中国经济增长因素实证分析.docx

1、 中国经济增长因素实证分析姓名：胡旭 学号：20126701 班级：国贸五班【摘要】改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用计量经济学模型具体分析了物质资本，劳动力，对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量 分析，对模型进行检验。【关键字】资本，劳动力，经济增长，实证分析1引言 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，既国民生产总值和国内生产总值的增长来计算。古典经济增长理论以社会财富增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认

2、为知识，人力资本，技术进步是经济增长的主要因素。从古典经济增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量，然而，由于资本服务流量难以测度，在我们这里用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。2.研究方法 2.1数据 表1.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表资料来源：中经网统计数据库 2.2模型建立为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值Y作为对经济发展 的衡量，代表经济发展；用总就业人员数X1衡量劳动力；用固定资产投

3、资总额X2衡量资本投入。中国经济增长除了受劳动力、资本投入影响外，还可能受其他一些变量及随机因素的影响，我们把它统一归并到随机变Ui中，根据Y与X1、X2的表1.1数据，作Y于X1、X2之间的散点图，如图1，采用的模型如下：Y= 0+1X1+2x2+Ui 其中Y代表国内生产总值，X1代表总就业人员数，X2代表固定资产投资总额，Ui代表随机误差项图1 X1、X2与Y的散点图从散点图可以看出，Y国内生产总值与X1总就业人员数大致呈线性关系，且正相关，Y国内生产总值随X1总就业人员数增加而增加；Y代表国内生产总值与X2代表固定资产投资总额，大致呈线性关系，且正相关，Y代表国内生产总值随X2代表固定资

4、产投资总额增加而增加。3.研究结果3.1参数估计利用Eviews软件，作Y对X1、X2的回归，回归结果如下 图2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/20/14 Time: 14:29Sample: 1980 2012Included observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-97122.0016960.33-5.7264200.0000X12.0521600.2765367.4209450.0000X21.2885310.03387938.033

5、590.0000R-squared0.990688Mean dependent var120235.9Adjusted R-squared0.990067S.D. dependent var143674.1S.E. of regression14318.93Akaike info criterion22.06306Sum squared resid6.15E+09Schwarz criterion22.19911Log likelihood-361.0405Hannan-Quinn criter.22.10884F-statistic1595.852Durbin-Watson stat0.62

6、1876Prob(F-statistic)0.000000 3.2对回归方程的分析 可得到估计方程为 =-97122.00+2.052160X1+1.288531X21=2.052160,说明在其他变量不变的条件下，总就业人员数每增加一万人，就会使国内生产总值增加2.052160亿元; 2=1.288531, 说明在其他变量不变的条件下, 固定资产投资总额每增加1亿元，就会使国内生产总值增加1.28853亿元；0=-97122.00是样本回归方程的截距，它表示不受总就业人员数和国内资产投资总额影响自发经济增长行为。3.3拟合优度由图中数据可以看出，本例中的决定系数R2=0.990688,调整的

7、决定系数为0.990067，说明模型对样本的拟合效果非常好，解释变量X1，X2能对被解释变量Y 99%的离差做出解释。3.4回归方程的整体性检验（F检验） 提出假设： H0：1=2=0; H1:j不全为零（j=1,2）在显著水平=0.05，n-3=30时，查F分布表，得到F0.95(2,30)=3.32利用样本数据计算检验统计量F=R2/K/(1-R2)/(n-K-1)=1595.8247本例中F=1595.8247F0.95(2，30)=3.32，差异显著，拒绝H0的假设，方程显著不为零。说明模型的线性关系在95%的水平下显著成立。3.5异方差首先用图示法对模型的异方差进行一个大致的判断。令

8、X轴为方程被解释变量，Y轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。 图3：初始模型的异方差性检验散点图图4：初始模型的异方差性检验散点图从图3，图4可以看出，随着X的增加，残差项的离散程度增大，表明随机误差项也存在异方差。但是，图示法并不准确，下面使用戈里瑟检验法进行检验，用残差值RE对X1，X2进行回归，建立如下方程：RE=0+1X1+2X2+i下面是Eviews的估计结果见图5 图5：残差值对值RE对X1，X2的Eviews的结果则样本回归的估计方程为：RE=-724.0457+0.162783X1+0.016228X2因为1=0.162783 2=0.016228,不显著，说明随机误差项之

9、间不存在异方差性，或异方差问题不严重。3.6序列相关从图二可知DW=0.621876，给定显著性水平=0.05，因为k=1，n=33，查DW值附表，得DW检验临界值dL=1.38 du=1.51.因为DW=0.621876 dL=1.38，根据DW检验的判定规则，可知随机误差项存在很强的自相关。3.7多重共线性 用逐步回归法检验如下：以Y为被解释变量，逐个引入解释变量X1 X2，构成回归模型，进行模型估计。图6：被解释变量Y与X1最小二乘估计结果图7：被解释变量与X2最小二乘估计结果可以看出，Y与X2的拟合优度最大，再做Y与X1 X2的回归模型。图8：被解释变量与X1 X2最小二乘估计结果观察

10、Y与X1 X2最小二乘估计的拟合度与Y与X1最小二乘估计的拟合优度比较，变化比较明显，所以X1对Y的影响比较显著。4：结论重要结论1. 固定资产投资是经济增长的重要原动力。经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。固定资产投资时经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。2. 劳动力对GDP有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。这是因为我国劳动力结构总量巨大，供给充足，流动性强，对GDP影响很大。但是劳动力的人力资本含量，高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，会直接影响了经济的增长。政策建议就业是民生之本，有促进就业，保持经济增长良好势头成为

11、我国当今乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低职业率，另一方面加强各地区人才交流及促进劳动力自由流动，并通过合理技术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。劳动力的人力资本含量，高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，直接影响了经济的增长。因此应当控制人口数量，优化劳动力结构，提升劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。参考文献：1. 徐铮，张润清，李晓红，1990-2004年我国经济增长因素实证分析j，经济论坛，2007（04）2. 吴沛，李克俊，中国经济增长影响因素实证分析，西华大学，成都6100393. 刘诗白，2004，社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社4. 中经网统计数据库