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5975.6

1996

71572.3

2009

345629.2

1984

7226.3

1997

79429.5

2010

408903.0

1985

9039.9

1998

84883.7

2011

484123.5

1986

10308.8

1999

90187.7

2012

534123.0

1987

12102.2

2000

99776.3

2013

588018.8

1988

15101.1

2001

110270.4

2014

636462.7

1989

17090.3

2002

121002.0

 

1990

18774.3

2003

136564.6

资料来源:

《中国统计年鉴2014》

图11978-2014年国生产总值折线图

(二)三大产业增加值

增加值是指常住单位生产过程创造的新增价值和固定资产的转移价值,而三大产业增加值就是指第一产业、第二产业、第三产业在一定时期单位产值的增加值。

我国的三大产业分别是:

第一产业是指提供生产资料的产业,包括种植业、林业、畜牧业、水产养殖业等直接以自然物为对象的生产部门。

第二产业是指加工产业,利用基本的生产资料进行加工并出售。

第三产业又称服务业,它是指第一、第二产业以外的其他行业。

第三产业行业广泛,包括交通运输业、通讯业、商业、餐饮业、金融保险业、行政、家庭服务等非物质生产部门。

我国是农业大国,改革开放以来由于我国大力发展经济,尤其是南方沿海地区的经济得到了很大程度上的发展,农业作为我国第一大产业在改革开放后也有很大的增加,但是由于环境和耕地面积的制约,第一产业的增加和第二产业、第三产业相比较平稳,这一点由表2的数据及图2可以明显看出,我国第一产业增加值从1978年的1018.4亿元增加至2014年的58331.6亿元。

我国的第二产业在改革开放后更是得到了大力的发展,尤其是发展了东北重工业基地后,我国的重工业得到了大力发展,因此从表2的数据及图2可以明显看出第二产业增加值从1978年的1736亿元增加至2014年的271392.4亿元,且工业增加值比农业增加值增长迅速、增长幅度大,尤其是在2002年左右涨幅较大。

一个国家人民的物质精神生活的富裕程度主要体现在这个国家第三产业的发展水平上,随着经济的发展我国人民的生活明显富足,人民对精神满足更加看重,尤其可见现在越来越多的人愿意旅游、休闲、娱乐,也有越来越多的人愿意为自己的精神需求买单,这便带来了我国服务业行业,也就是第三产业的蓬勃发展。

由表2的数据及图2可以看出,我国的的三产业增加值从1978年的895.8亿元增加至2014年的306738.7亿元,增长速度在三大产业中最为迅速,同样也是在2002年以后的涨幅最大。

由表2还可以看出,单从1978年和2014年来看,1978年三大产业增加值分别占总产业增加值的27.8998%、47.559%和24.5411%,2014年三大产业增加值分别占总产业增加值的9.165%、42.641%和48.194%,由此也可以看出三大产业中第一产业占比在逐年下降,第二产业占比较稳定,第三产业占比明显上升,并且在现在社会中第三产业增加值占总产业增加值的近一半。

三大产业的增加值的上升说明我国经济在逐步稳定增长。

图21978-2014年三产增加值折线图

 

表21978-2014年三产增加值

第一产业增加值(亿元)

第二产业增加值(亿元)

第三产业增加值(亿元)

1018.4

1736.0

895.8

1258.9

1903.3

905.4

1359.4

2180.5

1011.6

1545.6

2243.7

1108.8

1761.6

2370.6

1200.9

1960.8

2632.6

1382.2

2295.5

3089.7

1841.1

2541.6

3846.8

2651.6

2763.9

4469.9

3074.9

3204.3

5225.3

3672.6

3831.0

6554.0

4716.0

4228.0

7240.8

5621.6

5017.0

7678.0

6079.3

5288.6

9055.8

7551.2

5800.0

11640.4

9627.9

6887.3

16373.0

12264.1

9471.4

22333.5

16654.7

12020.0

28536.2

20573.6

13877.8

33665.8

24028.7

14264.6

37353.9

27810.9

14618.0

38808.8

31456.8

14548.1

40827.6

34812.0

14716.2

45326.0

39734.1

15501.2

49262.0

45507.2

16188.6

53624.4

51189.0

16968.3

62120.8

57475.6

20901.8

73529.8

66282.8

21803.5

87127.3

76964.9

23313.0

103163.5

91180.1

27783.0

125145.4

115090.9

32747.0

148097.9

135906.9

34154.0

157850.1

153625.1

39354.6

188804.9

180743.4

46153.3

223390.3

214579.9

50892.7

240200.4

243030.0

55321.7

256810.0

275887.0

58331.6

271392.4

306738.7

(三)居民消费水平

居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

消费可以明显反应出一个国家的经济发展水平和人民生活状况,在经济发展欠佳、人民生活水平较低的情况下人们对食物的消费占消费总量的一大部分,即恩格尔系数较高,而在经济发展较好、人民生活水平较高的情况下人们对精神消费的需求较高,因此精神方面的消费会占消费总量的一大部分,即恩格尔系数较低。

表3、图3及表4和图4分别是1978年至2014年的居民消费水平的数据表和折线图及1980年至2012年的城镇及农村居民家庭恩格尔系数数据表和折线图。

由表3和图3可以看出居民消费从1978年起至2014年一直呈上升趋势,从2006年起图形的斜率增加,图形比2006年前陡峭,说明2006年后居民消费水平增长加快。

由表4和图4可以看出1980-2012年城镇及农村居民家庭恩格尔系数呈逐渐下降趋势,且城镇居民家庭恩格尔系数比农村居民恩格尔系数低,这说明从1980年起人民生活水平在不断上升,对食品的消费占总消费的比例不断下降,对精神需求的消费占总消费的比例不断上升,虽然在1989年有所反弹,但后来又一直逐渐下降,直到2012年城镇居民家庭恩格尔系数和农村居民家庭恩格尔系数分别下降至36.3和39.3,这也间接说明了我国经济在不断的增长。

表31978-2014年居民消费水平

居民消费水平(元)

184

916

5138

208

1057

5771

238

1332

6416

264

1799

7572

284

2330

8707

315

2765

9514

356

2978

10919

440

3126

13134

496

3346

14699

558

3721

16190

684

3987

17705

785

4301

831

4606

图31978-2014年居民消费水平折线图

表41980-2012年城镇及农村居民家庭恩格尔系数

城镇居民家庭恩格尔系数(%)

农村居民家庭恩格尔系数(%)

56.9

61.8

46.6

55.1

56.7

59.9

44.7

53.4

58.6

60.7

42.1

52.6

59.2

59.4

39.4

49.1

58.0

38.2

47.7

53.3

57.8

37.7

46.2

52.4

56.4

37.1

45.6

53.5

55.8

47.2

51.4

54.0

36.7

45.5

54.5

54.8

35.8

43.0

54.2

58.8

36.3

43.1

53.8

57.6

37.9

43.7

53.0

36.5

41.0

50.3

58.1

35.7

41.1

50.0

58.9

40.4

50.1

36.2

39.3

48.8

56.3

图41980-2012年城镇及农村居民家庭恩格尔系数折线图

三、中国经济增长影响因素的实证分析

(一)指标体系的建立

本文要对中国经济增长情况做分析,影响经济增长的因素多种多样,对经济增长的影响程度也各不相同,在这里我们选择国生产总值来反映经济增长的情况,选择居民消费水平、人口自然增长率、就人员数量、资本形成总额、实际利用外资额和能源消费总量作为其影响因素。

国生产总值是指一个国家(国界围)所有常住单位在一定时期生产的所有最终产品和服务的市场价格,因此在此我们选择国民生产总值作为被解释变量(Y)来描述中国经济增长情况。

居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中,对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度,居民消费水品的增加应当对国生产总值的增加起着正向的带动作用,因此这里选择居民消费水品作为解释变量(X1)。

人口自然增长率是反映人口发展速度和制定人口计划的重要指标,也是计划生育统计中的一个重要指标,它表明人口自然增长的程度和趋势,人口红利是反应经济增长情况的重要指标,因此在此选择人口自然增长率作为解释变量(X2)。

就业人员数量是指在16周岁及以上,从事一定社会劳动并取得一定劳动报酬或经营收入的人员的数量,就业人员数量大大影响着国生产的进行和发展,因此选择就业人员数量作为解释变量(X3)。

资本形成总额是指常住单位在一定时期获得的减去处置的固定资产和存货的净额,包括固定资本形成总额和存货增加。

实际利用外资额是指我国在和外商签订合同后,实际到达的外资款项,只有实际利用外资才能真正体现我国的外资利用水平。

资本形成总额和实际利用外资额和经济发展也有重要的影响,因此分别选择资本形成总额作为解释变量(X4),实际利用外资额作为解释变量(X5)。

一国的经济发展水平还有一大部分取决于该国的能源状况,能源消费总量是一定时期全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和,是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标,因此选择能源消费总量作为解释变量(X6)。

(二)数据的搜集

根据以上建立的指标体系进行数据搜集和整理可得如表5数据。

表52000-2014年经济增长及其影响因素

国生产总值(亿元)Y

居民消费水平(元)X1

人口自然增长率(‰)X2

就业人员(万人)X3

资本形成总额(亿元)X4

实际利用外资额(万美元)X5

能源消费总量(万吨标准煤)X6

3721

7.58

72085

33960.7

5936000

146964

3987

6.95

72797

39715.6

4967000

155547

4301

6.45

73280

44310.9

5501000

169577

4606

6.01

73736

54850.9

5614000

197083

5138

5.87

74264

68156.0

6407200

230281

5771

5.89

74647

75954.0

6380500

261369

6416

5.28

74978

87875.2

6708000

286467

7572

5.17

75321

109624.6

7834000

311442

8707

5.08

75564

135199.0

9525300

320611

9514

4.87

75828

158301.1

9180400

336126

10919

4.79

76105

192015.3

10882000

360648

13134

76420

227593.1

11769800

387043

14699

4.95

76704

248389.9

11329400

402138

16190

4.92

76977

274176.7

11872100

416913

17705

5.21

77253

295022.3

11970500

426000

(三)模型的建立及检验

利用Eviews软件对上述指标体系进行参数估计可得表6的结果。

表6OLS回归结果

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

777992.20

604940.60

1.29

0.23

X1

30.38

4.23

7.18

0.00

X2

-9833.31

6425.59

-1.53

0.16

X3

-10.88

7.95

-1.37

0.21

X4

0.20

0.24

0.84

0.42

X5

0.01

2.43

0.04

X6

0.10

2.12

0.07

R-squared

1.00

Meandependentvar

307594.10

AdjustedR-squared

S.D.dependentvar

183866.40

S.E.ofregression

2928.08

Akaikeinfocriterion

19.11

Sumsquaredresid

68589239.00

Schwarzcriterion

19.44

Loglikelihood

-136.30

Hannan-Quinncriter.

19.10

F-statistic

9199.26

Durbin-Watsonstat

1.88

Prob(F-statistic)

由此可见,该模型R2值很大,已近似等于1,R2可绝系数很高,F检验P值为0,明显显著,但是当α=0.05时,X2、X3、X4、X6的P值均明显大于0.05,t检验均不显著,而且X2、X3系数的符号与预期相反,这表明该回归模型很可能存在多重共线性。

1.多重共线性的检验及其修正

(1)多重共线性的检验

利用SPSS软件对上述回归模型进行多重共线性检验可得如表7所示结果。

表7Coefficientsa

Model

UnstandardizedCoefficients

StandardizedCoefficients

t

Sig.

CollinearityStatistics

B

Beta

Tolerance

VIF

(Constant)

777992.19

604940.62

0.78

0.0016

644.66

6425.58

-0.05

0.0203

49.25

-0.09

0.0039

256.34

0.0013

741.53

0.08

0.0180

55.54

0.11

0.0067

149.26

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