新时期GDP影响因素分析

姚绍娟 李维涛 吴晓 刘文涛 田满文

摘 要：本文着力于通过2000到2015年的数据，利用Eviews软件研究我国国内生产总值（GDP）和进出口贸易收入、商品房销售收入、社会消费品零售收入之间的关系，进行实证分析，进而给出我国GDP影响因素分析，以及GDP是否能一直在8%的范围内，而为了使GDP保8%稳定发展，我们需要给出哪些应对措施。

关键词：国内生产总值；进出口贸易收入、商品房销售收入

一、提出问题

在进入21世纪的15年来，全世界都是中国的经济目前正在高速增长，有目共睹的，但这种速度会一直会在中国这样的持续存在吗？这种速度对于中国目前的状况是否适应。自从2008年金融危机以来，全世界的经济都进入了一种相对萧条的状态，

我们需要对进出口贸易、商品房销售、社会消费品零售做哪些改变，而当今中国的GDP又与这三者之间存在着怎样微妙的关系。

二、模型假定

理论上认为影响中国国内生产总值的因素的因素主要有进出口贸易、商品房销售、社会消费品零售这些变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。

（1）进出口贸易：进出口贸易一般指国际贸易（商品和劳务的国际交换活动）国际贸易（International Trade）也称通商，是指跨越国境的货品和服务交易，一般由进口贸易和出口贸易所组成，因此也可称之为进出口贸易。国际贸易也叫世界贸易。进出口贸易可以调节国内生产要素的利用率，改善国际间的供求关系，调整经济结构，增加财政收入等。GDP的增长或者放缓受进出口的贸易影响多大，而当今的国际形式会使进出口贸易面临的困难有哪些？也是在通过建立模型当中来处理进出口贸易对国内生产总值的影响，来给出相应的措施。

（2）商品房销售额：商品房销售额是区域市场中供求关系均衡的结果，是市场规模最直接的表现，也是当地经济增长率、流动人口等这些决定城市化速度及新移民的住房需求等因素的综合体现。

（3）社会消费品零售额：社会消费品零售总额（Total Retail Sales of Consumer Goods）批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。其中，对居民的消费品零售额，是指售予城乡居民用于生活消费的商品金额；对社会集团的消费品零售额，是指售给机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等，公款购买的用作非生产、非经营使用与公共消费的商品金额。

三、数据收集

此次研究模型分析使用了2000年-2015年的GDP与进出口贸易额、商品房销售额、社会消费品零售额的数据，数据真实可靠。对数据进行处理将利用E-views进行回归分析，建立进入21世纪影响GDP可能因素的分析精确模型，分析影响国内生产总值（GDP）主要因素及影响程度。

三、模型的估计与调整

（一）参数估计与解释变量问题处理

假定所建模型及其中的随机扰动项 满足各项古典假设，假定进出口贸易总额为X2，商品房销售额为X3，社会消费品零售总额X4。利用E-views对上述基本模型进行OLS参数估计：

1.经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，进出口贸易总额每增长1亿美元，GDP总值将增长4.3637亿美元；商品房销售额每增加1亿元，GDP总值将增长0.7479亿元；社会消费品零售总额每增长1亿元，GDP总值将增长1.3724亿元。这与理论分析和经验判断相一致。

2.统计检验

（1）拟合优度：由上表数据可以得到R2=0.9992 ，修正的可决系数为R（—）2=0.9990 ，这说明模型对样本的拟合很好。

（2）F检验：针对H0：β2=β3=β4=0，给定显著性α=0.05，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=12的临界值Fα（3，12）=8.74。由上表得到F=5185.817，由于F=5185.817> Fα（3，12）=8.74，应拒绝原假设H0：β2=β3=β4=0，说明回归方程显著，即“进出口贸易总额”、“商品房销售额”、“社会消费品零售总额”等变量联合起来确实对GDP总额有显著影响。

（3）t检验：分别针对H0：βj= 0（j=1，2，3，4），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=12临界值t（n-k）=2.179。由上表数据可得，除β3以外，与β1，β2，β4对应的t统计量分别为5.2569、9.7162、12.7584，其绝对值均大于t（n-k）=2.179，这说明在显著水平α=0.05下，分别都应拒绝H0：βj=0（j=1，2，4），也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“进出口贸易总额”（X2）、 “社会消费品零售总额”（X4）分别对被解释变量“GDP总值”（Y）都有显著影响。当给定显著性水平α=0.05时，由于与β3对应的t统计量为2.0223，小于t（n-k）=2.179，不能拒绝H：β3=0，表明在α=0.05的显著性水平，“商品房销售额”（X3）对“GDP总值”（Y）没有显著影响。但是当给定显著性水平α=0.10时，查t分布表得自由度t（n-k）=1.782，表明在α=0.10的显著性水平下，“商品房销售额”（X3）对“GDP总值”（Y）有显著的影响。这样的结论从上表中的P值也可以判断，与β2和β4估计值对应的P值均小于α=0.05，表明在α=0.05的显著性水平下，对应解释变量对被解释变量影响显著。与β3估计值对应的P值为0.0660，小于α=0.10，表明在α=0.10的显著性水平下，“商品房销售额”（X3）对“GDP总值”（Y）的影响是显著的。

利用所估计的OLS模型，可以通过“进出口贸易总额”（X2）、“商品房销售额”（X3）、“社会消费品零售总额”（X4）等变量的预测数据，对“GDP总值”（Y）作出点预测和区间预测。

（4）异方差检验。

①残差图形分析。

②近一步进行异方差检验，White检验结果如下：White检验结果为：Obs*R-squared 14.07320 Probability 0.1197由上表中可以得到nR2=14.07320，在α=0.05的显著性水平下，查x2分布表，得临界值x2（2）=5.9915，比较计算的统计量与临界值，因为nR2=14.07320>x2（2）=5.9915，所以不能接受原假设，这就说明模型存在异方差。

（5）自相关性检验。

①进行DW 检验。DW=1.327941，对样本容量为16，在0.05的显著性水平上，查表可知dl=0.857，du=1.728.因为dl

②残差的图示检验。可以知道模型不存在自相关性。

四、结语

经研究发现，本文说明了进出口贸易总额的变动对GDP有很大的影响，我国在贸易方面不断开放的同时，进出口总额不断提高。在进出口贸易影响下，我国GDP也在不断提高，可见其促进了国家经济的发展。

房地产业是拉动经济增长的重要力量。国家统计局公布了2015年分行业经济增加值的增长情况，其中金融业最高，房地产最低。数据显示，去年金融业全年经济增加值为57500亿元，同比增速15.9%；房地产行业的GDP为41308亿元，同比增长仅为3.8%。就行业增加值在GDP的比重而言，我国房地产业还难以成为宏观经济增长支柱产业，房地产行业增加值对GDP的拉动力仅有0.2个百分点。

1月19日，国家统计局发布2015年国民经济数据，2015年全年国内生产总值676708亿，同比增长6.9%，创25年新低。房地产的下行似乎拖累了GDP。2015年，全国房地产投资95979亿元，比上年名义增长1.0%，从此前的2位数增速下降到个位数，这也是房改以来增长比例的新低。所以说近几年商品房的销售对GDP的影响已经开始下降。