張亞飛

摘要：各地的工業(yè)發(fā)展情況能夠很好地反映各地區(qū)的經濟水平，對研究當?shù)毓I(yè)的發(fā)展能很好的得出工業(yè)總產值的產量變化情況?；谠谟嬃拷洕鷮W中stata的原理，針對于在重慶統(tǒng)計年鑒中查的數(shù)據(jù)對重慶各地區(qū)前年工業(yè)總產值進行分析，建立分析模型，并且利用數(shù)據(jù)進行對模型準確性的驗證。

關鍵詞：地區(qū)工業(yè)生產總值；線性回歸；異方差檢驗；多重共線性

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.06.017

1引言

工業(yè)生產總值指的是工業(yè)企業(yè)在報告期內以貨幣表現(xiàn)的工業(yè)生產活動的最終成果；是工業(yè)企業(yè)全部生產活動的總成果扣除了在生產過程中消耗或轉移的物質產品和勞務價值后的余額；是工業(yè)企業(yè)生產過程中新增加的價值。

隨著社會的發(fā)展，對工業(yè)的投入也逐漸增加。從而使工業(yè)得到工業(yè)迅速的發(fā)展，重慶各地區(qū)的工業(yè)總產值也是受到影響。于是有必要對各地區(qū)的工業(yè)總產值進行研究。

影響企業(yè)工業(yè)總產值的因素有很多，其中主要有企業(yè)規(guī)模、生產設備狀況及能源消耗量。于是我們用工業(yè)企業(yè)資產總計、主營業(yè)務收入、利潤總額、總資產貢獻率、資產負債率、產品銷售率、全員勞動生產率、規(guī)模以上工業(yè)能源消費總量這些量作為解釋變量。然后把工業(yè)生產總值作為被解釋變量。根據(jù)去年重慶各地區(qū)的工業(yè)總產值以及相關解釋變量的數(shù)據(jù)，來利用計量經濟學中stata進行線性回歸分析。

2實證分析

2.1數(shù)據(jù)收集

從2015年的重慶統(tǒng)計年鑒中找到所需要的與工業(yè)總產值有關的數(shù)據(jù)，然后整理出來在stata中進行分析。其中：

2.2在stata中進行回歸分析得到結果

顯著性水平為0.05，由上面的表得出p值小于0.05都要接近于0，及從統(tǒng)計學的角度上說明總體回歸是顯著的。

并且可決系數(shù)為0.9993修正的可決系數(shù)為0.9991，都大于0.9，擬合優(yōu)度比較高，表示估計的樣本的擬合程度較好。

表2為回歸分析。

從上表的數(shù)據(jù)可以得出對幾個變量的檢驗中，除了工業(yè)企業(yè)資產總計，資產負債率，產品銷售率全員勞動生產率這幾個解釋變量的p值較大，說明對解釋變量影響不顯著外，其他的，主營業(yè)務收入、利潤總額、規(guī)模以上工業(yè)能源消耗、總資產貢獻率這些變量的p值是顯著的，所以，以其他的顯著的變量做進一步的回歸分析。

由以上重新所做的分析可得F統(tǒng)計量的P值很小，因此整體顯著，又因為可決系數(shù)和修正的可決系數(shù)都大于0.99，此結果可以看出樣本擬合程度很好。

重新的回歸分析得出以上每個變量的p值都小于0.1，可以說明變量對因變量的影響是明顯顯著的。所以可以得出的是：

因為異方差的存在，會對回歸模型的正確建立和統(tǒng)計推斷帶來嚴重的后果，因此在分析中，我們有必要對模型進行異方差的檢驗。

表5就是進行懷特檢驗后的結果。

結果表明P值小于0.05，又因為在進行異方差分析時的原假設為存在同方差，而由以上的結果表明拒絕了原假設，所以就是模型中存在異方差，需要我們在軟件中來作進一步的處理避免異方差對模型的影響。

經過WLS（加權最小二乘估計）的處理之后得出的結果如表6。

3結果分析

3.1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，主營業(yè)務收入每增加一萬元，平均說來工業(yè)總產值增加1.025萬元，利潤總額每增加1%時，平均說來工業(yè)總產值減少0.879萬元，總資產貢獻率每增加1%，平均說來工業(yè)總產值增加8070.427萬元，規(guī)模以上工業(yè)能源消耗沒增加1%，平均說來工業(yè)總產值增加1010.626萬元。

3.2統(tǒng)計檢驗

3.2.1擬合優(yōu)度

由表7中的數(shù)據(jù)可以得到，可決系數(shù)為O.996，修正的可決系數(shù)為O.996，這說明，模型對樣本的擬合程度很好。

3.2.2 F、檢驗

針對H₀，給定顯著性水平α=0.05，在F分布表中查的F（4，35）的臨界值遠小于表中所得到的和F統(tǒng)計量（4，35）=24221.71，所以拒絕原假設，說明方程顯著。即主營業(yè)務收入、利潤總額、總資產貢獻率、規(guī)模以上工業(yè)能源消耗等變量聯(lián)合起來確實對地區(qū)工業(yè)總產值有顯著影響。

3.2.3 t檢驗

針對H₀：βj=0（j=1，2，3，4），給定顯著性水平α=0.05，然后在分布表中分別查的t_0.025的臨界值，與表中所得到的t統(tǒng)計量進行比較，其絕對值都大于臨界值，這說明在顯著性水平為0.05的情況下分別都應該拒絕原假設。也就是說在其他變量不變的情況下主營業(yè)務收入、利潤總額、總資產貢獻率分別對地區(qū)工業(yè)總產值有顯著影響。而規(guī)模以上工業(yè)能源消耗的t統(tǒng)計量顯示不能拒絕原假設，表明在顯著性水平“α=0.05的情況下，解釋變量規(guī)模以上工業(yè)能源消耗對被解釋變量地區(qū)工業(yè)總產值沒有顯著影響。但是，查表得到的數(shù)據(jù)表示當α=0.1的情況下，t統(tǒng)計量與表中所得的數(shù)據(jù)得到，此時是顯著地，所以說，α=0.1時，解釋變量規(guī)模以上工業(yè)能源消耗對被解釋變量地區(qū)工業(yè)總產值有顯著影響。

也可以直接用p值進行檢驗，估計值對應的p值，營業(yè)務收入、利潤總額、總資產貢獻率的p值都小于0.05，說明在α=0.05時，這幾個變量對解釋變量有顯著影響，而規(guī)模以上工業(yè)能源消耗的p值為0.07小于0.1，所以說此變量在顯著性水平在0.1時，對被解釋變量的影響是顯著的。

4結論與建議

在對重慶的工業(yè)總產值的分析中，我們發(fā)現(xiàn)對工業(yè)總產值有顯著影響的因素有主營業(yè)務收入、利潤總額、總資產貢獻率、規(guī)模以上工業(yè)能源消耗。

主營業(yè)務收入是指企業(yè)經常性的、主要業(yè)務所產生的基本收入，如制造業(yè)的銷售產品、非成品和提供工業(yè)性勞務作業(yè)的收入。在工業(yè)中就是產品銷售收入。它對工業(yè)總產值的影響很顯著。主營業(yè)務收入作為工業(yè)總產值的組成部分，當然是主營業(yè)務收入越多越好，所以在正常的生產中，各個區(qū)縣的各個企業(yè)需要盡力加強對主營業(yè)務的提升，增加自己企業(yè)的主導業(yè)務，以保持本企業(yè)的正常規(guī)模。爭取為企業(yè)取得更多的收入，為增大工業(yè)總產值做更多的貢獻。

總資產貢獻率反映企業(yè)全部資產的獲利能力，是企業(yè)經營業(yè)績和管理水平的集中體現(xiàn)，是評價和考核企業(yè)盈利能力的核心指標?？傎Y產貢獻率對工業(yè)總產值的影響還是很大的，所以在各區(qū)縣的對發(fā)展中，應當盡力加大資產的貢獻率。

從模型中的分析可以得出的是規(guī)模以上重慶各工業(yè)能源消耗對工業(yè)總產值有顯著的影響，有帶動作用，但是對能源的消耗不能無止境的提高，還是要有節(jié)制。所以我覺得要做好以下幾點：（1）加強領導管理，高度重視節(jié)能降耗工作；（2）加快企業(yè)技術進步，設備改造步伐；（3）強化管理，加強生產現(xiàn)場的管理。

總之，節(jié)能降耗工作事關經濟社會發(fā)展全局，只要我們提高認識，加強領導，真抓實干，相信工業(yè)的節(jié)能降耗工作必將邁上一個新的臺階。