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河南经济增长中存在的问题及原因河南经济增长中存在的问题：一、稳定经济预期，避免减弱和可能出现的大的波动，促进经济的发展。
河南省在经济仍然保持较快发展速度的情况下，要注意到有关政策和其他因素的变化，诸如国家要控制固定资产投资规模、加大对低水平扩张行业的调控力度；财政支持经济方式将发生改变，政府调控经济要善于同财税政策、用经济杠杆间接管理；粮食主产区推行粮食补贴改革，中央财政增投"三农"；对外贸易转型升级、市场多元化；我国将进入兑现ＷＴＯ承诺的关键时期等。
对这些变化必须有清楚的认识和正确的把握，以稳定政策，进而稳定预期，稳定经济增长。
二、要把好投资效率关。
随着经济增长的加快，由于市场的需求，那些高投入、粗放型的、浪费型的发展方式有可能增多，原已处于"关停并转"状态的企业可能重新投入生产。
河南省在当前各行业迅速增长的投资热中，有地方政府干预的影子，有些干脆就是地方政府主导。
在这种形势下，投资的增长必然会导致效率的下降。
河南省要正视当前出现的诸如部分行业和地区盲目投资、低水平扩张倾向比较严重的情况，否则就有可能使局部问题演变为全面性问题，影响甚至葬送经济发展的大好形势。
解决这些问题必须措施适当，对问题的性质原因要准确判断，要区分"市场性的重复建设"和"行政性的重复建设"，虽然这二者都将导致预期过高、投资过热，但前者由于产权和预算约束是硬的，发现问题后纠正的速度也快，而后者主要在于行政干预和行政主导的投资扩张，容易造成行为短期化，发现问题后要使经济"凉下来"也很困难。
因此，要把市场经济环境中生产能力过剩的积极作用和消极作用加以权衡，适时适度调节，避免和减弱可能出现的大的波动，加强市场的基础作用，改进政府的管制方式，加强信息指导和服务，稳定经济发展。
三、对新的结构性矛盾要加以解决，缓解部分供给能力可能出现的紧张。
基于柯布-道格拉斯生产函数的河南省经济增长影响要素分析石贤光【摘要】采用柯布-道格拉斯生产函数,基于河南省1989-200g年时间序列数据对河南省经济增长影响要素进行实证分析.研究结果表明:劳动力投入的产出弹性为1.422,资本投入的产出弹性为0.315,能源投入的产出弹性为0.218,三个弹性之和大于1,说明河南省的经济特征是规模报酬递增的,并且劳动力对经济增长的贡献程度要明显大于资本和能源对经济增长的贡献程度.【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2011(011)004【总页数】3页(P76-78)【关键词】柯布-道格拉斯生产函数;经济增长;产出弹性【作者】石贤光【作者单位】商丘师范学院,经济学与管理学系,河南,商丘,476000【正文语种】中文【中图分类】经济财政第 11 卷2011 年第 4 期4月科技和产业Science Technology andIndustryVol.11 , No.4Apr.,2011基于柯布-道格拉斯生产函数的河南省经济增长影响要素分析石贤光（商丘师范学院经济学与管理学系，河南商丘 476000 ）摘要：采用柯布一道格拉斯生产函数，基于河南省1989-2009 年时间序列数据对河南省经济增长影响要素进行实证分析。
研究结果表明：劳动力投入的产出弹性为 1.422，资本投入的产出弹性为 0.315 ，能源投入的产出弹性为 0.218 ，三个弹性之和大于 l ，说明河南省的经济特征是规模报酬递增的，并且劳动力对经济增长的贡献程度要明显大于资本和能源对经济增长的贡献程度。
关键词：柯布道格拉斯生产函数；经济增长；产出弹性中图分类号：F224.0文献标志码：A文章编号：1671-1807(2011)04 -0076-03改革开放以来，河南省经济持续快速发展，GDP由 162.92 亿元增加到 18407.78 亿元，年平均增长速度为17.07% 。
根据经济学理论，在要素稀缺并且不能完全替代的情况下，经济增长受要素投入量及其均衡关系制约，要素投入与经济增长间有着直接的关系。
河南经济发展的索洛模型分析河南省经济总量庞大，但是人均产出水平较低。
本文根据索洛模型，这种矛盾和资本的总量与人均占有量情况有密切关系。
只有逐步提高人均资本占有量，河南省才能继续提高总产出、提高人均产出水平并实现经济崛起。
关键词：模型经济增长河南省河南经济发展情况比较特殊，即一方面经济总量很大，另一方面劳动者人均生产值较低。
笔者认为，要解决这一矛盾，就必须根据索洛模型找出矛盾产生的原因，并结合自身实际情况采取适当的对策。
从经济总量看，河南省经济实力较强，完全称得上是经济大省。
经初步统计，2006年河南省生产总值达到12464.09亿元，位居全国第五位；从2000年到2006年，河南省生产总值增长率分别为9.4%、9.1%、9.5%、10.7%、13.7%、14.2%和14.1%，长期保持了较高的年增长速度。
但是从人均数据指标看，河南省非常落后，属于典型的不发达省份。
从人均产值看，河南省2004年为9470元，在全国排名第16位；从居民消费水平看，河南省2005年人均消费水平是4092元，位于全国第18位。
经济增长理论的选择经济总量情况和人均产值情况都属于经济增长问题，需要用经济增长模型进行分析。
在众多的增长模型中，索洛模型是最为常用的模型。
索洛模型修改了哈罗德模型关于“生产函数具有固定系数v”的假设，并根据“不存在规模经济”、“市场完全竞争”等假定，提出公式（1.1）、（1.2）和（1.3）：其中模型（1.1）分析了产出的主导因素，即总产出主要依靠资本K和劳动投入L，当资本、劳动投入量大时总产出就大；模型（1.2）是对模型（1.1）的整理，提出人均产出量由人均资本量决定；模型（1.3）则是对经济增长率的因素分解，提出人均产出增长率由人均资本量增长率和技术共同决定。
索洛模型对经济增长因素进行了高度概括，能够对河南省的经济发展问题作出合理的解释。
河南省经济发展情况分析（一）经济总量情况分析2005年，河南省城乡就业人数高达5662.4万人，数量高居全国榜首；固定资本形成总额达到4506.75亿元，位居全国第五，在中部六省中高居首位；从科学技术上看，河南省2004年可以开展科学研究与技术开发活动的机构有1090个，各类专业技术人员136.4万人，科学研究与试验发展（R&D）经费支出44.8亿元。
河南民营经济高质量发展的影响因素和建议河南民营经济高质量发展的影响因素和建议一、背景介绍河南作为中国重要的中部省份，一直以来都是我国经济发展的重要力量之一。
近年来，随着我国全面推进高质量发展的节奏逐渐加快，河南省也加快了民营经济高质量发展的步伐。
民营经济已经成为省内经济增长的重要引擎，对于推动河南经济高质量发展也有着至关重要的作用。
二、河南民营经济高质量发展的影响因素1. 宏观政策环境的改变随着国家对于高质量发展的全面推进，河南省的相关政策也在不断进行调整和改进。
国家出台了一系列的政策举措，以支持和引导民营企业的发展。
同时，在税收、融资、创业环境等方面也在逐步营造有利的政策环境，使河南民营经济得以更好地发展。
2. 人才与技术的提升人才是推动经济发展的重要因素，也是实现民营经济高质量发展的关键。
在过去，由于河南人才与技术的水平相对较低，导致了很多企业的生产效率不高，创新力不足。
目前，随着技术的进步和人才的提升，很多民营企业的生产效率、创新力有了较大提升，为高质量发展提供了有力的支持。
3. 企业自身的发展提高企业自身的发展能力也是民营经济高质量发展的必要条件。
通过加强技术创新、优化产品质量、提高服务质量等多项措施，不断提升企业自身的核心竞争力，才能为民营经济的高质量发展提供坚实的基础。
4. 科技创新的不断深入科技创新是支撑民营经济高质量发展的重要内生动力。
近年来，河南省积极推动科技进步，不断加大科技创新的投入，扶持科技型企业的发展，加速推动科技成果转化，这将为河南民营经济带来更多增长的空间。
5. 注重绿色发展、可持续发展绿色发展、可持续发展已经成为经济发展的重要趋势，而推进可持续发展也是实现民营经济高质量发展的关键。
河南省在加快经济发展的同时，也在加大对于环境保护、能源节约等方面的投入，使得民营企业在经营发展过程中更注重环保、可持续发展等问题，推动民营经济高质量发展。
三、建议1. 加大政策支持政府应该进一步加强对民营企业的支持，通过出台可行的政策，提供更多优惠政策、优惠融资、技术咨询、人才引进等方面的支持，将政策优惠落实到实处，让民营企业得到更好的发展。
河南省经济发展影响因素分析中图分类号:f127 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)08-010-02摘要在河南省经济发展过程中,存在着很多影响因素,本文主要着手从劳动力素质、产业结构层次以及技术引进过程中存在的问题等方面来分析这些因素对于河南省经济发展所造成的影响。
关键词河南省经济发展影响因素一、河南省经济发展现状从经济总量的变动情况看,“十五”以来,河南经济总量呈迅速扩大之势。
gdp由2000年的5052.97亿元迅速增加到2008年的18407.78亿元。
gdp占全国的比重不断提高,从2000年的5.1%提高到2004年的5.4%。
据2009年的最新数据分析可知河南省的经济总量在全国排名第5位,河南的gdp含金量(人均gdp与人均可支配收入之比,即单位gdp人均可支配收入)在全国排到28位,河南经济发展的含金量较低,即河南人均gdp中,收入占的比重较小。
从中部地区来看,河南经济总量的优势地位依然明显,多年来保持中部六省第一的位置。
从人均水平看,2004年河南人均生产总值为9145元,突破了1000美元大关,经济发展跃上了一个新的战略起点;但与全国人均生产总值12336元相比,仍然有3000多元的差距,仅占全国的74.1%。
而到了2007年河南人均生产总值为16012元,而全国人均国内生产总值为19524元,占全国的82.0%。
作为我国一个人口大省,农村人口多,农业比重大。
在这样一个环境下,河南经济发展过程中也存在着许多影响因素。
二、经济发展影响因素分析近年来,河南经济处于快速增长、总量快速扩张的阶段和工业化加速发展时期,经济增长主要由二三产业拉动,其中又主要以第二产业中的工业特别是能源原材料工业为主。
受经济发展阶段、产业结构、劳动力素质较低的制约和制度约束相对缺失的影响,经济发展过程中能源消耗大,经济效益低等粗放型特征比较明显。
对于河南经济发展的影响因素具体包括以下几个方面:(一)劳动力素质的制约全省劳动力数量巨大然而质量与数量却形成了强烈反差,难以适应集约型经济增长的需要。
CONSTRUCTION ECONOMY2012年第3期（总第353期）1引言近年来，河南建筑业增长较快，2010年省建筑业总产值达到4400.61亿元，比“九五”期末2000年的357.34亿元增长了11倍。
《国务院关于支持河南省加快建设中原经济区指导意见》出台，河南建筑业迎来了大好的省内环境；河南“十二五”规划提出了“以科学发展为主题，以加快转变经济发展方式为主线”的指导思想。
目前，河南建筑业依然处于转变经济发展方式、促进产业结构优化升级的关键时期。
因此，选用合适的测算方法定量测算河南建筑业经济增长的主要影响因素，分析各影响因素对于河南建筑业经济增长的贡献，对合理评价河南建筑业经济增长质量和推进建筑业经济增长方式的转变都具有重要的意义。
2文献综述目前已有大量学者对我国建筑业经济增长等问题进行了理论与实证研究，本文对检索到的大量相关文献从以下三个方面进行了梳理总结：2.1建筑业经济增长的研究方法目前主要有C-D 生产函数法、索洛余值法、前沿面生产函数法和数据包络分析法等。
在使用C-D 生产函数法或索洛余值法时，学者们对于资本产出弹性系数和劳动产出弹性系数两个参数的计算方法不同（经验方或回归法），因此往往导致测算结果差别较大，至今仍难以统一。
2.2建筑业投入产出指标的选择建筑业产出指标主要有建筑业总产值、建筑业增加值等。
选择建筑业增加值的学者认为，“建筑业增加值是[摘要]以河南省建筑业十一年的数据为基础，借助于C-D 生产函数法，对省建筑业经济增长的主要影响因素及其贡献率进行分析，结果表明：河南省建筑业经济增长主要靠投入要素推动，技术进步作用不明显，需要提高技术进步和劳动投入因素的影响。
因此，一方面应转变建筑业发展方式，实现产业发展向依靠科技进步和管理创新转变；另一方面应积极推进建筑业产业结构升级。
[关键词]建筑业；经济增长；影响因素；贡献率Abstract:Based on the statistic data from 2000to 2010,Cobb-Douglas production function is taken to calculate and analyze the contributions of several factors to the total output increase in Henan construction industry .The re －sults show that economic growth in Henan construction industry mainly depends on labor and capital input,while technical progress effect is not obvious,so needs to improve the effect of technology progress.On the one hand,construction needs to change the model of development to realize the industry development transition to support sci －ence,technology progresses and management innovation;on the other hand,pushes forward the upgrading of indus －trial structure.Key words:construction;economic growth;influence factor;contribution rate [中图分类号]F407.9[文献标识码]B[文章编号]1002-851X （2012）03-0099-03*基金项目：河南省科技厅资助项目（112300410107）[作者简介]崔秀敏，女，生于1977年，山西晋城人，讲师，研究方向：建筑经济管理。
消费对经济增长的影响：以河南为例近年来，中国经济持续增长，消费已成为拉动经济增长的重要力量。
河南省作为中国人口大省和农业大省，其消费产出对经济增长的影响尤为重要。
本文将以河南省为例，探讨消费对河南经济增长的影响，并分析消费对经济增长的促进作用。
一、消费增长对河南经济的拉动作用河南省一直以来以其农业产业为主，但近年来，随着城市化进程的加速和居民收入的增加，消费开始对经济增长产生了显著的拉动作用。
数据显示，2019年河南省居民人均可支配收入达到了28180元，同比增长8.9%，居民消费水平逐渐提升，消费已成为河南经济增长的主要动力之一。
消费对于拉动河南省的内需市场作用明显。
随着居民收入的不断增加，居民的消费水平不断提高，对于市场需求的拉动起到了积极的作用。
据统计，2019年河南省居民消费支出达到了33604元，同比增长10.1%，大大促进了河南省的内需市场的扩大。
消费的增长也带动了河南省的零售业和服务业的发展。
随着居民的消费观念的转变，消费市场的需求也日益多样化，零售业和服务业不断创新和扩大，为经济增长提供了强劲的支撑。
特别是跨境电商、快递物流等新兴行业崛起，为河南省的消费市场注入了新的活力。
消费的增长也带动了河南省的经济结构的转型升级。
随着消费市场的不断扩大，消费需求的不断增加，河南省的产业结构也在不断优化升级。
传统劳动密集型产业开始向技术密集型、资本密集型产业转变，这也为河南省的经济增长提供了强大的动力。
消费对经济增长的促进作用也十分显著。
从多个角度来看，消费对经济增长的促进作用体现在以下几个方面。
消费对GDP增长的贡献率持续增加。
以2019年为例，河南省居民消费总支出达到了1.89万亿元，对河南省GDP的贡献率为56.7%，连续多年保持在50%以上，成为河南经济增长的重要引擎之一。
消费对投资和创新的带动作用不容忽视。
随着消费市场的扩大和需求的增加，企业的盈利能力得到提升，企业投资意愿也不断增强。
河南省经济发展分析河南省是中国的一个内陆省份，位于中国中部地区，是华北与华南、西部与东部地区的交通枢纽，也是中国重要的农业产地之一。
近年来，随着中国经济的快速发展，河南省的经济也取得了显著的进步。
本文将对河南省的经济发展进行详细分析。
一、河南省的地理位置和资源优势河南省位于中国的中部地区，东临山东、安徽、湖北，南接湖北、陕西，西靠陕西、山西，北界河北。
河南位于中国的黄河中下游地区，境内有丰富的土地资源和矿产资源，尤其是煤炭、铁矿石等资源储量巨大，为河南省的经济发展提供了重要的支撑。
二、河南省的经济发展现状1. GDP总量和增速根据最新的统计数据显示，2019年河南省的GDP总量达到了6.5万亿元人民币，年均增长率达到了8%以上。
这一数据显示出河南省的经济总量在中国省级行政区中居于前列，对中国整体经济发展贡献巨大。
2. 主要产业结构河南省的产业结构相对复杂，农业、工业和服务业是三大支柱产业。
其中，农业是河南省的传统优势产业，以粮食种植和畜牧业为主。
工业方面，河南省的制造业发展迅速，特别是汽车制造、机械制造等行业取得了长足的进展。
服务业方面，随着河南省城市化进程的加快，金融、旅游等服务业也得到了快速发展。
3. 城乡经济差距缩小近年来，河南省政府采取了一系列的措施，努力缩小城乡经济差距。
通过加大对农业农村的扶持力度，推进农业现代化，提高农民收入水平。
同时，加大对乡村旅游等发展的支持力度，使农村经济得到良好的发展。
三、河南省经济发展面临的挑战1. 地理位置的限制河南省位于中国的内陆地区，与沿海地区相比，交通条件相对较差，这给河南省的经济发展带来了一定的压力。
尽管河南省通过不断加大交通基础设施的投资，如修建高速公路和铁路等，但仍然存在与沿海地区的差距。
2. 环境污染问题随着工业化进程的加快，河南省面临着严重的环境污染问题。
尤其是工业排放污染和农业面源污染的严重程度较高。
河南省政府已经采取了一系列的措施来改善环境质量，但仍然需要进一步加大力度。
河南倍增计划实施方案河南省作为中国人口大省，经济发展一直处于全国前列。
然而，随着经济社会的不断发展，河南省面临着诸多挑战和问题，如产业结构不合理、生态环境恶化、人口老龄化等。
为了更好地应对这些问题，促进河南省经济社会的可持续发展，河南省提出了倍增计划实施方案。
一、背景分析。
河南省地处中国中部，是我国重要的农业大省，也是中国历史文化名省。
然而，长期以来，河南省的经济发展一直相对滞后，产业结构不合理，生态环境受到破坏，人口老龄化问题日益突出。
因此，为了改变这种局面，促进河南省经济社会的可持续发展，倍增计划应运而生。
二、倍增计划目标。
1.经济增长倍增，通过实施倍增计划，力争在未来10年内，实现河南省GDP的翻番增长，打造更具竞争力的经济体系。
2.生态环境倍增，加大生态环境保护力度，实现空气质量、水质量、土壤质量等环境指标的翻番提升，建设更加宜居的生态环境。
3.人口发展倍增，通过实施人口政策和人才引进政策，实现人口结构优化，提高人口素质，解决人口老龄化问题。
三、倍增计划重点任务。
1.调整产业结构，加大对高新技术产业、现代服务业、文化创意产业等新兴产业的支持力度，推动产业结构向高端、绿色、智能方向升级。
2.生态环境保护，实施严格的环境保护政策，加大生态修复力度，推动绿色发展，建设生态文明示范区。
3.人口政策调整，通过实施生育政策、教育政策、人才引进政策等，促进人口结构优化，提高人口素质，推动人口发展倍增。
四、倍增计划保障措施。
1.政策支持，加大对倍增计划的政策支持力度，制定相关政策法规，为倍增计划的实施提供有力保障。
2.资金投入，增加对倍增计划的资金投入，引导社会资本参与倍增计划建设，形成政府主导、市场化运作的资金投入机制。
3.监督考核，建立健全的监督考核机制，加强对倍增计划实施情况的监督，确保计划顺利实施。
五、倍增计划实施效果。
倍增计划的实施将为河南省经济社会发展注入新的活力和动力，促进经济持续健康发展，改善生态环境质量，优化人口结构，实现经济、环境、人口的倍增发展目标。
柯布道格拉斯生产函数下的经济增长影响要素分析以河南省为例苏小倩（河南财经政法大学河南郑州）摘要：本文基于河南省19792016年时间序列数据运用柯布道格拉斯生产函数，对河南省经济增长影响要素进行分析。
通过Eviews6.0软件对数据整理得到从1979到2016年，河南省的经济特征呈现出规模报酬递增的状态，劳动力对经济增长的贡献程度要远远大于资本对经济增长的贡献程度。
并对模型拓展引入了科技合同成交额来进行创新对经济增长的分析。
关键词：柯布道格拉斯生产函数；经济增长要素；产出弹性一、引言近年来，运用柯布道格拉斯生产函数及其变形对影响经济增长的资本和劳动及技术等要素进行研究的文章很多。
大部分是运用柯布道格拉斯生产函数分析人力资本对经济发展的贡献。
石贤光（2011）选取了劳动力、资本并把能源这一新要素加入了柯布道格拉斯生产函数，进行了回归分析，得出河南省经济增长主要依靠劳动资本和能源的投入。
李伟（2010）、武鹏鹏（2011）、张晓婧（2013）、王虹（2015）等运用柯布道格拉斯生产函数分析了劳动和资本要素对四川省、重庆市、陕西省等地区的经济增长的影响。
金伟娜（2012）等运用新柯布道格拉斯生产函数对资本、劳动和技术这三大生产要素的投入各自对广东省经济增长的贡献进行了实证分析。
骆娜（2018）运用柯布道格拉斯生产函数测算了资本和劳动力对经济增长的贡献率。
本文在前人研究的基础上，选取河南省经济增长要素为研究对象，采用19792016年的数据，并在文章最后将科技合同成交额这一新要素引入柯布道格拉斯生产函数，来初步探讨近年来河南经济增长的主要驱动要素。
河南省拥有着天然的地理人口和交通优势，河南省经济的发展势必会对中国经济的发展带来极大的促进作用。
因此文章出发点在于研究促进河南省经济增长的经济增长要素的贡献度，以及这些研究结果对今后河南省发展的作用。
二、柯布道格拉斯生产函数模型对河南省经济增长影响的实际应用1.模型的选取由C.W.柯布和P.H.道格拉斯俩人提出的柯布道格拉斯生产函数，在分析经济增长中各要素的贡献率的研究中运用极为广泛。
资源与环境学院令狐采学计量地理学课程论文经济增长影响因素阐发班级姓名学号专业地理科学专业经济增长影响因素阐发摘要：变革开放以来，的经济一直在以极快的速度增长，本文采取经济增长模型和多元线性回归阐发办法对～经济增长因素进行研究，阐发了物质资本、消费、财务支出对生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与国民产出的数量关系，进行定量阐发，对模型进行检验。
关键词：消费、投资、经济增长、财务支出一、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年夜。
在实际核算中，常以生产的商品和劳务总量的增加来暗示，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，指出身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）影响因素的阐发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，由于资本办事流量难以测度，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—的14中,我省经济年均增长率高达11.5%,综合实力年夜年夜增强,居民收入水平与生活水平不竭提高,居民的消费需求的数量和质量有了很年夜的提高。
可是,我省目前仍然面临消费需求缺乏问题。
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水平进行实证阐发，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）数据收集本文采取了的生产总值等数据，来源于《统计年鉴》，具体数据表如下：（二）模型设计为了具体阐发各要素对经济增长影响的年夜小，我们可以用生产总值（y ）作为对经济成长的衡量，代表经济成长；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；用财务支出（x3）代表政府投资。
运用这些数据进行回归阐发。
采取的模型如下：i u x x x y ++++=3423121ββββ其中，y 为生产总值，x1为固定资产投资总额，x2为消费价格指数，x3为财务支出，ui 代表随机扰动项。
我们通过对该模型的回归阐发，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阐发获得如下的阐发结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/02/17 Time: 13:32 Sample:Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.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 X34.6890971.0548284.4453640.0012Rsquared 0.995022 Mean dependent var 17800.28 Adjusted Rsquared 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 HannanQuinn criter. 16.46467 Fstatistic 666.3206 DurbinWatson stat 1.630732Prob(Fstatistic)0.000000可以看出，经济检验合理，没有呈现数字和符号的毛病。
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 +-33005.49Yˆ）1.0548）（100.7308）（0.2130）（11023.17（(4.445364) (3.381358) (0.386019) )(-2.994191T =0.99502=R 0.99352=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。
采取逐步回归的办法，去检查和解释多重共线性问题。
辨别做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:Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C 5537.514 673.0814 8.227109 0.0000 X11.0466540.04511623.199420.0000Rsquared 0.978190 Mean dependent var 17800.28Adjusted Rsquared0.976373 S.D. dependent var10143.41 S.E. of regression1559.159 Akaike info criterion17.67324 Sum squared resid29171707 Schwarz criterion17.76454 Log likelihood121.7127 HannanQuinn criter.17.66479 Fstatistic538.2130 DurbinWatson stat0.814233 Prob(Fstatistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:27Sample:Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob.C145762.7129954.9 1.1216410.2840X21482.7001177.797 1.2588760.2320 Rsquared0.116658 Mean dependent var17800.28 Adjusted Rsquared0.043046 S.D. dependent var10143.41 S.E. of regression9922.695 Akaike info criterion21.37460 Sum squared resid 1.18E+09 Schwarz criterion21.46589 Log likelihood147.6222 HannanQuinn criter.21.36615 Fstatistic 1.584768 DurbinWatson stat0.216216 Prob(Fstatistic)0.23Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:27Sample:Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob.C4183.866502.12908.3322530.0000X3 5.2040850.15618533.30.0000 Rsquared0.989307 Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.988416 S.D. dependent var10143.41S.E. of regression1091.732 Akaike info criterion16.96048Sum squared resid14302546 Schwarz criterion17.05178Log likelihood116.7234 HannanQuinn criter.16.95203Fstatistic1110.224 DurbinWatson stat0.611681Prob(Fstatistic)0.000000经过比较得，X3与Y的t检验和拟和效果最好，因此把X3作为基准变量引入，然后在逐步的引如其他的解释变量。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:29Sample:Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob.C4237.181623.6767 6.7938740.0000X3 4.974300 1.467709 3.3891590.0060X10.0467660.2968610.1575340.8777 Rsquared0.989331 Mean dependent var17800.28 Adjusted Rsquared0.987391 S.D. dependent var10143.41 S.E. of regression1138.993 Akaike info criterion17.10109 Sum squared resid14270351 Schwarz criterion17.23803 Log likelihood116.7076 HannanQuinn criter.17.08841 Fstatistic510.0129 DurbinWatson stat0.599772 Prob(Fstatistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:29Sample:Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob.C32889.7510584.28 3.1074150.0100X3 5.0935810.11647543.731000.0000X2338.693796.63879 3.5047380.0049 Rsquared0.994948 Mean dependent var17800.28 Adjusted Rsquared0.994030 S.D. dependent var10143.41 S.E. of regression783.7642 Akaike info criterion16.35350Sum squared resid 6757150. Schwarz criterion 16.49044 Log likelihood 111.4745 HannanQuinn criter. 16.34083 Fstatistic 1083.206 DurbinWatson stat 1.608830Prob(Fstatistic)0.000000从所得的结果中可以看出，x2的调整后可决系数最年夜，当去除x1后多重共线性消失，获得的检验结果如上。
