郭勝亞 魯懿璇
摘 要 本文選取1998—2017年的時間序列數據,通過建立快遞量與人均GDP、就業人員工資總額、貨運運輸量以及居民消費水平的多元回歸模型,借助E-views軟件進行回歸,對我國近20年快遞量的發展變化進行了研究。
關鍵詞 快遞量 人均GDP 工資總額 E-views軟件應用
一、我國快遞量的規模
根據國家郵政局發布的數據,2016年中國快遞業年業務量已突破300億件大關,達到312.8億件,同比增長51.4%,快遞業務增量達106.1億件;2017年突破400億件,達到400.6億件,同比增長28.2%,年業務量占全球45%以上;2018年1月至11月,全國快遞服務企業業務量累計完成452.9億件,同比增長26.3%,“十三五”以來,我國快遞業保持高速增長,每年平均保持100億件增幅。自2014年開始,我國快遞業務量連續5年穩居世界第一,超過美、日、歐等發達經濟體總和,成為世界郵政業的動力源和穩定器。
二、計量經濟學分析
(一)變量的選取
本文數據來源于《中國統計年鑒》,樣本區間為1998年至2017年。在因變量的選取上,選定快遞量作為被解釋變量(Y)進行分析,選取人均GDP(X1)、就業人員工資總額(X2)、貨運運輸量(X3)、居民消費水平(X4)作為代表性解釋變量。
(二)多元回歸模型的建立及回歸結果
經得出的線性圖可知,Y成指數型逐年增長,而X1、X2、X3在多數年份呈現出水平波動。說明變量間不一定是線性關系,可探索將模型設定為以下對數模型:
LNY=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4
利用E-views軟件,可得模型估計結果為:
lnY=9.425020+0.000403X1-0.0000186X2-0.00000116X3-0.000428X4
t=(14.34291)(3.348039)(-0.998404)(-1.844477)(-1.469826)
R2=0.988801 =0.985815 F=331.0992 DW=1.788801
(三)經濟意義檢驗
模型估計結果說明,在假定其他變量不變的情況下,當我國的人均GDP總是每增長1元,我國快遞量就會平均增加0.0403%;當我國就業人員工資總額每增加1億元,我國快遞量就會減少0.00186%;當我國貨運運輸量每增加1萬噸,我國快遞量就會減少0.000116%;當居民消費水平每增長1元,我國快遞量就會減少0.0428%。由經驗判斷可得,可以判斷人均GDP(X1)與理論分析和經驗判斷相一致,但就業人員工資總額(X2)、貨運運輸量(X3)與居民消費水平(X4)與理論分析和經驗判斷不一致。
(四)統計檢驗
第一,擬合優度:由結果數據可得,R2=0.988801,修正的可決系數=0.985815,兩個數值均接近于1,由此可見該模型對樣本的擬合優度比較好。
第二,F檢驗:確定顯著性水平α=0.1時,臨界值Fα (4,15)=2.36。由于F=331.0992>Fα (4,15)=2.36,即人均GDP(X1)、就業人員工資總額(X2)、貨運運輸量(X3)和居民消費水平(X4)這4個變量聯合起來確實對我國快遞量有顯著影響。
第三,t檢驗:給定顯著性水平α=0.1,臨界值t0.05(15)=1.753。由結果數據可得,、對應的t統計量分別為0.0044、0.0850,其絕對值均大于t0.05(15)=1.753,即人均GDP(X1)和貨運運輸量(X3)分別對被解釋變量快遞量(LNY)有顯著影響。就業人員工資總額(X2)與居民消費水平(X4)所對應的t統計量為0.3339、0.1623,即就業人員工資總額(X2)及居民消費水平(X4)對快遞量(Y)沒有顯著影響。
三、結語
本文利用Eviews軟件對我國的快遞量及其影響因素進行分析,通過研究分析發現,影響快遞量的最主要因素是人均GDP(X1)和貨運運輸量(X3)。目前,我國快遞量處于增長過快的狀況中,因此要利用合理的方式進行快遞量的發展和管理。
(作者單位為華北理工大學經濟學院)
參考文獻
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