中國經(jīng)濟增長影響因素的分析-資料下載頁
2025-06-28 23:21本頁面
【正文】 DurbinWatson statProb(Fstatistic)表15：帶有交叉項的White異方差檢驗Heteroskedasticity Test: WhiteFstatistic+29Prob. F(2,27)Obs*RsquaredProb. ChiSquare(2)Scaled explained SSProb. ChiSquare(2)Test Equation:Dependent Variable: WGT_RESID^2Method: Least SquaresDate: 5/26/16 Time: 8:35Sample: 1980 2009Included observations: 30Collinear test regressors dropped from specificationCoefficientStd. ErrortStatisticProb.CWGT+13WGT^2RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.Fstatistic+29DurbinWatson statProb(Fstatistic)使用White異方差檢驗法，不論是否帶有交叉項，均在很高的的置信水平下接受方程不存在異方差性的原假設，使用加權最小二乘法估計模型參數(shù)幾乎完全消除了初始方程的異方差性。③序列相關性檢驗：方程含有截距項，因此可以使用DW檢驗法來檢驗方程是否具有序列相關性。該模型中，樣本量n=30，解釋變量的個數(shù)為3個，查DW檢驗表知5%的上下界為dl=，4dl=，du=，4du=，；1%的上下界為dl=，4dl=，du=，4du=。本模型的DW檢驗值為：DW=，在5%的水平下，0DWdl，落在正自相關區(qū)；在1%的水平下，dlDWdu，落在無結(jié)論區(qū)，無法判斷。 由于新模型的性質(zhì)很好，因此在1%的水平下檢驗模型的各種性質(zhì)，認為新模型不再具有序列相關性。 (4)預測檢驗圖10：WLS估計修正模型的預測檢驗結(jié)果圖預測誤差MAPE=%，大于10%，預測的誤差較修正前有所改善，預測精度不高，預測效果一般，模型的預測效果較修正前要好得多，但是，還需要進一步修正。最后得到的使用加權最小二乘法估計參數(shù)的模型是：t=（）（）（） （）p=（）（）（）（）R2== .= 通過上面的四級檢驗，可以看到，模型在很高的置信水平（99%）下通過統(tǒng)計檢驗，計量經(jīng)濟學檢驗，模型不再具有異方差性和序列相關性，模型預測檢驗顯示模型的預測效果比較理想。 建立模型的最終目的就是要通過模型獲得有用的信息，計量經(jīng)濟模型提供了結(jié)構分析和經(jīng)濟預測兩大應用。 模型的經(jīng)濟意義分析——結(jié)構分析通過對最初的使用普通最小二乘估計參數(shù)得到的模型進行加權修正，得到的使用加權最小二乘法估計參數(shù)的模型是：t=（）（）（） （）p=（）（）（）（）R2== .= 模型具有較好的性質(zhì)，通過了包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗和預測檢驗在內(nèi)的四級檢驗，模型符合現(xiàn)實經(jīng)濟理論和計量經(jīng)濟學的相關假設，可以較好的提供經(jīng)濟信息和預測研究對象的趨勢。模型是可以應用于經(jīng)濟意義分析和預測。 利用模型進行預測使用修正過一次的WLS法估計參數(shù)建立的模型對農(nóng)村居民家庭人均收入的變動趨勢進行預測，外推五年，預測的時間為2010年2014年，以期得到比較具體的數(shù)據(jù)和結(jié)論。 被解釋變量Y的點預測(1)解釋變量XXX3的點預測圖11圖12圖13首先觀察解釋變量的變動趨勢。畫出各解釋變量的曲線圖?？梢允褂没魻柼亍獪靥厮怪笖?shù)平滑法，對解釋變量進行預測，可以得到相對合理的解釋變量的預測值。擴展觀察年限至2014年，利用霍爾特—溫特斯指數(shù)平滑法預測。alpha，beta,gamma由系統(tǒng)選取。得到的預測結(jié)果中最下面有mean和trend項，有如下關系F(t)=trend+mean*t表21：解釋變量XXX3，20102014年霍爾特溫特斯指數(shù)平滑預測值年份x1x2x320102011500968201220131092846201411708411174764(2)被解釋變量Y的點預測圖14：被解釋變量Y的預測情況表22：被解釋變量Y20052009年點預測值年份y20102011201210576302013140109520141744559從圖14最后擴展出的五年的預測曲線的趨勢和所得到的點預測的預測值曲線，看到預測基本上成功揭示了研究對象未來的發(fā)展趨勢，預測結(jié)果是比較合理的。 4 結(jié)論固定資產(chǎn)投資是經(jīng)濟增長的重要原動力。經(jīng)濟發(fā)展取決于投入資金的數(shù)量和資金的利用效率。固定資產(chǎn)投資是經(jīng)濟增長的重要原動力，它對經(jīng)濟運行具有先導作用，并以其乘數(shù)效應拉動經(jīng)濟增長。勞動力對GDP有一定的促進作用但對經(jīng)濟增長的貢獻率卻微不足道。這是因為我國勞動力結(jié)構總量巨大、供給充足、流動性強, 對GDP 影響很大。但是勞動力的人力資本含量、高技術含量偏低,勞動力素質(zhì)結(jié)構存在嚴重缺陷, 會直接影響了經(jīng)濟的增長。消費需求對經(jīng)濟的拉動作用消費需求是三大需求要素中所占份額最大、波動幅度最小的部分，是國民經(jīng)濟的重要支 柱和最主要的組成部分，同時也是明顯地反映經(jīng)濟自發(fā)增長態(tài)勢的宏觀經(jīng)濟指標。就業(yè)是民生之本，有效促進就業(yè)，保持經(jīng)濟增長良好勢頭成為我國當前乃至今后一段時期的重要課題。針對目前勞動力數(shù)量龐大且總體素質(zhì)不高的現(xiàn)狀，應通過多種途徑，一方面加強就業(yè)培訓的投入力度，提高勞動者就業(yè)及再就業(yè)能力，降低失業(yè)率；另一方面，加強各地區(qū)間人才交流及促進勞動力自由流動，并通過合理技術壁壘方式，阻止外來流動人員的無序進入。同時，鼓勵靈活就業(yè)，以減輕就業(yè)壓力。勞動力的人力資本含量、高技術含量偏低,勞動力素質(zhì)結(jié)構存在嚴重缺陷, 直接影響了經(jīng)濟的增長。因此應當控制人口數(shù)量,優(yōu)化勞動力結(jié)構, 提升勞動力素質(zhì)。物質(zhì)資本對我國的經(jīng)濟增長也起到了一定的影響作用，應加強對投資的科學管理，提高投資效率。 5 參考文獻[1]《中國統(tǒng)計年鑒》 中國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站 19802010年 [2] 中國勞動人事網(wǎng) 全國從業(yè)人員年末人數(shù) 19801990年[3] 中國企業(yè)勞動維權網(wǎng) 全國從業(yè)人員年末人數(shù) 19801990年[4] 中國人民大學經(jīng)濟論壇 [5]《計量經(jīng)濟學》第二版 李子奈 潘文卿。北京：高等教育出版社，[6]《數(shù)據(jù)分析與Eviews應用》易丹輝。 北京：中國統(tǒng)計出版社，[7]《西方經(jīng)濟學（微觀部分）》第四版 高鴻業(yè)。 北京：中國人民大學出版社，[8]《西方經(jīng)濟學（宏觀部分）》第四版 高鴻業(yè)。 北京：中國人民大學出版社， 第 27 頁 共 27 頁
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