湖北省地区生产总值影响因素实证分析.docx
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湖北省地区生产总值影响因素实证分析
湖北省地区生产总值影响因素实证分析
摘要
1978年十一届三中全会为起始实行改革开放,我国的经济三十多年经历了翻天覆地的发展,中国的成就令世界瞩目。
国内生产总值是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区总体经济状况的重要指标。
本文从实际情况出发,主要采用经济增长模型和多元性回归分析,对1978~2014年的湖北省地区经济增长因素进行研究,分析了物质资本、劳动力以及消费对湖北地区生产总值的影响。
与此同时建立计量模型,寻求这些变量与湖北省国民产出的数量关系,进行定量分析,并对模型进行检验。
一、背景
经济增长是指一个国家生产商品和劳动能力的扩大,在实际的核算中,常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示,即以国民生产总值和国内生产总值来表示。
影响经济增长的因素多种多样,如劳动力、资本等硬投入要素外,还有制度变迁、文化等软因素,经济增长并不是由某一因素就能决定,不同区域、历史背景、文化氛围、资源禀赋等都会导致经济增长上的差异。
但无论是硬投入还是软因素,都会对经济增长产生重要影响。
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,而现代经济增长理论则认为知识、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作用。
物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量。
然而,由于资本投入数量难以测量,在这里我们用全社会固定资产投资总额来衡量物质资本。
中国拥有全世界近四分之一的人口,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,也是经济学研究的一个重要方面。
在1978~2014年的36年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大提高,居民的消费需求的质量和数量有了很大的提高。
但是,我国目前仍然面临消费需求不足的问题。
本文仅研究湖北省地区的消费需求对湖北经济增长的影响,并对湖北省消费需求对本省的经济增长的影响程度进行实证分析。
二、数据和变量
本文数据来源于CCER经济金融数据库的“中国地区经济数据库”。
整理如下表。
表1湖北省经济增长影响因素模型时间序列表
年度
地区国内生产总值(现价)(亿元)
地区年末从业人数(万人)
地区全社会固定资产投资总额(亿元)
地区居民消费价格指数(上年=100)
1978
151
1910.4
33.58
100.3
1979
188.46
-95
31.53
102.6
1980
199.38
1986.9
35.5
106.8
1981
219.75
-95
33.48
102.1
1982
241.55
-95
48.83
100.9
1983
262.58
-95
56.13
101.7
1984
328.22
-95
74.47
102.2
1985
396.26
2238.1
102.91
108.4
1986
442.04
-95
111.44
105.5
1987
517.77
-95
140.08
107.5
1988
626.52
-95
160.46
119
1989
717.08
-95
123.7
116.3
1990
824.38
3040.4
144.44
104.2
1991
913.38
3082.7
168.19
104.9
1992
1088.39
3118.6
240.73
109.6
1993
1325.8332
3157.6
383.18
118.4
1994
1700.9175
3196.9
593.07
125.3
1995
2109.3842
3232.5
826.5
120
1996
2499.7666
3275.5
984.38
109.4
1997
2856.4704
3311.2
1083.6
103.2
1998
3114.0156
3328.2
1231.1
98.4
1999
3229.2916
3358.1
1302.17
97.8
2000
3545.3925
3384.9
1421.55
99
2001
3880.5337
3414.5
1486.55
100.3
2002
4212.8246
3443
1605.06
99.6
2003
4757.451
3476
1809.45
102.2
2004
5633.11
3507
2264.81
104.9
2005
6590.19
3537
2676.58
102.9
2006
7617.47
3564
3343.47
101.6
2007
9333.4
3584
4330.36
104.8
2008
11328.89
3607
5647.01
106.3
2009
12961.1
3622
7866.89
99.6
2010
15967.61
3645
10262.7
102.9
2011
19632.26
-95
12557.34
105.8
2012
22250.45
-95
15578.3
102.9
2013
24791.83
-95
19307.3
102.8
2014
27367.04
-95
22965.27
102
为了具体分析各因素对湖北省经济增长影响的大小,我们以地区国内生产总值(y)作为经济发展的衡量,用总就业人数(x1)衡量劳动力,用固定资产总额(x2)衡量资本投入,用消费价格指数(x3)代表消费需求,运用这些数据进行回归分析。
采用的模型为:
y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+μ0
其中,y代表湖北地区国内生产总值,x1代表省内就业人数,x2代表省内固定资产投资,x3代表消费价格指数,μ0代表随机扰动项。
我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与湖北省经济增长的变动关系。
三、方法及模型
(一)模型初始估计
导入数据到Eviews,在功能EstimateEquation中输入“ycx1x2x3”。
使用最小二乘法,估计结果如下图1,残差图如图2。
图1模型初始估计结果
图2模型残差图
(二)多重共线性检验
选择Quick\GroupStatistics\Correlation,在出现的对话框中输入“yx1x2x3”,得到图3。
图3相关系数矩阵
通过检查相关性,发现下载的数据存在问题,例如1979~1989年和2011~2014年之间存在地区就业人数为-95的异常数据,因此我们选择1990~2010的20年数据重新估计,得到下图。
图4模型初始估计结果
知估计结果为:
Yt=-18870.04+5.954947X1+1.237276X2+8.206596X3
图5模型残差图
图6相关系数矩阵
根据多重共线性检验,变量之间存在着线性相关。
我们从图6可看出,Y与X1、X2相关性大,X1与X2的相关性也较大。
通过剔除变量法,多重共线性的修正结果如下:
剔除X3。
我们得到修正后的模型图7。
图7修正多重共线性后的模型
修正后的估计结果为:
Yt’=-17311.11+5.746138X1+1.242445X2
(三)异方差检验
在图7的基础上,选择View\ResidualDiagnostics\HeteroskedasticityTests,选择ARCH,得到下图8。
图8ARCH检验
从上表可以得到数据:
(n-p)R2=3.273458,查表得到x2(p)=5.9915,(n-p)R2=3.273458(四)序列相关检验
已知DW=0.715252,查表(德宾-沃森d统计量)得dl=0.89,du=1.27。
由此可知误差项之前存在正相关性,如下图。
图9修正前存在自相关
修正序列相关后的模型如下图。
图10修正序列相关后的模型
修正后的DW=1.860777,进行自相关检验,Q统计量如下图所示。
图11修正后的Q统计量
通过上图可看出修正后无自相关。
(五)显著性和拟合优度检验
图10反映了模型的最终形式,X1和X2的t检验都通过。
F统计量值为965.3885,F检验通过。
对于F=965.3885,表明模型从整体上看湖北省经济增长与各解释变量之间线性关系显著。
修正的拟合优度量为0.9958,拟合程度很好。
四、结论及分析
1、固定资产投资是湖北经济增长的重要原动力
经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用率,固定资产投资是湖北经济增长的重要原动力,它对经济运行具有先导作用,并以其乘数效应拉动经济增长。
2、劳动力对湖北省经济增长的GDP有很大的促进作用
我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强,对GDP影响很大。
但是劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低,劳动力素质结构存在巨大的缺陷,这会直接影响经济的增长。
3、消费需求对经济的拉动作用
消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分,是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分,同时也是最为明显的反映湖北经济自发增长态势的宏观经济指标。
4、政策建议
就业是民生之本,有效促进就业,保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。
针对目前劳动力数量庞大且整体素质不高的情况,应该通过多种途径,一方面加强就业培训的投入力度,提高劳动者就业以及再就业的能力,从而降低失业率;另一方面,加强湖北省内各地区间人才交流并促进劳动力自由流动,通过合理的技术壁垒的方式,阻止外来流动人员的无序进入。
同时,鼓励灵活就业,以减轻就业压力。
劳动力的人力资本含量以及高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷,直接影响了经济的增长,因此应当控制人口的数量,优化劳动力结构,提高劳动力素质。
物质资本对湖北省的经济增长也起到了一定的影响作用,应当加强对投资的科学管理,提高投资效率。
5、不足处总结
一开始使用1978~2014年的数据发现模型处理出来存在很大问题,这是由于1979~1989年和2011~2014年之间出现地区就业人数为-95的异常数据,使得模型错误,故最后选择了1990~2010的20年数据重新估计。
因此本文可能由于数据问题导致估计结果与实际情况有出入。
五、主要参考文献
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