影响内蒙古GDP增长因素的实证分析

李国晖

随着经济日渐成为人们生活的焦点，经济领域的一个重要指标———GDP（国内生产总值）越来越受到社会的关注。国民生产总值（GDP）是按市场价格计算的国内生产总值的简称，是指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。一般来说，国内生产总值有三种形态，即价值形态、收入形态和产品形态。GDP不仅能够在总体上度量国民产出和收入规模，也能够在整体上度量经济波动和经济周期状态，也是政府制定经济发展战略和经济政策的重要依据。因此，准确研究GDP的影响因素，对我国经济发展具有重大意义。本文收集内蒙古GDP和各影响因素的时间序列数据，运用多元回归的方法，使用EVIEWS3.1统计软件对影响GDP的因素进行分析处理。

一、模型的变量选取

选择国内生产总值Y作为被解释变量。国内生产总值的影响因素很多，本文不能全面地给予说明分析，根据影响因素的大小和模型本身的需要等原因，选择了六个指标作为模型的解释变量：社会消费品零售总额、出口、工业总产值、固定资产投资、地方财政总收入和能源生产总量。一个国家的经济增长，要靠消费、投资和出口“三驾马车”拉动，其中，消费需求包括居民消费，也包括政府消费（公共消费）；投资需求包括政府投资，也包括企业投资，所以在选取影响因素的时候本文首先考虑了影响经济的“三驾马车”，由于条件和数据的搜集难度等因素的限制，本文选取了内蒙古社会消费品零售总额来代替消费，选取了固定资产投资来代替投资。财政收入的增长情况关系着一个国家和地区的经济发展和社会进步，因此选择财政总收入作为影响内蒙古经济增长的一个指标。同时内蒙古是一个能源丰富的地区，能源的开发和利用对内蒙古的经济发展起到了不可低估的作用，所以能源生产总量也是一个重要的影响指标。而工业总产值作为影响中国经济增长的重要因素也应被重视，所以本文还选取了内蒙古的工业总产值作为本文的一个重要的影响因素加以分析。因此，上述解释变量的选取符合经济发展的实际情况。

二、模型的建立

通过对《内蒙古统计年鉴》中相关数据的整理，得到被解释变量和解释变量从1984年到2009年的数据。以这些数据为基础，首先运用Eviews5.0画散点图，可以发现被解释变量和解释变量之间都存在明显的线性相关关系，于是可确定模型的理论方程为：

设Yt为内蒙古GDP的值，X1t为社会消费品零售总额，X2t为出口总额，X3t为工业总产值，X4t为固定资产投资额，X5t为地方财政总收入，X6t为能源生产总量，μt为随机误差项。

运用Eviews5.0进行OLS参数估计，得到回归模型：

Se=（57.69）（0.9897）（0.2585）（0.0280）（0.1510）（0.1573）（0.8240）

t=（-0.7956）（3.2287）（3.5323）（0.8469）（4.4049）（-2.8368）（0.1960）

R2=0.9996 F=7135.98 DW=1.8004

三、模型检验及修正

可绝系数R2=0.9996，说明模型对数据的拟合程度很好。F值为7135.98>Fα（6.9）=2.74，说明回归显著，整体上线性回归拟合效果较好，但X3、X6变量的参数T分别为0.8469和0.1960，均小于，并不显著，可能存在多重共线性，而且X5系数符号与经济意义不符。

1.多重共线性检验

根据各自变量的相关系数矩阵及线状图可以判断出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重的多重共线性，这里用逐步回归消除多重共线性。

经逐步回归法消除变量的多重共线性，依据调整后可决系数最大原则，选取X2作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型；通过逐步回归法将其余的解释变量分别加入模型，得到二元回归模型。再次依据可决系数最大原则，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为进入模型的候选变量，将这个候选变量调整后的可决系数与上一步中进入模型解释变量的调整后可决系数加以比较，若是大于上一部的调整后可决系数，则将候选变量加入模型，若是小于上一部调整后的可决系数则将停止逐步回归。从所得的回归结果中发现变量X4的调整后可决系数最大，故将X4作为第二个解释变量进入模型。根据上述选取变量的原则，继续进行逐步回归，最终本文剔除掉了变量X3、X5、X6，得到最终的回归模型：

Se=（28.27606）（0.197296）（0.029608）（0.666006）

t=（0.915169）（5.737655）（15.42418）（3.910239）

R2=0.999194 F=9086.446 DW=1.526986

该模型R2=0.9992，R=0.9991，可决系数很高，F检验值9086.446，此模型明显显著。

2.异方差检验

根据怀特检验的结果可知，检验结果的p值均大于0.05，所以ui不存在异方差。

3.自相关检验

在上一步中的回归结果中解释变量为3，样本容量为26，查德宾-沃森d统计量表中dl=1.143，du=1.652。而回归结果中DW=1.526986，处于不确定区域，在散点图中大部分点存在于一三象限中，表明随机误差项ut存在正自相关。利用Cochrane-Orcutt法消除自相关，可得方程：

利用EViews5.0进行回归分析，可得最终的回归方程：

Se=（42.33355）（0.303301）（0.04248）（1.073484）

t=（0.677659）（3.498336）（10.81944）（2.779211）

R2=0.999223 F=6430.525 DW=1.884717

回归结果中解释变量为3，样本容量为26，查德宾-沃森d统计量表中dl=1.143，du=1.652。而回归结果中DW=1.884717，大于临界值上限，落在接受H0区域，表明模型中没有自相关。

可决系数R2、F、t统计量也均达到理想水平。

四、结论

从模型中可以看出：当社会消费品零售总额增长一个百分点时，GDP增加1.06105个百分点。当工业总产值增长一个百分点时，GDP增加0.459676个百分点。而当出口增加一个百分点时，GDP增加2.983483个百分点。因此出口对GDP的影响比较大，社会消费品零售总额次之，工业总产值较弱，但这三个因素对GDP的影响都是正影响；而固定资产投资对GDP的影响却是负影响，其原因可能是由于内蒙古的固定资产额已经达到了一定的规模，再继续投入过多的固定资产不但不会促进经济的增长，反而会造成资金的浪费。但如果把过度的固定资产投资金额用到出口等主要推动因素上，就又可以推动GDP的增长。