對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)總值與資產(chǎn)總額和職工人數(shù)之間的關(guān)系研究(DOC)

1、西安電子科技大學(xué)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)個(gè)人作業(yè)老師：趙文平題目：對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)總值與資產(chǎn)總額和職工人數(shù)之間的關(guān)系研究學(xué)生姓名：雷雙群 學(xué)號(hào)：150612228315061222831對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)總值與資產(chǎn)總額和職工人數(shù)之間的關(guān)系研究摘要：本文運(yùn)用EVIEWS7.0軟件對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)總值與工業(yè)資產(chǎn)總額以及職工人數(shù) 進(jìn)行時(shí)間序列分析，采用時(shí)間序列模型對(duì)這三者之間的關(guān)系進(jìn)行研究。得出這三者 之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，但不是線性關(guān)系，而且他們之間的這種關(guān)系具有一定的 滯后性。關(guān)鍵詞：實(shí)證檢驗(yàn)平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)間序列分析滯后性引言：對(duì)工業(yè)生產(chǎn)總值以及資本總額和職工人數(shù)之間關(guān)系，不同的經(jīng)濟(jì)學(xué)家有不同的看法，有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為

2、他們之間存在線性關(guān)系，有些認(rèn)為他們之間存在比例關(guān) 系，而科布道格拉斯認(rèn)為他們之間是C-D生產(chǎn)函數(shù)形式，也就是指數(shù)關(guān)系。本文就 此進(jìn)行研究，探究我國(guó)的工業(yè)生產(chǎn)總值與資產(chǎn)總額以及職工人數(shù)之間的關(guān)系到底如 何。一、文獻(xiàn)綜述黃偉以某年工業(yè)生產(chǎn)總值與工業(yè)資產(chǎn)總額以及職工人數(shù)，對(duì)三者之間進(jìn)行研究， 認(rèn)為這三者之間的關(guān)系為非線性的而且該年的中國(guó)制造業(yè)基本呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變的 狀態(tài)。 楊潔采用最小二乘法，對(duì)三者一年的數(shù)據(jù)之間進(jìn)行回歸分析，認(rèn)為三者之間 存在線性相關(guān)關(guān)系。這兩個(gè)人在分析的過(guò)程中，都運(yùn)用的是一年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)太少, 不夠說(shuō)明三者之間的關(guān)系，而且楊潔在分析三者之間關(guān)系的時(shí)候，沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn) 性進(jìn)行檢驗(yàn)，

3、簡(jiǎn)單的對(duì)三者進(jìn)行回歸，默認(rèn)數(shù)據(jù)時(shí)平穩(wěn)的，而且默認(rèn)數(shù)據(jù)為線性相 關(guān)的，所以最終結(jié)論為線性相關(guān)。本文將運(yùn)用我國(guó)十五年以來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù) 據(jù)充足，足以進(jìn)行分析，而且采用的是時(shí)間序列分析方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并且對(duì)數(shù) 據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)之后，才得出模型，研究表明，這三者之間雖然數(shù)學(xué)表達(dá)式上面2滿足多元回歸條件，但是由于殘差不平穩(wěn)，數(shù)據(jù)沒(méi)有意義，所以不認(rèn)為三者之間是線性相關(guān)的，經(jīng)過(guò)時(shí)間序列分析，認(rèn)為三者之間存在滯后性，且與各自滯后數(shù)據(jù)相 關(guān)。二、對(duì)工業(yè)生產(chǎn)總值與工業(yè)資產(chǎn)總額、職工人數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析（一）、數(shù)據(jù)的采集本文數(shù)據(jù)都來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，工業(yè)生產(chǎn)總值采用的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算 中的工增加值，而每年的工業(yè)

4、增加值即為工業(yè)生產(chǎn)總值，工業(yè)資產(chǎn)總額采用的是按 照行業(yè)來(lái)分的工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額，而職工人數(shù)采用的是年平均就業(yè)人數(shù)。所有數(shù)據(jù) 均采用從2000年到2014年總共十五年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。（二）、數(shù)據(jù)的處理（一）、對(duì)數(shù)據(jù)作散點(diǎn)圖本文先通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行作圖，分析三者之間的趨勢(shì)，觀察他們是否存在某種趨 勢(shì)，如果存在，根據(jù)這種趨勢(shì)選擇模型。首先，對(duì)三者總值進(jìn)行作圖分析，得出圖 形如下所示：700,000600,000500,000400,000300,000200,000100,0000123Y 代表工業(yè)生產(chǎn)總額，B 代表職工人數(shù)，A 代表資產(chǎn)總額。由該圖形，我們不難發(fā)現(xiàn)，三者之間具有一定的趨同現(xiàn)象，符合多元線

5、性回歸 模型，但是并不是數(shù)據(jù)存在趨同現(xiàn)象，他們就一定存在嚴(yán)格意義上面的線性函數(shù)關(guān) 系，有可能存在偽回-4q-* . * *4* * - .: * *( *. * *1 1 1 1 1圖 2.1 三者 15 年趨勢(shì)圖3歸現(xiàn)象，所以還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步研究分析，以確定采用 哪種模型來(lái)分析這三者之間的關(guān)系。(2)、對(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)變量的平穩(wěn)性是傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基本要求之一。只有模型中的變量滿足平穩(wěn)性要求時(shí)，傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法才是有效的，而在模型中含有非平穩(wěn) 時(shí)間序列時(shí)，基于傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法的估計(jì)和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量將失去通常的性質(zhì) 從而推斷得出的結(jié)論可能是錯(cuò)誤的。因此，在建立模型

6、之前有必要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn) 性。而根據(jù)上圖分析，本文將采用多元線性回歸模型來(lái)對(duì)三者之間的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步 研究。首先，對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)1對(duì)工業(yè)生產(chǎn)總值a進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，運(yùn)用EVIEWS7.0得出結(jié)論如下：圖 2.21 對(duì) a 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖t-StatisticProb *Augmented Dickey-Fuller test statistic-24533820 1508Test critical values:1% level 5% level10% level-4.200056-3.175352-2.729985根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果，t=-2.453362t=-3.175352，即t在5%

7、勺置信水平下不顯著,而且prob.大于0.05,說(shuō)明該數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，需要進(jìn)行一階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分，得到結(jié)果如下：圖 2.22 對(duì) a 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖(StatisticProb *Augmented Dickey-Fullertest statistic-14963150.5036Test critical values:1% level 5% level10% level-4.057910 -3.119910-2701103根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，t=-1.4963t=t=-3.119，即t在5%勺置信水平下不顯著,而且prob.遠(yuǎn)大于0.05,所以該數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后仍然不平穩(wěn)，需要進(jìn)

8、行二階差 分。4對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分，得到結(jié)果如下:圖 2.23 對(duì) a 二階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖VStatisticProb*Augmented DicKey-F ullertest stati Stic-3.57120&0.0248Test critical values:1% level5% level10% level-4 121990 -3 144920-2 713751根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，t=-3.5712-3.1449且prob.v0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)在5%置信水 平下顯著，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)二階差分之后平穩(wěn)。2、對(duì)b進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，運(yùn)用EVIEWS7.0得出結(jié)論如下：圖 2.24 對(duì) b

9、平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖t-StatisticProb.1Augmented Dicke /-Fullertest statistic-653187100001Test匚riti cal values:1% level 5% level10% level-4.004425-3.098896-2.690439根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，t=-6.5318t=-3.1199且prob.大于0.05,所以該數(shù)據(jù)進(jìn)行階差分之后仍然為非平穩(wěn)序列，所以需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分得到結(jié)果如下：圖 2.27 對(duì) y 二階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖t-StatisticProb.Augmented Dicke；-Full

10、er test statistic-3 9B07350.0139Test critical values：1% level 5% level10% level-4200056 -3 175352-2 728985根據(jù) t 檢驗(yàn)結(jié)果，t=-3.9887-2.7289 且 prob.小于 0.05，所以該數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)二階差分之后為平 穩(wěn)數(shù)據(jù)。由此可知，這些數(shù)據(jù)，a和y原本都是非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)二階差分之后平穩(wěn)， 所以如果采取線性函數(shù)，可能存在一定的偽回歸現(xiàn)象。他們之間如果存在線性函數(shù) 關(guān)系，判斷是否是偽回歸，還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析。（3）、假設(shè)這三者之間存在線性關(guān)系，對(duì)其進(jìn)行多元回歸分析利用EVIEWS7

11、.C對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸，回歸結(jié)果如下：圖 2.31 三者多元回歸結(jié)果圖variebieCoemcienrStd Error1-St3tlStiCProb.A0 2697460 01394714.237080 0000呂 1059312,4496293.30904500062c-572S47 317B398.0-3 209945 0075R-squared0.994723dependent var119905 4Adjusted R-squaredl0.993844S.D. dependent var67169.30S.E. of regression5270195Akaike info cri

12、terion20 1543&Sum squared resid3 33E*0SSchwarz criterion20 29599Log likelihood-148.1573Hnnan-auinn enter.20 152S7F-statistic1131QB5Durbin-Wats on stat 900533Prob(F statistic)o oooooo6由回歸結(jié)果，R-squared為0.9947，可見他們之間的擬合度是相當(dāng)?shù)母叩模?且Prob.為0.0000，說(shuō)明他們之間存在嚴(yán)格意義上的數(shù)學(xué)關(guān)系式，且為線性的。且 其方程表達(dá)式為：Y = 0.269745667464*A

13、+ 8.10593066086*B - 572647.829951但是，我們還需要對(duì)模型的殘差平穩(wěn)性進(jìn)行分析，來(lái)看該表達(dá)式是否合理。對(duì)模型殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)處理之后，發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，進(jìn)行一階差 分處理，得到結(jié)果如下：圖2.32對(duì)殘差一階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖StatisticProb,*Augmented Dicke-.-Fuller test statistic-2.921144Q.Q697Test critical values:1 % I evel5% level 10% level-4 057910-3 119910-2701103根據(jù)結(jié)果可知，t=-2.921t=-2.6904且p

14、rob.遠(yuǎn)大于0.05，所以數(shù)據(jù)在10%勺置信水平下不能通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行一階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后得到結(jié)果如下：圖 3.12 對(duì) Lny 階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖t StatisticProb *Augmented Dickey-Fuller test statistic*2 1340650.2356Test匚riticai values:1% level5% level10% level*4.057910-3.1199102701103根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，t=-2.1348t=-2.7011且prob.遠(yuǎn)大于0.05，所以數(shù)據(jù)在10%勺置信水平下不能通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)

15、據(jù)，需要進(jìn)行二階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分，得到結(jié)果如下：圖 3.13 對(duì) Lny 二階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖(StatisticProb *Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.9009380.0159Test critical values:1% level5% level 10% level-4.200056-3.175352-2.728985根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，t=-3.9009-3.1753且prob.t=-2.7289且prob.大于0.05，所以數(shù)據(jù)在10%勺置信水平下不能通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行一階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分之后，得到

16、結(jié)果如下：圖 3.15 對(duì) Lna 階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖StatisticProb *-.ugmented Dickey-Fuller test statistic04534270.9750Test critical values:1% level 5% level10% level-4.200056-3.175352-2.728985根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，t=0.4534t=-2.7289且prob.遠(yuǎn)大于0.05，所以數(shù)據(jù)在10%勺置信水平下不能通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行二階差分。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二階差分，可得到結(jié)果如下：圖 3.16 對(duì) Lna 二階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖t-Statistic

17、Prob*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.1295550.0025Test critical values:1 % level 5% level10% level-4200056-3175352*272893510根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，t=-5.1295-3.1753且prob.0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)在5%置信水平下顯著，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)二階差分之后平穩(wěn)。3、對(duì)Lnb進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到結(jié)果如下：圖 3.17 對(duì) Lnb 二階平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖VStatisticProb*Augmented Dicke /-Fullertest statist!c-6.9193

18、3700001Test critical values:1% level5% level 10% level-4 004425 -3098S96-2 690439根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，t=-6.9193t=-4.004且prob.遠(yuǎn)小于0.05，所以數(shù)據(jù)在1%的置信水平下通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為平穩(wěn)數(shù)據(jù)。(2) 建立時(shí)間序列模型綜上分析可知，三者之間數(shù)據(jù)關(guān)系存在一定的滯后性，對(duì)數(shù)據(jù)建立時(shí)間序列模型，得到結(jié)果如下：LNY = 0.213335512599*LNY(-1) + 0.0270896732089*LNY(-2) - 19.6681435071*LNB(-1) +25.1644441087*LNB

19、(-2) + 0.902419689927*LNA(-1) - 0.493372923595*LNA(-2) - 57.8438996198對(duì)該模型殘差進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到結(jié)果如下：圖 3.21模型的殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果圖StatisticProb?Auqrnented Dickey-Fuller test statistic*38536160.0293Test crttical values:1% level5% level10% level-4.803492 -3 403313-2B41819根據(jù)t統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，t=-3.8536t=-3.4033且prob.小于0.05，所以數(shù)據(jù)在5%的置

20、信水平下通過(guò)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)為平穩(wěn)數(shù)據(jù)。而且對(duì)其單位根進(jìn)行檢驗(yàn)，得到結(jié)果 如下：I nverse Roots of AR Characteristic Polynomial1112單位根都在單位圓內(nèi)，該結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明殘差序列平穩(wěn)，該模型有一定意義(3)對(duì)多元回歸模型不可行證明1、進(jìn)一步研究取對(duì)數(shù)后的數(shù)值是否具有線性關(guān)系。根據(jù)下圖也可以得出:I LNY - LNB - LNA由此圖可知， 取對(duì)數(shù)后的工業(yè)生產(chǎn)總值也工業(yè)資產(chǎn)總額之間有一定的正相關(guān)性, 但是與職工人數(shù)之間沒(méi)有明顯的相關(guān)性。假設(shè)三者之間有線性相關(guān)性，利用EVIEWS7.C進(jìn)行線性回歸得到結(jié)果如下：圖 3.12取對(duì)數(shù)后的三者之間的多元回歸結(jié)果圖

21、VariableCoefficientStd ErrorbStallstiicProb.LNB3.2671382.682010 1.2181680.2466LNA0.7720020,07953197079S50.0000C-34.744102913452-1 1925410.2561R-squared0.997055Mean depe ndentvar11.52336Adjusted R-squared0.996576S.D. dependentvar0617637S.E. of regression0.036139Akaike info criterion-3626007Sum square

22、d：resid0.015673Schwarz criterion-34S4396Log likelihood30,19505Hannan-Quinn criter.-3 627515F-statistic2038.567Durbin-Watson stat0.380102Prob(F-statistic)Q 000000回歸模型為：LNY = 3.26713846937*LNB + 0.77208154624*LNA - 34.7441020605由此結(jié)果可知，雖然他們之間的擬合度很高，但是Prob.為0.2466，無(wú)法通過(guò)13檢驗(yàn)，所以拒絕該假設(shè)，那么他們之間并不存在嚴(yán)格意義上的線性函數(shù)關(guān)系

23、。2、對(duì)LnA與LnB進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)利用EVIEWS7.0對(duì)LnA與LnB進(jìn)行回歸，得到結(jié)果如下：圖 2.32 對(duì) LnA 與 LnB 回歸結(jié)果圖VariableCoefficientStd Errort-StatisticProbLNB33.226991.59811620791350.0000C-36057331794030-2009B540.0000R-squared0.970805Mean dependentvar12428B5Adjusted R-squared0 963559S.D. dependent var0.710767S E. of regression0.126030A

24、kaike info criterion-1 181025Sum squared resid0205437Schwarz criterion-1 086618Log livelihood10.85769Hannan-Quinn criter.-1.182031F-statistic432.2803Durbin-Watson stat0.433611Prob(F-statistic)0.000000根據(jù)該結(jié)果可知，LnA與LnB線性相關(guān)，擬合度高達(dá)0.97，且Prob.為0,這說(shuō) 明模型LNY = 3.26713846937*LNB + 0.77208154624*LNA - 34.7441020605存在多重共線性，該模型也不可行。(4) 小結(jié)所以，最終模型為以下時(shí)間序列模型：LNY=0.213335512599*LNY(-1)+0.0270896732089*LNY(-2