西安市国民生产总值影响因素的实证分析

何洋

【摘  要】西安市作为历史悠久、文化底蕴深厚的大都市，有较为发达的服务业和文化旅游产业。根据传统经济学理论，能够有效带动一个地区经济增长的投资、消费以及进出口。但是根据不同地区的实际差异，传统的收入法核算GDP的计算模式往往无法有效描述一个地区的实际经济增长方式。论文着眼于西安市实际的城市特征以及近十几年来的实际经济状况，利用多元线性回归模型对影响西安市国民生产总值的因素进行分析。

【Abstract】Xi'an， as a metropolis with a long history and rich culture， has a relatively developed service industry and cultural tourism industry. According to the traditional economic theory， investment， consumption and import and export can effectively drive the economic growth of a region. However， depending on the actual differences of different regions， the traditional calculation mode of calculating GDP by income method is often unable to effectively describe the actual economic growth mode of a region. The paper focuses on the actual urban characteristics of Xi'an City and the actual economic conditions over the last decade or so， and analyzes the factors affecting the gross national product of Xi'an City using a multiple linear regression model.

【關键词】国民生产总值;消费服务业;工业产值;多元线性回归;自相关;多重共线性

【Keywords】gross national product; consumer service industry; industrial production; multiple linear regression; autocorrelation; multicollinearity

【中图分类号】F124                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）02-0138-02

1 研究背景

西安市近年来GDP增速一直处于西北领先地位，但总体经济规模和经济增速较之于北上广深成渝等强一线城市仍明显不足。一方面是由于历史因素导致各城市经济发展基础具有比较明显的差异;另一方面是不同城市具有不同的经济结构。改革开放以后，西安市以文化和旅游等第三产业为主要发展方向，打造西北地区的旅游之都，这导致此后一段时间第二产业投资严重缩水，工业制造业在此后一段时间里长期疲敝。20世纪末21世纪初，西安市意识到没有工业支撑所导致的经济发展问题的严重性，因此，下决心加快建设工业制造业，经济结构也逐步有所改善。本文通过分析2000-2018年西安市经济数据，对西安市近十几年来的经济机构以及国民总收入作基本分析。

2 数据来源及前处理

数据来源于西安市统计局官网统计年鉴，收集并整理2000-2018年“国民生产总值、社会消费品零售总额、工业总产值、服务业总产值、净出口额、房地产投资额”的数据，采用多元线性回归模型进行分析。其中，国民生产总值为被解释变量，其余均为解释变量。

首先，对19组年度数据进行高频调整。对样本容量为19的数据经过简单试算后，发现在年度数据下由于样本容量较小，导致各个变量之间的多重共线性非常显著。因此，为初步解决由于样本容量问题导致的多重共线性，通过借助EViews软件中Quadratic-Match Sum指令，将年度数据转换为季度数据，以此来扩大样本量。其次，将所有数据额度统一以亿元为单位。同时，为减小数据波动程度，提高观测值的平稳性，对样本值进行对数化后再参与模型运算。最终参与计算的为2000年一季度至2018年四季度数据，样本容量总计76个。

3 多元线性回归模型

对变量之间的相关关系进行设定。根据经济学基本理论，可初步判定为变量关系服从线性关系，因此，建立多元线性回归模型进行估计，如式（1）所示。其中，被解释变量为西安市国民生产总值，变量名为Gdp。其余解释变量的变量名依次为社会消费品零售总额Cons、工业总产值Indu、服务业总产值Sur、净出口额Xm、房地产投资额Estate。多元线性回归模型为：

带入数据，利用普通最小二乘法得回归数据，如表1所示。

由T统计值和可知，各个解释变量很显著，说明各个经济指标对Gdp有比较好的解释效果;同时，拟合优度R2和F统计量很高，因此，模型整体也很显著，各个变量综合起来对Gdp也有很好的拟合效果。但由Durbin-Watson统计值为0.314可以看出模型存在显著正自相关。因此，通过二阶广义差分法消除自相关后，再对模型进行回归。

经过二阶广义差分法后，模型自相关性显著降低，此时模型的自相关已经消除，此时再对模型进行回归。在经过二阶差分后，变量Indu显著性下降，T统计值为0.532，P值为0.596，但模型的拟合优度R2和F统计值都很高，说明消除自相关之后模型又产生了多重共线性的问题。

由经济学理论和西安市经济结构可以推测，西安市部分工业产值很有可能服务于对外贸易，因此，工业产值Indu极有可能与净出口Xm正相关，从而导致多重共线性。因此，本文通过删除解释变量Xm的方式来解决这一问题。变量调整后的回归模型为：

最终在消除自相关和多重共线性之后重新估计。将参数估计值带入模型中，得最终回归模型如下：

通过表2的各个参数估计值可以看出，回归结果符合经济学规律，且各个参数较为显著，模型整体拟合较好，不存在违背最小二乘法經典假设的相关问题。因此，本模型为最佳线性无偏估计。

4 模型的经济学意义

从各个解释变量的回归系数可以直接看出：社会一般零售品消费额、服务业收入、房地产投资额以及工业产值对GDP的边际贡献率依次为0.431、0.378、0.057和0.052。因此，对西安市GDP有着显著影响的经济指标为社会消费品零售总额和服务业总产值，即每1单位的社会消费品零售总额GDP的贡献为0.431个单位，每1单位服务业总产值对GDP的贡献为0.378个单位。可以从数据中得出，自2000年后的十几年来，拉动西安市GDP的依然为传统的双引擎，即消费品收入和服务收入。工业增加值对GDP的贡献率很低，即每1单位的工业总产值对GDP的贡献为0.052个单位，近似于消费额的十分之一。从工业产值的边际贡献率可以初步判断，西安市工业产业效率较低、基础较弱的现象，这些数据背后反映的宏观经济面貌与本文开篇对西安市宏观经济结构的总体分析十分吻合。

虽然西安市近20年已经在工业制造业领域奋起直追，巩固经济增长动力，但是由统计数据可以看出，现阶段拉动西安国民总产值的主要还是零售品消费和服务业，工业产值对国民总收入的边际贡献依然较低。这反映出目前西安市消费服务业发达，但制造业底子薄弱，产业链欠发达，工业附加值比较低的经济结构现状。

5 结语

只有依靠加工制造业，尤其是以尖端技术为主、工业附加值高的加工制造业，才是保证一个地区经济持久健康发展的基本前提。自20世纪末21世纪初西安市在制造业领域奋起直追以后，虽然工业发展较快，工业产值增加明显，但是目前西安市经济结构总体并无显著变化，依然没有改变西安市以消费服务业为经济增长引擎的这一经济结构。西安市加工制造业的发展任重而道远。西安市应借助“一带一路”起点的巨大政策优势，找准定位抢抓时代机遇，在新经济领域大力发展和布局先进制造业，实现经济发展的提质增效，从根本上改变西安市的经济结构。

【参考文献】

【1】高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京：清华大学出版社，2005.