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1、对中国经济增长影响因素的实证分析本文针对十八大提出的经济增长在 2020 年翻一番，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对 1980-2009 年（中国统计年鉴数据）三十年间中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。1.模型的建立为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（ ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（ ）衡量劳动力；用固定资产投资总额( )衡12量资本投入：用价格指数（ ）去衡量消费需求。运用这些数据进
2、行回归分析。这里的3被解释变量是 Y：国内生产总值，与 Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，它们分别为： 代表社会就业人数， 代表固定资产投资， 代表消费价123格指数， 代表随机干扰项。模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。1.1 理论模型的确定通过变量的筛选，最终确定以下变量建立回归模型。被解释变量 ：国内生产总值, Y解释变量： :代表社会就业人数， :代表固定资产投资， :代表消费价格指数，123另外，从经济意义上讲，变量的选择是正确的。而且，就
3、直观上来说，解释变量与被解释变量都是相关的。表 1： 被解释变量与解释变量 1980-2009 数据年份国内生产总值（现价）/亿元年末从业人员数/万人全社会固定资产投资总额/亿元居民消费价格指数（上年=100）1980 4545.623973 42361 910.9 107.51981 4889.461062 43725 961 102.51982 5330.450965 45295 1230.4 1021983 5985.551568 46436 1430.1 1021984 7243.751718 48197 1832.9 102.71985 9040.736581 49873 2543.
4、2 109.31986 10274.37922 51282 3120.6 106.51987 12050.61513 52783 3791.7 107.31988 15036.82301 54334 4753.8 118.81989 17000.91911 55329 4410.4 1181990 18718.32238 56909 4517 103.11991 21826.19941 58360 5594.5 103.41992 26937.27645 59432 8080.1 106.41993 35260.02471 60220 13072.3 114.71994 48108.45644
5、 61470 17042.1 124.11995 59810.52921 67947 20019.3 117.11996 70142.49165 68850 22913.5 108.31997 78060.835 69600 24941.1 102.81998 83024.27977 69957 28406.2 99.21999 88479.15475 70586 29854.7 98.62000 98000.45431 72085 32917.7 100.42001 108068.2206 73025 37213.5 100.72002 119095.6893 73740 43499.9 9
6、9.22003 135173.9761 74432 55566.6 101.22004 159586.7479 75200 70477.4 103.92005 185808.559 75825 88773.6 101.82006 217522.6698 76400 109998.2 101.52007 267763.6588 76990 137323.9 104.82008 316228.8248 77480 172828.4 105.92009 343464.6903 77995 224598.8 99.3资料来源：中国统计年鉴 。首先，检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。观察被
7、解释变量与解释变量之间的散点图。40,045,050,05,060,065,070,075,080,010,020,030,040,0YX1图1：被解释变量 与解释变量 的散点图1由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量 之间基本呈线性关系。1040,080,0120,0160,020,0240,010,020,030,040,0YX2图 2：被解释变量 与解释变量 的散点图2由图中趋势线可以判断，被解释变量 与解释变量 之间基本呈线性关系。295101051015120125010,020,030,040,0YX3图3：被解释变量 与解释变量 的散点图3由图中趋势线可以判断，被解释变量Y
8、与解释变量 之间基本呈线性关系。再通过变量之间的相关系数判断。表2：被解释变量与解释变量相关系数表Covariance Analysis: OrdinaryDate: 12/01/12 Time: 13:05Sample: 1980 2009Included observations: 30CovarianceCorrelation Y X1 X2 X3 Y 8.85E+091.000000X1 8.91E+08 1.33E+080.820679 1.000000X2 5.05E+09 4.52E+08 2.99E+090.981058 0.717394 1.000000X3 -197583.
9、1 -20469.67 -102814.7 41.73889-0.325058 -0.274607 -0.291137 1.000000看到被解释变量 Y 与解释变量 ， ， 之间具有较高的相关性。123通过散点图和相关系数表的判断，可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的相关线性关系。同时通过被解释变量与解释变量的相关图形分析，设置理论模型为： 342312Xy1.2 建立初始模型OLS1.2.1 使用 OLS 法进行参数估计表 3： 普通最小二乘法参数估计输出结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/01/12 Time:
10、14:23Sample: 1980 2009Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886C -49822.31 33676.59 -1.479434 0.1510R-squared 0.991233 Mean dependent var 85749.31Adjusted R-squared
11、0.990221 S.D. dependent var 95692.85S.E. of regression 9462.951 Akaike info criterion 21.27172Sum squared resid 2.33E+09 Schwarz criterion 21.45855Log likelihood -315.0758 Hannan-Quinn criter. 21.33149F-statistic 979.8468 Durbin-Watson stat 1.178143Prob(F-statistic) 0.000000得到模型为： 321654.79385.940.3
12、1482 XXy 1.2.2 对模型进行检验要对建立的模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。(1)经济意义检验解释变量的系数分别为 =1.934840、 =1.382559。两个解释变量系数均为12正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际， =-379.2654，符合被解释变量与解释变量之间的负3相关关系。与现实经济意义相符，所以模型通过经济意义检验。(2)统计检验拟合优度检验：R 2检验，R-squared=0.991233；Adjusted R-squared=0.990221；可见拟合优度很高，接近于
13、 1，方程拟和得很好。变量的显著性检验：t检验，表 4：模型系数显著性检验，t 检验结果Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886C -49822.31 33676.59 -1.47943. 0.1510从检验结果表中看到，包括常数项在内的所有解释变量系数的t检验的伴随概率均小于5%，所以，在5%的显著水平下 、 、 的系数显著不为零，通
14、123过显著性检验，常数项也通过显著性检验，保留在模型之中。方程的显著性检验：F检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，在5%显著水平下方程显著成立，具有经济意义。(3)计量经济学检验：方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。进行异方差性检验：首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。令 X 轴为方程被解释变量，Y 轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。020,0,040,0,060,0,080,0,01,0,0,04,050,060,070,080,0X1EI2图 4：模型的异方差性检验散点图020,0,040,0,060,0
15、,080,0,01,0,0,050,010,0150,020,0250,0X2EI2图 5：模型的异方差性检验散点图020,0,040,0,060,0,080,0,01,0,0,095101051015120125X3EI2图 6：模型的异方差性检验散点图通过图形看到，回归线向上倾斜，大致判断存在异方差性，但是，图示法并不准确，下面使用 White 异方差检验法进行检验，分别选择不带有交叉项和带有交叉项的 White 异方差检验法。得到下面的检验结果：表 5：不带有交叉项的 White 异方差检验结果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 75.59
16、849 Prob. F(3,26) 0.0000Obs*R-squared 26.91450 Prob. Chi-Square(3) 0.0000Scaled explained SS 52.75104 Prob. Chi-Square(3) 0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/01/12 Time: 17:53Sample: 1980 2009Included observations: 30Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.51E+08 1.08E+08 1.398492 0.1738X12 -0.029775 0.009593 -3.103868 0.0046X22 0.0
