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我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析

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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 +β1 X1 +β2 X2+β3 X3+β4 X4 +β5 X5+β6 X6+U

Y--------国内生产总值GDP

X1-----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：

年份 GDP X1能源消费总量（万吨标准煤） X2就业人员（万人） X3居民消费水平（元） X4社会消费品零售总额（亿元） X5进出口贸易总额（亿元） X6外商直接投资（FDI）

1985 8964.4 76682 49873 437 4305 2066.7 48. 69

1986 10202.2 80850 51282 447 4950 2850.4

64. 71

1987 11962.5 86632 52783 508 5820 3084.2 86. 13

1988 14928.3 92997 54334 635 7440 3822 118. 88

1989 16909.2 96934 55329 762 8101.4 4155.9 127. 71

1990 18547.9 98703 56740 803 8300.1 5560.1 166. 79

1991 21617.8 103783 58360 896 9415.6 7229.3 232. 42

1992 26638.1 109170 59432 1070 10993.7 9119.6 606. 99

1993 34634.4 115993 60220 1331 12462.1 11271 1585. 41

1994 46759.4 122737 61470 1746 16264.7 20381.9 2910. 28

1995 58478.1 131176 62388 2236 20620 23499.9 3133. 38

1996 67884.6 138948 68850 2641 24774.1 24133.8 3469. 1

1997 74462.6 138173 69600 2834 27298.9 26967.2 3751. 71

1998 78345.2 132214 70637 2972 29152.5 26849.7 3763. 93

1999 82067.5 130119 71394 3138 31134.7 29896.2 3337. 73

2000 89442.2 130297 72085 3397 34152.6 39273.2 3370. 55

2001 95933.3 134914 73025 3609 37595.2 42183.6 3880. 09

（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：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/17/12 Time: 15:27

Sample: 1985 2001

Included observations: 17

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -13277.72 9457.897 -1.403876 0.1939

X1 0.052743 0.050777 1.038720 0.3260

X2 0.133846 0.241763 0.553624 0.5933

X3 18.57620 4.262774 4.357774 0.0018

X4 0.377243 0.459735 0.820567 0.4331

X5 0.169706 0.689638 0.246079 0.8111

X6 0.002222 0.000974 2.280198 0.0485

R-squared 0.999741 Mean dependent var 44575.16

Adjusted R-squared 0.999539 S.D. dependent var 31239.02

S.E. of regression 670.8163 Akaike info criterion 16.16006

Sum squared resid 4049950. Schwarz criterion 16.55216

Log likelihood -129.3605 F-statistic 4955.607

Durbin-Watson stat 1.833054 Prob(F-statistic) 0.000000

将上述回归结果整理如下：

Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6

2R0.999741， 2R0.999539， 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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。

1.模型检验：

(1)经济意义检验

由回归估计结果可以看出，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FDI与GDP线性正相关，这与现实中GDP随能源消费、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FDI的增加而增长是相符的。

(2)统计推断检验

从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.999741，F统计量=4955.607，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，X3、X6的t的P值小于给定的显著性水平，表明居民消费水平、FDI对GDP有显著性影响。 2.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3：

X1 X2 X3 X4 X5 X6

X1 1.000000 0.942695 0.918347 0.894626 0.887761 0.945640

X2 0.942695 1.000000 0.980690 0.977624 0.952169 0.930263

X3 0.918347 0.980690 1.000000 0.996855 0.985127 0.958071

X4 0.894626 0.977624 0.996855 1.000000 0.986614 0.936663

X5 0.887761 0.952169 0.985127 0.986614 1.000000 0.938836

X6 0.945640 0.930263 0.958071 0.936663

0.938836

1.000000

由此可见，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。过程如下：

表4：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/17/12 Time: 17:08

Sample: 1985 2001

Included observations: 17

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.354376 0.149761 9.043577 0.0000

C -108415.3 17195.21 -6.304967 0.0000

R-squared 0.845019 Mean dependent var 44575.16

Adjusted R-squared 0.834687 S.D. dependent var 31239.02

S.E. of regression 12701.37 Akaike info criterion 21.84694

Sum squared resid 2.42E+09 Schwarz criterion 21.94496

Log likelihood -183.6990 F-statistic 81.78629

Durbin-Watson stat 0.176301 Prob(F-statistic) 0.000000

表5：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 06/17/12 Time: 17:09

Sample: 1985 2001

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居民收入与消费对我国GDP影响的定量分析

居民收入与消费对我国GDP影响的定量分析

周梅：居民收入与消费对我国ＧＤＰ影响的定量分析　金融营销　

居民收入与消费对我国Ｇ　Ｄ　Ｐ影响的　

定量分析　巳里刀’　Ｉ　

周梅　

（北方工业大学　理学院，北京　１００１４４）　

［摘要］居民收入与消费严重影响经济的发展。本文将采用ＥＶＩＥＷＳ分析软件，主要通过协整检验、多元回归等　

方法研究居民收入与消费二者的关系，以及对经济增长的影响。结果表明，收入与消费对我国ＧＤＰ影响程度不同，其　

中居民消费对ＧＤＰ的贡献较大，其他要素如进出口贸易和政府投资等因素也影响ＧＤＰ。因此，需要不断调整投资和消　

费的关系，提高城乡居民消费能力，达到经济平稳发展。　

［关键词］ＧＤＰ；收入与消费；协整检验；计量模型　

［中图分类号】Ｆ８３０．５３　［文献标识码］Ａ　［文章编号］１００５—６４３２（２０１３）２ｌ一００８３—０４　

１　研究方法和数据来源　

当前，经济增长处在平稳增长阶段，我国居民实际收　

入保持较高增长，消费结构升级步伐加快。２０１０年以来，　

城乡居民实际收入增速有所回调，消费刺激政策效应减　

弱，消费实际增速也开始下降。２０１２年城镇居民收入仅　

增长７．５％，对２０１３年城镇居民消费增长将形成硬约束。　

为了更准确地研究我国居民收入与消费对国民经济发　

展的影响，本文将采用Ｅ—ｖｉｅｗｓ分析软件，通过协整检　

验、多元回归等方法研究居民收入与消费二者的关系，以　

及其他因素对经济增长的影响。　

１－１研究方法　

本文将采取Ｅ—ｖｉｅｗｓ软件建立计量经济学模型。首　

先分别对收入与ＧＤＰ、消费与ＧＤＰ进行相关分析；然后　

进行平稳性分析和协整检验，建立误差修正模型；最后针　

对影响我国ＧＤＰ的其他因素建立行多元回归模型，用逐　

步回归法筛选出影响较突出的几个因素，并确定最终　

结论。　

１．２数据来源　

数据来源于国家统计局网站，变量包括：城乡人均家　

庭总收入、城乡居民年家庭总消费、国内生产总值、政府　

投资、进出口贸易等。　

２我国收入消费与ＧＤＰ关系的实证分析　

人均GDP预测计算方法

人均GDP预测计算方法

人均GDP预测计算方法

人均国内生产总值（GDP）的预测是经济学领域的一个重要研究课题。人均GDP是指一个国家或地区的总GDP除以总人口得到的平均值，是衡量经济发展水平的一个重要指标。预测人均GDP能帮助政府、企业和个人做出未来的经济决策，因此具有重要的实际意义。

1.传统方法：

（1）线性回归模型：线性回归模型是一种建立自变量与因变量之间线性关系的模型。在预测人均GDP时，可以根据历史数据建立一个回归模型，将人均GDP作为因变量，而自变量可以选择一些经济指标，如总GDP、劳动力、投资等。通过回归分析得到的回归系数可以用来预测未来的人均GDP。

（2）时间序列分析模型：时间序列分析模型是一种基于时间维度的预测方法。它通过对人均GDP的历史数据进行分析，找出其中的周期性和趋势性，并基于这些模式进行预测。常用的时间序列分析方法有平滑法、指数平滑法和ARIMA模型等。

2.现代方法：

（1）考虑经济结构因素的模型：人均GDP的预测还可以考虑经济结构因素，如消费、投资、出口等因素对人均GDP的影响。这些因素可以通过构建一个复杂的经济模型来进行分析和预测。例如，通过构建一个输入-产出模型可以预测在不同的经济结构下人均GDP的变化。

（2）经济增长理论模型：经济增长理论模型是一种用于研究经济增长和发展的理论模型，可以用来预测人均GDP的增长。典型的经济增长理论模型有哈罗德-多马模型、索洛模型等。这些模型主要关注经济增长的内在机制和驱动因素，通过对这些因素的分析和评估来预测人均GDP的未来走向。

无论是传统方法还是现代方法，预测人均GDP都需要基于大量的数据和统计分析。此外，为了准确预测人均GDP，还需要考虑其他影响因素，如政策变化、国内外环境等因素的影响。

需要指出的是，人均GDP预测具有一定的不确定性，因为经济发展受到多种因素的影响，例如自然灾害、政治因素、外部环境变化等。因此，预测人均GDP时需要谨慎，采用多种方法进行验证和比较，以提高准确性。

我国财政收支和GDP 的统计分析

我国财政收支和GDP 的统计分析

现代经济信息

8我国财政收支和GDP的统计分析金巧艺 贵州工程应用技术学院经济与管理学院摘要：财政收支与GDP之间具有密切的联系，他们之间有着高度的相关性，存在着相互促进相互影响的关系。因此研究他们之间的关系对促进我国经济增长有着重要的作用。本文首先阐述了GDP增长对财政收入的促进作用，其次分析了财政支出对GDP增长的促进作用，分析了财政收入与财政支出之间的关系，从而揭示了他们之间的内在联系与规律。最后针对存在的问题提出了相应的建议。关键词：财政收入与支出；国内生产总值；经济发展中图分类号：F121 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)033-0008-02财政是政府的一种经济行为，是履行和实现政府经济职能的手段， GDP作为众多宏观经济指标中最受关注的一个，可以明显的反映一个国家的经济发展情况。而这两者之间又有着相关关系，在明确社会主义市场经济中政府经济职能的前提下，确定社会公共需求的基本，确定财政收支占GDP的合理比重，从而以实现资源配置总体效率，而增加GDP的有利手段正是合理增加财政收入并且科学控制财政支出已达到GDP乃至整个国民经济的增长，而通过大力推进新型工业化、农业产业化等措施以及优化财政支出结构，保证财政支出、合理安排政府投资的规模和结构等方式可以达到最终增加GDP的目的。一、我国财政收支与GDP的关系分析1.财政收入与GDP的之间的关系定量分析为剖析财政收入与经济增长之间的相关性，本文以财政收入FR为因变量，国内生产总值GDP为自变量，进行最小二乘估计，模型输出结果如下：FR = -1624.064 + 0.182026GDP (727.5586) (0.007613) t = (-2.232211) (23.91042)R2= 0.956501 =0.954827 F =571.7084 DW=1.654932 此模型拟合优度提高，估计标准误差降低。此模型表明GDP对财政收入的形成既有短期的决定效应，亦有长期的决定效应。国民收入的持续增长决定财政收入的持续增长。并且表明1980-2007年期间，我国财政收入很大程度上是由GDP决定的，即GDP每增加1亿元，财政收入增加0.182026亿元。2.财政收入与GDP的之间的关系定性分析所谓财政收入是指国家占有的以货币形式表现的一定量的国民总收入，财政收入的多少不仅可以反映政府对国民经济的控制能力，而且还能衡量一个国家的财力。从1980-2007年的全国财政收入与GDP的增长变化数据分析可以看出：这28年间，我国财政收入与GDP的总量关系基本稳定。除个别年份外，财政收入与GDP的增长表现出了良好的增长势头。28年间财政收入年均增长率接近14.62%，GDP年均增长接近9.8%。对数据的分析不难发现，财政收入与GDP保持着密切的正相关，两者具有较强的相关性。3.我国财政支出与GDP的之间的关系定量分析为了剖析经济增长与财政支出之间的相关性，本文以财政支出FE为因变量，国内生产总值GDP为自变量，进行最小二乘估计，模型输出结果如下：FE = -1339.169 + 0.189234GDP (575.7854) (0.006025) t = (-2.325813) (31.40960)R2= 0.974323 =0.973335 F =986.5630 DW=1.783554此模型拟合优度提高，估计标准误差降低。表明GDP对财政支出的形成既有短期的决定效应，亦有长期的决定效应。国民收入的持续增长决定财政支出的持续增长。并且表明1997-2007年期间。我国财政收入很大程度上是由GDP决定的，即GDP每增加1亿元，财政支出增加0.189234亿元。4.我国财政支出与GDP的之间的关系定性分析在资本主义经济的早期，财政支出占GDP的比重是比较小的，目前西方发达国家的财政指出规模发展趋势以及财政支出规模水平几乎已经定型。然而，对于中国这样经济正处于发展中而且经济体制处于转轨过程中的国家，财政支出规模的发展趋势以及合理的财政支出规模水平，仍有待于探索和研究。由1980-2007年全国财政支出与GDP变化情况可知，改革开放后我国财政支出绝对数除1980、1981年两年负增长外，其余年份都是增长的，而且增长速度不算慢，总体来说，财政支出增长率基本上是一条波折上升的曲线，有的年份波折度较大，但财政支出占GDP比重的运行则是另外一种情形，财政支出占GDP的比重运行的曲线呈现先逐年下滑而由逐年回升的特征，这种发展变化的趋势是体现了经济体制转轨时期的特征。 5.我国财政收入与财政支出之间的关系研究根据收入决定支出的原理，一定时期内一个国家或地区的财政支出规模必然要受财政收入规模的制约，财政支出总是围绕财政收入而上下波动的，当财政支出大于财政收入时，其差额称为财政赤字，当财政支出小于财政收入时，称为财政盈余。需要注意的是，如果财政赤字或财政盈余具有持续性或趋势性，则财政支出不仅受Copyright©博看网 . All Rights Reserved.宏观经济

对中国经济增长影响因素分析

对中国经济增长影响因素分析

龙源期刊网

对中国经济增长影响因素分析

作者：娄永苹

来源：《时代金融》2013年第27期

【摘要】随着我国加入世贸组织与世界经济接轨，我国经济得到了迅速的发展。影响经济增长的因素很多，而且其发挥作用的程度不同。本文重点分析了投资、消费和劳动力对经济增长的贡献作用，根据线性关系得出结论和政策建议。

【关键词】中国经济 增长 影响因素

一、 收集数据和检验模型

（一） 数据收集

（二） 设定模型

假设我国国民生产总值（y）为经济增长的衡量指标，就业人数（x1）为劳动力的衡量指标，固定资产投资额（x2）做为资本投入的衡量指标，用价格指数（x3）做为消费需求的衡量指标。根据我们这些数据做了一个回归分析运用这些数据进行回归分析。由散点图可推测投资与GDP存在线性关系，对国内生产总值的影响较大，从业人数次之，而居民消费指数最小。我们设立的模型为：y= β1+β2x1+β3x2+β4x3+ui（其中，y代表国民生产总值，x1代表就业人数，x2代表固定资产投资额，x3代表消费价格指数，ui代表随机扰动项）。根据线性关系得出投资、消费和劳动力对经济增长的贡献作用。

二、模型估计和检验

上面分析了模型中变量与经济增长的变动关系，为了检验模型是否存在多重共线性：我们利用相关系数法先对模型中的两个变量X1和X求出他们之间的简单相关系数r，如果|r|接近1，表示模型中两个变量存在多重共线性。对于模型中多个变量的多重共线性检验，我们利用综合统计检验法：利用最小二乘法，如果模型的R2与F值比较大，而各个变量的t检验值比较小，表示各变量对y的联合线性比较大，但是由于各个变量间存在的共线使得他们对y的独立影响无法分辨，所以t检验不显著。由上可得x3的t检验不显著。

分析可得：R^2=0.984193 比较接近1，说明有很好的拟合优度。X1 、X2 的系数都在1的附近，且Prob 非常小，所以这两个因素对GDP 有很大的影响。下面我们就对这个模型进行检验。