经济增长影响因素实证分析
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【摘要】从经济增长的影响因素角度分析，本文采纳多元线性回归法对我国2000-2017年中国经济增长要素进行研究，剖析工资，科技，居民消费状况，对经济增长的影响，寻求这些变量与经济增长的数量关系，进行分析和检测。
【关键词】工资 经济增长 科技 居民消费水平
一、文献综述
资本结构考察由生产资料和劳动力构成的两者之间存在一定的比例关系，这个比例主要是由生产的技术水平决定的（生产资料增长超过劳动力的增长，生产资料与资本构成存在正比关系，劳动力则相反）。在经历一个严格的计划生育政策后，我国出现人口素质不足以适应经济发展水平，人口结构不合理，“未富先老”的现象会越来越成为我国经济发展的一个严峻挑战。
新世纪以来，经济发展速度由原有高速增长降为中高速增长，为了更好地了解我国经济的变化，本文从工资，科技，消费来获悉经济增长的新变化。
二、模型设计
采用的模型如下：
Yt=β1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ut
其中y ：国民生产总值指数（1978=100）x2：居民消费水平指数（1978=100）x3：总抚养比（%）ut代表随机扰动项。影响因素分析本文y国民生产总值指数（以1978=100）来代表实际经济增长总值的提高。另外随着科技（科1技成果登记数x7）的发展，这对我国的经济增长的变动也会有影响，进而也会影响经济的发展。x2居民消费水平指数（1978=100）用来表示通胀水平，x3社会总抚养比反映社会负担，劳动力成本（城镇单位就业员工工资总额x4）与生产资料（全社会固定资产投资中设备工具器具购置x5）会对社会经济增长会产生显著影响。
三、模型的估计与检验
多重共线性检验：在分别对原始数据与取对数后的数据回归，经过比较，取完对数后的模型更加优越。
将变量全部取对数之后进行回归，模型变为：
回归结果如下：
由相关系数矩阵可知除x3较低外，其他相关系数很高，所以变量间存在多重共线性。
方差扩大因子：辅助回归的可决系数很高，lnx2.lnx4.lnx5.lnx7的方差扩大因子均>10，表明存在严重多重共线性。
在曾经取对数的基础上对模型采取逐步回归。最终在方程中加入lnx4、lnx3、lnx7后，可决系数增加，但lnx7的t值显著，符号不符合实际，加入lnx5与lnx7后，可决系数增加，t值也显著，但lnx4比lnx3更显著可决系数也更高。因此剔除lnx3和lnx7，保留lnx4和lnx5。
剔除后的最终模型为：
平稳性检验：由于使的是时间数据序列数据，需对其进行平稳性检验。
在1%，5%，10%的显著性下，单位根检测的临界值-2.708094，-1.962813，-1.606129经检验，t.值-4.580774<-2.708094 显著性水平0.001远小于0.05所以数据是平稳的。
异方差检验：由ARCH检验可以得到数据，（n-p）R2=0.090516，查X2表得临界值X20.05（p）=5.99147，（p为滞后的期数，p=1），而（n-p）R2<X20.05（p），所以接受原假定，表现模型中不存在异方差。
自相关检验：自相关科伦克-奥克特 迭代法和自相关科伦克-奥克特 拉格朗日检验后得， P=0.5408>α=0.05所以模型不存在自相关。
综上修正结果可取。
经济意义检验：每当x2：通货膨胀率增加1%，y：经济水平提高1.02339%，每当x4：可变资本增加比重增加1%，y：经济水平降低-0.228096%，每当x5：生产资料比重增加1%，y：经济水平提高0.243003%。
拟优合度检验：可决系数R2=0.999434说明模型整体上拟合较好。
F检验与T检验经验证均拒绝原假设，解释变量对y有显著影响。
四、结论分析和政策建议
（一）主要结论
（1）通货膨胀对于我国资本构成的变动会有加速调整的作用，通货膨胀与资本构成的变动显示正相关。
（2）劳动力与生产资料的变动关系符合资本有机构成提高的过程中可变资本的劳动力在资本构成中的比例会降低，不变资本的生产资料在资本构成中的比例会提高。
劳动力作为可变资本的重要组成，社会资本构成提高过程中，技术构成对价值构成的影响可以通过价值结构的变动近似反应，在社会生产率提高过程中，生产资料的增长会高于劳动力的增长。模型印证了这一变化。
（二）政策建议
当前我国经济增长不合理表现：资本结构的变化受通货膨胀的影响明显，对现实经济发展有偏离。
因此解决当前问题，促进经济增长的途径有：
（1）提高社会保障水平，确保社会稳定和安居乐业，提高人口素质。
（2）促进社会公平，协调经济结构，適度增加公共服务性消费（包括教育、科学、文化、体育、环保等公共品）。
（3）控制通货膨胀，降低通货膨胀对于社会经济增长的加剧作用，采用稳健的货币政策与财政政策。
参考文献：
[1]陶斯文，杨风.循环经济：中国人口资源环境可持续发展的必然选择[J].特区经济， 2006，（11）.
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