計量經濟學案例分析

一、問題背景

高新區自開始設立至今短短十多年的時間，以其驚人的經濟發展速度為世人所關注。隨

著我國經濟發展模式的逐步轉變，高新區已經成為我國依靠科技進步和技術創新推動經濟社

會發展、走中國特色自主創新道路的一面旗幟。“十二五”時期，面對新的機遇和挑戰，國

家高新區應注重提升五種能力，努力成為加快轉變經濟發展方式的排頭兵。為了探索高新經

濟發展的內在規律性，本文采用截面數據對高新區的投入產出進行分析，力求能夠增進對高

新區經濟發展的了解，對高新區的進一步發展有所幫助，

二、模型設定

本文研究的是高新區投入對產出的影響，所以本模型的被解釋變最Y即為高新區的產出。

就目前對高新區數據的統計來看，反映高新區產出的主要有“工業總產值”、“工業增加值”、

”技工貿總收入”、“利潤”和“上繳稅額”幾個總量指標。按照生產函數理論，產出利用增

加值，所以模型中我們將使用“工業增加值”指標數據來估計各高新區的總產出。

從高新區的投入來看，對產出有重要影響的因素主要包括以下幾個方面：

資本K,勞動力L,技術投入T,此外，體制改革，管理模式創新也可以看作是投入的要

素，但因其不可量化，因此歸入模型的擾動項中。

這樣，按照科布道格拉斯形式的生產函數，我們設定函數形式為：

Y=AKaLPTyu兩邊取自然對數得：lny=lnA+alnK+/lnL+ylnT+ln〃

其中，資本數據K我們利用的是當年的年末凈資產來讓行估計，即當年年末資產減去當年

年末負債后得到的數據；用當年年末從業人員來估計勞動力L；用當年技術研發投入來估計

技術投入T。數據選用的是截面數據。

從《國家高新技術產業開發區十年發展報告（1991—2060年）》得到1999年全國53個高新

區各項指標統計數據：

工業增加值（千年末從業人員（人）技術開發費（千

園區凈資產（千元）K

元）YL元）T

北京246422

天津41383L21069701004739

石家莊1428436842719440404437677

保定132016955640453574378798

太原12613L1475583339469254922

包頭87706237985401979356816

沈陽383569421547525425

大連2099833992282261713328710

鞍山591469207315037000258620

長春492486568709257492

吉林4325561742820361351316823

哈爾濱240547775107339757

大慶80428722817011589650146

上海880792499908

南京641045150233419102

常州289866129079150004

蘇州5428770964089658648445165

無錫3755550862637030682533272

杭州2539237616099720242202201

合肥1842286563467337381133020

福州2482912399254420780127868

廈門1406424199084418402171360

南昌1448054449569121983157784

濟南1581236579104834213179615

青島59950278229987502371230157

淄博302336379898854093285359

濰坊55311239521051511548945

威海1841129250401032664105964

鄭州2285660593963827884314905

洛陽1151710295299337360101404

武漢550907065863609012

襄樊1571089443071336513248948

長沙427607647490626298

株州102024826600991700762822

廣州1431795661853923606896296

深圳6447963412281236052

珠海8483881175936100329600

惠州1981620166704420682166067

中山1329899447472648496120769

佛山4106494792522419920454169

南寧11858732054164157272G3017

桂林107815325501022267071095

海口3656031851072442764784

成都314880443598676698

重慶2424284570317176270200308

綿陽345942475634234270342100

貴陽738779331004624310219864

昆明76592750336911895571740

西安417068280474502907

寶雞880708313218728169110269

蘭州663520252026918548195983

烏魯木齊260934115951477819071

楊凌5491941222019802581

三、模型估計

用Eviews軟件進行回歸分析，得到如下結果:

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:13/12/11Time:19:31

Sample:153

Includedobservations:53

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C

LNK

LNL

LNT

R-squaredMeandependent

var

AdjustedR-squared.dependentvar

.ofregressionAkaikeinfocritelon

SumsquaredresidSchwarzcriterion

LoglikelihoodF-statistic

DurbinWatsonstatProb(Fstatistic)

從表可以看出，回歸方程為：

InY=0.664556+0.478131InK+0367855InL+0.140542In7

T=

R?=0.740558R2=0.724674

(1)經濟意義檢驗

從回歸結果可以看出，模型估計的a,7的參數值都為正、且小于1,與生產函數理論中

a,4,7各數值的意義相符。

(2)統計推斷檢驗

b.多重共線性檢驗：

計算InK、InL、InT的相關系數，其相關系數矩陣如下：

LNLLNTLNK

LNL

LNT

LNK

從相關系數矩陣可以看出，InK、InL、InT相互之間的的相關系數較高，說明可能存在多重

共線性。

采用逐步回歸法檢驗。首先，分別做InY對InK、InL、InT的一元回歸，結果如下；

變量InKInLInT

參數估計值

t統計量

R-squared

AdjustedR-squared

其中，加入InK的方程A?最大，以InK為基礎，順次加入InL、InT逐步回歸，結果如下;

變量InKInLInTAdjustedRsquared

InK、InL

InK、InT

經比較，加入InL后的方程R2=，改進最大。而且各參數的［值很顯著，選擇保留InL,再

加入InT進行回歸，結果如下；

InY=0.664556+0.478131In