| 标题 | 影响我国快递量的因素 |
| 范文 | 郭胜亚 鲁懿璇 摘 要 本文选取1998—2017年的时间序列数据，通过建立快递量与人均GDP、就业人员工资总额、货运运输量以及居民消费水平的多元回归模型，借助E-views软件进行回归，对我国近20年快递量的发展变化进行了研究。 关键词 快递量 人均GDP 工资总额 E-views软件应用 一、我国快递量的规模 根据国家邮政局发布的数据，2016年中国快递业年业务量已突破300亿件大关，达到312.8亿件，同比增长51.4%，快递业务增量达106.1亿件；2017年突破400亿件，达到400.6亿件，同比增长28.2%，年业务量占全球45%以上；2018年1月至11月，全国快递服务企业业务量累计完成452.9亿件，同比增长26.3%，“十三五”以来，我国快递业保持高速增长，每年平均保持100亿件增幅。自2014年开始，我国快递业务量连续5年稳居世界第一，超过美、日、欧等发达经济体总和，成为世界邮政业的动力源和稳定器。 二、计量经济学分析 （一）变量的选取 本文数据来源于《中国统计年鉴》，样本区间为1998年至2017年。在因变量的选取上，选定快递量作为被解释变量（Y）进行分析，选取人均GDP（X1）、就业人员工资总额（X2）、货运运输量（X3）、居民消费水平（X4）作为代表性解释变量。 （二）多元回归模型的建立及回归结果 经得出的线性图可知，Y成指数型逐年增长，而X1、X2、X3在多数年份呈现出水平波动。说明变量间不一定是线性关系，可探索将模型设定为以下对数模型： LNY=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4 利用E-views软件，可得模型估计结果为： 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）经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当我国的人均GDP总是每增长1元，我国快递量就会平均增加0.0403%；当我国就业人员工资总额每增加1亿元，我国快递量就会减少0.00186%；当我国货运运输量每增加1万吨，我国快递量就会减少0.000116%；当居民消费水平每增长1元，我国快递量就会减少0.0428%。由经验判断可得，可以判断人均GDP（X1）与理论分析和经验判断相一致，但就业人员工资总额（X2）、货运运输量（X3）与居民消费水平（X4）与理论分析和经验判断不一致。 （四）统计检验 第一，拟合优度：由结果数据可得，R2=0.988801，修正的可决系数=0.985815，两个数值均接近于1，由此可见该模型对样本的拟合优度比较好。 第二，F检验：确定显著性水平α=0.1时，临界值Fα （4，15）=2.36。由于F=331.0992>Fα （4，15）=2.36，即人均GDP（X1）、就業人员工资总额（X2）、货运运输量（X3）和居民消费水平（X4）这4个变量联合起来确实对我国快递量有显著影响。 第三，t检验：给定显著性水平α=0.1，临界值t0.05（15）=1.753。由结果数据可得，、对应的t统计量分别为0.0044、0.0850，其绝对值均大于t0.05（15）=1.753，即人均GDP（X1）和货运运输量（X3）分别对被解释变量快递量（LNY）有显著影响。就业人员工资总额（X2）与居民消费水平（X4）所对应的t统计量为0.3339、0.1623，即就业人员工资总额（X2）及居民消费水平（X4）对快递量（Y）没有显著影响。 三、结语 本文利用Eviews软件对我国的快递量及其影响因素进行分析，通过研究分析发现，影响快递量的最主要因素是人均GDP（X1）和货运运输量（X3）。目前，我国快递量处于增长过快的状况中，因此要利用合理的方式进行快递量的发展和管理。 （作者单位为华北理工大学经济学院） 参考文献 [1] 庞皓.计量经济学[M].科学出版社，2010. [2] 裴柯，肖杨.浅谈我国快递行业的发展现状[J].对外经贸，2018（5）. [3] 王时芬，胡新凯，陈新光.我国快递业发展现状及未来发展[J].科学发展，2016（8）. |
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