计量经济学模型(共7页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上中国经济增长影响因素实证分析学号 班级 姓名摘要: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。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对19802010年中国经济增长因素进行研究,分析了物质资本、劳动力、消费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。关键词:消费、投资、经济增长、劳动力,实证分析一、文献综述(一)经济增长理论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,即以国民生产总值和国内生产总值的(GDP)的增
2、长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心,指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。(二)影响因素的分析从古典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,在这里我们用全社会固定资产投资总额(亿元)来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口,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。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要
3、方面。在19782008年的30年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析,可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。二、数据收集与模型的建立(一)数据收集表2.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表年份国内生产总值(现价)年末从业人员数全社会固定资产投资总额居民消费价格指数(上年=100)19804545.642361910.9107.519814891.643725961102.51
4、9825323.4452951230.410219835962.7464361430.110219847208.1481971832.9102.719859016498732543.2109.3198610275.2512823120.6106.5198712058.6527833791.7107.3198815042.8543344753.8118.8198916992.3553294410.4118199018667.8647494517103.1199121781.5654915594.5103.4199226923.5661528080.1106.4199335333.96680813
5、072.3114.7199448197.96745517042.1124.1199560793.76806520019.3117.1199671176.66895022913.5108.31997789736982024941.1102.8199884402.37063728406.299.2199989677.17139429854.798.6200099214.67208532917.7100.42001.27302537213.5100.72002.77374043499.999.22003.87443255566.6101.22004.37520070477.4103.92005.47
6、582588773.6101.82006.476400.2101.52007.376990.9104.82008.477480.4105.9200977995.899.3资料来源:中经网统计数据库。(二)模型设计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;用固定资产投资总额(x2)衡量资本投入:用价格指数(x3)去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。采用的模型如下:y= 1+2x1+3x2+4x3+ui其中,y代表国内生产总值,x1代表社会就业人数,x2代表固定资产投资,x3代表消费价格指数,
7、ui代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析,得出各个变量与我国经济增长的变动关系。三、模型估计和检验(一)模型初始估计表3.1 模型初始估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/07/11 Time: 16:33Sample(adjusted): 1980 2009Included observations: 30 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-16197.4741510.11-0.0.6996X11.0.6
8、.0.0000X21.0.25.879790.0000X3-580.7369355.4395-1.0.1143R-squared0. Mean dependent var85805.26Adjusted R-squared0. S.D. dependent var95097.07S.E. of regression12024.95 Akaike info criterion21.75092Sum squared resid3.76E+09 Schwarz criterion21.93775Log likelihood-322.2638 F-statistic595.9008Durbin-Wat
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