对中国经济增长影响因素的实证分析

1、扮对中国经济增长靶影响因素的实证办分析巴摘 要佰：盎改革开放三十三艾年以来，中国的蔼社会经济取得了懊飞速发展，经济爱增长速度更是举绊世瞩目。胺本文根据计量经版济学、西方经济败学和Eview鞍s软件相关知识澳，采用凹时间序列数据模柏型俺和多元线性回归伴分析方法对19班80-2009澳年（中国统计年埃鉴数据截止到2皑009年）三十哀年间中国经济增伴长因素进行研究扳，分析了物质资巴本、劳动力、消安费对国内生产总拌值（GDP）的翱影响癌，拜建立计量经济学爸模型爱，半寻求这些变量与稗国内生产总值的艾数量关系搬，跋进行定量分析暗，哀对模型进行检验按，最终得出结论百。隘关键词：耙劳动力、投资、捌消费、经济增

2、长啊、最小二乘法。1.背景败经济增长是指一盎个国家生产商品斑和劳务能力的扩癌大敖。盎在实际核算中胺，班常以一国生产的白商品和劳务总量斑的增加来表示笆，挨即以国民生产总罢值埃（懊GDP啊）岸和国内生产总值捌的的增长来计算皑。哀古典经济增长理笆论以社会财富的爱增长为中心扒，指出奥生产劳动是财富癌增长的源泉捌。氨现代经济增长理艾论认为知识、人捌力资本、技术进斑步是经济增长的傲主要因素。靶从古典增长理论盎到新增长理论，笆都重视物质资本哎和劳动的贡献。盎物质资本是指经把济系统运行中实袄际投入的资本数氨量.然而，由于摆资本服务流量难爸以测度，在这里拜我们用全社会固坝定资产投资总额邦（亿元）来衡量班物质资本

3、。中国扳拥有十三亿人口坝，扒为经济增长提供爱了丰富的劳动力拜资源般。皑因此本文用总就爱业人数啊（凹万人懊）败来衡量劳动力搬。把居民消费需求也扳是经济增长的主疤要因素。岸经济增长问题既扳受各国政府和居摆民的关注,也是绊经济学理论研究百的一个重要方面办。在1978肮2008年的3拔1年中,我国经昂济年均增长率高澳达9.6%,综爸合国力大大增强靶,居民收入水平吧与生活水平不断爸提高,居民的消绊费需求的数量和矮质量有了很大的柏提高。但是,我背国目前仍然面临板消费需求不足问爱题。熬本文将以拌中国经济增长澳作为研究对象，扮选择时间序列数艾据的计量经济学敖模型方法，将中肮国国内生产总值办与和其相关的经翱济变

4、量联系起来案，建立多元线性艾回归模型，研究罢我国凹中国经济增长芭变动趋势，以及拜重要的影响因素绊，并根据所得的瓣结巴论提出相关的建爸议与意见。用计搬量经济学的方法熬进行数据的分析奥将得到更加具有鞍说服力和更加具氨体的指标，可以把更好的帮助我们扳进行预测与决策傲。因此，对我国败经济增长八的计量经济学研叭究是有意义同时耙也是很必要的。2.模型的建立邦为了具体分析各翱要素对我国经济啊增长影响的大小霸，我们可以用国坝内生产总值（案）隘这个经济指标作肮为研究对象捌；用总就业人员敖数（肮）衡量劳动力；案用固定资产投资俺总额(盎)衡量资本投入罢：用价格指数（邦）去代表消费需哎求。运用这些数柏据进行回归分析盎

5、。碍这里的被解释变熬量是，Y：叭国内生产总值办，爸与Y-挨国内生产总值澳密切相关的经济拔因素作为模型可蔼能的解释变量，昂共计3个，它们矮分别为：拜代表社会就业人百数，挨代表固定资产投案资，癌代表消费价格指挨数，拔代表随机干扰项把。柏模型的建立大致罢分为理论模型设霸置、参数估计、氨模型检验、模型邦修正几个步骤。爸如果模型符合实肮际经济理论并且挨通过各级检验，碍那么模型就可以笆作为最终模型，坝可以进行结构分暗析和经济预测。吧2.1理论模型艾的确定办通过变量的试算板筛选，最终确定半以以下变量建立芭回归模型。霸被解释变量 瓣：国内生产总值八,斑解释变量 败:代表社会就业疤人数，耙:代表固定资产暗投资，

6、柏:代表消费价格坝指数，版另外，从经济意柏义上来说，瓣社会就业人数爸、拔固定资产投资和皑消费价格指数隘这三个宏观经济凹指标基本反映了案我国经济发展状氨况，因此也就很八大程度上决定了盎经济增长水平。稗单从经济意义上瓣讲，变量的选择拌是正确的。而且凹，就直观上来说澳，解释变量与被颁解释变量都是相昂关的，这三个解盎释变量都是经济懊增长的“良性”凹变矮量，它们的增长奥都对我国经济增挨长起着积极的推笆动作用，这一点暗可以作为模型经矮济意义检验的依啊据。绊表1： 罢被解释变量与解傲释变量1980拌-20009数摆据阿年份傲国内生产总值（俺现价）/亿元斑年末从业人员数傲/万人伴全社会固定资产爱投资总额/亿元

7、跋居民消费价格指巴数（上年=10傲0）耙1980疤4545.62百3973埃42361把910.9疤107.5胺1981疤4889.46按1062熬43725矮961皑102.5袄1982哀5330.45疤0965班45295靶1230.4坝102扒1983背5985.55爸1568肮46436爱1430.1熬102捌1984隘7243.75傲1718俺48197吧1832.9盎102.7盎1985版9040.73懊6581澳49873版2543.2爸109.3按1986跋10274.3碍7922扳51282半3120.6绊106.5艾1987八12050.6俺1513瓣52783扳3791.

8、7颁107.3昂1988拔15036.8背2301岸54334伴4753.8扮118.8靶1989八17000.9昂1911爱55329巴4410.4氨118敖1990佰18718.3哎2238氨56909埃4517白103.1安1991爸21826.1办9941袄58360巴5594.5懊103.4哎1992摆26937.2罢7645阿59432碍8080.1半106.4扳1993跋35260.0八2471盎60220拌13072.3笆114.7拜1994笆48108.4唉5644邦61470颁17042.1巴124.1艾1995靶59810.5唉2921翱67947捌20019.3扮117

9、.1俺1996鞍70142.4瓣9165般68850柏22913.5板108.3隘1997奥78060.8瓣35矮69600安24941.1按102.8爱1998碍83024.2跋7977靶69957凹28406.2阿99.2把1999艾88479.1埃5475氨70586澳29854.7绊98.6碍2000癌98000.4俺5431癌72085暗32917.7扒100.4般2001鞍108068.罢2206般73025稗37213.5俺100.7败2002般119095.背6893摆73740艾43499.9邦99.2癌2003般135173.耙9761岸74432搬55566.6暗101.

10、2傲2004摆159586.疤7479拔75200稗70477.4懊103.9佰2005扒185808.埃559俺75825爸88773.6捌101.8败2006罢217522.唉6698瓣76400巴109998.案2哎101.5盎2007瓣267763.班6588颁76990隘137323.凹9扮104.8版2008癌316228.爱8248搬77480版172828.蔼4奥105.9般2009百343464.柏6903拜77995扮224598.岸8败99.3袄资料来源：哀中国统计年鉴绊。笆首先，检查被解吧释变量和解释变蔼量之间的线性关熬系是否成立。观百察被解释变量与罢解释变量之间的矮散

11、点图。肮图1：被解释变扒量爸与解释变量耙的散点图傲由图中趋势线可懊以判断，被解释皑变量伴Y啊与解释变量扳之间基本呈线性霸关系。办图2：被解释变碍量办与解释变量罢的散点图懊由图中趋势线可柏以判断，被解释芭变量奥与解释变量叭之间基本呈线性敖关系。翱图3：被解释变扒量鞍与解释变量拌的散点图般由图中趋势线可爱以判断，被解释扳变量Y与解释变扳量爸之间基本呈线性坝关系。再通过变笆量之间的相关系扳数判断。把表鞍2扮：被解释变量与芭解释变量相关系霸数表肮Covaria吧nce Ana佰lysis: 佰Ordinar皑y爱Date: 昂12/29/1唉1绊 Time熬: 13:05安Sample:胺 1980

12、2盎009柏Include捌d obser芭vations扒: 30翱Covaria熬nce疤Correla版tion拔Y瓣X1爸X2癌X3斑Y伴8.85E+0挨9办1.00000敖0爱X1罢8.91E+0埃8俺1.33E+0案8隘0.82067唉9挨1.00000盎0搬X2搬5.05E+0瓣9半4.52E+0般8扳2.99E+0扒9瓣0.98105罢8安0.71739翱4翱1.00000阿0版X3鞍-197583啊.1搬-20469.吧67傲-102814唉.7昂41.7388吧9柏-0.3250挨58背-0.2746熬07把-0.2911肮37按1.00000瓣0安看到被解释变量昂Y与解释

13、变量背，摆，哎之间具有较高的挨相关性。皑通过散点图和相班关系数表的判断霸，可以判断被解半释变量和解释变氨量之间具有明显肮的相关线性关系隘。同时通过被解俺释变量与解释变矮量的相关图形分肮析，设置理论模疤型为：啊2.2 建立初扒始模型OL摆S案2.2.1扳 使用OLS法瓣进行参数估计岸表3： 普通最俺小二乘法参数估敖计输出结果敖Depende案nt Vari袄able: Y办Method:巴 Least 昂Squares岸Date: 鞍12/29/1背1摆 Time佰: 14:23笆Sample:癌 1980 2矮009艾Include稗d obser瓣vations矮: 30皑Coeffic罢i

14、ent按Std. Er摆ror伴t-Stati蔼stic八Prob.叭X1癌1.93484版0半0.21599捌0氨8.95799爱7佰0.0000白X2瓣1.38255背9唉0.04582霸3哎30.1716肮9芭0.0000稗X3版-379.26搬54熬280.899矮9笆-1.3501氨80巴0.1886懊C碍-49822.安31扳33676.5办9艾-1.4794笆34隘0.1510斑R-squar澳ed唉0.99123唉3阿Mea哎n depen按dent va耙r袄85749.3哎1氨Adjuste八d R-squ奥ared百0.99022胺1半S.D耙. depen靶dent v

15、a扳r俺95692.8懊5胺S.E. of碍 regres斑sion八9462.95敖1暗Aka阿ike inf摆o crite挨rion爱21.2717拌2氨Sum squ败ared re般sid按2.33E+0岸9笆Sch扳warz cr邦iterion板21.4585拜5邦Log lik唉elihood邦-315.07稗58昂Han叭nan-Qui碍nn crit敖er.鞍21.3314凹9百F-stati拔stic霸979.846半8哀Dur百bin-Wat稗son sta坝t昂1.17814氨3叭Prob(F-班statist背ic)白0.00000暗0俺得到初始模型为靶：柏2.2.

16、2案 对初始模型进搬行检验跋要对建立的初始懊模型进行包括经邦济意义检验、统傲计检验、计量经熬济学检验、预测版检验在内的四级碍检验哎。瓣(1)经济意义绊检验按解释变量的系数巴分别为昂=艾1.93484蔼0笆、扳=叭1.38255昂9把。两个解释变量挨系数均为正，符败合被解释变量与敖解释变量之间的败正相关关系，符安合解释变量增长白带动被解释变量鞍增长的经济实际傲，摆=巴-379.26挨54笆，版符合被解释变量把与解释变量之间敖的负相关关系。芭与现实经济意义胺相符，所以模型白通过经济意义检唉验。(2)统计检验 = 1 * GB3 霸绊拟合优度检验：佰R拜2百检验，R-sq摆uared=霸0.9912

17、3版3拌；Adjust啊ed R-sq矮uared=颁0.99022唉1吧；可见拟合优度矮很高，接近于1霸，方程拟和得很搬好。 = 2 * GB3 碍隘变量的显著性检绊验：t检验，白表4：模型系数耙显著性检验，t罢检验结果唉Coeffic芭ient跋Std. Er懊ror斑t-Stati耙stic傲Prob.罢X1百1.93484熬0吧0.21599隘0隘8.95799熬7扮0.0000安X2拌1.38255白9跋0.04582柏3班30.1716矮9疤0.0000坝X3暗-379.26芭54昂280.899败9板-1.3501懊80岸0.1886捌C胺-49822.笆31哀33676.5扮9

18、佰-1.4794唉34摆0.1510蔼从检验结果表中拌看到，包括常数靶项在内的所有解拌释变量系数的t安检验的伴随概率胺均小于5%，所肮以，在5%的显案著水平下安、盎、拜的系数显著不为颁零，通过显著性拔检验，常数项也靶通过显著性检验凹，保留在模型之八中。 = 3 * GB3 皑摆方程的显著性检靶验：F检验，方扮程总体显著性检袄验的伴随概率小版于0.0000芭0，在5%显著佰水平下方程显著皑成立，具有经济般意义。捌(3)计量经济巴学检验：绊方程通过经济意鞍义检验和统计检拔验，下面进行居傲于计量经济学模矮型检验核心的计隘量经济学检验。 = 1 * GB3 芭碍进行异方差性检靶验：疤首先用图示法对奥模

19、型的异方差性傲进行一个大致的敖判断。令X轴为霸方程被解释变量巴，Y轴为方程的按残差项，做带有岸回归线的散点图岸。佰图4：初始模型熬的异方差性检验扳散点图唉图5：初始模型凹的异方差性检验般散点图班图6：初始模型爱的异方差性检验伴散点图背通过图形看到，半回归线向上倾斜阿，大致判断存在柏异方差性，但是拌，图示法并不准爱确，下面使用W挨hite异方差颁检验法进行检验氨，分别选择不带拜有交叉项和带有颁交叉项的Whi背te异方差检验澳法。得到下面的艾检验结果：搬表5：不带有交巴叉项的Whit霸e异方差检验结佰果半Heteros拔kedasti挨city Te碍st: Whi袄te岸F-stati澳stic

20、扮75.5984盎9肮Pro癌b. F(3,昂26)扮0.0000爸Obs*R-s斑quared霸26.9145疤0敖Pro蔼b. Chi-斑Square(笆3)挨0.0000吧Scaled 安explain哀ed SS柏52.7510澳4班Pro胺b. Chi-哀Square(背3)碍0.0000隘Test Eq半uation:俺Depende皑nt Vari奥able: R案ESID2鞍Method:隘 Least 把Squares疤Date: 盎12/29/1啊1颁 Time伴: 17:53般Sample:白 1980 2熬009岸Include巴d obser按vations佰: 30

21、敖Coeffic耙ient哀Std. Er敖ror哎t-Stati扳stic扒Prob.败C按1.51E+0胺8吧1.08E+0把8敖1.39849办2柏0.1738叭X12芭-0.0297按75伴0.00959奥3伴-3.1038把68懊0.0046鞍X22扮0.01741哀9唉0.00124办5艾13.9877阿6凹0.0000挨X32版-2715.9俺96扳8243.37昂5凹-0.3294半76暗0.7444蔼R-squar爱ed伴0.89715懊0熬Mea扒n depen按dent va爸r罢7760778鞍0岸Adjuste靶d R-squ隘ared霸0.88528搬3碍S.D伴.

22、 depen柏dent va罢r半1.80E+0背8佰S.E. of奥 regres癌sion拌6107542矮6挨Aka唉ike inf岸o crite巴rion巴38.8166版8按Sum squ氨ared re拌sid隘9.70E+1班6办Sch拜warz cr啊iterion吧39.0035跋1傲Log lik拜elihood疤-578.25扳02安Han跋nan-Qui安nn crit哀er.拌38.8764耙5凹F-stati稗stic唉75.5984昂9拜Dur稗bin-Wat白son sta白t安1.94705爸6斑Prob(F-艾statist肮ic)白0.00000耙0安表

23、6：带有交叉扮项的White叭异方差检验结果柏Heteros扒kedasti颁city Te拔st: Whi唉te氨F-stati艾stic奥33.5794傲4伴Pro阿b. F(9,凹20)跋0.0000盎Obs*R-s搬quared般28.1378爸9巴Pro稗b. Chi-绊Square(傲9)版0.0009扒Scaled 癌explain隘ed SS背55.1488安2把Pro氨b. Chi-敖Square(岸9)把0.0000颁Test Eq鞍uation:佰Depende佰nt Vari霸able: R阿ESID2拔Method:拜 Least 瓣Squares稗Date: 爸12

24、/29/1摆1扮 Time瓣: 17:54盎Sample:办 1980 2鞍009搬Include摆d obser芭vations八: 30矮Coeffic颁ient袄Std. Er隘ror背t-Stati败stic捌Prob.艾C挨-2.08E+瓣09摆4.06E+0安9百-0.5129袄12摆0.6136班X1半-34576.白99扒39720.3皑2氨-0.8705氨12耙0.3943邦X12奥0.18971澳9埃0.22409柏1瓣0.84661挨5扳0.4072佰X1*X2斑-0.2972版99摆0.44247凹2暗-0.6719扳06背0.5093败X1*X3把127.516澳1版

25、329.282坝4背0.38725罢4胺0.7027唉X2艾29147.1芭4跋35662.2霸9俺0.81731敖0把0.4234坝X22鞍0.03313叭5昂0.00776半0澳4.27005胺3癌0.0004背X2*X3扒-97.116安37靶96.8748颁9啊-1.0024敖93邦0.3281奥X3凹5547349办8靶6853873挨4佰0.80937拔4昂0.4278芭X32坝-283697矮.5扮290382.巴6俺-0.9769胺78翱0.3403隘R-squar坝ed安0.93793百0芭Mea罢n depen昂dent va耙r叭7760778背0隘Adjuste罢d R

26、-squ坝ared爸0.90999艾8俺S.D爱. depen澳dent va柏r啊1.80E+0坝8唉S.E. of阿 regres鞍sion版5409763败6版Aka坝ike inf鞍o crite捌rion百38.7116氨8氨Sum squ癌ared re邦sid霸5.85E+1奥6癌Sch凹warz cr斑iterion扮39.1787案5皑Log lik挨elihood哀-570.67瓣52瓣Han芭nan-Qui肮nn crit矮er.摆38.8611蔼0靶F-stati哎stic澳33.5794熬4佰Dur芭bin-Wat坝son sta碍t捌2.26241般3案Prob(F

27、-蔼statist搬ic)爸0.00000瓣0碍使用White埃检验法不论是否罢带有交叉项，所凹得的检验伴随概斑率均小于5%，盎均在5%的显著佰水平下拒绝方程隘不存在异方差性岸的原假设，爱认为模型具有比爱较严重的异方差扒性。需要对模型挨进行修正。 = 2 * GB3 捌柏多重共线性检验芭：吧用逐步回归法检奥验如下熬以扮为被解释变量，笆逐个引入解释变摆量吧、隘、把，构成回归模型柏，进行模型估计挨。癌表拔7岸：奥 按被解释变量稗与隘最小二乘估计结啊果暗Depende半nt Vari哀able: Y搬Method:罢 Least 哎Squares瓣Date: 艾12/29/1蔼1凹 Time蔼: 1

28、8:32佰Sample:爸 1980 2艾009拜Include百d obser佰vations爱: 30罢Coeffic扒ient佰Std. Er翱ror暗t-Stati拜stic啊Prob.昂X1暗6.69208把6唉0.88052搬6班7.60010瓣1背0.0000袄C熬-334986哎.1版56283.7鞍0拌-5.9517澳43瓣0.0000按R-squar按ed俺0.67351案3爸Mea背n depen斑dent va叭r癌85749.3佰1岸Adjuste班d R-squ敖ared凹0.66185案3凹S.D哎. depen啊dent va爱r板95692.8氨5安S.E.

29、of挨 regres笆sion艾55645.7矮8八Aka斑ike inf白o crite岸rion肮24.7557扳4矮Sum squ摆ared re拔sid芭8.67E+1扒0八Sch叭warz cr阿iterion跋24.8491把5绊Log lik哀elihood背-369.33拔61鞍Han百nan-Qui癌nn crit摆er.扳24.7856隘2柏F-stati癌stic百57.7615唉3敖Dur癌bin-Wat哀son sta氨t肮0.09688吧3岸Prob(F-鞍statist扮ic)俺0.00000哎0翱表柏8蔼：阿 扒被解释变量爸与搬最小二乘估计结绊果颁Depende

30、碍nt Vari八able: Y疤Method:邦 Least 柏Squares哀Date: 澳12/29/1胺1跋 Time班: 18:34傲Sample:矮 1980 2霸009敖Include跋d obser绊vations爱: 30鞍Coeffic啊ient罢Std. Er版ror岸t-Stati傲stic翱Prob.拌X2阿1.68859艾4白0.06301肮1白26.7983扮1吧0.0000拜C半19746.4鞍5扒4234.32颁8岸4.66342鞍0肮0.0001斑R-squar癌ed矮0.96247岸4凹Mea半n depen邦dent va奥r案85749.3凹1颁Adj

31、uste岸d R-squ般ared板0.96113凹4哀S.D昂. depen跋dent va佰r斑95692.8袄5巴S.E. of跋 regres胺sion矮18865.3翱8癌Aka安ike inf氨o crite熬rion碍22.5923皑9拜Sum squ扮ared re摆sid艾9.97E+0版9瓣Sch办warz cr艾iterion爸22.6858鞍0翱Log lik办elihood奥-336.88挨58氨Han昂nan-Qui傲nn crit罢er.爱22.6222岸7板F-stati蔼stic扳718.149吧5案Dur佰bin-Wat百son sta鞍t佰0.40262靶

32、4氨Prob(F-俺statist蔼ic)八0.00000白0艾表隘9埃：八 稗被解释变量背与埃最小二乘估计结疤果背Depende跋nt Vari绊able: Y敖Method:懊 Least 靶Squares鞍Date: 昂12/29/1癌1氨 Time艾: 18:36捌Sample:绊 1980 2吧009扳Include阿d obser扮vations办: 30埃Coeffic伴ient熬Std. Er颁ror爸t-Stati半stic奥Prob.傲X3盎-4733.7罢89疤2602.66芭9隘-1.8188百21敖0.0797版C扳586426.柏4靶275788.盎7搬2.1263

33、6扳1邦0.0424袄R-squar罢ed啊0.10566叭3霸Mea扳n depen稗dent va氨r癌85749.3般1霸Adjuste胺d R-squ傲ared跋0.07372爸2埃S.D爱. depen昂dent va坝r搬95692.8白5把S.E. of巴 regres败sion艾92097.9阿8巴Aka蔼ike inf拜o crite哀rion啊25.7634傲3鞍Sum squ哎ared re癌sid澳2.37E+1绊1耙Sch安warz cr爸iterion爸25.8568般5懊Log lik把elihood扮-384.45肮15鞍Han癌nan-Qui氨nn crit百

34、er.懊25.7933阿2蔼F-stati斑stic伴3.30810爱9哎Dur背bin-Wat扮son sta般t哎0.12071白7柏Prob(F-胺statist笆ic)隘0.07965袄0摆由图可以看出，班与翱的拟合优度是最霸大的，澳R-squar邦ed=0.96颁2474把。再做隘与澳和肮的回归模型。霸表佰10凹：拔 败被解释变量按与皑和啊的最小二乘估计艾结果耙Depende扒nt Vari靶able: Y办Method:坝 Least 隘Squares蔼Date: 矮12/29/1矮1颁 Time袄: 18:47懊Sample:蔼 1980 2案009疤Include瓣d obse

35、r罢vations版: 30氨Coeffic绊ient版Std. Er邦ror矮t-Stati胺stic巴Prob.白X1半1.96360爱7艾0.21818稗8佰8.99961盎7拌0.0000百X2摆1.39125蔼3啊0.04605扒5扒30.2087熬8翱0.0000岸C稗-92084.埃42跋12611.8百5把-7.3014板23搬0.0000靶R-squar翱ed摆0.99061佰8鞍Mea百n depen鞍dent va鞍r耙85749.3扒1芭Adjuste稗d R-squ办ared邦0.98992唉3傲S.D翱. depen翱dent va班r碍95692.8昂5爱S.E.

36、 of瓣 regres隘sion搬9606.08扒8奥Aka叭ike inf般o crite百rion搬21.2728绊2袄Sum squ蔼ared re疤sid靶2.49E+0疤9吧Sch百warz cr啊iterion笆21.4129袄4熬Log lik背elihood柏-316.09傲23邦Han挨nan-Qui鞍nn crit瓣er.氨21.3176昂5胺F-stati芭stic氨1425.41罢1翱Dur按bin-Wat巴son sta爸t板0.95635捌7霸Prob(F-唉statist柏ic)安0.00000艾0拌再做跋与阿和阿、佰的回归模型。半表耙11啊：绊 般被解释变量癌与

37、笆和白、办的最小二乘估计班结果懊Depende爸nt Vari盎able: Y爸Method:翱 Least 氨Squares疤Date: 隘12/29/1耙1瓣 Time扮: 18:51版Sample:稗 1980 2拜009皑Include笆d obser斑vations笆: 30凹Coeffic拜ient芭Std. Er暗ror板t-Stati隘stic埃Prob.拜X1挨1.93484昂0扳0.21599笆0百8.95799瓣7暗0.0000捌X2吧1.38255跋9稗0.04582把3八30.1716半9拔0.0000敖X3阿-379.26埃54斑280.899矮9叭-1.3501芭

38、80办0.1886唉C邦-49822.爱31斑33676.5扮9版-1.4794办34扒0.1510爱R-squar巴ed凹0.99123把3暗Mea班n depen袄dent va颁r叭85749.3扳1啊Adjuste案d R-squ案ared佰0.99022隘1拌S.D稗. depen俺dent va碍r爱95692.8奥5肮S.E. of按 regres佰sion哀9462.95扳1扳Aka办ike inf霸o crite澳rion吧21.2717捌2挨Sum squ埃ared re百sid昂2.33E+0把9绊Sch摆warz cr隘iterion败21.4585俺5胺Log lik

39、案elihood鞍-315.07碍58扳Han懊nan-Qui扮nn crit办er.阿21.3314罢9澳F-stati哎stic扳979.846肮8拜Dur笆bin-Wat肮son sta瓣t艾1.17814半3埃Prob(F-啊statist肮ic)跋0.00000稗0 拌观察胺与拌和扒最小二乘估计的懊拟合优度（凹R-squar鞍ed班 =拌0.99061摆8岸），与佰与癌最小二乘估计的把拟合优度（霸R-squar岸ed艾 =熬0.67351艾3拜）比较，变化明绊显，说明岸对蔼y败的影响显著。观阿察挨与柏和靶、奥最小二乘估计的胺拟合优度（袄R-squar八ed案 =隘0.99123氨3按

40、），与斑与芭和熬最小二乘估计的疤拟合优度（翱R-squar安ed癌 =阿0.99061熬8背）比较，变化不按明显，说明绊对皑y绊影响不显著。 = 3 * GB3 芭罢序列相关性检验霸：暗方程含有截距项叭，因此，可以使疤用DW检验法来霸检验方程是否具俺有序列相关性。爸该模型中，样本岸量n=30，解疤释变量的个数为哀3个，查DW检跋验表知5%的上跋下界为dl=1笆.28，4-d肮l=2.72，背du=1.57袄，4-du=2耙.43，；1%暗的上下界为dl般=1.07，4扮-dl=2.9把3，du=1.绊34，4-du氨=2.66。白本模型的DW检皑验值为：DW=肮1.17814熬3般，在5%的水

41、平颁下，0DW八dl，落在正自靶相关区；在1%凹的水平下，dl袄DWdu，把落在无结论区，翱无法判断。图7 图8稗由于DW值在5扮%的上下界条件凹下正自相关，说碍明模型存在序列百相关性，所以需扒要对模型进行修艾正。扳 (4)预测检霸验疤图9：模型预测唉检验结果图熬预测误差MAP爱E=28.52澳734%，MA办PE大于10，巴预测效果。巴通过参数估计和肮四级检验，得到柏的初始模型是：八t=半（芭-1.4794哎34拜）（懊8.95799靶7拌）（皑30.1716瓣9岸）（疤-1.3501鞍80蔼）敖p=碍（袄0.1510般）唉 肮（般0.0000把）稗 隘（按0.0000奥）班 搬（般0.18

42、86百）靶R-squar叭ed=0.99邦1233 佰Adjuste哎d R-squ矮ared=0.捌990221哎2.3 建立修稗正模型WL安S巴加权最小二乘法敖估计模型系数建靶立模型能够有效俺地消除模型的异埃方差性，同时也靶可以在一定程度靶上克服序列相关稗性，因此，使用扮WLS方法估计盎模型参数是修正案模型的常用方法懊。盎2.3.1熬 唉使用WLS法进岸行参数估计板表12：加权最办小二乘法估计模柏型参数结果输出拔表矮Depende艾nt Vari邦able: Y哎Method:挨 Least 扳Squares办Date: 澳12/30/1傲1鞍 Time瓣: 13:09矮Sample:耙

43、1980 2艾009碍Include矮d obser安vations巴: 30百Weighti岸ng seri芭es: 1/R澳ESID2爸Coeffic氨ient霸Std. Er啊ror阿t-Stati办stic皑Prob.澳X1暗1.70849案6把0.07599熬8佰22.4806邦9案0.0000背X2绊1.57496把9按0.05831矮5熬27.0077拌3绊0.0000碍X3坝-332.61拌86瓣13.9023翱7般-23.925隘32拔0.0000昂C暗-43825.昂71澳2255.91瓣5翱-19.427搬02皑0.0000绊Weighte癌d Stati伴stics白R

44、-squar碍ed啊0.99984稗1矮Mea伴n depen扳dent va碍r扒14463.3八4班Adjuste阿d R-squ盎ared柏0.99982扳3耙S.D昂. depen败dent va颁r岸31652.8碍5挨S.E. of爸 regres澳sion百253.330案4俺Aka爱ike inf般o crite班rion氨14.0308版3安Sum squ半ared re艾sid翱1668584胺.巴Sch扒warz cr扮iterion挨14.2176啊6皑Log lik案elihood案-206.46背25绊Han佰nan-Qui皑nn crit澳er.拜14.0906坝

45、0半F-stati胺stic柏54656.0白7懊Dur百bin-Wat佰son sta阿t唉1.06333阿7把Prob(F-肮statist办ic)板0.00000蔼0奥Unweigh把ted Sta板tistics颁R-squar芭ed唉0.98055般5跋Mea艾n depen安dent va碍r背85749.3挨1癌Adjuste柏d R-squ暗ared跋0.97831氨1按S.D鞍. depen伴dent va癌r岸95692.8笆5挨S.E. of隘 regres霸sion半14092.9八1扒Sum背 square哀d resid懊5.16E+0版9昂Durbin-扒Wats

46、on 拔stat稗0.70865叭4懊2.3.2吧 对修正模型进暗行检验靶要对使用加权最按小二乘法估计参氨数建立的新模型疤进行包括经济意鞍义检验、统计检傲验、计量经济学伴检验、预测检验胺在内的四级检验哀。熬(1)经济意义埃检验败解释变量的系数凹分别为阿1=捌1.70849傲6隘、颁2=把1.57496暗9颁。两个解释变量瓣系数均为正，符班合被解释变量与拌解释变量之间的暗正相关关系，符扮合解释变量增长伴带动被解释变量坝增长的经济实际熬，与现实经济意邦义相符；颁3=伴-332.61啊86巴，碍符合被解释变量班与解释变量之间芭的正相关关系，百所以模型通过经唉济意义检验。对百于常数项的意义懊将在模型经

47、济意扮义的分析中讨论班。岸(2)统计检验拌（显著水平1%八） = 1 * GB3 巴蔼拟合优度检验：盎R敖2案检验，R-sq拌uared=扳0.99984奥1哎；Adjust熬ed R-sq唉uared=版0.99982凹3澳；可见拟合优度傲较初始使用OL按S法估计建立的坝模型有所改善，颁拟和优度相当高扮，新方程拟和得扒很理想。 = 2 * GB3 爱埃变量的显著性检板验：t检验，挨表13：WLS笆模型系数显著性安检验，t检验结癌果安Coeffic瓣ient捌Std. Er斑ror奥t-Stati疤stic白Prob.百X1昂1.70849隘6败0.07599绊8吧22.4806百9氨0.00

48、00罢X2哀1.57496耙9搬0.05831碍5班27.0077爸3八0.0000氨X3碍-332.61矮86爱13.9023癌7爸-23.925巴32氨0.0000斑C搬-43825.柏71白2255.91爱5拜-19.427傲02绊0.0000哎所有系数的t检佰验伴随概率均远版远小于5%，所百以，解释变量的办系数显著不为零熬，通过显著性检按验，常数项同时氨也通过显著性检矮验，保留在模型昂当中不必剔除。 = 3 * GB3 拜斑方程的显著性检按验：F检验，方隘程总体显著性检邦验的伴随概率小跋于0.0000凹0，方程在很高叭的置信水平下显阿著成立，具有经暗济意义。拔(3)计量经济跋学检验袄方

49、程通过经济意盎义检验和统计检奥验，下面进行居奥于计量经济学模背型检验核心的计摆量经济学检验。 = 1 * GB3 摆澳异方差性检验：背下面用Whit扳e异方差检验法罢准确检验新方程氨的异方差性，分蔼别选择不带有交敖叉项和带有交叉百项的White傲检验。得到下面败的检验结果：半表14：不带有柏交叉项的Whi癌te异方差检验安Heteros颁kedasti捌city Te办st: Whi般te盎F-stati绊stic绊4.55E+2岸9办Pro拜b. F(2,罢27)傲0.0000白Obs*R-s碍quared矮30.0000癌0袄Pro凹b. Chi-拔Square(白2)昂0.0000叭Sc

50、aled 碍explain笆ed SS隘0.00071癌3吧Pro盎b. Chi-拌Square(挨2)暗0.9996蔼Test Eq颁uation:肮Depende半nt Vari鞍able: W板GT_RESI昂D2版Method:斑 Least 按Squares班Date: 摆12/30/1斑1叭 Time矮: 13:41百Sample:阿 1980 2耙009奥Include扳d obser啊vations挨: 30胺Colline斑ar test癌 regres凹sors dr肮opped f懊rom spe吧cificat拔ion坝Coeffic熬ient吧Std. Er碍ror案

51、t-Stati皑stic般Prob.扳C隘4.57E-1拌3盎4.80E-1熬3吧0.95054疤5鞍0.3503阿WGT稗85.7113敖1疤2.22E-1案2隘3.85E+1埃3案0.0000叭WGT2懊2.06E-1奥1班7.73E-1疤4版267.272奥9跋0.0000澳R-squar氨ed吧1.00000吧0耙Mea胺n depen凹dent va叭r斑85.7113吧1颁Adjuste班d R-squ鞍ared扒1.00000坝0奥S.D昂. depen哎dent va版r拔450.175办4暗S.E. of按 regres搬sion盎2.54E-1隘2败Aka罢ike inf哀

52、o crite霸rion袄-50.463埃74爱Sum squ跋ared re阿sid埃1.74E-2扮2罢Sch柏warz cr啊iterion艾-50.323唉62拜Log lik斑elihood熬759.956般1疤Han瓣nan-Qui板nn crit懊er.扒-50.418扒92瓣F-stati啊stic袄4.55E+2阿9碍Dur昂bin-Wat暗son sta氨t氨2.06714柏9败Prob(F-拜statist绊ic)斑0.00000斑0癌表15：带有交俺叉项的Whit碍e异方差检验挨Heteros般kedasti靶city Te捌st: Whi暗te败F-stati把sti

53、c奥4.55E+2扮9傲Pro捌b. F(2,阿27)班0.0000斑Obs*R-s扮quared癌30.0000艾0皑Pro袄b. Chi-疤Square(暗2)巴0.0000稗Scaled 白explain稗ed SS八0.00071白3阿Pro隘b. Chi-颁Square(绊2)阿0.9996跋Test Eq挨uation:懊Depende柏nt Vari盎able: W袄GT_RESI爱D2挨Method:按 Least 板Squares吧Date: 般12/30/1摆1熬 Time靶: 13:42唉Sample:拌 1980 2岸009翱Include鞍d obser吧vation

54、s板: 30稗Colline哀ar test敖 regres唉sors dr伴opped f柏rom spe柏cificat柏ion俺Coeffic埃ient芭Std. Er啊ror安t-Stati熬stic百Prob.袄C袄4.57E-1搬3白4.80E-1搬3挨0.95054碍5办0.3503傲WGT半85.7113办1岸2.22E-1爱2斑3.85E+1哎3肮0.0000吧WGT2霸2.06E-1搬1捌7.73E-1扮4傲267.272柏9坝0.0000稗R-squar哀ed阿1.00000芭0捌Mea暗n depen敖dent va敖r疤85.7113案1芭Adjuste按d R-sq

55、u吧ared叭1.00000白0案S.D佰. depen霸dent va俺r矮450.175办4摆S.E. of班 regres鞍sion伴2.54E-1俺2昂Aka百ike inf霸o crite扒rion柏-50.463俺74佰Sum squ败ared re袄sid白1.74E-2拌2挨Sch靶warz cr埃iterion芭-50.323柏62百Log lik板elihood八759.956疤1奥Han肮nan-Qui搬nn crit颁er.佰-50.418按92芭F-stati袄stic版4.55E+2吧9懊Dur稗bin-Wat佰son sta绊t把2.06714板9肮Prob(F-

56、绊statist败ic)颁0.00000搬0傲使用White败异方差检验法，芭不论是否带有交败叉项，均在很高懊的的置信水平下板接受方程不存在邦异方差性的原假哎设，使用加权最胺小二乘法估计模安型参数几乎完全把消除了初始方程肮的异方差性。 = 2 * GB3 办扳多重共线性检验氨：昂用逐步回归法检把验如下：肮以熬为被解释变量，安逐个引入解释变矮量案、般、肮，构成回归模型阿，进行模型估计奥。傲表坝16 哎被解释变量爸与按最小二乘估计结敖果靶Depende办nt Vari柏able: Y艾Method:把 Least 八Squares哀Date: 昂12/30/1罢1暗 Time按: 13:49唉Sa

57、mple:白 1980 2隘009哀Include案d obser盎vations爸: 30按Weighti半ng seri案es: 1/R叭ESID2瓣Coeffic颁ient按Std. Er办ror爱t-Stati碍stic哀Prob.百X1傲6.27177扮4白0.15314摆2颁40.9540艾2百0.0000版C靶-311439耙.0鞍7873.86碍2疤-39.553般53版0.0000熬Weighte哀d Stati巴stics胺R-squar鞍ed扮0.98358澳0澳Mea拌n depen笆dent va搬r罢22359.8癌0背Adjuste敖d R-squ跋ared爱0.

58、98299哀4澳S.D爸. depen奥dent va办r瓣56275.6啊8奥S.E. of把 regres扳sion拌5204.58芭1案Aka傲ike inf佰o crite矮rion翱20.0168挨1绊Sum squ稗ared re爱sid暗7.58E+0班8鞍Sch靶warz cr啊iterion白20.1102稗2哎Log lik败elihood暗-298.25胺21扮Han埃nan-Qui唉nn crit把er.氨20.0466蔼9哀F-stati癌stic熬1677.23澳2拌Dur奥bin-Wat埃son sta罢t碍1.13701翱3把Prob(F-班statist挨ic

59、)鞍0.00000鞍0敖Unweigh癌ted Sta氨tistics奥R-squar白ed暗0.66992哀1巴Mea唉n depen俺dent va俺r鞍85749.3矮1百Adjuste唉d R-squ案ared爱0.65813吧2盎S.D哀. depen胺dent va般r艾95692.8靶5白S.E. of跋 regres安sion把55951.1班0懊Sum办 square坝d resid哎8.77E+1哀0罢Durbin-办Watson 袄stat柏0.09403鞍1癌表蔼17 班被解释变量癌与扮最小二乘估计结叭果颁Depende颁nt Vari矮able: Y皑Method:案

60、 Least 氨Squares澳Date: 昂12/30/1把1安 Time扮: 13:54稗Sample:耙 1980 2笆009叭Include板d obser癌vations伴: 30翱Weighti般ng seri捌es: 1/R氨ESID2把Coeffic澳ient蔼Std. Er跋ror哎t-Stati矮stic艾Prob.扮X2挨2.21673癌8捌4.32E-1昂0奥5.13E+0百9俺0.0000蔼C挨3356.82肮7敖1.35E-0盎6扒2.49E+0哀9爱0.0000罢Weighte昂d Stati癌stics半R-squar碍ed澳1.00000笆0佰Mea板n de