基于重庆市GDP影响因素的研究

区域经济基于重庆市GDP影响因素的研究■侯晴文摘长江师范学院财经学院要:本文从重庆市各区县GDP的影响因素分析入手，通过对重庆市2014年38个区县的截面数据进行相关回归分析，其中，以各地区的GDP为被解释变量，以可能影响GDP的诸多因素作为解释变量。应用计量经济学所学知识根据经济理论选取的影响重庆市各地区GDP的各因素，从重庆信息网获得相关数据，建立多元线性回归模型，对模型进行逐步分析、检验，修正模型，使模型能够很好的解释诸多因素对GDP的影响。让重庆市及其周边地区在以后的经济发展中得到一些启示，这些启示帮助我们注重经济结构的优化，从而促进GDP持续、健康、稳定地发展。关键词：GDP；固定资产投资；财政收入；居民人均生活消费支出；医疗机构病床数表1一、研究问题的提出2014年，重庆市实现地区生产总值14265.40亿元，同比增长10.9%，较全国高3.5个百分点。GDP作为国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标，重庆市的GDP影响因素引起了人们思考，是何种原因导致重庆市的GDP高速增长？我们有又会从这些原因中的到怎样的启发？在此，我们针对以上问题，对重庆市38个区县的GDP的影响因素进行了研究分析。我们选取了最可能影响重庆市GDP的四大因素，分别是固定资产投资、财政收入、居民人均生活消费支出、医疗机构病床数。并从《重庆市2014量统计年鉴》获得数据，进行分析。二、模型的设定.com.cn. All Rights Reserved.初步将模型设定为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μβ0为常数；β1，β2，β3，β4表示回归系数。选取被解释变量:GDP（万元）Y;解释变量依次选取：固定资产投资（万元）X1财政收入（万元）X2;居民人均生活消费支出（元）X3;医疗机构病床数（个）X4。利用stata软件绘制被解释变量与各解释变量的散点图，如下：(536725)(0.1164576)(1.426279)(54.82322)(93.53154）t=（-4.05）（4.51）（1.88）（2.23）（4.09）R2=0.9066R2=0.8952F=80.05n=38该模型R2=0.9066，修正后的可决系数R2=0.8952很高，F检验值为80.05，很明显是显著的，但是在给定显著性水平α=0.05，临界值（33）=2.035，X2的系数β2的值为1.88,1.88＜（33）=2.03，此时就不显著了，这说明可能存在多重共线性的问题，可能需要进一步进行检验、修正。三、多重共线性的检验与修正解释变量y与被解释变量x1,x2,x3,x4之间的相关关系，如下表：表2由以上四个图可以发现被解释变量Y与解释变量X1，X2，X3，X4之间都存在着明显的线性相关关系，虽然变量存在明显的异方差，但是不影响其线性关系，说明模型设置是正确的。利用stata软件对被解释变量和各解释变量进行初步回归分析，整理数据，得到结果如下：根据表1中数据，将模型估计的结果写为：Y=-2173145+0.524663X1+2.683705X2+122.1612X3+382.4401X4由表2可知，各解释变量之间的相关系数较高，证明确实存在一定的多重共线性，我们采用变换模型的形式修正出现的多重共线的情况。将各变量进行对数变换，得到LnY=β0+β1LnX1+β2LnX2+β3LnX3+β4LnX4+μ的模型，再对这个模型进行估计：利用stata软件，对y,x1,x2,x3,x4分别取对数，分别生成LnY,LnX1,LnX2,LnX3,LnX4的数据，重新得到新的回归结果如下表所示：130总第809期2016年2期表3根据表3中数据，得出模型估计的结果，写为：LnY=-2.84937+0.425032LnX1+0.2184301LnX2+0.519453LnX3+0.45770LnX4(0.8934403)(0.0830995)(0.0843861)(0.1241725)(0.075842）t=（-3.19）（5.11）（2.59）（4.18）（6.03）R2=0.9725R2=0.9692F=292.14该变换后的模型R2=0.9725，修正后的可决系数R2=0.9692很高，F检验值为292.14，很明显是显著的，在给定显著性水平α=0.05，临界值（33）=2.035，各系数检验都是显著的。可见进行对数变换后的模型，消除了多重共线性的问题，能够更好地说明解释变量与被解释变量之间的线性关系，该模型比之前未进行对数变换后的模型更适合用来解释重庆市各地区GDP的众多影响因素，所以，以下将以该模型进一步进行检验、完善。四、模型的检验1.经济意义的检验模型估计结果说明，在其他变量不变的情况下，固定资产投资每增加1%，平均说来，GDP会增长0.425%；财政收入每增加1%，平均说来，GDP会增加0.218%；居民人均生活消费每增加1%，平均说来，GDP会增长0.519%；医疗机构病床数每增加1%，平均说来，GDP会增加0.458%。这与经济增长的现实相符。2.模型统计意义检验（1）拟合优度：由上表数据得到R2=0.9725，修正后的可决系数R2=0.9692，说明所建模型对样本数据的拟合较好。即解释变量x1,x2,x3,x4对被解释变量y的就大多数差异做了解释。（2）F检验：针对H0：β1：β2：β3：β4=0，给定显著水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=4,n-k=33的临界值Fα=0.05（4,33）=2.659，由上表F=292.14＞Fα=0.05（4,33）=2.659，应该拒绝原假设H0：β1：β2：β3：β4=0，说明回归方程显著，即“固定资产投资”、“财政收入”、“居民人均生活消费支出”、“医疗机构病床数”这4个变量联合起来确实对“GDP”有显著影响。（3）t检验：分别针对H0：βj（j=1,2,3,4）,给定显著性水平α=0.05，查分布表得自由度n-k=33,临界值（33）=2.035，由表中数据可得，对应得t统计量值分别为5.11，2.59，4.18，6.03所有系数对应的t统计量的绝对值均大于（33）=2.035，这说明在显著性水平α=0.05下分别都应拒绝：H0：β（jj=1,2,3,4），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“固定资产投资（X1）”、“财政收入（X2）”、“居民人均生活消费支出（X3）”、“医疗机构病床数（X4）”分别对被解释变量区域经济“GDP（Y）”都有显著影响。五、异方差的检验利用stata软件采取怀特检验法对模型进行异方差检验，结果如下：表4由表4可得，原假设为同方差，备择假设为异方差。根据Prob>chi2=0.2480,在α=0.05的置信水平下，由于0.2480＞0.05，则接受原假设，即不存在异方差，说明经过修正后的对数模型更接近真实情况。六、结论、建议通过对模型的分析结果，得到了最终的经济模型方程为LnY=-2.84937+0.425032LnX1+0.2184301LnX2+0.519453LnX3+0.45770LnX4，从中我们可以看出，在影响重庆市GDP的四个因素当中，居民人均生活消费支出（X3）对GDP的影响最大，其次分别是医疗机构病床数（X4）、固定资产投资（X1）。因此，我们应吸取过去的一些经验教训，彻底破除“重生产，轻消费”、“高积累，低消费”的传统观念，真正从思想上认识到消费的导向作用和拉动作用，并落实到行动上去。众所周知，扩大内需，转变经济增长方式最稳定、最根本的方法就是提高普通居民的消费水平，要让人民乐于消费、敢于消费，最关键的要素是提高收入。我们认为可以通过以下途径来实现：第一，加大对企业职工工资增长的调解制度，制定相关法律法规，保证职工工资随企业效益的提高而增长；第二，健全并落实最低工资制度，对各地制定、执行最低工资标准情况加强监督检查；第三，提高居民财产性收入，包括动产（股票、债券等）和不动产（房子、土地等）两部分。参考文献：[1]庞浩.计量经济学第三版[M].科学出版社.[2]陈强.高级计量经济学及stata应用第二版[M].高等教育出版社,2013.[3]麻英.我国城镇居民消费的计量经济学分析知识经济.[J],2011(1):59-60.作者简介：侯晴文（1994.12-），女，汉族，甘肃靖远人，长江师范学院财经学院在读本科131.com.cn. All Rights Reserved.