国内生产总值GDP影响因素分析

原嘉洁

摘 要：许许多多的因素会对国内生产总值产生或大或小的影响，本论文只从供给和需求这两个方面出发，探寻有哪些因素会对经济的增长产生一定的影响。探寻这些不同的影响因素既可以更好地了解GDP的真正含义，还有利于政府依据GDP的大小制定不同的经济政策来促进国民经济的发展。本论文通过回归分析的方法来测量不同因素对经济增长的产出弹性。资本的弹性系数为1.196，说明社会总资本投资每增加1%就可以拉动1.196%的经济增长。劳动力的系数为0.682，说明劳动力投入每增加1%就可以拉动0.682%的经济增长。

关键词：国内生产总值（GDP）；社会总投资；劳动力；新古典模型；经济增长

一、研究意义

经济的发展对一个国家是具有巨大的意义的。GDP也是各国政府所瞩目的。我国的GDP逐年增长，经济发展迅速。同时，GDP是宏观经济中最受到瞩目的经济统计数值，是衡量国民经济发展的其中的一个重要的经济指标。GDP指的是在一年的时间范围内，一个国家或者地区所有常住单位所生产的最终产品以及劳务的总体价值。它对一国的经济发展起到重要的导向作用，GDP的增长对一个国家而言是十分重要的。

二、文献综述

历年来，经济增长成为很多学者重点研究的课题，赵晋平认为社会可支配资金的规模及其配置方式和配置效率是促进经济增长的基础，东中西部的工业总产值的差距正在逐步扩大；周冯琦认为中国经济目前为止的发展有了长足的进步和提高，但是目前如何去调整中国的产业结构以及促进经济的增长是目前刻不容缓需要解决的一个问题。上述学者的研究从各个方面着手实证进行了研究。

三、理论分析

本文采用道格拉斯函数的原理，采取劳动力和固定资产投资作为影响经济的内在发展因素进行研究，在后面的章节中进行相应的实证研究。从理论以及经验数据来说，劳动力和固定资产投资对经济增长均有显著的促进作用，即系数是正向的，具体实证在后面的章节进行。

四、变量测量与模型设定

被解释变量为国内生产总值GDP，用变量Y来进行表示。解释变量为劳动力，用变量L来进行表示。劳动力用全社会就业总人数（该数据来自中国统计年鉴）来近似代替；另一个解释变量为物质资本投入量，用变量K来进行表示。物资资本投入量用全社会固定资产投资来近似代替，居民价格消费指数用C来表示。

由于模型的数据很大，因此通过对数化来使数据的线性趋势更为显著以及减弱模型存在的异方差性，因此，对解释变量与被解释变量均进行对数化处理，可得模型如下：

其中， 表示常数项， 、 、 为待估计参数，即变量系数， 为随机误差项。

五、估计参数

散点图：

可以看到，LNK、LNL、LNC与LNY存在比较明显的线性关系，接下来对回归模型进行估计。

运用Eviews软件，将以上数据导入软件，对参数进行估计，得到下表：

根据表中的数据，模型估计的结果为：

从回归结果来看，可决系数R^2与 F值都很大，反映了模型中各个解释变量的联合作用力对Y的影响显著。并且在 的显著性水平下，回归系数都比较显著，回归方程似乎可以使用。

六、模型检验

6.1经济意义检验

模型估计结果，1.421为LNK的系数，说明当社会总资本投资每增加1%就会有1.421%的经济增长。0.655为LNL的系数，说明当劳动力的数量每增加1%就可以带动0.655%的经济增长，居民消费价格指数每增加1%，就会引起经济减少-0.602%。该模型符合我国经济增长的实际情况。改革开放后，政府的人口红利政策和增加外资的引进为我国的经济带来了巨大的变化。

6.2拟合优度和统计检验

擬合优度检验：由回归结果可得，R2=0.997，修正后的 R2=0.997。这两个数据说明了资本和劳动力以及居民消费价格指数来拉动了大部分的经济增长。模型对数据样本的拟合效果很好。

F检验：针对H0：β1=β2=β3=0，给定显著性水平α=0.05，F值为3648.811，在0.05的显著性水平下，整个模型不显著的原假设是不成立的，说明回归方程显著。

T检验：社会总资本和劳动力、居民消费价格指数的各自的t值分别为7.492、34.440、-2.152，相对应的 P 值分别 0.000 和0.000、0.039，均在0.05的显著性水平下是显著的。说明资本和劳动力，以及居民价格消费指数对GDP增长的作用是显著的。

6.3计量经济学检验

6.3.1 异方差性检验

可以粗略判断，残差的拟合较好，模型不存在异方差性。对模型进行异方差性检验，用怀特检验方法以检验模型的残差项是否有异方差性：

通过怀特检验可以看到，Obs*R-squared为2.974，对应的Prob. Chi-Square（2）为0.226>0.05，即在0.05的显著性水平下，通过了同方差性检验，即模型是不存在异方差的。

6.3.2 自相关性检验

在模型通过异方差的检验的情况下，对模型进行残差的自相关检验，DW值为0.752，临界值du为1.442，dl为1.098，0<0.752

可以发现，du<1.591<4-du，即模型不存在一阶自相关性，对模型进行LM检验，看模型是否存在高阶自相关：

Obs*R-squared = 2.950，对应的prob值为0.2288，大于0.05，因此，该模型不存在高阶自相关。 该模型通过LM检验。

6.3.3 多重共线性检验

从变量的方差膨胀因子可以看出，VIF是小于10的，因此，多重共线性不严重，图6.4得到的回归结果是有效的。在进行所有的检验后，得到结果如下：

拟合优度检验：由回归结果可得，R2=0.997，修正后的 R2=0.997。这两个数据说明了资本和劳动力以及居民消费价格指数来拉动了大部分的经济增长。模型对数据样本的拟合效果很好。

F检验：针对H0：β1=β2=β3=0，给定显著性水平α=0.05，F值为3648.811，在0.05的显著性水平下，整个模型不显著的原假设是不成立的，说明回归方程显著。

T检验：社会总资本和劳动力、居民消费价格指数的各自的t值分别为7.492、34.440、-2.152，相对应的 P 值分别 0.000 和0.000、0.039，均在0.05的显著性水平下是显著的。说明资本和劳动力，以及居民价格消费指数对GDP增长的作用是显著的。

残差的拟合较好，模型不存在异方差性。同时对模型进行修正，消除了一阶自相关性。并且该模型通过了LM检测和多重共线性的检测。

七、结论

從以上模型经分析可得出：

（1）社会总资本和劳动力对GDP的增长有显著的影响，并且该影响是正向的。本次的分析结果也可以证实此点，该影响通过了实证并且验证了我们的假设是成立的。

（2）但影响程度仍比较低，因此，可以判断目前我国经济体制还需要继续完善，我国产业结构还没达到完全的优化，经济的协调能力还需要继续发展。

（3）在新古典增长模型的理论基础下β1+β2=1，及规模报酬是不变的。但是在我们的实验结果中从β1+β2>1我们可以得到规模报酬是递增的。所以还需要增加样本数据，理想的分析结果是规模报酬是不变的。

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