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影响中国经济增长因素的实证分析
学院：经济学院
专业：金融
教学号： 21140731姓名：王月
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影响中国经济增长因素的实证分析
摘要：改革开放以来， 中国的社会经济取得了飞速发展， 经济增长速度更是举世瞩目，已成为世界第二大经济体，仅次于美国。本文根据计量经济学、中级宏观经济学、 Eviews 软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对 1985 年 -2015 年三十多年间中国经济增长因素进行研究，分析了居民消费
价格指数、固定资产投资、公共预算支出、进出口总额对国内生产总值（ GDP）的影响，建立计量经济学模型， 寻求这些变量与国内生产总值的数量关系， 进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。
关键词： CPI、GDP、投资、预算支出、进出口、经济增长
一、研究的目的要求
（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 （GDP）的增长来计算。 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
在曼昆中级宏观经济学第七版中指出，国民收入核算把 GDP分为四大类支出：消费（ C）、投资（ I ）、政府购买（G）、净出口（NX）。用 Y 代表 GDP有，
Y=C+I+G+NX。从公式可知， GDP主要受这四方面影响，因此本文用公共预算支出衡量一部分政
府购买，用全社会固定资产投资总额衡量投资。 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 要方面。在过去的几十年里 , 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。 所以，选取了 CPI 物价指数来进行进一步分析。 同时随着对外经济加强， 进出口贸易已成为中国经济重要组成部分， 所以进出口额也是值得分析的因素。
二、模型设定与参数设计
（一）数据的收集
中国经济增长影响因素模型时间序列表
全社会固定
CPI(%)
资产投资总 额（亿元）
109.3 106.5 107.3 111.8
一般公共预 算支出（亿 元）
年份
GDP(亿元 )
进出口总额
（亿美元）
1985 1986 1987 1988
9064.6 10308 12094.2 15095.1
2543.19 2004.25 3120.63 2204.91 3791.69 2262.18 4753.84 2491.21
696 738.5 826.5 1027.8
3
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
17098.9 18824.8 21940.2 27082 35450.4 48370.3 60146.5 70538.3 78517.3 83505.7 88989.8 98562.2 108683.4 119765 135718.9 160289.7 184575.8 217246.6 268631 318736.7 345046.4 407137.8 479576.1 532872.1 583196.7 634043.4 676708
118 103.1 103.4 106.4 114.7 124.1 117.1 108.3 102.8 99.2 98.6 100.4 100.7 99.2 101.2 103.9 101.8 101.5 104.8 105.9 99.3 103.3 105.4 102.6 102.6 102 103.4
4410.38 2823.78 4517.45 3083.59 5594.55 3386.62 8080.1 3742.2 12457.88 4642.3 16370.33 5792.62 20019.26 6823.72 22974.03 7937.55 24941.11 9233.56 28406.17 10798.18 29854.71 13187.67 32917.73 15886.5 37213.49 18902.58 43499.9 22053.15 55566.61 24649.95 70477.45 28486.89 88773.62 33930.28 109998.16 40422.73 137323.94 49781.35 172828.4 62592.66
1116.8 1154.4 1357 1655.3 1957 2366.2 2808.6 2898.8 3251.6 3239.5 3606.3 4742.9 5096.5 6207.7 8509.9 11545.5 14219.1 17604.4 21765.7 25632.6 22075.4 29740 36418.6 38671.2 41589.9 43030.3 29041.4
224598.8 76299.93 278121.9 89874.16 311485.1 109247.79 374675.7 125952.97 446294.09 140212.1 512020.65 151785.56
562000 175768
2015
资料来源：中国统计年鉴、中国政府网 （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 CPI（X1）消费需求；用固定资产投资总额 (X2) 衡量资本投入：用预算支出（ X3）去代表政府购买 X4 代表进出口总额。运用这些数据进行回归分析。 采用的模型如下：
Y= β0+β1X1+β 2X2+β 3X3+β 4X4+ i 其中， Y 代表国内生产总值， X3 代表预算支出， X2代表固定资产投资， X1 代表消费价格指数， X4代表进出口总额， i 代表随机扰动项。 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、模型检验及修正
1. 可以得到如下回归分析结果：
4
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/20/16 Sample: 1985 2015 Included observations: 31
Variable
C X1 X2 X3 X4
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic
Time: 08:55
Coefficient 83300.80 -606.6547 -0.318973 4.176602 3.191439 0.996436 0.995888 13135.92 4.49E+09 -335.2371 1817.315 0.000000
Std. Error 48323.23 443.4283 0.225021 0.802216 0.584819
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
t-Statistic 1.723825 -1.368101 -1.417523 5.206331 5.457142
Prob. 0.0966 0.1830 0.1682 0.0000 0.0000 189284.4 204842.6 21.95078 22.18207 22.02617 0.322178
Prob(F-statistic)
Y=833300.8-606.6547β1X1-0.318973 β2X2+4.18 β3X3+3.19 β4X4 R2=0.996436 ? =0.995888 F=1817.315 从数据可以看出模型拟合优度很好。 2.多重共线性检验
X1 1.000000 -0.288341 -0.314340 -0.324767
X2 -0.288341 1.000000 0.997062 0.932732
X3 -0.314340 0.997062 1.000000 0.945955
X4
-0.324767 0.932732 0.945955 1.000000
X1 X2 X3
X4
从上面结果来看， X2，X3，X4 之间存在高度相关性， 分别做出 Y 与
X1, X2,
X4, X5
间的回归，结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/20/16 Sample: 1985 2015 Included observations: 31
Time: 09:32
5
Variable
C X1
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic
Coefficient 1400826. -11490.48 0.116420 0.085952 195841.6 1.11E+12 -420.6903 3.821017 0.060314
Std. Error 620793.2 5878.258
t-Statistic 2.256509 -1.954742
Prob. 0.0317 0.0603 189284.4 204842.6 27.27034 27.36286 27.30050 0.119399
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/20/16 Sample: 1985 2015 Included observations: 31
Variable
C X2
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic
Time: 09:34
Coefficient 43248.59 1.240429 0.975042 0.974181 32914.68 3.14E+10 -365.4053 1132.937 0.000000
Std. Error 7332.916 0.036853
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion
t-Statistic 5.897871 33.65913
Prob. 0.0000 0.0000 189284.4 204842.6 23.70357 23.79608 23.73372 0.209259
Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/20/16 Sample: 1985 2015 Included observations: 31
Variable
C X3
Coefficient 28127.89 4.008672
Std. Error 4993.077 0.077829
t-Statistic 5.633379 51.50643
Prob. 0.0000 0.0000
Time: 20:01
对中国经济增长影响因素的实证分析
