IEDInternational Economy and Development2995-43392995-4355Art and Technology10.61369/IED.2024110008Article基于新视角下的我国GDP增长的影响因素分析https://artdesignp.com/journal/IED/2/11/10.61369/IED.2024110008闻英杰20242112024-11-20国内生产总值（GDP）是衡量一个国家或地区经济活动总量的核心指标，具有极其重要的地位。它不仅是宏观经济分析、政策制定、经济结构调整、社会福利评估的重要工具，也是国际经济比较和经济预测的重要基础。利用我国2000-2023年样本数据进行实证检验，选取3个变量来研究GDP增长的影响因素，分别是国内游客数，研究生毕业生数和境内上市公司数。通过构建线性回归模型，定量分析所提变量对GDP的影响。结果表明，模型拟合效果良好，无共线性问题，选取的3个变量对GDP有很好的解释作用，从而可以更好地理解经济发展趋势，制定科学合理的经济政策，促进经济的可持续发展。GDP,影响因素,回归模型,多重共线性

[1] 袁志刚, 余宇新. 中国经济长期增长趋势与短期波动[J].学术月刊,2012,44(7):62-72.[2] 陈媛媛, 赵娜. 我国GDP与税收收入关系的分析—— 基于2018 年中国31 省区市面板数据分析[J].内蒙古经济与科学,2021,471(5):33-35.[3] 许宪春. 中国国内生产总值核算中存在的若干问题研究[J].经济研究,2000(2):10-16+78.[4] 梁浩南. 安徽省GDP影响因素实证研究— 基于多元回归分析[J].时代金融,2021(24):73-75.[5] 王美娜, 杨孝斌. 基于GM(1,1) 的贵州省GDP预测及产业结构的灰色关联分析[J].数学的实践与认识,2021,51(4): 180-188.[6] 余泳泽. 改革开放以来中国经济增长动力转换的时空特征[J].数量经济技术经济研究,2015,32(2):19-34.[7]陈国青, 曾大军, 卫强, 等. 大数据环境下的决策范式转变与使能创新[J].管理世界,2020,36(2):95-105.[8] 刘明. 多重共线性的解决: 剔除变量的新标准[J].统计与决策.2013(5):82-83.[9] 游士兵, 严研. 逐步回归分析法及其应用[J].统计与决策.2017(14):31-35.[10] 杨清. 基于多元回归模型对河北省GDP影响因素的探究[J].广西质量监督导报.2020(7):210-211.