我国GDP影响因素分析

2017-03-01王绘集

经营者 2016年21期

王绘集

摘要本文运用计量经济分析方法，建立国内生产总值的多元线性回归模型。利用Eviews软件对模型进行OLS参数估计，通过OLS回归、怀特异方差检验、BG自相关检验、简单相关系数多重共线性分析等实证分析了城镇、农村居民消费水平和第一、第二、第三产业增加值这些指标对我国GDP的影响，从而拟合出比较优良的GDP模型，说明城镇、农村居民消费水平以及第一、第二、第三产业增加值这些指标对我国国内生产总值的影响，并结合当前我国的宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而给出相应的对策。

关键词国内生产总值 OLS参数分析检验影响因素

一、引言

国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP核算中有许多因素在起作用，拉动GDP的最主要因素是三驾马车：投资+消费+出口。经济学家们基于三个主要因素对我国的GDP影响因素做了大量研究。本文通过计量分析方法和统计分析方法，通过OLS回归、怀特异方差检验、BG自相关检验、简单相关系数多重共线性分析方法等实证分析了我国城镇、农村居民消费水平、第一、第二、第三产业增加值这些指标对我国GDP的影响程度，旨在分析居民消费结构和产业结构对我国经济增长的贡献情况，并结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。

二、理论模型

（一）数据收集

从《中国经济与社会发展统计数据库》得到我国1985～2014年国内生产总值GDP、我国城镇、农村消费水平，第一、第二、第三产业增加值的统计数据，数据基于全国范围内各年年末的数据统计，如表1所示。

表1是1985～2014年间，我国的GDP、城镇居民消费水平、农村居民消费水平、第一、第二、第三产业增加值的相关样本数据。本文旨在分析城镇居民消费水平、农村居民消费水平、第一、第二、第三产业增加值对GDP的影响程度，找出最主要的影响因素。设被解释变量GDP为Y，分别设解释变量为城镇居民消费水平x1、农村居民消费水平x2、第一产业增加值x3、第二产业增加值x4、第三产业增加值x5。

（二）对GDP影响因素的分析过程

1.模型的建立及参数估计

利用Eviews3.1和1985～2014年我国GDP（Y）、城镇居民消费水平x1、农村居民消费水平x2、第一产业增加值x3、第二产业增加值x4、第三产业增加值x5的相关样本数据建立了多元线性回归模型，通过OLS回归拟合出比较优良的GDP模型。设方程模型为：，为了克服数据的不稳定性，取自然对数后再进行回归，即

（公式1）

OLS回归结果如图1所示。

2.模型的经济意义检验

由图1所示回归结果可知，分别表示城镇居民消费水平、农村居民消费水平、第一、第二、第三产业增加值对我国国内生产总值的弹性，分别是0.2、0.4、0.4、-0.1、0.05，都在-1～1之间，数值范围相当，通过经济意义检验，但是第二产业的回归系数为负，与实际结果不符，可能是模型存在多重共线性，下面对回归模型进行分析检验。

3.模型的统计检验

（1）F检验：原假设：取0.05。由图1所

示，F统计量的伴随概率接近0，表明在95%的置信水平下拒絕原假设，模型通过方程显著性检验。

（2）T检验：原假设：取0.05。由图1所

示，伴随概率均小于0.05，表明在95%的置信水平下拒绝原假设，变量通过显著性检验，说明城镇、农村居民消费水平、第一、第二、第三产业增加值对我国GDP的影响都是显著的。

（3）拟合优度检验。模型的拟合优度，接近于1，模型的拟合优度较好。

4.模型的计量经济检验

上述结果有一定的假设前提，包括：随机误差项具有同方差，随机误差项之间不存在序列相关，解释变量之间无相关性等。实际上，参数估计量不能完全符合假设，因此，必须通过计量经济检验，对模型进行修正。

（1）模型的多重共线性检验和调整。对上述的回归模型进行多重共线性检验，检验结果如图2所示。由相关系数可知，该模型中，每两个解释变量的相关系数都大于0.9，变量之间存在多重共线性。采用逐步回归法进行修正。建立基本的一元回归方程。根据相关系数和理论分析，农村居民消费水平x2与GDP（Y）关联程度最大。所以，设建立的一元回归方程为：

逐步引入其他变量，确定最适合的多元回归方程，经过回归方程检验显示，该组合的拟合优度较其他组合好，且F检验、t检验都是显著的。由此可以确定方程的三个变量lnX2，lnX3，lnX5，在此基础上对方程进行OLS回归后，结果如图3所示，所以处理后的多重共线性的方程模型为：=1.4006+0.4749+0.3718+0.1461（公式2）

（2）特异方差检验。对上述的回归模型进行怀特异方差检验，检验结果如图4所示，其中F值为辅助回归模型的F统计量值。原假设：模型不存在异方差，取∝=0.05，由于F统计量的伴随概率P=0.17大于显著性水平∝=0.05，能够接受在95%的置信水平下不存在异方差的假设，所以该模型不存在异方差。

（3）BG自相关性检验和调整。对上述的回归模型进行BG自相关性检验，检验结果如图5所示，图中=9.4517，临界概率P=0.0088，原假设：模型不存在自相关，取显著水平∝=0.05，由于F统计量的伴随概率P=0.01小于显著性水平∝=0.05，拒绝在95%的置信水平下不存在自相关性的假设，因此辅助回归模型是显著的，即在回归模型的误差项间存在自相关。因此对自相关进行调整：用广义差分法消除自相关，先在解释变量中引入AR（1）项进行一阶差分得到如下结果：

图7表明估计过程经过7次迭代后收敛，=2.6934，临界概率P=0.26，取显著水平∝=0.05，由于F统计量的伴随概率P=0.34大于显著性水平∝=0.05，能够接受在95%的置信水平下不存在自相关性的假设。因此，辅助回归模型是不显著的，即在回归模型的误差项间不存在自相关。根据图6，此时方程的回归模型为：=1.3908+0.4875+0.3696+

0.1327（公式3）

t=（11.9286）（9.3266）（3.8797）

=0.99994，=0.99990，=117304.3，=1.808

5.调整后模型形式的确立

综上，模型参数意义明确且显著，存在显著的线性关系，调整后的拟合优度也较好。

（三）模型解释

通过=1.3908+0.4875+0.3696+0.1327这一模型我们可以发现，其中农村居民消费水平对GDP的影响最大，当农村居民的消费水平每增加一个百分比的时候，GDP会增长0.4875%。第一产业对GDP有着重要影响，第一产业每增加一个百分比，GDP将会增长0.3696%。第三产业也对GDP有着重要影响，第三产业每增加一个百分比，GDP将会增长0.1327%。

三、解决方案

通过对所建模型的分析我们可以对如何提高我国GDP给出自己的见解与解决方案。分析上述计量经济模型参数估计结果，得知，其中农村居民消费水平对GDP的影响最大，第一产业和第三产业对GDP有着重要的影响。因此，对我国在居民消费和优化产业结构方面有如下建议：

（一）针对居民尤其是农村居民的消费水平

第一，收入是消费的决定因素，增加农民收入是增加居民收入目标中的重中之重，也是其根本所在。在农民收入增长格局剧烈变化的同时，要加快农业结构调整速度，拓宽农村居民收入渠道，加大工业化和城镇化投入，提高农民消费能力。

第二，加快新农村建设，加大农村基础设施建设，改善农村生活条件。大力开展农村环境卫生专项整治活动，建立健全长效管护机制，确保环境治理问题不反弹。同时，深化农村市场体制改革，加强法制建设力度，注重开展村庄经营，以土地、资产入股等形式发展美丽经济或配套产业，做大做强村集体经济，努力增加农民收入。帮助农村居民找到新型发展道路，进一步深化美丽乡村建设。

第三，加强社会保障体系建设，给农民消费吃一剂“定心丸”，提高农户抗风险的能力。进一步完善养老、医疗和失业保险，给居民提供稳定的后方保障。这也是落实科学发展观，建设社会主义新农村和构建和谐社会的重大举措。

（二）针对产业结构，尤其是第一产业和第三产业

第一，推進以国有企业改革为核心的经济体制改革，重点关注国有资本投资运营公司。推动产业结构优化升级，撬动社会资本参与投资，推动实现中央和地方国有资本的“混合”。

第二，调整农业内部产业结构，在网络销售、公司管理、运行模式、营销策略等方面进行创新。我国农业的综合竞争力在不断提升，但就总体而言，仍是我国的弱势产业。应加大资本、技术等要素的投入，建立现代化新农村。

第三，加快推进服务业发展，提升第三产业所占比重，完善产业结构，促进发展改革。推进供给侧改革的新方向、稳定经济增长的新动能、形成合力发展新业态，培育消费新热点产业，推进规模化、品牌化和网络化经营，推动特大城市形成以服务经济为主的产业结构。

（作者单位为安徽财经大学经济学院）

参考文献

[1] 庞皓.计量经济学（第三版）[M].北京：科学出版社，2014.

[2] 高鸿业.西方经济学（第四版·宏观部分）[M].北京：中国人民大学出版社，2007.

[3] 曼昆（美）.经济学原理（第四版·宏观经济学分册）[M].北京：北京大学出版社，2006.

[4] 耿华强.消费环境对我国农村居民消费影响的实证分析[J].统计研究，2012

（11）.