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    我國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值影響因素的實(shí)證分析

    2017-06-22 10:28:50王雪雪
    時(shí)代金融 2017年15期
    關(guān)鍵詞:多元線性回歸

    【摘要】生產(chǎn)總值是一國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的核心指標(biāo),它直觀的反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民的生活水平。本文旨在借助現(xiàn)代計(jì)量分析方法,就影響我國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值的多種因素進(jìn)行分析,并找出主要影響因素。

    【關(guān)鍵詞】多元線性回歸 多重共線性檢驗(yàn) 異方差檢驗(yàn) 異方差修正

    一、引言

    地區(qū)生產(chǎn)總值是指本地區(qū)按市場(chǎng)價(jià)格計(jì)算的所有常住單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果?,F(xiàn)階段我國(guó)正面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的轉(zhuǎn)型期,研究影響地區(qū)生產(chǎn)總值的因素對(duì)于各地區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要意義。

    影響地區(qū)生產(chǎn)總值的因素有很多,例如:工業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、金融業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等行業(yè)的增加值。本文根據(jù)理論和經(jīng)驗(yàn)分析,以地區(qū)生產(chǎn)總值為被解釋變量,以農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值、批發(fā)和零售業(yè)增加值四個(gè)因素為解釋變量,根據(jù)全國(guó)31個(gè)省市、地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù),建立多元線性回歸模型,利用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行多重共線性分析、異方差檢驗(yàn)、異方差修正、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)等,經(jīng)分析得到影響地區(qū)生產(chǎn)總值的主要影響因素。

    二、模型建立

    (一)模型數(shù)據(jù)及來(lái)源

    本文的樣本資料采用2014年中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的各地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值、批發(fā)和零售業(yè)增加值的年度數(shù)據(jù)資料,擬建立2014年中國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值函數(shù)模型。(數(shù)據(jù)資料來(lái)源于中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)局)

    (二)模型建立

    設(shè)Y為各地區(qū)生產(chǎn)總值、X1為農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、X2為工業(yè)增加值、X3為建筑業(yè)增加值、X4為批發(fā)和零售業(yè)增加值。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和理論分析,初步判斷解釋變量與被解釋變量之間總體呈線性相關(guān)關(guān)系,建立影響地區(qū)生產(chǎn)總值因素的多元線性模型如下:

    βi(i=0,1,2,3,4)為各解釋變量對(duì)應(yīng)的參數(shù),μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。對(duì)數(shù)據(jù)用普通最小二乘法進(jìn)行回歸,初步求得模型為:

    R2較大且接近于1,F(xiàn)=536.6962>F0.05(4,26)=2.74,認(rèn)為地區(qū)生產(chǎn)總值與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。但t0.025(26)=0.056,X1和X3參數(shù)估計(jì)值未能通過(guò)t檢驗(yàn),故認(rèn)為解釋變量間存在多重共線性。

    三、實(shí)證分析

    (一)多重共線性檢驗(yàn)

    1.找出最簡(jiǎn)回歸形式。分別做Y關(guān)于X1,X2,X3,X4的一元回歸,調(diào)整的可決系數(shù)分別為0.518925、0.973783、0.808398、0.909402。于是最簡(jiǎn)形式為:

    可見,地區(qū)生產(chǎn)總值受工業(yè)增加值影響最大,與經(jīng)驗(yàn)相符,選該一元回歸模型為初始模型。

    2.逐步回歸。將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型,尋找最佳回歸方程,如表1。

    通過(guò)討論可決系數(shù)和顯著性水平的變動(dòng),可知地區(qū)生產(chǎn)總值函數(shù)以Y=f(X2,X4)為最優(yōu),擬合結(jié)果如下:

    (二)異方差性檢驗(yàn)

    采用截面數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中,往往存在異方差性。因此我們對(duì)上文得出的含有X2和X4的模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)。

    記e2為對(duì)原始模型進(jìn)行普通最小二乘回歸得到的殘差平方項(xiàng),將其與X2,X4及其平方項(xiàng)與交叉項(xiàng)作輔助回歸,結(jié)果得:

    在10%的顯著水平下,χ2分布的臨界值為χ20.1(5)=9.24,顯然LM=10.4545>χ20.1(5)=9.24,于是拒絕同方差的原假設(shè),存在異方差性。

    (三)異方差的修正

    模型被證明存在異方差性,采用是加權(quán)最小二乘法對(duì)其修正。加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型加權(quán),使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。

    顯然,X2,X4參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值都顯著提高,X2前的參數(shù)估計(jì)值比普通最小二乘估計(jì)略有減小,而X4前的參數(shù)估計(jì)值比普通最小二乘估計(jì)略有增加,但總體來(lái)說(shuō)變化不大。這一定程度表明,原模型的設(shè)定是正確的,而且滿足了隨機(jī)干擾項(xiàng)條件的基本假設(shè)。

    下面我們檢驗(yàn)是否經(jīng)加權(quán)的回歸模型已不存在異方差性。記經(jīng)wi加權(quán)的回歸模型為:

    LM統(tǒng)計(jì)量LM=nR2=31*0.026318=0.815858,在5%的顯著水平下,χ2分布的臨界值為χ20.05(3)=7.81,顯然LM=0.815858< χ20.05(3)=7.81,于是不拒絕同方差的原假設(shè)。即加權(quán)的回歸模型已不存在異方差。

    由此確定最終模型為:

    (四)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

    由上文確定的最終模型可知:β2、β4大于零,即隨著工業(yè)增加值和批發(fā)和零售業(yè)增加值的增加,地區(qū)生產(chǎn)總值增加,這符合經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。當(dāng)工業(yè)增加值和批發(fā)和零售業(yè)增加值分別增加1個(gè)單位時(shí),地區(qū)生產(chǎn)總值分別增加1.60、2.48個(gè)單位。

    四、結(jié)論

    通過(guò)以上對(duì)我國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值影響因素的分析可以看出,影響地區(qū)生產(chǎn)總值的兩個(gè)相對(duì)重要的影響因素為工業(yè)增加值以及批發(fā)和零售業(yè)增加值。雖然最后模型中只剩這兩個(gè)解釋變量,但并不意味著其他因素不具有影響力,只是影響力相對(duì)弱。影響地區(qū)生產(chǎn)總值的因素也絕不止文中提到的四個(gè),但是我們可以通過(guò)幾個(gè)重要的有代表性的因素的分析,把握其整體的情況??梢詮淖罱K模型中確定的2個(gè)影響因素的方面去探尋增加地區(qū)生產(chǎn)總值的相應(yīng)政策,進(jìn)而提高整個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)總值。

    參考文獻(xiàn)

    [1]李子奈,潘文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:高等教育出版社,2015.9.

    [2]陳靜.我國(guó)各地區(qū)生產(chǎn)總值的影響因素分析及建議[J].財(cái)經(jīng)縱覽.

    [3]候麗敏.基于灰色系統(tǒng)理論的地區(qū)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)研究[J].鄭州大學(xué),2007年:3-66.

    作者簡(jiǎn)介:王雪雪(1994-),女,漢族,山西大同人,學(xué)歷:碩士研究生在讀,單位:西北民族大學(xué),研究方向:金融機(jī)構(gòu)管理。

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