基于回归分析的地区生产总值变化研究
作者：刘丽华 刘尧
来源：《企业导报》2013年第09期
【摘 要】分析我国2008～2011年部分地区生产总值，通过对某一地区各年的纵向分析和各个地区同一年的横向分析，找出本年度生产总值最高的地区（江苏省）；通过建立多元线性回归模型，对影响江苏省生产总值的因素进行了研究，并对地区生产总值的提高提出了相应建议；最后使用时间序列分析的方法对未来几年的生产总值进行了预测与检验。 【关键词】生产总值；线性回归Eviews；SPSS；统计检验 一、引言
地区生产总值是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。地区生产总值等于各产业增加值之和。计算方法有三种：（1）生产法：增加值=总产出-中间投入。国民经济各行业的增加值之和等于地区生产总值。（2）收入法：增加值=劳动报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余。国民经济各行业的增加值之和等于地区生产总值。（3）支出法：地区生产总值=最终消费支出+资本形成总额+货物和服务净支出。 二、近年来国内各地区生产总值情况
下图为各地区2007-2011年地区生产总值的横向与纵向（对某一地区各年的纵向分析和各个地区同一年的横向分析）比较统计图。具体数据来源于国家统计数据库2007～2011年地区生产总值，数据量大且真实可靠。 三、多元回归函数的建立与求解
从国家统计局官方网站搜集得到的1990～2011年的统计数据，建立多元线性回归模型。模型表达式为：Yt=c+β1x1+β2x2
+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6β+μt，其中Yt表示江苏省的生产总值；x1表示工业增加值；x2表示建筑业生产值；x3表示金融业生产值；x4表示房地产业生产值；x5表示批发零售业生产值；x6表示邮电运输业生产值。C表示在其他变量不变情况下，经济固有增长率，β1、β2、β3、β4、β5、β6分别表示各项在经济增长中的权数，μt表示随机误差项。运用Eviews软件，采用普通最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。
五、提高地方生产总值的建议
根据以上分析结果得出江苏省建的筑业、金融业对其地区生产总值影响最大，所以我们根据这个结果给出其他地区一些建议：（1）转变地区经济增长模式，调节产业结构，减少第一产业比例，增加第二、第三产业比例。（2）国家多出台些优惠政策给建筑业，保障其一些相关利益。（3）地方高校加大对人才的培养，不但要从数量上提高，还要从质量上提高。（4）积极搞好地区经济环境，尽力引进外来投资。
中国科学院发布中国各地区的国内生产总值（GDP）质量内涵与排序报告《中国科学发展报告2011》，报告中指出，中国各地区国内生产总值“质量排行”居于前10名的依次是：北京、上海、浙江、天津、江苏、广东、福建、山东、辽宁、海南。这与我们从国家统计局得到的由地区生产总值进行的排名数据相近，但有所出入。如我们分析数据得到江苏、山东的地区生产总值远远高于北京、上海，而年报中的各地区国内生产总值“质量排行”却不然。GDP质量指数的评估标准包括“经济质量、社会质量、环境质量、生活质量、管理质量”等五大子系统，是用来综合评估一个省市或者地区在某一段时间内的经济发展质量好坏的指标。我们考虑江苏省和山东省拥有较高的生产总值却没有较高的GDP质量指数，原因可能是两省在提高生产总值的的同时，大力发展第二产业，对环境以及居民的生活水平造成了一定的影响。因此，在努力增加地区生产总值的同时也不要忽视对环境的保护。 六、生产总值的预测 参 考 文 献
[1]杨位钦，顾岚.时间序列分析与动态数据建模[M].北京理工大学出版社，1988（12） [2]冯力.回归分析方法原理及SPSS实际操作[M].中国金融出版社，2004 [3]吴明隆.SPSS操作与应用[M].重庆大学出版社，2010
[4]http：//news.enorth.com.cn/system/2011/08/02/007051293.shtml.质量排行 [5]《中国统计年鉴》
基于回归分析的地区生产总值变化研究
