基于多元回歸模型沈陽市GDP影響因素分析

戚順欣++傅格格

摘 要：近年來，隨著城市化的快速發展，沈陽市的經濟也得到了快速的增長。經濟增長迅猛的外在表現，使得分析其內在因素成為了學術界研究的熱點所在。因此，本文選取2006年到2013年八年內的沈陽市GDP數據，利用多元回歸模型，從多方面入手，選擇多個影響因子分析沈陽市GDP增長的主要影響因素。明確經濟增長的影響因素，有利于更好地把握沈陽市未來經濟發展的方向和制定相關的政策方針。

關鍵詞：沈陽市；GDP；多元回歸模型；影響因素

一、引言

近年來，沈陽市GDP的增長勢頭明顯，城市在國家戰略中的地位越來越突出，并且城市公共環境也得到了明顯的改善，人民生活水平普遍得到了提升。沈陽市GDP的增長，反映出這個城市經濟發展良好，人民收入增加、消費能力增強和經濟市場的活躍。在20世紀末21世紀初，振興老工業基地戰略的實施給沈陽市的經濟發展帶來莫大的契機。在經濟發展的同時我們也應該看到其中隱含的諸如經濟結構失衡、經濟增長動力不足、創新增長機制落后等問題。因此，本文對沈陽市GDP進行多元回歸模型進行深入分析。

二、多元回歸模型的建立及數據的統計整合

1.多元回歸模型及回歸方程的建立

人們在現實中往往會遇到對某個因變量的統計分析，由于現實因素的復雜性，導致該因變量的自變量往往有多個。為了研究多個自變量對于因變量的影響及其影響程度的大小，我們將k個自變量X1，X2，X3，...，Xk與因變量y之間的關系表示為多元線性回歸模型

（1）式（1）中，因變量y由其估計值和殘差組成，其中估計值是由自變量決定的，殘差則與自變量無關，但是對于當前的多元回歸模型是否成立等非常重要。式（1）中b0為常數項，bi為偏回歸系數。具體分析中根據多元回歸分析模型的相關理論，同時結合沈陽市GDP發展的實際情況，本文選取固定資產投資、第一產業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業和消費總額九項參數進行分析。

2.SPSS簡介

SPSS是國際上最有影響的統計分析軟件，包含了幾乎所有的統計分析功能，其基本功能有數據管理、統計分析等，界面友好、操作簡單、針對性強等特點。本文主要用到的是線性回歸分析模塊，通過自變量、因變量等因素的選取，從而進行沈陽市GDP數據的多元回歸模型的分析。

3.數據的來源及統計整合

本文的數據包括沈陽2006年到2013年共八年時間內的GDP相關數據，數據來源于各年的《沈陽統計年鑒》，保證數據的準確性和豐富性。表1為2006年到2013年沈陽GDP相關數據統計表。

表1 2006年-2013年沈陽GDP相關數據統計表（百億元）

三、多元回歸分析及結果檢驗

在建立沈陽市GDP影響因素分析回歸方程中，采用固定資產投資、第一產業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、批發和零售業、金融業、房地產業和消費總額九項數據為沈陽市GDP的影響因素，建立多元回歸模型。

在具體的回歸分析中根據多元回歸模型理論估計出回歸系數b0，b1，b2，...，bk，從而確定沈陽市GDP分析的多元回歸方程。在實際操作中，利用SPSS軟件輔助求解，表2為回歸模型系數統計分析表：

表2 回歸模型系數統計分析表

通過表2的分析結果我們可以看出，t列是上述GDP影響因素的回歸系數t檢驗的統計量，Sig列則記錄了相應的顯著性值。從表2中看出固定資產投資、第一產業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、金融業、房地產業和消費總額八項參數的顯著性都小于0.1，并且常數項的顯著性同樣也小于0.1。因此，我們可以僅僅考慮y和X1、X2、X3、X4、X5、X7、X8、X9之間的關系而忽略X6變量。表3為回歸模型簡約化回歸系數統計分析表。

表3 回歸模型簡約化回歸系數統計分析表

因此我們得出因變量GDP與多個自變量，即多個影響因素的回歸方程為：

y=-24.001+0.016X1+1.866X2+1.19X3+3.645X4+4.892X5+0.395 X7-0.573X8-0.076X9

從上述回歸方程我們可以看出，沈陽市GDP與固定資產投資、第一產業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、金融業等成正比，同房地產業和消費總額成反比。從各影響因素的系數中可以對比得出，交通運輸、倉儲及郵政業對GDP的影響最大，建筑業次之，固定資產投資對GDP的影響最小，而房地產業則對GDP具有負影響。

四、結語

本文通過對沈陽市GDP增長的多個因素進行多元回歸分析，發現沈陽市的交通運輸、倉儲及郵政業對經濟的影響最大3，這說明沈陽市的第三產業發展迅速。在今后的發展中沈陽市應該繼續優化產業結構，調整經濟策略，從根本上刺激經濟的穩步增長。同時也有利于公共環境的改善和人均收入的提升，進一步增強人們的幸福感和歸屬感。

參考文獻：

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作者簡介：戚順欣（1996- ），女，漢族，遼寧沈陽人，沈陽師范大學數學與系統科學學院，2014級應用統計學本科在讀