安徽省GDP 影响因素实证研究

梁浩南

本文运用多元线性回归方法，对2000年至2017年安徽省GDP总量进行研究，结果表明居民消费水平、研究与实验发展（R&D）支出、能源消耗、进出口贸易总额、外商直接投资是影响安徽省GDP增长的主要因素。

一、引言

国内生产总值（GDP）是指经济社会（一国或一地区）在一定时期内运用生产要素所生产的全部最终产品的市场价值。它是衡量经济状况和发展水平的重要指标，也是国民经济核算的核心指标，是世界经济所关心的重要指标。更是常常被用作衡量竞争力和发展潜力，并且会对制定经济政策和调节社会资源分配产生影响。在国民经济当中，省区经济有着十分重要的地位，其地区生产总值反映了一个地区的经济能力。

在进入21世纪以前，我国的GDP总量少、增长慢，随着经济改革的进行以及对外贸易的发展，才有了明显的上升，到2006年我国GDP 突破20万亿大关，并以6%以上的年平均增长率持续增长。安徽省GDP总量也从2000年的2902.09亿元增长到2018年的30006.82亿元，并在不断上升中。但对于GDP未来是否能保持目前的增长速度，众多学者有着不同的见解。因此，为了保持经济的长足增长，避免陷入中等收入陷阱，对影响GDP的因素进行分析是十分必要的。

本文选取2000年至2017年安徽省GDP总量作为研究对象，通过梳理文献建立影响GDP总量的指标体系，定性与定量分析相结合，运用多元线性回归进行实证分析，并对最终结果进行检验，以期对相应经济发展和社会资源的调节分配提供一些建议，保持经济的长足增长。

二、文献综述

由于GDP在国民经济中的重要地位，其增长与相关影响因素一直是经济研究的重点与热点，过去的许多年间，无数学者对其进行研究。一些学者研究发现，收入[1]、居民消费水平、进出口贸易总额、外商直接投资和研究与实验发展支出、固定资产投资[2-3]、就业人数[4]是影响GDP的主要因素。其中，李燃、王安园、康雅琼运用最小二乘法研究发现固定资产投资对GDP有影响，吴巧生、成金华（2005）运用中国各省区市（西藏除外）1986～2005年的数据，检验了GDP和能源消费的协整及因果关系。用面板协整和基于面板误差修正模型来进行研究，用完全修正最小二乘法（FMOLS）来处理内生问题，得到中国GDP增长是能源消费的单向因果关系[5]。很多国家开始将R&D无形资产纳入GDP核算中，倪红福[6]尝试资本化R&D支出并定量分析其对GDP和结构的影响，结果表明R&D支出和我国GDP存在正相关关系。

在GDP预测方面，大量学者运用了各种模型与算法对其进行探讨，主要方法有多元线性回归预测法[2]、灰色预测模型[7]、神经网络预测模型等。白雨运用多元线性回归方法建立了相关指标模型，用其对GDP进行预测，结果与真实值相比误差小于5%。李彦芙建立回归方程，计算江苏省2017年GDP总额，与真实值相比绝对误差为2905.97，平均误差为3.38%。

本文运用安徽省2000 — 2017年的数据，通过梳理文献，选取居民消费水平、进出口贸易总额、外商直接投资、能源消耗、社会消费品零售总额、财政支出、就业人员、研究与实验发展（R&D）支出等指标作为相关变量，运用多元线性回归进行实证分析，探讨影响GDP的主要因素，并对最终结果进行检验。

三、实证研究

（一）变量选取及处理

1.指标体系的选择。国内生产总值（GDP）的影响因素众多，经过相关的文献调查，初步筛选出与GDP相关的8项经济指标，进而收集了安徽省2000-2017年相关的指标数据，建立了多元回归模型，如下：

选取国内生产总值（GDP）Y 作为被解释变量，以居民消费水平（元）X1、就业人口数（万人）X2、研究与实验发展（R&D）支出（万元）X3、社会消费品零售总额（亿元）X4、能源消耗（万吨标准煤）X5、固定资产投资（万元）X6、进出口贸易总额（万美元）X7、外商直接投资（万美元）X8、财政支出（万元）X9等指标作为解释变量，通过多元线性回归的指标检测，识别出对GDP的增长具有明显作用的主要变量指标，以此来确定回归方程并进行预测分析。

经济学理论指出，投资、出口、消费作为拉动经济增长的三驾马车，对国民经济的增长有着决定性的作用。而固定资产投资反应了固定资产投资规模、速度和投资比例关系，其作為形成社会固定资本的主要渠道，也有着不可替代的重要地位;就业人数与地区经济发展水平密切相关，人口的就业结构不仅会受到经济结构和经济增长模式的影响，同时其合理与否也会直接影响到经济的发展，在一定程度上会对地区的发展和稳定具有影响;R&D代表科技创新，意味着新的经济增长动力，而无形资产对经济增长的重要性日益突出。财政支出则衡量了一个省的经济实力与发展潜力。

2.数据来源。数据来源于国家统计局统计百科（http：//www.stats.gov.cn/tjzs/tjbk/）、安徽省统计局（http：//tjj.ah.gov.cn/tjjweb/web/tjnj_view.jsp？_index=1），分别收集了2000 — 2017年的各项经济指标数据，并整理成符合数据统计的格式。其中，社会消费品零售总额在2010年由按行业分改为按消费形态分，故2010年前的数据仍为按行业分。

（二）参数估计

本文以Stata软件为统计分析工具，将上述整理的符合数据统计格式的数据导入软件，并基于对模型中的各参数的估计，计算得到了初步回归结果。并根据初步回归结果，整理后得到多元回归模型如下：

从上述得到的多元回归模型中可以看出=0.9999，调整后的决定系数为。提示该回归模型对样本的拟合程度非常高。在进行F检验时，首先提出原假设：，在指定的显著性水平=0.05，F（9，8）=7623.17，对应的P值远小于0.05，所以强烈拒绝原假设：，说明回归方程的系数不全为0，回归方程非常显著。即居民消费水平（元）X1、就业人口数（万人）X2、研究与实验发展（R&D）支出（万元）X3、社会消费品零售总额（亿元）X4、能源消耗（万吨标准煤）X5、固定资产投资（万元）X6、进出口贸易总额（万美元）X7、外商直接投资（万美元）X8、财政支出（万元）X9等指标因素联合起来对我国 GDP 增长有显著影响。

（三）异方差检验

由残差图可以看出散点分布较为均匀，可大致判断不存在异方差。再对其进行怀特检验，原假设H0默认为不存在异方差。检验结果显示，p=0.3888>0.05，故无法拒绝同方差的原假设，認为不存在异方差，这个检验也证实了根据残差图所做出的的大致判断。

（四）多重共线性检验

经检验，X1-X9的 VIF 值分别为715.53、1013.15、1027.23、2451.73、1584.57、1128.60、101.23、198.06、1197.24。由于最小的值为101.23，远大于10，故可认为存在多重共线性，必须进行多重共线性修正，得到的回归结果才更可靠和具有实际意义。

利用逐步回归法，从而修正多重共线性的问题，得到回归模型的参数分别为：拟合优度（0.9998）、调整拟合优度（0.9997）、残差平方和（207948.295）、F-统计（12740.44）和 F 检验显著性水平（P<0.001），最终得到逐步回归方程的相关参数如表2所示：

根据表2可以看出，在其他自变量保持不变的状态下，经过 F 检验，表明居民消费水平（元）X1、研究与实验发展（R&D）支出（万元）X3、能源消耗（万吨标准煤）X5、进出口贸易总额（万美元）X7、外商直接投资（万美元）X8共五项指标对安徽省GDP（Y）的影响非常显著，各自变量的t值也表明模型合理有效。而其他的自变量，如就业人口数（万人）X2、社会消费品零售总额（亿元）X4、固定资产投资（万元）X6、财政支出（万元）X9等对于因变量 GDP 的影响可能具有偶然性或者已经包含在上述五项指标内，应从初始回归模型中剔除。经过逐步回归和自变量的检验，最终得到的可靠的线性回归模型为：

表明在其他指标不变的情况下，居民消费水平每增加1元，GDP平均增加1.0171亿元;研究与实验发展支出每增加1万元，GDP平均增加0.0011亿元;能源消耗每增加1万吨标准煤，GDP平均增加0.3528亿元;进出口贸易总额每增加1万美元，GDP平均增加0.0005亿元;外商直接投资每增加1万美元GDP平均减少0.0014亿元。

基于以上多元线性回归模型，以居民消费水平、研究与实验发展（R&D）支出、能源消耗、进出口贸易总额、外商直接投资为自变量，即以公式（2）计算得到2000—2017年安徽省GDP的预测值，并与真实值进行对比，结果表明每个年份的预测结果值与真实值之间的误差全部在5%以内，误差平均值为1.08%，说明 GDP 的预测值与真实值之间非常接近，由此说明模型的拟合程度非常好，具有一般适用性。

四、结论

根据安徽省经济发展水平，选择影响地区生产总值的指标因素，结合2000 — 2017年的统计数据，进行多元回归分析并建立多元回归模型，从模型可以看出居民消费水平、研究与实验发展（R&D）支出、能源消耗、进出口贸易总额、外商直接投资的变化是影响地方生产总值的主要因素。从模型的参数估计结果可知，模型的拟合程度较好，用该模型预测的地区生产总值，误差在一定范围内，模型有较高的可信度，并在一定程度上符合经济意义，因此该模型对地区生产总值预测分析有借鉴意义。

因此居民消费水平、研究与实验发展（R&D）支出、能源消耗、进出口贸易总额、外商直接投资是影响安徽省GDP增长的最主要的五个因素。为了保持经济的长足增长，必须提高居民消费水平，同时科技的也创新带动了GDP增长，应对研究与实验发展加大投入;进出口贸易与GDP存在正相关关系，未来也要进一步扩大对外开放的力度，重点领域的改革也要迈出新的步伐。

参考文献：

[1]李宝仁.北京市 GDP 与居民消费行为的计量经济分析[J].北京工商大学学报：社会科学版，2007，22（5）：87-90.

[2]白雨.基于多元回归分析的我国GDP 影响因素实证分析[J].中小企业管理与科技，2019（6）：55-57.

[3]李燃，王安圆，康雅琼.常州市固定资产投资对GDP影响的实证研究[J].常州工学院学报，2018，31（3）：70-74.

[4]李彦芙.基于多元线性回归模型的江苏省GDP增长影响因素研究[J].特区经济，2019（4）：84-88.

[5]吴巧生，陈亮，张炎涛，成金华.中国能源消费与GDP关系的再检验——基于省际面板数据的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2008（6）：27-40.

[6]倪红福，张士运，谢慧颖.R&D资本化及其对中国GDP与结构的影响分析[J].科学学研究，2014，32（8）：1166-1173.

[7]刘花璐，汤涛.湖北省GDP预测的数学模型及其影响因素分析[J].数学的实践与认识，2015，45（5）：262-269.