20xx年信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)如何創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型(編輯修改稿)
2025-01-25 05:21 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 發(fā)展存在推動(dòng)力，還有待驗(yàn)證。
通常在考量?jī)蓚€(gè)變量是否存在相關(guān)關(guān)系時(shí)，人們往往從兩者統(tǒng)計(jì)系數(shù)的顯著性來(lái)判斷，然而以往很多案例表明，即使兩個(gè)變量的顯著性很高，也只能是“偽回歸”。例如，在分析我國(guó)1949—2020年的圖書(shū)總印數(shù)與制造業(yè)總產(chǎn)值兩個(gè)變量間的相關(guān)性時(shí)，即使統(tǒng)計(jì)系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但實(shí)際上卻是我國(guó)的圖書(shū)總印數(shù)與制造業(yè)總產(chǎn)值相互獨(dú)立，不存在相關(guān)性[7]。又如，考慮1994—2020年美國(guó)每月牛奶產(chǎn)量與中國(guó)每月社會(huì)消費(fèi)品零售總額兩個(gè)指標(biāo)，從實(shí)際意義看，兩者之間不存在相關(guān)關(guān)系，但從建模的結(jié)果來(lái)看，其回歸顯著，相關(guān)學(xué)者從相關(guān)系數(shù)的角度證明這是偽相關(guān)現(xiàn)象[8]。偽回歸產(chǎn)生的主要原因是所研究變量生成過(guò)程的不確定性。經(jīng)典的線性回歸模型有相關(guān)的假設(shè)，假設(shè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是一個(gè)均值為零、齊次方差以及無(wú)序列相關(guān)性的隨機(jī)向量，違背了任意一項(xiàng)假設(shè)而建立的經(jīng)典回歸模型，都可能產(chǎn)生偽回歸。對(duì)于非穩(wěn)定時(shí)間序列，可通過(guò)差分方法將其化為穩(wěn)定序列以消除偽回歸。此時(shí)應(yīng)當(dāng)檢驗(yàn)變量間是否存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，若存在，則進(jìn)一步建立誤差修正模型。
協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)要求時(shí)間序列是平穩(wěn)的，平穩(wěn)性檢驗(yàn)采用的是ADF單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)，通過(guò)比較設(shè)定顯著水平下的t統(tǒng)計(jì)量和臨界值的大小，若t統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，則可判斷存在單位根（非平穩(wěn)），反之不存在單位根(平穩(wěn))。如果變量間有著長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系，即它們之間是協(xié)整的，就可以通過(guò)經(jīng)典回歸模型量化它們的相關(guān)關(guān)系。當(dāng)所研究的變量本身是不平穩(wěn)的，當(dāng)經(jīng)過(guò)若干階差分后數(shù)據(jù)卻平穩(wěn)了，即數(shù)據(jù)是同階單整的，這就意味著單個(gè)變量的數(shù)據(jù)雖然不平穩(wěn)，但自變量與因變量之間卻可以存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系，這也就說(shuō)明進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)前需進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)兩個(gè)變量是否為協(xié)整，Engle和Granger于1987年提出兩步檢驗(yàn)法，文章利用此方法，對(duì)制造業(yè)增加值（Gindustry）和INT專利數(shù)量（PINT）進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，在協(xié)整檢驗(yàn)中，所考量的最重要參數(shù)是模型的殘差項(xiàng)，通過(guò)對(duì)殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，確定其平穩(wěn)性，進(jìn)而檢驗(yàn)變量間是否存在協(xié)整關(guān)系。
3INT專利數(shù)量與制造業(yè)增加值的回歸
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