计量经济学期末课程论文范文2

计量经济学期末课程论文范文2
《经济学方法论》课程论文评阅表
09040130 学号班级 09经一姓名成会论文题目 GDP增长的影响因素分析评分依据评分标准得分
结构严谨、逻辑严密、层次清晰(35-40)
结构合理、符合逻辑、层次分明(30-34分) 结构
结构基本合理、层次比较清晰、文理通顺(17-29分) (40分)
有不合理部分、逻辑性不强(9-16分)
结构混乱、文不对题、或有抄袭现象(0-8分)
见解独特、对问题分析透彻、且非常全面(40-45分)
有自主的见解，对问题的分析比较深入全面(35-39分) 深度和广
能提出自己的见解、分析的深度、广度一般(20-34分) 度(45分)
分析比较深入全面(11-19分)
对问题的分析既无深度，又无广度(0-10分)
格式完全符合规范，字数在1200以上(12-15分)
格式比较符合规范字数在1000以上(8-11分) 规范化
(15分) 格式基本符合规范，但有个别地方不合规(4-7分)
格式完全不规范或字数严重不足(0-3分)
总分(100分)
教师签名________
1
目录
1、摘要...................................................................... .1
2、关键词 (1)
3、文献综述 (1)
(一)经济增长理论 (1)
(二)影响因素的分析 (1)
4、数据收集与模型的建立 (2)
(一)数据收集 (2)
(二)模型设计 (2)
5、模型估计和检验 (2)
(一)模型初始估计...................................................................... (3)
(二)多重共线性检验...................................................................... .. (4)
(三)异方差检验...................................................................... . (5)
(四)序列相关检验...................................................................... (5)
(五)Granger因果检验...................................................................... . (6)
(六)显著性和拟合优度检验 (6)
6、结论分析和政策建议 (6)
(一)主要结论 (6)
1、固定资产投资是经济增长的重要原动力 (6)
2、劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道 (6)
3、消费需求对经济的拉动作用...................................................................... (6)
(二)政策建议...................................................................... (7)
7、参考文献 (7)
2
GDP增长的影响因素分析
摘要:随着十一届三中全会的召开，改革开放的深入发展，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，年平均国内生产总值(GDP)接近10%。

本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980,2010年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的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。

关键词:消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
一、文献综述
(一)经济增长理论
经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。

在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国内生产总值的(GDP)的增长来计算。

经济增长是经济学研究的永恒主题。

古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。

现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。

(二)影响因素的分析
从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。

物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。

中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。

因此本文用总就业人数(万人)来衡量劳动力。

居民消费需求也是经济增长的主导因素。

经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。

在1978—2010年的32年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。

但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。

因此,研究消费需求对经济增长的
影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。

二、数据收集与模型的建立
(一)数据收集
表2.1 GDP增长影响因素模型时间序列表
全社会固定居民消费价国内生产总年末从业年份,资产投资总格指数(上值(现价),人员数,额,年=100),
4545.6 42361 910.9 107.5 1980,
1981,4891.6 43725 961 102.5
5323.4 45295 1230.4 102 1982,
5962.7 46436 1430.1 102 1983,
7208.1 48197 1832.9 102.7 1984,
9016 49873 2543.2 109.3 1985,
10275.2 51282 3120.6 106.5 1986,
3
12058.6 52783 3791.7 107.3 1987,
15042.8 54334 4753.8 118.8 1988,
16992.3 55329 4410.4 118 1989,
1990,18667.8 64749 4517 103.1
21781.5 65491 5594.5 103.4 1991,
26923.5 66152 8080.1 106.4 1992,
35333.9 66808 13072.3 114.7 1993,
48197.9 67455 17042.1 124.1 1994,
60793.7 68065 20019.3 117.1 1995,
1996,71176.6 68950 22913.5 108.3
78973 69820 24941.1 102.8 1997,
84402.3 70637 28406.2 99.2 1998,
89677.1 71394 29854.7 98.6 1999,
99214.6 72085 32917.7 100.4 2000,
109655.2 73025 37213.5 100.7 2001,
2002,120332.7 73740 43499.9 99.2
135822.8 74432 55566.6 101.2 2003,
159878.3 75200 70477.4 103.9 2004,
184937.4 75825 88773.6 101.8 2005,
216314.4 76400 109998.2 101.5 2006,
265810.3 76990 137323.9 104.8 2007,
2008,314045.4 77480 172828.4 105.9
340903 77995 224598.8 99.3 2009,
368043.2 78203 293679.4 104.5 2010,
资料来源:中经网统计数据库。

(二)模型设计
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(y)作为对经济发展的衡量，代表经济发展;用总就业人员数(x1)衡量劳动力;用固定资产投资总额(x2)衡量资本投入:用价格指数(x3)去代表消费需求。

运用这些数据进行回归分析。

采用的模型如下:
y= β+βx1+βx2+βx3+u1234i
其中，y代表国内生产总值，x1代表社会就业人数，x2代表固定资产投资，x3代表消费价格指数，u代表随机扰动项。

我们通过对该模型的回归分析，i 得出各个变量与我国经济增长的变动关系。

三、模型估计和检验
(一)模型初始估计
表3.1 模型初始估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/07/12 Time: 16:33
Sample(adjusted): 1980 2010
4
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -16197.47 41510.11 -0.390205 0.6996
X1 1.683972 0.256065 6.576336 0.0000
X2 1.420445 0.054886 25.87979 0.0000
X3 -580.7369 355.4395 -1.633856 0.1143 R-squared 0.985665 Mean dependent 85805.26
var
Adjusted R-squared 0.984011 S.D. dependent 95097.07
var
S.E. of regression 12024.95 Akaike info 21.75092
criterion
Sum squared resid 3.76E+09 Schwarz criterion 21.93775 Log likelihood -322.2638 F-statistic 595.9008 Durbin-Watson stat 0.968679 Prob(F-statistic) 0.000000
(二)多重共线性检验
表3.2 相关系数矩阵
X1 X2 X3
X1 1.000000 0.665094 -0.219318
X2 0.665094 1.000000 -0.291137
X3 -0.219318 -0.291137 1.000000 根据多重共线性检验，解释变量之间存在着线性相关。

通过采用剔除变量法，多重共线性的修正结果如下:剔除X3。

.
表3.3 修正多重共线性后的模型
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/07/12 Time: 16:40
Sample(adjusted): 1980 2010
Included observations: 30 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -79282.79 15704.05 -5.048555 0.0000
X1 1.699013 0.263693 6.443158 0.0000
X2 1.438325 0.055422 25.95222 0.0000 R-squared 0.984193 Mean dependent var 85805.2
6 Adjusted R-squared 0.983022 S.D. dependent var 95097.0
7 S.E. of regression 12391.14 Akaike info criterion 21.7819
9 Sum squared resid 4.15E+09 Schwarz criterion 21.9221
1 Log likelihood -323.7299 F-statistic 840.543
5
4 Durbin-Watson stat 0.689221 Prob(F-statistic) 0.00000
(三)异方差检验
表3.4 ARCH检验
ARCH Test:
F-statistic 5.690752 Probability 0.024334 Obs*R-squared 5.048272 Probability 0.024651
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/07/12 Time: 16:44
Sample(adjusted): 1981 2010
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 49385817 56010198 0.881729 0.3857
RESID^2(-1) 0.899098 0.376897 2.385530 0.0243 R-squared 0.174078 Mean dependent 1.39E+08
var
Adjusted R-squared 0.143489 S.D. dependent 2.41E+08
var
S.E. of regression 2.23E+08 Akaike info 41.35408
criterion
Sum squared resid 1.35E+18 Schwarz criterion 41.44838 Log likelihood -597.6342 F-statistic 5.690752 Durbin-Watson stat 1.336249 Prob(F-statistic) 0.024334 从上表可以得到数据:(n-p)R2=5.048272,查表得
χ2(p)=5.9915,
(n-p)R2=5.048272<χ2(p)=5.9915,则接受原假设，不存在异方差。

(四)序列相关检验
已知:DW=0.689221，查表得dL=1.270，dU=1.563。

由此可知，存在
相关性。

修正如下:
表3.5 修正序列相关后的模型
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/07/12 Time: 17:00
Sample(adjusted): 1981 2010
Included observations: 29 after adjusting endpoints
Failure to improve SSR after 18 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
6
C 21524.05 1.27E+09 1.70E-05 1.0000
X1 0.612694 1.051958 0.582432 0.5655
X2 0.999545 0.309752 3.226923 0.0035
AR(1) 1.000019 0.111190 8.993770 0.0000
R-squared 0.992728 Mean dependent var 88607.31
Adjusted 0.991855 S.D. dependent var 95511.65
R-squared
S.E. of regression 8619.708 Akaike info criterion 21.08893
Sum squared resid 1.86E+09 Schwarz criterion 21.27752
Log likelihood -301.7895 F-statistic 1137.613
Durbin-Watson stat 0.989263 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.00
Estimated AR process is nonstationary
修正后的DW=0.9892。

进行自相关检验，Q统计量的图可以看出，修正后无自相关。

(五)Granger因果检验
表3.6 Granger因果检验
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 05/07/12 Time: 17:06
Sample: 1980 2010
Lags: 1
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
X1 does not Granger Cause Y 29 0.21132 0.64956
X2 does not Granger Cause Y 29 0.18782 0.66831
从上表可以看出:Pro(x1)和Pro(x2)大于0.1，说明X1和X2不是国内生产总值的Granger的原因。

,
,
(六)显著性和拟合优度检验,
表3.5反映了模型的最终形式。

X的t检验不通过，二X的t检验通过。

12F
统计量值为1137.61，F检验通过。

,
对于F=840.5434>F(2,27)=3.35(显著性水平为0.05)，表明模型从整体上看我国经济增长与各解释变量之间线性关系显著。

修正的拟合优度量为0.9919，拟合程度很好。

,
四、结论分析和政策建议
(一)主要结论
1、固定资产投资是经济增长的重要原动力。

经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。

固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。

2、劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。

这是因为我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强, 对GDP 影响很大。

但是劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 会直接影响了经济的增长。

7
3、消费需求对经济的拉动作用
消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显地反映经济自发增长态势的宏观经济指标。

(二)政策建议
就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。

针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低失业率;另一方面，加强各地区间人才交流及促进劳动力自由流动，并通过合理技
术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。

同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。

劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 直接影响了经济的增长。

因此应当控制人口数量,优化劳动力结构, 提升劳动力素质。

物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。

参考文献:
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,2, 徐铮、张润清、李晓红，1990-2004 年我国经济增长因素实证分析[J]，经济论坛，2007(04)
,綦国萍，我国经济增长影响因素的实证研究，安徽财经大学，安徽蚌埠,3 233041摘
,4,吴沛, 李克俊，中国经济增长影响因素的实证分析，西华大学，成都610039 ,5,刘诗白.，2004.，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社 ,6,中经网统计数据库
8。