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我国的GDP影响因素的实证分析

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我国的GDP影响因素的实证分析内容摘要：本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、等解释变量,运用计量经济学的方法,分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系.从中国的实际情况出发,在利用从1991到2009的年度时间序列数据分析的基础上,分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后提出一些观点。

关键词：GDP 能源消费居民消费水平社会消费品零售总额进出口贸易总额计量分析一、问题提出：近年来，我国GDP逐年飞速增长，经济发展令世人瞩目。

国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定：（一）模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值（GDP）Y t , 影响GDP的因数比较多，根据其影响的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因，本文选择以下指标作为模型的解释变量：能源消费：能源消费引是指生产和生活所消耗的能源。

能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。

人均能耗越多，国民生产总值就越大，社会也就越富裕。

居民消费水平：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

社会消费品零售总额：指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。

进出口贸易总额：整体贸易商品进口额与出口额之和。

（二）样本数据收集以2010年版《中国统计年鉴》为资料来源，选择了1991到2009年我国国民生产总值，能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析。

回归模型设立如下：Y t =β0+β1X1t +β2X2t+β3 X3t+β4 X4t +u tY t----------GDPX1t-----能源消费X2t------居民消费水平X3t-----社会消费品零售总额X4t------进出口贸易总额β1β2β3β4-----回归方程的待定系数u t----随机误差项变量采用时间序列数据，样本期为:1991年和2009年。

具体数据(现价计算)如下：(表一)三、参数的初步估计与检验将模型的样本导入eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下（表二）YT = 5022.967949 - 0.05697654802*X1T - 0.3502846218*X2T +2.153044034*X3T + 0.4758908523*X4T=2R 0.998793 =2R 0.998448 F =2895.815从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。

2R 和F 值大反映了模型中各解释变量联合对Y 的影响力显著，而t 值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用，使得不能分解出各个解释变量对Y 独立影响。

模型检验：(一) 经济意义检验由回归估计结果可以看出, 能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额与GDP 线性正相关,这与现实中GDP 随能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额的增加而增长是相符的。

(二) 统计推断检验从估计的结果可以看出，可决系数R 2=0.998793, F 统计量=2895.815，表明模型在整体上拟合地比较理想。

系数显著性检验：给定α=0.05， X3t 、X4t 的t 的P 值小于给定的显著性水平，表明社会消费品零售总额、对国内生产总值有显著性影响。

（三）计量经济学检验1、多重共线性的检验用Eviews 计算解释变量之间的简单相关系数：(表三)可见解释变量之间是高度相关的。

模型存在严重的多重共线。

模型修正运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。

Eviews过程如下：汇总结果（表四）根据经济理论分析和回归结果，加入X3t的方程t值最大，拟合优度R2也是最好的，因此此社会消费品零售总额是最重要的解释变量，以X3t为基础，顺从引入X1t，X2t，X4t进行逐步回归（表六）（表八）经比较，新加入X4t 的方程调整的=2R =0.998627改进最大，参数估计值的符号也正确，并且各参数t 检验显著，而X2t 的P 值大于0.05，不显著，所以在模型中保留X4t ，剔除X2t ，再加入其他新变量逐步回归，结果如下：（表九）（表十）从输出结果可以看出，加入X1t 后，调整后的拟合优度=2R 略有减少，且X1t 的系数不显著，这说明加入X1t 会引起严重的多重共线性，应予删除。

保留X3t ，X4t ，作Yt 关于X3t ，X4t 的OLS ，结果如表七所示。

最后修正严重的多重共线性影响的回归结果为：YT = -682.4569228 + 2.095759711*X3T + 0.4297839886*X4Tt=(-0.439825) (28.31340) (9.8043510)R 2=0.998780 2R =0.998627 DW=1.499039 F=6548.345异方差的检验和修正（1） 对模型进行White 检验（表十一）从表格中可以看出T =2R =11.65560，由white 检验知，在显著水平a=0.05下，临界值X 20.05（5）=11.071，比较统计值于临界值， T =2R > X 20.05（5）所以该回归模型中存在异方差异方差的修正（对数法）对模型进进行对数变换，得lnYt=β0 +β1lnX3t+β2lnX4t 用OLS 进行估计得下表（表十二）用White 方法检验是否存在异方差，得下表：（表十三）从表格中可以看出，T =2R =4.081184，由White 检验知，在显著水平a=0.05下，临界值X 20.05（5）=11.071，比较统计值于临界值， T =2R < X 20.05（5）所以接受原假设，对数变换后的模型不存在异方差。

自相关检验（1） D W 检验法由前面的表可知模型lnYt=β0 +β1lnX3t+β2lnX4t 中，DW=1.073606 样本容量是19，K=2，在5%的显著水平下，查DW 统计表D L =1.08D U=1.53，模型中DW=1.073606<1.08，依据判别规则，认为误差项Ut存在严重的正自相关。

自相关的修正用广义最小二乘法估计回归参数：首先，估计自相关系数ρ=1-DW/2=1-1.073606/2=0.463197≈0.5对原变量进行广义差分变化：GDY t=Yt-0.5Y t-1GDX3t=X3t-0.5X3t-1GDX4t=X4t-0.5X4t-1（表十四）DW=2.610668，查表得DW检查临界值D L=1.08，D U=1.53.因为模型中D U <DW<4-D U,依据判别原则，误差项自相关已消除。

βˆ0*= -1646.041502βˆ0=βˆ*/(1-ρˆ)= -1646.041502/(1-0.5)=-3292.083004对原模型的广义最小二乘估计结果是：t Yˆ= -3292.083004+4.101337839X3T + 0.4867444186X4T LM检验（表十五）因为X20.05（1）=3.841，LM=TR2=9.241503>3.841,所以LM 检验结果说明变换后的模型不存在异方差。

所以最终的修正模型为：t Yˆ= -3292.083004+4.101337839X3T + 0.4867444186X4T （ -0.578788） （25.16964） （4.734621）R 2=0.995649 2R =0.995069 DW=2.610668 F=1716.416经济意义分析及模型评价从以上模型经分析可得出：（1）从模型可以看出社会消费品零售总额是影响GDP 的最显著因素。

（2）根据先验信息，能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额都与GDP 存在正相关关系，而我们从模型得到的结果看，社会消费品零售总额和进出口贸易总额都对GDP 的影响显著，而其他在理论上与GDP 联系密切的因素再次均为显现出对GDP 很强的解释力，这就表明目前我国经济体制还有待完善。

因而我国产业结构还需进一步调整，经济的可持续发展能力还需进一步提高。

存在的问题：1、在模型预测时，由于样本选取的是小样本，仅为年度数据，不包括月度数据，所以难免造成模型的精度不高，对被解释变量的解释能力被削弱等情况。

2、另外由于我们自身认识水平有限，在建立模型的过程中可能忽略了一些影响因素，使模型本身具有一些固有的缺陷，影响我们的分析结论。

[参考文献]：1,中国国家统计局《中国统计年鉴2010》2,张晓峒《计量经济学软件Eviews 使用指》南开大学出版社 3,张晓峒《计量经济学》南开大学出版社。

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国内生产总值GDP影响因素分析

国内生产总值GDP影响因素分析

国内生产总值GDP影响因素分析摘要：诸多的因素会对国内生产总值产生或大或小的影响，而国内生产总值反应了一国的经济状况，是衡量国民经济发展水平的一项重要指标。

本论文从供给和需求这两个方面出发，研究了劳动力，物质资本投入量，居民消费指数这三个因素对国内生产总值GDP的影响程度，且通过回归分析的方法来测量这三种因素对经济增长产生的弹性大小。

在研究方法和途径上，本论文包含模型设定，回归分析以及应用Eviews软件对模型进行检验和分析，所选用的数据来自中国统计年鉴（2016）。

针对劳动力，物质资本投入量，居民消费指数这三个因素，本论文提出人口红利政策和增加外资引进等来提升GDP的具体方法。

关键词：国内生产总值（GDP）；社会总投资；劳动力；新古典模型；经济增长第一章、研究意义经济的发展对一个国家具有巨大的意义。

我国的GDP逐年增长，经济发展迅速。

同时，GDP是宏观经济中最受瞩目的经济统计数值，是衡量国民经济发展的一个重要的经济指标。

GDP指的是在一年的时间范围内，一个国家或者地区所有常住单位所生产的最终产品以及劳务的总体价值，它对一国的经济发展起到重要的导向作用。

总而言之，GDP的增长对一个国家而言是十分重要的。

第二章、文献综述历年来，经济增长成为很多学者重点研究的课题，赵晋平认为社会可支配资金的规模及其配置方式和配置效率是促进经济增长的基础，东中西部的工业总产值的差距正在逐步扩大；周冯琦认为中国经济目前为止的发展有了长足的进步和提高，但是目前如何去调整中国的产业结构以及促进经济的增长是目前刻不容缓需要解决的一个问题；John（2006）选取了我国跨越了30-50年的面板数据集，建立了绿色GDP增长模型和传统GDP与绿色GDP的差距模型。

在增长模型和缺口模型中，都测试了经济开放的影响程度。

结果表明，开放程度与绿色GDP增长呈负非线性关系，开放程度与传统GDP与绿色GDP之间的差距呈正非线性关系；Jeroen（2009）指出尽管从理论和经验上都有人批评GDP不是社会福利和进步指标，但它在经济、公共政策、政治和社会中的作用仍然具有影响力。

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。

从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。

关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。

二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。

变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。

）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。

国内生产总值影响因素分析——基于2015年我国31个省份截面数据实证分析

国内生产总值影响因素分析——基于2015年我国31个省份截面数据实证分析

（ 元）
人均进口 49802． 64 309． 61 8826． 182 2018． 264 17653． 96 31
额（ 元）
人均工业 生产额 76485． 91 26302． 23 42151． 3 39693． 29 11068． 76 31 （ 元）
（ 一） 模型构建 本文所用的数据为 2015 年中国各省份、直辖市、自治区的国
关键词： GDP； 实证分析； 多元回归分析； 影响因素
一、引言 国内生产总值 （ 简称 GDP） 是指在一定时期内 （ 一个季度或一 年） ，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的 价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一 个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。一个国家或地 区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观 察到。一般而言，GDP 公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率 为计算单位。当 GDP 的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处 于扩张阶段； 反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退 时期了。 随着科学发展观的提出，人们对 GDP 的认识更加全面． 目前， 国家对 GDP 所不能反映的可持续发展问题越来越重视． 为此，认真 回顾三十几年来我国经济发展趋势，分析 GDP 与相关因素之间的关 系具有非常重要的意义。 本文以 2015 年中国 31 个省份、直辖市、自治区的生产总值、 居民消费、建立双对数模型，分析了 GDP 与相关因 素之间的关系，并且从经济学角度对所建 立的模型给出了合理的解释． 数据来自 《中国统计年鉴》 以及 国泰安数据服务中心。 二、文献综述 近年来，国内学者对影响 GDP 增长的因素已经有了比较深刻的 研究，首先大量的文献表明进出口额是影响地区 GDP 增长的重要因 素之一。沈力生和吴振宇从 GDP 的测算方法 （ 投入分析发） 的角 度探讨了各部门的出口对 GDP 增长的贡献，发现影响 GDP 增长的 重要因素之一就是出口额，并得出二者呈正相关关系的结论。 （ 出 口对 GDP 增长的贡献） 从更加微观的层面来看，危旭芳与郑治国 则对服务业与服务贸易对于 GDP 增长的影响做了实证分析，分析发 现服务进出口额与 GDP 存在正相关性。（ 服务贸易对我国 GDP 增长 贡献的实证研究） 吴景峰运用多变量和双变量模型发现了进口依存 度对湖北省的 GDP 增长有正向效应 （ 基于 FTD 的湖北 GDP 增长实 证分析） 余毅通过分析 1991 － 2008 年的数据，建立了一个非线性面板
我国地区经济发展水平的实证分析

我国地区经济发展水平的实证分析

我国地区经济发展水平的实证分析论文报告：我国地区经济发展水平的实证分析一、引言随着改革开放的深入推进和经济发展的快速发展，我国地方经济发展水平差异越来越明显，如何解决地区发展不平衡问题，已经成为当前国家经济发展面临的重要问题。

本文将通过数据分析等方法，对我国地区经济发展水平做出实证分析，以了解当前存在的问题和应对之策。

二、经济发展水平5个指标分析1．人均GDP人均GDP是反映地区经济总量和经济发展水平的重要指标之一。

我们从地区人均GDP看出，2019年，广东、江苏、山东、北京、上海是我国人均GDP最高的五个省市。

但是，西藏、青海等少数民族地区人均GDP仍处于较低水平，其差异主要还是来源于经济结构、资源禀赋等因素。

经过对比分析后，发现，较发达省份大部分以工业、服务业为主，而西藏等少数民族地区则以农牧业为主，且拥有的资源禀赋有很大的差异。

因此，针对不同的区域和资源禀赋，需要采取不同的发展战略。

2．城镇化率城镇化率是指城乡人口结构的变化，是地区经济发展结构不平衡的影响因素之一。

当前，我国城镇化率快速提高，截至2018年，全国平均城镇化率为59.58%。

然而，东部地区的城镇化率相对较高，如上海、北京等地片区已经接近九成以上，而西部地区则相对较低，如西藏、新疆等地城镇化率仅为30%左右。

城镇化率的差异主要由以下因素造成：其一是宏观政策的支持力度不同，其二是地区资源禀赋和自然条件限制不同。

在制定新的城镇化政策时，应重视不同地区之间的差异。

西部地区应当更加关注绿色发展、产业转型升级等方面，而东部地区应针对科技创新、文化产业等方面下大力气。

3．产业结构产业结构是反映地区经济发展水平和产业优化结构程度的重要指标之一。

我们挑选出接近9个省市， 2019年的三次产业GDP占比情况：广东省第一产业为1.84%，第二产业为43.6%，第三产业为54.56%；北京第一产业为0.04%，第二产业为19.96%，第三产业为80%。