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
GDP影响因素-计量经济学案例
二、模型设定及估计
为了分析影响国内生产总值 的因素，选择“国内生产总值” 为被解释变量Y，我国国内生产 总值影响因素众多，本文从定量 分析方面考虑，选取的解释变量 如下财政支出（X2）进出口总额 （X3）经济活动人口数（X4）商 品零售价格指数（X5）货币供应 量（X6）。
谢谢观赏 ！
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为
Yt 148256.8 3.131321X 2t 0.366779X3t 2.504530X 4t
t= (-2.611378) (15.00671) (4.050905) (3.052441)
R 2 =0.996664
R=20.996039 F=1593.471
48197.9 5792.62 20381.9 68135 97.4 46923.5
60793.7 6823.72 23499.9 68855 114.8 60750.5
71176.6 7937.55 24133.8 69765 106.1 76094.9
78973.0 9233.56 26967.2 70800 100.8 90995.3
401512.8 89874.16 201722.1 78388 103.1 725851.8
OLS回归结果
三、模型检验及处理
由此可见，该模型 R2=0.996723， R 2 =0.995553可决系数很高，F检验值
851.6517，明显显著。但是当 =0.05 时，t / 2 n k t0.025 20 6 2.145 ，不仅
计量模型例题-国内GDP影响因素
影响国内生产总值(GDP)的因素影响国内生产总值的因素有很多，但在国外，已有大量的经验事实和研究表明社会总资本和劳动力是促进经济持续增长的最主要的动力因素。
所以本实验只从供求方面来探究经济增长的影响要素。
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影响大小制定更好的政策来促进国民经济的发展，试图揭示这几个解释变量对GDP 的影响程度。
为此拟通过回归分析来测量社会总资本和劳动力对经济增长的产出弹性。
一、模型设定采用国内生产总值GDP（为被解释变量，用变量Y表示）衡量经济增长；劳动力（为解释变量，用变量L表示）用统计年鉴上公布的历年的全社会就业总人数来近似替代；物质资本投入量（为解释变量，用变量K表示）用全社会固定资产投资来近似衡量。
下表为在《中国统计年鉴（2010）》中得到的数据：1990-2009年中国的国内生产总值、社会总资本及劳动力总量数据表年份国内生产总值GDP（Y）/亿元社会总投资（K）/亿元劳动力（L）/万人lnY lnK lnL1990 18667.8 4517 64749 9.834557 8.415603 11.07827 1991 21781.5 5594.5 65491 9.988816 8.629539 11.08967 1992 26923.5 8080.1 66152 10.20075 8.99716 11.09971 1993 35333.9 13072.3 66808 10.4726 9.478251 11.10958 1994 48197.9 17042.9 67455 10.78307 9.743489 11.11922 1995 60793.7 20019.3 68065 11.01524 9.904452 11.12822 1996 71176.6 22913.5 68950 11.17292 10.03948 11.14114 1997 78973.0 24941.1 69820 11.27686 10.12427 11.15368 1998 84402.3 28406.2 70637 11.34335 10.25436 11.16531 1999 89677.1 29854.7 71394 11.40397 10.3041 11.17597 2000 99214.6 32917.7 72085 11.50504 10.40177 11.1856 2001 109655.2 37213.5 73025 11.6051 10.52443 11.19856 2002 120332.7 43499.9 73740 11.69802 10.68051 11.2083 2003 135822.8 55566.6 74432 11.81911 10.92534 11.21764 2004 159878.3 70477.4 75200 11.98217 11.16305 11.22791 2005 184937.4 88773.6 75825 12.12777 11.39384 11.23618前4列数据来自《中国统计年鉴（2010）》，后3列数据是利用Excel 软件求得的数据借用新古典经济增长模型，设置经济增长总量生产函数为：Y=AK β1L β2E ε等式两边同时取对数，得到： lnY =lnA+β1lnK +β2lnL +ε lnA ，β1，β2为待估计参数二、估计参数假定随机扰动项ε满足古典假定，可用最小二乘估计法（OLS 法）估计其参数，运用Eviews 软件，将以上数据导入，进行参数估计，得到下表：Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 05/14/11 Time: 23:12 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 C -33.75855 15.83522 -2.131865 0.0479 LNK 0.589341 0.082306 7.160377 0.0000 LNL 3.4914261.4918152.3403880.0317R-squared0.991956 Mean dependent var 11.41999 Adjusted R-squared 0.991009 S.D. dependent var 0.854098 S.E. of regression 0.080985 Akaike info criterion -2.051622 Sum squared resid 0.111496 Schwarz criterion -1.902262 Log likelihood 23.51622 F-statistic 1048.144 Durbin-Watson stat0.451321 Prob(F-statistic)0.000000根据表中的数据，模型估计的结果为：LNY = -33.75854925 + 0.5893412851*LNK + 3.491426195*LNL SE= (15.83522) (0.082306) (1.491815)2006 216314.4 109998.2 76400 12.28449 11.60822 11.24374 2007 265810.3 137323.9 76990 12.49054 11.8301 11.25143 2008 314045.4 172828.4 77480 12.65729 12.06005 11.25778 2009340506.9224598.87799512.7381912.3220711.2644t= (-2.131865) (7.160377) (2.340388) R 2=0.991956 =2R 0.991009 F=1048.144 DW=0.451321t 0.025（17）=2.110 F 0.05（2，17）=3.59从回归结果看，可决系数R2很高，F 值很大，而且在显著性水平05.0=α下，回归系数都较为显著，看似回归方程可以投入使用。
计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析---精品管理资料
广西工学院2011-2012学年第一学期期末课程论文设计科目金融计量经济学课题对我国GDP影响因素的分析任课教师杨毅班级国贸091班姓名二○一二年元月对我国GDP影响因素的分析（研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数）【摘要】：运用1990—2009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，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄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1990—2009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。
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一点自己的看法.二、建模分析1、数据收集从《中国统计年鉴》得到我国1990—2009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，如表1所示。
我国影响人均GDP因素分析
我国影响人均GDP因素分析人均GDP是一个国家经济发展水平的重要指标，它反映了国家人均收入的水平，直接关系到国民的生活水平和国家的整体竞争力。
影响我国人均GDP的因素有很多，本文将从教育、科技创新、人口和产业结构四个方面进行分析。
首先，教育是培养人才的重要基础，而人才是经济发展的重要动力。
在我国，教育发展水平的提高对于人均GDP的增长起到了重要的推动作用。
一个良好的教育体系可以培养出高素质的劳动力，提高人们的技能和知识水平，从而提高劳动生产率，促进经济发展。
此外，教育对于人们的创新能力和创业精神也有积极的影响，进一步推动经济的发展。
其次，科技创新是经济发展的重要驱动力。
科技创新可以提高生产力，改善生产方式，推动产业转型升级，进而影响人均GDP的水平。
在我国，政府加大对科技创新的支持力度，加强科研机构和企业的合作，推动科研成果的产业化转化，不断提升科技水平和技术含量。
这些举措为经济发展提供了强大的动力，推动了人均GDP的增长。
第三，人口是人均GDP的重要因素之一、随着我国经济的发展和人民收入的增加，人口结构也在不断变化。
人口的数量和质量对经济发展具有重要影响。
人口的数量是生产和消费的基础，较多的劳动力人口可以提供更多的劳动力，促进经济发展。
同时，人口结构的转变也会影响劳动力的素质和结构，年轻人和受过良好教育的人才对于经济发展具有积极的影响。
因此，人口的数量和质量是影响人均GDP的重要因素。
最后，产业结构是影响人均GDP的重要因素之一、产业结构的合理调整和转型升级对经济发展起到了重要的推动作用。
在我国，政府加大了对服务业和高技术产业的扶持力度，追求经济结构的调整和转型升级。
新兴产业和高技术产业的发展可以提高劳动生产率和经济效益，进而推动人均GDP的增长。
综上所述，教育发展、科技创新、人口和产业结构是影响我国人均GDP的重要因素。
在未来的发展中，我们需要继续加大对教育和科技创新的投入，调整人口结构，推动产业升级，以提高人均GDP水平，实现经济可持续发展。
我国人均GDP与消费的计量分析
我国人均GDP与消费的计量分析我国人均GDP与居民消费的计量分析【摘要】改革开放以来，我国经济持续增长，GDP不断攀升，更是在2008以来的金融危机中持续站稳脚步。
国家经济水平的增长，与国民消费水平有着直接的联系，扩大内需，促进人民消费是拉动国家经济增长的重要手段之一。
本文将从计量经济学的角度，采用计量分析的方式，研究我国人均GDP与居民消费之间的关系。
【关键词】人均GDP 居民人均消费回归分析一、概念人均GDP：人均国内生产总值，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。
将一个国家核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与这个国家的常住人口（或户籍人口）相比进行计算，得到人均国内生产总值。
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。
居民消费：居民消费是指常住居民在一定时期内最终用于生活消费的所有货物和服务支出。
在我国，居民消费按用途分为食品、衣着、居住（包括自有住房服务）、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、文教娱乐用品及服务、实物消费、银行中介服务、保险服务、其他等11类。
人均GDP作为衡量人民生活水平的重要准则，近年来，随着经济的发展，居民的消费水平以及购买力都有了大幅度的提升，生活质量也不断提高，因此，研究人均GDP与居民消费之间的关系，也是分析我国经济状况的重要方式之一。
二、研究现状人均GDP与居民消费之间具有明显的相互影响关系，研究中国全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要的意义。
现在对于这二者之间关系的分析有多种，可细分为人均GDP与居民用于旅游的消费的关系研究，人均GDP与居民用于基本生活用品，如粮食、居住等之间的关系研究，以及城镇居民消费水平和农村居民消费水平分别与人均GDP之间的关系研究，长期的研究均表明，居民消费与人均GDP之间存在稳定的函数关系，所以促进居民消费，增加居民消费支出，扩大内需，对于提升GDP具有显著的积极作用。
中国经济增长影响因素实证分析(计量经济学论文)
中国经济增长影响因素实证分析刘达张昕明洪鑫摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。
本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。
关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析一、引言（一）研究背景自 1978 年改革开放以来, 我国经济取得了巨大的进展, 实现了经济快速增长。
特别是1992 年之后, 经济进入了飞速发展时期。
我国经济学家把以产权制度改革为核心的市场经济体制的建立誉为中国的“第二次革命” , 尤其是最近几年, 我国走的是制度创新和科技进步之路, 走的是以信息化带动工业化的新型的工业化道路, 这与 20 世纪 80 年代初实行家庭联产承包责任制的“第一次革命”相比显然成效显著, 同时许多学者也开始了对我国经济增长的内在结构的实证分析。
许多学者已经对我国的经济增长中的各个要素进行了实证分析, 并且近年来分析的内容也在不断加深和丰富, 制度因素、产业结构因素、人力资源因素等等都已经纳入了实证分析之中。
本文将从另外一个角度, 从 CES生产函数中得到的动态的资本和劳动产出弹性出发, 进而利用 solow余值法计算各要素对经济增长的贡献率。
通过计算, 分析我国的生产函数的结构、资本和劳动的动态产出弹性的特点以及各个要素对我国经济增长的贡献率。
（二）研究意义经济增长问题是经济学永恒的主题。
自经济学产生开始经济学家就不断探索经济增长的原因、经济增长的内在机制及经济增长的途径。
“战后最突出的经济问题至今一直是经济的增长问题”取得持续的经济增长已变成大多数国家经济政策的主要目标之一经济增长也已被视为解决种种其他经济问题的方法。
对各流派经济增长理论进行梳理汲取养分剖析实际经济运行中出现的问题显得十分必要。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家或地区经济发展水平的重要指标，反映了该国或地区一定时间内的经济总量。
GDP的增长对于国家的经济状况和人民的生活水平有重大影响。
因此，了解影响GDP的因素并进行计量分析是非常重要的。
影响GDP的因素可以分为供给方面和需求方面的因素。
供给方面的因素主要包括生产要素的增加、技术进步和制度环境等。
需求方面的因素主要包括个人消费、政府支出、投资和净出口等。
下面将对这些因素进行计量分析。
首先，生产要素的增加是影响GDP的重要因素之一、生产要素主要包括劳动力和资本，因此，分析这两个要素对GDP的影响是非常重要的。
通过计量经济学的方法，可以对劳动力和资本的增加对GDP的贡献进行分析。
例如，可以使用多元线性回归模型来估计劳动力和资本对GDP的弹性，从而了解它们对经济增长的影响程度。
其次，技术进步也是影响GDP增长的重要因素。
技术进步通常会提高生产效率和生产能力，从而推动经济增长。
计量经济学可以通过构建生产函数来估计技术进步对GDP的贡献。
例如，通过估计总要素生产率(TFP)的增长率，可以分析技术进步对GDP增长的贡献程度。
此外，制度环境也对GDP的增长有重要影响。
制度环境主要包括政府政策、法律体系、市场开放程度等。
计量经济学可以通过构建包含制度环境变量的模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以使用面板数据模型来研究政府效率、市场开放程度和GDP之间的关系。
在需求方面，个人消费是GDP的重要组成部分。
通过计量方法，可以分析个人消费对GDP的贡献。
例如，可以使用消费函数来度量其中一时期内个人消费的弹性，以了解其对经济增长的影响。
此外，政府支出也是影响GDP增长的重要因素之一、政府支出可以促进经济增长，尤其是在经济衰退时。
计量经济学可以使用政府支出模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以估计政府支出对GDP的多重回归模型，以分析其对经济增长的影响。
另外，投资也是影响GDP的重要因素。
我国人均GDP与消费的计量分析
我国人均GDP与消费的计量分析由上图可以看出，自改革开放以来，我国人均GDP 持续增长，到2012年止， 我国人均GDP 较1978年，增长100倍。
21世纪以来，增长速度加快，平均每年递增9.9％，其中有一半年份的年增长速度超过10％。
而在此期间，西方发达国家的GDP 平均每年增长速度都在3％左右，亚太地区发展较快的国家或地区（如韩国、新加坡、泰国等）的经济增长速度一般都在5％～8％左右。
1. 我国人均GDP 的影响因素从需求角度分析，拉动我国GDP 增长的因素有三大块：最终消费（总消 费）、资本形成总额（总投资）和净出口（出口减进口）。
三个组成部分中对GDP 增长贡献率最大的是最终消费，说明自改革开放以来最终消费（尤其是居民消费）是我国GDP 增长的主要拉动力，并且以拉动内需为主。
另外，投资也是决定人均GDP 的重要组成部分之一。
近年来，由于中国在金融危机中的良好表现，中国吸引外资的能力大大提升，中国已经成为吸引外资最多的国家。
近年来，中国的进出口贸易总额也持续攀升，2013年，中国进出口贸易总额位居全球第一，由此可见，出口对于我国人均GDP 的影响正在不断加大。
其次另外，产业结构划分对于人均GDP 也有一定影响。
就我国现状而言，较注重第三产业的划分，第三产业作为我国最大的产业，对GDP 的贡献是最大的。
而第一产业与人均GDP 的关系则是呈负相关关系，控制第一产业的比例，对于人均GDP 的增长很重要。
另外，地域也影响着GDP 。
由于我国的特殊形势，地域的差别较大，不同城市地区的GDP 存在较大不同。
我国人均GDP 的区域差别表现为从东部向西部逐渐降低的趋势，这受城市规模的大小，生产要素的投入，以及产业结构的影响。
785886229398105421233614185165002016923708256083001535198384200500010000150002000025000300003500040000450002000200120022003200420052006200720082009201020112012人均GDP单位：元一、 我国居民人均消费的分析 1. 我国居民人均消费现状由上表可以看出，我国居民消费水平一直保持上升趋势，其中，城镇居民人均消费增长趋势明显，增长速度快；农村居民人均消费增长趋势平缓。
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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。
将一个国家核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与这个国家的常住人口相比进行计算，得到人均国内生产总值。
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。
（2）人均GDP的经济意义首先，除资源国以外的绝大多数工业化国家，人均GDP比较客观地反映了一定国家社会的发展水平和发展程度。
一方面，就中日比较而论，人均GDP虽不能正确反映中日两国综合国力，但确实表明日本在社会保障、医疗卫生、教育和人口寿命以及环境和生态建设等方面的发展水平要高于中国，尤其是日本城乡发展的相对均衡以及农村农业基本上“水旱无忧”的抗灾能力与抗灾水平，更是让中国望尘莫及。
改革开放30多年来，中国城市化、工业化进程加快，农村农业的滞后发展恰恰拖了我国人均GDP的后腿，成为我国经济社会发展的短板，最终也深刻影响了我国的综合国力和国际竞争力。
其次，人均GDP本身具有社会公平和平等的含义。
人均GDP虽然不能直接等同于居民的人均收入和生活水平，但构成了一国居民人均收入和生活水平的主要物质基础，是提高居民人均收入水平、生活水平的重要参照指标。
事实上，强调人均GDP的国家，一般也比较注重提高本国居民的人均收入水平和社会公平程度。
再次，人均GDP与工业化进程和社会稳定，具有一定内在联系。
据亨廷顿分析，在一定阶段，人均国内生产总值增长与社会安定、社会和谐成正比。
二、1978-2011年的数据搜集三、REVIEWS模型建立及检验1、散点图变化分析（1）、 GDPP（人均GDP）和CSH（城市化）的关系（2）、GDPP（人均GDP）和JMKZPSR（城镇居民家庭人均可支配收入）的关系（4）、GDPP(人均GDP)和GMXFSP（城镇居民消费水平）2、 Ganger检验（1）首先，我们研究GDPP和CSH的因果检验。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 10:42Sample: 1978 2009Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.CSH does not Granger Cause GDPPP 31 0.78247 0.3839GDPPP does not Granger Cause CSH 0.57193 0.4558由表可知，CSH影响GDPP的概率较大，故可以将CSH作为自变量，GDPP为因变量。
（2）其次，我们研究GDPP和JMKZPSR的因果检验。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 10:44Sample: 1978 2009Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.JMKZPSR does not Granger Cause GDPP 31 0.24821 0.6222GDPP does not Granger Cause JMKZPSR 0.19484 0.6623由表可知， JMKZPSR影响GDPP的概率高，故可以将JMKZPSR作为自变量，GDPP 作为因变量。
（3）紧接着，我们研究GDPP和ZFZC之间的因果关系。
Pairwise Granger Causality TestsDate: 06/03/12 Time: 10:45Sample: 1978 2009Lags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.ZFZC does not Granger Cause GDPP 31 0.02024 0.8879GDPP does not Granger Cause ZFZC 0.33720 0.5661由表可知，GDPP和ZFZC相互影响，概率都比较大，所以可以将ZFZC作为自变量。
（4）最后，我们研究GDPP 和GMXFSP 的因果关系。
Pairwise Granger Causality Tests Date: 06/03/12 Time: 10:44 Sample: 1978 2009 Lags: 1Null Hypothesis:Obs F-Statistic Prob.JMXFSP does not Granger Cause GDPP 30 16.0251 0.0004 GDPP does not Granger Cause JMXFSP 7.442160.0111由表可知，GDPP 和 JMXFSP 的相关可能性都非常低，顾将JMXFSP 作为自变量剔除。
3、选择模型形式，做回归,描绘模型估计模型：ZFZC JMKZPRS CSH C GDP +++=2Dependent Variable: GDPP Method: Least Squares Date: 06/07/12 Time: 16:47 Sample: 1978 2011 Included observations: 34Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 472.7725 178.0388 2.655446 0.0126 CSH^2 -1.589601 0.416496 -3.816604 0.0006 ZFZC 0.096333 0.011037 8.728460 0.0000 JMKZPSR1.2697630.08659114.663990.0000R-squared0.999337 Mean dependent var 7863.882 Adjusted R-squared 0.999271 S.D. dependent var 9292.254 S.E. of regression 250.9664 Akaike info criterion 13.99865 Sum squared resid 1889524. Schwarz criterion 14.17822 Log likelihood -233.9770 Hannan-Quinn criter. 14.05989 F-statistic 15070.08 Durbin-Watson stat 1.179488Prob(F-statistic)0.000000令 GDP ^=Y 21CSH =X JMKZPSR 2=X ZFZC 3=X321^269763.1096333.01.589601x -472.7725x x Y ++=()0388.178 ()4164.0 ()011037.0 ()086591.0999337.02=R 0.9992712=R 1.179488=DW9664.250=SE 00.0=F 33=n4、随机误差项的正态性检验（JB 检验）通过JB 检验发现，估计模型随机误差项可能为正太分布的可能性P>5%,所以通过检验。
5、 Ramsey reset test 检验Ramsey RESET Test:F-statistic4.085866 Prob. F(1,27) 0.0533 Log likelihood ratio4.509325 Prob. Chi-Square(1)0.0337Test Equation:Dependent Variable: GDPP Method: Least Squares Date: 06/03/12 Time: 13:59 Sample: 1978 2009 Included observations: 32VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.C-44.45361313.7799-0.1416710.8884CSH^2 -0.208129 0.798441 -0.260669 0.7963JMKZPSR 1.226143 0.088068 13.92275 0.0000ZFZC -0.004762 0.051507 -0.092447 0.9270 FITTED^2 8.81E-06 4.36E-06 2.021353 0.0533R-squared 0.998943 Mean dependent var 6325.906 Adjusted R-squared 0.998787 S.D. dependent var 7066.021 S.E. of regression 246.1018 Akaike info criterion 13.99197 Sum squared resid 1635285. Schwarz criterion 14.22099 Log likelihood -218.8715 Hannan-Quinn criter. 14.06788 F-statistic 6382.086 Durbin-Watson stat 1.060922 Prob(F-statistic) 0.000000Prob.F值为0.533>5%,所以模型被误设可能性较小。