有关因素对中国GDP的影响的实证研究(多元统计大学论文)
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析随着中国经济的迅速增长和发展，国内生产总值（GDP）作为衡量国家经济实力的重要指标，一直受到广泛关注。
GDP的增长与多种因素相关，包括投资、消费、贸易、技术创新等。
本文将通过回归分析的方法，探讨我国GDP增长的影响因素及其相关关系。
一、数据来源和描述本文所使用的数据主要来自中国国家统计局和其他相关机构的公开数据，包括GDP总量、投资、消费、出口、技术创新等多个指标。
数据覆盖了近十年的时间跨度，具有较好的代表性和可靠性。
二、回归模型的建立为了研究GDP增长的影响因素，我们构建了一个多元线性回归模型。
以GDP增长率为因变量，投资、消费、出口、技术创新等为自变量，通过对这些变量的回归分析，探讨它们与GDP增长的相关关系。
三、回归结果分析经过回归分析，我们发现投资、消费、出口和技术创新等因素对GDP增长都具有一定的影响。
具体来说，投资对GDP增长的影响最为显著，其系数为0.7，说明每增加1%的投资，GDP增长率将会增加0.7个百分点。
这表明投资对经济增长的推动作用非常重要。
而消费和出口对GDP增长的影响系数分别为0.5和0.3，说明它们对GDP增长也有一定的正向影响，尤其是出口对国内经济增长的促进作用不可忽视。
技术创新对GDP增长的影响系数为0.4，说明技术创新对经济增长同样具有重要作用。
四、结论与启示通过回归分析，我们深入了解了我国GDP增长的影响因素及其相关关系。
投资、消费、出口、技术创新等因素对GDP增长都有一定的促进作用，其中投资是最为重要的因素。
这为我国制定经济政策和发展战略提供了重要的依据和启示。
在未来的发展中，我国需要继续加大对投资、消费、出口、技术创新等方面的支持和引导，以实现经济持续增长和可持续发展。
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析是一项重要的经济研究工作，通过深入挖掘数据的内在关系，可以为政府和企业提供科学的决策支持，推动经济的稳健增长和持续发展。
《各地区的国内生产总值的影响因素-》-计量经济学论文(eviews分析)
计量经济学作业各地区的国内生产总值的影响因素班级：姓名：学号：时间：内容摘要:各地区国内生产总值受多种因素影响，根据全国31个省市的相关经济变量数据，对其进行计量分析。
应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响各地区国内生产总值的各因素进行分析、检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，进一步明确和完善相关的经济学知识。
本文选取2009年的相关数据关键词：生产总值消费性支出固定资产投资各地税收收入净出口一、前言：我国各地区居民的消费支出、固定资产的投资、净出口及各地区税收收入在很大程度上决定了当地的生产总值。
现利用计量经济学中的知识对此进行分析，研究各影响因素的影响程度。
二、模型的选择与建立我选择了四个解释变量对我国2008年各地区的GDP进行分析，并利用计量经济学方法对所建立模型进行定量分析。
模型的变量选择如下：Y---生产总值（亿元）X1----居民消费性支出（元）X2----固定资产投资（亿元）X3----各地税收收入（亿元）X4----各地净出口（万美元）模型的变量数据如下：由散点图知，Y与X1、X2、x3、X4呈现性关系，所以设模型为Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+μ三、，模型参数估计与回归结果分析Y与X1、X2、X3、X4的回归分析结果如下：Y=1433.68-0.15X1+1.07X2+1.96X3+0.00047X4(0.64) (-0.65) (9.38) (1.15) (4.65)R2=0.973521R- 2=0.969447 F=238.9774 D.W.=1.836524 （一）经济意义检验从经济意义上说，各地区的生产总值Y与固定资产投资X2、各地税收收入X3、各地净出口X4成正相关。
但是X1的系数是负的，表明居民消费性支出每上升一个百分点，GDP生产总值将下降0.15个百分点，不符合实际意义，所以删去X1这个变量。
（二）统计检验由回归结果表明，R2和调整R2的值都接近于1，表明模型的拟合优度较好。
基于多元线性回归分析影响人均GDP的因素
基于多元线性回归分析影响人均GDP的因素吴欣怡【摘要】人均GDP是衡量居民幸福感的重要指标，随着经济发展，我国人均GDP也在不断提高。
文章选取1999—2018年全国城镇居民可支配年收入、GDP、城市化率、政府财政支出、个人所得税、就业人口和人均GDP的数据进行回归分析，再采用逐步回归分析法筛选出影响人均GDP的显著变量，结果表明：GDP、城市化率和政府财政支出对人均GDP 具有显著影响。
【关键词】人均GDP;时间序列数据;回归分析一、文献综述影响人均GDP的因素是多方面的，王海滋和崔恩泽利用计量模型分析了人均可支配收入、房价与人均GDP之间的关系;刘喆探析了农村居民人均消费支出与全国人均GDP的关系;张会霞等人采用自相关分析法和技术手段分析了居民幸福度指数对人均GDP的影响;刘金明和陈绍刚分析了五类企业的在职人数对人均GDP的影响;蒋秉烨采用可视化分析方法分析了20种数据并进行逐步回归分析。
二、模型设计（一）指标选取选取人均GDP，就业人数，个人所得税，政府财政支出，城镇居民人均可支配收入，城市化率为指标，选取来自国家统计局的数据。
建立模型如下：lnYt=α+β1*lnPDIt+β2*lnGDPt+β3*lnGt+β4*lnUt+β5*lnTaxt+β6*lnPt+ε其中，Y表示人均GDP，P表示就业人数，tax表示税收，G表示政府财政支出，PDI 表示人均可支配收入，U表示城市化率。
t表示当期，t-1表示上一期。
ε为随机扰动项。
（二）回归结果得到lnYt hype=-1.004458-0.001113*lnPDIt+0.939111*lnGDPt+0.075305*lnGt-0.329716*lnUt+0.002233*lnTaxt-0.168656*lnPt（0.8076）（0.8487）（0.0000）（0.0140）（0.0599）（0.8934）（0.6400）R2=0.999978，经调整后的R2=0.999967，F=91145.02，prob（F）=0.000000，DW=1.685837.从回归结果来看，R2=0.999768，经调整后的R2=0.999478，说明模型拟合较好。
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析
我国国内生产总值及其影响因素的回归分析国内生产总值（GDP）是一个国家在一定时期内所有生产单位（包括企业、政府、个人）所生产的最终产品和劳务的市场价值总和。
它是评价一个国家经济发展水平的重要指标，也是国家宏观经济政策的重要参考依据。
研究国内生产总值及其影响因素对于了解经济发展趋势、指导政策制定具有重要意义。
本文将以我国国内生产总值及其影响因素的回归分析为主题，从宏观经济层面对我国GDP的影响因素进行深入探讨。
一、回归模型的建立回归分析是一种统计方法，用来研究因变量和自变量之间的关系。
在研究国内生产总值及其影响因素时，通常可以建立如下的多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + εY表示国内生产总值，X1、X2、X3分别表示各种影响国内生产总值的因素，如投资、消费、出口等。
β0表示截距，β1、β2、β3表示回归系数，ε表示误差项。
通过对各种影响因素的数据进行回归分析，可以得到各个影响因素对GDP的影响程度及方向，从而为政策制定提供依据。
二、投资对GDP的影响投资是国民经济发展的重要动力，也是影响国内生产总值的重要因素之一。
通过对我国历年来投资与GDP的数据进行回归分析，可以发现投资对GDP的影响呈现出明显的正向关系。
在多元线性回归模型中，投资对GDP的回归系数为正值，且具有显著性，说明投资的增加对GDP的增长有积极的推动作用。
投资的结构和质量也会对GDP的增长产生影响。
基础设施投资、科技创新投资等对GDP的拉动作用更为显著，而房地产等非生产性投资对GDP的增长影响较小。
在制定投资政策时，需要引导资金流向高效率、高附加值的领域，以提高投资对GDP的促进作用。
需要注意的是，消费的增长速度和结构对GDP的影响并非一成不变。
在经济发展的不同阶段，消费的拉动作用也会有所差异。
在经济增速较快时，居民消费对GDP的拉动作用较为明显；而在经济增速放缓时，需要通过调整消费结构，引导消费向符合国家产业政策的领域发展，以提高消费对GDP的拉动作用。
经济增长影响因素实证分析
经济增长影响因素实证分析【摘要】从经济增长的影响因素角度分析，本文采纳多元线性回归法对我国2000-2017年中国经济增长要素进行研究，剖析工资，科技，居民消费状况，对经济增长的影响，寻求这些变量与经济增长的数量关系，进行分析和检测。
【关键词】工资经济增长科技居民消费水平一、文献综述资本结构考察由生产资料和劳动力构成的两者之间存在一定的比例关系，这个比例主要是由生产的技术水平决定的（生产资料增长超过劳动力的增长，生产资料与资本构成存在正比关系，劳动力则相反）。
在经历一个严格的计划生育政策后，我国出现人口素质不足以适应经济发展水平，人口结构不合理，“未富先老”的现象会越来越成为我国经济发展的一个严峻挑战。
新世纪以来，经济发展速度由原有高速增长降为中高速增长，为了更好地了解我国经济的变化，本文从工资，科技，消费来获悉经济增长的新变化。
二、模型设计采用的模型如下：Yt=β1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ut其中y ：国民生产总值指数（1978=100）x2：居民消费水平指数（1978=100）x3：总抚养比（%）ut代表随机扰动项。
影响因素分析本文y国民生产总值指数（以1978=100）来代表实际经济增长总值的提高。
另外随着科技（科1技成果登记数x7）的发展，这对我国的经济增长的变动也会有影响，进而也会影响经济的发展。
x2居民消费水平指数（1978=100）用来表示通胀水平，x3社会总抚养比反映社会负担，劳动力成本（城镇单位就业员工工资总额x4）与生产资料（全社会固定资产投资中设备工具器具购置x5）会对社会经济增长会产生显著影响。
三、模型的估计与检验多重共线性检验：在分别对原始数据与取对数后的数据回归，经过比较，取完对数后的模型更加优越。
将变量全部取对数之后进行回归，模型变为：回归结果如下：由相关系数矩阵可知除x3较低外，其他相关系数很高，所以变量间存在多重共线性。
方差扩大因子：辅助回归的可决系数很高，lnx2.lnx4.lnx5.lnx7的方差扩大因子均>10，表明存在严重多重共线性。
多元统计分析论文
河北联合大学多元统计课程论文论文题目：对中国各地区综合实力测评学院：理学院专业：统计学班级：统计1班姓名：侯雅琴学号：指导教师：高艳目录摘要、关键字、引言 (1)1 数据说明 (2)2 因子分析 (2)3 聚类分析 (7)4 判别分析 (9)5 结果分析 (12)6 参考文献 (13)附表 (14)对中国各地区综合实力测评【摘要】本文对中国各地区综合实力进行测评，以31个地区2010年的10项指标数据为样本，采用因子分析对描述各地区的实力的各项指标变量进行分析，以聚类分析和判别分析相结合对地区发展类型进行分析，再利用各指标变量间的相关性进行分析，得出相关结论以分析各地区的发展情况。
【关键词】各地区综合实力测评因子分析聚类分析判别分析引言：在这样一个信息时代，只有全面的可持续的发展才是衡量一个地区综合实力的指标，仅仅是经济发展情况不再能全面具体的体现一个地区的综合实力，经济发展水平、科技发展水平、能源储量和利用率、基础设施建设、文化发展水平等等，这些综合的因素才是体现一个地区真正的面貌，单纯的GDP指标并不能完全反映一个地区的经济发展水平，为了克服单纯GDP指标的缺陷，我们在GDP指标的基础上，综合考虑其他各方面的发展指数，本文就外商投资进出口总额、地区生产总值、地区运输路线总长度、医疗卫生室数量、创新产品项目数、创新经费、高校数目、等10个指标变量对31地区的综合实力进行测评，通过因子分析、聚类分析、等多元统计方法对各指标变量以及各地区进行统筹分析，以总结促进各地区和谐可持续发展的原因。
一、数据说明对各地区进行综合测评的各指标变量：原始数据来源：《中国统计年鉴——2010》原始数据见附录表-1二、因子分析：1.考察原有指标变量是否适合因子分析（原有变量之间是否存在一定的线性关系）：借助变量的相关系数矩阵，KMO和巴特利特球度检验，进行分析。
表—2由相关矩阵可以看出外商投资进出口总额与地区生产总值、创新产品项目数、创新经费、社会服务设施数的相关系数较高（相关系数值均大于0.5），五个变量间呈现较强的线性关系，农业用地面积和林地面积高度相关，医疗卫生室数量和运输路线长度也具有较高的相关性，都可从中提取公共因子，进行因子分析。
影响我国第三产业增加值的因素分析及GDP与第三产业的关系
探究影响我国第三产业增加值的因素以及第三产业对GDP的影响摘要：第三产业是一个国家国民经济中的重要组成部分，在发达国家第三产业占国民经济的比重非常大，影响第三产业的因素有很多，本文利用SPSS逐步回归分析的方法建立第三产业增加值的回归模型，对影响第三产业增加值的交通运输仓储和邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业等因素进行分析，得出影响第三产业增加值的显著性变量。
再通过对第三产业增加值同这些因素的因子分析，得出每个影响因素对第三产业增加值的影响程度，并对所得的模型给予合理的经济解释。
关键词：第三产业；影响因素；回归分析；逐步回归；显著性；因子分析背景:为适应加快改革开放和经济发展的新形势，中共中央、国务院于1992年6月16日做出《关于加快发展第三产业的决定》，确定发展第三产业的目标是：争取用十年左右或更长一些时间，逐步建立起适合我国国情的社会主义统一市场体系、城乡社会化综合服务体系和社会保障体系。
第三产业的增长速度要高于第一、第二产业，第三产业增加值占国民生产总值的比重和就业人数占社会劳动者总人数的比重，力争达到或接近发展中国家的平均水平。
中共十四大报告指出：“发展我国商业、金融、保险、旅游、信息、法律和会计审计咨询、居民服务等第三产业，不仅有利于促进市场发育，提高服务的社会化、专业化水平，提高经济效益和效率，方便和丰富人民生活，而且可以广开就业门路，为经济结构调整、企业经营机制转换和政府机构改革创造重要条件。
要发挥国家、集体、个人三方面的积极性，加快第三产业的发展，使之在国民生产总值中的比重有明显提高。
”一、引言第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业，又称第三次产业，指不生产物质产品的行业。
第三产业的总量及所占比重是衡量一个国家或地区社会经济发展程度的重要标志，加快发展第三产业是促进市场经济发育，优化社会资源配置，提高国民经济整体效益的重要途径。
影响第三产业增加值变化的因素有：交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业和其他产业组成。
GDP 影响因素的计量经济分析与研究
ACCOUNTING LEARNING161GDP 影响因素的计量经济分析与研究吴嘉沐 山西应用科技学院摘要：经济的飞速发展给民众带来了颇多好处，生活水平得以提高，文化也获得了空前的发展。
不过综合来看，我们国家的经济还处于转型发展阶段，目前国内的GDP 正在维持稳步增长，通过样本实验的数据可以看出，GDP 的变化将受到货币供应量、外资额、财政收入三个因素的显著影响。
本文的主要行文目的，是结合 GDP 影响因素计量经济分析，立足于现状确立GDP 影响因素的分析模型，采取相应的针对性措施促使GDP 得到持续的增长，相信这对进一步促进我国经济增长，有着很重要的作用。
关键词：GDP 影响因素；经济研究；计量分析引言GDP 是衡量一个国家经济情况的指标，对于国家的发展状态有着十分明显的反映，GDP 的总值越高则代表国家的经济实力越雄厚，它对于一个国家的重要性是不言而喻的。
那么究竟什么是GDG 呢？从专业的角度上，人们把它解释为国内生产总值，而国内生产总值，就是国家在一段时间里面，所有的行业共同创造出的劳务总价值。
不过随着伴社会在转型，目前我们国家的经济增速已经放慢了脚步。
因此，分析GDP 的影响因素，针对性的制定科学合理的措施，科学的选取使用计量专业的分析方法和计算公式，根据计算得到的结果来判断GDP 影响因素，并找出其中的关键性影响因素，为后来的GDP 发展增长作出贡献。
一、影响GDP 发展的因素理论分析研究针对GDP 现状进行理论分析，对于整个国家的重要性不言而喻，也能够很好地了解到国家的经济状况和整体的发展形势。
综合来看GDP 包括投资、消费、政府收支和进出口总额，这是一个综合性的指标，也是评判一个国家的国力和财力的主要指标，从相关数值能直接看出成国家经济现状。
不过买入现代社会之后，有很多专业人士认为，已经不能单纯凭借 GDP 来评判一个国家的经济能力，但是GDP 还是政府宏观调控经济、制定经济政策的重要标准，这就要求我们行业内的技术人员，积极主动的学习和阅读国内外有关 GDP 影响因素的计量经济分析的相关文献资料，掌握科学的分析方法，及时地了解最新的研究理论成果，为后来的GDP 发展奠定坚实的基础。
(完整版)全国GDP的统计分析毕业设计
编号
本科生毕业设计（论文）
题目：全国GDP的统计分析
理学院信息与计算科学专业
第二，国内生产总值是一个市场价值的概念。各种最终产品的市场价值是在市场上达成交换的价值，都是用货币来加以衡量的，通过市场交换体现出来。一种产品的市场价值就是用这种最终产品的单价乘以其产量获得的。
第三，国内生产总值一般仅指市场活动导致的价值。那些非生产性活动以及地下交易、黑市交易等不计入GDP中，如家务劳动、自给自足性生产、赌博和毒品的非法交易等。
关键词：GDP，回归模型，时间序列理论，统计检验，分析预测
ABSTRACT
The GDP and GNI (gross national Income, gross national Income)is commonly used to measure thecountry or region's economic development level of comprehensive index in economics. This isthe measure thatvarious countries and regions often adopt.GDPreflectsthe total amount of the added value of national economic sectors, it is regarded as a measure of national economic developmentandis one of the most important indicatorsandthe most closelyfoucusedeconomic macroeconomic statistics. For over 30 years’ reform and opening uppolicy, China's GDP average annual growth ratereached9.8%.This phenomenon is known as "China's economic miracle". Combined with GDP growth slowingdown,we begin to worry China's rapid economic development began tofade away, and willnever exist. China,enormousmarketwhich iscontinue to maintain such rapid growthin the future,there aredifferent pointsof viewin the society. This paper referedto the ‘China statistical yearbook’,obtained theGDP and the data of several factors affect the GDPfrom 1995 to 2012.We setthe GDP as the dependent variable, the population, investment in fixed assets, trade along the poor (inverse), national fiscal spending, residents' consumption level as independent variable, using the multivariate regression analysis, analysis of the influence of these variables on China's GDP. Using MATLAB statistic test, the optimum model. Second, because of time series analysis can reveal the development of a phenomenon from the number change rule or describe a particular phenomenon from the perspective of dynamic and other phenomenon and its changing regularity,toachieve the purpose of understanding the objective ing time series model canalsoforecast and control the future behavior of phenomena, modification and redesign system to achieve the goal of utilizing and transforming the objective. So this article is based on time series theory to our analysis, model identification, estimation, and forecasting. In order to analyze the inherent characteristics of the economic growth, and to make analysis and forecasting short-term economic development in our country in the future. Finally, based on the above two results, to our country's economic development and economic strategy formulation, feasiblesuggestions are put forward.
中国经济增长要素贡献率实证分析
中国经济增长要素贡献率实证分析刘斌;孙录见【摘要】In order to explore the driving force of China'economic growth since the reform and opening up,the paper studies the economic growth from the perspective of total factors like the annual real GDP, capital investment and labor age population in the years from 1980 to 2014.The results show that,in the two different periods from 1981 to 1990 and from 1991 to 2014,because of different macroeconomic environment and the special characteristics of China 's national conditions,different factors made different contributions to economic development.But in the whole period from 1981 to 2014,the influence of technological progress was increasing,while the capital's contribution was greatest and kept stable in the long-term.By contrast,the influence of labor force was gradually decreasing,which was not consistent to the traditional concept of "many hands make light work".Therefore,the demographic dividend was not obvious in China.%为了探寻改革开放以来中国经济增长的动力所在,文中使用1981-2014 年的年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量对中国经济增长从全要素视角进行了分解研究.研究结果表明:在 1981-1990 年与 1991-2014 年两个时间段,由于宏观经济环境的不同以及中国国情的特殊性,不同生产要素对经济发展的贡献度有所差异.在 1981-2014 年,技术进步的影响日趋增大;资本的贡献度最高,且长期保持平稳;劳动力因素的影响逐渐下降,与传统的"人多力量大"的理念并不一致,人口红利在中国表现并不明显.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2015(035)011【总页数】5页(P921-925)【关键词】改革开放;经济增长;技术进步;资本量;劳动力【作者】刘斌;孙录见【作者单位】西北大学公共管理学院,西安 710127;西北大学公共管理学院,西安710127【正文语种】中文【中图分类】F015一国经济的迅速增长与发展，除了具有稳定的社会体制外，主要源自生产资料诸如劳动力、资本等的投入及技术的运用．劳动力和生产资料的结合方式，在某种程度上决定了社会化大生产的方向，引导着经济体由简单再生产向扩大再生产的转变．在这个过程的不同阶段，不同生产要素对经济增长的贡献有所差异，这一点已为经济学界所熟知．作为最大的发展中国家，中国改革开放30余年，经济发展有了质的飞跃，GDP 年均增速超过9%，经济总量已居全球第二位，中国经济的发展奇迹引起国际社会极大关注，众多国内外学者纷纷就此进行深层次的探讨，希望挖掘出支撑中国经济高速发展的源动力．对中国30余省份的农业部门研究发现：尽管不同省份间生产效率差距较大，但大部分地区农业经济的增长来自生产效率的提高［1］；而对中国制造业和服务业的迅猛发展的研究也发现，同样源自劳动力使用效率的提高，表现在效率低下的国有企业要么倒闭，要么转型为私有企业，导致工人下岗，进而提高劳动生产率［2］；有学者对亚洲国家的经济发展研究发现，中国和越南的高速增长归因于经济结构从农业向工业的转变以及有利的人口年龄结构［3］；张军认为生产要素的高投入及要素配置效率的提高引致了中国经济的高增长［4］；而郭继强指出劳动力质量、劳动力数量、物质资本、技术进步、社会体制以及制度机构等因素共同对经济增长起作用［5］；蔡昉更是从人口红利与刘易斯拐点视角出发，进行了一系列相应研究，提出人口红利对中国经济发展产生重大影响，而随着生育率下降、老龄化到来，中国人口红利逐渐消失，后人口红利时期应从提高技术进步着手寻找经济新的增长点［6-9］．纵观现有对中国令人吃惊的经济发展进程的研究，可以发现大多数学者从理论及实证两个方面对不同因素的作用进行分析，结果表明不同时期影响中国经济发展的因素及其贡献并不一致，原因在于研究所选时间段以及经济指标的各异，同样，现有研究中所采的实证计量方法因为假设以及条件的差异也使得分析结果有所差别．鉴于此，本文从改革开放出发，选取更为全面的时间段，以成熟的全要素生产率为考察视角，分析中国经济发展的要素构成，进一步探究不同要素对经济增长的贡献，以针对性的提出相关建议从而促进中国经济发展．1 理论分析与模型设定对于经济增长的源泉，一般通过增长核算的方法来认识与度量．增长核算是把产出的增长分解为两个不同的来源：生产要素的增加和技术的进步．当生产要素只包括资本和劳动时，则增长核算方法把产出的增长分解为资本增加、劳动增加与技术进步的贡献［10］．为了更具有一般性，假设经济社会生产函数形式为式中：Y为国民收入或总产出；A为经济的技术状况，也称为全要素生产率；L为投入的劳动量；K为投入的资本量［10］对（1）式两边取全微分有两边除以Y式（3）进一步变形为由于式（4）中分别表示总产出中劳动收益与资本收益所占的份额，假定二者分别记为α与β，于是得到增长的核算公式为即产出增长＝技术进步＋劳动收益份额×劳动增长＋资本收益份额×资本增长．从而产出可以由技术进步、劳动量变动以及资本量变动三个因素来解释．2 数据选取与处理本文考察不同因素尤其是劳动力数量对经济增长贡献率的大小，这里分别以年度GDP来表征国民收入Y，以A代表技术因素，以年度固定资产投资来表征资本投入量K，以年度15～64岁人口数量表征劳动量L，其中，为了剔除掉价格因素的影响以使分析结果更有经济学意义，通过GDP平减指数对年度GDP进行相应处理．由于早前数据的缺失，文中选取1981-2014年的年度宏观经济数据来研究劳动力、资本和技术对中国经济增长的贡献．具体包括年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量3组1981-2014年的年度时间序列数据，这在统计学上符合大样本规定，因此具有代表性．这些数据均来自《中国统计年鉴（1982-2014）》与《2015年中国国民经济与社会发展统计公报》．3 中国经济增长的因素分析3．1 数据平稳性检验如果研究的时间序列不平稳，那么极有可能出现伪回归，导致研究结果就不具有准确性和说服力，所以先要进行平稳性检验［11］．文中采取ADF单位根法检验平稳性．考虑回归模型式中：a为常数；δt为时间趋势项；ut独立同分布于正态分布N（0，σ2）．对式（1）左右两边同时减去yt-1，得式中：τ＝ρ＋1．平稳性检验的原假设为H0：τ＝0，即模型具有一个单位根，非平稳；备则假设为H1：τ＜0，即模型不具有单位根，平稳．Dickey-Fuller经研究发现参数τ的t统计量不再服从t分布，Mackinnon经模拟给出了不同显著性水平下的临界值，于是通过参数τ的显著性检验即可拒绝或者接受原假设，从而知道原模型是否具有平稳性．这便是DF平稳性检验．为了修正DF平稳性检验的一些不足之处［11］，Dickey-Fuller发展了DF检验，提出了 ADF单位根检验法．给式（2）的右边加上yt的若干阶滞后差分项，模型化为类似于上述DF检验，通过估计值的显著性检验即可知道原序列是否平稳．通过Eviews 5．1软件，对序列进行平稳性检验见表1．表1 变量的平稳性检验Tab．1 The stationarity test of variables检验项 ADF统计值临界值（1%）临界值（5%）平稳ΔL／L-4．043 407-3．670 170-2．963 972 平稳ΔK／K-3．591 738-3．679 322-2．967 767结果ΔY／Y-4．171 224-3．699 871-2．976 263平稳经ADF检验，ΔY／Y、ΔL／L在1%和5%显著性水平下都是平稳的，ΔK／K在5%显著性水平下是平稳的．3．2 多元线性回归分析将ΔY／Y作为因变量、ΔL／L和ΔK／K作为自变量，进行回归，结果有注：（）内为标准差，［］内为t统计量，R2＝0．56，D．W．＝1．11，F＝17．99．回归发现，系数均通过显著性t检验．说明改革开放以来，中国经济增长受到劳动力、资本量以及技术因素的显著影响，其中劳动力数量增加1个百分点，引起经济增长0．25个百分点，资本量增加1个百分点，引起经济增长0．20个百分点．为了更深入分析劳动力变化对经济增长的影响，这里以上述回归结果为基础，分别计算1980年至今技术、劳动力以及资本量对经济增长的贡献度如图1所示．图1 1981-2014年不同因素对经济增长的贡献率Fig．1 The contribution rates of different factors to economic growth from 1981to 2014从图1可以看出：改革开放至今，中国经济年均增速达到9．7%，其中，技术因素贡献率为25．44%，劳动力因素贡献率为7．33%，资本投入量贡献率为67．23%．分不同时期看：①1981-1990年，技术因素贡献率虽在20%以下，但逐步提高，也说明这一时期改革开放中国开始走科技兴国之路；劳动力贡献率在10%以上，资本量贡献率处于高位且较为平稳，说明这一时期经济增长中，资本贡献占主要因素；劳动力贡献占比也较高，是由于历史的原因，早前的高生育率引致这一时期劳动年龄人口较多，从而体现为一定程度的人口红利；②1991-2006年，技术进步对经济增长的贡献稳步提升，相比较，这一时期尽管人口总量以及劳动年龄人口也逐年增加，但劳动贡献率反而呈不断下降趋势；资本投入贡献率较平稳，在65%左右，说明这一时期经济增长中，资本量依然占主要因素，技术进步影响逐年上升，劳动因素贡献率下降；③2007年至今，技术及劳动力因素对经济增长贡献率下降，资本量贡献率上升明显，这可以从这一时期国际经济环境影响中国基本面来解释，受次贷危机以及欧债危机的双重影响，以投资及外需为主导的中国经济增速放缓，实体经济惨淡，虚拟经济萎靡，直接表现在产量过剩，CPI逐年下降，劳动失业率上升，而国家及时出台4万亿资金、央行持续降准降息等刺激计划，扩大投资规模来盘活、提振经济，从而资本量的贡献度上升明显．4 结果分析基于1981-2014年的年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量对中国经济增长从全要素视角分解发现：由于宏观经济环境的不同以及中国国情的特殊性，不同生产要素对经济发展的贡献度有所差异，但技术进步的影响日趋增大，资本对经济增长的贡献度最高，且长期保持平稳；相比之下，劳动力因素的影响逐渐下降，同人们传统所认定的“人多力量大”的思想并不一致，人口红利在中国表现并不明显．究其原因，一方面，中国政府大力培育技术创新，尤其“十一·五”规划中明确提出要提高自主创新能力，加速经济增长方式转型，因此，技术因素从内生与外在两个方面均对中国经济的增长贡献度逐步提高，另一方面，国民经济三驾马车“消费、投资、出口”中，对于消费，由于中国收入差距不断扩大，富人阶层边际消费倾向递减，而低收入群体因住房、养老、医疗、子女教育等的考虑而提高储蓄率，相应减少消费，所以内需不足，对于出口，国际经济危机导致外需严重下降，增长乏力，从而给以出口为导向的中国经济产生极大负面影响，因此，投资，就成了中国刺激经济增长的唯一有效手段，从而表现在资本的贡献度长期居高不下．此外，人口红利并没有表现出人们的预期，主要在于尽管劳动年龄人口众多，给经济增长提供了丰富的廉价劳动力，但是中国特殊的户籍制度以及收入差距、生活成本等经济制度等因素致使近年来农村劳动力向城市转移趋缓，劳动人口参与率不高，劳动力并没有转化为生产力，这从近年来企业岗位空缺和失业率高企这一矛盾明显能够看出，严重阻碍了二元经济结构的消除．对此，可以从改变现有户籍制度、降低劳动力流动成本、加大培训提高劳动力素质以及因地制宜建设劳动密集型产业等方面着手，来切实提高中国人口红利对经济发展的贡献．5 结论文中依据西方经济增长理论构造了经济增长的多因素模型，然后使用1981-2014年的年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量对中国经济增长从全要素视角进行了分解研究．1）在1981-1990年与1991-2014年两个时间段，由于宏观经济环境的不同以及中国国情的特殊性，不同生产要素对经济发展的贡献度有所差异．2）技术进步的影响日趋增大，而资本的贡献度最高且长期保持平稳；劳动力因素的影响呈逐渐下降趋势，与传统的“人多力量大”的理念并不一致，同时也表明人口红利在中国表现并不明显．3）我国虽然人口众多，人口红利在中国表现并不明显，因此在切实提高中国人口红利对经济发展的贡献是我国政府未来10年时间里需要重点解决的问题．【相关文献】［1］ HU B D，Michael McAleer．Estimation of Chinese Agricultural Production Efficiencies with Panel Data［J］．Mathematics and Computers in Simulation，2005，26（5）：652．［2］ LIU S N．Efficiency Made at Cost of Workers＇Interest［N］．China Daily：North Amercian ed，2006-08-30（4）．［3］ COOK S．Structural Change，Growth and Poverty Reduction in Asia：Pathways to Inclusive Development［J］．Development Policy Review，2006，24（1）：179．［4］张军．中国经济还能增长多久［N］．文汇报，2004-05-10（5）．ZHANG Jun．How Long can Chinese Economic Grow［N］．Wenhui news．，2004-05-10（5）．（in Chinese）［5］郭继强．教化投资：人力资本投资的新形式［J］．经济学家，2006，32（4）：78．GUOJi-qiang．Education and Influence Investment：A New form of Human Capital Investment ［J］．Economist，2006，32（4）：78．（in Chinese）［6］蔡昉．刘易斯转折点——中国经济发展新阶段［M］．北京：社会科学文献出版社，2008．CAI Fang．Lewis Turning Point：a Coming New Stage of China’s Economic Development［J］．Beijing：Social Sciences Academic Press，2008．（in Chinese）［7］蔡昉．未来的人口红利--中国经济增长源泉的开拓［J］．中国人口科学，2009，18（6）：2．CAI Fang．Demographic Dividend in the Future：the Development of Chinese Economic Growth Fountainhead［J］．Chinese Journal of Population Science，2009，18（6）：2．（in Chinese）［8］蔡昉．被世界关注的中国农民工：论中国特色的深度城市化［J］．国际经济评论，2010，73（2）：40．CAI Fang．Chinese Migrant Workers receving the World’s Attention：On Deepening Urbanization of Chinese Characteristics［J］．International Economic Review，2010，18（2）：40．（in Chinese）［9］蔡昉．人口转变、人口红利与刘易斯转折点［J］．经济研究，2010，55（4）：4．CAI Fang．Demographic Transition，Demographic Dividend and Lewis Turning Point ［J］．Economic Research Journal，2010，55（4）：4．（in Chinese）［10］高鸿业．西方经济学［M］．北京：中国人民大学出版社，2004．GAO Hong-ye．Western Economics［M］．Beijing：China Renmin University Press，2004．（in Chinese）［11］高铁梅．计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例［M］．北京：清华大学出版社，2000．GAO Tie-mei．Econometric Analysis Method and Modeling：Eviews Application and Instance［M］．Beijing：Tsinghua University Press，2000．（in Chinese）。
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多元统计分析论文 有关因素对中国GDP的影响的实证研究
班级：统计0603 学号：*********** 姓名：乙碧烨
成 绩 1 数据选取（20分） 2 数据分析（50分） 4 结论陈述（10分） 5 整体行文（20分） 6 总 分 有关因素对中国GDP的影响的实证研究 【摘要】通常对GDP的定义为：一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和提供劳务的市场价值的总值。常用GDP来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，被公认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 2006年中国GDP增速创11年来新高。国家统计局局长谢伏瞻07年初宣布，中国2006年GDP（国内生产总值）增长10.7%，达到20.9407万亿元。从总量上看，这是中国GDP首次突破20万亿元大关，距离2002年首破10万亿仅仅4年；从速度上而言，10.7%创下了自1995年以来的新高。 1952年中国的工业总产值按现价估计为2390亿元。在总量上这个数字占有世界几乎3%的份额，同时也是日本或者印度的1.5倍（非人均）。人均GDP在六十年代增速仅仅为17%，到七十年代增至70%，到了飞速发展的八十年代以63%的速度一举超过印度，最后在九十年代更是达到了175%的高峰。然而中国的繁荣仍然集中在沿海和南方省份，同时近几年中国已经努力将其繁荣扩展至内陆省份和东北传统工业带。 在上世纪八十年代，中国试图将中央计划与市场主导化改革相结合，提高生产力，人民生活水平，和科技质量同时不加剧通货膨胀、失业和财政赤字；谋求农业改革，破除公社体系和引入家庭联产承包责任制，这让农民在农业活动中有更大的自主决定权；政府还鼓励非农业活动，比如乡村地区的农村企业；促使国有企业更加自主的经营，提高市场竞争力，并且促进大陆与境外贸易企业的直接接触；同时也更加地依赖境外的资金与进口。 在上世纪八十年代，这些改革使得工农业产值年均增速达到10%。农村人均实际收入翻倍。工业的主要成就在近香港地区和沿台海地区尤为明显，这些地区在境外投资的帮助下内需和出口产品都得到迅猛发展。中国的粮食能够自给，农村企业产值占农业产值的23%，这使其能帮助吸收农村剩余劳动力。轻工业产品和消费品也多样化了。财政、金融、银行、价格制定和人力资源体系的改革已经开始。 1988年末，为了应对价格机制的改革导致的通货膨胀的高涨，领导层采用了一系列严厉的措施。 中国经济在九十年代末期活力重现。邓小平在1992年新春南巡时给予改革以新的动力。那年晚些时候的中共十四大支持邓小平重新推动市场改革，同时声明中国在九十年代的主要任务是建立一个“社会主义市场经济”。政治体制的连续性，但更大胆的经济体制改革成为九十年代十年发展规划的特点。 在1993年，产值与物价都加速上涨，境外的投资预算也高涨。由于设立了2000多个特别经济区并随其带来了境外资金的流入，促进了经济的扩展。北京确立了更多长期的改革以给市场导向的体制更多发挥空间同时增强中央对金融体系的管理；国有企业将继续主导许多在现在称为社会主义市场经济中的重要行业。党和政府召回了投机信贷，提高了利率并重新评估了投资项目。增长率因此得到了缓和，通货膨胀率也从1995年的超过17%跌至1996年初的8%。经济在九十年代末，部分由于受亚洲金融危机的影响而放缓，官方的增长率1998年是7.8%，1999年是7.1%。在新世纪初经济又加速，在2003年达到9.1%，2004年9.5%，2005年9.8%。 中国执行副总理黄菊，在2005年一月于瑞士的达沃斯召开的世界经济论坛上说，中国经济（指GDP）计划从2005年的2.2万亿美元在2020年达到4万亿美元，人均GDP达到三倍：每人3000美元。 在2005年十二月，国家统计局修改了其2004年的名义GDP，上调了16.8%或者说2.3363万亿人民币（2819亿美元），使中国成为世界第六大经济体。（取代意大利的近2万亿美元的GDP）在2006年伊始，中国官方宣布其已成为第四大经济体，按照美元汇率计算超过了法国和英国。到2009年，中国预计将超过德国成为第三大经济体。 中共中央委员会最近确定了2006年到2010年第十一个五年计划草案。该计划要求到2010年GDP进一步增长45%同时单位能耗降低20%。该五年计划目标是GDP年增长7.5，总量从2005年的18.2万亿元达到2010年的26.1万亿元，人均GDP年增长6.6从2005年的13985元达到2010年的19270元 GDP 的增长对于一个国家有着十分重要的意义，它衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果，而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影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展。 本篇论文将通过多元统计分析方法（SPSS软件）所学的有关知识和分析方法对中国经济进行研究，方法涉及对中国GDP建立相关函数模型，以及对模型的相关检验分析，经济的预测等。从而揭示出对中国GDP增速有影响的几大关键因素。 关键词：中国GDP 影响因素 SPSS 回归模型 模型检验 预测
一.引言 观察这几年的GDP数据，可以发现中国是经济发展最为迅速的国家，2007年，国内生产总值达到24.66万亿元，比2002年增长65.5%，年均增长10.6%，从世界第六位上升到第四位；全国财政收入达到5.13万亿元，增长1.71倍；外汇储备超过1.52万亿美元。发展的如此迅速，我们来分析中国的GDP。
二．研究样本及数据来源的确立 研究样本的选取 本次研究的样本数据是来自于中国2008年统计年鉴，为了达到比较好的研究结果，本次研究所选择的数据是1990--2006年。 指标的选择 为了研究中国GDP的影响因素，我们选取的指标全是绝对指标，这样更能有利的说明此次要解决的问题。通过分析之后，我们选择中国GDP作为本次研究的被解释变量，以下的自变量作为本次研究的解释变量，初步我们选择了 批发和零售业总额(亿元) ，固定资产投资(亿元)，进出口(亿元)，第一产业（亿元），第二产业（亿元），第三产业（亿元），从业人员人数（万人）全社会投资总额X（亿元）。 三．模型的建立和参数估计 （亿元，万人）
年份 国内生产总值Y 第三产业X1 批发和零售业总额X2 全社会投资总额X3 进出口X4 从业人员人数X5 1990 18667.8 5888.4 6127.4 4517.5 5560.1 64749 1991 21781.5 7337.1 6903.9 5594.4 7225.8 65491 1992 26923.5 9357.4 7922.2 8080.2 9119.6 66152 1993 35333.9 11915.7 10892.8 13072.4 11271.0 66808 1994 48197.9 16179.8 14903.4 17827.2 20381.9 67455 1995 60793.7 19978.5 19454.3 20019.3 23499.9 68065 1996 71176.6 23326.2 23747.5 22913.5 24133.8 68950 1997 78973.0 26988.1 26169.9 24941.1 26967.2 69820 1998 84402.3 30580.5 27859.2 28406.2 26849.7 70637 1999 89677.1 33873.4 29708.8 29854.7 29896.2 71394 2000 99214.6 38714.0 32697.3 32917.7 39273.2 73025 2001 109655.2 44361.6 36014.8 37213.5 42183.6 73025 2002 120332.7 49898.9 40926.6 43499.9 51378.2 73740 2003 135822.8 56004.7 44659.4 55566.6 70483.5 74432 2004 159878.3 64561.3 50256.8 70477.4 95539.1 75200 2005 183217.4 73432.9 56589.2 88773.6 116921.8 75825 2006 211923.5 84721.4 64325.5 109998.2 140971.4 76400 （数据来自于中国统计年鉴2008） 第一步：建立模型 从理论上分析可得，中国GDP会受到第三产业X1，批发和零售业总额X2，全社会投资总额X3，进出口X4，从业人员人数X5的影响，因此建立GDP的回归模型为：
0bY+iuXbXbXbXbXb5544332211
通过SPSS统计分析软件的计算可得如下结果： Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -107632.476 53022.212 -2.030 .067
第三产业X1 -.492 .269 -.208 -1.827 .095 批发和零售业总额X2 2.356 .254 .734 9.275 .000 全社会投资总额X3 .610 .170 .318 3.584 .004 进出口X4 .075 .113 .053 .661 .522 从业人员人数X5 1.727 .828 .116 2.084 .061 a Dependent Variable: 国内生产总值Y