江苏省GDP实证分析.docx

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江苏省GDP实证分析

关于江苏省地区生产总值的影响因素的实证分析

前言

一、研究目的

二、问题的提出

三、单位根的检验

四、多元线性分析

五、回归模型的建立

1.经济意义的检验

2.统计检验

六、自相关检验

1.DW检验

（1）序列图分析

（2）相关系数检验

（3）BG检验

七、异方差检验：

White检验

八、经济意义分析及模型分析

九、模型分析

十、结论建议

十一、原始数据

十二、参考文献

关于江苏省地区生产总值的影响因素的实证分析

前言

在中国经济迅速发展的大背景下，近年来江苏省地区生产总值（GDP）不断增长，财政收入随之逐年增多；表明江苏省财政支出逐年增多，对教育、社会保障等民生领域的投入逐年增加。

通过计量经济学的研究手段来阐述它们之间的关系，不足之处望老师见谅。

一．研究目的

本文通过对江苏省GDP的变动进行多因素分析，建立以江苏省生产总值为因变量，以其他可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对江苏省经济的飞速发展这一社会现象进行数理化分析，就今后江苏及周边地区的经济发展提出以下可供参考的意见。

二．问题的提出

随着改革开放进程的加快和东南沿海地区经济发展更是实现了快速的发展，纵观整个江苏地区的经济发展状况，大致可以分为四个梯次。

第一梯次，南京、苏州、无锡三足鼎立，领跑江苏经济。

这三个城市都是传统意义上的经济强市，经济基础条件优越。

第二梯次，常州从传统的苏锡常阵营逐渐分离，镇江开始奋起直追。

常州作为“苏南模式”的发源地之一，一度处于高度繁荣的“苏锡常”阵营，但近年来常州的经济发展速度明显放缓，与苏州、无锡两个城市的差距拉大。

但是整体情况还是非常不错，西利亚常州加盟店月均营业额和苏州的加盟店基本持平。

第三梯次，扬州、南通、泰州、徐州。

南北差距有所缩小，传统意义上的苏南苏北划分界线不再泾渭分明，扬州、南通、泰州三市已从传统意义上的苏北地区脱胎而出，成为连接南北经济、富有活力的苏中板块，它们与徐州构成了江苏城市经济发展的第三纵队。

第四梯次，淮安、连云港、盐城、宿迁。

均分布在传统意义上的苏北地区，经济基础相对薄弱。

那么，除了国家的一些优惠政策以外，是什么因素导致了江苏地区生产总值以如此惊人的速度增长呢？

从中我们又可以得到什么样的启发，让江苏继续维持经济高速增长的态势？

在此，我通过对于影响重庆市GDP高速增长的因素进行了分析，由此来解决提出的问题。

对于这个问题，我选取了货物和服务净出口（现价），居民消费水平（现价），资本形成总额（现价）作为主要指标。

三．单位根检验

选取被解释变量江苏省地区生产总值y

选取解释变量货物和服务净出口（现价）x1

居民消费水平（现价）x2

资本形成总额（现价）x3

1.对Y进行单位根检验，ADF的检验结果如下：

从检验结果可以看出，在1%，5%，10%三个显著水平下，大于相应的临界值，从而不能拒绝

表明地区生产总值存在单位根，为非平稳序列。

则对二阶差分序列做单位根检验，检验结果如下：

从检验结果可以看出，t检验的概率值为0.0365，小于0.05，从而拒绝原假设，表明Y的二阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。

即Y~I

（2）。

2.对X1做单位根检验，ADF检验结果如下：

从以上检验结果可以看出，在1%，5%，10%三个显著水平下，大于相应的临界值，从而不能拒绝

表明地区生产总值存在单位根，为非平稳序列。

则对二阶差分序列做单位根检验，检验结果如下：

从检验结果可以看出，单位根检验的概率P值=0.0037，所以应拒绝原假设，表明X1的二阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。

即X1~I

（2）

3.对X2做单位根检验

从检验结果可以看出，在1%，5%，10%的三个显著水平下，单位根检验的临界值分别为-4.42059、-3.259808、-2.771129，t统计量值为-4.960210，小于相应临界值，应拒绝原假设，表明X2的二阶序列不存在单位根，是平稳序列。

即X2~I

（2）

4.对X3进行单位根检验

由图可知，检验的概率P值=0.0115，应拒绝原假设，表明X3的二阶序列不存在单位根，是平稳序列。

即X3~I

（2）

综上，Y、X1、X2、X3、具有同阶平稳性，可以进行回归分析。

四、多重共线性的分析

根据经济理论的定性分析，共选择了3个变量，但是模型中包含过多的解释变量容易产生多重共线性。

因此先利用相关系数分析被解释变量与解释变量之间、以及各个解释变量之间的相关关系。

输出的相关系数矩阵为：

根据相关系数，可以做出以下分析：

Y与X1~X3的相关系数都在0.95上，所以从统计意义和经济意义上讲，他们都是有重要意义的解释变量。

但是从Xi之间的相关系数可以看出，解释变量之间存在两组较强的相关关系：

对于X1、X2与X3，其中r12=0.951037,r13=0.945721,

即货物和服务净出口（现价X1、居民消费水（现价）X2、资本形成总额（现价）X3之间的相关关系，这些数值分属于GDP支出法核算中不同的核算指标，因此三者并不会相互影响。

、由于我们研究的目的是想通过计量模型分析各个因素对地区生产总值的影响，所以不妨将它们作为解释变量全部引入模型，若产生多重共线性，再做相应处理。

经过以上分析，清楚了其三个变量之间的内在联系，这有助于了解多重共线性可能会产生的结果，合理评估模型的估计结果，正确处理和选择模型。

五、回归模型建立-OLS

根据相关系数和Y与Xi（i=1、2、3）的相关图可知，Y与Xi之间基本是线性关系，所以设定模型为：

Y=a+b1x1+b2x2+b3x3+u

按照逐步回归的思想逐个估计模型，估计结果列下表：

模型

a

b1

b2

b3

1

-255.0241

12.60905（10.6911）

0.9363

2

-3158.728

0.3.043610（51.54286）

0.995877

3

684.1296

1.943985

（89.55942）

0.998630

4

-375.6262

1.041657

（5.458506）

0.604565（0.173891）

1.414528（0.105486）

0.999822

通过最小二乘法分析各个自变量与因变量的拟合优度，可知货物和服务净出口（现价X1、居民消费水（现价）X2、资本形成总额（现价）X3对江苏省地区GDP均有显著地影响。

综上分析，模型四最适合。

回归结果如下：

Y=-375.6262+1.041657X1+0.604565X2+1.41528X4

F=16809.24

1.经济意义的检验

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年的货物和服务净出口每增加一亿，平均来说生产总值会增长1.041657亿元；当年的居民消费水平每增加一元，平均来说生产总值会增长0.604565元；当年的资本形成总额每增长一亿元，平均来说生产总值会增长1.41528亿元。

2.统计检验

（a）.拟合优度：

由上面的数据可以看出，

=0.99822，修正的可决系数为

=0.991707，这说明模型对样本的拟合很好。

（b）.F检验

针对

：

，给定显著性水平

，由表可以看出F=16809.24>3.3.,应拒绝原假设，说明回归方程显著，即货物和服务净出口（现价X1、居民消费水（现价）X2、资本形成总额（现价）X3地区生产总值有显著影响。

（c）.t检验

X1、X2、X3的系数t检验其伴随概率均较小，应拒绝原假设，认定各个系数与0有显著性差异。

解释变量对货物和服务净出口（现价X1、居民消费水（现价）X2、资本形成总额（现价）X3生产总值有显著的影响。

六．自相关性检验

DW=1.206,n=13,K=3，查DW检验表dL=0.715,du=1.816,dL

再按以下方式检验其自相关性：

（1）残差图分析：

从显示的残差分析图可知，残差分布存在着微弱的周期分布，表明可能存在自相关性。

（2）偏相关系数检验

从输出结果来看，只有一阶的偏相关系数最大但其绝对值都未超过0.5，可能不存在自相关性。

（2）BG检验

表明模型不存在自相关性。

七、异方差检验

由残差序列看，不存在很强的波动聚集性，可能不存在异方差现象。

1.White检验

利用White检验,得辅助回归模型的F统计量和卡方统计的伴随概率都大于0.05，应接受原假设，认为模型不具有异方差性。

2.Glejser检验

检验的基本原理也是通过建立残差序列对（某个）解释变量的（辅助）回归模型，来判断残差的取值与解释变量之间是否存在着较强的相关性。

通常是用残差的绝对值对某个解释变量回归，根据回归模型的显著性和拟合优度来判断原模型是否存在异方差性。

八、模拟预测检验

在方程窗口点击Forecast，可以得到Y在样本期的模拟预测值；设预测变量名为YF。

在命令窗口在输入以下命令：

GENRER=（1-yf/y）*100计算相对误差

SHOWYYFER显示误差

PLOTYYF绘制拟合预测图，如下：

根据显示的计算结果图看，预测的相对误差都在3%以内，而且从拟合图可以看出，模型不仅对各个实际值的拟合优度较高，而且还很好的描述地区生产总值的起伏波动情况。

因此，所建立的模型可以如实地反映地区生产总值的变动规律。

九、模型分析

根据所建立的计量模型，影响地区生产总值的主要因素是从各个因素的t检验来看，各因素影响的重要程度依次是货物和服务净出口（现价X1、居民消费水（现价）X2、资本形成总额（现价）X3。

这与理论分析和经验判断相一致。

十、结论与建议

通过以上分析，我们可以看到，对于设定的模型中，存在多重共线性，当经过修正，已经是模型具有较好的代表性。

实际上，此模型与江苏省历年来经济的飞速增长现象是相符的。

随着经济的发展，带动了消费水平提高，从而影响了江苏地区的经济。

净出口的持续增加，也显著影响了江苏地区的生产总值。

另外，资本投入在国内生产总值中也具有举足轻重的地位，才能使产业结构得到优化，经济得到健康稳定的发展。

那么，从江苏的GDP发展状况来看，我们对于重庆市今后的发展，可以的到怎样的启示呢？

首先，江苏必须继续优化自己的产业结构，就现在来说，必须大力发展基础产业，结合经济持续发展提供保障；其次，要充分利用国家总体战略的时机和国家对特别的优惠政策，努力发展第三产业，吸引更多的外资来源。

最后，江苏应该利用自己独到的区位优势来巩固经济成果。

十一、原始数据

指标

支出法国内生产总值（现价）

货物和服务净出口（现价）

居民消费水平（现价）

资本形成总额（现价）

地区

江苏省

江苏省

江苏省

江苏省

频度

年

年

年

年

单位

亿元

亿元

元

亿元

2000

8553.69

798.19

3873

4044.78

2001

9456.84

921.71

4124

4393.21

2002

10606.85

996.27

4717

4808.67

2003

12442.87

776.45

5288

6182.38

2004

15003.6

818.63

5970

7957.76

2005

18305.66

1454.46

7163

9313.16

2006

21645.08

1965.61

8302

10673.86

2007

25741.15

2552.79

9659

12371.23

2008

31750.16

3300.75

11013

15697.51

2009

34457.3

2510

11993

17571.9

2010

41425.5

3014.1

14035

21173.3

2011

49110.27

3411.94

17166.48

25049.05

2012

54058.22

4085.58

19452.26

27258.07

数据来源：

《中国统计年鉴》

参考书目：

《关于重庆地区生产总值的影响因素的实证分析》刘妍玲2011