最新影响我国国内生产总值因素的计量分析
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于研究因果关系，分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。
在我国国内生产总值（GDP）及其影响因素的回归分析中，我们选择了一组潜在的因变量和自变量。
因变量：国内生产总值（GDP）是一个国家或地区在一定时间内生产的全部终极商品和服务的价值总和。
GDP的增长反映了一个国家或地区的经济发展水平和经济活力。
自变量：我们选择了一组可能影响国内生产总值的因素，包括人口数量、劳动力参与率、资本投资、技术进步、政府支出以及贸易开放程度。
人口数量：人口数量是一个国家或地区的基本特征之一，它与经济发展紧密相关。
人口数量的增加意味着更多的劳动力和市场需求，有利于经济的增长。
劳动力参与率：劳动力参与率是指劳动年龄人口中从事经济活动的人口比例。
劳动力参与率的高低直接影响着一个国家或地区的生产力水平和经济增长速度。
资本投资：资本投资是指个人、企业和政府对生产设备、工厂和基础设施等的投资行为。
资本投资的增加可以促进生产力的提高和经济增长。
技术进步：技术进步是指应用科学知识和技术手段来提高生产效率、改进产品和服务的质量。
技术进步对经济增长起到了关键的推动作用。
政府支出：政府支出是指政府为了提供公共服务和改善民生而进行的支出。
政府支出的增加可以促进经济的活跃和消费的增加。
贸易开放程度：贸易开放程度是指一个国家或地区对外贸易的程度和开放程度。
贸易开放程度的提高可以促进跨国合作、技术转移和经济发展。
在进行回归分析时，我们需要收集一定时间范围内的相关数据，并建立一个数学模型来描述国内生产总值与影响因素之间的关系。
然后，通过对数据进行回归分析，可以得出各个变量之间的相关系数和显著性水平。
回归分析的结果可以帮助我们理解在国内生产总值增长过程中各个因素的相对重要程度，并为制定经济政策提供科学依据。
需要注意的是，回归分析只能描述变量之间的关系，不能证明因果关系的存在。
在解读回归分析结果时，需要结合实际情况进行综合分析。
经济增长影响因素
中国经济增长的影响因素分析一、 引言自改革开放以来，中国经历了翻天覆地的变化，随着改革开放，互联网时代的到来，中国从军事政治经济等各个方面，与之前相比，都有着天翻地覆的变化。
尤其是中国经济增长方面，一直保持着持续、高速的增长，年均GDP增长率接近10%，经济增长一方面关系到我国国际地位的提升、综合国力的增强，另一方面关系到人民的生活水平提高。
而今年，总书记也在出席全国组织工作会议中指出经济增长要改良考核方法手段，既看开展又看根底，既看显绩又看潜绩，把民生改善、社会进步、生态效益等指标作为重要的考核内容，再也不能简单以国内生产总值增长率来衡量经济增长程度了。
并且总书记指出未来的经济开展不能只重视增长量，更要重视质量，由此提出了新常态这一概念，新常态就是不同以往的、相对稳定的状态。
这是一种趋势性、不可逆的开展状态，意味着中国经济已进入一个与过去30多年高速增长期不同的新阶段。
中国GDP增速从2012年起开始回落，2012年、2013年、2014年上半年增速分别为7.7%、7.7%、7.4%，是经济增长阶段的根本性转换。
中国告别过去30多年平均10%左右的高速增长，中国经济呈现出新常态，从高速增长转为中高速增长，经济结构优化升级，从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。
然而不仅是这一“新常态〞政策影响，大家都知道人口是一切财富之源头和归宿。
在计划生育、城市化导致生养本钱大幅度提高、个人主义、女性独立、不承认城市贫民窟、外来流动人口子女就学权利得不到保障等政策、法律、社会、文化多重因素“十面埋伏〞下，中国人口生育率已处在世界最低行列而且仍在下降，远远达不到2.2的世代更替水平。
由此我国老龄化的加剧、人口红利也在降低，已经保持了连续三十余年的高速增长的经济也必定面临着下降的情况。
经济开展情况密切影响着我国的综合国力、国际地位，对于本国开展与人民生活状况也有重要的影响意义，只有经济增长了，我国的综合国力和国际地位才能够提高，人民的生活水平才会越来越好，因此研究经济增长与其影响因素是十分必要的。
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。
我国GDP影响因素分析
我国GDP影响因素分析1.投资水平：投资是经济增长的主要驱动力之一、当投资水平提高时，会刺激生产活动和就业增长，从而推动GDP增长。
在我国，政府对基础设施建设和制造业发展的大力支持，以及私人部门的投资增加，都对GDP产生了积极影响。
2.消费水平：消费是拉动GDP增长的另一个重要因素。
当人们的收入增加，他们更愿意购买商品和服务，从而促进经济增长。
我国的中产阶级不断扩大，消费观念也发生了变化，越来越多的人开始注重品质消费和个性化需求，这对GDP产生了积极的影响。
3.进出口贸易：对外贸易是我国经济的重要组成部分。
当出口增加时，会增加我国在国际市场上的份额，促进GDP增长。
同时，进口也可以为我国提供更多的资源和技术，推动国内产业升级和创新驱动发展。
因此，我国的进出口贸易对GDP增长具有重要的影响。
4.政策环境：政策环境对经济的发展起着至关重要的作用。
一系列的经济政策措施对GDP产生了积极的影响，如减税降费政策、扩大内需政策、优化营商环境等。
政府的政策支持能够鼓励投资和消费，激发企业创新和发展，从而推动GDP增长。
5.人力资本：高素质的人力资源是经济发展的重要支撑。
我国注重教育和人才培养，提高了劳动者的技能水平和创新能力，为经济增长提供了坚实的基础。
同时，人口规模和劳动力的数量也是影响GDP的重要因素之一6.科技创新：科技创新是推动经济发展的重要动力。
我国近年来加大了科技创新投入，大力支持科技企业和高新技术产业的发展。
高新技术产业的崛起和新兴科技的应用，对提高经济增长的质量和效益起到了重要作用。
7.自然资源：我国是一个资源型国家，自然资源对经济发展具有重要影响。
能源、矿产、水资源等的开发和利用，对GDP增长起到了重要作用。
然而，也需要注意合理利用和保护自然资源，避免环境问题带来的负面影响。
以上是我国GDP影响因素的一些分析。
需要注意的是，这些因素之间相互作用，互相影响，综合起来才能更准确地解释我国GDP的变化。
中国GDP影响因素及地区差异计量分析
中国GDP影响因素及地区差异的计量分析中图分类号:f123 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)03-083-01摘要本文从分析我国gdp主要的影响因素入手,通过对2005年31个省的截面数据进行相关的回归分析,发现目前出口对我国gdp 拉动作用最显著,这启示我们应该更加注重出口结构的优化,从而促进gdp持续、健康、稳定地发展。
关键词 gdp 固定资产投资总额出口额居民消费一、引言近年来我国的gdp一直保持在10%左右,2006年的增速创11年来新高,达到20.9407万亿元,增长了10.7%,而今年上半年的增幅更是达到了11.5%。
在这样高速的经济发展中,清楚认识gdp更有助于我国经济的合理增长。
清楚认识gdp的首要前提就是了解影响gdp的主要因素,是居民消费,投资,产业结构,进出口,政府支出,人口规模,还是其它?通过研究这些关键因素的作用及其影响大小,能够促使我们更加科学、合理地来分析我国gdp的情况,从而帮助我们进一步了解我国的经济发展状况。
二、文献综述在相关实证研究方面,孙跃飞在《试论gdp产出模型中各种因素对经济增长的影响》一文中以凯恩斯经济理论为基础,构建了一个新的gdp产出的经济模型,以资本生产率、资本-产量比率、资本形成额、投资效果系数、储蓄余额、gdp增长为解释变量分析了各因素对gdp增长的影响,并依据模型对1978～2002年各种因素变化影响gdp增长进行了实证分析,从中揭示了正确认识和评估模型中各种因素对于实现经济稳定增长的重要意义,提出了制定促进经济增长的一些政策建议。
王涛、王殿元在《影响财政收入与gdp增长的因素及对策》一文中,分别探讨制度性因素、政策性因素和统计因素等对财政收入分配特征的影响,并提出促进财政收入与gdp协调增长的对策。
张金玲在《gdp的影响因素的计量分析》一文中,用1981～2004年的时间序列数据建立计量模型,说明了税收、城乡储蓄存款年末余额、上期国内生产总值、固定资产投资总额、职工工资总额对gdp 的影响,并分析了这些影响因素的经济意义。
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。
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析国内生产总值（GDP）是一个国家在一定时期内所有生产单位（包括企业、政府、个人）所生产的最终产品和劳务的市场价值总和。
它是评价一个国家经济发展水平的重要指标，也是国家宏观经济政策的重要参考依据。
研究国内生产总值及其影响因素对于了解经济发展趋势、指导政策制定具有重要意义。
本文将以我国国内生产总值及其影响因素的回归分析为主题，从宏观经济层面对我国GDP的影响因素进行深入探讨。
一、回归模型的建立回归分析是一种统计方法，用来研究因变量和自变量之间的关系。
在研究国内生产总值及其影响因素时，通常可以建立如下的多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + εY表示国内生产总值，X1、X2、X3分别表示各种影响国内生产总值的因素，如投资、消费、出口等。
β0表示截距，β1、β2、β3表示回归系数，ε表示误差项。
通过对各种影响因素的数据进行回归分析，可以得到各个影响因素对GDP的影响程度及方向，从而为政策制定提供依据。
二、投资对GDP的影响投资是国民经济发展的重要动力，也是影响国内生产总值的重要因素之一。
通过对我国历年来投资与GDP的数据进行回归分析，可以发现投资对GDP的影响呈现出明显的正向关系。
在多元线性回归模型中，投资对GDP的回归系数为正值，且具有显著性，说明投资的增加对GDP的增长有积极的推动作用。
投资的结构和质量也会对GDP的增长产生影响。
基础设施投资、科技创新投资等对GDP的拉动作用更为显著，而房地产等非生产性投资对GDP的增长影响较小。
在制定投资政策时，需要引导资金流向高效率、高附加值的领域，以提高投资对GDP的促进作用。
需要注意的是，消费的增长速度和结构对GDP的影响并非一成不变。
在经济发展的不同阶段，消费的拉动作用也会有所差异。
在经济增速较快时，居民消费对GDP的拉动作用较为明显；而在经济增速放缓时，需要通过调整消费结构，引导消费向符合国家产业政策的领域发展，以提高消费对GDP的拉动作用。
计量经济学模型分析论文 影响我国人均GDP的变量因素分析
影响我国人均GDP的变量因素分析摘要人均国内生产总值，也称作“人均GDP"，是衡量经济发展状况的重要指标，，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
是衡量各国人民生活水平的一个标准，为了更加客观的衡量，经常与购买力平价结合。
文章从从城市化率、城镇居民家庭可支配收入、政府支出以及城镇居民消费水平四个方面作为出发点，通过往年的数据发展来观察它们对于人均GDP的影响，从而对我国目前的经济发展提供一些建议。
笔者认为，在提高城镇居民可支配收入、城市化率以及政府支出的基础上，更要调节好我国目前贫富差距过大的问题，这样才能保持经济的稳定发展。
关键词：人均GDP；城市化率；城镇居民可支配收入；城府支出引言一国的经济乃立国之本，而经济发展是以GDP增长为前提的。
影响人均GDP 的因素看似众多，究竟哪些因素对人均GDP的增长起关键性的影响作用呢？由此引出了本小组的研究课题——对我国人均GDP影响因素的计量分析。
随着2009年中国GDP赶超日本，成为世界排名第二，无疑吸引了国内外的目光。
然而，在如此大的总量之下，中国的人均GDP却一直在世界100名左右徘徊。
“国服民穷”的现状一直是我们的问题。
经我们数据搜寻，在人均GDP的增长过程中，城市化率、城镇居民家庭人均可支配收入、城市政府支出以及城镇居民消费水平都有了显著的上升。
同时，我们知道GDP的构成取决于消费、投资、政府支出。
因此，我们把城市化率、城镇居民人均可支配收入、城市政府支出、城镇居民消费水平这四个指标作为反映了人均GDP的自变量，认为这四个变量是影响人均GDP的关键性因素。
本实验主要选取1979—2009年的统计数据。
一、人均GDP的基本概念及特点1、人均GDP的基本概念和经济意义（1）人均GDP的基本概念人均国内生产总值（Real GDP per capita），也称作“人均GDP"，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
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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 3386.621992 26923.5 110.08 43.5 3742.2 1993 35333.9 275.15 -122.2 4642.3 1994 48197.9 337.67 54 5792.62 1995 60793.7 375.21 167 6823.72 1996 71176.5 122.2 7937.55 1997 78973 452.57 404.2 9233.56 1998 84402.3 454.63 434.7 10798.18 1999 89677.1 403.19 292.3 13187.67 2000 99214.6 407.15 241.1 15886.5 2001 109655.2 468.78 225.5 18902.58 2002 120332.7 527.43 304.3 22053.15 2003 135882.8 535.05 254.7 24649.95 2004 159878.3 606.3 320.9 28486.89 2005 183217.4 603.25 1020 33930.28 2006 211923.5 630.21 1774.8 40422.73 2007 249529.9 747.68 2618.3 49781.35根据上表的数据运用Eviews软件对多元线性回归模型进行分析。
做出GDP与x1、x2 、x3 之间的散点图：图1从图1可以看出，GDP与x1、x2、x3之间存在显著的线性关系。
因此，可以假设GDP=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u i运用最小二乘法进行分析，如下表所示：表2Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2656.816 1453.313 1.828110 0.0833X1 88.40573 7.219904 12.24472 0.0000X2 4.483290 2.811822 1.594443 0.1273X3 3.499508 0.195199 17.92787 0.0000R-squared 0.997331 Mean dependent var81258.54Adjusted R-squared 0.996910 S.D. dependent var69210.32S.E. of regression 3847.251 Akaike info criterion19.50488Sum squared resid 2.81E+08 Schwarz criterion19.70235Log likelihood-220.3061Hannan-Quinncriter.19.55454F-statistic 2366.910 Durbin-Watson stat1.213851Prob(F-statistic) 0.00000（1）对模型进行统计检验：1. 拟合优度检验由表可知，样本可决系数为R-squared=0.997331，修正样本可决系数为Adjusted R-squared=0.996910。
说明估计的样本回归方程很好地拟合了样本观测值。
2. F检验由表可知F-statistic=2366.910。
对于给定的显著性水平α=0.05，可以查出F0.05（3,19）=3.13。
因为F统计量的值F=2366.910>3.13，所以整体上该模型中被解释变量与解释变量之间存在显著的线性关系，即我国国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府支出之间存在显著的线性关系。
3. t检验可以查出，t0.025(n-k-1)= t0.025(19)=2.09。
由上表可知，t0=1.828<2.09，t2=1.59<2.09，t1=12.24>2.09，t3=17.93>2.09。
因此，常数项和X2系数不显著，即净出口对国内生产总值没有显著影响，在建立模型时，x2可以不作为解释变量进入模型。
（2）多重共线性分析：分别计算x1、x3的两两相关系数，如下表所示：表3X1 X3X1 1.000000 0.862934X3 0.862934 1.000000由表3可以看出，解释变量之间相关系数较高。
为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法。
如下：1）对GDP分别关于x1、x3做最小二乘回归，得：表4Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7203.923 9604.432 -0.750062 0.4615X1 269.0909 23.83298 11.29070 0.0000R-squared 0.858567 Mean dependent var 81258.54Adjusted R-squared 0.851832 S.D. dependent var 69210.32S.E. of regression 26640.87 Akaike info criterion 23.30122Sum squared resid 1.49E+10 Schwarz criterion 23.39996Log likelihood -265.9641 Hannan-Quinn criter. 23.32605F-statistic 127.4798 Durbin-Watson stat 0.221559Prob(F-statistic) 0.000000表5Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 12449.05 3330.731 3.737632 0.0012X3 5.024609 0.174448 28.80285 0.0000R-squared 0.975312 Mean dependent var 81258.54Adjusted R-squared 0.974136 S.D. dependent var 69210.32S.E. of regression 11130.60 Akaike info criterion 21.55572Sum squared resid 2.60E+09 Schwarz criterion 21.65446Log likelihood -245.8908 Hannan-Quinn criter. 21.58056F-statistic 829.6039 Durbin-Watson stat 0.164856Prob(F-statistic) 0.000000根据回归结果，易知政府支出x3是最重要的解释变量。
2）加入解释变量x1，对GDP关于x1、x3作最小二乘回归，得：表6Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2153.841 1472.347 1.462863 0.1590X1 84.58700 7.068819 11.96621 0.0000X3 3.745818 0.123841 30.24693 0.0000R-squared 0.996974 Mean dependent var 81258.54Adjusted R-squared 0.996672 S.D. dependent var 69210.32S.E. of regression 3992.832 Akaike info criterion 19.54350Sum squared resid 3.19E+08 Schwarz criterion 19.69160Log likelihood -221.7502 Hannan-Quinn criter. 19.58075F-statistic 3295.007 Durbin-Watson stat 1.010479Prob(F-statistic) 0.000000从表6可以看出，加入X1后，拟合优度和修正后的拟合优度均有所增加，并且没有影响X3系数的显著性，所以在模型中应该保留x1。