基于计量模型的广东省GDP影响因素的实证分析

郭心悦

摘要：广东省处于经济转型发展阶段，为使广东省地区生产总值保持稳步增长，本文运用计量经济学模型，以Eviews作为工具，以计算GDP的支出法为线索，利用广东省2000—2019年样本数据进行实证检验，最终确定广东省地区生产总值将受到社会消费品零售总额与经营单位所在地净出口两个因素的显著影响，并提出相应的对策，促使广东省地区生产总值得到持续增长。

关键词：地区生产总值  GDP  影响因素  计量经济学  Eviews

国内生产总值（GDP）是指按国家市场价格计算的一个国家（或地区）所有常驻单位在一定时期内生产活动的最终成果，反映的是在一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标。

关于国内生产总值影响因素的实证分析，国内很多学者进行过相应的研究、论述。姚玉臣（2014）根据定量分析研究，运用相关分析、回归分析及组合预测等数理统计方法，利用SPSS1、EVIEWS6.0对GDP显著影响因素及显著因果关系做了系统的分析。胡鹏、武墨（2016）选取2008年金融危机前后我国GDP數据，基于EVIEWS模型对其进行分析整理，最后提出可行性政策建议。左盛威（2011）研究运用统计和计量方法，得到国内生产总值的三个主要影响因素。王鼎立（2017）在左盛威（2011）研究的基础上，运用计量经济学模型对我国GDP影响因素做出更进一步的分析，提出了积极财政货币政策的建议，促进经济持续以中高速发展。[1]

国内学者大多是从整体出发研究国内生产总值的影响因素，但由于每个地区的政策差异与发展战略倾向有异，各个地区的国内生产总值的影响因素以及影响因素的程度是不同的。广东的经济雄踞内地经济的榜首。自1989年起，广东国内生产总值连续居全国第一位，成为中国第一经济大省，经济总量占全国的1/8，已达到中上等收入国家水平 、中等发达国家水平。并且，广东省域经济综合竞争力居全国第一，力压江苏、浙江、山东等地。解读影响广东省GDP的因素，分析并总结广东省经济快速发展的原因将更加有利于广东省的发展。

一、变量的选择与数据处理

（一）变量的选择

由支出法计算可得，国内生产总值（GDP）= 消费（C）+投资（I）+政府消费（G）+净出口（NX）。结合广东省的经济情况及研究问题，本文选定（C）社会消费品零售总额（亿元）、（G）地方财政一般预算支出（亿元）、（NX）经营单位所在地净出口（亿元）、（I）全社会固定资产投资（亿元）四个指标作为解释变量，（Y）广东省地区生产总值（亿元）为被解释变量[2]。

其中，全社会固定资产投资额是以货币形式表现的在一定时期内建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。它是反映固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标，又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。因此，有理由将它作为分析投资的重要指标。在本文中，该指标从国家统计局获得。

经营单位所在地净出口（亿元）数据的获得，从国家统计局中分别获得广东省经营单位所在地出口总额与进口总额，并对它们作差得到经营单位所在地净出口（千美元）并用公式：

得到经营单位所在地净出口（亿元）。

（C）社会消费品零售总额（亿元）、（G）地方财政一般预算支出（亿元）以及（Y）广东省地区生产总值（亿元），三个变量的数据都来自国家统计局。

结合计量经济学的方法，利用2000—2019年的统计数据，对广东省生产总值的影响因素进行实证分析。用Excel处理，图1反映了解释变量C、G、NX、I与被解释变量Y的走势，可以看出四个解释变量与被解释变量整体上均呈现增长趋势。

（二）数据处理

1.消除价格不可比性因素。由于样本数据是在2000—2019年期间的数据，不同年份的价格是不同的。为了保证价格的合理性，收集2000—2019年居民的消费价格指数CPI（1978=100），对整体样本数据进行调整，通过公式调整后的数据=从而消除其中不可比因素。

2.数据对数化处理。进一步，本文将上述数据进行对数化处理，处理后的数据分别为lnY和lnC、lnG、lnNX、lnI。原因是，GDP有指数增长趋势，所以取对数，使得 lnY 变为线性增长趋势。同理，对C、G、NX和I进行同方法处理。

二、模型设计

（一）可视化模型

将处理后的数据运用Eviews软件做出lnY和lnC、lnG、lnNX、lnI的散点图如下。

从散点图中，可以观察到被解释变量与各个解释变量之间的正向线性相关关系，用可视化的方式初步说明广东省GDP与各因素同方向增长，增长幅度不尽相同。

（二）相关程度分析模型

具体各因素与广东GDP的相关程度由如下变量相关系数矩阵表示。

表1数据表现各解释变量与被解释变量之间的相关系数。表中相关系数数值最低的为0.941，足以说明解释变量与解释变量之间正相关关系;同时最小值大于0.8，表明多重共线性问题在变量之间是存在的。

（三）用普通最小二乘法估计模型

构造对数线性模型理论方程：

运用Eviews软件针对上述理论方程运用最小二乘法，通过最小化误差的平方和对最佳函数进行寻找。采用该方法，对参数数据进行简单分析，使得到的数据与实际数据间保持最小的误差平方和。通过分析，可以得到模型的表达式：

（运用Eviews软件进行计算，具体回归结果见附录。）

由于较大且接近于1，而且，故认为广东省地区生产总值与上述解释变量间总体关系显著。

由于，可以观察到与前的参数未能通过t检验，而且的参数符号的经济意义不合理。并结合相关程度分析模型的表1可得结论，解释变量间存在多重共线性。