河南省经济增长影响因素分析资料报告.docx

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河南省经济增长影响因素分析资料报告

资源与环境学院

计量地理学课程论文

省经济增长影响因素分析

班级

姓名

学号

专业

地理科学专业

省经济增长影响因素分析

摘要：

改革开放以来，省的经济一直在以极快的速度增长，本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对2001～2014年省经济增长因素进行研究，分析了物质资本、消费、财政支出对省生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与省国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。

关键词：

消费、投资、经济增长、财政支出

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大。

在实际核算中，常以生产的商品和劳务总量的增加来表示，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，指出生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）影响因素的分析

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，由于资本服务流量难以测度，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2001—2014年的14中,我省经济年均增长率高达11.5%,综合实力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。

但是,我省目前仍然面临消费需求不足问题。

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程度进行实证分析，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

本文采用了2001-2014年的省生产总值等数据，来源于《省统计年鉴》，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）

财政支出（亿元）

2001

5533.01

1627.99

106.9

508.58

2002

6035.48

1820.45

108.6

629.18

2003

6867.70

2310.54

108.6

716.60

2004

8553.79

3099.38

109.5

879.96

2005

10587.42

4378.69

107.7

1116.04

2006

12362.79

5907.74

112.3

1440.09

2007

15012.46

8010.11

109.1

1870.61

2008

18018.53

10490.65

114.3

2281.61

2009

19480.46

13704.65

112.4

2905.76

2010

23092.36

16585.85

114.1

3416.14

2011

26931.03

17770.51

112.0

4248.82

2012

29599.31

21449.99

110.4

5006.40

2013

32191.30

26087.45

109.9

5582.31

2014

34938.24

30782.17

108.6

6028.69

（二）模型设计

为了具体分析各要素对省经济增长影响的大小，我们可以用省生产总值（y）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；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；用财政支出（x3）代表政府投资。

运用这些数据进行回归分析。

采用的模型如下：

其中，y为省生产总值，x1为固定资产投资总额，x2为消费价格指数，x3为财政支出，ui代表随机扰动项。

我们通过对该模型的回归分析，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分析得到如下的分析结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

13:

32

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-33005.49

11023.17

-2.994191

0.0135

X1

0.082193

0.212926

0.386019

0.7076

X2

340.6070

100.7308

3.381358

0.0070

X3

4.689097

1.054828

4.445364

0.0012

R-squared

0.995022

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.993529

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

815.9620

    Akaikeinfocriterion

16.48157

Sumsquaredresid

6657939.

    Schwarzcriterion

16.66416

Loglikelihood

-111.3710

    Hannan-Quinncriter.

16.46467

F-statistic

666.3206

    Durbin-Watsonstat

1.630732

Prob（F-statistic）

0.000000

可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。

并且可决系数R^2 =0.995022，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

Y

X1

X2

X3

Y

 1.000000

 0.989035

 0.341552

 0.994639

X1

 0.989035

 1.000000

 0.263767

 0.993818

X2

 0.341552

 0.263767

 1.000000

 0.270700

X3

 0.994639

 0.993818

 0.270700

 1.000000

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。

采用逐步回归的办法，去检查和解释多重共线性问题。

分别做Y对x1、x2、x3的一元回归，结果如下：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

25

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

5537.514

673.0814

8.227109

0.0000

X1

1.046654

0.045116

23.19942

0.0000

R-squared

0.978190

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.976373

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

1559.159

    Akaikeinfocriterion

17.67324

Sumsquaredresid

29171707

    Schwarzcriterion

17.76454

Loglikelihood

-121.7127

    Hannan-Quinncriter.

17.66479

F-statistic

538.2130

    Durbin-Watsonstat

0.814233

Prob（F-statistic）

0.000000

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

27

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-145762.7

129954.9

-1.121641

0.2840

X2

1482.700

1177.797

1.258876

0.2320

R-squared

0.116658

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.043046

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

9922.695

    Akaikeinfocriterion

21.37460

Sumsquaredresid

1.18E+09

    Schwarzcriterion

21.46589

Loglikelihood

-147.6222

    Hannan-Quinncriter.

21.36615

F-statistic

1.584768

    Durbin-Watsonstat

0.216216

Prob（F-statistic）

0.232014

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

27

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

4183.866

502.1290

8.332253

0.0000

X3

5.204085

0.156185

33.32002

0.0000

R-squared

0.989307

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.988416

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

1091.732

    Akaikeinfocriterion

16.96048

Sumsquaredresid

14302546

    Schwarzcriterion

17.05178

Loglikelihood

-116.7234

    Hannan-Quinncriter.

16.95203

F-statistic

1110.224

    Durbin-Watsonstat

0.611681

Prob（F-statistic）

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。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

29

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

4237.181

623.6767

6.793874

0.0000

X3

4.974300

1.467709

3.389159

0.0060

X1

0.046766

0.296861

0.157534

0.8777

R-squared

0.989331

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.987391

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

1138.993

    Akaikeinfocriterion

17.10109

Sumsquaredresid

14270351

    Schwarzcriterion

17.23803

Loglikelihood

-116.7076

    Hannan-Quinncriter.

17.08841

F-statistic

510.0129

    Durbin-Watsonstat

0.599772

Prob（F-statistic）

0.000000

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

29

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-32889.75

10584.28

-3.107415

0.0100

X3

5.093581

0.116475

43.73100

0.0000

X2

338.6937

96.63879

3.504738

0.0049

R-squared

0.994948

    Meandependentvar

17800.28

AdjustedR-squared

0.994030

    S.D.dependentvar

10143.41

S.E.ofregression

783.7642

    Akaikeinfocriterion

16.35350

Sumsquaredresid

6757150.

    Schwarzcriterion

16.49044

Loglikelihood

-111.4745

    Hannan-Quinncriter.

16.34083

F-statistic

1083.206

    Durbin-Watsonstat

1.608830

Prob（F-statistic）

0.000000

从所得的结果中可以看出，x2的调整后可决系数最大，当去除x1后多重共线性消失，得到的检验结果如上。

从上面修正的回归结果可以看出，R^2=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检验值显著的大于它的临界值，即t值检验十分的显著，因此多重共线性消失，得到修正后的模型为：

（三）异方差检验

White检验：

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

3.114913

    Prob.F（5,8）

0.0746

Obs*R-squared

9.249117

    Prob.Chi-Square（5）

0.0995

ScaledexplainedSS

4.944554

    Prob.Chi-Square（5）

0.4227

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

01/02/17Time:

14:

53

Sample:

20012014

Includedobservations:

14

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

2.89E+08

4.12E+08

0.701296

0.5030

X3

13759.84

7463.895

1.843521

0.1025

X3^2

-0.317379

0.101175

-3.136919

0.0139

X3*X2

-107.3035

65.05182

-1.649507

0.1377

X2

-5077554.

7471862.

-0.679557

0.5160

X2^2

22162.68

33832.38

0.655073

0.5308

R-squared

0.660651

    Meandependentvar

482653.5

AdjustedR-squared

0.448558

    S.D.dependentvar

659161.2

S.E.ofregression

489487.3

    Akaikeinfocriterion

29.33763

Sumsquaredresid

1.92E+12

    Schwarzcriterion

29.61151

Loglikelihood

-199.3634

    Hannan-Quinncriter.

29.31228

F-statistic

3.114913

    Durbin-Watsonstat

2.851341

Prob（F-statistic）

0.074568

从上表可以得到数据：

由White检验知，在

下，查

分布表，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。

dU

（五）模型的最终确定

四、结论分析和政策建议

（一）主要结论

1、消费需求对经济的拉动作用：

消费需三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，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映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：

经济发展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政政策，增加公共基础设施投资，促进经济增长。

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大影响本地的国民经济，健康的，巨大的消费需求会促进经济的增长，因此，政府应该积极提高当地居民的收入水平，改善他们的消费观念，只有这样他们才会愿意把钱花出去，从而促进企业大规模生产，从而促进本地的经济增长。

参考文献:

[1]中国统计年鉴

[2]计量经济学（试用本）