2021年2000字計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文范文

1、2000字計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文范文 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在我國的 _與應(yīng)用,對我國經(jīng)濟(jì)學(xué)的定量化研究做出了重要貢獻(xiàn),也在中國經(jīng)濟(jì)學(xué)界受到了越來越多的 _。本文是第一為大家的20xx字的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文范文，僅供參考。 能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系研究 摘要：能源是國家經(jīng)濟(jì)的命脈，也是一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)。我國作為世界上經(jīng)濟(jì)增長最快的國家，對于能源的消費(fèi)也是非比尋常的。在我國的經(jīng)濟(jì)增長中，對于能源的消耗占主要地位的就是工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從一定程度上來講，能源的消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間存在著千絲萬縷的 _。本文就著重分析了能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，旨在從我國經(jīng)濟(jì)的增長以及能源的消費(fèi)之間尋找到一個(gè)協(xié)調(diào)點(diǎn)

2、，促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的高效增長。 一直以來，工業(yè)都是能源消費(fèi)的主體，是工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不可缺少的生產(chǎn)資料，尤其是對我國這個(gè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的發(fā)展中國家來說。在很長的一段時(shí)間內(nèi)，我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都是以犧牲能源為代價(jià)的，由于在科技水平生產(chǎn)技術(shù)等方面的欠缺，能源就理所當(dāng)然的成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彌補(bǔ)品。雖然說幾年來，隨著能源危機(jī)的臨近，以及世界對綠色生產(chǎn)的呼喚，我國也制訂了一系列的和措施等來限制能源的粗放性消費(fèi)，但是畢竟我國還處于經(jīng)濟(jì)大幅增長的階段，所以對于能源的消費(fèi)也是必不可少的。所以，在現(xiàn)階段，對于能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究，是我國工業(yè)生產(chǎn)以及能源管理相關(guān)部門工作中的一個(gè)重點(diǎn)，也是促進(jìn)有關(guān)部門采取相應(yīng)措

3、施提高能源利用率，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)與能源關(guān)系目標(biāo)的關(guān)鍵。 關(guān)鍵詞：能源消費(fèi) 能源生產(chǎn) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 能源戰(zhàn)略 總論： 我國是一個(gè)能源大國，但是，我國人口眾多，人均能源占有量不及同期發(fā)達(dá)國家的1/5。能源是任何一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可缺失的物質(zhì)基礎(chǔ)。隨著我國人口的繼續(xù)增長，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源消費(fèi)量的增加是必然的，而與年俱增的能源消費(fèi)對環(huán)境造成的破壞也越來越嚴(yán)重。因此，怎樣優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)， _利用清潔能源，就成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。這就需要我們清楚了解能源供需形勢，做好影響能源消費(fèi)因素分析，為能源規(guī)劃及政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，保證我國國民經(jīng)濟(jì)又好又快地發(fā)展。 一、能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)

4、增長相關(guān)概念 在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，能源一直都是一個(gè)永恒的話題，很多的學(xué)者也都對能源做了很多研究，對其相關(guān)聯(lián)的概念做了很多的界定。一般而言，在能源消費(fèi)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究中需要探討的概念主要如下： (一)能源概念及其分類 所謂的能源就是我們通常所說的能源資源，它可以產(chǎn)生各種能量，并且被充分的應(yīng)用到了工業(yè)生產(chǎn)以及人們的日常生活中。這些資源包括煤炭、原油、天然氣、水能、核能以及一些太陽能、地?zé)崮艿鹊?。這些能源由于其性能以及生產(chǎn)方面的不同，可以將其分為下面的幾類： 1.按照能量的可以分為三類：地球本身所蘊(yùn)藏的能量，比如地?zé)帷⒃雍四?地球外部天體的能量，比如，太陽能，它為風(fēng)能、水能、生物能以及礦物質(zhì)

5、能的形成提供條件;地球和其它天體相互作用產(chǎn)生的能量，比如，潮汐能等。 2.按照能源的基本形態(tài)可以分為兩類：一次能源與二次能源。一次能源就是天然的能源，比如煤炭、石油、天然氣等;二次能源則是在一次能源 _的基礎(chǔ)之上形成的能源，比如，電能、煤氣、汽油、柴油等等。 3.按照能源的性質(zhì)可以分為兩類：燃料型能源與非燃料型能源。燃料型能源主要有石油、煤炭、天然氣、木材等，而非燃料型的能源則為水能、風(fēng)能、地?zé)崮艿鹊取?4.按其生產(chǎn)情況可以分為可再生資源和不可再生資源。可再生資源就是可以通過一些形式能夠得到不斷的補(bǔ)充或者是在較短的周期內(nèi)能夠再次產(chǎn)生的能源。比如，風(fēng)能、水能、太陽能、生物能等都是可再生資源;而反

6、之在較短的時(shí)間內(nèi)不能夠再生產(chǎn)的能源就是不可再生資源，比如煤炭、石油、天然氣等。 (二)能源消費(fèi) 在認(rèn)識了能源的概念以及分類的基礎(chǔ)上我們再看看究竟什么是能源消費(fèi)。其實(shí)能源消費(fèi)故名思意就是對能源的利用以及使用，在使用中包括個(gè)人以及家庭對能源的使用，也包括工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等對能源的使用，這屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)的范疇。 (三)經(jīng)濟(jì)增長與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長 對于經(jīng)濟(jì)增長，經(jīng)濟(jì)學(xué)界有著比較統(tǒng)一的認(rèn)定，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長是實(shí)際總產(chǎn)出或者是人均實(shí)際產(chǎn)出的不斷增加。它的增長是指生產(chǎn)總成果在量上面的增加，在對其衡量的過程中要將所有的生產(chǎn)要素結(jié)合起來。 而工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長則是指在一定的時(shí)期內(nèi)，全部的工業(yè)企業(yè)在實(shí)際生產(chǎn)總值或者是增加值上面

7、的不 斷增長的一個(gè)過程。它的界定是在一段時(shí)期內(nèi)的界定，而并不是在一個(gè)點(diǎn)上面的界定。 二、中國能源供求現(xiàn)狀分析 我國經(jīng)濟(jì)快速增長，必然帶動能源消費(fèi)量的增長。作為世界上最大的發(fā)展中國家，建國以來，我國的經(jīng)濟(jì)總量和能源消費(fèi)總量都出現(xiàn)了較大幅度的增長。1953年1978年GDP由1615億元增長到6584億元，再增長到20xx年的183084億元，1953年1978年，1979年20xx年兩個(gè)階段的平均增長率分別為5.8%和9.7%;能源消費(fèi)量由1953年的0.54億噸標(biāo)準(zhǔn)煤增長到1978年的5.71億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，再增長到20xx年的22.47億噸標(biāo)準(zhǔn)煤。年均分別增長了9.9%和5.3%。中國的人均能源

8、消費(fèi)量也在迅速增長，1953年1978年由0.09噸標(biāo)準(zhǔn)煤增長到0.59噸標(biāo)準(zhǔn)煤，再增長到20xx年的1.70噸標(biāo)準(zhǔn)煤。20xx年全國城鄉(xiāng)生活人均年用電量為173.7千瓦時(shí)，而1980年只有10.7千瓦時(shí)。 從已收集來的數(shù)據(jù)來看，近年來，我國能源消費(fèi)是處于供不應(yīng)求的狀態(tài)，并且供求矛盾有擴(kuò)大的趨勢。 從圖中可看出，1996年之前能源的生產(chǎn)和消費(fèi)均呈溫和上升局勢，雖然能源的生產(chǎn)不能滿足消費(fèi)的要求，但二者差距也相對平穩(wěn)。但1996年之后之一差距不斷擴(kuò)大，能源的生產(chǎn)不能滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展對它的需求，到20xx年能源需求大幅度增加，而能源生產(chǎn)卻不能同步增加，能源矛盾突出。1997年1999年中國經(jīng)濟(jì)在保持持續(xù)

9、增長的同時(shí)，能源消費(fèi)總量出現(xiàn)了下降?？赡艿脑蚴牵菏袌龀霈F(xiàn)需求疲軟現(xiàn)象，能源產(chǎn)品需求減少;一些高能耗、污染大的“五小”企業(yè)被關(guān)閉;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化等。由另外的資料表明，20xx年20xx年連續(xù)三年的能源需求彈性系數(shù)都大于1，說明能源消費(fèi)量增長速度已經(jīng)超過經(jīng)濟(jì)增長速度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能源代價(jià)在擴(kuò)大。種種證據(jù)表明，我國的能源問題比較深刻，迫切需要解決。 三、數(shù)據(jù)選取 1、能源消費(fèi)總量，在模型中用Y來表示。是指一次性能源消費(fèi)總量，由煤炭、石油、天然氣等組成(單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)。 2、能源消費(fèi)的影響因素： (1)能源生產(chǎn)總量，在模型中用X1來表示。是指一次性能源生產(chǎn)總量，該指標(biāo)是觀察全國能源生產(chǎn)水平、規(guī)模、

10、構(gòu)成和發(fā)展速度的總量指標(biāo)(單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)。 (2)全國生活能源消費(fèi)總量，在模型中用X2來表示，是指一次性能源在在生活方面的消費(fèi)量。(單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)。 (3)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，在模型中用X3來表示。指城鎮(zhèn)居民家庭人均可用于最終消費(fèi)支出和其它非義務(wù)性支出以及儲蓄的總和。它是家庭總收入扣除交納的所得稅、個(gè)人交納的社會保障費(fèi)以及調(diào)查戶的記賬補(bǔ)貼后的收入。(單位：元)。 (4)工業(yè)能源消費(fèi)總量，在模型中用X4來表示，是指工業(yè)方面的能源消費(fèi)量。(單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)。 (5)其他因素，在模型中用U表示。我們將由于各種原因未考慮到和無法度量的因素歸入隨機(jī)擾動項(xiàng)，如能源 _變動、消費(fèi)者偏好、國家的

11、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)政策等。 原始數(shù)據(jù)： 本文所有 _統(tǒng)計(jì)年鑒 四、模型設(shè)定 回歸模型設(shè)定如下： Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+u Y=能源消費(fèi)總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤) X1=能源生產(chǎn)總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤) X2=全國生活能源消費(fèi)總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤) X3=城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元) X4=工業(yè)能源消費(fèi)總量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤) u=隨機(jī)擾動項(xiàng) 0 1 2 3 4待估參數(shù) t=198020xx 五、模型檢驗(yàn) 假設(shè)模型中隨機(jī)擾動項(xiàng)u滿足古典假定，運(yùn)用OLS方法估計(jì)模型的參數(shù)，利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews計(jì)算可得如下結(jié)果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Da

12、te: 5/21/13 Time: 10:49 Sample: 1980 20xx Included observations: 28 Variable C X1 X2 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -1822.975 0.553614 0.209548 1.585396 0.568271 Std. Error 2572.371 0.107216 0.405769 0.429729 0.09

13、3726 t-Statistic -0.708675 5.163553 0.516422 3.6 _293 6.063122 Prob. 0.4856 0.0000 0.6105 0.0012 0.0000 125790.9 55317.60 17.73983 17.97773 8176.418 0.000000 0.999297 Mean dependent var 0.999175 S.D. dependent var 1588.843 Akaike info criterion 58061714 Schwarz criterion -243.3577 F-statistic 1.3764

14、76 Prob(F-statistic) 回歸方程為： Y=-1822.975+0.553614X1+0.209548X2+1.585396X3+0.568271X4 t=(-0.708675) (5.163553)(0.516422) (3.6 _293)(6.063122) 22 R=0.999297 -R=0.999175 F=8176.418 DW=1.376476 1、 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 由回歸估計(jì)結(jié)果可以看出，能源生產(chǎn)總量、全國生活能源消費(fèi)總量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、工業(yè)能源消費(fèi)總量與能源消費(fèi)總量呈線性正相關(guān)，與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)意義理論相符。 2、 統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn) 從估計(jì)的結(jié)果可以看出，可決系

15、數(shù)R2=0.999297，F(xiàn)=8176.418，表明模型在整體上擬合地比較理想。系數(shù)顯著性檢驗(yàn)：給定=0.05，X1、X3、X4的t值大于給定的顯著性水平，拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，表明能源生產(chǎn)總量、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、工業(yè)能源消費(fèi)總量對能源消費(fèi)總量有顯著性影響;僅有X2的t值小于給定的顯著性水平，接受原假設(shè)，表明全國生活能源消費(fèi)總量對能源消費(fèi)總量影響不顯著。 3、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn) (1) 多重共線性檢驗(yàn) 由下表可看出，模型整體上線性回歸擬合較好，R2 與F值較顯著，而解釋變量X2的t檢驗(yàn)不顯著，則說明該模型可能存在多重共線性。在Eviews中計(jì)算解釋變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)，得如下結(jié)果，也

16、可以看出解釋變量之間存在多重共線性。 用逐步回歸法修正模型的多重共線性。 運(yùn)用OLS方法逐一求Y對各個(gè)解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。結(jié)果如下： 加入x1的方程-R2最大，以x1為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。 經(jīng)比較，新加入x4的方程-R2=0.998541，改進(jìn)最大，而且各參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，但是x2的符號不合理，選擇保留x4，再加入其他新變量逐步回歸。 在X1、X4的基礎(chǔ)上加入X2后的方程-R2明顯增大，但是X2的t檢驗(yàn)不通過。加入X3后不但方程的R2明顯增大，而且t檢驗(yàn)值也通過，所以選擇保留X3，繼續(xù)回歸。 在x1，x4，x3的基礎(chǔ)上，加入x2

17、后，不僅R2下降，而且x2參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著。這說明x2引起多重共線性，應(yīng)予剔除。 最后修正多重共線性影響的回歸結(jié)果為： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 10:52 Sample: 1980 20xx Included observations: 28 Variable C X1 X3 X4 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coeff

18、icient -1771.254 0.5 _143 1.433497 0.563954 Std. Error 2530.847 0.080966 0.308466 0.091915 t-Statistic -0.699866 7.276451 4.647176 6.135601 Prob. 0.4907 0.0000 0.0001 0.0000 125790.9 55317.60 17.67993 17.87025 11245.40 0.000000 0.9992 _ Mean dependent var 0.999200 S.D. dependent var 1564.382 Akaike

19、info criterion 58734956 Schwarz criterion -243.5191 F-statistic 1.371751 Prob(F-statistic) (2) 異方差檢驗(yàn) 圖示法： 從上圖可看出，殘差e隨Y的變動趨勢不明顯，不規(guī)律，所以，該模型可能不存在異方差。是否存在異方差還應(yīng)通過更進(jìn)一步的檢驗(yàn)。 White檢驗(yàn) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.042741 Probability 9.595539 Probability Std. Error 47930201 2913.608 0.046955 0.2

20、2 _51 0.095976 _6.90 0.990310 0.225676 3099.903 0.049458 t-Statistic -0.600622 0.969097 -0.476773 1.145300 0.146278 0.223609 0.858107 -2.1606 _ -1.074397 0.471785 Coefficient -28787936 2823.568 -0.022387 0.262218 0.014039 2816.781 0.849792 -0.487615 -3330.526 0.023334 0.445875 0.384209 Prob. 0.5556

21、0.3453 0.6393 0.2671 0.8853 0.8256 0.4021 0.0444 0.2968 0.6427 Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time:11:13 Sample: 1980 20xx Included observations: 28 Variable C X1 X12 X1*X3 X1*X4 X3 X32 X3*X4 X4 X42 R-squared Adjusted R-squared S.E. of reg

22、ression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.342698 Mean dependent var 0.014047 S.D. dependent var 2715618. Akaike info criterion 1.33E+14 Schwarz criterion -448.3515 F-statistic 3.17 _3 Prob(F-statistic) 2097677. 2734 _4. 32.73939 33.21518 1.042741 0.445875 2 nR2=9.595539,由White檢驗(yàn)知

23、，在=0.05下，查2分布表，得臨界值因?yàn)閚R2=9.595539不存在異方差。 ARCH檢驗(yàn)： ARCH Test: F-statistic 0.731099 Probability 0.767152 Probability Std. Error 679705.5 0.196543 t-Statistic 3.542855 -0.855043 Prob. 20.05 0.05 (10)=18.3070。 (10)=18.3070。所以拒絕備擇假設(shè)，不拒絕原假設(shè)，表明模型 Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: RESID2 Metho

24、d: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:18 Sample (adjusted): 1981 20xx Included observations: 27 after adjustments Variable C RESID2(-1) R-squared Coefficient 2408098. -0.168053 0.028413 Mean dependent var -0.010450 S.D. dependent var 2790478. Akaike info criterion 1.95E+14 Schwarz criterion -437.9

25、9 _ F-statistic 1.850657 Prob(F-statistic) 20.05 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 因?yàn)?n-1)R2=0.767152 (1)=3.84146，接受原假設(shè)，表明模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng) 按照時(shí)間順序繪制殘差項(xiàng)e的圖形。從圖中可看出，e隨t的變化逐次有規(guī)律地變化，呈現(xiàn)鋸齒形的變化，可判斷隨機(jī)擾動項(xiàng)u可能存在正自相關(guān)。 由下表可得DW=1.371751;給定顯著性水平=0.05，n=28，K=3時(shí)，查Durbi

26、nWatson表得下限臨界值dL=1.181，上限臨界值dU=1.650，可知dL Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:26 Sample: 1980 20xx Included observations: 28 Variable C X1 X3 X4 R-squared Coefficient -1771.254 0.5 _143 1.433497 0.563954 Std. Error 2530.847 0.080966 0.308466 0.091915 t-Statistic -0.699

27、866 7.276451 4.647176 6.135601 Prob. 0.4907 0.0000 0.0001 0.0000 125790.9 55317.60 17.67993 17.87025 11245.40 0.000000 0.9992 _ Mean dependent var 0.999200 S.D. dependent var 1564.382 Akaike info criterion 58734956 Schwarz criterion -243.5191 F-statistic 1.371751 Prob(F-statistic) Adjusted R-squared

28、 S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 在不能確定的區(qū)域，可采取的措施是增大樣本容量。但是，由于數(shù)據(jù)收集有困難，又DW接近dL值，所以，我們可假設(shè)模型有正自相關(guān)。 引入一階自相關(guān)系數(shù)AR(1) 得出回歸結(jié)果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 5/21/13 Time: 11:28 Sample (adjusted): 1981 20xx Included observations: 27 after adjustments

29、Convergen _ achieved after 9 iterations Variable C X1 X3 X4 AR(1) R-squared Coefficient -3288.221 0.585317 1.122399 0.600410 0.344368 Std. Error 3341.502 0.095509 0.409236 0.108418 0.204720 t-Statistic -0.984055 6.128397 2.742671 5.537932 1.682139 Prob. 0.3358 0.0000 0.0119 0.0000 0.0067 128217.4 54

30、831.80 17.62805 0.999368 Mean dependent var 0.999253 S.D. dependent var 1498.621 Akaike info criterion Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Inverted AR Roots 49409060 Schwarz criterion -232.9787 F-statistic 1.850807 Prob(F-statistic) .34 17.86802

31、8696.007 0.000000 從上圖可知，可決系數(shù)R2的值為0.999368.非常接近于1，模型擬合度非常高。在1%的顯著水平條件下，參數(shù)顯著不為零，模型整體性良好。AR(1)對應(yīng)的Prob值為0.0067，在1%的顯著水平下顯著。D.W.對應(yīng)的值為1.85，查解釋變量為4且自由度為27的D.W.分布表，上下限分別為1.16，1.65.由于1.651.85DW=2.0120dU，說明在5%顯著水平下廣義差分模型中已無自相關(guān)，不必再進(jìn)行迭代，同時(shí)可見，可決系數(shù)、t、F統(tǒng)計(jì)量也均達(dá)到理想水平。 由差分方程式有： ?=0.1442/(1-0.7361)=0.5464191 ? 由此，得到最終的

32、財(cái)政收入模型為 lnYt?0.5464?0.9477lnXt?t 由財(cái)政收入模型可知，當(dāng)年稅收第增長1%，平均說來財(cái)政收入會增長0.9477% 異方差問題的處理 (1)異方差的檢驗(yàn) 由于各年存在不同的稅收收入，因此，每年對稅收收入的數(shù)量存在不同的變化，這種差異使得模型很容易產(chǎn)生異方差，從而影響模型的估計(jì)和運(yùn)用，為此，必須對該模型是否存在異方差進(jìn)行檢驗(yàn)。 由表5的估計(jì)結(jié)果，對其進(jìn)行White檢驗(yàn)，根據(jù)White檢驗(yàn)中輔助函數(shù)的構(gòu)造，最后一項(xiàng)為變量的交叉乘積，因?yàn)楸臼綖橐辉瘮?shù)，幫無交叉項(xiàng)，則輔助函數(shù)為?t2?1?2lnXt?3,(lnXt)2?vt 經(jīng)估計(jì)出現(xiàn)White檢驗(yàn)結(jié)果 nR2=27.4

33、669，由White檢驗(yàn)知，在?0.05下，查?2分布表， 2得臨界值?0)?5.9915，同時(shí)lnX和(lnX)2的t 檢驗(yàn)值也顯著，比較計(jì)算.(052 2的?2統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)值，因?yàn)閚R2=27.4669?0)?5.9915，所以拒絕原假設(shè)，.(052 不拒絕備擇假設(shè)，表明模型存在異方差 五、本文的結(jié)論 (1)該模型的經(jīng)濟(jì)意義很明顯，即財(cái)政收入主要取決于稅收。lnX1 的系數(shù)為財(cái)政收入的稅收彈性，即當(dāng)年稅收每增長1%，平均說來財(cái)政收入會增長0.9477%;可見稅收變化相當(dāng)影響財(cái)政收入的變化。 第9 / 10頁 (2)稅收彈性系數(shù)為 0.9477，與 1 非常接近，說明財(cái)政收入的增加基本上稅收

34、的增加。 (3)當(dāng)然，以上不一定只有稅收才是影響財(cái)政收入的因素，上述模型中不排除在多重共線修正的時(shí)候把一些相關(guān)的因素給排除掉，例如國內(nèi)生產(chǎn)總值、就業(yè)人數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資額對財(cái)政收入的影響。 (4)模型的不足：模型樣本采用時(shí)間序列分析，雖然在最后通過剔出線性解釋變量使模型多重線性性質(zhì)并不顯著，但在此基礎(chǔ)上的 R2 極高，僅能說明該方程能較好地解釋影響財(cái)政收入的因素，而擬合率其實(shí)并沒有實(shí)際看到的這么高。 六、政策建議 (1)加強(qiáng)稅收征管，提高財(cái)政和稅收收入。目前，我國的稅收已占財(cái)政收入的 90%以上，我國的稅收已是財(cái)政收入的最主要。國家運(yùn)用稅收籌集財(cái)政收入，通過預(yù)算安排用于財(cái)政支出，提供公 _

35、品和公共服務(wù)，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。稅務(wù)部門要大力 _稅收，確保國家稅收為 _履行公共服務(wù)和社會管理職能提供可靠的財(cái)力保障。這就要求稅務(wù)機(jī)關(guān)要依法治稅、依法征稅，通過加強(qiáng)各方面管理和服務(wù)工作，不斷提高稅收征收率，保持稅收隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展平穩(wěn)增長。 (2)加強(qiáng)稅費(fèi) _、推進(jìn)稅制 _調(diào)整各項(xiàng)稅收政策。稅收作為宏觀調(diào)控的重要工具，具有內(nèi)在穩(wěn)定器的功能，對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用。進(jìn)行稅費(fèi) _并不意味著把所有的 _收費(fèi)全部改為征稅，而是要將兩者之間的比例保持在合理的區(qū)域范圍內(nèi)。國家可以根據(jù)不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)形勢，制定和實(shí)施相應(yīng)的稅收政策來調(diào)控經(jīng)濟(jì)總量、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。稅務(wù)部門要適應(yīng)經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)展和國家宏觀調(diào)控的需要，按照“簡稅制、寬稅基、低稅率、嚴(yán)征管”的原則及實(shí)行有利于增長方式轉(zhuǎn)變、科技進(jìn)步和能源節(jié)約的財(cái)稅制度的要求，推進(jìn)稅收制度 _。 _： 1宏觀經(jīng)濟(jì)理論與計(jì)量方法(修訂本) 謝為安 中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社 2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(第二版)龐皓 科學(xué)出版社 3西方經(jīng)濟(jì)學(xué)李軍 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出