国内生产总值的实证分析
目录
Ⅰ. 摘要 (2)
关键词 (2)
Ⅱ. 正
文 (2)
1. 序
言 (2)
2. 模型设
定……………………………………………………………
3. 参数可能……………………………………………………………
4. 检验修
正……………………………………………………………
经济意义检验……………………………………………………
统计意义检验……………………………………………………
计量经济学检验…………………………………………………
多重共线性检验………………………………………………
相关系数检验………………………………………………
逐步回归修正………………………………………………
异方差性检验…………………………………………………
异方差检验…………………………………………………
模型修正……………………………………………………
序列相关性检验……………………………………………… GB 检验……………………………………………………
模型修正……………………………………………………
模型预测检验……………………………………………………
模型确认……………………………………………………………
5. 模型评价………………………………………………………………
6. 政策建议………………………………………………………………
7. 参考文献………………………………………………………………
我国国内生产总值的实证分析
【摘要】：本文要紧是从宏观经济的角度，对阻碍我国自1990年至2009年的国内生产总值的要紧因素进行实证分析。结合我国特定国情选取了六个阻碍我国国内生产总值的要紧因素，并对其时刻序列分析，建立多元线性模型，利用OLS方法进行参数可能并进行计量经济学模型的四大检验。经济意义检验中，发觉储蓄总额前参数不符合经济理论常识，并在后面的工作中得到了修正；计量经济学检验中，发觉初建模型具有多重共线性，采纳逐步回归法进行修正，消除了多重共线性；在异方差性检验中，发觉模型具有异方差性，采纳对数变换法进行修正，消除了异方差性；利用GB检验法发觉模型随机干扰项存在2阶序列自相关性，采纳广义差分变换法修正模型，消除了模型序列相关性；利用2010年数据，模型通过了经济预测检验，并确定了最终模型，得出结论：进出口额、职工工资总额和上期国内生产总值对国内生产总值有专门大阻碍。最后，进行了模型评价并结合模型及我国国情给出了相应的可供参考的政策建议。
【关键词】：国内生产总值进出口额职工工资总额经济意义检验计量经济学检验时刻序列多元线性回归 OLS方法逐步回归法多重共线性异方差性对数变换法 GB检验法序列自相关性广义差分变换法经济预测检验
序言
自1985年国家统计局建立起相应的核算制度以来，国内生产总值核算差不多成为我国宏观经济治理部门了解经济运行状况的重要手段，制定经济进展战略、中长期规划、年度打算和各种宏观经济政策的重要依据。因此研究国内生产总值的阻碍因素对我国的经济进展有重大意义。2010年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比上年增长10.3%，增速比上年加快1.1个百分点。总量跃居世界第二。本文要紧运用计量经济学和统计经济学研究一些经济指标对国内生产总值的阻碍和相关关系。GDP = C+ C1*LNX1 + C2*LNX3 + C3*LNX5
一、模型的设定
选国内生产总值GDP为被解释变量，而阻碍国内生产总值的因素有专门多，但普遍看来，进出口额、财政支出总额、职工工资总额、税收总额、上期国内生产总值和储蓄总额这六个因素对国内生产总值阻碍较大，因此，我们搜集了这六个因素的时刻序列数据作为解释变量，希望建立一个合适的经济模型来从理论上探讨阻碍国内生产总值的因素，进而提出相应的建议。把
上述六个因素分不设定为X
1、X
2
、X
3
、X
4
、X
5
、X6。设定模型为：
GDP=0β+5544332211X X X X X βββββ+++++β
6
6X +U i
经查资料得国内生产总值样本观测数据（单位/亿元）：
年份 GDP
进出口额 财政支出 职工工资总额 税收收入 上
期
GDP
储蓄余额
1990 18667.8
5560.1
3083.59
2951.1
2821.86
16992.3
1210.2
1991 21781.5
7225.8
3386.62
3323.9
2990.17
18667.8
1610
1992 26923.5
9119.6
3742.2
3939.2
3296.91
21781.5
2312.3
1993 35333.9
11271
4642.3
4916.2
4255.3
26923.5
3095.2
1994 48197.9
20381.9
5792.62
6656.4
5126.88
35333.9
4680.1
1995 60793.7
23499.9
6823.72
8100
6038.04
48197.9
5884.1
1996 71176.6
24133.8
7937.55
9080
6909.82
60793.7
7647.6
1997 78973 26967.2 9233.56 9405.3 8234.04 71176.6 10053.1 199
84402.3
26849.7
10798.18
9296.5
9262.8
78973
11615.9
8
199
9
89677.129896.213187.679875.510682.5884402.314666.7 200
99214.639273.215886.510656.212581.51
89677.118190.7
200
1
109655.242183.618902.5811830.915301.38
99214.622327.6
200
120332.751378.222053.1513161.117636.45
109655.228121.7
200
3
135822.870483.524649.9514743.520017.31
120332.735119
200
4
159878.395539.128486.8916900.224165.68
135822.841416.5
200
5
184937.4116921.833930.2819789.928778.54
159878.348787.5
200
6
216314.4140971.540422.7323265.934804.35
184937.458575.9
200
7
265810.3166740.249781.352824445621.97
216314.467599.7
200
8
314045.4179921.562592.66337145422.379
265810.378585.2
200
9
340506.9150648.176299.9340288.16
59521.59
314045.4100541.3
——数据来自中国统计年鉴
二、模型的参数可能
对设定模型用OLS 法进行参数可能,用Eviews5对上表数据回归得：
Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 06/29/11 Time: 20:09 Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 0.464687 0.041527 11.18991 0.0000 X2 1.099405 0.520605 2.111781 0.0546 X3 1.854433 0.683749 2.712155 0.0178 X4 0.098013 0.082998 1.180915 0.2588 X5 0.759080 0.067561 11.23539 0.0000 X6 -1.284279 0.378693 -3.391349 0.0048 C
-2350.298 1721.927
-1.364923
0.1954
R-squared
0.999706 Mean dependent var 124122.3 Adjusted R-squared 0.999571 S.D. dependent var 95623.17 S.E. of regression 1981.296 Akaike info criterion 18.29011 Sum squared resid 51031963 Schwarz criterion 18.63861 Log likelihood -175.9011 F-statistic 7373.983 Durbin-Watson stat
1.313821 Prob(F-statistic) 0.000000
回归结果如下： GDP=-2350.298+54321759080.0098013.0854434.1099405.1464687.0X X X X X ++++-1.28427
96X
-1.364926 11.18993 2.111785 2.712161 1.18091 11.23540 -3.391354
2
R=0.999706 R2=0.999571 F= 7374.005 D.W.=1313820
F=7374.005 >
F (6，13))=2.92(显著性水平α=0.05)表明模型从整体
05
.0
上看国内生产总值与解释变量间线形关系显著。
三、检验及修正
1．经济意义检验
从上述回归结果可知：
X的系数为负值，讲明国民生产总值随居民储蓄
6
余额的增加而减少，这从理论上讲不符合我国的实际情况；其他因素系数均
为正，均不与经济原理相悖，具有经济意义：各系数表示国内生产总值对该
因素的弹性大小。
2．统计意义检验
从回归结果能够看出，模型的拟和优度特不行（2R=0.999706）， F统
计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著。因为F= 7374.00＞
F (6，13)，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立.。然而X2、
05
.0
X4的t统计值均不显著。
3.计量经济学检验
（1）多重共线性检验
①相关系数检验：用Eviews5求得解释变量的相关系数矩阵：
GDP X1 X2 X3 X4 X5 X6
GDP
1.00
0000
0.96
9179
0.99
1794
0.99
5825
0.79
0460
0.99
6865
0.99
1017
X1
0.96
9179
1.00
0000
0.94
8919
0.95
1089
0.75
2585
0.95
0081
0.96
0884
X2
0.99
1794
0.94
8919
1.00
0000
0.99
5181
0.80
0763
0.99
3493
0.99
6078
X3
0.99
5825
0.95
1089
0.99
5181
1.00
0000
0.80
1194
0.99
6041
0.99
1165
X4
0.79
0460
0.75
2585
0.80
0763
0.80
1194
1.00
0000
0.80
2156
0.83
0014
X5
0.99
6865
0.95
0081
0.99
3493
0.99
6041
0.80
2156
1.00
0000
0.99
1482
X6
0.99
1017
0.96
0884
0.99
6078
0.99
1165
0.83
0014
0.99
1482
1.00
0000
由此可知：解释变量
1
X、2X、3.X、5X、6X之间存在高度正相关，模
型存在严峻多重共线性。下面对模型进行修正。
②模型修正：用逐步回归法修正模型
由相关系数矩阵知解释变量X5与GDP相关性最强，故首先选取X5 做为差不多变量与GDP建立一元回归模型：Y=1206.208+1.138675
X
5
(0.418440) (53.45104)
R2=0.9937 F=2857.014 D.W.=1.117717
依次引入X3、
X、2X、4X、X6变量回归：
1
引入X3 ：
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 06/29/11 Time: 20:19
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1393.537 3037.490 -0.458779 0.6522
X3 3.410660 1.822811 1.871099 0.0786
X5 0.720199 0.224541 3.207424 0.0052
R-squared 0.994808 Mean dependent var 124122.3
Adjusted R-squared 0.994198 S.D. dependent var 95623.17
S.E. of regression 7283.977 Akaike info criterion 20.76222
Sum squared resid 9.02E+08 Schwarz criterion 20.91158
Log likelihood -204.6222 F-statistic 1628.742
Durbin-Watson stat 1.268140 Prob(F-statistic) 0.000000 引入X3 ，拟合优度得到提高，参数符号合理且参数统计量显著，故采纳
该变量。
引入
X：
1
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 06/29/11 Time: 20:25
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2751.958 1322.723 2.080524 0.0539
X3 2.206781 0.757971 2.911432 0.0102
X5 0.634452 0.092446 6.862915 0.0000
X1 0.354703 0.038402 9.236473 0.0000
R-squared 0.999180 Mean dependent var 124122.3
Adjusted R-squared 0.999026 S.D. dependent var 95623.17
S.E. of regression 2983.745 Akaike info criterion 19.01660
Sum squared resid 1.42E+08 Schwarz criterion 19.21575
Log likelihood -186.1660 F-statistic 6499.488
Durbin-Watson stat 1.354897 Prob(F-statistic) 0.000000
引入
X，拟合优度再次提高，参数符号合理且参数统计量显著，故1
采纳该变量。
引入
X：
2
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 06/29/11 Time: 20:36
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -207.3832 2300.651 -0.090141 0.9294
X3 2.934796 0.867059 3.384771 0.0041
X5 0.670137 0.091673 7.310107 0.0000
X1 0.357885 0.036906 9.697292 0.0000
X2 -0.511151 0.331441 -1.542208 0.1439
R-squared 0.999292 Mean dependent var 124122.3
Adjusted R-squared 0.999104 S.D. dependent var 95623.17
S.E. of regression 2862.969 Akaike info criterion 18.96942
Sum squared resid 1.23E+08 Schwarz criterion 19.21836
Log likelihood -184.6942 F-statistic 5295.161
Durbin-Watson stat 1.523732 Prob(F-statistic) 0.000000 引入
X，拟合优度尽管得到了提高，然而参数符号为负值，表示GDP 2
随财政支出增加而减少，与实际情况相悖，故将该变量剔除。
剔除
X，引入4X
2
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 06/29/11 Time: 21:05
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2678.009 1221.170 2.192985 0.0445
X3 2.276780 0.700362 3.250861 0.0054
X5 0.648344 0.085605 7.573629 0.0000
X1 0.350608 0.035499 9.876493 0.0000
X4 -0.133084 0.068361 -1.946783 0.0705
R-squared 0.999345 Mean dependent var 124122.3
Adjusted R-squared 0.999171 S.D. dependent var 95623.17
S.E. of regression 2753.333 Akaike info criterion 18.89133
Sum squared resid 1.14E+08 Schwarz criterion 19.14026
Log likelihood -183.9133 F-statistic 5725.563
Durbin-Watson stat 1.606945 Prob(F-statistic) 0.000000 引入
X，拟合优度再次提高，然而参数符号为负值表明我国GDP随税收4
收入增加而减少，与实际情况相悖，因此将之剔除。
引入
X：
6
Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
国内生产总值
国内生产总值（Gross Domestic Product,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。一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。用公式表示为：GDP = CA + I + CB + X 式中：CA为消费、I为私人投资、CB为政府支出、X 为净出口额。2012年1月17日国家统计局公布2011年重要经济数据，其中GDP增长9.2% ，基本符合预期。 国内生产总值 经济学概念 在经济学中，常用GDP和GNI（国民总收入，gross national Income）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP 是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。一般来说，国内生产总值有三种形态，即价值形态、收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常驻单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值与同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常驻单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常驻单位在一定时期内直接创造的收入之和；从产品形态看，它是货物和服务最终使用减去货物和服务进口。GDP反映的是国民经济各部门的 中日GDP对比 增加值的总额。对于这一概念的理解，应该注意以下几个问题：第一，国内生产总值是用最终产品来计量的，即最终产品在该时期的最终出售价值。一般根据产品的实际用途，可以把产品分为中间产品和最终产品。所谓最终产品，是指在一定时期内生产的可供人们直接消费或者使用的物品和服务。这部分产品已经到达生产的最后阶段，不能再作为原料或半成品投入其他产品和劳务的生产过程中去，如消费品、资本品等。中间产品是指为了再加工或者转卖用于供别种产品生产使用的物品和劳务，如原材料、燃料等。GDP必须按当期最终产品计算，中间产品不能计入，否则会造成重复计算。
国内生产总值的影响因素
国内生产总值的影响因素 ——以福建省为例以下数据均来自福建省统计年鉴：
一：提出问题 宏观经济学的核心问题之一是经济增长，在经济日益发展的今天，国内生产总值已经成为一个最重要的衡量经济发展的指标之一。随着改革开放以来，福建省与中国的经济实现了同步增长，取得了巨大的成就，理解福建省经济发展的原因显得至关重要。同时对GDP在福建省的深度解读将有利于福建省更好更快的发展，以期对实现福建省跨越式发展提供对策。 二．理论分析： 哪些因素对福建省的国民生产总值有较大的影响 三.建立模型： 运用统计学以及计量经济学的方法，利用1990至2012年的统计数据，对福建省GDP的增长因素进行实证分析，并以固定资产投资总额TZ、财政收入CZ、出口总额CK、工业总产值GY为解释变量建立影响GDP的多元回归模型，以阐明影响福建省GDP 的主要因素。从而对福建省GDP增长因素进行了实证分析。四：数据处理过程： （一.）多元线性回归分析利用EViews估计模型的参数
（图1） 如图所示分析结果可以看出： 1.可绝系数高，修正的可决系数也高，表明模型拟合较好。 2.F值为896.4256。K=4 n=23 n-K-1=18
取α=0.05 Fα(4，18)=2.93 所以通过了F检验。说明所选取的这些变量都对福建省的国内生产总值有显著性影响。 3.T检验分析：T0.025（18）=2.1009 由得出数据可以知道：在百分之五的显著性水平下，财政支出和固定资产投资对国内生产总值分别有显著影响。 4.P值的分析：由图中的结果可以看出来只有CK的P值较大未通过检验需要进行修正，其它的变量都通过了检验。 5.经济意义： GDP=1871.799-0.000105CZ(财政收入)-0.000162CK（出口总额）--0.002550GY（工业生产总值）+0.000283 TZ（固定资产投资额）说明财政收入每减少0.000105个单位，GDP增加一个单位。出口总额每减少0.000162个单位，GDP增加一个单位.工业生产总值每减少0.002550个单位，GDP增加一个单位。固定资产投资每增加0.000283个单位，GDP增加一个单位。 二.异方差性处理与分析： 图形法：如下图分别作出四个解释变量和E2间的散点图 （1）CK （2）CZ
国内生产总值及其核算
第一章国内生产总值及其核算 例题讲解： 例1 名词解释： （1）国内生产总值（GDP）：是指一个国家在一定时期内所生产的最终产品和劳务的市场价格总额。 （2）国民生产总值（GNP）：是指一个国家的国民在一定时期内所生产的最终产品和劳务的市场价格总额。 （3）国民收入（NI）：广义的国民收入是指用来衡量一个国家在一定时期经济活动业绩的数量指标，是在一个经济社会中用货币衡量的每年生产的产品和劳务的总量； 狭义的国民收入是指一国生产要素所有者在一定时期内从生产中所获得的全部收入，数量上等国民生产净值减去间接税，即狭义的国民收入=国民生产净值-间接税。 （4）潜在的国内生产总值：是指一个国家或地区一定时期可供利用的生产资源在正常情况下可以产出的最大产值。 （5）重置投资：指用于补偿在生产过程中损耗掉的资本设备的投资，亦即折旧。 例2某地区居民总是把相当于GDP60%的部分存起来，并且不用缴税也不购买外地商品。今年该地区将总值2000万元的汽车销往邻省，这对该地区的GDP产生影响，请回答：（1）该地区的GDP增加了多少？ （2）假如当地政府增加同样2000万元购买本地汽车，是否会产生与（1）相同的结果？为什么？ （3）假如政府将2000万元以补贴形式发给居民，该地GDP是否会增加？与（1）相比如何？为什么？ 解：第一种解法：考虑了乘数效应 将总值2000万元的汽车销往邻省，首先导致国民收入的第一轮增加2000万元，在边际消费倾向为1-60%=40%的前提下，该地区将把其中的800万元用于消费，导致国民收入的第二轮增加，这样一直继续下去，便导致国民收入数倍的增加。 Y=2000×1+2000×40%+2000×（40%）2+2000×（40%）3+… =2000/（1-40%） =2000/60%=3333.3(万元) (2)会产生相同的效果,因为政府支出中对商品和劳务的支出是国民收入中的一部分,具体如下 ,当政府向厂商购买商品和劳务的时候,在私人消费支出和投资支出中并没有包括对这些劳务的支出,因而应该加上政府的这部分支出,当政府向居民购买生产要素的服务而生产出物品和劳务的时候,它们也构成社会产品的一部分,因而应该加上政府的这部分支出,因此在国民收入每一轮中增加2000万元,由于边际消费倾向为40%,在此影响,每二轮增加为2000×40%,这样一直继续下去,和(1)的效果是一样的。 （3）该地GDP会增加，与（1）相比GDP增加的要少，每一轮的增加为2000×40%,第二轮的增加为2000×（40%）2，于是增加的国民收入为： Y=2000×40%+2000×（40%）22000×（40%）3+…=800/60%=1333.3(万元) 因为政府以补贴的形式发给居民,实际上是一种没有换取生产要素服务的单方面的转移支付,社会产品没有相应增加,因而在计算国民收入不应该算上这部分的政府支出. 第二种解法:没有考虑乘数效应 支出法GDP=消费+投资+政府购买+净出口
云南地区生产总值影响因素和 回归分析
Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(4), 581-588 Published Online August 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/4d12987537.html,/journal/sa https://https://www.360docs.net/doc/4d12987537.html,/10.12677/sa.2019.84066 Influencing Factors and Regression Analysis of GDP in Yunnan Province Xinxin Hu School of Statistics and Mathematics, Yunnan University of Finance and Economics University, Kunming Yunnan Received: Jun. 27th, 2019; accepted: Jul. 13th, 2019; published: Aug. 2nd, 2019 Abstract Based on the statistical yearbook of GDP from 2007 to 2016 in Yunnan province and the related data, using linear regression method, this paper sets up the fitting model to describe the relation-ship between GDP and related variables in Yunnan province. The heteroscedasticity test, sequence autocorrelation test and abnormal point test for the model are also carried out. The results show that this model can be used to predict the gross domestic product of Yunnan province. Keywords GDP, Influencing Factors, Linear Regression Model 云南地区生产总值影响因素和 回归分析 胡欣欣 云南财经大学统计与数学学院，云南昆明 收稿日期：2019年6月27日；录用日期：2019年7月13日；发布日期：2019年8月2日 摘要 本文基于统计年鉴中云南省2007~2016年生产总值和与之相关的数据，运用线性回归方法，建立了用于描述云南省地区生产总值与相关变量之间定量关系的拟合模型，并对模型进行了异方差检验、序列自相关检验和异常点的检验。该模型对于云南省地区生产总值的预测有一定的研究作用。
对中国国内生产总值影响因素的实证分析
对中国国内生产总值影响因素的实证分析 ——计量经济学Eviews 目录 引言 (3) 一、经济背景 (3) 二、结合经济背景，建立计量经济学模型 (3) （一）关于数据 (3) （二）关于模型 (4) ①建立模型 (4) ②回归模型参数估计 (4) （三）建模检验 (6) （1）统计推断检验 (6) （2）计量经济学意义检验 (6) ①多重共线性检验 (6) ②异方差检验（White检验） (8) ③自相关的检验及修正（DW检验） (9) 三、总结及对建模进行经济意义解释 (11) ①回归方程的经济意义 (11) ②总结 (11)
对中国国内生产总值影响因素的实证分析引言： 国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)国内生产总值是指在一定时期内(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、经济背景 从1995年到2009年，中国加入WTO以后，在新的国际环境下，经济和居民收入保持在快速增长的阶段。其原因是：中国加入WTO有利于更快、更好地融入国际经济社会，而且有利于维护我国的经济利益，有利于扩大进出口贸易，有利于国民生产总值的增长等。作为衡量经济发展的重要标准国民生产总值，其构成了反应经济发展的方向，政府财政支出、固定资产投资总额、居民消费、货物进出口总额等因素均可影响一个地区的生产总值。其中，政府财政支出、固定资产投资总额和货物进出口总额是中国生产总值快速增长的推动力。为检验其科学性，通过建立计量模型，运用计量分析的方法对影响中国生产总值的各因素进行相关的分析，找出其中关键的影响因素，最终通过调整该因素来提高地区的生产总值。 二、结合经济背景，建立计量经济学模型 （一）关于数据：数据来源于《中国统计年鉴2010》 国内生产总值支出构成相关数据如下： 各项目支出对国内生产总值的百分比（单位：%） 年份国内生产总值（绝对 额（亿元））年份政府财政 支出 固定资产 投资总额 货物进出 口总额 1995 60794 1995 11.2 32.9 38.7 1996 71177 1996 11.2 32.3 33.9 1997 78973 1997 11.7 32.1 34.1 1998 84402 1998 12.8 33.7 31.8 1999 89677 1999 14.7 33.3 33.3 2000 99215 2000 16.0 33.2 39.6 2001 109655 2001 17.2 33.9 38.5 2002 120333 2002 18.3 36.1 42.7 2003 135823 2003 18.1 40.9 51.9 2004 159878 2004 17.8 44.1 59.8 2005 183217 2005 18.5 48.5 63.8 2006 211924 2006 19.1 51.9 66.5 2007 257306 2007 19.3 53.4 64.8
最新影响我国国内生产总值因素的计量分析
影响我国国内生产总值因素的计量分析
国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间计量分析 摘要：本文选取影响我国国内生产总值的三个因素，即外商直接投资、净出口、政府购买，建立线性计量回归模型，分析它们与GDP之间的数量关系，并对模型进行检验，从而能够对我国经济发展提供一定的指导性建议。 关键词：国内生产总值；外商直接投资；净出口；这个服购买；模型；经济一、引言： GDP即国内生产总值是指在一定时期内（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。在经济学中，常用GDP来做为衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标，这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因此它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。用公式表示为：GDP = CA + I + CB + X 式中：CA为消费、I为私人投资、 CB为政府支出、X为净出口额。 影响GDP的因素很多。消费水平的提高能够通过乘数效应，提高极大地带动经济的增长；但消费水平与边际消费倾向和收入之间存在线性关系，由于边际消费倾向在短期内可以认为是固定的，因此，消费水平在某一时期是由收入水平即经济发展水平决定的。
因此，本文研究影响经济发展的因素时，旨在分析外商直接投资、净出口、政府支出对GDP的实证影响。 改革开放以来，外商直接投资、进出口和政府购买明显增加，与之相对应的是GDP总量也迅速得到增加。在经济发展的过程中，我国在经济贸易方面不断对外开放，同时，我国的经济的发展状态呈效好的趋势。对外贸易的适度增长和政府购买的增加是经济发展的重要影响因素之一，因为对外贸易的增长，为我国带来了大量的外汇的收入，从而促进了我国GDP的增长，促进我国经济的发展。 本文以1985-2007年国内生产总值、外商直接投资、净出口、政府支出数据为样本，利用Eviews软件进行回归分析，研究国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间的关系，并对回归模型进行分析、检验。 二、外商直接投资、净出口、政府购买与国内生产总值的相关性分析 创建一个时间范围为1985-2007年的表格，然后创建四个序列对象，分别命名为GDP（国内生产总值）、x1（外商直接投资）、x2（净出口）、x3（政府支出）。如下图所示： 表1 我国国内生产总值、实际外商投资、净出口和政府支出情况 年份国内生产总值（亿元）外商直接投资(亿美元) 净出口（亿美元）政府支出（亿元 ） 1985 9016 19.56 -11.4 2004.25 1986 10275.2 22.44 -19 2232.1 1987 12058.6 23.14 -149 2458.3 1988 15042.8 31.94 23.1 2658.36 1989 16992.3 33.93 53.2 2879 1990 18667.8 34.87 87.4 3083.59 1991 21781.5 43.66 81.2 3386.62
固定资产投资对GDP的影响
固定资产投资对地区生产总值的影响 【摘要】：在国家的经济发展中，最直观测量经济发展效果良好与否的指标就是看它的GDP，而影响GDP的主要有三大因素：消费、投资与进出口贸易。总的来说，固定资产投资可分为国有投资与个体投资，而个体投资又可分为很多的种类，本文以计量经济学模型为基础，试图建立一个以地区生产总值为因变量，以国民投资、集体投资、个人投资和农村投资四类投资为解释变量的多元线性回归模型，来说明固定资产投资对地区生产总值的重要性，同时运用多因素分析方法，对经济增长变动及其主要影响因素进行实证分析，从而得到一些启示，并结合区域经济增长情况，为区域未来因固定资产而引起生产总值变动情况提供依据。 【关键词】：国民投资，个体投资，地区生产总值 理论依据便是宏观经济学中的Keynes模型：用支出法核算GDP时，即Y=C+I+G+NX。其中的I就是投资的部分，而固定资产投资又是投资中的主要部分，因此它对经济的发展有至关重要的作用。并且，有一种发展理论认为发展中过国家之所以发展缓慢，就是因为投资不足。发展经济学要求国家积累储蓄，以用于投资。而这里的投资就包括有基础设施建设等固定资产的投资。 我们根据对以往相关资料的分析，通过总结，可得出以下观点。虽然过去已经有很多人研究过这方面内容，但缺点是：对固定资产投资部分的分析主要集中于政府的投入分析，忽视了个体的投资，在现在这个个体投资逐渐增长的情况下，重视它们的存在对经济发展的研究具有十分重要的意义。 因此，我们这次的分析是把总的固定资产投资部分分为四个部分：政府投资、集体投资、个人投资和农村投资。 下面，我们就关于固定资产投资对地区生产总值影响的模型建立采取以下步骤：一、建立模型。 根据以上分析，我们把资产分为四个部分，也就是四个解释变量 设定:国民投资部分为变量X1 集体投资部分为变量X2 个人投资部分为变量X3 农村投资部分为变量X4 由于在过去的研究和各种经济理论中，我们没有找到专门研究固定资产投资和生产总值之间关系的经济模型，因此我们根据自己的认识将初始模型设定为：
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+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： （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：
《各地区的国内生产总值的影响因素 》 计量经济学论文(eviews分析)
计量经济学作业 各地区的国内生产总值的影响因素 班级： 姓名： 学号： 时间：
内容摘要:各地区国内生产总值受多种因素影响，根据全国31个省市的相关经济变量数据，对其进行计量分析。应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响各地区国内生产总值的各因素进行分析、检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，进一步明确和完善相关的经济学知识。本文选取2009年的相关数据 关键词：生产总值消费性支出固定资产投资各地税收收入净出口 一、前言： 我国各地区居民的消费支出、固定资产的投资、净出口及各地区税收收入在很大程度上决定了当地的生产总值。现利用计量经济学中的知识对此进行分析，研究各影响因素的影响程度。 二、模型的选择与建立 我选择了四个解释变量对我国2008年各地区的GDP进行分析，并利用计量经济学方法对所建立模型进行定量分析。 模型的变量选择如下： Y---生产总值（亿元）X1----居民消费性支出（元）X2----固定资产投资（亿元）X3----各地税收收入（亿元）X4----各地净出口（万美元）模型的变量数据如下：
由散点图知，Y与X1、X2、x3、X4呈现性关系，所以设模型为 Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+μ 三、，模型参数估计与回归结果分析 Y与X1、X2、X3、X4的回归分析结果如下： Y=1433.68-0.15X1+1.07X2+1.96X3+0.00047X4 (0.64) (-0.65) (9.38) (1.15) (4.65) R2=0.973521R- 2=0.969447 F=238.9774 D.W.=1.836524 （一）经济意义检验 从经济意义上说，各地区的生产总值Y与固定资产投资X2、各地税收收
如何理解国内生产总值的概念及三种计算方法
如何理解国内生产总值的概念及三种计算方法。你知道中国2000 年和2005年国内生产总值、人均国内生产总值在世界的排名吗? 国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是按市场价 格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的 最终成果，是全部最终产品和劳务的价值总额。 国内生产总值有三种核算方法，即生产法、收入法和支出法三种方法分别从不同的角度反映国民经济生产活动成果。 一、生产法 生产法是从生产过程中创造的货物和服务价值入手,剔除生产过程中 投入的中间货物和服务价值，得到增加价值的一种方法。 国民经济各产业部门增加值计算公式如下: 增加值=总产出一中间投入 将国民经济各产业部门生产法增加值相加，得到生产法国内生产总值。 (1)总产出指常住单位在一定时期内生产的所有货物和服务的价值，既包括新增价值，也包括转移价值。它反映常住单位生产活动的总规模。 不同行业的总产出计算方法不同，大致可分为五类。
第一类按产品法计算，表现形式为产值。如农业总产值，工业总产值，建筑业总产值。其中由于按工厂法计算的工业总产值不含增值税，而增加值包括增值税，所以计算工业总产出还需进行相应的调整，即工业总产出=工业总产值+销项税; 第二类按提供的服务计算,表现形式为毛利(即商业进销差价)，如批发和零售业总产出=商业附加费; 第三类以营业收入来计算，如交通运输仓储和邮政业，住宿和餐饮业以及社会服务业中的营利性企业; 第四类以虚拟服务收入+实际服务费收入来计算，如金融业(主要包括银行业、保险业)和房地产业; 第五类以经常性业务支出+虛拟折旧来计算，如非营利的行政事业单位。 (2)中间投入指常住单位在一定时期内生产过程中消耗和使用的非固定资产货物和服务的价值。中间投入也称中间消耗，反映用于生产过程中的转移价值。 计入中间投入的货物和服务必须具备两个条件，一是与总产出的计算范围保持一致;二是本期一次性使用的。 (3)增加值即总产出减去中间投入后的差额，反映一定时期内. 各产业部门生产经营活动的最终成果。
我国国内生产总值的多元线性回归分析报告
我国国生产总值的多元线性回归分析改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。 本文运用1982—2011年国生产总值与城乡居民存款年底、财政收入、居民消费价格指数以及货物进出口总额的相关数据，建立多元线性回归模型，对我国国生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析。表1为由《2012年中国统计年鉴》得到的1982-2011年的有关数据。 表11982—2011年国生产总值及相关指标数据 1983 5962.65 572.61366.95 102860.1 1984 7208.05 776.621642.86 102.71201.00 1985 9016.04 1622.60 2004.82 109.32066.70 1986 10275.18 1471.45 2122.01 106.52580.40 1987 12058.62 2067.60 2199.35 107.33084.20 1988 15042.82 2659.16 2357.24 118.83821.80 1989 16992.32 5196.40 2664.90 209.94155.9 1990 18667.82 7119.60 2937.10 216.45560.1 1991 21781.50 9244.90 3149.48 223.87225.8 1992 26923.48 11757.30 3483.37 238.19119.6 1993 35333.92 15203.50 4348.95 273.111271 1994 48197.86 21518.80 5218.10 33920381.9 1995 60793.73 29662.30 6242.20 396.923499.9 1996 71176.59 38520.80 7407.99 429.924133.8 1997 78973.03 46279.80 8651.14 441.926967.2 1998 84402.28 53407.47 9875.95 438.426849.7 1999 89677.05 59621.83 11444.08 432.229896.2 2000 99214.55 64332.38 13395.23 43439273.2 2001 109655.17 73762.43 16386.04 43742183.6
地区GDP影响因素的计量分析-期末作业
影响地区生产总值因素的计量分析 经贸学院孟毅201201370 一、选题背景 （一）、选题意义与原因 地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。 国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。即生产法、收入法和支出法。其各部分项目的加总即构成了GDP总量。同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。也可以通过这三种方法加总核算。 然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。 这就是选题的意义和原因。 （二）、被解释变量与解释变量的选择 被解释变量为地区生产总值。 这里选取了3个解释变量。分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。 下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向： 1.货物出口额 我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。 2.普通高校授予学位数 大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。故对地区生产总值有提升作用。 3.城乡居民人民币储蓄存款 储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。 二、数据收集和整理 所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站https://www.360docs.net/doc/4d12987537.html,/tjsj/ndsj/。选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。面板数据如附件所示。 三、数据描述性分析 （一）、散点图 1. RGDP与deposit
国内生产总值的实证分析
目录 Ⅰ. 摘要 (2) 关键词 (2) Ⅱ. 正 文 (2) 1. 序 言 (2) 2. 模型设 定…………………………………………………………… 3. 参数可能…………………………………………………………… 4. 检验修 正…………………………………………………………… 经济意义检验…………………………………………………… 统计意义检验……………………………………………………
计量经济学检验………………………………………………… 多重共线性检验……………………………………………… 相关系数检验……………………………………………… 逐步回归修正……………………………………………… 异方差性检验………………………………………………… 异方差检验………………………………………………… 模型修正…………………………………………………… 序列相关性检验……………………………………………… GB 检验…………………………………………………… 模型修正…………………………………………………… 模型预测检验…………………………………………………… 模型确认…………………………………………………………… 5. 模型评价……………………………………………………………… 6. 政策建议……………………………………………………………… 7. 参考文献……………………………………………………………… 我国国内生产总值的实证分析
【摘要】：本文要紧是从宏观经济的角度，对阻碍我国自1990年至2009年的国内生产总值的要紧因素进行实证分析。结合我国特定国情选取了六个阻碍我国国内生产总值的要紧因素，并对其时刻序列分析，建立多元线性模型，利用OLS方法进行参数可能并进行计量经济学模型的四大检验。经济意义检验中，发觉储蓄总额前参数不符合经济理论常识，并在后面的工作中得到了修正；计量经济学检验中，发觉初建模型具有多重共线性，采纳逐步回归法进行修正，消除了多重共线性；在异方差性检验中，发觉模型具有异方差性，采纳对数变换法进行修正，消除了异方差性；利用GB检验法发觉模型随机干扰项存在2阶序列自相关性，采纳广义差分变换法修正模型，消除了模型序列相关性；利用2010年数据，模型通过了经济预测检验，并确定了最终模型，得出结论：进出口额、职工工资总额和上期国内生产总值对国内生产总值有专门大阻碍。最后，进行了模型评价并结合模型及我国国情给出了相应的可供参考的政策建议。 【关键词】：国内生产总值进出口额职工工资总额经济意义检验计量经济学检验时刻序列多元线性回归 OLS方法逐步回归法多重共线性异方差性对数变换法 GB检验法序列自相关性广义差分变换法经济预测检验
我国国内生产总值的多元线性回归分析
我国国内生产总值的多元线性回归分析
我国国内生产总值的多元线性回归分析改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。 本文运用1982—2011年国内生产总值与城乡居民存款年底、财政收入、居民消费价格指数以及货物进出口总额的相关数据，建立多元线性回归模型，对我国国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析。表1为由《2012年中国统计年鉴》得到的1982-2011年的有关数据。 表11982—2011年国内生产总值及相关指标数据 1982 5323.35 447.31212. 33 102771.3 1983 5962.65 572.61366. 95 102860.1 1984 7208.05 776.621642. 86 102.71201.00 1985 9016.04 1622.60 2004. 82 109.32066.70 1986 10275.1 8 1471.45 2122. 01 106.52580.40
1987 12058.6 2 2067.60 2199. 35 107.33084.20 1988 15042.8 2 2659.16 2357. 24 118.83821.80 1989 16992.3 2 5196.40 2664. 90 209.94155.9 1990 18667.8 2 7119.60 2937. 10 216.45560.1 1991 21781.5 9244.90 3149. 48 223.87225.8 1992 26923.4 8 11757.30 3483. 37 238.19119.6 1993 35333.9 2 15203.50 4348. 95 273.111271 1994 48197.8 6 21518.80 5218. 10 33920381.9 1995 60793.7 3 29662.30 6242. 20 396.923499.9 1996 71176.5 9 38520.80 7407. 99 429.924133.8 1997 78973.0 3 46279.80 8651. 14 441.926967.2
中国最终消费支出与国内生产总值之间关系的计量分析
中国最终消费支出与国内生产总值之间关系的计量分析 摘要：居居的最终消费总额影响因素很多。从微观层面来看，居民储蓄，可支配收入、工资水平等情况等都能对居民的最终消费造成一定的影响。但若从宏观方面来分析，收入是影响消费的主要因素，即国内生产总值，其他一系列因素很大程度上也在国内生产总值中有一定的反映，因此最终消费支出和国内生产总值之间存在密切的关系。所以可以确定以最终消费支出为被解释变量，以国内生产总值为解释变量，其他的影响因素归入随机误差项的计量经济学模型。 一．数据收集和模型建立 下表为我国1990-2008最终消费支出和国内生产总值的统计资料： 由上表可以得知，消费支出随国内生产总值的增加而增加。可以得出Y、X的散点图为：
从散点图可以看出，最终消费支出Y与国内生产总值X之间存在线性关系。因此可以设定最总消费支出Y t与国内生产总值X t的关系为： Y t=β0+β1X t+μt 其中，Y t表示t年最终消费支出；X t表示t年国内生产总值；μt表示随机误差项。二．参数估计 Eviews的回归结果如下图所示：
模型估计结果为 Y t=7206.816917+0.348590 X t R2=0.988584 S e ：(1234.375) (0.009085) n=19 t: (5.838432) (38.36872) F=1472.159 DW=0.142269 三．模型检验 1.经济意义检验： 就本模型而言，从经济意义上看，β1的估计值为0.348590符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向的在0与1间，表明我国国内生产总值每增加100亿元，最终消费支出平均增加34.859亿元。 2.拟合优度检验 本模型的R2=0.988584，模型的拟合优度较高。这说明回归直线的解释能力为98.86%，代表我国最终消费总支出Y t的总变差中，由解释变量X t解释的部分为98.86%，或者说我国最终的消费变动的98.86%可由样本回归直线作出解释。 3.参数显著性检验 对于β1，在其系数真值为0的原假设条件下t统计变量为38.36872。用自由度为n-2=17，查t表，在5%显著性水平下临界值t c=t0.025(17)=2.1098，因为t=38.36872>2.1098,所以拒绝原假设H0:β1=0，表明我国国内生产总值对我国最终消费支出的影响显著。
对我国GDP影响因素的分析
对我国GDP影响因素的分析 摘要：运用1987-2012年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，先对GDP进行绘制相关图，单位根检验，在建立了古典线性回归模型，通过OLS回归、多重共线性分析、怀特异方差检验、对变量进行单位根检验、Johansen协整检验、RESET检验、Chow 稳定性检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1987-2012年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出自己的看法。 二、建模分析 1、数据收集整理 从《中国统计年鉴》得到我国1987-2012年国内生产总值GDP、我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的统计数据，图1所示。 数据收集（数据来自《中国统计年鉴》中国国家统计局网站https://www.360docs.net/doc/4d12987537.html,/）：数据基于全国范围内各年年末的数据统计，样本数据如图1：
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 发表时间：2019-04-04T10:30:10.083Z 来源：《知识-力量》2019年7月上作者：原嘉洁[导读] 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。 （安徽财经大学，233030） 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。 结合中外文献，我们了解到GDP这一经济指标受到国内外众多专家学者的重视。国内外众多专家学者均表达了GDP的增长对经济，社会发展具有重要意义的观点，但对于传统GDP的核算方法一直都存在争议。从整体看来，当前研究文献主要还是从宏观角度出发，探寻GDP的影响因素，且对我国GDP的研究主要选取改革开放以来的数据。总体而言，对于GDP这一重要的经济指标，探寻其影响因素对于政府正确决策，经济快速发展，社会稳定具有重要意义，也是现今相关研究的重要方向。 第三章、理论分析 本文采用道格拉斯函数的原理，采取劳动力和固定资产投资作为影响经济的内在发展因素进行研究。从理论以及经验数据来说，劳动力和固定资产投资对经济增长均有显著的促进作用，即系数是正向的，具体实证在后面的章节进行。本论文通过设立多元线性模型来拟合国内生产总值GDP和其影响因素的关系。被解释变量为国内生产总值GDP，解释变量为居民消费指数，劳动力以及物质资本投入量。 第四章、变量测量与模型设定 被解释变量为国内生产总值GDP，用变量Y来进行表示。解释变量为劳动力，用变量L来进行表示。劳动力用全社会就业总人数来近似代替；另一个解释变量为物质资本投入量，用变量K来进行表示。物资资本投入量用全社会固定资产投资来近似代替，居民价格消费指数用C来表示。下表的数据来自《中国统计年鉴（2016）》：