基于計量模型的廣東省GDP影響因素的實證分析

郭心悅

摘要：廣東省處于經濟轉型發展階段，為使廣東省地區生產總值保持穩步增長，本文運用計量經濟學模型，以Eviews作為工具，以計算GDP的支出法為線索，利用廣東省2000—2019年樣本數據進行實證檢驗，最終確定廣東省地區生產總值將受到社會消費品零售總額與經營單位所在地凈出口兩個因素的顯著影響，并提出相應的對策，促使廣東省地區生產總值得到持續增長。

關鍵詞：地區生產總值? GDP? 影響因素? 計量經濟學? Eviews

國內生產總值（GDP）是指按國家市場價格計算的一個國家（或地區）所有常駐單位在一定時期內生產活動的最終成果，反映的是在一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，常被公認為是衡量國家經濟狀況的最佳指標。

關于國內生產總值影響因素的實證分析，國內很多學者進行過相應的研究、論述。姚玉臣（2014）根據定量分析研究，運用相關分析、回歸分析及組合預測等數理統計方法，利用SPSS1、EVIEWS6.0對GDP顯著影響因素及顯著因果關系做了系統的分析。胡鵬、武墨（2016）選取2008年金融危機前后我國GDP數據，基于EVIEWS模型對其進行分析整理，最后提出可行性政策建議。左盛威（2011）研究運用統計和計量方法，得到國內生產總值的三個主要影響因素。王鼎立（2017）在左盛威（2011）研究的基礎上，運用計量經濟學模型對我國GDP影響因素做出更進一步的分析，提出了積極財政貨幣政策的建議，促進經濟持續以中高速發展。[1]

國內學者大多是從整體出發研究國內生產總值的影響因素，但由于每個地區的政策差異與發展戰略傾向有異，各個地區的國內生產總值的影響因素以及影響因素的程度是不同的。廣東的經濟雄踞內地經濟的榜首。自1989年起，廣東國內生產總值連續居全國第一位，成為中國第一經濟大省，經濟總量占全國的1/8，已達到中上等收入國家水平 、中等發達國家水平。并且，廣東省域經濟綜合競爭力居全國第一，力壓江蘇、浙江、山東等地。解讀影響廣東省GDP的因素，分析并總結廣東省經濟快速發展的原因將更加有利于廣東省的發展。

一、變量的選擇與數據處理

（一）變量的選擇

由支出法計算可得，國內生產總值（GDP）= 消費（C）+投資（I）+政府消費（G）+凈出口（NX）。結合廣東省的經濟情況及研究問題，本文選定（C）社會消費品零售總額（億元）、（G）地方財政一般預算支出（億元）、（NX）經營單位所在地凈出口（億元）、（I）全社會固定資產投資（億元）四個指標作為解釋變量，（Y）廣東省地區生產總值（億元）為被解釋變量[2]。

其中，全社會固定資產投資額是以貨幣形式表現的在一定時期內建造和購置固定資產的工作量以及與此有關的費用的總稱。它是反映固定資產投資規模、結構和發展速度的綜合性指標，又是觀察工程進度和考核投資效果的重要依據。因此，有理由將它作為分析投資的重要指標。在本文中，該指標從國家統計局獲得。

經營單位所在地凈出口（億元）數據的獲得，從國家統計局中分別獲得廣東省經營單位所在地出口總額與進口總額，并對它們作差得到經營單位所在地凈出口（千美元）并用公式：

得到經營單位所在地凈出口（億元）。

（C）社會消費品零售總額（億元）、（G）地方財政一般預算支出（億元）以及（Y）廣東省地區生產總值（億元），三個變量的數據都來自國家統計局。

結合計量經濟學的方法，利用2000—2019年的統計數據，對廣東省生產總值的影響因素進行實證分析。用Excel處理，圖1反映了解釋變量C、G、NX、I與被解釋變量Y的走勢，可以看出四個解釋變量與被解釋變量整體上均呈現增長趨勢。

（二）數據處理

1.消除價格不可比性因素。由于樣本數據是在2000—2019年期間的數據，不同年份的價格是不同的。為了保證價格的合理性，收集2000—2019年居民的消費價格指數CPI（1978=100），對整體樣本數據進行調整，通過公式調整后的數據=從而消除其中不可比因素。

2.數據對數化處理。進一步，本文將上述數據進行對數化處理，處理后的數據分別為lnY和lnC、lnG、lnNX、lnI。原因是，GDP有指數增長趨勢，所以取對數，使得 lnY 變為線性增長趨勢。同理，對C、G、NX和I進行同方法處理。

二、模型設計

（一）可視化模型

將處理后的數據運用Eviews軟件做出lnY和lnC、lnG、lnNX、lnI的散點圖如下。

從散點圖中，可以觀察到被解釋變量與各個解釋變量之間的正向線性相關關系，用可視化的方式初步說明廣東省GDP與各因素同方向增長，增長幅度不盡相同。

（二）相關程度分析模型

具體各因素與廣東GDP的相關程度由如下變量相關系數矩陣表示。

表1數據表現各解釋變量與被解釋變量之間的相關系數。表中相關系數數值最低的為0.941，足以說明解釋變量與解釋變量之間正相關關系;同時最小值大于0.8，表明多重共線性問題在變量之間是存在的。

（三）用普通最小二乘法估計模型

構造對數線性模型理論方程：

運用Eviews軟件針對上述理論方程運用最小二乘法，通過最小化誤差的平方和對最佳函數進行尋找。采用該方法，對參數數據進行簡單分析，使得到的數據與實際數據間保持最小的誤差平方和。通過分析，可以得到模型的表達式：

（運用Eviews軟件進行計算，具體回歸結果見附錄。）

由于較大且接近于1，而且，故認為廣東省地區生產總值與上述解釋變量間總體關系顯著。

由于，可以觀察到與前的參數未能通過t檢驗，而且的參數符號的經濟意義不合理。并結合相關程度分析模型的表1可得結論，解釋變量間存在多重共線性。