我国的GDP影响因素的实证分析.docx

1、我国的GDP影响因素的实证分析我国的GDP影响因素的实证分析内容摘要：本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、等解释变量,运用计量经济学的方法,分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系.从中国的实际情况出发,在利用从1991到2009的年度时间序列数据分析的基础上,分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后提出一些观点。关键词：GDP 能源消费 居民消费水平 社会消费品零售总额 进出口贸易总额 计量分析一、问题提出：近年来，我国GDP逐年飞速增长，经济发展令世人瞩目。国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争

2、论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。二、样本数据选取及模型设定：（一）模型变量的选择模型中的被解释变量为国内生产总值（GDP）Yt , 影响GDP的因数比较多，根据其影响的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因，本文选择以下指标作为模型的解释变量：能源消费：能源消费引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。人均能耗越多，国民生产总值就越

3、大，社会也就越富裕。居民消费水平：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。社会消费品零售总额：指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。进出口贸易总额：整体贸易商品进口额与出口额之和。（二）样本数据收集以2010年版中国统计年鉴为资料来源，选择了1991到2009年我国国民生产总值，能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析。回归模型设立如下：Yt =0 +1 X1t +2 X2t+3 X3t+4 X4t +utYt-GDP X1t-能源消费X2t-居民

4、消费水平X3t-社会消费品零售总额X4t-进出口贸易总额1234-回归方程的待定系数ut-随机误差项变量采用时间序列数据，样本期为:1991年和2009年。具体数据(现价计算)如下：(表一)三、参数的初步估计与检验将模型的样本导入eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下（表二）YT = 5022.967949 - 0.05697654802*X1T - 0.3502846218*X2T + 2.153044034*X3T + 0.4758908523*X4T0.998793 0.998448 F=2895.815从回归结果看，可决系数很高，F值很大，但在显著性水平下，很多项的回归系数都

5、不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。和F值大反映了模型中各解释变量联合对Y的影响力显著，而t值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用，使得不能分解出各个解释变量对Y独立影响。模型检验：(一) 经济意义检验由回归估计结果可以看出, 能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额与GDP线性正相关,这与现实中GDP随能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额的增加而增长是相符的。(二) 统计推断检验从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.998793, F统计量=2895.815，表明模型在整体上拟合地比较理想。系数显著性检验：给

6、定=0.05， X3t、X4t的t的P值小于给定的显著性水平，表明社会消费品零售总额、对国内生产总值有显著性影响。（三）计量经济学检验1、多重共线性的检验 用Eviews计算解释变量之间的简单相关系数：(表三)可见解释变量之间是高度相关的。模型存在严重的多重共线。模型修正运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。Eviews过程如下：汇总结果（表四）变量X1tX2tX3tX4t参数估计1.42480784840.412172262.7809495871.601618153T统计量24.2217533.6305144.3970115.9

7、8844R20.9718400.9851920.9914490.9376440.9701840.9843210.9909460.933976根据经济理论分析和回归结果，加入X3t的方程t值最大，拟合优度R2也是最好的，因此此社会消费品零售总额是最重要的解释变量，以X3t为基础，顺从引入X1t，X2t，X4t进行逐步回归（表五）（表六）（表七）（表八）X1tX2tX3tX4tX3t X1t0.475982(6.323612)1.887430(12.97617)0.997251X3t X2t12.41666(1.846171)1.936106(4.196528)0.992070X3t X4t2.0

8、95760(28.31340)0.429784(9.804351)0.998627经比较，新加入X4t的方程调整的=0.998627改进最大，参数估计值的符号也正确，并且各参数t检验显著，而X2t的P值大于0.05，不显著，所以在模型中保留X4t，剔除X2t，再加入其他新变量逐步回归，结果如下：（表九）（表十）X1tX2tX3tX4tX1t X3t X4t-0.056749（-0.387129）2.133103（17.36379）0.473181（3.916644）0.998550从输出结果可以看出，加入X1t后，调整后的拟合优度略有减少，且X1t的系数不显著，这说明加入X1t会引起严重的多重

9、共线性，应予删除。保留X3t，X4t，作Yt关于X3t，X4t的OLS，结果如表七所示。最后修正严重的多重共线性影响的回归结果为：YT = -682.4569228 + 2.095759711*X3T + 0.4297839886*X4Tt=(-0.439825) (28.31340) (9.8043510)R2=0.998780 =0.998627 DW=1.499039 F=6548.345异方差的检验和修正（1） 对模型进行White检验（表十一）从表格中可以看出T=11.65560，由white检验知，在显著水平a=0.05下，临界值X20.05（5）=11.071，比较统计值于临界值

10、，T X20.05（5）所以该回归模型中存在异方差异方差的修正（对数法）对模型进进行对数变换，得lnYt=0 +1lnX3t+2lnX4t用OLS进行估计得下表（表十二）用White方法检验是否存在异方差，得下表：（表十三）从表格中可以看出，T=4.081184，由White检验知，在显著水平a=0.05下，临界值X20.05（5）=11.071，比较统计值于临界值，T X20.05（5）所以接受原假设，对数变换后的模型不存在异方差。自相关检验（1） DW检验法由前面的表可知模型lnYt=0 +1lnX3t+2lnX4t中，DW=1.073606样本容量是19，K=2，在5%的显著水平下，查D

11、W统计表DL=1.08DU=1.53，模型中DW=1.0736061.08，依据判别规则，认为误差项Ut存在严重的正自相关。自相关的修正用广义最小二乘法估计回归参数：首先，估计自相关系数=1-DW/2=1-1.073606/2=0.4631970.5对原变量进行广义差分变化：GDYt=Yt-0.5Yt-1GDX3t=X3t-0.5X3t-1GDX4t=X4t-0.5X4t-1（表十四）DW=2.610668，查表得DW检查临界值DL=1.08，DU=1.53.因为模型中DU DW3.841,所以LM检验结果说明变换后的模型不存在异方差。所以最终的修正模型为：= -3292.083004+4.1

12、01337839X3T + 0.4867444186X4T （ -0.578788） （25.16964） （4.734621） R2=0.995649 =0.995069 DW=2.610668 F=1716.416经济意义分析及模型评价从以上模型经分析可得出：（1）从模型可以看出社会消费品零售总额是影响GDP的最显著因素。（2）根据先验信息，能源消费、居民消费水平、 社会消费品零售总额、 进出口贸易总额都与GDP存在正相关关系，而我们从模型得到的结果看，社会消费品零售总额和进出口贸易总额都对GDP的影响显著，而其他在理论上与GDP联系密切的因素再次均为显现出对GDP很强的解释力，这就表明目前我国经济体制还有待完善。因而我国产业结构还需进一步调整，经济的可持续发展能力还需进一步提高。存在的问题：1、在模型预测时，由于样本选取的是小样本，仅为年度数据，不包括月度数据，所以难免造成模型的精度不高，对被解释变量的解释能力被削弱等情况。2、另外由于我们自身认识水平有限，在建立模型的过程中可能忽略了一些影响因素，使模型本身具有一些固有的缺陷，影响我们的分析结论。参考文献：1,中国国家统计局中国统计年鉴2010 2,张晓峒计量经济学软件Eviews使用指南开大学出版社3,张晓峒计量经济学南开大学出版社。