GDP影响因素的计量分析
GDP增长率与三大产业的增长率关系的计量经济学分析
GDP增长率与三大产业的增长率关系的计量经济学分析GDP（国内生产总值）增长率是衡量一个国家经济活动增长的指标，它可以通过计量经济学分析与三大产业（农业、工业和服务业）的增长率之间的关系。
这样的分析可以提供对经济的深入理解，并为政策制定者提供关于如何促进经济增长的建议。
本文将从计量经济学的角度对GDP增长率与三大产业增长率的关系进行分析。
首先，我们可以使用时间序列分析方法来研究GDP增长率与三大产业增长率之间的关系。
可以使用ARIMA模型（自回归滑动平均模型）来预测未来的GDP增长率和三大产业增长率。
通过检验模型的拟合程度和残差的性质，可以判断GDP增长率与三大产业增长率之间是否存在相互关系。
其次，我们可以使用面板数据分析方法来研究GDP增长率与三大产业增长率之间的关系。
可以使用固定效应模型或随机效应模型来估计GDP增长率与三大产业增长率之间的关系。
通过引入控制变量，例如劳动力市场情况、投资水平和外国直接投资等，可以排除其他因素对GDP增长率和产业增长率的影响，从而更好地研究两者之间的关系。
此外，我们还可以使用因果关系检验方法来研究GDP增长率与三大产业增长率之间的因果关系。
可以使用格兰杰因果检验或时序因果关系检验来检验GDP增长率是否是三大产业增长率的因果变量，或者反过来。
通过检验两者之间的因果关系，可以了解到底是GDP增长率推动了产业增长率的提高，还是产业增长率推动了GDP增长率的上升。
此外，还可以使用面板协整分析方法来研究GDP增长率与三大产业增长率之间的长期关系。
可以使用Johansen协整检验来判断GDP增长率和产业增长率之间是否存在协整关系。
如果存在协整关系，则可以进一步研究两者之间的长期均衡关系，从而了解到底GDP增长率是如何受到三大产业增长率的长期影响。
最后，我们还可以使用面板滞后模型（panel VAR）来研究GDP增长率与三大产业增长率之间的动态关系。
可以使用面板滞后模型来估计GDP 增长率和产业增长率之间的动态关系，从而了解到底两者之间存在着怎样的动态调整过程。
GDP与其他经济因素关系的计量分析
关于GDP与其他经济因素关系的计量分析【摘要】本文主要是以GDP与其他经济因素关系建立模型，想通过计量经济学的研究手段来阐述影响GDP的因素，但因水平有限，中间不乏缺陷，还希望大家多多见谅。
GDP是指一个国家或地区范围内的所有常住单位，在一定时期内生产最终产品和提供劳务价值的总和。
GDP的增长对于一个国家有着十分重要的意义。
它是衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果的重要指标，而研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵，而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小来制定工作的重点以便更好的促进国民经济的发展。
我把GDP的影响因素分为以下四个因素：x2能源消费总量（单位：万吨标准煤）x3进出口贸易总额（单位：亿元）x4固定资产投资（单位：亿元）x5货币供应量（单位：亿元）吆随机扰动项。
数据如下：obs X2 X3 X4 X5 Y199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007一、建立模型：根据GDP的定义,GDP二消费+投资+净出口,而x2, x3 , x4, x5与消费,投资及净出口有着一定的线性相关关系，基于数据的有限和操作的方便，我们把模型设成以下形式：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/09 Time: 22:16Sample: 1990 2007Included observations: 18Variable Coeffic Std・ t-Statis Prob ・ien t Error ticcX2X3X4X5Mean dependentvar・ dependent var Akaike infocriterion+09 Schwarz criterion F-statisticProb (F-statistic) 将上述的回归结果整理如下:1 3 4R2=于=0.959301 F=从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显着性水平a = 0.05下，各项 的回归系数都不显着，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。
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。
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。
人均GDP与消费的计量分析
人均GDP与消费的计量分析人均GDP与消费的关系一直以来都是经济领域研究的热点之一、人均GDP是衡量一个国家或地区经济发展水平的重要指标，而消费则是经济增长的重要驱动力之一、因此，研究人均GDP与消费之间的关系对于了解经济发展的动态和规律，以及制定经济政策具有重要的理论和实践意义。
首先，人均GDP与消费之间存在着正向关系。
一般来说，人均GDP增长意味着人民收入增加，人们有更多的可支配收入用于消费。
因此，人均GDP增长往往伴随着消费的增长。
消费的增长又可以刺激需求，从而进一步促进经济增长。
这种正向关系在大多数国家和地区都得到了证实。
其次，人均GDP与消费之间的关系受到一些其他因素的影响。
例如，人均GDP水平较低的国家或地区，由于人民收入水平相对较低，人们的消费需求也相对较低。
在这种情况下，提高人均GDP可能并不一定会直接导致消费的增长，因为人们更关注基本生活需求的满足。
相反，人均GDP水平较高的国家或地区，人们的消费需求相对较高，因此提高人均GDP可能会直接导致消费的增长。
另外，国家或地区的文化、制度、政策等因素也会对人均GDP与消费之间的关系产生影响。
例如，一些国家或地区鼓励消费，通过提供相关政策措施来促进消费的增长，以推动经济增长。
另外，人均GDP与消费之间的关系也存在时间滞后效应。
人们的消费行为往往与经济状况有一定的滞后。
当人们感到经济前景不明朗时，他们可能会减少消费，而在经济复苏时，他们可能会增加消费。
因此，人均GDP的增长可能会滞后于消费的增长。
最后，人均GDP与消费之间的关系也受到家庭收入和个人消费观念等因素的影响。
一般来说，家庭收入水平越高，人们的消费倾向也越高。
另外，个人的消费观念也会影响消费行为。
一些人更加注重储蓄和投资，而一些人更加注重消费和享受。
因此，人均GDP增长可能会导致消费的增长，但具体的消费水平还取决于个人的消费观念和倾向。
综上，人均GDP与消费之间存在着正向关系，人均GDP的增长往往伴随着消费的增长。
我国GDP对居民消费影响计量分析[论文]
![我国GDP对居民消费影响计量分析[论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/65623e3da32d7375a417804a.png)
我国GDP对居民消费影响的计量分析摘要：从经济理论角度来看，消费与gdp具有正相关。
文章依据1990年到2010年的gdp数据和居民消费水平数据，分析得出gdp —消费的一元线性回归模型，而1997年和2008年作为经济危机的发生时间，对这两个时间断点分别做邹至庄检验，文章的最后综合全文，给出结论，并提出相关建议。
关键词：gdp—消费模型一元线性回归邹至庄检验虚拟变量模型1990年以来，我国国内生产总值水平呈现增长的趋势，与此同时，居民消费水平也随着人均收入水平的上升而不断上涨。
从经济理论角度来说，消费是和gdp有正相关关系的。
而中国经济在1997年和2008年均发生了比较大的金融冲击，1997年的亚洲金融危机和2008年的全球经济危机都有可能会引起消费和收入之间关系的结构性变化。
因此，我希望能够在对消费和收入作出线性回归后，加入邹至庄检验，判断1997年和2008年是否发生了断点处结构性变化，并通过虚拟变量模型，判断回归方程的截距和斜率哪些发生了变化。
一、背景介绍国内生产总值和居民消费是直接相关的。
从经济逻辑上来讲，居民消费是反映整体经济活动的重要指标，整体经济活动越好，国内生产总值越高，那么居民消费就越高。
发生在1997年的亚洲金融危机，是继三十年代大危机之后，对世界经济有深远影响的重大事件。
这次金融危机影响极其深远，它暴露了一些亚洲国家经济高速发展的背后的一些深层次问题。
2008年环球金融危机，是一场在2007年8月9日开始浮现的金融危机。
自次级房屋信贷危机爆发后，投资者开始对按揭证券的价值失去信心，引发流动性危机。
直到2008年9月9日，这场金融危机开始失控，并导致多间相当大型的金融机构倒闭或被政府接管。
二、实证分析1.数据收集从中国统计局里找到中国统计年鉴，在中国统计年鉴找到年度数据。
2.一元线性回归将数据输入eviews软件，对其做最小二乘法，得出一元线性回归的表达式：式（1）式（1）中，斜率系数的t值为36.38875，p值近似为0，说明回归系数高度显著，gdp对消费有显著影响。
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析一、选题背景近年来，中国的经济发展一直备受关注。
GDP是衡量一国经济总量的主要指标之一，而对于经济专家和政策制定者来说，了解GDP趋势对于决策非常重要。
因此，本文将采用ARIMA模型对中国的GDP进行分析并预测，目的是探讨中国经济发展的趋势以及它所受到的影响因素。
二、研究目的及意义本文通过ARIMA模型对中国GDP数据进行分析和预测，旨在深入探究中国经济发展的规律性和趋势性，为决策者提供参考和指导，同时也为学术界提供经济学研究的新角度。
三、研究内容1、ARIMA模型的概念和原理2、中国GDP数据的时间序列分析3、ARIMA模型的拟合和预测4、ARIMA误差检验和模型诊断5、ARIMA模型的稳定性分析四、ARIMA模型的概念和原理ARIMA模型是时间序列分析的一种方法，可以用来拟合和预测未来的值。
它被广泛应用于经济预测、金融分析、天气预测等领域。
ARIMA是“自回归差分移动平均模型”的缩写。
它由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。
其中，AR是指自回归，即用过去的值来预测未来的值。
MA是指移动平均，即利用过去一段时间内的误差来预测未来的误差。
I是差分，它可以消除时间序列的非平稳性，使其变得平稳，从而更易于拟合。
五、中国GDP数据的时间序列分析本文采用1978年至2019年的季度数据，并进行了ADF检验和自相关函数（ACF）以及偏自相关函数（PACF）分析。
ADF检验结果表明，原始序列是非平稳的，需要进行差分处理。
ACF和PACF分析结果指示，序列有明显的季节性和自回归效应。
六、ARIMA模型的拟合和预测本文采用建立一个ARIMA（4,1,3）模型来描述中国GDP的季度数据。
这个模型包括四个自回归项、一个差分项和三个移动平均项。
然后，我们使用该模型对未来5年的季度数据进行预测。
预测结果显示，中国GDP在未来几年内将会继续增长，并呈现出趋势性增长的特征。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
GDP影响因素的计量分析
一、问题的提出
国家统计局25日发布2009年国民经济和社会发展统计公报，称中国去年全面落实应对国际金融危机的一揽子计划和政策措施，国民经济形势总体回升向好，各项社会事业取得新的进展。
初步核算，全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%，增速比2008年回落0 9个百分点。
在金融危机下，我们实现了“保八”的目标，我们需要对过去进行分析，需要对未来进行预测，在此我写下了GDP的影响因素的计量分析，分析各种因素对GDP的影响，希望在将来对GDP的增长有启示作用。
二、理论的分析
GDP即英文（gross domestic product）的缩写，也就是国内生产总值。
它是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一个重要指标。
生产过程中的新增加值，包括劳动者新创造的价值和固定资产的磨损价值，但不包含生产过程中作为中间投入的价值；在实物构成上，是当期生产的最终产品，包含用于消费、积累及净出口的产品，但不包含各种被其他部门消耗的中间产品。
GDP的测算有三种方法：生产法：GDP＝∑各产业部门的总产出－∑各产业部门的中间消耗：收入法：GDP＝∑各产业部门劳动者报酬＋∑各产业部门固定资产折旧＋∑各产业部门生产税净额＋∑各产业部门营业利润；支出法：GDP＝总消费＋总投资＋净出口。
中国外贸依存度高，出口和投资一直是经济增长的重要拉动力量，而消费则长期无法得到提升。
这些年，中国经济的外贸依存度一直在60%以上；净出口占GDP的比重长期高于10%，投资占GDP的比重长期高于50%，消费占GDP的比重则长期低于40%。
本文用支出法来分析消费，投资，净出口对GDP的影响。
三、模型设定与检验
一、数据及处理
从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示国内生产总值（亿元），X2表示城镇居民家庭人均可支配收入（元），X3表示价格定基指数（1978年=100）。
2000 99214.6 32917.73 39105.7 20634.4 2001 109655.2 37213.49 43055.4 22024.4 2002 120332.7 43499.91 48135.9 26947.9 2003 135822.8 55566.61 52516.3 36287.9 2004 159878.3 70477.4 59501.0 49103.3 2005 183217.4 88773.6 67176.6 62648.1 2006 211923.5 109998.2 76410.0 77594.6 2007 257305.6 137323.9 89210.0 93455.6 2008 300670.0 172828.4 108487.7 100394.9
数据来源：《中国统计年鉴》2009年
2、模型设定
用Eviews做初步回归分析
图一、Eviews的最小二乘的计算结果
根据以上的经济理论分析及图1的数据，由此初步建立如下经济模型：
Y=β1+β2*X1+β3*X2+β3*X3+μ
其中： Y---GDP（亿元）
X1---固定资产投资总额（亿元）
X2---消费品总额（亿元）
X2---出口总额（亿元）
得回归模型为：
Y=3718.657+0.193X1+2.02X2+0.452*X3
(1.49) (1.96) (16.07) （0.003）
R2 = 0.99 F=7038.558 D.W.=2.41
2、一、模型检验
一、从eviews输出的结果看，模型拟合较好。
可决系数R2 =0.999479,表明模型在整体上拟合得非常好，GDP 99%的变化可以用固定资产投资，消费总额还有出口额来解释。
图二、固定资产与GDP的散点图图三、消费品总额与GDP的散点图
图四、出口总额与GDP的散点图
从图二可以看出固定资产投资总额与GDP呈正相关关系，，从EVIEWS分析结果可知，图形斜率的意思是固定资产增加1个百分点，GDP将增加0.19个百分点。
这与理论相符合，图形三可以看出消费品总额与GDP呈正相关关系，从EVIEWS 分析结果可知，图形斜率的意义是消费品总额每增加一个百分点，GDP将增加
2.02个百分点，图形四可以看出出口总额与GDP 也呈正相关关系，图形的斜率的意义是出口总额每增加一个百分点，GDP 将增加0.45个百分点。
二、变量的显著性检验： F 检验：
由EVIEWS 显示F=7038.588,在5%显著性水平下，自由度为（3 12）的F 的临界值为F 0。
05（2 13）= 3.41 ,可见7038.588>3.41,表明方程的总体线性显著。
也可由F 值的伴随概率知道，0<0.05的显著性水平，也可证明方程的总体线性显著。
T 检验：在5%显著性水平下，自由度为15－3＝12的T 分布的临界值为2.179，可见X2和X3都过了T 检验，但是常数项C 与X1不能通过T 检验。
说明变量对被解释变量的影响不显著。
三、异方差性检验 怀特（White ）检验
图五、怀特检验法输出结果
由N*R 2 的伴随概率大于0.05可知，模型不存在异方差性。
四、序列相关性检验
由图一可以得天D.W.值为2.415。
若D U <D.W.<4-D U ，则无自相关。
经查表可得D l =0.95，D U =1.54。
4-1.54=2.46。
所以模型不存在自相关。
五、多重共性检验
图六、变量与被解释变量的相关性检验的输出结果
)
1/(/--=
k n RSS k
ESS F
由图六可以看出，解释变量之间存在着高度线性相关。
同时由图一也可看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但自变量X1和常数项C的参数t值都不显著，表明模型中解释变量存在着多重共性线。
克服多重共线性
逐步回归方法
分别作Y与X1,X2,X3间的回归：
(1)Y = 41241.91+1.561615X1
（10.63）（30.24）
R2=0.98 F=914.59 D.W.= 0.34
(2)Y = -12371.60+2.911X2
（-4.65）（61.39）
R2=0.99 F=3769.51 D.W.= 1.082
(3)Y = 43578.30+2.377X3
（8.80）（23.29）
R2=0.97 F=542.59 D.W.= 0.68
可见，消费生产总额对GDP的影响最大，因此选（2）为初始回归模型
首先在X2的基础上引入X1，模型拟合程度较好。
Y=2777.541 + 2.06X2 + 0.46X1
（0．77）（11.30）（4.72）
R2=0.99 F=4985.507 D.W.= 2.39
然后去除X2，引入X3。
Y = 1098.8 + 2.173X2 + 0.62X3
（0．47）（19.68） (6.83)
R2 = 0.99 F = 8527.22 D.W.= 1.52
虽然，引入X3的拟合程度也很好，但是常数项的T检验不能通过。
所以第一种情况比较好。
所以，GDP的回归方程应以Y＝f(X2 ,X1)为最优，拟合结果如下。
Y=2777.541 + 2.06X2 + 0.46X1
（0．78）（11.30）（4.72）
R2=0.99 F=4985.507 D.W.= 2.39
四、结论
可以看出，消费总额对GDP的影响最大，其次是出口总额，最后是固定资产投资总额。
从模型来看，我国的出口潜力还没有发挥出来，消费总额对GDP的影响最大，说明中国经济的发展对内需的依赖比较大。
五、建议
根据以上的分析，我从以下几个方面对中国经济的发展提出建议：
一、深化外贸体制的改革，加强与各个国家的交流，推动外贸企业的发展。
二、加强我们国家劳动力水平的培养，制造出高水平有竞争力的产品，以推动产
品的出口。
三、加强技术创新，以利用先进的技术加强我们国家出口产品的质量。
四、加强对一些落后城市的投资，提高这些地区地生产力，以提高GDP的增长。
五、我国的消费还没有饱和，企业应该生产适销的产品来引起人们的消费。