GDP影响因素的相关研究——基于多元线性回归模型

国内生产总值 (GDP) 是指在一定时期内 (一个季度或一年) , 一个国家或地区的经济生活的全部最终成果, 常被公认为是衡量一国经济状况的绝佳指标。GDP反映一国 (或地区) 的经济地位和国际竞争力。本文基于多元线性回归模型对GDP的影响因素进行深入分析, 所用数据来自于中华人民共和国国家统计局2016年统计年鉴[1]。

一、数据整理及模型的设立

(一) 数据整理

根据多元回归模型的相关理论, 结合GDP发展的实际情况本文选取2001--2015年共15年的GDP数据, 设GDP为因变量y, 选取第一产业、第二产业、第三产业[2]、农林牧渔业等12项参数为自变量x1, x2, ……x12相关数据如表1:

(二) 建立模型

建立多元线性回归模型, 将自变量与因变量y之间的关系表示为多元线性回归方程[3]

其中, 为模型的参数, 分别表示第i个自变量每变化一个单位时因变量y的变化量[4]。

二、多元线性回归分析

根据多元线性回归模型理论估计出回归系数, 从而确定GDP分析的回归方程。在实际操作中, 利用SPSS22.0进行线性回归分析, 分析结果如下[5]:

a.因变量:GDPa

a.因变量:GDPb.模型中的预测变量: (常量) , 其它, 工业, 房地产业, 金融业, 批发零售业, 第一产业, 交通运输、仓储和邮政业, 住宿和餐饮业, 建筑业

在利用SPSS22.0进行回归分析时, 系统根据共线性、显著性、t检验等排除了变量第二产业x2、第三产业3x、农林牧渔业x4, 剩下9个变量作为模型的预测变量。由回归分析的结果可以得出多元线性回归方程为[6]:

从上述多元线性回归方程我们可以看出国内生产总值 (GDP) 与第一产业、工业、建筑业、批发零售业、交通运输、仓储和邮政业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业、其它因素成正比。其中住宿和餐饮业对GDP的影响最大, 金融业对GDP的影响最小。

三、结论

本文通过对影响国内生产总值GDP的多个因素进行多元线性回归分析, 发现我国服务行业发展迅速, 人们生活水平有所提高, 越来越多的人关注生活质量。除此之外, 在互联网迅猛发展的影响下, 交通运输、仓储和邮政业也在飞速发展, 从事物流相关工作的人越来越多。虽然目前我国经济稳中向好趋势更为明显, 但面临的挑战也需要引起注意。

摘要：国内生产总值 (GDP) 是中国新国民经济核算体系中的中心指标, 反映一国 (或地区) 的经济能力和国际竞争力。目前, 我国正处于经济发展新常态的关键阶段, 前期结构调整留下后遗症仍待解决, 各方面经济发展的压力不可小觑。本文基于多元线性回归模型, 利用SPSS22.0对GDP的影响因素进行深入分析, 旨在发现对我国经济发展产生重大影响的产业, 针对可以得出的结论并结合当前经济形势提出一些参考建议。

关键词：GDP,多元线性回归分析,SPSS22.0,影响因素

参考文献

[1] 赵强.怎样认识国内生产总值 (GDP) [J].时事:初中版, 2004, (09) :44.[1]赵强.怎样认识国内生产总值 (GDP) [J].时事:初中版, 2004, (09) :44.

[2] 季铸.中国经济指数:6月明显下降[J]中国对外贸易, 2013, (12) :41.[2]季铸.中国经济指数:6月明显下降[J]中国对外贸易, 2013, (12) :41.

[3] 刘静.GDP的相关因素分析[J].中国电子商务, 2013, (08) :10.[3]刘静.GDP的相关因素分析[J].中国电子商务, 2013, (08) :10.

[4] 彼得·肯尼迪.计量经济学原理第六版[M].中国人民大学出版社, 2014, (11) :48.[4]彼得·肯尼迪.计量经济学原理第六版[M].中国人民大学出版社, 2014, (11) :48.

[5] 文静.影响国内生产总值的因素分析[J].商业文化, 2011. (5) :98-99.[5]文静.影响国内生产总值的因素分析[J].商业文化, 2011. (5) :98-99.