我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证
分析
摘要：
本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：
GDP 影响因素实证分析Eviews
一、问题提出：
国内生产总值（GDP）是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：
回归模型设立如下：
Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+U
Y--------国内生产总值GDP
X1-----能源消费
X2-----就业人数
X3-----居民消费水平
X4-----社会消费品零售总额
X5-----进出口贸易总额
X6-----外商直接投资（FDI）
U------随机扰动项
β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：
表1：
（数据来源于中国统计年鉴。
）
三、参数的初步估计与检验
将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：
Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6
=2
R 0.999741， =2
R 0.999539， F=4955.607
从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。
2
R 和F 值大反映了模型中各解释变量联合对Y 的影响力显著，而t 值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用，使得不能分解出各个解释变量对Y 独立影响。
1.模型检验： (1)经济意义检验
由回归估计结果可以看出，能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI 与GDP 线性正相关，这与现实中GDP 随能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及FDI 的增加而增长是相符的。
(2)统计推断检验
从估计的结果可以看出，可决系数R 2=0.999741，F 统计量=4955.607，表明模型在整体上拟合地比较理想。
系数显著性检验：给定α=0.05，X3、X6的t 的P 值小于给定的显著性水平，表明居民消费水平、FDI 对GDP 有显著性影响。
2.计量经济学检验
(1)多重共线性的检验
用Eviews计算解释变量之间的简单相关系数：
表3：
模型修正:
运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。
过程如下：
表4：
表5：
表6：
表7：
表8：
表9：
从以上一系列表的回归结果中看出，仅表六中X3与Y的拟合优度最大，达到0.999351，接近于1，所以只保留X3变量。
(2)异方差检验
e^2和x3散点图：
由图可见，可能存在异方差。
Goldfield－Quanadt检验：
样本容量n＝17，删除中间1/4的观测值，大约4个观测值，余下不奉分为两个样本区间：1985～1990，1996～2001样本数均为6个，即n1＝n2＝6。
OLS 方法求得一下结果：
表10：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/18/12 Time: 14:12
Sample: 1985 1990
Included observations: 6
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X3 23.70406 1.712135 13.84473 0.0002
C -605.0784 1054.857 -0.573612 0.5969
R-squared 0.979558 Mean dependent var 13585.75
Adjusted R-squared 0.974448 S.D. dependent var 3818.663
S.E. of regression 610.4173 Akaike info criterion 15.92736
Sum squared resid 1490437. Schwarz criterion 15.85795
Log likelihood -45.78209 F-statistic 191.6766
Durbin-Watson stat 1.749082 Prob(F-statistic) 0.000158
表11：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/18/12 Time: 14:16
Sample: 1996 2001
Included observations: 6
求F统计量的值：
基于两个残差平方和的值，∑e1^2=1490437，∑e2^2=1258396
F＝∑e2^2/∑e1^2=0.843134463248
判断：在α=0.05下，自由度均为4，查F0.05（4,4）＝6.39>F所以不存在异方差。
(3)自相关检验：
根据上表估计的结果，DW=1.345961，对样本量为17、一个解释变量的模型、1%的显著水平下，查DW统计表可知，dl=0.874，du=1.102，模型中2>DW>du，显然模型中不存在自相关。
四、经济意义分析及模型评价
1.结论：
（1）从模型可以看出居民消费水平是影响GDP水平的最显著因素。
（2）根据先验信息，能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资（FDI）都与GDP存在正相关关系，而我们从模型得到的结果看，仅居民消费水平对GDP的影响显著，而其他在理论上与GDP联系密切的因素再次均为显现出对GDP很强的解释力，这就表明目前我国经济体制还有待完善。
因而我国产业结构还需进一步调整，经济的可持续发展能力还需进一步提高。
2.存在的问题：
(1)在模型预测时，由于样本选取的是小样本，数据也不完全，年代也较早，难免会造成模型的精度不高，对被解释变量的解释能力被削弱等情况。
(2)另外由于自身认识水平的不足，在建立模型的过程中可能忽略了一些影
响因素，使模型本身具有一些固有的缺陷，也会影响本文的分析结论。
参考文献：
[1] 庞皓，李南成.《计量经济学》.西南财经大学出版社.
[2] 高鸿业.《西方经济学》.中国人民大学出版社.
[3]《中国统计年鉴》.。