中国GDP的影响因素计量分析

GDP影响因素的计量分析

内容摘要：本文运用统计分析方法和计量经济分析方法,建立国内生产总值模型。通过计量软件对模型进行OLS参数估计,得到模型的数学方程，说明了全国固定资产投资总额、出口总额、社会消费品零售总额、总人口数这些指标对国内生产总值的影响，从回归的结果看，上诉四个因素对国内生产总值的影响不一，根据计量规则，剔除了一些不合规则的因变量，最终做出模型并提出了相关建议。

关键词：国内生产总值经济分析参数估计计量建模出口销售额

国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果, 即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值。影响国内生产总值的因素很多，这里只选取四个指标进行计量建模分析。GDP是一个颇为全面的经济指标，不仅能够全面反映全社会经济活动的总规模, 也是评价经济形势的重要综合指标。本文以1988年至2008年的数据为标准, 分析了影响我国国内生产总值的一些因素，并根据计量建模结果分析影响因素的意义以及提出部分建议。

一、数据及变量选择

从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示固定资产投资总额（亿元），X2表示出口总额（万元），X3表示社会消费品零售总额（万元），X4表示人口总数。

年份国内生产总值固定投资出口总额消费总额总人口数1988 15042.82301 4446.59 279193 7440 111026 1989 16992.31911 4137.73 304657 8101.4 112704 1990 18667.82238 4449.29 416107 8300.1 114333 1991 21781.49941 5508.8 552774 9415.6 115823 1992 26923.47645 7854.98 444894.4 10993.7 117171 1993 35333.92471 12457.88 435144.96 14270.4 118517 1994 48197.85644 16370.33 876213.94 18622.9 119850 1995 60793.72921 20019.26 1133587.65 23613.8 121121 1996 71176.59165 22974.03 1027968.29 28360.2 122389 1997 78973.035 24941.11 1066616 31252.9 123626 1998 84402.27977 28406.17 983816 33378.1 124761 1999 89677.05475 29854.71 934720.92 35647.9 125786 2000 99214.55431 32917.73 1236518.64 39105.7 126743 2001 109655.1706 37213.49 1419864.26 43055.4 127627 2002 120332.6893 43499.91 1754333 48135.9 128453 2003 135822.7561 55566.61 2467779.48 52516.3 129227 2004 159878.3379 70477.43 3457810.8 59501 129988 2005 183217.4 88773.61 4131243.21 67176.6 130756 2006 211923.5 109998.16 5289240.28 76410 131448 2007 257305.6 137323.9381 6424771.04 89210 132129 2008 300670 172828.3998 7504743.46 108479.4 132802

二、模型设定

对该模型运用Eviews软件进初步回归分析，即OLS参数估计, 输出结果为：Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/29/10 Time: 16:39

Sample: 1988 2008

Included observations: 21

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -98229.70 38957.83 -2.521437 0.0227

X1 0.324563 0.177536 1.828151 0.0862

X2 0.004767 0.002257 2.112133 0.0507

X3 1.796320 0.245774 7.308839 0.0000

X4 0.864954 0.352777 2.451843 0.0261 R-squared 0.999542 Mean dependent var 102189.6 Adjusted R-squared 0.999427 S.D. dependent var 81224.09 S.E. of regression 1944.271 Akaike info criterion 18.18742 Sum squared resid 60483023 Schwarz criterion 18.43611 Log likelihood -185.9679 F-statistic 8722.222 Durbin-Watson stat 2.373025 Prob(F-statistic) 0.000000 整理上表数值, 得出各个参数值, 模型具体结果如下：

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+U

其中： Y---GDP（亿元） X1---固定资产投资总额（亿元）

X2--出口总额（万元） X3--社会消费品零售总额（万元） X4--人口总数

得出回归模型如下:

Y= -98229.70+0.324563X1+0.004767X2+1.796320X3+0.864954X4

t = (-2.5214) (1.8282) (2.1121) (7.3088) (2.4518)

R2=0.9995 F=8722.22 D.W=2.373

三、模型检验

1、经济意义检验

从上面模型及回归结果可以得出：固定资产投资总额X1、出口总X2、社会消费品零售总额X3、人口总数X4的系数都为正数，说明随着这些解释变量的增加, 国内生产总值也增加，这些变量是符合经济意义检验的。

2、统计推断检验

从回归结果来看，模型的拟合优度非常好（R^2=0.9995），F检验量也显著，但X1和X2的T检验不显著（P值大于0.05）,说明X1和X2变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线性。

3、多重共线性检验

由软件输出相关系数矩阵如下：

Y X1 X2 X3 X4 Y 1 0.9858664418 0.9729511742 0.9985906159 0.8939436033

X1 0.9858664418 1 0.9942662953 0.9779772114 0.8109360227

X2 0.9729511742 0.9942662953 1 0.9614547938 0.7812458690

X3 0.9985906159 0.9779772114 0.9614547938 1 0.9087624804