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国内生产总值影响因素实证分析

2015-08-11孙兰

企业文化·中旬刊 2015年8期
关键词:财政收入

孙兰

摘 要:GDP的大幅增长,表明经济增长速度加快、国民收入增加和消费能力的增强。本文通过运用计量经济学的方法,收集1978-2013年的统计数据,对影响GDP增长因素进行实证分析,并对财政收入、社会消费品零售总额、进出口总额三个具有代表性的解释变量建立影响GDP的多元回归模型,以阐述影响GDP的主要因素,最后对实证分析的结果提出对策及建议。

关键词:GDP;财政收入;社会消费品零售总额;进出口总额

一、变量选择与处理

由于国内生产总值的具体影响因素多种多样,根据数据的可获得性以及模型自身的需要以及实际情况,选择了财政收入(CS)、社会消费品零售总额(XFP)、进出口总额(JCK)作为解释变量,GDP作为被解释变量。社会消费品零售总额反映国内消费支出情况,对判断国民经济现状和前景具有重要的指导作用。我国出口对国民经济增长具有推动作用,进口对国民经济增长具有一定的抑制作用。财政收支不仅是履行政府职能的基础,也是政府进行宏观调控的主要手段,因此从财政收入、社会消费品零售总额、进出口总额的角度来研究我国的经济增长具有重要的理论和实践意义。

改革开放以来,我国经济迅速增长,对其起到重要作用的因素也有很多。因此通过国家统计局,选取1978—2013的年各项经济指标,来研究我国GDP的影响因素。利用居民消费价格指数对国内生产总值,财政支出、社会消费品零售总额、进出口总额进行调整,使之变成可比数据序列,消除通货膨胀的影响。

二、模型设计

跟据传统的宏观经济学理论知识,可以推测解释变量与被解释变量存在着线性关系。通过 EViews 软件做出相关性图,我们可以明显的发现被解释变量与解释变量存在线性关系。于是,以在此基础上将模型设计如下:

GDP=β0+β1CS+β2JCK+β3XFP+μ

参数说明:GDP,国内生产总值;CS,财政收入;JCK,进出口总额;XFP,社会消费品零售总额。

根据1978—2013年样本观测数据,建立回归模型,结果如下图:

根据OLS估计结果可得到回归方程:

对上述模型经济意义检验:

(1)从模型中可以看出,其他条件不变时,财政收入每增加1亿元,国内生产总值平均减少0.512408亿元。二者呈负相关,但从GDP和财政收入相关关系图中观察,二者应呈正相关关系。因此模型不符合经济情况,不能通过经济意义检验。

(2)进出口总额每增加1亿元,国内生产总值平均增加0,502154,二者呈正相关,符合经济意义。

(3)社会消费品零售总额每增加亿元,国内生产总值平均增加2.174693,二者呈正相关,社会消费品零售总额提升,表明消费支出增加,经济情况较好。

综上所述,除财政收入外,其余各解释变量均通过经济意义检验。因此应将财政收入从模型中剔除,再用OLS法进行参数估计,所得结果如下:

从上述模型中可以看出,在其他条件不变时,财政收入每增加1亿元,国内生产总值平均增加0.4924亿元,二者呈正相关关系,符合经济意义。社会消费零售总额每增加1亿元,国内生产总值增加1.9026亿元,二者相关性很明显,相比财政收入,社会消费品零售总额对国内生产总值的影响更明显。

三、结论分析

该模型的经济意义是明显的,即从分析的三个变量中,国内生产总值主要取决于进出口总额和社会消费品零售总额。影响GDP的因素有很多,虽然只从社会消费品零售总额和进出口总额对影响GDP的因素进行了分析,根据验证结果显示,社会消费品零售总额和进出口总额的提高可以再很大程度上推动GDP的增长。通过扩大消费,政府可以继续推进城镇化、工业化、信息化和农业现代化等方式产生巨大的投资需求,从而产生相应的消费需求,使消费仍保持平稳较快增长,推动中国经济发展。

参考文献:

[1]赵盈.我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J].西安财经学院院报,2006.(3).

[2]张亮.我国投资与GDP增长的实证分析[J].社会科学家,2007(6).

[3]郭稳.基于真实GDP与潜在GDP的经济增长因素分析[J].合作经济与科技, 2011(3).

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