最新对中国经济增长影响因素的实证分析
中国经济增长的影响因素实证分析
中国经济增长的影响因素实证分析【摘要】中国经济增长的影响因素实证分析是当前经济研究领域的热点之一。
本文从宏观经济因素、外部环境因素、产业结构调整、人口结构变化和政府政策等方面进行了实证分析。
通过对这些因素的深入研究，揭示了它们对中国经济增长的影响机制和重要性。
在总结了各因素对中国经济增长的综合影响，展望了未来中国经济增长的可能趋势，并提出了建议未来政策应对的重点。
本文旨在为研究者和政策制定者提供参考，促进中国经济持续稳定增长，实现经济可持续发展。
【关键词】中国经济增长、影响因素、实证分析、宏观经济因素、外部环境因素、产业结构调整、人口结构变化、政府政策、总结、展望、建议、可能趋势、未来政策、重点。
1. 引言1.1 中国经济增长的影响因素实证分析中国经济增长是一个复杂而又重要的议题，影响中国经济增长的因素也是多种多样的。
本文将对中国经济增长的影响因素进行实证分析，探讨其中的关键因素和其影响机制。
通过具体数据和案例的分析，可以更清晰地了解中国经济增长的动因，为未来政策制定和经济发展提供参考。
中国的经济增长一直受到国内外多种因素的影响，其中宏观经济因素、外部环境因素、产业结构调整、人口结构变化以及政府政策等因素都起着重要作用。
这些因素相互作用，共同影响着中国经济的发展进程。
通过实证分析这些影响因素，可以帮助我们更好地把握中国经济增长的脉搏，找准未来发展的路径。
本文将通过对各个影响因素的实证分析，逐一探讨其影响机制和效果，为理解中国经济增长提供更具体的依据。
结合历史数据和趋势预测，我们也将展望未来中国经济增长的可能趋势，并提出建议未来政策应对的重点，为中国经济的持续发展提供参考。
2. 正文2.1 宏观经济因素对中国经济增长的影响实证分析宏观经济因素是影响中国经济增长的重要因素之一。
经济增长率、通货膨胀率、工业增加值等指标是评估宏观经济状况的重要参考。
在实证分析中，我们可以通过对这些指标的数据进行统计分析和趋势预测，来揭示宏观经济因素对中国经济增长的影响。
中国GDP增长率的主要影响因素分析
中国GDP增长率的主要影响因素分析随着中国的经济实力逐步增强，GDP增长一直是社会关注的热点话题。
GDP 增长率是反映一个国家经济健康状况的重要指标，也是评价一个国家经济发展水平的重要标志。
因此，了解和分析中国GDP增长率的主要影响因素意义重大。
本文将就中国GDP增长率的主要影响因素进行分析和探讨。
一、政策因素经济政策是国家对经济的调控手段，也是影响GDP增长率的重要因素。
中国政府通过财政、金融、货币政策等手段，来促进国内经济的发展。
例如，2008年金融危机爆发时，中国政府实行了积极的宏观调控政策，推出了4万亿元的经济刺激计划，加大基础设施建设力度，适当增加货币供应量等，促进经济稳定增长。
因此，政府的经济政策对中国GDP增长率产生了深远的影响。
二、市场需求市场需求是经济发展的基础，也是拉动GDP增长的关键因素。
随着人民生活水平不断提高和消费习惯的改变，市场需求的结构和规模在不断变化。
近年来，中国发展建立了全球最大的中等收入人群，消费能力得到了大幅提升，消费市场呈现出大众化、多元化和个性化的发展趋势。
因此，满足市场需求，开拓消费市场，推动供给侧结构性改革，提高产品和服务质量，对中国GDP增长率的提升起到了巨大的推动作用。
三、国际贸易国际贸易关系着中国经济的发展，也是影响中国GDP增长率的重要因素。
中国作为世界第二大经济体，对外开放程度逐年提高，国际贸易的规模和质量也在持续提升。
中国的出口劳动力成本低、产品竞争力强，对海外市场的主导地位已经达到了历史性的高度，为中国经济发展提供了强大的动力。
与此同时，中国自2001年加入世界贸易组织以来，也面临着国际贸易保护主义、贸易摩擦、市场准入壁垒等挑战，因此，中国的国际贸易关系对中国GDP增长率的影响具有双向性。
四、金融体系金融是经济发展的核心，也对中国GDP增长率产生重要影响。
中国在金融领域的改革力度不断加大，资本市场不断健全，货币体系不断完善，在推动经济增长方面发挥着重要作用。
中国经济增长的影响因素实证分析
中国经济增长的影响因素实证分析【摘要】本文通过实证分析探讨了中国经济增长的影响因素。
在宏观经济因素方面，货币政策、财政政策以及国际经济环境对经济增长起到重要作用。
产业结构调整和人口结构变化也对经济增长产生影响，需要重视相关政策调整。
科技创新在推动经济增长方面具有重要作用，需要加强技术研发和创新投入。
外部环境的变化也会对中国经济增长产生影响，需要做好风险防范和控制。
综合分析表明，中国经济增长受多方面因素影响，需要综合考虑各种因素的影响。
未来，应重视科技创新、产业升级和结构调整以保持经济稳定增长，做好应对外部环境变化的准备。
【关键词】中国经济增长，宏观经济因素，产业结构调整，人口结构变化，科技创新，外部环境，实证分析，引言，正文，结论，未来展望。
1. 引言1.1 研究背景中国作为世界上最大的发展中国家之一，其经济增长一直备受关注。
近年来，中国经济呈现出强劲的增长势头，成为世界经济的重要引擎。
经济增长的背后是复杂的因素作用。
在这种背景下，对中国经济增长的影响因素进行实证分析具有重要的意义。
中国宏观经济因素的变化对经济增长产生着直接影响。
宏观经济政策的制定、货币政策的调控、国际贸易政策的变化等都会直接影响中国经济的发展。
产业结构调整也在一定程度上影响着中国经济的增长速度。
随着科技的不断进步和创新，科技创新对经济增长的推动作用日益凸显。
人口结构的变化和外部环境的影响也在一定程度上影响着中国经济的增长。
对这些影响因素进行系统的实证分析，可以为我们更好地把握中国经济增长的规律和趋势，为中国经济的可持续发展提供理论支持和政策建议。
1.2 研究意义研究经济增长的影响因素对于了解中国经济发展的关键因素和趋势具有重要意义。
通过分析宏观经济因素对中国经济增长的影响，可以帮助政府有效制定经济政策，促进经济稳定和持续增长。
产业结构调整和人口结构变化也是影响中国经济增长的重要因素，深入研究这些因素的影响机制可以为产业布局和人力资源管理提供科学依据。
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。
经济增长影响因素实证分析
经济增长影响因素实证分析经济增长是一个国家或地区综合国民收入和生产力水平不断提高的过程，是国家经济发展的重要指标之一。
经济增长的影响因素是一个复杂的系统，涉及到经济、政治、社会等多个方面的因素。
本文主要通过对经济增长影响因素的实证分析，探讨其中的关键因素。
技术进步是经济增长的重要驱动力。
技术进步可以提高生产效率，降低成本，促进企业创新和产品升级，从而推动经济增长。
实证研究表明，技术进步对经济增长的贡献度逐渐增大。
科技创新和信息技术的发展，极大地推动了现代经济的发展。
加大对科技创新的投入，提高技术创新能力，对于实现经济增长至关重要。
资本积累也是经济增长的关键因素之一。
资本积累可以通过增加投资来实现，包括对生产资本的投资和对人力资本的投资。
实证研究表明，资本投资对经济增长的贡献度较高。
经济发达国家往往有较高的投资率和储蓄率，这为经济增长提供了稳定的资本来源。
在推动经济增长过程中，政府和企业应该加大对资本的投资力度，提高资本积累水平。
人力资源是经济增长的重要要素。
人力资源的素质和数量直接影响着生产力和创新能力的提高，对经济增长起到关键作用。
实证分析显示，教育水平的提高和人力资本的积累对经济增长有显著的正向影响。
东亚四小龙地区和中国大陆的崛起，得益于其大量的优秀人才和高素质的劳动力。
加大教育投入，提高人力资源的素质和数量，可以有效促进经济增长。
市场开放和国际贸易也对经济增长产生重要影响。
开放的市场能够带来更广阔的发展机会和技术资源，有利于加速经济转型和创新能力提升。
实证研究表明，对外开放和经济增长呈现正向关系。
中国的改革开放政策，为其快速的经济增长提供了强大的动力。
继续推进市场开放，积极参与国际贸易，提高国际竞争力，对于促进经济增长具有重要意义。
技术进步、资本积累、人力资源和市场开放等因素是影响经济增长的关键因素。
通过实证分析可以发现，加大科技创新投入、提高资本积累水平、加大教育投入和提高人力资源素质、继续推进市场开放和积极参与国际贸易等措施，可以有效推动经济增长。
全面分析影响中国经济增长的因素及应对策略
全面分析影响中国经济增长的因素及应对策略中国经济增长受到许多因素的影响，包括内外部因素。
了解这些因素并采取相应的应对策略是确保中国经济持续稳定增长的关键。
首先，内部因素对中国经济增长至关重要。
其中之一是人口因素。
中国人口庞大，为经济增长提供了巨大的劳动力资源。
然而，随着人口老龄化问题的日益严重，劳动力供给将面临挑战。
因此，必须采取措施促进劳动力的技能培训和提高就业率，以确保经济增长的可持续性。
另一个内部因素是投资。
投资对经济增长起到关键作用，通过增加生产力和创造就业机会，可以推动经济的发展。
为鼓励投资，政府应提供良好的投资环境，例如减少政府审批的繁文缛节、加强知识产权保护等。
同时，政府还应支持绿色投资和创新投资，以推动经济结构转型和提高竞争力。
人力资源是另一个关键的内部因素。
教育和技能的提升是保持经济增长的重要保障。
政府应加大对教育事业的投入，提高教育质量和普及率。
此外，还应鼓励技能培训和终身学习，以满足劳动力市场的需求。
这样可以提高劳动效率，推动经济增长。
外部因素也对中国经济增长产生重要影响。
全球贸易环境是其中之一、随着全球化程度的提高，中国的经济增长高度依赖对外贸易。
因此，政府应积极推动自由贸易，并加强与其他国家的经济合作。
同时，通过加强贸易保护和提高产品质量，可以更好地应对国际贸易不确定性。
全球金融市场的不稳定性也是一个外部因素。
金融市场的波动可能会对中国经济产生负面影响。
应对这一挑战的策略包括综合运用货币政策、财政政策和宏观审慎政策，以保持金融市场的稳定和资金的流动性。
此外，加强金融监管和风险管理，以预防和化解金融风险。
环境问题也对中国经济增长产生了重大影响。
应对气候变化和环境污染的策略，不仅可以保护环境资源，还可以推动绿色经济的发展。
政府应加大对清洁能源、节能减排等绿色产业的支持。
此外，加强环境监管和治理，促进可持续发展，提高环境质量。
总之，中国经济增长的内部和外部因素非常复杂。
政府应采取综合措施来应对这些因素，并制定相应的策略来推动经济增长。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景中国是世界上最大的发展中国家之一，经济增长一直是国家发展的重要指标之一。
而国内生产总值（GDP）作为衡量一个国家经济状况的重要指标，受到了广泛关注。
对于我国GDP影响因素的研究，不仅可以帮助我们更好地了解经济增长的机制，还可以为政府制定经济政策提供理论支持。
我国GDP受到诸多因素的影响，包括政府政策、投资水平、人口规模、技术进步等。
通过对这些因素进行综合分析，可以更好地理解影响我国经济增长的关键因素，为推动经济增长提供参考依据。
多元回归分析方法是一种常用的经济分析方法，可以帮助我们确定影响GDP的主要因素，并量化它们之间的关系。
通过对我国GDP影响因素进行多元回归分析，可以揭示出各个因素对经济增长的贡献度，帮助我们更好地了解我国经济增长的机制。
开展基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析具有重要的理论和现实意义。
通过深入研究我国GDP的影响因素，可以为我国经济政策的制定提供科学依据，促进我国经济持续健康发展。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于多元回归分析的方法，分析我国GDP的影响因素，揭示不同因素对经济增长的影响程度，为政府制定经济政策提供科学依据。
具体来说，我们将通过分析数据得出不同因素对GDP的影响程度，从而为政府决策提供参考，为提升我国经济发展水平提供理论支持。
通过多元回归分析，我们也可以探讨各个因素之间的相互关系，从而深入了解我国经济增长的内在机理。
希望通过本研究，可以为我国经济发展提供更加科学的分析和预测，为未来经济政策的制定和调整提供重要参考依据。
1.3 研究意义我国GDP的增长是国家经济发展的重要指标，各种因素的影响会直接影响到GDP的变化。
通过多元回归分析，可以深入挖掘各种因素对GDP的影响程度，为制定经济政策提供科学依据。
本研究的意义在于对我国GDP影响因素进行实证分析，从而更好地了解我国经济增长的内在规律，为政策制定和经济发展提供参考。
中国经济增长趋势与影响因素分析
中国经济增长趋势与影响因素分析随着改革开放的不断深入和经济全球化的加剧，中国经济已成为全球第二大经济体。
中国经济的增长趋势以及影响因素备受关注。
本文将分析中国经济增长的趋势，并阐明影响中国经济增长的因素。
一、中国经济增长趋势1. 高速增长阶段：自1978年中国实施改革开放政策以来，中国经济迅猛增长。
这一阶段以年均GDP增速超过9%为特征。
市场经济体制的推进，外贸出口的快速增长以及大规模的投资都为中国经济的腾飞奠定了基础。
2. 转型调整阶段：进入21世纪后，中国经济逐渐进入转型调整阶段。
为了解决资源环境矛盾和收入分配不公等问题，中国政府开始实施一系列的改革政策。
这一阶段以经济结构调整和提高人民生活水平为重点。
3. 新常态阶段：自2012年以来，中国经济逐渐进入新常态阶段。
这一阶段以经济增速放缓为特征，但增长质量提高。
中国经济调整结构，以消费升级、创新驱动和供给侧结构性改革为主要手段，推进经济转型升级。
二、影响中国经济增长的因素1. 人口因素：中国是世界上人口最多的国家，人口红利曾是中国经济增长的重要驱动力。
然而，随着人口老龄化的加剧，劳动力供给减少，人口因素对经济增长的影响逐渐减弱。
2. 投资因素：长期以来，投资一直是中国经济增长的重要引擎。
政府大规模的基础设施建设以及城镇化进程的推进，为中国经济提供了强大的投资动力。
3. 外部需求因素：中国是全球最大的出口国之一，外部市场对中国经济增长的影响巨大。
国际贸易的波动、全球经济景气程度以及各国政策的变化都会对中国的出口带来影响。
4. 结构调整因素：中国经济正迈向高质量发展阶段。
通过发展新兴产业、推进技术创新以及提高服务业比重，中国经济的增长将更多地依赖于创新驱动和供给侧结构性改革。
5. 政府政策因素：中国政府的宏观调控政策对经济增长有着重要的影响。
通过货币政策、财政政策以及产业政策的调整，中国政府可以对经济增长的速度和方向进行引导。
三、结论在人口因素逐渐减弱、结构调整深入推进的背景下，中国经济增长进入新常态阶段。
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析
基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析1. 引言1.1 研究背景研究背景：作为世界上人口最多的国家之一，中国的经济增长一直备受关注。
随着中国经济的快速发展，人们对于中国GDP增长的影响因素的研究变得愈发重要。
多元回归分析是一种有效的统计方法，可以帮助我们理解多个变量之间的关系，并且可以用来预测未来的趋势。
利用多元回归分析对中国GDP的影响因素进行实证分析，可以为政府部门制定更加科学的经济政策和战略规划提供重要参考。
过去的研究多集中在单一因素对GDP的影响，比如投资、消费、出口等。
这种单一因素分析往往不能全面准确地解释GDP变化的复杂性。
进行多元回归分析来研究中国GDP的影响因素是非常必要的。
通过分析不同因素之间的相互关系，我们可以更好地理解影响中国GDP增长的主要因素，从而为中国经济的可持续发展提供指导和支持。
在当前国内外经济形势不确定的情况下，加强对中国GDP增长影响因素的研究具有重要意义。
通过深入探讨中国GDP增长的内在机制，可以更好地应对外部经济环境的变化，实现经济持续平稳增长。
开展基于多元回归分析的中国GDP影响因素实证研究至关重要。
1.2 研究目的本研究旨在通过基于多元回归分析的方法，探究我国GDP的影响因素，促进对经济发展的深入理解。
具体而言，本研究将通过分析各种可能的影响因素，如投资、消费、出口等，来确定它们对GDP增长的具体贡献程度，并进一步探讨它们之间的相互关系及影响机制。
通过深入探讨我国经济发展的内在规律，为政府制定更加精准有效的经济政策提供理论支持。
本研究也旨在为学术界提供参考，丰富和完善有关经济增长方面的理论。
通过实证分析，可以验证现有理论的适用性，并为相关学科的进一步研究提供可靠的依据。
通过对GDP影响因素的深入探讨，有助于揭示经济增长的内在机制，为全面理解经济发展提供更为全面的视角。
本研究旨在通过多元回归分析，揭示我国GDP的影响因素，为政府经济政策制定提供参考，为学术界提供有关经济增长的研究依据，为推动我国经济发展提供理论支持。
最新对中国经济增长影响因素的实证分析
对中国经济增长影响因素的实证分析对中国经济增长影响因素的实证分析摘要：改革开放三十三年以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济増长速度更是举世瞩目。
本文根据计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1980-2009年（中国统计年鉴数据截止到2009年）三十年间中国经济増长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。
关键词：劳动力、投资、消费、经济増长、最小二乘法。
1. 背景经济増长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。
在实际核算中，常以—国生产的商品和劳务总量的増加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的増长来计算。
古典经济増长理论以社会财富的増长为中心，指出生产劳动是财富増长的源泉。
现代经济増长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济増长的主要因素。
从古典増长理论到新増长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量•然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。
中国拥有十三亿人口，为经济増长提供了丰富的劳动力资源。
因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。
居民消费需求也是经济増长的主要因素。
经济増长问题既受各国政府和居民的关注，也是经济学理论研究的一个重要方面。
在1978—2008年的31年中，我国经济年均増长率高达9. 6%,综合国力大大増强,居民收入水平与生活水平不断提高，居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。
但是，我国目前仍然面临消费需求不足问题。
本文将以中国经济増长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济増长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。
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对中国经济增长影响因素的实证分析对中国经济增长影响因素的实证分析摘要：改革开放三十三年以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目。
本文根据计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1980-2009年（中国统计年鉴数据截止到2009年）三十年间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（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。
关键词：劳动力、投资、消费、经济增长、最小二乘法。
1.背景经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。
在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。
古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。
现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。
从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。
中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。
因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。
居民消费需求也是经济增长的主要因素。
经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。
在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。
但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。
本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。
用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。
因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。
2.模型的建立为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。
运用这些数据进行回归分析。
这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值，与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为：1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数，μ代表随机干扰项。
模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。
如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。
2.1理论模型的确定通过变量的试算筛选，最终确定以以下变量建立回归模型。
被解释变量Y：国内生产总值,解释变量X:代表社会就业人数，1X:代表固定资产投资，2X:代表消费价格指数，3另外，从经济意义上来说，社会就业人数、固定资产投资和消费价格指数这三个宏观经济指标基本反映了我国经济发展状况，因此也就很大程度上决定了经济增长水平。
单从经济意义上讲，变量的选择是正确的。
而且，就直观上来说，解释变量与被解释变量都是相关的，这三个解释变量都是经济增长的“良性”变量，它们的增长都对我国经济增长起着积极的推动作用，这一点可以作为模型经济意义检验的依据。
表1：被解释变量与解释变量1980-20009数据资料来源：《中国统计年鉴》。
首先，检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。
观察被解释变量与解释变量之间的散点图。
X的散点图图1：被解释变量Y与解释变量1X之间基本呈线性关由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量1系。
X的散点图图2：被解释变量Y与解释变量2X之间基本呈线性关由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量2系。
X的散点图图3：被解释变量Y与解释变量3X之间基本呈线性关由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量3系。
再通过变量之间的相关系数判断。
表2：被解释变量与解释变量相关系数表Covariance Analysis: OrdinaryDate: 1/7/15 Time: 13:05Sample: 1980 2009Included observations: 30X2 5.05E+09 4.52E+08 2.99E+09 0.981058 0.717394 1.000000X3 -197583.1 -20469.67 -102814.7 41.73889-0.325058-0.274607-0.2911371.000000看到被解释变量Y 与解释变量1X ，2X ，3X 之间具有较高的相关性。
通过散点图和相关系数表的判断，可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的相关线性关系。
同时通过被解释变量与解释变量的相关图形分析，设置理论模型为：μββββ++++=3423121X X X y2.2 建立初始模型——OLS 2.2.1 使用OLS 法进行参数估计表3： 普通最小二乘法参数估计输出结果Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 1/7/15 Time: 14:23 Sample: 1980 2009 Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000 X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000 X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886 C -49822.31 33676.59 -1.479434 0.1510 R-squared 0.991233 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.990221 S.D. dependent var 95692.85 S.E. of regression 9462.951 Akaike info criterion 21.27172 Sum squared resid 2.33E+09 Schwarz criterion 21.45855 Log likelihood -315.0758 Hannan-Quinn criter. 21.33149 F-statistic 979.8468 Durbin-Watson stat 1.178143 Prob(F-statistic) 0.000000得到初始模型为：3212654.379382559.1934840.131.49822X X X y -++-=2.2.2 对初始模型进行检验要对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。
(1)经济意义检验解释变量的系数分别为1β=1.934840、2β=1.382559。
两个解释变量系数均为正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际，3β=-379.2654，符合被解释变量与解释变量之间的负相关关系。
与现实经济意义相符，所以模型通过经济意义检验。
(2)统计检验①拟合优度检验：R 2检验，R-squared=0.991233；Adjusted R-squared=0.990221；可见拟合优度很高，接近于1，方程拟和得很好。
②变量的显著性检验：t 检验，表4：模型系数显著性检验，t 检验结果CoefficientStd. Error t-Statistic Prob. X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000 X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000 X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886 C -49822.3133676.59 -1.479434 0.1510从检验结果表中看到，包括常数项在内的所有解释变量系数的t 检验的伴随概率均小于5%，所以，在5%的显著水平下1X 、2X 、3X 的系数显著不为零，通过显著性检验，常数项也通过显著性检验，保留在模型之中。
③方程的显著性检验：F 检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，在5%显著水平下方程显著成立，具有经济意义。
(3)计量经济学检验：方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。
①进行异方差性检验：首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。
令X轴为方程被解释变量，Y轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。
图4：初始模型的异方差性检验散点图图5：初始模型的异方差性检验散点图图6：初始模型的异方差性检验散点图通过图形看到，回归线向上倾斜，大致判断存在异方差性，但是，图示法并不准确，下面使用White异方差检验法进行检验，分别选择不带有交叉项和带有交叉项的White异方差检验法。
得到下面的检验结果：表5：不带有交叉项的White异方差检验结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 75.59849 Prob. F(3,26) 0.0000Obs*R-squared 26.91450 Prob. Chi-Square(3) 0.0000Scaled explained SS 52.75104 Prob. Chi-Square(3) 0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 1/7/15 Time: 17:53Sample: 1980 2009Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1.51E+08 1.08E+08 1.398492 0.1738X1^2 -0.029775 0.009593 -3.103868 0.0046X2^2 0.017419 0.001245 13.98776 0.0000X3^2 -2715.996 8243.375 -0.329476 0.7444R-squared 0.897150 Mean dependent var 77607780Adjusted R-squared 0.885283 S.D. dependent var 1.80E+08S.E. of regression 61075426 Akaike info criterion 38.81668Sum squared resid 9.70E+16 Schwarz criterion 39.00351Log likelihood -578.2502 Hannan-Quinn criter. 38.87645F-statistic 75.59849 Durbin-Watson stat 1.947056Prob(F-statistic) 0.000000表6：带有交叉项的White异方差检验结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 33.57944 Prob. F(9,20) 0.0000Obs*R-squared 28.13789 Prob. Chi-Square(9) 0.0009Scaled explained SS 55.14882 Prob. Chi-Square(9) 0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 1/7/15 Time: 17:54Sample: 1980 2009Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2.08E+09 4.06E+09 -0.512912 0.6136X1 -34576.99 39720.32 -0.870512 0.3943X1^2 0.189719 0.224091 0.846615 0.4072X1*X2 -0.297299 0.442472 -0.671906 0.5093X1*X3 127.5161 329.2824 0.387254 0.7027X2 29147.14 35662.29 0.817310 0.4234X2^2 0.033135 0.007760 4.270053 0.0004X2*X3 -97.11637 96.87489 -1.002493 0.3281X3 55473498 68538734 0.809374 0.4278X3^2 -283697.5 290382.6 -0.976978 0.3403R-squared 0.937930 Mean dependent var 77607780Adjusted R-squared 0.909998 S.D. dependent var 1.80E+08S.E. of regression 54097636 Akaike info criterion 38.71168Sum squared resid 5.85E+16 Schwarz criterion 39.17875Log likelihood -570.6752 Hannan-Quinn criter. 38.86110F-statistic 33.57944 Durbin-Watson stat 2.262413Prob(F-statistic) 0.000000使用White检验法不论是否带有交叉项，所得的检验伴随概率均小于5%，均在5%的显著水平下拒绝方程不存在异方差性的原假设，认为模型具有比较严重的异方差性。