云南省固定资产投资和对GDP增长的实证分析精编版Word下载.docx
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4、胡春、仲继银对我国固定资产投资与经济增长周期的关系进行了实证分析,认为我国经济增长对固定资产投资有较高的依赖程度,并且经济增长呈现出周期波动过于频繁的现象。
上述文献都对固定资产投资和GDP增长做了实证分析,但是没有细化固定资产投资,为了更好的分析固定资产投资哪个行业对促进GDP增长的效果更好,我们将总的固定资产投资分产业对固定资产投资的拉动作用进行分析。
三、理论与方法
以云南省地区生产总值GDP(Y)为因变量代表经济发展水平;
固定资产总额(X),第一产业固定资产投资额(X2),第二产业固定资产投资额(X3),第三产业经济固定资产投资额(X4),作为自变量进行回归分析。
模型形式如下:
Y=
+
其中,
为相应的拟合参数,
为随机干扰项。
本文采用2003-2013年期间的相关数据进行分析
表1云南省2003-2013年期间的数据
单位:
亿元
时间
地区生产总值
固定资产投资总额
第一产业固定资产投资
第二产业固定资产投资
第三产业固定资产投资
2003年
2556.02
1000.12
45.58
282.67
671.87
2004年
3081.91
1291.54
53.33
434.37
803.84
2005年
3462.73
1777.63
71.84
642.88
1060.76
2006年
3988.14
2208.6
73.99
799.17
1337.59
2007年
4772.52
2759.03
100.3
988.1
1670.63
2008年
5692.12
3435.93
153.92
1306.62
1963.13
2009年
6169.75
4526.37
166.18
1535.13
2748.19
2010年
7224.18
5528.71
204.25
1773.1
3529.71
2011年
8893.12
6191
225.9
2098.63
3938.45
2012年
10309.47
7831.1
243.05
2544.41
5082.44
2013年
11832.31
9968.3
338.44
2874.83
6755.03
资
资料来源:
国家统计局官网整理
四、实证分析
(一)固定资产投资总额对于地区生产总值影响的回归分析
经过回归分析得到回归系数估计值为1.0582>0,说明地区生产总值与固定资产投资总额同方向变动,当其他条件不变时,固定资产投资总额每增加一亿元时,地区生产总值将平均增加1.0582亿元;
进一步证明固定资产投资对云南省的经济发展具有带动作用。
(二)三次产业固定资产投资共同作用对于经济增长影响的分析
1.回归分析过程
将回归分析过程中得到的数字带入模型得:
=1474.630
2.4156X2+2.5902X3+0.5491X4
t=(7.8207)(-0.4135)(4.3205)(2.1826)
=0.9952F=491.5475n=11
结果表明:
模型的可决系数
=0.9952,可知回归系数拟合优度较好,方程通过拟合优度检验。
回归系数估计值
=-2.4156<0,说明云南省生产总值与第一产业的固定资产投资额反方向变动,当其他条件不变时,第一产业固定资产投资额每多投资一亿元时,云南省地区生产总值将平均减少2.4156亿元;
=2.5902>0,说明云南省地区生产总值与第二产业的固定资产投资额同方向变动,当其他条件不变时,第二产业固定资产投资额每多投资一亿元时,云南省地区生产总值将平均增加2.5902亿元;
=0.5491>0,说明国内生产总值与第三产业的固定资产投资额同方向变动,当其他条件不变时,第三产业固定资产投资额每多投资一亿元时,国内生产总值将平均增加0.5491亿元。
通过观察根据上表P值,我们可以看出第一和第三产业的固定资产投资没有通过检验。
出现这一情况的原因是第一、第二和第三产业的固定资产投资之间可能存在严重的多重共线性。
下面我们就对模型进行多重共线性的检验。
2.多重共线性检验。
虽然第一、二、三产业固定资产投资额表面上并没有明显的内在联系,但是因为它们的变化方向非常一致使得变量的样本数据高度相关。
表2相关系数矩阵
变量
X2
X3
X4
1
0.985563
0.984061
0.982089
由相关系数矩阵可以看出,各解释变量互相之间的相关系数较高,证实确实存在一定的多重共线性。
为了进一步了解多重共线性的性质,我们做辅助回归,即将每个X变量分别作为被解释变量都对其其余的X变量进行回归,为节省篇幅,只给出从这些回归所得到的可决系数和方差扩大因子的数值,见表3。
表3辅助回归的
值
被解释变量
可决系数
的值
方差扩大因子
=1/(1-
)
0.978682
46.90871564
0.976068
41.78505766
0.973598
37.87591849
由于辅助回归的可决系数很高,经验表明,方差扩大因子VI
10时,通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性,这里X2、X3、X4的方差扩大因子远大于10,表明存在严重多重共线性问题。
3、修正多重共线性。
先采用取对数OLS回归,发现LnX2和LnX3的P值分别为0.6096和0.7,远远大于0.05,说明LnX2和LnX3不显著,即X2和X3不显著,与实际不符,不能采用取对数的方法减弱多重共线性。
再采用逐步回归的方法从3个经济变量中选择最显著地变量建立最基本的模型,然后再将另外2个经济变量逐个带入模型,从而消除不显著的变量。
(1)云南省地区生产总值Y分别关于X2、X3、X4建立一元回归模型,回归分析结果:
=1249.012
32.3496X2
=0.9701
=1242.206+3.5549X3
=0.9916
=1996.912+1.5566X4
=0.9785
由结果分析第二产业固定资产投资应该是国内生产总值增加的最主要因素,所以把
32.3496X3+μ作为最基本的模型。
(2)加入第三产业固定资产投资X4,对国内生产总值Y关于X3、X4建立二元回归模型,回归分析结果
=1444.413
2.4487X3+0.4965X4
=0.9952
可以看出,加入变量X4后,修正的可决系数
提高,X3、x4的参数估计值符号正确,并且X3的系数显著,因此在模型中加入X4.
(3)加入第一产业固定投资X2,对国内生产总值Y关于X2、X3、X4建立三元回归模型,回归分析结果:
2.5902X3+0.5492X4-2.4156X2
可以看出,加入变量X2后,修正的可决系数
没有改进,同时X2的参数估计值符号不正确,并且X2的系数不显著,因此在模型中略去X2。
经过上面的逐步回归分析表明Y对X3、X4的回归模型为最优。
即
五、结论和建议
根据上述的分析结果,得出的结论是:
①由固定资产投资总额对于地区生产总值影响的回归分析的结果可知,拟合系数R^2为0.9883,说明模型Y=α+βX中Y有98.83%可以被X解释。
系数为1.0582,说明每变化1单位的固定资产投资,GDP平均变动1.0582单位,表明固定资产投资对云南经济的增长有明显的拉动作用。
②通过逐步回归的分析可以看出在三次产业的固定资产投资中,第二产业固定资产投资对云南省经济发展的带动作用最显著。
基于上述得出的结论,为保证云南经济健康稳定可持续发展提出两点建议:
①由上述分析的结果说明固定资产的投资对促进云南生产总值GDP的增长扮演着十分重要的角色,是拉动经济增长的强有动力。
其中,加大固定资产的投入是保持云南经济持续增长有效方法,但也不能过分的依赖固定资产的投入,过分的以加大固定资产投资来促进经济增长,将对未来经济造成危害,降低投资效率,加剧产能过剩,引致结构失衡,造成环境、资源等一系列问题,阻碍经济的可持续增长。
②为了保证云南经济增长不过于依赖固定投资的投入,还需从消费、政府购买和进出口贸易发面着手,只有保证拉动经济增长的四驾马车能够协调发展,才能从根本上保持经济的可持续发展,从而保证整个社会健康和谐的发展。
③通过以上的分析可以看出在三次产业的固定资产投资中,第二产业固定资产投资对云南省经济发展的带动作用最显著,这也与我国工业化经济和社会的发展阶段相一致,是一个工业仍占主体的结构特征。
④同时第三产业固定资产投资的份额虽逐年增加,但其对经济增长的拉动作用还没有发挥出来。
因此今后我们要进一步加大第三产业的投资,比如云南旅游业,能源再生等,加速第三产业的发展,使其对经济的拉动作用更加显著,这也符合经济和社会发展的趋势。
因为虽然第二产业的固定资产投资过去和目前对于云南的经济增长起主要的作用,但是从长远来说,走可持续发展道路,第二产业的作用被第三产业的发展所取代是必然的。
参考文献
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(1)
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8.张晓峒,计量经济学基础[M],南开大学出版社,2001年
9.张晓峒,计量经济学软件Eviews使用指南[M],南开大学出版社,2004年
10.高鸿业.西方经济学(宏观部分)[M].北京:
中国人民大学出版社,2014.
附录:
Y和x回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/03/15Time:
22:
24
Sample:
111
Includedobservations:
11
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1704.939
193.6135
8.805886
0.0000
X
1.058248
0.038362
27.58607
R-squared
0.988312
Meandependentvar
6180.206
AdjustedR-squared
0.987013
S.D.dependentvar
3075.562
S.E.ofregression
350.4948
Akaikeinfocriterion
14.71953
Sumsquaredresid
1105619.
Schwarzcriterion
14.79188
Loglikelihood
-78.95744
Hannan-Quinncriter.
14.67393
F-statistic
760.9912
Durbin-Watsonstat
1.984856
Prob(F-statistic)
0.000000
Y和x2x3x4回归
26
1474.630
188.5547
7.820700
0.0001
-2.415621
5.843995
-0.413351
0.6917
2.590186
0.599504
4.320547
0.0035
0.549157
0.251606
2.182608
0.0654
0.995276
0.993251
252.6694
14.17733
446893.0
14.32202
-73.97531
14.08612
491.5475
2.051274
X2和X3X4
X2
29
12.50909
10.51507
1.189634
0.2683
0.058563
0.029778
1.966626
0.0848
0.021797
0.013127
1.660451
0.1354
152.4345
0.973353
93.64240
15.28614
8.518771
1869.329
8.627288
-43.85324
8.450366
183.6374
2.250025
X3和X2X4
X3
82.48458
107.3066
0.768681
0.4642
5.564903
2.829670
0.170541
0.135580
1.257860
0.2439
1389.083
0.970086
861.5399
149.0100
13.07290
177631.9
13.18142
-68.90098
13.00450
163.1437
1.757567
X4和X2X3
X4
30
-449.9709
211.8767
-2.123740
0.0664
11.75892
7.081762
0.968212
0.769730
2687.422
0.966997
1954.396
355.0478
14.80938
1008471.
14.91790
-78.45160
14.74098
147.5031
1.009315
取对数后回归
LNY
42
t
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