蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃蒄薀袇聿蒃螞肂羅蒂襖裊莄蒁薄螈芀蒀蚆羃膆蒀蝿螆肂葿蒈羂羈薈薀螅芆薇蚃羀膂薆螅螃肈薅蒅羈肄薄蚇袁莃薄蝿?wù)剀邓A袂衿膅薂薁肅肁膈蚄袈羇羋螆肅芆芇蒆袆膂芆蚈肁膇芅螀羄肅芄袃螇莂芃薂羃羋節(jié)蚄螅膄節(jié)螇羈肀莁蒆螄羆莀蕿罿芅荿螁螂芁莈袃肇膇莇薃袀肅莆蚅肆罿莆螈衿芇蒞蕆肄膃膆莂蠆袁芅蒄襖螇芄薆蚇肆芃芆蒀肂節(jié)蒈蚅羈節(jié)薁薈襖芁芀螄螀芀莃薇肈艿蒅螂羄莈薇薅袀莇芇螀螆莆荿薃膅莆薁衿肁蒞蚄蟻羇莄莃袇袃羀蒆蝕蝿羀薈裊肈聿羋蚈羄肈莀襖袀計量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文19922009年廣東的GDP變動的多因素分析班級08市場營銷（1）班姓名李佩燕學(xué)號13號19922009年廣東的GDP變動的多因素分析摘要本文主要通過對廣東19922009年的GDP進(jìn)行多因素分析，建立以廣東各時期的GDP為被解釋變量，以其它可量化橫截面數(shù)據(jù)作為解釋變量建立多元線性回歸模型，從而對廣東各時期的GDP進(jìn)行數(shù)量化分析。關(guān)鍵詞GDPY億元）多因素分析模型計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)一、引言部分GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）指一個國家（或地區(qū)）所有常住單位在一定時期內(nèi)生產(chǎn)活動的最終成果，從價值形態(tài)看，它是所有常住單位在一定時期內(nèi)生產(chǎn)的全部貨物和服務(wù)價值超過同期中間投入的全部非固定資產(chǎn)貨物和服務(wù)價值的差額，即所有常住單位的增加值之和。GDP在創(chuàng)造的同時也被相應(yīng)的生產(chǎn)要素分走了，主要體現(xiàn)為勞動報酬和利潤。在現(xiàn)代社會政府還要以稅收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就業(yè)人數(shù)L（萬人）、各地區(qū)資本形成總額K億元）對廣東省各時期的GDP的影響。二、文獻(xiàn)綜述注19922009年廣東省的GDP數(shù)據(jù)來源于廣東統(tǒng)計年鑒201019922009年就業(yè)人數(shù)X1（萬人）的數(shù)據(jù)來源于廣東統(tǒng)計年鑒201019922009年資本形成總額X2億元）的數(shù)據(jù)來源于廣東統(tǒng)計年鑒2010三、數(shù)據(jù)的收集四、建立模型根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和對實(shí)際情況的分析可以知道，GDPY依賴于就年份GDPY（億元）就業(yè)人數(shù)X1（萬人）資本形成總額X2億元199224475433672198796199334692834339115544619944619023493151930861995593305355122394791996683497364132782891997777453370192974451998853088378387333111199992506837963235113200010741253989323850812001120392540586343925120021350242413437476292003158446443959359119720041886462468189721472005225573750229782397320062658776525009930948200731777015402651069706200836796715553671225779200939482565652391494895業(yè)人數(shù)X1，資本形成總額X2的變化，因此設(shè)定回歸模型為YI01X1I2X2IUI010203040335040450505060X1Y0102030404080120160X2Y201001020303035040450505060X1RESID2010010203004080120160X2RESID作X與Y的散點(diǎn)圖可看出，他們的變化趨勢是線性的。五、估計參數(shù)（一）利用EVIEWS最小二乘估計，結(jié)果如下DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE12/23/10TIME1339SAMPLE19922009INCLUDEDOBSERVATIONS18VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC13020264851624268369100170X138517881516083254061800226X221293050297969714605300000RSQUARED0994146MEANDEPENDENTVAR1539186ADJUSTEDRSQUARED0993366SDDEPENDENTVAR1153933SEOFREGRESSION9398774AKAIKEINFOCRITERION1668039SUMSQUAREDRESID13250543SCHWARZCRITERION1682878LOGLIKELIHOOD1471235FSTATISTIC1273762DURBINWATSONSTAT1448269PROBFSTATISTIC0000000根據(jù)以上結(jié)果，初步得出的模型為Y13020257338518X121293X220100102030010203040501921941961982020204206208RESIDUALACTUALFITED（二）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)138518，表示我省的GDP隨著就業(yè)人數(shù)的增加而增長，221293，表示我省的GDP隨著資本形成總額的增加而增加?；貧w系數(shù)的符號、大小都與經(jīng)濟(jì)理論和人們的期望值相符合。（三）統(tǒng)計檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)1R20994146ERROR20993366計算結(jié)果表明，估計的樣本回歸方程較好地擬合了樣本觀測值。F檢驗(yàn)2H0120H1至少有一個I不等于零（I1，2）P值為00170005拒絕原假設(shè)H0，總體回歸方程是顯著的。T檢驗(yàn)3H0I0（I1，2）1的TSTATISTIC2542的TSTATISTIC715對于給定的顯著性水平005，查表求臨界值，T005/216212因?yàn)門1254T005/216212。T2715T005/216212。所以否定H0,12顯著不等于零。即就業(yè)人數(shù)和資本形成總額對GDP都有顯著的影響。（四）異方差檢驗(yàn)對模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，利用懷特檢驗(yàn)，結(jié)果如下BREUSCHGODFREYSERIALCORRELATIONLMTESTFSTATISTIC4980262PROBABILITY0042498OBSRSQUARED4723049PROBABILITY0029761TR24723049。P0029761005。所以結(jié)論是該回歸模型中存在異方差?？朔惙讲頦HITEHETEROSKEDASTICITYTESTFSTATISTIC3403974PROBABILITY0041041OBSRSQUARED9208262PROBABILITY0056100TR29208262。P0056100005。已經(jīng)克服了異方差。（五）自相關(guān)檢驗(yàn)分別用DW、LM統(tǒng)計量檢驗(yàn)誤差項(xiàng)UT是否存在自相關(guān)已知DW145，給定005,查表，得DW檢驗(yàn)臨界值1DL105，DU153。因?yàn)?05DW145153依據(jù)判別規(guī)則，不確定誤差項(xiàng)UT存在正自相關(guān)。LM自相關(guān)檢驗(yàn)2BREUSCHGODFREYSERIALCORRELATIONLMTESTFSTATISTIC4980262PROBABILITY0042498OBSRSQUARED4723049PROBABILITY0029761因?yàn)椋?）384。LMTR24723049384，所以LM檢驗(yàn)結(jié)果表明模型存在嚴(yán)重的一階正自相關(guān)。用廣義最小二乘法估計回歸參數(shù)首先估計自相關(guān)系數(shù)。DW146LM47212/DW1073027對原變量作廣義差分變換。令GDYY027YT1GDX1X1027XT1GDX2X2027XT1以GDY，GDX1，GDX2（19922009年）為樣本再次回歸，得GDY1233173125062330697GDX11890162242GDX2因?yàn)椋?）384。LMTR2365384所以表明誤差項(xiàng)已消除自相關(guān)。利用EVIEWS求0的估計值。SCALARB0456730785185BREUSCHGODFREYSERIALCORRELATIONLMTESTFSTATISTIC3554759PROBABILITY0081920OBSRSQUARED3650364PROBABILITY0056057則原模型的廣義最小二乘估計結(jié)果是ERRORI4567307851855062330697X11890162242X2（六）多重共線性的檢驗(yàn)利用EVIEWS，得出結(jié)果如下X1X2X11098154499919701X20981544999197011因?yàn)閄1，X2的擬合優(yōu)度為098154499919701，接近1。所以X1，X2之間的線性關(guān)系顯著。修正逐步回歸法1對Y分別關(guān)于X1，X2做最小二乘回歸，得Y對X1DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE12/27/10TIME1232SAMPLE19922009INCLUDEDOBSERVATIONS18VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC46503602557181181854900000X114485860589130245885500000RSQUARED0974218MEANDEPENDENTVAR1539186ADJUSTEDRSQUARED0972607SDDEPENDENTVAR1153933SEOFREGRESSION1909855AKAIKEINFOCRITERION1805188SUMSQUAREDRESID58360761SCHWARZCRITERION1815081LOGLIKELIHOOD1604669FSTATISTIC6045968DURBINWATSONSTAT0459408PROBFSTATISTIC0000000Y46503603751448585689X118185492458855R20974218ERROR20972607Y對X2DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE12/27/10TIME1233SAMPLE19922009INCLUDEDOBSERVATIONS18VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC73384234505877162863401229X228723600065983435318000000RSQUARED0991627MEANDEPENDENTVAR1539186ADJUSTEDRSQUARED0991104SDDEPENDENTVAR1153933SEOFREGRESSION1088361AKAIKEINFOCRITERION1692717SUMSQUAREDRESID18952464SCHWARZCRITERION1702610LOGLIKELIHOOD1503445FSTATISTIC1895018DURBINWATSONSTAT1649910PROBFSTATISTIC0000000Y7338423109287236038X216286435318R20991672ERROR20991104其中括號內(nèi)的是T值。根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析和回歸結(jié)果，易知該省的資本形成總額X2是最重要的解釋變量，所以選取第二個回歸方程為基本回歸方程。2加入就業(yè)人數(shù)X1，對Y關(guān)于X1,X2作最小二乘回歸，得ERROR13020257283851788041X12129304958X2（2683691）（2540618）（7146053）R20994146ERROR20993366可以看出，加入X1后，擬合優(yōu)度R2和ERROR2均有所增加，參數(shù)估計值的符號也正確，說明不存在嚴(yán)重的多重共線性，并且沒有影響X2系數(shù)的顯著性，所以在模型中保留X1六結(jié)論綜上所述，我們采用截面數(shù)據(jù)擬合的模型成功的反映廣東省各時期的GDPY與就業(yè)人數(shù)X1（萬人）和各地區(qū)的資本形成總額X2億元）間的數(shù)量關(guān)系，是一個成功的模型。從模型中看出，廣東省的各時期的GDPY與就業(yè)人數(shù)X1（萬人）和資本形成總額X2億元）有非常密切的關(guān)系。七發(fā)展1現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的加快構(gòu)建是廣東經(jīng)濟(jì)總量較快增長的重要推手羊城晚報訊記者吳江報道今年111月，廣東GDP預(yù)計將在歷史上首度突破4萬億大關(guān)，達(dá)到4070363億元，按可比價格計算，同比增長123；總量和增速都將超過去年的3908159億元和95。其中三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改寫為49508443，第三產(chǎn)業(yè)比重同比提高03個百分點(diǎn)。26日，作為廣州亞運(yùn)會、亞參會系列新聞發(fā)布會的一項(xiàng)重要內(nèi)容，廣東省統(tǒng)計局對外通報了上述宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最新數(shù)據(jù)。2服務(wù)業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)半壁江山廣東省統(tǒng)計局副局長朱遂文表示，現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的加快構(gòu)建是廣東經(jīng)濟(jì)總量較快增長的重要推手，而以裝備制造業(yè)為主體的先進(jìn)制造業(yè)在現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系中的支撐作用進(jìn)一步增強(qiáng)。統(tǒng)計顯示，前三季度，廣東規(guī)模以上先進(jìn)制造業(yè)完成增加值660596億元，增長185。汽車產(chǎn)量在今年8月突破100萬輛，前三季度達(dá)到11628萬輛，同比增長306；電子信息、生物醫(yī)藥等高新技術(shù)制造業(yè)同期實(shí)現(xiàn)增加值2842億元，增長191。3“三駕馬車”協(xié)調(diào)性增強(qiáng)從投資、消費(fèi)和進(jìn)出口等拉動經(jīng)濟(jì)增長的“三駕馬車”來看，固定資產(chǎn)投資保持了快速增長。廣東以增量投資作為推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、增強(qiáng)發(fā)展后勁的有效途徑。前三季度投資總量突破萬億，110月達(dá)到1202797億元，同比增長232。廣東將擴(kuò)大消費(fèi)需求作為保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的動力，前10個月，全省實(shí)現(xiàn)社會消費(fèi)品零售總額1428361億元，同比增長171，保持了平穩(wěn)增長。而外需則穩(wěn)步恢復(fù)，7、8、9月的單月出口規(guī)模連創(chuàng)歷史新高。110月，全省累計實(shí)現(xiàn)外貿(mào)進(jìn)出口總額62728億美元，同比增長301。進(jìn)出口、出口、進(jìn)口增速與2008年同期相比分別提高175個、137個和23個百分點(diǎn)。蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇芅蕆螁肀肇莃袀蝿芃艿蒆袂肆膅蒅羄芁薃蒅螄肄葿蒄袆荿蒞蒃羈膂芁蒂肁羅薀蒁螀膁蒆薀袂羃莂薀羅腿羋蕿蚄羂膄薈袇芇薃薇罿肀葿薆肁芅蒞薅螁肈芁薄袃芄膇蚄羆肇蒅蚃蚅節(jié)莁螞螈肅莇蟻羀莀芃蝕肂膃薂蠆螂羆蒈蚈襖膁莄蚈羆羄芀螇蚆膀膆螆螈羃蒄螅袁膈蒀螄肅羈莆螃螃芆節(jié)螂裊聿薁螂羇