计量经济学Eviews操作案例集

1、PAGE PAGE 90颁案例分析一 奥 拔关于计量经济学罢方法论的讨论芭隘问题：矮利用计量经济学皑建模的步骤，根芭据相关的消费理芭论，刻画我国改绊革开放以来的边唉际消费倾向。般第一步奥：相关经济理论笆。靶首先了解经济理板论在这一问题上昂的阐述，宏观经肮济学中，关于消败费函数的理论有靶以下几种：疤俺凯恩斯的绝对收氨入理论，认为家扮庭消费在收入中扮所占的比例取决案于收入的绝对水疤平。般爸相对收入理论，捌是由美国经济学唉家杜森贝提出的捌，认为人们的消版费具有惯性，前邦期消费水平高，斑会影响下一期的绊消费水平，这告八诉我们，除了当埃期收入外，前期啊消费也很可能是佰建立消费函数时奥应该考虑的因素耙。关

2、于消费函数版的理论还有持久巴收入理论、生命熬周期理论，有兴版趣的同学可以参摆考相应的参考书版。毋庸置疑，收班入和消费之间是敖正相关的。扒第二步邦：数据获得奥。在这个例子中昂，被解释变量选办择消费，用爸cs邦表示；解释变量癌为实际可支配收霸入，用安inc扒表示（用爸GDP啊减去税收来近似八，单位：亿元）搬；变量均为剔除奥了价格因素的实扳际年度数据，样按本区间为罢1978半懊2002按年。爸第三步百：理论数学模型柏的设定背。为了讨论的方搬便，我们可以建哀立下面简单的线坝性模型：凹坝第四步俺：理论计量经济埃模型的设定。疤根据第三步数学岸模型的形式，可熬得把式中：敖cs霸=芭CS芭/奥P隘，瓣inc袄

3、=(1-坝 颁t癌)*摆GDP扳/奥P拔，其中肮GDP哀是当年价格的国败内生产总值，颁CS啊代表当年价格的鞍居民消费值，坝P鞍代表盎1978鞍年为皑1熬的价格指数，哎t=TAX/G巴DP氨代表宏观税率，凹TAX唉是税收总额。版u百t靶表示除收入以外阿其它影响消费的笆因素。矮第五步伴：计量经济模型疤的参数估计阿根据最小二乘法唉，可得如下的估艾计结果：罢常数项为正说明鞍，若蔼in碍c巴为扒0办，消费为艾414.88版，也就是自发消爱费。总收入变量懊的系数安 巴b捌 隘为边际消费倾向疤，可以解释为城唉镇居民总收入增摆加捌1熬亿元导致居民消叭费平均增加拌0.51懊亿元。拔岸另外，根据相对八收入理论，我

4、们板可以得到下面的摆估计结果：拌上述结果表明加翱入消费的上期值佰以后，边际消费俺倾向的数据发生瓣了明显的变化，邦究竟选择哪一个巴模型，可以在以俺后的案例讨论中瓣进行说明。 把 瓣 澳 翱第六步：假设检盎验。皑可以利用t检验叭和F检验来见模芭型参数的显著性瓣。例如，在（1叭.2）式中，边拜际消费倾向估计按量的标准差估计按值是0.01，扮从而可以计算出拌t值为15，如拔果给定显著性水霸平为5%，查表办得到临界值t0袄.025(21佰)=2.08，鞍因此可以拒绝总氨收入系数为0的按原假设，认为边拌际消费倾向的估办计量是统计显著啊的。第七步：预测。邦哎 如果要对此模般型的预测功能进哀行评价，可以用盎1

5、978耙扳1999百年的隘22佰年数据进行参数扳估计，用罢2000癌安2002伴年的数据作为检办验性数据，考察鞍实际值和预测值版的差别。图邦1.1耙将因变量的实际颁值和预测值画在按一起进行比较。盎第八步：敖利用模型进行控绊制或制定政策。案案例分析扳二懊 澳 俺我国城市居民家芭庭消费函数白摆一元线性回归模罢型岸 皑一、研究的目的败要求摆居民消费在社会唉经济的持续发展白中有着重要的作版用。居民合理的佰消费模式和居民埃适度的消费规模吧有利于经济持续八健康的增长，而癌且这也是人民生靶活水平的具体体啊现。改革开放以氨来随着中国经济扒的快速发展，人暗民生活水平不断爱提高，居民的消唉费水平也不断增般长。但是

6、在看到敖这个整体趋势的笆同时，还应看到碍全国各地区经济罢发展速度不同，叭居民消费水平也暗有明显差异。例懊如，懊2002按年全国城市居民巴家庭平均每人每哎年消费支出为哀6029.88背元熬, 疤最低的黑龙江省把仅为人均懊4462.08懊元，最高的上海啊市达人均安10464罢元，上海是黑龙背江的澳2.35岸倍。为了研究全芭国居民消费水平安及其变动的原因霸，需要作具体的岸分析。影响各地版区居民消费支出岸有明显差异的因埃素可能很多，例霸如，居民的收入熬水平、就业状况靶、零售物价指数板、利率、居民财半产、购物环境等笆等都可能对居民哎消费有影响。为碍了分析什么是影唉响各地区居民消伴费支出有明显差八异的最主

7、要因素摆，并分析影响因扒素与消费水平的稗数量关系，可以背建立相应的计量盎经济模型去研究暗。 二、模型设定俺 挨我们研究的对象稗是各地区居民消隘费的差异。居民败消费可分为城市巴居民消费和农村吧居民消费，由于笆各地区的城市与疤农村人口比例及疤经济结构有较大扮差异，最具有直拜接对比可比性的八是城市居民消费袄。而且，由于各半地区人口和经济爱总量不同，只能扳用碍“搬城市居民每人每耙年的平均消费支瓣出癌”斑来比较，而这正百是可从统计年鉴袄中获得数据的变扳量。所以模型的澳被解释阿变量捌Y靶选定为案“靶城市居民每人每叭年的平均消费支翱出伴”耙。癌 癌因为研究的目的袄是各地区城市居佰民消费的差异，袄并不是城市居

8、民氨消费在不同时间隘的变动，所以应拜选择同一时期各芭地区城市居民的斑消费支出来建立拔模型。因此建立拜的是俺2002板年截面数据模型矮。捌 板影响各地区城市鞍居民人均消费支爱出有明显差异的背因素有多种，但艾从理论和经验分扒析，最主要的影凹响因素应是居民肮收入，其他因素笆虽然对居民消费邦也有影响，但有芭的不易取得数据背，如皑“板居民财产办”颁和笆“埃购物环境吧”蔼；有的与居民收胺入可能高度相关摆，如敖“俺就业状况半”安、叭“袄居民财产奥”艾；还有的因素在搬运用截面数据时扒在地区间的差异疤并不大，如敖“坝零售物价指数捌”翱、按“翱利率拔”拜。因此这些其他斑因素可以不列入版模型，即便它们败对居民消费有

9、某瓣些影响也可归入氨随即扰动项中。哀为了与扮“吧城市居民人均消半费支出挨”佰相对应，选择在百统计年鉴中可以佰获得的般“吧城市居民每人每爸年可支配收入疤”按作为解释变量八X哎。袄从蔼2002吧年中国统计年拌鉴中得到表伴2.5俺的数据隘:哎表坝2.5叭 艾2002翱年中国各地区城柏市居民人均年消岸费支出和可支配颁收入把地癌 盎区阿城市居民家庭平凹均每人每年消费扳支出罢(蔼元胺)扒 佰 半 Y八城市居民人均年扳可支配收入扳(胺元皑)凹 靶 板X柏北京笆天津按河北白山西芭内蒙古白辽宁俺吉林按黑龙江氨上海奥江苏俺浙江白安徽班福建爱江西挨山东班河南邦湖北凹湖南哀广东背广西氨海南拌重庆败四川挨贵州跋云南板西

10、藏八陕西岸甘肃摆青海敖宁夏埃新疆袄10284.6蔼0挨7191.96袄5069.28班4710.96颁4859.88瓣5342.64扳4973.88奥4462.08拔10464.0懊0矮6042.60跋8713.08百4736.52哎6631.68爸4549.32瓣5596.32俺4504.68阿5608.92般5574.72隘8988.48稗5413.44把5459.64矮6360.24班5413.08稗4598.28皑5氨827.92靶6952.44碍5278.04办5064.24笆5042.52颁6104.92袄5636.40案12463.9蔼2拜9337.56稗6679.68俺5234

11、.35办6051.06挨6524.52笆6260.16罢6100.56耙13249.8巴0拜8177.64盎11715.6爱0八6032.40鞍9189.36靶6334.64埃7614.36柏6245.40吧6788.52颁6958.56稗11137.2盎0拌7315.32靶6822.72埃7238.04霸6610.80般5944.08安7240.56暗8079.12捌6330.84哎6151.44胺6170.52隘6067.44跋6899.64把作城市居民家庭般平均每人每年消阿费支出疤(Y)暗和城市居民人均稗年可支配收入笆(X)笆的散点图，如图百2.12敖：图2.12盎 耙从散点图可以看癌出

12、居民家庭平均胺每人每年消费支半出班(Y)颁和城市居民人均爱年可支配收入哎(X)半大体呈现为线性唉关系，所以建立阿的计量经济模型挨为如下线性模型癌：摆 按 捌 般 跋 拜三、估计参数耙 安假定所建模型及皑随机扰动项爸满足古典假定，坝可以用胺OLS斑法估计其参数。奥运用计算机软件柏EViews班作计量经济分析翱十分方便。熬 唉利用袄EViews案作简单线性回归哀分析的步骤如下氨：盎 1稗、建立工作文件叭首先，双击傲EViews罢图标，进入胺EViews靶主页。在菜单一盎次点击肮FileNe俺wWorkf按ile暗，扳出现对话框阿“案Workfil白e Range鞍”皑。在按“稗Workfil柏e

13、frequ柏ency胺”安中选择数据频率坝：皑 拜 Annual瓣 (昂年度阿) 哀 We肮ekly ( 跋周数据拜 )斑 邦 Quartr澳ly (鞍季度八) 霸 Dai啊ly (5 d癌ay week皑 ) ( 熬每周蔼5袄天日数据芭 )吧 摆 Semi A安nnual (罢半年叭) 稗 Dai摆ly (7 d皑ay week唉 ) ( 般每周半7班天日数据鞍 )板 艾 Monthl奥y (巴月度鞍) 伴 Und暗ated or拜 irrequ安lar (白未注明日期或不翱规则的癌)叭在本例中是截面挨数据，选择巴“扮Undated柏 or irr八eqular氨”暗。并在鞍“败Start

14、d扳ate袄”拌中输入开始时间瓣或顺序号，如绊“班1翱”耙在跋“唉end dat鞍e奥”肮中输入最后时间办或顺序号，如把“啊31拔”霸点击扮“摆ok办”昂出现埃“般Workfil暗e UNTIT隘LED矮”叭工作框。其中已袄有变量：邦“吧c绊”捌截距项败 办“盎resid鞍”矮剩余项。懊在耙“笆Ob氨jects扒”坝菜单中点击瓣“盎New Obj氨ects”昂，在蔼“稗New Obj翱ects”懊对话框中选稗“挨Group”懊，并在背“百Name fo隘r Objec疤ts”安上定义文件名，按点击柏“靶OK版”版出现数据编辑窗奥口。肮若要将工作文件扳存盘，点击窗口爸上方摆“熬Save败”疤，在

15、白“阿SaveAs柏”鞍对话框中给定路拜径和文件名，再瓣点击岸“翱ok摆”肮，文件即被保存挨。2、输入数据罢在数据编辑窗口办中，首先按上行氨键办“芭稗”懊，这时对应的败“白obs”按字样的空格会自啊动上跳，在对应蔼列的第二个爱“把obs”背有边框的空格键版入变量名，如吧“斑Y耙”爱，再按下行键袄“翱按”扒，对因变量名下爱的列出现般“俺NA拜”瓣字样，即可依顺艾序输入响应的数稗据。其他变量的扒数据也可用类似碍方法输入。芭也可以在笆EViews扒命令框直接键入埃“艾data X 安Y ”(白一元时般) 板或绊 “data 瓣Y 吧 耙 肮办 ”(胺多元时败)懊，回车出现艾“办Group”翱窗口数据

16、编辑框扮，在对应的罢Y艾、熬X拌下输入数据。罢若要对数据存盘盎，点击败 “fire/澳Save As暗”敖，出现哀“叭Save As般”伴对话框，在矮“熬Drives案”摆点所要存的盘，敖在佰“芭Directo挨ries叭”耙点存入的路径（矮文件名），在捌“斑Fire Na叭me摆”胺对所存文件命名胺，或点已存的文安件名，再点翱“芭ok盎”爱。败若要读取已存盘爸数据，点击傲“败fire/Op霸en”凹，在对话框的按“Drives扳”澳点所存的磁盘名百，在矮“Direct跋ories”罢点文件路径，在背“Fire N八ame”挨点文件名，点击白“ok”把即可。安 奥 矮 把3傲、估计参数埃 皑

17、俺 案 坝方法一：在唉EViews傲主页界面点击爱“唉Quick鞍”隘菜单，点击盎“拌Estimat拌e Equat罢ion凹”白，出现把“啊Equatio般n speci罢ficatio袄n鞍”啊对话框，选斑OLS坝估计，即选击摆“扳Least S白quares”稗，键入奥“胺Y C X鞍”背，点搬“芭ok佰”胺或按回车，即出阿现如表瓣2.6矮那样的回归结果版。 表2.6坝 暗在本例中，参数翱估计的结果为：唉 哎 般 安 阿 案 跋（埃287.264般9百）绊 (0.036安928)跋 袄 伴 t=(0胺.982520安) (20.安54026)皑 颁 皑 拌 F=421斑.9023 翱df

18、=29败方法二：在瓣EViews耙命令框中直接键叭入背“罢LS Y C 傲X笆”百，按回车，即出安现回归结果。佰若要显示回归结捌果的图形，在背“柏Equatio俺n艾”蔼框中，点击半“般Resids邦”碍，即出现剩余项挨（肮Residua版l搬）、实际值（耙Actual摆）、拟合值（袄Fitted瓣）的图形，如图斑2.13搬所示。 暗 背 邦 鞍图败2.13敖 奥 鞍四、模型检验班1靶、经济意义检验稗所估计的参数阿，说明城市居民绊人均年可支配收拜入每相差板1啊元，可导致居民背消费支出相差扒0.75851傲1捌元。这与经济学胺中边际消费倾向袄的意义相符。按2瓣、拟合优度和统搬计检验耙用斑EVie

19、ws拜得出回归模型参吧数估计结果的同案时，已经给出了拔用于模型检验的板相关数据。绊拟合优度的度量百：由表叭2.6俺中可以看出，本扳例中可决系数为俺0.93568碍5耙，说明所建模型八整体上对样本数熬据拟合较好，即柏解释变量拜“俺城市居民人均年百可支配收入吧”翱对奥被解释捌变量傲“办城市居民人均年跋消费支出唉”阿的绝大部分差异芭作出了解释。绊对回归系数的袄t办检验：针对八和敖，由表罢2.6挨中还可以看出，叭估计的回归系数八的标准误差和碍t拔值分别为：唉，吧；跋的标准误差和盎t袄值分别为：靶，挨。取扮，查盎t芭分布表得自由度搬为拜的临界值啊。因为扳，所以不能拒绝般；因为矮，所以应拒绝把。这表明，城

20、市翱人均年可支配收败入对人均年消费哎支出有显著影响翱。皑 肮五、回归预测颁 跋由表霸2.5爱中可看出，敖2002隘年中国西部地区般城市居民人均年昂可支配收入除了笆西藏外均在昂8000半以下，人均消费艾支出也都在白7000按元以下。在西部碍大开发的推动下颁，如果西部地区熬的城市居民人均挨年可支配收入第案一步争取达到扒1000捌美元巴(版按现有汇率即人氨民币扮8270班元拌)氨，第二步再争取伴达到扮1500懊美元耙(蔼即人民币摆12405鞍元伴)扮，利用所估计的背模型可预测这时安城市居民可能达版到的人均年消费爸支出水平。可以暗注意到，这里的搬预测哀是利用截面数据罢模型对被解释变扮量在不同空间状氨况

21、的空间预测。背 鞍用般EViews败作回归预测，首版先在百“按Workfil败e霸”爱窗口点击半“按Range笆”扮，出现扮“胺Change 半Workfil芭e Range摆”芭窗口，将矮“傲End dat氨a”暗由扮“伴31搬”把改为八“隘33把”霸，点疤“胺OK蔼”扒，将矮“案Workfil唉e哎”斑中的板“笆Range袄”按扩展为八1百案33疤。摆在澳“摆Workfil敖e跋”熬窗口点击蔼“白sampl”邦，将挨“半sampl”拜窗口中的挨“耙1 爱31拔”隘改为稗“按1 鞍33澳”啊，点袄“隘OK皑”哎，将样本区也改叭为笆1拌按33瓣。稗 笆为了输入懊，柏在案EViews败命令框键入

22、安data x 靶/般回车, 在X数凹据表中的靶“昂32盎”佰位置输入癌“鞍8270邦”霸，在班“扒33半”隘的位置输入岸“蔼12405百”挨，将数据表最小皑化。佰 然后在爸“暗E案”拌框中，点击柏“白Forecas隘t巴”吧，得对话框。在拜对话框中的熬“拔Forecas袄t name佰”白(预测值序列名啊)键入佰“凹”稗， 回车即得到靶模型估计值及标啊准误差的图形。袄双击岸“袄Workfil伴e阿”疤窗口中出现的邦“办”跋，在摆“傲”办数据表中的癌“爸32凹”阿位置出现预测值奥，在挨“奥33啊”傲位置出现艾。这是当埃和癌时人均消费支出熬的点预测值。绊 挨为了作区间预测熬，在柏X瓣和霸Y啊的数

23、据表中，点白击白“坝View”袄选傲“佰Descrip拜tive St百atsCmm芭on Samp拜le”邦，则得到澳X佰和百Y阿的描述统计结果班，见表坝2.7:昂 板 班 袄 表2.唉7 办 暗根据表摆2.啊7皑的数据可计算啊:昂 绊 暗 阿 败 俺 稗取啊,罢平均值置信度癌95%坝的预测区间为：稗 艾 时 啊 挨 时 靶 案 安 佰 罢即是说，当熬元时，爸平均值置信度懊95%碍的预测区间为（啊6393.03败，耙6717.23澳）元。懊当蔼元时，坝平均值置信度凹95%坝的预测区间为（哎9292.33拜，岸10090.8挨3佰）元。唉个别值置信度爱95%奥的预测区间为：时 时 办 翱 暗

24、埃即是说，当第一罢步鞍时，坝个别值置信度靶95%伴的预测区间为（翱5694.81岸，鞍7415.45白）元。氨当第二步背时，袄个别值置信度斑95%斑的预测区间为（昂8757.09扳，阿10626.0按7案）元。皑在翱“啊E邦”巴框中，点击隘“疤Forecas疤t耙”敖可得盎预测值及标准误背差的图形如图拜2.14暗：图2.14蔼案例分析霸三 班建筑行业工资差唉异制度因素的分啊析碍伴一元线性回归模败型一、引言佰我国目前正处在邦由计划经济向市扒场经济过渡的体拔制转型时期。在哀这一时期，各行袄业之间的职工工案资差异在日趋扩氨大的同时，呈现案出与计划经济时氨期完全不同的特爱征。本文试图通颁过考察体制转型

25、笆时期行业（以建稗筑业为例）工资疤，以及行业垄断盎程度，提出基于搬体制转型这一特瓣定时期的行业工疤资决定假说：行袄业相对工资差异疤的扩大是由于行板业垄断程度的扩把大引致的，并用埃回归方法分析对吧这一假说进行验哎证。岸二、数据定义与斑经济理论假说（一）数据定义坝1埃建筑业工资水澳平跋建筑业相对工资拜水平定义为建筑斑业平均工资与全邦社会平均工资之哎比。本文之所以俺采用的是相对工班资水平的概念，坝而没有采用绝对半水平，因为我们俺更关注改革开放疤20柏多年来，建筑行扳业的工资相对于胺整个行业的变化稗，而不关心建筑奥业自身工资的发巴展趋势。部分年袄份建筑业相对工百资水平的时序数安据见表鞍1百。拜表蔼1耙

26、疤 半绊部分年份建筑业百相对工资水平时凹序数据扮年份氨建筑业平均工资颁(耙元霸)摆全社会平均工资癌(耙元安)按建筑业相对工资般(%)敖1978瓣714奥615蔼116.1氨1980靶855拔762坝112.2挨1985胺1362碍1148败118.6扒1989俺2166把1935岸111.9拔1990岸2384稗2140敖111.4芭1991败2649耙2340碍113.2斑1992暗3066耙2711般113.1霸1993办3779稗3371瓣112.1扒1994啊4894澳4538扳107.8哎1995隘5785艾5500安105.2敖1996啊6249吧6210奥100.6摆1997拌6

27、655矮6470耙102.9跋1998办7456哎7479扳99.7办1999捌7982稗8346靶95.6案2000暗8735昂9371办93.2邦2001佰9484邦10870皑87.2吧2002安10279暗12422捌82.7凹资料来源：中把国统计年鉴（隘2004扮）第癌158矮页。2垄断程度哎在西方国家，人霸们通常用一个行靶业中最大的几家白厂商的销售收入笆的份额表示一个罢行业的垄断程度班。然而这种方法啊在我国目前的情澳况下并不完全适败用，因为目前影叭响（甚至决定）般我国行业职工工矮资水平的并不是版一般意义上的垄俺断，而是体制捌转型时期一种特氨有的垄断，它并疤不是针对企业的瓣规模而言的

28、，而凹是针对所有制结八构或国有经济成盎分对行业的控制八程度而言的，白即所谓捌“伴所有制垄断吧”稗或把“芭行政垄断班”巴。般在传统的计划经佰济体制下，我国背经济属于典型的绊二元经济模式。稗如果撇开农村经昂济这一捌“笆元背”般而不论，城市经肮济这一捌“绊元澳”耙的大多数行业基安本上都是由国有癌经济控制的，各把行业间在这一点蔼上没有显著性的白差别。然而，随哎着计划经济体制氨向市场经济体制胺的过渡，这种国扮有经济一统天下哀的格局逐步被打稗破，呈现出所有翱制日趋多元化的颁的趋势。但是，邦不同行业所有制靶多元化的进程并啊不一致，由此产哎生了不同行业间哎所有制结构的差吧异。建筑业相对扒于电力、金融、肮房地产

29、等行业，霸其非国有经济成坝分进入的门槛相伴对较低，竞争较氨为激烈，因此所隘有制多元化进展岸较快。因此，在阿体制转型时期，靶我国建筑行业的懊垄断程度的绝对阿水平可以在建筑版行业的国有化程爸度上得到大致的按体现。为了获取啊资料的方便，本敖文将建筑业国有靶化程度用建筑业懊国有单位职工人按数占建筑业全部胺就业人数的比重盎来表示。哀由于不管什么行叭业，所有制结构安多元化、国有经搬济比重下降是一昂个总的趋势，而疤且决定相对工资半高低的不是个行皑业垄断程度的绝胺对数，而是行业翱垄断程度与其他埃行业垄断程度或拜社会平均水平相跋比较的相对水平熬，所以引入相对隘垄断程度的概念稗：拔相对垄断程度八=埃行业所有制垄断

30、爸度的绝对数奥/笆全社会所有制垄案断度的平均数哎改革开放以来部翱分年份建筑业相芭对垄断度的时序把数据见表爱2佰。胺表敖2 八扮部分年份建筑业蔼相对垄断度的时啊序数据稗年份斑建筑业国有安位职工人数翱建筑业蔼就业人数巴建筑业背国有化程度按全社会国有单位澳职工人数鞍全社会职工人数版全社会国有化程懊度啊建筑业国有化相蔼对程度按万人柏万人拌%半万人邦万人啊%俺%颁(1)八(2)颁(3)=(1)斑/(2)鞍(4)俺(5)埃(6)=(4)把/(5)伴(7)=(3)奥/(6)叭1978霸447霸854般52.3 班7451佰40152罢18.6 柏282.1 袄1980扒475盎993敖47.8 皑8019扳

31、42361澳18.9 扳252.7 绊1985叭545岸2035鞍26.8 拔8990按49873暗18.0 按148.6 瓣1989按541奥2407瓣22八.5 昂10109熬55329傲18.3 搬123.0 胺1990瓣538俺2424芭22.2 爱10346懊64749绊16.0 俺138.9 俺1991跋557吧2482扮22.4 扒10664懊65491绊16.3 傲137.8 敖1992暗577蔼2660拜21.7 俺10889凹66152暗16.5 翱131.8 傲1993拌663疤3050肮21.7 矮10920稗66808唉16.3 癌133.0 伴1994八629搬31

32、88扮19.7 氨10890熬67455班16.1 唉122.2 案1995办605盎3322霸18.2 佰10955凹68065懊16.1 搬113.2 澳1996蔼595巴3408哎17.5 暗10949霸68950跋15.9 半109.9 罢1997般577哎3449暗16.7 版10766霸69820癌15.4 芭108.5 吧1998傲444邦3327半13.3 把8809唉70637鞍12.5 背107.0 芭1999挨399芭3412胺11.7 啊8336靶71394霸11.7 哎100.2 捌2000佰372板3552啊10.5 氨7878阿72085颁10.9 暗95.8 半

33、2001版336俺3669熬9.2 昂7409疤73025隘10.1 坝90.3 般2002版302矮3893盎7.8 熬6924扒73740鞍9.4 熬82.6 板资料来源：中碍国统计年鉴（按2004鞍）第盎127埃页和第佰128吧页。吧（二）体制转型拜期行业工资决定八假说摆从表癌1摆的数据看出，经稗过半20按多年，作为具有坝高劳动强度、艰隘苦、危险等特征把的传统高工资行癌业之一拌哎建筑业逐渐被挤巴出高工资行业的捌行列，在市场经昂济下建筑业具有爸进入门槛低、竞笆争激烈的特征，搬其工资相对水平傲逐年下降，碍2懊003霸年建筑业工资只绊相当于全国平均挨工资的爸82%板。而一些原来工懊资并不太高，

34、但俺垄断程度至今仍隘保持较高水平的岸行业，如金融保盎险业、房地产业邦等则陆续进入最瓣高工资行列。基澳于上述事实，我斑们提出如下关于霸体制转型这一特搬定时期行业决定皑的假说：从总体安上看，我国行业背相对工资差异的巴扩大是由于行业碍垄断程度差异的奥扩大引致的；建坝筑业相对工资水靶平已经逐渐地不俺再取决于该行业班的拉动强度及艰唉苦危险程度，而巴是主要取决于行懊业的垄断程度。捌即建筑业相对工按资水平的变化，邦可以由该行业垄肮断程度的相对变爱化所解释。熬三、模型设定、摆估计与检验拜将我国建筑业罢1978巴年至疤2002瓣年的主要耙17盎个年份的工资相暗对水平与其垄断氨相对程度，建立拌一元计量模型，背理论

35、模型如下： 瓣其中鞍Y靶表示建筑业工资背相对水平，罢X俺表示建筑业相对唉国有化程度。根板据体制转型期行扮业工资决定假说昂，总体参数应该盎大于艾0拔，相对国有化程傲度越高，行业垄跋断程度越高，工袄资相对水平就越百高。柏利用计量经济分伴析软件颁Eviews肮进行估计，结果扮如下：瓣Depende肮nt Vari隘able:氨 靶建筑业工资相对拔水平瓣Y背Method:隘 Least 哎Squares斑Sample:艾 1斑 17疤Include叭d obser按vations癌: 17背Variabl百e般Coeffic佰ient爸Std. Er扳ror板t-Stati拌stic扳Prob. 懊C

36、捌2.93998矮4白11.7821昂8八0.24952邦8扒0.8063奥建筑业相对国有坝化程度哀X哀1.31108坝8半0.15087坝2隘8.69006爱9昂0.0000挨R-squar拜ed摆0.83428颁6霸 Mea稗n depen坝dent va坝r芭104.911叭8拌Adjuste皑d R-squ八ared凹0.82323白8跋 S.D斑. depen板dent va敖r肮10.4078板6案S.E. of靶 regres搬sion靶4.37578埃3敖 Aka坝ike inf伴o crite哀rion罢5.90017斑9艾Sum squ凹ared re坝sid绊287.21

37、2搬1扳 Sch叭warz cr百iterion挨5.99820疤4哀Log lik扒elihood邦-48.151办52胺 F-s摆tatisti佰c拜75.5173摆1昂Durbin-跋Watson 碍stat办0.93065阿6柏 Pro巴b(F-sta澳tistic)疤0.00000埃0八以上估计结果发敖现，可决系数为笆0.83428搬6斑，修正的可决系摆数为敖0.82323暗8扒，说明模型拟合盎优度较高。建筑摆业相对国有化程暗度对建筑业工资叭相对水平的回归爱系数为把1.31108啊8般，搬t按值达到罢8.69006背9懊，通过了变量的佰统计检验；并且暗该回归系数大于八0爸，与理论模型

38、总伴体参数的预期符吧号相一致，因此扳通过了经济意义袄检验。但截距项稗系数拔2.93998氨4笆，霸t俺值只有捌0.24952般8懊，未通过统计检凹验，说明建筑业叭相对国有化程度耙对建筑业工资相般对水平的总体回背归直线是通过原奥点的。因此理论昂线性模型应设定拌为通过原点的回奥归直线模型，具稗体形式如下： 吧再利用计量经济唉分析软件佰Eviews白进行估计，结果傲如下：板Depende罢nt Vari矮able: 阿建筑业工资相对颁水平疤Method:疤 Least 芭Squares翱Sample:笆 1 17肮Include败d obser案vations碍: 17盎Variabl岸e盎Coef

39、fic吧ient板Std. Er挨ror耙t-Stati凹stic拌Prob. 坝建筑业相对国有靶化程度肮1.34858哀2鞍0.01318昂6傲102.277熬0啊0.0000胺R-squar捌ed阿0.83359白8笆 Mea哀n奥 depend凹ent var隘104.911隘8靶Adjuste盎d R-squ拜ared扳0.83359板8瓣 S.D耙. depen败dent va啊r罢10.4078安6俺S.E. of鞍 regres爱sion笆4.24561癌8安 Aka艾ike inf斑o crite埃rion碍5.78667凹4扳Sum squ碍ared re邦sid耙288.4

40、04捌3皑 Sch邦warz cr按iterion笆5.83568按7爱Log lik爸elihood拔-48.186板73肮 Dur按bin-Wat稗son sta啊t巴0.95170拔2矮以上估计结果发盎现，修正的可决佰系数为吧0.83359绊8跋，高于带截距项拌模型的修正可决熬系数，说明去掉摆截距项的模型拟百合优度有了进一扮步改善。建筑业隘相对国有化程度碍对建筑业工资相拔对水平的回归系伴数为懊1.34858颁2办，埃t扒值高达把102.277芭0背，通过了变量的耙统计检验。但该皑模型的般DW坝值很低，只有袄0.95170暗2爱，说明模型的随稗机误差项之间存俺在正自相关，因叭此还需要处理模

41、暗型的自相关问题版。耙我们在模型中引皑入哀AR疤（捌1岸）来处理自相关罢。估计结果如下敖：哀Depende肮nt Vari凹able: 隘建筑业工资相对澳水平袄Method:扳 Least 拌Sq澳uares扳Sample(办adjuste熬d): 2 1案7坝Include吧d obser翱vations敖: 16 af埃ter adj懊usting 凹endpoin把ts熬Converg埃ence ac扒hieved 矮after 4绊 iterat扳ions笆Variabl八e八Coeffic按ient霸Std. Er般ror柏t-Stati稗stic班Prob. 笆建筑业相对国有搬化程

42、度爱1.36013袄4碍0.02084盎6办65.2461柏6艾0.0000百AR(1)按0.42674盎3巴0.20850安5扮2.04668佰3伴0.0599瓣R-squar唉ed氨0.88911把0哀 Mea哎n depen搬dent va氨r案104.212熬5八Adjuste败d R-squ艾ared挨0.88119肮0吧 S.D耙. depen疤dent va拌r安10.3285绊3矮S.E. of扒 regres爱sion背3.56012阿6肮 Aka蔼ike inf白o crite拜rion吧5.49393绊7跋Sum squ伴ared re霸sid皑177.442颁9柏 Sc

43、h把warz cr跋iterion哀5.59051盎1颁Log lik办elihood鞍-41.951疤50凹 Dur胺bin-Wat傲son sta把t半1.93111爸4白Inverte瓣d AR Ro安ots懊 扮.43哎经过处理，凹DW肮值已达到癌1.93111案4靶，很接近耙2版这个理想水平，佰因此正自相关问熬题已得到较圆满挨的解决。同时模败型修正的可决系唉数扳0.88119爱0耙，又得以进一步吧提高。四、结果分析暗1昂本文验证了我罢们提出的关于体版制转型时期行业跋决定的假说，我版国建筑业相对工挨资差异的扩大主扒要是由于该行业版垄断程度差异的懊扩大引致的。百2巴建筑业相对国坝有化程度

44、每下降半1扳个百分点，建筑敖业工资相对水平案将会平均下降捌1.36013拜4搬个百分点。 癌 坝案例分析盎四哎 绊中国税收增长的敖分析挨安多元线性回归模隘型捌的应用摆一、研究的目的把要求啊改革开放以来，哀随着经济体制改伴革的深化和经济吧的快速增长，中拌国的财政收支状蔼况发生很大变化邦，中央和地方的霸税收收入袄1978袄年为把519.28奥亿元，到白2002俺年已增长到百17636.4胺5阿亿元，坝25拜年间增长了袄33敖倍，平均每年增熬长扳 %拔。为了研究影响坝中国税收收入增氨长的主要原因，矮分析中央和地方耙税收收入的增长搬规律，预测中国啊税收未来的增长办趋势，需要建立搬计量经济模型。隘 敖影

45、响中国税收收八入增长的因素很罢多，但据分析主按要的因素可能有肮：（爱1盎）从宏观经济看盎，经济整体增长坝是税收增长的基把本源泉。（白2巴）公共财政的需鞍求，税收收入是扒财政收入的主体伴，社会经济的发阿展和社会保障的绊完善等都对公共疤财政提出要求，挨因此对预算支出百所表现的公共财坝政的需求对当年阿的税收收入可能爸会有一定的影响傲。（版3皑）物价水平。我伴国的税制结构以俺流转税为主，以案现行价格计算的白GDP熬等指标和经营者佰的收入水平都与罢物价水平有关。蔼（肮4阿）税收政策因素坝。我国自碍1978把年以来经历了两疤次大的税制改革鞍，一次是拜1984-19埃85翱年的国有企业利翱改税，另一次是凹1

46、994肮年的全国范围内傲的新税制改革。鞍税制改革对税收办会产生影响，特白别是般1985敖年税收陡增扮215.42%斑。但是第二次税爸制改革对税收增疤长速度的影响不肮是非常大。因此傲，瓣可以从以上几个摆方面，分析各种八因素对中国税收皑增长的具体影响爸。俺 罢二、模型设定背为了全面反映中碍国税收增长的全熬貌，选择包括中拔央和地方税收的安“扳国家财政收入澳”拜中的哎“白各项税收办”摆（简称巴“矮税收收入佰”八）作为懊被解释埃变量，以反映国挨家税收的增长；按选择罢“颁国内生产总值（氨GDP耙）拌”百作为经济整体增癌长水平的代表；邦选择中央和地方邦“绊财政支出敖”绊作为公共财政需哀求的代表；选择奥“扒商

47、品零售物价指绊数霸”矮作为物价水平的败代表。由于财税坝体制的改革难以稗量化，而且佰1985扮年以后财税体制绊改革对税收增长挨影响不是很大，败可暂不考虑哎税制改革对税收皑增长的影响。所瓣以解释变量设定扳为可观测的皑“耙国内生产总值鞍”哎、叭“捌财政支出蔼”阿、百“绊商品零售物价指芭数安”叭等变量。办从中国统计年罢鉴收集到以下背数据（见表捌3.3把）： 矮表暗3.3 安 邦中国税收收入及哀相关数据岸年份稗 安税收收入（亿元昂）芭（翱Y巴）佰 唉国内生产总值（坝亿元）疤（懊X稗2癌）敖财政支出（亿元斑）拜（办X氨3疤）叭商品零售价格指唉数（板%拜）暗（百X爸4翱）伴1978懊 519暗.28坝362

48、4.1拔1122.09般100.7懊1979柏 537肮.82岸4038.2碍1281.79胺102.0吧1980耙 571凹.70扒4517.8佰1228阿.83癌106.0按1981班 629白.89绊4862.4伴1138.41八102.4盎1982伴 700佰.02氨5294.7扳1229.98扳101.9扮1983爸775.59鞍5934.5摆1409.52搬101.5肮1984芭947.35鞍7171.0靶1701.02癌102.8扒1985罢2040.79岸8964.4挨2004.25爸108.8暗1986奥2090.73俺10202.2拔2204.91捌106.0坝1987巴2

49、140.36芭11962.5拔2262.18癌107.3胺1988吧2390.47癌14928.3按2491.21癌118.5笆1989癌2727.40版16909.2懊2823.78暗117.8把1990肮2821.86耙18547.9搬3083.59隘102.1疤1991疤2990.17叭21617.8矮3386.62氨102.9艾1992柏3296.91板26638.1板3742.20哀105.4肮1993白4255.30耙34634.4凹4642.30鞍113.2昂1994氨5126.88把46759.4把5792.62笆121.7斑1995凹6038.04办58478.1叭6823.

50、72跋114.8熬1996稗6909.82扳67884.6斑7937.55哎106.1半1997班8234.04傲74462.6袄9233.56伴100.8皑1998唉9262.80盎78345.2绊10798.1熬8跋97.4霸1999碍10682.5按8斑82067.5捌13187.6扳7八97.0按2000袄12581.5瓣1白89468.1案15886.5啊0翱98.5氨2001啊15301.3跋8八97314.8敖18902.5扳8板99.2哀2002矮17636.4班5胺104790.叭6奥22053.1安5皑98.7半设定的线性回归般模型为：般 盎 背 败 奥三、估计参数百 跋利

51、用笆EViews唉估计模型的参数挨，方法是：叭1颁、建立工作文件扒：启动疤EViews捌，点击罢FileNe安wWorkf般ile按，在敖对话框熬“袄Workfil懊e Range翱”哀。在唉“爱Workfil耙e frequ坝ency熬”安中选择蔼“背Annual澳”啊 (挨年度把)笆，并在版“百Start d扒ate捌”坝中输入开始时间氨“懊1978傲”袄，在半“拜end dat暗e捌”爱中输入最后时间白“爱2002吧”扳，点击百“傲ok把”俺，出现靶“氨Workfil耙e UNTIT氨LED坝”瓣工作框。其中已暗有变量：版“叭c俺”伴截距项白 阿“半resid笆”版剩余项。在俺“艾Obj

52、ects斑”柏菜单中点击案“拜New Obj扳ects”岸，在跋“板New Obj哎ects”暗对话框中选盎“叭Group”岸，并在八“安Name fo拌r Objec罢ts”阿上定义文件名，凹点击板“凹OK安”癌出现数据编辑窗柏口。盎2靶、输入数据：点捌击安“艾Quik案”碍下拉菜单中的半“阿Empty G哀roup凹”癌，出现般“斑Group”昂窗口数据编辑框傲，点第一列与跋“唉obs凹”罢对应的格，在命澳令栏输入笆“碍Y拜”盎，点下行键埃“蔼扮”爸，即将该序列命鞍名为昂Y跋，并依此输入败Y跋的数据。用同样背方法在对应的列百命名案X拌2捌、班X斑3耙、艾X绊4芭，并输入相应的巴数据。或者在

53、办EViews肮命令框直接键入埃“data Y捌 蔼 X皑3 俺稗X挨4昂 昂稗 ”矮，回车出现耙“皑Group”办窗口数据编辑框拔，在对应的爱Y哎、搬X爸2班、皑X凹3版、百X碍4拔下输入响应的数懊据。拜3袄、估计参数：暗点击霸“版Procs伴“靶下拉菜单中的隘“把Make Eq罢uation案”白，在出现的对话坝框的邦“鞍Equatio疤n Speci胺ficatio癌n版”搬栏中键入佰“摆Y C X爱2按 X俺3霸 X佰4鞍”袄，在扮“昂Estimat傲ion Set芭tings矮”爱栏中选择耙“搬Least S白qares安”伴(鞍最小二乘法矮)斑，点瓣“拜ok霸”阿，即出现回归结芭果

54、：拌 佰 般表埃3.4矮 氨 跋 笆根据表傲3.4熬中数据，模型估摆计的结果为：隘 懊 暗 (9傲40.6128癌) (0.埃0056) 熬 (0袄.0332) 哎 (8败.7363)邦 拔 拜 搬t= (-2.靶7459) 氨 (3.95岸66) 霸 (21.1蔼247) 拜 (2.7扒449)氨 艾 绊 柏 F=27绊17.238 稗 df=21盎 柏四、模型检验暗1哎、经济意义检验扮模型估计结果说傲明，在假定其它白变量不变的情况皑下，当年邦GDP疤每增长般1把亿元，税收收入拌就会增长八0.02207背亿元；在假定其昂它变量不变的情暗况下，当年财政耙支出每增长哀1八亿元，税收收入拔会增长绊

55、0.7021啊亿元；在假定其按它变量不变的情稗况下，当年零售版商品物价指数上安涨一个百分点，稗税收收入就会增疤长拌23.9854拜亿元。这与理论岸分析和经验判断岸相一致。2、统计检验瓣（翱1奥）拟合优度：由百表败3.4凹中数据可以得到扒：安 瓣，修正的可决系熬数为伴，这说明模型对柏样本的拟合很好拌。昂（办2熬）笆F八检验：百针对隘，拔给定显著性水平吧，在F分布表中耙查出自由度为绊k-1=3艾和巴n-k=21靶的临界值叭。由表岸3.4靶中得到昂F霸=2717.2跋38哀，由于八F=2717.板238背，应拒绝原假设搬，说明回归方程皑显著，即芭“伴国内生产总值安”懊、罢“敖财政支出笆”凹、翱“半商

56、品零售物价指笆数扮”碍等变量联合起来翱确实对班“邦税收收入昂”背有显著影响。叭（皑3叭）蔼t 吧检验：分别针对爱：捌，给定显著性水斑平八，查吧t蔼分布表得自由度俺为柏n-k=21邦临界值绊。由表爸3.4摆中数据可得，与叭、埃、拔、安对应的凹t爸统计量分别为矮-2.7459疤、拜3.9566皑、佰21.1247叭、安2.7449拌，其绝对值均大耙于案，这说明分别都巴应当拒绝败：佰，也就是说，当坝在其它解释变量瓣不变的情况下，挨解释变量翱“熬国内生产总值稗”稗（澳）、按“案财政支出般”摆（氨）、扮“斑商品零售物价指蔼数半”巴（盎）分别对暗被解释扳变量矮“挨税收收入疤”巴Y颁都有显著的影响拔。皑案例

57、分析艾五半 霸 按中国A股新股抑版价率多因素回归暗分析柏1、新股的抑价斑发行百IPO抑价是指阿发行定价存在着蔼低估现象，即新斑股发行定价低于暗新股的市场价值罢，表现为新股发颁行价格明显低于跋新股上市首日收按盘价格，上市首拌日就能获得显著拜的超额回报。败市场化的发行制懊度下，新股发行芭的定价过程是发疤行企业、承销商袄和投资者之间多哎次谈判的结果。翱一个有效的IP拔O 市场是不应艾该存在超常收益昂率的。但国外许凹多学者研究发现奥，在一些发行市扒场化的市场中，耙尽管承销商通过阿努力平衡对发行败股票的供给和需柏求来得到最佳发把行价格。但首日稗收益率(即新股拜上市首日收盘价奥相对于发行价的搬收益率) 仍

58、然艾显著为正，即存鞍在着显著的新股懊发行抑价现象。艾发行是证券市场坝运行的基础，而氨首次公开发行（傲Initial拜 Public霸 Offeri拔ng缩写为IP俺O）是股份公司挨由少数人持股向白公众持股转变的哀重要步骤。发行氨定价是发行业务跋中的核心环节，柏定价是否合理不氨仅关系到发行人爱、投资者以及承百销商的切身利益版，而且关系到发矮行市场的监管乃安至证券市场资源胺配置功能的发挥蔼。IPO抑价率瓣是衡量新股发行稗定价是否合理的肮重要指标。如果斑IPO抑价率小癌于0，即新股上按市首日就跌破发凹行价，说明定价敖过高；如果IP澳O抑价率显著大吧于0，即上市首罢日就获得显著的艾超额收益，就说癌明新

59、股存在定价暗过低的现象。从疤各国的发行实践胺看，新股发行定埃价适度低于二级澳市场上市价格是拔普遍存在的，这百是由于股票市场靶IPO发行中特疤有的信息不对称斑和信息不确定性哎等多种因素造成叭的。罢2、中国IPO蔼抑价率多因素模昂型分析埃多变量回归分析芭含义奥多变量回归分析袄是指因变量依赖胺两个或者更多个哎解释变量或回归邦元的模型的分析埃。最为简单的多颁元回归模型，是邦含有一个因变量胺和两个解释变量巴的三变量回归模扮型。班 巴 哎 哎 澳（版1皑）昂在方程（1）中拔，吧是截距项，它代凹表了澳2和颁3均为零时的Y爸的均值，给出了碍所有未被包含到癌模型中来的变量坝对Y的影响。系癌数哎和百被称为偏回归系

60、摆数，版度量着佰2的单位变化对跋Y均值的直接或扳者净影响， 扳度量着把3的单位变化对昂Y均值的直接或安者净影响。邦（2）中国IP案O抑价率多因素皑回归模型盎昂在股票发行初级败市场中，针对I爱PO的超额收益啊率，设定新股抑岸价率为AR=P案t-P0/P0绊，构建多因素回俺归模型，跟前文白相对应，我们先摆设定两个回归元唉的回归模型，假傲定AR跟股票的矮发行规模有关，澳在本例中我们用肮其发行规模的对败数值来替代设定白为LGIPO，熬除此之外还有股啊票的中签率有关罢，则设定一个简案单的三变量回归耙模型为把 跋 氨 （2半）懊在本例中我们用绊的数据主要是1颁999年1月八2002年6月笆120只上海证背