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我国的GDP影响因素的实证分析
内容摘要：本文以国民收入核算理论为基础,引入能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额、等解释变量,运用计量经济学的方法,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1991到2009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,最后提出一些观点。
关键词：GDP能源消费居民消费水平社会消费品零售总额进出口贸易总额计量分析

一、问题提出：
近年来，我国GDP逐年飞速增长，经济发展令世人瞩目。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、居民消费水平、社会消费品零售总额、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：
（一）模型变量的选择
模型中的被解释变量为国内生产总值（GDP）Yt,影响GDP的因数比较多，根据其影响的大小和资料的可比以及预测模型的要求等方面原因，本文选择以下指标作为模型的解释变量：

能源消费：能源消费引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。人均能耗越多，国民生产总值就越大，社会也就越富裕。

居民消费水平：居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。

社会消费品零售总额：指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。
进出口贸易总额：整体贸易商品进口额与出口额之和。
（二）样本数据收集
以2010年版《中国统计年鉴》为资料来源，选择了1991到2009年我国国民生产总值，能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、等解释变量，对GDP的影响因素作实证分析。

回归模型设立如下：
Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+ut
Yt----------GDP
X1t-----能源消费
X2t------居民消费水平
X3t-----社会消费品零售总额
X4t------进出口贸易总额
β1β2β3β4-----回归方程的待定系数
ut----随机误差项

变量采用时间序列数据，样本期为:1991年和2009年。具体数据(现价计算)如下：
(表一)

三、参数的初步估计与检验
将模型的样本导入eviews软件进行OLS估计，得到输出结果如下
（表二）

YT=5022.967949-0.05697654802*X1T-0.3502846218*X2T+2.153044034*X3T+0.4758908523*X4T

0.9987930.998448F=2895.815

从回归结果看，可决系数很高，F值很大，但在显著性水平下，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。和F值大反映了模型中各解释变量联合对Y的影响力显著，而t值小于临界值恰好反映了由于解释变量共线性的作用，使得不能分解出各个解释变量对Y独立影响。

模型检验：

经济意义检验
由回归估计结果可以看出,能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额与GDP线性正相关,这与现实中GDP随能源消费、居民消费水平、社会消费品零售总额、进出口贸易总额的增加而增长是相符的。

统计推断检验
从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.998793,F统计量=2895.815，表明模型在整体上拟合地比较理想。系数显著性检验：给定α=0.05，X3t、X4t的t的P值小于给定的显著性水平，表明社会消费品零售总额、对国内生产总值有显著性影响。
（三）计量经济学检验

1、多重共线性的检验
用Eviews计算解释变量之间的简单相关系数：(表三)

可见解释变量之间是高度相关的。模型存在严重的多重共线。
模型修正
运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。Eviews过程如下：

汇总结果
（表四）
变量X1tX2tX3tX4t参数估计1.42480784840.412172262.7809495871.601618153T统计量24.2217533.6305144.3970115.98844R20.9718400.9851920.9914490.9376440.9701840.9843210.9909460.933976
根据经济理论分析和回归结果，加入X3t的方程t值最大，拟合优度R2也是最好的，因此此社会消费品零售总额是最重要的解释变量，以X3t为基础，顺从引入X1