固定资产投资结构与绩效--《兰州大学》2012年硕士论文
固定资产投资结构与绩效
【摘要】：相关经济增长理论表明,投资对于一个国家经济增长的意义重大。纵观中国改革开发后的经济增长历程,固定资产投资具有着举足轻重的作用,是拉动内需最关键的力量,更是推动经济持续高速增长最重要的因素。本文选取山东和甘肃两个省份分别作为东西部地区的代表,首先对其边际资本产出率进行了比较和分析,发现总体上山东省的投资效率高于甘肃省,这在一定程度上表明东部地区的投资绩效要高于西部地区。同时,通过计量和实证分析,发现第一产业固定资产投资的增加有助于改善山东和甘肃两省的投资绩效,第二产业固定资产投资的增加有助于提高甘肃省的投资绩效,而第三产业尤其是金融业发展较差,政府软投入组合的质量偏低,不利于各自投资绩效的提高。最后基于以上研究结论,从有益于我国产业结构和三次产业内部结构调整的角度给出提高固定资产投资效率的政策建议。
【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F283;F224【目录】：
中文摘要4-5Abstract5-8第一章 导论8-12 1.1 选题背景8 1.2 研究意义8-9 1.3 国内外研究动态9-11
1.3.1 国外研究9
1.3.2 国内研究9-11 1.4 研究思路与方法11-12
1.4.1 基本思路11
1.4.2 研究方法11-12第二章 理论综述12-18 2.1 相关的经济增长理论与固定资产投资理论12-13 2.2 产业结构理论13-16 2.3 相关的软投入理论16-18
2.3.1 国内外研究现状16-17
2.3.2 软投入基本理论17-18第三章 山东和甘肃固定资产投资与绩效的现状分析18-39 3.1 改革开放以来山东和甘肃经济发展状况对比18-24
3.1.1 山东和甘肃经济增长对比18-20
3.1.2 山东和甘肃产业结构演进对比20-22
3.1.3 山东和甘肃技术进步状况对比22-24 3.2 山东和甘肃固定资产投资的现状分析24-32
3.2.1 山东和甘肃固定资产投资总体规模变化对比24-26
3.2.2 山东和甘肃固定资产投资主体结构变化对比26-29
3.2.3 山东和甘肃固定资产投资使用结构变化对比29
3.2.4 山东和甘肃固定资产投资产业结构变化对比29-32 3.3 固定资产投资绩效的现状分析32-39
3.3.1 ICOR的定义32-33
3.3.2 山东省计算结果分析33-34
3.3.3 甘肃省计算结果分析34-35
3.3.4 山东与甘肃固定资产投资绩效对比35-39第四章 山东和甘肃固定资产投资绩效的实证分析39-54 4.1 模型构建和数据选取39-40
4.1.1 模型构建39-40
4.1.2 数据选取40 4.2 山东省与甘肃省的计量检验40-43 4.3 基于面板数据模型的分析43-46
4.3.1 数据选取43-44
4.3.2 模型构建与选择44-45
4.3.3 模型回归结果45-46 4.4 基于TFP增长率的分析46-54
4.4.1 模型构建和数据选取47-50
4.4.2 结果分析50-54第五章 结束语54-57 5.1 结论54-55 5.2 政策建议55-56 5.3 进一步研究展望56-57参考文献57-59在学期间的研究成果59-60致谢60-61
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京公网安备74号我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析09
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我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析09
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析；摘要：本文根据1980年～2002年我国全社会固；1.引言；近年来，在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐；本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产；2.线性回归分析方法及理论模型；2.1一元线性回归方程的建立；变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来；n组样本观测值为（xi,yi）,i=1,
我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析摘
要：本文根据 1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP的基本数据，应用线性回归分析的方法对全社会固定资产投资与国内生产总值之间数量关系的基本规律进行研究和分析。 关键词：固定资产投资；国内生产总值；回归分析
引 言近年来，在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐步提升，固定资产投资对经济增长的贡献不断加大，从而对我国全社会国内生产总值的拉动作用也在一步步提升。随着我国固定资产投资的不断增加，全社会国内生产总值也在随之增加。因此固定资产投资对经济的发展和产业结构的调整起着重要的作用。根据线性回归分析理论的研究结果，固定资产投资是影响全社会国内生产总值最直接、最具决定性的因素。本文根据1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值CDP的统计数据，运用线性回归分析方法研究固定资产投资与国民生产总值之间数量关系的规律，并通过得到的回归方程用2002年的全社会国内生产总值估计出2002年的固定资产投资，与2002年实际的固定资产投资相比偏差很小，证明了方程的高度拟合。揭示了近年来固定资产投资与GDP的特点和变化趋势， 可利用线性回归模型对固定资产投资和国内生产总值变化趋势进行预测，帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。2.
线性回归分析方法及理论模型2.1
一元线性回归方程的建立变量间的统计相关关系可以通过相关分析与回归分析来研究， 相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。设固定资产投资变量x（单位：亿元），国内生产总值变量y（单位：亿元）。n组样本观测值为（xi,yi）,i=1,2,3,......n,则样本相关系数为 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量依赖关系的计算方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。在此设人均年可支配收入为解释变量x，人均年消费性支出为被解释变量y，设立一元线性回归模型： 2.2
最小二乘原理利用样本回归函数估计总体回归函数，是根据一个给定的包含 n 组 X 和 Y 观测数据的样本，建立样本回归函数，使估计值尽可能接近观测值 Yi。最小二乘原理就是根据使估计值与观测值之差的平方和达到最小的准则，确定模型中的参数，建立样本回归函数。线性最小二乘法是应用最广泛的参数估计方法，它在理论研究和工程应用中都具有重要的作用，同时它又是许多其他更复杂方法的基础。线性最小二乘法是最小二乘法最简单的一种情况，即模型对所考察的参数是线性的。2.3
采用 ecai07软件分析数据，计算结果
对方程进行检验
2.4.1 相关系数的显著性检验给定显著性水平a在自由度 n-2下，若｜R｜≥Ra ，则 y与x 线性关系显著。2.4.2 拟合优度检验可以用检验模型的拟合优度。R2 为可决系数，反映了被解释变量中能用解释变量解释的比例。该统计量越接近于 1，拟合优度越高。
2.4.3 变量的显著性检验本文使用应用最为普遍的t检验。 2.4.4 模型的应用。通过检验的模型可以用来分析和预测， 帮助有关部门和经营者制订经济政策进而实施宏观调控，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。3.实证分析3.1
数据来源与样本选择取1980年～2002年我国全社会固定资产投资与国内生产总值作为回归分析的研究对象。数据来源于《中国统计年鉴》，见表如下： 年固定资产投资与国内生产总值GDP年份 82 85 GDP（y）投资（x）年份 94 97 GDP（y） 投资（x）.9 0.1.0 72.30.4 42.10.1 19.3 13.53.2 41.10.6 06.228.33.868.117.788 9116909.24410.400 97314.837213.57
43499.94.53.2
一元线性回归分析从固定资产投资x与国内生产总值y这两个变量的散点图（见图1）可观测到两者之间的大体趋势基本上呈现一种直线的统计关系，因此考虑用一元线性回归方程Yi=β0+β1X1来拟合。利用表1的数据，由ecai07分析软件 得到的回归方程：Y=.5461*X
（3.886） (45.539)
D.W=0.6433.2.1 相关关系检验由表1可见：相关系数R2 =0.990 ，给定显著性水平α =0.05 ，在自由度n ?2=21下查相关系数表知Ra =0.413 。由｜R｜& Ra 知，显然国内生产总值y与估计资产投资x线性影响显著，国民生产总值与固定资产投资高度正相关。
3.2.2 拟合优度检验可决系数R2 = 0.990接近于1，说明回归直线与样本观测值拟合优度非常好，充分反映了因变量的波动中能用自变量解释的比例是非常大的。 3.2.3 变量的显著性检验从截距项与斜率项的t检验值来看，均大于5%显著性水平下自由度n-2=21的临界值t0.025 (21)=2.080。从回归模型的结构来看，解释变量对被解释变量的影响是显著的。即固定资产投资增加1亿元，国内生产总值增加2.5461亿元。该方程拟合极好，能很好地解释1980年-2002年的全社会国内生产总值与固定资产投资之间数量关系的基本规律。 3.3
利用模型进行预测将2002的全社会固定资产投资43202亿元代入上述回归方程可预测得到2002年全社会国内生产总值的估计值：Y63+2.=（亿元）2002年实际的全社会固定资产投资为亿元，可见相对误差仅为8.169%，可见模型拟合得很好，为固定资产投资建立的线性回归预测模型是比较成功的。4.
基本结论通过以上实证分析， 我们对1980年～2002年全社会国内生产总值与固定资产投资之间数量关系的基本规律有了初步了解。 国内生产总值与固定资产投资之间存在形如Y =.5461*X的简单线性回归关系。固定资产投资每增加1亿元，全社会国内生产总值相应增加大约2.5461亿元，固定资产投资是影响国内生产总值最直接、最具决定性的因素。 通过增加对社会的固定资产投资来提高国内生产总值（GDP）是必要的。同时该方程的拟合优度很高，可用于预测。 包含各类专业文献、高等教育、专业论文、外语学习资料、幼儿教育、小学教育、生活休闲娱乐、我国固定资产投资与国内生产总值GDP的实证分析09等内容。　
　其中,政府财 政支出、 固定资产投资总额和货物进出口总额是中国生产总值快速增长...计量论文_我国国内生产总... 10页 2下载券
GDP质量影响因素的实证分... ... 　的主要因素后,对
年固 定资产投资对 GDP 的影响进行了实证分析。以...一、数据收集 从《中国统计年鉴》得到我国
年国内生产总值 GDP、的... 　我国固定资产投资与国内生产总值 GDP 的实证分析近年来, 在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐步提升,固定资产投 资对经济增长的贡献不断加大, 从而对我国全... 　(2008)运用规范分析和计量经济学方法,对我国 1986-...(2008)运用实证分析的方法,对固定资产投资与广西收入...年的实际投资额与国内生产总值 ( GDP ) 及财政... 　表示国内生产总值 lnX1 表示固定资产投资额 μ t 随机干扰项 2.数据的搜集 ...以上对我国固定资产投资与 GDP 的实证分析说明固定资 产投资对我国 GDP 的... 　应当在最近腾飞的十三年中总结经验,我选择了 GDP 这一课题 进行计量经济学分析...比固定资产投资对国内生产总值的影响系数大,但是,根据我国当前实际情况,固定资产... 　固定资产投资与国内生产总值(GDP)增长的关系进行分析,得出影响 GDP 增长 的经济...我国的 国内生产总值规模不断扩大,由 1995 年的 60793.7 亿元扩大到了 2009... 　国内, 也有学者针对我国的固定资 产投资与经济增长之间的关系做了许多实证分析...选取安徽省生产总值GDP代表的安徽省经济增长的指标为 因变量,固定资产投资为... 　2 实证分析工具 暂无评价 55页 10财富值 我国出口影响因素的实证分... 暂无...可见,国内生产总值(GDP)的 增长离不开固定资产投资, GDP 的增长主要以固定资产...深圳固定资产投资 材料费降幅收窄---深圳特区报
第A23版：今日财经/商界
标 题 导 航
第A01 : 要闻
第A02 : 要闻·导读·评论
第A03 : 要闻
第A04 : 要闻
第A05 : 要闻
第A06 : 要闻
第A07 : 中国新闻
第A08 : 中国新闻
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第A16 : 公益慈善专刊
第A17 : 大都会新闻/深圳·法治
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第A19 : 网事
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第B01 : 人文天地
第B02 : 人文天地/连载
第B03 : 人文天地/综艺场
第B04 : 广告
第C01 : 理论周刊/求索
第C02 : 理论周刊/专论
第C03 : 理论周刊/读者参议/观澜
第C04 : 车眼聚焦
深圳固定资产投资 材料费降幅收窄
深圳特区报讯 （记者 沈勇）国家统计局深圳调查队昨日在官网发布，2013年二季度深圳市固定资产投资价格同比上涨1.0%，其中材料费价格下降0.7%，降幅比一季度（2.7%）收窄两个百分点。 在七大类建筑材料中，钢材价格下降3.3%，但降幅比一季度收窄3.6个百分点；木材、水泥、地方建筑材料、化工材料、电料、其他材料价格均呈上涨态势，其中电料价格上涨3.3%，高居七大类材料涨幅之首。 调查人员通过走访企业发现，深圳市固定资产投资企业材料费降幅收窄的主要原因包括：二季度固定资产投资项目开工较多，调查企业中二季度开工项目18个，比一季度增加11个，对各项材料需求量大；二是因地铁项目开工，页岩砖、砂石、中砂等地方建筑材料用量增大。同时，部分开工项目在市内繁华路段施工，运输成本增加直接导致材料费价格上涨。固定资产投资对GDP的影响
> 固定资产投资对GDP的影响
固定资产投资对GDP的影响
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固定资产投资对GDP的影响
【摘要】： 我们大家都知道，在国家的经济发展中，最直观测量经济发展效果良好与否的指标就是看它的GDP，而影响GDP的主要有三大因素：消费，投资与进出口贸易。这里我们主要是分析固定资产投资对GDP产生的影响。总的来说，固定资产投资可分为国有投资与个体投资，由于国民投资一般由政府完成，所以这里把它作为一个整体，而个体投资又可分为很多的种类，主要的就有集体的，私人的或者法人企业，还有就是农村的，所以这里我们把固定投资分为国民投资，集体投资，个人投资和农村投资四类来说明它们对GDP的影响 ，以说明固定资产投资对经济发展的重要性。
【关键词】：国民投资，集体投资，个体投资，农村投资，GDP
【理论依据】：最基本的理论依据就是宏观经济学中的凯恩斯模型：既Y=C+I+(X-M)。其中的I就是投资的部分，而固定资产投资有是这投资I中的主要部分，因此它对经济的发展有至关重要的作用。并且，在发展经济学中 ，有一种发展理论就是认为发中过国家之所以不发展，就是因为它的投资的不足。要求国家积累储蓄，以用于投资。而这里的投资就包括有基础设施等固定资产的投资。
【问题的提出】：我们根据对过去的相关资料的分析，根据我们的总结，可得出这样的观点。在以往 ，虽然已经有很多的人研究过这个方面的内容 ，但总的可以说他们有以下几个方面的缺点：
&（一）：带有区域性，没有从全国的范围来分析说明固定资产投资对GDP的影响。他们通常都是从一个省，市或者是地区出发来分析该地区的经济发展。并且是以分析大城市的经济发展居多。而不是从全国范围来说明问题。
&（二）：带有很强的部门性，也许这样说不是很准确，我们可以举下面的几个例子说明。他们要不就是分析的房地产市场对经济的影响，并且这方面的居多，还有就是基础设施，如卫生，交通等等。而没有从把他们归纳起来分析。
&（三）：对固定资产投资部分的分析主要集中与政府的投入分析，没忽视了个体的投资，在现在这个个体投资逐渐上升的情况下 ，重视它们的存在对经济发展的研究具有十分重要的意义。
&&& 因此，我们这次的分析是把总的固定资产投资部分分为四个部分：国民的投资（相当于政府的投资）。集体投资，个人投资，和农村投资。它们即可以说是分变量，也可以说是总的变量，各自代表的一个方面的全体总和。
&下面，我们就我们的关于固定资产投资对GDP的影响的模型的建立采取以下的步骤：“
一：模型的建立。
根据以上的分析，我们把资产分为四个部分，也就是四个解释变量
&设定:国民投资部分为变量X1
&&&&& 集体投资部分为变量X2
&&&&& 个人投资部分为变量X3
&&&&& 农村投资部分为变量X4
&由于在过去的研究中，各种的经济理论中，我们没有找到专门研究固定资产投资和GDP之间关系之间的经济理论模型，因此我们就我们自己的认识来设定的原初始模型为：
&&&&&& Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut
二 ：数据的收集。
&&&& 数据主要来源于网上的收集，一是来自于中经网的数据，为中国统计年鉴所出；二是来自于国家统计局网站的统计局的统计数据
&国民生产总值&国有经济投资&集体经济投资&个体经济投资&农村经济投资
&.5&535.2&478.43
.4&.8&649.4&574.82
.5&&795.9&695.35
.5&.8&2.56
.5&7.3&7.73
.9&9.4&7.85
.5&0.6&4.03
.7&0.9&1.16
.2&2.2&1.52
.4&8.6&9.59
.1&05&4.26
.4&.6&6.56
三 ：经济意义的检验。
对原模型进行初步回归得到如下的结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/28/04&& Time: 15:36
Included observations: 17
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-6.906&-3..0076
X1&2....0000
X2&0....9763
X3&4....0109
X4&9....0021
R-squared&0.997851&&&& Mean dependent var&44161.04
Adjusted R-squared&0.997135&&&& S.D. dependent var&30811.57
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&17.89380
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&18.13886
Log likelihood&-147.0973&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.340522&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。并且可决系数R2=0.997851，修正的可决系数为0.997135。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的 ，将表中的数字带入模型得：
Y=-.+0.+4.+9.
& 3.199231&& 6.897369&&& 0.030380&& 3..913359
R2=0.997851&&&&&& F=&&&& DW=1.340522
四：由于模型的统计检验在上步中我们已经做过.在这里我们就直接对它进行计量的经济检验。
1 ，做多重共线性检验，利用简单相关系数矩阵法得到下列的矩阵：
&X1&X2&X3&X4
X1& 1....978367
X2& 0....482757
X3& 0....975582
X4& 0....000000
可以看出存在的多重共线性 ，下面我们采用逐步回归法对他进行修正，先对它们的每个解释变量对应变两的回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/28/04&& Time: 16:16
Included observations: 17
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-302.8&-0..8360
R-squared&0.989301&&&& Mean dependent var&44161.04
Adjusted R-squared&0.988587&&&& S.D. dependent var&30811.57
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&19.14627
Sum squared resid&1.63E+08&&&& Schwarz criterion&19.24430
Log likelihood&-160.7433&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.157392&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
经过比较得，X1与Y的t检验和拟和效果最好 ，因此把X1作为基准变量引如，然后在逐步的引如其他的解释变量，经最后得到当去除X2以后，多重共线性消失，得到的检验结果如下：：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/28/04&& Time: 16:22
Included observations: 17
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-.797&0.0054
X1&2....0000
X3&4....0059
X4&9....0012
R-squared&0.997851&&&& Mean dependent var&44161.04
Adjusted R-squared&0.997355&&&& S.D. dependent var&30811.57
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&17.77623
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&17.97228
Log likelihood&-147.0980&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.344455&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
从上面修正的回归结果可以看出，R2=0.997851，并且它的修正的可决系数值也达到了0.997355，显然，它的拟和效果十分的好，并且t检验值显著的大于它的临界值，即t值检验十分的显著，因此多重共线性消失，得到修正后的模型为：
Y=-.+4.+9.
&& -3...284788&& 4.106499
R2=0.997851&&&& F=&&& DW=1.344455
2 ，在1的基础上进行异方差的检验
利用ARCH 检验，得到的结果是，在上面1中的模型中，不存在异方差。所得到的DW值总是大于2的 。下面的是我们滞后5期的检验结果。
ARCH Test:
F-statistic&0.194771&&&& Probability&0.953441
Obs*R-squared&1.675723&&&& Probability&0.891944
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/28/04&& Time: 16:43
Sample(adjusted):
Included observations: 12 after adjusting endpoints
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&5732&0.3481
RESID^2(-1)&0....7132
RESID^2(-2)&-0....9442
RESID^2(-3)&-0....5795
RESID^2(-4)&0....6088
RESID^2(-5)&-0....7066
R-squared&0.139644&&&& Mean dependent var&2005926.
Adjusted R-squared&-0.577320&&&& S.D. dependent var&2322068.
S.E. of regression&2916318.&&&& Akaike info criterion&32.91639
Sum squared resid&5.10E+13&&&& Schwarz criterion&33.15885
Log likelihood&-191.4984&&&& F-statistic&0.194771
Durbin-Watson stat&2.019631&&&& Prob(F-statistic)&0.953441
如图所显示的一样 ，DW检验明显的通过检验，不存在异方差。
并且通过图示法如下
也可以看出点相对的集中不存在异方差。
3 ，对修正的模型进行自相关的检验。
先用散点图法的：
可以看出呈很强的线性关系，存在自相关。
再对它进行DW检验得：d=0.3278,经过查表得，在n=17,k=3的情况下，得到的下限临界值dl=0.897上限临界值du=1.710,d&dl,它落在了正的自相关区域，也说明存在正的自相关。
下面对它进行修正。先进行广义差分法，得到下列的结果
Dependent Variable: DY
Method: Least Squares
Date: 12/29/04&& Time: 12:02
Sample(adjusted):
Included observations: 16 after adjusting endpoints
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-.759&0.0220
DX1&2....0001
DX3&4....0093
DX4&9....0030
R-squared&0.996288&&&& Mean dependent var&35136.47
Adjusted R-squared&0.995360&&&& S.D. dependent var&22612.54
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&17.72975
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&17.92290
Log likelihood&-137.8380&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.604456&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
从上面的结果可以看出，虽然DW有很到的提高， 可是它却落在了不确定的区域，下面在对它进行Cochrane-Oecutt迭代发进行检验 ，得到下列的结果。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/27/04&& Time: 13:03
Sample(adjusted):
Included observations: 16 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 8 iterations
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-0.325&-2..0488
X1&2....0002
X3&4....0299
X4&9....0080
AR(1)&0....2913
R-squared&0.997962&&&& Mean dependent var&46359.28
Adjusted R-squared&0.997221&&&& S.D. dependent var&30414.11
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&17.84792
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&18.08936
Log likelihood&-137.7834&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.703525&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
Inverted AR Roots&&&&&&& .36
这次得到的DW=1.703525.但是效果已经明显的好转了 ，因此我们可以看作它已经落在了没有自相关的区域。因此我们考。因此我们在再它的基础上再进行一次迭代得到下列的结果。得到的模型 为
Y=-.+4.+9.)
&-2.215104&&& 5.345687&&&&&&&& 2.492201&&&&&& 3.230782&&&&&
& R2=0.997962&&&&&&& F=&&&& DW=1.703525
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/29/04&& Time: 13:02
Sample(adjusted):
Included observations: 15 after adjusting endpoints
Convergence achieved after 15 iterations
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
X1&3....0000
X3&2....1023
X4&9....0032
C&-.268&0.0028
AR(2)&-0....1038
R-squared&0.998000&&&& Mean dependent var&48769.81
Adjusted R-squared&0.997200&&&& S.D. dependent var&29857.66
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&17.82916
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&18.06518
Log likelihood&-128.7187&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&1.835760&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
可以看到，DW=1.835760大于du=1.710，因此在不存在自相关的区域，自相关修正完毕，并且从上面的结果我们也可以看出 ，t检验 ，可决系数都是很显著的 ，结果合理。得到修正后的模型
4.进行平稳性检验。对GDP的检验得到下列的结果
ADF Test Statistic& 0.172147&&&& 1%&& Critical Value*&-4.1366
&&&&& 5%&& Critical Value&-3.1483
&&&&& 10% Critical Value&-2.7180
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Y)
Method: Least Squares
Date: 12/29/04&& Time: 13:45
Sample(adjusted):
Included observations: 12 after adjusting endpoints
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
Y(-1)&0....8690
D(Y(-1))&1....0842
D(Y(-2))&-0....6408
D(Y(-3))&-0....6546
D(Y(-4))&0....8893
C&8.264&1..1241
R-squared&0.763783&&&& Mean dependent var&
Adjusted R-squared&0.566935&&&& S.D. dependent var&
S.E. of regression&&&&& Akaike info criterion&18.48708
Sum squared resid&&&&& Schwarz criterion&18.72953
Log likelihood&-104.9225&&&& F-statistic&3.880066
Durbin-Watson stat&2.212817&&&& Prob(F-statistic)&0.064636
可以看出是非平稳的，并且进行 多次检验结果都是非平稳的 。并且对 X1 X3 X4进行检验，一样是非平稳的。但是由于我们的能力有限 ，对平稳性休整多次还是非平稳的 ，在这里我们就把它当成我们以后的努力的重点 ，以后再继续详细的研究，这里就不做平述。因此，对于 协整，这里也不做平述。
最后，我们得到的模型是：
Y=-.+4.+9.
-2.215104&& 5.345687&&&& 2.492201&&& 3.230782&&&&
&R2=0.997962&&&&&&& F=&&&& DW=1.703525
最后我们的总的拟和效果图如下
可见，拟和的效果十分的好。
五，经济意义分析及模型评价。
从模型可以得到 ，随着经济的发展 ，农村投资和个体投资在经济的增长过程哦 ，所占的比重越来越大，所起到的作用也越来越大，。这是与我国由从过去的计划经济到市场经济的转型过程相一直的，在计划经济时代 ，各种的主要的或者是非主要的固定资产投资，都是在政府的详细规划下完成的，这相当于是国有经济投资 ，并且一切的产出都归国家所有，由国家统一的分配，很难得调动人们的积极性，因此导致生产效率低下，经济发展缓慢。更不要说是调动私人投资的积极性。随着改革开放的进行 ，市场经济的转型，国内出现热火朝天的投资热潮。各种私人的 ，外商的，区域集团化的投资与国有投资之间形成相辅相成的局面。并且 ，相对于国有投资国有经济来说 ，个体的或者私人更加的具有发展的积极性，它更有动力去最求企业的发展前途 ，因此她们代表的就是更高的产出和更高的经济效益，这更加的有利于企业的发展。从而为经济的发展的贡献更大。1978年以来 的二十多年中，伴随着 国有经济的比重的不断下降，国有经济的地位与作用问题长期以来一直倍受关注，从“主体”到“发挥主导作用 ”，“保持控制力”，贯穿其中的红线是我们思想上的逐步解放。在传统计划经济体制下，国有经济控制里往往停留在国有资产的物质形态层面上 ，而随着我国改革开放的推进以及市场经济体制的逐步完善，以国有资产的行政计划分配为主要特征的“静态控制”体系显然已不再适合社会主义市场经济体制的要求，因此学者提出将国有经济“控制力”重新界定于“国有资本的调控力”上面来 。这与我们的模型分析结果是一致的。对国有经济的投资来说，它的t=5.345687。说明在目前的情况下它在整个的投资中对经济的影响还是占主要的。农村投资次之，个体投资再次之。但是在模型中我们看到国有经济对GDP的影响的相关系数为2.474528。个体的投资在对GDP的影响系数为。农村投资对GDP的影响系数为9.763649，为最大，这说明国有经济投资对GDP的作用在下降，而个体投资即私人投资和农村投资对GDP的影响在上升。这与我国近些年来的实际情况是相一致的。这说明了我们的模型在和现实的情况是一致的。并且，农村投资对GDP的影响相关系数最高，这也是与我国的农村的状况是相关的。我国的农村人口占有我国人口的百分之七八十，发展极为落后。是相对城市来说非常的落后的最贫穷的地方，各种的相关的最基本的设施建设都不完善 ，因此在农村投资才处于起步的阶段。
六．我们主要的政策建议。
1，固定资产投资在国民经济的发展过程中有极其重要的作用，我们应加大固定资产投资额，以更加强劲拉动力来拉动我国经济的发展。
2，在固定资产投资当中我们应主要增加农村投资，特别是农村的基础设施建设的投资来带动农村经济的快速发展，以缩小农村与城市经济发展严重不平衡的越来越大的差距。我相信，当农村的各项基础投资完善到基本的水平或者更好些达到城市水平的一半，我们中国要赶世界上的发达国家的水平是指日可待的。
3，应继续加大力度实行对外改革开放，大力引进外资，鼓励私人投资。
4并加强政治体制改革，促进市场经济体制的完善，以使它能够顺应市场经济体制的要求，并保证市场经济的良好运行，增强个体投资的投资商人的投资积极性。促进私人投资的增加。
七，模型过程中的不足：
由于我们的能力十分的有限。我们自己也觉得我们在做的过程中有很多的不尽如人意的地方。
我们在做自相关修正的时候有一点小小的问题，我们先对它进行的是广义差分，结果不显著，然后进行的是变换模型的对数变换发，结果还是不是很显著，并且结果比广义差分更差，我们进行了多次的迭代法分析和在对数变换的基础上，广义差分的基础上进行迭代法分析，最后我们采取了折中并最好的选择，择了上面的结果。
我们在对模型的平稳性检验的时候，结果是不平稳的，我们给出的解释是，由于这些变量每年都是变化的 ，并且影响它变化的外在的因素很多，如，国家的政策啊 ，各种疾病，战争等等，这些都会对固定资产的投资产生影响。
我们 没有进行模型的解释变量的滞后模型检验 ，因为我们模型中的解释变量全是固定资产投资，如果进行解释变量滞后检验的话，那我们就必须对每一个解释变量都要滞后分析，但由于我们的能力实在有限，达不到这样的水平。我们 会在今后的学习中进一步的努力，来完善我们的模型。
、总的来说，我们的模型有许多的不足之处，希望同学和老师能给我们指正和帮助，希望大家就我们的模型提出宝贵的意见和建议，以使我们的模型能够完善。
八，参考资料：
&&&&&&&& 《西方经济学》& 高鸿业& 人民大学出版社
&&&&&&&&&& 中经网
&&&&&&&&&& 中国期刊网 固定资产投资年的论文部分
&&&&&&&&&& 《计量经济学》教材&&& 庞浩&& 西南财经大学出版社
&&&&&&&&&& 中华人民共和国统计局网站
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