我国影响人均GDP要素的计量分析

1、精选优质文档-倾情为你奉上精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业专心-专注-专业精选优质文档-倾情为你奉上专心-专注-专业我国影响人均GDP要素的计量分析 康怡主要内容：人均GDP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，也是反映一国经济发展情况的重要指标，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的影响来说明引进外资情况和产业结构是影响人均GDP的重要因素，进而了解从哪些发面促进我国GDP的增长。关键词：人均GDP 引进外资情况 产业构成情况一文献综述1利用外资与中国经

2、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。2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

3、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的因素有引进外资情况和产业结构情况。二数据的搜集与分析 通过查阅2003年的统计年鉴，我们可以得到以下数据，其中包括各地区人均GDP、引进外资情况、和第一产业所占比例。Y表示各地区人均GDP（元/人）X1表示各地区对外开放水平引进外资情况（美元/人） X2表示各地区的产业构成情况第一产业所占比例 得到的2003年统计数据如下：地区 Y（元/人）X1（美元/人） X2(%)北京28449155.9

4、073天津22380172.67054.1河北911511.8553715.6山西61466.9.8内蒙古72417.21.6辽宁1298683.1461210.8吉林83349.19.9黑龙江101849.11.6上海40646325.35411.6江苏14391145.37710.5浙江1683868.855678.9安徽58176.21.6福建13497116.895314.2江西582926.2803821.9山东1164553.0622913.2河南64364.20.9湖北831924.0076114.2湖南656513.8057419.5广东15030155.2848.8广西509

5、98.24.3海南780368.8847537.9重庆63476.16四川57666.21.1贵州31531.23.7云南51792.21.1西藏6093 1.0257 14.6陕西552310.2311614.9甘肃44932.18.4青海64269.13.2宁夏58044.0494116.1新疆83821.19.1先通过散点图来查看Y与X1，X2的关系，可得到下图：三模型的设计与估计设定模型为：Y= C+1X1+2X2用OLS 法估计参数，得到如下结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observ

6、ations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C9941.2001603.7396.0.0000X184.783087.10.822600.0000X2-238.001580.16680-2.0.0061R-squared0.Mean dependent var10319.87Adjusted R-squared0.S.D. dependent var7878.200S.E. of regression2518.201Akaike info criterion18.59224Sum squared resid1.78E+08Sch

7、warz criterion18.73102Log likelihood-285.1798F-statistic132.8130Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.回归方程为：Y=9941.200+84.78308X1-238.0015X2S.E=1603.739 7. 80.16680 t=6. 10.82260 -2. R2=0. F=132.8130 DW=四模型的检验（一）经济意义检验按经济原理可知，经济的发展与对外开放成正比，而与第一产业在三个产业中所占比例成反比，从回归方程可以看出是符合一般的经济原理的。1=84.78308，说明每引进外资

8、1美元/人，可使人均GDP提高84.78308元。2=-238.0015，说明第一产业所占比例每增加1%，可导致人均GDP下降238.0015元。（二）t检验和拟合优度检验从回归方程可以看出，t统计量都超过了2，比较大，说明这些变量对经济的影响还是显著的。可决系数为0.，比较大，F统计量为132.8130，也比较大，说明从整体上来看回归方程对数据的拟合是比较好的。也可直接通过图观察到实际观测值和拟合值非常接近。（三）计量经济学检验1多重共线性简单相关系数矩阵法解释变量的相关系数矩阵如下：X1X2X11-0.296X2-0.2961可以看出，解释变量之间并不存在明显的线性相关。2异方差检验： 1

9、）图形分析法 通过命令e2=resid2，得到残差序列e2。 绘制e2对X1，X2，X3的散点图，如下： 可以看出，残差平方对解释变量的散点图主要分布在图中的下三角分，模型很可能存在异方差。但是是否存在异方差还需要经过进一步检验。 2）white检验 对回归结果进行white检验，结果如下： White Heteroskedasticity Test:F-statistic5.Probability0.Obs*R-squared15.96258Probability0.Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresSa

10、mple: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-.-0.0.9126X.0639X12-594.5643327.4562-1.0.0814X1*X2-3445.4516170.509-0.0.5816X.8367X22-7444.37124049.12-0.0.7595R-squared0.Mean dependent var.Adjusted R-squared0.S.D. dependent var.S.E. of regression.Akai

11、ke info criterion34.67763Sum squared resid1.42E+15Schwarz criterion34.95518Log likelihood-531.5033F-statistic5.Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0. 从上图可以看出，nR2=15.96258, 由white检验知，在显著水平为5%，自由度为5的条件下，查2分布表，得临界值2(5)=11.0705，因为nR2=15.962582(5)=11.0705，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。 五 模型的修正 （一）对存在异方差进行修正加权最小二乘法分

12、别选用权数W1=1/X12, W2=1/X22,得到OLS结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Weighting series: W1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C11559.761911.4646.0.0000X131.53426929.71770.0.9732X2-304.608986.65905-3.0.0015Weighted StatisticsR-squared0.Mean dependen

13、t var5821.595Adjusted R-squared0.S.D. dependent var15686.12S.E. of regression4808.453Akaike info criterion19.88590Sum squared resid6.47E+08Schwarz criterion20.02468Log likelihood-305.2315F-statistic6.Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var10319.87Adj

14、usted R-squared0.S.D. dependent var7878.200S.E. of regression5051.997Sum squared resid7.15E+08Durbin-Watson stat1.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Weighting series: W2VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C21101.031849.17311.411070.0000X166.593594

15、.14.210290.0000X2-1339.443266.9054-5.0.0000Weighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var31291.58Adjusted R-squared0.S.D. dependent var.5S.E. of regression2845.334Akaike info criterion18.83651Sum squared resid2.27E+08Schwarz criterion18.97529Log likelihood-288.9660F-statistic413.3285Durbin-Watson

16、stat2.Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared-0.Mean dependent var10319.87Adjusted R-squared-0.S.D. dependent var7878.200S.E. of regression10970.84Sum squared resid3.37E+09Durbin-Watson stat1.经估计检验发现，用权数W2的效果最好，因此选用W2的估计结果。方程结果为：Y=21101.03+66.59359X1-1339.443X2S.E=1849.173 4. 266.9054t=11.41107 14.21029 -5.R2=0. F=413.3285 DW=2. 可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方差后，参数的t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，这个模型比之前的模型更接近真实的情况。 （二.）自相关由运用加权最小二乘法消除了异方差后得到的方程可知，对样本量为31，二个解释变量的模型，5%的显著水平，查DW统计表可知，dL=1.297, dU=1.570,模型中DWdU，因此无自相关。所以最后的方程为：Y=21101.03+66.59359X1-1339.443X2六结论通过模型的分析结果，我们可以看到，在中国，各地区引进