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    基于線性回歸模型2016年我國(guó)各省教育支出的影響因素分析

    2020-05-26 09:09:18付海天戈代民
    大眾科學(xué)·中旬 2020年3期
    關(guān)鍵詞:影響因素

    付海天 戈代民

    摘 要:教育經(jīng)費(fèi)的支出不僅反映了一個(gè)地區(qū)對(duì)教育的重視程度,也在很大程度上決定了該地區(qū)教育水平及教育事業(yè)未來(lái)的發(fā)展情況。通過(guò)對(duì)我國(guó)31個(gè)省2016年教育經(jīng)費(fèi)支出的比較,找出影響教育經(jīng)費(fèi)支出的各個(gè)因素,并結(jié)合教育事業(yè)發(fā)展的發(fā)展?fàn)顩r,為各地區(qū)改善教育經(jīng)費(fèi)支出問(wèn)題提出合理性建議,促進(jìn)各地區(qū)以及全國(guó)教育事業(yè)的長(zhǎng)久和快速發(fā)展。

    通過(guò)對(duì)比各地區(qū)2016年教育經(jīng)費(fèi)支出的情況,以及各地區(qū)的生產(chǎn)總值,并建簡(jiǎn)單的線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析,以及對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)以及修正,最后對(duì)所得的結(jié)果做出經(jīng)濟(jì)意義上的分析,并相應(yīng)提出一些合理建議。

    關(guān)鍵詞:財(cái)政教育支出;影響因素;簡(jiǎn)單線性回歸分析;異方差;自相關(guān)

    一.影響地方財(cái)政教育支出的因素

    (一).數(shù)據(jù)選擇

    以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的2016年31個(gè)省份的數(shù)據(jù)作為樣本,從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2016》可以搜集到數(shù)據(jù)

    二.用Eviews軟件分析檢驗(yàn)

    (一).為利用Eviews軟件分析和估計(jì)模型的參數(shù),對(duì)數(shù)據(jù)按Y遞增排序,并作出線性圖,如圖1.1所示

    可以看出,各地區(qū)地方財(cái)政教育經(jīng)費(fèi)支出及各影響因素的差異明顯,其變動(dòng)的方向幾本相同,互相間可能具有一定的相關(guān)性。探索將模型設(shè)定為線性回歸模型形:

    (二)統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)

    利用Eviews估計(jì)模型參數(shù),回歸結(jié)果如表所示

    根據(jù)表1.2中的數(shù)據(jù),模型估計(jì)的結(jié)果寫(xiě)為

    (44.39625)(0.001387)

    (5.591993)(17.03491)

    說(shuō)明模型對(duì)樣本的擬合程度較好

    F=290.1882,(2)F檢驗(yàn) :F對(duì)應(yīng)的 P值小于 0.05,說(shuō)明回歸方程顯著

    (2)F檢驗(yàn) :F對(duì)應(yīng)的 P值小于 0.05,說(shuō)明回歸方程顯著

    (三)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

    1.多重共線性:因解釋變量只有一個(gè),所以該模型不存在多重共線性

    2.異方差檢驗(yàn)運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒z驗(yàn)?zāi)P褪欠翊嬖诋惙讲?,并說(shuō)明存在異方差的理由

    (1).圖來(lái)觀察是否存在異方差,如圖1.2

    由圖1.2可以大致可以看出存在異方差隨著X的大而增大

    (2).White檢驗(yàn)是否存在異方差

    運(yùn)用White檢驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)P褪欠翊嬖诋惙讲?,檢驗(yàn)結(jié)果如所示

    由表可得nR2顯著性水平為0.4087>0.05,所以接受假設(shè),認(rèn)為模型存在異方差

    (3)修正異方差

    存在異方差,運(yùn)用適當(dāng)方法加以修正,加權(quán)最小二乘法修正:

    經(jīng)估計(jì)檢驗(yàn)用權(quán)數(shù)X^2的效果較好,進(jìn)行最小二乘估計(jì):

    由可以得到加權(quán)最小二乘估計(jì)結(jié)果,可以看出,運(yùn)用加權(quán)最小二乘法消除了異方差以后,參數(shù)的t檢驗(yàn)均顯著,F(xiàn)檢驗(yàn)也均顯著。

    3.自相關(guān)檢驗(yàn)

    (1)DW檢驗(yàn)法:由回歸模型表1.2得到DW=1.557682

    當(dāng)顯著性水平時(shí),查表得

    該模型不存在自相關(guān)

    4.對(duì)最終模型結(jié)果進(jìn)行解讀

    t=(9.4065,12.27222)

    SE=(13.27574,0.002561)

    修正后的R2增加,模型變得更好。修正的模型說(shuō)明地區(qū)總產(chǎn)值每增加1萬(wàn)元,地區(qū)財(cái)政教育投入平均增加0.031426萬(wàn)元,而不是最先未修正回歸的0.023630

    參考文獻(xiàn)

    [1]影響我國(guó)財(cái)政收入的多元線性回歸模型[J] 白萍.統(tǒng)計(jì)與決策 . 2005 (10)

    [2]基于多元線性回歸模型的中國(guó)裝備制造業(yè)升級(jí)研究[J]. 景俠,朱文超.商業(yè)經(jīng)濟(jì) . 2020(02)

    [3]國(guó)內(nèi)旅游收入主要影響因素的實(shí)證分析——基于多元線性回歸模型[J]. 謝艷琳,周艷,梁佳佳.北京印刷學(xué)院學(xué)報(bào) . 2020(01)

    [4]總體最小二乘求解線性回歸模型的迭代算法[J]. 汪奇生,楊德宏,楊根新.工程勘察 . 2014(09)

    [5] 線性回歸參數(shù)的總體最小二乘估計(jì)算法研究[J]. 楊根新,于慶鋒.地理空間信息 . 2020(01)

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