地区生产总值影响因素实证研究——基于多元回归分析
Empirical Study of Factors Affecting Regional Gross Domestic Product—A Multivariate Regression Analysis Approach
DOI: 10.12677/SD.2023.136234, PDF,   
作者: 叶秋林:西华大学经济学院,四川 成都
关键词: GDP多元回归模型内生性科技创新GDP Multiple Regression Model Endogeneity Technological Innovation
摘要: 本文运用多元回归方法,对2010年至2020年26个省GDP总量进行研究,选取了选取RD科技创新实验发展支出、CM社会消费品零售总额、ET能源消耗作为衡量地区生产总值GDP的指标体系,建立了多元回归方程,并对结果进行检验。结果显示:RD科技创新实验发展支出、CM社会消费品零售总额、ET能源消耗对GDP地区生产总值呈正相关关系。且影响地区生产总值GDP最大的是CM社会消费品零售总额,其次是ET能源消耗,应影响最小的是RD科技创新实验发展支出。本文还对模型进行了异方差检验和内生性处理,其中UE普通高等学校本科招生数作为Ln RD的工具变量,对Ln RD的贡献率最大。基于研究结论得出的政策建议有:促进消费品零售总额增长、优化能源消耗以及加强科技创新和研发,提升人才培养和科技创新。
Abstract: This article employs a multiple regression approach to investigate the total GDP of 26 provinces from 2010 to 2020. The selected indicators for measuring regional Gross Domestic Product (GDP) include RD technology innovation experimental development expenditure, CM total retail sales of consumer goods, and ET energy consumption. A multiple regression equation is established, and the results are tested. The findings indicate a positive correlation between RD technology innova-tion experimental development expenditure, CM total retail sales of consumer goods, ET energy consumption, and regional GDP. Furthermore, it is observed that CM total retail sales of consumer goods has the greatest impact on regional GDP, followed by ET energy consumption, while RD technology innovation experimental development expenditure has the least influence. This study also conducts tests for heteroscedasticity and endogeneity. Among these tests, undergraduate en-rollment in regular higher education institutions (UE) is employed as an instrumental variable for Ln RD, showing the highest contribution to Ln RD. Based on the research conclusions, policy rec-ommendations are as follows: promote the growth of total retail sales of consumer goods, optimize energy consumption, strengthen technology innovation and research and development, and enhance talent development and technological innovation.
文章引用:叶秋林. 地区生产总值影响因素实证研究——基于多元回归分析[J]. 可持续发展, 2023, 13(6): 2032-2044. https://doi.org/10.12677/SD.2023.136234

参考文献

[1] 李宝仁. 北京市GDP与居民消费行为的计量经济分析[J]. 北京工商大学学报(社会科学版), 2007, 22(5): 87-90.
[2] 白雨. 基于多元回归分析的我国GDP影响因素实证分析[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊), 2019(2): 55-57.
[3] 李燃, 王安圆, 康雅琼. 常州市固定资产投资对GDP影响的实证研究[J]. 常州工学院学报, 2018, 31(3): 70-74.
[4] 李彦芙. 基于多元线性回归模型的江苏省GDP增长影响因素研究[J]. 特区经济, 2019(4): 84-88.
[5] 吴巧生, 陈亮, 张炎涛, 等. 中国能源消费与GDP关系的再检验——基于省际面板数据的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2008, 25(6): 27-40.
[6] 倪红福, 张士运, 谢慧颖. R&D资本化及其对中国GDP与结构的影响分析[J]. 科学学研究, 2014, 32(8): 1166-1173+1217.
[7] 刘花璐, 汤涛. 湖北省GDP预测的数学模型及其影响因素分析[J]. 数学的实践与认识, 2015, 45(5): 262-269.
[8] 秦轩, 任强, 管岽菀. 投资、消费、进出口贸易对西安市经济的影响[J]. 广西质量监督导报, 2019(11): 143-145.
[9] 彭苑. 基于多元回归模型的区域经济发展实证分析——以长株潭城市群为例[J]. 吉首大学学报(社会科学版), 2010, 31(4): 105-107.
[10] 翟淼, 姜涛. 安徽省科技创新绩效评估及其与经济发展关系的实证研究[J]. 中小企业管理与科技(上旬刊), 2021(7): 40-42.
[11] 唐琳, 王玉峰, 李松. 金融发展、科技创新与经济高质量发展——基于我国西部地区77个地级市的面板数据[J]. 金融发展研究, 2020(9): 30-36.