方差和均值中级经济师

摘要 偏态系数的取值范围：可为任一实数。 偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度，用SK表示偏斜系数:偏态系数小于0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。偏态系数大于0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏。 咨询记录 · 回答于2022-12-07 为什么一般人均收入次数分配的偏态系数大于零 偏态系数的取值范围：可为任一实数。 偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度，用SK表示偏斜系数:偏态系数小于0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。偏态系数大于0，因为均值在众数之右，是一种右偏的分布，又称为正偏。 没看懂 这个和人均收入次数有什么关系嘛？ 中级经济师《经济基础》 偏态系数为0,说明数据的分布是对称的。偏态系数为正,说明分布是右偏的,取值在0~5之间说明轻度右偏,取值在5~1之间,说明中度右偏,取值大于1说明严重右偏;偏态 您好，希望我的回答对您有帮助，祝您生活愉快，记得给个赞！！

一、异方差性（Heteskedasticity）：给定解释变量，误差项的方差不为常数。 

异方差性是计量经济学术语。指回归模型中扰动项的方差不全相等。

假设线性回归模型 中，扰动项 ε 的分量  是均值为零，彼此的，但 不全相等，在这种情况下。OLS 估计虽然具有无偏性和一致性，却不是最优线性无偏估计。因此在预测时  波动较大。为此，在应用 OLS 方法之前要对模型的异方差性进行检验，并设法消除异方差性。 

二、同方差性（Homoskedasticity）：回归模型中的误差在解释变量条件下具有不变的方差。

同方差性是经典线性回归的重要假定之一，指总体回归函数中的随机误差项（干扰项）在解释变量条件下具有不变的方差。

计量经济学中，一组随机变量具备同方差即指线性回归的最小二乘法（OLS, Ordinary Least Squares）的残值服从均值为0，方差为σ^2的正态分布，即其干扰项必须服从随机分布。与之相对应的异方差性则说明干扰项不满足此均值为0，方差为σ^2的正态分布。

扩展资料

计量经济学

计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。

主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。

应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。

参考资料来源：百度百科-异方差性

参考资料来源：百度百科-同方差性

参考资料来源：百度百科-计量经济学

人力资源和社会保障部 国家质检联合组织。

质量专业技术人员介绍

质量专业技术人员职业资格的适用对象为在企业、事业单位和社会团体中从事质量专业工作及相关工作的人员（在质量技术检验机构从事专职检验工作的人员除外）。
质量专业技术人员职业资格考试分初级和中级两个级别。取得初级资格，作为质量专业岗位职业资格的上岗证，可根据《工程技术人员职务试行条例》有关规定，聘任为工程技术员或助理质量工程师职务；取得中级资格，作为某些重要产品生产企业关键质量岗位职业资格的必备条件，可根据《工程技术人员职务试行条例》有关规定，聘任为质量工程师职务。
2022年12月，人事部、国家质量技术局下发了《关于印发〈质量专业技术人员职业资格考试暂行规定〉和〈质量专业技术人员职业资格考试实施办法〉的》（人发〔2022〕123号），国家开始实施质量专业技术人员职业资格（以下简称质量专业资格）制度。考试工作由人事部、国家质量检验检疫共同负责，日常工作由设在国家质量检验检疫质量司的质量专业资格考试办公室承担，具体考务工作由人事部人事考试中心组织实施。
考试每年举行一次，考试时间一般安排在6月中旬。原则上只在省会城市设立考点。
2022年6月13日，全国又有4万多人参加了全国质量工程师资格考试。

考试时间
2022年度质量专业技术人员职业资格考试定于2022年6月23日进行，具体时间和科目为[3]：
上午 9:00—12:00
质量专业相关知识初级
质量专业综合知识中级
下午 2:00—5:00
质量专业基础理论与实务初级
质量专业理论与实务中级

报名时间
2022年质量工程师考试报名工作已经于2022年1月开始展开。
考试科目设置
初级和中级考试各设2个科目。具体是：
初级：

中级质量工程师考试教材
《质量专业相关知识》、《质量专业基础理论与实务》
中级：《质量专业综合知识》、《质量专业理论与实务》
各科试卷均为客观题，在答题卡上作答。
各考试科目试卷全部由客观题组成，在答题卡上作答。考生应考时可携带钢笔（黑色或蓝色）、2B铅笔、橡皮、计算器（无声编辑存储功能）。试卷卷本可作草稿纸使用，不再另发带稿纸。
考试分2个半天进行，各个科目的考试时间均为3个小时。
考试成绩
参加考试的人员须在1个考试年度内通过全部科目的考试。
主考单位
全国质量专业技术人员职业资格考试由国家质量技术局与国家人事部共同组织，考试共设2个科目，北京地区全国质量专业技术人员职业资格考试在北京市职称改革工作领导小组办公室的统一领导下，北京市人事考试中心负责组织考试工作。
报考条件
一、2022年全国质量工程师报考条件如下：
（一）报考初级条件。凡中华人公民和、澳门、地区的居民以及获准在中华人境内就业的外籍人员，遵守中华人宪法和各项法律，认真贯彻执行国家质量工作的方针、政策，遵守有关质量工作法律法规，热爱质量专业工作，恪守职业道德，并具有中专以上学历者，均可报名参加质量专业初级资格考试。在报名时，对尚未获得学历证书的应届毕业生，可持能够证明其在考试年度可毕业的有效证件（如学生证等）和学校出具的应届毕业证明报名。
（二）报考中级条件。并具备下列条件之一者，均可报名参加质量专业中级资格考试：
1．取得大学专科学历，从事质量专业工作满5年；
2．取得大学本科学历，从事质量专业工作满4年；
3．取得双学士学位或研究生班毕业，从事质量专业工作满2年；
4．取得硕士学位，从事质量专业工作满1年；
5．取得博士学位；
6．2022年12月22日前，按国家统一规定已受聘担任助理工程师职务，从事质量专业工作满5年。
二、免试部分科目条件
1、2022年12月22日前，按国家统一规定已受聘担任工程系列助理工程师职务报考初级的质量专业人员，可免试《质量专业相关知识》科目，只考《质量专业基础理论与实务》科目。
2、2022年12月22日前，按国家统一规定已受聘担任工程系列工程师职务报考中级的质量专业人员，可免试《质量专业综合知识》科目，只考《质量专业理论与实务》科目。
三、报考条件中涉及专业工作时间期限的，均计算到报考当年年底。
四、因有专业技术人员资格考试违纪违规行为，已按有关规定处理，尚在停考期内的人员，不得报名参加该项考试。
特别声明：以上信息仅供参考，届时请以权威部门公布的内容为准！同时本站会将各地质量工程师考试报考条件及时更新。
报名时间
报名时间一般为1—3月份（以当地人事考试部门公布的时间为准）。2022年质量工程师考试报名工作已经陆续展开。
报名材料
关于报名材料各地或有不同，应以当地报名中的要求为准。报名时间一般为1月份（以当地人事考试部门公布的时间为准）。 报考者由本人提出申请，经所在单位审核同意后，报考者由本人提出申请，经所在单位审核同意后，携带有关证明材料到当地人事考试机构办理报名手续。党、各部门、部队及直属单位的人员，按属地原则报名参加考试。[1]
网上报名一般都是分两个步骤：网上报名、交费确认、资格审核。基本内容提供如下例：
例：北京，网报
报名方法
非首次报考人员，须登录北京市人事考试网网址：略，按照网上的要求直接办理网上报名和网上缴费手续。
首次报考人员操作程序如下：
1、报考人员须登录北京市人事考试网填写提交《质量专业技术人员职业资格考试资格审核表》（以下简称《资格审核表》）；
2、提交完成后，使用A4纸打印《资格审核表》，在规定位置粘贴本人同一底版二寸（34mm×45mm）免冠证件照两张，经本人所在单位的人事（）部门或档案存放部门审核后盖章；
3、持《资格审核表》、本人身份证明（身份证、军官证、机动车驾驶证、护照，下同）、学历证书、职称证书（以上均为原件）到北京市质量检验培训中心（地址：略；：略）进行资格审核；
4、通过资格审核的报考人员务必登录北京市人事考试网，在网上缴纳报考费用，确认报考费用缴纳成功后，方完成全部报名手续。
注册
质量专业资格考试合格者，由各省、自治区、直辖市人事（职改）部门颁发人事部统一印制的、人事部与国家质量检验检疫用印的《质量专业技术人员职业资格证书》。该证书在全国范围内有效。
取得《质量专业技术人员职业资格证书》者，须按规定到所在省（区、市）质量技术主管部门办理登记手续，资格证书每3年登记1次。
考试大纲
第一章　概率统计基础知识
掌握随机现象与事件的概念
熟悉事件的运算（对立事件、并、交及差）
掌握概率是事件发生可能性大小的度量的概念
熟悉概率的古典定义及其简单计算
掌握概率的统计定义
掌握概率的基本性质
掌握事件的互不相容性和概率的加法法则
掌握事件的性、条件概率和概率的乘法法则
二、随机变量及其分布
（一）随机变量及随机变量分布的概念
熟悉随机变量的概念
掌握随机变量的取值及随机变量分布的概念
（二）离散随机变量的分布
熟悉离散随机变量的概率函数（分布列）
熟悉离散随机变量均值、方差和标准差的定义
掌握二项分布、泊松分布及其均值、方差和标准差以及相关概率的计算
了解超几何分布
（三）连续随机变量的分布
熟悉连续随机变量的分布函数和概率密度函数
熟悉连续随机变量均值、方差、标准差的定义
掌握连续随机变量在某个区间内取值概率的计算方法
掌握正态分布的定义及其均值、方差、标准差，标准正态分布的分位数
熟悉标准正态分布表的用
了解均匀分布及其均值、方差与标准差
熟悉指数分布及其均值、方差和标准差
了解对数正态分布及其均值、方差和标准差
熟悉中心极限定理及其样本均值的（近似）分布
三、统计基础知识
掌握总体与样本的概念和表示方法
熟悉频数（频率）直方图
掌握统计量的概念
掌握样本均值和样本中位数概念
掌握样本极差、样本方差、样本标准差和样本变异系数概念及计算方法
熟悉抽样分布概念
熟悉t 分布、χ2分布和F分布的由来
四、参数估计
（一）点估计
熟悉点估计的概念
掌握矩法估计方法
熟悉点估计优良性的标准
熟悉二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布参数的点估计
（二）区间估计
熟悉区间估计（包括置信水平、置信区间）的概念
熟悉正态总体均值、方差和标准差的置信区间的求法
了解比率p的置信区间（大样本场合）的求法
五、假设检验
（一）基本概念
掌握原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、两类错误、检验水平及显著性的基本概念
掌握假设检验的基本步骤
（二）正态总体参数的假设检验
掌握对正态总体均值的检验（总体方差已知或未知的情况）
掌握对正态总体方差的检验
熟悉比率p的检验（大样本场合）
第二章　常用统计技术
一、方差分析
（一）方差分析基本概念
掌握因子、水平和方差分析的三项基本假定
熟悉方差分析是在同方差假定下检验多个正态均值是否相等的统计方法
（二）方差分析方法
掌握单因子的方差分析方法（平方和分解、总平方和、因子平方和、误差平方和，自由由度、F比、显著性）
了解重复数不等情况下的方差分析方法。
二、回归分析
（一）散布图与相关系数
掌握散布图的作用与做法
掌握样本相关系数的定义、计算及其检验方法
（二）一元线性回归
掌握用最小二乘估计建立一元线性回归方程的方
掌握一元线性回归方程的检验方法
熟悉一元线性回归方法在预测中的应用
（三）了解可化为一元线性回归的曲线回归问题
三、试验设计
（一）基本概念与正交表
了解试验设计的必要性
熟悉常用正交表及正交表的特点
（二）正交试验设计与分析
熟悉使用正交表进行试验设计的步骤
掌握无交互作用的正交试验设计的直观分析法与方差分析法
熟悉贡献率的分析方法
了解有交互作用的正交试验设计的方差分析法
熟悉最佳水平组合的选取

成绩办法

质量专业技术人员职业资格（以下简称“质量专业资格”）考试实行全国统一考试制度，由国家统一组织、统一时间、统一大纲、统一试题、统一标准、统一证书。人事部、国家质量技术局成立质量专业资格考试专家委员会和质量专业资格考试办公室，办公室设在国家质量技术局质量司，负责考试的日常工作。具体考务工作委托人事部人事考试中心组织实施。

也不给信箱什么的 怎么发给你全文啊，
　　中国建设投资与经济增长关系的计量模型与分析更新时间 2022-8-23 17:22:30 打印此文 点击数 5298
　　中国建设投资与经济增长关系的计量模型与分析
　　一、问题的背景
　　中国经济目前尚处于初级发展阶段，经济增长具有典型的要素拉动特征。经济发展需要刺激投资需求，最终消费需求的形成也有赖于加大投资力度，投资与消费双管齐下，投资需先行。因此，国民经济的高速增长离不开投资的持续增长。从理论上讲，投资增长率和经济增长率具有一种正向的关联关系。
　　一般认为，建设投资是国民经济增长的强大拉动因素。几乎所有国家的都会在经济不景气的时期，将建设投资作为刺激经济增长的工具。加大建设投资的规模，既可增加就业机会和国民可支配收入、扩大内需，又可以直接带动当前的经济增长，为新一轮的经济增长奠定物质基础。西方学者的研究表明：建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，尤其是在发展中国家，建设投资在这些国家的整体投资中的比率甚至达到了20%Kessedes,1995。
　　我国大量的文献也讨论了建设投资对国民经济的重要作用，但是，真正能够揭示建设投资与经济增长之间的数量关系的研究成果却极少。中国发展研究院曾经做过一项研究，发现在中国经济中固定资产投资是决定社会需求的最积极的因素。因此，增加固定资产投资可以作为刺激经济活动的主要手段（中国发展研究院，1997）。虽然还有其他一些关于建设投资对中国经济增长重要性的研究，但是，这些研究大部分还处在定性阶段，很少能够指出建设投资对中国经济发展的贡献水平。本研究就致力于找到其对中国经济发展拉动水平的具体数量关系。
　　二、数据和模型
　　在本研究中，建设投资对国民经济的拉动作用是指以一定速度增长的建设投资所拉动GDP的增长量或增长率。GDP是衡量一个国家或地区经济水平的重要指标和方法。它是指一个国家或地区在一年内所有常住单位生产活动的最终成果的价值形态。另外本研究涉及的指标还有固定资产投资和建筑安装工程投资。
　　固定资产投资FAI是衡量一个国家或地区在一年内在固定资产方面投资总量的指标，它同样也能够以价值形态反映固定资产建造和购买活动的总量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。固定资产投资可以根据国家的投资计划分为基本建设投资、更新改造投资、房地产开发投资和其他固定资产投资四部分。本文采用这个指标来代表宏观意义上的建设投资水平，既包括建水坝、修公路这些大型的土木工程项目，也包括住宅和商业房地产项目的开发，同时，还涉及各类建筑物、构筑物和大型设备的修缮和改造。
　　固定资产投资活动按其工作内容和实现方式可以分为建筑安装工程，设备、工具、器具购置，其他费用三个部分。在本文中也将建筑安装工程投资CI作为衡量建设投资活动对国民经济增长拉动作用的一个变量，它是指各种房屋、建筑物的建造和各种设备装置的安装工程投资。建筑安装工程投资比固定资产投资的范围小一些，可以代表一年内国民经济中的建筑工作量，是一个衡量建设活动水平更为合适的指标。
　　本研究拟采用动态计量经济学所倡导的误差修正模型来描述建设投资和国民经济的相互作用。建立经济学模型的传统方法主要是以理论为导向，依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经济行为规律的某种解释设定模型的总体结构，这种建模途径对先验的经济理论有很强的依赖性。这种建模方法在20世纪2022年代的经济动荡前屡次预测失灵，促使人们寻求另外的建模方法。20世纪2022年代末2022年代初，以英国经济学家D·F·Hendry为代表，提出了动态建模的方法，交替利用经济理论和经济数据提供的信息，在协整理论的基础上建立反映变量短期波动和长期均衡的误差修正模型D·Hendry,1998。
　　一般经济变量都可以用时间序列来表示，如果它的均值和方差都不随时间变化，就称这个序列是稳定序列。如果一个序列在成为稳定序列之前必须经过d次差分，则称该序列是d阶单整。按照协整理论，几个同阶单整的时间序列之间可能存在着一种长期的稳定关系，其线性组合可以降低单整阶数，即所谓的协整关系。误差修正模型就是建立在这种理论之上的。以GDP和建筑安装投资CI为例，若GDP和CI具有协整关系，则它们之间的关系可以写作一般的自回归分布滞后的表达式：
　　附图
　　和CI之间存在的长期均衡关系。于是GDP的短期波动被分为两部分：一部分是长期均衡，一部分是短期波动。一般（β[,2]-1）都会小于0，因此，若t-1时刻GDP大于其长期均衡解，γecm[,t-1]为负值，使△GDP[,t]减少；若t-1时刻GDP小于其长期均衡解，γecm[,t-1]为正值，使△GDP[,t]增加。体现了长期均衡误差对GDP的控制。
　　以不变价格表示的流量指标一般是一阶单整。固定资产投资、建筑安装投资和国内生产总值都是流量指标，一般情况下属于一阶单整，它们之间可以存在这种长期稳定的关系，同时，固定资产投资、建筑安装投资的短期的变动又会对国内生产总值产生短期的影响。因此，国内生产总值的变动既受固定资产投资、建筑安装投资短期变动的直接影响，又受两者之间长期稳定关系的调整，可以建立误差修正模型来讨论这种关系：
　　附图
　　表明如果FAI变化了1%，GDP将变化β[,1]%。α[,1]同理。可见各个系数具有很强的经济意义。
　　本研究中的数据都来源于《中国统计年鉴》。数据自2022年始，且已经折算为2022年不变价，这样可以去除通货膨胀的影响，更好地反映数据内在的规律性。在本研究中，采用SPSS软件包进行统计分析。各年的数据如下；
　　表1 固定资产投资、建筑安装投资与国内生产总值
　　（1981-2022年，单位：亿元）
　　附图
　　注：所有数据均为2022年不变价；数据来源：《中国统计年鉴2022》。
　　三、建立误差修正模型
　　（一）方程的初步设定和简化
　　一般来讲，在经济数据中，以不变价格表示流量的序列往往表现为一阶单整。因此，从理论上判断，LnGDP、LnFAI和LnCI序列都应该是一阶单整。采用Dickey和Fuller于2022年、2022年提出的ADF方法进行单整检验结果也表明，的确如此。
　　然后，可以将方程设定为一般的自回归分布滞后模型。模型的右边包括被解释变量的滞后、解释变量及其时间滞后项。对于固定资产投资方程，首先设定为：
　　附图
　　用最小二乘法估计这两个自回归分布滞后方程，采用逐步回归Stepwise方法，剔除不显著的变量。
　　在固定资产投资方程中，LnGDP[,t-1]、LnFAI[,t]和LnFAI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：
　　附图
　　可见方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，并不显著。（由于此方程对后面的过程只有理论上的意义，因此不必剔除常数项。）其他各项系数在99%的置信水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。
　　在建筑安装投资方程中，也是LnGDP[,t-1]、LnCI[,t]和LnCI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：
　　附图
　　方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，也不显著。其他各项都在99%的显著性水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。
　　可以看到，以上两个方程中LnFAI[,t-1]和LnCI[,t-1]前的系数为负值。出现这种现象的原因是由于它们分别与LnFAI[,t]和LnCI[,t]之间存在着共线性的关系，导致两者的系数在一定程度上能够互相任意分配。但这对后面的研究影响不大。
　　（二）求长期均衡方程
　　下面可以用简单的回归分析求得长期均衡方程。对于固定资产投资方程，长期均衡方程为：
　　附图
　　可见，整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。从此均衡方程可以计算ecm序列（即残差序列）：
　　附图
　　Adjusted R[2]=982 F=657
　　整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。
　　ecm[,t-1]=LnGDP[,t-1]-228-793LnCI[,t-1]。
　　（三）建立误差修正模型
　　固定资产投资方程
　　考虑到在初步设定的方程中LnFAI[,t]、LnFAI[,t-1]和LnGDP[,t-1]都比较显著，在建立误差修正模型时引入△LnGDP[,t]，△LnFAI[,t]，ecm[,t-1]，以保证方程的包容性。
　　设定误差修正模型为：
　　附图
　　p=0002，可见整体显著性明显满足。
　　从变量显著性检验来看，两个方程的ecm[,t-1]的显著性较低，但是，考虑到它们重要的经济意义，仍不将其剔除。
　　四、经济意义分析
　　（一）弹性分析
　　在以上两个误差修正方程中，△LnFAI[,t]和△LnCI[,t]前面的系数可以看作是GDP对FAI和CI的弹性系数，因此，可以根据方程的系数对它们进行弹性分析。
　　△LnCI[,t]前的系数为324，这说明国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长324%。而△LnFAI[,t]前的系数为317，这说明国内生产总值对固定资产投资的弹性系数为317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长317%。
　　这是非常重要的结论，定量地给出了建设投资对国民经济拉动作用的大小。可以看出，建设投资对国民经济的拉动效应大致是这样一个概念，即当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约32%。以往的分析往往仅限于定性，没有反映出真正的定量关系。从两个弹性系数可以看出，建设投资对国民经济的增长有很大的促进作用，弹性系数都较大。
　　（二）拉动效率分析
　　为了进一步分析建筑安装投资和固定资产投资对国民经济拉动作用的大小，引入一个新的系数，将其称之为“拉动效率”，它是GDP对该变量弹性系数与该变量在GDP中所占份额的比值，即附图，D[,i]表示在此区间内GDP对某一变量i的弹性系数，S[,i]表示某一变量i在此区间内占据GDP的平均百分比。这样可以排除弹性系数大小中不同变量份额因素的影响。如果q＞1，这表明某一变量在这一阶段对GDP的拉动作用是积极的，超过了自身在GDP中所占据的份额，是高效率的。相反，如果q＜1，则表示这种拉动作用是消极的，少于变量自身占据GDP的份额，是低效率的。
　　结果如下（2022年—2022年间）：
　　变量 D[,i] S[,i] q[,i]
　　CI（建筑安装投资） 324 1 652
　　FAI（固定资产投资） 317 300 057

　　由此可见，两者对国民经济的拉动作用都是很积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。它在国民经济中的份额为6%，而弹性系数达到了324%。这进一步验证了在本文开始时所提到的定性研究的结论，建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长。
　　（三）误差修正项E的分析
　　Ecm项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，系数的估计值一般是负值。对于固定资产投资方程，Ecm前面的系数是-049，由此看来，调整的力度不是很大。调整的过程大致如下：
　　附图
　　对于建筑安装投资方程，Ecm前面的系数是-018，调整的力度也较小。因此，可以看出，建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这符合我国现阶段的具体情况，我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。
　　五、总结
　　本研究将固定资产投资FAI和建筑安装投资投资CI作为对GDP产生拉动作用的变量，通过建立误差修正模型得到了反映它们之间长期均衡和短期波动的表达式。从弹性系数可以看出，无论是建筑安装投资，还是固定资产投资，二者对国民经济的拉动作用都是很明显的，国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长324%。国内生产总值对基本建设投资的弹性系数为317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长317%。综合起来，当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约32%。从拉动效率来看，两者对国民经济的拉动作用都是积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。
　　建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这主要是由于我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。
　　因此，本研究的定量结果不仅验证了很多研究者的定性结论，即建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长；而且给出了具体的拉动效应值，分析了短期波动和长期均衡各自的作用，有助于更加准确地分析建设投资对国民经济增长的贡献。
　　收稿日期：2022-03-23
　　【参考文献】
　　[1] 中国发展研究院．中国宏观经济分析[M]．天津：南开大学出版社，38．
　　[2] 中国统计年鉴[Z]．北京：中国统计出版社， 2022．
　　[3] 陈炳煌．当前投资拉动经济增长中应注意的几个问题[J]．龙岩师专学报，2022,6．
　　[4] 黄聪，李启明，申立银．中国建设推动力的计量模型与分析研究[J]．东南大学学报，2022,4．
　　[5] 李子奈．计量经济学——方法和应用[M]．北京：清华大学出版社，1992．
　　[6] 李子奈，叶阿忠．高等计量经济学[M]．北京：清华大学出版社，2022．
　　[7] D·Hendry，秦朵著．动态经济计量学[M]．上海：上海人民出版社，1998．
　　[8] Kessedes C,Ingram G Infrastructure's impact on dlopment:Lessons fm WDR 1994[J]Journal of Infrastructure 1995,1:16-32

也不给信箱什么的怎么发给你全文啊，　　中国建设投资与经济增长关系的计量模型与分析更新时间2022-8-2317:22:30打印此文点击数5298　　中国建设投资与经济增长关系的计量模型与分析　　一、问题的背景　　中国经济目前尚处于初级发展阶段，经济增长具有典型的要素拉动特征。经济发展需要刺激投资需求，最终消费需求的形成也有赖于加大投资力度，投资与消费双管齐下，投资需先行。因此，国民经济的高速增长离不开投资的持续增长。从理论上讲，投资增长率和经济增长率具有一种正向的关联关系。　　一般认为，建设投资是国民经济增长的强大拉动因素。几乎所有国家的都会在经济不景气的时期，将建设投资作为刺激经济增长的工具。加大建设投资的规模，既可增加就业机会和国民可支配收入、扩大内需，又可以直接带动当前的经济增长，为新一轮的经济增长奠定物质基础。西方学者的研究表明：建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，尤其是在发展中国家，建设投资在这些国家的整体投资中的比率甚至达到了20%Kessedes,1995。　　我国大量的文献也讨论了建设投资对国民经济的重要作用，但是，真正能够揭示建设投资与经济增长之间的数量关系的研究成果却极少。中国发展研究院曾经做过一项研究，发现在中国经济中固定资产投资是决定社会需求的最积极的因素。因此，增加固定资产投资可以作为刺激经济活动的主要手段（中国发展研究院，1997）。虽然还有其他一些关于建设投资对中国经济增长重要性的研究，但是，这些研究大部分还处在定性阶段，很少能够指出建设投资对中国经济发展的贡献水平。本研究就致力于找到其对中国经济发展拉动水平的具体数量关系。　　二、数据和模型　　在本研究中，建设投资对国民经济的拉动作用是指以一定速度增长的建设投资所拉动GDP的增长量或增长率。GDP是衡量一个国家或地区经济水平的重要指标和方法。它是指一个国家或地区在一年内所有常住单位生产活动的最终成果的价值形态。另外本研究涉及的指标还有固定资产投资和建筑安装工程投资。　　固定资产投资FAI是衡量一个国家或地区在一年内在固定资产方面投资总量的指标，它同样也能够以价值形态反映固定资产建造和购买活动的总量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。固定资产投资可以根据国家的投资计划分为基本建设投资、更新改造投资、房地产开发投资和其他固定资产投资四部分。本文采用这个指标来代表宏观意义上的建设投资水平，既包括建水坝、修公路这些大型的土木工程项目，也包括住宅和商业房地产项目的开发，同时，还涉及各类建筑物、构筑物和大型设备的修缮和改造。　　固定资产投资活动按其工作内容和实现方式可以分为建筑安装工程，设备、工具、器具购置，其他费用三个部分。在本文中也将建筑安装工程投资CI作为衡量建设投资活动对国民经济增长拉动作用的一个变量，它是指各种房屋、建筑物的建造和各种设备装置的安装工程投资。建筑安装工程投资比固定资产投资的范围小一些，可以代表一年内国民经济中的建筑工作量，是一个衡量建设活动水平更为合适的指标。　　本研究拟采用动态计量经济学所倡导的误差修正模型来描述建设投资和国民经济的相互作用。建立经济学模型的传统方法主要是以理论为导向，依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经济行为规律的某种解释设定模型的总体结构，这种建模途径对先验的经济理论有很强的依赖性。这种建模方法在20世纪2022年代的经济动荡前屡次预测失灵，促使人们寻求另外的建模方法。20世纪2022年代末2022年代初，以英国经济学家D·F·Hendry为代表，提出了动态建模的方法，交替利用经济理论和经济数据提供的信息，在协整理论的基础上建立反映变量短期波动和长期均衡的误差修正模型D·Hendry,1998。　　一般经济变量都可以用时间序列来表示，如果它的均值和方差都不随时间变化，就称这个序列是稳定序列。如果一个序列在成为稳定序列之前必须经过d次差分，则称该序列是d阶单整。按照协整理论，几个同阶单整的时间序列之间可能存在着一种长期的稳定关系，其线性组合可以降低单整阶数，即所谓的协整关系。误差修正模型就是建立在这种理论之上的。以GDP和建筑安装投资CI为例，若GDP和CI具有协整关系，则它们之间的关系可以写作一般的自回归分布滞后的表达式：　　附图　　和CI之间存在的长期均衡关系。于是GDP的短期波动被分为两部分：一部分是长期均衡，一部分是短期波动。一般（β[,2]-1）都会小于0，因此，若t-1时刻GDP大于其长期均衡解，γecm[,t-1]为负值，使△GDP[,t]减少；若t-1时刻GDP小于其长期均衡解，γecm[,t-1]为正值，使△GDP[,t]增加。体现了长期均衡误差对GDP的控制。　　以不变价格表示的流量指标一般是一阶单整。固定资产投资、建筑安装投资和国内生产总值都是流量指标，一般情况下属于一阶单整，它们之间可以存在这种长期稳定的关系，同时，固定资产投资、建筑安装投资的短期的变动又会对国内生产总值产生短期的影响。因此，国内生产总值的变动既受固定资产投资、建筑安装投资短期变动的直接影响，又受两者之间长期稳定关系的调整，可以建立误差修正模型来讨论这种关系：　　附图　　表明如果FAI变化了1%，GDP将变化β[,1]%。α[,1]同理。可见各个系数具有很强的经济意义。　　本研究中的数据都来源于《中国统计年鉴》。数据自2022年始，且已经折算为2022年不变价，这样可以去除通货膨胀的影响，更好地反映数据内在的规律性。在本研究中，采用SPSS软件包进行统计分析。各年的数据如下；　　表1固定资产投资、建筑安装投资与国内生产总值　　（1981-2022年，单位：亿元）　　附图　　注：所有数据均为2022年不变价；数据来源：《中国统计年鉴2022》。　　三、建立误差修正模型　　（一）方程的初步设定和简化　　一般来讲，在经济数据中，以不变价格表示流量的序列往往表现为一阶单整。因此，从理论上判断，LnGDP、LnFAI和LnCI序列都应该是一阶单整。采用Dickey和Fuller于2022年、2022年提出的ADF方法进行单整检验结果也表明，的确如此。　　然后，可以将方程设定为一般的自回归分布滞后模型。模型的右边包括被解释变量的滞后、解释变量及其时间滞后项。对于固定资产投资方程，首先设定为：　　附图　　用最小二乘法估计这两个自回归分布滞后方程，采用逐步回归Stepwise方法，剔除不显著的变量。　　在固定资产投资方程中，LnGDP[,t-1]、LnFAI[,t]和LnFAI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：　　附图　　可见方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，并不显著。（由于此方程对后面的过程只有理论上的意义，因此不必剔除常数项。）其他各项系数在99%的置信水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。　　在建筑安装投资方程中，也是LnGDP[,t-1]、LnCI[,t]和LnCI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：　　附图　　方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，也不显著。其他各项都在99%的显著性水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。　　可以看到，以上两个方程中LnFAI[,t-1]和LnCI[,t-1]前的系数为负值。出现这种现象的原因是由于它们分别与LnFAI[,t]和LnCI[,t]之间存在着共线性的关系，导致两者的系数在一定程度上能够互相任意分配。但这对后面的研究影响不大。　　（二）求长期均衡方程　　下面可以用简单的回归分析求得长期均衡方程。对于固定资产投资方程，长期均衡方程为：　　附图　　可见，整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。从此均衡方程可以计算ecm序列（即残差序列）：　　附图　　AdjustedR[2]=982F=657　　整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。　　ecm[,t-1]=LnGDP[,t-1]-228-793LnCI[,t-1]。　　（三）建立误差修正模型　　固定资产投资方程　　考虑到在初步设定的方程中LnFAI[,t]、LnFAI[,t-1]和LnGDP[,t-1]都比较显著，在建立误差修正模型时引入△LnGDP[,t]，△LnFAI[,t]，ecm[,t-1]，以保证方程的包容性。　　设定误差修正模型为：　　附图　　p=0002，可见整体显著性明显满足。　　从变量显著性检验来看，两个方程的ecm[,t-1]的显著性较低，但是，考虑到它们重要的经济意义，仍不将其剔除。　　四、经济意义分析　　（一）弹性分析　　在以上两个误差修正方程中，△LnFAI[,t]和△LnCI[,t]前面的系数可以看作是GDP对FAI和CI的弹性系数，因此，可以根据方程的系数对它们进行弹性分析。　　△LnCI[,t]前的系数为324，这说明国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长324%。而△LnFAI[,t]前的系数为317，这说明国内生产总值对固定资产投资的弹性系数为317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长317%。　　这是非常重要的结论，定量地给出了建设投资对国民经济拉动作用的大小。可以看出，建设投资对国民经济的拉动效应大致是这样一个概念，即当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约32%。以往的分析往往仅限于定性，没有反映出真正的定量关系。从两个弹性系数可以看出，建设投资对国民经济的增长有很大的促进作用，弹性系数都较大。　　（二）拉动效率分析　　为了进一步分析建筑安装投资和固定资产投资对国民经济拉动作用的大小，引入一个新的系数，将其称之为“拉动效率”，它是GDP对该变量弹性系数与该变量在GDP中所占份额的比值，即附图，D[,i]表示在此区间内GDP对某一变量i的弹性系数，S[,i]表示某一变量i在此区间内占据GDP的平均百分比。这样可以排除弹性系数大小中不同变量份额因素的影响。如果q＞1，这表明某一变量在这一阶段对GDP的拉动作用是积极的，超过了自身在GDP中所占据的份额，是高效率的。相反，如果q＜1，则表示这种拉动作用是消极的，少于变量自身占据GDP的份额，是低效率的。　　结果如下（2022年—2022年间）：　　变量D[,i]S[,i]q[,i]　　CI（建筑安装投资）652　　FAI（固定资产投资）057　　由此可见，两者对国民经济的拉动作用都是很积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。它在国民经济中的份额为6%，而弹性系数达到了324%。这进一步验证了在本文开始时所提到的定性研究的结论，建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长。　　（三）误差修正项E的分析　　Ecm项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，系数的估计值一般是负值。对于固定资产投资方程，Ecm前面的系数是-049，由此看来，调整的力度不是很大。调整的过程大致如下：　　附图　　对于建筑安装投资方程，Ecm前面的系数是-018，调整的力度也较小。因此，可以看出，建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这符合我国现阶段的具体情况，我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。　　五、总结　　本研究将固定资产投资FAI和建筑安装投资投资CI作为对GDP产生拉动作用的变量，通过建立误差修正模型得到了反映它们之间长期均衡和短期波动的表达式。从弹性系数可以看出，无论是建筑安装投资，还是固定资产投资，二者对国民经济的拉动作用都是很明显的，国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长324%。国内生产总值对基本建设投资的弹性系数为317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长317%。综合起来，当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约32%。从拉动效率来看，两者对国民经济的拉动作用都是积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。　　建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这主要是由于我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。　　因此，本研究的定量结果不仅验证了很多研究者的定性结论，即建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长；而且给出了具体的拉动效应值，分析了短期波动和长期均衡各自的作用，有助于更加准确地分析建设投资对国民经济增长的贡献。　　收稿日期：2022-03-23　　【参考文献】　　[1]中国发展研究院．中国宏观经济分析[M]．天津：南开大学出版社，38．　　[2]中国统计年鉴[Z]．北京：中国统计出版社，2022．　　[3]陈炳煌．当前投资拉动经济增长中应注意的几个问题[J]．龙岩师专学报，2022,6．　　[4]黄聪，李启明，申立银．中国建设推动力的计量模型与分析研究[J]．东南大学学报，2022,4．　　[5]李子奈．计量经济学——方法和应用[M]．北京：清华大学出版社，1992．　　[6]李子奈，叶阿忠．高等计量经济学[M]．北京：清华大学出版社，2022．　　[7]D·Hendry，秦朵著．动态经济计量学[M]．上海：上海人民出版社，1998．　　[8]KessedesC,IngramGInfrastructure'simpactondlopment:LessonmWDR1994[J]JournalofI1995,1:16-32