《基于多元回归分析S省GDP影响因素实证分析》3800字

基于多元回归分析S省GDP影响因素实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u3005基于多元回归分析云南省GDP影响因素 128544关键词：多元回归分析；GDP增长；影响因素 14612一、变量选取与建模 117599（一）指标选取与说明 14774（二）样本数据来源 36110（三）模型建立 56112二、实证分析 65001三、结论 728018参考文献 8摘要：经济实力的雄厚是衡量综合国力强弱的重要标志之一，而经济发展状况如何在很大程度上决定了其经济实力的强弱。本文选取云南省1996-2020年时间序列主要经济数据，从劳动、资本、技术进步、消费、对外经济贸易、文化、教育、农业、工业、能源消费、旅游及产业结构变化共12个角度为出发点，进行实证分析研析云南省经济增长的影响因素。关键词：多元回归分析；GDP增长；影响因素一、变量选取与建模（一）指标选取与说明1.经济增长，指一个国家或地域在某个较长时期内的总产出较前一期的总产出完成的增长，简言之就是GDP增长。所以对于模型中的总产出Y即经济增长因变量，选取云南省地区生产总值即GDP表示，单位为亿元。2.劳动力，指具备劳动能力的人，是一切生产不可或缺的重要部分，选取各年度就业总人数（万人）来反映，用变量X1表示。3.物质资本投入，指投入于生产中且长期存在的生产物资形式，如机器设备、厂房等设施。选取云南省全社会固定资产投资额（亿元）来反映物质资本投入，用变量X2表示。4.技术进步，指科技不断发展、创新和完善，旧技术不断被新技术所替代从而提高产出效率的过程，选取技术成交额（亿元）来反映，用变量X3表示。5.消费，是促进经济发展最直接的动力，指人们为满足其各种需求而利用社会产品的过程，选取社会消费品零售总额（亿元）来反映，用变量X4表示。6.对外经济贸易，指自国与外国进行的商业贸易，可衡量本国的对外开放程度。因云南省属于边界省份，其周围毗邻多个国家，所以将对外经济贸易纳入影响因素，选取净出口额（亿美元）反映，净出口额=出口额-进口额，若差额大于零则为顺差，反之则为逆差，用变量X5表示。7.文化，集民族社会现象与既有的内在精神的传承、发展于一身，体现着一个民族的人文情怀，选取图书发行量（万册）反映，用变量X6表示。8.教育，是一种思维和知识的传授，更是一个民族最根蒂的事业。在我国，教育甚至被摆在现代化建设中首要发展的战略位置，本文选取一般教育支出（亿元）来反映，用变量X7表示。9.农业，以支撑国民经济建设发展为出发点，对于农业大国而言的中国，更显农业对国民经济发展的重要性。选取农业生产总值（亿元）来反映，用变量X8表示。10.工业，一直被视作国民经济的主导产业，是组成第二产业的重要部分，对经济增长的贡献程度不容小觑。选取工业总产值来反映工业对经济增长的影响，用变量X9表示。11.能源消费，指生活和生产总耗费的能源，依据人均占有量度量一国的经济发展和人民生活水平，也与环境污染有着紧密联系。选取能源消费总量（万吨标准煤）来反映，用变量X10表示。12.旅游业，指凭仗旅游资源和设施，为旅游者提供各种旅行观光服务的产业。选取国际旅游外汇收入（百万美元）反映，用变量X11表示。13.产业结构，是一种五维空间关系，即产业之间、产业内部生产要素之间、时间、空间、层次。选取产业结构变化指数（%）来反映，用变量X12表示。综上所述，所选定的用于衡量经济增长及其影响因素的指标如下（见表1）：表1各变量的选取及含义类型指标名称及单位含义变量表示经济增长GDP（亿元）地区生产总值Y劳动力就业人数（万人）16周岁以上，从事社会或经济劳动并取得报酬或收入的人X1物质资本投入全社会固定资产投资额（亿元）在一定时期内以货币形式建购固定资产的工作量及有关的费用总称X2技术进步技术成交额（亿元）衡量科技成果转化的重要指标X3消费社会消费品零售总额（亿元）企业通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营的实物商品金额，及供应餐饮服务的收入金额X4对外经济贸易净出口额（亿美元）出口总值与进口总额值的差额X5文化图书发行量（万册）一定时期内各类图书出版发行总量X6教育一般教育支出（亿元）国家或地区用于教育的全部开支X7农业农业总产值（亿元）一个年度内用货币表现的农、林、牧、渔业所有产品的总量X8工业工业总产值（亿元）一个年度内用货币表现的工业企业已出售或可供出售工业产品总量X9能源能源消费总量（万吨标准煤）一定时期内全国或地区国民经济各行业和居民消费的各种能源总和X10旅游业国际旅游外汇收入（百万美元）入境旅游者在中国境内旅行观光时在交通、参观游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等所有花费。X11产业结构产业结构变化指数（%）产业结构变化指数=第三产业增加值/GDPX12（二）样本数据来源本文拣选的云南省1996-2020年年度相关经济数据，来自相应年度的《云南省统计年鉴》和《中国统计年鉴》，从中选定13个用于分析的经济指标及其对应数据（见表2）。其中，因2020年部分数据搜集不完整，经综合考量后，本文最终选择用1996-2019年度完整数据进行研究分析，以确保研究结论更高的准确性和精确度。表2云南省1996-2020年主要经济指标年度数据年份Y（亿元）X1（万人）X2（亿元）X3（亿元）X4（亿元）X5（亿美元）X6（万册）19961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920201517.691676.171831.331899.822030.082159.002358.732633.393136.383497.694090.665077.356016.596574.367735.339523.1311097.3912825.4614041.6514960.0016369.0018486.0020880.6323223.7524521.902186.202223.502240.502244.002295.402322.502341.302353.302401.402461.302517.602573.802638.372684.802765.902857.242881.902912.362962.252942.502998.892992.652992.802990.38-448.02540.50672.54663.97683.96738.45814.611000.121291.541777.632208.602759.033435.934526,375528.716191.007831.109968.3011498.5313500.6216119.4018935.9921075.7622825.0424582.575.345.4512.7217.2318.7725.5317.9522.8721.5615.928.279.755.0510.2510.8811.7145.4842.0047.9251.8458.2684.7689.4982.70-430.67490.42530.24577.06630.53699.63784.16871.131033.331187.431387.481654.372072.932433.963057.123746.374380.225053.715744.426390.837222.738194.799197.2610158.239792.872.704.074.444.095.374.996.336.867.305.455.516.923.7510.0918.4428.93-9.6960.8979.8287.2531.65-5.34-42.71-36.4853.34134891541314281171511341413471126871468715052128981738815962174851706815084169521673617162153071902015244164231051210833-注：数据来源于各年度《国家统计年鉴》、《云南统计年鉴》。

表2（续）年份X7（亿元）X8（亿元）X9（亿元）X10（万吨标准煤）X11（百万美元）X12（%）199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202041.2944.0249.9355.9962.3176.2886.0593.17111.82122.28150.39190.54241.95308.18374.79483.00674.82685.97674.94767.46871.14998.331077.431069.851162.55567.51612.01620.02642.48680.86703.53737.55799.33965.221068.581209.761414.791641.461706.191810.532306.492680.223056.043261.303383.093704.693872.934108.884935.735920.521291.381440.111503.231561.081589.361675.111850.462176.402479.073249.844110.255137.305738.816261.757880.709595.1511641.4612756.9812840.6412169.6712823.2113112.9514607.3116784.5222242.482819.433428.983364.493287.973468.333741.034131.314449.975209.816023.976620.577132.637510.828032.068674.179540.2810433.6810072.0910454.8310424.6910725.9511163.5711590.0212157.65-221.11264.00261.00350.00339.02367.01419.00340.14422.45528.01658.44860.001007.551172.211323.651608.611947.082418.182420.652875.503074.773550.334418.005147.36-32.1632.5333.2935.8537.0339.0540.4140.9740.2041.8641.8542.7542.1944.4043.6645.3145.0446.3647.4149.3951.2953.1753.2352.6451.53（三）模型建立本文基于传统C-D生产函数，在引入新影响因子后构建成拓展的新C-D模型，其生产函数形式如下：Y=CX因考虑的变量较多，为方便实证分析，同时避免异方差性，将模型（1）等式两侧采取对数处理，得到含有随机扰动项μ的线性模型为：lnY二、实证分析由于研究的解释变量较多，各变量之间可能存在一定相关性，故选择用主成分分析法处理数据，以期用较少但最主要的变量描述云南经济增长的影响因素。根据spss软件得到各自变量的相关阵（见表3）：表3因变量相关系数矩阵成分123410.9090.09-0.1290.11320.8990.154-0.180.17430.8670.031-0.160.23140.8580.1440.433-0.06850.857-0.018-0.2010.31160.7360.157-0.346-0.20570.7360.157-0.346-0.20580.7070.0790.667-0.1699-0.2860.860.181-0.14810-0.3160.823-0.2160.06411-0.2150.7840.1890.22212-0.043-0.1820.6850.391由表3得知，除个别变量间相关系数绝对值在0.4~0.6之间，大多自变量间的相关系数都高达0.9以上，这表明所选取的变量间存在较为复杂的关系。因此，需进行主成分分析以找出可以含括原变量绝大局部信息的主成分因子，从而根据因子得分发现影响云南经济增长的主要因素。根据成分矩阵，把各成分与各变量一一相对的数据作为被除数，该成分对应的特征值的算术平方根作为除数，两者相除得其标准化变化系数（见表5），以此建立各主成分与标准化原始变量的线性表达式，其中PC1、PC2分别表示第一、二主成分，其表达式为：PCPC表5主成分系数及标准化系数变量成分系数标准化变换系数PC1PC2PC1PC2lnlnlnlnlnlnlnlnlnlnlnln0.3107490.3109310.1758800.3118740.2838250.1811780.3115850.3109410.3090760.3047040.3105380.294277-0.034143-0.0438830.722349-0.0071790.238534-0.614888-0.014377-0.033487-0.099427-0.119335-0.0300740.1171440.0971540.0972110.0549880.0975060.0887360.0566440.0974150.0972140.0966310.0952640.0970880.092004-0.033192-0.0426610.702238-0.0069790.231893-0.597769-0.013977-0.032555-0.096659-0.116013-0.0292370.113883第一主成分PC1的线性表达中，除了技术进步lnX3和文化lnX6的系数相对较小外，其余变量的系数值大小相当，故PC1可以看作lnX1、lnX2、lnX4、lnX5、lnX三、结论首先，要增加教育的投资力度，向教育基础设施建设注入更多资金流，改善教