計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Eviews操作案例集

1、PAGE PAGE 138案例分析一 關(guān)于計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方方法論的討論論問(wèn)題：利用計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)建建模的步驟，根根據(jù)相關(guān)的消消費(fèi)理論，刻刻畫(huà)我國(guó)改革革開(kāi)放以來(lái)的的邊際消費(fèi)傾傾向。第一步：相關(guān)經(jīng)經(jīng)濟(jì)理論。首首先了解經(jīng)濟(jì)濟(jì)理論在這一一問(wèn)題上的闡闡述，宏觀經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中，關(guān)關(guān)于消費(fèi)函數(shù)數(shù)的理論有以以下幾種：凱恩斯的絕絕對(duì)收入理論論，認(rèn)為家庭庭消費(fèi)在收入入中所占的比比例取決于收收入的絕對(duì)水水平。相對(duì)收入理理論，是由美美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家家杜森貝提出出的，認(rèn)為人人們的消費(fèi)具具有慣性，前前期消費(fèi)水平平高，會(huì)影響響下一期的消消費(fèi)水平，這這告訴我們，除除了當(dāng)期收入入外，前期消消費(fèi)也很可能能是建立消費(fèi)費(fèi)函數(shù)時(shí)應(yīng)該該考慮的因素素

2、。關(guān)于消費(fèi)費(fèi)函數(shù)的理論論還有持久收收入理論、生生命周期理論論，有興趣的的同學(xué)可以參參考相應(yīng)的參參考書(shū)。毋庸庸置疑，收入入和消費(fèi)之間間是正相關(guān)的的。第二步：數(shù)據(jù)獲獲得。在這個(gè)個(gè)例子中，被被解釋變量選選擇消費(fèi)，用用cs表示；解解釋變量為實(shí)實(shí)際可支配收收入，用innc表示（用用GDP減去稅稅收來(lái)近似，單單位：億元）；變量均為剔剔除了價(jià)格因因素的實(shí)際年年度數(shù)據(jù)，樣樣本區(qū)間為119782002年。第三步：理論數(shù)數(shù)學(xué)模型的設(shè)設(shè)定。為了討討論的方便，我我們可以建立立下面簡(jiǎn)單的的線性模型：第四步：理論計(jì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型型的設(shè)定。根根據(jù)第三步數(shù)數(shù)學(xué)模型的形形式，可得式中：cs=CCS/P，inc=(11- t)*G

3、DP/P，其中GDPP是當(dāng)年價(jià)格格的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)總值，CSS代表當(dāng)年價(jià)價(jià)格的居民消消費(fèi)值，P代表19788年為1的價(jià)格指數(shù)數(shù)，t=TAAX/GDPP代表宏觀稅稅率，TAXX是稅收總額額。ut表示除收入入以外其它影影響消費(fèi)的因因素。第五步：計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)模型的參參數(shù)估計(jì)根據(jù)最小二乘法法，可得如下下的估計(jì)結(jié)果果：常數(shù)項(xiàng)為正說(shuō)明明，若inc為0，消費(fèi)為4114.88，也也就是自發(fā)消消費(fèi)?？偸杖肴胱兞康南禂?shù)數(shù) b 為邊際消費(fèi)費(fèi)傾向，可以以解釋為城鎮(zhèn)鎮(zhèn)居民總收入入增加1億元導(dǎo)致居居民消費(fèi)平均均增加0.551億元。另外，根據(jù)相相對(duì)收入理論論，我們可以以得到下面的的估計(jì)結(jié)果：上述結(jié)果表明加加入消費(fèi)的上上期值以后，

4、邊邊際消費(fèi)傾向向的數(shù)據(jù)發(fā)生生了明顯的變變化，究竟選選擇哪一個(gè)模模型，可以在在以后的案例例討論中進(jìn)行行說(shuō)明。 第六步：假設(shè)檢檢驗(yàn)。可以利用t檢驗(yàn)驗(yàn)和F檢驗(yàn)來(lái)來(lái)見(jiàn)模型參數(shù)數(shù)的顯著性。例例如，在（11.2）式中中，邊際消費(fèi)費(fèi)傾向估計(jì)量量的標(biāo)準(zhǔn)差估估計(jì)值是0.01，從而而可以計(jì)算出出t值為155，如果給定定顯著性水平平為5%，查查表得到臨界界值t0.0025(211)=2.008，因此可可以拒絕總收收入系數(shù)為00的原假設(shè)，認(rèn)認(rèn)為邊際消費(fèi)費(fèi)傾向的估計(jì)計(jì)量是統(tǒng)計(jì)顯顯著的。第七步：預(yù)測(cè)。 如果果要對(duì)此模型型的預(yù)測(cè)功能能進(jìn)行評(píng)價(jià)，可可以用197781999年的的22年數(shù)據(jù)進(jìn)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)計(jì)，用200002002

5、年的的數(shù)據(jù)作為檢檢驗(yàn)性數(shù)據(jù)，考考察實(shí)際值和和預(yù)測(cè)值的差差別。圖1.1將因變量量的實(shí)際值和和預(yù)測(cè)值畫(huà)在在一起進(jìn)行比比較。第八步：利用模模型進(jìn)行控制制或制定政策策。案例分析二 我國(guó)城市居居民家庭消費(fèi)費(fèi)函數(shù)一元線性性回歸模型 一、研研究的目的要要求居民消費(fèi)在社會(huì)會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)續(xù)發(fā)展中有著著重要的作用用。居民合理理的消費(fèi)模式式和居民適度度的消費(fèi)規(guī)模模有利于經(jīng)濟(jì)濟(jì)持續(xù)健康的的增長(zhǎng)，而且且這也是人民民生活水平的的具體體現(xiàn)。改改革開(kāi)放以來(lái)來(lái)隨著中國(guó)經(jīng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)發(fā)展，人民生生活水平不斷斷提高，居民民的消費(fèi)水平平也不斷增長(zhǎng)長(zhǎng)。但是在看看到這個(gè)整體體趨勢(shì)的同時(shí)時(shí)，還應(yīng)看到到全國(guó)各地區(qū)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速速度不同，居居民消

6、費(fèi)水平平也有明顯差差異。例如，2002年全國(guó)城市居民家庭平均每人每年消費(fèi)支出為6029.88元, 最低的黑龍江省僅為人均4462.08元，最高的上海市達(dá)人均10464元，上海是黑龍江的2.35倍。為了研究全國(guó)居民消費(fèi)水平及其變動(dòng)的原因，需要作具體的分析。影響各地區(qū)居民消費(fèi)支出有明顯差異的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就業(yè)狀況、零售物價(jià)指數(shù)、利率、居民財(cái)產(chǎn)、購(gòu)物環(huán)境等等都可能對(duì)居民消費(fèi)有影響。為了分析什么是影響各地區(qū)居民消費(fèi)支出有明顯差異的最主要因素，并分析影響因素與消費(fèi)水平的數(shù)量關(guān)系，可以建立相應(yīng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型去研究。 二、模型設(shè)定定 我們研研究的對(duì)象是是各地區(qū)居民民消費(fèi)的差異異。居民消

7、費(fèi)費(fèi)可分為城市市居民消費(fèi)和和農(nóng)村居民消消費(fèi)，由于各各地區(qū)的城市市與農(nóng)村人口口比例及經(jīng)濟(jì)濟(jì)結(jié)構(gòu)有較大大差異，最具具有直接對(duì)比比可比性的是是城市居民消消費(fèi)。而且，由由于各地區(qū)人人口和經(jīng)濟(jì)總總量不同，只只能用“城市居民每每人每年的平平均消費(fèi)支出出”來(lái)比較，而而這正是可從從統(tǒng)計(jì)年鑒中中獲得數(shù)據(jù)的的變量。所以以模型的被解解釋變量Y選定為“城市居民每每人每年的平平均消費(fèi)支出出”。 因?yàn)檠醒芯康哪康氖鞘歉鞯貐^(qū)城市市居民消費(fèi)的的差異，并不不是城市居民民消費(fèi)在不同同時(shí)間的變動(dòng)動(dòng)，所以應(yīng)選選擇同一時(shí)期期各地區(qū)城市市居民的消費(fèi)費(fèi)支出來(lái)建立立模型。因此此建立的是22002年截截面數(shù)據(jù)模型型。 影響各各地區(qū)城市居居民人

8、均消費(fèi)費(fèi)支出有明顯顯差異的因素素有多種，但但從理論和經(jīng)經(jīng)驗(yàn)分析，最最主要的影響響因素應(yīng)是居居民收入，其其他因素雖然然對(duì)居民消費(fèi)費(fèi)也有影響，但但有的不易取取得數(shù)據(jù)，如如“居民財(cái)產(chǎn)”和“購(gòu)物環(huán)境”；有的與居居民收入可能能高度相關(guān)，如如“就業(yè)狀況”、“居民財(cái)產(chǎn)”；還有的因因素在運(yùn)用截截面數(shù)據(jù)時(shí)在在地區(qū)間的差差異并不大，如如“零售物價(jià)指指數(shù)”、“利率”。因此這些些其他因素可可以不列入模模型，即便它它們對(duì)居民消消費(fèi)有某些影影響也可歸入入隨即擾動(dòng)項(xiàng)項(xiàng)中。為了與與“城市居民人人均消費(fèi)支出出”相對(duì)應(yīng)，選選擇在統(tǒng)計(jì)年年鑒中可以獲獲得的“城市居民每每人每年可支支配收入”作為解釋變變量X。從2002年中中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒

9、鑒中得到表表2.5的數(shù)據(jù)據(jù):表2.5 22002年中中國(guó)各地區(qū)城城市居民人均均年消費(fèi)支出出和可支配收收入地 區(qū)城市居民家庭平平均每人每年年消費(fèi)支出(元) YY城市居民人均年年可支配收入入(元) X北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆10284.6607191.9665069.2884710.9664859.8885342.6444973.8884462.08810464.0006042.6008713.0884736.5226631.6884549.3225596.3224504.6885608.922

10、5574.7228988.4885413.4445459.6446360.2445413.0884598.2885827.9226952.4445278.0445064.2445042.5226104.9225636.40012463.9929337.5666679.6885234.3556051.0666524.5226260.1666100.56613249.8808177.64411715.6606032.4009189.3666334.6447614.3666245.4006788.5226958.56611137.2207315.3226822.7227238.0446610.800

11、5944.0887240.5668079.1226330.8446151.4446170.5226067.4446899.644作城市居民家庭庭平均每人每每年消費(fèi)支出出(Y)和城市市居民人均年年可支配收入入(X)的散點(diǎn)點(diǎn)圖，如圖22.12：圖2.12 從散點(diǎn)點(diǎn)圖可以看出出居民家庭平平均每人每年年消費(fèi)支出(Y)和城市市居民人均年年可支配收入入(X)大體呈呈現(xiàn)為線性關(guān)關(guān)系，所以建建立的計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)模型為如如下線性模型型： 三、估估計(jì)參數(shù) 假定所所建模型及隨隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿(mǎn)滿(mǎn)足古典假定定，可以用OOLS法估計(jì)計(jì)其參數(shù)。運(yùn)運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟軟件EVieews作計(jì)量量經(jīng)濟(jì)分析十十分方便。 利用EEViewss作簡(jiǎn)單

12、線性性回歸分析的的步驟如下： 1、建建立工作文件件首先，雙擊EVViews圖圖標(biāo)，進(jìn)入EEViewss主頁(yè)。在菜菜單一次點(diǎn)擊擊FileNewWWorkfiile，出現(xiàn)對(duì)話框框“Workffile RRange”。在“Workffile ffrequeency”中選擇數(shù)據(jù)據(jù)頻率： Annuual (年年度) Weeekly ( 周數(shù)據(jù)據(jù) ) Quarrtrly (季度) Daiily (55 day week ) ( 每每周5天日數(shù)據(jù) ) Semii Annuual (半半年) DDaily (7 daay weeek ) ( 每周7天日數(shù)據(jù) ) Montthly (月度) Unddated o

13、r irrrequllar (未未注明日期或或不規(guī)則的)在本例中是截面面數(shù)據(jù)，選擇擇“Undatted orr irreeqularr”。并在“Startt datee”中輸入開(kāi)始始時(shí)間或順序序號(hào)，如“1”在“end ddate”中輸入最后后時(shí)間或順序序號(hào)，如“31”點(diǎn)擊“ok”出現(xiàn)“Workffile UUNTITLLED”工作框。其其中已有變量量：“c”截距項(xiàng) “residd”剩余項(xiàng)。在“Objeccts”菜單中點(diǎn)擊擊“New OObjectts”，在“New OObjectts”對(duì)話框框中選“Groupp”，并在“Name for OObjectts”上定義義文件名，點(diǎn)點(diǎn)擊“OK”出現(xiàn)數(shù)

14、據(jù)編編輯窗口。若要將工作文件件存盤(pán)，點(diǎn)擊擊窗口上方“Save”，在“SaveAAs”對(duì)話框中給給定路徑和文文件名，再點(diǎn)點(diǎn)擊“ok”，文件即被被保存。2、輸入數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)編輯窗口口中，首先按按上行鍵“”，這時(shí)對(duì)應(yīng)應(yīng)的“obs”字樣樣的空格會(huì)自自動(dòng)上跳，在在對(duì)應(yīng)列的第第二個(gè)“obs”有邊邊框的空格鍵鍵入變量名，如如“Y”，再按下行行鍵“”，對(duì)因變量量名下的列出出現(xiàn)“NA”字樣，即可可依順序輸入入響應(yīng)的數(shù)據(jù)據(jù)。其他變量量的數(shù)據(jù)也可可用類(lèi)似方法法輸入。也可以在EViiews命令令框直接鍵入入“data X Y ”(一元時(shí)) 或 “datta Y ”(多元時(shí)時(shí))，回車(chē)出現(xiàn)現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框

15、，在在對(duì)應(yīng)的Y、X下輸入數(shù)據(jù)據(jù)。若要對(duì)數(shù)據(jù)存盤(pán)盤(pán)，點(diǎn)擊 “ffire/SSave AAs”，出現(xiàn)現(xiàn)“Save As”對(duì)話框，在在“Drivees”點(diǎn)所要存的的盤(pán)，在“Direcctoriees”點(diǎn)存入的路路徑（文件名名），在“Fire Name”對(duì)所存文件件命名，或點(diǎn)點(diǎn)已存的文件件名，再點(diǎn)“ok”。若要讀取已存盤(pán)盤(pán)數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊擊“fire/Open”，在對(duì)話框的“Drives”點(diǎn)所存的磁盤(pán)名，在“Directories”點(diǎn)文件路徑，在“Fire Name”點(diǎn)文件名，點(diǎn)擊“ok”即可。 3、估計(jì)參數(shù) 方法一一：在EViiews主頁(yè)頁(yè)界面點(diǎn)擊“Quickk”菜單，點(diǎn)擊擊“Estimmate EEqu

16、atiion”，出現(xiàn)“Equattion sspecifficatiion”對(duì)話框，選選OLS估計(jì)，即即選擊“Leastt Squaares”，鍵鍵入“Y C XX”，點(diǎn)“ok”或按回車(chē)，即即出現(xiàn)如表22.6那樣的的回歸結(jié)果。 表2.6 在本例例中，參數(shù)估估計(jì)的結(jié)果為為： （287.22649） (0.00369288) t=(0.9825220) (20.544026) F=4211.90233 df=29方法二：在EVViews命命令框中直接接鍵入“LS Y C X”，按回車(chē)，即即出現(xiàn)回歸結(jié)結(jié)果。若要顯示回歸結(jié)結(jié)果的圖形，在在“Equattion”框中，點(diǎn)擊擊“Residds”，即出現(xiàn)剩剩

17、余項(xiàng)（Reesiduaal）、實(shí)際際值（Acttual）、擬擬合值（Fiitted）的的圖形，如圖圖2.13所示示。 圖2.13 四、模模型檢驗(yàn)1、經(jīng)濟(jì)意義檢檢驗(yàn)所估計(jì)的參數(shù)，說(shuō)說(shuō)明城市居民民人均年可支支配收入每相相差1元，可導(dǎo)致致居民消費(fèi)支支出相差0.7585111元。這與與經(jīng)濟(jì)學(xué)中邊邊際消費(fèi)傾向向的意義相符符。2、擬合優(yōu)度和和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)用EViewss得出回歸模模型參數(shù)估計(jì)計(jì)結(jié)果的同時(shí)時(shí)，已經(jīng)給出出了用于模型型檢驗(yàn)的相關(guān)關(guān)數(shù)據(jù)。擬合優(yōu)度的度量量：由表2.6中可以看看出，本例中中可決系數(shù)為為0.9355685，說(shuō)說(shuō)明所建模型型整體上對(duì)樣樣本數(shù)據(jù)擬合合較好，即解解釋變量“城市居民人人均年可支配配

18、收入”對(duì)被解釋變量“城市居民人人均年消費(fèi)支支出”的絕大部分分差異作出了了解釋。對(duì)回歸系數(shù)的tt檢驗(yàn)：針對(duì)對(duì)和，由表2.66中還可以看看出，估計(jì)的的回歸系數(shù)的的標(biāo)準(zhǔn)誤差和和t值分別為：，；的標(biāo)準(zhǔn)誤差差和t值分別為：，。取，查t分布表得自自由度為的臨臨界值。因?yàn)闉椋圆荒苣芫芙^；因?yàn)闉椋詰?yīng)拒拒絕。這表明明，城市人均均年可支配收收入對(duì)人均年年消費(fèi)支出有有顯著影響。 五、回回歸預(yù)測(cè) 由表22.5中可看看出，20002年中國(guó)西西部地區(qū)城市市居民人均年年可支配收入入除了西藏外外均在80000以下，人人均消費(fèi)支出出也都在70000元以下下。在西部大大開(kāi)發(fā)的推動(dòng)動(dòng)下，如果西西部地區(qū)的城城市居民人均均年可

19、支配收收入第一步爭(zhēng)爭(zhēng)取達(dá)到10000美元(按現(xiàn)有匯率率即人民幣88270元)，第二步再再爭(zhēng)取達(dá)到11500美元元(即人民幣122405元)，利用所估估計(jì)的模型可可預(yù)測(cè)這時(shí)城城市居民可能能達(dá)到的人均均年消費(fèi)支出出水平?？梢砸宰⒁獾剑@這里的預(yù)測(cè)是是利用截面數(shù)數(shù)據(jù)模型對(duì)被被解釋變量在在不同空間狀狀況的空間預(yù)預(yù)測(cè)。 用EVViews作作回歸預(yù)測(cè)，首首先在“Workffile”窗口點(diǎn)擊“Rangee”，出現(xiàn)“Changge Worrkfilee Rangge”窗口，將“End ddata”由由“31”改為“33”，點(diǎn)“OK”，將“Workffile”中的“Rangee”擴(kuò)展為133。在“Workffi

20、le”窗口點(diǎn)擊“sampll”，將“sampll”窗口中的的“1 31”改為“1 33”，點(diǎn)“OK”，將樣本區(qū)區(qū)也改為133。 為了輸輸入，在EViewws命令框鍵鍵入dataa x /回回車(chē), 在XX數(shù)據(jù)表中的的“32”位置輸入“8270”，在“33”的位置輸入入“124055”，將數(shù)據(jù)表表最小化。 然后在在“E”框中，點(diǎn)擊擊“Foreccast”，得對(duì)話框框。在對(duì)話框框中的“Foreccast nname”(預(yù)測(cè)值序序列名)鍵入入“”， 回車(chē)即即得到模型估估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)誤差的圖形形。雙擊“Workffile”窗口中出現(xiàn)現(xiàn)的“”，在“”數(shù)據(jù)表中的的“32”位置出現(xiàn)預(yù)預(yù)測(cè)值，在“33”位置出現(xiàn)

21、。這這是當(dāng)和時(shí)人均消費(fèi)費(fèi)支出的點(diǎn)預(yù)預(yù)測(cè)值。 為了作作區(qū)間預(yù)測(cè)，在在X和Y的數(shù)據(jù)表中中，點(diǎn)擊“View”選選“Descrriptivve StaatsCmmmon SSamplee”，則得到到X和Y的描述統(tǒng)計(jì)計(jì)結(jié)果，見(jiàn)表表2.7: 表22.7 根據(jù)據(jù)表2.7的數(shù)據(jù)可計(jì)計(jì)算: 取,平均值置信信度95%的預(yù)測(cè)測(cè)區(qū)間為： 時(shí) 時(shí) 即是說(shuō)說(shuō)，當(dāng)元時(shí)，平均值值置信度955%的預(yù)測(cè)區(qū)區(qū)間為（63393.033，6717.23）元。當(dāng)元時(shí)，平均值值置信度955%的預(yù)測(cè)區(qū)區(qū)間為（92292.333，100900.83）元元。個(gè)別值置信度995%的預(yù)測(cè)測(cè)區(qū)間為：時(shí) 時(shí) 即是說(shuō)，當(dāng)?shù)谝灰徊綍r(shí)，個(gè)別值置置信度95%的

22、預(yù)測(cè)區(qū)間間為（56994.81，7415.45）元。當(dāng)?shù)诙綍r(shí)，個(gè)別值置置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間間為（87557.09，106266.07）元元。在“E”框中，點(diǎn)點(diǎn)擊“Foreccast”可得預(yù)測(cè)值及及標(biāo)準(zhǔn)誤差的的圖形如圖22.14：圖2.14案例分析三 建筑行業(yè)業(yè)工資差異制制度因素的分分析一元線性性回歸模型一、引言我國(guó)目前正處在在由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)濟(jì)過(guò)渡的體制制轉(zhuǎn)型時(shí)期。在在這一時(shí)期，各各行業(yè)之間的的職工工資差差異在日趨擴(kuò)擴(kuò)大的同時(shí)，呈呈現(xiàn)出與計(jì)劃劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期完完全不同的特特征。本文試試圖通過(guò)考察察體制轉(zhuǎn)型時(shí)時(shí)期行業(yè)（以以建筑業(yè)為例例）工資，以以及行業(yè)壟斷斷程度，提出出基于體制轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)型這一特

23、定定時(shí)期的行業(yè)業(yè)工資決定假假說(shuō)：行業(yè)相相對(duì)工資差異異的擴(kuò)大是由由于行業(yè)壟斷斷程度的擴(kuò)大大引致的，并并用回歸方法法分析對(duì)這一一假說(shuō)進(jìn)行驗(yàn)驗(yàn)證。二、數(shù)據(jù)定義與與經(jīng)濟(jì)理論假假說(shuō)（一）數(shù)據(jù)定義義1建筑業(yè)工資資水平建筑業(yè)相對(duì)工資資水平定義為為建筑業(yè)平均均工資與全社社會(huì)平均工資資之比。本文文之所以采用用的是相對(duì)工工資水平的概概念，而沒(méi)有有采用絕對(duì)水水平，因?yàn)槲椅覀兏P(guān)注改改革開(kāi)放200多年來(lái)，建建筑行業(yè)的工工資相對(duì)于整整個(gè)行業(yè)的變變化，而不關(guān)關(guān)心建筑業(yè)自自身工資的發(fā)發(fā)展趨勢(shì)。部部分年份建筑筑業(yè)相對(duì)工資資水平的時(shí)序序數(shù)據(jù)見(jiàn)表11。表1 部分年份建建筑業(yè)相對(duì)工工資水平時(shí)序序數(shù)據(jù)年份建筑業(yè)平均工資資(元)全社會(huì)

24、平均工資資(元)建筑業(yè)相對(duì)工資資(%)1978714615116.11980855762112.2198513621148118.6198921661935111.9199023842140111.4199126492340113.2199230662711113.1199337793371112.1199448944538107.8199557855500105.2199662496210100.6199766556470102.919987456747999.719997982834695.620008735937193.2200194841087087.22002102791242282

25、.7資料來(lái)源：中中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒鑒（20004）第158頁(yè)。2壟斷程度在西方國(guó)家，人人們通常用一一個(gè)行業(yè)中最最大的幾家廠廠商的銷(xiāo)售收收入的份額表表示一個(gè)行業(yè)業(yè)的壟斷程度度。然而這種種方法在我國(guó)國(guó)目前的情況況下并不完全全適用，因?yàn)闉槟壳坝绊懀ㄉ跎踔翛Q定）我我國(guó)行業(yè)職工工工資水平的的并不是一般般意義上的壟壟斷，而是是體制轉(zhuǎn)型時(shí)時(shí)期一種特有有的壟斷，它它并不是針對(duì)對(duì)企業(yè)的規(guī)模模而言的，而而是針對(duì)所有有制結(jié)構(gòu)或國(guó)國(guó)有經(jīng)濟(jì)成分分對(duì)行業(yè)的控控制程度而言言的，即所所謂“所有制壟斷斷”或“行政壟斷”。在傳統(tǒng)的計(jì)劃經(jīng)經(jīng)濟(jì)體制下，我我國(guó)經(jīng)濟(jì)屬于于典型的二元元經(jīng)濟(jì)模式。如如果撇開(kāi)農(nóng)村村經(jīng)濟(jì)這一“元”而不論，城城市經(jīng)濟(jì)這

26、一一“元”的大多數(shù)行行業(yè)基本上都都是由國(guó)有經(jīng)經(jīng)濟(jì)控制的，各各行業(yè)間在這這一點(diǎn)上沒(méi)有有顯著性的差差別。然而，隨隨著計(jì)劃經(jīng)濟(jì)濟(jì)體制向市場(chǎng)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的的過(guò)渡，這種種國(guó)有經(jīng)濟(jì)一一統(tǒng)天下的格格局逐步被打打破，呈現(xiàn)出出所有制日趨趨多元化的的的趨勢(shì)。但是是，不同行業(yè)業(yè)所有制多元元化的進(jìn)程并并不一致，由由此產(chǎn)生了不不同行業(yè)間所所有制結(jié)構(gòu)的的差異。建筑筑業(yè)相對(duì)于電電力、金融、房房地產(chǎn)等行業(yè)業(yè)，其非國(guó)有有經(jīng)濟(jì)成分進(jìn)進(jìn)入的門(mén)檻相相對(duì)較低，競(jìng)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈烈，因此所有有制多元化進(jìn)進(jìn)展較快。因因此，在體制制轉(zhuǎn)型時(shí)期，我我國(guó)建筑行業(yè)業(yè)的壟斷程度度的絕對(duì)水平平可以在建筑筑行業(yè)的國(guó)有有化程度上得得到大致的體體現(xiàn)。為了獲獲取資料

27、的方方便，本文將將建筑業(yè)國(guó)有有化程度用建建筑業(yè)國(guó)有單單位職工人數(shù)數(shù)占建筑業(yè)全全部就業(yè)人數(shù)數(shù)的比重來(lái)表表示。由于不管什么行行業(yè)，所有制制結(jié)構(gòu)多元化化、國(guó)有經(jīng)濟(jì)濟(jì)比重下降是是一個(gè)總的趨趨勢(shì)，而且決決定相對(duì)工資資高低的不是是個(gè)行業(yè)壟斷斷程度的絕對(duì)對(duì)數(shù)，而是行行業(yè)壟斷程度度與其他行業(yè)業(yè)壟斷程度或或社會(huì)平均水水平相比較的的相對(duì)水平，所所以引入相對(duì)對(duì)壟斷程度的的概念：相對(duì)壟斷程度=行業(yè)所有制制壟斷度的絕絕對(duì)數(shù)/全社會(huì)所有有制壟斷度的的平均數(shù)改革開(kāi)放以來(lái)部部分年份建筑筑業(yè)相對(duì)壟斷斷度的時(shí)序數(shù)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。表2 部部分年份建筑筑業(yè)相對(duì)壟斷斷度的時(shí)序數(shù)數(shù)據(jù)年份建筑業(yè)國(guó)有位職工人數(shù)建筑業(yè)就業(yè)人數(shù)建筑業(yè)國(guó)有化程度全社

28、會(huì)國(guó)有單位位職工人數(shù)全社會(huì)職工人數(shù)數(shù)全社會(huì)國(guó)有化程程度建筑業(yè)國(guó)有化相相對(duì)程度萬(wàn)人萬(wàn)人%萬(wàn)人萬(wàn)人%(1)(2)(3)=(1)/(2)(4)(5)(6)=(4)/(5)(7)=(3)/(6)197844785452.3 74514015218.6 282.1 198047599347.8 80194236118.9 252.7 1985545203526.8 89904987318.0 148.6 1989541240722.5 101095532918.3 123.0 1990538242422.2 103466474916.0 138.9 1991557248222.4 10664654911

29、6.3 137.8 1992577266021.7 108896615216.5 131.8 1993663305021.7 109206680816.3 133.0 1994629318819.7 108906745516.1 122.2 1995605332218.2 109556806516.1 113.2 1996595340817.5 109496895015.9 109.9 1997577344916.7 107666982015.4 108.5 1998444332713.3 88097063712.5 107.0 1999399341211.7 83367139411.7 10

30、0.2 2000372355210.5 78787208510.9 95.8 200133636699.2 74097302510.1 90.3 200230238937.8 6924737409.4 82.6 資料來(lái)源：中中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒鑒（20004）第127頁(yè)和第第128頁(yè)。（二）體制轉(zhuǎn)型型期行業(yè)工資資決定假說(shuō)從表1的數(shù)據(jù)看看出，經(jīng)過(guò)220多年，作作為具有高勞勞動(dòng)強(qiáng)度、艱艱苦、危險(xiǎn)等等特征的傳統(tǒng)統(tǒng)高工資行業(yè)業(yè)之一建筑業(yè)逐漸漸被擠出高工工資行業(yè)的行行列，在市場(chǎng)場(chǎng)經(jīng)濟(jì)下建筑筑業(yè)具有進(jìn)入入門(mén)檻低、競(jìng)競(jìng)爭(zhēng)激烈的特特征，其工資資相對(duì)水平逐逐年下降，22003年建筑筑業(yè)工資只相相當(dāng)于全國(guó)平平均工資的88

31、2%。而一一些原來(lái)工資資并不太高，但但壟斷程度至至今仍保持較較高水平的行行業(yè)，如金融融保險(xiǎn)業(yè)、房房地產(chǎn)業(yè)等則則陸續(xù)進(jìn)入最最高工資行列列?；谏鲜鍪鍪聦?shí)，我們們提出如下關(guān)關(guān)于體制轉(zhuǎn)型型這一特定時(shí)時(shí)期行業(yè)決定定的假說(shuō)：從從總體上看，我我國(guó)行業(yè)相對(duì)對(duì)工資差異的的擴(kuò)大是由于于行業(yè)壟斷程程度差異的擴(kuò)擴(kuò)大引致的；建筑業(yè)相對(duì)對(duì)工資水平已已經(jīng)逐漸地不不再取決于該該行業(yè)的拉動(dòng)動(dòng)強(qiáng)度及艱苦苦危險(xiǎn)程度，而而是主要取決決于行業(yè)的壟壟斷程度。即即建筑業(yè)相對(duì)對(duì)工資水平的的變化，可以以由該行業(yè)壟壟斷程度的相相對(duì)變化所解解釋。三、模型設(shè)定、估估計(jì)與檢驗(yàn)將我國(guó)建筑業(yè)11978年至至2002年的的主要17個(gè)年份的的工資相對(duì)水水平

32、與其壟斷斷相對(duì)程度，建建立一元計(jì)量量模型，理論論模型如下： 其中Y表示建筑筑業(yè)工資相對(duì)對(duì)水平，X表示建筑業(yè)業(yè)相對(duì)國(guó)有化化程度。根據(jù)據(jù)體制轉(zhuǎn)型期期行業(yè)工資決決定假說(shuō)，總總體參數(shù)應(yīng)該該大于0，相對(duì)國(guó)有有化程度越高高，行業(yè)壟斷斷程度越高，工工資相對(duì)水平平就越高。利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分分析軟件Evviews進(jìn)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)結(jié)果如下：Dependeent Vaariablle: 建筑業(yè)工資資相對(duì)水平Y(jié)YMethod: Leasst SquuaresSample: 1 177Includeed obsservattions: 17VariablleCoefficcientStd. Errrort-Statiisti

33、cProb. C2.939988411.7821180.24952280.8063建筑業(yè)相對(duì)國(guó)有有化程度X1.31108880.15087728.69006690.0000R-squarred0.8342886 Meaan deppendennt varr104.91118Adjusteed R-ssquareed0.8232338 S.DD. deppendennt varr10.407886S.E. off regrressioon4.3757883 Akaaike iinfo ccriterrion5.9001779Sum squuared residd287.21221 Schhwar

34、z criteerion5.9982004Log likkelihoood-48.151152 F-sstatisstic75.517331Durbin-Watsoon staat0.9306556 Proob(F-sstatisstic)0.0000000以上估計(jì)結(jié)果發(fā)發(fā)現(xiàn)，可決系系數(shù)為0.88342866，修正的可可決系數(shù)為00.8232238，說(shuō)明明模型擬合優(yōu)優(yōu)度較高。建建筑業(yè)相對(duì)國(guó)國(guó)有化程度對(duì)對(duì)建筑業(yè)工資資相對(duì)水平的的回歸系數(shù)為為1.3111088，t值達(dá)到8.66900699，通過(guò)了變變量的統(tǒng)計(jì)檢檢驗(yàn)；并且該該回歸系數(shù)大大于0，與理論模模型總體參數(shù)數(shù)的預(yù)期符號(hào)號(hào)相一致，因因此通過(guò)了經(jīng)

35、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)驗(yàn)。但截距項(xiàng)項(xiàng)系數(shù)2.99399844，t值只有0.22495288，未通過(guò)統(tǒng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說(shuō)說(shuō)明建筑業(yè)相相對(duì)國(guó)有化程程度對(duì)建筑業(yè)業(yè)工資相對(duì)水水平的總體回回歸直線是通通過(guò)原點(diǎn)的。因因此理論線性性模型應(yīng)設(shè)定定為通過(guò)原點(diǎn)點(diǎn)的回歸直線線模型，具體體形式如下： 再利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)濟(jì)分析軟件EEviewss進(jìn)行估計(jì)，結(jié)結(jié)果如下：Dependeent Vaariablle: 建筑筑業(yè)工資相對(duì)對(duì)水平Method: Leasst SquuaresSample: 1 177Includeed obsservattions: 17VariablleCoefficcientStd. Errrort-Statii

36、sticProb. 建筑業(yè)相對(duì)國(guó)有有化程度1.34858820.0131886102.277700.0000R-squarred0.8335998 Meaan deppendennt varr104.91118Adjusteed R-ssquareed0.8335998 S.DD. deppendennt varr10.407886S.E. off regrressioon4.2456118 Akaaike iinfo ccriterrion5.7866774Sum squuared residd288.40443 Schhwarz criteerion5.8356887Log likkeli

37、hoood-48.186673 Durrbin-WWatsonn statt0.9517002以上估計(jì)結(jié)果發(fā)發(fā)現(xiàn)，修正的的可決系數(shù)為為0.8333598，高高于帶截距項(xiàng)項(xiàng)模型的修正正可決系數(shù)，說(shuō)說(shuō)明去掉截距距項(xiàng)的模型擬擬合優(yōu)度有了了進(jìn)一步改善善。建筑業(yè)相相對(duì)國(guó)有化程程度對(duì)建筑業(yè)業(yè)工資相對(duì)水水平的回歸系系數(shù)為1.33485822，t值高達(dá)1022.27700，通過(guò)了變變量的統(tǒng)計(jì)檢檢驗(yàn)。但該模模型的DW值很低，只只有0.9551702，說(shuō)說(shuō)明模型的隨隨機(jī)誤差項(xiàng)之之間存在正自自相關(guān)，因此此還需要處理理模型的自相相關(guān)問(wèn)題。我們?cè)谀Ｐ椭幸階R（1）來(lái)處理自自相關(guān)。估計(jì)計(jì)結(jié)果如下：Dependeent

38、 Vaariablle: 建筑筑業(yè)工資相對(duì)對(duì)水平Method: Leasst SquuaresSample(adjussted): 2 177Includeed obsservattions: 16 aafter adjussting endpoointsConverggence achieeved aafter 4 iteeratioonsVariablleCoefficcientStd. Errrort-StatiisticProb. 建筑業(yè)相對(duì)國(guó)有有化程度1.36013340.020844665.2461160.0000AR(1)0.42674430.20850052.04668830.

39、0599R-squarred0.8891110 Meaan deppendennt varr104.21225Adjusteed R-ssquareed0.8811990 S.DD. deppendennt varr10.328553S.E. off regrressioon3.5601226 Akaaike iinfo ccriterrion5.4939337Sum squuared residd177.44229 Schhwarz criteerion5.5905111Log likkelihoood-41.951150 Durrbin-WWatsonn statt1.9311114Inv

40、erteed AR Rootss .43經(jīng)過(guò)處理，DWW值已達(dá)到1.9311114，很接近近2這個(gè)理想水水平，因此正正自相關(guān)問(wèn)題題已得到較圓圓滿(mǎn)的解決。同同時(shí)模型修正正的可決系數(shù)數(shù)0.8811190，又又得以進(jìn)一步步提高。四、結(jié)果分析1本文驗(yàn)證了了我們提出的的關(guān)于體制轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)型時(shí)期行業(yè)業(yè)決定的假說(shuō)說(shuō)，我國(guó)建筑筑業(yè)相對(duì)工資資差異的擴(kuò)大大主要是由于于該行業(yè)壟斷斷程度差異的的擴(kuò)大引致的的。2建筑業(yè)相對(duì)對(duì)國(guó)有化程度度每下降1個(gè)百分點(diǎn)，建建筑業(yè)工資相相對(duì)水平將會(huì)會(huì)平均下降11.3601134個(gè)百分分點(diǎn)。 案例分析四四 中國(guó)稅收收增長(zhǎng)的分析析多元線性性回歸模型的的應(yīng)用一、研究的目的的要求改革開(kāi)放以來(lái)，隨隨著經(jīng)

41、濟(jì)體制制改革的深化化和經(jīng)濟(jì)的快快速增長(zhǎng)，中中國(guó)的財(cái)政收收支狀況發(fā)生生很大變化，中中央和地方的的稅收收入11978年為為519.228億元，到到2002年已已增長(zhǎng)到177636.445億元，25年間增長(zhǎng)長(zhǎng)了33倍，平均均每年增長(zhǎng) %。為了了研究影響中中國(guó)稅收收入入增長(zhǎng)的主要要原因，分析析中央和地方方稅收收入的的增長(zhǎng)規(guī)律，預(yù)預(yù)測(cè)中國(guó)稅收收未來(lái)的增長(zhǎng)長(zhǎng)趨勢(shì)，需要要建立計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)模型。 影響中國(guó)稅收收收入增長(zhǎng)的因因素很多，但但據(jù)分析主要要的因素可能能有：（1）從宏觀經(jīng)經(jīng)濟(jì)看，經(jīng)濟(jì)濟(jì)整體增長(zhǎng)是是稅收增長(zhǎng)的的基本源泉。（2）公共財(cái)政的需求，稅收收入是財(cái)政收入的主體，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)保障的完善等都對(duì)公共

42、財(cái)政提出要求，因此對(duì)預(yù)算支出所表現(xiàn)的公共財(cái)政的需求對(duì)當(dāng)年的稅收收入可能會(huì)有一定的影響。（3）物價(jià)水平。我國(guó)的稅制結(jié)構(gòu)以流轉(zhuǎn)稅為主，以現(xiàn)行價(jià)格計(jì)算的GDP等指標(biāo)和經(jīng)營(yíng)者的收入水平都與物價(jià)水平有關(guān)。（4）稅收政策因素。我國(guó)自1978年以來(lái)經(jīng)歷了兩次大的稅制改革，一次是1984-1985年的國(guó)有企業(yè)利改稅，另一次是1994年的全國(guó)范圍內(nèi)的新稅制改革。稅制改革對(duì)稅收會(huì)產(chǎn)生影響，特別是1985年稅收陡增215.42%。但是第二次稅制改革對(duì)稅收增長(zhǎng)速度的影響不是非常大。因此，可以從以上幾個(gè)方面，分析各種因素對(duì)中國(guó)稅收增長(zhǎng)的具體影響。 二、模模型設(shè)定為了全面反映中中國(guó)稅收增長(zhǎng)長(zhǎng)的全貌，選選擇包括中央央和地方

43、稅收收的“國(guó)家財(cái)政收收入”中的“各項(xiàng)稅收”（簡(jiǎn)稱(chēng)“稅收收入”）作為被解釋釋變量，以反反映國(guó)家稅收收的增長(zhǎng)；選選擇“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總總值（GDPP）”作為經(jīng)濟(jì)整整體增長(zhǎng)水平平的代表；選選擇中央和地地方“財(cái)政支出”作為公共財(cái)財(cái)政需求的代代表；選擇“商品零售物物價(jià)指數(shù)”作為物價(jià)水水平的代表。由由于財(cái)稅體制制的改革難以以量化，而且且1985年以以后財(cái)稅體制制改革對(duì)稅收收增長(zhǎng)影響不不是很大，可可暫不考慮稅稅制改革對(duì)稅稅收增長(zhǎng)的影影響。所以解解釋變量設(shè)定定為可觀測(cè)的的“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總總值”、“財(cái)政支出”、“商品零售物物價(jià)指數(shù)”等變量。從中中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒鑒收集到以以下數(shù)據(jù)（見(jiàn)見(jiàn)表3.3）： 表3.3 中國(guó)稅稅收收入及相

44、相關(guān)數(shù)據(jù)年份 稅收收入（億元元）（Y） 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總總值（億元）（X2）財(cái)政支出（億元元）（X3）商品零售價(jià)格指指數(shù)（%）（X4）1978 5199.283624.11122.099100.71979 5377.824038.21281.799102.01980 5711.704517.81228.833106.01981 6299.894862.41138.411102.41982 7000.025294.71229.988101.91983775.595934.51409.522101.51984947.357171.01701.022102.819852040.7998964.42004.

45、255108.819862090.73310202.222204.911106.019872140.36611962.552262.188107.319882390.47714928.332491.211118.519892727.40016909.222823.788117.819902821.86618547.993083.599102.119912990.17721617.883386.622102.919923296.91126638.113742.200105.419934255.30034634.444642.300113.219945126.88846759.445792.622

46、121.719956038.04458478.116823.722114.819966909.82267884.667937.555106.119978234.04474462.669233.566100.819989262.80078345.2210798.11897.4199910682.55882067.5513187.66797.0200012581.55189468.1115886.55098.5200115301.33897314.8818902.55899.2200217636.445104790.622053.11598.7設(shè)定的線性回歸歸模型為： 三、估估計(jì)參數(shù) 利用EEVi

47、ewss估計(jì)模型的的參數(shù)，方法法是：1、建立工作文文件：?jiǎn)?dòng)EEViewss，點(diǎn)擊FilleNewwWorkkfile，在在對(duì)話框“Workffile RRange”。在“Workffile ffrequeency”中選擇“Annuaal” (年度)，并在“Startt datee”中輸入開(kāi)始始時(shí)間“1978”，在“end ddate”中輸入最后后時(shí)間“2002”，點(diǎn)擊“ok”，出現(xiàn)“Workffile UUNTITLLED”工作框。其其中已有變量量：“c”截距項(xiàng) “residd”剩余項(xiàng)。在在“Objeccts”菜單中點(diǎn)擊擊“New OObjectts”，在“New OObjectts”對(duì)話框

48、框中選“Groupp”，并在“Name for OObjectts”上定義義文件名，點(diǎn)點(diǎn)擊“OK”出現(xiàn)數(shù)據(jù)編編輯窗口。2、輸入數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊“Quik”下拉菜單中中的“Emptyy Grouup”，出現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框，點(diǎn)點(diǎn)第一列與“obs”對(duì)應(yīng)的格，在在命令欄輸入入“Y”，點(diǎn)下行鍵鍵“”，即將該序序列命名為YY，并依此輸輸入Y的數(shù)據(jù)。用用同樣方法在在對(duì)應(yīng)的列命命名X2、X3、X4，并輸入相相應(yīng)的數(shù)據(jù)?；蚧蛘咴贓Viiews命令令框直接鍵入入“dataa Y X3 X4 ”，回車(chē)出出現(xiàn)“Groupp”窗口數(shù)據(jù)據(jù)編輯框，在在對(duì)應(yīng)的Y、X2、X3、X4下輸入響應(yīng)應(yīng)的數(shù)據(jù)。3、估計(jì)參數(shù)：

49、點(diǎn)擊“Procss“下拉菜單中中的“Make Equattion”，在出現(xiàn)的的對(duì)話框的“Equattion SSpecifficatiion”欄中鍵入“Y C X2 X3 X4”，在“Estimmationn Setttings”欄中選擇“Leastt Sqarres”(最小二乘法法)，點(diǎn)“ok”，即出現(xiàn)回回歸結(jié)果： 表3.4 根據(jù)表3.4中中數(shù)據(jù)，模型型估計(jì)的結(jié)果果為： (9440.61228) (0.00056) (0.03332) (8.73663) t= (-2.74559) (3.99566) (21.11247) (2.74449) FF=27177.238 df=21 四、模模型

50、檢驗(yàn)1、經(jīng)濟(jì)意義檢檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果說(shuō)說(shuō)明，在假定定其它變量不不變的情況下下，當(dāng)年GDDP每增長(zhǎng)1億元，稅收收收入就會(huì)增增長(zhǎng)0.022207億元元；在假定其其它變量不變變的情況下，當(dāng)當(dāng)年財(cái)政支出出每增長(zhǎng)1億元，稅收收收入會(huì)增長(zhǎng)長(zhǎng)0.70221億元；在在假定其它變變量不變的情情況下，當(dāng)年年零售商品物物價(jià)指數(shù)上漲漲一個(gè)百分點(diǎn)點(diǎn)，稅收收入入就會(huì)增長(zhǎng)223.98554億元。這這與理論分析析和經(jīng)驗(yàn)判斷斷相一致。2、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）擬合優(yōu)度度：由表3.4中數(shù)據(jù)可可以得到： ，修正的可可決系數(shù)為，這這說(shuō)明模型對(duì)對(duì)樣本的擬合合很好。（2）F檢驗(yàn)：針對(duì)，給定顯著性性水平，在FF分布表中查查出自由度為為k-1=33和

51、n-k=221的臨界值值。由表3.44中得到F=27177.238，由由于F=27717.2338，應(yīng)拒拒絕原假設(shè)，說(shuō)說(shuō)明回歸方程程顯著，即“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總總值”、“財(cái)政支出”、“商品零售物物價(jià)指數(shù)”等變量聯(lián)合合起來(lái)確實(shí)對(duì)對(duì)“稅收收入”有顯著影響響。（3）t 檢驗(yàn)驗(yàn)：分別針對(duì)對(duì)：，給定顯著著性水平，查查t分布表得自自由度為n-k=21臨臨界值。由表表3.4中數(shù)據(jù)據(jù)可得，與、對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別別為-2.77459、3.95666、21.12247、2.74449，其絕對(duì)對(duì)值均大于，這這說(shuō)明分別都都應(yīng)當(dāng)拒絕：，也就是說(shuō)說(shuō)，當(dāng)在其它它解釋變量不不變的情況下下，解釋變量量“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總總值”（）、“財(cái)政支出

52、”（）、“商品零售物物價(jià)指數(shù)”（）分別對(duì)被解解釋變量“稅收收入”Y都有顯著的的影響。案例分析五 中國(guó)A股新新股抑價(jià)率多多因素回歸分分析1、新股的抑價(jià)價(jià)發(fā)行IPO抑價(jià)是指指發(fā)行定價(jià)存存在著低估現(xiàn)現(xiàn)象，即新股股發(fā)行定價(jià)低低于新股的市市場(chǎng)價(jià)值，表表現(xiàn)為新股發(fā)發(fā)行價(jià)格明顯顯低于新股上上市首日收盤(pán)盤(pán)價(jià)格，上市市首日就能獲獲得顯著的超超額回報(bào)。市場(chǎng)化的發(fā)行制制度下，新股股發(fā)行的定價(jià)價(jià)過(guò)程是發(fā)行行企業(yè)、承銷(xiāo)銷(xiāo)商和投資者者之間多次談?wù)勁械慕Y(jié)果。一一個(gè)有效的IIPO 市場(chǎng)場(chǎng)是不應(yīng)該存存在超常收益益率的。但國(guó)國(guó)外許多學(xué)者者研究發(fā)現(xiàn)，在在一些發(fā)行市市場(chǎng)化的市場(chǎng)場(chǎng)中，盡管承承銷(xiāo)商通過(guò)努努力平衡對(duì)發(fā)發(fā)行股票的供供給和需

53、求來(lái)來(lái)得到最佳發(fā)發(fā)行價(jià)格。但但首日收益率率(即新股上上市首日收盤(pán)盤(pán)價(jià)相對(duì)于發(fā)發(fā)行價(jià)的收益益率) 仍然然顯著為正，即即存在著顯著著的新股發(fā)行行抑價(jià)現(xiàn)象。發(fā)發(fā)行是證券市市場(chǎng)運(yùn)行的基基礎(chǔ)，而首次次公開(kāi)發(fā)行（IInitiaal Pubblic OOfferiing縮寫(xiě)為為IPO）是是股份公司由由少數(shù)人持股股向公眾持股股轉(zhuǎn)變的重要要步驟。發(fā)行行定價(jià)是發(fā)行行業(yè)務(wù)中的核核心環(huán)節(jié)，定定價(jià)是否合理理不僅關(guān)系到到發(fā)行人、投投資者以及承承銷(xiāo)商的切身身利益，而且且關(guān)系到發(fā)行行市場(chǎng)的監(jiān)管管乃至證券市市場(chǎng)資源配置置功能的發(fā)揮揮。IPO抑抑價(jià)率是衡量量新股發(fā)行定定價(jià)是否合理理的重要指標(biāo)標(biāo)。如果IPPO抑價(jià)率小小于0，即新新

54、股上市首日日就跌破發(fā)行行價(jià)，說(shuō)明定定價(jià)過(guò)高；如如果IPO抑抑價(jià)率顯著大大于0，即上上市首日就獲獲得顯著的超超額收益，就就說(shuō)明新股存存在定價(jià)過(guò)低低的現(xiàn)象。從從各國(guó)的發(fā)行行實(shí)踐看，新新股發(fā)行定價(jià)價(jià)適度低于二二級(jí)市場(chǎng)上市市價(jià)格是普遍遍存在的，這這是由于股票票市場(chǎng)IPOO發(fā)行中特有有的信息不對(duì)對(duì)稱(chēng)和信息不不確定性等多多種因素造成成的。2、中國(guó)IPOO抑價(jià)率多因因素模型分析析多變量回歸分析析含義多變量回歸分析析是指因變量量依賴(lài)兩個(gè)或或者更多個(gè)解解釋變量或回回歸元的模型型的分析。最最為簡(jiǎn)單的多多元回歸模型型，是含有一一個(gè)因變量和和兩個(gè)解釋變變量的三變量量回歸模型。 （1）在方程（1）中中，是截距項(xiàng)項(xiàng)，它代

55、表了了2和3均為零零時(shí)的Y的均均值，給出了了所有未被包包含到模型中中來(lái)的變量對(duì)對(duì)Y的影響。系系數(shù)和被稱(chēng)為偏回回歸系數(shù)，度度量著2的單單位變化對(duì)YY均值的直接接或者凈影響響， 度量著著3的單位變變化對(duì)Y均值值的直接或者者凈影響。（2）中國(guó)IPPO抑價(jià)率多多因素回歸模模型在股票發(fā)行初級(jí)級(jí)市場(chǎng)中，針針對(duì)IPO的的超額收益率率，設(shè)定新股股抑價(jià)率為AAR=Pt-P0/P00，構(gòu)建多因因素回歸模型型，跟前文相相對(duì)應(yīng)，我們們先設(shè)定兩個(gè)個(gè)回歸元的回回歸模型，假假定AR跟股股票的發(fā)行規(guī)規(guī)模有關(guān)，在在本例中我們們用其發(fā)行規(guī)規(guī)模的對(duì)數(shù)值值來(lái)替代設(shè)定定為L(zhǎng)GIPPO，除此之之外還有股票票的中簽率有有關(guān)，則設(shè)定定一個(gè)簡(jiǎn)

56、單的的三變量回歸歸模型為 （2）在本例中我們用用的數(shù)據(jù)主要要是19999年1月22002年66月120只只上海證券交交易所上市的的新股數(shù)據(jù)。則則在evieews中回歸歸得到下面數(shù)數(shù)據(jù)：VariablleCoefficcientStd。 Errrort-StatiisticProb。 C4.68339940.92297715.07425570.0000LOGIPO-0.37444510.1085445-3.44977240.0008RAT-0.36533810.1237554-2.95244680.0038R-squarred0.2298002 Meaan deppendennt varr1.2

57、707335Adjusteed R-ssquareed0.2166336 S.DD. deppendennt varr0.8155447S.E. off regrressioon0.7218223 Akaaike iinfo ccriterrion2.2106110Sum squuared residd60.960339 Schhwarz criteerion2.2802997Log likkelihoood-129.63366 F-sstatisstic17.454551Durbin-Watsoon staat1.7556779 Proob(F-sstatisstic)0.0000000因?yàn)?/p>

58、新股超額收收益不僅只是是跟上述兩個(gè)個(gè)因素有關(guān)，僅僅以此來(lái)說(shuō)明明多因素回歸歸模型中結(jié)果果的分析。在在本例中，RR或者調(diào)整的的R比較小的的原因是模型型因素缺少，后后面會(huì)有比較較全面的多因因素回歸模型型。從結(jié)果中中可以看到超超額收益率和和股本的發(fā)行行規(guī)模有負(fù)的的相關(guān)關(guān)系，和和中簽率有負(fù)負(fù)的相關(guān)關(guān)系系。t值均大于2，F(xiàn)值也比較顯顯著。進(jìn)一步步，我們來(lái)看看一個(gè)比較復(fù)復(fù)雜的多因素素回歸模型如如下： (33)其中，LOGIIPO為IPPO發(fā)行額的的對(duì)數(shù)值。RRAT為中簽簽率的1000倍，E為收收益率，PEE為IPO發(fā)發(fā)行市盈率，TT為公司發(fā)布布上市時(shí)間，PP2是IPOO的上市價(jià)格格，I1 是是發(fā)行時(shí)的市市場(chǎng)

59、指數(shù)，II2是上市是是的市場(chǎng)指數(shù)數(shù)，P1是發(fā)發(fā)行價(jià)格。模模型回歸結(jié)果果如下：VariablleCoefficcientStd。 Errrort-StatiisticProb。 C2.37259930.63086673.76084430.0003P1-0.21599500.0179887-12.0055940.0000P20.09406650.008844510.6344410.0000I10.00015570.00041150.37887730.7055I20.00038830.00041100.93264480.3530PE-0.00611370.0054113-1.13388090.259

60、3LOGIPO-0.20711570.0718443-2.88344780.0047RAT-0.01266360.0763883-0.16544240.8689T-0.00255510.0019553-1.30600900.1942E0.22310010.26906620.82918820.4088R-squarred0.7787448 Meaan deppendennt varr1.2707335Adjusteed R-ssquareed0.7606446 S.DD. deppendennt varr0.8155447S.E. off regrressioon0.3989997 Akaaik