甘肃省GDP的影响因素分析 报告

甘肃省GDP的影响因素分析 报告
甘肃省GDP的影响因素分析 报告

甘肃省GDP 的影响因素分析 报告

一、前言

甘肃位于黄河中、上游。中华民族灿烂文化的重要发祥地。根据考古发掘的大量文物证明,远在一二十万年前的旧石器时代,我们的先民就在这块地方生息、繁衍,利用简陋的石器顽强地同大自然作斗争. 甘肃是我国古代丝绸之路的必经之地, 丝绸之路的开辟,有力地促进了东西方的经济文化交流,对促成汉朝的兴盛产生了积极的作用。现在,甘肃是我国实施西部大开发战略的主要省份之一,本文以甘肃为例,希望能通过对甘肃省GDP 的影响因素分析,对我国十年来西部大开发取得的成就做出总结,同时,为甘肃省以后的经济快速增长指明方向。 二、理论背景

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,常被公认为衡量一个国家或地区经济状况的最佳指标。2011年,中国GDP 总量超过日本晋升世界第二,但真正的挑战还在后面。经济学家认为,在人均GDP 、经济发展质量、科技水平等方面,中国和日本仍然存在较大差距,因此,如何保持经济的又好又快发展才是更重要的。

影响GDP 的因素是复杂的,例如,工业总产值、进出口总额、就业人数、居民消费水平、能源消费、社会消费品零售总额、外商直接投资、政府购买支出、资本形成总额等。为了更好探究影响甘肃省GDP 的根本因素,我们选取资本形成总额、进出口总额、居民消费水平、社会消费品零售总额、政府购买支出为解释变量对这一问题进行计量分析。这些

因素都是影响甘肃省GDP 的主要因素,将这些因素设定为解释变量,可以对影响甘肃省GDP 的因素做出更合理的分析。

三、变量的选择和模型的建立

我们将“甘肃省GDP ”设为因变量,“资本形成总额”,“进出口总额”,“居民消费水平”,“社会消费品零售总额”,“政府购买支出”设为自变量。

被解释变量:Y 甘肃省GDP (亿元) 解释变量一:X 1 资本形成总额(亿元) 解释变量二:X 2 进出口总额(万美元) 解释变量三:X 3 居民消费水平(元)

解释变量四:X 4 社会消费品零售总额(亿元) 解释变量五:X 5 政府购买支出(亿元) 将变量的数学形式确定为:

u

X X X X X Y ++++++=55443322110ββββββ

一共有五个解释变量,0β是常数,i β(i=1、2、3、4、5)是解释变量的偏回归系数,u 为随机误差项,用来表示解释变量以外的其他因素的干扰。 四、 数据来源与分析

1)原始数据:数据来源:《中国统计年鉴》(挖掘版)、《2000年甘肃年鉴》、《2008年甘肃年鉴》、《2009中国区域经济统计年鉴》、《2000年中国区域经济统计年鉴》、《2004年中国区域经济统计年鉴》、《2010中国统计年鉴》等,

将进出口额的单位调整为人民币,即用个年进出

a、资本形成总额与GDP

5000

4000

3000

Y

2000

1000

05001000150020002500

X1

b、进出口总额与GDP

5000

4000

3000

Y

2000

1000

020*******

X2

c、居民消费水平与GDP

5000

4000

3000

Y

2000

1000

02000400060008000

X3

d、社会消费品零售总额与GDP

5000

4000

3000

Y

2000

1000

050010001500

X4

e、政府购买支出与GDP

5000

4000

3000

Y

2000

1000

02004006008001000

X5

4)基本统计量

Y X1 X2 X3 X5 X4 Mean 1028.251 511.0857 96.34374 1827.724 182.2230 358.7467 Median 640.1400 249.3300 35.68005 1415.690 99.75000 256.1500 Maximum 4119.500 2343.500 496.2044 6035.000 867.7000 1394.500 Minimum 70.89000 22.32000 0.874546 220.0000 14.27000 29.20000 Std. Dev. 1109.110 630.9279 142.1236 1656.861 225.3022 361.8851 Skewness 1.333182 1.617613 1.674913 1.056118 1.744744 1.359974 Kurtosis 3.820053 4.652875 4.499822 3.092792 5.082888 4.106559

Jarque-Bera 9.727486 16.49836 16.83849 5.587686 20.64370 10.77824 Probability 0.007722 0.000261 0.000221 0.061186 0.000033 0.004566

Observations 30 30 30 30 30 30 协方差

Y X1 X2 X3 X5 X4 Y 1189121. 671579.0 145128.6 1767723. 238903.4 387008.7 X1 671579.0 384801.1 82380.54 989536.2 136792.8 218755.7 X2 145128.6 82380.54 19525.81 212876.2 29438.54 46377.91 X3 1767723. 989536.2 212876.2 2653683. 350787.3 575951.6 X5 238903.4 136792.8 29438.54 350787.3 49069.04 77861.39 X4 387008.7 218755.7 46377.91 575951.6 77861.39 126595.5 简单相关系数

Y X1 X2 X3 X5 X4 Y 1.000000 0.992809 0.952435 0.995123 0.989021 0.997467 X1 0.992809 1.000000 0.950390 0.979240 0.995500 0.991133 X2 0.952435 0.950390 1.000000 0.935186 0.951060 0.932819 X3 0.995123 0.979240 0.935186 1.000000 0.972110 0.993693 X5 0.989021 0.995500 0.951060 0.972110 1.000000 0.987892 X4 0.997467 0.991133 0.932819 0.993693 0.987892 1.000000

五、模型估计

五个解释变量X1 X2 X3 X4 X5回归列表:

相关主题
相关文档
最新文档