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基于多元线性回归的西安市经济影响因素分析【摘要】针对西安市经济发展的实际情况采取了多元线性回归的方法对促进西安市经济增长的各个因素进行了多元回归分析。从回归结果可以看出：影响西安市域经济发展的重要因素是第一产业和财政支出这两项指标这两个指标也体现了相关经济发展的动力所在相关政策应该给予充分的重视。【关键词】市域经济发展多元线性回归模型产业结构财政支出一、西安市经济发展现状和研究意义（一）西安市经济发展现状从最近10年的相关数据显示面对不同的国内外经济发展形势和经济压力西安市秉承着省级领导的决策部署积极开展适应经濟发展“新常态”。科学配合实现稳定增长、促进改革、调整结构、惠及民生的目标。从大致情况来说其经济运行状态总体趋于平稳。共有13个区县共计GDP均维持在6%以上的增速增长。（二）研究意义剖析鉴于市域经济发展可观性作为陕西以及西北地区经济发展的中心城市对于西安经济最关注的影响因素的分析可以进一步促进经济发展以及带动其他县域经济发展所以研究市域经济也有一定的指导意义。二、数据采集和指标确定（一）样本数据的采集经济发展过程中一个指标的影响因素往往不止一个所以相对比于一元线性回归多元线性回归更能直接反映各个因素对总体指标的影响程度。所以本文分析出影响市域经济增长的各个可收集因素在经济发展过程中所占据的比重对人均GDP的影响分析。本文采用时间序列数据时间从2007年到2016年末共十年的数据。（二）指标的确定各指标解释如下：X1表示：第一产业增加值占GDP的比重X2表示：第二产业增加值占GDP的比重X3表示：第三产业增加值占GDP的比重X4表示：公共一般财政支出占GDP比重X5表示：投资率X6表示：城镇化X7表示：城镇就业率Y表示：人均GDP。三、软件数据处理过程与模型回归结果（一）基本模型建立设被解释变量与解释变量X1X2X3X4X5X6X7的线性回归模型为：其中字母分别表示：ξ是随机误差;β0称为回归常数;七个回归系数β1…β7称为偏回归系数表示含义是在其他变量均不发生变化时Xj增加或者减少一个单位时Y的平均变化量。为了方便地进行模型参数估计对多元回归方程有如下基本假定：（1）解释变量XJ（1…7）是确定性不相关性且满足增广矩阵满秩。随机误差项ξ具有零均值和同方差表明随机误差项在不同样本点之间是不相关的（在正态假定即是独立的）不存在序列相关并且有相同精度。（2）无多重共线性假定各解释变量之间不具有线性关系或者说各个解释变量之间线性无关。（二）采用SPSS软件对搜集数据进行多元回归分析（1）剔除第一产业增加值占GDP的比重进行回归分析。经过几次模型后退逐步回归结果我们可以发现AdjustedRSquare值最大的为0.976并且单个自变量的显著性由表格中可以得到的是只有财政支出占GDP比重的显著性检验的值满足P值小于等于0.05的要求另外两个自变量第二产业增加值比重和第三产业增加值比重没有满足我们对于显著性检验的要求。（2）剔除第二产业增加值占GDP的比重进行回归分析。从回归结果可以得到以下现象结论：在就业率投资率第一产业增加值占GDP的比重城镇率第三产业增加值占GDP比重财政支出率等六个因素模拟的模型的AdjustedRSquare=0.961在之后分别剔除投资率第三产业增加值占GDP比率城镇率就业率后模型的AdjustedRS