基于某SAS分析报告北京市GDP影响因素地研究
影响GDP增长的经济因素分析共3篇
影响GDP增长的经济因素分析共3篇影响GDP增长的经济因素分析1随着国家经济的持续发展，人们对GDP这个指标也越来越关注。
GDP（Gross Domestic Product，即国内生产总值）是评估一个国家或地区经济增长情况的重要指标，它代表在一定时间内，该国或地区所有最终产品和服务的市场价值。
那么，究竟哪些因素会影响GDP的增长呢？本文将结合实际情况进行分析。
1. 投资投资是GDP的主要驱动力之一。
一个国家的经济发展和GDP水平与其投资水平高度相关。
投资不仅仅指在生产和建设方面的投资，还包括了科技、教育和环境等方面的投资。
比如，一些国家将高科技产业作为产业结构调整的重点，提高技术含量和附加值，进而推动经济增长。
2. 出口对于出口型国家而言，出口对于GDP增长的影响可能更加明显。
出口的增长会带动内需增长，形成产业链的效应。
当然，毫无疑问地是，随着全球经济的持续波动，世界各国贸易保护主义日益增强，滞留货船、堵口岸也是现实，这无疑对出口型国家带来了更大的压力。
3. 消费消费作为国内经济中的重要组成部分，直接影响到GDP增长。
消费的增长可以缓解经济压力，同时也会引导企业增加现有产能，增加生产，提高利润，形成新的市场和就业机会。
4. 政策政策对于GDP的影响也相当大。
政策的制定、调整和配套政策的落实对于经济的举步维艰或井喷式增长是至关重要的。
政策决策的正确性，决定了一个国家或地区未来经济的走向，政策的落实程度，决定了政策的有效性和效果。
5. 外部环境除了以上几点因素，一个国家的GDP增长还受到外部因素的影响。
例如：国际市场环境、气候情况和自然灾害等。
这些因素虽然不是人为因素，但它们对于经济的影响同样不能忽视。
对于一个国家而言，GDP增长不仅意味着经济上的进步，更意味着国民生活水平的提高。
通过对GDP增长影响因素的认真分析，我们可以更好地了解我们国家或者地区的经济运行情况，并适当的适应经济环境，更好的上升综上所述，GDP的增长受到多种因素的影响，包括投资、出口、消费、政策和外部环境等方面。
北京市产业结构与经济增长的关系及原因分析
北京市产业结构与经济增长的关系及原因分析李东军;张辉【摘要】基于格兰杰因果检验、偏离份额法等方法,研究了1979-2011年北京市产业结构与经济增长的关系,并且从产业结构红利和需求收入弹性两个方面分析了此关系产生的原因.研究发现:北京市产业结构调整与经济增长之间没有显著的因果关系,其原因是北京市1978年以后资源主要是从第二产业向第三产业转移,而北京第二产业和第三产业之间劳动生产率差别不大,以致北京市的产业结构红利并不显著,而且第二产业和第三产业之间的需求收入弹性相差不大.因此,作为全国率先发展的北京市,经济发展已经到了更多依赖于技术进步所带来的行业自身效率的改善,而不是依赖于市场化进程中的产业结构效应.【期刊名称】《东北大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2013(015)002【总页数】6页(P148-153)【关键词】产业结构;经济增长;产业结构红利;需求收入弹性【作者】李东军;张辉【作者单位】北京大学经济学院,北京 100871;北京大学经济学院,北京 100871【正文语种】中文【中图分类】F121一、问题的提出产业结构是指国民经济各产业部门之间以及各产业部门内部的构成。
一般采用各产业的总产值占国民生产总值之比,或者各产业吸纳的就业人数占国民生产总值之比等指标作为产业结构的衡量指标。
对于产业结构和经济增长的关系,最初要追寻配第—克拉克定理:随着经济的发展,人均国民收入水平的提高,第一产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐下降;第二产业国民收入和劳动力的相对比重上升,经济进一步发展;第三产业国民收入和劳动力的相对比重也开始上升。
我国正处于经济转轨时期,做好结构调整是宏观经济的五大目标之一。
在这个大背景下,研究北京市产业结构与经济增长的关系具有很强的现实意义。
库兹尼茨(1949)[1]对于产业结构和经济增长作了规范的定义,即国家的产业结构定义为其资源和最终产品在不同产业之间的分配,国民收入定义为国家该年度生产系统生产的、流向消费者或者国家资本积累的产品和服务的净产出,从而为以后的研究界定了范围。
北京经济高质量发展报告(2022)
北京经济高质量发展报告(2022)方力;贾品荣;姜宛贝【期刊名称】《科技智囊》【年(卷),期】2022()6【摘要】《北京经济高质量发展报告(2022)》从经济增长、结构优化、效率提升和创新驱动4个维度构建了北京经济高质量发展指数,对2005—2019年北京经济高质量发展水平进行定量测度,从4个维度解析了北京经济高质量发展的关键动力;将北京与各维度得分较优的省市进行对比分析,识别北京经济高质量发展各维度中的弱势变量;基于北京经济高质量发展中的短板提出有针对性政策建议。
研究发现,北京经济高质量发展指数由2005年的0.310增至2019年的0.477,增长幅度为53.87%,年均增长率为3.13%。
2017—2019年,北京经济高质量发展指数增长幅度为9.40%,年均增长率为4.60%。
2018—2019年,北京经济高质量发展指数同比增长5.07%。
北京经济发展近期呈现“稳中有进”的良好态势。
其中,北京创新驱动指数优势明显,创新驱动指数对经济高质量发展指数提升的贡献率为52.10%,而经济增长、效率提升与全国最优水平相比有一定差距。
报告从稳固创新驱动优势、保持经济稳定增长、补齐结构优化短板、推进效率提升变革等方面,为北京经济高质量发展提出了对策建议。
【总页数】9页(P1-9)【作者】方力;贾品荣;姜宛贝【作者单位】北京市科学技术研究院【正文语种】中文【中图分类】F124【相关文献】1.北京市第十三届人大常委会第三十四次会议对“北京市2012年国民经济和社会发展计划上半年执行情况的报告、北京市2011年市级决算的报告、北京市2012年上半年预算执行情况的报告、北京市2011年市级预算执行情况和其他财政收支的审计工作报告”的审议意见2.北京市第十四届人大常委会第五次会议对“北京市2013年国民经济和社会发展计划上半年执行情况的报告、北京市2012年市级决算草案的报告、北京市2013年上半年预算执行情况的报告、北京市2012年市级预算执行和其他财政收支的审计工作报告”的审议意见3.关于2021年国民经济和社会发展计划执行情况与2022年国民经济和社会发展计划草案的报告——2022年3月5日在第十三届全国人民代表大会第五次会议上4.北京经济技术开发区管理委员会关于印发《北京经济技术开发区关于贯彻新发展理念加快亦庄新城高质量发展的若干措施(4.0版)》的通知(京技管〔2022〕12号)5.北京市商务局中华人民共和国北京海关北京市公安局北京市城市管理委员会北京市规划和自然资源委员会北京市住房和城乡建设委员会北京市市场监督管理局北京市知识产权局北京市消防救援总队北京市投资促进服务中心关于印发《促进首店首发经济高质量发展若干措施》的通知(京商消促字〔2022〕14号)因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
经济增长贡献率影响因素分析
经济增长贡献率影响因素分析内容摘要：本文主要基于消费、投资和出口对经济增长的贡献率进行分析，选取我国1989～2008年最终消费、资本形成总额、出口总额和实际GDP时间序列，在单位根、协整检验的基础上建立误差修正模型，得出我国三大需求与经济增长之间存在长期和短期动态关系。
关键词：三大需求经济增长误差修正经济增长是宏观经济学研究的主要问题之一，而消费、投资、出口三大需求又是拉动经济增长的“三驾马车”，因此，研究三大需求具有重要意义。
在三大需求作用拉动下，我国经济高速增长，综合国力显著提高，而目前，我国宏观经济运行出现了居民消费不足、投资效率下降和对外出口受阻等现象。
因此，如何运用“三驾马车”推动经济平稳快速增长成为关注焦点，本文主要具体研究“三大需求”对经济增长的长、短期影响。
有些学者对地区研究，如赵晓雷、申海波（2004），李远莉（2009），陈元清（2010），董晖（2007），张福生（2005），魏其礼、段小兵（2004）分别对上海、深圳、天津、福建、海南、甘肃的三大要素对其地区GDP贡献进行研究。
其中李远莉和陈元清利用格兰杰因果关系、协整和误差修正模型对天津经济增长与消费、投资和出口的关系进行实证研究，得出在长期和短期经济增长中消费在经济增长中发挥主要作用，其次是投资和出口贸易；而其他学者就三大需求对各个区域GDP的贡献度及投资与消费的相关性作实证研究。
有些学者运用其他方法研究三大需求对经济增长的贡献，如赵德友、顾俊龙（2003）在研究三大需求对经济增长的贡献中，引入考伊克分布滞后模型对模型进行重新估计，提出优化投资率是政府制定宏观调控政策的重点；宋小翠（2008）基于层次分析法建立三大需求对经济增长的贡献模型，将定性与定量相结合，分析投资、消费和净出口对经济增长的贡献；刘庆宝、未良莉（2007）在研究过程中通过建立扩展的索洛模型进行估计，并与实际联系提出对策与建议。
有些学者对需求的部分因素与经济增长进行分析，如余文建、李雪俏、杨文玉、陈少敏（2010），宋琳、房珊珊（2010）针对投资和消费对经济增长贡献作用进行实证研究；孔群喜（2006）运用出口、进口总额和国内生产总值，建立误差修正模型且进行相关的格兰杰因果检验，得出二者与经济增长的长短期动态关系。
北京地区经济差异的SPSS分析
北京地区经济差异的SPSS分析作者：黄昳昕来源：《中国集体经济》2021年第12期摘要：区域经济发展直接影响整体国民经济，地区内部经济差异影响地区的整体发展水平，缩小经济差距，加快区域协调发展，是新时代我国经济发展的重要内容。
北京作为我国的首都，是政治中心、文化中心、国际交往中心、交通中心，北京的经济不断增长，但同时北京各地区的经济差异越来越明显，制约北京经济的发展。
文章采用SPSS软件，以期对北京各地区的经济状况进行分析，以期为北京地区经济发展方向提供参考。
关键词：北京;地区经济;差异;SPSS;因子分析地理环境、科学技术、人才等，是区域经济发展的主要影响因素，由于这些因素的限制，导致不同区域经济发展态势存在差异，区域内部同样如此。
我国区域经济发展不平衡是显著的问题，并且城乡二元经济结构明显，影响经济强国的构建，也难以实现共赢共享。
北京是全国政治中心的理想所在，是四个直辖市之一，具有优越的地理位置，地处华北大平原的北部。
在中国城市综合评价排名中，北京居于第一位，北京的高质量发展水平也全国第一，经济保持高质量发展平稳、持续增长。
但北京各地区之间经济发展也存在较大的差距，需要更好地协调内部发展，推动整体经济的发展。
一、北京地区概况（一）北京概况北京是中国的首都，整体地势东南低缓，西北高耸，东南是向渤海倾斜的平原，东北部、北部、西部是连绵群山。
东部与天津市毗邻。
北京全市16411平方公里，其中山区面积占61.4%，平原面积占38.6%。
共分为16个区。
据相关统计数据显示，2019年北京市常住人口总数比2018年末减少0.6万人，为2153.6万人，有745.6万人为常住外来人口，占常住人口的比重为34.6%。
北京市常住人口密度达每平方公里1313人，主要集中在城市发展新区、城市功能拓展区。
根据历年分布，北京市常住外来人口主要集中在大兴、丰台、海淀、朝阳等地区。
近年来，常住外来人口逐渐疏散向远郊区，人口分布从单中心到多中心阶段性分布，主要与人口疏解政策有关。
京津冀区域经济差异及影响因素研究
京津冀区域经济差异及影响因素研究京津冀地区是中国经济发展的重要区域，也是我国经济发展的重要引擎之一。
然而，京津冀地区的经济发展存在着明显的差异，这种差异在一定程度上影响了整个区域的经济发展。
本文将对京津冀区域经济差异及其影响因素进行深入研究。
首先，我们需要了解京津冀地区的基本情况。
京津冀地区包括北京市、天津市和河北省，是中国北方最具活力和潜力的经济集聚区之一。
这个地区拥有丰富的资源和优越的地理位置，具备了良好的发展条件。
然而，在实际发展过程中，我们发现京津冀地区存在着明显的经济差异。
其次，我们需要分析这种差异产生的原因。
首先是资源分配不均衡导致了经济差异。
由于北京市和天津市作为直辖市具有较高的政治、文化和科技资源集中在这些城市中，在国家支持下享受到更多优惠和资源分配，在产业结构、科技创新等方面具有明显的优势。
而河北省作为农业大省，农业占据了较大的比重，工业发展相对滞后。
其次，交通基础设施的发展不平衡也是导致经济差异的重要原因。
北京市和天津市作为交通枢纽，交通发达，而河北省相对滞后，交通不便利也限制了其经济发展。
接下来，我们需要探讨这种差异对京津冀地区经济发展的影响。
首先是京津冀地区经济差异加大了区域间的竞争。
北京市和天津市作为直辖市具有较高的产业集聚效应和创新能力，在吸引外来投资和人才方面具有明显优势。
这种竞争加剧了河北省等地区在吸引投资和人才方面的困难。
其次是京津冀地区经济差异加剧了城乡之间、城市之间、产业之间等方面的差距。
在城乡发展不平衡方面，北京市和天津市在城镇化进程中具有明显优势，在城镇化率、基础设施建设等方面都要远远超过河北省。
这种差距导致了农民工和农村居民的大量涌入，加剧了城市的压力。
在城市之间的差距方面，北京市和天津市在经济规模、产业结构、科技创新等方面具有明显优势，这种差距导致了河北省等地区在经济发展方面的相对滞后。
在产业之间的差距方面，北京市和天津市在高端制造业、科技创新等方面具有明显优势，而河北省等地区主要以传统制造业为主导，这种差距限制了京津冀地区产业结构升级和转型升级。
题目：基于R对国内各省市区主要经济指标的相关性分析与回归分析 (2)
基于R对国内各省、市、区GDP与主要经济指标的回归分析学号：107551300678 姓名：杨治峰班级：地矿学院（“三矿”专业）摘要：基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，运用相关分析和回归分析方法，建立回归模型，找出我国GDP的增长受社会固定资产依赖性较强，尤其是东部的山东省，也受制于出口收入，而我国消费水平依然不高的问题并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策关键词：R语言、相关分析、回归分析、中国GDP1 引言在当前复杂多变的国际经济形势下，我国国民生产总值（GDP）依然保持较快发展，国民生产总值是一个综合指标，依赖于多个指标的良性组合。
世界各国都十分重视GDP结构问题的研究。
本文基于对2012年国内生产总值的数据分析，找出我国GDP 与多个指标，尤其是对投资、消费、出口等基本指标的依赖关系，建立回归模型，尝试着探索出我国GDP 存在的结构性问题和不足之处，并为之提出改进措施和经济发展的预测，对国家各地区经济的科学发展建言献策！2.数据与分析方法2.1.数据描述性统计2.1.1.数据源的格式化处理R软件在读入excel数据源的时候，必须先对数据源进行格式化处理和调整才可以达到R软件的读取标准。
如表头的单行单列、文字间空格符号的消除等，调整完后，依据个人习惯将数据存入txt文本格式，命名为“ryuan.txt”。
2.1.2.数据的读取> A=read.table("ryuan.txt",header=T)> A#解析变量成y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,;X=A[,c(1,4,2,9,6,8,3)]Xy=A[,c(1)]#地区生产总值（亿元）yy2=A[,c(4)]#人均地区生产总值(元)y2x1=A[,c(2)]#社会固定资产投资（亿元)x1x2=A[,c(9)]#出口总额（亿美元）x2x3=A[,c(6)]#城镇人均消费支出（元）x3x4=A[,c(8)]#农民人均消费支出（元）x4x5=x3+x4#各地区人均消费总额(元)x5x6=A[,c(3)]#各地区居民消费价格指数x6B=data.frame("地区生产总值（亿元）"=y,"社会固定资产投资（亿元)"=x1,"出口总额（亿美元）"=x2,"各地区人均总额（元）"=x5)2.1.3.对读入的数据进行描述性统计。
实验报告3—— SAS描述统计分析
实验报告实验项目名称SAS描述统计分析所属课程名称现代统计软件实验类型验证性实验实验日期2014-10-28班级学号姓名成绩实验报告说明1．实验项目名称：要用最简练的语言反映实验的内容。
要求与实验指导书中相一致。
2．实验类型：一般需说明是验证型实验还是设计型实验，是创新型实验还是综合型实验。
3．实验目的与要求：目的要明确，要抓住重点，符合实验指导书中的要求。
4．实验原理：简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
5．实验环境：实验用的软硬件环境（配置）。
6．实验方案设计（思路、步骤和方法等）：这是实验报告极其重要的内容。
概括整个实验过程。
对于操作型实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计型和综合型实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。
对于创新型实验，还应注明其创新点、特色。
7．实验过程（实验中涉及的记录、数据、分析）：写明上述实验方案的具体实施，包括实验过程中的记录、数据和相应的分析（原程序、程序运行结果、结果分析解释）。
8．结论（结果）：即根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论。
9．小结：对本次实验的心得体会、思考和建议。
10．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告内容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值。
注意：∙每次实验开始时，交上一次的实验报告。
∙实验报告文档命名规则：“实验序号”+“_”+ “班级”+“_”+“学号”+“姓名”+“_”+ “.doc”例如：管信11班的张军同学学号为：2011312299 本次实验为第2次实验即：实验二、SAS编程基础；则实验报告文件名应为：实验二_管信11 _2011312299_张军.doc 。
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基于SAS分析市GDP影响因素的研究一、前言是中华人民国的首都、直辖市和国家中心城市，是全国的政治、文化、科教和国际交往中心，是世界著名的古都和现代国际城市。
2011年全年市实现地区生产总值（GDP）16000.4亿元，按可比价格计算，比上年增长8.1%，其中人均GDP达到80394元人民币，按年平均汇率折合12447美元；2011年年末，市常住人口突破2000万大关，达2018.6万人；2011年12月，居民消费价格指数（CPI）同比上涨4.4%。
按2010年世界银行划分世界上不同国家和地区的贫富程度标准来看，实现的人均GDP已处于上中等富裕国家地区的上游，接近富裕国家地区的水平。
2012年市实现地区生产总值17801亿元，按可比价格计算，比上年增长7.7%，增幅比上年略低0.4个百分点。
市人均地区生产总值86024元，折合13686美元。
加快文化创意产业集聚区建设，支持文化企业重组、改造和上市，预计文化创意产业总收入超过9000亿元，增长20%以上。
国外旅游人数达到2.1亿人次，旅游总收入3216.2亿元。
第三产业比重为75.7%。
更新淘汰老旧机动车22.4万辆，新增纯电动车1100辆，单位地区生产总值能耗、水耗和主要污染物排放量继续全面下降。
是综合性产业城市，综合经济实力保持在全国前列，第三产业规模居中国大陆第一。
2012年总部经济发展能力第1名。
初步核算，2013年实现地区生产总值19500.6亿元，比上年增长7.7%。
其中，第一产业增加值161.8亿元，增长3%；第二产业增加值4352.3亿元，增长8.1%；第三产业增加值14986.5亿元，增长7.6%。
按常住人口计算，市人均地区生产总值达到93213元。
三次产业结构由2012年的0.8:22.7:76.5变为0.8:22.3:76.9。
作为首都第一个大规模整体定向开发的金融功能区，进过十几年的发展，金融街已经成为中国的金融决策监管中心、资产管理中心、金融支付结算中心、金融信息中心：金融街集中了中国人民银行、中国银监会、中国证监会、中国保监会等中国最高等金融决策和监管机构，几乎所有有关中国金融的重大决策都在这里酝酿、讨论和最终形成，是中国金融业最具影响力的金融中心区。
二、理论背景为了在更高层次上发展市的经济，关注市GDP 是必要的。
GDP 是按市场价格计算的国生产总值的简称，它是一个国家（地区）所有常住单位在一定时期生产活动的最终成果。
GDP 是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。
而影响到业GDP 的因素是多方面。
例如，居民消费、政府消费性支出、政府购买、出口、居民收入、投资等。
为了实证对GDP 具体影响因素，以便于我们根据实证结果，提出政策性建议，针对市目前的发展情况，本文选取了1978年到2011年的时序数据作为研究的围，以市GDP 为被解释变量，并选取固定资本形成总额、社会消费品零售总额、出口总额为解释变量。
研究影响GDP 的影响因素可以进一步证实其反映出了人民生活水平，生活质量的提高；也可以反映出市经济的脉象，便于市更好的发展。
三、建立模型本模型是通过对市1978—2011年数据进行研究确定模型所包含的变量，因变量（被解释变量）为GDP （Y 单位：亿元），自变量（被解释变量）有3个，固定资本形成总额（X1单位：亿元）社会消费品零售总额（X2单位：亿元）出口总额（X3单位：亿美元）确定模型的数据形式，我们先假设数学模型为：tX X X Y εββββ++++=3322110四、实验方法本次研究主要是分析自变量和因变量的关系以及找出合适的模型，并且运用时间序列的方法对社会消费品零售总额进行预测分析。
我们先用SAS 对我们假定的模型tX X X Y εββββ++++=3322110对变量X1，X2，X3分析，看看它们与Y 的关系（运用的方法的逐步回归和主成分法）然后在GDP 进行时间序列分析，最后预测未来3年的数据。
五、数据来源1.数据来源于中国知网2.数据引入六、SAS 操作1.逐步回归法逐步回归的基本思想是：首先在待选的M 个变量中选择一个对因变量影响最大的自变量，这可以通过因变量与每一自变量进行回归得到的F 值来判断。
若最大的F 值在给定的显著性水平下是显著的，则该变量被选中，否则选元结束。
第二步，在剩下的M-1个变量中再选择一个变量加入到模型中，这可以通过偏F 检验来判断。
偏F 统计量为： ()()()3,1~,1/11-=N F X X MSE X X SSR F j j其中()()()111,X SSR X X SSR X X SSR j j -=，表示模型已存在变量1X 的条件下新加入变量jX对因变量的贡献。
若最大的偏F 统计量在给定的显著性水平下是显著的，则对应的自变量则被加入到模型中，否则不再加入其它变量，选元结束。
第三步，对已在模型中的每个变量进行显著性检验。
若检验不显著，则去掉该变量，再重复进行第二步和第三步，否则保留该变量，重复进行第二步和第三步，这一过程一直进行到待选的全部自变量根据给定的显著性水平没有一个再能被选入模型或排除出刚构成的回归模型为止。
输入程序：data exp3;input Y X1 X2 X3;cards;82.65 18.55 25.2 8.6593.01 23.91 29.08 12.21103.53 25.56 34.64 15.42107.96 25 38.04 15.37114.11 32.36 39.76 14.24123.42 38.27 44.63 14.27147.53 48.67 52.17 12.34175.78 67.6 64.12 11.53.74 75.89 81.39 12.55220.12 81.63 95.57 15.17259.71 96.85 121.28 16.83283.49 95.43 134.3 16.86310.95 98.03 .88 17.86342.65 144.19 159.44 16.06411.04 185.12 181.2 17.52538.94 246.16 227.42 19.42732.89 345.46 303.37 24.00931.97 417.95 375.64 29.981121.93 491.9 470.04 40.491264.63 556.43 535.02 50.181374.6 640.15 587.12 54.991500.95 631.92 657.28 63.321701.88 695.1 736.63 86.291919.09 805.34 832.7 95.022150.76 926.65 941.36 115.952578.03 1180.54 922.27 143.743110.97 1446.49 1044.78 208.653905.64 1739.4 1190.06 274.154462.74 2087.24 1356.79 335.405252.76 2615.09 1603.74 381.616719.01 3594 2078.7 422.297521.85 5077.89 2430.83 299.859224.46 6468.54 2902.55 375.1711307.3 8069.94 3395.06 444.98;proc reg graphics;model Y=X1 X2 X3/selection=stepwise sls=0.05sle=0.2r;plot student.*p.='*';run;该程序告诉我们先建立一个临时数据集（一般临时的数据集在逻辑库里的work中）名叫EXP3；里面有4个变量Y X1 X2 X3.其中proc reggraphics 是表示回归作图“selection=stepwise”表示逐步回归（选元，并给出回归结果），“sls=0.05”表示变量保留在模型中的显著性水平为0.05，而“sle=0.2”则表示变量选入到模型中的显著性水平为0.2，PLOT语句画标准残差与预测值的残差图。
逐步回归结果图和残差图图1图2图3图4图5图6从图1至图6是对因变量Y 进行逐步回归的结果，第一步（图1），变量X2被加入到模型中，说明三个自变量分别关于Y 回归，其中由X2与Y 回归得到的F 统计量值最大,为3642.82，对应的概率为0.0001，在0.05的显著性水平下通过检验。
第二步，分别把变量X1和X3加入到刚建立的模型中，并分别计算其偏F 检验值，结果表明X1的偏F 统计值大于X3的偏F 统计值，为20.3对应的概率为0.0001，小于进入模型的显著性水平0.20，所以X1被选入到模型中，此时模型中已有EXPEND 和ads 两个变量。
第三步，对X3和X1分别计算其偏F 统计量值及其对应的概率(程序繁多就不一一输出)，结果两个变量的偏F 检验对应的概率都小于保留在模型中的显著性水平0.05，因此两个变量都被保留下来。
第四步，重复第二步和第三步，即把最后一个变量加入到由X2和X1对Y 进行回归的模型中，结果两个变量的偏F 检验对应的概率也都小于保留在模型中的显著性水平0.05，因此两个变量也都可以被保留下来。
从残差图（图6）中和逐步回归表中可以得到回归方程如下：32148899.421375.163530.003105.0X X X Y +++-=统计量值： （0） （854.93） （361.21） (624.13)F=41426.4对应概率：（0.9981）（<0.0001） （<0.0001） （<0.0001） (<0.0001) R-Square = 0.9998 and C(p) = 4，MSE=2164.55531，SSR=649371、固定资产形成总额，社会消费品零售总额和出口总额都与GDP 有显著的 关系。
2.固定资产形成总额的系数表明固定资产形成总额没每加1亿元，GDP 将增加0.6353亿元；社会消费品零售总额的系数表明社会消费品零售总额每1亿元，GDP 将增加1.21375亿元，出口总额每增加1亿美元，GDP 将增加4.48899亿元。
2.多重共线性多重共线性是指在多元回归分析中自变量之间存在线性关系，用数学术语来表达就是系数矩阵的秩<P+1，即R（）<P+1，换句话说，某一个自变量可以被其它自变量线性表示，此时称自变量之间完全共线。
但实践中，由于系数矩阵来自于样本观测，所以自变量之间的完全共线往往较少，代之的是自变量之间的近似共线性或称为高度共线性。
当回归模型中的自变量存在高度共线性时，虽然参数的OLS 法估计量仍是的BLUE 估计，但其估计量的稳定性却很差，也就是说对于不同的样本得到的参数估计值往往差别很大，从而造成检验失效。