计量经济学论文---宏观经济学gdp影响因素的验证
GDP影响因素-计量经济学案例
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
影响GDP增长的经济因素分析共3篇
影响GDP增长的经济因素分析共3篇影响GDP增长的经济因素分析1随着国家经济的持续发展，人们对GDP这个指标也越来越关注。
GDP（Gross Domestic Product，即国内生产总值）是评估一个国家或地区经济增长情况的重要指标，它代表在一定时间内，该国或地区所有最终产品和服务的市场价值。
那么，究竟哪些因素会影响GDP的增长呢？本文将结合实际情况进行分析。
1. 投资投资是GDP的主要驱动力之一。
一个国家的经济发展和GDP水平与其投资水平高度相关。
投资不仅仅指在生产和建设方面的投资，还包括了科技、教育和环境等方面的投资。
比如，一些国家将高科技产业作为产业结构调整的重点，提高技术含量和附加值，进而推动经济增长。
2. 出口对于出口型国家而言，出口对于GDP增长的影响可能更加明显。
出口的增长会带动内需增长，形成产业链的效应。
当然，毫无疑问地是，随着全球经济的持续波动，世界各国贸易保护主义日益增强，滞留货船、堵口岸也是现实，这无疑对出口型国家带来了更大的压力。
3. 消费消费作为国内经济中的重要组成部分，直接影响到GDP增长。
消费的增长可以缓解经济压力，同时也会引导企业增加现有产能，增加生产，提高利润，形成新的市场和就业机会。
4. 政策政策对于GDP的影响也相当大。
政策的制定、调整和配套政策的落实对于经济的举步维艰或井喷式增长是至关重要的。
政策决策的正确性，决定了一个国家或地区未来经济的走向，政策的落实程度，决定了政策的有效性和效果。
5. 外部环境除了以上几点因素，一个国家的GDP增长还受到外部因素的影响。
例如：国际市场环境、气候情况和自然灾害等。
这些因素虽然不是人为因素，但它们对于经济的影响同样不能忽视。
对于一个国家而言，GDP增长不仅意味着经济上的进步，更意味着国民生活水平的提高。
通过对GDP增长影响因素的认真分析，我们可以更好地了解我们国家或者地区的经济运行情况，并适当的适应经济环境，更好的上升综上所述，GDP的增长受到多种因素的影响，包括投资、出口、消费、政策和外部环境等方面。
GDP影响因素的计量经济分析
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
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。
宏观经济学中的GDP测量与影响因素
宏观经济学中的GDP测量与影响因素近年来，GDP（国内生产总值）的测量在宏观经济学中无疑扮演了至关重要的角色。
通过对GDP的准确测量，人们可以更好地了解一个国家的经济活动和整体经济状况。
不仅如此，GDP的测量还能够帮助政府制定政策、吸引外商投资以及评估经济增长的表现等。
本文将探讨宏观经济学中GDP的测量方法以及影响GDP的因素。
一、GDP的测量方法在宏观经济学中，GDP的测量可以采用三种方法：产出法、支出法和收入法。
产出法是通过计算一个国家或地区一定时期内所有部门（例如制造业、建筑业、服务业等）的最终产品的市场价值来衡量GDP。
这种方法将每个部门的产出与商品和服务的价格相乘，然后将所有部门的价值相加，得出最终的GDP数值。
支出法是通过统计一个国家或地区内各个部门的最终消费支出、政府支出、投资以及净出口等并相加，来计算GDP。
例如，消费者购买商品和服务、政府购买公共物品和服务、企业投资建设和存货增长，以及净出口（出口减去进口）等。
收入法则是通过统计一个国家或地区在一定时期内各部门的收入总和来计算GDP。
这些收入包括工资、利润、利息以及个人所得税等，通过对这些收入的汇总，可以确定整个国家或地区的GDP数值。
综上所述，产出法、支出法和收入法是测量GDP的常用方法，它们相互补充，可以确保GDP的准确度和可靠性。
二、影响GDP的因素GDP是一个国家或地区经济活动的综合表现，受到多种因素的影响。
下面将介绍几个对GDP产生重要影响的因素：1.消费水平：消费是GDP的重要组成部分，人们的消费水平直接影响着GDP的增长。
较高的消费水平会刺激需求，促进生产和服务业的增长，从而推动GDP的增长。
2.政府支出：政府通过投资建设、购买商品和服务以及社会福利等方式来支出，这些支出对GDP的增长起到重要作用。
政府支出的增加可以刺激经济活动，扩大需求，进而促进GDP的增长。
3.投资水平：投资是一个国家或地区经济增长的基石，对GDP的增长起到至关重要的作用。
计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析---精品管理资料
广西工学院2011-2012学年第一学期期末课程论文设计科目金融计量经济学课题对我国GDP影响因素的分析任课教师杨毅班级国贸091班姓名二○一二年元月对我国GDP影响因素的分析（研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数）【摘要】：运用1990—2009年我国城镇、农村人均收入,恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP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，得出1990—2009年间我国经济增长的情况。
由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题,从而找出相应的对策。
【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析一、引言改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。
2010年中国经济增长率更是高达10%。
因此,许多专家学者指出,我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。
由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。
尤其从1985年我国开始正式统计GDP后,它就越来越受到人们的关注。
GDP的核算中有许多因素在起着作用,为此,本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析,以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法.二、建模分析1、数据收集从《中国统计年鉴》得到我国1990—2009年国内生产总值GDP、我国城镇、农村人均收入,恩格尔系数以及就业人数的统计数据，如表1所示。
计量经济学论文-对中国经济增长影响因素的实证分析.
计量经济学论文对中国经济增长因素的分析学院：国际经济与贸易学院专业：国际经济与贸易班级： 140107姓名：张印学号： 201434001147目录摘要 (3)1.引言 (3)2.数据收集和模型的建立 (4)2.1理论模型的确定 (4)2.2 建立初始模型——OLS (8)3.模型经济意义分析与预测 (14)4.结论 (14)4.1主要结论 (14)4.2政策建议 (15)参考文献 (15)摘要：自改革开放以来，中国的社会经济进行了三十多年的高速增长。
本论文以1980-2014年的三十五年间中国经济增长因素为数据，运用计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，以及时间序列数据模型和多元线性回归等分析方法。
通过分析资本、劳动力、消费对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，定量分析，模型检验，最终得出结论，以论述对我国经济增长产生影响的种种因素。
关键词：投资、劳动力、消费、就业、经济增长。
Abstract：Since the reform and opening up, China's social economy has been procced thirty years of rapidly growth. This paper takes 1980-2014 thirty-five years Chinese economic growth factors for the data, using econometrics, western economics and Eviews software related knowledge, analysis and time series data model and multiple linear regression method. Through the analysis of capital and labor, consumption of gross domestic product (GDP) effect, the establishment of econometric models, quantitative analysis, model checking, finally draws the conclusion, to discuss the influence of various factors on economic growth in china.Key words：Investment、Labor、Consumption、Employment and Economic growth.1.引言经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。
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。
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。
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 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。
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。
影响中国经济发展的因素论文(宏观经济学)
影响中国经济增长的因素2013201688 工商3班关于经济增长的定义， 一直是经济学中争论的焦点，目前主要有两种不同的观点，其中一种认为经济增长指一个国家或某个地区能够生产出的所有产品在一个长时期内能够保持的不断增长，也就是说该国家或地区的实际总产出的不断增长。
另一种观点则认为，经济增长是值平均人口的实际产出，即人均实际产出的持续增长。
新古典经济增长理论假设：资本边际收益递减、完全竞争经济和外生技术及其收益不变。
该理论认为，外生技术的增长率固定时，经济将稳定增长，人均资本存量和人均消费都以固定的增长率增长;当外生技术水平处于稳定不变的状态时，经济将不能够得到增长。
因此，经济的持续增长取决于资本的积累、劳动力投入和技术进步，其中技术进步是主要动力，并且从长期来看可称为是经济增长的唯一动力。
新古典增长理论还有另一个重要假设：在机会均等的条件下，各国的技术条件都一样。
并由此得出结论:各个相互独立的国家有经济发展水平和经济增长率趋于一致的倾向，在各国间生产要素可自由流动的情况下，这种倾向将更会加强。
新古典经济增长模型的表达式可表示为:LL K K A Y Y ∆+∆+=∆βα 上式中Y Y ∆、K K ∆、L L∆分别表示经济增长率、资本增长率和劳动力的增长率，A 、α、β分别表示技术进步的增长贡献率、资本的产出弹性系数和劳动力的产出弹性系数。
在新古典经济增长模型中,经济增长率的变动不仅取决于资本和劳动力的增长率,而且还取决于资本和劳动对产量增长相对作用的权数,以及技术的进步。
根据中国现在经济发展的情况和面临的问题，我认为以下因素是影响中国经济发展的最主要因素:（一）资本要素（K ）资本积累是经济增长的基础。
经济增长的特征事实之一，就是人均资本量不断增加。
许多经济学家都把资本积累占国民收入的10-15%作为经济起飞的先决条件，把增加资本积累作为实现经济增长的首要任务。
西方各国经济增长的事实表明，储蓄多从而资本积累多的国家，经济增长率往往是比较高的，例如德国与日本等。
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。
GDP影响因素的计量分析
GDP影响因素的计量分析GDP是一个国家经济活动的总量度量指标，反映了国内生产总值。
GDP的计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估，从而深入理解GDP的变动原因，并为制定经济政策提供数据支持。
本文将探讨影响GDP的几个重要因素，并运用计量方法进行分析。
首先，投资是影响GDP的重要因素之一、投资可以分为物质资本投资和非物质资本投资。
物质资本投资包括固定资产投资和存货投资，而非物质资本投资则包括研发投资和人力资本投资。
通过计量方法可以对各种投资与GDP之间的关系进行量化评估。
研究表明，物质资本投资对GDP的增长有着正向影响，而非物质资本投资在一些行业中也具有显著的正向影响。
此外，投资水平还与投资效率密切相关，对此可以通过计量方法进行进一步分析，以评估投资对GDP增长的贡献度。
其次，人力资源是影响GDP的另一个重要因素。
劳动力参与率和劳动生产率是其中的两个关键指标。
通过计量模型可以量化劳动力参与率和劳动生产率对GDP的影响。
研究发现，劳动力参与率的提高会促进GDP的增长，而劳动生产率的增长也会对GDP有显著的正向影响。
第三，国内消费是影响GDP的另一个重要因素。
通过对消费和GDP之间的关系进行计量分析，可以评估消费对GDP增长的贡献度。
研究表明，消费在GDP中占据很大比重，因此通过提高消费水平可以促进GDP的增长。
第四，对外贸易是影响GDP的另一个重要因素。
通过计量方法可以评估出口和进口对GDP的影响。
研究表明，出口对GDP的增长有正向影响，而进口则对GDP增长有负向影响。
这是因为出口刺激了国内生产和就业，而进口则减少了国内需求。
最后，政府支出也是影响GDP的重要因素之一、政府支出包括公共消费和公共投资。
通过计量方法，可以评估政府支出对GDP的影响。
研究表明，政府支出对GDP的增长有正向影响，特别是在经济衰退时，适度增加政府支出有助于刺激经济增长。
综上所述，通过计量分析可以对影响GDP的各种因素进行量化评估。
计量经济学期末课程论文中国经济增长影响因素实证分析
计量经济学期末课程论文中国经济增长影响因素实证分析中国经济增长影响因素实证分析摘要:改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。
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。
(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—2008年的31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 中国经济增长影响因素模型时间序列表1(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。
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。
影响国内生产总值的因素分析
影响国内生产总值的因素分析小组成员：周成华（205020204246）肖文静（205020204223）贺小花（205020204224）周婷婷（205020204203）姜成人（205020204217）江 涛（205020204030）本论文旨在从计量经济学的角度出发，建立合理的计量经济学模型，对影响我国GDP 的因素作出分析，通过EVIEWS 软件对模型中参数作出估计，解释其经济意义，并提出合理化的政策性建议。
本论文共分为以下五个部分： 第一部分：前言第二部分：搜集数据建立计量经济模型 第三部分：平稳性检验及修正 第四部分：对模型进行检验和修正 第五部分：经济分析 第六部分：政策建议一、前言GDP 是宏观经济中最受关注的经济统计数字，被公认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。
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，它衡量一国在过去的一年里所创造的劳动成果，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，通过计量经济学的研究手段来阐述它们之间的关系，不足之处望大家见谅。
二、搜集数据建立计量经济模型我们首先在模型中引入五个变量，分别是：财政收入（x1），财政支出（x2），全国居民消费（x3），净出口（x4）以及实际利用外资（x5）。
通过查阅中国统计局网站以及《中国统计年鉴》等书籍，得到21年的具体数据，列表如下：GDP 财政支出 实际利用外资（FDI ）年份(亿元) (亿元) 全国居民消费(亿元） 净出口(亿元) （亿美元）y x1 x2 x3 x41983 6076.31299 4020.550.89.21984 7164.41541.32 4694.5 1.312.61985 8792.11769.81 5773-366.916.581986 10132.81969.1 6542-255.218.741987 11784.71979.91 7451.211.523.141988 147042169.14 9360.1-151.131.941989 164662405.19 10556.5-185.533.921990 18319.52663.62 11365.2510.334.871991 21280.42910.81 13145.9617.543.661992 25863.73151.33 15952.1275.6110.071993 34500.73774.4 20182.1-679.4275.151994 46690.74604.71 26796634.1337.671995 58510.55374.58 33635998.5375.211996 68330.46219.48 40003.91459.3417.251997 74894.27032.87 43579.42857.2452.571998 79003.38201.22 46405.93051.5454.631999 82673.19715.91 49722.72248.8403.192000 89340.911023.58 54600.92240.2407.152001 98592.912750.57 58927.42204.7468.782002 107897.615252.62 62798.52794.2527.432003 121730.317028.43 67493.52682.1535.12004 142394.228486.89 75439.74079.2606.3以上数据来自国家统计局以及《中国统计年鉴》2002、2005 根据以上数据绘制折线图：根据此图，我们先设定模型：121324354i Y X X X X u βββββ=+++++对模型进行OLS 检验的结果为：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/17/05 Time: 19:22 Sample: 1983 2004 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -378.4951609.6045-0.6208860.5429X1 1.1487960.1245869.2208730.0000X2 1.2331400.08231014.981630.0000X3 0.5044860.5975030.8443240.4102X4 25.502295.8112194.3884580.0004R-squared0.999146 Mean dependent var 52051.94Adjusted R-squared 0.998946 S.D. dependent var 42162.89S.E. of regression 1369.105 Akaike info criterion 17.47842Sum squared resid 31865623 Schwarz criterion 17.72638Log likelihood -187.2626 F-statistic 4974.801Durbin-Watson stat2.011868 Prob(F-statistic)0.000000整理得到模型：1234-378.495 1.148796 1.233140.50448625.50229Y X X X X =++++(-0.620886) (9.220873)（14.98163）(0.844324）（4.388458）2R =0.999146 2R =0.998946 F =4974.801三、平稳性检验及修正所谓时间序列的非平稳性是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。
GDP关联因素的计量经济分析模型和检验
GDP关联因素的计量经济分析模型和检验论文报告：GDP关联因素分析模型及检验一、引言GDP是一个国家经济的核心指标，其与其他经济因素之间的关系是经济学家研究的重点之一。
本文旨在建立一种可靠的计量经济分析模型来研究GDP与其他因素的关联，并对模型结果进行检验，以得出结论和相关政策建议。
二、计量经济分析模型的建立1. 线性回归模型的建立采用线性回归模型来探究GDP与其他因素之间的关系，模型可以表示为：GDP = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε其中，GDP为因变量，X1 - Xn为自变量，β0 - βn为模型的系数，ε为误差项。
2. 变量的选择根据经济学理论和实际情况，选取与GDP关联较为紧密的变量作为自变量。
例如，人口数量、GDP增长率、投资额等。
3. 数据的获取和处理使用合适的数据源来获取变量数据，并在进行回归分析前进行数据处理，如去除异常值、缺失值的处理等。
4. 模型参数的求解使用OLS方法求解模型参数，得出GDP与其他因素之间的关系。
5. 模型结果的解释和分析对模型回归结果进行解释和分析，得出变量之间的相关性和影响程度，并根据分析结果提出相关政策建议。
三、模型检验在模型建立完成后，需要对模型进行检验。
常用的检验方法有：1. 残差分析：分析模型残差序列是否随机并且符合正态分布；2. 回归系数的显著性检验：分析回归系数是否显著；3. 多重共线性检验：分析自变量之间是否存在高度相关性；4. 预测检验：使用样本外数据进行模型检验，检验模型的预测能力。
四、案例分析以下列举5个案例，分析GDP关联因素的计量经济分析模型及检验：1. 国内生产总值与人口数量的关系对中国近几十年的GDP和人口数量数据进行线性回归分析，得到结果表明二者之间存在较强的正相关关系。
进行模型检验后，发现模型在样本外数据上预测能力良好。
2. 投资增长与GDP的影响采用单方面因果Granger检验法和模型改进法，研究中国投资增长与经济增长之间的关系，发现投资增长对GDP增长有正向作用。
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《计量经济学》课程专业论文题目宏观经济学中GDP影响因素的检验学院经济管理学院专业人力资源管理年级 2011级学号 222012332503243 姓名谢豪成绩宏观经济学中GDP影响因素的检验一、摘要GDP是一国(或地区)一年以内在其境内生产出的全部最终产品和劳务的市场价值总和。
我国的GDP在过去的十年之中飞速增长，已经成为了世界的又一个奇迹。
本文主要是投资（i）、居民消费（S）、财政支出（M）和净出口（x）这几个计算指标对于国家范围的GDP的影响。
并根据最小二乘法、多重共线性、异方差等计量检验方法，对模型进行修正，最终得出了一个地区GDP与净出口，居民消费之间的函数关系关键词：GDP 计算指标消费净出口投资财政支出二、现状描述及理论分析改革开放以来，我国的GDP一直呈现出稳定增长的状态，并且90年代过后更是加快了增长的速度。
而去年我国GDP增速创11年来新高，达到10.7%，GDP总量则达到了20.9407万亿元，这是我国GDP首次突破20万亿元大关，距离2002年首破10万亿仅仅4年。
现在我国从GDP总额上来说已经是世界第三大经济体，仅次于美、日、德。
但是我国GDP的增长却一点都没有要放缓的样子，有人预计，如果加上人民币升值的因素，今年我国GDP总额很有可能超过德国成为世界第三大经济体。
关于GDP的增长原因，其实很早人们就已经在研究了。
比如最早的重商主义，认为国民财富的来源是商品的流通，要积累国家财富最好的办法就是多向国外出口商品而限制进口。
虽然他们没有提到GDP，但是国民财富只是GDP的另外一种表述罢了。
到了斯密的时候，他认为影响国民财富增长的因素是分工、资本积累和税收，但是最终的因素还是资本的积累。
到了现在，人们普遍接受的观点是GDP的增长是由于需求和供给的拉动，具体的说，需求拉动即我们非常熟悉的所谓“三架马车”：投资、消费和出口；供给拉动经济增长主要包括三个方面：制度供给、要素供给和结构供给。
根据现在一些研究影响我国GDP增长因素的学者的观点，有人从国民经济的绝大多数变量中运用模糊规则归纳法进行筛选得到对GDP影响较大的因素，得出 GDP增长的因素有职工平均工资、工业总产值客运周转量、从业人数、建筑业总产值、居民平均消费水平和社会消费品零售总额等。
但是这种方法研究的变量过多，最后得出的变量数也不少，没有侧重点，过于复杂，让人还是搞不清楚究竟是什么对推动GDP起了重要作用。
根据凯恩斯主义的宏观经济学的观点看来，GDP的计算方式可以从支出法和收入法两个维度来计算，第一是从收入角度出发，GDP=工资+利息+租金+利润+间接税+折旧。
第二是从消费支出的角度出发，GDP = 消费 + 投资 + 政府支出 + 出口 - 进口。
本文根据凯恩斯宏观经济学的观点，从消费角度出发，根据我们的分析需要，我们选取了固定资产投资、居民消费、财政支出、净出口等变量进入分析。
并根据相应的数据分析结果，得出可能改进的方向。
三、模型的设定和数据的选择1.根据以上的理论分析，我们以GDP（Y）为被解释变量，净出口额(X)，投资(I)，财政支出(M)，居民消费(s)为解释变量，建立模型。
模型设定为：Y=C +β1X+β2I+β3M+β4S+U。
（1）、净出口额：用in表示进口，out表示出口，那么（out-in）就是净出口，净出口应从本国总购买中减去，因为进口表示收入留到国外，不是用于购买本国的产品的支出；出口则应加入进本国总购买量之中，因为出口表示收入从国外流入国内，是用于购买本国产品的支出。
因此，只有净出口才应该计入总支出，他可能是正值也可能是负值。
（2）、投资：投资包括固定资产投资和存货投资两大类。
固定资产投资之新厂房，新设备，新商业用房以及新住房增加。
因为住宅像别的固定资产一样是长期使用，慢慢的被消耗。
存货投资是企业掌握的存货就价值的增加。
由于数据的限制，本文以全社会的固定资产投资代替投资这一个项目，省略掉存货投资这一项目。
（3）、政府支出：指的是各级政府购买物品的劳务的支出，如政府花钱设立法院，提供国防，建筑道路，开办学校的方面的支出。
当然，政府购买只是政府支出的一部分，政府支出的另一些部分如转移支付，公债利息等都不计入GDP，由于数据的采集因素，我们用国家的财政支出代表政府的购买，进而研究其与GDP 的关系（4）、消费支出：包括购买耐用消费品，非耐用消费品，和劳务的支出。
但是建造支出就不包括在内了，我们选取社会消费品零售总额代表所有消费品的消费支出进行研究。
2.数据的选择：我们采用了1981-2011年30年的中国国内的固定资产投资，社会零售消费品总额、净出口额、政府财政支出数据作为我们的分析数据。
数据均来自国家统计局网站。
（数据来源：中国统计网）四、关于模型的最小二乘分析：在eviews 中导入数据然后做最小二乘回归分析，其分析结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/13 Time: 20:24 Sample: 1981 2011 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1525.227 1058.162 -1.441394 0.1614 M 0.472009 0.436168 1.082174 0.2891 S 2.437561 0.123048 19.80984 0.0000 X 1.705736 0.161410 10.56773 0.0000 R-squared0.999495 Mean dependent var 110562.3 Adjusted R-squared 0.999418 S.D. dependent var 126746.3 S.E. of regression 3058.584 Akaike info criterion 19.03598 Sum squared resid 2.43E+08 Schwarz criterion 19.26727 Log likelihood -290.0577 F-statistic 12872.77 Durbin-Watson stat1.260978 Prob(F-statistic)0.000000五．平稳性检验及协整由于所选的数据位时间序列数据，所以需要对所涉及的各个变量进行单位根检验，明确他们的平稳性，用EG 两步法考察它们之间是否存在协整关系。
其结果如下表所示Y~(2) S~(2)Null Hypothesis: D(S,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic -3.662630 Test critical values:1% level -4.339330 5% level -3.587527 10% level-3.229230Null Hypothesis: D(Y,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic -7.684280 Test critical values: 1% level-4.339330 5% level -3.58752710% level-3.229230M~(2) I~(2)X~(2)由上面的数据可以看出，Y 、M 、I 、S 、X 在5%的显著性水平下， 其t 值都小于相应的临界值，所以可以判断各个变量均是二阶单整，是平稳序列紧接着，为了分析Y 、M 、I 、S 、X 之间是否存在协整关系，我们先做五个变量之间的回归，然后检验残差的平稳性。
对于残差的单根检验结果如下图：Null Hypothesis: E has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Fixed)t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.565419 Test critical values:1% level -2.647120 5% level -1.952910 10% level-1.610011Null Hypothesis: D(I,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)t-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic -3.622013 Test critical values: 1% level-4.339330 5% level -3.587527 10% level-3.229230Null Hypothesis: D(M,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.781740 Test critical values: 1% level-4.339330 5% level -3.587527 10% level-3.229230Null Hypothesis: D(X,2) has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 1 (Fixed)t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.534312 Test critical values: 1% level-4.339330 5% level -3.587527 10% level-3.229230由此可见，在5%的显著性水平下，t检验值为-4.565419，小于相应的临界值，从而拒绝H0，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列且存在协整关系，可以建立回归方程。
六．多重共线性的检验及修正证实确实存在严重的多重共线性2）、修正采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性的问题，分别做Y对x、s、m、i的一元回归，整合每个变量的参数估计、t统计量、判定系数和修正后的判其中，根据上表的数据可以看出来，加入s的方程的修正R²=0.9972为最大，以其为基础，顺次加入其他变量逐步回归，其分布结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/13/13 Time: 10:13Sample: 1981 2011C -841.5366 749.2921 -1.123109 0.2709S 2.446799 0.020158 121.3795 0.0000X 1.687771 0.158314 10.66093 0.0000R-squared 0.999449 Mean dependent var 110562.3Adjusted R-squared 0.999410 S.D. dependent var 126746.3S.E. of regression 3079.348 Akaike info criterion 18.99459Sum squared resid 2.66E+08 Schwarz criterion 19.13336Log likelihood -291.4161 F-statistic 25398.33Durbin-Watson stat 1.167033 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/13/13 Time: 10:14Sample: 1981 2011Included observations: 31C -3416.067 2254.575 -1.515171 0.1409S 2.882324 0.238734 12.07337 0.0000R-squared 0.997327 Mean dependent var 110562.3 Adjusted R-squared 0.997137 S.D. dependent var 126746.3 S.E. of regression 6782.282 Akaike info criterion 20.57378 Sum squared resid 1.29E+09 Schwarz criterion 20.71255 Log likelihood -315.8936 F-statistic 5224.540 Durbin-Watson stat 0.599192 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/13/13 Time: 10:15Sample: 1981 2011Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -3308.638 2314.553 -1.429493 0.1639S 2.793373 0.177169 15.76672 0.0000R-squared 0.997305 Mean dependent var 110562.3 Adjusted R-squared 0.997112 S.D. dependent var 126746.3 S.E. of regression 6811.205 Akaike info criterion 20.58229 Sum squared resid 1.30E+09 Schwarz criterion 20.72106 Log likelihood -316.0255 F-statistic 5180.145由以上数据可以看出，在添加了x后，修正的R²=0.999410，有相对较为明显的提高，改进最大，而且该解释变量的系数的t检验值（对应括号内的数值）显著，选择保留，再加入其它新变量逐步回归。