李青娟　喜喜

摘要：GDP就是指國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，它是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)所生產(chǎn)或提供的全部最終產(chǎn)品和服務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值總和。文章運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，基于內(nèi)蒙古自治區(qū)1993～2019年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)影響內(nèi)蒙古自治區(qū)GDP增長(zhǎng)的因素進(jìn)行分析。通過(guò)他人的研究發(fā)現(xiàn)存在很多影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素，但是基于可獲得的數(shù)據(jù)及建立模型所要求的實(shí)際情況，文章選取了五個(gè)解釋變量，它們分別是社會(huì)消費(fèi)品零售總額、出口總額、地方財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資及農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值，通過(guò)建立內(nèi)蘊(yùn)線性模型，對(duì)影響內(nèi)蒙古自治區(qū)多內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)因素進(jìn)行實(shí)證分析，針對(duì)實(shí)證分析所得出的結(jié)果提出實(shí)質(zhì)性的建議及對(duì)策。

關(guān)鍵詞：內(nèi)蒙古GDP；增長(zhǎng)因素；內(nèi)蘊(yùn)線性模型

一、引言

自1978年改革開放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅猛，內(nèi)蒙古自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)也在改革開放的政策下不斷在增長(zhǎng)，顯現(xiàn)出迅猛的發(fā)展速度。1993～2019年，內(nèi)蒙古自治區(qū)的GDP從537.8億元增長(zhǎng)到17212.5億元，平均年增長(zhǎng)率達(dá)到了18.54%。GDP作為判定一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平、總體的收入水平的重要指標(biāo)，有必要對(duì)其進(jìn)行深入剖析，以便能夠更加清晰地分析內(nèi)蒙古自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

內(nèi)蒙古是改革開放后發(fā)展迅速的地區(qū)，許多學(xué)者已經(jīng)關(guān)注，但在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，一些問題也逐漸暴露，尤其是經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)及增長(zhǎng)質(zhì)量的相關(guān)問題。在此對(duì)內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素進(jìn)行研究，尋找推動(dòng)其經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Γ约白璧K經(jīng)濟(jì)發(fā)展的某因素，結(jié)合內(nèi)蒙古的發(fā)展現(xiàn)狀，設(shè)置好階段性的發(fā)展戰(zhàn)略，面對(duì)現(xiàn)實(shí)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，提出可實(shí)施的對(duì)策，對(duì)內(nèi)蒙古未來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

二、模型設(shè)定

本文中的模型所用的所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，基于數(shù)據(jù)的可獲得程度和實(shí)際情況，文章整理了1993～2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取社會(huì)消費(fèi)品零售總額、出口總額、地方財(cái)政支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額及農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值五個(gè)因素作為自變量，建立多元線性回歸的內(nèi)蘊(yùn)線性模型。本文建立的內(nèi)蘊(yùn)線性模型的處理軟件均使用了Stata12。

鑒于以上自變量和因變量的選取及含義，初步建立了下面的內(nèi)蘊(yùn)線性模型：

ln（y）=β0+β1ln（x1）+β2ln（x2）+β3ln（x3）+β4ln（x4）+β5ln（x5）+ε

模型具體的變量解釋如下：y，內(nèi)蒙古自治區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）；X1，社會(huì)消費(fèi)品零售總額（sale），X2：出口總額（export）；X3，地方財(cái)政支出（fina）；X4，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額（estate）；X5，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（agri）。截距項(xiàng)是β0，斜率是β1、β2、β3、β4、β5，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是ε。

其中，2008年在全球發(fā)生了規(guī)模性的金融危機(jī)，它的發(fā)生是否對(duì)內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重的影響還是未知，所以為了更好地反映數(shù)據(jù)的真實(shí)走勢(shì)，本文加入虛擬變量，把2008年設(shè)置為虛擬變量的臨界點(diǎn)：

D=0 1993～20081 2008～2019

應(yīng)用最小二乘法（OLS）對(duì)上述變量和新加進(jìn)來(lái)的虛擬變量（vir 和 virlnexport）進(jìn)行多元線性回歸分析。模型進(jìn)一步建立為：

ln（y）=β0+β1ln（x1）+β2ln（x2）+β3ln（x3）+β4ln（x4）+β5ln（x5）+β6D+β7（Dln（x3））ε

首先，在引入虛擬變量之前，對(duì)自變量及因變量做回歸分析，得出結(jié)果R2=0.9980；而引入虛擬變量后再做作回歸分析，得出R2=0.9984。這種結(jié)果說(shuō)明在虛擬變量被引入后，回歸方程的擬合度比引入之前變得更好，因此虛擬變量應(yīng)該被保留，說(shuō)明引入虛擬變量后更加符合實(shí)際情況。

三、模型檢驗(yàn)

多重共線性檢驗(yàn)及解決：根據(jù)要求計(jì)算出x1～x5的相關(guān)系數(shù)及方差膨脹因子，計(jì)算出VIF為66.29，而66.29>5，說(shuō)明此模型存在多重共線問題，所以為解決此問題，采用了逐步回歸法（前進(jìn)法）的方法進(jìn)行解決。經(jīng)過(guò)軟件模型的回歸，逐步剔除了x1和x4變量，所以現(xiàn)在的模型中只剩下x2、x3和x5三個(gè)變量，此時(shí)的方程中多重共線性問題已不存在。

異方差檢驗(yàn)：模型采用懷特檢驗(yàn)方法進(jìn)行異方差的檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)回歸發(fā)現(xiàn) Prob > chi2 = 0.1716，而0.1716遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于一般的顯著性水平，即1%、5%或10%，所以接受原假設(shè)，模型中不存在異方差的問題。

序列相關(guān)檢驗(yàn)及解決：采用D.W.檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谛蛄邢嚓P(guān)，D.W.檢驗(yàn)的原假設(shè)為不存在序列相關(guān)。在1%的顯著水平下，k=5，n=27，經(jīng)查表得：dL=0.808，dU=1.625，檢驗(yàn)出的D.W.值為0.6652，因?yàn)?<0.6653<dL，拒絕原假設(shè)，所以模型存在序列相關(guān)問題。先用廣義最小二乘法修正模型，再進(jìn)行D.W.檢驗(yàn)，D.W.值為1.7291，dU<1.7291<4-dU，所以模型現(xiàn)在不存在序列相關(guān)問題。

四、模型的確立

對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)及解決后，多重共線性、異方差和序列相關(guān)問題已不存在于模型中，所以模型最終為包含了虛擬變量的內(nèi)蘊(yùn)線性模型。現(xiàn)在將所有變量重新回歸分析后得到的結(jié)果如表2、表3。

最終得到的模型為：

ln（y）=0.8949098+0.0311364ln（x2）+0.4412158ln（x3）+0.6042348ln（x5）+0.3911184D-0.0605909Dln（x3）

五、結(jié)果分析

從最初選取的5個(gè)影響因素開始，經(jīng)過(guò)虛擬變量的引入，最小二乘法進(jìn)行回歸分析，進(jìn)行了相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)、異方差的檢驗(yàn)和序列相關(guān)的檢驗(yàn)，最終留下了三個(gè)影響因素，分別是出口總額（x2）、地方財(cái)政支出（x3）和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（x5）。R2=0.9945，調(diào)整的R2=0.9932，可見此模型的擬合程度較好，解釋變量能很好地解釋被解釋變量，說(shuō)明內(nèi)蒙古自治區(qū)的影響因素選擇得較為準(zhǔn)確。

當(dāng)其他變量不變時(shí)，出口總額每變化1%時(shí)，內(nèi)蒙古 GDP將會(huì)隨著變化0.0311364%；地方財(cái)政支出每變化1%時(shí)，內(nèi)蒙古GDP將會(huì)隨著變化0.4423158%；農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值每變化1%時(shí)，內(nèi)蒙古GDP將會(huì)隨著變化0.6042348%；農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對(duì)內(nèi)蒙古GDP的影響最大，地方財(cái)政支出次之，最后是出口總額。

六、對(duì)策建議

（一）進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)教育的投資力度

教育對(duì)一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的影響是顯而易見的，增加對(duì)教育的投資力度，對(duì)地區(qū)發(fā)展具有重要意義。對(duì)教育進(jìn)行多元化和多渠道投資，增加社會(huì)辦學(xué)的力量。各級(jí)政府對(duì)企業(yè)和社會(huì)團(tuán)體對(duì)教育的投資要進(jìn)行積極的鼓勵(lì)和引導(dǎo)。將教育進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化及市場(chǎng)化改革，形成多元化的教育投資機(jī)制，從而增加教育經(jīng)費(fèi)。

（二）調(diào)整政府財(cái)政支出結(jié)構(gòu)

政府要對(duì)財(cái)政支出的結(jié)構(gòu)逐步進(jìn)行調(diào)整，不斷提高財(cái)政總支出中科技經(jīng)費(fèi)所占的比例，不斷引導(dǎo)和激勵(lì)企業(yè)加大對(duì)科技的投入，加大政策性金融機(jī)構(gòu)對(duì)內(nèi)蒙古重大的科技專項(xiàng)和科技產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的融資力度。

（三）加大對(duì)農(nóng)業(yè)基本建設(shè)的投入

引進(jìn)農(nóng)業(yè)新技術(shù)的同時(shí)，改善銷售模式?，F(xiàn)代社會(huì)的營(yíng)銷手段較多，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷占據(jù)主導(dǎo)地位，可以借助大數(shù)據(jù)營(yíng)銷、網(wǎng)紅直播帶貨等方式來(lái)增加農(nóng)產(chǎn)品的外銷，這也有助于提高農(nóng)民的生活水平，增加農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值。

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（作者單位：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院。喜喜為通信作者）