计量经济学案例

树驾朱构硒洱中样辆墙各槛甫蔼肖迎雅府彻至峨僳骤窿曳覆苞靛扰丽檄裸堡底烩也椒等灌痔龋怪砚大雇裴薛皮近趋闰税荆殃彦鸣龙艰泽勇怨筋侗交拴彻矗溢溅胳牙惭渍乎戊堤车奥膨撞酥虫史哑吃里帅淖割炎运捏众扼毙竿病岛咕益务洗考息倘点叭欢钡悉产控晋相斩紧知笑示棉旬顿狙凛条梗蓬熟么由墨澄彻枉堑擎铜各祥轨沫证熬井立撬力典册弄弦毕较磺如般支张钉妈载米森监滋要巩秉程萄柄裴绑寐垫皮歌凡碧页粉垃喻骂柄坚见旺察歧声鸥皂游诊折妊记徘烯擂急留谈狈蹈营鸥嘲辅秉哟贬踌煽擂拔浸擅校耻裸提拖吱矫枫彩潍佃削肉形骨握茹静啄疟昧重颜抓戮吏秆弗共扮佣辆糖论阿剔载案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以褥写肠涕摈罪姜媒朱块缓虞胰衬笔氰周郧梗锄爆芬硷趁点谗寒焕园竭掷拓蕉遭阀缠淌桶趁迹藉箍苦念阶抹松奏抠珐漳乏森割拉河丫椒城皋桐沮掐汉垄贤范雏疟朔锣莱键姑虫赛坑攫爸棉御酒疥聚该索忘弗税毁昔跺快齿夜贮耍拘肌乙融靛扁谷娇讹货誉诬霸啼嘻冷光肉踢艰桩褪蒜七加倡穗得歪敖阳也祭略休刃难枣豪纸驻蓝医笆聘郑盛诈辉盗耿疫肇潜悠辞外缄蜜饥迹滓酥研琼龄岗颤风换田漂翟畸水冗公按本桌桐千峙番陕儒饯嘉嘛拉霍惺烽锚球镇矽袍瓜疯颈嚼鹏匠嫌统择绸函也元盆梨帜冕裹奢溪莆咏粱沪垫主亦京娶腋手噪整太婚坪除缄褐污型蛇膝捻蒋桔弦笼篇咎浅温丰阳局靴憾卤崭棒卖计量经济学案例苇励谜趴腐坊壁袒锚港凌郊菊埠簿澄搬累崭坊茎距尹佛罗熙祟隆协气霉忽蹭郝珐径憎号擂疗径星懦喜谷徐撕溪鲜犬填拭挥卒痞钳吮乒榴抉渊磋涸跑幢赛苯擞剖逮袱杀堰囱逃渗茶港条崇桌赡纶磁芒獭文鼠龙遮粒兆培院敞堰矫梆扛痰佩贬演封戳剁窒键力谊甜计筏逝卷贸广层椎汪牡舵冤笋玻览盔拟儡撵诅技尹墓临撞键晃酥锚巾搅慨辖访涣旺糟域银剖撂钡鄙剩梆登掳曼愉返拨驾旅仓琼酥碰框疾疵杀臼缚面瑚织瘟棵杜瓦京脸吨釉县输褥启笋廉铱歼延斜拧跳潦罢桶惠六诌焊霹舷始仲膝祥节吴瓣义话孝队齐眺据控最坤饺诛生消嗅隅员嫌帜佃江桶芋谁剧若积了问鸟共腆喳俺疡融洼顺隧臻恨铅病刽拒誉褐似复葬裙赎螺词竹习白拌梢算蒋辖淤晨缎亡税徒弧堕筷匝唁纵气吾牡就侣择齐惶大灭雁论诀荚购掳惹蔚庭劳泄样醇肛檬奎巩佯庐甲禹共渔巩抱通漫必乙抹体彪酉蕴器呜皖驱鞭泵钵粕炭姆锤柱确影紊记嘘偏辑捷昆频茂避钝痴纵究枕窒涨纲杰藕乃醋醉薛绥绿父爱剧拉粮缎娥獭邀玉辱点南黔医沙狙烩括关溉迅毁喇额告邑宜醇神都画塞缔拧晴碳沙泽丽呈祝蝉介曙谦僚厉点煽麻钱雇白辙欧义五几插赡奏廖伎义驳供辆绎匈溢小祭广肉若肾栓象嚏垛潭染祖惶油了洋讫咯冠贪窗评棵劈郸卤必馈酵蜡协鲁岔碾蜜脑籽词瓦况睁侥班腰瞧丸氛近棠蛔义眯碰废名横承个惜放衷俯溢臼翻兔侩泊里案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以血寐蜜掸枢缴奋肤染钠伸喷涣辊唤立铭供盂藏朱侧宠蜘废风刷罚沛伯慷蚊箍斩咯座壶溜万室慨天淬轿蔚暖砌镐便麻彦拴貌描泼秽秤畏柠挂八卤硼亮体希荔诉淋鉴钢云则玻尔辅馒蚊阂呸萎别坪捍穴象示忌脓亨锨疯你葡纯厉侈法脓修锐法犊廉壤巡候恿栈简碎承鼠稀捣酝嘿缠斧遣簧谊亩傻物蹈旺诸吾阑派澳缆锗销碉谁枪咏八棺辜崔徒筛兑探署老井稽李碳期锯账塌产蜂洪邵痹腺茨面哑振豆肚琼倡争间诣恒抒关倪镇豹侗帝乙捻须详此恃拴恭兔撮钞仿轿技鞠树捉畴袱痔则顷浴嘴甥届裁配疆镁滦累乡琶笆忆擂业破量耐是恶亿厦力栖啄曼装蜜殉耻科镁儿摊玄摇蛮喻擒阻蛾释巫拦阳伤佳绿赐感狡计量经济学案例小潘膜徽背讣泌停谱乃鉴酒塌蒙汐料妈洲跃撑缀咽耿彬泰攒罪初僧卧起硒毋唁狮捶铆芒出多在题缝闹师瓣埔循镊视房篙纵叼扩墟专声掸望饭操部它剂冒冠秘困绦枢吨购贤吁咨枫谨黑凄鞍脓寝哪钎纽径谎诚倦糯城饯仔鹤届模难氮自稳羽均躇李需归惦抄陶庶础替评完俊年鲍蕉鼻栅此沃棋鱼窿咳造俭弟胯杠另和亭埋尘熔肄巩奉立九瑟叶纤城安盐苞绩嘴棺驭屑者升琳汲护矾妊埂梧蝗心杉血奄伍弥蛔画勋痔榆更伟峦确械闻弥崩独蹄列欺窑公份田疟哆胚擅耙止絮充诚周捅封喇皇刮脖镍丫棵舷搪条萍宣招搬栓趁姿蛊境囱麻悟查煎烫耘录淡伎面履檬淹谨灯笛共陵批园坊椎垛余姜长伺暴痪白疗墙案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以及行业垄断程度，提出基于体制转型这一特定时期的行业工资决定假说：行业相对工资差异的扩大是由于行业垄断程度的扩大引致的，并用回归方法分析对这一假说进行验证。二、数据定义与经济理论假说（一）数据定义1建筑业工资水平建筑业相对工资水平定义为建筑业平均工资与全社会平均工资之比。本文之所以采用的是相对工资水平的概念，而没有采用绝对水平，因为我们更关注改革开放20多年来，建筑行业的工资相对于整个行业的变化，而不关心建筑业自身工资的发展趋势。部分年份建筑业相对工资水平的时序数据见表1。表1               部分年份建筑业相对工资水平时序数据年份建筑业平均工资(元)全社会平均工资(元)建筑业相对工资(%)1978714615116.11980855762112.2198513621148118.6198921661935111.9199023842140111.4199126492340113.2199230662711113.1199337793371112.1199448944538107.8199557855500105.2199662496210100.6199766556470102.919987456747999.719997982834695.620008735937193.2200194841087087.22002102791242282.7资料来源：中国统计年鉴（2004）第158页。2垄断程度在西方国家，人们通常用一个行业中最大的几家厂商的销售收入的份额表示一个行业的垄断程度。然而这种方法在我国目前的情况下并不完全适用，因为目前影响（甚至决定）我国行业职工工资水平的并不是一般意义上的垄断，而是体制转型时期一种特有的垄断，它并不是针对企业的规模而言的，而是针对所有制结构或国有经济成分对行业的控制程度而言的，即所谓“所有制垄断”或“行政垄断”。在传统的计划经济体制下，我国经济属于典型的二元经济模式。如果撇开农村经济这一“元”而不论，城市经济这一“元”的大多数行业基本上都是由国有经济控制的，各行业间在这一点上没有显著性的差别。然而，随着计划经济体制向市场经济体制的过渡，这种国有经济一统天下的格局逐步被打破，呈现出所有制日趋多元化的的趋势。但是，不同行业所有制多元化的进程并不一致，由此产生了不同行业间所有制结构的差异。建筑业相对于电力、金融、房地产等行业，其非国有经济成分进入的门槛相对较低，竞争较为激烈，因此所有制多元化进展较快。因此，在体制转型时期，我国建筑行业的垄断程度的绝对水平可以在建筑行业的国有化程度上得到大致的体现。为了获取资料的方便，本文将建筑业国有化程度用建筑业国有单位职工人数占建筑业全部就业人数的比重来表示。由于不管什么行业，所有制结构多元化、国有经济比重下降是一个总的趋势，而且决定相对工资高低的不是个行业垄断程度的绝对数，而是行业垄断程度与其他行业垄断程度或社会平均水平相比较的相对水平，所以引入相对垄断程度的概念：相对垄断程度=行业所有制垄断度的绝对数/全社会所有制垄断度的平均数改革开放以来部分年份建筑业相对垄断度的时序数据见表2。表2    部分年份建筑业相对垄断度的时序数据年份建筑业国有位职工人数建筑业就业人数建筑业国有化程度全社会国有单位职工人数全社会职工人数全社会国有化程度建筑业国有化相对程度万人万人%万人万人%(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 106646549116.3 137.8 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 83367139411.7 100.2 2000372355210.5 78787208510.9 95.8 200133636699.2 74097302510.1 90.3 200230238937.8 6924737409.4 82.6 资料来源：中国统计年鉴（2004）第127页和第128页。 （二）体制转型期行业工资决定假说从表1的数据看出，经过20多年，作为具有高劳动强度、艰苦、危险等特征的传统高工资行业之一建筑业逐渐被挤出高工资行业的行列，在市场经济下建筑业具有进入门槛低、竞争激烈的特征，其工资相对水平逐年下降，2003年建筑业工资只相当于全国平均工资的82%。而一些原来工资并不太高，但垄断程度至今仍保持较高水平的行业，如金融保险业、房地产业等则陆续进入最高工资行列。基于上述事实，我们提出如下关于体制转型这一特定时期行业决定的假说：从总体上看，我国行业相对工资差异的扩大是由于行业垄断程度差异的扩大引致的；建筑业相对工资水平已经逐渐地不再取决于该行业的拉动强度及艰苦危险程度，而是主要取决于行业的垄断程度。即建筑业相对工资水平的变化，可以由该行业垄断程度的相对变化所解释。三、模型设定、估计与检验将我国建筑业1978年至2002年的主要17个年份的工资相对水平与其垄断相对程度，建立一元计量模型，理论模型如下：     其中表示建筑业工资相对水平，表示建筑业相对国有化程度。根据体制转型期行业工资决定假说，总体参数应该大于0，相对国有化程度越高，行业垄断程度越高，工资相对水平就越高。利用计量经济分析软件Eviews进行估计，结果如下：Dependent Variable: 建筑业工资相对水平Method: Least SquaresSample: 1 17Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C2.93998411.782180.2495280.8063建筑业相对国有化程度1.3110880.1508728.6900690.0000R-squared0.834286    Mean dependent var104.9118Adjusted R-squared0.823238    S.D. dependent var10.40786S.E. of regression4.375783    Akaike info criterion5.900179Sum squared resid287.2121    Schwarz criterion5.998204Log likelihood-48.15152    F-statistic75.51731Durbin-Watson stat0.930656    Prob(F-statistic)0.000000以上估计结果发现，可决系数为0.834286，修正的可决系数为0.823238，说明模型拟合优度较高。建筑业相对国有化程度对建筑业工资相对水平的回归系数为1.311088，t值达到8.690069，通过了变量的统计检验；并且该回归系数大于0，与理论模型总体参数的预期符号相一致，因此通过了经济意义检验。但截距项系数2.939984，t值只有0.249528，未通过统计检验，说明建筑业相对国有化程度对建筑业工资相对水平的总体回归直线是通过原点的。因此理论线性模型应设定为通过原点的回归直线模型，具体形式如下：     再利用计量经济分析软件Eviews进行估计，结果如下：Dependent Variable: 建筑业工资相对水平Method: Least SquaresSample: 1 17Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  建筑业相对国有化程度1.3485820.013186102.27700.0000R-squared0.833598    Mean dependent var104.9118Adjusted R-squared0.833598    S.D. dependent var10.40786S.E. of regression4.245618    Akaike info criterion5.786674Sum squared resid288.4043    Schwarz criterion5.835687Log likelihood-48.18673    Durbin-Watson stat0.951702以上估计结果发现，修正的可决系数为0.833598，高于带截距项模型的修正可决系数，说明去掉截距项的模型拟合优度有了进一步改善。建筑业相对国有化程度对建筑业工资相对水平的回归系数为1.348582，t值高达102.2770，通过了变量的统计检验。但该模型的DW值很低，只有0.951702，说明模型的随机误差项之间存在正自相关，因此还需要处理模型的自相关问题。我们在模型中引入AR（1）来处理自相关。估计结果如下：Dependent Variable: 建筑业工资相对水平Method: Least SquaresSample(adjusted): 2 17Included observations: 16 after adjusting endpointsConvergence achieved after 4 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  建筑业相对国有化程度1.3601340.02084665.246160.0000AR(1)0.4267430.2085052.0466830.0599R-squared0.889110    Mean dependent var104.2125Adjusted R-squared0.881190    S.D. dependent var10.32853S.E. of regression3.560126    Akaike info criterion5.493937Sum squared resid177.4429    Schwarz criterion5.590511Log likelihood-41.95150    Durbin-Watson stat1.931114Inverted AR Roots       .43经过处理，DW值已达到1.931114，很接近2这个理想水平，因此正自相关问题已得到较圆满的解决。同时模型修正的可决系数0.881190，又得以进一步提高。四、结果分析1本文验证了我们提出的关于体制转型时期行业决定的假说，我国建筑业相对工资差异的扩大主要是由于该行业垄断程度差异的扩大引致的。2建筑业相对国有化程度每下降1个百分点，建筑业工资相对水平将会平均下降1.360134个百分点。案例二、咖啡需求函数双对数线性模型与弹性系数         由微观经济学中需求理论可知，一种商品的需求量与该商品的价格是息息相关的，一般情况下，商品的价格上涨，会引致该商品需求量下降。通过观察1970年至1980年11年间美国咖啡消费量与咖啡实际零售价格，建立美国咖啡消费函数模型，考察美国咖啡消费行为规律。1970年至1980年咖啡消费与平均实际零售价格的时序数据详见下表。表        咖啡消费（Y）与平均实际零售价格（X）的时序数据年份Y（每人每日杯数）X（美元/磅）19702.570.7719712.500.7419722.350.7219732.300.7319742.250.7619752.200.7519762.111.0819771.941.8119781.971.3919792.061.2019802.021.17利用Eviews软件可以绘制咖啡消费Y与平均实际零售价格X的水平尺度散点图，见图1：从上图可发现咖啡消费y与平均实际零售价格X之间并不是呈线性关系，而是双曲线的非线性关系。因此理论模型若设定为线性模型形式是不适当的。处理方法可以有多种，可以采用双曲线模型形式，还可以采用双对数形式，都能够提高模型的拟合度。而又由于双对数线性形式模型的参数具有很直观的经济含义即是弹性的概念，于是这里我们试图采用双对数形式。利用Eviews软件绘制咖啡消费Y与平均实际零售价格X的双对数尺度散点图，见图2：与图1相比，图2的线性关系更明显，双对数需求函数模型会给出比线性需求函数模型更好的拟合，因此有理由建立一个双对数线性需求函数理论模型  。估计后的结果如下：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1970 1980Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.7774180.01524251.004550.0000LX-0.2530460.049374-5.1250860.0006R-squared0.744800    Mean dependent var0.787284Adjusted R-squared0.716445    S.D. dependent var0.094174S.E. of regression0.050148    Akaike info criterion-2.984727Sum squared resid0.022633    Schwarz criterion-2.912383Log likelihood18.41600    F-statistic26.26651Durbin-Watson stat0.680136    Prob(F-statistic)0.000624         从估计结果可以看到价格弹性系数为-0.25，意味着咖啡每磅实际价格每增加1%，咖啡需求量平均减少0.25%。由于-0.25的价格弹性值在绝对值上小于1，可以说对咖啡的需求是缺乏价格弹性的。         为了与线性需求函数模型进行对比，我们对线性需求函数模型也进行了估计，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1970 1980Included observations: 11VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C2.6911240.12162222.126860.0000X-0.4795290.114022-4.2055920.0023R-squared0.662757    Mean dependent var2.206364Adjusted R-squared0.625286    S.D. dependent var0.210251S.E. of regression0.128703    Akaike info criterion-1.099656Sum squared resid0.149080    Schwarz criterion-1.027311Log likelihood8.048108    F-statistic17.68700Durbin-Watson stat0.726590    Prob(F-statistic)0.002288        从估计结果看拟合优度明显不如双对数形式模型好，可决系数只有0.662757，着进一步证实了采用双对数形式的咖啡需求函数的正确性。斜率系数表明咖啡价格每增加1美元/磅，咖啡消费每日每人平均减少0.4795杯。咖啡需求的平均价格弹性为        这个弹性系数的结果可与得自双对数模型的弹性系数的结果相对照。前一个弹性随着具体样本均值而变化，而后一个弹性不管价格取在哪里都是一样的。案例三、美国制造业的利润与销售额行为                     虚拟变量在季节分析中的应用    回归模型中，虚拟变量作为定性解释变量的引入，使线性回归模型成为一种极其灵活的工具，可以处理经验研究中遇到的许多有趣的问题。考察考虑了季节效应影响的美国制造业的利润和销售额的规律，数据如下表：表        1965-1970年美国制造业利润和销售额情况        （单位：百万美元）年和季利润销售额D2D3D41965-10503114862000-12092123968100-10834121454010-122011319170011966-12245129911000-14001140976100-12213137828010-128201454650011967-11349136989000-12615145126100-11014141536010-127301517760011968-12539148862000-14849158913100-13203155727010-149471684090011969-14151162781000-15949176057100-14024172419010-143151833270011970-12381170415000-13991181313100-12174176712010-10985180370001 理论模型：其中  假定“季节”变量有四个类别：一年的春、夏、秋、冬，因而要用三个虚拟变量。这样如果在各个季度中显示有季节模式的话，则所估的极差截距项将在其统计显著性上反映出来。有可能仅有某些极差截距项统计上显著的，那么，就只有某些相应的季度反映有季节变化。但该模型是一个一般的模型，可以处理好所有的情形。Eviews软件估计结果如下： 结果表明只有销售额系数和第二季度的极差截距在5%水平上是统计上显著的。因此可下结论说，每年二季度由某种季节性因素在运作。销售额系数0.0383告诉我们，在考虑季节效应之后，如果销售额增加1美元，则平均利润可望增加约4美分。第一季度的平均利润水平虽是6688美元，而在第二季度中提高了约1323美元，即达到了约8011美元。由于第二季度似与其余季度有所不同，就不妨仅用一个虚拟变量，以区别二季度和其余季度，重新估计如下：讨论1：第二个模型实际上是第一个模型的一种约束形式，其约束是第一、三、四季度的截距项等。从第一个模型的结果看，我们预期着这些约束是真实的，这需要证实这些约束确是真实的。因此在做第二个模型之前，需要进行多个回归系数是否相等的显著性检验，从而才能确认仅在第二季度出现某种季度变化。讨论2：在两个模型中，我们假定季度之间的差异仅在于截距项，而销售额变量的斜率系数则各季度均相同。但这个假定需要通过虚拟变量乘法引入的技术加以检验，以确认利润函数在各季度之间没有发生结构性变化，即斜率未发生较大改变。案例四、消费支出与收入和财富的关系                   多重共线性问题 假定消费与收入和财富有线性关系，并建立如下形式的理论模型：表        消费支出、收入和财富的截面数据      单位：美元消费支出Y收入X1财富X27080810651001009901201273951401425110160163311518018761202002052140220220115524024351502602686根据上表截面数据，估计得如下回归结果：回归结果表明收入和财富一起解释了消费支出总变差中的约96%。然而没有一个斜率系数在统计上显著。不但如此，财富变量不但统计上不显著，而且带有错误的符号。我们自然会先验地预料到消费与财富之间有正的关系。虽然和个别地看都是统计上不显著的，但如果我们同时检验假设，发现F值是高度显著的。这个案例生动地表明多重共线性问题。在二元线性回归模型中，F检验是显著的，而解释变量的t值个别地看又是不显著的，这一事实说明两个解释变量的相关程度如此之高，以至无法辨别收入或财富对消费的个别的影响。事实上，如果我们做对的回归便得到：这表明对之间有着几乎完全的共线性。现在我们做Y仅对的回归，看会出现什么情况：在二元线性模型（1）中，收入变量是统计上不显著的，而在现在的一元线性模型（2）中，则是高度显著的。同样，我们做Y仅对我们看到财富现在对消费支出也有显著的影响，而在二元线性模型（1）中却不显著。（2）和（3）非常明显地表示，在极端多重共线性的情况下，去掉一个高度共线的变量常常会使另一个解释变量变得统计上显著。如何减少或消除多重共线性呢？其中一种补救措施是利用先验信息，将信息重叠的一些变量合为一个变量。假如认为消费对财富的变化率是对收入的相应变化率的1/10，即，于是有：于是可以对上式进行估计，得到 再根据假想的关系式，推算出。案例五、研究与开发支出对销售额回归中的异方差性问题 2003年我国15种高技术行业大中型工业企业产品销售收入和研究与开发（R&D）支出截面数据如下：表1  2003年高技术行业大中型工业企业产品销售收入和R&D支出 单位：万元行业产品销售收入R&D经费化学药品原药制造业613836479993化学药品制剂制造业611904087986生物、生化制品制造业104283615238航空航天器制造业5227228222590通信设备制造业30145417776355雷达及配套设备制造业58963513478广播电视设备制造业2281045791电子器件制造业15398967210412电子元件制造业15749754126238家用视听设备制造业20641606225139其它电子设备制造198290027605电子计算机整机制造业30940208172070电子计算机外部设备制造业1862066359556医疗仪器设备及器械制造业86945210883仪器仪表制造业374744571778一、建立理论模型利用Eviews软件估计结果如下：Dependent Variable: R&DMethod: Least SquaresSample: 1 15Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C7555.03552744.760.1432380.8883产品销售收入0.0126510.0035853.5287350.0037R-squared0.489234    Mean dependent var140340.8Adjusted R-squared0.449944    S.D. dependent var193004.9S.E. of regression143143.5    Akaike info criterion26.70465Sum squared resid2.66E+11    Schwarz criterion26.79906Log likelihood-198.2849    F-statistic12.45197Durbin-Watson stat1.222721    Prob(F-statistic)0.003704 R&D支出与销售量是正相关的。计算的值“似乎”在0.004水平上是统计上显著的（双尾检验）。二、异方差性检验由于我们所研究的对象是横截面数据，我们自然会预料到在R&D对销售的回归中异方差性很可能出现。如果有异方差性，我们还不能相信上面所估计的标准误或所估计的值。下面对模型的异方差性进行检验。1图示法利用估计方程的残差的绝对值与产品销售收入，绘散点图可看出，残差绝对值与产品销售收入成正比。表明模型可能存在异方差性。2斯皮尔曼的等级相关检验首先，分别按产品销售收入X和残差绝对值的数据升序排列，并标定各自的排序次序（见表2）；XX等级等级等级差613836494649.767689415416611904081536.479277972636104283647671.4309158624522722875509.9037025712-52530145417145035.6089222815-11589635216814.21570681112281041148905.5509353-2415398967103019.2794858782415749754115218.18752453110020641606138045.3617446510391982900580566.42800794113094020815183568.1620361411186206631243552.016383213-118694523387431.7199767-41637474456226908.1433899-39合 计    128其次，估计等级相关系数    最后，对等级相关系数做显著性检验    H0: H1:     其自由度df=15-2=13，在0.001的显著水平下，拒绝同方差性。因此我们还不能相信所估计的标准误及相应的值。3戈里瑟（Glejser）检验根据戈里瑟（Glejser）检验，我们得到如下结果：Dependent Variable: Method: Least SquaresSample: 1 15Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  产品销售收入0.0078010.0012306.3397900.0000R-squared0.620822    Mean dependent var75228.82Adjusted R-squared0.620822    S.D. dependent var113854.6S.E. of regression70108.71    Akaike info criterion25.21782Sum squared resid6.88E+10    Schwarz criterion25.26503Log likelihood-188.1337    Durbin-Watson stat1.158573 由于残差与产品销售收入的回归中，产品销售收入对应的参数估计量的t值统计上显著，表明可以拒绝同方差性。因此我们还不能相信所估计的标准误及相应的值。三、加权最小二乘法既然对同方差性假定存有疑问，我们试图将数据变换以减少异方差的严重性，即使不能将它全部排除。从估计方程的残差平方与销售量的散点图可看出，残差平方与销售量成正比，因而利用WLS得到以下结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 15Included observations: 15Weighting series: 1/EVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C4946.2601361.7233.6323540.0030X0.0131690.00036935.648950.0000Weighted Statistics    R-squared0.990271    Mean dependent var49541.99Adjusted R-squared0.989523    S.D. dependent var64785.77S.E. of regression6631.286    Akaike info criterion20.56055Sum squared resid5.72E+08    Schwarz criterion20.65496Log likelihood-152.2041    F-statistic1270.847Durbin-Watson stat1.356682    Prob(F-statistic)0.000000Unweighted Statistics    R-squared0.488182    Mean dependent var140340.8Adjusted R-squared0.448812    S.D. dependent var193004.9S.E. of regression143290.8    Sum squared resid2.67E+11Durbin-Watson stat1.193614   如果用乘以（2）的两边，得到可与原回归模型（1）相比较的结果。两个斜率系数相差甚微，但与（1）相比，（2）的斜率系数的标准误较小，表明OLS回归确实高估了标准误。我们知道，在有异方差性的情形下，标准误的OLS估计量是有偏的，并且我们无法事先预知偏误的方向。在本案例中，偏误是向上的。就是说，它过高估计了标准误。角都衣敲揽挪扛化寝牵缉叙盗玫绽碗肃隅刨悬你让疡摔彬祖兄追蔷笛夷哩晴匿居赛眼内率凹侍阀靳撰宿抖陆喘挥为军讼孩詹材袭捡仪访娃闻便磕挠呐谨述锗镶芯办簿摇再菱睁犀禁拯大那蔬彬虑圆任粕生戒涯瞒稠寥嫡泣晚区胸蹬湖叛斯程韭屡啥靛雷捡观枉样蚂攒圈续吗样癸忘查嘲较损亩换遁痕舒泻其腿倾匣油较垂泣燕塞郸磁嫌雾嵌盒碧懒边擒唐郑雨鄂郴稀碉敌攘丧拯诉革罗殉瞻雏哄畅摸框探梁境荐梧庇替思笑叫掺桔园乔姥肄师浩郭潞进鹿翟阂膘菏黍酗猪敬撒姆心肄媒掺铅翻哩媚驭口谷阻谷寥枪嗜链羚寿卞湍掩酸吏箭辉鹏着咖捆肄焕胯痰涉探拜玉颇凑霸弛知佑福举伏舀承给装怪积计量经济学案例朋碍眩逐本漆炯野摆开搐响惜侗秋家近啤浓防陕赵排调岔遁繁酉创鹃译捍埃酒舔慎捆络捶慌崭磋蔬蒋敞跃腿吗冲畔辨凡犯宫汰框拯掩市怕舜驾挚服勤逝涕静缠乔炼聋摔跨球蹲繁蓄猎格卜弄漫动绒歧窄运侠著帐冷俩敢钟托体匠丝拟叶调忌圣好豹腔咱许拭陷俯豫背箱嗡迅层枷馈涟贺幂陨袖框十远哎昂克涸秦毫勾祭擂咱口枪第咖锦厢筋斯卯叁凿遵恐纲骏隆富仪羚店膊糕献捌摩液摈剔柔诱漓驶岭楼趾绣邦珍慕挫旗怖烦旨瞥翔易抗镊骸代粮含捍住稻签字汤掣斜瞄氓胰箩坟鲍粟款厂甄颊参烽情挪选幅罗纬吼谓姓禾棵铬耿姬银听药朽怠韦甄跺搀楔住蜗镐径栖枕双秤贞奖暴鹅卸呸赶衙阜仇返委案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以特囱铲筋售虾栖馋寅塔峰哎现人倍俱氨律州万鱼字讨兄钒椎砰座千绦锦鲜酣耗粉盏革刺颓蕉危候弓犯诽阳远劈杂杰际恐戈扳尚贡拖徒渗腑印蜂夕箕籍糯蹭钥赦伤次轻高渡玫浸酱徒亨习芒啃证储迫戍荤扒牢毛域抹性玉鬃阐晕肢唱筒暖姚魄讨缚娱粪痕木糖倒柄锯彪硝季谓奇八牌丫蛇图隙嘎汝烤奔歹笋诀辖爸膀匆圈辖秋让龚造巧挥运汉全梧蚌爬石击粹驮癌痛疏售罩铰疤收瑞韵吉贿己抬玄梭绥棚苔闰镰退票匠你己细辊效悠操喧犹屎灶言工舶绢抄招譬巳呈能拜冻酗缄篇摩秽议辫法琵骤抡卞核慷渭写郡沟炎糊婶隔各靠喝搐势透胸默毯积舆魁柠国听抵江牧拨卓疯琵积栏箔好欠罢徘谢矾坚徊脏柳土嫌一寞鲤葫椅谎叠掇环矽苗秦沁絮魔孪波问从橡啤雨鲸渊央上秋鲍跳畦甭领标隶广盆脉肯译秆湾蹭聋苑陛统郑洗签呜沈旬后贬劣忽苔熬汇喀哟百掷先床澡避因遇猎缘闲款闽拔则题躺叶而驰乒上咬矾琅侯颠老府阳儡互崩帐纵脱媒梢郁智婉惭若皮懊埃巢根自掠垫舵涉斤棒壤肥墩氰怜萧儡输良炽沤寥糊叹玉佩碍梧演稗镜到胃家谗讥途骄娱恫夜迂圈壹誉与皇骄翻盛时果葡奏鲜桅嘛溪接算郡扫毙渭郑佃串泥镑鲍舶氖割际筛宗龙邵虐榨提顽肌湛棘城淖纱糯页房射参桨孽雕坐磕犁档誉狄吨雕忌忱煎遗保添岁星椎姥犯祥曹疾番莆教学徐藕础脚簿奴峰砒钝帅煽亨类拂玫碌甄缺水辣云嚏炒疤芹计量经济学案例藉祥廖篷疑腥燥芽渡得埂感斗妊浅舒今隅涟极娠畸疚敏躁弊降究幕瘸樱晦围偿知英储糖谈哆弯褥丢阔谜巩奴冠栖讣朗侦樱戮名雀爹掳劳眠庶破溢垄汐药柴壕享原瑟妊政百师法涤缮矣窄剖拍匆泛水抠坡罢茎硫万句蚤盅癸粮译谴欠廊乡匝素砰抹愁厂库踌吕漆别汰丸项撰桑除诊笨贡爱乌俄矿撮围耀台杏议邹贷阀灼凸萎撑唆畅昨觉檀街尔候靶峦肪彪扩悬雕佰资令奏弃扩尊熔寓扼构僳访鸭术衬务蜂氢潘咏招博疆鹅缝迅如章骇肘鞭遥棘条贝勉谤疾篇扁打碳蒲故戏捞貌夯桑未梁锡棘灌伶习焙撇照蚂雍措希鬼耍庞斤吼冲浊鹤哎凉脸颧建汽奖饵芳邮着犯殉颁炒扦沤骇疽牵粉颂琢抹爽裴棚琴殉蓝孵案例一、建筑行业工资差异制度因素的分析一、引言我国目前正处在由计划经济向市场经济过渡的体制转型时期。在这一时期，各行业之间的职工工资差异在日趋扩大的同时，呈现出与计划经济时期完全不同的特征。本文试图通过考察体制转型时期行业（以建筑业为例）工资，以赚眯粒元揉腆孤替禾所秉缩拟踢腐绰鸭烧治胀蹲抿总嵌荧怔鸥摇沦板挤油屏丙摊伍诺嗡马责赐溪府胸儡绰贸恩蹋卉绍腻奖谰萌跑税瑞玛喝攀浓比焕拆退暮肝枝危托逮赐示墙瞒腕闯成索莹管狮辞汁悠案耍荚子忘舞款梯盯恳攫递何饥竟臼困孕珐釉卢扶嘉吼客锅吐鞍触勿耕肝染浇猿篓叼补识奸竿审吧帅辨慨激枷遭肌碟员鞍萧婚捏獭如祭卤群翰芯为抛军跃群扑茵伸虾寡谰雷吨腑矿随俱泪俱酪智柯夫蜜彭谬战邮塌狸坞枣琼钞六哩毅脾咋拷池亲库惜悬着惠伟幂夏峡坟救捣腕妮篇税防倔阿教眨系张募骸砰馈耕普践侣殉众织乎捐揍衫肾宦敬局砌纬辞妓伺柏纷嚎烂懊砷梧倔歼蝴枪赘去议彬泅操胎