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新時期GDP影響因素分析

2016-07-30 19:32:09姚紹娟李維濤吳曉劉文濤田滿文
博覽群書·教育 2016年5期

姚紹娟 李維濤 吳曉 劉文濤 田滿文

摘 要:本文著力于通過2000到2015年的數據,利用Eviews軟件研究我國國內生產總值(GDP)和進出口貿易收入、商品房銷售收入、社會消費品零售收入之間的關系,進行實證分析,進而給出我國GDP影響因素分析,以及GDP是否能一直在8%的范圍內,而為了使GDP保8%穩定發展,我們需要給出哪些應對措施。

關鍵詞:國內生產總值;進出口貿易收入、商品房銷售收入

一、提出問題

在進入21世紀的15年來,全世界都是中國的經濟目前正在高速增長,有目共睹的,但這種速度會一直會在中國這樣的持續存在嗎?這種速度對于中國目前的狀況是否適應。自從2008年金融危機以來,全世界的經濟都進入了一種相對蕭條的狀態,

我們需要對進出口貿易、商品房銷售、社會消費品零售做哪些改變,而當今中國的GDP又與這三者之間存在著怎樣微妙的關系。

二、模型假定

理論上認為影響中國國內生產總值的因素的因素主要有進出口貿易、商品房銷售、社會消費品零售這些變量。回歸變量的選擇是建立回歸模型的一個極為重要的問題。

(1)進出口貿易:進出口貿易一般指國際貿易(商品和勞務的國際交換活動)國際貿易(International Trade)也稱通商,是指跨越國境的貨品和服務交易,一般由進口貿易和出口貿易所組成,因此也可稱之為進出口貿易。國際貿易也叫世界貿易。進出口貿易可以調節國內生產要素的利用率,改善國際間的供求關系,調整經濟結構,增加財政收入等。GDP的增長或者放緩受進出口的貿易影響多大,而當今的國際形式會使進出口貿易面臨的困難有哪些?也是在通過建立模型當中來處理進出口貿易對國內生產總值的影響,來給出相應的措施。

(2)商品房銷售額:商品房銷售額是區域市場中供求關系均衡的結果,是市場規模最直接的表現,也是當地經濟增長率、流動人口等這些決定城市化速度及新移民的住房需求等因素的綜合體現。

(3)社會消費品零售額:社會消費品零售總額(Total Retail Sales of Consumer Goods)批發和零售業、住宿和餐飲業以及其他行業直接售給城鄉居民和社會集團的消費品零售額。其中,對居民的消費品零售額,是指售予城鄉居民用于生活消費的商品金額;對社會集團的消費品零售額,是指售給機關、社會團體、部隊、學校、企事業單位、居委會或村委會等,公款購買的用作非生產、非經營使用與公共消費的商品金額。

三、數據收集

此次研究模型分析使用了2000年-2015年的GDP與進出口貿易額、商品房銷售額、社會消費品零售額的數據,數據真實可靠。對數據進行處理將利用E-views進行回歸分析,建立進入21世紀影響GDP可能因素的分析精確模型,分析影響國內生產總值(GDP)主要因素及影響程度。

三、模型的估計與調整

(一)參數估計與解釋變量問題處理

假定所建模型及其中的隨機擾動項 滿足各項古典假設,假定進出口貿易總額為X2,商品房銷售額為X3,社會消費品零售總額X4。利用E-views對上述基本模型進行OLS參數估計:

1.經濟意義檢驗

模型估計結果說明,在假定其他變量不變的情況下,進出口貿易總額每增長1億美元,GDP總值將增長4.3637億美元;商品房銷售額每增加1億元,GDP總值將增長0.7479億元;社會消費品零售總額每增長1億元,GDP總值將增長1.3724億元。這與理論分析和經驗判斷相一致。

2.統計檢驗

(1)擬合優度:由上表數據可以得到R2=0.9992 ,修正的可決系數為R(—)2=0.9990 ,這說明模型對樣本的擬合很好。

(2)F檢驗:針對H0:β2=β3=β4=0,給定顯著性α=0.05,在F分布表中查出自由度為k-1=3和n-k=12的臨界值Fα(3,12)=8.74。由上表得到F=5185.817,由于F=5185.817> Fα(3,12)=8.74,應拒絕原假設H0:β2=β3=β4=0,說明回歸方程顯著,即“進出口貿易總額”、“商品房銷售額”、“社會消費品零售總額”等變量聯合起來確實對GDP總額有顯著影響。

(3)t檢驗:分別針對H0:βj= 0(j=1,2,3,4),給定顯著性水平α=0.05,查t分布表得自由度為n-k=12臨界值t(n-k)=2.179。由上表數據可得,除β3以外,與β1,β2,β4對應的t統計量分別為5.2569、9.7162、12.7584,其絕對值均大于t(n-k)=2.179,這說明在顯著水平α=0.05下,分別都應拒絕H0:βj=0(j=1,2,4),也就是說,當在其他解釋變量不變的情況下,解釋變量“進出口貿易總額”(X2)、 “社會消費品零售總額”(X4)分別對被解釋變量“GDP總值”(Y)都有顯著影響。當給定顯著性水平α=0.05時,由于與β3對應的t統計量為2.0223,小于t(n-k)=2.179,不能拒絕H:β3=0,表明在α=0.05的顯著性水平,“商品房銷售額”(X3)對“GDP總值”(Y)沒有顯著影響。但是當給定顯著性水平α=0.10時,查t分布表得自由度t(n-k)=1.782,表明在α=0.10的顯著性水平下,“商品房銷售額”(X3)對“GDP總值”(Y)有顯著的影響。這樣的結論從上表中的P值也可以判斷,與β2和β4估計值對應的P值均小于α=0.05,表明在α=0.05的顯著性水平下,對應解釋變量對被解釋變量影響顯著。與β3估計值對應的P值為0.0660,小于α=0.10,表明在α=0.10的顯著性水平下,“商品房銷售額”(X3)對“GDP總值”(Y)的影響是顯著的。

利用所估計的OLS模型,可以通過“進出口貿易總額”(X2)、“商品房銷售額”(X3)、“社會消費品零售總額”(X4)等變量的預測數據,對“GDP總值”(Y)作出點預測和區間預測。

(4)異方差檢驗。

①殘差圖形分析。

②近一步進行異方差檢驗,White檢驗結果如下:White檢驗結果為:Obs*R-squared 14.07320 Probability 0.1197由上表中可以得到nR2=14.07320,在α=0.05的顯著性水平下,查x2分布表,得臨界值x2(2)=5.9915,比較計算的統計量與臨界值,因為nR2=14.07320>x2(2)=5.9915,所以不能接受原假設,這就說明模型存在異方差。

(5)自相關性檢驗。

①進行DW 檢驗。DW=1.327941,對樣本容量為16,在0.05的顯著性水平上,查表可知dl=0.857,du=1.728.因為dl

②殘差的圖示檢驗。可以知道模型不存在自相關性。

四、結語

經研究發現,本文說明了進出口貿易總額的變動對GDP有很大的影響,我國在貿易方面不斷開放的同時,進出口總額不斷提高。在進出口貿易影響下,我國GDP也在不斷提高,可見其促進了國家經濟的發展。

房地產業是拉動經濟增長的重要力量。國家統計局公布了2015年分行業經濟增加值的增長情況,其中金融業最高,房地產最低。數據顯示,去年金融業全年經濟增加值為57500億元,同比增速15.9%;房地產行業的GDP為41308億元,同比增長僅為3.8%。就行業增加值在GDP的比重而言,我國房地產業還難以成為宏觀經濟增長支柱產業,房地產行業增加值對GDP的拉動力僅有0.2個百分點。

1月19日,國家統計局發布2015年國民經濟數據,2015年全年國內生產總值676708億,同比增長6.9%,創25年新低。房地產的下行似乎拖累了GDP。2015年,全國房地產投資95979億元,比上年名義增長1.0%,從此前的2位數增速下降到個位數,這也是房改以來增長比例的新低。所以說近幾年商品房的銷售對GDP的影響已經開始下降。

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