第三产业经济波动非对称冲击效应实证检验

杜俊娟

（安徽新华学院 商学院,合肥 230088）

0 引言

在农业地位持续下降、工业发展趋于饱和的情况下，第三产业的发展受到高度重视，在国民经济中的地位越来越重要。根据发达国家现代化历程和产业结构演变规律，第三产业必将成为经济增长的第一推动力，开创新的经济形态和服务模式。因此，第三产业持续稳步增长，将直接影响经济周期的形态、波动幅度、波位以及扩张收缩比等。国外的研究表明，国民经济中第三产业占比的增加可以有效缓冲经济景气波动。改革开放以来，伴随第三产业的比重逐渐上升（例如1978年我国第三产业只占GDP总值的24%），国民经济增长的稳定性越来越强，经济波动幅度有减弱趋势，经济增长有效性日益提高。可以看出掌握第三产业波动规律、对经济周期波动的缓冲作用，最终利用第三产业来转变经济增长方式、提高经济增长质量等具有重要的意义。因此本文准备基于1990～2012年省域经济发展数据对第三产业经济波动的非对称冲击效应进行研究，找到有效推进第三产业发展的对策。

1 第三产业行业波动的特征

当前，第一产业的波动逐渐放缓，比重大幅度下降，平均增长率远远低于GDP整体水平，相关研究也表明第一产业波动对经济总量波动几乎没有影响。而第二产业在国民经济中仍占主导位置，其增长率与GDP增长率一致性明显，第二产业波动对经济总量波动存在杠杆效应。作为改革开放后经济的新生力量，第三产业以一个较低的起点发展起步，并迅速成长，在20世纪90年代以后仍保持了稳定的、较高的增长速度，所占比重呈现持续稳步上升的态势，其增长率波动趋势也随之与GDP增长率相吻合，并对经济总量波动存在明显的熨平作用。因此，在本研究中通过与第二产业做比较来研究第三产业经济波动的非对称冲击效应。

1.1 第二、三产业的波幅指标测算

从经济系统的内生波动来看，主要是内在结构所产生的基本波动,能表现出一定时期内经济波动的周期特性，进而决定波动周期的宽度和长度。本文采用HP滤波法来计算潜在的产业增长率，并用其与产业增长率差的绝对值来代表产业波动幅度。设经济时间序列{Yt}包含趋势成分{YtT}和波动成分的{YtC}，则：

其中，t=1,2,3,……,T。一般地，时间序列{Yt}中的不可观测部分趋势{YtT}可以通过求解而得，其中c(L)=(L-1-1)-(1-L)；通过使损失函数最小而实现从{Yt}中分离{YtT}。为了保证数据更具可比性，根据《安徽省统计年鉴》（1991～2013年）的数据，以1978年价格为基准价格进行调整，得出第二、三产业的产值和各自的实际增长率。使用的是年度数据，使用EVIEWS6.0求得1990年以来的潜在经济增长率，如表1所示。

表1 1990～2012年第二、三产业潜在增长率

表2 1990～2012年第二、第三产业波动幅度指标的估算

然后，运用第二、三产业实际增长率与潜在增长率差的绝对值得到1990～2012年间第二、三产业的波幅指标，如表2所示。

1.2 第二、三产业纵横向波动比较

为了更好的比较第三产业与第二产业波动趋势，现根据估算出来的历年波幅指标作图，如图1所示，从中可以看出，虽然前两年第三产业波动较第二产业大，但从整体来看，第三产业波动较第二产业稳定，这点在平均波幅上也可得到验证。

图1 1990～2012年第二、三产业波动图

根据1990～2012年的数据分别统计了两个变量的平均波幅见表3所示。横向第三产业的实际波幅与统计波幅非常接近，都接近于4，而第二产业的统计波幅和实际波幅相差较大。纵向第二产业的平均波幅比第三产业大1.74。

表3 1990～2012年第三产业和第二产业波幅比较

综上所述，从横向上来看，第三产业波动比第二产业要稳定，而从纵向上来看则相反。

2 第三产业对宏观经济波动的缓冲作用机制

2.1 第三产业波动与经济波动的相关性分析

图2为1990～2012年第三产业增长和GDP增长趋势图。从图2可以看出，两者变化趋势具有较高的吻合度；由计算得到的二者相关系数为0.5，虽然不是很高，但从波动曲线来看，两者仍然具有较强的相关性，变化趋势基本对应；因此，二者之间增长存在很强的时间趋势性，不满足时间序列平稳条件，因而把这两个经济指标作为研究第三产业与经济波动的回归分析的中间变量，进行因果关系检验。

图2 第三产业与经济波动曲线

（1）平稳性检验

为了避免“伪回归”的现象，运用EVIEWS6.0对变量进行ADF检验，即平稳性检验，分析变量是否存在单位根。检验结果如表4所示，第三产业增长率与GDP增长率都存在单位根，即非平稳的；但变量的一阶差分在10%、5%、1%的显著性水平下都拒绝存在单位根的零假设，即△GZ序列和△TZ序列是平稳的，符合协整检验的条件。

表4 变量的单位根检验

（2）协整检验

为检验变量的线性组合是否具有稳定的均衡关系，协整检验和估计利用1987年Engle和Granger学者研究出的两步法进行，以排除单位根带来的随机性趋势。

第一步，OLS法协整回归，检验变量间的协整关系，进而估计协整向量即长期均衡关系参数。利用EVIEWS6.0对数据进行处理，得到GDP增长率（GZ）和第三产业增长率（TZ）的回归方程为：

进一步可以得到方程的残差序列，接着对残差序列的平稳性进行检验，通过检查是否存在单位根来检验变量之间是否具有长期的均衡关系。由表4可以看出残差不论在哪一个显著性水平下，都不存在单位根，即表示残差序列是平稳的，变量之间具有协整性。

第二步，若存在协整性，以上一步的残差作非均衡误差项，再加到误差修正模型中，用OLS法求出相应参数。将误差项加入后，求出最终的协整方程为：

综上得出，第三产业与GDP相互间存在长期稳定的均衡关系，误差修正项可以直接体现偏离长期均衡的调整力度。模型说明一旦短期波动偏离长期均衡，将以1的力度把非均衡状态再拉回到均衡状态，因为系数估计值为1。

（3）格兰杰因果关系检验

在进行EG协整检验的基础上，本文对1990～2012年第三产业增长率与GDP增长率的动态关系进行了格兰杰因果关系检验。第三产业增长率（TZ）为自变量x，GDP增长率（GZ）为因变量y，若概率p值小于0.05，则接受原假设，反之，拒绝原假设。为了保证结果的准确性，滞后期分别选择了1、2，使用EVIEWS6.0进行的格兰杰检验结果如表5所示，发现在滞后期为2时存在双向因果关系。

表5 第三产业增长率与GDP增长率的格兰杰检验

最后，对第三产业产值及GDP产值的关系进行线性回归。本文以1978年为基期将历年物价指数处理，提高数据的有效性；同时，为消除变量之间的异方差问题，分别对变量取对数，记为lnGDP（GDP产值的对数）和lnTP（第三产业产值的对数）。求得回归方程为：

由上式可见，二者的相关系数高达0.99，拟合度好，所以第三产业和GDP不仅具有较强的相关性，而且协同性也很显著。因此，下面我们将基于TARCH模型来分析第三产业波动与经济波动的非对称缓和效应。

2.2 第三产业波动对经济波动的非对称缓冲效应分析

图3 1990年以来第二产业、第三产业和经济波动曲线

图3为1990～2012年的第二产业、第三产业和经济波动曲线。依据图3将序列按“谷-谷”法计算出来的每一轮周期波动幅度（波峰与波谷差值的绝对值）见表6所示。

由表6可知，第三产业波动幅度最小，第二产业波动幅度最大，第二产业波动幅度平均超过第三产业波动幅度2.93个百分点。除最后一轮周期外，经济波幅均超过第三产业波幅，平均高出0.87个百分点。之所以第四轮中第三产业波动较大，是因为在2004年以前，第三产业增长速度都在11%以上，比经济整体发展高出2个百分点，在生产总值中的比重也达到最高的42.08%；这一阶段是安徽省第三产业发展的黄金时期，而在2004年以后，沿海的第二产业的大量内迁加之国家大力推广中部崛起战略，制定了很多优惠政策，积极承接了产业转移，导致第三产业的发展受到忽视，这一周期的波峰高，波谷低，使得波幅较大。但从整体上看，第三产业的波幅远小于经济波幅，对于经济波动起到一定的缓冲作用。

表6 各序列按“谷-谷”法计算出来的每一轮周期的波幅

最后，借助TARCH模型对上述经验分析进行进一步论证。

由均值方程可知，第三产业的产值比重每增加1%，会导致经济波动幅度减少0.72%，同时均值方程还表明第三产业对经济波动的缓冲作用是随着第三产业的比例的增大而增强的，因此该方程再一次证明了第三产业与经济波动的缓和化是一个良性的循环过程。方差方程中g和j显著不为零，说明第三产业产值的变动对GDP具有非对称效应，且g和j是小于零的，说明第三产业占GDP比值的增加能够熨平经济的波动，则第三产业对经济波动起到缓冲和稳定的效应不是偶然的，呈现规律性。

3 结论与政策建议

本文研究得出以下结论：（1）在横向波动上，安徽省第三产业比第二产业更具稳定性，但第三产业横向上波动较大，表明内部发展不均衡，这与安徽省第三产业的服务层次较低，区域经济水平差异较大有关；（2）第三产业发展水平较低，对经济的推动作用滞后，但二者具有显著的协同性；（3）从每一轮周期的波幅来看，第三产业的波幅最小，通过建立TARCH模型验证了第三产业产值比重对经济波幅的非对称缓和效应，增大其比重有利于减缓GDP的波动幅度。为了利用第三产业的非对称冲击效应，发挥其对宏观经济波动的缓和作用，特提出以下政策建议：

第一，各地区必须先整合各项资源，找准自身的区位优势，发展与本地区地理环境、经济发展水平相一致的产业。

第二，抓住“中部崛起”的契机，加快工业化和城镇化步伐。

第三，大力发展现代服务业，增强现代服务业的竞争能力是促进宏观经济持续发展的关键。

第四，强化制度建设与执行力度，大力开展招商引资工作。

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