《计量经济学》报告Word格式.docx

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财政收入规模的逐年扩大，财政实力的增强，为促发展、促和谐提供了有力保障，有力推动了经济发展方式加快转变和区域协调发展，财政收入越高则GDP越高。

5.资本形成总额是常住单位在一定时期内固定资本形成总额和存货变动价值。

固定资本形成总额是常住单位在核算期内购置、转入和自产自用的固定资产，扣除固定资产的销售和转出后的价值。

资本形成总额是支出法GDP的重要组成部分，资本形成总额越高则GDP越高。

影响生产总值的因素还有很多很多，在这里我们只选取这几个主要的因素来讨论。

通过对上海市GDP影响因素的分析，我们不难看出，第二产业对上海市经济发展贡献最大，要提高ＧＤＰ，就必须大力发展第二产业。

第二产业包括工业和建筑业，工业又是由采掘业、制造业、供电、供水等部门组成的，供电和供水受区域经济发展制约，发展平缓，采掘业因上海市自然条件所限，不具备发展前提，上海市要发展第二产业就必须紧抓建筑业和工业，工业中尤其是制造业发展，结合上海市产业基础，当前要大力培植电子及通讯设备制造业、电气机械及器材制造业、医药器械制造和石化原料及制品业等优势产业的发展。

第三产业对ＧＤＰ的贡献率为４１．２４％，离上海市实现基本现代化的标准５０％仍有一定差距，可见上海市在发展旅游、信息中介服务、医疗保健等服务行业方面大有文章可作。

经济学认为影响GDP的因素是复杂的。

根据支出法核算方式：

GDP=最终消费+资本形成总额+进出口

其中，最终消费=政府消费+居民消费。

资本形成总额主要包括固定投资等。

进出口暴扣货物和服务等的净值。

第一、二产业产值等也是构成GDP的重要组成部分。

三、模型的选择与建立

选取了如下五个解释变量，来考察对GDP形成的影响：

Y：

上海市的生产总值，单位：

亿元。

X1：

上海市的工业总产值，单位：

X2：

上海市的建筑业总产值，单位：

X3：

上海市的固定资产投资，单位：

X4：

上海市的财政收入，单位：

X5：

上海市的资本形成总额，单位：

将被解释变量的数学形式确定为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

一共有5个解释变量；

β0为常数项；

μ为随机误差项，描述变量外的因素对模型的干扰。

四、数据来源与分析

1、时间序列的变量及原始数据：

由于解释变量和被解释变量中都是以“亿元”作单位，数据的口径均同质可比，没有实物量指标，故可用现价数据，而不用调整为可比价

Y

X1

X2

X3

X4

X5

年份

生产总值（亿元）

工业总产值（亿元）

建筑业总产值

（亿元）

固定资产投资

财政收入

资本形成总额

1978

272.81

207.47

5.55

27.91

190.67

47.96

1979

286.43

216.62

13.98

35.58

192.75

43.61

1980

311.89

230.87

17.07

45.43

198.85

66.52

1981

324.76

237.12

18.03

54.60

204.52

76.68

1982

337.07

240.75

21.56

71.34

200.69

90.27

1983

351.81

246.26

24.64

75.94

204.34

71.86

1984

390.85

263.19

30.62

92.30

215.79

101.63

1985

466.75

311.12

36.73

118.56

263.86

189.13

1986

490.83

318.89

49.91

146.93

257.72

228.12

1987

545.46

336.54

59.45

186.30

241.36

241.02

1988

648.30

399.53

68.83

245.27

261.69

335.56

1989

696.54

432.92

74.75

214.76

297.25

351.68

1990

781.66

469.83

75.62

227.08

284.36

331.34

1991

893.77

514.79

84.30

258.30

324.66

340.03

1992

1114.32

636.68

117.68

357.38

340.10

487.63

1993

1519.23

846.71

193.00

653.91

429.53

744.11

1994

1990.86

1074.37

309.68

1123.29

615.91

1161.49

1995

2499.43

1308.20

391.42

1601.79

702.46

1567.72

1996

2957.55

1452.79

450.41

1952.05

873.76

1956.84

1997

3438.79

1598.91

564.37

1977.59

1070.95

2048.95

1998

3801.09

1670.19

593.11

1964.83

1146.00

2010.75

1999

4188.73

1787.98

573.06

1856.72

1390.58

1970.24

2000

4771.17

1998.96

631.64

1869.67

1752.69

2169.72

2001

5210.12

2166.74

730.33

1994.73

1995.63

2356.71

2002

5741.03

2368.02

822.27

2187.06

2202.62

2531.29

2003

6694.23

2941.24

1195.80

2452.11

2828.87

3076.68

2004

8072.83

3593.25

1724.40

3084.66

3591.73

3782.25

2005

9164.10

4129.52

1889.25

3542.55

4095.81

4186.86

2006

10366.37

4670.11

2285.38

3825.09

4798.39

4762.86

2007

12188.85

5298.08

2524.18

4458.61

7310.26

5568.49

2008

13698.15

5784.99

3071.76

4829.54

7532.91

6118.70

表一

2.在解释变量与被解释变量之间一一做散点图

由散点图可看出，被解释变量Y与解释变量X1、X2、X3、X4、X5之间基本存在着线性关系，所以初步估计我所要建立的模型是直线模型。

五．模型估计

（一）模型的初步估计与检验

根据经验，我们认为所选的各个解释变量对被解释变量的效果都是明显，所以设立初始模型为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

模型的回归分析

描述性

Mean

3362.090

1540.408

599.8316

1339.835

1484.410

1581.168

Median

1519.230

846.7100

193.0000

653.9100

429.5300

744.1100

Maximum

13698.15

5784.990

3017.760

4829.540

7532.910

6118.700

Minimum

281.8100

207.4700

5.550000

27.91000

190.6700

43.61000

Std.Dev.

3830.758

1621.459

829.9391

1440.748

2013.599

1758.742

Skewness

1.288344

1.291737

1.610665

0.918076

1.885129

1.128813

Kurtosis

3.632626

3.591193

4.495798

2.788727

5.696585

3.288217

Jarque-Bera

9.092735

9.072470

16.29358

4.