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影响我国国内生产总值因素的计量分析

国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间计量分析

摘要：

本文选取影响我国国内生产总值的三个因素，即外商直接投资、净出口、政府购买，建立线性计量回归模型，分析它们与GDP之间的数量关系，并对模型进行检验，从而能够对我国经济发展提供一定的指导性建议。

关键词：

国内生产总值；外商直接投资；净出口；这个服购买；模型；经济

一、引言：

GDP即国内生产总值是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

在经济学中，常用GDP来做为衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标，这也是目前各个国家和地区常采用的衡量手段。

GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因此它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。

一般来说，国内生产总值共有四个不同的组成部分，其中包括消费、私人投资、政府支出和净出口额。

用公式表示为：

GDP=CA+I+CB+X式中：

CA为消费、I为私人投资、CB为政府支出、X为净出口额。

影响GDP的因素很多。

消费水平的提高能够通过乘数效应，提高极大地带动经济的增长；但消费水平与边际消费倾向和收入之间存在线性关系，由于边际消费倾向在短期内可以认为是固定的，因此，消费水平在某一时期是由收入水平即经济发展水平决定的。

因此，本文研究影响经济发展的因素时，旨在分析外商直接投资、净出口、政府支出对GDP的实证影响。

改革开放以来，外商直接投资、进出口和政府购买明显增加，与之相对应的是GDP总量也迅速得到增加。

在经济发展的过程中，我国在经济贸易方面不断对外开放，同时，我国的经济的发展状态呈效好的趋势。

对外贸易的适度增长和政府购买的增加是经济发展的重要影响因素之一，因为对外贸易的增长，为我国带来了大量的外汇的收入，从而促进了我国GDP的增长，促进我国经济的发展。

本文以1985-2007年国内生产总值、外商直接投资、净出口、政府支出数据为样本，利用Eviews软件进行回归分析，研究国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府购买之间的关系，并对回归模型进行分析、检验。

二、外商直接投资、净出口、政府购买与国内生产总值的相关性分析

创建一个时间范围为1985-2007年的表格，然后创建四个序列对象，分别命名为GDP（国内生产总值）、x1（外商直接投资）、x2（净出口）、x3（政府支出）。

如下图所示：

表1我国国内生产总值、实际外商投资、净出口和政府支出情况

年份

国内生产总值（亿元）

外商直接投资（亿美元）

净出口（亿美元）

政府支出（亿元

）

1985

9016

19.56

-11.4

2004.25

1986

10275.2

22.44

-19

2232.1

1987

12058.6

23.14

-149

2458.3

1988

15042.8

31.94

23.1

2658.36

1989

16992.3

33.93

53.2

2879

1990

18667.8

34.87

87.4

3083.59

1991

21781.5

43.66

81.2

3386.62

1992

26923.5

110.08

43.5

3742.2

1993

35333.9

275.15

-122.2

4642.3

1994

48197.9

337.67

54

5792.62

1995

60793.7

375.21

167

6823.72

1996

71176.5

122.2

7937.55

1997

78973

452.57

404.2

9233.56

1998

84402.3

454.63

434.7

10798.18

1999

89677.1

403.19

292.3

13187.67

2000

99214.6

407.15

241.1

15886.5

2001

109655.2

468.78

225.5

18902.58

2002

120332.7

527.43

304.3

22053.15

2003

135882.8

535.05

254.7

24649.95

2004

159878.3

606.3

320.9

28486.89

2005

183217.4

603.25

1020

33930.28

2006

211923.5

630.21

1774.8

40422.73

2007

249529.9

747.68

2618.3

49781.35

根据上表的数据运用Eviews软件对多元线性回归模型进行分析。

做出GDP与x1、x2、x3之间的散点图：

图1

从图1可以看出，GDP与x1、x2、x3之间存在显著的线性关系。

因此，可以假设GDP=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ui

运用最小二乘法进行分析，如下表所示：

表2

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

2656.816

1453.313

1.828110

0.0833

X1

88.40573

7.219904

12.24472

0.0000

X2

4.483290

2.811822

1.594443

0.1273

X3

3.499508

0.195199

17.92787

0.0000

R-squared

0.997331

    Meandependentvar

81258.54

AdjustedR-squared

0.996910

    S.D.dependentvar

69210.32

S.E.ofregression

3847.251

    Akaikeinfocriterion

19.50488

Sumsquaredresid

2.81E+08

    Schwarzcriterion

19.70235

Loglikelihood

-220.3061

    Hannan-Quinncriter.

19.55454

F-statistic

2366.910

    Durbin-Watsonstat

1.213851

Prob（F-statistic）

0.000000

（1）对模型进行统计检验：

1.拟合优度检验

由表可知，样本可决系数为R-squared=0.997331，修正样本可决系数为AdjustedR-squared=0.996910。

说明估计的样本回归方程很好地拟合了样本观测值。

2.F检验

由表可知F-statistic=2366.910。

对于给定的显著性水平α=0.05，可以查出F0.05（3,19）=3.13。

因为F统计量的值F=2366.910>3.13，所以整体上该模型中被解释变量与解释变量之间存在显著的线性关系，即我国国内生产总值与外商直接投资、净出口、政府支出之间存在显著的线性关系。

3.t检验

可以查出，t0.025（n-k-1）=t0.025（19）=2.09。

由上表可知，t0=1.828<2.09，t2=1.59<2.09，t1=12.24>2.09，t3=17.93>2.09。

因此，常数项和X2系数不显著，即净出口对国内生产总值没有显著影响，在建立模型时，x2可以不作为解释变量进入模型。

（2）多重共线性分析：

分别计算x1、x3的两两相关系数，如下表所示：

表3

X1

X3

X1

 1.000000

 0.862934

X3

 0.862934

 1.000000

由表3可以看出，解释变量之间相关系数较高。

为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法。

如下：

1）对GDP分别关于x1、x3做最小二乘回归，得：

表4

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-7203.923

9604.432

-0.750062

0.4615

X1

269.0909

23.83298

11.29070

0.0000

R-squared

0.858567

    Meandependentvar

81258.54

AdjustedR-squared

0.851832

    S.D.dependentvar

69210.32

S.E.ofregression

26640.87

    Akaikeinfocriterion

23.30122

Sumsquaredresid

1.49E+10

    Schwarzcriterion

23.39996

Loglikelihood

-265.9641

    Hannan-Quinncriter.

23.32605

F-statistic

127.4798

    Durbin-Watsonstat

0.221559

Prob（F-statistic）

0.000000

表5

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

12449.05

3330.731

3.737632

0.0012

X3

5.024609

0.174448

28.80285

0.0000

R-squared

0.975312

    Meandependentvar

81258.54

AdjustedR-squared

0.974136

    S.D.dependentvar

69210.32

S.E.ofregression

11130.60

    Akaikeinfocriterion

21.55572

Sumsquaredresid

2.60E+09

    Schwarzcriterion

21.65446

Loglikelihood

-245.8908

    Hannan-Quinncriter.

21.58056

F-statistic

829.6039

    Durbin-Watsonstat

0.164856

Prob（F-statistic）

0.000000

根据回归结果，易知政府支出x3是最重要的解释变量。

2）加入解释变量x1，对GDP关于x1、x3作最小二乘回归，得：

表6

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

2153.841

1472.347

1.462863

0.1590

X1

84.58700

7.068819

11.96621

0.0000

X3

3.745818

0.123841

30.24693

0.0000

R-squared

0.996974

    Meandependentvar

81258.54

AdjustedR-squared

0.996672

    S.D.dependentvar

69210.32

S.E.ofregression

3992.832

    Akaikeinfocriterion

19.54350

Sumsquaredresid

3.19E+08

    Schwarzcriterion

19.69160

Loglikelihood

-221.7502

    Hannan-Quinncriter.

19.58075

F-statistic

3295.007

    Durbin-Watsonstat

1.010479

Prob（F-statistic）

0.000000

从表6可以看出，加入X1后，拟合优度和修正后的拟合优度均有所增加，并且没有影响X3系数的显著性，所以在模型中应该保留x1。

综上所述，得到GDP关于x1和x3的回归方程，常数项不显著，略去，得回归方程：

GDP=84.587X1+3.7046X3

（11.97）（30.25）

R-squared=0.997，AdjustedR-squared=0.9967，DW=1.01，F=3295。

作出样本实际值、拟合值与残差的图形，如下图所示：

图2

从图2可以看出，样本观测值对实际值的拟合程度高，回归方程拟合效果较好。

（3）异方差检验

做出e^2与GDP的散点图：

图3

从图3可以看出，e^2随着GDP的变化而变化，因此有可能存在异方差。

选择运用怀特检验进行异方差检验，如下表所示：

表7

HeteroskedasticityTest:

White

F-statistic

0.811094

    Prob.F（5,17）

0.5578

Obs*R-squared

4.430005

    Prob.Chi-Square（5）

0.4893

ScaledexplainedSS

3.006705

    Prob.Chi-Square（5）

0.6990

由表7可知，NR²=4.43，给定显著性水平α=0.05，查表可得：

χ2（k）=χ2（5）=11.07。

NR²=4.43<11.07，所以该回归模型中不存在异方差。

（4）序列相关检验

1）由表6可知，DW=1.01。

回归方程解释变量个数k=2，查表可得dL=1.17,dU=1.54，因而DW

2）再对模型进行LM检验：

上面已经检验到序列存在一阶自相关，现设定滞后阶数为2，则LM检验结果如下表所示：

表8

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

F-statistic

9.616441

    Prob.F（2,18）

0.0014

Obs*R-squared

11.88080

    Prob.Chi-Square

（2）

0.0026

表中的LM统计量显示，在5%的显著水平上，χ2

（2）=5.99，NR²=Obs*R-squared=11.88>χ2

（2）=5.99,因而存在二阶序列相关性。

运用LM检验法依次增加滞后阶数，当滞后阶数为8时，依然存在序列相关性。

继续增加阶数到第9阶，此时的检验结果如下：

表9

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

F-statistic

3.062309

    Prob.F（9,11）

0.0420

Obs*R-squared

16.43893

    Prob.Chi-Square（9）

0.0583

在5%的显著性水平上，χ2（9）=16.919，NR²=Obs*R-squared=16.44<χ2（9）=16.919，因此不存在9阶序列相关性。

综上所述，序列存在着8阶序列相关，则不能用DW统计量估计自相关系数，采用科克兰内-奥克特（Cochrane-Orcutt）迭代法进行修正,迭代两次后的修正结果如下表所示：

表10

DependentVariable:

GDP

Method:

LeastSquares

Date:

02/18/12Time:

16:

10

Sample（adjusted）:

19872007

Includedobservations:

21afteradjustments

Convergenceachievedafter9iterations

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

2960.624

1598.931

1.851626

0.0826

X1

84.26059

7.738274

10.88881

0.0000

X3

3.689932

0.136184

27.09524

0.0000

AR

（1）

0.853362

0.212026

4.024803

0.0010

AR

（2）

-0.664838

0.218117

-3.048074

0.0077

R-squared

0.998428

    Meandependentvar

88078.82

AdjustedR-squared

0.998034

    S.D.dependentvar

68610.15

S.E.ofregression

3041.812

    Akaikeinfocriterion

19.08255

Sumsquaredresid

1.48E+08

    Schwarzcriterion

19.33125

Loglikelihood

-195.3668

    Hannan-Quinncriter.

19.13652

F-statistic

2539.794

    Durbin-Watsonstat

2.104936

Prob（F-statistic）

0.000000

InvertedARRoots

 .43+.69i

     .43-.69i

从该表可以看出，经过修正后的DW统计量为2.1，dL=1.17,dU=1.54，因而dU=1.54

（5）模型评价：

综上所述，修改后的模型拟合优度非常高，估计的样本回归方程很好的拟合了样本观测值。

修改后的GDP是关于x1和x3的回归方程，其中常数项不显著。

略去常数项，得到回归方程：

GDP=84.261X1+3.69X3

（10.889）（27.095）

R-squared=0.9984，AdjustedR-squared=0.9980，DW=2.1，F=2539.8

图4

修改后的模型消除了多重共线性和自相关，不存在异方差，且总体上模型中被解释变量与解释变量之间线性关系显著，解释变量回归系数亦显著。

因此，修改后的模型能够很好的反映样本值及其估计值，无论是结构分析、统计分析，都是比较好的。

三、模型的经济意义分析：

从本文模型分析的GDP表达式可以知道，影响我国GDP的因素主要有两个，即外商直接投资（X1）和政府支出（X3）。

其中，外商直接投资是影响GDP的最主要的因素。

每增加1亿美元的外商直接投资，国内生产总值就会相应的增加84.261美元；每增加1亿元政府支出，国内生产总值会相应的增加3.69亿元。

因此，我国应该把工作的重心放在加大引进外商投资的力度，积极吸引外资上面；同时相应的提高政府支出。

这样才能带动我国国内生产总值的快速增长，从而使经济能够得到更快的发展。

[参考文献]

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中国人民大学出版社，2004.

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62-63.