影响地区生产总值因素的计量分析经贸学院孟毅201201370一、选题背景（一）、选题意义与原因地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。
它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。
国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。
即生产法、收入法和支出法。
其各部分项目的加总即构成了GDP总量。
同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。
也可以通过这三种方法加总核算。
然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。
这就是选题的意义和原因。
（二）、被解释变量与解释变量的选择被解释变量为地区生产总值。
这里选取了3个解释变量。
分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。
下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向：1.货物出口额我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。
2.普通高校授予学位数大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。
同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。
故对地区生产总值有提升作用。
3.城乡居民人民币储蓄存款储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。
投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。
二、数据收集和整理所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站/tjsj/ndsj/。
选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。
面板数据如附件所示。
三、数据描述性分析（一）、散点图1. RGDP与deposit2. RGDP 与degree3. RGDP 与export（二）、描述统计量分析表100000150000200000250000d e g r e e 2.0e +074.0e +076.0e +07e x p o r t四、回归分析和检验（一）、数据分析根据STATA的OLS及Heteroskedasticity robust stand error估计模型，现将回归结果整理OLS分析回归结果如下：（582.1307）（0.1182051）（0.0115196）（0.0000671）3个解释变量的系数由上式所示，其中，deposit的t统计量为4.05，大于1.96对应p 值为0.000，95%置信区间为[0.2443299,0.7124057]，该系数通过检验。
Degree的t检验值9.38，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0852338,0.1308499]通过检验。
export的t 检验值5.19，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0002154,0.0004812]，通过检验。
截距项p值为0.267，95%置信区间为[-1801.094,504.0622]，并不显著，然而由于截距项并非本课题所关注的项目，所以这并不重要。
关于截距项不显著的原因，可以推测这是由于存在遗漏变量偏差的可能性。
回归模型F（3，120）=553.71，对应的P值为0.000，为0.9326，拟合优度比较高，说明回归总体上是成功的。
Heteroskedasticity robust stand error分析回归结果如下：（559.5779）（0.1412184）（0.0133656）（0.0000778）deposit的t统计量为 3.39，大于 1.9，对应p值为0.000，95%置信区间为[0.1987651,0.7579704]，该系数通过检验。
Degree的t检验值8.08，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0815788,0.1345048]通过检验。
export的t检验值4.48，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.001942,0.0005023]，通过检验。
截距项p值为0.249，95%置信区间为[-1756.441,459.4092]。
回归模型F（3，120）=477.59，对应的P值为0.000，为0.9326，拟合优度比较高，与普通OLS回归相比，虽然系数的t值有所下降，但是p值都比较小，没有出现严重的问题。
多重共线性与系数斜率检验通过STATA可知，deposit的vif值为11.52，export的vif值5.53，degree的vif值为4.18。
export和degree都小于10，但是deposit的vif值非常大，原因推测可能是数据本身存在问题，也可能是deposit与export有着比较紧密的联系，这需要进一步的考证。
Deposit与degree系数同时为零的检验F（2,120）=148.57，对应的p值为0.000，拒绝原假设。
Deposit与export系数同时为零的检验F（2,120）=200.34，对应的p值为0.000，拒绝原假设。
Export与degree系数同时为零的检验F（2,120）=32.72，对应的p值为0.000，拒绝原假设。
Deposit与degree系数相等的检验F（1,120）=5.95，对应p值0.0162，在1%显著性水平下拒绝原假设。
（二）、经济学意义验证了地区的生产总值受到地区居民储蓄、普通高校大学生毕业数、货物出口额的影响。
但是截距项的不显著提示存在遗漏变量偏差的可能性。
五、面板回归分析（一）时间固定效应[0.2858941，0.5895293]，该系数通过检验。
Degree的t检验值10.50，大于1.96，对应p值为0.002，95%置信区间为[0.0765155,0.143084]，通过检验。
export的t检验值78.42，大于1.96，对应p 值为0.0000，95%置信区间为[0.0003512,0.0003809]，通过检验。
截距项p值为0.353，95%置信区间为[-1821.214,888.6623]，相对来说不是很显著。
模型为0.9321（within）,F(3,3)=30780.66，p值为0.000。
deposit的t统计量为 3.64，大于 1.9，对应p值为0.001，95%置信区间为[0.3974181,1.414409]，该系数通过检验。
Degree的t检验值2.60，大于1.96，对应p值为0.014，5%显著性水平下拒绝原假设（为0），95%置信区间为[0.0220763,0.1826284]，通过检验。
export的t检验值 1.30，小于 1.96，对应p值为0.202，95%置信区间为[-0.0000957,0.0004345]，不能拒绝系数为零的原假设。
截距项p值为0.006，95%置信区间为[-6239.819,-1127.548]。
模型为0.9412（within）,F(3,30)=252.90，p值为0.000。
六、结论在经过对比后，选择个体固定效应作为最合适的模型，由于其拟合优度更高，且更符合实际的情况，而且本文着重研究的是总体来说影响地区生产总值的因素，而非随时间变化而产生的变化趋势，个体固定效应意义更重要。
经济学的结论为，城乡居民储蓄、大学生对于地区生产总值的影响比较显著，而08年以来，随着国外需求的萎靡，出口对于地区生产总值的影响下降。
以下为可行的政策建议：城乡居民储蓄的重要来源是收入。
提高居民收入在国民收入分配中的比例。
国民收入由三部分构成：国家财政收入、企业利润和居民个人收入。
目前，在我国这三种国民收入里面，居民个人收入占的比例太低。
提高劳动收入在初次分配中的比例。
初次分配就是指企业对个人的分配。
初次分配分为两部分，一个是劳动收入，就是工资；一个是企业利润。
我们研究发现，15年来中国企业利润都在上升，但居民个人收入增长非常缓慢。
要提高劳动收入在初次分配中的比例，就要适当减少企业利润，增加劳动收入。
重视看待“大学城”效应，适当增加对于教育的投资。
然而，也应理性看待我国大学城的开发建设。
我国大学城开发建设不仅发展速度快，而且占地规模大，近年来，全国各地大学城占地面积达两千多平方公里因此，在规划我国大学城开发建设时，要理性考虑发展的速度与规模，走可持续发展的道路。
当然，由于时间和水平有限，报告中还存在着许多缺陷和不足：为了进一步完善研究，需要对deposit的多重共线性进行深入分析，增加新的有效果的解释变量。
解释变量的单位可以进行修改，这样系数会更好看一些。
STATA是一个非常实用非常易操作的软件，相信它可以在今后解决更多的问题。
最后感谢老师精彩的讲解和耐心的指导。
参考文献：1.方莉.我国大学城建设中的问题分析和政策建议.[J].北京教育（高教版），2006,(2).2.李实.云南省生产总值影响因素实证分析.[J]区域经济.2011,(8).3.中华人民共和国统计局统计年鉴。
附件：STATA的LOG文件：--------------------------------------------------------------------------------------------------------name: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.loglog type: textopened on: 13 Dec 2014, 21:36:05. *(6 variables, 124 observations pasted into data editor). scatter deposit rgdp. scatter degree rgdp. scatter export rgdp. log offname: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.loglog type: textpaused on: 13 Dec 2014, 21:42:46----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------name: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.log log type: textresumed on: 13 Dec 2014, 21:44:47. sum,detailprovince-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 1 15% 2 110% 4 1 Obs 124 25% 8 1 Sum of Wgt. 12450% 16 Mean 16Largest Std. Dev. 8.980557 75% 24 3190% 28 31 Variance 80.65041 95% 30 31 Skewness 0 99% 31 31 Kurtosis 1.7975year-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 2 25% 2 210% 2 2 Obs 124 25% 2.5 2 Sum of Wgt. 12450% 3.5 Mean 3.5Largest Std. Dev. 1.12257 75% 4.5 590% 5 5 Variance 1.260163 95% 5 5 Skewness 0 99% 5 5 Kurtosis 1.64rgdp-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 507.46 441.365% 1353.31 507.4610% 2102.21 605.83 Obs 124 25% 7318.53 701.03 Sum of Wgt. 12450% 12297.9 Mean 15325.31Largest Std. Dev. 12420.2 75% 19650.95 50013.290% 33896.6 53210.3 Variance 1.54e+08 95% 45361.9 54058.2 Skewness 1.457093 99% 54058.2 57067.9 Kurtosis 4.931846deposit-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 267.1 226.45% 967.7 267.110% 1667.1 318.8 Obs 124 25% 4846 403.9 Sum of Wgt. 12450% 8028.6 Mean 10485.49Largest Std. Dev. 8449.057 75% 14660.25 31411.490% 20665.1 36318.7 Variance 7.14e+07 95% 26343.3 40405.1 Skewness 1.509401 99% 40405.1 45533.8 Kurtosis 5.811967degree-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 4021 33465% 5151 402110% 11222 4090 Obs 124 25% 43393.5 4315 Sum of Wgt. 12450% 80144 Mean 83936.69Largest Std. Dev. 52206 75% 120711.5 18436390% 150985 203309 Variance 2.73e+09 95% 176331 211624 Skewness .3450356 99% 211624 222940 Kurtosis 2.47629export-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 37547 251885% 74293 3754710% 159943 46620 Obs 124 25% 449455 66182 Sum of Wgt. 12450% 1319236 Mean 5424566Largest Std. Dev. 1.03e+0775% 4639725 3.59e+0790% 1.81e+07 4.53e+07 Variance 1.06e+1495% 2.71e+07 5.32e+07 Skewness 3.03009899% 5.32e+07 5.74e+07 Kurtosis 12.74252. log offname: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.loglog type: textpaused on: 13 Dec 2014, 21:56:43--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------name: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.loglog type: textresumed on: 13 Dec 2014, 21:57:20. reg rgdp deposit degree exportSource | SS df MS Number of obs = 124-------------+------------------------------ F( 3, 120) = 553.71Model | 1.7696e+10 3 5.8986e+09 Prob > F = 0.0000 Residual | 1.2783e+09 120 10652811.7 R-squared = 0.9326-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9309Total | 1.8974e+10 123 154261449 Root MSE = 3263.9------------------------------------------------------------------------------rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------deposit | .4783678 .1182051 4.05 0.000 .2443299 .7124057degree | .1080418 .0115196 9.38 0.000 .0852338 .1308499export | .0003483 .0000671 5.19 0.000 .0002154 .0004812_cons | -648.5161 582.1307 -1.11 0.267 -1801.094 504.0622------------------------------------------------------------------------------. estat vifVariable | VIF 1/VIF-------------+----------------------deposit | 11.52 0.086830export | 5.53 0.180885degree | 4.18 0.239465-------------+----------------------Mean VIF | 7.07. reg rgdp deposit degree export,robustLinear regression Number of obs = 124F( 3, 120) = 477.59Prob > F = 0.0000R-squared = 0.9326Root MSE = 3263.9------------------------------------------------------------------------------| Robustrgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------deposit | .4783678 .1412184 3.39 0.001 .1987651 .7579704degree | .1080418 .0133656 8.08 0.000 .0815788 .1345048export | .0003483 .0000778 4.48 0.000 .0001942 .0005023_cons | -648.5161 559.5779 -1.16 0.249 -1756.441 459.4092------------------------------------------------------------------------------. test deposit degree( 1) deposit = 0( 2) degree = 0F( 2, 120) = 148.57Prob > F = 0.0000. test deposit export( 1) deposit = 0( 2) export = 0F( 2, 120) = 200.34Prob > F = 0.0000. test degree export( 1) degree = 0( 2) export = 0F( 2, 120) = 32.72Prob > F = 0.0000. test deposit=degree( 1) deposit - degree = 0F( 1, 120) = 5.95Prob > F = 0.0162. test deposit export( 1) deposit = 0( 2) export = 0F( 2, 120) = 200.34Prob > F = 0.0000. test degree export( 1) degree = 0( 2) export = 0F( 2, 120) = 32.72Prob > F = 0.0000. xtset province yearpanel variable: province (strongly balanced)time variable: year, 2 to 5delta: 1 unit. xtreg rgdp deposit degree export, fe vce(cluster province)Fixed-effects (within) regression Number of obs = 124 Group variable: province Number of groups = 31R-sq: within = 0.9412 Obs per group: min = 4 between = 0.9278 avg = 4.0overall = 0.9276 max = 4F(3,30) = 252.90 corr(u_i, Xb) = -0.4801 Prob > F = 0.0000(Std. Err. adjusted for 31 clusters in province)------------------------------------------------------------------------------| Robustrgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------deposit | .9059136 .2489852 3.64 0.001 .3974181 1.414409degree | .1023524 .0393072 2.60 0.014 .0220763 .1826284export | .0001694 .0001298 1.30 0.202 -.0000957 .0004345_cons | -3683.684 1251.613 -2.94 0.006 -6239.819 -1127.548-------------+----------------------------------------------------------------sigma_u | 3754.846sigma_e | 894.57487rho | .94628787 (fraction of variance due to u_i)------------------------------------------------------------------------------. xtset year provincepanel variable: year (strongly balanced)time variable: province, 1 to 31delta: 1 unit. xtreg rgdp deposit degree export, fe vce(cluster year)Fixed-effects (within) regression Number of obs = 124 Group variable: year Number of groups = 4R-sq: within = 0.9321 Obs per group: min = 31 between = 0.9897 avg = 31.0overall = 0.9326 max = 31F(3,3) = 30780.66 corr(u_i, Xb) = 0.1541 Prob > F = 0.0000(Std. Err. adjusted for 4 clusters in year)------------------------------------------------------------------------------| Robustrgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------deposit | .4377117 .0477047 9.18 0.003 .2858941 .5895293degree | .1097998 .0104587 10.50 0.002 .0765155 .143084export | .0003661 4.67e-06 78.42 0.000 .0003512 .0003809_cons | -466.276 425.7537 -1.10 0.353 -1821.214 888.6623-------------+----------------------------------------------------------------sigma_u | 732.55008sigma_e | 3243.30411 / 12rho | .04853894 (fraction of variance due to u_i)------------------------------------------------------------------------------. log closename: <unnamed>log: C:\Users\admin\Documents\finalreport\log\201201370.loglog type: textclosed on: 13 Dec 2014, 22:10:23----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------12 / 12。