我国国内生产总值及其影响因素的回归分析

【摘 要】 本文采用1978年到2016年的时间序列用stata进行OLS及协整回归，得出国内生产总值GDP和城镇居民人均收入存在正相关的关系，而与就业人数存在负相关的关系。我国就业人数大部分集中于劳动密集型产业，就业带来的对经济增长的刺激作用并不明显。

【关键词】 GDP 城镇人均收入 就业人数

一、引言

GDP是指一个国家（或地区）在一定时期内运用全部生产要素生产的最终产品和劳务的总价值，常常被用来衡量一个国家或地区经济状况的指标。我国自1985年开始计算国内生产总值，作为发展中国家，我国国内生产总值核算的历史比较短，在这方面的研究并不是特别深入。国内外学者对影响经济增长的各种指标的研究由来已久，对现有文献的研究表明，以往最多的是对消费、投资和国内生产总值的关系的研究，而在城镇人均收入、人口规模、通货膨胀率、就业等因素与经济增长关系的研究并不是特别多。

二、文献综述

尚华，马宵玥运用VAR 模型，通过对 1995 年到 2016年22年间通货膨胀和经济增长之间关系的实证研究，表明经济增长当期对通货膨胀有一个正向影响，经济增长滞后一期对通货膨胀有一个负向的影响，随着滞后期的增加，负向影响逐渐减弱;侯青利用门限回归模型（threshold regression model）分析中国通货膨胀与经济增长之间的关系，实证研究发现中国通货膨胀对经济增长的影响不是单一形态，而是具有非线性特征。中国经济存在最优通货膨胀区间 1.4%～5.1%，而当通货膨胀高于 5.1%或低于 1.4%时，通货膨胀（通过影响生产要素）对经济增长有负的影响。张晓波等通过构建多变量VAR 模型进行实证分析显示，从长期看， 经济增长与城镇居民消费和农村居民消费具有稳定的关系， 并且城镇居民消费对国内生产总值的影响程度比农村居民消费大;从短期看，城镇居民消费与农村居民消费的变动对 GDP的变动均有正向促进作用。林小纳，卓敏华选取了 2005—2014 年的统计数据，并利用Stata 进行数据回归分析，得出中国国内生产总值与非农业就业人数存在很大关系。封志明， 刘晓娜通过构建人口经济一致性系数和人口经济偏离度指数总体来看，近 10 年来中国人口分布与经济发展的空间一致性趋于强化，人口经济一致性趋于增强。周文兴运用非经典时间序列的方法通过对中国城镇的基尼系数的实证分析，得出城镇人均收入与国内生产总值存在协整关系。本文以宏观经济增长为切入点，通过实证分析，理清我国过去 40 年间城镇人均收入、消费、人口及就业人数、通货膨胀率与经济增长之间的动态关系，试图得到一个清晰的结论。

三、数据处理与实证分析

（一）数据处理

1. 数据说明

本文为研究1978年～2016年中国国内生产总值（GDP）变动的原因，选取了城镇人均收入（SR），居民消费水平（XF），就业人数（WO），通货膨胀率（RATE），人口数（ZK）五个指标进行统计分析。其中，所有数据的1997年至2016年部分来自于中国国家统计局，而其余部分来自于百度百科，豆丁网以及国家统计年鉴。鉴于数据来源的不同，为保证数据的可信性，在年份重叠的部分与国家统计局的数据进行比对，确认无误后方选取。

2. 变量选择

现以 1978年为基期，对上述各指标进行调整，为了使各变量趋于平稳，将国内生产总值（GDP）、城镇人均收入（SR）、居民消费水平（XF）、就业人数（WO）、人口数（ZK）进行对数变换 ，并分别记为 LnGDP、LnSR、LnXF、LnWO、LnZK。对各时序变量进行平稳性检验，发现序列LnGDP、LnSR 、LnXF、LnWO、LnZK、RATE都是非平稳的 ，其滞后多阶可使某些数据平稳。并利用协整检验法来考察各个变量之间是否具有协整关系， 反映SR、XF、WO、ZK、RATE对经济增长是否存在长期影响。

3.平稳性检验

在试验中所用数据为时间序列，需要检验其平稳性，得到序列的单整阶数，再判断其是否具有协整关系。

将时间序列进行ADF检验，检验结果如附录表二数据、滞后1阶都不平稳。将序列直到滞后12阶得到LnGDP、LnSR和LnWO序列平稳且序列均为同阶单整。所以这些序列均可进行协整回归。

四、估计协整模型

1. 协整回归

以GDP作为被解释变量，人均收入（SR）、人均消费（XF）、人口总量（ZK）以及就业人数（WO）用OLS法，通过Stata软件来估计回归模型，得到回归方程为：

LnGDP=2.53+0.86LnSR+0.34LnXF+0.14LnZK-0.27LnWO

2. 异方差及其检验

异方差是为了保证回归参数估计具有良好的统计性质，是线性回归模型的一个重要假定。在此运用White检验的方法进行检验是否具有异方差。得到的结果如下图：

检验结果发现p值等于0.1221，接受同方差假说，说明不存在异方差。

3. 回归估计

在对模型进行多重共线性检验后，剔除产生共线性的变量后得到的回归方程如下：

LNGDP = 4.23+1.23LNSR-0.31LNWO

五、结论与建议

（一）结论

本文选取的数据是从1978年到2017年的时间序列数据，因此首先需要对数据的平稳性进行检验，在通过ADF滞后12期之后，数据符合了平稳性的要求。之所以选择滞后12期，一方面是因为实际操作当中，在滞后期低于12时数据基本上都是不平穩的;另一方面是因为，ADF检验的结果对滞后阶数很敏感，如果阶数过小，即滞后期太小，扰动项可能会存在自相关，使得检验出现偏差。在消除自相之后利，用stata进行OLS回归，可以看出尽管回归结果的拟合优度非常好，但是可以明显的看出人均消费（XF）、人口总量（ZK）以及就业人数（WO）t检验的p值是明显大于0.05的，因此回归模型是有一定缺陷的，因此需要对模型进行检验。首先是对异方差的检验，利用white检验可以看出模型并没有异方差。其次，对模型进行多重共线性的检验，多重共线性检验时观察解释变量之间是否可以相互表出，根据最初回归结果和解释变量的选择，我们可以大致猜测出模型是具有多重共线性的，经过vif检验可以看出，人均收入、人均消费、人口总量和就业人数的检验只明显大于10，说明模型存在严重的多重共线性，为了消除多重共线性，采取结合经济理论的方法，将总人口和人均消费进行剔除，这样做的经济学原因是：GDP一般和参加工作的人有关，而总人口当中还包括了许多未参与生产活动的人，而且总人口也是包含就业人数的。对于人均消费的剔除，其原因是人均收入决定人均消费，两者之间存在一定的关系。在剔除完相关解释变量后再次进行vif检验得到此时模型消除了多重共线性。最后重新进行回归可以看出相关解释变量t检验的p值是符合要求的，而且模型的拟合优度很高。

综上所述，可以看出国民生产总值GDP和城镇居民人均收入存在正相关的关系，而与就业人数存在负相关的关系。随着改革开放程度的一步步加深，我国城镇化进程不断加快，居民收入不断增加，更多的收入带来了更多地消费，消费的增加又刺激了经济的发展，主要表现在国内生产总值的增加。模型中的就业人数之所以与GDP是负相关的关系，可能是因为我国就业人数大部分集中于劳动密集型产业，就业带来的对经济增长的刺激作用并不明显，除此之外，我国作为“世界工厂”，就业人数随我国承接发达国家产业转移的数量增加而不断增加，但是由于承接的大部分产业存在高污染、高耗能、附加值低的问题，也就意味着就业人数的增加可能带来的更大的负的外部性，会限制其他产业的发展以及生产能力的提升，进而影响国民生产总值的提高。

【参考文献】

[1] 尚华，马宵玥.基于VAR模型我国经济增长和通货膨胀之间关系的实证研究[J].华北科技学院学报，2018（04）：88-92.

[2] 侯青. 中国是否存在最优通货膨胀区间——通货膨胀和经济增长关系实证研究[J]. 价值工程， 2010（2）：40-42.

[3] 张晓波.消费趋势考量下中国经济发展新常态的实证检验[J].统计与决策，2017（15）：116-119.

[4] 马成文， 张志平. 居民消费对我国经济发展影响效应分析[J]. 财贸研究， 2007（4）：6-11.

[5] 林小纳，卓敏华.基于国内生产总值与就业人口关系的分析[J].安徽农学通报，2017，23（10）：12-16.

[6] 封志明， 刘晓娜. 中国人口分布与经济发展空间一致性研究[J]. 人口与经济， 2013（2）：3-11.

[7] 周文兴. 中国城镇居民收入分配与经济增长关系实证分析[J]. 经济科学， 2002（1）：40-47.

作者简介：丁莉（1994—），女，汉族，河南永城人，经济学硕士，单位：北京工商大学理论经济学专业，研究方向：劳动经济学。