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影响我国工业生产因素的实证分析【摘要】改革开放以来我国的工业得到了迅速发展,有必要对其进行研究分析。引用1980-2014年的相关数据,对影响我国工业生产总值因素进行探讨。本文将用计量经济学的方法,对模型进行参数估计和检验,并修正对所得结果进行经济意义分析。找出影响我国工业生产总值的最关键因素,并试提出提高工业总值的政策建议。引言工业总产值是工业统计中最基础、最重要的一项指标,总产值指标出现错误将影响工业增加值、增加值率、工业产销率等综合指数计算的准确性。一、我国工业总产值的影响因素(一)工业总产值的含义及构成1.工业总产值的含义是以货币表现的工业企业在一定时期内生产的已出售或可供出售工业产品总量,它反映一定时间内工业生产的总规模和总水平。2.工业总产值的构成工业总产值包括:本期生产成品价值、对外加工费收入、自制半成品及在制品期末期初差额。本期生产成品价值是指企业本期生产,并在报告期内不需再进行加工,经检验合格、包装入库的全部工业成品和对外销售的半成品的价值总和。本期生产成品价值不包括用订货者来料加工的成品和对外销售的半成品。对外加工费收入是指企业在报告期内完成的对外承接的工业品加工(包括用订货者来料加工的产品)的加工费收入,和对外承接的工业性作业所取得的加工费收入。自制半成品及在制品期末期初差额是指企业报告期自制半成品、在制品期末减期初的差额价值。(二)工业总产值的影响因素1.国内生产总值:指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。国内生产总值有三种表现形态,即价值形态、收入形态和产品形态。国内生产总值与工业总产值成正比,越大,工业总产值越多。2.建筑业总产值:是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。建筑业总产值与工业总产值成正比,建筑业总产值越大,工业总产值越多。3.能源消费总量:指能源使用企业(单位)在报告期内实际消费的各种能源的数量。能源作为工业产值增长的动力源在国家的公共政策制定中占据着重要位置。改革开放以来随着经济的快速增长,传统粗放式的能源消费方式对经济发展和环境保护带来的压力越来越大,节能减排被提升到前所未有的略高度。因此,如何提高能源加工转换效率也就成为当前节能降耗工作最为紧迫的任务之一。我们认为,我国要想实现工业产值的稳步增长,就必须依靠科技进步和创新,提高能源加工转换效率,加快发展现代化能源产业,走可持续发展道路。能源消费总量与工业总产值成正比,能源消费总量越大,工业总产值越多。4.社会消费品零售总额:指企业(单位、个体户)通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额,以及提供餐饮服务所取得的收入金额。个人包括城乡居民和入境人员,社会集团包括机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等。社会消费品零售总额与工业总产值成正比,社会零售品总额越大,工业总产值越多。5.进出口总额:货物进出口总额指实际进出我国国境的货物总金额。进出口总额与工业总产值成正比,进出口总额越大,工业总产值越多。二、影响我国工业总产值因素的实证分析(一)模型变量的选择本文拟选取工业总产值为被解释变量,选取国内生产总值、建筑业总产值、能源消费总量、社会消费品零售总额、进出口总额5个变量作为解释变量。工业总产值以Y表示,单位为亿元;国内生产总值以x1表示,建筑业总产值以X2表示,单位为亿元,能源消费总量以X3表示,单位为万吨,社会消费品零售总额以X4表示,单位为亿元;进出口总额以X5表示,单位为亿元。(二)数据的收集与处理本文所用数据来源于中国统计局网站经整理而得。数据从1980年——2014年共32组。(三)模型的建立、检验与修正1.模型建立根据本文选取的5个解释变量,利用Eviews6建立多元线性回归方程:其中,0为常数项,i(i=1,2,3,4,5)为回归参数,为随机干扰项。对模型进行普通最小二乘估计,回归后的结果如下:15.400101.24614410.0144721.79491530.76548540.1000895LnXLnXLLnXLnXLnXnY(-16.42340)(3.694981)(2.728269)(15.10393)(-2.546177)(-1.658301)2R=0.999072Adjusted2R=0.998911F=6241.1562.模型的检验与修正1)经济意义检验X5进出口总额前系数为负,意味着进出口总额越多,工业总产值越少,从经济意义上无法解释该现象。2)统计检验①拟合优度检验回归后的模型2R值为0.9989,可决系数很高,故认为工业总产值与上述解释变量间总体线性关系显著。②总体显著性检验F=6241.156,在显著性水平0.05时,0.05FF(5,29)=2.54,表明该模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。③变量显著性检验但当0.05时,解释变量中1234XXXX、、、前的参数估计值通过t检验,其余解释变量均未通过。3)计量经济学检验①多重共线性检验通过对模型进行普通最小二乘估计后,解释变量中5X均未通过t检验,且变量间的相关系数较高,故认为解释变量间存在多重共线性。采用逐步回归的方法,检验和解决多重共线性问题。通过逐步回归后发现,,只有当引入1234XXXX、、、时,结果最优,2R=0.998984,并以x4为基础,依次引进新的变量逐步回归。如图所示,可得,最终的函数应以Y=f(X4,X3,X2,X1)为最优。②异方差检验1.图示法利用图示法对模型是否存在异方差进行检验,该模型不存在显著异方差。2.怀特检验利用White检验对模型是否存在异方差进行检验,17.38437,在给定显著性水平为5%,有交叉项,自由度为12的条件下,2分布的相应临界值,(12)=21.0,即(12)=21.0。因此,该模型不存在显著异方差。③序列相关性检验1.图示法利用图示法对模型是否存在序列相关进行检验,从图可看出,存在正序列相关性。2.D.W检验法用D.W检验法来检验模型是否存在序列相关。D.W检验结果表明,在5%的显著性水平下,n=35,k=4(包含常数项),查表得1.28,1.65,由于模型,因此模型存在显著正一阶序列相关。3.LM检验利用LM检验对模型是否存在二阶序列相关进行检验,17.04359,(6)=12.95,存在二阶序列相关,但T值不显著。利用广义差分法对模型进行补救,得到最后模型。通过多模型的检验与修正,我得到最终的模型:12.177120.50421241.41337031.03519510.01269520.781299(1)LnXLnXLnXLnXARLnY(-7.056986)(-1.931698)(5.916281)(3.903235)(3.097890)(5.740456)2R=0.999461AR=0.999365F=10383.81(四)结果分析通过模型分析,得出的结论是:影响我国工业总产值的因素最重要的有三个,一是建筑业总产值,二是能源消费总量,三是社会消费品零售总额。下面将就这三个因素进行分析。1.建筑业总产值建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和。在一定时期内完成的以价值表现的生产总量,是反映建筑业生产成果的综合指标。通过它可以了解建筑业的生产规模、发展速度、经营成果,并为国家制订经济建设计划提供依据。中国现行统计制度规定,建筑业总产值包括:①施工产值,即建筑企业自行完成的建筑工程产值、设备安装工程产值、建筑物大修理价值及非标准设备制作的产值。②附属、辅助生产单位为外单位提供的建筑制品和工业性作业价值。③为外单位进行建筑安装提供服务的产值和建筑机械租赁收入。④其他产值,如企业所属勘察设计单位向外单位提供的科研成果、技术服务和劳务的收入等。⑤勘察设计产值等。2.能源消费总量是一定时期内全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和。是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标。能源消费总量分为终端能源消费量、能源加工转换损失量和损失量三部分。(1)终端能源消费量:指一定时期内全国生产和生活消费的各种能源在扣除了用于加工转换二次能源消费量和损失量以后的数量。(2)能源加工转换损失量:指一定时期内全国投入加工转换的各种能源数量之和与产出各种能源产品之和的差额,是观察能源在加工转换过程中损失量变化的指标。(3)能源损失量:指一定时期内能源在输送、分配、储存过程中发生的损失和由客观原因造成的各种损失量,不包括各种气体能源放空、放散量。3.社会消费品零售总额社会消费品零售总额是国民经济各行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品总额。它是反映各行业通过多种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品总量,是研究国内零售市场变动情况、反映经济景气程度的重要指标。是指批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的零售总额。对居民的消费品零售额,是指售予城乡居民用于生活消费的商品金额。对社会集团的消费品零售额,是指售给机关、社会团体、部队、学校、企事业单位、居委会或村委会等,公款购买的用作非生产、非经营使用与公共消费的商品金额。注释①数据来源:中华人民共和国国家统计局工业总产值(亿元)国内生产总值(亿元)年度建筑业总产值能源消费总量社会消费品零售总额进出口总额1980年4712.054,551.60286.9602752,140.005701981年4906.624,898.10282.3594472,350.00735.31982年5274.425,333.00345.3620672,570.00771.31983年5819.025,975.60419.5660402,849.40860.11984年6734.877226.3517.5709043,376.401,201.001985年8393.089,039.90675.1766824,305.002,066.701986年9436.3410,308.80808.1808504,950.002,580.401987年11381.5612,102.21952.7866325,820.003,084.201988年14586.4515,101.101131.6929977,440.003,821.801989年17473.8917,090.301283969348,101.404,155.901990年18689.2218,774.301345987038,300.105,560.101991年22088.6821,895.501564.31037839,415.607,225.801992年27724.2127,068.302174.410917010,993.709,119.601993年3969335,524.303253529711599314,270.4011,271.001994年51353.0348,459.604653322612273718,622.9020,381.901995年54946.8561,129.805793745413117623,613.8023,499.901996年62740.1671,572.308282249713894828,360.2024,133.801997年68352.6879,429.509126477713817331,252.9026,849.701998年67737.1484,833.7010061992213221433,378.1026,967.201999年72707.0490,187.7011152864013011935,647.9029,896.202000年85673.6699,776.3012497596113855339,105.7039,273.202001年95448.98110,270.40153615626143199.343,055.4042,183.602
本文标题:影响我国工业生产因素的实证分析
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