中国经济增长影响因素的分析报告书

计量经济学及软件应用课程小论文中国经济增长影响因素的分析

小组成员姓名学号

李雨51505111036

陈呵呵51505111017

庞晓雅51505111034

张晓锐 51505111012

指导教师：孙西超

目录

1.背景 (4)

2.模型的建立 (5)

2.1理论模型的确定 (5)

2.2建立初始模型——OLS (9)

2.2.1使用OLS法进行参数估计 (9)

2.2.2对初始模型进行检验 (9)

2.3建立修正模型——WLS (18)

2.3.1使用WLS法进行参数估计 (18)

2.3.2对修正模型进行检验 (19)

3.模型经济意义分析与检测 (23)

3.1模型的经济意义分析——结构分析 (23)

3.2利用模型进行预测 (23)

3.2.1被解释变量Y的点预测 (23)

4.结论 (26)

4.1主要结论 (26)

4.2政策建议 (26)

5.参考文献 (27)

中国经济增长影响因素的分析

摘要：改革开放三十三年以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文根据计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1980-2009年（中国统计年鉴数据截止到2009年）三十年间中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。

关键词：劳动力、投资、消费、经济增长、最小二乘法。

1 背景

经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。

古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。

从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。

经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。

本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。

2 模型的建立

为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。

这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值，

与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为：

1X 代表社会就业人数，

2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数，

μ代表随机干扰项。

模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 2.1理论模型的确定

通过变量的试算筛选，最终确定以以下变量建立回归模型。 被解释变量：Y 代表国内生产总值,

解释变量：1X 代表社会就业人数，2X 代表固定资产投资，3X 代表消费价格指数。

另外，从经济意义上来说，社会就业人数、固定资产投资和消费价格指数这三个宏观经济指标基本反映了我国经济发展状况，因此也就很大程度上决定了经济增长水平。单从经济意义上讲，变量的选择是正确的。而且，就直观上来说，解释变量与被解释变量都是相关的，这三个解释变量都是经济增长的“良性”变量，它们的增长都对我国经济增长起着积极的推动作用，这一点可以作为模型经济意义检验的依据。

表1：被解释变量与解释变量1980-20009数据

资料来源：《中国统计年鉴》。

首先，检查被解释变量和解释变量之间的线性关系是否成立。观察被解释变量与解释变量之间的散点图。

图1：被解释变量Y与解释变量1X的散点图

由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量

X之间基本呈线性关系。

1

X的散点图

图2：被解释变量Y与解释变量2

X之间基本呈线性关系。

由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量

2

X的散点图

图3：被解释变量Y与解释变量3

X之间基本呈线性关系。

由图中趋势线可以判断，被解释变量Y与解释变量

3

再通过变量之间的相关系数判断。

表2：被解释变量与解释变量相关系数表

Covariance Analysis: Ordinary

Date: 5/25/16 Time: 8:58

Sample: 1980 2009

Included observations: 30

Covariance

看到被解释变量Y 与解释变量1X ，2X ，3X 之间具有较高的相关性。

通过散点图和相关系数表的判断，可以判断被解释变量和解释变量之间具有明显的相关线性关系。同时通过被解释变量与解释变量的相关图形分析，设置理论模型为：

μββββ++++=3423121X X X y

2.2 建立初始模型——OLS 2.2.1 使用OLS 法进行参数估计

表3： 普通最小二乘法参数估计输出结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/25/16 Time: 9:00 Sample: 1980 2009

Included observations: 30

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000 X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000 X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886 C

-49822.31

33676.59

-1.479434

0.1510

R-squared

0.991233 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.990221 S.D. dependent var

95692.85 S.E. of regression 9462.951 Akaike info

criterion

21.27172 Sum squared resid 2.33E+09 Schwarz criterion

21.45855 Log likelihood -315.0758 Hannan-Quinn

criter.

21.33149 F-statistic 979.8468 Durbin-Watson stat 1.178143 Prob(F-statistic)

0.000000

得到初始模型为：

3212654.379382559.1934840.131.49822X X X y -++-=

2.2.2 对初始模型进行检验

要对建立的初始模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。 (1)经济意义检验

解释变量的系数分别为1β=1.934840、2β=1.382559。两个解释变量系数均为正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变

量增长的经济实际，3β

=-379.2654，符合被解释变量与解释变量之间的负相关关系。与现实经济意义相符，所以模型通过经济意义检验。 (2)统计检验

①拟合优度检验：R2检验，R-squared=0.991233；Adjusted R-squared=0.990221；可见拟合优度很高，接近于1，方程拟和得很好。

②变量的显著性检验：t 检验，

表4：模型系数显著性检验，t 检验结果

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000 X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000 X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886 C -49822.31

33676.59 -1.479434 0.1510

从检验结果表中看到，包括常数项在内的所有解释变量系数的t 检验的伴随

概率均小于5%，所以，在5%的显著水平下1X 、2X 、3X

的系数显著不为零，通过显著性检验，常数项也通过显著性检验，保留在模型之中。

③方程的显著性检验：F 检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，在5%显著水平下方程显著成立，具有经济意义。

(3)计量经济学检验：

方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。

①进行异方差性检验：

首先用图示法对模型的异方差性进行一个大致的判断。令X 轴为方程被解释变量，Y 轴为方程的残差项，做带有回归线的散点图。

图4：初始模型的异方差性检验散点图

图5：初始模型的异方差性检验散点图

图6：初始模型的异方差性检验散点图

通过图形看到，回归线向上倾斜，大致判断存在异方差性，但是，图示法并不准确，下面使用White异方差检验法进行检验，分别选择不带有交叉项和带有交叉项的White异方差检验法。得到下面的检验结果：

表5：不带有交叉项的White异方差检验结果

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 75.59849 Prob. F(3,26) 0.0000

Obs*R-squared 26.91450 Prob. Chi-Square(3) 0.0000

Scaled explained SS 52.75104 Prob. Chi-Square(3) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 5/25/16 Time: 9:15

Sample: 1980 2009

Included observations: 30

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C 1.51E+08 1.08E+08 1.398492 0.1738

X1^2 -0.029775 0.009593 -3.103868 0.0046

X2^2 0.017419 0.001245 13.98776 0.0000

X3^2 -2715.996 8243.375 -0.329476 0.7444

R-squared 0.897150 Mean dependent var 77607780

Adjusted R-squared 0.885283 S.D. dependent var 1.80E+08

S.E. of regression 61075426 Akaike info

criterion 38.81668 Sum squared resid 9.70E+16 Schwarz criterion 39.00351

Log likelihood -578.2502 Hannan-Quinn

criter. 38.87645 F-statistic 75.59849 Durbin-Watson stat 1.947056 Prob(F-statistic) 0.000000

表6：带有交叉项的White异方差检验结果Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 33.57944 Prob. F(9,20) 0.0000 Obs*R-squared 28.13789 Prob. Chi-Square(9) 0.0009 Scaled explained SS 55.14882 Prob. Chi-Square(9) 0.0000

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 5/25/16 Time: 9:18 Sample: 1980 2009 Included observations: 30

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

C -2.08E+09 4.06E+09 -0.512912 0.6136 X1 -34576.99 39720.32 -0.870512 0.3943 X1^2 0.189719 0.224091 0.846615 0.4072 X1*X2 -0.297299 0.442472 -0.671906 0.5093 X1*X3 127.5161 329.2824 0.387254 0.7027 X2 29147.14 35662.29 0.817310 0.4234 X2^2 0.033135 0.007760 4.270053 0.0004 X2*X3 -97.11637 96.87489 -1.002493 0.3281 X3 55473498 68538734 0.809374 0.4278 X3^2

-283697.5

290382.6

-0.976978

0.3403

R-squared

0.937930 Mean dependent var 77607780 Adjusted R-squared 0.909998 S.D. dependent var

1.80E+08 S.E. of regression 54097636 Akaike info

criterion

38.71168 Sum squared resid 5.85E+16 Schwarz criterion

39.17875 Log likelihood -570.6752 Hannan-Quinn

criter.

38.86110 F-statistic 33.57944 Durbin-Watson stat 2.262413 Prob(F-statistic)

0.000000

使用White 检验法不论是否带有交叉项，所得的检验伴随概率均小于5%，均在5%的显著水平下拒绝方程不存在异方差性的原假设，认为模型具有比较严重的异方差性。需要对模型进行修正。

②多重共线性检验： 用逐步回归法检验如下

以Y 为被解释变量，逐个引入解释变量1X 、2X 、3X ，构成回归模型，进行模型估计。

表7： 被解释变量Y 与1X 最小二乘估计结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 5/25/16 Time: 9:20

Sample: 1980 2009

Included observations: 30

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X1 6.692086 0.880526 7.600101 0.0000

C -334986.1 56283.70 -5.951743 0.0000

R-squared 0.673513 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.661853 S.D. dependent var 95692.85

S.E. of regression 55645.78 Akaike info

criterion 24.75574 Sum squared resid 8.67E+10 Schwarz criterion 24.84915

Log likelihood -369.3361 Hannan-Quinn

criter. 24.78562 F-statistic 57.76153 Durbin-Watson stat 0.096883 Prob(F-statistic) 0.000000

表8：被解释变量Y与2

X最小二乘估计结果

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 5/25/16 Time: 9:21

Sample: 1980 2009

Included observations: 30

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X2 1.688594 0.063011 26.79831 0.0000

C 19746.45 4234.328 4.663420 0.0001 R-squared 0.962474 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.961134 S.D. dependent var 95692.85

S.E. of regression 18865.38 Akaike info

criterion 22.59239 Sum squared resid 9.97E+09 Schwarz criterion 22.68580

Log likelihood -336.8858 Hannan-Quinn

criter. 22.62227 F-statistic 718.1495 Durbin-Watson stat 0.402624 Prob(F-statistic) 0.000000

表9： 被解释变量Y 与3X 最小二乘估计结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/25/16 Time: 9:25 Sample: 1980 2009 Included observations: 30

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X3 -4733.789 2602.669 -1.818821 0.0797 C

586426.4

275788.7

2.126361

0.0424

R-squared

0.105663 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.073722 S.D. dependent var

95692.85 S.E. of regression 92097.98 Akaike info

criterion

25.76343 Sum squared resid 2.37E+11 Schwarz criterion

25.85685 Log likelihood -384.4515 Hannan-Quinn

criter.

25.79332 F-statistic 3.308109 Durbin-Watson stat 0.120717 Prob(F-statistic)

0.079650

由图可以看出，Y 与2X 的拟合优度是最大的，R-squared=0.962474。再做Y 与1X 和2X 的回归模型。

表10： 被解释变量Y 与1X 和2X 的最小二乘估计结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/25/16 Time: 9:28 Sample: 1980 2009 Included observations: 30

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.963607 0.218188 8.999617 0.0000 X2 1.391253 0.046055 30.20878 0.0000 C

-92084.42

12611.85

-7.301423

0.0000

R-squared

0.990618 Mean dependent var

85749.31

Adjusted R-squared 0.989923 S.D. dependent var

95692.85

S.E. of regression 9606.088 Akaike info

criterion

21.27282 Sum squared resid 2.49E+09 Schwarz criterion

21.41294 Log likelihood -316.0923 Hannan-Quinn

criter.

21.31765 F-statistic 1425.411 Durbin-Watson stat 0.956357 Prob(F-statistic)

0.000000

再做Y 与1X 和2X 、3X 的回归模型。

表11： 被解释变量Y 与1X 和2X 、3X 的最小二乘估计结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/25/16 Time: 9:30 Sample: 1980 2009 Included observations: 30

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.934840 0.215990 8.957997 0.0000 X2 1.382559 0.045823 30.17169 0.0000 X3 -379.2654 280.8999 -1.350180 0.1886 C

-49822.31

33676.59

-1.479434

0.1510

R-squared

0.991233 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.990221 S.D. dependent var

95692.85 S.E. of regression 9462.951 Akaike info

criterion

21.27172 Sum squared resid 2.33E+09 Schwarz criterion

21.45855 Log likelihood -315.0758 Hannan-Quinn

criter.

21.33149 F-statistic 979.8468 Durbin-Watson stat 1.178143 Prob(F-statistic)

0.000000

观察Y 与1X 和2X 最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.990618），与Y 与1X 最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.673513）比较，变化明显，说明

1X 对y 的影响显著。观察Y 与1X 和2X 、3X 最小二乘估计的拟合优度（R-squared

=0.991233），与Y 与1X 和2X 最小二乘估计的拟合优度（R-squared =0.990618）比较，变化不明显，说明3X 对y 影响不显著。

③序列相关性检验：

方程含有截距项，因此，可以使用DW检验法来检验方程是否具有序列相关性。

该模型中，样本量n=30，解释变量的个数为3个，查DW检验表知5%的上下界为dl=1.28，4-dl=2.72，du=1.57，4-du=2.43，；1%的上下界为dl=1.07，4-dl=2.93，du=1.34，4-du=2.66。

本模型的DW检验值为：DW=1.178143，在5%的水平下，0

图7

图8

由于DW值在5%的上下界条件下正自相关，说明模型存在序列相关性，所以需要对模型进行修正。

(4)

图9：模型预测检验结果图

预测误差MAPE=28.52734%，MAPE 大于10，预测效果。 通过参数估计和四级检验，得到的初始模型是：

3212654.379382559.1934840.131.49822?X X X y

-++-= t=（-1.479434）（8.957997）（30.17169）（-1.350180） p=（0.1510） （0.0000） （0.0000） （0.1886） R-squared=0.991233 Adjusted R-squared=0.990221

2.3 建立修正模型——WLS

加权最小二乘法估计模型系数建立模型能够有效地消除模型的异方差性，同时也可以在一定程度上克服序列相关性，因此，使用WLS 方法估计模型参数是修正模型的常用方法。

2.3.1 使用WLS 法进行参数估计

表12：加权最小二乘法估计模型参数结果输出表

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/26/16 Time: 8:30 Sample: 1980 2009 Included observations: 30 Weighting series: 1/RESID^2

Coefficien

t

Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.708496 0.075998 22.48069 0.0000 X2 1.574969 0.058315 27.00773 0.0000 X3 -332.6186 13.90237 -23.92532 0.0000 C -43825.71

2255.915

-19.42702 0.0000

Weighted Statistics

R-squared

0.999841 Mean dependent var 14463.34 Adjusted R-squared 0.999823 S.D. dependent var

31652.85 S.E. of regression 253.3304 Akaike info

criterion

14.03083 Sum squared resid 1668584. Schwarz criterion

14.21766 Log likelihood -206.4625 Hannan-Quinn

criter.

14.09060 F-statistic 54656.07 Durbin-Watson stat 1.063337 Prob(F-statistic)

0.000000

Unweighted Statistics

R-squared

0.980555 Mean dependent var 85749.31 Adjusted R-squared 0.978311 S.D. dependent var 95692.85 S.E. of regression 14092.91 Sum squared resid 5.16E+09 Durbin-Watson stat

0.708654

321332.61861.5749691.708496-43825.71?X X X y

-++= 2.3.2 对修正模型进行检验

要对使用加权最小二乘法估计参数建立的新模型进行包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、预测检验在内的四级检验。 (1)经济意义检验

解释变量的系数分别为β1=1.708496、β2=1.574969。两个解释变量系数均为正，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，符合解释变量增长带动被解释变量增长的经济实际，与现实经济意义相符；β3=-332.6186，符合被解释变量与解释变量之间的正相关关系，所以模型通过经济意义检验。对于常数项的意义将在模型经济意义的分析中讨论。 (2)统计检验（显著水平1%）

①拟合优度检验：R2检验，R-squared=0.999841；Adjusted

R-squared=0.999823；可见拟合优度较初始使用OLS法估计建立的模型有所改善，拟和优度相当高，新方程拟和得很理想。

②变量的显著性检验：t检验，

表13：WLS模型系数显著性检验，t检验结果

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X1 1.708496 0.075998 22.48069 0.0000

X2 1.574969 0.058315 27.00773 0.0000

X3 -332.6186 13.90237 -23.92532 0.0000

C -43825.71 2255.915 -19.42702 0.0000

所有系数的t检验伴随概率均远远小于5%，所以，解释变量的系数显著不为零，通过显著性检验，常数项同时也通过显著性检验，保留在模型当中不必剔除。

③方程的显著性检验：F检验，方程总体显著性检验的伴随概率小于0.00000，方程在很高的置信水平下显著成立，具有经济意义。

(3)计量经济学检验

方程通过经济意义检验和统计检验，下面进行居于计量经济学模型检验核心的计量经济学检验。

①异方差性检验：

下面用White异方差检验法准确检验新方程的异方差性，分别选择不带有交叉项和带有交叉项的White检验。得到下面的检验结果：

表14：不带有交叉项的White异方差检验

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 4.55E+29 Prob. F(2,27) 0.0000

Obs*R-squared 30.00000 Prob. Chi-Square(2) 0.0000

Scaled explained SS 0.000713 Prob. Chi-Square(2) 0.9996

Test Equation:

Dependent Variable: WGT_RESID^2

Method: Least Squares

Date: 5/26/16 Time: 8:32

Sample: 1980 2009

Included observations: 30

宏观经济分析报告文案

目录 上篇：行业分析提要 (1) 基本分析 (1) 下篇：行业分析说明 (2) I 2003年全年国民经济运行分析 (2) 一、2003年全年国民经济运行简述 (2) 二、2003年全年我国固定资产投资分析 (3) 三、2004年中国经济分析预测 (4) II 2003年全国工业生产情况综述与分析 (10) 一、全国工业生产情况综述 (10) 二、轻重工业发展分析 (10) 三、不同所有制企业分析 (10) 四、机电产品生产快速增长 (11) 五、能源生产分析 (11) 六、工业产品进出口分析 (12) III 2003年全年工业经济效益情况及预测 (13) 一、全年工业经济效益分析 (13) 二、生产资料效益分析 (16) 三、工业行业效益分析 (18)

IV 我国全年居民消费比较分析 (19) 一、居民消费价格简述 (19) 二、分地区居民消费价格分析 (19) 三、分类别居民消费价格分析 (19) 四、社会消费品零售分析 (21) V 我国前三季度对外贸易发展情况及分析 (24) 一、2004年中国对外贸易形势展望 (24) 二、中国对外贸易发展需要关注的几个问题 (26) VI 2003年上半年三大景气指数走势及分析 (29) 一、国房景气指数 (29) 二、消费者景气指数 (32) VII 2003年宏观经济发展十大事件 (35)

上篇：行业分析提要 基本分析 今年我国经济有望增长8．5％。据此测算，今年我国国内生产总值将突破11万亿元人民币，我国综合国力再上新台阶。根据有关改革方案，今年国家统计局不再像以往那样在年末公布全年的国内生产总值预计数，而改在2004年1月中下旬公布。以2002年我国国内生产总值10．2万亿元人民币为基数匡算，2003年我国国内生产总值将突破11万亿元。 2003年，在复杂多变的国际形势和突如其来的非典型肺炎疫情以及频繁发生的多种自然灾害下，我国经济仍然保持较快增长，来之不易。一季度，我国经济增长速度达到9．9％，创下1997年以来同期增长最高纪录。二季度，受非典疫情和自然灾害等不利因素影响，我国经济增长6．7％。通过全国上下共同努力，取得了抗击非典斗争的阶段性重大胜利。到三季度，我国经济基本恢复到了非典疫情发生前的增长水平，同比增长9．1％。

2010年中国宏观经济形势分析

2010年中国宏观经济形势分析 2010年，中国面对极为复杂的国内外经济环境和极为严峻的各类自然灾害等挑战，虽然我国宏观经济政策框架基本稳定，但汇率不断升级、通胀压力不期而至、外部需求持续变化、资本流动大幅波动，宏观经济形势未可乐观，就如温总理曾在接受采访时指出：“如果说2009年是进入新世纪以来经济最为困难的一年，那么2010年是中国经济最为复杂的一年”，不过党中央、国务院审时度势，科学决策，团结带领全国各族人民，深入贯彻落实科学发展观，加快转变经济发展方式，加强和改善宏观调控，发挥市场机制作用，有效巩固和扩大了应对国际金融危机冲击成果，使得2010年国民经济运行态势总体良好。 2010年全年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比2009年增长10.3%，增速比上年加快1.2个百分点。分季度看，一季度同比增长11.9%，二季度增长10.3%，三季度增长9.6%，四季度增长9.8%。分产业看，第一产业增加值40497亿元，增长4.3%；第二产业增加值186481亿元，增长12.2%；第三产业增加值171005亿元，增长9.5%。 1．国内生产总值（GDP） GDP是最受关注的宏观经济统计数据，是衡量国民经济发展情况的重要指标。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。 根据国家统计局初步测算，2010年前GDP为397983亿元，按可比价格计算，同比增长10.3%，比上年同期增幅加快1.2个百分点。

数据来源：国家统计局 2．社会消费品零售总额 社会消费品零售总额反映国内消费支出情况，对判断国民经济现状和前景具有重要的指导作用。社会消费品零售总额提升，表明消费支出增加，经济情况较好；社会消费品零售总额下降，表明经济景气趋缓或不佳。2010年社会消费品零售总额达154554亿元，同比增长18.4%。其中，城镇消费品零售额133689亿元，同比增长18.8%；乡村消费品零售额20865亿元，增长16.1%。2010年自8月起社会消费品零售总额同比增幅连续五个月保持在18%以上，国内市场销售实现平稳较快增长。 数据来源：国家统计局 3．进出口额 2010年全年进出口总额29728亿美元，同比增长34.7%。其中，出口15779亿美元，增长31.3%；进口13948亿美元，增长38.7%。进出口相抵，顺差1831亿美元，比上年下降6.4%。从月度同比增幅来看，2010年12月进出口受2009年高基数影响，增速正常回落，国内生产的放缓也是导致本月进出口增幅回落的重要原因。

全面分析中国经济增长的因素及策略

2016-2017-1《形势与政策》作业 学院：地理与生物信息学院 专业：人文地理与城乡规划 姓名：吴楷文 课程号：B0900171C 学号：B16090312 任课老师：张娟 2016年12 月18日

全面分析影响中国经济增长的因素及策略 近年来，在世界经济发展和政治格局变化的新时代，在改革开放三十多年来的新时期，中国已跃居全球第二大经济体。所以，中国的经济发展的因素及策略值得世界探究，也值得我们当代大学生去深入思考和探索。本文主要从经济增长的因素及策略两个方面研究。 经济增长是经济学理论最重要的研究对象。解决经济增长问题,实现富国裕民,是许多经济学家研究政治经济学的目标。本段从经济增长理论的综合分析中发现要素投入与经济增长的规律,通过这些规律来研究中国经济的增长事实,分析影响中国经济长期增长的因素,寻找中国经济可持续增长的有效路径。通过理论联系实际,对中国经济增长进行因素分析,力图以严密的逻辑、丰富的材料、科学的分析,来发现影响中国经济增长的主要因素,为推动中国经济长期增长提供理论依据。本文以马克思主义经济学、唯物辩证法和唯物历史观为指导,以经济增长理论为分析线索,运用数学分析、计量分析和统计分析方法,合理吸取西方经济学的研究成果,分析、探讨和研究要素投入与中国经济增长的问题。本段研究认为,要素投入的增加固然可带来经济增长,但生产要素资源是有限的,单纯依靠要素投入很难实现经济的持续增长;要素投入、技术进步和制度创新都是影响中国经济长期增长的重要因素;要素投入增加和综合生产率提高是中国经济增长的直接原因,制度是影响要素投入效率、技术进步的原因,是中国经济增长的直接原因之原因。这个结论对促进中国经济持续增长具有一定的理论和实践意义。经济现实是经济增长理论赖以产生的基础,从丰富的中国经济增长现实中提炼出有规律 性的经济事实是中国经济研究的重要工作,通过定量和定性分析中国50年来的经济增长现实,从中得出要素投入的增加、要素效率提高、技术进步、改革开放等制度创新是中国经济增长的重要因素,中国经济的增长事实是要素投入、技术进步和制度创新共同作用的结果,是真实可靠的增长,从中得出未来中国经济长期增长的路径和增长趋势,并提出需要强化的五个方面政策选择(要提高教育水平、重视人力资本积累,扩大资本积累、优化融资机制,调整优化结构、提高要素配置效率,增加科研投入、推进知识创新和技术进步,推进制度创新、建立有效率的制度),以推进要素的效率化和综合生产率的不断提离,推动未来中国经济持续增长。（摘

中国经济增长三十年：经济奇迹的解释与展望(宏观专题)

中国经济增长三十年：经济奇迹的解释与展望 郭金兴 南开大学经济研究所，天津，300071 内容摘要：本文将中国经济增长的奇迹至于更长远的历史背景下，试图说明改革开放以来快速的经济增长是对二百年前欧洲奇迹的回应。中国经济奇迹可以从经济发展战略引发的制度变迁、要素投入数量和质量的增加以及充分利用后发优势所形成的技术进步来解释。决定中国奇迹发生的主要因素仍将在未来相当长时期发挥重要作用，而且，由于行政管理体制带来的国家治理能力的增强与自主创新能力的提高，中国经济在未来仍将保持较快的增长速度。 关键词：经济增长、历史大分流、中国奇迹、可持续增长 改革开放三十年来，作为世界上增长最快的经济体，中国经济取得的巨大成就令全球瞩目，因为它不仅改变了全球五分之一人口的生活方式，使之生活水平得到显著的提高，并且随着日益深入的融入世界经济体系中，中国经济问题更多的成为世界经济问题，中国的经济增长对世界经济格局产生了深刻的影响。同时，作为世界上人口最多的发展中国家和主要的经济转轨国家，中国经济增长与经济发展模式可以为其它国家和地区提供广泛的借鉴，并为经济理论的发展提供丰富的经验事实，因此中国的经济增长吸引了国内外学者广泛的研究兴趣。由于研究视角与理论方法的不同，对中国经济增长的一些基本问题，常常存在着很多争论，并在争论中取得了一些共识，从而增进了我们对中国经济增长的认识，推动了相关理论的发展。 由于篇幅所限，本文仅论述了中国经济增长奇迹中一些基本问题，包括以下三个部分，第一部分从更长远的历史视角下考察中国的经济增长，试图说明当前中国经济奇迹般的增长实际上应当视为19世纪中西方历史大分流中出现的“欧洲奇迹”的回应；第二部分是对中国奇迹的解释，从经济发展战略、要素投入与技术进步等方面说明中国经济快速增长的原因；第三部分围绕中国经济增长的可持续性与未来发展趋势，分析中国奇迹是否能够继续。经济增长的持续性与经济增长方式有关，但是本文的研究表明，经济增长模式是由要素禀赋的比例决定。由于我国不同地区具有不同的要素禀赋比例，因而经济增长方式的转变具有不同的含义。

解读中国宏观经济数据

解读中国宏观经济数据 解读中国宏观经济数据——为什么中国不爆发经济危机？ 中国是个怪异的国家。很多海外的学者用西方经济学的眼光来看中国，觉得很不可思议。中国用透支的方式维持经济的快速增长，为什么积累了20多 年仍然没有爆发恶性的通货膨胀进而演化成一场深重的经济危机的呢？ 我经过一段时间的苦心研究，终于得出了中国为什么不会爆发经济危机的原因。 下面我将通过分析中国改革开放以来经济统计数据来详细讲解（所有数据都来源于中华人民共和国统计局）。 让我们先来分析中国GDP的构成。以2003年中国GDP统计数据来看，当年中国GDP总值为117251.9亿元。从产出均衡来计算，GDP应等于投资+消费+政府支出（不包括政府转移性支出与政府债务和利息支出）+对外贸易顺差+库存投资。后两项份额很小，几乎可以忽略不计（当如当年中国对外贸易顺差为人民币2092亿元）。当年中国全社会投资总额为55566.61亿元，社会消费品零售总额为45842.0亿元，政府支出为13751亿元。分别占GDP 比例为47.4%、39.1%、11.8%。而同年美国的GDP构成则投资18%，消费68%，政府支出15%。可见，中国是一个主要依靠投资带动的高速增长的经济体，其 模式与之前亚洲四小龙主要是泰国、韩国等增长模式如出一辙。是典型的亚洲增长模式。 但是，与其他亚洲经济体不同的是，中国的投资来源主要是透支国内储蓄，而泰国、韩国当年的投资来源主要是对外负债。这一点非常重要，这也是中国能够避免东南亚危机那种模式的经济危机的主要原因。这一点将在下文仔细讲述。 其实GDP的结构并不重要，重要的是，作为中国GDP主体的投资的

对中国经济增长影响因素的实证分析

影响中国经济增长因素的实证分析 学院：经济学院 专业：金融 教学号：21140731 姓名：王月

影响中国经济增长因素的实证分析 摘要：改革开放以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目，已成为世界第二大经济体，仅次于美国。本文根据计量经济学、中级宏观经济学、Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1985年-2015年三十多年间中国经济增长因素进行研究，分析了居民消费价格指数、固定资产投资、公共预算支出、进出口总额对国内生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国内生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。 关键词：CPI、GDP、投资、预算支出、进出口、经济增长 一、研究的目的要求 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 在曼昆中级宏观经济学第七版中指出，国民收入核算把GDP分为四大类支出：消费（C）、投资（I）、政府购买（G）、净出口（NX）。用Y代表GDP有，Y=C+I+G+NX。

从公式可知，GDP主要受这四方面影响，因此本文用公共预算支出衡量一部分政府购买，用全社会固定资产投资总额衡量投资。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注也是经济学理论研究的一个重要方面。在过去的几十年里,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。所以，选取了CPI物价指数来进行进一步分析。同时随着对外经济加强，进出口贸易已成为中国经济重要组成部分，所以进出口额也是值得分析的因素。 二、模型设定与参数设计 （一）数据的收集 中国经济增长影响因素模型时间序列表

中国区域经济发展差距分析

中国区域经济发展差距分析 （一）中国区域经济发展差距的主要表现 1、沿海与内地经济发展的差距 2、东、中、西部经济发展的差距 3、省区之间经济发展的差距 4、南北之间经济发展的差距 5、城乡之间经济发展的差距 （二）中国区域经济发展差距的形成原因 1、历史基础 区域经济发展水平的历史差异，是构成区域经济发展水平现实差距的重要 因素之一。 2、区位条件 区位条件是指一个地区与周围各种社会经济事物关系的总和，包括位置关系、地域分工关系、地缘政治关系、地缘经济关系以及交通、信息关系等。区位条件作为经济区域的成长基础，是一种重要的经济资源，它在实现工业化和经济起飞过程中，起着十分重要的甚至决定性作用。 3、制度因素 中国的改革，发展了市场经济，也同时造成了富裕的城市和东部地区更加 富裕，贫穷的农村和西部地区更加贫穷，贫富差距进一步扩大。 4、政策倾斜效应 政策的倾斜是中国区域经济发展不平衡的主要原因。 5、人力资源差异

区域间人力资源差异是区域经济社会发展存在差异的另一个重要原因。有 思想文化因素和教育共同组成的人力资源是区域发展的基础条件。应当看到，中国东、中、西部地区以及城市与农村之间，由于历史和现实的种种原因，思想文化和教育存在着较大差异。 （三）对中国区域经济发展差距的评价 1、区域经济发展差距的积极意义 （1）区域经济一定程度的发展差距是社会经济发展的动力源泉。 （2）区域经济发展的差距是区际竞争与合作的基础。 （3）区域经济发展的差距给落后地区造成一种压力。 2、区域经济发展差距的消极影响 （1）区域经济发展差距过大，会制约国民经济的总体发展和可持续发展。 （2）区域经济发展差距过大，会损害落后地区自我发展的能力，加剧区域经济的矛盾。 （3）区域经济发展差距过大，不利于社会公平和共同富裕的实现。 （4）区域经济发展差距扩大，不利于社会稳定和民族团结。 （四）解决中国区域经济发展不平衡的政策思路 1、在经济全球化时代背景之下，各地区经济都应融于世界经济体系之中。 2、遵循区域经济发展不平衡规律，继续允许和鼓励有优势的地区发展得更快、更好，以此引领全国经济发展。 3、积极采取有效措施，努力缓解区域经济差距扩大的趋势。 4、落后地区要加快改革开放的步伐，发挥自身优势，赶超发达地区。所谓落后地区，是指一定地域范围内经济发展水平处于低下层次的地区。它包括以下含义：① 落后地区是一个相对的地域概念。

中国经济增长因素分析

《计量经济学》课程论文 中国经济增长因素分析 指导教师： 小组成员： 日期：年月

【摘要】 2004中国经济增长论坛上，诺贝尔经济学奖得主蒙代尔作出预测，中 国经济增长速度2004年有望超过9%，2005年则大约在8%至9%之间。在全球经济不是非常景气的情况下，中国经济的出色表现成了世界经济的一个亮点。本文综合了西方经济学中各个流派的增长理论的主要观点，建立了理论模型。然后收集了从1985年到2002年的相关数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。 一、问题的提出 易纲、樊纲、李岩在《经济研究》2003年第8期上撰文指出，自从1997年亚洲发生经济危机以后，人们普遍关注中国经济增长的可持续性，理由是中国的全要素生产率太低，不足以支持可持续的增长。其中最有代表性的是美国经济学家保罗·克鲁格曼。克鲁格曼在他的著作《萧条经济学的回归》中特别指出了中国经济增长的问题。尽管他赞扬中国：“在近20年的时间里，其10多亿人口的收入提高了4倍。在人类历史上，还从来没有如此多的人，在物质生活方面经历如此快的改善。”但与此同时，他也认为：“亚洲取得了卓越的经济增长率，却没有与之相当的卓越的生产率增长。它的增长是资源投入的结果，而不是效率的提升。”如果中国的经济增长只是数量的扩张却没有技术和管理的创新，那么中国与发达国家在全要素生产率上的巨大差别并不难理解。 文章认为，中国的经济增长不是单纯数量上的扩张，改革开放以来中国经济微观主体的转变，中国技术进步的状况，中国人力资本结构的提升以及不断走高的人民币汇率和不断增长的官方储备都说明，中国经济的效率几乎没有提高的判断是错误的。这种错误的来源是没有考虑新兴经济国家地区全要素生产率的测算方法应该与发达国家有所区别，而其最根本的是没有认识到新兴经济国家地区和发达国家的投资方向有所不同，这二者的技术进步机理也不同。全要素生产率，作为产出增长率扣除各要素投入增长率的产出效益后的余值，实质上是要素投入所不能解释的部分。随着对全要素生产率的测算方法变得越来越精巧，这一余值越来越低。用不同的方法测算出的全要素生产率是不能比较的。用完全相同的方法测算出的发达国家和新兴经济国家地区间的全要素生产率，如果没有考虑这两种经济体技术进步机制的不同及投资方向上的不同，也是不能比较的。 针对中国经济增长这个热门话题，本文收集了我国1985年到2002年间的GDP，固定资产等数据，并加以实证分析及比较对比分析，分析这段时间里这些因素对我国经济增长的影响。 二、经济理论陈述 西方经济学通常把经济增长规定为产量的增加，用来衡量这一经济量的尺度通常是国民收入或人均国民收入。

中国宏观经济分析报告

中国宏观经济分析报告（2004 年1 季度） 出版日期：2004 年05 月编写说明 2004 年1 季度，我国经济继续快速增长，工业生产、固定资产投资、消费品 零售额、进出口等均呈现较快增长，经济景气依然处于扩张周期的上升阶段。但经济运行中存在的矛盾和问题不断突现出来，突出表现在投资过快增长，投资品价格高增长向消费品价格传导进程加快，通货膨胀压力增大。当前形势下，宏观趋势的把握上不应再拘于经济是否“过热”的讨论，而应想办法坚决抑制盲目投资和低水平重复建设，防止经济的大起大落，保持国民经济平稳运行；宏观政策趋向上要从扩大内需转向调节经济平稳运行的方向上来，但同时，应当注意政策实施的力度和时机，防止政策力度过大过猛。 中国行业分析报告----宏观经济 II 目录 Ⅰ 2004年1季度宏观经济形势 (1) 一、一季度经济运行的主要特点 (1) （一）国民经济快速增长，工业生产继续高增长 (1) （二）固定资产投资超高速增长 (2) （三）消费需求增长稳健 (3) （四）市场物价继续上涨 (4) （五）对外贸易增势强劲，利用外资保持较高水平 (5) （六）货币信贷增势未减 (5) （七）经济运行效益比较好，居民收入增长加快 (6) 二、一季度经济运行中存在的主要问题 (7) （一）投资增长过快，盲目投资和能力扩张势头加剧 (7) （二）煤电油运紧张状况加剧 (8) （三）通胀压力加大 (8)

（四）信贷调控难度加大 (9) Ⅱ 2004年2季度经济形势分析与预测 (9) 一、固定资产投资增长将高位回落 (9) （一）制约投资增长的因素 (9) （二）促进投资继续高增长的因素 (10) 二、诸多因素将遏制物价上涨 (11) （一）农副产品价格将呈现先扬后抑的走势 (11) （二）各项控制物价上涨的行政手段将发挥一定作用 (11) （三）严控投资过快增长的政策措施有助于投资品价格回落 (11) （四）投资热、消费稳，不会出现严重通货膨胀 (12) （五）我国经济买方市场特征鲜明，不会出现需求推动型的价格轮番上涨12 三、2004年2季度经济形势分析与预测 (13) 中国行业分析报告----宏观经济 .... III Ⅲ提高宏观调控政策的有效性 (14) 一、扩张性政策应进一步向中性政策过渡 (14) 二、财政政策应加大结构调整的力度 (14) 三、实行差别化的货币信贷政策，优化信贷结构 (14) 四、统一认识，端正行为，坚决抑制地方政府的投资冲动 (15) 图表目录 图表1 2003年与2004年各产业投资增长情况比较 (3) 图表2 2003-2004年投资资金来源结构变化 (3) 图表3 2003-2004年分地区固定资产投资增长情况 (3) 图表4 2003－2004年生产和消费物价月涨幅一览表 (4) 图表5 2004年1季度宏观经济运行主要指标与上半年预测 (13) 本报告图表如未标明资料来源，均来源于“中经网统计数据库” 中国行业分析报告----宏观经济 .... 1 Ⅰ 2004 年1 季度宏观经济形势

中国经济增长影响因素的分析报告

计量经济学及软件应用课程小论文中国经济增长影响因素的分析 小组成员学号 雨 呵呵 庞晓雅 晓锐 指导教师：西超

目录 1.背景 (4) 2.模型的建立 (5) 2.1理论模型的确定 (5) 2.2建立初始模型——OLS (9) 2.2.1使用OLS法进行参数估计 (9) 2.2.2对初始模型进行检验 (9) 2.3建立修正模型——WLS (18) 2.3.1使用WLS法进行参数估计 (18) 2.3.2对修正模型进行检验 (19) 3.模型经济意义分析与检测 (23) 3.1模型的经济意义分析——结构分析 (23) 3.2利用模型进行预测 (23) 3.2.1被解释变量Y的点预测 (23) 4.结论 (26) 4.1主要结论 (26) 4.2政策建议 (26) 5.参考文献 (27)

中国经济增长影响因素的分析 摘要：改革开放三十三年以来，中国的社会经济取得了飞速发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文根据计量经济学、西方经济学和Eviews软件相关知识，采用时间序列数据模型和多元线性回归分析方法对1980-2009年（中国统计年鉴数据截止到2009年）三十年间中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国生产总值（GDP）的影响，建立计量经济学模型，寻求这些变量与国生产总值的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验，最终得出结论。 关键词：劳动力、投资、消费、经济增长、最小二乘法。

1 背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。

中国经济增长的要素分析与展望课件

20XX年1月12日，第十届北大光华新年论坛在北京大学百年纪念讲堂召开。本届论坛的主题为“中国改革三十年：评价与展望”。新浪财经对此次盛会进行全程同步报道。以下是中国经济体制改革基金会秘书长，著名的经济学家樊纲的精彩发言。 樊纲：谢谢，我没有讲160年我回到30年，而且刚才张院长说了，一定要在30分钟之内完成30年的分析。今天有幸参加这个会议我想也向大家报告一个我们最近的研究成果，就是我们用20XX年的数据对中国过去，比30年长，过去50年，主要是过去30年中国经济增长的各种要素进行了一个标准的计量分析，试图从中找出解释为什么中国过去30年高增长，改革开放发展这些因素都在哪些方面如何起作用？同时希望通过这样一个分析再往前看一看，第一是往前看一看，哪些因素还在，哪些因素不在，我们今后20、30年会怎么样，同时提出任务，提出问题，我们需要做怎么样的进一步的改革，所以今天我就从这个，我们最近做的这个工作，还没有做完，最后的一些技术细节还要落实，还得继续做，但是基本的 一些数据已经出来了。 中国经济增长的要素分析 第一个结论就是中国过去30年的增长确实不仅仅是属于要素投入的结果，很多世界的经济学家和我们中国人自己说的，我们没有效率改进，中国人就是投入，就是劳动力便宜，就是靠着资本积累等等，在我们的分析当中，我们过去平均每年9到10的增长速度当中，确实当然要素投入还是主要的部分，79年到88年占6.7%，在全部的增长速度当中。89到98占5.16%，99到05占5.36%，还是主要的部分占60%左右的增长，但是生产力的提高确实是一个重要的因素，我们看这张图的最后一行，全要素生产率，就是说不是劳动生产率，而且我们要素里面用的是人力资本，教育的因素已经含在里面了，扣除了这些投入的因素之后，纯粹可以认为是效率改进，生产率改进造成的增长，90年代大概有4.4%左右，到了99年以后，仍然有3.7.左右，应该说是一个相当高的贡献，相当大的贡献，我们有效率改进的部分。世界上陆陆续续最近两年有一些新的研究，确实得出的结果也是跟我们这个结果相兼容的，比如说美国布鲁金斯基金会去年有一个研究，关于中国和印度生产率，也是全要素生产率的比较，比较的不是整个GDP的增长，比较的是制造业的增长结论是过去20年，中国全要素的生产率每年的增长速度是6%，这和我们这个研究基本上也兼容，我们做的另外一个工作就是为什么会有这么大的生产力的改进，我们就把全要素生产率进行各种各样的解释，当然这是一个模型里面的各种各样的解释，我是分成两张图来显示，第一行就是刚才的最后一行，这里面就是，下面有各种因素，当然我们还考虑了很多其他因素，有的是不显著，有的是不明显，我们就去掉了，这里面表现的只是相对比较明显和比较显著的一些因素，但是仍然可以看出一些问题，计量经济学大家都知道有很多数据，很多方面的问题，有的东西 你没法找到数据，你就没法做下去。

中国宏观经济报告

2012-2013年中国宏观经济报告——迈向新复苏和新结构、超越新常态的中国宏观经济 中国人民大学经济学所

摘要： 2012年是中国经济从“次萧条”到“复苏重现”的一年。在消 费持续逆势上扬、基础建设投资大幅增长、房地产政策微调带来的“刚需”释放、货币政策和财政政策的持续放松以及全球市场情绪稳定带来的外需稳定等因素的作用下，中国宏观经济开始在2012年9月出现“触底反弹”，并在十八大政治换届效应、存货周期逆转、消费持续增长、外需小幅回升、投资持续加码等因素的作用下，重返复苏的轨道。2012年前3季度回落超预期，而第4季度复苏幅度也可能超预期。 2013年将延续 2012年第 4季度复苏的势头，随着换届效应的持续发酵、房地产困局的破解、外部环境的轻度改善、金融困局的缓和以及中期力量的释放，中国宏观经济将超越“新常态”，步入“次高速增长期”。2013年不仅是中国宏观经济完成由“复苏”向“繁荣”的周期形态转换的关键期，也是中国迈向“新结构”、超越“新常态”的关键年，更是新政府全面确立和落实新经济发展战略的一年。因此，2013年中国宏观经济将是在复杂中充满朝气的一年。 利用模型进行预测，2012年中国 GDP增速将达到 8.0%，比 2011 年回落 1.3个百分点，2013年中国经济将重返 9时代，增速达到 9.3%，CPI出现反弹，达到 4.1%。 在分析和预测的基础上，报告认为，未来短期宏观经济政策应当在强化中期定位的基础上保持相对宽松与积极的导向，应当在正确认识中国新时期的各种结构性力量和周期性力量的变化的基础上，超越

“新常态”悲观主义的定位，应当在收入分配、房地产等关键领域进行重点突破性改革，清楚“改革疲劳症”。 关键词：新复苏、新结构、新常态、中国宏观经济

新中国经济增长趋势分析

中国历年GDP增长趋势分析GDP(国内生产总值)是一个国家(或地区)在一定时期内，所有常住单位参与生产和服务活动所形成的增加值。物质资料生产，以及相关的生产性和生活性服务活动，是一个社会赖以生存和稳定发展的实体经济基础。当然，在现实经济运行中，GDP增长速度不能太高。 新中国成立以来，我国经济增长曾多次出现“大起大落”现象。“大起大落”的要害就是“大起”。因为经济增长速度过高、过急、过快的“大起”，也会很快产生“四高”问题，即高能耗、高物耗、高污染、高通胀，很快造成对经济正常运行所需要的各种均衡关系的破坏，由此而导致随后的经济增长速度的“大落”。因此，反对GDP崇拜、反对盲目追求和攀比GDP，是正确的。 一、在1820-1952年期间世界经济取得了巨大的进步，而中国由于技术落后、内乱和外国列强入侵，人均GDP反而从600美元下降到538美元，中国占世界GDP的份额从1/3下降到1/20。 二、中国在1952-1978年期间实行了新的国家治理模式，经济增长明显加速，GDP增长了3倍；不过人均收入只增长了80%，年增长率只有2.3%，慢于世界平均2.6%的水平。屡屡发生的政治运动和种种体制缺陷导致了生产率下降。 三、1978年以来的30年改革时期中国经历了高速增长，在世界GDP中的份额从5%增长到15%，全要素生产率每年增长接近3%，人均收入增长是世界平均水平的4倍。中国在改革期间的经济表现相当卓越。在此期间农业改革先行，保持了国家完整统一，海外华人的投资，起点低的后发优势，计划生育控制了人口出生率，防止了俄罗斯那样的恶性通胀，没有像俄罗斯那样通过大规模廉价出售国有资产、创造超级富豪的方法来推进私有化，而是让非国有企业发展来自然取代国有企业，实现了与世界经济的接轨。 （1）1979－1982年，由于中国工业刚处与起步阶段政府没有对逐渐恢复的国有企业和经济连进行任何征税收，而是让经济继续发展让人民休养生息，培养民力。此期间GDP增长平均速度为9.96%，国家财政收入平均增长1.73%，CPI 平均值3.8%。国家财政收入增长，不仅远低于GDP增长，也低于CPI增长，（2）1983－1985年，中国经济已初具规模，当时财政开始从活力恢复的国民经济中抽钱，为了来应对当时政府启动城市改革所需资金，并且开始发展中国其他产业并进行一些尖端的科学创新。连续3年，GDP增长平均速度为19.31%，国家财政收入平均增长18.32%，CPI平均值4.87%。国家财政收入和GDP增长，大致保持相当。 （3）1986－1988年，连续3年，GDP增长平均速度为18.62%，国家财政收入平均增长5.56%，CPI平均值10.60%。又回到了1978－1982年的状况，国家财政收入增长，远远低于GDP增长，甚至没有跑过物价水平，为实质负增长。藏富于民，彻底使人民生收入有大幅度的改观。 （4）1988、1989两年，连续两年出现严重通胀，1989年GDP实际上负增长，国家财政收入亦然。 （5）1990－1992，连续3年，GDP增长平均速度为16.49%，国家财政收入平均增长9 .35%，CPI平均值3.47%。经济增长从89年的衰退中走出，开始加快；国家财政收入增长也同步上升，但增长幅度仍大幅低于GDP增长。 （6）1993－1995年，连续3年，借1992年1月邓/小平借邓小平南巡国经济迅速升温。出现连续3年的2位百分数的CPI上涨，CPI上涨年平均值高达

中国经济增长因素实证分析

中国经济增长因素实证分析 姓名：胡旭学号：20126701 班级：国贸五班 【摘要】改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用计量经济学模型具体分析了物质资本，劳动力，对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 【关键字】资本，劳动力，经济增长，实证分析 1引言 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，既国民生产总值和国内生产总值的增长来计算。古典经济增长理论以社会财富增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识，人力资本，技术进步是经济增长的主要因素。从古典经济增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量，然而，由于资本服务流量难以测度，在我们这里用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。

2.研究方法 2.1数据 表1.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表 资料来源：中经网统计数据库 2.2模型建立 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值Y作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数X1衡量劳动力；用固定资产投资总额X2衡量资本投入。中国经济增长除了受劳动力、资本投入影响外，还可能受其他一些变量及随机因素的影响，我们把它统一归并到随机变Ui中，根据Y与X1、X2的表1.1数据，作Y于X1、X2之间的散点图，如图1，采用的模型如下：Y= ?0+?1X1+?2x2+Ui 其中Y代表国内生产总

中国区域经济发展差距分析

中国区域经济发展差距分析 摘要：区域经济差异是世界各国经济发展过程中的重要现象。地区发展不平衡是中国国情的基本特征之一。改革开放以来，我国各地区经济飞速发展，经济发展总体水平有了很大幅度的提高，但是在经济快速发展的过程中，各地区经济发展速度和收入水平却呈现出显著的差异性，并且这种区域经济发展的差距呈现出不断扩大的趋势。这不仅不利于资源合理配置，而且会影响到社会安定和国家政治、经济的统一。因此，坚持区域经济协调发展，逐步缩小地区差距是当前以及今后相当长的一段时期的主要任务。地区的差异直接影响着我国的经济增长和社会的稳定。所以，促进地区协调发展，是我国现代化建设的重大问题。要通过各种途径缩小地区差异，形成东西互动、优势互补、共同发展的新格局。 关键词：地区差异，经济发展，缩小差距 （一）中国区域经济发展差距的主要表现 1、沿海与内地经济发展的差距 2、东、中、西部经济发展的差距 3、省区之间经济发展的差距 4、南北之间经济发展的差距 5、城乡之间经济发展的差距 （二）中国区域经济发展差距的形成原因 虽然经历了近三十年的改革开放，但是我国区域经济发展的差距从总体上看，扩大的趋势进一步加大，这其中的原因是多方面的，既有经济发展的内在规律，又有一些制度性因素，还有历史地理环境资源等因素，它们的相互作用才使得经济的发展出现了东中西三大地带之间不断分化的现状。 1、历史基础 区域经济发展水平的历史差异，是构成区域经济发展水平现实差距的重要因素之一。 2、区位条件 区位条件是指一个地区与周围各种社会经济事物关系的总和，包括位置关系、地域分工关系、地缘政治关系、地缘经济关系以及交通、信息关系等。区位条件作为经济区域的成长基础，是一种重要的经济资源，它在实现工业化和经济起飞过程中，起着十分重要的甚至决定性作用。 3、制度因素 中国的改革，发展了市场经济，也同时造成了富裕的城市和东部地区更加富裕，贫穷的农村和西部地区更加贫穷，贫富差距进一步扩大。 4、政策倾斜效应 政策的倾斜是中国区域经济发展不平衡的主要原因。 5、人力资源差异 区域间人力资源差异是区域经济社会发展存在差异的另一个重要原因。有思想文化因素和教育共同组成的人力资源是区域发展的基础条件。应当看到，中国东、中、西部地区以及城市与农村之间，由于历史和现实的种种原因，思想文化和教育存在着较大差异。 （三）对中国区域经济发展差距的评价 1、区域经济发展差距的积极意义 （1）区域经济一定程度的发展差距是社会经济发展的动力源泉。 （2）区域经济发展的差距是区际竞争与合作的基础。 （3）区域经济发展的差距给落后地区造成一种压力。 2、区域经济发展差距的消极影响

中国宏观经济形势分析与预测年中报告精心整理

2019中国宏观经济形势分析与预测年中报告 今天，上海财经大学高等研究院发布《2019中国宏观经济形势分析与预测年中报告》。报告以“外部压力下的中国经济——风险评估、政策模拟及其治理”为主题，详细分析了当前中国经济运行的主要特征、风险因素，并为下半年及今后一个时期的经济发展给出短期政策和中长期改革建议。 年中报告指出，2019年以来，中国经济稳中求进、稳中有忧，经济下行的压力有所上升，尤其是在中美经贸摩擦的背景下，中国经济所面临的外部环境严峻，与自身发展所面临的不充分不平衡问题相叠加，使得稳增长、防风险的难度加大。

从需求侧来看，消费增速持续疲软，虽房地产开发投资维持高位，基建投资小幅回升，但受工业企业利润增速下降、进出口增速下滑的影响，制造业投资大幅下滑，总投资增速有所回落。家庭部门杠杆率持续攀升，家庭流动性愈益收紧，普通家庭收入增速持续下降，收入差距未见明显缩小。不断强化的家庭储蓄动机不仅放大了总需求不足的影响，还进一步加剧了企业经营的困难，迫使企业被动加杠杆，实体部门杠杆率逆势反弹。在财政政策持续宽松的背景下，地方政府债务率亦有所增加。虽金融部门去杠杆成效显著，但宏观杠杆率不降反升。

从更深层次来看，结构性问题仍未得到根本改善，尤其是僵尸企业无法出清提高了企业融资成本，拖延了民营企业、中小企业融资难、融资贵问题的缓解，对经济发展的桎梏日益凸显。同时，区域间市场化发展不平衡限制了企业对冲各类冲击的工具选项，导致企业部门的劳动力需求疲软，劳动力市场承压。 正如课题组2018年度报告所预测的，受实体部门杠杆率进一步上升的拖累，中小银行风险加速暴露、其系统重要性持续上升，系统性风险的防范和化解难度进一步增加。从外部环境看，中美贸易摩擦已对进出口形成拖累，人民币长期贬值压力不可忽视。但正如课题组一直分析强调的，当前中国经济的主要矛盾还是内部的结构性失调，长期增长潜力仍未得到充分释放。深层次的结构性、体制性改革，如户籍制度改革，能有效改善资源配置效率，提高全要素生产率，促进投资，刺激消费，释放增长潜力。

21世纪中国宏观经济数据分析

21世纪中国宏观经济数据分析 一．问题研究背景 宏观经济指总量经济活动，即国民经济的总体活动。是指整个国民经济或 国民经济总体及其经济活动和运行状态，如总供给与总需求；国民经济的总值及其增长速度；国民经济中的主要比例关系；物价的总水平；劳动就业的总水平与失业率；货币发行的总规模与增长速度；进出口贸易的总规模及其变动等。宏观经济的主要目标是高水平的和快速增长的产出率、低失业率和稳定的价格水平。 二．数据来源与描述 2.1数据描述 本数据包括2000年到2012年的人均国内生产总值、第一产业增加值、工业增加值、第三产业增加值、全国财政收入、全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、人口自然增长率、经济活动人口、居民消费价格指数、商品零售价格指数、城镇登记失业人数，具体数据如下表： 表一 年份 人均国内 生产总值 (元) 第一产业增 加值(亿元) 工业增加值(亿元) 第三产业增加值(亿元) 全国财政收入(亿元) 2012年 38,459.47 52,373.63 199,670.66 231,934.48 117,253.52 2011年 35,197.79 47,486.21 188,470.15 205,205.02 103,874.43 2010年 30,015.05 40,533.60 160,722.23 173,595.98 83,101.51 2009年 25,607.53 35,226.00 135,239.95 148,038.04 68,518.30 2008年 23,707.71 33,702.00 130,260.24 131,339.99 61,330.35 2007年 20,169.46 28,627.00 110,534.88 111,351.95 51,321.78 2006年 16,499.70 24,040.00 91,310.94 88,554.88 38,760.20 2005年 14,185.36 22,420.00 77,230.78 74,919.28 31,649.29 2004年 12,335.58 21,412.73 65,210.03 64,561.29 26,396.47 2003年 10,541.97 17,381.72 54,945.53 56,004.73 21,715.25 2002年 9,398.05 16,537.02 47,431.31 49,898.90 18,903.64 2001年 8,621.71 15,781.27 43,580.62 44,361.61 16,386.04 2000年 7,857.68 14,944.72 40,033.59 38,713.95 13,395.23 续表一： 全社会固定资产投资(亿元) 社会消费品零售总额(亿元) 人口自 然增长 率(‰) 经济活动人口(万人) 居民消费价格指数 商品零售价格指数 城镇登 记失业 人数(万 人) 374,694.74 210,307.00 4.95 78,894.00 102.6 102 917 311,485.13 183,918.60 4.79 78,579.00 105.4 104.9 922

中国经济增长因素实证分析

中国经济增长因素实证分析姓名：胡旭学号：20126701 班级：国贸五班 【摘要】改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用计量经济学模型具体分析了物质资本，劳动力，对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 【关键字】资本，劳动力，经济增长，实证分析 1 引言 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，既国民生产总值和国内生产总值的增长来计算。古典经济增长理论以社会财富增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识，人力资本，技术进步是经济增长的主要因素。从古典经济增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量，然而，由于资本服务流量难以测度，在我们这里用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。

2.研究方法 2.1数据 表1.1 中国经济增长影响因素模型时间序列表年份Y XI X2年份Y XI X2 19804545.642361910.91997789736982024941.1 19814891.643725961199884402.27063728406.2 19825323.4452951230.4199989677A7139429854.7 198359627464361430.1200099214-67208532917J 198472084481971832.92001109655.27302537213-5 19859016498732543.22002120332.77374043499.9 198610275.2512823120-62003135822.87443255566.6 198712058.6527833791.72004159878.37520070477.4 198815042.8543344753.82005184937.47582588773.6 198916992.3553294410.42006216314.476400109998.2 199018667.86474945172007265810376990137323.9 199121781.5654915594.52008314045.477480172828.4 199226923.5661528080.1200934090377995224598.8 199335333.966808130723201040120278135278140 199448197.96745517042.1201147310479345311022 199560793.768065200193201251932280178364835 199671176.668950□22913.5 资料来源：中经网统计数据库 2.2模型建立 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值丫作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数X1衡量劳动力；用固定资产投资总额X2衡量资本投入。中国经济增长除了受劳动力、资本投入影响外，还可能受其他一些变量及随机因素的影响，我们把它统一归并到随机变Ui中，根据丫与XI、X2的表1.1数据，作丫于X1、X2之间的散点图，如图1，采用的模型如下：丫二？0+?1X1+ ?2x2+Ui 其中丫代表国内生产总值，X1代表总就业人员数，X2代表固定资产投资总额，Ui代表随机误差项