广西工学院2011-2012学年第一学期
期末课程论文设计
科目金融计量经济学
课题对我国GDP影响因素的分析
任课教师杨毅
班级国贸091班
姓名
二○一二年元月
对我国GDP影响因素的分析
（研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数）
【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。

通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。

由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。

【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析
一、引言
改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。

2010年中国经济增长率更是高达10%。

因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。

由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，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的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，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、建模分析
1、数据收集
从《中国统计年鉴》得到我国1990-2009年国内生产总值GDP、我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的统计数据，如表1所示。

数据收集（数据来自《中国统计年鉴》中国国家统计局网站/）：数据基于全国范围内各年年末的数据统计，样本数据如下：
数据汇总整理，其中：nian fen：年份，gdp：国内生产总值，tincome：城镇居民人均收入，cincome：农村居民人均收入，tengr：城镇居民恩格尔系数，cengr：农村居民恩格尔系数，twork：城镇居民就业人数，cwork：农村居民就业人数。

数据汇总整理如下表所示：
2、对GDP影响因素的分析过程
利用Eviews6.0和我国1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。

（1）OLS回归结果如下：
图1 回归结果分析：由上图所示回归结果可知：最优拟合优度大于0.99，所以数据的拟合优度较好。

但是CENGR、CINCOME、TENGR和TWORK的P值均大于0.1，其中TENGR和TWORK的P值均大于0.9，最不为显著，此时不能拒绝TENGR和TWORK为0的零假设。

因此，去掉TENGR和TWORK后重新进行OLS回归，回归结果如下：
图2 由上表回归结果可知：CINCOME的P值仍大于0.1，不能拒绝CINCOME为0的零假设，因此把CINCOME从原模型中剔除，再次对剩下的变量进行OLS回归，回归结果如下：
图3
由上述回归结果可知：数据的拟合优度值均大于0.99，数据能较好拟合，且模型中的变量都是显著的。

由此可以得出多元线性回归方程为：
GDP=551205.5+996.2931*CENGR - 12.97432*CWORK + 20.88151*TINCOME
(2) 怀特异方差检验
对上述的回归模型进行怀特异方差检验，检验结果如下：
图 4 由上表怀特异方差检验结果可知Ｐ值大于０.１，不能拒绝不存在异方差的零假设，因此不存在异方差。

（3）ＢＧ自相关检验
对回归模型进行ＢＧ自相关检验，结果如下：
图5
由上述检验结果可知P值小于0.1，能够拒绝不存在自相关的零假设，因此，回归模型的误差项间存在自相关。

图6 添加AR(1)后进行BG检验,结果如下:
图7
（4）非正态检验
对扰动项进行非正态检验，检验结果如下：
图8 由上述结果可知，P值为0.577958大于0.05，即在5%的显著性水平下不能拒绝正态性零假设，所以扰动项服从正态分布。

（5）多重共线性分析
对回归模型各自变量进行多重共线性，分析结果如下：
图9
由上述检验结果可知，三个自变量之间存在一定的相关性，但是剔除cincome、tengr和twork之后的回归模型中，这三个参数都是显著的，在显著的情况下，可以忽略多重共线性。

（6）RESET检验
对回归方程进行线性检验，检验结果如下：
图10
由检验结果可知，不能拒绝回归函数是线性的零假设，即回归方程不存在明显的非线性。

（7）邹至庄检验
对回归模型进行邹至庄检验，检验结果如下：
图11
由上述的P值为0.153001可知，不能够拒绝数据不存在断点即参数是稳定的零假设，所以该回归方程参数随时间的变化是稳定的。

由上述检验过程可知，多元线性回归方程：
GDP=551205.5+996.2931*CENGR - 12.97432*CWORK + 20.88151*TINCOME
均能通过。

3、模型解释：
通过GDP=551205.5+996.2931*CENGR - 12.97432*CWORK + 20.88151*TINCOME
这一模型我们可以发现，其中农村居民的恩格尔系数对GDP的影响最大，当农村居民的恩格尔系数每增加一个百分比的时候，GDP会增长996.2931个单位。

城镇居民的人均收入也对GDP有着重要影响，城镇居民收入每上升一个百分比，GDP增长将会上升20.8815个单位。

而农村居民的就业人数对GDP却起着负作用，农村就业人数每增加一个百分比，GDP将下降12.97423个单位。

针对农村就业人数对GDP存在的负面影响，我们也许会觉得这与我们的逻辑思维有些背离，当然这不排除我们在对数据收集以及对方程的设立上存在一些误差，或是农村就业人数增加的情况下，GDP会由于其他的一些因素而减小。

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。

自从我国1978年改革开放以来，随着我国社会主义市场经济体制的不断发展和深入，我国的经济得到了前所未有的、飞速的发展，但是，也带来了严重的发展问题。

贫富差距拉大，需求失衡就是当前两个特别受关注，讨论激烈的问题。

观察上述计量经济模型参数估计结果，得知，农村居民的恩格尔系数比城镇居民的人均收入对GDP的影响要大，而农村居民的就业人数对GDP却起着负作用，但是，针对农村就业人数对GDP存在的负面影响，我们也许会觉得这与我们的逻辑思维有些背离，当然这不排除我们在对数据收集以及对方程的设立上存在一些误差，或是农村就业人数增加的情况下，GDP 会由于其他的一些因素而减小。

因此，我对我国政府今后的政策导向提出一些有意义的建议：
第一，采取适当政策措施，提高我国人民收入水平，特别是农民的收入水平。

扩大就业是提高人民收入水平的唯一方法。

统筹城乡就业，加大对农村基础设施的投入力度，大力发展县域经济，加强小城镇建设，引导农村劳动力外出和就地就近转移就业。

调整我国的户籍制度，放宽对农民工的户口限制，增加待遇，减少对农民工的不合理的、歧视性的收费，大力发展实体产业和服务业。

从计量经济模型参数估计的结果看出，居民消费对经济发展的贡献远远大于投资，因此提供我国人民的收入水平，消费也随之增加，会持续地促进我国经济的发展。

第二，采取合理措施，打压通货膨胀。

尽管经济的增长一定带动通货膨胀，但是，在我国当前社会背景下，通货膨胀给人民的生活造成了恶劣影响。

因此，要合理抑制通货膨胀。

第三，我国政府要采取特别有力的措施，缩小贫富差距。

逐步取消我国的户籍制度，使
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农民与城镇居民享有平等的待遇，使农民工可以融入城市。

提高所得税征收门槛，抑制高收入阶层的收入增长，增加对低收入阶层的转移支付，特别是增加农民的转移支付。

颁布适当政策扶持低收入阶层增加就业或创业。

参考文献
【1】李子奈潘文卿.计量经济学(第二版),北京:高等教育出版社,2005
【2】高鸿业.西方经济学(第四版):宏观部分,北京:中国人民大学出版社,2007
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【6】吴燕红. 福建省农民人均生活消费支出计量分析，沈阳农业大学学报（社会科学版），2009－05
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