GDP影响因素-计量经济学案例

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影响云南省GDP的因素分析

计量经济学案例分析题目：影响云南省GDP的因素分析影响云南省GDP的因素分析建立模型根据GDP的核算方法，我们首先在模型中引入四个变量，分别是：居民最终消费（X1），资本形成总额(X2),货物和服务净出口(X3),地方财政决算支出(X4)。

通过查阅中国经济统计数据库,得到1990-2007年共18年的具体数据,列表如下: 表（1）云南省1990-2007年GDP及相关因素统计表注：以上数据来自中国经济统计数据库。

根据以上数据，分析被解释变量与四个解释变量的相关性，得到相关系数矩阵图表（2），如下：表（2）相关系数矩阵图根据变量间相关系数分析，我们先设定模型：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u i对模型进行OLS检验的结果为：表（3）回归分析结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/10 Time: 17:11Sample: 1990 2007Included observations: 18Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -43.64766 19.17224 -2.276607 0.0404X1 1.000048 0.051675 19.35275 0.0000X2 0.983646 0.067192 14.63939 0.0000X3 1.071304 0.077683 13.79075 0.0000X4 0.157293 0.199096 0.790035 0.4437R-squared 0.999637 Mean dependent var 1990.255Adjusted R-squared 0.999526 S.D. dependent var 1221.591S.E. of regression 26.59847 Akaike info criterion 9.629718Sum squared resid 9197.222 Schwarz criterion 9.877043Log likelihood -81.66746 Hannan-Quinn criter. 9.663820F-statistic 8961.277 Durbin-Watson stat 1.656527Prob(F-statistic) 0.000000整理得到模型：Y = -43.64766+ 1.000048*X1 + 0.983646*X2 + 1.071304*X3 + 0.157293*X4 （-2.276607）（19.35275）（14.63939）（13.79075）（0.790035）R2=0.999637 DW=1.656527 F=8961.277回归结果分析：由R2=0.9996372R=0.999526,可以看出模型整体上拟合程度高;F=8961.277>F0.05(4,13)= 3.18（显著性水平为α＝0.05），表明模型从整体上看，云南省GDP和各解释变量间线性关系显著。

GDP影响因素-计量经济学案例

了解影响国内生产总值的因素，对我国经济的发展和国民生活水平的提高都有着深远的意义，这就需要定量的分析影响我国国内生产总值的主要因素。
二、模型设定及估计
为了分析影响国内生产总值的因素，选择“国内生产总值” 为被解释变量Y，我国国内生产总值影响因素众多，本文从定量分析方面考虑，选取的解释变量如下财政支出（X2）进出口总额（X3）经济活动人口数（X4）商品零售价格指数（X5）货币供应量（X6）。
谢谢观赏！
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为
Yt 148256.8 3.131321X 2t 0.366779X3t 2.504530X 4t
t= (-2.611378) (15.00671) (4.050905) (3.052441)
R 2 =0.996664
R=20.996039 F=1593.471
48197.9 5792.62 20381.9 68135 97.4 46923.5
60793.7 6823.72 23499.9 68855 114.8 60750.5
71176.6 7937.55 24133.8 69765 106.1 76094.9
78973.0 9233.56 26967.2 70800 100.8 90995.3
401512.8 89874.16 201722.1 78388 103.1 725851.8
OLS回归结果
三、模型检验及处理
由此可见，该模型 R2=0.996723， R 2 =0.995553可决系数很高，F检验值
851.6517，明显显著。但是当 =0.05 时，t / 2 n k t0.025 20 6 2.145 ，不仅

计量模型例题-国内GDP影响因素

影响国内生产总值(GDP)的因素影响国内生产总值的因素有很多，但在国外，已有大量的经验事实和研究表明社会总资本和劳动力是促进经济持续增长的最主要的动力因素。

所以本实验只从供求方面来探究经济增长的影响要素。

研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵，而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小制定更好的政策来促进国民经济的发展，试图揭示这几个解释变量对GDP 的影响程度。

为此拟通过回归分析来测量社会总资本和劳动力对经济增长的产出弹性。

一、模型设定采用国内生产总值GDP（为被解释变量，用变量Y表示）衡量经济增长；劳动力（为解释变量，用变量L表示）用统计年鉴上公布的历年的全社会就业总人数来近似替代；物质资本投入量（为解释变量，用变量K表示）用全社会固定资产投资来近似衡量。

下表为在《中国统计年鉴（2010）》中得到的数据：1990-2009年中国的国内生产总值、社会总资本及劳动力总量数据表年份国内生产总值GDP（Y）/亿元社会总投资（K）/亿元劳动力（L）/万人lnY lnK lnL1990 18667.8 4517 64749 9.834557 8.415603 11.07827 1991 21781.5 5594.5 65491 9.988816 8.629539 11.08967 1992 26923.5 8080.1 66152 10.20075 8.99716 11.09971 1993 35333.9 13072.3 66808 10.4726 9.478251 11.10958 1994 48197.9 17042.9 67455 10.78307 9.743489 11.11922 1995 60793.7 20019.3 68065 11.01524 9.904452 11.12822 1996 71176.6 22913.5 68950 11.17292 10.03948 11.14114 1997 78973.0 24941.1 69820 11.27686 10.12427 11.15368 1998 84402.3 28406.2 70637 11.34335 10.25436 11.16531 1999 89677.1 29854.7 71394 11.40397 10.3041 11.17597 2000 99214.6 32917.7 72085 11.50504 10.40177 11.1856 2001 109655.2 37213.5 73025 11.6051 10.52443 11.19856 2002 120332.7 43499.9 73740 11.69802 10.68051 11.2083 2003 135822.8 55566.6 74432 11.81911 10.92534 11.21764 2004 159878.3 70477.4 75200 11.98217 11.16305 11.22791 2005 184937.4 88773.6 75825 12.12777 11.39384 11.23618前4列数据来自《中国统计年鉴（2010）》，后3列数据是利用Excel 软件求得的数据借用新古典经济增长模型，设置经济增长总量生产函数为：Y=AK β1L β2E ε等式两边同时取对数，得到： lnY =lnA+β1lnK +β2lnL +ε lnA ，β1，β2为待估计参数二、估计参数假定随机扰动项ε满足古典假定，可用最小二乘估计法（OLS 法）估计其参数，运用Eviews 软件，将以上数据导入，进行参数估计，得到下表：Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 05/14/11 Time: 23:12 Sample: 1990 2009 Included observations: 20 C -33.75855 15.83522 -2.131865 0.0479 LNK 0.589341 0.082306 7.160377 0.0000 LNL 3.4914261.4918152.3403880.0317R-squared0.991956 Mean dependent var 11.41999 Adjusted R-squared 0.991009 S.D. dependent var 0.854098 S.E. of regression 0.080985 Akaike info criterion -2.051622 Sum squared resid 0.111496 Schwarz criterion -1.902262 Log likelihood 23.51622 F-statistic 1048.144 Durbin-Watson stat0.451321 Prob(F-statistic)0.000000根据表中的数据，模型估计的结果为：LNY = -33.75854925 + 0.5893412851*LNK + 3.491426195*LNL SE= (15.83522) (0.082306) (1.491815)2006 216314.4 109998.2 76400 12.28449 11.60822 11.24374 2007 265810.3 137323.9 76990 12.49054 11.8301 11.25143 2008 314045.4 172828.4 77480 12.65729 12.06005 11.25778 2009340506.9224598.87799512.7381912.3220711.2644t= (-2.131865) (7.160377) (2.340388) R 2=0.991956 =2R 0.991009 F=1048.144 DW=0.451321t 0.025（17）=2.110 F 0.05（2，17）=3.59从回归结果看，可决系数R2很高，F 值很大，而且在显著性水平05.0=α下，回归系数都较为显著，看似回归方程可以投入使用。

GDP影响因素的计量经济分析

从上面的文献可以看出，不同学者从不同角度实证分析了影响我国经济增长的因素。本文选择国内生产总值Y作为被解释变量。同时，考虑到国内生产总值的影响因素很多，本文不能全面地给予说明分析。根据研究的需要、影响因素的大小和模型本身的需要等原因，选择了四个指标作为模型的解释变量：城乡储蓄存款年
末余额、财政支出总量、固定资产投资总额、出口总额、上期国内生产总值。其中，储蓄是投资的重要来源，对国内生产总值的增长有促进作用，但过多的储蓄也会减缓经济发展；财政支出有利于国内生产总值的增长；固定资产投资的增长是国内生产总值增长的主要保障，影响效果显著；出口总额的增长是拉动国民经济增长的一个重要因素；上期国内生产总值对下期国内生产总值有顺承效果，它的多少对下期国内生产总值会产生一定影响。因此，上述解释变量的选取符合经济发展的实际情况。我们选用中国国家统计局网站上公布的统计数据(1985～2014年)，并对其进行了整理与汇总。
入“新常态”以来，虽然经济增速仍居世界前列，但表现出一定的放缓趋势。那么，我们不禁要问，是什么因素影响了我国的经济增长？这
些因素对我国经济增长的影响具体有多大？本文以1985年～2014年的数据为实证研究样本，着重分析这些因素如何影响我国的国内生产
总值。
关键词：GDP 计量经济模型函数影响因素
中图分类号：F224
图1 剔除价格影响后各个变量的走势情况(1985年～2014年)
进一步，可以利用剔除价格因素影响的数据为基础，首先运用 EVIEWS软件画出国内生产总值与城乡储蓄存款年末余额、财政支
2017年3月 175
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文献标识码：A
文章编号：2096-0298(2017)03(c)-175-04

《各地区的国内生产总值的影响因素-》-计量经济学论文(eviews分析)

计量经济学作业各地区的国内生产总值的影响因素班级：姓名：学号：时间：内容摘要:各地区国内生产总值受多种因素影响，根据全国31个省市的相关经济变量数据，对其进行计量分析。

应用计量经济学所学知识对根据经济理论选取的影响各地区国内生产总值的各因素进行分析、检验，并对其影响程度的大小进行定量分析，进一步明确和完善相关的经济学知识。

本文选取2009年的相关数据关键词：生产总值消费性支出固定资产投资各地税收收入净出口一、前言：我国各地区居民的消费支出、固定资产的投资、净出口及各地区税收收入在很大程度上决定了当地的生产总值。

现利用计量经济学中的知识对此进行分析，研究各影响因素的影响程度。

二、模型的选择与建立我选择了四个解释变量对我国2008年各地区的GDP进行分析，并利用计量经济学方法对所建立模型进行定量分析。

模型的变量选择如下：Y---生产总值（亿元）X1----居民消费性支出（元）X2----固定资产投资（亿元）X3----各地税收收入（亿元）X4----各地净出口（万美元）模型的变量数据如下：由散点图知，Y与X1、X2、x3、X4呈现性关系，所以设模型为Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+μ三、，模型参数估计与回归结果分析Y与X1、X2、X3、X4的回归分析结果如下：Y=1433.68-0.15X1+1.07X2+1.96X3+0.00047X4(0.64) (-0.65) (9.38) (1.15) (4.65)R2=0.973521R- 2=0.969447 F=238.9774 D.W.=1.836524 （一）经济意义检验从经济意义上说，各地区的生产总值Y与固定资产投资X2、各地税收收入X3、各地净出口X4成正相关。

但是X1的系数是负的，表明居民消费性支出每上升一个百分点，GDP生产总值将下降0.15个百分点，不符合实际意义，所以删去X1这个变量。

（二）统计检验由回归结果表明，R2和调整R2的值都接近于1，表明模型的拟合优度较好。

国内生产总值的影响因素

国内生产总值的影响因素——以福建省为例以下数据均来自福建省统计年鉴：一：提出问题宏观经济学的核心问题之一是经济增长，在经济日益发展的今天，国内生产总值已经成为一个最重要的衡量经济发展的指标之一。

随着改革开放以来，福建省与中国的经济实现了同步增长，取得了巨大的成就，理解福建省经济发展的原因显得至关重要。

同时对GDP在福建省的深度解读将有利于福建省更好更快的发展，以期对实现福建省跨越式发展提供对策。

二．理论分析：哪些因素对福建省的国民生产总值有较大的影响三.建立模型：运用统计学以及计量经济学的方法，利用1990至2012年的统计数据，对福建省GDP的增长因素进行实证分析，并以固定资产投资总额TZ、财政收入CZ、出口总额CK、工业总产值GY为解释变量建立影响GDP的多元回归模型，以阐明影响福建省GDP 的主要因素。

从而对福建省GDP增长因素进行了实证分析。

四：数据处理过程：（一.）多元线性回归分析利用EViews估计模型的参数（图1）如图所示分析结果可以看出：1.可绝系数高，修正的可决系数也高，表明模型拟合较好。

2.F值为896.4256。

K=4 n=23 n-K-1=18取α=0.05 Fα(4，18)=2.93 所以通过了F检验。

说明所选取的这些变量都对福建省的国内生产总值有显著性影响。

3.T检验分析：T0.025（18）=2.1009由得出数据可以知道：在百分之五的显著性水平下，财政支出和固定资产投资对国内生产总值分别有显著影响。

4.P值的分析：由图中的结果可以看出来只有CK的P值较大未通过检验需要进行修正，其它的变量都通过了检验。

5.经济意义：GDP=1871.799-0.000105CZ(财政收入)-0.000162CK（出口总额）--0.002550GY（工业生产总值）+0.000283 TZ（固定资产投资额）说明财政收入每减少0.000105个单位，GDP增加一个单位。

出口总额每减少0.000162个单位，GDP增加一个单位.工业生产总值每减少0.002550个单位，GDP增加一个单位。

对国内生产总值的影响计量经济学分析

对国内生产总值的影响计量经济学分析——基于三大产业因素经济学院12级经济学3班20121190 郭靖【摘要】：经济的增长离不开产业的发展，要明确我国三大产业对经济的贡献率，从而合理调整，制定出合理的产业政策，促进国民经济又好又快发展。

同时，本文采用1978年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用Eviews软件，分析三大产业对经济的贡献率的高低，从而根据结果来调整产业结构，促进国民经济又好又快发展。

【关键词】：国内生产总值三大产业贡献率计量分析一、问题的提出国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。

世界各国把各种产业划分为三大类：第一产业、第二产业和第三产业。

第一产业是指提供生产资料的产业，包括种植业、林业、畜牧业、水产养殖业等直接以自然物为对象的生产部门，有些虽然是工业，但是并不是加工产业，例如采矿业是直接提供矿产但是并不加工，所以采矿业是属于第一产业的。

第二产业是指加工产业，利用基本的生产资料进行加工并出售。

第三产业又称服务业，它是指第一、第二产业以外的其他行业。

第三产业行业广泛。

包括交通运输业、通讯业、商业、餐饮业、金融保险业、行政、家庭服务等非物质生产部门。

要想发展经济，增加国内生产总值就要调整产业结构，优化产业结构，促进三大产业的协调发展。

所以，我们要通过建立多元回归模型，进行数据分析得出三大产业对国内生产总值的贡献率，来合理调整产业结构，这样才能促进经济又好又快发展，早日实现社会主义现代化建设。

二、模型的建立：（一）、数据的搜集表一1978年至2010年国内生产总值以及三大产业累计表单位：亿元为了更好地分析各产业以及人口对国内生产总值的影响，计算出三大产业及国内生产总值的增长率，如表二1979年至2010年国内生产总值以及三大产业等环比增长率累计表单位：%（二）、模型的初步建立通过对数据的观察，根据搜集的1978年至2010年的统计数据，建立模型。

国内生产总值影响因素实证分析——以北京GDP增长因素为例

国内生产总值影响因素实证分析——以北京GDP增长因素为例华爽朱冬雷余镇涛西南大学，重庆 400715摘要：国内生产总值（GDP）的分析对一个国家或一个地区具有重要意义。

运用统计学及计量经济学的方法，利用《北京统计年鉴》的相关统计数据，对影响北京GDP增长因素进行实证分析，并以全社会固定资产投资总额（亿元）、能源消费总量（万吨标准煤）、进出口总值（万美元）、居民消费价格指数（%）、常住人口（万人）、财政收入（亿元）六个代表性的解释变量建立影响GDP的多元回归模型，以阐明影响北京GDP的主要因素，最后对实证分析的结果提出对策建议。

旨在为政府进行宏观决策调整经济提供相关依据。

关键词：国内生产总值；北京；实证分析；多元回归分析中图分类号：F124文献标识码：A文章编号：1671-5853（2016）08-0096-04宏观经济学的核心问题之一是经济增长，在经济日益发展的今天，国内生产总值已成为一个最重要的衡量经济发展的指标之一。

随着科学发展观的提出，人们对GDP的认识更加全面。

GDP只是对一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值的计量，没有把资源成本和生态环境成本计算在内[1]，对于GDP增长的盲目追求，已经使我国的资源、环境形势非常严峻，长此以往，发展将难以为继。

目前，国家对GDP所不能反映的可持续发展问题越来越重视，为此认真回顾1983-2014这32年来北京经济发展趋势，找出影响北京市GDP增长的主要和次要因素，以期为北京市制订经济发展计划提供决策参考，将有利于北京经济更快更健康的发展。

1 文献回顾1931年，英国国会召集了一批专家来讨论一些经济中的基本问题，认为必须对国民收入进行一个全面而广泛的评估。

不久之后，Simon Kuznets被安排去发展一套统一的国民帐户体系，这个体系就被认为是GDP的原形。

中国从1954年开始，国家统计局学习前苏联国民收入统计理论和方法，随后在中国全面推行MPS体系；1985－1992年逐步与联合国推荐的源于市场经济的国民经济核算体系（SNA）接轨；1992年8月，国务院发出《关于实施新国民经济核算体系方案的通知》，正式开始在中国实行SNA体系，GDP成了中国最为重要的经济指标[2-3]。

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析专业年级：2011级会计学学号：姓名：alias摘要：国内生产总值（GDP）的分析对一个国家或一个地区具有重要意义。

本文运用统计学及计量经济学的方法，利用1990-2012 年的统计数据，对影响国民生产总值增长因素进行实证分析，并以全社会固定资产投资总额、财政收入、进出口总额、城乡居民储蓄存款年底余额四个的解释变量建立影响GDP 的多元回归模型，最后对实证分析的结果提出对策建议。

关键词：国民生产总值多元回归分析进出口总额实证分析一、文献综述（一）国内生产总值“GDP”被美国商务部誉为“20世纪的伟大发明之一”。

GDP能够反映国民经济发展变化情况，并为国家以及各个地区经济发展战略目标和宏观经济政策提供了重要工具和依据。

国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP)是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。

（二）影响因素分析一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。

本文选用了全社会固定资产投资、财政收入、进出口贸易总额和城乡居民储蓄存款年底余额因素，分析对GDP影响。

二、实证模型构建（一）数据收集年份国内生产总值亿元)Y全社会固定资产投资（亿元）X2财政收入（亿元）X3进出口总额（亿元）X4城乡居民人民币储蓄存款年底余额（亿元）X51990 18,667.82 4,517.00 2,937.10 5,560.10 7,119.60 1991 21,781.50 5,594.50 3,149.48 7,225.80 9,244.90 1992 26,923.48 8,080.10 3,483.37 9,119.60 11,757.30 1993 35,333.92 13,072.30 4,348.95 11,271.00 15,203.50 1994 48,197.86 17,042.10 5,218.10 20,381.90 21,518.80 1995 60,793.73 20,019.30 6,242.20 23,499.90 29,662.30 1996 71,176.59 22,913.50 7,407.99 24,133.80 38,520.80 1997 78,973.03 29,854.70 8,651.14 26,967.20 46,279.80 1998 84,402.28 32,917.70 9,875.95 26,849.70 53,407.47 1999 89,677.05 37,213.50 11,444.08 29,896.20 59,621.83 2000 99,214.55 43,499.90 13,395.23 39,273.20 64,332.38 2001 109,655.17 55,566.61 16,386.04 42,183.60 73,762.43 2002 120,332.69 70,477.43 18,903.64 51,378.20 86,910.65表2.1 GDP 影响因素模型时间序列表数据来源：中国统计局（二）模型建立我将国民生产总值作Y,用X2代表全社会固定资产投资，X3代表财政收入, X4代表进出口贸易总额和X5代表城乡居民人民币储蓄存款年底余额。

计量经济学模型分析论文影响我国人均GDP的变量因素分析

影响我国人均GDP的变量因素分析摘要人均国内生产总值，也称作“人均GDP"，是衡量经济发展状况的重要指标，，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。

是衡量各国人民生活水平的一个标准，为了更加客观的衡量，经常与购买力平价结合。

文章从从城市化率、城镇居民家庭可支配收入、政府支出以及城镇居民消费水平四个方面作为出发点，通过往年的数据发展来观察它们对于人均GDP的影响，从而对我国目前的经济发展提供一些建议。

笔者认为，在提高城镇居民可支配收入、城市化率以及政府支出的基础上，更要调节好我国目前贫富差距过大的问题，这样才能保持经济的稳定发展。

关键词：人均GDP；城市化率；城镇居民可支配收入；城府支出引言一国的经济乃立国之本，而经济发展是以GDP增长为前提的。

影响人均GDP 的因素看似众多，究竟哪些因素对人均GDP的增长起关键性的影响作用呢？由此引出了本小组的研究课题——对我国人均GDP影响因素的计量分析。

随着2009年中国GDP赶超日本，成为世界排名第二，无疑吸引了国内外的目光。

然而，在如此大的总量之下，中国的人均GDP却一直在世界100名左右徘徊。

“国服民穷”的现状一直是我们的问题。

经我们数据搜寻，在人均GDP的增长过程中，城市化率、城镇居民家庭人均可支配收入、城市政府支出以及城镇居民消费水平都有了显著的上升。

同时，我们知道GDP的构成取决于消费、投资、政府支出。

因此，我们把城市化率、城镇居民人均可支配收入、城市政府支出、城镇居民消费水平这四个指标作为反映了人均GDP的自变量，认为这四个变量是影响人均GDP的关键性因素。

本实验主要选取1979—2009年的统计数据。

一、人均GDP的基本概念及特点1、人均GDP的基本概念和经济意义（1）人均GDP的基本概念人均国内生产总值（Real GDP per capita），也称作“人均GDP"，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。

基于计量模型的安徽省GDP影响因素的实证分析

District economy | 区域经济MODERN BUSINESS现代商业118基于计量模型的安徽省GDP影响因素的实证分析吴琼刘永超安徽财经大学金融学院安徽蚌埠 233000摘要:21世纪以来，经济上处于中部的安徽地区实现着经济的稳健增长。

2016年安徽地区生产总值达24771.89亿元，较1990年增长了近24(23.254)倍。

在经济飞速发展的当下，深度解析影响安徽地区生产总值的因素将更加有利于促进安徽省经济的发展。

本文应用金融计量学以及宏观经济学所学知识，根据经济理论选取影响安徽地区生产总值的四个主要因素建立回归模型，利用EVIEWS软件对模型进行分析、检验、修正，使模型能够更好地解释诸多因素如何影响安徽地区生产总值，并在此研究基础上提出合理的建议。

关键词:安徽省；地区生产总值；EVIEWS8.0；计量经济学模型一、引出问题国内生产总值(Gross Domestic Product，简称GDP)是指一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

关于国内生产总值影响因素的实证分析，国内很多学者进行过相应的研究论述。

李春红，韦泽多，卢桂玉(2012)建立多层线性模型，从纵向角度分析科技投入对我国国内生产总值的影响，提出加大科技投入，提高经费利用率的看法。

姚玉臣(2014)根据定量分析研究，运用相关分析、回归分析及组合预测等数理统计方法，利用SPSS1、EVIEWS6.0对GDP显著影响因素及显著因果关系做了系统的分析。

胡鹏，武墨(2016)选取2008年金融危机前后我国GDP数据，基于EVIEWS模型对其进行分析整理，最后提出可行性政策建议。

左盛威(2011)运用统计和计量方法，得到国内生产总值的三个主要影响因素。

王鼎立(2017)在左盛威(2011)的基础上，运用计量经济学模型对我国GDP影响因素做出更进一步的分析，提出了积极财政货币政策的建议，促进经济持续以中高速发展。

GDP 影响因素的计量经济分析与研究

ACCOUNTING LEARNING161GDP 影响因素的计量经济分析与研究吴嘉沐山西应用科技学院摘要：经济的飞速发展给民众带来了颇多好处，生活水平得以提高，文化也获得了空前的发展。

不过综合来看，我们国家的经济还处于转型发展阶段，目前国内的GDP 正在维持稳步增长，通过样本实验的数据可以看出，GDP 的变化将受到货币供应量、外资额、财政收入三个因素的显著影响。

本文的主要行文目的，是结合 GDP 影响因素计量经济分析，立足于现状确立GDP 影响因素的分析模型，采取相应的针对性措施促使GDP 得到持续的增长，相信这对进一步促进我国经济增长，有着很重要的作用。

关键词：GDP 影响因素；经济研究；计量分析引言GDP 是衡量一个国家经济情况的指标，对于国家的发展状态有着十分明显的反映，GDP 的总值越高则代表国家的经济实力越雄厚，它对于一个国家的重要性是不言而喻的。

那么究竟什么是GDG 呢？从专业的角度上，人们把它解释为国内生产总值，而国内生产总值，就是国家在一段时间里面，所有的行业共同创造出的劳务总价值。

不过随着伴社会在转型，目前我们国家的经济增速已经放慢了脚步。

因此，分析GDP 的影响因素，针对性的制定科学合理的措施，科学的选取使用计量专业的分析方法和计算公式，根据计算得到的结果来判断GDP 影响因素，并找出其中的关键性影响因素，为后来的GDP 发展增长作出贡献。

一、影响GDP 发展的因素理论分析研究针对GDP 现状进行理论分析，对于整个国家的重要性不言而喻，也能够很好地了解到国家的经济状况和整体的发展形势。

综合来看GDP 包括投资、消费、政府收支和进出口总额，这是一个综合性的指标，也是评判一个国家的国力和财力的主要指标，从相关数值能直接看出成国家经济现状。

不过买入现代社会之后，有很多专业人士认为，已经不能单纯凭借 GDP 来评判一个国家的经济能力，但是GDP 还是政府宏观调控经济、制定经济政策的重要标准，这就要求我们行业内的技术人员，积极主动的学习和阅读国内外有关 GDP 影响因素的计量经济分析的相关文献资料，掌握科学的分析方法，及时地了解最新的研究理论成果，为后来的GDP 发展奠定坚实的基础。

GDP影响因素的计量分析

GDP影响因素的计量分析一、问题的提出国家统计局25日发布2009年国民经济和社会发展统计公报，称中国去年全面落实应对国际金融危机的一揽子计划和政策措施，国民经济形势总体回升向好，各项社会事业取得新的进展。

初步核算，全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%，增速比2008年回落0 9个百分点。

在金融危机下，我们实现了“保八”的目标，我们需要对过去进行分析，需要对未来进行预测，在此我写下了GDP的影响因素的计量分析，分析各种因素对GDP的影响，希望在将来对GDP的增长有启示作用。

二、理论的分析GDP即英文（gross domestic product）的缩写，也就是国内生产总值。

它是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一个重要指标。

生产过程中的新增加值，包括劳动者新创造的价值和固定资产的磨损价值，但不包含生产过程中作为中间投入的价值；在实物构成上，是当期生产的最终产品，包含用于消费、积累及净出口的产品，但不包含各种被其他部门消耗的中间产品。

GDP的测算有三种方法：生产法：GDP＝∑各产业部门的总产出－∑各产业部门的中间消耗：收入法：GDP＝∑各产业部门劳动者报酬＋∑各产业部门固定资产折旧＋∑各产业部门生产税净额＋∑各产业部门营业利润；支出法：GDP＝总消费＋总投资＋净出口。

中国外贸依存度高，出口和投资一直是经济增长的重要拉动力量，而消费则长期无法得到提升。

这些年，中国经济的外贸依存度一直在60%以上；净出口占GDP的比重长期高于10%，投资占GDP的比重长期高于50%，消费占GDP的比重则长期低于40%。

本文用支出法来分析消费，投资，净出口对GDP的影响。

三、模型设定与检验一、数据及处理从《中国统计年鉴》得出如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示国内生产总值（亿元），X2表示城镇居民家庭人均可支配收入（元），X3表示价格定基指数（1978年=100）。

下面分析这三个变量到底是怎样影响GDP的

计量经济学大作业南昌市国民生产总值影响因素分析组长：学号： 0061954 姓名：付嘉瑜专业：经济学成员：学号： 0061955 姓名：郭忠平专业：经济学学号： 0061953 姓名：胡斌斌专业：经济学任课教师：万建香评语: 该小组构建的数据模型基本上来说还算是成功的。

从作业中来看，各成员之间的配合也是挺默契的，对该学科的基本知识的掌握程度还可以。

对eviews软件的使用也相对熟练。

一、背景中国GDP近十几年来都保持高速稳定的增长状态,我市的GDP也处于稳定的增长中,据我分析,概括地讲,我市GDP的增长主要受房地产开发投资额，实际利用外资金额与人均铺装道路面积有关。

据悉，南昌上半年工业实现增加值269．13亿元，同比增长22％，其中房地产开发投资完成33．52亿元，增长22．8％。

上半年，全市实现财政总收入74亿元，比上年同期增长25．5％；实际利用外资金额对我市GDP的影响虽不如房地产开发投资，单我市已经注意到这点的重要性，它具有潜在的影响能力，已逐渐成为影响GDP的重要因素之一；人均铺装道路面积能直接或间接低反应一个地区的经济总量水平, 人均铺装道路面积的增长水平能够反映出GDP的增长水平,增长率的快慢也成正比例关系。

所以在此我们通过计量经济学来分析我市GDP与房地产开发投资，实际利用外资金额和人均铺装道路面积三者之间的关系，因此建立了我市GDP的三元回归模型其中我市GDP为被解释变量，房地产开发投资，实际利用外资金额和人均铺装道路面积为解释变量。

所选数据为1995年-2007年，数据如下：地区生产总值（GDP）_市辖区(亿元) 房地产开发投资额_市辖区(万元)实际利用外资金额_市辖区(万美元)人均铺装道路面积_市辖区(平方米)1995 171.8869 93166 5822 4.31996 213.7737 103264 10044 3.61997 265.129 90241 10510 3.61998 272.8874 104291 10718 3.91999 288.3562 102087 10533 4.12000 309.39 127268 2585 4.92001 343.5873 192810 10629 5.04 2002 391.8905 319413 31600 6.22003 466.9654 573121 48250 7.67 2004 567.951 597953 54642 72005 692.7541 994181 67985 7.76 2006 812.67 1041733 76415 7.72 2007 969.3371 992444 87625 7.56 二、三个变量对GDP的影响建立模型：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+UX1为房地产开发投资额X2为实际利用外资金额X3为人均铺装道路面积利用EVIEWS软件得出Y分别和X1 X2 X3的散点图，分别如下图所示：可以看出它们的散点图基本符合直接的线性关系。

计量经济学论文-影响GDP增长的因素研究分析

计量经济学论文-影响GDP增长的因素分析————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：经济与管理学院计量经济学论文影响四川省GDP增长的因素分析班级：15金融一班姓名：肖钰学号：201501120344指导老师：叶成徽影响四川省GDP增长的因素分析专业年级：15金融一班学号：201501120344 姓名：肖钰摘要：随着中国经济进入新常态，经济增速提档幻速，探索经济增长影响因素便很有必要。

而国内生产总值也即GDP，是衡量一个国家或者一个地区经济发展水平的常用指标。

四川省作为中国西部第一经济大省，一直是中国西部经济的风向标和领头羊。

本文旨在采用多元线性回归法对 1993-2016年四川省地区生产总值的相关因素进行研究，分析居民消费水平、进出口总额、资本形成率对四川省地区生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与四川省地区生产总值的数量关系，进行定量分析，并对模型进行检验。

关键词：地区生产总值居民消费水平进出口总额资本形成率一、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，即以国民生产总值和国内生产总值的（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。

GDP核算有三种方法，即生产法、收入法、支出法，三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果，理论上三种方法的核算结果相同。

生产法是从生产的角度衡量常住单位在核算期内新创造价值的一种方法，即从国民经济各个部门在核算期内生产的总产品价值中，扣除生产过程中投入的中间产品价值，得到增加值。

核算公式为：增加值=总产出-中间投入。

收入法是从生产过程创造收入的角度，根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。

计量经济论文我国GDP影响因素的实证分析

我国GDP影响因素的实证分析摘要：本文通过查询《中国统计年鉴》收集了1994年至2014年的数据，包括了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费性支出，用以定量研究。

在定量研究分析时，通过OLS回归、多重共线性分析、怀特异方差检验等,分析了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费支出对我国GDP的影响。

通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型。

关键词：国内生产总值；影响因素分析；多重共线性；怀特异方差检验一、引言GDP是衡量一国经济增长的重要指标，它能够反映国民经济发展变化情况，并为国家以及各个地区经济发展战略目标和宏观经济政策提供了重要工具和依据。

GDP还为检验宏观经济政策的科学性和有效性提供了重要的检测工具。

同时GDP也是对外交往的重要指标，因为在世界上衡量一个国家的经济地位指标，很多与GDP有关。

因此，对国内生产总值影响因素的经济分析研究具有十分重要意义。

本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1994～2014年国内生产总值的影响因素进行研究，分析了能源消费总量、进出口总额、固定资产投资以及人均消费性支出对经济发展的影响，建立计量模型，寻求这些变量与GDP的数量关系，进行定量分析以及检验，并根据所得结论提出一些具有可行性的相关建议。

二、文献综述著名的经济家保罗.萨缪尔森和他的同伴威廉.诺德豪斯合著的教科书《经济学》第15版中指出“虽然GDP和其他国民收入账户是显得有点神秘的概念，但它们确实属于20世纪最伟大的发明之列。

”]1[；杨立勋的一篇文章叫做《对GDP评价需客观工正》，认为追求GDP 数量，不在于算GDP，在于现行考核制度不健全，在计算GDP时，没有考虑非货币交易的因素和环境自然因素]2[；宁琰和许鹏通过VAR模型研究了房地产投资、固定资产投资和GDP 之间相互影响的关系。

实证分析表明固定资产投资对GDP增长有着很大的贡献]3[；李冉和尚飞运用了协整理论对我国GDP、消费和进出口贸易之间的长期和短期关系进行分析,得到GDP、消费和进出口贸易之间存在着长期稳定的关系这一结论。

计量论文影响gdp增长的经济因素分析

影响GDP增长的经济因素分析摘要：近年来，随着我国经济的不断发展，我国国内生产总值也得到迅速增长。

本文试从固定资产投资总额、消费品总额、出口总额与GDP的统计数据中，研究其内在联系，并对下一年年总体经济做预测。

关键字：GDP 固定投资总额消费总额出口总额回归分析一、问题的提出建国以来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化，各大因素在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。

对于这种变化是否符合我国经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否明显，他们与国内生产总值又有着怎样的关系，对整个国内生产总值又有多大的影响，在新的条件下哪一因素对国内生产总值的影响更明显，随着我国经济的不断发展以及改革开放的不断深入，研究经济发展状况及经济发展的各个因素，成为决策部门的一个重要课题。

国家统计局也在发布的国民经济和社会发展统计公报中称，中国国民经济形势总体良好，各项社会事业取得新的进展，国内生产总值迅速增长。

为了保持经济稳定健康发展，我们需要对过去进行分析，需要对未来进行预测，在此我写下了GDP的影响因素的计量分析，分析各因素对GDP的影响。

二，模型的设定国内生产总值（GDP）是对一国（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一个重要指标。

GDP的测算有三种方法：生产法、收入法、支出法。

本文用支出法来分析消费，投资，出口对GDP的影响。

其中，支出法的计算方法为：GDP＝总消费＋总投资＋净出口。

现有从《中国统计年鉴》得出的如下数据，Y表示GDP（亿元），X1表示社会固定资产投资总额（亿元），X2表示社会消费品总额（亿元），X3表示出口总额（亿元）。

GDP（现价）（Y）社会固定资产投资总额（X1）社会消费品总额（X2）出口总额（人民币）（X3）(亿元) (亿元) (亿元) (亿元) 1992 26923.5 8080.1 10993.7 4676.3 1993 35333.9 13072.3 14270.4 5284.8 1994 48197.9 17042.1 18622.9 10421.8 1995 60793.7 20019.3 23613.8 12451.8 1996 71176.6 22913.5 28360.2 12576.4 1997 78973 24941.1 31252.9 15160.71998 84402.3 28406.233378.115223.6199989677.129854.7 35647.9 16159.8 2000 99214.6 32917.7 39105.7 20634.4 2001 109655.2 37213.5 43055.4 22024.4 2002 120332.7 43499.9 48135.9 26947.9 2003 135822.8 55566.6 52516.3 36287.9 2004 159878.3 70477.4 59501 49103.3 2005 184937.4 88773.6 67176.6 62648.1 2006 216314.4 109998.2 76410 77597.2 2007 265810.3 137323.9 89210 93563.6 2008 314045.4 172828.4 114830.1 100395 2009 340902.8 224598.8 132678.4 82029.7 2010 401512.8 278121.9 156998.4 107022.8 2011 473104 311485.1 183918.6 123240.6 数据来源：中经网根据以上的经济理论分析及上图的数据，由此初步建立如下经济模型：Y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+μ其中： Y---GDP（亿元）X1---固定资产投资总额（亿元）X2---社会消费品总额（亿元）X2---出口总额（亿元）三、回归分析根据表中的数据,采用EViews软件进行以下回归分析。

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析.

关于GDP与其他经济因素关系的计量分析关于GDP与其他经济因素关系的计量分析GDP是指本国在一年内所生产创造的劳动产品及劳务的总价值。

GDP 的增长对于一个国家有着十分重要的意义。

他是衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果的重要指标，而研究它的影响因素不仅可以很好的了解GDP的经济内涵，而且还有利于我们根据这些因素对GDP影响大小来制定工作的重点以更好的促进国民经济的发展，因此我们组以GDP与其他经济因素关系建立模型，想通过计量经济学的研究手段来阐述它们之间的关系，但因水平有限，中间不乏缺陷，望大家见谅。

我们把GDP的影响因素分为以下四个因素：x2 能源消费总量x3 进出口贸易总额x4 固定资产投资x5 货币供应量随机扰动项。

数据如下： obs Y X2 X3 X4 X51991 21662.50 103783.0 7225.800 5594.500 19349.901992 26651.90 109170.0 9119.600 8080.100 25402.201993 34560.50 115993.0 11271.00 13072.30 34879.801994 46670.00 122737.0 20381.90 17042.10 46923.501995 57494.90 131176.0 23499.90 20019.30 60750.501996 66850.50 138948.0 24133.80 22913.50 76094.901997 73142.70 137798.0 26967.20 24941.10 90995.301998 76967.20 132214.0 26849.70 28406.20 104498.51999 80579.40 130779.0 29896.20 29854.70 119897.92000 88254.00 130297.0 39273.20 32917.70 134610.32001 95727.90 134914.8 42183.60 37213.49 158301.92002 103553.6 148000.0 51378.20 43499.91 185007.0 一、建立模型：根据GDP的定义,GDP=消费+投资+净出口，而x2，x3 ，x4，x5与消费，投资及净出口有着一定的线性相关关系，基于数据的有限和操作的方便，我们把模型设成以下形式：参数估计： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/08/04 Time: 18:17 Sample: 1991 2002 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X5 0.096079 0.224342 0.428270 0.6813X4 1.972191 1.257707 1.568085 0.1608 X3 -0.346822 0.530434 -0.653845 0.5341 X2 0.318439 0.295800 1.076533 0.3174 C -22452.30 27984.60 -0.802309 0.4488 R-squared 0.985639 Mean dependent var 64342.93 Adjusted R-squared 0.977432 S.D. dependent var 27118.27 S.E. of regression 4073.867 Akaike info criterion 19.75691 Sum squared resid 1.16E+08 Schwarz criterion 19.95895 Log likelihood -113.5415 F-statistic 120.1049 Durbin-Watson stat 1.264884 Prob(F-statistic) 0.000002 将上述回归结果整理如下： 0.985639 0.977432 F=120.1049 从回归结果看，可决系数很高，F值很大，但在显著性水平下，各项的回归系数都不显著，因此回归方程不能投入使用；该模型很可能存在多重共线性。

经济学论文-影响GDP增长因素分析

影响GDP增长因素分析摘要：本文通过收集过去30年影响国内生产总值主要因子的数据，并对此作计量经济分析，明确影响国内生产总值主要因子对于国内生产总值的贡献，并作出计量经济模型。

关键词 GDP、居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量、增长、分析改革开放以来我国经济飞速发展，GDP增速每年在8%以上，创造了中国经济发展的奇迹。

消费、投资和进出口作为拉动增长的三驾马车对经济增长的贡献不言而喻，此外还有其他一些因素影响经济发展，到底国内生产总之于这些因子之间是一种怎样的关系，我们没有一个定量的概念，为了明确我国GDP增长的因子和这些因子对对我国GDP增长的贡献，为以后经济发展提供数据支持。

对我国过去30年的GDP增长因子做计量经济分析。

（影响GDP增长的因素很多，下面只把居民消费水平、固定资产投资额、进出口总额、就业人员、能源消耗总量作为最主要的因子进行分析。

）下表是下表提供我国1980—2010年的GDP总量及主要影响因素的数据。

其中Y=GDP（亿元）;X1=居民消费水平（元）；X2=固定资产投资额（亿元）;X3=进出口总额（亿元）；X4=就业人员（万人）；X5=能源消耗总量（煤万吨）obs Y X1 X2 X3 X4 X5 1980 4545.620 238.0000 910.9000 570.0000 42361.00 60275.00 1981 4889.460 264.0000 961.0000 735.3000 43725.00 59447.00 1982 5330.450 288.0000 1230.400 771.3000 45295.00 62067.00 1983 5985.550 316.0000 1430.100 860.1000 46436.00 66040.00 1984 7243.750 361.0000 1832.900 1201.000 48197.00 70904.00 1985 9040.740 446.0000 2543.200 2066.700 49873.00 76682.00 1986 10274.38 497.0000 3120.600 2580.400 51282.00 80850.00 1987 12050.62 565.0000 3791.700 3084.200 52783.00 86632.00 1988 15036.82 714.0000 4410.400 3821.800 54334.00 92997.00 1989 17000.92 788.0000 4517.000 4155.900 55329.00 96934.00 1990 18718.32 833.0000 4753.800 5560.100 64749.00 98703.00 1991 21826.20 932.0000 5594.500 7225.800 65491.00 103783.01992 26937.28 1116.000 8080.100 9119.600 66152.00 109170.0 1993 35260.02 1393.000 13072.30 11271.00 66808.00 115993.0 1994 48108.46 1833.000 17042.10 20381.90 67455.00 122737.0 1995 59810.53 2355.000 20019.30 23499.90 68065.00 131176.0 1996 70142.49 2789.000 22913.50 24133.80 68950.00 138948.0 1997 78060.85 3002.000 24941.10 26849.70 69820.00 137798.0 1998 83024.33 3159.000 28406.20 26967.20 70637.00 132214.0 1999 88479.16 3346.000 29854.70 29896.20 71394.00 133831.0 2000 98000.48 3632.000 32917.70 39273.20 72085.00 145530.9 2001 108068.2 3887.000 37213.50 42183.60 72797.00 150405.8 2002 119095.7 4144.000 43499.90 51378.20 73280.00 159431.0 2003 134977.0 4475.000 55566.61 70483.50 73736.00 183791.8 2004 159453.6 5032.000 70477.43 95539.10 74264.00 213456.0 2005 183617.4 5596.000 88773.61 116921.8 74647.00 235996.7 2006 215904.4 6299.000 109998.2 140974.0 74978.00 258676.3 2007 266422.0 7310.000 137323.9 150648.1 75321.00 280507.9 2008 316030.3 8430.000 172828.4 166863.7 75564.00 291448.3 2009 340320.0 9283.000 224598.8 179921.5 75828.00 306647.2 2010 399759.5 10522.00 251683.8 201722.2 76105.00 324939.2 一设估计模型为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+U i运用OLS估计法对上式中的参数进行估计，回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/13 Time: 22:44Sample: 1980 2010Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 8621.314 8349.478 1.032557 0.3117X1 22.10706 2.137336 10.34328 0.0000X2 0.471963 0.064007 7.373655 0.0000X3 0.225350 0.193125 1.166863 0.2543X4 -0.282131 0.333525 -0.845904 0.4056X5 0.039960 0.164561 0.242828 0.8101R-squared 0.998855 Mean dependent var 95594.02Adjusted R-squared 0.998626 S.D. dependent var 109250.3S.E. of regression 4050.243 Akaike info criterion 19.62293Sum squared resid 4.10E+08 Schwarz criterion 19.90047Log likelihood -298.1554 Hannan-Quinn criter. 19.71340F-statistic 4360.504 Durbin-Watson stat 2.191273Prob(F-statistic)0.000000回归分析结果：从经济意义上讲，就业人口X2的系数为负，可初步认为国民经济在向技术密集型、资本密集型发展。

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