S.E. of regression 0.032644 Akaike info criterion -3.945859
Sum squared resid 0.031969 Schwarz criterion -3.854250
Log likelihood 65.13374 F-statistic 259.1138
Durbin-Watson stat 0.605730 Prob(F-statistic) 0.00000
(3)
(9.512943) （16.09701）
模型（3）中，Y1、Y2和Y3各表示第一、二、三产业产值。估算结果表明，相对于第一产业而言，二、三产业产值的增加对于人口城市化率提高具有正向的作用。二、三产业产值之和与第一产业产值的比率对城市化率的边际贡献为0.060456，说明非农业产值相对于农业产值每增加1倍，会使人口城市化率上升约6.04个百分点。
为了更好的反映非农业产值与农业产值的相对变化对于城市化水平的动态影响，特引入因变量的一期滞后作为解释变量，建立新的模型：
表4 1978-2008年湖北省产业产出结构与人口城市化的OLS估计--基于线性函数模型
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.035597 0.013915 2.558161 0.0162
PS 0.013640 0.006218 2.193761 0.0367
CHS(-1) 0.774597 0.099738 7.766303 0.0000
R-squared 0.968511 Mean dependent var 0.311087
Adjusted R-squared 0.966261 S.D. dependent var 0.097164
S.E. of regression 0.017847 Akaike info criterion -5.122168
Sum squared resid 0.008919 Schwarz criterion -4.983395
Log likelihood 82.39360 F-statistic 430.5930
Durbin-Watson stat 2.135638 Prob(F-statistic) 0.000000
（4）
(2.558161) (2.193761) (7.766303)
从模型两侧同减 ，可以重新得到方程：
（5）
对上式作进一步线性代换，得到误差修正模型的标注形式（经过计算，变量具有协整性，故不影响误差修正模型）：
（6）
从模型（6）可看出，城市化与非农业产业结构的变化有长期关系式 ，说明从长期来看，非农业产值相对于农业产值每增加一倍，使人口城市化水平上升约6.04个百分点。由模型（4）可看出，短期内非农业产值相对于农业产值每增加一倍，只能使人口城市化水平上升约1.36个百分点。这表明，非农业产值与农业产值的相对变化对于城市化率的长期边际贡献与短期边际贡献有很大的不同。
