计量经济学案例分析
一、 问题背景
髙新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。随 着我国经济发展模式的逐步转变，髙新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社 会发展、走中国特色自主创新道路的一而旗帜。“十二五”时期，而对新的机遇和挑战，国 家髙新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。为了探索高新经 济发展的内在规律性，本文采用截面数据对髙新区的投入产岀进行分析，力求能够增进对高 新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。
二、 模型设定
本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y即为髙新区的产出。 就目前对高新区数拯的统计来看，反映髙新区产岀的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、 “技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。按照生产函数理论，产出利用增 加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产岀。
从高新区的投入来看，对产岀有重要影响的因素主要包括以下几个方而： 资本K ,劳动力L,技术投入T,此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要 素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。
这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设怎函数形式为：
Y = AKal/Tru 两边取自然对数得：ln}z = lnq + alnK + 01nZ, + yln7' + ln“
其中，资本数据K我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年 年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L：用当年技术研发投入来估计 技术投入T。数拯选用的是截面数拯。
从《国家髙新技术产业开发区十年发展报告（1991 一2000年）》得到1999年全国53个高新 区各项指标统计数据：
工业增加值（千 元）Y 园区 北京 天津 石家庄 保定 太原 包头 沈阳 净资产（千元）K 年末从业人员（人） L 216422 106970 40404 35713 39469 19793 21547 技术开发费（千 元）T 1004739 437677 78798 254922 56816 525425 328710 4138312 1428436 1320169 1261311 877062 3835694 2099833 8127191 5564045 4755833 3798540 大连 9922822 61713 鞍山 长春 吉林 哈尔滨 大庆 上海 南京 591469 2073150 7428203 37000 68709 61351 75107 258620 257492 316823 339757 50146 2499908 419102 150004 445165 533272 202201 133020 127868 171360 157784 179615 1230157 85359 48945 105964 314905 101404 609012 248948 626298 62822 896296 1236052 9600 166067 120769 454169 263017 71095 64784 676698 200308 42100 219864 71740 502907 4924865 4325561 2405477 804287 2281701 15896 88079 50233 29079 58618 30682 20242 37381 20780 18402 21983 34213 50237 40932 15115 32664 27884 37360 65863 36513 17190 17007 23606 41228 10032 20682 48496 19920 15727 22670 4427 43598 76270 12703 24310 18955 80474 6410451 5428770 3755550 2539237 1842286 2182912 1406424 1448054 1581236 5995027 3023363 553112 1841129 2285660 1151710 5509070 1571089 4276076 1020248 1431795 常州 苏州 无锡 杭州 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 淄博 潍坊 威海 郑州 洛阳 武汉 2898661 9640896 8626370 6160997 5634673 3992544 1990844 4495691 5791048 8229987 7989885 3952105 2501010 5939638 2952993 4430713 长沙 株州 广州 深圳 珠海 惠州 中山 佛山 南宁 桂林 海口 成都 重庆 绵阳 贵阳 昆明 西安 2660099 6618539 6447963 848388 1981620 1329899 4106494 1185873 1078153 365603 1175936 1667044 4474726 7925224 2054164 2550102 1851072 5703171 7563423 3310046 5033691 3148804 2424284 3459424 738779 765927 4170682 宝鸡 兰州 乌鲁木齐 880708 663520 260934 51919 3132187 2520269 1159514 412220 28169 18548 7781 19S0 110269 195983 9071 2581 杨凌 三. 模型估计
用Eviews软件进行回归分析，得到如下结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53
In eluded observatio ns: 53
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob,
c
LNK LNL LNT
R-squared
Mean dependent var
.dependent var
Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
Adjusted R-squared .of regression Sum squared resid Log likelihood
Durbin-Watson stat
从表可以看岀，回归方程为：
In Y = 0.664556 + 0.478131 In K + 0.367855 In L + 0.140542 In T
T=
R2 = 0.740558 R2 = 0.724674
(1) 经济意义检验
从回归结果可以看岀，模型估计的的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中
g队丫各数值的意义相符。
(2) 统计推断检验
用Eviews分析计量经济学问题
