影响地区生产总值因素的计量分析
经贸学院 孟毅 201201370
一、 选题背景
（一）、选题意义与原因 地区生产总值是指一定时期（通常是一年）一个地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被认为是衡量经济状况的最佳指标。它和国民生产总值的概念类似，在核算方法也存在相似之处。
国内生产总值（GDP）的核算方法有3中。即生产法、收入法和支出法。其各部分项目的加总即构成了GDP总量。同样，地区生产总值也是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终结果。也可以通过这三种方法加总核算。 然而构成地区生产总值的项目众多，为了更好地了解和把握地区的经济发展状况，从而制定相关政策指导地区经济更好、更快发展，预测地区经济发展趋势和产业发展趋势，确定影响地区经济发展的因素极为重要。
这就是选题的意义和原因。 （二）、被解释变量与解释变量的选择 被解释变量为地区生产总值。
这里选取了3个解释变量。分别为：分地区货物出口额、分地区普通高校授予学位数、分地区城乡居民人民币储蓄存款。
下面分别阐明解释变量对被解释变量的影响过程与方向： 1. 货物出口额
我国是贸易大国，货物出口会对地区经济有着促进作用。 2. 普通高校授予学位数
大学城的建立会带来土地补偿效应、乘数效应和消费效应。同时大学生可以促进科技产业的发展、旅游业的发展，拉动消费、促进生产，就业人员的素质也相应提高。故对地区生产总值有提升作用。
3. 城乡居民人民币储蓄存款 储蓄存款是投资的重要来源，也反映了居民的收入。投资和收入都可以促进生产的发展，所以方向是正向的。
二、 数据收集和整理
所有数据均来自中华人民共和国国家统计局官方网站http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/。选取了中国31个省市（不含港澳台）2009年至2012年的相关数据。面板数据如附件所示。
三、 数据描述性分析
（一）、散点图
1. RGDP与deposit
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50000 4000030000deposit 20000100000 0 20000 rgdp 40000 60000
2. RGDP与degree
250000500000egred050000100001e200000020000rgdp4000060000 3. RGDP与export
6.0e+072.0e+07export4.0e+070020000rgdp4000060000 （二）、描述统计量分析表
Rgdp Deposit Degree
样本个数 均值 124 15325.31 124 124 10485.49 83936.69 标准差 12420.2 8449.057 52206 最小值 441.36 226.4 3346 最大值 57067.9 偏度 1.457093 峰度 4.931846 5.811967 2.47629 45533.8 1.509401 222940 .3450356 2 / 12
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Export 124 5424566 1.03e+07 25188 5.74e+07 3.030098 12.74252 四、 回归分析和检验
（一）、数据分析
根据STATA的OLS及Heteroskedasticity robust stand error估计模型，现将回归结果整理为下表： OLS deposit 0.4783678 0.4783678 degree 0.1080418 0.1080418 export 0.0003483 0.0003483 截距项 -648.5161 -648.5161 F统计P值 SER 10652811.7 10652811.7 0.9326 0.9326 修正后的 量 553.71 477.59 0.0000 0.0000 0.9309 0.9309 ROBUST OLS分析
回归结果如下：
（582.1307） （0.1182051） （0.0115196） （0.0000671）
3个解释变量的系数由上式所示，其中，deposit的t统计量为4.05，大于1.96对应p值为0.000，95%置信区间为[0.2443299,0.7124057]，该系数通过检验。Degree的t检验值9.38，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0852338,0.1308499]通过检验。export的t检验值5.19，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0002154,0.0004812]，通过检验。截距项p值为0.267，95%置信区间为[-1801.094,504.0622]，并不显著，然而由于截距项并非本课题所关注的项目，所以这并不重要。关于截距项不显著的原因，可以推测这是由于存在遗漏变量偏差的可能性。
回归模型F（3，120）=553.71，对应的P值为0.000， 为0.9326，拟合优度比较高，说明回归总体上是成功的。
Heteroskedasticity robust stand error分析
回归结果如下：
（559.5779） （0.1412184） （0.0133656） （0.0000778） deposit的t统计量为3.39，大于1.9，对应p值为0.000，95%置信区间为[0.1987651,0.7579704]，该系数通过检验。Degree的t检验值8.08，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0815788,0.1345048]通过检验。export的t检验值4.48，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.001942,0.0005023]，通过检验。截距项p值为0.249，95%置信区间为[-1756.441,459.4092]。
回归模型F（3，120）=477.59，对应的P值为0.000， 为0.9326，拟合优度比较高，与普通OLS回归相比，虽然系数的t值有所下降，但是p值都比较小，没有出现严重的问题。
多重共线性与系数斜率检验
通过STATA可知，deposit的vif值为11.52，export的vif值5.53，degree的vif值为4.18。export和degree都小于10，但是deposit的vif值非常大，原因推测可能是数据本身存在问
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题，也可能是deposit与export有着比较紧密的联系，这需要进一步的考证。
Deposit与degree系数同时为零的检验F（2,120）=148.57，对应的p值为0.000，拒绝原假设。Deposit与export系数同时为零的检验F（2,120）=200.34，对应的p值为0.000，拒绝原假设。Export与degree系数同时为零的检验F（2,120）=32.72，对应的p值为0.000，拒绝原假设。
Deposit与degree系数相等的检验F（1,120）=5.95，对应p值0.0162，在1%显著性水平下拒绝原假设。
（二）、经济学意义
验证了地区的生产总值受到地区居民储蓄、普通高校大学生毕业数、货物出口额的影响。但是截距项的不显著提示存在遗漏变量偏差的可能性。
五、 面板回归分析
（一） 时间固定效应 deposit degree export F统计量 P值 (within) 截距项 0.9059136 0.1023524 0.0001694 -3683.684 252.90 0.0000 0.9412 deposit的t统计量为9.18，大于1.96，对应p值为0.003，95%置信区间为[0.2858941，0.5895293]，该系数通过检验。Degree的t检验值10.50，大于1.96，对应p值为0.002，95%置信区间为[0.0765155,0.143084]，通过检验。export的t检验值78.42，大于1.96，对应p值为0.0000，95%置信区间为[0.0003512,0.0003809]，通过检验。截距项p值为0.353，95%置信区间为[-1821.214,888.6623]，相对来说不是很显著。
模型 为0.9321（within）,F(3,3)=30780.66，p值为0.000。 （二） 个体固定效应 F统计量 P值 (within) 截距项 0.9059136 0.1023524 0.0001694 -3683.684 252.90 0.0000 0.9412 deposit degree export deposit的t统计量为3.64，大于1.9，对应p值为0.001，95%置信区间为[0.3974181,1.414409]，该系数通过检验。Degree的t检验值2.60，大于1.96，对应p值为0.014，5%显著性水平下拒绝原假设（为0），95%置信区间为[0.0220763,0.1826284]，通过检验。export的t检验值1.30，小于1.96，对应p值为0.202，95%置信区间为[-0.0000957,0.0004345]，不能拒绝系数为零的原假设。截距项p值为0.006，95%置信区间为[-6239.819,-1127.548]。
模型 为0.9412（within）,F(3,30)=252.90，p值为0.000。
六、 结论
在经过对比后，选择个体固定效应作为最合适的模型，由于其拟合优度更高，且更符合实际的情况，而且本文着重研究的是总体来说影响地区生产总值的因素，而非随时间变化而产生的变化趋势，个体固定效应意义更重要。
经济学的结论为，城乡居民储蓄、大学生对于地区生产总值的影响比较显著，而08年以来，随着国外需求的萎靡，出口对于地区生产总值的影响下降。以下为可行的政策建议：
城乡居民储蓄的重要来源是收入。提高居民收入在国民收入分配中的比例。国民收入由三部分构成：国家财政收入、企业利润和居民个人收入。目前，在我国这三种国民收入里面，居民个人收入占的比例太低。提高劳动收入在初次分配中的比例。初次分配就是指企业对个
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人的分配。初次分配分为两部分，一个是劳动收入，就是工资；一个是企业利润。我们研究发现，15年来中国企业利润都在上升，但居民个人收入增长非常缓慢。要提高劳动收入在初次分配中的比例，就要适当减少企业利润，增加劳动收入。
重视看待“大学城”效应，适当增加对于教育的投资。然而，也应理性看待我国大学城的开发建设。我国大学城开发建设不仅发展速度快，而且占地规模大，近年来，全国各地大学城占地面积达两千多平方公里因此，在规划我国大学城开发建设时，要理性考虑发 展的速度与规模，走可持续发展的道路。
当然，由于时间和水平有限，报告中还存在着许多缺陷和不足：为了进一步完善研究，需要对deposit的多重共线性进行深入分析，增加新的有效果的解释变量。解释变量的单位可以进行修改，这样系数会更好看一些。STATA是一个非常实用非常易操作的软件，相信它可以在今后解决更多的问题。
最后感谢老师精彩的讲解和耐心的指导。
参考文献：
1. 方莉.我国大学城建设中的问题分析和政策建议.[J].北京教育（高教版），2006,(2). 2. 李实.云南省生产总值影响因素实证分析.[J]区域经济.2011,(8). 3. 中华人民共和国统计局统计年鉴。
附件：
STATA的LOG文件：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------- name: log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text opened on: 13 Dec 2014, 21:36:05 . *(6 variables, 124 observations pasted into data editor) . scatter deposit rgdp . scatter degree rgdp . scatter export rgdp . log off name: log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text paused on: 13 Dec 2014, 21:42:46 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------- name: 5 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text resumed on: 13 Dec 2014, 21:44:47 . sum,detail province ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 1 1 5% 2 1 10% 4 1 Obs 124 25% 8 1 Sum of Wgt. 124 50% 16 Mean 16 Largest Std. Dev. 8.980557 75% 24 31 90% 28 31 Variance 80.65041 95% 30 31 Skewness 0 99% 31 31 Kurtosis 1.7975 year ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 2 2 5% 2 2 10% 2 2 Obs 124 25% 2.5 2 Sum of Wgt. 124 50% 3.5 Mean 3.5 Largest Std. Dev. 1.12257 75% 4.5 5 90% 5 5 Variance 1.260163 95% 5 5 Skewness 0 99% 5 5 Kurtosis 1.64 rgdp ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 507.46 441.36 5% 1353.31 507.46 10% 2102.21 605.83 Obs 124 25% 7318.53 701.03 Sum of Wgt. 124 6 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 50% 12297.9 Mean 15325.31 Largest Std. Dev. 12420.2 75% 19650.95 50013.2 90% 33896.6 53210.3 Variance 1.54e+08 95% 45361.9 54058.2 Skewness 1.457093 99% 54058.2 57067.9 Kurtosis 4.931846 deposit ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 267.1 226.4 5% 967.7 267.1 10% 1667.1 318.8 Obs 124 25% 4846 403.9 Sum of Wgt. 124 50% 8028.6 Mean 10485.49 Largest Std. Dev. 8449.057 75% 14660.25 31411.4 90% 20665.1 36318.7 Variance 7.14e+07 95% 26343.3 40405.1 Skewness 1.509401 99% 40405.1 45533.8 Kurtosis 5.811967 degree ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 4021 3346 5% 5151 4021 10% 11222 4090 Obs 124 25% 43393.5 4315 Sum of Wgt. 124 50% 80144 Mean 83936.69 Largest Std. Dev. 52206 75% 120711.5 184363 90% 150985 203309 Variance 2.73e+09 95% 176331 211624 Skewness .3450356 99% 211624 222940 Kurtosis 2.47629 export ------------------------------------------------------------- Percentiles Smallest 1% 37547 25188 5% 74293 37547 10% 159943 46620 Obs 124 25% 449455 66182 Sum of Wgt. 124 7 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 50% 1319236 Mean 5424566 Largest Std. Dev. 1.03e+07 75% 4639725 3.59e+07 90% 1.81e+07 4.53e+07 Variance 1.06e+14 95% 2.71e+07 5.32e+07 Skewness 3.030098 99% 5.32e+07 5.74e+07 Kurtosis 12.74252 . log off name: log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text paused on: 13 Dec 2014, 21:56:43 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- name: log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text resumed on: 13 Dec 2014, 21:57:20 . reg rgdp deposit degree export Source | SS df MS Number of obs = 124 -------------+------------------------------ F( 3, 120) = 553.71 Model | 1.7696e+10 3 5.8986e+09 Prob > F = 0.0000 Residual | 1.2783e+09 120 10652811.7 R-squared = 0.9326 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9309 Total | 1.8974e+10 123 154261449 Root MSE = 3263.9 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- deposit | .4783678 .1182051 4.05 0.000 .2443299 .7124057 degree | .1080418 .0115196 9.38 0.000 .0852338 .1308499 export | .0003483 .0000671 5.19 0.000 .0002154 .0004812 _cons | -648.5161 582.1307 -1.11 0.267 -1801.094 504.0622 ------------------------------------------------------------------------------ . estat vif Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- 8 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 deposit | 11.52 0.086830 export | 5.53 0.180885 degree | 4.18 0.239465 -------------+---------------------- Mean VIF | 7.07 . reg rgdp deposit degree export,robust Linear regression Number of obs = 124 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| -------------+---------------------------------------------------------------- deposit | .4783678 .1412184 3.39 0.001 degree | .1080418 .0133656 8.08 0.000 export | .0003483 .0000778 4.48 0.000 _cons | -648.5161 559.5779 -1.16 0.249 ------------------------------------------------------------------------------ . test deposit degree ( 1) deposit = 0 ( 2) degree = 0 F( 2, 120) = 148.57 Prob > F = 0.0000 . test deposit export ( 1) deposit = 0 ( 2) export = 0 F( 2, 120) = 200.34 Prob > F = 0.0000 . test degree export ( 1) degree = 0 ( 2) export = 0 9 / 12 F( 3, 120) = 477.59 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9326 Root MSE = 3263.9 [95% Conf. Interval] .1987651 .7579704 .0815788 .1345048 .0001942 .0005023 -1756.441 459.4092 《计量经济学》期中报告 课序号2 F( 2, 120) = 32.72 Prob > F = 0.0000 . test deposit=degree ( 1) deposit - degree = 0 F( 1, 120) = 5.95 Prob > F = 0.0162 . test deposit export ( 1) deposit = 0 ( 2) export = 0 F( 2, 120) = 200.34 Prob > F = 0.0000 . test degree export ( 1) degree = 0 ( 2) export = 0 F( 2, 120) = 32.72 Prob > F = 0.0000 . xtset province year panel variable: province (strongly balanced) time variable: year, 2 to 5 delta: 1 unit . xtreg rgdp deposit degree export, fe vce(cluster province) Fixed-effects (within) regression Number of obs = 124 Group variable: province Number of groups = 31 R-sq: within = 0.9412 Obs per group: min = 4 between = 0.9278 avg = 4.0 overall = 0.9276 max = 4 F(3,30) = 252.90 corr(u_i, Xb) = -0.4801 Prob > F = 0.0000 10 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 (Std. Err. adjusted for 31 clusters in province) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- deposit | .9059136 .2489852 3.64 0.001 .3974181 1.414409 degree | .1023524 .0393072 2.60 0.014 .0220763 .1826284 export | .0001694 .0001298 1.30 0.202 -.0000957 .0004345 _cons | -3683.684 1251.613 -2.94 0.006 -6239.819 -1127.548 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 3754.846 sigma_e | 894.57487 rho | .94628787 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xtset year province panel variable: year (strongly balanced) time variable: province, 1 to 31 delta: 1 unit . xtreg rgdp deposit degree export, fe vce(cluster year) Fixed-effects (within) regression Number of obs = 124 Group variable: year Number of groups = 4 R-sq: within = 0.9321 Obs per group: min = 31 between = 0.9897 avg = 31.0 overall = 0.9326 max = 31 F(3,3) = 30780.66 corr(u_i, Xb) = 0.1541 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 4 clusters in year) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- deposit | .4377117 .0477047 9.18 0.003 .2858941 .5895293 degree | .1097998 .0104587 10.50 0.002 .0765155 .143084 export | .0003661 4.67e-06 78.42 0.000 .0003512 .0003809 _cons | -466.276 425.7537 -1.10 0.353 -1821.214 888.6623 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 732.55008 sigma_e | 3243.304 11 / 12 《计量经济学》期中报告 课序号2 rho | .04853894 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . log close name: log: C:\\Users\\admin\\Documents\\finalreport\\log\\201201370.log log type: text closed on: 13 Dec 2014, 22:10:23 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 12 / 12 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容