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年广州电视台《都市在线》听说我在《第三产业经济学》中对我国第三产业比重的预测很准确，就派人来华南师范大学和中山大学采访，详细了解我研究第三产业经济学的过程，播出了15分钟电视节目《岭南名家系列：经济学人李江帆》。电视节目是以我对第三产业的预测为“噱头”导入这“传说中的故事”的：“年广州GDP超过1.1万亿元，服务业的贡献超过60%，这一数据牵动着无数经济学家的神经，俨然，第三产业的时代已经来临。但是在30多年前，这一预测是一个笑话。转折源于一本书《第三产业经济学》，它的作者就是李江帆……”我告诉采访记者，他们想了解的真有其事，这是一个有趣的故事。
广州电视台《都市在线》电视节目《岭南名家系列：经济学人李江帆》
我在年版《第三产业经济学》,根据第三产业就业模型，预测我国年第一、二、三产业的就业比重为51%~52%、23%~22%、26%~25%，在表10—9，预测第三产业就业比重在25.6%~28.4%之间。书稿于年8月10日完成后，交广东人民出版社编辑出版。年3月起，我先后去英国雷丁大学、剑桥大学当一年多的高级访问学者。年3月该书在广东人民出版社出版，4月我在英国收到袁耀文编辑寄来的几本样书，送了一本给剑桥大学图书馆，然后于6月回国。
剑桥大学图书馆收藏第三产业经济学（）
过了十年后，到年，我终于有机会检验我的预测了。我国年第一、二、三产业就业比重实际值是50.0%，22.5%，27.5%。年第三产业就业比重，国家统计局统计的是27.5%，世界银行计算的是25.68%，两者平均为26.59%，而我据第三产业就业模型，用自变量人均GDP美元（年美元）预测的是26.4%，两者高度吻合。下图按自变量人均GDP-美元（现价）的预测值是25.6%-28.4%。
李江帆在《第三产业经济学》对中国年第三产业就业比重的预测
列宁说：“神奇的预言是童话。科学的预言却是事实。”在《第三产业经济学》出版30年后的年，事实验证了我年拟合的第三产业就业方程对年中国第三产业就业比重的预测效果出乎意料的好，可谓“有书为证”。让我作个“事后诸葛亮”分析一下吧。有四个原因：
一是回归模型的样本数据人均GDP分布较广，来自16个样本国虽是发达国家(经济合作与发展组织)，但时间跨度为年（~年），可覆盖经济发展的较低水平（如年人均GDP美元，与20世纪末中国大致相当），到较高水平（如年人均GDP美元）。据此拟合的回归方程适应的经济发展水平级差大，适应性强。
二是样本数据第三产业就业比重分布具有从低到高的级差，5个时期平均值为：年23.7%，年38.7%，年43.8%，年50.1%，年55.6%，覆盖第三产业就业比重从23.7%到55.6%，适用于预测第三产业比重的阶梯式提升。可以想象，如果样本数据人均GDP虽有很大差别，可以涵盖不同发展水平的国家，但对应的第三产业比重没太大差别，那么预测结果必然是无论经济发展水平有多高，第三产业比重也差不多，那就不准确了。
第三产业就业方程依据的数据表
三是定量分析方法好，选取的回归模型类型比较合适。我计算并比较过待选的线性回归方程、指数函数型回归方程和幂函数型回归方程，最后选定的幂函数型回归方程，无论是在高端、中端，还是在低端，对样本数据的拟合程度都比较好（调整后的R2最大，具体为0.）。
四是预测目标中国20世纪末发展水平（~美元）在建立回归方程使用的自变量的范围内（平均值为~美元），没作外推预测，这是预测精度高的重要原因。如果预测目标为人均GDP0美元，超出样本数据的范围四五倍，预测精度必然谈不上，根本没有参考价值。
从回归分析的原理说，建立回归方程是用最小二乘法模拟一条趋势线，令它的每一个点与相应样本点的距离为最小值，就可以得出反映所有样本点分布规律的趋势线。通俗地说，这相当于把样本点的“平均值”视为趋势线。所以，有什么样的样本数，就有什么样的趋势线，有什么样的预测值。30年过去了，第三产业就业模型依然有效。只要目标值大致在~美元（年美元）的范围内，模型的统计归纳性质就仍然稳健，预测值就仍会有较高置信度。
讲到《第三产业经济学》的定量分析，不能不提起一个趣闻。
我的《第三产业经济学》是在硕士学位论文的基础上写成的。硕士论文原没有定量分析部分，幸运的是，我遇到贵人相助，才有了定量分析章。
那是年，我为写硕士论文北上访学，计划拜访的专家之一是南开大学外国经济史专家易梦虹老师。其实我并不认识他，只是在南开招收研究生目录上看到他的招生方向，就想向他请教国外第三产业发展经验。那时易老师家和很多教授一样没电话，我无法用电话联系，就在9月17日出发访学前给他写了封信，告知拜访来意。10月12日，当我从广州坐火车上北京，去沈阳，赴长春，再折回天津，来到南开大学，找到易老师家门口时，正巧，他拿着一封信准备出门寄给我。见我登门拜访，他就把信交给我，请我进屋谈谈。
李江帆为撰写硕士学位论文访问天津（）
原来他在信中说，他虽研究外国经济史，但并不研究服务业，建议我不必来访问他。交谈中，他拿出一本英文书WesternEconomiesinTransition：StructuralChangeandAdjustmentPoliciesinIndustrialCountries（西方经济在演变中：工业化国家的结构变化和政策调整），说是刚到图书馆的新书，有一些数据，对你写硕士论文有帮助。我如获至宝，当即拿去复印。回到广州后，我发现已复印的章节还不够，就去信请易老师帮我复印其他相关章节，他很乐意帮忙。想到一位老先生步履蹒跚地帮我去复印资料，我充满感激之情。
李江帆在南开大学图书馆（）
我研读该英文复印件时，不知如何译一个英文词，去请教华南师师范学院（现华南师范大学）数学系一个熟悉的老师苏天视副教授。苏老师翻看复印件后告诉我，这是一个数学术语，叫“散点”。他指着英文书中的散点图说，这个散点图分布很有规律，可以做个回归分析揭示其规律。那时我还不知什么叫回归分析，而苏老师恰好是数学系数理统计教研室主任，回归分析是他的强项。我听了苏老师的讲解，并认真啃了他借给我的回归分析小册子，弄懂了回归分析的原理和方法。苏老师还教我用笔算拟合回归方程，并借给我一个函数计算器。我仔细看了说明书，发现它可以很简便地作回归分析，并赶紧告知苏老师，因他还没发现他手中的这“宝贝”有做回归分析的功能。
我用计算器对这散点图做相关分析提高了效率，经对拟合的对线性函数、指数函数型和幂函数型回归模式的比较分析，确认第三产业就业比重与人均GDP构成幂函数型相关关系，得第三产业就业方程。这就从统计学上证明了一个经济学规律：随着国民经济发展水平的提高，第三产业就业比重逐步增大。这样，我的硕士论文就有了定量分析章。
记得上世纪80年代，华南师院的大计算机还是用纸带打孔的档次。我的一个学理工科出身的经济学研究生同学获悉我搞出了第三产业模型，很感兴趣，说是全国首创，建议我用学校计算机房的大计算机算一次，开个证明，以证明其权威性。我知道大计算机处理大量数据效率高，可以试算大量回归模型，不过做幂函数回归模型的效果与手持计算器效率虽不同，但结果没有差别，更重要的是那时去学校计算机房用大计算机并不容易，便没去。不过5年后，我在写《第三产业经济学》拟合服务消费结构方程时，因计算量很大，除了使用电子计算器对数据进行了对数函数回归和幂函数回归分析，还利用一元线性和非线性回归分析程序、多元线性全回归和逐步回归程序、一元二次、一元三次、一元四次回归程序，在学校的VAX电子计算机上对各种可能类型的曲线进行了试算，共拟合回归方程63个，并选定了合适的方程。
后来，我写进《第三产业经济学》的这个第三产业就业方程，数据来自易梦红老师推荐的英文书，回归分析方法得益于苏老师的指教。年我在《第三产业经济学》中用这回归方程预测中国年第三产业就业比重。奇妙的是，年我国第三产业比重果然如此。这成为我第三产业研究中的一个趣闻。我深深感谢仙逝多年的易梦虹教授和苏天视副教授对我研究第三产业的帮助和指导，我相信他们在天之灵对第三产业就业方程获得好的预测效果一定会感到高兴。
我还要感谢易老师推荐给我的英文书的作者LrvingLevesonandJimmyW.Wheeler，他们提供了说明第三产业就业比重随着人均GDP增长而增大规律的堪称完美的散点图，不过不知何因他们并未拟合第三产业模型，似乎是把“出彩”机会留了给我，以至于苏老师一眼就看出可以对散点图做回归分析以揭示其规律。
长于计量经济学的孙得将博士有个解释：那本书的作者没有再挖一下，可能与70年代计量经济学没有普及有关。其实您遇到苏老师，很早采用定量分析，是很大缘分，80年代我国大概也没太多人掌握回归分析的。从一定程度上说，数据处理技术会改变人的思维。克拉克时代，计量经济学处于草创阶段。其实也很有意思，美国有一个富二代考列斯，好奇心忒强，他怀疑金融刊物的作者发表的言论是胡说八道，于是就出资雇佣很多数学家，几乎是手工整理和计算，证明他的猜测是对的还是错的。于是，各种检验的方法就提出来并付诸实践，这样才推动定量分析成为一门学问。早期的计量分析由于手工计算耗时耗力，所以基本是富人玩的东西。现在，由于计算机和计量分析知识的普及，基本上本科生都会玩回归分析了。说话讲数据证据，普通人都能接受这个标准了。
回顾往事不难发现，我做第三产业研究遇到很多神奇的机遇。我读研究生时（-年），统计数据很难找，中国没有统计年鉴，没有互联网，更难查到世界各国资料。为了提高查资料的效率，我请华南师院资料室工作人员通融让我进去自己一本一本杂志查。到北京图书馆查到一本书很好，但来不及复印（那时要先借出书才去复印，而图书馆的复印要排队，当天借的书很难够时间复印），次日天再去借，就借不到了，可能在还归原位的途中。后来到上海图书馆再查，有此书，但不在书库中。所以我说见到易老师给我推荐的书，如获至宝。如果我收到易梦虹老师的信，也许不去找他，这就得不到这些堪称完美的数据。如果不是因阅读这本英文书不懂英文翻译去请教苏老师，他也就无法一眼就看出散点图的规律性，提醒我去做回归分析。如果该书作者做了回归分析，建立了回归模型，那也没我什么事了。
此外，第三产业就业比重是很难预测的，因为第三产业比重不只是由第三产业状况决定的，还由第一产业和第二产业的发展速度和份额及其影响因素决定。如第一、二产业发展慢，所占份额小，第三产业比重就会上升，反之就会下降。所以，我写好第三产业经济学后，实际上没太
