1、國內生產總值的影響因素 以福建省為例以下數據均來自福建省統計年鑒：年份GDP固定資產投資額財政收入出口總額工業總產值19901175.791154072570600244906531490019911428.361456253697000314746658860019921910.422275484753500438666915510019932993.36368449511058005158741522370019944229.26538866914966006430202128610019955483.28681171418458007908062638520019966419.24790

2、000021511008382392840510019977436.808984678251300010255603066760019988220.001048517828142009963873218510019998877.2510400049312570010351933479840020009870.58108247163696700129082839948600200110506.33113447564283300139223243980800200211324.01123076214762000173708652602000200312866.7415078725551000021

3、1317366166100200414912.98189909746225700293947685445000200516995.93234473307881100348419599958900200619833.7431150775101277004126174118556800200724160.1643217404128284004994039144250600200828960.0253016939151651005699184171414400200932436.8163620327169463005331902186814800201038915.25827341862056010

4、07149313238053200201147739.92101194678259701009283779303305900201255107.0012709660430088009783259323799400一：提出問題宏觀經濟學的核心問題之一是經濟增長，在經濟日益發展的今天，國內生產總值已經成為一個最重要的衡量經濟發展的指標之一。隨著改革開放以來，福建省與中國的經濟實現了同步增長，取得了巨大的成就，理解福建省經濟發展的原因顯得至關重要。同時對GDP在福建省的深度解讀將有利于福建省更好更快的發展，以期對實現福建省跨越式發展提供對策。二理論分析：哪些因素對福建省的國民生產總值有較大的影響三.

5、建立模型：運用統計學以及計量經濟學的方法，利用1990至2012年的統計數據，對福建省GDP的增長因素進行實證分析，并以固定資產投資總額TZ、財政收入CZ、出口總額CK、工業總產值GY為解釋變量建立影響GDP的多元回歸模型，以闡明影響福建省GDP的主要因素。從而對福建省GDP增長因素進行了實證分析。四：數據處理過程：（一.）多元線性回歸分析利用EViews估計模型的參數 （圖1）如圖所示分析結果可以看出：1.可絕系數高，修正的可決系數也高，表明模型擬合較好。2.F值為896.4256。K=4 n=23 n-K-1=18 取=0.05 F(4，18)=2.93 所以通過了F檢驗。說明所選取的這些

6、變量都對福建省的國內生產總值有顯著性影響。3.T檢驗分析：T0.025（18）=2.1009由得出數據可以知道：在百分之五的顯著性水平下，財政支出和固定資產投資對國內生產總值分別有顯著影響。4.P值的分析：由圖中的結果可以看出來只有CK的P值較大未通過檢驗需要進行修正，其它的變量都通過了檢驗。5.經濟意義：GDP= 1871.799-0.000105CZ(財政收入)-0.000162CK（出口總額）- -0.002550GY（工業生產總值）+ 0.000283 TZ（固定資產投資額）說明財政收入每減少0.000105個單位，GDP增加一個單位。出口總額每減少0.000162個單位，GDP增加一

7、個單位.工業生產總值每減少0.002550個單位，GDP增加一個單位。固定資產投資每增加0.000283個單位，GDP增加一個單位。二.異方差性處理與分析：圖形法：如下圖分別作出四個解釋變量和E2間的散點圖（1）CK（2）CZ（3）TZ（4）GY由以上散點圖看出圖形分布較散亂，不能確定是否存在異方差性，所以需要進一步的檢驗。用懷特檢驗方法：（圖2）根據圖二中的數據，知R=0.869677nR2=23*0.869677=20.002571同時對于樣本為23，n=4的卡方分布臨界值為9.39.nR2 大于卡方分布的值。所以拒絕原假設，表明殘差是異方差的，存在異方差性。經過對數變換法處理之后得到如下

8、結果：（圖3）Log(Y)= 0.032776LOG(CK)+ 0.264313 LOG(CZ) -0.495501 LOG(GY)+ 1.046727 LOG(TZ)-7.085176和初始方程比較，無論是擬合優度還是參數的t值都有顯著的改善。經過處理后，其可絕系數和修正可絕系數都非常高。F檢驗統計值也得到了改善，即通過了F統計檢驗。三序列相關性的檢驗與解決用DW檢驗方法：由圖1的回歸分析中可以看到Durbin-Watson stat=0.450074然后查Durbin-Watson表知此處的DW值小于其下線臨界值1.08。根據判定的區域知這時的隨機誤差項存在正的一階自相關。自相關的修正：運

9、用Cochrage-Orcutt 迭代法進行自相關修正得到如下的結果：（圖4）從該表可以看出，這時DW為1.520472。序列相關性得到了很好的修正。修正后：Y= 0.000130CZ+(-6.64E-05)CK -0.000803GY+ 0.000117TZ -13970.40四多重共線性的檢驗與解決 各解釋變量的相關性系數很高，則存在多重共線性的問題。其解決辦法為：利用逐步回歸的方法，最后確定最適合的多元回歸模型。分別將被解釋變量與解釋變量做簡單的回歸。 下圖為各解釋變量之間的相關系數：由圖可知，解釋變量之間存在高度的線性相關。由上表也可以看出盡管整體上的線性回歸擬合較好，但CK（出口總額

10、）和GY（工業總產值）以及CZ（財政收入）的系數符號與經濟意義相悖。這表明模型中解釋變量確實存在嚴重的多重共線性。多重共線性的修正：逐步回歸法（1） 運用OLS方法逐一求y對各個解釋變量的回歸。結合經濟意義和統計檢驗選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。Y與CK（出口）Y與CZ(財政收入)Y與GY（工業總產值）Y與TZ（固定資產投資）經分析，在這四個一元回歸模型中。工業總產值GY對國民生產總值GDP的線性相關性強，擬合程度好。即： Y=0.005191GY+1232.239(2) 逐步回歸。將其余解釋變量逐一代入上式得出如下幾個模型：把TZ（社會固定資產投資）代入：得到：Y=0.591502GY+(5.07E-05)TZ+345.0428 再把CK（出口總額）帶入：由于CK對Y的影響不顯著。故將其刪去。所以最后得到的Y=0.716693GY+(3.73E-05)TZ+372.3525五結論與分析 根據最后的統計檢驗結果可知，一個地區的國內生產總值與該地區的工業生產總值和社會