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计量地理学课程论文
省经济增长影响因素分析
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专业地理科学专业
省经济增长影响因素分析
摘要：改革开放以来，省的经济一直在以极快的速度增长，本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对2001～2014年省经济增长因素进行研究，分析了物质资本、消费、财政支出对省生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与省国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。
关键词：消费、投资、经济增长、财政支出
一、前言
（一）经济增长理论
经济增长是指一个国家或地区的生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和地区生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。
古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。
（二）影响因素的分析
从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。居民消费需求和政府投资也是经济增长的主导因素。
经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。
在2001—2014年的14中,我省经济年均增长率高达11.5%,综合实力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我省目前
仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我省消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我省经济增长的作用。
二、数据收集与模型的建立
（一）数据收集
本文采用了2001-2014年的省生产总值等数据，来源于《省统计年鉴》，具体数据表如下：
（二）模型设计
为了具体分析各要素对省经济增长影响的大小，我们可以用省生产总值（y ）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用固定资产投资总额(x1)衡量资本投入；用价格指数（x2）去代表消费需求；用财政支出（x3）代表政府投资。运用这些数据进行回归分析。 采用的模型如下：
i u x x x y ++++=3423121ββββ
其中，y 为省生产总值，x1为固定资产投资总额，x2为消费价格指数，x3为财政支出，ui 代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我省经济增长的变动关系。
三、模型估计和检验
（一）模型初始估计
在Evivw 中利用最小二乘法进行初步回归分析得到如下的分析结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/02/17 Time: 13:32 Sample: 2001 2014 Included observations: 14
Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -33005.49 11023.17 -2.994191 0.0135 X1 0.082193 0.212926 0.386019 0.7076 X2 340.6070 100.7308 3.381358 0.0070 X3 4.689097
1.054828
4.445364
0.0012
R-squared
0.995022 Mean dependent var 17800.28 Adjusted R-squared
0.993529 S.D. dependent var
10143.41
S.E. of regression 815.9620 Akaike info
criterion
16.48157 Sum squared resid
6657939. Schwarz criterion
16.66416
Log likelihood -111.3710 Hannan-Quinn
criter.
16.46467 F-statistic 666.3206 Durbin-Watson stat 1.630732 Prob(F-statistic)
0.000000
可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。并且可决系数R^2 =0.995022，修正的可决系数为0.993529。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的 ，将表中的数字带入模型得：
321 4.6891X +340.6070X +0.0822X +-33005.49Y
ˆ ）1.0548）（100.7308）（0.2130）（11023.17（
(4.445364) (3.381358) (0.386019) )(-2.994191T =
0.99502=R 0.9935
2
=R 666.321=F 1.63=DW
（二）多重共线性检验
计算解释变量的简单相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出，x1和x3相互之间的相关系数比较高，证实确实存在多重共线性。 采用逐步回归的办法，去检查和解释多重共线性问题。分别做Y 对x1、x2、x3的一元回归，结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/02/17 Time: 14:25 Sample: 2001 2014 Included observations: 14
Variable
Coefficient
Std. Error t-Statistic Prob.
C
5537.514
673.0814
8.227109
0.0000
