性的影響，而且隨著預測時期數的推移，預測的標準差也逐漸增加，在第8期趨于穩定。

在第1期預測中，第三產業增加值指數預測方差全部是由其自身擾動所引起的，這是因為方差分解的第一個輸入的變量是ln TOV，在第2期預測中，第三產業增加值指數預測方差有94％是由其自身引起的，有0.1％是由交通運輸、倉儲和郵政業增加值指數擾動所引起的，1.1％是由批發和零售業增加值指數擾動所引起的，0.1％是由金融業增加值指數擾動所引起的，4.7％是由房地產業增加值指數擾動所引起的。隨著預測期的推移，第三產業增加值指數預測方差中由自身擾動引起的部分下降。大約在第8期左右，第三產業增加值指數分解結果基本穩定，總標準差保持在70％左右。

3 結論

在經濟新常態下第三產業是經濟發展的新動力，重視第三產業的發展是經濟結構轉型的需要。基于福建省1979—2015年的數據，運用VAR模型對第三產業增加值指數與各構成部分進行實證分析，認為福建省第三產業增加值指數與各部分之間具有長期穩定的均衡關系。雖然方差分解顯示未來幾年房地產業與福建省經濟相關性更大，但根據Johansen協整檢驗可以看出，目前交通運輸、倉儲和郵政業對福建省第三產業增長的促進作用最大。

在經濟新常態的大背景下，我國供給側結構性改革的政策效應開始顯現，2016年以來房地產業去庫存的力度逐漸加大。在12月中央工作經濟會議上，習近平總書記強調“房子是用來住的、不是用來炒的”，未來依靠房地產業推動第三產業的發展勢必不可持續。福建省應該利用沿海的地理優勢，積極發展海洋運輸業、倉儲業以及郵政業。

[1]查爾斯·瓊斯.經濟增長導論[M].北京：北京大學出版社,2002.

[2]楊玉英,邱靈,洪群聯.我國服務經濟發展的現狀評價和趨勢預測[J].經濟縱橫，2013(3)：66-72.

[3]黃維兵.現代服務經濟理論與中國服務業發展[M].成都：西南財經大學出版社,2003.

[4]殷英.我國第三產業國內生產總值動態分析[J].數學理論與應用，2007(4)：102-106.

[5]李元.我國第三產業及內部結構動態變化實證研究[D].長春：吉林大學,2014.

[6]曾黎,李春.影響我國省域第三產業發展因素的實證分析[J].沈陽大學學報(自然科學版)，2012(6)：80-84.

（責任編輯：葉麗娜）

Analysis of the Internal Structure of the Third Industry in Fujian under the New Normal

WANGWang
（School of Economics and Finance,Anhui University of Finance and Economics，Bengbu，Anhui，233030）

This paper takes the tertiary industry of Fujian Province as the research object,and selects the data from 1979 to 2015,constructs the vector autoregressive model,analyzes the constituent elements and influencing factors of the tertiary industry in Fujian province,and reveals the third industry and its constituent elements have a long-term stable equilibrium relationship.When formulating the tertiary industry structural adjustment policy,the government should focus on the development of transportation,warehousing and postal services,and reduce the reliance on the financial industry and the real estate industry in order to achieve coordinated development.

third industry;vector auto regressionmodel;new normal;Fujian province

F062.9

：A

：1674－2109(2017)06－0072－04

2017-03-03

安徽財經大學校級重點科研項目（ACKY1412ZD）。

王旺（1994-），男，漢族，學士，主要從事金融與經濟的研究。