关于GDP与固定资产投资的 计量经济模型分析
固定资产投资的计量经济学模型
・17・2008・07固定资产投资的计量经济学模型许楠（西南财经大学会计学院四川・成都611130）摘要：改革开放以来，我国固定资产投资已经历两次高速增长。
本文建立了一个以国内生产总值GDP 为因变量，以其它可量化的影响因素为解释变量的多元线性回归模型；运用多因素分析法对GDP 的增长变动及其主要影响因素进行了实证分析，从而得到相关启示，并结合我国现在的GDP 增长情况，为未来我国因固定资产而引起的GDP 变动情况提供了依据。
关键词：GDP 固定资产投资计量经济学多元线性回归模型一、问题的提出2008年，中国政府将继续实行“稳健”的货币政策和财政政策。
根据我们的理解，稳健的货币政策意味着央行在2006年仍将会保持利率政策适度从紧，而稳健的财政政策则表明财政部会减少国债的发行规模，削减政府赤字。
如果这些宏观政策得以贯彻实施，同时外部经济环境保持稳定，我们预计2005年中国固定资产投资的增长可以控制在20%左右，GDP 增长将会稳定在8%左右。
二、模型的建立（一）建立模型固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段，它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去。
企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接的影响得到了一个经济体的产出，这里主要对GDP 及国有固定资产投资额，集体经济固定资产投资额，个体经济固定资产投资额，进行计量经济学多元线性回归模型分析。
Y=1+X23其中：Y —国内生产总值GDP（亿元）X 1—国有固定资产投资额（亿元）X 2—集体经济固定资产投资额（亿元）X 3—个体经济固定资产投资额（亿元）（二）我们对模型的初步设想在开始模型估计前，让我们先对回归系数的符号做一个预期：因为全社会固定资产投资按经济类型可分为国有经济，集体经济，个体经济，外商投资经济，股份制经济，农村经济等等，在这其中我们选取影响比较显著的三个因素，来做为固定资产投资对GDP 影响的主要因素进行分析研究。
我们初步认为这些因素的系数符号均可能为正，但仍需要通过具体的数据分析来确定。
全社会固定资产投资与国内生产总值GDP互动关系的实证分析
海南大学课程论文课程名称: SAS和SPSS软件及应用研究题目名称：全社会固定资产投资与国内生产总值GDP互动关系的实证分析学院：经济与管理学院专业班级： 2015 级企业管理*名：**学号： **************全社会固定资产投资与国内生产总值GDP互动关系的实证分析贺琦（海南大学经济与管理学院，海南海口570228）摘要：在国民经济的发展过程中，全社会固定资产投资对国内生产总值GDP的增长起着重要的作用。
本文抽取来自于国家统计局的数据，以1995-2014年的全社会固定资产投资和国内生产总值GDP两时间序列数据为样本，借由SPSS、Eviews、HLM和SAS软件就二者关系进行了实证分析检验。
结果表明：全社会固定资产投资对国内生产总值GDP的增长有很大的拉动作用，在短期内全社会固定资产投资增加1个百分点，国内生产总值GDP约增加1.213个百分点，并且二者之间还存在着长期稳定关系和单向的因果关系。
在此基础上，本文就全社会固定资产投资与国内生产总值GDP的增长问题提出了一些有针对性的建议。
关键词：全社会固定资产投资；国内生产总值GDP；软件国内生产总值简称GDP，是一个国家在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和，反映一个国家的经济总体规模和经济结构，是衡量国家经济状况的最佳指标。
国内生产总值主要是由消费和投资决定的，投资反映了社会资金的使用。
全社会固定资产投资包括基本建设投资、更新改造投资、房地产开发投资、国有单位其他固定资产投资等。
研究显示，全社会固定资产投资与其国内生产总值GDP存在高度的关联。
作为社会资金使用方式之一的投资，常常被称为拉动经济增长的三驾马车之一，它最直接的价值之一便是对GDP 的创造。
同样，较高的GDP 增长也会反过来带动较快的全社会固定资产投资增长，两者之间在一定程度上存在互相促进的作用。
一、国内生产总值GDP和全社会固定资产投资的基本情况（一）国内生产总值GDP和全社会固定资产投资快速增长1995-2014 年，国内生产总值GDP从61129.8亿元增长到636138.7亿元，年增长率达47.03%；全社会固定资产投资从1995 年的20019.3亿元快速增长到2014年的512760.7亿元，年均增速接近123.07%，成为推动经济持续发展的重要力量。
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析摘要：本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP的基本数据，应用线性回归分析的方法对全社会固定资产投资与国内生产总值之间数量关系的基本规律进行研究和分析。
关键词：固定资产投资；国内生产总值；回归分析正文：1. 引言近年来，在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐步提升，固定资产投资对经济增长的贡献不断加大，从而对我国全社会国内生产总值的拉动作用也在一步步提升。
随着我国固定资产投资的不断增加，全社会国内生产总值也在随之增加。
因此固定资产投资对经济的发展和产业结构的调整起着重要的作用。
根据线性回归分析理论的研究结果，固定资产投资是影响全社会国内生产总值最直接、最具决定性的因素。
本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP 的统计数据，运用线性回归分析方法研究固定资产投资与国民生产总值之间数量关系的规律，并通过得到的回归方程用2002年的全社会国内生产总值估计出2002年的固定资产投资，与2002年实际的固定资产投资相比偏差很小，证明了方程的高度拟合。
揭示了近年来固定资产投资与GDP的特点和变化趋势，可利用线性回归模型对固定资产投资和国内生产总值变化趋势进行预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。
2. 线性回归分析方法及理论模型2.1 一元线性回归方程的建立变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来研究，相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
设固定资产投资变量x（单位：亿元），国内生产总值变量y（单位：亿元）。
n组样本观测值为（x i,y i）,i=1,2,3,......n,则样本相关系数为回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量依赖关系的计算方法和理论。
其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
固定资产对GDP的影响
固定资产投资额对GDP的影响一、分析固定资产对GDP影响的背景2008年，世界金融危机日趋严峻，为抵御国际经济环境对我国的不利影响，国家及各级政府加大了对启动内需尤其是启动投资的力度，希望用刺激投资来弥补生产下降的负作用。
在今后几年多时间内安排４万亿元资金强力启动内需，促进经济稳定增长。
而这4 万亿投资构成中，固定资产投资占很大比重。
众所周知固定资产投资是维持经济增长的重要因素之一。
在此背景下，通过建立计量经济模型分析我国固定资产投资对GDP的影响，找出制约经济增长的主要因素，揭示出固定资产投资与经济增长的数量关系，有助于合理安排固定资产投资项目，促进固定资产投资效益的提高。
投资于GDP是高度关联的两个不同类别的概念，投资反映社会资金的使用，GDP 反映价值的创造，当时间足够长、空间足够大时，两者之间相互作用的重叠部分就大，反之亦然。
在现实中，投资是拉动经济增长的“三驾马车”之一，固定资产投资作为企业的生产资料投资在整个生产过程起着至关重要的作用，对一个企业来说它是其主要的劳动手段，直接影响着企业的生产能力。
固定资产的价值是逐地转移到所生产的产品上去，企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接影响到一个经济体的产出。
从我国经济运行的实际状况看，当固定资产投资增长率上升时，GDP的增长率也相应地上升；相反，当固定资产投资增长率下降时，GDP 的增长率也相应地下降。
二、模型的建立1.变量的选择：根据散点图经济变量之间呈线性关系所以建立线性模型lnY=β0 +β1lnX1+ μtlnY 表示国内生产总值lnX1表示固定资产投资额μt随机干扰项2.数据的搜集单位：亿元固定资产投资额对GDP 的影响三、实验过程1.对模型进行回归得到OLS估计Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/15/11 Time: 09:05Sample: 1980 2000C 2.171041 0.241025 9.007529 0.0000LNX 0.951090 0.038897 24.45123 0.0000 R-squared 0.969199 Mean dependent var 8.039307Adjusted R-squared 0.967578 S.D. dependent var 0.565486S.E. of regression 0.101822 Akaike info criterion -1.640785Sum squared resid 0.196987 Schwarz criterion -1.541307Log likelihood 19.22825 F-statistic 597.8626Durbin-Watson stat 1.159788 Prob(F-statistic) 0.000000根据以上结果初步得到模型Y = 2.1710421 + 0.95109 X1（0.241025）（0.038897）t = (9.007529) (24.45123)R2 =0.969119 R 2=0.967578 F=597.8626回归方程的拟合优度如图该方程的可决系数较高，回归系数均显著，对于样本为21、一个解释变量的模型、10%显著水平，查DW 统计表可知，显然模型中存在自相关问题，这一点从回归方程的残差图（拟合优度图）也可以看出。
固定资产投资与GDP和财政收入的关联分析
固定资产投资与GDP和财政收入的关联分析1 引言一国财政收入主要来源于劳动者新创造的国民收入，因此，一国财政收入规模决定于该国国民收入的规模，决定于该国经济发展的水平和状况。
而一国经济发展水平又与该国一定时期的投资水平、投资效率及投资结构直接有关。
一般来说，先有投资，才有经济发展，经济规模越大，投资规模相应也越大。
所以从某种意义上说，投资决定国民收入增长，从而也决定了财政收入的增长[1]。
因此对投资与GDP及财政收入的关系研究显得尤为重要，对我们认识经济发展规律具有重要意义。
近年来，对于投资与GDP之间的关系国内学者在也进行了大量的研究，并从不同角度提出了不同的观点。
刘薇（2005）运用协整和误差修正模型验证了基本建设投资对GDP的增长作用。
并得出结论：无论从长期均衡还是短期变动来看，基本建设投资对中国经济发展都起到了积极的促进作用[2]；张亮（2007）运用协整的方法对GDP与投资之间的关系进行Grange因果检验，验证了从投资到GDP之间存在单向因果关系从而得出结论：中国经济增长依靠大量的要素的投入来拉动的[3]；梁荣（2008）运用规范分析和计量经济学方法，对我国1986-2004年房地产投资与GDP相关关系以及房地产投资与全球房地产投资进行了实证研究，得出的结论对深化房地产业发展与国民经济总量关系研究具有重要参考价值[4]。
同样对于GDP与财政收入，夏海舟(1990)通过建立投资与财政收入增长关系的数理模型并经推导后认为，要实现财政收入的稳定增长就必须使包括投资规模、投资结构及投资效率三要素内在的总体投资效率达到最高[1]；广西财政厅课题组(2008)运用实证分析的方法，对固定资产投资与广西收入增长之间的关系进行定量分析研究，并据此提出提高广西固定资产投资与财政收入增长之间关联度的对策措施[5]。
通过对上述文献的回顾我们可以看到，人们只关注了投资与GDP或投资与财政收入之间的关系研究，并没有将三者放在一起进行研究。
我国固定资产投资对GDP的影响分析
我国固定资产投资对GDP的影响分析摘要：随着经济的发展,固定资产投资对经济增长的影响日益重要。
文章首先阐释固定资产投资可以分为国有经济投资、集体经济投资、个体经济投资和农村经济投资四个部分。
然后以我国1991～2008年的统计数据为样本,利用Eviews计量软件,分析我国固定资产投资的四个部分对GDP 的影响,证明国有投资仍占主要地位，农村和个体投资对GDP的影响有所上升，并依据实证分析的结果提出了相应的对策、建议。
关键词：固定资产投资农村投资集体投资个体投资 GDP一、文献综述(一)固定资产投资与GDP的概念全社会固定资产投资是统计概念，指以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及相关费用的总称。
该指标是反映固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标,又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。
国内生产总值(GDP)指按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
(二)固定资产投资与GDP的关系投资与GDP是高度关联的两个不同类别的概念，投资反映社会资金的使用， GDP反映价值的创造，当时间足够长、空间足够大时，两者之间相互作用的重叠部分就越大，反之亦然。
在现实中，投资是拉动经济增长的“三驾马车”之一，固定资产投资作为企业的生产资料投资在整个生产过程中起着至关重要的作用，对一个企业来说它是其主要的劳动手段，直接影响着企业的生产能力。
固定资产的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去，企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接影响到一个经济体的产出。
从我国经济运行的实际状况看，当固定资产投资增长率上升时，GDP的增长率也相应地上升；相反，当固定资产投资增长率下降时， GDP的增长率也相应地下降。
(三) 理论依据最基本的理论依据就是宏观经济学中的凯恩斯模型：既Y=C+I+(X-M)。
其中的I就是投资的部分，而固定资产投资只是投资I的主要部分，因此它对经济的发展有至关重要的作用。
我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析
我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析本文旨在对我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系进行计量分析。
首先我们对已有的部分关于固定资产投资的观点和评论进行了评述;然后再收集的数据的基础上利用EViews 软件进行了计量分析，从数据本身出发验证了两者的因果关系，并寻求设定合理的经济关系模型;接着运用软件对设定的模型进行了参数估计，检验及修正；最后我们利用所得的结果进行了经济预测以评估所得结果的价值并对结果本身提出了政策意见。
一问题的提出我国自改革开放以来已保持了国民经济20多年的快速增长，GDP年均增长率在10%以上，如此高的增长速度不经要引起人们对其增长动力或原因的兴趣。
今年来关于投资，消费和出口“三驾马车”拉动经济增长的理论较为突出。
尤其是进入90年代后直到90年代末到新世纪最近几年，不论是学术界还是公众媒体都对固定资产投资的高增长表现出不同程度的担忧，因而才引出关于经济软着陆和怎样减少固定资产投资的讨论。
那么，究竟固定资产投资同GDP之间的关系如何？新世纪的前后几年是不是存在固定资产投资过热拉动经济过热的情况？本文试图运用计量经济学的方法寻求答案。
二数据收集为进行计量分析，我们寻求改革开放至今的GDP和固定资产的可比数据，数据来源为《中国统计年鉴》及中国国家统计局网站的数据资料，两项数据样本数都为27，满足一元回归的要求。
1978-2004年GDP及固定资产投资年度数据obs GDP FAI1978 3624.100 780.20001979 4038.200 846.20001980 4517.800 910.90001981 4862.400 961.00001982 5294.700 1230.4001983 7171.000 1430.1001984 7171.000 1832.9001985 8964.400 2543.2001986 10202.20 3120.6001987 11962.50 3791.7001988 14928.30 4753.8001989 16909.20 4410.4001990 18547.90 4517.0001991 21617.80 5594.5001992 26638.10 8080.1001993 34634.40 13072.301994 46759.40 17042.941995 58478.10 20019.261996 67884.60 22974.031997 74462.60 24941.101998 78345.20 28406.171999 82067.50 29854.712000 89468.10 32917.732001 97314.80 37213.492002 104790.6 43499.912003 117251.9 55566.612004 136515.0 70072.71三数据分析由于相关数据为时间序列，很可能为非平稳序列，直接回归可能造成伪回归。
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。
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关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析市场营销：郎明关能耀.固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段,它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去.企业同时又是重要的市场主体,因此对固定资产的投资间接得影响到了一个经济体的产出，而在一定时期内，社会储蓄总额对固定资产的投资起到很大的作用。
.这里主要对GDP及国有经济固定资产投资额(X1),以及储蓄总额（,进行计量经济学多元线性回归模型分析.obs Y X1 X2 :()1991 21617.8 9241.6 5508.81992 26638.1 11759.4 8080.1 1993 34634.4 15203.5 13072.3 1994 46759.4 21518.8 17042.3 1995 58478.1 29662.3 20019.3 1996 67884.6 38520.8 22974 1997 74462.69 46279.8 25300 1998 78345.2 53407.5 28457 1999 82067.5 59621.8 29876 2000 89403.6 64332.4 326192001 94812.96 73762.4 36898------数据来源《中国统计年鉴》我们建立了如下模型：Y=α+β1X1+β2X2+u其中：Y——国内生产总值（GDP）α——常数项β1，β2——代定参数X1——为储蓄总额X2——为全社会固定资产总额我们分别利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析及统计检验，Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/03/04 Time: 17:18Sample: 1991 2001Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7776.594 3394.531 2.290918 0.0512X1 0.128950 0.251960 0.511787 0.6226X2 2.230490 0.563456 3.958585 0.0042 R-squared 0.987237 Mean dependent var 61373.12 Adjusted R-squared 0.984047 S.D. dependent var 25608.37 S.E. of regression 3234.483 Akaike info criterion 19.22813 Sum squared resid 83695054 Schwarz criterion 19.33664 Log likelihood -102.7547 F-statistic 309.4180 Durbin-Watson stat 1.013510 Prob(F-statistic) 0.000000由计算结果可以的出方程：Y=7776.594+0.128950X1+2.230490X2+UT （2.290918）（0.511787）（3.958585）R2= =0.987237 F=309.4180 DW=1.013510从经济意义上来说储蓄总额和固定资产对GDP有促进作用，由计算的结果：β1，β2>0 并且可决系数R2= =0.987237接近与1 可以看出来，所以模型的参数估计是符合经济理论的。
β1=0.128950表示在全社会固定资产总额不变情况下，储蓄总额每增加一亿元，国内生产总值就增加0.128950亿元。
β2=2.230490表示在储蓄总额不变时全社会固定资产总额每增加一亿元GDP就增加2.230490亿元，基本符合我国的情况。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/03/04 Time: 18:14Sample: 1991 2001Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7776.594 3394.531 2.290918 0.0512X1 0.128950 0.251960 0.511787 0.6226X2 2.230490 0.563456 3.958585 0.0042 R-squared 0.987237 Mean dependent var 61373.12 Adjusted R-squared 0.984047 S.D. dependent var 25608.37 S.E. of regression 3234.483 Akaike info criterion 19.22813 Sum squared resid 83695054 Schwarz criterion 19.33664 Log likelihood -102.7547 F-statistic 309.4180 Durbin-Watson stat 1.013510 Prob(F-statistic) 0.000000 分析的F=309.4180>F0.05(1,10)=3.28,表明模型从总体上国民生产总值与解释变量之间的线性关系显著X1 X2X1 1 0.983774859646X2 0.9837748591646由表可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。
修正obs Y X21991 21617.8 5508.81992 26638.1 8080.11993 34634.4 13072.31994 46759.4 17042.31995 58478.1 20019.31996 67884.6 229741997 74462.6 253001998 78345.2 284571999 82067.5 298762000 89403.6 326192001 94812.96 36898Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/03/04 Time: 18:31Sample: 1991 2001Included observations: 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 6553.275 2309.310 2.837763 0.0195X2 2.514181 0.096854 25.95843 0.0000 R-squared 0.986820 Mean dependent var 61373.11 Adjusted R-squared 0.985355 S.D. dependent var 25608.36 S.E. of regression 3099.006 Akaike info criterion 19.07852 Sumsquared resid 86434521 Schwarz criterion 19.15086 Log likelihood -102.9318 F-statistic 673.8398 Durbin-Watson stat 1.099892 Prob(F-statistic) 0.000000 运用OLS方法求Y对X2的回归，得出Y对X2的线性关系强，拟合程度好，即Y=6553.275+20514181X2（2.837763）（25.95843）2= R =0.986820 F=673.8398表明Y对X2的回归模型最优。
2）利用ARCH检验，得到如下结果：ARCH Test:F-statistic 0.989584 Probability 0.482546 Obs*R-squared 3.408073 Probability 0.332882Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/03/04 Time: 19:35Sample(adjusted): 1994 2001Included observations: 8 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 18135112 8016128. 2.262328 0.0865RESID^2(-1) -0.330577 0.428033 -0.772317 0.4830RESID^2(-2) -0.598533 0.363474 -1.646698 0.1750RESID^2(-3) -0.359583 0.432096 -0.832184 0.4521R-squared 0.426009 Mean dependent var 7751325. Adjusted R-squared -0.004484 S.D. dependent var 8390006. S.E. of regression 8408796. Akaike info criterion 35.03431 Sum squared resid 2.83E+14 Schwarz criterion 35.07403 Log likelihood -136.1372 F-statistic 0.989584 Durbin-Watson stat 1.622491 Prob(F-statistic) 0.482546 从输出的辅助回归函数中得obs*-squared为3.408073小于临界值7.81，所以接受原假设H0，表明模型中随机误差项不存在异方差。
证明固定资产的投资与GDP的增长存在紧密的联系。
3）利用图示法，由Eviews软件得到如下结果：6000400020000E(-1)-2000-4000-6000-6000-4000-20000200040006000E可以初步判断随机误差项存在自相关。
再利用D-W法检验由DW=1.622491，查DW表，n=11,k’=1,查得两个临界值分别为：下限DL=0.927，上限DU=1.324，因为DW统计量为1.622491>DU，根据判定区域知，这时随机误差项不存在一阶自相关。
由此可以看出GDP的增长与固定资产的投资模型如下：Y=7776.594+0.128950X1+2.230490X2+U.该模型并没有直接地从投资、消费、出口的角度去考察解释变量对GDP的影响,而是以间接的方法从固定资产投资和国内储蓄的角度研究了其对GDP的影响. 从计量经济学的检验结果看固定资产投资对GDP存在线性的影响,而且相关系数都接近于1, 进一步证明了固定资产投资对一国社会总产出的影响.1978年以来的二十多年中，伴随着国有经济比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从"主体"到"发挥主导作用"、"保持控制力"。