河南省经济增长影响因素分析之欧阳化创编.docx

1、河南省经济增长影响因素分析之欧阳化创编资源与环境学院时间：2021.02.12创作人：欧阳化计量地理学课程论文经济增长影响因素阐发班 级姓 名学 号专 业地理科学专业经济增长影响因素阐发摘要：变革开放以来，的经济一直在以极快的速度增长，本文采取经济增长模型和多元线性回归阐发办法对经济增长因素进行研究，阐发了物质资本、消费、财务支出对生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与国民产出的数量关系，进行定量阐发，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、财务支出 一、前言（一）经济增长理论 经济增长是指一个国家或地区的生产商品和劳务能力的扩年夜。在实际核算中，常以生产的商品和劳务总量的增加来

2、暗示，即以国民生产总值和地区生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出身产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。（二）影响因素的阐发 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本办事流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。居民消费需求和政府投资也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。 在的14中,我省经济年均增长率高达

3、11.5%,综合实力年夜年夜增强,居民收入水平与生活水平不竭提高,居民的消费需求的数量和质量有了很年夜的提高。可是,我省目前仍然面临消费需求缺乏问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我省消费需求对经济增长的影响水平进行实证阐发，可以更好的理解消费对我省经济增长的作用。二、数据收集与模型的建立（一）数据收集本文采取了的生产总值等数据，来源于统计年鉴，具体数据表如下：年份生产总值全社会固定资产投资总额(亿元)居民消费价格指数（上年为100）财务支出（亿元）5533.011627.99106.9508.586035.481820.45108.6629.186867.702310.54108.

4、6716.608553.793099.38109.5879.9610587.424378.69107.71116.0412362.795907.74112.31440.0915012.468010.11109.11870.6118018.5310490.65114.32281.6119480.4613704.65112.42905.7623092.3616585.85114.13416.1426931.0317770.51112.04248.8229599.3121449.99110.45006.4032191.3026087.45109.95582.3134938.2430782.17108

5、.66028.69（二）模型设计为了具体阐发各要素对经济增长影响的年夜小，我们可以用生产总值（y）作为对经济成长的衡量，代表经济成长；用固定资产投资总额(x1)衡量资本投入；用价格指数（x2）去代表消费需求；用财务支出（x3）代表政府投资。运用这些数据进行回归阐发。采取的模型如下： 其中，y为生产总值，x1为固定资产投资总额，x2为消费价格指数，x3为财务支出，ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归阐发，得出各个变量与我省经济增长的变动关系。三、模型估计和检验（一）模型初始估计在Evivw中利用最小二乘法进行初步回归阐发获得如下的阐发结果：Dependent Variable: YMeth

6、od: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 13:32Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C33005.4911023.172.9941910.0135X10.0821930.2129260.3860190.7076X2340.6070100.73083.3813580.0070X34.6890971.0548284.4453640.0012Rsquared0.995022Mean dependent var17800.28Adjusted Rs

7、quared0.993529S.D. dependent var10143.41S.E. of regression815.9620Akaike info criterion16.48157Sum squared resid6657939.Schwarz criterion16.66416Log likelihood111.3710HannanQuinn criter.16.46467Fstatistic666.3206DurbinWatson stat1.630732Prob(Fstatistic)0.000000可以看出，经济检验合理，没有呈现数字和符号的毛病。并且可决系数R2=0.995

8、022，修正的可决系数为0.993529。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的，将表中的数字带入模型得：（二）多重共线性检验计算解释变量的简单相关系数矩阵YX1X2X3Y1.0000000.9890350.3415520.994639X10.9890351.0000000.2637670.993818X20.3415520.2637671.0000000.270700X30.9946390.9938180.2707001.000000由相关系数矩阵可以看出，x1和x3相互之间的相关系数比较高，证实确实存在多重共线性。采取逐步回归的办法，去检查和解释多重共线性问题。辨别做Y对x

9、1、x2、x3的一元回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:25Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C5537.514673.08148.2271090.0000X11.0466540.04511623.199420.0000Rsquared0.978190Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.976373S.D. de

10、pendent var10143.41S.E. of regression1559.159Akaike info criterion17.67324Sum squared resid29171707Schwarz criterion17.76454Log likelihood121.7127HannanQuinn criter.17.66479Fstatistic538.2130DurbinWatson stat0.814233Prob(Fstatistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Tim

11、e: 14:27Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C145762.7129954.91.1216410.2840X21482.7001177.7971.2588760.2320Rsquared0.116658Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.043046S.D. dependent var10143.41S.E. of regression9922.695Akaike info criterion21.37460Sum

12、squared resid1.18E+09Schwarz criterion21.46589Log likelihood147.6222HannanQuinn criter.21.36615Fstatistic1.584768DurbinWatson stat0.216216Prob(Fstatistic)0.23Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:27Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticPr

13、ob.C4183.866502.12908.3322530.0000X35.2040850.15618533.30.0000Rsquared0.989307Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.988416S.D. dependent var10143.41S.E. of regression1091.732Akaike info criterion16.96048Sum squared resid14302546Schwarz criterion17.05178Log likelihood116.7234HannanQuinn criter

14、.16.95203Fstatistic1110.224DurbinWatson stat0.611681Prob(Fstatistic)0.000000经过比较得，X3与Y的t检验和拟和效果最好，因此把X3作为基准变量引入，然后在逐步的引如其他的解释变量。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:29Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C4237.181623.67676.7938740.

15、0000X34.9743001.4677093.3891590.0060X10.0467660.2968610.1575340.8777Rsquared0.989331Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.987391S.D. dependent var10143.41S.E. of regression1138.993Akaike info criterion17.10109Sum squared resid14270351Schwarz criterion17.23803Log likelihood116.7076HannanQuinn

16、criter.17.08841Fstatistic510.0129DurbinWatson stat0.599772Prob(Fstatistic)0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:29Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C32889.7510584.283.1074150.0100X35.0935810.11647543.731000.0000X2338.6937

17、96.638793.5047380.0049Rsquared0.994948Mean dependent var17800.28Adjusted Rsquared0.994030S.D. dependent var10143.41S.E. of regression783.7642Akaike info criterion16.35350Sum squared resid6757150.Schwarz criterion16.49044Log likelihood111.4745HannanQuinn criter.16.34083Fstatistic1083.206DurbinWatson

18、stat1.608830Prob(Fstatistic)0.000000从所得的结果中可以看出，x2的调整后可决系数最年夜，当去除x1后多重共线性消失，获得的检验结果如上。从上面修正的回归结果可以看出，R2=0.994948，并且它的修正的可决系数值也达到了0.994030，显然，它的拟和效果十分的好，并且t检验值显著的年夜于它的临界值，即t值检验十分的显著，因此多重共线性消失，获得修正后的模型为：（三）异方差检验White检验：Heteroskedasticity Test: WhiteFstatistic3.114913Prob. F(5,8)0.0746Obs*Rsquared9.249

19、117Prob. ChiSquare(5)0.0995Scaled explained SS4.944554Prob. ChiSquare(5)0.4227Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 01/02/17 Time: 14:53Sample: Included observations: 14VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C2.89E+084.12E+080.7012960.5030X313759.847463.8951.8435210

20、.1025X320.3173790.1011753.1369190.0139X3*X2107.303565.051821.6495070.1377X25077554.7471862.0.6795570.5160X2222162.6833832.380.6550730.5308Rsquared0.660651Mean dependent var482653.5Adjusted Rsquared0.448558S.D. dependent var659161.2S.E. of regression489487.3Akaike info criterion29.33763Sum squared re

21、sid1.92E+12Schwarz criterion29.61151Log likelihood199.3634HannanQuinn criter.29.31228Fstatistic3.114913DurbinWatson stat2.851341Prob(Fstatistic)0.074568从上表可以获得数据：,由White检验知，在下，查散布表，得临界值，比较计算的统计量与临界值，所以接受原假设，不存在异方差。（四）序列相关检验已知：DW=1.608830，查表得dL=0.905，dU=1.551。dUDW4dU,因此我们判定误差项之间无自相关（五）模型的最终确定四、结论阐发和政

22、策建议（一）主要结论 1、消费需求对经济的拉举措用：消费需求是三年夜需求要素中所占份额最年夜、摆荡幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显地反应经济自发增长态势的宏观经济指标。 2、政府投资是经济增长的重要原动力：经济成长取决于投入资金的数量和资金的利用效率。政府投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。（二）政策建议 1、政府应实施积极的财务政策，增加公共基础设施投资，增进经济增长。 2、俗话说，消费，投资，出口是经济增长的三驾马车，本地居民的消费需求会极年夜影响本地的国民经济，健康的，巨年夜的消费需求会增进经济的增长， 因此，政府应该积极提高本地居民的收入水平，改良他们的消费观念，只有这样他们才会愿意把钱花出去，从而增进企业年夜规模生产，从而增进本地的经济增长。参考文献:1中国统计年鉴2计量经济学（试用本）时间：2021.02.12创作人：欧阳化