人口老齡化對(duì)山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響

人口老齡化對(duì)山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響目

錄摘要 3關(guān)鍵詞 3Abstract 4Keywords 4引言 2一、文獻(xiàn)綜述 2（一）關(guān)于人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系 2（二）人口老齡化有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí) 3（三）人口老齡化會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí) 3二、山東省人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀分析 3（一）山東省人口老齡化的現(xiàn)狀分析 3（二）山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的現(xiàn)狀分析 5三、人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的實(shí)證分析 7（一）實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來(lái)源及其說(shuō)明 7（二）山東省人口老齡化與第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系 71.變量選取 72.平穩(wěn)性分析 93.協(xié)整檢驗(yàn) 94.多元線性回歸分析 95.小結(jié) 11（三）山東省人口老齡化與第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系 111.變量選取 112.平穩(wěn)性分析 133.協(xié)整檢驗(yàn) 134.多元線性回歸分析 145.小結(jié) 15（四）山東省人口老齡化與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系 161.變量選取 162.平穩(wěn)性分析 173.協(xié)整檢驗(yàn) 174.多元線性回歸分析 185.小結(jié) 19四、研究結(jié)論與政策建議 20（一）研究結(jié)論 20（二）政策建議 201．社會(huì)各界重視人口老齡化現(xiàn)象 202.采取措施積極促進(jìn)就業(yè) 203.兼顧供給側(cè)和需求側(cè) 204.大力提高科技創(chuàng)新水平 21參考文獻(xiàn) 22人口老齡化對(duì)山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響舒晴，2018級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)1班摘要：隨著我國(guó)人口老齡化程度的不斷深化，越來(lái)越影響到我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。人口老齡化對(duì)我國(guó)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的調(diào)整優(yōu)化起到了不可忽視的作用，并推動(dòng)著三次產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。本文通過(guò)引言、文獻(xiàn)綜述、現(xiàn)狀分析、實(shí)證研究和結(jié)論建議五部分來(lái)展開(kāi)論述，選取山東省2001-2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)，以老年人口比重、少兒撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為重要指標(biāo)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行回歸分析，并使用Eviews軟件統(tǒng)計(jì)行分析和OLS分析研究人口老齡化對(duì)三次產(chǎn)業(yè)調(diào)整帶來(lái)的影響，深入探究?jī)烧咧g的聯(lián)系。得出結(jié)論，我們選取的指標(biāo)城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有顯著影響，最后，為山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提出了建議。關(guān)鍵詞：人口老齡化；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整；三次產(chǎn)業(yè)引言國(guó)家對(duì)人口老齡化問(wèn)題高度重視，人口問(wèn)題與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)，不僅影響到了國(guó)家、社會(huì)，對(duì)我們居民生活影響也是很大的。老年人口不斷增多，能夠勞作的人口比重逐步降低，這要求國(guó)家要增加財(cái)政支出，企業(yè)要更加承擔(dān)自己的責(zé)任，個(gè)人也將要在延遲退休年齡的政策下工作更多的年限。我國(guó)人口的年齡結(jié)構(gòu)將會(huì)發(fā)生重大變化，從而“人口紅利”的優(yōu)勢(shì)逐步消失，所以，當(dāng)嬰兒潮退出后，也會(huì)造成我國(guó)的人口老齡化程度日益嚴(yán)重，同時(shí)影響到了我國(guó)的其他方面的發(fā)展。從多個(gè)角度來(lái)看，人口老齡化對(duì)于我國(guó)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并不都是有利的，有可能會(huì)極力阻礙某些行業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展。例如在農(nóng)業(yè)和工業(yè)的發(fā)展中都是需要大量勞動(dòng)人口的，但是從事農(nóng)業(yè)、工業(yè)及其制造業(yè)的勞動(dòng)者不斷減少，對(duì)農(nóng)業(yè)和工業(yè)來(lái)說(shuō)是極為不利的。人口因素對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)來(lái)說(shuō)是非常重要的，我們必須十分重視。當(dāng)前，我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性戰(zhàn)略大力實(shí)施，在人口老齡化進(jìn)程過(guò)快問(wèn)題與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)迫切升級(jí)并存的現(xiàn)實(shí)情況下，為了順利實(shí)現(xiàn)第一、二、三產(chǎn)業(yè)之間的和諧發(fā)展，我們必須深入分析人口老齡化與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)系，對(duì)這兩者進(jìn)行深入分析，不僅有助于我們深刻了解人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整之間的關(guān)系，而且有助于為相關(guān)部門制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略和對(duì)策提供一定的依據(jù)，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。本文將以山東省為例，以2000-2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的研究，以此提出合理的政策建議。一、文獻(xiàn)綜述（一）關(guān)于人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系根據(jù)資料顯示，進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)老齡化現(xiàn)象日益嚴(yán)重，不少學(xué)者對(duì)這種現(xiàn)象進(jìn)行了研究。于寧（2013）做出了大量研究，得出結(jié)論：我國(guó)社會(huì)人口老齡化現(xiàn)象嚴(yán)重，能夠付出自己勞動(dòng)量的人口數(shù)量減少，對(duì)于促使大量需要?jiǎng)趧?dòng)力的產(chǎn)業(yè)向需要少部分勞動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型起到了重要作用。張閏（2020）認(rèn)為，現(xiàn)階段我國(guó)年齡大的人口數(shù)量持續(xù)增加，能夠從事高強(qiáng)度勞動(dòng)力的人口數(shù)量減少，造成了行業(yè)發(fā)展需要的勞動(dòng)力得不到滿足，雇傭勞動(dòng)者難度加大，勞動(dòng)力市場(chǎng)供不應(yīng)求，像需要?jiǎng)趧?dòng)力來(lái)維持的第一產(chǎn)業(yè)處于極為不利的境況。韓軼男（2021）在研究中指出，人口老齡化對(duì)我國(guó)三次產(chǎn)業(yè)造成了不同程度的影響，老年人口群體逐漸龐大，青壯年比重減少，將導(dǎo)致第一、二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力減少，所以使得一二產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的勞動(dòng)力得不到滿足，對(duì)于大量需要?jiǎng)趧?dòng)力的產(chǎn)業(yè)發(fā)展極為不利。（二）人口老齡化有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)Yenilmez(2015)指出，人口老齡化推動(dòng)了與老年人相關(guān)的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，例如養(yǎng)老服務(wù)、老年護(hù)理等，特別是護(hù)理行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了非常大的影響，有助于三次產(chǎn)業(yè)的調(diào)整升級(jí)。聶高輝（2018）在研究中指出，東部地區(qū)在技術(shù)方面要更強(qiáng)一些，而且東部地區(qū)老年人口的數(shù)量也要多于西部地區(qū)，所以老年人口消費(fèi)就要高，從而對(duì)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整起到了作用，在這其中老年人口消費(fèi)的影響要大于技術(shù)水平。趙昕東（2019）作出大量研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化對(duì)制造業(yè)發(fā)展確實(shí)起到了非常積極的作用。從教育方面來(lái)看，教育帶來(lái)的好處增多，勞動(dòng)技術(shù)水平越來(lái)越高，有助于產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。（三）人口老齡化會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)馬子紅（2017）從需求側(cè)和供給側(cè)的進(jìn)行研究，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析發(fā)現(xiàn)，老年人口數(shù)量不斷增加，對(duì)于大量需求勞動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)是不利的。從區(qū)域發(fā)展來(lái)看人口老齡化的影響也是不均衡的，它不利于東部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展，卻對(duì)西部地區(qū)非資源型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了有利條件。逯進(jìn)（2018）在研究中發(fā)現(xiàn)，人口在不斷遷移，在不斷進(jìn)行空間移動(dòng)，這樣會(huì)使得地區(qū)間老年人口比重不同，進(jìn)而影響三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。當(dāng)老年人數(shù)量增加，眾多產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量缺乏，社會(huì)生產(chǎn)效率降低，整個(gè)社會(huì)需要更多的資金投入，加重了社會(huì)負(fù)擔(dān)，不利于三次產(chǎn)業(yè)的調(diào)整升級(jí)。二、山東省人口老齡化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀分析（一）山東省人口老齡化的現(xiàn)狀分析2020年我國(guó)結(jié)束了第七次人口普查，在普查中發(fā)現(xiàn)我國(guó)大部分省份已經(jīng)存在嚴(yán)重的老齡化現(xiàn)象，山東省作為人口大省，同樣存在著這種現(xiàn)象。由表1可以看出，在2020年末年少兒人口數(shù)量為1911萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?8.8%，青壯年人口數(shù)量為6719萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?6.1%，老年人口數(shù)量為1535萬(wàn)人，占總?cè)丝诘谋戎貫?5.1%。表1山東省人口年齡結(jié)構(gòu)指標(biāo)0-14歲15-64歲65歲及以上人口數(shù)（萬(wàn)）比重（%）人口數(shù)（萬(wàn)）比重（%）人口數(shù)（萬(wàn)）比重（%）數(shù)值191118.8671966.1153515.1數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《山東統(tǒng)計(jì)年鑒2021》提供的數(shù)據(jù)整理從表2可得，2001年山東省老年人口比重為8.2%，2020年老年人口比重為15.1%，20年的時(shí)間增加將近一倍。在2001年山東省老年人口在總?cè)丝谥械谋戎剡_(dá)到了8%以上，也就是說(shuō)山東省在2001年之前就進(jìn)入到了老齡化社會(huì)。從全國(guó)范圍來(lái)看情況要稍微好一些，在2001年全國(guó)老年人口比重為7.1%，20年之后達(dá)到了13.5%，增長(zhǎng)幅度與山東省相比差別不大。但是全國(guó)老年人口比重在2010年達(dá)到了7.1%，那么從全國(guó)來(lái)看，我國(guó)從2001年進(jìn)入老齡化社會(huì)，比山東省要晚一些。從橫向來(lái)看，在同一年當(dāng)中山東省老年人口占比與全國(guó)老年人口占比相比要高1-2個(gè)百分點(diǎn)，例如在2010年山東省比重為9.9%，全國(guó)占比為8.9%，在2020年山東省老年人口占比為15.1%，而全國(guó)老年人口占比為13.5%。這里可以得出，山東省這種情況更為嚴(yán)重一些。表2山東省與全國(guó)老年人口總?cè)丝谥械恼急龋?）年份老年人口比重年份老年人口比重山東全國(guó)山東全國(guó)20018.27.1201110.09.120028.57.3201210.49.420039.17.5201311.09.720049.27.6201411.610.120059.97．7201512.210.5200610.07.9201613.210.8200710．28.1201714.011.4200810.38.3201815.011.9200910.48.5201915.812.62010（六普）9.98.92020（七普）15.113.5數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》和《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的數(shù)據(jù)整理（二）山東省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展的現(xiàn)狀分析本文提到的產(chǎn)業(yè)是指我國(guó)的一二三產(chǎn)業(yè)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整主要指第一二三的調(diào)整優(yōu)化，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)主要指用工量多的工農(nóng)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)則是依靠高新技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)。山東省位于我國(guó)東部地區(qū)，歷來(lái)有農(nóng)業(yè)大省、制造業(yè)大省之稱，并且近年來(lái)生產(chǎn)總值在全國(guó)一直位居前列，所以在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)一定要特別注意山東省的一二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及調(diào)整優(yōu)化。在2001-2020年間，山東省三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值分別由2001年的1340.46億元、4466.74億元、3269.74億元，達(dá)到了2020年的5363.76億元、28612.19億元和39153.05億元，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)明顯優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度加快。從圖1可以得出，起初在三次產(chǎn)業(yè)中占比最大的是第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)次之，第一產(chǎn)業(yè)占比最小。自2001年以來(lái)，山東省第一產(chǎn)業(yè)雖然還呈上升趨勢(shì)，但是上升速度緩慢，并且在三次產(chǎn)業(yè)中的占比越來(lái)越小。第二產(chǎn)業(yè)在2001-2014年增長(zhǎng)速度迅速，而且占比在三次產(chǎn)業(yè)中的占比不斷增加，但是在2015年時(shí)在三次產(chǎn)業(yè)中所占比重被第三產(chǎn)業(yè)超越。第三產(chǎn)業(yè)從2010年之后增長(zhǎng)速度加快，已經(jīng)由剛開(kāi)始的比重排名第二，到近幾年已經(jīng)稱為占比重最高的產(chǎn)業(yè)。圖1山東省三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值情況（億元）數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《山東省2000-2020年統(tǒng)計(jì)年鑒》整理所得從表3可以看出，山東省重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展，致力于三次產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整，并且努力促進(jìn)三次產(chǎn)業(yè)之間的合理優(yōu)化。在2001年，山東省生產(chǎn)總值為9076億元，在2010年為33922億元，在2020年73129億元，在20年的時(shí)間生產(chǎn)總值增加了8倍。從歷年增加值來(lái)看，第一產(chǎn)業(yè)增加值在2001年為1340億元，第二產(chǎn)業(yè)為4466億元，第三產(chǎn)業(yè)為3269億元，到了2010年第一產(chǎn)業(yè)的增加值為3411億元，第二產(chǎn)業(yè)為17733億元，第三產(chǎn)業(yè)為12778億元，在十年的時(shí)間里可以看出，第二產(chǎn)業(yè)增加得最快，其次為第三產(chǎn)業(yè)，第一產(chǎn)業(yè)緩慢增加。在2020年，第一產(chǎn)業(yè)增加值為5363億元，第二產(chǎn)業(yè)為28612億元，第三產(chǎn)業(yè)為39153億元，在2010-2020年十年的時(shí)間，增加的最快的產(chǎn)業(yè)為第三產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)次之，最后為第一產(chǎn)業(yè)。表3山東省三次產(chǎn)業(yè)的增加值及占比（億元，%）年份GDP（億元）第一產(chǎn)業(yè)增加值（億元）第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）第一產(chǎn)業(yè)占比第二產(chǎn)業(yè)占比第三產(chǎn)業(yè)占比20019076.21340.54466.732690.150.490.36200210076.51369.25037.63669.70.140.500.36200310903.2145757203726.20.130.520.34200413308.11748.27327.64232.30.130.550.32200515947.51928.28841.15178.20.120.550.32200618967.92098.310568.56301.10.110.560.33200722718245112529.47737.60.110.550.34200827106.22876.214911.59318.50.110.550.34200929540.83076.215919.710544.90.100.540.36201033922.53411.317733.112778.10.100.520.382011390653768.619926.115370.30.100.510.39201242957.44047.121275.917634.40.090.500.41201347344.34454.122615.920274.30.090.480.43201450774.84662.823588225240.090.460.44201555288.84902.824814.925571.10.090.450.46201658762.54830.32556528367.20.080.440.48201763012.14832.726925.631253.80.080.430.50201866648.94950.527523.734174.70.070.410.51201970540.5511728171.837251.70.070.400.53202073129.005363.828612.239153.10.070.390.54數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《山東省2000-2020年統(tǒng)計(jì)年鑒》整理所得從表4來(lái)看，2001-2020年就業(yè)總?cè)藬?shù)大體呈上升趨勢(shì)，就業(yè)總?cè)丝跀?shù)量不斷增加，第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力在2001年有2791萬(wàn)人，占就業(yè)總?cè)丝诘?1%，在2020年第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)人口為1372萬(wàn)人，占就業(yè)總?cè)丝诘?4.9%，可以看出第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力在2001-2020年呈下降趨勢(shì)。而第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比重由2001年24%上升到了2020年的33%和41%，就業(yè)人口數(shù)量增加迅速，就業(yè)人口比重不斷擴(kuò)大。表4山東省三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)及其占比（萬(wàn)人，%）年份就業(yè)總?cè)藬?shù)第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（占比）第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（占比）第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（占比）20015430.92791.5（51.4）1336.0（24.6）1303.4(24.0)20025510.22755.1(50.0)1394.1(25.3)1361.0(24.7)20035541.02687.4(48.5)1446.2(26.1)1407.4(25.4)20045622.42642.5(47.0)1529.3(17.2)1450.6(25.8)20055689.22582.9(27.9)1587.3(27.9)1519.0(26.7)20065756.32527.0(43.9)1640.5(28.5)1588.7(27.6)20075803.62460.7(42.4)1688.9(29.1)1654.0(28.5)20085815.12378.4(40.9)1732.9(29.8)1703.8(29.3)20095844.72302.8(39.4)1782.6(30.5)1759.3(30.1)20105940.02257.2(38.0)1853.3(31.2)1829.5(30.8)20115915.02164.9(36.6)1881.0(31.8)1869.1(31.6)20125892.02068.1(35.1)1914.9(32.5)1909.0(32.4)20135840.01973.9(33.8)1915.5(32.8)1950.6(33.4)20145798.01878.6(32.4)1919.1(33.1)2000.3(34.5)20155773.01795.4(31.1)1922.4(33.3)2055.2(35.6)20165728.01706.9(29.8)1907.4(33.3)2113.6(36.9)20175693.01622.5(28.5)1907.2(33.5)2163.3(38.0)20185621.01534.5(27.3)1877.4(33.4)2209.1(39.3)20195561.01445.9(26.0)1851.8(33.3)2263.3(40.7)20205510.01372.0(24.9)1840.3(33.4)2297.7(41.7)數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)《山東省2000-2020年統(tǒng)計(jì)年鑒三、人口老齡化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的實(shí)證分析（一）實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來(lái)源及其說(shuō)明為了探究人口老齡化問(wèn)題與第一、二、三產(chǎn)業(yè)調(diào)整之間的關(guān)系，得出相關(guān)的經(jīng)濟(jì)學(xué)結(jié)論以便為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提出現(xiàn)實(shí)建議，本論文嘗試通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，并使用Eviews軟件和OLS分析研究人口老齡化對(duì)三次產(chǎn)業(yè)調(diào)整帶來(lái)的影響。對(duì)此，我們選取2001-2020年的相關(guān)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，本論文數(shù)據(jù)均來(lái)自《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》，引用數(shù)據(jù)時(shí)均已在論文中說(shuō)明。（二）山東省人口老齡化與第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系1.變量選取綜合考慮多方面因素，我們選取第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量Yt,65周歲以上老年人口比重為解釋變量X1，少兒撫養(yǎng)比為解釋變量X2,城鎮(zhèn)化水平為解釋變量X3，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）為解釋變量X4。表1山東省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素（%）年份第一產(chǎn)業(yè)比重Yt老年人口比重X1少兒撫養(yǎng)比X2城鎮(zhèn)化率X3GDPX420011340.468.211.50.2783984079076.220021369.158.511.70.29002422410076.520031456.989.112.50.31046575310903.220041748.229.212.50.32145969513308.120051928.179.913.40.34028979215947.520062098.2610.013.40.34676119918967.820072451.0110.213.60.36681968622718.120082876.0210.313.80.37506636927106.220093076.1910.414.10.37465681129540.820103411.349.913.30.40077252366648.920113768.5510.013.50.40817382339064.920124047.0610.414.20.41419447942957.320134454.1111.015.00.42376359547344.320144662.8111.616.10.43688825450774.820154902.8212.217.10.47658625655288.820164830.2513.218.80.48781710667008.220174832.7114.020.30.50074753363012.120184950.5215.022.50.5103701566648.920195116.9915.823.90.50148426771067.520205363.7615.122.90.50418101373129數(shù)據(jù)來(lái)源：2001年-2020年《山東省統(tǒng)計(jì)局》考慮到第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和生產(chǎn)總值數(shù)值太大，不利于分析，所以我們將上述數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表2。表2山東省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換后的數(shù)據(jù)年份lnYlnX1lnX2lnX3LnX420017.2007682.1041342.442347-1.2787020739.11341088220027.2219452.1400662.459589-1.2377908289.21796125920037.2841212.2082742.525729-1.169681689.29681160320047.4663532.2192032.525729-1.1348831099.49612815120057.5643272.2925352.595255-1.0779576959.67705735620067.6488642.3025852.595255-1.0591189239.85049808420077.8042552.3223882.61007-1.0028848710.0309172420087.9641632.3321442.624669-0.98065228510.2075177620098.0314472.3418062.646175-0.98174484310.2935276420108.134862.2925352.587764-0.91436128711.1071938220118.2344462.3025852.60269-0.89606215910.5729796420128.3057462.3418062.653242-0.88141965910.6679618820138.4015832.3978952.70805-0.85857953810.7652017120148.4473742.4510052.778819-0.82807782810.8351554520158.4975662.5014362.839078-0.74110655210.9203256420168.4826542.5802172.933857-0.71781472611.1125702820178.4831632.6390573.010621-0.69165323111.0510820520188.5072482.708053.113515-0.67261903211.1071938220198.5403222.760013.173878-0.69018304411.1713854120208.5874212.7146953.131137-0.68481992311.19998028數(shù)據(jù)來(lái)源：利用表1通過(guò)Eviews轉(zhuǎn)換而來(lái)2.平穩(wěn)性分析為了避免接下來(lái)檢驗(yàn)不要無(wú)效，我們使用單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如下表，被解釋變量的原序列不平穩(wěn)，解釋變量lnX3平穩(wěn)，lnX4的一階差分在5%的顯著水平上平穩(wěn)，lnY、lnX1、lnX2的一階差分在10%的水平上顯著，所以被解釋變量和解釋變量平穩(wěn)，可以建立回歸模型。表3單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量ADF檢驗(yàn)值1%臨界值5%臨界值10%臨界值概率值結(jié)論LnY-2.496352-3.831511-3.029970-2.6551940.1318不平穩(wěn)D（lnY）-5.014315-3.886751-3.052169-2.6665930.0011平穩(wěn)LnX13.774847-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)D(lnX1)-5.554515-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)LnX23.693591-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)D(lnX2)-5.742046-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)LnX3-6.064182-2.692358-1.960171-1.6070510.0000平穩(wěn)LnX42.609238-2.699769-1.961409-1.6066100.9959不平穩(wěn)D(lnX4)-4.959431-2.699769-1.961409-1.6066100.0001平穩(wěn)3.協(xié)整檢驗(yàn)由于我們對(duì)原數(shù)據(jù)取了自然對(duì)數(shù)，而且取完對(duì)數(shù)后的變量均為一階單整，所以可對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)的一階差分形式進(jìn)行多變量協(xié)整分析，由結(jié)果可得，解釋變量lnX1、lnX3、lnX4在10%的顯著性水平上平穩(wěn)，均存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定性關(guān)系，所以可以建立方程。由于lnX2的概率值為0.917＞0.1，所以沒(méi)有通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，剔除lnX2。表4協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果變量LnX1LnX2LnX3LnX4t-Statistic-1.389647-0.1057541.99391715.42327Prob.

0.18800.91740.06760.00004.多元線性回歸分析本文選取山東省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，選擇老年人口比重、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）來(lái)作為解釋變量，構(gòu)建回歸分析方程：lnYt=β1lnX1+β3lnX3+β4lnX4+Ut公式中l(wèi)nYt表示第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，lnX1表示老年人口比重，lnX3表示城鎮(zhèn)化水平，lnX4表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）。模型的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表5。表5第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與影響因素的相關(guān)性分析VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C10.208722.4998974.0836560.0009X1-0.7832390.340893-2.2976100.0354X32.4923180.6878373.6234140.0023X40.1940380.1204961.6103180.1269R-squared0.976978

Meandependentvar8.040431AdjustedR-squared0.972661

S.D.dependentvar0.486596S.E.ofregression0.080457

Akaikeinfocriterion-2.025343Sumsquaredresid0.103572

Schwarzcriterion-1.826196Loglikelihood24.25343

Hannan-Quinncriter.-1.986467F-statistic226.3243

Durbin-Watsonstat1.555953Prob(F-statistic)0.000000由上述檢驗(yàn)結(jié)果得到多元線性回歸方程表達(dá)式為：lnYt=10.20872-0.783239lnX1+2.492318lnX3+0.194038lnX4+Ut（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)從lnYt與lnX1、lnX3、lnx4的回歸結(jié)果看，R2=0.976978，調(diào)整的R2=0.972661，說(shuō)明模型對(duì)樣本擬合得較好。（2）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）提出原假設(shè)H0：β1=β2=0備擇假設(shè)H1：至少有一個(gè)βt不等于零（t=1,2）由表5可得，F(xiàn)=226.3243，在顯著性水平α=0.05，分子自由度為2，F(xiàn)=226.3243>Fα（k,n-k-1)=F0.05(3,15)=3.06，所以拒絕原假設(shè)H0，這說(shuō)明回歸方程顯著，通過(guò)了F檢驗(yàn)。（3）解釋變量的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）t檢驗(yàn)：給定顯著性水平α=0.05時(shí)，查表可知|t(lnx1)|=2.297610＞t0.025(15)=1.75，t(lnX3)=3.623414＞t0.025(15)=1.75。在給定顯著性水平α=0.1時(shí)，查表可知t(lnX4)=1.610318＞t0.05(15)=1.34則lnX1與lnX3在5%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，lnX4在10%的顯著性水平通過(guò)了檢驗(yàn)。這說(shuō)明老年人口比重、城鎮(zhèn)化率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均對(duì)第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著影響。（4）DW檢驗(yàn)由回歸參數(shù)估計(jì)表可得DW=1.56，已知樣本容量為20，解釋變量為4，在給定α=0.05的顯著性水平下，由DW統(tǒng)計(jì)表得到dL=0.9,dU=1.83,那么4-dL=3.1,4-dU=2.17。即dL<DW<dU,表明不確定ei是否存在自相關(guān)。（5）異方差檢驗(yàn)由表6所示，用White檢驗(yàn)法，可得Obs*R-squared=n*R2=15.88257，在給定α=0.05的顯著性水平下，查卡方分布表可知，Obs*R-squared=n*R2=1.668350＞λ（4）=9.488，所以可以得出模型不存在異方差性。表6eviews懷特檢驗(yàn)的結(jié)果HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic4.285995

Prob.F(9,10)0.0164Obs*R-squared15.88257

Prob.Chi-Square(9)0.0694ScaledexplainedSS7.173401

Prob.Chi-Square(9)0.6191所以，回歸方程為：lnYt=-0.783239lnX1+2.492318lnX3+0.194038lnX4+10.20872+Ut5.小結(jié)由以上分析可以看出，老年人口比重、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著影響，而少兒撫養(yǎng)比并沒(méi)有通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，所以沒(méi)有對(duì)此進(jìn)行多元線性回歸。但是老年人口比重對(duì)第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有負(fù)面影響，具體來(lái)看，當(dāng)老年人口比重增加一個(gè)百分點(diǎn)，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值反向變動(dòng)0.783239億元，城市化水平增加一個(gè)百分點(diǎn)，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值正向變動(dòng)2.492318億元；生產(chǎn)總值增加一億元，第一產(chǎn)業(yè)正向變動(dòng)0.194038億元。（三）山東省人口老齡化與第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系1.變量選取綜合考慮多方面因素，我們選取第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量Yt,65周歲以上老年人口占比為解釋變量X1，少兒撫養(yǎng)比為解釋變量X2,城鎮(zhèn)化水平為解釋變量X3，GDP為解釋變量X4。表7山東省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素年份第二產(chǎn)業(yè)比重Yt老年人口比重X1少兒撫養(yǎng)比X2城鎮(zhèn)化率X3GDPX420014466.748.211.50.2783984079076.220025037.638.511.70.29002422410076.520035720.019.112.50.31046575310903.220047327.619.212.50.32145969513308.120058841.139.913.40.34028979215947.5200610568.4910.013.40.34676119918967.8200712529.4110．213.60.36681968622718.1200814911.0510.313.80.37506636927106.2200915919.6710.414.10.37465681129540.8201017733.089.913.30.40077252366648.9201119926.1110.013.50.40817382339064.9201221275.8910.414.20.41419447942957.3201322615.8911.015.00.42376359547344.3201423588.0211.616.10.43688825450774.8201524814.8812.217.10.47658625655288.8201625565.0413.218.80.48781710667008.2201726925.5914.020.30.50074753363012.1201827523.6715.022.50.5103701566648.9201928171.7815.823.90.50148426771067.5202028612.1915.122.90.50418101373129數(shù)據(jù)來(lái)源：2001年-2020年《山東省統(tǒng)計(jì)局》考慮到第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和生產(chǎn)總值數(shù)值太大，不利于分析，所以我們將上述數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表8。表8山東省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換后的數(shù)據(jù)年份lnYlnX1lnX2lnX3LnX420018.4044142.1041342.442347-1.2787020739.11341088220028.5246912.1400662.459589-1.2377908289.21796125920038.6517262.2082742.525729-1.169681689.29681160320048.8994052.2192032.525729-1.1348831099.49612815120059.087172.2925352.595255-1.0779576959.67705735620069.2656322.3025852.595255-1.0591189239.85049808420079.4358342.3223882.61007-1.0028848710.0309172420089.6098582.3321442.624669-0.98065228510.2075177620099.6753112.3418062.646175-0.98174484310.2935276420109.7831872.2925352.587764-0.91436128711.1071938220119.8997862.3025852.60269-0.89606215910.5729796420129.965332.3418062.653242-0.88141965910.66796188201310.026412.3978952.70805-0.85857953810.76520171201410.068492.4510052.778819-0.82807782810.83515545201510.11922.5014362.839078-0.74110655210.92032564201610.148982.5802172.933857-0.71781472611.11257028201710.200832.6390573.010621-0.69165323111.05108205201810.22282.708053.113515-0.67261903211.10719382201910.246082.760013.173878-0.69018304411.17138541202010.261592.7146953.131137-0.68481992311.19998028數(shù)據(jù)來(lái)源：利用表7通過(guò)Eviews轉(zhuǎn)換而來(lái)2.平穩(wěn)性分析為了避免接下來(lái)檢驗(yàn)不要無(wú)效，我們使用單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如下表，被解釋變量的原序列不平穩(wěn)，解釋變量lnX3平穩(wěn)，lnX4的一階差分在5%的顯著水平上平穩(wěn)，lnY、lnX1、lnX2的一階差分在10%的水平上顯著，所以被解釋變量和解釋變量平穩(wěn)，可以建立回歸模型。表9單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量ADF檢驗(yàn)值1%臨界值5%臨界值10%臨界值概率值結(jié)論LnY-7.862186-3.886751-3.052169-2.6665930.0000平穩(wěn)LnX13.774847-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)D(lnX1)3.774847-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)LnX2-5.554515-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)D(lnX2)3.693591-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)LnX3-5.742046-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)LnX4-6.064182-2.692358-1.960171-1.6070510.0000平穩(wěn)D(lnX4)2.609238-2.699769-1.961409-1.6066100.9959不平穩(wěn)3.協(xié)整檢驗(yàn)由于我們對(duì)原數(shù)據(jù)取了自然對(duì)數(shù)，而且取完對(duì)數(shù)后的變量均為一階單整，所以可對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)的一階差分形式進(jìn)行多變量協(xié)整分析，由結(jié)果可得，解釋變量lnX1、lnX3、lnX4在10%的顯著性水平上平穩(wěn)，均存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定性關(guān)系，所以可以建立方程。由于lnX2的概率值為0.917＞0.1，所以沒(méi)有通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，剔除lnX2。表10協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果變量LnX1LnX2LnX3LnX4t-Statistic1.923930-2.4459812.3401652.656386Prob.

0.07490.02830.03460.01884.多元線性回歸分析本文選取山東省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，選擇老年人口占比、少兒撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）來(lái)作為解釋變量，構(gòu)建回歸分析方程：lnYt=β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+Ut公式中l(wèi)nYt表示第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，lnX1表示老年人口比重，lnX2表示少兒撫養(yǎng)比，lnX3表示城鎮(zhèn)化水平，lnX4表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）。模型的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表11。表11第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與影響因素的相關(guān)性分析VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C9.1594353.0815442.9723520.0095X13.4957911.6634092.1015820.0529X2-3.2469331.157814-2.8043660.0133X32.2566960.8491682.6575390.0179X40.2916300.1384312.1066740.0524R-squared0.982367

Meandependentvar9.624836AdjustedR-squared0.977664

S.D.dependentvar0.615762S.E.ofregression0.092026

Akaikeinfocriterion-1.721169Sumsquaredresid0.127032

Schwarzcriterion-1.472236Loglikelihood22.21169

Hannan-Quinncriter.-1.672574F-statistic208.9153

Durbin-Watsonstat1.728698Prob(F-statistic)0.000000由上述檢驗(yàn)結(jié)果得到多元線性回歸方程表達(dá)式為：lnYt=9.159435+3.495791lnX1-3.246933lnX2+2.256696lnX3+0.291630lnX4+Ut（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)從lnYt與lnX1、lnX2、lnX3和lnX4的回歸結(jié)果看，R2=0.982367，調(diào)整的R2=0.977664，說(shuō)明模型對(duì)樣本擬合得較好。（2）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）提出原假設(shè)H0：β1=β2=0備擇假設(shè)H1：至少有一個(gè)βt不等于零（t=1,2）由表11可得，F(xiàn)=208.9153，在顯著性水平α=0.05，分子自由度為2，F(xiàn)=208.9153>Fα（k,n-k-1)=F0.05(4,15)=3.06，所以拒絕原假設(shè)H0，這說(shuō)明回歸方程顯著，通過(guò)了F檢驗(yàn)。（3）解釋變量的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）t檢驗(yàn)：給定顯著性水平α=0.05時(shí)，查表可知t(lnx1)=2.101582＞t0.025(15)=1.75,|t(lnx2)|=2.804366=＞t0.025(15)=1.75,t(lnx3)=2.657539＞t0.025(15)=1.75，t(lnX4)=2.106674＞t0.025(15)=1.75，則lnX1、lnX2、lnX3和lnX4的t檢驗(yàn)顯著，這說(shuō)明老年人口比重、少兒撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有影響。（4）DW檢驗(yàn)由回歸參數(shù)估計(jì)表可得DW=1.72，已知樣本容量為20，解釋變量為4，在給定α=0.05的顯著性水平下，由DW統(tǒng)計(jì)表得到dL=0.9,dU=1.83,那么4-dL=3.1,4-dU=2.17。即dL<DW<dU,表明不確定ei是否存在自相關(guān)。（5）異方差檢驗(yàn)由表12所示，用White檢驗(yàn)法，可得Obs*R-squared=n*R2=14.95197，在給定α=0.05的顯著性水平下，查卡方分布表可知，Obs*R-squared=n*R2=14.95197＞λ（4）=9.488，所以可以得出模型不存在異方差性。表12eviews懷特檢驗(yàn)的結(jié)果HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic1.367050

Prob.F(13,6)0.3670Obs*R-squared14.95197

Prob.Chi-Square(13)0.3104ScaledexplainedSS4.935602

Prob.Chi-Square(13)0.9766所以，回歸方程為：lnYt=3.49579lnX1-3.246933lnX2+2.256696lnX3+0.291630lnX4+9.159435+Ut5.小結(jié)由以上分析可以看出，我們選取的四個(gè)解釋變量均對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著影響。其中少兒撫養(yǎng)比對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有負(fù)面影響，老年人口比重、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有正面影響。當(dāng)老年人口比重增加一個(gè)百分點(diǎn)，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值正向變動(dòng)3.49579億元，少兒撫養(yǎng)比增加一個(gè)百分比，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值反向變動(dòng)3.246933億元；城時(shí)化水平增加一個(gè)百分點(diǎn)，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值正向變變動(dòng)2.256696億元；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）增加一億元，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值正向變動(dòng)0.291630億元。（四）山東省人口老齡化與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系1.變量選取綜合考慮多方面因素，我們選取第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為被解釋變量Yt,65周歲以上老年人口占比為解釋變量X1，少兒撫養(yǎng)比為解釋變量X2,城鎮(zhèn)化水平為解釋變量X3，GDP為解釋變量X4。表13山東省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素年份第三產(chǎn)業(yè)比重Yt老年人口比重X1少兒撫養(yǎng)比X2城鎮(zhèn)化率X3GDPX320013269.028.211.50.2783984079076.220023669.748.511.70.29002422410076.520033726.249.112.50.31046575310903.220044232.259.212.50.32145969513308.120055178.219.913.40.34028979215947.520066301.0510.013.40.34676119918967.820077737.6410．213.60.36681968622718.120089318.5210.313.80.37506636927106.2200910544.9410.414.10.37465681129540.8201012778.079.913.30.40077252366648.9201115370.2710.013.50.40817382339064.9201217436.3410.414.20.41419447942957.3201320274.3311.015.00.42376359547344.3201422524.0111.616.10.43688825450774.8201525571.0912.217.10.47658625655288.8201628367.1713.218.80.48781710667008.2201731253.0814.020.30.50074753363012.1201824174.6815.022.50.5103701566648.9201937251.7115.823.90.50148426771067.5202039253.0515.122.90.50418101373129數(shù)據(jù)來(lái)源：2001年-2020年《山東省統(tǒng)計(jì)局》考慮到第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和生產(chǎn)總值數(shù)值太大，不利于分析，所以我們將上述數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果見(jiàn)表14。表14山東省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及其影響因素經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換后的數(shù)據(jù)年份lnYlnX1lnX2lnX3LnX420018.0922462.1041342.442347-1.2787020739.11341088220028.2078762.1400662.459589-1.2377908289.21796125920038.2231552.2082742.525729-1.169681689.29681160320048.3504892.2192032.525729-1.1348831099.49612815120058.5522152.2925352.595255-1.0779576959.67705735620068.7484722.3025852.595255-1.0591189239.85049808420078.9538522.3223882.61007-1.0028848710.0309172420089.1397592.3321442.624669-0.98065228510.2075177620099.2634012.3418062.646175-0.98174484310.2935276420109.4554862.2925352.587764-0.91436128711.1071938220119.640192.3025852.60269-0.89606215910.5729796420129.7663122.3418062.653242-0.88141965910.6679618820139.9171112.3978952.70805-0.85857953810.76520171201410.022342.4510052.778819-0.82807782810.83515545201510.149222.5014362.839078-0.74110655210.92032564201610.252992.5802172.933857-0.71781472611.11257028201710.349872.6390573.010621-0.69165323111.05108205201810.093062.708053.113515-0.67261903211.10719382201910.525452.760013.173878-0.69018304411.17138541202010.577782.7146953.131137-0.68481992311.19998028數(shù)據(jù)來(lái)源：利用表13通過(guò)Eviews轉(zhuǎn)換而來(lái)2.平穩(wěn)性分析為了避免接下來(lái)檢驗(yàn)不要無(wú)效，我們使用單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如下表，被解釋變量的原序列不平穩(wěn)，解釋變量lnX3平穩(wěn)，lnX4的一階差分在5%的顯著水平上平穩(wěn)，lnY、lnX1、lnX2的一階差分在10%的水平上顯著，所以被解釋變量和解釋變量平穩(wěn)，可以建立回歸模型。表15單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量ADF檢驗(yàn)值1%臨界值5%臨界值10%臨界值概率值結(jié)論LnY4.331154-2.692358-1.960171-1.6070510.9999不平穩(wěn)D(lnY)-4.047799-2.717511-1.964418-1.6056030.0005平穩(wěn)LnX13.774847-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)D(lnX1)-5.554515-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)LnX23.693591-2.692358-1.960171-1.6070510.9997不平穩(wěn)D(lnX2)-5.742046-2.708094-1.962813-1.6061290.0000平穩(wěn)LnX3-6.064182-2.692358-1.960171-1.6070510.0000平穩(wěn)LnX42.609238-2.699769-1.961409-1.6066100.9959不平穩(wěn)D(lnX4)-4.959431-2.699769-1.961409-1.6066100.0001平穩(wěn)3.協(xié)整檢驗(yàn)由于我們對(duì)原數(shù)據(jù)取了自然對(duì)數(shù)，而且取完對(duì)數(shù)后的變量均為一階單整，所以可對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)的一階差分形式進(jìn)行多變量協(xié)整分析，由結(jié)果可得，解釋變量lnX1、lnX3、lnX4在10%的顯著性水平上平穩(wěn)，均存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定性關(guān)系，所以可以建立方程。由于lnX2的概率值為0.917＞0.1，所以沒(méi)有通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，剔除lnX2。表16協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果變量LnX1LnX2LnX3LnX4t-Statistic0.7053532.031809-2.270805-2.198905Prob.

0.49300.06310.04080.04664.多元線性回歸分析本文選取山東省第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，選擇老少兒撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）來(lái)作為解釋變量，構(gòu)建回歸分析方程：lnYt=β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+Ut公式中l(wèi)nYt表示第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，lnX2表示少兒撫養(yǎng)比，lnX3表示城鎮(zhèn)化水平，lnX4表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）。模型的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表17。表17第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與影響因素的相關(guān)性分析VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

X2-4.6691382.821607-1.6547800.1174X32.9431002.0113881.4632190.1628X45.4641310.6935827.8781310.0000C17.634842.3526227.4958240.0000R-squared0.968788

Meandependentvar9.414064AdjustedR-squared0.962935

S.D.dependentvar0.834061S.E.ofregression0.160575

Akaikeinfocriterion-0.643252Sumsquaredresid0.412550

Schwarzcriterion-0.444106Loglikelihood10.43252

Hannan-Quinncriter.-0.604377F-statistic165.5388

Durbin-Watsonstat1.797054Prob(F-statistic)0.000000由上述檢驗(yàn)結(jié)果得到多元線性回歸方程表達(dá)式為：lnYt=-4.669138lnX2+2.943100lnX3+5.4641314lnX4+Ut（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)從lnYt與lnX2、lnX3以及l(fā)nX4回歸結(jié)果看，R2=0.968788，調(diào)整的R2=0.962935，說(shuō)明模型對(duì)樣本擬合得較好。（2）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）提出原假設(shè)H0：β1=β2=0備擇假設(shè)H1：至少有一個(gè)βt不等于零（t=1,2）由檢驗(yàn)結(jié)果得，F(xiàn)=165.5388，在顯著性水平α=0.05，分子自由度為2，F(xiàn)=165.5388>Fα（k,n-k-1)=F0.05(3,15)=3.06，所以拒絕原假設(shè)H0，這說(shuō)明回歸方程顯著，通過(guò)了F檢驗(yàn)。（3）解釋變量的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）t檢驗(yàn)：給定顯著性水平α=0.05時(shí)，查表可知t(lnx4)=7.878131＞t0.025(15)=2.2201.在給定顯著性水平α=0.1時(shí)，查表可知∣t(lnx2)∣=1.654780＞t0.025(15)=1.34,|t(lnx3)|=1.463219=＞t0.025(15)=1.34,則在5%的顯著性水平上lnX4的t檢驗(yàn)顯著，在10%的顯著性水平上lnX2、lnX3的t檢驗(yàn)顯著，這說(shuō)明少兒撫養(yǎng)比、城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著影響。（4）DW檢驗(yàn)由回歸參數(shù)估計(jì)表可得DW=1.79，已知樣本容量為20，解釋變量為4，在給定α=0.05的顯著性水平下，由DW統(tǒng)計(jì)表得到dL=0.9,dU=1.83,那么4-dL=3.1,4-dU=2.17。即dL<DW<dU,表明不確定ei是否存在自相關(guān)。（5）異方差檢驗(yàn)由表18所示，用White檢驗(yàn)法，可得Obs*R-squared=n*R2=7.686257，在給定α=0.90的顯著性水平下，查卡方分布表可知，Obs*R-squared=n*R2=7.686257＞λ（4）=1.064，所以可以得出模型不存在異方差性。表18eviews懷特檢驗(yàn)的結(jié)果HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic0.693557

Prob.F(9,10)0.7033Obs*R-squared7.686257

Prob.Chi-Squ