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浙江省GDP影响因素分析 摘要：改革开放30年来，浙江省经济一直处于高速发展阶段，本文通过对1995年—2008年浙江省GDP与全社会固定资产投资、社会消费品零售总额和出口总值进行多元回归分析，从而解释浙江经济如此飞速发展的原因。研究结果表明，这些因素与浙江省GDP具有较高的显著关系。它们的稳定较快发展是浙江经济高速发展的根本原因。 关键字：浙江；GDP；多元回归分析 1 引言 改革开放三十多年来，伴随着国家经济的高速发展，浙江省经济发展迅速，综合实力显著增强，其各项经济指标一直居全国各省市前列，是中国大陆经济发展速度较快的省份之一。居统计。1978年—2008年，浙江GDP年均增长率高达13.3%，由123.72亿元猛增至21486.92亿元，经济总量在全国排序由原来的第12位迅速升至第4位，人均省内GDP由331元增至40960元，高出全国平均水平近一倍，财政收入从27亿元增至3240亿元[2]?。那么，是什么因素促进浙江省经济如此飞速发展？目前，浙江省的经济增长方式正在由主要依靠投资、出口拉动向依靠投资、消费、出口协同拉动转变[3]。那么，转变的成效如何？本文将通过对1995年—2008年共14年的浙江省GDP与浙江省全社会固定资产投资、社会消费品零售总额和出口总量进行多元回归分析，建立多元回归模型，以阐述浙江省GDP与这些因素之间的线性关系，从而来判断浙江省经济增长方式转型的成效，为解释浙江经济高速发展提供理论依据。 2 统计原理 多元回归模型 回归分析方法是研究经济问题和经济理论的有利工具。由于影响浙江省GDP的因素较多，所以必须引入两个或两个以上解释变量的多元回归模型。其一般形式为： =1+β22+……+βkk+μ 其中β1、β2……βk为参数，μ为随机变量。 2.2最小二乘法估计 最小二乘法原理就是求出一个参数向量βi的估计i，使得回归方程的残差平方和函数SSE（β）取得最小值。 回归模型的检验 2.3.1 拟合度检验 判定系数2=,若R2越接近1，说明回归方程拟合的越好；反之，R2越接近0，说明回归方程拟合的越差。 2.3.2 回归系数的显著性检验（t—检验） 回归系数的显著性检验是检验各自变量对因变量的影响是否明显。设定显著性水平α，例如α=0.05，取样本，计算检验统计量=，得临界值。如果,则统计量是统计上显著的。 2.3.2 回归方程的显著性检验（F-检验） 检验多元线性回归方程的显著性多采用F-检验法。选定一个α，例如α=0.05.算出F的估计值，与F分布表在选定显著水平上读出的F临界值相比较或查找F统计量的估计值的P值。如果F估计量的值Fa（q，n-k），则回归方程显著。 统计分析 3.1 数据分析 我们选用1995年—2008年的浙江省GDP做为因变量Y，全社会固定资产投资做为自变量X1,社会消费品零售总额为自变量X2，出口总量为自变量X3.设计样本容量为14个，具体数据如表1.数据来源于《浙江省统计年鉴2009》[6]，因此，数据是准确可靠的。 表1 1995年—2008年浙江省GDP与影响因素统计表 年份 全省GDP（亿元） 全社会固定资产投资（亿元） 社会消费品零售总额（亿元） 出口总量（亿元） 1995 3557.55 1357.9 1472.66 585 1996 4188.53 1617.53 1776.67 608 1997 4686.11 1694.57 1951.96 768 1998 5052.62 1847.93 2120.78 828 1999 5443.92 1886.04 2305.86 980 2000 6141.03 2267.22 2553.59 1474 2001 6898.34 2776.69 2839.59 1748 2002 8003.67 3596.31 3166.15 2234 2003 9705.02 4993.57 3511.26 3162 2004 11648.7 6059.78 4055.5 4416 2005 13437.85 6696.25 4631.69 5837 2006 15742.51 7593.66 5325.35 7668 2007 18780.44 8420.43 6214.04 9751 2008 21486.92 9323 7441.75 11727 3.2 极差标准化处理 从表1的数据中我们看到，由于影响GDP的因素较多，以上数据可能存在着不同的量纲，可能会对回归分析的结果产生影响，因此，我们要对以上数据进行极差标准化处理，结果如表2 表2 极差标准化处理后的数据 年份 Y X1 X2 X3 19