福建省GDP决定因素的计量分析
GDP的相关因素分析
国内生产 总值 （ Ｇ ｒ ｏ ｓ ｓ Ｄ ｏ ｍ ｅ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ． ， 简称 Ｇ Ｄ Ｐ ） 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。 在经济学 中， 常用 Ｇ Ｄ Ｐ和 Ｇ Ｎ Ｉ （ 国 民总收人 ， ｇ ｒ ｏ ｓ ｓ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｉ ｎ ｃ ｏ ｍ ｅ ） 共同来衡量该 国或地 区的经济发展综合水平 。 这也是 目前各个国家和地 区常采用 的衡量手段 。Ｇ Ｄ Ｐ 是宏 观经济 中最受关 注的经济统计数 字 ， 因为它被认为是衡量 国民经济发展情况最重要 的一个指标 。Ｇ Ｄ Ｐ 反 映 的是 国民经济各部 门的增加值 的总额 。 本文主要研究 Ｇ Ｄ Ｐ的影响 因素 ， 希望在对未来 Ｇ Ｄ Ｐ的变化趋势有 所启示 。
有效促进 Ｇ Ｄ Ｐ 增长是一个重要命题 ，实验结果表明 ， 促 进居民存款 ， 加大投资规模 ，提高经济运行质量具有重要的作用 ，具体 操作如下 ：
一
是狠抓招商引资和项 目建设 ，不断增 加区域经济总量。
二是 以结构调整为主导 ， 以生态经济功能 区建设为载体 ， 加快产业 布局调整 ，加速推进产业提升 ，全面提高产业综合竞 争力 。 三是培育发展现代工业。抓住主要 产业 ， 转变发展方式 、 调整经济
中 图 分 类 号 ：Ｆ ２ ２ ４ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ９ — ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ９ ． １ ８ ３ — ０ １
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【摘要】本文主要是以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影响GDP的因素，但因水平有限，中间不乏缺陷，还希望大家多多见谅。
GDP是指一个国家或地区范围内的所有常住单位，在一定时期内生产最终产品和提供劳务价值的总和。
GDP的增长对于一个国家有着十分重要的意义。
它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便更好的促进国民经济的发展。
我把GDP的影响因素分为以下四个因素：x2能源消费总量（单位：万吨标准煤）x3进出口贸易总额（单位：亿元）x4固定资产投资（单位：亿元）x5货币供应量（单位：亿元）吆随机扰动项。
数据如下：obs X2 X3 X4 X5 Y199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007一、建立模型：根据GDP的定义,GDP二消费+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：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/09 Time: 22:16Sample: 1990 2007Included observations: 18Variable Coeffic Std・ t-Statis Prob ・ien t Error ticcX2X3X4X5Mean dependentvar・ dependent var Akaike infocriterion+09 Schwarz criterion F-statisticProb (F-statistic) 将上述的回归结果整理如下:1 3 4R2=于=0.959301 F=从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显着性水平a = 0.05下，各项 的回归系数都不显着，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。
地区GDP影响因素的计量分析-期末作业
影响地区生产总值因素的计量分析经贸学院孟毅201201370一、选题背景（一）、选题意义与原因地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。
它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。
国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。
即生产法、收入法和支出法。
其各部分项目的加总即构成了GDP总量。
同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。
也可以通过这三种方法加总核算。
然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。
这就是选题的意义和原因。
（二）、被解释变量与解释变量的选择被解释变量为地区生产总值。
这里选取了3个解释变量。
分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。
下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向：1.货物出口额我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。
2.普通高校授予学位数大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。
同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。
故对地区生产总值有提升作用。
3.城乡居民人民币储蓄存款储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。
投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。
二、数据收集和整理所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站/tjsj/ndsj/。
选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。
面板数据如附件所示。
三、数据描述性分析（一）、散点图1. RGDP与deposit2. RGDP 与degree3. RGDP 与export（二）、描述统计量分析表100000150000200000250000d e g r e e 2.0e +074.0e +076.0e +07e x p o r t四、回归分析和检验（一）、数据分析根据STATA的OLS及Heteroskedasticity robust stand error估计模型，现将回归结果整理OLS分析回归结果如下：（582.1307）（0.1182051）（0.0115196）（0.0000671）3个解释变量的系数由上式所示，其中，deposit的t统计量为4.05，大于1.96对应p 值为0.000，95%置信区间为[0.2443299,0.7124057]，该系数通过检验。
中国GDP影响因素及地区差异计量分析
中国GDP影响因素及地区差异的计量分析中图分类号:f123 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)03-083-01摘要本文从分析我国gdp主要的影响因素入手,通过对2005年31个省的截面数据进行相关的回归分析,发现目前出口对我国gdp 拉动作用最显著,这启示我们应该更加注重出口结构的优化,从而促进gdp持续、健康、稳定地发展。
关键词 gdp 固定资产投资总额出口额居民消费一、引言近年来我国的gdp一直保持在10%左右,2006年的增速创11年来新高,达到20.9407万亿元,增长了10.7%,而今年上半年的增幅更是达到了11.5%。
在这样高速的经济发展中,清楚认识gdp更有助于我国经济的合理增长。
清楚认识gdp的首要前提就是了解影响gdp的主要因素,是居民消费,投资,产业结构,进出口,政府支出,人口规模,还是其它?通过研究这些关键因素的作用及其影响大小,能够促使我们更加科学、合理地来分析我国gdp的情况,从而帮助我们进一步了解我国的经济发展状况。
二、文献综述在相关实证研究方面,孙跃飞在《试论gdp产出模型中各种因素对经济增长的影响》一文中以凯恩斯经济理论为基础,构建了一个新的gdp产出的经济模型,以资本生产率、资本-产量比率、资本形成额、投资效果系数、储蓄余额、gdp增长为解释变量分析了各因素对gdp增长的影响,并依据模型对1978～2002年各种因素变化影响gdp增长进行了实证分析,从中揭示了正确认识和评估模型中各种因素对于实现经济稳定增长的重要意义,提出了制定促进经济增长的一些政策建议。
王涛、王殿元在《影响财政收入与gdp增长的因素及对策》一文中,分别探讨制度性因素、政策性因素和统计因素等对财政收入分配特征的影响,并提出促进财政收入与gdp协调增长的对策。
张金玲在《gdp的影响因素的计量分析》一文中,用1981～2004年的时间序列数据建立计量模型,说明了税收、城乡储蓄存款年末余额、上期国内生产总值、固定资产投资总额、职工工资总额对gdp 的影响,并分析了这些影响因素的经济意义。
我国国内生产总值(GDP)影响因素的回归分析
我国国内生产总值（GDP）影响因素的实证分析摘要：本文以国民收入核算理论为基础，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、外商直接投资（FDI）等解释变量，运用计量经济学分析的方法，分析国内生产总值与这些解释变量之间的关系。
从中国的实际情况出发，在利用从1985到2001的年度时间序列数据分析的基础上，分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因，最后得出结论、提出观点。
关键词：GDP 影响因素实证分析Eviews一、问题提出：国内生产总值（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，更可以反映一国的国力与财富。
国民经济，作为一个复杂的综合体，它的影响因素一直是人们探索和争论的热点，根据西方经济学中关于国民收入核算的经典理论，我们建立以GDP为被解释变量的线性回归模型，引入能源消费、就业人数、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额以及外商直接投资等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析，试图揭示这几个解释变量对GDP的影响程度。
二、样本数据选取及模型设定：回归模型设立如下：Y=β0+β1X1 +β2X2+β3X3+β4 X4 +β5X5+β6X6+UY--------国内生产总值GDPX1-----能源消费X2-----就业人数X3-----居民消费水平X4-----社会消费品零售总额X5-----进出口贸易总额X6-----外商直接投资（FDI）U------随机扰动项β1、β2、β3、β4、β5、β6为待估参数。
变量采用时间序列数据，具体数据(现价计算)见表一：表1：（数据来源于中国统计年鉴。
）三、参数的初步估计与检验将第一个模型的样本导入Eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下：表2：Ŷ=-13277.72+0.052743X1＋0.133846X2＋18.57620X3＋0.377243X4＋0.169706X5＋0.002222X6=2R 0.999741， =2R 0.999539， F=4955.607从回归结果看，可决系数很高，F 值很大，但在显著性水平05.0=α下，很多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。
基于时间序列分析的福建省GDP预测研究
Statistics and Application 统计学与应用, 2020, 9(3), 439-447Published Online June 2020 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2020.93046Forecast and Research on GDP of FujianProvince Based on Time Series AnalysisZhiyi Zhou, Qitong OuSchool of Applied Mathematics, Xiamen University of Technology, Xiamen FujianReceived: May 27th, 2020; accepted: Jun. 10th, 2020; published: Jun. 17th, 2020AbstractFirstly, based on the time series analysis theory, the GDP of Fujian province from 1978 to 2015 was fitted and analyzed by Eviews software; the ARIMA(4,2,2) model and ARIMA(4,3,2) model were established. Secondly, using the two models, the GDP of Fujian province in 2016~2018 was used to test. We found the prediction error of ARIMA(4,3,2) is smaller, so it is considered that the model has a good effect. Finally using ARIMA(4,3,2) model, the GDP of Fujian province in 2019~2023 was predicted.KeywordsTime Series Analysis, ARIMA Model, GDP of Fujian Province, Eviews Software基于时间序列分析的福建省GDP预测研究周芷伊，欧启通厦门理工学院应用数学学院，福建厦门收稿日期：2020年5月27日；录用日期：2020年6月10日；发布日期：2020年6月17日摘要首先基于时间序列分析原理，通过Eviews软件对福建省1978~2015年的GDP数据进行拟合分析，建立了ARIMA(4,2,2)和ARIMA(4,3,2)模型。
国内生产总值影响因素分析——基于2015年我国31个省份截面数据实证分析
人均进口 49802． 64 309． 61 8826． 182 2018． 264 17653． 96 31
额（ 元）
人均工业 生产额 76485． 91 26302． 23 42151． 3 39693． 29 11068． 76 31 （ 元）
（ 一） 模型构建 本文所用的数据为 2015 年中国各省份、直辖市、自治区的国
关键词： GDP； 实证分析； 多元回归分析； 影响因素
一、引言 国内生产总值 （ 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，更可以反映一国的国力与财富。一个国家或地 区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观 察到。一般而言，GDP 公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率 为计算单位。当 GDP 的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处 于扩张阶段； 反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退 时期了。 随着科学发展观的提出，人们对 GDP 的认识更加全面． 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 回顾三十几年来我国经济发展趋势，分析 GDP 与相关因素之间的关 系具有非常重要的意义。 本文以 2015 年中国 31 个省份、直辖市、自治区的生产总值、 居民消费、建立双对数模型，分析了 GDP 与相关因 素之间的关系，并且从经济学角度对所建 立的模型给出了合理的解释． 数据来自 《中国统计年鉴》 以及 国泰安数据服务中心。 二、文献综述 近年来，国内学者对影响 GDP 增长的因素已经有了比较深刻的 研究，首先大量的文献表明进出口额是影响地区 GDP 增长的重要因 素之一。沈力生和吴振宇从 GDP 的测算方法 （ 投入分析发） 的角 度探讨了各部门的出口对 GDP 增长的贡献，发现影响 GDP 增长的 重要因素之一就是出口额，并得出二者呈正相关关系的结论。 （ 出 口对 GDP 增长的贡献） 从更加微观的层面来看，危旭芳与郑治国 则对服务业与服务贸易对于 GDP 增长的影响做了实证分析，分析发 现服务进出口额与 GDP 存在正相关性。（ 服务贸易对我国 GDP 增长 贡献的实证研究） 吴景峰运用多变量和双变量模型发现了进口依存 度对湖北省的 GDP 增长有正向效应 （ 基于 FTD 的湖北 GDP 增长实 证分析） 余毅通过分析 1991 － 2008 年的数据，建立了一个非线性面板
福建省GDP总体分析和第三产业增加值的时间序列分析
福建省GDP总体分析和第三产业增加值的时间序列分析一、福建省GDP总体分析福建省是中国东南沿海地区的一个重要省份，它的地理位置优越，经济发展水平较高。
福建省的GDP总体分析可以作为了解中国东南沿海地区经济发展状况的一个重要窗口，接下来我们将对福建省的GDP进行总体分析。
1.1、GDP总量增长趋势从福建省2000年至2020年的GDP总量增长趋势来看，整体呈现出稳步增长的态势。
2000年，福建省的GDP总量为4448.9亿元，而到2020年，福建省的GDP总量已经达到了4217.97亿元，增长了近10倍。
虽然在这20年的增长过程中，也出现过一些波动，但整体来看，福建省的经济稳步增长，表现令人关注。
1.2、GDP结构变化随着经济发展的不断壮大，福建省的GDP结构也发生了一些变化。
从产业结构上看，2000年，第一产业、第二产业、第三产业分别占GDP的比重为16.4%、51.7%、31.9%；而到了2020年，这三个产业的比重分别为5.2%、48.7%、46.1%。
可以看出，随着经济的发展，福建省的GDP已经逐渐由传统的第一、第二产业向第三产业转移，这也是一个积极的变化。
1.4、GDP与人均GDP的比较福建省的GDP与人均GDP的比较也是一个重要的指标。
2000年至2020年，福建省的人均GDP从9465元增长到了63252元，增长了近7倍。
福建省的人均GDP也在这20年中呈现出逐渐增长的趋势。
虽然人均GDP的水平在全国范围内并不算高，但随着经济的发展，福建省的人均GDP也在不断增长，表现出了积极的发展势头。
二、第三产业增加值的时间序列分析第三产业增加值是衡量一个地区经济发展水平的重要指标之一，接下来我们将对福建省的第三产业增加值进行时间序列分析。
2.1、第三产业增加值的总体趋势福建省的第三产业增加值增速也是一个重要的指标。
2000年至2020年，福建省的第三产业增加值增速整体呈现出逐渐减速的趋势。
2000年，福建省的第三产业增加值增速为8.2%，而到了2020年，这一增速已经降到了6.4%。
影响GDP增长的经济因素分析
Ｙ— Ｃ十 Ｇ＋ Ｉ ＋ Ｘ— Ｍ （ ４ ）
平 稳 的 时 间 序 列 。 而 △ Ｉ Ｏ Ｇ（ ＧＤ Ｐ） ， Ａ０ 【 ＯＧ （ Ｘ Ｆ） ，
△ Ｉ ． ＯＧ（ Ｎ Ｙ） 在５ 的 显 著 性 水 平 上 都 拒 绝 了 存 在 单 位 根 的假设 ， 表 明这 三 个 变 量 是 二 阶 差 分 平 稳 的 ， 同理 可 知 ，
ＮＹ ） 和Ｌ ＯＧ（ ＧＤ Ｐ ） 四 个 时 间 序 列 由 于 直 接 采 用 最 小 二 乘 函数理论 ， 凯恩斯在《 就业 、 利息 和货 币通论 》 （ １ ９ ３ ６ ） 一书中 （ ＯＩ ｓ ） 对 非 平 稳 时 问 序 列 进 行 同 归 有 可 能 产 生 伪 同 归 的 提出： 总 消 费 是 总 收 入 的 函 数 。 这 一 思 想 用 线 性 函 数 形 式 法 （ 结 果 。首 先对 Ｉ ＯＧ（ Ｅ Ｘ） ， Ｉ Ｏ Ｇ（ Ｘ Ｆ） ， Ｉ ｜ ＯＧ（ ＮＹ） 和 Ｉ （ ） Ｇ 表示为 ： （ ＧＤ Ｐ ） 进 行 单 整 性 检 验 ， 然 后 进 行 协 整 性 检 验 ， 最 后 建 立 误 Ｃ 一ａ ＋ ｂ＊Ｙ （ １ ）
式 中 Ｃ表 示 总 消 费 ， Ｙ 表示 总 收 人 ， 下标 ｔ 表示 时期 ； ａ ，
差修 正模型 。 （ １ ） 时问序列的平稳性检验 。
ｂ为参 数 。参 数 ｂ称 为 边 际 消 费 倾 向 ， 其 值 介 于 ０与 １之
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析
中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)分析一、选题背景近年来，中国的经济发展一直备受关注。
GDP是衡量一国经济总量的主要指标之一，而对于经济专家和政策制定者来说，了解GDP趋势对于决策非常重要。
因此，本文将采用ARIMA模型对中国的GDP进行分析并预测，目的是探讨中国经济发展的趋势以及它所受到的影响因素。
二、研究目的及意义本文通过ARIMA模型对中国GDP数据进行分析和预测，旨在深入探究中国经济发展的规律性和趋势性，为决策者提供参考和指导，同时也为学术界提供经济学研究的新角度。
三、研究内容1、ARIMA模型的概念和原理2、中国GDP数据的时间序列分析3、ARIMA模型的拟合和预测4、ARIMA误差检验和模型诊断5、ARIMA模型的稳定性分析四、ARIMA模型的概念和原理ARIMA模型是时间序列分析的一种方法，可以用来拟合和预测未来的值。
它被广泛应用于经济预测、金融分析、天气预测等领域。
ARIMA是“自回归差分移动平均模型”的缩写。
它由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）。
其中，AR是指自回归，即用过去的值来预测未来的值。
MA是指移动平均，即利用过去一段时间内的误差来预测未来的误差。
I是差分，它可以消除时间序列的非平稳性，使其变得平稳，从而更易于拟合。
五、中国GDP数据的时间序列分析本文采用1978年至2019年的季度数据，并进行了ADF检验和自相关函数（ACF）以及偏自相关函数（PACF）分析。
ADF检验结果表明，原始序列是非平稳的，需要进行差分处理。
ACF和PACF分析结果指示，序列有明显的季节性和自回归效应。
六、ARIMA模型的拟合和预测本文采用建立一个ARIMA（4,1,3）模型来描述中国GDP的季度数据。
这个模型包括四个自回归项、一个差分项和三个移动平均项。
然后，我们使用该模型对未来5年的季度数据进行预测。
预测结果显示，中国GDP在未来几年内将会继续增长，并呈现出趋势性增长的特征。
2020年福建省统计年鉴——国民经济核算主要统计指标解释
2020年福建省统计年鉴——国民经济核算主要统计指标解释国内生产总值(GDP)指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
国内生产总值有三种表现形态，即价值形态、收入形态和产品形态。
从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内创造并分配给常住单位和非常住单位的初次收入之和；从产品形态看，它是所有常住单位在一定时期内最终使用的货物和服务价值减去货物和服务进口价值。
在实际核算中，国内生产总值有三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。
三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及其构成。
对于一个地区来说，称为地区生产总值或地区GDP。
三次产业三次产业的划分是世界上较为常用的产业结构分类，但各国的划分不尽一致。
我国的三次产业划分是：第一产业是指农、林、牧、渔业。
第二产业是指采矿业，制造业，电力、煤气及水的生产和供应业，建筑业。
第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业。
劳动者报酬指劳动者因从事生产活动所获得的全部报酬。
包括劳动者获得的各种形式的工资、奖金和津贴，既包括货币形式的，也包括实物形式的，还包括劳动者所享受的公费医疗和医药卫生费、上下班交通补贴、单位支付的社会保险费、住房公积金等。
对于个体经济来说，其所有者所获得的劳动报酬和经营利润不易区分，这两部分统一作为劳动者报酬处理。
生产税净额指生产税减生产补贴后的余额。
生产税指政府对生产单位从事生产、销售和经营活动以及因从事生产活动使用某些生产要素(如固定资产、土地、劳动力)所征收的各种税、附加费和规费。
生产补贴与生产税相反，指政府对生产单位的单方面转移支出，因此视为负生产税，包括政策亏损补贴、价格补贴等。
固定资产折旧指一定时期内为弥补固定资产损耗按照规定的固定资产折旧率提取的固定资产折旧，或按国民经济核算统一规定的折旧率虚拟计算的固定资产折旧。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家或地区经济发展水平的重要指标，反映了该国或地区一定时间内的经济总量。
GDP的增长对于国家的经济状况和人民的生活水平有重大影响。
因此，了解影响GDP的因素并进行计量分析是非常重要的。
影响GDP的因素可以分为供给方面和需求方面的因素。
供给方面的因素主要包括生产要素的增加、技术进步和制度环境等。
需求方面的因素主要包括个人消费、政府支出、投资和净出口等。
下面将对这些因素进行计量分析。
首先，生产要素的增加是影响GDP的重要因素之一、生产要素主要包括劳动力和资本，因此，分析这两个要素对GDP的影响是非常重要的。
通过计量经济学的方法，可以对劳动力和资本的增加对GDP的贡献进行分析。
例如，可以使用多元线性回归模型来估计劳动力和资本对GDP的弹性，从而了解它们对经济增长的影响程度。
其次，技术进步也是影响GDP增长的重要因素。
技术进步通常会提高生产效率和生产能力，从而推动经济增长。
计量经济学可以通过构建生产函数来估计技术进步对GDP的贡献。
例如，通过估计总要素生产率(TFP)的增长率，可以分析技术进步对GDP增长的贡献程度。
此外，制度环境也对GDP的增长有重要影响。
制度环境主要包括政府政策、法律体系、市场开放程度等。
计量经济学可以通过构建包含制度环境变量的模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以使用面板数据模型来研究政府效率、市场开放程度和GDP之间的关系。
在需求方面，个人消费是GDP的重要组成部分。
通过计量方法，可以分析个人消费对GDP的贡献。
例如，可以使用消费函数来度量其中一时期内个人消费的弹性，以了解其对经济增长的影响。
此外，政府支出也是影响GDP增长的重要因素之一、政府支出可以促进经济增长，尤其是在经济衰退时。
计量经济学可以使用政府支出模型来分析其对GDP增长的影响。
例如，可以估计政府支出对GDP的多重回归模型，以分析其对经济增长的影响。
另外，投资也是影响GDP的重要因素。
GDP与进出口总额关系地计量分析报告
GDP与进出口总额关系地计量分析报告1.引言：GDP（国内生产总值）和进出口总额是衡量一个国家经济活动的重要指标。
GDP代表一个国家在一定时间内所产生的所有最终商品和服务的市场价值，而进出口总额则是一个国家与其他国家之间的商品和服务贸易总额。
了解和分析GDP与进出口总额之间的关系将有助于我们理解国家经济的发展情况以及国际贸易对经济的影响。
2.数据和方法：本文使用了来自国家统计局的官方数据，包括每年的GDP数据和进出口总额数据。
为了探究GDP与进出口总额之间的关系，使用了计量经济学中的多元回归模型。
选择了一些可能影响GDP的因素作为控制变量，例如人口数量、固定资本投资等。
3.理论分析：从理论上讲，国内生产总值和进出口总额之间应该是相互关联的。
国内生产总值是通过生产活动创造的价值，而进出口总额则反映了国家与其他国家的贸易活动。
因此，一个较高的GDP可能会带动更多的进口和出口贸易，从而增加进出口总额。
另一方面，更多的进口和出口贸易也可以刺激一个国家的经济增长，从而提升GDP。
4.实证结果：通过回归分析，我们得到了以下实证结果：GDP与进出口总额之间存在着较强的正相关关系。
在其他变量控制下，每增加1%的GDP，进出口总额将增加约0.7%。
这表明，随着经济增长的推动，国家的贸易活动也会相应增加。
此外，其他控制变量也对GDP和进出口总额有一定的影响。
例如，人口数量与进出口总额呈正相关关系，这可能是因为较大的人口规模会导致更多的商品和服务需求。
固定资本投资也对进出口总额有正向影响，说明投资对经济增长和贸易活动的推动作用。
5.总结和结论：通过计量分析，我们可以得出结论：GDP与进出口总额之间存在着明显的正相关关系。
经济增长有助于促进贸易活动的增加，并且贸易活动也有助于推动经济增长。
因此，政府和企业应注重发展贸易，促进进出口的增长，以推动经济发展。
此外，影响GDP和进出口总额的其他变量也需要被纳入考虑，以制定更全面的经济政策和贸易策略。
GDP是怎么统计出来的？从数据收集到计算的全过程解析!
GDP，即国内生产总值，是衡量一个国家或地区在一定时期内生产活动的最终成果的重要经济指标。
要理解GDP的统计方法，首先需要了解生产活动的分类。
生产活动分为第一产业、第二产业和第三产业。
第一产业主要涉及农业、林业、牧业和渔业等；第二产业主要涉及工业和建筑业；第三产业则涵盖了诸如贸易、餐饮、金融、教育等在内的服务行业。
GDP的统计主要依据这些产业的产出值。
首先，各行业的企业会定期向政府机构报告其生产和销售数据，这些数据包括了原材料的投入、生产过程中的损耗、产成品的数量和价值等信息。
政府统计部门会对这些原始数据进行收集和整理，以初步得出各行业的增加值。
增加值是指生产过程中新创造的价值，是总产出减去中间投入后的差额。
对于第一产业和第二产业，增加值的计算相对直接，主要是基于产出品的市场价值减去生产过程中的成本。
但对于第三产业，由于很多服务并没有明确的交易市场，其增加值的计算就需要依赖更为复杂的估算法。
在得到各行业的增加值后，政府统计部门会按照相应的权重进行汇总，以得出整个经济的GDP。
权重的确定通常基于各行业的就业人数、投资额或增加值等基础数据，这样可以确保GDP能真实反映整个经济的活动水平。
除了年度GDP，还有季度GDP和月度GDP等短期数据，这些数据的统计方法与年度GDP类似，但更注重时效性。
例如，月度数据可能只涵盖部分重要行业，而年度数据则覆盖了所有行业。
GDP的计算公式主要有三种：生产法、收入法和支出法。
1、生产法从生产的角度，用国民经济各个部门生产的总产品价值，减去生产过程中投入的中间产品价值，得到最终的产出成果。
公式为：GDP=各行业增加值之和。
具体来说，总产出减去中间投入等于增加量。
假设一个国家在一定时期内生产了以下产品：•农业部门：小麦100吨，价值500万元。
•工业部门：生产了100辆汽车，每辆汽车价值20万元，总价值为2000万元。
•服务部门：提供5000小时的咨询服务，每小时价值100元，总价值为500万元。
地区GDP影响因素的计量分析
地区GDP影响因素的计量分析目录一、内容综述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 文献综述 (4)3. 研究方法与数据来源 (5)4. 论文结构安排 (7)二、理论框架 (7)1. 经济增长理论 (9)2. 经济结构理论 (10)3. 投资与消费理论 (11)4. 地区差异与收敛性理论 (12)三、变量选取与数据描述 (13)1. GDP及其组成部分 (14)2. 影响GDP的主要经济变量 (15)3. 数据来源与处理方法 (17)4. 描述性统计分析 (18)四、模型构建 (19)1. 模型设定 (20)2. 指标选取与数据标准化 (21)3. 模型形式选择 (23)4. 模型估计与检验 (23)五、实证分析 (24)1. 平稳性检验 (25)2. 单位根检验 (26)3. 最大似然估计结果 (27)4. 模型结果分析 (28)六、政策建议 (30)1. 优化产业结构 (31)2. 提高投资效率 (32)3. 激发消费潜力 (33)4. 促进区域协调发展 (33)七、结论与展望 (35)1. 研究结论总结 (36)2. 政策启示 (37)3. 研究局限与未来展望 (37)一、内容综述在现代经济学研究中，地区GDP作为衡量一个地区经济综合实力的重要指标，其影响因素的研究一直是学术界的热点。
本论文旨在通过计量分析方法，深入探讨影响地区GDP的主要因素，并尝试为政府制定合理的政策提供科学依据。
随着我国经济的快速发展，地区间的经济差距也在不断扩大。
这种差距不仅体现在GDP总量上，更体现在GDP增长速度和质量上。
对地区GDP影响因素进行深入研究，对于促进地区间经济平衡发展具有重要意义。
在已有的研究中，学者们主要从以下几个方面对地区GDP影响因素进行分析：一是产业结构，即第一产业、第二产业和第三产业在地区GDP中所占比重的变化；二是固定资产投资，包括房地产投资、工业投资等；三是劳动力投入，即劳动力数量和素质的变化；四是科技创新，包括研发投入、专利申请等；五是政府政策，如财政政策、税收政策等。
中国GDP计量经济预测研究
中国GDP计量经济预测研究引言:GDP（国内生产总值）是衡量一个国家经济活动总量的核心指标之一，对于政府决策、经济政策制定和产业规划具有重要意义。
正确预测GDP对于社会和经济各方面的发展都具有重要意义。
因此，GDP的计量经济预测研究变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的方法和技术，以及一些影响GDP预测的重要因素。
一、传统计量经济预测方法:1.时间序列模型：时间序列模型假设经济变量是随时间变化的，通过历史数据建模来预测未来的GDP。
常用的时间序列模型包括ARIMA、VAR和GARCH模型。
2.回归分析：回归分析是一种广泛使用的计量经济预测方法，在GDP预测中有很好的应用。
通过建立与GDP相关的经济指标的回归模型，可以预测未来的GDP变化。
3.灰色预测模型：灰色预测模型是一种基于少量观测数据进行预测的方法。
它可以在数据量较小或者缺失的情况下进行预测，因此在一些情况下比传统的计量经济模型更适用。
二、新兴计量经济预测方法:1.机器学习方法：机器学习方法是一种基于模式识别和学习的预测方法，可以通过大量的数据和算法来预测未来的GDP。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。
2.计量经济模型的组合：由于不同的计量经济模型具有不同的优势和缺点，研究人员可以通过将多个模型组合起来，提高预测的准确性和稳定性。
常用的组合方法包括均值和中位数组合模型。
三、影响GDP预测的因素:1.宏观经济因素：宏观经济因素包括国内外的经济政策、国际贸易状况、市场供给和需求等。
这些因素对GDP的预测有着重要影响。
2.社会因素：社会因素包括人口变化、城市化进程、教育水平和劳动力市场状况等。
这些因素对经济的发展和GDP的变化有着重要影响。
3.技术因素：技术因素包括科技创新、产业升级和信息化进程等。
技术的进步对经济的发展起着至关重要的作用，也会对GDP的预测产生重要影响。
结论:GDP的计量经济预测研究是经济学和统计学领域重要的研究方向之一、传统的计量经济预测方法如时间序列模型和回归分析在预测GDP方面具有较好的应用效果。
对我国人均GDP的各影响因素的计量分析
对我国人均GDP的各影响因素的计量分析主要内容：人均GDP则是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。
但是，究竟哪些因素会影响人均GDP 的变化呢？本文希望通过分析各个因素对人均GDP的影响来说明受教育水平、引进外资情况和产业结构是影响人均GDP的重要因素。
关键词：人均GDP 受教育水平引进外资情况产业构成情况正文：一．因素来源1．《中国人口问题报告,教育、健康、与经济增长》社会科学文献出版社……中国的经济发展在地区间存在很大的差异，尤其是东西部以及农村和城市之间的差异。
在解释地区间经济发展差异时，人力资本积累所产生的存量影响可能更为重要。
……教育水平能通过外部影响来增加社会资本，教育水平的增加会提高社会能力，而社会能力的提升又会影响到一个国家或地区的经济增长水平。
2．《利用外资与中国经济增长》赵晋平编著人民出版社根据经济学的基本原理，社会可支配资金的规模及其配置方式和配置效率是潜在产出增长的基础，在社会可支配资金规模相对不足时，引进外资可以缓解资金不足对经济增长形成的资源约束，从而促使经济以更快的速度增长；……1990年以后，东部地区工业总产值与中西部地区工业总产值的绝对差距均迅速扩大……即我国地区工业总产值差距的扩大，主要是在1990年以后利用外资高速增长阶段形成的。
3．《中国产业结构调整的关键因素》周冯琦著上海人民出版社改革开放以来，中国经济在20多年的发展过程中总量规模和发展水平都有了极其显著的提高，产业结构变动也随着新兴行业份额不断增大和对传统行业增量改造取得了不容置疑的成就。
……然而，总体上说，产业结构的转换明显滞后与经济发展的进程。
……作为世界上最大的发展中国家，中国目前的产业结构极不合理，传统农业所占比重过大，严重制约中国经济的发展。
从以上文献，我们可以初步知道，影响GDP的因素大致有受教育水平、引进外资情况和产业结构情况。
影响GDP的因素分析
摘要本文采用国家统计局2004-2014年的实际年度数据，利用EViews软件对我国保费收入的影响因素进行研究。
本文先采用了一元回归模型和多元回归模型，利用普通最小二乘进行方程参数估计的方法对影响我国保费收入的因素进行分析和拟合，再通过多重共线性检验发现解释变量间存在多重共线问题，之后用逐步回归分析的方法进行模型的修正，从而得到更优的模型。
从模型中我们能够看出国内生产总值，社会储蓄存款余额，总人口和城市化水平对我国保费均有不同程度的影响。
关键词：保费收入；OLS回归模型；多重共线AbstractIn this paper, the national Bureau of actual annual date 2004-2014, the use of the EViews factors affecting our premium income research. This paper first uses a regression model and multiple regression model using ordinary least squares parameter estimation methods were equation factors affecting our premium income analysis and fitting, and then tested by multicollinearity, among the explanatory variables found the existence of multiple collinear problem, followed by stepwise regression analysis method to correct the model, resulting in better model. From the model, we can see that the gross domestic product, social savings deposits, total population and urbanization level of premiums for varying degrees of influence.Keywords: premium income; OLS regression model; multiple collinear目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)1 绪论 (4)1.1选题背景及研究意义 (4)1.2本文的研究思路 (5)1.3本文的创新与不足 (5)2 保费收入的宏观分析 (5)2.1国内外研究现状 (5)2.1.1国内研究现状 (5)2.1.2国外研究结果 (6)2.2我国保险业现状的分析 (6)2.2.1我国保险业发展的现状 (6)2.2.2我国保险业存在的问题 (7)2.3我国保费收入影响因素的定性分析 (8)3 影响保费收入的实证研究 (9)3.1研究方法原理依据 (10)3.2数据来源说明 (12)3.3变量的选择 (12)3.4数据平稳性分析 (12)3.5利用散点图确定模型 (13)3.6实证模型 (15)3.6.1 一元回归模型 (15)3.6.2多元回归模型 (18)3.6.3检验及修正 (19)4结论以及政策建议 (22)4.1研究结论 (22)4.2政策以及建议 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附件1 (25)附件2 (26)附件3 (27)1 绪论1.1选题背景及研究意义随着市场经济的发展和人民收入水平的提高，我国保险业作为金融业的四大支柱之一也在不断地壮大。
影响GDP的因素分析
影响GDP的因素分析GDP（国内生产总值）是一个国家经济活动的核心指标，它反映了国家或地区一定时间内所产生的总价值。
影响GDP的因素有很多，下面将对其进行分析。
1.投资水平：投资水平是一个国家GDP的重要驱动因素之一、如果国家或地区的投资水平较高，将会有更多的资金用于生产和经营活动，推动经济的发展。
投资的增加会刺激经济增长，增加GDP。
例如，基础设施建设、工业发展等都需要大量的投资支持。
2.消费支出：消费支出也是影响GDP的重要因素之一、如果一个国家或地区的居民消费水平较高，意味着有更多的资金用于购买商品和服务，从而刺激经济增长。
消费支出的增加将会促进企业的发展和就业增长，进一步拉动经济。
3.出口和进口：国际贸易也会对一个国家的GDP产生重要影响。
如果一个国家的出口增加，意味着国家的产品和服务在国际市场上更有竞争力，从而带动国内生产的增长和GDP的增加。
另一方面，进口的增加也会增加对国内市场的需求，进一步刺激经济增长。
4.政府支出：政府支出是一种重要的经济刺激手段。
政府支出可以用于基础设施建设、社会福利支出等，从而刺激经济增长。
政府支出的增加将会带动相关产业的发展，增加就业机会，进而推动GDP的增长。
5.科技创新：科技创新对经济增长和GDP的提高至关重要。
通过推动科技创新，可以提高生产效率和产品质量，促进经济结构转型升级，增加经济附加值。
科技创新可以推动各个行业的发展，改善产业结构，从而提升GDP的增长。
6.人口结构：人口结构也会对GDP产生影响。
一个国家或地区的人口结构如果倾向于年轻劳动人口，将能够提供较多的劳动力，从而推动生产和经济增长。
另一方面，一个国家或地区的老龄化问题可能会导致劳动力供给不足，从而对经济增长造成影响。
7.自然资源：自然资源的丰富度也会影响一个国家的GDP。
如果一个国家或地区拥有丰富的自然资源，如石油、矿产等，将能够通过开采和出口这些资源来推动经济增长和GDP的提高。
总结起来，投资水平、消费支出、出口和进口、政府支出、科技创新、人口结构和自然资源都是影响GDP的重要因素。
国内生产总值计量及其影响因素
国内生产总值计量及其影响因素国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济发展水平的重要指标之一。
它是指一国在一定时期内（通常是一年）所生产的全部最终产品和劳务的市场价值总和。
国内生产总值的计量需要考虑多个影响因素，包括经济结构、人口因素和投资等。
首先，经济结构是影响国内生产总值的关键因素之一。
不同经济部门之间的比重和发展水平会直接影响国内生产总值的大小。
一国的经济结构通常可分为第一产业（农业、矿产业等）、第二产业（制造业、建筑业等）和第三产业（服务业等）三个部门。
随着国家经济的发展，第三产业在国内生产总值中所占比重逐渐增加，而其他两个部门的比重下降。
这是由于随着经济的现代化，服务业在经济中的重要性不断提升。
例如，人们对于生活质量的要求越来越高，对于教育、医疗、旅游等服务的需求也日益增长，因此第三产业的发展将直接推动国内生产总值的增长。
其次，人口因素也对国内生产总值产生重要影响。
人口数量和素质直接关系到生产力水平和劳动力市场的供需状况。
人口数量的增加可以增加劳动力的供给，从而推动经济的增长。
然而，人口结构的变化也会对国内生产总值的增长产生影响。
如人口老龄化现象的出现，会导致劳动力供给减少，从而降低经济增长速度。
此外，教育水平和健康状况也会对国内生产总值发挥重要作用。
高素质的劳动力有利于提高生产效率和创新能力，进而推动国内生产总值的增长。
第三，投资对于国内生产总值的增长起到至关重要的作用。
投资可以分为固定资本形成和人力资本的投资。
固定资本形成包括基础设施建设、设备更新和技术改造等，它们直接促进了生产力的提高和产出的扩大。
人力资本的投资则包括教育和培训等方面的投资，提高了人力资源的素质和技能，从而增加了劳动力的生产力。
投资是经济发展的重要动力之一，通过刺激需求和扩大生产能力，直接推动了国内生产总值的增长。
此外，国内生产总值的增长还受到其他诸如技术进步、政策因素、国际贸易等的影响。
技术进步能够提高生产效率和创新能力，为经济增长注入新的动力。
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一
一
一
＋ｌ ｎ ｅ Ｉ
其中增加 了 Ｇ Ｄ Ｐ和 Ｋ的两期滞 后效应 。
二 、数 据 收 集 与处 理
＆ 预测 变量 ： （ 常ｉ ｔ ），Ｃ Ｏ法一阶准差分对数就业人数 ，Ｃ Ｏ法一阶 准差分对数专利授权 ，Ｃ Ｏ法一 阶准差分对数 固定 资产投 资。 ｂ ．因变量 ：Ｃ Ｏ法一阶准差分对数地区生产总值 。 表 中可见 ，模型 的 Ｆ统计 量显著 ，说明 “ 准 差分 对数专 利授权 ”、 “ 准差分 对数固定资产” 、“ 准差分 对数就业人数 ”三个 自变量总体 上与 “ 准差分对数地区生产总值” 这一因变量具有显著 的线性关系 。
王晨曦 米 明 泽
摘 要 ：根据科布一道格拉斯 生产函数的基本形式 ，建立 了解释福 建瘩 Ｇ Ｄ Ｐ决 定因素 的计量模 型。对原 始的 时间序列数 据取 对数化 后 ，又进行 Ｃ ｏ ｃ ｈ ｒ ａ ｎ ｅ －Ｏ ｒ ｃ ｕ ｔ ｔ 变换 ，使数据平稳 ，消除数据 的序 列相关性。最后 ，以准差分 对数数据 作 为输入 ，进行 Ｏ Ｌ Ｓ估 计 ，得 出 了相
在24小时内席卷猫扑当日即登陆新浪微博热门视频榜top3月29日发布的视频微博分别登陆热门微博视频榜top1top3西祠等各大论坛引发媒体红人热门草根网友的全线转发一周点击超过1200所以品牌声量的多寡实则上体现在品牌声音传递的过程中就是品牌的影响目标受众的范围多寡
福 建省 Ｇ Ｄ Ｐ决 定 因素 的计 量 分 析
系数‘ 非标准化系数 际准系数 共线性 统计量
从 国家统计 局 “国家数 据 ” 网 站收 集相 应 的年 度 时 间序 列数 据。 Ｇ Ｄ Ｐ即福 建省的地 区生产 总值 ，技 术 水平 Ａ 以福建 省 国内专利 申请 授 权量表示 ，资本要素 Ｋ以福建省固定资产投资表示 ，劳动要素 Ｌ以福建 省就业人数表示 。 将这些原始数据取 自然对 数 ，将其变得更平稳 ，这样 得到一组 自然 对数时间序列数据 。 为了减少序列相关性 ，采用 Ｃ ｏ ｃ ｈ ｒ ａ ｎ ｅ －Ｏ ｒ ｃ ｕ ｔ ｔ（ ｃ ｏ）法 ，对 自然对 数序列进行一阶准差分处 理 ：当期变量一ｐ滞 后一期 变量 。为了进行 准 差分变换 ，需要估计准差分 系数 Ｐ ，计算公式为 ：
ｐ — ＿
丕 ｕ ｔ ｕ
１ Ｃ Ｏ法一 阶准 差 分对 数 固定资产投资
．
５ ７ ５
． ０ ８ ７
． ７ ６ ２ ６ ． ５ ９ ４
０ ０ ０
０ ７ ３ １ ３ ７ ６ ２
乏ｕ 一 －
其中 Ｕ为对 自然对数 序列 带入模 型进行 Ｏ Ｌ Ｓ估计所得 的残 差。 当Ｃ Ｏ法一 阶准差 分变 换完 成 后 ，将 这些 准 差分 序 列直 接带 入 模 型 ，进行 Ｏ Ｌ Ｓ估计 ，便得输 出结果 。我们将 准差分对数专 利授 权 、准差 分对数 固定 资产投 资、准差分对数就业人数作为 自变量输 入 ，得 出基 本 模型 的结果 ；自变量中再加入滞 后两 期 的准差分 Ｇ Ｄ Ｐ和 准差分 固定 资 产投资 ，得 出扩 展模型的结果。
＾
模型
Ｂ 标准 试用版
误差
Ｓ ｉ ｇ ．
容差 Ｖ Ｉ Ｆ
（ 常量 ） Ｃ Ｏ法一 阶准 差 分对 数 专利授权
一２ ． ２ ５ ９ ｌ ＿ ４ ４ ５
一
一Ｉ ． ５ ６ ４ ． １ ３ ３ ． ６ ９ ７ １ ． ４ ３ ５
０ ０ ５ ． ０ ０ ８ 一． ０ ２ ２ 一． ５ ９ ０ ． ５ ６ ２
应 的回归方程。
关 键 词 ：科 布 一 道 格 拉 斯 函数 ；福 建 省 ；Ｃ ｏ ｃ ｈ ｒ ａ ｎ ｅ －Ｏ ｒ ｃ ｕ ｔ ｔ（ Ｃ Ｏ） 变 换 ；Ｏ Ｌ Ｓ估 计
一
、
计 量 模 型 建 立
１
回 归
２ ． ９ ｌ ６
３
． ９ ７ ２
３ ３ ６ ． ６ ３ １
模 型汇 总 标准 Ｒ方 周 整 Ｒ力 估计 的
误差
更改统 计量 Ｒ方 Ｆ 更 改 更 改 ｄ ｎ ｄ 立 Ｄ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ — Ｓ ｉ ｇ Ｆ Ｗ 更 改 ａ ｒ ｓ ｏ ｎ
． ０ ０ ０ ２ ． ２ ２ ４
模 型
Ｒ
模型
Ｒ
Ｒ方 调 整 Ｒ方
． ０ ０ ｏ ａ
根据科 布一道格拉斯生产 函数 ，建 立基 本计量模型 （ 对数化 ） ：
ｌ ｎ Ｇ Ｄ Ｐ ｔ ＝ｌ ｎ Ａ。 ＋ｃ ｔ ｌ ｎ Ｋ ｔ ＋１ ３ １ ｎ Ｌ ｔ ＋ｌ ｎ ｅ ｔ
残 差 总 计
． ０ ６ １ ２ ． ９ ７ ６
２ １ ２ ４
． ｏ ０ ３
１ பைடு நூலகம் ９ ９ ０ ‘ ． ９ ８ ０ ． ９ ７ ７ ． ０ ５ ３ ７ ３ ２ 加７ ４ ５ ８ ７ １ ９ ． ７ ６ ２
三 、输 出结 果 分析
模 型 汇 总
Ｃ Ｏ法一 阶 准差 分 对数 １ 就业人数 ５ ２ ２ ． ６ ９ １
．
２ ４ ７ ２ ２ ０ １
０ ３ ９
０ ７ ７ ｌ ２ ． ９ ８ ３
ａ ．因变量 ： Ｃ Ｏ法一阶准差分对数地 区生产总值
准差分对数地 区生产总值 （ 估 计量 ） ＝ 一 ０ ． ０ ２ ２｝准差分 对数专 利 授权 ＋ Ｏ ． ７ ６ ２｝准差分对数固定资产投资 ＋ ０ ． ２ ４ ７ 准差分对数就业人数
其中 Ｇ Ｄ Ｐ为地区生产总值 ，Ａ为技术水平 ，Ｋ为资本要 素 ，Ｌ为劳
动要素。
考虑滞后效应 ，建立扩展 的计量模 型 ：
Ｉ ｎ Ｇ Ｄ Ｐ ｔ ＝ｌ ｎ ｇ ｔ ＋ａ ｌ ｎ Ｋ ｔ ＋１ ３ １ ｎ Ｌ ＋ｌ ｎ Ｇ Ｄ Ｐ 。ｌ＋ｌ ｎ ＧＤＰＩ ２＋ ｌ ｎ Ｋ。 ｌ＋ｌ ｎ Ｋ ２
标准 估计 的误差
Ｄ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ— Ｗａ ｒ ｓ ｏ ｎ
１
９ ９ ９ ａ
． ９ ９ ９
． ９ ９ ８ ０ ２ ４ ３ ２ ５ ９ ３ ３ １ ５ １ ． ９ ９ ９ １ ９ ３ １ ． ３ ９ ６ ｌ
７
ｌ ５
ａ 预测变量 ： （ 常量） ， 准差分 Ｋ滞后二期 ， 准差分对数专利授权， 准差分对数就业人数， 准差分对数 固定资产投资，搬差分 Ｇ Ｄ Ｐ滞后二期， 准差分 Ｋ滞后一期， 准差分 Ｇ Ｄ Ｐ 滞后一期。