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1、 影响电信业发展几个重要因素分析内容摘要：本文主要研究对我国电信业的发展产生重要影响的几个因素。我们按照影响的重要程度，选择了固定电话用户数，移动电话用户数，互联网用户数，电话普及率，及电信固定投资额作为解释变量。但由于我们选择的数据是从99年电信业发生拆分重组后到04年第三季度数据。因为查到的资料固定投资数据按年来计算，若按季度完成百分比来计算季度数据，有很多缺失值，所以放弃这个解释变量。建立模型后，利用EVIEWS软件对模型进行了参数估计，运用多种方法对模型进行检验，如ARCH检验，相关系数矩阵表，D-W自相关检验等，并通过逐步回归法等方法加以修正。对最后的结果做了经济意义分析，并相应提出
2、了我们的一些看法。关键词：电信业业务总量 固定电话用户数 移动电话用户数 互联网用户数 电话普及率一 导论改革开放以来我国GDP的增长速度比世界平均水平高一倍以上，一直位于世界前列，我国电信业务收入增长速度长期以3倍于我国GDP增长速度在发展（全世界平均电信业务收入增加速度为GDP的两倍）。我国的电信业发展对GDP贡献很大。通信业的快速发展，在推动经济增长、促进社会进步和提高人民生活质量等方面发挥了积极作用。现在我国已经初步建立起研究、开发、制造、集成、运营、服务等紧密联系的、上下游一体化的完备电信产业体系。电信网络技术装备和服务水平居于世界领先地位。我国拥有资产实力雄厚、客户资源丰富、业务收
3、入庞大、盈利能力稳定、具有一定国际竞争力的若干家基础电信运营商（两家电信公司入围财富500强，两家移动通信运营商分别成为世界第一和第二位的GSM运营商）。在加入WTO以后，主要的跨国电信设备制造商和运营商加速了市场开发的步伐，纷纷在中国本土设立研发、制造、销售和服务办事机构；国内电信运营商成为全球资本市场注目的焦点，吸引了各国投资者，吸纳了大量的国际资本。我国加入WTO已经3年了，对外开放的市场越来越大，电信业开放的内容逐渐增多。随着外资的进入，尤其是一些国外综合实力强大的电信集团进入中国市场，势必将对我国电信业造成一些冲击。电信业的发展是很值得我们关注的。为了证实对我国电信业的具体影响因素，
4、以便于我们根据证实提出我们的政策建议，我们查找了一些关于我国电信业现今各方面状况的情况（见下表）（注：此图选自和讯网）上图是我国电信业在国际上各项有关电信业发展指标的排名。对组成市场竞争力指数的21个指标进行综合评价，得出2003年各国电信业国际竞争力综合排名。我国市场竞争力排名第二，仅次于美国。以网络容量和用户规模而言，中国已经成为世界最大的电信运营市场，增长潜力和发展空间同样巨大。2003年内，全国电话用户总数突破5亿户，移动电话用户超过固定电话用户，双双跃居世界首位；互联网上网用户（不含移动互联用户）超过8 000万户，居世界第二位。所以我们决定选择对我国电信影响最大的固定电话用户数，移
5、动电话用户数，互联网用户数作为解释变量，电信业业务总量作为应变量。互联网业务量虽说在近年占电信业业务量的比例不大，但在中国电信网络建设飞速发展的同时，数据通信业务也取得了长足发展，数据通信用户以每半年翻一番的速度呈爆炸式增长，从1994年仅有2000户发展到目前已超过8000万户。互联网业务现已经成为中国电信集团业务的重要组成部分。我国电话普及率虽然在国际上相比是我国电信业的劣势，但我国国情特殊，拥有世界1/5人口，普及率与人口相乘得出的总量相当惊人，所以普及率也作为解释变量之一。 如2003年1至12月电信业收入百分比图：（注：此图选自新浪网）二 相关数据搜集年度季度电信业务总量 (亿元)固
6、定电话用户数 （万户)移动电话用户数 （万户)互联网用户数 (万户)电话普及率100 (部/百人)YX1X2X3X4199915189313.2270390.211222875.19879.83383120.212063853.510349.63759.5147.812614866.110880.74323.8215.7126120001950.311783.15014.5353.8133021090.5127425928.7530.6147031192.413546.66505.7725.9147041260.614440.785269152010200111233.415473.81003
7、1.41020.1201021316.616437.111676.11246.9244031449.4717227130911402.4244041617.7817903.414481.21736.42590200211614.8918865161503753.1259021744.2319894.217616.93975.9302231833.7920700.119039.14504319941729.7921441.920661.649703374200311942.7122562.622149.14992337021822.862376123447.25323.5377032190.72
8、5046.824997.45387.6398041928.6826330.526869.35365.74210200412226.3528108.129030.55458.5421022058.8729548.830528.35347474032433.4530692.332007.15232.94930（按1990年不变价计算）二 模型建立用折线图把以上数据描述出，如下：可以看出电信业务总量Y与各个解释变量间存在较强的线形关系，因此我们用多元线性模型去拟合数据，设定的多元线性模型为：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+U其中：Y 代表电信业务总量 （亿元） X1 代表固定电话用户
9、数 （万户） X2 代表移动电话数 （万户） X3 代表互联网用户数 （万户） X4 代表电话普及率 （部/百人）100三参数的估计利用EVIEWS软件对X1,X2,X3,X4四个变量组成的式子进行拟合，得到如下结果：对X1 X2 X3 X4 一起拟合：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/22/04 Time: 23:50Sample: 1999:1 2004:3Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-150.9511658
10、.3109-0.2293010.8212X10.1278340.0792601.6128420.1242X2-0.0304590.077405-0.3934980.6986X30.0703120.0638291.1015590.2852X4-0.1621090.273887-0.5918810.5613R-squared0.946760 Mean dependent var1510.873Adjusted R-squared0.934928 S.D. dependent var514.5255S.E. of regression131.2510 Akaike info criterion12.
11、78176Sum squared resid310082.9 Schwarz criterion13.02861Log likelihood-141.9902 F-statistic80.02227Durbin-Watson stat2.041264 Prob(F-statistic)0.000000得模型：Y=-150.9511+0.127834X1-0.030459X2+0.070312X3-0.162109X4（-0.229301）（1.612842）（-0.393498）（1.101559）（-0.591881） 可决系数R2=0.946760 修正值为0.934928拟合图形如下：从
12、图中可以看出做出的模型效果不是非常理想，残差的波动较大，我们决定通过检验，修正该模型。 四.模型的检验和修正 1.经济意义检验首先在经济意义上就通不过。X2和X4的系数都为负，表明随着移动电话用户的增加，电话普及率的提高，电信收入在减少。这显然与经济事实不符。 2.统计推断检验 从回归结果来看模型的拟合度较高（可决系数R2=0.946760），F统计量的值在给定显著性水平=0.05的情况下也较显著， 但是C，X1，X2，X3，X4的t统计值均不显著（它们的t统计量的值的绝对值均小于2），说明这些变量对Y的影响不显著，或者变量之间可能存在多重共线的影响使其t值不显著。 3.计量经济学检验（1）多
13、重共线性检验检验:由F=80.02227F0.05(4,18)=2.93（查表可得，显著性水平=0.05） 表明模型从整体上看电信业务总量与解释变量间线形关系显著。用简单相关系数矩阵对其进行检验:X1X2X3X4X110.9971633347630.9400510553340.960736855314X20.99716333476310.9578303870120.970588104836X30.9400510553340.95783038701210.937685899601X40.9607368553140.9705881048360.9376858996011由上图看出在我们选定的4个解
14、释变量间存在很严重的共线性，其中X1和X2相关系数达到0.997163334763, x1和x4间的相关系数也达到了0.96073685，我们有必要对模型进行修正。修正：采用逐步回归法对其进行修正。分别用OLS法逐一求Y对各解释变量的回归, 发现X1与X2的拟合程度都相当好，且从经济事实来看，这二者也是相当重要的影响因素。因此X1与X2不能轻易取舍。所以出于以经济意义为出发点，我们分别把X1和X2作为基本变量。然后将其余解释变量逐一代入X1和X2的回归方程，重新回归。分析如下:（具体回归过程见附录）以X1为基本变量：加入X3，拟合优度略有提高，对X1的t值影响不大，统计检验t=5.180284，显著。因
