5主模型的構(gòu)建與回歸分析5.1模型的設(shè)定影響我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展的因素是非常復(fù)雜的，我們力求建立經(jīng)濟(jì)模型把所要研究的主要因素之間的關(guān)系，用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)關(guān)系式近似地、簡(jiǎn)化地表達(dá)出來(lái)。為此，我們基于收集到的數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件，觀測(cè)yx1x2x3x4lnylnx1lnx2lnx3lnx4等數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理結(jié)果的趨勢(shì)線，最終得到的回歸模型為：Lny=c+α1lnX1+α2lnX2+α3X3+α4X4+α5X5+u其中y為被解釋變量，表示人均網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物在線交易規(guī)模交易（元/人），其余為解釋變量x1表示PC互聯(lián)網(wǎng)用戶(億人)x2表示手機(jī)上網(wǎng)人數(shù)x3社會(huì)物流總費(fèi)用（億元）x4表示城鎮(zhèn)居民可支配收入（元）x5表示B2C、C2C企業(yè)數(shù)量（家）。5.2模型的估計(jì)利用Eviews軟件生成所需對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行普通最小二乘參數(shù)估計(jì)：表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s11第一次回歸結(jié)果根據(jù)表中數(shù)據(jù)，模型的估計(jì)結(jié)果為L(zhǎng)ny^=10.721+0.381lnX1+0.959lnX2-（5.28E-5）X3-3.728X4-(5.19E-5)lnX55.3模型的檢驗(yàn)5.3.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)從回歸結(jié)果來(lái)看，回歸系數(shù)表明在其他因素不變時(shí)，每一個(gè)單位的單個(gè)解釋變量變化對(duì)于被解釋變量變化的影響，其中，x1、x2、x3的回歸系數(shù)與預(yù)測(cè)符號(hào)相同x4、x5的回歸系數(shù)與預(yù)測(cè)符號(hào)相反，說(shuō)明模型可能存在多重共線。5.3.2統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)從回歸結(jié)果來(lái)看，可決系數(shù)R2=0.964126，調(diào)整后的R2=0.952915，說(shuō)明模型整體擬合程度顯著；給定α=0.05，查t分布表，在自由度=n-k=22-5=17時(shí)的臨界值為2.1098，各解釋變量對(duì)于被解釋變量的影響不顯著。5.3.3多重共線檢驗(yàn)利用eviews軟件計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，可以看出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在多重共線。表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s12解釋變量相關(guān)系數(shù)矩陣采用逐步回歸法，首先得到一元回歸估計(jì)結(jié)果:表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s13解釋變量逐步回歸結(jié)果變量lnx1lnx2x3x4x5

參數(shù)估計(jì)值1.2119930.5531178.39E-050.0005230.000364t統(tǒng)計(jì)量13.6193111.675802.6727559.2522685.705318R20.9026700.8720610.2631790.8106140.619415調(diào)整R20.8978030.8656640.2263380.8011450.600386

其中加入lnx1的方程調(diào)整R2最大，以lnx1為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s14以解釋變量LNX1為基礎(chǔ)加入變量Lnx1lnx2X3X4X5調(diào)整R2Lnx1lnx20.954070(2.579691)0.123475（0.719049）0.895274Lnx1x31.341383（12.28309）-2.6E-05(-1.854597)0.908913Lnx1x41.300794（4.260394）-4.23E-05(-0.304717)0.892947Lnx1x51.55854(8.542966)-0.000141(-2.2126837)0.913111分別加入x3、x5之后，調(diào)整R2有所增加，x5對(duì)調(diào)整R2改進(jìn)最大且lnx1與x5的t檢驗(yàn)顯著，保留x5，繼續(xù)加入其余變量回歸。表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s15以解釋變量LNX1、X5為基礎(chǔ)加入變量Lnx1lnx2X3X4X5調(diào)整R2Lnx1x5lnx20.859512(2.993279)0.468835(2.891065)-0.000255（-3.710661）0.937367Lnx1x5x31.520987（7.613775）-1.04E-05（-0.516404）-0.000104（-1.071921）0.909622Lnx1x5x41.226940（4.641516）0.000279（1.669431）-0.000243（-2.758753）0.920580分別加入lnx2、x4之后，調(diào)整R2有所增加，lnx2對(duì)調(diào)整R2改進(jìn)最大且lnx1、lnx2與x5的t檢驗(yàn)顯著，保留lnx2，繼續(xù)加入其余變量回歸。表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s16以解釋變量LNX1、X5、LNX2為基礎(chǔ)加入變量Lnx1lnx2X3X4X5調(diào)整R2Lnx1x5lnx2x30.530534（1.732714）0.604186（3.729922）-3.52E-05（-2.103022）-0.000164（-2.162728）0.947374Lnx1x5lnx2x40.861386（2.918044）0.504660（2.148408）-4.64E-05（-0.216393）-0.000246（-3.056679）0.933865加入變量x3，模型的整體擬合程度提高，但是單個(gè)解釋變量的t統(tǒng)計(jì)值不顯著，可以判斷變量x3與其余變量存在多重共線，加入變量x4后，調(diào)整R2下降，且影響lnx1、lnx2與x5的t檢驗(yàn)顯著。故在模型中剔除解釋變量x3、x4。對(duì)經(jīng)過(guò)多重共線修正后的模型進(jìn)行普通最小二乘，得到的模型為：Lny^=7.103462+0.859512lnX1+0.468835lnX2-0.000255X5表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s17LNX1、X5、LNX2與LNY回歸結(jié)果5.3.4自相關(guān)檢驗(yàn)由多重共線修正后的最小二乘表可知，DW=0.856103，在n=22,k’=3時(shí)，查詢?cè)陲@著水平0.05的條件下，臨界值dl=1.053，du=1.664DW<dl，模型存在一階正自相關(guān)。生成殘差序列e，對(duì)e進(jìn)行滯后一期的自回歸e=αe(-1)+v得α=0.568228表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s18殘差序列的自回歸對(duì)模型進(jìn)行廣義差分法Lslny-0.568228*lny(-1)clnx1-0.568228*lnx1(-1)lnx2-0.568228*lnx2(-1)x5-0.568228*x5(-1)表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC\s19廣義差分結(jié)果差分后的DW=1.908356，在n=21,k’=3時(shí)，查詢?cè)陲@著水平0.05的條件下，臨界值dl=1.026，du=1.669DW>du.，模型不存在自相關(guān)。C=C^/(1-α)=2.801029/(1-0.568228)=6.487287272α1=α1^α2=α2^5.3.5異方差檢驗(yàn)對(duì)修正后的模型進(jìn)行white檢驗(yàn)。表格STYLEREF1\s5SEQ表格\*ARABIC