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我國(guó)GDP影響因素計(jì)量分析

2021-10-12 07:02趙浩然
中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2021年30期
關(guān)鍵詞:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值多元回歸影響因素

趙浩然

摘要:文章使用了自2000年到2018年共19年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析,以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為被解釋變量,全國(guó)居民人均消費(fèi)支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、政府預(yù)算支出、出口貿(mào)易總額以及就業(yè)人口總數(shù)作為解釋變量建立多元線性回歸模型,并使用stata軟件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。最后文章對(duì)回歸模型的經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行了解釋,同時(shí)依據(jù)該模型提出促進(jìn)GDP進(jìn)一步提高的政策建議。

關(guān)鍵詞:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;多元回歸;影響因素

一、引言

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),英文全稱是Gross Domestic Product,是指在一定時(shí)期內(nèi),一個(gè)國(guó)家或地區(qū)運(yùn)用其生產(chǎn)要素所生產(chǎn)出的最終產(chǎn)品以及勞動(dòng)的價(jià)值。通常國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值可以較好地衡量一個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)、消費(fèi)能力,是評(píng)價(jià)國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合國(guó)力的重要指標(biāo)。自改革開放之后,我國(guó)GDP一直保持較高增速,2010年成為全球第二,在此過(guò)程中,國(guó)家財(cái)富不斷累積,經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。2013年習(xí)近平總書記在中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上首次指出中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”發(fā)展階段,我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)側(cè)重點(diǎn)從單一追求GDP數(shù)量的高增長(zhǎng)轉(zhuǎn)為追求GDP數(shù)量與質(zhì)量雙增長(zhǎng)。

同時(shí),由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩以及工作、房?jī)r(jià)等壓力使得近幾年來(lái)我國(guó)的生育率不斷走低,新生人口不斷減少,這也加劇了老齡化進(jìn)程。一般經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,老齡化程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有消極意義,因?yàn)槔淆g化水平直接影響了就業(yè)人口數(shù)量,也就影響了國(guó)內(nèi)總產(chǎn)出。而中國(guó)發(fā)展基金會(huì)的預(yù)測(cè)報(bào)告顯示:中國(guó)將在2022年進(jìn)入老齡化社會(huì)。

綜上所述,探究人口等因素對(duì)GDP的影響程度和影響原因是十分有必要的,有助于我們對(duì)GDP的調(diào)控政策有據(jù)可依。

二、模型建立

(一)變量選取

我國(guó)經(jīng)濟(jì)情況復(fù)雜,GDP影響因素眾多而無(wú)法一一列舉,出于研究所需、數(shù)據(jù)獲取等多因素考慮,論文選取了我國(guó)GDP(億元)作為被解釋變量,選擇了全國(guó)居民人均消費(fèi)支出(元)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資(億元)、政府預(yù)算支出(億元)、出口貿(mào)易總額(億元)和就業(yè)人口總數(shù)(萬(wàn)人)作為解釋變量。

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的計(jì)算法包括三種:收入法、支出法和生產(chǎn)法。其中支出法是現(xiàn)在國(guó)際進(jìn)行GDP計(jì)算的常用方法。這種方法認(rèn)為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值由四個(gè)部門的支出組成:消費(fèi)、投資、政府支出和凈出口額。

參考GDP的支出計(jì)算法,論文先選取了四個(gè)解釋變量:全國(guó)居民人均消費(fèi)支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、政府預(yù)算支出以及出口貿(mào)易總額。全國(guó)居民人均消費(fèi)支出是當(dāng)年的總消費(fèi)支出/全國(guó)居民總?cè)藬?shù),該指標(biāo)反映了居民消費(fèi)水平的高低,而消費(fèi)水平的高低直接關(guān)系到GDP的數(shù)量,對(duì)應(yīng)了支出計(jì)算法中的消費(fèi)項(xiàng)。投資主要包括固定資產(chǎn)投資和存貨投資,隨著近幾年固定資產(chǎn)價(jià)格的上升,可以使用固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行投資的近似替代。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資是建設(shè)和購(gòu)買固定資產(chǎn)活動(dòng)對(duì)應(yīng)的貨幣量,該指標(biāo)反映了社會(huì)運(yùn)行中用于投資的生產(chǎn)總值,因此本解釋變量對(duì)應(yīng)了支出法中的投資項(xiàng)。政府預(yù)算支出是指國(guó)家或地區(qū)的職能部門為了完成公共職能,為所購(gòu)買的商品和勞務(wù)進(jìn)行支付的貨幣量的預(yù)算。在歷史上的多次經(jīng)濟(jì)危機(jī)中,政府支出往往以“以工代賑”的形式流入社會(huì)運(yùn)行體系,促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng),幫助國(guó)家走出經(jīng)濟(jì)危機(jī)。因此,政府支出對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值同樣有著不可忽視的影響,政府預(yù)算支出對(duì)應(yīng)了支出法中的政府支出一項(xiàng)。過(guò)去的二十多年,我國(guó)依靠出口導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng),甚至被稱為“世界工廠”,中國(guó)依靠著貿(mào)易順差積攢了大量外匯。而出口總額就是衡量國(guó)家生產(chǎn)的產(chǎn)品和服務(wù)中流入外國(guó)的部分,參考中國(guó)過(guò)去二十年的發(fā)展,其對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值也有較大影響。凈出口額度等于出口總額減去進(jìn)口總額,因此二者之間存在較大的相關(guān)性,出口總額在一定水平上衡量了凈出口額度,故本解釋變量對(duì)應(yīng)了支出法中的凈出口額度。

最后,為了探究老齡化對(duì)GDP的影響,本文選取了就業(yè)人口總數(shù)作為老齡化評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。隨著老齡化程度的加深,即使進(jìn)行延遲退休,由于客觀因素限制,只能延緩就業(yè)人口的下降。而就業(yè)人口的下降盡管減少了結(jié)構(gòu)性失業(yè),但同時(shí)也會(huì)減少消費(fèi),總體會(huì)對(duì)GDP造成消極影響。因此論文選取就業(yè)人口數(shù)量作為解釋變量,探究其對(duì)GDP的影響。

(二)數(shù)據(jù)選取

文章選取2000~2018年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù),由于2000年之前部分?jǐn)?shù)據(jù)只進(jìn)行五年一次的離散統(tǒng)計(jì),故選取時(shí)間截止到該年。數(shù)據(jù)如表1所示:

(三)模型形式選擇

從表1數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)變量之間存在量級(jí)上的差距,為提高模型的可靠程度,選取對(duì)數(shù)模型如下:

lnY=β0+λ1lnX1+λ2lnX2+λ3lnX3+λ4lnX4+λ5lnX5+u

其中Y是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,β0為常數(shù)項(xiàng),X1為全國(guó)人均消費(fèi)支出,X2為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資,X3為政府預(yù)算支出,X4為出口總額,X5為就業(yè)人口總數(shù),u為服從正態(tài)分布N(0,σ2)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(四)模型初步回歸

使用stata軟件對(duì)模型進(jìn)行回歸分析,首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化,處理減小量級(jí)差距,再按照模型進(jìn)行最小二乘法回歸,初步回歸的結(jié)果如表2:

(五)模型的顯著性檢驗(yàn)

設(shè)置置信水平α為0.05,觀察模型回歸的各項(xiàng)指標(biāo)。模型的各項(xiàng)系數(shù)均大于0,表明選取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值有促進(jìn)作用。對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn),F(xiàn)檢驗(yàn)的原假設(shè)為估計(jì)參數(shù)均為零。模型的F檢驗(yàn)P值=0.00<α,說(shuō)明模型通過(guò)了F檢驗(yàn),估計(jì)的系數(shù)不均為零。也可以看到模型調(diào)整后可決系數(shù)為0.9990,說(shuō)明GDP有約0.99%可由解釋變量解釋,同樣證明了模型有較好的擬合能力。

再對(duì)各個(gè)參數(shù)分別進(jìn)行t檢驗(yàn),t檢驗(yàn)的原假設(shè)是參數(shù)值為零。通過(guò)表2可知,在估計(jì)出的參數(shù)中,只有λ1的t檢驗(yàn)P值=0.022<α,通過(guò)了t檢驗(yàn)。說(shuō)明大多數(shù)參數(shù)不顯著。再觀察參數(shù)的置信區(qū)間,發(fā)現(xiàn)同樣只有λ1的置信區(qū)間無(wú)零點(diǎn),說(shuō)明只有λ1顯著。因此要考慮模型的多重共線性問(wèn)題。

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