促进内蒙古经济发展的因素分析.docx
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促进内蒙古经济发展的因素分析
促进内蒙古经济发展的因素分析
促进内蒙古经济发展的因素分析
摘要:
“西部大开发”发展战略的实施西部落后地区迎来了发展的机遇,内蒙古作为西部的一个省,也将抓住机遇积极发展经济。
近年来内蒙经济在全区的结构调整和西部大开发的过程中有了长足的发展,但是在发展中也存在一些问题和困难,需要我们认真重视、研究并加以改进,本文就影响内蒙古经济发展的因素进行了分析,并提出了一些的建议。
关键词:
GDP地区生产总值基本建设投资社会消费品零售总额第三产业
发挥怎样才能使内蒙古更好更快地发展起来呢?
在经济建设中又应当注重哪些方面呢?
下面我对其影响经济的几个因素进行了分析。
数据如下:
(表1)
年份
生产总值(亿元)Y
社会消费品零售总额(亿元)X1
基本建设投资(亿元)X2
固定资产投资(亿元)X3
出口总额(亿元)Z1
进口总额(亿元)Z2
实际利用外资额(万美元)X5
教育事业投资(亿元)X6
1985
163.83
75.6373
5.6848
52.42
4.3880
1.5173
530
4.8420
1986
181.58
84.8809
7.2939
47.57
6.3656
2.5430
664
5.5765
1987
212.27
96.3006
5.4114
53.32
8.4310
2.8820
1120
6.0345
1988
270.81
118.8967
5.0165
72.05
10.9390
3.1913
961
7.1570
1989
292.69
125.6875
4.5852
70.68
12.5158
3.6033
3050
7.7245
1990
319.31
130.5760
4.9415
70.77
16.9483
8.3415
2530
8.5647
1991
359.66
145.5207
6.2478
100.66
22.4597
9.7095
5532
8.5884
1992
421.68
168.6851
6.3988
149.24
31.9168
18.7901
7910
10.0203
1993
532.70
202.1478
6.1791
217.40
56.1843
47.9807
19213
12.2475
1994
681.92
247.2913
5.7617
250.99
51.3373
40.1312
29086
15.0400
1995
832.88
295.0161
5.6159
273.06
50.6785
43.0886
61801
16.5580
1996
984.78
335.3601
7.5551
275.54
56.9132
46.9782
38355
19.7786
1997
1099.77
367.9157
9.1114
317.50
60.9458
47.6730
44209
20.2451
1998
1192.29
400.8872
14.3054
350.16
68.1635
46.5538
44253
24.2189
1999
1268.20
437.3813
18.1797
383.37
75.0028
58.0958
40133
27.5159
2000
1401.01
483.9814
34.3664
430.42
84.7114
84.0697
54819
29.7521
2001
1545.79
537.3071
51.3916
496.43
94.3996
116.5039
47342
39.7389
2002
1734.31
598.9646
81.2413
715.09
113.4776
135.2503
58211
48.2847
2003
2150.41
726.7630
78.1312
1209.44
119.2581
138.4394
66529
54.3525
(资料来源:
内蒙古统计局、中国统计年鉴)
其中:
Y代表地区生产总值,X1代表社会消费品零售总额,X2代表基本建设投资,X3代表固定资产投资总额,Z1代表出口总额,Z2代表进口总额,X5代表实际利用外资额,X6代表教育事业投资总额。
(一)建立模型并回归
根据计算国民生产总值的支出法可知:
GDP=消费支出+投资支出+政府支出+净出口。
结合数据设模型的函数形式为:
Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+a5*X5+a6*X6+u(式1)
先利用GENR生成X4=Z1-Z2,再运用OLS估计方法对式1中的参数进行估计,得回归分析结果:
(表2)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/05Time:
09:
31
Sample:
19852003
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
3.283633
0.288581
11.37855
0.0000
X2
-0.800876
1.036130
-0.772950
0.4534
X3
0.038143
0.046018
0.828889
0.4221
X5
3.45E-05
0.000498
0.069275
0.9458
X6
-2.397930
4.933792
-0.486022
0.6350
C
-91.52761
10.49876
-8.717945
0.0000
R-squared
0.999438
Meandependentvar
823.4679
AdjustedR-squared
0.999221
S.D.dependentvar
597.4553
S.E.ofregression
16.67253
Akaikeinfocriterion
8.717491
Sumsquaredresid
3613.653
Schwarzcriterion
9.015735
Loglikelihood
-76.81617
F-statistic
4620.256
Durbin-Watsonstat
0.978955
Prob(F-statistic)
0.000000
(二)多重共线性的检验及修正
1、检验
表1的各估计量的t检验都不显著,而f检验显著,说明存在多重共线性。
用简单相关系数矩阵法再次进行检验用,如表3:
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X1
1.000000
0.862272
0.937908
-0.589030
0.912883
0.983284
X2
0.862272
1.000000
0.896652
-0.861649
0.667251
0.935660
X3
0.937908
0.896652
1.000000
-0.658111
0.813625
0.954438
X4
-0.589030
-0.861649
-0.658111
1.000000
-0.412062
-0.702237
X5
0.912883
0.667251
0.813625
-0.412062
1.000000
0.852549
X6
0.983284
0.935660
0.954438
-0.702237
0.852549
1.000000
由表3可以看出,该模型存在多重共线性。
2、用逐步回归法修正多重共线性。
(1)、运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归。
结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程,即:
Y=-79.08589+3.073652X2
(-8.833908)(119.9085)
R^2=0.998819AR^2=0.998750F=14378.04
(2)、逐步回归。
将其余解释变量逐一代入上式结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的二元线性回归方程,即:
Y=-94.35986+3.199889*X2-1.158569X3
(-12.35871)(86.06483)(-3.937602)
R^2=0.999400AR^2=0.999325F=13330.58
(3)、将其余解释变量逐一代入上式产生多重共线性,结合经济意义和统计检验保留X1和X2最终的线性回归方程为,Y=-79.08589+3.073652X2
(-8.833908)(119.9085)
R^2=0.998819AR^2=0.998750F=14378.04
回归结果如下:
(表4)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/05Time:
09:
40
Sample:
19852003
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
3.199889
0.037180
86.06483
0.0000
X2
-1.158569
0.294232
-3.937602
0.0012
C
-94.35986
7.635091
-12.35871
0.0000
R-squared
0.999400
Meandependentvar
823.4679
AdjustedR-squared
0.999325
S.D.dependentvar
597.4553
S.E.ofregression
15.51929
Akaikeinfocriterion
8.465984
Sumsquaredresid
3853.576
Schwarzcriterion
8.615106
Loglikelihood
-77.42685
F-statistic
13330.58
Durbin-Watsonstat
0.931665
Prob(F-statistic)
0.000000
(三)异方差检验及修正:
(1)首先用图示法检验。
(图1)
由图1可知模型可能存在异方差。
(2)由于该模型是小样本,不适用White检。
用Goldfeld-quandt检验。
以X1得升序排列,去掉中间1/4的数据,n=19去掉5个数据。
剩下的分为前后两部分,每部分各有(n-5)/2=7个数据。
分别对这两部分进行回归,记录其残差平方和。
样本范围在1985-1991的残差平方和为E1=224.4102。
样本范围在1997-2003的残差平方和为E2=2027.765。
构造F统计量F*=E2/E1=9.0359719186.在给定的显著性水平&=0.05下查F表的临界值F(5,5)=5.05。
因为F*>F,表明误差项存在异方差。
(3)用arch检验模型进行检验。
(表5)
DependentVariable:
E2
Method:
ML-ARCH
Date:
12/18/05Time:
11:
53
Sample(adjusted):
19882003
Includedobservations:
16afteradjustingendpoints
Convergenceachievedafter55iterations
Coefficient
Std.Error
z-Statistic
Prob.
C
91.00901
142.9189
0.636788
0.5243
E2(-1)
0.695015
0.807371
0.860837
0.3893
E2(-2)
-0.473937
0.782312
-0.605817
0.5446
E2(-3)
0.236535
0.601059
0.393530
0.6939
VarianceEquation
C
12367.38
36189.05
0.341744
0.7325
ARCH
(1)
-0.153916
0.065494
-2.350071
0.0188
GARCH
(1)
0.577289
1.506578
0.383179
0.7016
R-squared
0.337344
Meandependentvar
197.0166
AdjustedR-squared
-0.104427
S.D.dependentvar
177.0589
S.E.ofregression
186.0743
Akaikeinfocriterion
13.24010
Sumsquaredresid
311612.7
Schwarzcriterion
13.57811
Loglikelihood
-98.92079
F-statistic
0.763618
Durbin-Watsonstat
1.820931
Prob(F-statistic)
0.616288
由表可知:
过程阶数P=1时为最佳。
此时Obs*R-squared=3.650429,在给定的显著性水平&=0.05下查卡方分布表的临界值为3.84146.因为Obs*R-squared<临界值,所以用arch检验方法检验该模型无异方差。
综合考虑以上检验,判定存在异方差。
(arch检验用于时间序列数据的异方差检验,该模型为截面数据)
(4)异方差的修正
1、加权最小二乘法
设权数w=1/e^2,回归得:
(表6)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/05Time:
11:
59
Sample:
19852003
Includedobservations:
19
Weightingseries:
W
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-86.67634
2.269712
-38.18826
0.0000
X1
3.128669
0.021808
143.4637
0.0000
X2
-0.630971
0.148428
-4.251025
0.0006
WeightedStatistics
R-squared
0.999949
Meandependentvar
555.3363
AdjustedR-squared
0.999943
S.D.dependentvar
679.0338
S.E.ofregression
5.120129
Akaikeinfocriterion
6.248176
Sumsquaredresid
419.4516
Schwarzcriterion
6.397298
Loglikelihood
-56.35767
F-statistic
158285.6
Durbin-Watsonstat
1.611453
Prob(F-statistic)
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.999227
Meandependentvar
823.4679
AdjustedR-squared
0.999131
S.D.dependentvar
597.4553
S.E.ofregression
17.61324
Sumsquaredresid
4963.619
Durbin-Watsonstat
0.700573
2、对数变换法
用GENR生成序列LY、LX1和LX2,再用OLS方法求LY对LX1和LX2的回归。
结果如下:
(表7)
DependentVariable:
LY
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/05Time:
12:
04
Sample:
19852003
Includedobservations:
19
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.132163
0.042531
-3.107440
0.0068
LX1
1.226929
0.010172
120.6235
0.0000
LX2
-0.059675
0.007448
-8.011809
0.0000
R-squared
0.999589
Meandependentvar
6.421396
AdjustedR-squared
0.999537
S.D.dependentvar
0.825545
S.E.ofregression
0.017762
Akaikeinfocriterion
-5.079603
Sumsquaredresid
0.005048
Schwarzcriterion
-4.930481
Loglikelihood
51.25623
F-statistic
19434.58
Durbin-Watsonstat
1.348549
Prob(F-statistic)
0.000000
对比第一种方法和第二方法,该模型在权数w=1/e^2下回归拟合效果最好。
(四)自相关检验
(1)图示法(图2)
由图2可知图形法检验该模型可能无自相关。
(2)DW检验
根据表3的估计结果,
由DW=1.611453,给定显著性水平a=0.05查表,n=19,k=2得上限临界值du=1.536,下线临界值dl=1.074,因为DW>du,根据判定区域可知DW值落入不拒绝Ho区域内,即其无一阶自相关。
最终的样本回归方程为:
Y=-86.67634+3.128669X1-0.630971X2
(-38.18826)(143.4637)(-4.251025)
R^2=0.999949AR^2=0.999943F=158285.6
最终的总体回归方程为:
Y=-86.67634+3.128669X1-0.630971X2+u其中Y代表内蒙古的地区国民生产总值,X1代表社会消费品零售总额,X2代表基本建设投资。
(五)总结分析
由模型可以看出:
在变量为零时,内蒙的国民生产总值平均保持在-86.67634亿元的水平,内蒙古历来都以牧业为主,多是自产自销,这部分价值不计入GDP中,其他产业在逐步发展,水平还比较低,国家的财政补贴和许多对内蒙的转移支付再加上地区的贸易逆差都可能造成内蒙古GDP核算出现负值的情况。
在其他变量不变时,每增加一亿元的社会消费品零售总额GDP平均增加3.128669亿元;在其他变量不变时每增加一亿元的基本建设投资,GDP平均减少-0.630971亿元;说明,促进内蒙古经济发展的主要原因是社会消费品零售.基本建设投资的增加要减少GDP,可能是因为近年来为追求国民生产总值的快速曾长对基本建设进行盲目投资,低水平重复建设比较严重,导致投资很多收效甚微;还有可能是数据不够准确造成的。
该模型提示我们在发展经济的过程中要注意结合实际不能盲目激进。
应当在保持社会消费品零售和基本建设投资稳步合理的增长的同时,加大其他方面的投资和建设。
(六)建议
目前,内蒙古经济发展速度不快,人民生活水平还不高,与东部发达地区相比存在着较大的差距,为其能更快更好的发展,应当:
首先:
加大对农牧业投资,提高其抵御自然灾害的能力,巩固内蒙古的基础经济,打好发展经济的根基。
只有具备良好的基础,才能实现经济的高速发展。
其次,针对国民经济整体素质不高,产业结构不尽合理的问题,可以结合自己优势,加快如饮食业、旅游业、服务业等第三产业的发展,以此拉动经济的增长。
内蒙古的消费支出中生活必需品的支出占较大一部分,恩格尔系数较大,第三产业的发展可以增加居民的收入,促进消费方向转变,提高国民经济的整体水平。
第三、引进东部及国外先进的生产技术、管理经验及成功的经验,深化企业改革,提高资源的利用效益,提高产业和商业的竞争力,使其成为促进经济增长的主力军。
第四、大力发展高等教育,积极创造良好的条件留住人才、吸引人才,在经济发展中重视人才,发挥人才的主导作用。
第五、在中央政府的大力支持和扶植下,提供各种便利和优惠引进外资,解决制约内蒙古经济发展的资金短缺的瓶颈问题。
第六、凭借自己的优势或比较优势积极参与国际贸易,提高进出口贸易总额,拉动经济的增长。
只要坚持“抓住机遇、深化改革、扩大开放、促进发展、保持稳定”的基本方针,正确处理改革、发展、稳定的关系,紧紧抓住经济体制和经济增长方式转变这一关键,全面实施资源转换、开放带动、科教兴区、人才开发和名牌推进等五大战略措施,切实抓好调整结构、提高效益、开拓市场三个重要环节,就能提高内蒙古综合经济实力、可持续发展能力和国民素质全面,促进经济的稳步快速的发展。
参考文献:
<<区域经济时报>>
温元凯《把脉内蒙古经济症结》
《内蒙古自治区农村经济发展现状浅析》
我国城镇居民储蓄存款模型的分析
郑志峰西方经济学205020104014
摘要:
本文利用我国1978年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。
通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大,还有利率对储蓄率的影响很小,值得注意的是,模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
1、我国城镇居民储蓄模型各个解释变量及被解释变量的分析
一个社会的储蓄总量受很多因数的影响,根据经典西方宏观经济学理论,储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响:
1.1收入因数
收入是决定储蓄的重要因数,收入的变化会直接决定着储蓄的变化。
在其他条件不变的情况下,储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系,即居民的可支配收入增加,储蓄量增加;个人可支配收入减少,储蓄量减少。
可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后,余下的全部实际现金收入。
在本文中,我们选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。
具体数据来源见下表:
年份
城镇居民总收入(亿元)
城镇居民收入增长率
1978
592.1933
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