青海省经济增长影响因素的实证分析

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பைடு நூலகம்
参考文献： ［1］ 张卓． 我国经济增长影响因素的实证分析 ［J］． 理论研究，
2012，（ 6） ： 42 ［2］ 蒋燕、胡日东： “福建省经济增长因素实证分析”， 《统计观
察》，2005 年第 8 期 ［3］ 毛建． 经济增长理论演进与经济增长模型浅析． 生产力研
究，2005，2．
作者简介： 田雨家，女，汉族，湖北襄阳人，硕士研究生，青海大学财经学院，研究方向： 农村与与区域发展； 通信作者： 姚红义，男，汉族，青海人，硕士，教授、研究生导师，技术经济学、区域经济学方向。
青海省经济增长影响因素的实证分析
田雨家
（ 青海大学财经学院 青海 西宁 810016）
摘 要： 青海省作为一个资源大省，但经济发展较为缓慢，怎样才能才能更好的促进青海省经济增长，本文采用回归分析以 资本投入、劳动力投入、Ｒ＆D 经费、产业结构、对外开放指数等 5 个因素作为变量，就 1999 年到 2016 年的数据对青海省经济增 长进行了实证分析。
2 LnK ． 573
． 064
． 755 8． 902 ． 000 ． 137 7． 317
Lnu －． 976 ． 329
－． 251 － 2． 962 ． 010 ． 137 7． 317
a． 因变量： LnGDP 经过逐步回归分析后，VIF 值都小于 10，且变量都通过显著性 检验，回归方程为 Y = 4． 039 + 0． 573X1 － 0． 976X4，所以可以得 出青海省的经济增长模型： Y1 = 56． 77k^0． 573* u^ （ － 0． 976） 五、对青海省经济增长影响因素的分析 根据青海省 经 济 增 长 模 型 可 知，在 其 他 要 素 投 入 不 变 的 情 况 下，资本投入每增加 1% ，GDP 增长 0． 573% ，且影响资本投入对 青海省经济增长的影响因素最大。第一产业每增加 1% ，GDP 减少 0． 976% ，说明青海省要想经济增长，就要不断调整产业结构，加 大二三产业发展。综上所述，资本投入和产业结构调整是促进青海 省经济增长的主要动力［3］。 六、对促进青海省经济增长的建议 （ 一） 扩大投资规模，增加资本投入力度 青海省要进行经济发展，需要逐步完善多元投资格局，加大固 定资产投资，形成良好的投资环境，合理的配置投资资源，使投资 能更好的发挥其推动作用，促进青海省经济的增长。 （ 二） 加快产业结构调整 将产业结构由第一产业向第二三产业发展，发展现代农业，将 农业向规模化、产业化发展，将农业剩余劳动力向第二、三产业发 展，加大第三产业发展力度，提高服务发展水平。
关键词： 经济增长； 回归分析； 资本投入； 产业结构
一、引言 研究青海省经济增长的影响因素，对青海省经济的稳定发展有 重要意义，本文以青海省生产总值作为被解释变量，以资本投入、 劳动力投入、Ｒ＆D 经费、产业结构、对外开放指数作为解释变量。 利用 1999 年 － 2016 年的数据资料，进行数据分析，找出影响青海 经济增长的主要因素。［1］ 二、数据收集与模型建立 选择与青海省经济增长密切相关的五个因素作为变量，建立模 型对青海省进行实证分析［2］，后对数据进行处理 （ 取对数） ： 令 y = ln （ GDP） ，X1 = ln （ k） ，X2 = ln （ l） ，X3 = ln （ s） ，X4 = ln （ u） ，X5 = ln （ o） Yi = β0 + β1* X1 + β2* X2 + β3* X3 + β4* X4 + β5* X5 + μ 三、多元线性回归分析 模型汇总后可以看出拟合优度检验和显著性检验都非常良好， 调整后的可决系数等于 0． 988，非常接近于 1，说明模型拟合程度 很高，各变量对 Y 的解释能力非常强。F 值等于 198． 014，它的显 著性概率 Sig 等于 0． 000。否定原假设，总体回归方程是显著的， 即被解释 变 量 与 各 个 解 释 变 量 之 间 的 线 性 关 系 是 显 著 的。 同 时， Duebin － Watson 的值等于 1． 395，不接近于 2，说明模型本身存在 一定相关问题。 根据回归系数表可知，解释变量 x2、x3、x4、x5 的系数都为负 值，说明劳动力投入、ＲMYMD 经费、第一产业结构比重、对外开 放指数对青海省经济增长都呈负效应，显然这与现实不符。解释变 量 x2、x3、x5 并没有通过 t 检验，一般 VIF 大于 10，说明模型中存 在多重共线问题。 再由共线性诊断发现，多个维度特征根接近与 0，证明存在多 重共线性问题； 通过看条件指数，大于 10 时说明存在多重共线性， 由此可以知道该模型的解释变量之间存在严重的共线性问题。 四、逐步回归分析法 由于各解释变量之间存在多重共线性问题，为了提高回归模型 的科学性，可以采用逐步回归分析方法，消除变量之间的相关性， 使模型更具有科学性。 模型汇总后可以看出，Ｒ2 都接近于 1，说明拟合效果好，回归 的显著性检验 sig = 0． 00 ＜ 0． 05，说明回归程度显著。
系数a
模型
非标准化系数 标准系数 t
B 标准 误差 试用版
共线性统计量 Sig．
容差 VIF
（ 常量） 1． 810 ． 198
1
LnK ． 750
． 029
9． 128 ． 000 ． 988 25． 861 ． 000 1． 000 1． 000
（ 常量） 4． 039 ． 770
5． 247 ． 000