我國GDP影響因素分析
——基于多元回歸分析模型

謝正新 北京建筑大學(xué)城市經(jīng)濟與管理學(xué)院

一、引言

保持經(jīng)濟快速健康穩(wěn)定增長是各個國家不懈追求的目標，中國的經(jīng)濟發(fā)展在過去四十多年取得了舉世矚目的成就，也暴露出不少問題，如環(huán)境污染，資源利用效率不高，貧富差距擴大，科技競爭力不強等。2020年是中國“十三五”計劃的收官之年，在新冠肺炎疫情、國際金融海嘯、中美貿(mào)易摩擦等重大挑戰(zhàn)下，如何達得GDP預(yù)期目標，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，對中國政府來說是個挑戰(zhàn)，因此進行影響我國GDP發(fā)展因素的相關(guān)研究，具有非常重要的意義。本文以多元回歸分析模型為基礎(chǔ)，進行實證分析，選取1996-2017年的社會最終消費總額，出口總額和固定資產(chǎn)投資總額三個指標數(shù)據(jù)，利用Eviews構(gòu)建多元回歸分析模型，并進行多重共線性，異方差和序列相關(guān)性等計量檢驗，修正并得出擬合較好的多元回歸模型，對我國經(jīng)濟快速健康增長具有重要的現(xiàn)實和政策意義。

二、文獻綜述

關(guān)于影響經(jīng)濟增長的因素，古往今來一直有大量學(xué)者在不斷探究。通常以經(jīng)濟增長為被解釋變量，不斷發(fā)現(xiàn)研究影響經(jīng)濟增長的因素，目前學(xué)術(shù)界普遍認為二十世紀四十年代出現(xiàn)的Harrod-Domar模型，是經(jīng)濟學(xué)正式形成理論體系的標志。目前成熟的經(jīng)濟學(xué)理論中有三種經(jīng)濟增長理論，即Harrod-Domar模型，Solow增長模型和內(nèi)生增長模型。自二十世紀八十年代起，大量的學(xué)者和機構(gòu)對中國經(jīng)濟增長的影響因素做了定量分析。國內(nèi)相關(guān)學(xué)者主要從兩個視角進行研究，區(qū)域視角和整體視角。區(qū)域視角如郭金銘和袁天風(fēng)（2020）以地理加權(quán)回歸模型為基礎(chǔ)，用GIS空間分析的方法對四川省人均GDP影響因素進行研究[1]。汪程斌，李群蘭（2020；2019）分別以多元回歸模型對河南省和廣西壯族自治區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響因素進行研究[2-3]。至于整體視角，則是特指從國家整體出發(fā)。王雅文，汪偉舵等(2018)在對中國GDP影響因素研究中得出出口，消費，投資和就業(yè)人數(shù)有積極的影響作用[4]。本文是以促進經(jīng)濟增長三駕馬車的三要素為基礎(chǔ)進行定量分析。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）指標與模型

衡量經(jīng)濟增長的影響因素從具體實證分析來看，可以分為指標法和模型法。指標法無法估計各因素對經(jīng)濟增長的確切數(shù)字，適用于微觀經(jīng)濟研究。一個良好的模型能夠得出影響作用的具體數(shù)值。消費，出口，投資并稱促進經(jīng)濟增長的三架馬車，是影響國內(nèi)生產(chǎn)總值的重要因素，綜上考慮，所以本文在參考相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上選取1996-2017各年的國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP(Y)，社會最終消費總額（X1）,出口總額（X2）和固定資產(chǎn)投資總額（X3）為指標構(gòu)建多元回歸分析模型，如下：

其中Y代表GDP，X1代表社會最終消費總額，X2代表出口總額，X3代表固定資產(chǎn)投資總額，代表誤差項。

（二）數(shù)據(jù)

本文通過相關(guān)年份統(tǒng)計年鑒，選取1996-2017年的社會最終消費總額，出口總額和固定資產(chǎn)投資總額三個指標數(shù)據(jù)，并進行平減處理之后得到相關(guān)數(shù)據(jù)。

四、多元回歸分析及檢驗

利用Eviews最小二乘法估計回歸系數(shù)，結(jié)果如表1所示。

表1

經(jīng)Eviews軟件回歸，得回歸方程為：

（一）經(jīng)濟學(xué)理論檢驗

由經(jīng)濟學(xué)理論可知，社會最終消費總額（X1）,出口總額（X2）和固定資產(chǎn)投資總額（X3）均對GDP(Y)的增長起到拉動作用，解釋變量回歸系數(shù)均為正，與預(yù)期符號相符，故模型通過經(jīng)濟學(xué)理論檢驗。

（二）統(tǒng)計學(xué)檢驗

由表1可知，模型判定系數(shù)R2=0.9985，調(diào)整后的判定系數(shù)R2=0.9983，表明模型擬合較好，社會最終消費總額（X1）,出口總額（X2）和固定資產(chǎn)投資總額（X3）對GDP(Y)的增長能夠起到99.8%的解釋作用。F=4085.735，對應(yīng)p值小于0.05且。所以模型通過F檢驗，表明模型整體顯著，整體擬合較好。最后進行t檢驗，均小于解釋變量回歸系數(shù)估計值且對應(yīng)p值均小于0.05，說明社會最終消費總額（X1）,出口總額（X2）和固定資產(chǎn)投資總額（X3）對應(yīng)回歸系數(shù)均通過t檢驗。

（三）計量經(jīng)濟學(xué)檢驗

1.多重共線性檢驗

用解釋變量間的相關(guān)系數(shù)進行多重共線性檢驗，利用Eviews軟件計算各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣得：

表2

由表2相關(guān)系數(shù)矩陣可知，各變量之間均存在嚴重的多重共線性。用逐步回歸法分別對X1，X2，X3做一元回歸，結(jié)果如下：

表3

由表3可知，X1對應(yīng)的R2最高，所以將以X1為基礎(chǔ)，逐步加入X2和X3,結(jié)果見下表：

表4

由表4可知，以X1和X2作二元回歸時，X2所對應(yīng)回歸系數(shù)不符合經(jīng)濟理論且不能通過t檢驗，故剔除X2。

所以消除多重共線性后的多元回歸模型為：

2.異方差性檢驗

對模型進行異方差性檢驗的方法包括圖示法，帕克檢驗，戈里瑟檢驗，戈得菲爾德-匡特檢驗，布魯爾什-培甘檢驗和懷特檢驗。本文主要利用Eviews中的懷特檢驗來檢驗?zāi)Ｐ偷漠惙讲钚?。具體操作結(jié)果如下表：

表5

3.序列相關(guān)性檢驗

對模型進行序列相關(guān)性檢驗的方法主要包括圖示法，DW檢驗，LM檢驗。本文主要采用Eviews中的拉格朗日乘數(shù)檢驗（LM檢驗），具體操作結(jié)果如下：

表6

表7

由Eviews操作結(jié)果可知，當(dāng)引入誤差項滯后一階回歸時，序列相關(guān)性消除。當(dāng)引入誤差項滯后二階回歸時，雖然序列相關(guān)性也消除了，但是AR（2）沒有通過顯著性檢驗，所以只需進行一階差分變換就可以了。估計出ρ的值為0.6540，由Eviews操作結(jié)果可得消除序列相關(guān)性的一階廣義差分方程為：

其中Y1=Y-0.6540＊Y(-1)

Z1=X1-0.6540＊X1(-1)

Z3=X3-0.6540＊X3(-1)

五、結(jié)論

由多元回歸模型可知，社會最終消費總額（X1）和固定資產(chǎn)投資總額（X3）對GDP(Y)具有積極的推動作用。

一方面，消費逐漸成為拉動經(jīng)濟增長的領(lǐng)頭羊，消費對經(jīng)濟增長的作用越來約明顯。中國有著世界最大的市場，內(nèi)需具有廣闊的前景，所以國家還要加強科技投入，提高產(chǎn)品質(zhì)量，鼓勵創(chuàng)新，不斷推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革，吸引消費，這也與目前國家倡導(dǎo)的“雙循環(huán)”政策所呼應(yīng)。對于固定資產(chǎn)投資，應(yīng)加強新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（即“新基建”）。