我國GDP影響因素分析

王繪集

摘 要 本文運用計量經濟分析方法，建立國內生產總值的多元線性回歸模型。利用Eviews軟件對模型進行OLS參數估計，通過OLS回歸、懷特異方差檢驗、BG自相關檢驗、簡單相關系數多重共線性分析等實證分析了城鎮、農村居民消費水平和第一、第二、第三產業增加值這些指標對我國GDP的影響，從而擬合出比較優良的GDP模型，說明城鎮、農村居民消費水平以及第一、第二、第三產業增加值這些指標對我國國內生產總值的影響，并結合當前我國的宏觀經濟形勢，找出目前經濟發展存在的問題，從而給出相應的對策。

關鍵詞 國內生產總值 OLS參數分析 檢驗 影響因素

一、引言

國內生產總值是指在一定時期內（一個季度或一年），一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標，它不但可反映一個國家的經濟表現，還可以反映一國的國力與財富，對于經濟研究、經濟管理都具有十分重要的意義。尤其從1985年我國開始正式統計GDP后，它就越來越受到人們的關注。GDP核算中有許多因素在起作用，拉動GDP的最主要因素是三駕馬車：投資+消費+出口。經濟學家們基于三個主要因素對我國的GDP影響因素做了大量研究。本文通過計量分析方法和統計分析方法，通過OLS回歸、懷特異方差檢驗、BG自相關檢驗、簡單相關系數多重共線性分析方法等實證分析了我國城鎮、農村居民消費水平、第一、第二、第三產業增加值這些指標對我國GDP的影響程度，旨在分析居民消費結構和產業結構對我國經濟增長的貢獻情況，并結合我國當前的宏觀經濟形勢，對國家宏觀經濟政策提出一點自己的看法。

二、理論模型

（一）數據收集

從《中國經濟與社會發展統計數據庫》得到我國1985～2014年國內生產總值GDP、我國城鎮、農村消費水平，第一、第二、第三產業增加值的統計數據，數據基于全國范圍內各年年末的數據統計，如表1所示。

表1是1985～2014年間，我國的GDP、城鎮居民消費水平、農村居民消費水平、第一、第二、第三產業增加值的相關樣本數據。本文旨在分析城鎮居民消費水平、農村居民消費水平、第一、第二、第三產業增加值對GDP的影響程度，找出最主要的影響因素。設被解釋變量GDP為Y，分別設解釋變量為城鎮居民消費水平x1、農村居民消費水平x2、第一產業增加值x3、第二產業增加值x4、第三產業增加值x5。

（二）對GDP影響因素的分析過程

1.模型的建立及參數估計

利用Eviews3.1和1985～2014年我國GDP（Y）、城鎮居民消費水平x1、農村居民消費水平x2、第一產業增加值x3、第二產業增加值x4、第三產業增加值x5的相關樣本數據建立了多元線性回歸模型，通過OLS回歸擬合出比較優良的GDP模型。設方程模型為：，為了克服數據的不穩定性，取自然對數后再進行回歸，即

（公式1）

OLS回歸結果如圖1所示。

2.模型的經濟意義檢驗

由圖1所示回歸結果可知，分別表示城鎮居民消費水平、農村居民消費水平、第一、第二、第三產業增加值對我國國內生產總值的彈性，分別是0.2、0.4、0.4、-0.1、0.05，都在-1～1之間，數值范圍相當，通過經濟意義檢驗，但是第二產業的回歸系數為負，與實際結果不符，可能是模型存在多重共線性，下面對回歸模型進行分析檢驗。

3.模型的統計檢驗

（1）F檢驗：原假設：取0.05。由圖1所

示，F統計量的伴隨概率接近0，表明在95%的置信水平下拒絕原假設，模型通過方程顯著性檢驗。

（2）T檢驗：原假設：取0.05。由圖1所

示，伴隨概率均小于0.05，表明在95%的置信水平下拒絕原假設，變量通過顯著性檢驗，說明城鎮、農村居民消費水平、第一、第二、第三產業增加值對我國GDP的影響都是顯著的。

（3）擬合優度檢驗。模型的擬合優度，接近于1，模型的擬合優度較好。

4.模型的計量經濟檢驗

上述結果有一定的假設前提，包括：隨機誤差項具有同方差，隨機誤差項之間不存在序列相關，解釋變量之間無相關性等。實際上，參數估計量不能完全符合假設，因此，必須通過計量經濟檢驗，對模型進行修正。

（1）模型的多重共線性檢驗和調整。對上述的回歸模型進行多重共線性檢驗，檢驗結果如圖2所示。由相關系數可知，該模型中，每兩個解釋變量的相關系數都大于0.9，變量之間存在多重共線性。采用逐步回歸法進行修正。建立基本的一元回歸方程。根據相關系數和理論分析，農村居民消費水平x2與GDP（Y）關聯程度最大。所以，設建立的一元回歸方程為：

逐步引入其他變量，確定最適合的多元回歸方程，經過回歸方程檢驗顯示，該組合的擬合優度較其他組合好，且F檢驗、t檢驗都是顯著的。由此可以確定方程的三個變量lnX2，lnX3，lnX5，在此基礎上對方程進行OLS回歸后，結果如圖3所示，所以處理后的多重共線性的方程模型為：=1.4006+0.4749+0.3718+0.1461（公式2）

（2）特異方差檢驗。對上述的回歸模型進行懷特異方差檢驗，檢驗結果如圖4所示，其中F值為輔助回歸模型的F統計量值。原假設：模型不存在異方差，取∝=0.05，由于F統計量的伴隨概率P=0.17大于顯著性水平∝=0.05，能夠接受在95%的置信水平下不存在異方差的假設，所以該模型不存在異方差。

（3）BG自相關性檢驗和調整。對上述的回歸模型進行BG自相關性檢驗，檢驗結果如圖5所示，圖中=9.4517，臨界概率P=0.0088，原假設：模型不存在自相關，取顯著水平∝=0.05，由于F統計量的伴隨概率P=0.01小于顯著性水平∝=0.05，拒絕在95%的置信水平下不存在自相關性的假設，因此輔助回歸模型是顯著的，即在回歸模型的誤差項間存在自相關。因此對自相關進行調整：用廣義差分法消除自相關，先在解釋變量中引入AR（1）項進行一階差分得到如下結果：

圖7表明估計過程經過7次迭代后收斂，=2.6934，臨界概率P=0.26，取顯著水平∝=0.05，由于F統計量的伴隨概率P=0.34大于顯著性水平∝=0.05，能夠接受在95%的置信水平下不存在自相關性的假設。因此，輔助回歸模型是不顯著的，即在回歸模型的誤差項間不存在自相關。根據圖6，此時方程的回歸模型為：=1.3908+0.4875+0.3696+

0.1327（公式3）

t=（11.9286）（9.3266）（3.8797）

=0.99994，=0.99990，=117304.3，=1.808

5.調整后模型形式的確立

綜上，模型參數意義明確且顯著，存在顯著的線性關系，調整后的擬合優度也較好。

（三）模型解釋

通過=1.3908+0.4875+0.3696+0.1327這一模型我們可以發現，其中農村居民消費水平對GDP的影響最大，當農村居民的消費水平每增加一個百分比的時候，GDP會增長0.4875%。第一產業對GDP有著重要影響，第一產業每增加一個百分比，GDP將會增長0.3696%。第三產業也對GDP有著重要影響，第三產業每增加一個百分比，GDP將會增長0.1327%。

三、解決方案

通過對所建模型的分析我們可以對如何提高我國GDP給出自己的見解與解決方案。分析上述計量經濟模型參數估計結果，得知，其中農村居民消費水平對GDP的影響最大，第一產業和第三產業對GDP有著重要的影響。因此，對我國在居民消費和優化產業結構方面有如下建議：

（一）針對居民尤其是農村居民的消費水平

第一，收入是消費的決定因素，增加農民收入是增加居民收入目標中的重中之重，也是其根本所在。在農民收入增長格局劇烈變化的同時，要加快農業結構調整速度，拓寬農村居民收入渠道，加大工業化和城鎮化投入，提高農民消費能力。

第二，加快新農村建設，加大農村基礎設施建設，改善農村生活條件。大力開展農村環境衛生專項整治活動，建立健全長效管護機制，確保環境治理問題不反彈。同時，深化農村市場體制改革，加強法制建設力度，注重開展村莊經營，以土地、資產入股等形式發展美麗經濟或配套產業，做大做強村集體經濟，努力增加農民收入。幫助農村居民找到新型發展道路，進一步深化美麗鄉村建設。

第三，加強社會保障體系建設，給農民消費吃一劑“定心丸”，提高農戶抗風險的能力。進一步完善養老、醫療和失業保險，給居民提供穩定的后方保障。這也是落實科學發展觀，建設社會主義新農村和構建和諧社會的重大舉措。

（二）針對產業結構，尤其是第一產業和第三產業

第一，推進以國有企業改革為核心的經濟體制改革，重點關注國有資本投資運營公司。推動產業結構優化升級，撬動社會資本參與投資，推動實現中央和地方國有資本的“混合”。

第二，調整農業內部產業結構，在網絡銷售、公司管理、運行模式、營銷策略等方面進行創新。我國農業的綜合競爭力在不斷提升，但就總體而言，仍是我國的弱勢產業。應加大資本、技術等要素的投入，建立現代化新農村。

第三，加快推進服務業發展，提升第三產業所占比重，完善產業結構，促進發展改革。推進供給側改革的新方向、穩定經濟增長的新動能、形成合力發展新業態，培育消費新熱點產業，推進規模化、品牌化和網絡化經營，推動特大城市形成以服務經濟為主的產業結構。

（作者單位為安徽財經大學經濟學院）

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