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      

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   学号：   ************    

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建议 15

参考文献 15

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。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。决定经济增长的直接因素有投资量、劳动量、生产率水平。用现价计算的GDP，可以反映一个国家或地区的经济发展规模，用不变价计算的GDP可以用来计算经济增长的速度。 

经济增长问题既受各国和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,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。

为研究研究我国中国经济增长变动趋势及重要的影响因素，并依据结论提出建议。本文将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，建立多元线性回归模型。依据计量经济学的理论进行数据的分析，将计量经济的方法与经济增长分析相结合，得到更加有效的指标，做出更加有价值的预测与建议。

2.数据收集和模型的建立

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（）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（）衡量劳动力；用固定资产投资总额()衡量资本投入：用价格指数（）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。

这里的被解释变量是Y：国内生产总值，

与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为：

           代表社会就业人数，

           代表固定资产投资，

           代表消费价格指数，

               代表随机干扰项。

模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。

2.1理论模型的确定

通过变量的试算筛选，最终确定以以下变量建立回归模型。）

被解释变量 ：国内生产总值,

解释变量  :代表社会就业人数，

:代表固定资产投资，

:代表消费价格指数，

从经济意义上来说，社会就业人数、固定资产投资和消费价格指数这三个宏观经济指标基本反映了我国经济发展状况，因此也就很大程度上决定了经济增长水平。单从经济意义上讲，变量的选择是正确的。而且，就直观上来说，解释变量与被解释变量都是相关的，这三个解释变量都是经济增长的“良性”变量，它们的增长都对我国经济增长起着积极的推动作用，这一点可以作为模型经济意义检验的依据。

表1：  被解释变量与解释变量1980-2014数据

首先，检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。观察被解释变量与解释变量之间的散点图。

   图1：被解释变量与解释变量的散点图

由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量之间基本呈线性关系。

图2：被解释变量与解释变量的散点图

由图中趋势线可以判断，被解释变量与解释变量之间基本呈线性关系。

图3：被解释变量与解释变量的散点图

由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量之间基本呈线性关系。再通过变量之间的相关系数判断。

看到被解释变量Y与解释变量，，之间具有较高的相关性。

通过散点图和相关系数表的判断，可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的相关线性关系。同时通过被解释变量与解释变量的相关图形分析，设置理论模型为：

2.2 建立初始模型——OLS

2.2.1 使用OLS法进行参数估计

得到初始模型为：

            Y=-29040.15 + 2.444320 X1 +1.200161 X2 - 822.2026 X3

2.2.2 对初始模型进行检验

要对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。

(1)经济意义检验

解释变量的系数分别为=2.444320、=1.200161。两个解释变量系数均为正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际，=-822.2026，符合被解释变量与解释变量之间的负相关关系。与现实经济意义相符，所以模型通过经济意义检验。

(2)统计检验

拟合优度检验：R2检验，R-squared=0.988108；Adjusted R-squared=0.986957；可见拟合优度很高，接近于1，方程拟和得很好。

变量的显著性检验：t检验，

T统计检验

从检验结果表中看到，包括常数项在内的所有解释变量系数的t检验的伴随概率均小于5%，所以，在5%的显著水平下、、的系数显著不为零，通过显著性检验，常数项也通过显著性检验，保留在模型之中。

方程的显著性检验：F检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，在5%显著水平下方程显著成立，具有经济意义。

(3)计量经济学检验：

方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。

进行异方差性检验：

首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。令X轴为方程被解释变量，Y轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。

异方差检验

  图4：初始模型的异方差性检验散点图

       图5：初始模型的异方差性检验散点图

图6：初始模型的异方差性检验散点图

通过图形看到，回归线向上倾斜，大致判断存在异方差性，但是，图示法并不准确，下面使用White异方差检验法进行检验，分别选择不带有交叉项和带有交叉项的White异方差检验法。得到下面的检验结果：

表5：不带有交叉项的White异方差检验结果

表6：带有交叉项的White异方差检验结果

使用White检验法不论是否带有交叉项，所得的检验伴随概率均小于5%，均在5%的显著水平下拒绝方程不存在异方差性的原假设，认为模型具有比较严重的异方差性。需要对模型进行修正。

多重共线性检验：

用逐步回归法检验如下

以为被解释变量，逐个引入解释变量、、，构成回归模型，进行模型估计。

 被解释变量与最小二乘估计结果

 被解释变量与最小二乘估计结果

被解释变量与最小二乘估计结果

由图可以看出，与的拟合优度是最大的，R-squared=0.971169。再做与和的回归模型。

被解释变量与和的最小二乘估计结果

被解释变量与和、的最小二乘估计结果

观察与和最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.987408），与与最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.456065）比较，变化明显，说明对y的影响显著。观察与和、最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.988108），与与和最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.987408）比较，变化不明显，说明对y影响不显著。

3.模型经济意义分析与预测

建立模型的最终目的就是要通过模型获得有用的信息，计量经济模型提供了结构分析和经济预测两大应用。

3.1 模型的经济意义分析——结构分析

通过对最初的使用普通最小二乘估计参数得到的模型进行加权修正，得到的使用加权最小二乘法估计参数的模型是：

t=（2.773661）（336.0753）（8716.807） （-24.63970）

p=（0.0093）（0.0000）（0.0000）（0.0000）

2=1.000000 D.W.= 1.523458

模型具有较好的性质，通过了包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和预测检验在内的四级检验，模型符合现实经济理论和计量经济学的相关假设，可以较好的提供经济信息和预测研究对象的趋势。模型是可以应用于经济意术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 会直接影响了经济的增长。应当控制人口数量，优化劳动力。

3、消费需求对经济的拉动作用

消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支 柱和最主要的组成部分，同时也是明显地反映经济自发增长态势的宏观经济指标。

4.结论

4.1主要结论

1、固定资产投资是经济增长的重要原动力。

经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。

2、劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。

这是因为我国劳动力结构总量巨大、供给充足、流动性强, 对GDP 影响很大。但是劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 会直接影响了经济的增长。应当控制人口数量，优化劳动力。

3、消费需求对经济的拉动作用

消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支 柱和最主要的组成部分，同时也是明显地反映经济自发增长态势的宏观经济指标。

4.2建议

就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低失业率；另一方面，加强各地区间人才交流及促进劳动力自由流动，并通过合理技术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。

劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低,劳动力素质结构存在严重缺陷, 直接影响了经济的增长。因此应当控制人口数量,优化劳动力结构, 提升劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。

参考文献：

1.《中国统计年鉴》 中国国家统计局网站 1980-2014年 

2.《计量经济学》第三版 庞皓。科学出版社，2014.7

3.《西方经济学（微观部分）》第四版 高鸿业。 北京：中国人民大学出版社，2010.1

4.《西方经济学（宏观部分）》第四版 高鸿业。 北京：中国人民大学出版社，2010.7下载本文