对我国GDP影响因素的分析
对国内生产总值的影响因素分析
对国内生产总值的影响因素分析国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济活动总量的重要指标，也是评估国家经济发展水平和经济实力的主要指标之一。
GDP的变化反映了一个国家经济的发展情况，而影响国内生产总值的因素也是多方面的。
本文将分析国内生产总值的影响因素，并探讨这些因素对国内生产总值的影响。
供给和需求是影响国内生产总值的两个重要因素。
供给方面，生产率、劳动力、资本和技术水平等均会直接影响国内生产总值的水平。
生产率的提高会促进经济的增长，劳动力和资本的投入也决定了生产水平的高低。
技术的创新和提升也是一个国家经济增长的重要保障。
从需求方面来看，消费、投资、政府支出和净出口都对国内生产总值有着直接的影响。
消费是拉动经济增长的重要力量，投资和政府支出则能够为经济创造更多的就业机会和促进经济活动的增长。
净出口的增加也会直接提高国内生产总值的水平。
货币政策和财政政策也是影响国内生产总值的重要因素。
货币政策通过调控利率和货币供应量来调节经济活动，对经济增长和通货膨胀具有重要影响。
财政政策则通过调整政府支出和收入来影响经济增长和通货膨胀的水平。
适当的货币政策和财政政策可以促进经济的稳定增长，而不当的政策则可能导致经济增长的波动和不稳定。
国际经济环境也会对国内生产总值产生影响。
国际经济环境的变化会影响国内的出口和进口，进而影响国内生产总值的水平。
国际贸易、外国直接投资和国际金融市场的波动也会对国内生产总值产生重要影响。
一个稳定和良好的国际经济环境有利于国内经济的发展，而不稳定和动荡的国际经济环境则可能会对国内经济产生不利影响。
政治和社会稳定也是影响国内生产总值的关键因素。
政治的稳定和社会的和谐对经济的发展起着重要的保障作用，而政治的动荡和社会的不稳定则可能会对经济造成严重的损害。
政治和社会的稳定不仅能够为经济的增长提供有力支持，也能吸引更多的国内外投资和促进经济活动的增长。
自然环境和资源条件也是影响国内生产总值的重要因素。
影响gnp的因素
影响gnp的因素
影响国内生产总值（GDP）的因素有很多。
以下是一些常见的因素：
1. 消费支出：消费是经济增长的重要驱动因素。
当消费者支出增加时，企业的销售额增加，从而刺激生产和就业增长。
2. 投资：私人和公共部门的投资对经济增长至关重要。
投资可以用于购买新设备、扩大生产能力、建设基础设施等，从而创造就业机会和促进经济发展。
3. 政府支出：政府通过支出来刺激经济增长。
政府支出可以用于教育、医疗、基础设施建设等领域，促进就业和提高生产力。
4. 净出口：净出口是指出口减去进口的价值。
如果一个国家的出口超过进口，那么净出口将对GDP产生积极影响。
国际贸易对于经济增长和国内生产总值至关重要。
5. 劳动力市场：劳动力市场的状况对经济产出有重要影响。
就业率、工资水平和劳动力的技能水平都会影响经济的生产能力。
6. 自然资源：某些国家拥有丰富的自然资源，如石油、天然气、矿产等，这些资源的开发和出口可以对GDP产生重要影响。
以上只是一些常见的影响因素，实际上GDP受到许多其他因素的影响，包括货币政策、财政政策、技术进步、政府稳定性等。
经济学家和政策制定者通常会综合考虑这些因素来评估和促进经济增长。
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。
对国内生产总值的影响因素分析
对国内生产总值的影响因素分析国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济总体规模和增长速度的重要指标，也是国民经济核算体系中的核心指标之一。
分析国内生产总值的影响因素对于了解一个国家的经济发展水平，把握经济运行态势，指导宏观经济调控具有重要意义。
影响国内生产总值的因素复杂多样，既包括宏观因素，也包括微观因素。
本文将从就业、投资、消费、政府支出、国际贸易等多个方面进行分析，探讨这些因素对国内生产总值的影响作用。
就业是影响国内生产总值的重要因素之一。
就业率的提高会促进国内产值的增长，因为就业可以增加劳动力投入，提高生产效率。
随着就业率的提高，劳动力和人力资源的充分利用将会进一步提高国内生产总值。
就业的增加也会促进消费的增加，从而间接促进经济总量的增长。
就业率的提高对国内生产总值的增长具有直接的积极影响。
除此以外，政府支出也是影响国内生产总值的重要因素。
政府支出是宏观经济调控的一个手段，也是拉动国内生产总值增长的一个重要途径。
政府支出的增加可以直接促进相关项目和产业的发展，形成需求的扩张，拉动国内生产总值的增长。
政府支出的增加也可以带动相关的投资和消费的增加，从而带动整个经济的增长。
政府支出对国内生产总值的增长具有重要的拉动作用。
国际贸易也是影响国内生产总值的一个重要因素。
国际贸易的增加会带动相关产业的发展，形成产业链上下游的融合发展，拉动国内生产总值的增长。
与此国际贸易的增加还可以带动相关产业和企业的技术创新和产品升级，提高产业的附加值和竞争力，从而进一步增加国内生产总值。
国际贸易对国内生产总值的增长具有重要的拉动作用。
对国内生产总值的影响因素是多方面的，既包括宏观因素，也包括微观因素。
就业、投资、消费、政府支出、国际贸易等因素是影响国内生产总值的重要因素。
这些因素相互作用，共同推动着国内生产总值的增长，是经济发展的重要支撑。
政府和相关部门应该积极出台一些政策措施，着力于解决好就业问题、加大政府投资引导、促进消费增长、加强国际贸易合作等方面，从而推动国内生产总值的健康增长，实现经济的可持续发展。
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。
对国内生产总值的影响因素分析
对国内生产总值的影响因素分析1. 引言1.1 研究背景国内生产总值（GDP）作为衡量一个国家经济总量的重要指标，一直受到政府、企业和学者的密切关注。
影响国内生产总值的因素涉及广泛，包括宏观经济环境、产业结构、贸易情况、金融政策以及劳动力市场等多个方面。
深入研究这些因素对国内生产总值的影响，有助于更好地把握经济的发展趋势，制定更加科学合理的政策，推动经济持续健康发展。
随着全球化进程的加快和经济竞争的日益激烈，国内生产总值的增长速度和质量对一个国家的经济发展至关重要。
面临着环境污染、资源短缺等问题，如何实现经济增长与可持续发展之间的平衡也是一个重要课题。
深入研究国内生产总值的影响因素，对于制定有效的经济政策，实现经济可持续发展具有重要意义。
在这样的背景下，对国内生产总值的影响因素进行深入分析和研究，将有助于更好地理解经济发展的规律，推动经济增长，提高人民生活水平，实现经济社会可持续发展。
1.2 研究目的研究目的旨在深入分析影响国内生产总值的各种因素，为政府部门、企业和相关研究机构提供科学合理的经济政策建议。
通过研究宏观经济环境、产业结构和产业政策、贸易因素、金融因素以及劳动力市场状况对国内生产总值的影响，可以深入了解我国经济发展的现状和问题，为制定更加精准的政策提供依据。
研究国内生产总值影响因素还有助于帮助企业把握市场动态，优化产业结构，提高竞争力，实现可持续发展。
通过本研究的深入分析，为我国经济社会发展提供有效的参考和支撑，促进国内生产总值的持续增长和稳定发展。
1.3 研究意义国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济规模和发展水平的重要指标，对于制定经济政策、引导产业发展具有重要的指导意义。
了解影响国内生产总值的因素，可以帮助我们更好地把握经济运行的规律，提高经济管理的科学性和有效性。
研究国内生产总值的影响因素，有助于全面深入地了解国家经济发展的状况和趋势，进而为政府决策提供依据。
深入探究影响国内生产总值的各种因素，可以帮助企业和个人更好地把握市场变化，做出合理决策，从而促进经济发展和个人财富增长。
对国内生产总值的影响因素分析
对国内生产总值的影响因素分析国内生产总值（GDP）是衡量一个国家或地区经济规模和经济增长速度的重要指标。
影响国内生产总值的因素有很多，包括政府政策、投资、消费、出口和进口等。
下面将对这些因素进行详细的分析。
政府政策是对国内生产总值有直接影响的因素之一。
政府可以通过财政政策和货币政策来调节经济运行。
财政政策包括税收和公共支出等方面的调控，税收的减免和公共支出的增加可以促进消费和投资的增加，从而推动经济增长。
货币政策主要通过调控货币供应量和利率来影响经济运行，降低利率可以促进投资和消费的增加，提高货币供应量可以增加流通性，从而推动经济增长。
投资是影响国内生产总值的重要因素之一。
投资可以增加生产资本的积累，提高生产效率和产出水平。
增加固定资产投资可以扩大生产能力，提高产出水平。
投资还可以带动就业增长，提高人均收入，从而拉动消费的增加。
消费是影响国内生产总值的重要因素之一。
消费对经济增长具有直接拉动作用，消费增加可以促进生产和就业的增长。
消费需求的增加可以刺激企业增加生产，从而提高国内生产总值。
与此消费也是经济增长的重要支撑，消费需求的稳定性和持续性对经济增长具有重要作用。
第四，出口和进口也是影响国内生产总值的重要因素。
出口对国内生产总值的增长有直接拉动作用，增加出口可以扩大市场规模，增加国内产业的产出。
进口也会对国内生产总值产生影响，进口可以满足国内市场对商品的需求，进口因素的增加可以促进国内产业的发展。
国内生产总值的影响因素是多方面的，政府政策的调控、投资、消费以及出口和进口等因素都对国内生产总值产生影响。
政府应适时采取相关措施，综合考虑各个因素的影响，以促进经济增长和提高国内生产总值。
对国内生产总值的影响因素分析
对国内生产总值的影响因素分析国内生产总值（GDP）是一个国家在一定时间内创造的所有货物和服务的总价值，是衡量一个国家的经济发展水平的重要指标。
本文将从多个方面探讨影响国内生产总值的因素。
1. 投资投资是国内生产总值的重要组成部分之一。
投资增加会带动生产的增长，推动经济活动展开。
投资包括政府投资、企业投资和个人投资。
政府加大基础设施建设、企业增加生产能力和技术更新、个人购买房屋等，都会带动投资增加，从而增加GDP。
2. 消费消费是拉动国内生产总值增长的另一个重要因素。
随着人民收入水平的提高，人们愿意消费更多的商品和服务，从而刺激生产的增长。
消费增加，企业的生产和利润也将随之增加，从而带动国内生产总值增长。
3. 进出口贸易对于出口型国家而言，进出口贸易对于GDP的影响尤为显著。
出口商品能够刺激国内产业链上下游的发展，创造就业机会，推动GDP增长。
同时，进口商品也能满足国内消费需求，从而带动国内生产总值增长。
4. 政策政策是影响GDP的重要因素之一，政府的财政支出、货币政策、税收政策等都会影响GDP的增长。
例如政府加大基础设施建设的力度，实施积极的财政政策和货币政策，可以增加投资和消费，从而推动GDP增长。
5. 人才知识创造价值，人才是推动经济发展的核心力量。
高素质的人才队伍能够创新、创造和开发高附加值的产品和服务，提高生产效率和竞争力，从而推动GDP增长。
因此，政府应加大对教育和人才培养的投入，建立完善的人才评价和激励机制，吸引和培养高素质的人才。
综上所述，投资、消费、进出口贸易、政策和人才是影响国内生产总值的重要因素。
政府应根据实际情况，采取科学的政策措施，合理引导社会资金投向生产领域，促进形成以消费为主导的GDP增长模式，从而推动经济持续健康稳定发展。
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对我国GDP影响因素的分析摘要：运用1987-2012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，先对GDP进行绘制相关图，单位根检验，在建立了古典线性回归模型，通过OLS回归、多重共线性分析、怀特异方差检验、对变量进行单位根检验、Johansen协整检验、RESET检验、Chow 稳定性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1987-2012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自己的看法。
二、建模分析1、数据收集整理从《中国统计年鉴》得到我国1987-2012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，图1所示。
数据收集（数据来自《中国统计年鉴》中国国家统计局网站/）：数据基于全国范围内各年年末的数据统计，样本数据如图1：图1数据汇总整理，其中：gdp：国内生产总值，tc：城镇居民人均收入，cc：农村居民人均收入，te：城镇居民恩格尔系数，ce：农村居民恩格尔系数，tw：城镇居民就业人数，cw：农村居民就业人数。
数据汇总整理如图2所示：图2（变量数据）2、对GDP影响因素的分析过程利用Eviews6.0和我国1987-2012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古典线性回归模型，通过OLS回归、多重共线性分析、怀特异方差检验、对变量进行单位根检验、Johansen协整检验、RESET检验、Chow 稳定性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。
（1）绘变量变化折线图图3（序列折线图）（2） GDP相关图图4（GDP序列相关图）图4相关图用于显示序列GDP与其滞后序列之间的相关关系。
Autocorrelation 部分是相关图， Partial Correlation部分是偏相关图，自然序数列表示的是滞后期期数，AC 是估计的自相关系数值， PAC 是估计的偏相关系数值，Q-Stat表示的是Q统计量的值，Prob是Q统计量的伴随概率。
P值大于检验水平，则表示序列是非自相关的。
可以看出次输入结果中，P值均小于0.05，表明在0.05的检验水平下，此序列存在自相关。
3 单位根检验图5（GDP序列ADF单位根检验结果）单位根检验用于检查时间序列的平稳性。
图5中的是GDP序列进行ADF方法下的单位根检验。
可以看到检验的伴随概率为接近于1，远远大于检验水平0.05，所以接受原假设H0认为：如果检验式设定正确则该GDP序列存在单位根。
此时GDP为随机游走，是不稳定的。
T-staistic栏的值与下面的1%、5%、10%水平的绝对值分别比较，在1%、5%、10%水平下的绝对值分别为3.752946、2.998064、2.638752均大于了T的值2.646407，则表示应当接受原假设，即原序列具有单位根，是非平稳序列。
而prob栏，显示的信息是接受原假设的把握程度或是拒绝原假设犯错的概率，此处，是1，表示有100%的把握接受原假设，即原序列具有单位根，是非平稳的。
3 OLS 模型回归图6（OLS 估计1）回归结果分析：通过图6表可以看出，模型回归方程形式为:TW TC TE CW CC CE C GDP ⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+=654321ββββββ模型回归结果为：TW TC TE CWCC CE GDP ⨯+⨯+⨯-⨯-⨯+⨯+=604307.244486.117737.131128714.1741342.68243.2131684.905从系数的显著性来看，prob.值除常数项C 和TE 外，其它都小于5%的显著性水平，说明模型回归的系数非常显著;从模型整体的显著性来看，F 值为11091.40，相应的概率值prob.为0.000，可以拒绝模型整体解释变量系数为零的原假设，说明模型的整体拟合情况好；从模型整体的拟合度来看R 方和调整R 方都在99%以上，说明该模型整体上拟合的非常好；从模型拟合的残差序列相关性来看，D-W 值为2.613250，显然严重大于序列无自相关的标准值2，判断回归残差序列存在自相关。
一次最小估计统计量仍然是线性和无偏的，但却不是有效的。
由图6所示回归结果可知：最优拟合优度2R 为0.999730，所以数据的拟合优度较好。
但是CE、CC、CW、TW和TC的P值均小于0.05，其中，TE的prob.值大于0.05，最不为显著，此时，在0.05的显著性水平下，不能拒绝TE为0的零假设。
因此，去掉TE后重新进行OLS回归，回归结果如图7：图7（OLS估计2）由图7回归结果可知：CE的P值仍大于0.05，不能拒绝CE为0的零假设，因此把CE从原模型中剔除，再次对剩下的变量进行OLS回归，回归结果如图8：图8（OLS 估计3）由图8回归结果可知：数据的拟合优度值均大于0.99，数据能较好拟合，且模型中的变量都是显著的。
由此可以得出多元线性回归方程为：TWTC CWCC GDP ⨯+⨯+⨯-⨯+=914610.171952.12927870.0465362.5277.7070三 模型检验1 多元线性回归模型的统计检验对于模型： TWTC CWCC GDP ⨯+⨯+⨯-⨯+=914610.171952.12927870.0465362.5277.7070从图8可以知道可决系数999655.02=R ,调整可决系数09995902=-R ,都接近于1，所以模型的拟合优度好。
方程总体线性的显著性检验统计量F=15226.58，概率prob.=0.000小于显著水平0.05，表明模型的线性关系在99%的置信水平下显著成立。
变量的显著性检验T 统计量分别为 3.041807、-8.16457、14.88489、5.629989，其对应概率为0.0062、0.0000、0.0000、0.0000皆小于显著水平0.05，说明每个解释变量对被解释变量的影响显著。
2 怀特异方差检验对上述的回归模型进行怀特异方差检验，检验结果如图9：图9(怀特异方差检验)从图9中，F-statistic是辅助方程整体显著性的F统计量；Obs*R-squared是怀特检验的统计量NR2,通过比较Obs*R-squared的概率值和显著性水平，可以对方程是否存在异方差进行判断。
在图9中所示怀特检验结果中Obs*R-squared的概率值大于显著性水平0.05，则不能拒绝原假设，方程不存在异方差。
3 对变量GDP TC CC TW CW进行单位根检验图10（多变量的单位根检验）由图10知对变量GDP TC CC TW CW进行单位根检验，检验结果，各检验伴随概率都大于检验水平0.05，则接受原假设H0，即存在单位根，序列组为随机游走，是不稳定的。
4 Johansen协整检验对于非平稳时间序列可以进一步进行协整分析，传统的方法是EG两步法。
但是EG 两步法最多只能判断多个变量存在的一个协整关系，对于多个变量协整分析最为常见的是Johansen协整检验方法。
图11（Johansen协整检验结果）图11中显示的是迹统计量和最大特征根统计量的检验结果，这两个统计量在Johansen协整检验用于判断变量之间的协整关系的个数。
Johansen协整检验是按照协整关系的个数从0到K-1顺序进行的，直到拒绝相应的原假设为止。
图中迹统计量的检验判定：原假设None表示没有协整关系，该假设下计算的迹统计量值为138.0590，大于临界值69.81889且概率P值为0.0000，小于显著性水平0.05，可以拒绝原假设，认为至少存在一个协整关系；下一个原假设At most1表示最多有一个协整关系，该原假设下计算的迹统计量值为59.41554，大于临界值47.85613且概率P值为0.0029，小于显著性水平0.05，可以拒绝原假设，认为至少存在两个协整关系；下一个原假设At most2表示最多有两个协整关系，该原假设下计算的迹统计量值为34.05615，大于临界值29.79.7且概率P值为0.0152，小于显著性水平0.05，可以拒绝原假设，认为至少存在三个协整关系；下一个原假设At most3表示最多有三个协整关系，该原假设下计算的迹统计量值为11.76213，小于临界值15.49471且概率P值为0.1687，大于显著性水平0.05，可以接受原假设，认为存在三个协整关系；检验到此结束。
通过迹统计量可以判断城镇居民人均收入（TC）、农村居民人均收入（CC）、城镇居民就业人数（TW）、农村居民就业人数（CW）、国内生产总值（GDP）五个变量存在三个协整关系同样，最大特征值的判断规则于迹统计量相同，最大特征值的检验结果与迹统计量的检验结果一致，都认为城镇居民人均收入（TC）、农村居民人均收入（CC）、城镇居民就业人数（TW）、农村居民就业人数（CW）对国内生产总值（GDP）五个变量存在三个协整关系。
图12（无约束的产权估计值结果）图12现实的是无约束的参数估计值，即协整矢量系数和调整参数矢量系数的估计结果。
由于协整矢量并不唯一，因此一般情况下Eviews都会强加一个正规化约束限制。
图13（对数似然值最大的协整关系式）图13显示了对数似然值最大的协整关系式，该关系式也是VEC中的协整关系式。
标准的协整关系值是指将排序第一位的变量前的系数标准化为1后计算的协整关系，该形式可以方便写出最终的协整方程式。
本论述中的方程可写为：61021.0.=415642-.0.125891141427315⨯CC+TCTWGDP⨯CW⨯-⨯-通过该协整关系式，可以得到GDP与农村居民就业人数（CW）是正相关的长期均衡关系：农村居民就业人数（CW）每上升1%，GDP就会上升41.4273%；而GDP与城镇居民人均收入（TC）、农村居民人均收入（CC）和城镇居民就业人数（TW）都是负相关的长期均衡。