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关于简单论文范文资料 与就三大产业就业人数和GDP变化简单回归分析有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:简单范文 科目:论文提纲 2024-01-03

《就三大产业就业人数和GDP变化简单回归分析》:本文关于简单论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。

摘 要本文是针对三大产业和GDP之间的分析,同时也间接分析到了三大产业之间的关系.那么呢,我们采用最小二乘估计法对所得数据进行必要的分析.除此而外,对建立的模型进行相关的分析和预测.

关键词三大产业就业;最小二乘估计

1.概述:

中国作为世界上人口数量的最大的国家,社会的发展和稳定历来就是国家所要解决的首要问题,所以,要解决这一问题,就是直接从国民的收入入手,增加收入,则可以减轻这一问题带来的压力.中国的人口总数在14亿左右,其就业率是较低的,毕竟人口基数非常大.从20世纪90年代以来,中国失业率高居不下,1997年到2001年,城镇登记失业率一直在3%左右.随着人口的增加,估计现在这一指标已经变得更大.从我们所得到到的数据,1978年,中国的第一产业就业人数为28318万人、第二产业就业人数为6945万人、第三产业就业人数为4890万人,就业总人口为40152万人,GDP约为3645.2 亿元.而到了2013年以后,中国总的就业人数为76977万人,其中,第一产业就业人数为24171万人、第二产业就业人数为23170万人,第三产业就业人数为29636万人,就业总人口为76977万人,GDP约为588018.8 亿元.如此一来,我们发现,从1978年到2013年这35年间,第一产业就业人数先升后降,下降了4147万人、第二产业就业人数增加了16225万人、第三产业就业人数增加了24746万人,就业总人口增加了36825万人,GDP更是增加了584373.6亿元.第一产业就业人数下降了10%,而第二产业竟然增加了230%,更惊人的是,第三产业比其余两大产业增加得更为迅速,增长了510%,而就业总人口则是增加了96.71%.因而不难看出,第一产业已经到了一个难以增长的阶段,35年间竟然最终下降了10%,而第二、三产业的增长率恰好相反,增长率速度快得令人咋舌.并且从三大产业对GDP的影响来看,到2013年末时,第三产业增加值占GDP比重提高到46.1%,超过了第二产业.

既然如此,下面我们就用模型和数据进行分析,从而确定三大产业和GDP的变化之间的关系.在上述问题中,y(GDP)(亿元)的影响因素不只是第一产业就业人数X1(万人),还有第二产业就业人数X2(万人)、第三产业就业人数X3(万人)等,这样因变量y就和多个自变量有关.因此,我们就可以采用多元线性回归进行问题的分析.

多元线性回归模型的基本形式:设随机变量y和一般变量的理论线性回归模型为:

y等于β0+β1X1+β2X2+..........βpXp+ε

其中,β0、β1、β2、是p+1个未知参数,β0称为回归常数,β1、β2称为回归系数.y称为被解释变量(因变量),而X1、X2.....Xp是p个可以精确测量并可控制的一般变量,称为解释变量(自变量).ε是随机误差.

2.三大产业就业模型的建立和分析

变量解释:

因变量:Y——GDP,单位:亿元,

自变量:

第一产业就业人数:X1,单位:万人

第二产业就业人数:X2,单位:万人

第三产业就业人数:X3,单位:万人

总的就业人数:X4,单位:万人

我们一共选了36观测值,无缺失.从我们的数据中,第一产业的就业人数增长十分引人注目,我们可以看出,在1990年时,第一产业就业人数达到一个最大值38914万人,随后则开始呈一定的速度下降,系一个先升后降的过程,而我们也可以看出,从1991年开始,GDP增长速度也开始急速上升,第二、三产业的就业人数也越来越接近,直到重合,交于1994年,人数约为15515万人,随后,三产业增长速度要开始快于第二产业就业人数,而到了2011年,第三产业就业人数和第一产业就业人数相等,约为27282万人,随后,第三产业人数要高于其余两个产业,而第二产业始终在就业人数上没有高过第一产业就业人数.

通过对三大产业和GDP之间相关性分析,Y和X2、X3之间的先关系数是最大的,Y和X2之间的相关系数是0.863801,Y和X3之间的相关系数是0.854555,X3和X4之间的相关系数是最大的,为0.947685,并且X2和X3之间竟然有极高的相关性.也就是说,GDP的增长和第二、三产业就业人数有极大的相关性,第二产业就业人数的多少和第三产业就业人数也有极大的相关性.

2.1多元回归模型的拟合

由于第一产业就业人数X1对Y:GDP、X2:第二产业就业人数、X3:第三产业就业人数的影响非常小,相关性非常低,所以,利用X1、X2研究和Y的回归关系,运用最小二乘估计法,建立多元回归模型:Y等于C+β1X1+β2X2,再进行分析.

在计算结果中,R-squared等于0.958881,而X2和Y的相关系数非常大,相关度高.F统计统计值为384.7788,Prob为0.000<0.05,拒绝零假设,因而回归模型通过了F检验,说明了,变量X1、X2对Y均有较大影响.所以,y 对自变量X1、X2的线性回归方程公式为:

等于348707.3-19.56325X1+27.97155X2

所以,X1:第一产业就业人数对GDP的作用是负的,而第二产业就业人数对GDP作用是正的,一般来说,就业人数增多,促进经济发展则会更加有力,GDP的变化和第二产业就业人数变化成正相关,这是符合规范的.但是,第一产业就业人数的变化却产生了 影响,因而,我们需要再次进行探讨. 从我们的分析结果来看,第一、二产业就业人数的相关系数不为0,因而拒绝了零假设,从t-Statistic的值均不为0,因而拒绝原假设.

若是对第一产业就业人数、第三产业就业人数进行回归拟合,则结果如下

简单论文参考资料:

结论:就三大产业就业人数和GDP变化简单回归分析为关于对写作简单论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文简单生活的句子论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。

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