计量经济模型选择分析报告

关于计量经济模型选择问题的初探

An Tentative Inquiry Into The Selection Of The Econometrical

Models

山东经济学院数理经济研究所

2004级数量经济学专业硕士研究生陈鹏

摘要：本文试图介绍计量经济学一些常用模型的函数形式，并且以计量软件SPSS作为分析工具，以拟合优度作为评判标准，来讨论最优的经济计量模型的选择问题。

关键字：计量经济模型，SPSS，拟合优度

在研究经济变量之间的关系时，特别是初学者，通常首先想到的是选取线性回归模型。这种做法虽然能把问题简单化，使之易于处理，甚至有时候能产生比较好的效果。但总的来说，由于经济现象是纷繁复杂的，在很多情况下这么做，并不能比较准确地对客观经济的运行态势进行模拟。在实际运用中，如果不问青红皂白地把所有计量模型的设定问题，都采用线性的形式，显然是行不通的。比如把经济变量之间的非线性关系，直接用线性回归的方式去处理，这样得到的回归方程是无效的。用它来进行经济分析、政策评价和经济预测，则没有丝毫价值，甚至带来负面影响。为此我们必须根据实际问题进行具体分析，依据直觉和经验，建立与实际样本数据拟合较好的函数，再运用我们所学的知识进行参数估计和检验，使我们的成果与现实尽可能的接近。

本文试就对如何通过经济理论和经验，并借助计量软件进行模型的选择给予一般的说明。

一、计量经济学模型的主要几种函数形式。

（1）线性模型（Linear ）。它的一般形式是：

12y x ββ=+ （1）

线性函数我们大家已经耳熟能详。这里我们不作过多介绍。

（2）抛物线模型（Quadratic ）。抛物线模型的一般形式为：

212y x x βββ=++ （2）

判断某种现象是否适合应用抛物线，可以利用“差分法”。其步骤为：首先将样本观察值按x 的大小顺序排列，然后按以下两式计算x 和y 的一阶差分t x ?、t y ?以及y 的二阶差分2t y ?。（其中1t t t x x x -?=-； 1t t t y y y -?=-；21t t t y y y -?=?-?）当t x ?接近于一常数，而△2t y ?的绝对值接近于常数时，Y 与X 之间的关系可以

用抛物线模型近似加以反映。

（3）对数函数模型（Logrithmic ）。对数函数是指数函数的反函数，其方程形式为：

01ln y x ββ=+ （3）

对数函数的特点是随着X 的增大，X 的单 位变动对因变量Y 的影响效果不断递减。

（4）立方模型（Cubic ）。其一般形式为：

230123y x x x ββββ=+++ （4）

其扩展形式是多项式模型。当所涉及的自变量只有一个时，所采用的多项式方程称为一元多项式，其一般形式为：

2012p p y x x x ββββ=+++??????+

多项式模型在非线性回归分析中占有重要的地位。因为根据数学上级数展

开的原理，任何曲线、曲面、超曲面的问题，在一定的范围内都能够用多项式任意逼近。所以，当因变量与自变量之间的确实关系未知时，可以用适当幂次的多项式来近似反映。

（5）指数函数模型（Exponential ） 。指数函数模型为：

10x y e βεβ+= （5）

这种曲线被广泛应用于描述社会经济现象的变动趋势。例如产值、产量按一定比率增长，成本、原材料消耗按一定比例降低。

（6）倒数模型（Inverse ）。倒数模型的一般形式是：

12(1/)y x ββ=+ （6）

假如Y 随着X 的增加而增加（或减少），最初增加（或减少）很快，以后逐渐放慢并趋于稳定，则可以选用双曲线来拟合。

（7）幂函数模型（Power ）。幂函数模型的一般形式是：

10y x ββ= （7）

其扩展形式为12012p

p y x x x ββββ=??????，这类函数的优点在于：方程中的参数可以直接反映因变量Y 对于某一个自变量的弹性。所谓y 对于j x 的弹性，是指在

其他情况不变的条件下，j x 变动１％时所引起y 变动的百分比。 弹性是一个无量纲的数值，它是经济定量分析中常用的一个尺度。它在生产函数分析和需求函数分析中，得到了广泛的应用。

（8）逻辑曲线模型（Logistic ）。逻辑曲线方程一般形式为：

101x L y e βε

β-+=+ （8） 逻辑曲线具有以下性质。Y 是X 的非减函数，开始时随着X 的增加，Y 的增长速度也逐渐加快，但是Y 达到一定水平之后， 其增长速度又逐渐放慢。最后无论X 如何增加，Y 只会趋近于L,而永远不会超过L 。 由于逻辑曲线的这一特点，它常被用来表现耐用消费品普及率的变化。

（9）增长曲线模型（Growth ）：01

x y e ββ+= （9） （10）S 曲线模型（S ）：011x y e

ββ+= （10） （

11）Compound 模型：01x y ββ=

（11） 以上11种模型是SPSS 提供的模型。当然我们也可以自己根据需要，设定其它形式的模型。比如对数线性（Log-linrar ）：12ln y x ββ=+；对数倒数：12ln (1/)y x ββ=+；对数对数（Log-log ）：12ln ln y y ββ=+等等。这些模型在实际经济问题也有比较广泛的应用，在此就不一一列出。

二、对模型的变换

对于非线性回归模型，除了要考虑如何根据所要研究的问题的性质并结合实际的样本资料确定其具体形式外，还要考虑如何估计模型中的参数。非线性回归模型最常用的方法仍然是最小二乘估计法，但需要根据模型的不同类型，作适当的变换。许多具有实用价值的非线性回归函数，可以通过适当的变换，转化为线性回归函数，然后再利用线性回归分析的方法进行估计和检验。常用的非线性函数的线性变换方法有以下几种：

（1）倒数变换

倒数变换是用新的变量来替换原模型中变量的倒数，从而使原模型变成线性模型的一种方法。例如，对于双曲线函数，令*1/x x =代入方程式12(1/)y x ββ=+，得*01y x ββ=+，从而转化为一元线性回归模型。

（2）半对数变换

这种方法主要应用于对数函数模型的线性变换。对于对数函数模型01ln y x ββ=+，令*ln x x =，代入原方程，同样可得：*01y x ββ=+。

（3）双对数变换

这种方法通过用新变量替换原模型中变量的对数，从而使原模型变换为线

性模型。例如，对幂函数模型12012p

p y x x x ββββ=??????的两边求对数，01122ln ln ln ln ln p p y x x x ββββ=+++??????+，令*ln y y =，*00ln ββ=，*11ln x x =，……，

*ln p p x x =则原函数变为****011p p y x x βββ=++???+然后我们仍然可以用线性回归方法

解决。

三、模型的选择

既然我们有多种模型可以选择，那么到底有没有一种标准去评判哪种模型是最适合的呢？下面就一个实例来说明这个问题。

我们就2003年我国城镇居民收入情况建立Y 对X 的回归模型。表中资料共有16 组，x 是各组的人均生活费收入，Y 是各组的人均生活费支出。

表1人均生活费收入和人均生活费支出 （单位：元）

从上图可以看出，Y 与X 之间并不是线性关系，因此我们不能用线性关系去设置函数模型。为了选择合适的模型，我们可以多选几种，然后再进行比较，

最后根据拟合情况确定所需要采用的模型。不妨选择线性、立方、S曲线、增长曲线等几种模型进行拟合。在此我们选择了SPSS所提供的11种函数。SPSS 输出结果如下：

MODEL: MOD_2.

Independent: x

Upper

Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf bound b0 b1 b2 b3

y LIN .927 14 178.32 .000 975.301 .6473 y LOG .873 14 95.91 .000 -20282 2954.27

y INV .624 14 23.27 .000 6788.94 -7.E+06 y QUA .938 13 98.67 .000

347.687 .9121 -2.E-05

y CUB .942 12 64.59 .000

920.363 .5005 5.2E-05 -4.E-09

y COM .888 14 111.08 .000 1736.20

1.0002

y POW .973 14 509.85 .000

7.4312 .7480

y S .820 14 63.63 .000 8.9017 -2024.8 y GRO .888 14 111.08 .000

7.4595 .0002

y EXP .888 14 111.08 .000

1736.20 .0002

y LGS .888 14 111.08 .000 . .0006 .9998

由于Power （1

0y x ββ=）模型的2R =0.973，拟合最好，我们选用Power 模型作预测。其有关数据运用SPSS 处理如下：

MODEL: MOD_4.

_

Dependent variable.. y Method.. POWER

Listwise Deletion of Missing Data

Multiple R .98655

R Square .97327

Adjusted R Square .97137

Standard Error .09016

Analysis of Variance:

DF Sum of Squares Mean Square

Regression 1 4.1440922 4.1440922

Residuals 14 .1137936 .0081281

F = 509.84660 Signif F = .0000

-------------------- Variables in the Equation --------------------

Variable B SE B Beta T Sig T

x .747970 .033126 .986547

22.580 .0000

(Constant) 7.431218 2.099709

3.539 .0033

由上可得模型为：0.748

，X的t值为22.58，很显著，模型效果较好。

y x

7.43

我们可以在实际生活中运用它进行预测。

总之，我们在选择一个计量模型的时候，不能想当然。必须以经济理论为指导，以经济事实为基础，以科学的方法为手段，运用计量软件等现代化工具进行分析、比较，从而选择相对精确的模型来。并且在实际运用中去不断检验，不断修正，使其能更准确地反映经济变量之间的数量关系。

主要参考文献：

张文璋. 《实用统计分析方法与SPSS应用》（初稿），2000.

拉姆·拉玛纳山.《应用经济计量学》第五版[M]，机械工业出版社，2003.

宋廷山，金玉国等.2003《经济计量学》[M].内蒙古大学出版社，2003.

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。． 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告 一、引言 在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。 二、理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出 三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出 四、数据搜集 1、数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况 人数每人每月消 费 支出Y 学习支出 （X1） 消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

计量经济学模型分析论文

计量经济学模型分析论文 工商101

我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。

引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。

计量经济模型选择分析报告

关于计量经济模型选择问题的初探 An Tentative Inquiry Into The Selection Of The Econometrical Models 经济学院数理经济研究所 2004级数量经济学专业硕士研究生鹏 摘要：本文试图介绍计量经济学一些常用模型的函数形式，并且以计量软件SPSS作为分析工具，以拟合优度作为评判标准，来讨论最优的经济计量模型的选择问题。 关键字：计量经济模型，SPSS，拟合优度 在研究经济变量之间的关系时，特别是初学者，通常首先想到的是选取线性回归模型。这种做法虽然能把问题简单化，使之易于处理，甚至有时候能产生比较好的效果。但总的来说，由于经济现象是纷繁复杂的，在很多情况下这么做，并不能比较准确地对客观经济的运行态势进行模拟。在实际运用中，如果不问青红皂白地把所有计量模型的设定问题，都采用线性的形式，显然是行不通的。比如把经济变量之间的非线性关系，直接用线性回归的方式去处理，这样得到的回归方程是无效的。用它来进行经济分析、政策评价和经济预测，则没有丝毫价值，甚至带来负面影响。为此我们必须根据实际问题进行具体分析，依据直觉和经验，建立与实际样本数据拟合较好的函数，再运用我们所学的知识进行参数估计和检验，使我们的成果与现实尽可能的接近。 本文试就对如何通过经济理论和经验，并借助计量软件进行模型的选择给

予一般的说明。 一、计量经济学模型的主要几种函数形式。 （1）线性模型（Linear ）。它的一般形式是： 12y x ββ=+ （1） 线性函数我们大家已经耳熟能详。这里我们不作过多介绍。 （2）抛物线模型（Quadratic ）。抛物线模型的一般形式为： 212y x x βββ=++ （2） 判断某种现象是否适合应用抛物线，可以利用“差分法”。其步骤为：首先将样本观察值按x 的大小顺序排列，然后按以下两式计算x 和y 的一阶差分t x ?、t y ?以及y 的二阶差分2t y ?。（其中1t t t x x x -?=-； 1t t t y y y -?=-；21t t t y y y -?=?-?）当t x ?接近于一常数，而△2t y ?的绝对值接近于常数时，Y 与X 之间的关系可以 用抛物线模型近似加以反映。 （3）对数函数模型（Logrithmic ）。对数函数是指数函数的反函数，其方程形式为： 01ln y x ββ=+ （3） 对数函数的特点是随着X 的增大，X 的单 位变动对因变量Y 的影响效果不断递减。 （4）立方模型（Cubic ）。其一般形式为： 230123y x x x ββββ=+++ （4） 其扩展形式是多项式模型。当所涉及的自变量只有一个时，所采用的多项式方程称为一元多项式，其一般形式为： 2012p p y x x x ββββ=+++??????+ 多项式模型在非线性回归分析中占有重要的地位。因为根据数学上级数展开的原理，任何曲线、曲面、超曲面的问题，在一定的围都能够用多项式任意

经济行业分析报告文案

目录 上篇：行业分析提要 (1) 基本分析 (1) 下篇：行业分析说明 (2) I 2003年全年国民经济运行分析 (2) 一、2003年全年国民经济运行简述 (2) 二、2003年全年我国固定资产投资分析 (3) 三、2004年中国经济分析预测 (4) II 2003年全国工业生产情况综述与分析 (10) 一、全国工业生产情况综述 (10) 二、轻重工业发展分析 (10) 三、不同所有制企业分析 (10) 四、机电产品生产快速增长 (11) 五、能源生产分析 (11) 六、工业产品进出口分析 (12) III 2003年全年工业经济效益情况及预测 (13) 一、全年工业经济效益分析 (13) 二、生产资料效益分析 (16) 三、工业行业效益分析 (18)

IV 我国全年居民消费比较分析 (19) 一、居民消费价格简述 (19) 二、分地区居民消费价格分析 (19) 三、分类别居民消费价格分析 (19) 四、社会消费品零售分析 (21) V 我国前三季度对外贸易发展情况及分析 (24) 一、2004年中国对外贸易形势展望 (24) 二、中国对外贸易发展需要关注的几个问题 (26) VI 2003年上半年三大景气指数走势及分析 (29) 一、国房景气指数 (29) 二、消费者景气指数 (32) VII 2003年宏观经济发展十大事件 (35)

上篇：行业分析提要 基本分析 今年我国经济有望增长8．5％。据此测算，今年我国国内生产总值将突破11万亿元人民币，我国综合国力再上新台阶。根据有关改革方案，今年国家统计局不再像以往那样在年末公布全年的国内生产总值预计数，而改在2004年1月中下旬公布。以2002年我国国内生产总值10．2万亿元人民币为基数匡算，2003年我国国内生产总值将突破11万亿元。 2003年，在复杂多变的国际形势和突如其来的非典型肺炎疫情以及频繁发生的多种自然灾害下，我国经济仍然保持较快增长，来之不易。一季度，我国经济增长速度达到9．9％，创下1997年以来同期增长最高纪录。二季度，受非典疫情和自然灾害等不利因素影响，我国经济增长6．7％。通过全国上下共同努力，取得了抗击非典斗争的阶段性重大胜利。到三季度，我国经济基本恢复到了非典疫情发生前的增长水平，同比增长9．1％。

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

产业结构和区域经济结构分析报告书

产业结构及区域经结构分析 一、产业结构优化 ） （一）产业结构变动的测度（见教材P 172-173 （二）产业结构优化的概念 产业结构优化是指各产业之间协调发展，产业总体发展水平不断提高的过程。具体说来，产业结构优化是产业之间的经济技术联系包括数量比例关系由不协调走向协调的合理化过程，是产业结构由低层次不断向高层次演进的高度化过程。 产业结构优化的实质就是要实现资源在产业之间的优化配置和高效利用，促进产业经济协调稳定、高效发展。 产业结构优化是一个动态的概念，它在不同的发展阶段和时点上有不同的优化内容。目前，产业结构优化主要包含两方面的内容：产业结构的合理化和高级化。 （三）产业结构合理化 1.产业结构合理化的定义：所谓产业结构合理化，是指产业结构由不合理向合理发展的过程。也就是说，在一定的经济发展阶段上根据消费需求和资源条件，对初始不理想的产业结构进行有关变量的调整，理顺结构，使资源在产业间合理配置，有效利用。 产业结构是否合理的关键在于产业之间内在的相互作用而产生的一种不同于各产业能力之和的整体在能力。产业之间的相互作用越是协调，结构的整体能力就越高，从而产业结构就越合理。反之，结构关系越不协调，结构的整体能力就越低。 2.产业结构合理化的意义在于： （1）是社会再生产进行必不可少的条件； （2）是取得最佳经济效益的前提和基础； （3）是一国经济进入新的成长阶段的客观要求； （4）是迎接世界范围内的新技术革命和产业结构大调整挑战的迫切需要。 3.产业结构调整的具体目标主要有： （1）各产业间相对地位协调。

（2）产业间关联方式协调。 （3）供给和需求在数量与结构上协调。 4.产业结构合理化的定性衡量标准主要有： （1）能够充分利用本国的资源以及国际分工的好处，使生产要素得到最佳组合。（2）国民经济各部门协调发展。 （3）能取得较高的整体经济效益，并能保证社会有效需求的满足。 （4）实现人口，资源、环境的良性循环。 在实际的操作过程中，对产业结构合理化的度量，主要考虑产业之间的协调程度和资源的有效利用程度。也就是说主要是对要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量。就这种耦合而言，研究者一般采用结构偏离度对产业结构合理化进行衡量，其公式为： 公式中， E 表示结构偏离度 Y 表示产值 L 表示就业 i 表示第i产业 n 表示产业部门数。 根据古典经济学假设，经济最终将处于均衡状态，各产业部门生产率水平相同。由于Y / L可以用来表示生产率，因此，当经济均衡时， Yi/ Li= Y / L，从而结构偏离度E = 0。同时，Yi/Y可以用来表示产出结构， Li/ L 表示就业结构，因此，结构偏离度E 同时也是产出结构和就业结构耦合性的反映。结构偏离度E值越大，就表示经济越偏离均衡状态，产业结构越不合理。由于经济非均衡现象是一种常态，在发展中国家这种情形更为突出，因此，结构偏离度E 值是不可能为0的。而且，结构偏离度指标将各产业一视同仁，忽视了各产业在经济体的重要程度并不相同这一事实，同时绝对值的计算也为研究带来不便。因此，在很多后来的研究中，人们又引入了泰尔指数。 泰尔指数又称泰尔熵，最早是由泰尔( Theil and Henri，1967)提出的，一些学者曾经将之用于地区收入差距问题的研究，其实，泰尔指数也是一个很好的

计量经济学期末报告

计量经济学实验报告 我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业 小组成员：（姓名及学号）

我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 一．研究的目的要求 1.研究的背景 居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。 为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析 为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水

行业经济运行分析报告

棉纺行业2006年1-9月份经济运行分析 1 棉纺行业总量增长情况 据国家统计局公布的数据，2006年1-9月份我国规模以上棉纺行业企业数量为8614家，该行业实现工业总产值4707亿元，同比增加25.75%；资产合计4796亿元，同比增加16.47%；实现销售收入4577亿元，同比增加26.28%；完成利润总额151.23亿元，比上年同期增加45.70亿元，同比增加43.30%；完成出口交货值639.0亿元，同比增加14.34%；行业整体从业人数270.78万人，同比增加5.23%。由此可见，棉纺行业总量增长势头良好，并为我国经济、财政、出口和就业作出了

重大的贡献。 2 棉纺行业经营环境变化 2006年1-9月份我国棉纺行业产品销售收入为4577.26亿元，产品销售成本为4163.93亿元，产品销售税金和附加为19.84亿元，由此可计算出毛利（销售收入－销售成本－销售税金和附加）为393.48亿元，毛利率（毛利/销售收入）为8.60%；由于利润总额为151.23亿元，可算出利润率（利润总额/销售收入，即所得税之前的利润率，也称税前利润率）为3.30%。经营环境的变化直接阻碍销售成本，从而导致毛利和利润总额出现相应的变化。 3 棉纺行业期间费用变化 2006年1-9月份我国棉纺行业销售费用为59.67亿元，同比增加

20.60%；治理费用支出为114.38亿元，同比增加11.92%；财务费用为65.79亿元，同比增加14.67%；其中利息支出56.70亿元，同比增加13.71%，讲明债务作为棉纺行业要紧财务负担仍然较重；三费总计为239.84亿元，同比增加14.73%；三费比率为5.24%，上年同期为5.77%，同比下降0.53个百分点，表明期间费用相对降低。 4 棉纺行业单位产品经济规模变化 从单位产品经济规模变化情况看，2006年1-9月份我国棉纺行业中相关于每米单位的棉布产量而言，其单产值为25.77元/米，单成本为22.67元/米，单毛利为2.16元/米，单三费为1.34元/米，单利润为0.83元/米，单库存为1.63元/米，单出口为4.37元/米。由此看来，假如把单产值近似看成每米棉布产量的行业平均参考价格，那么其单成本约占87.99%，单毛利约占8.37%，单三费约占5.21%，单利润约占3.22%，单库存约占6.33%，单出口约占16.97%。

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：

表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：

表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0

网红经济行业分析报告

网红经济行业分析报告2020年7月

1. 红人广告预算占比约 5%，高转化率吸引广告主预算倾斜 红人广告市场处于起步期，广告主的红人广告预算占比预计在 5%左右。红人广告市场处于 起步期，广告主投在网红相关广告预算占比很低。2018 年我国广告整体经营额约 8000 亿， 其中 KOL 投放市场规模约 300 亿，占比仅 3.75%。2019 年 KOL 相关投放市场规模提升至 490 亿元，相较于 2018 年同比增长 63%，但预计在整体广告经营额中占比不足 5%。 图 1：2013-2018 年我国广告经营额及增速 图 2：2018 -2019 年 KOL 整体投放市场规模变化（亿元） 600 10000 18% 490 7991.5 16% 15.9%14% 500 8000 11.7% 6489 6896.4 5973.4 5605.6 12% 10% 8% 6000 400 5019.8 300 8.6% 4000 2000 300 6.6% 6.3% 6% 4% 2% 0% 200 100 0 2013 2014 2015 2016 2017 2018 中国广告经营额（亿元） 同比增长率 2018 2019 资料来源：中国产业信息网，市场研究部 资料来源：克劳锐，市场研究部 红人广告具有相对较低的流量成本，ROI 和转化率远高于传统广告，未来广告主预算将向 红人广告倾斜。根据克劳锐报告，淘宝直播进店转化率超过 65%，顶级网红电商转化率约 20%，传统电商转化率仅 0.37%。《2020 年中国数据营销趋势》显示，71%的广告主将增加社 会化营销预算，社会化营销预算增长幅度超过数字营销。广告主社会化营销中，KOL 推广 是投入重点，分别有 83%、70%、43%的广告主认为社交平台、视频平台、电商平台是移动 端投放重点，较 19 年分别+14%、+20、+6%。 假设 2022 年我国广告整体经营额超过 1 万亿，预计未来三年红人广告市场规模占比将提 升至 20%，则红人广告市场规模将达到 2000 亿，相较于 2019 年 490 亿的市场规模，有 4 倍以上的成长空间。 红人广告市场目前处于起步期，新媒体营销景气高企，怎样的公司是最大的市场参与者？ 我们从人和平台解构红人经济。 图 3：红人广告和传统电商转化率对比 图 4：社会化营销预算 vs 数字化营销预算变化 >65% 29% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 27% 26%25%24% 22% 12% 12% 6%6% 20% 5%5% 8% 0.37% 社会化营销预算 数字化营销预算 资料来源：克劳锐，市场研究部 资料来源：秒针系统×AdMaster ×GDMS 《2020 中国数字营销趋势》，天风证 券研究所 图 5：广告主社会化营销重点 图 6：广告主移动端投放重点

计量经济学研究报告

计量经济学研究报告 ——居民消费水平与经济增长 081国贸5 乔林甫200822012 一．研究目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民啥呢干活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展耳提高。改革开放以来，随着中国经济的快速反韩，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究汇总过全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。 二．模型设定 为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人居消费水平”未被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国内生产总值”为解释变量（用X表示）。下表为1990~2007年的有关数据。 1990~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP

为分析居民人均消费水平（Y）和（X）的关系，做下图所示散点图。 从说散点图可以看出X与Y成纤维线性关系，为分析中国居民消费

水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=1β+2βt X+t u t 三．参数估计 由最小二乘估计回归模型，得 可由规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y?= 502.5658+0.361361*X （96.78204）(0.012173) T = （5.192758）(34.53896) R2=0.986765 F=1192.940 S.E=214.1663

四．模型检验 经济意义检验： 回归系数的符号和数值大小合理。 统计检验： 拟合优度检验： R2 =0.986765接近于1，表明模型对样本的拟合优度高。F检验： F=1192.940 > F（K，N-K-1）=αF（1，18-2）=4.49表明 α 回归系数至少有一个显著不为零，模型线性关系显著。 T检验： t=5.192758 > 2/αt（N-K）=2/αt（18-2）=2.120,接受原假设，X估计值有显著影响 回归系数的经济意义： 人均消费水平每增加一个百分点，人均GDP增加0.361361元。五．回归预测 如果2008年人均GDP将比2007年增长10%，将达到20827.4元/人利用所估计的模型可预测2008年居民可能达到的年消费水平，点预测值的计算方法为 = 502.5658+0.361361*20827.4=8028.78（元）Y? t

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学 庞皓 课后思考题答案

思考题答案 第一章绪论 思考题 怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系

答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u + = α βX Y+ 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。 假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提

计量经济学报告

计量经济学期末考试试题 1．结合自己的专业收集相关实际数据，作一个多元线性回归的计量经济学模型，要求：（1）用eviews进行参数估计，写出多元线性回归的数学模型； （2）进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验； （3）作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价；（4）作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的模型作对比和评价； （5）做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价； （6）分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。 2．结合实际问题，收集相关数据，作Ganger因果关系分析。 3．收集实际数据，作一个带虚变量回归的计量经济学分析和预测。 研究问题： （居民消费价格指数）的数值高低，一方面取决于各个类别中每一规格品种的价格变化；另一方面取决于CPI的构成，即各个类别在CPI中所占的权重。本文研究了CPI与城市居民消费价格指数与农村居民消费价格指数及商品零售价格指数间的关系，旨在探究出是城市居民还是农村居民或商品零售价格对于CPI的贡献。因此，当前背景下对CPI的深度分析，确定其影响因素，保持CPI稳定显得十分重要。本文期望通过实证模型分析出影响我国CPI的主要因素，并通过结论提出合理化建议。下面给出了2005年-2015年数据，其数据来源与《中国统计年鉴》。 ②进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验； ③作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价； ④作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的

2017年互联网经济行业分析报告

2017年互联网经济行业分析报告 2017年7月出版

文本目录 1、物联网深度融入生活场景，爆发条件成熟 (4) 1.1、背景：互联网获客成本提高，以物互联时代正式开启 (4) 1.2、爆发条件的演进：从传感器成本的下降到低功耗广覆盖技术的出现 (7) 1.3、持续的渗透：从幕后到台前，融入 To C 经济 (11) 2、可穿戴设备：与用户行为深度融合，低功耗有效解决痛点 (13) 2.1、行业持续增长，以设备为端口获取数据 (13) 2.2、关于数据的需求贯穿了用户和供应商的商业行为 (15) 2.3、低功耗技术有效解决可穿戴设备痛点 (17) 3、新零售：构建线下数据渠道，服务零售实体发展 (18) 3.1、四大因素决定线下零售对于物联网的需求 (18) 3.2、互联网公司转战线下，布局新零售 (18) 3.3、Amazon Go,以物联网为基础的实体零售 (20) 4、共享经济：有效解决信息不对称，实现数据长尾连接 (22) 4.1、物联网是解决共享经济信息不对称的关键所在 (22) 4.2、共享单车的运作得益于物联网技术的支撑 (23) 4.3、打通长尾部分，连接万物共享万物 (28) 5、重点公司分析 (31)

图表目录 图表 1：2007 年-2016 年中国网民规模及其增速情况 (4) 图表 2：2007 年-2016 年中国手机网民规模及增速情况 (4) 图表 3：阿里巴巴近年来活跃买家增速下滑，获客成本逐年提升 (5) 图表 4：2016 年-2020 年中国物联网市场规模增长情况 (5) 图表 5：全球物联网市场投入处于持续增长阶段 (6) 图表 6：全球物联网设备将超过 300 亿台 (7) 图表 7：传感器仍将是未来几年物联网投入的重点方向 (7) 图表 8：2015 年至 2020 年全球物联网复合投资企业将占主体 (11) 图表 9：思科及合作方的物联网解决方案从多方面提升物联网效率 (12) 图表 10：可穿戴设备市场仍将保持稳定增长 (13) 图表 11：智能可穿戴设备类型多样 (14) 图表 12：全球物联网市场投入处于持续增长阶段 (14) 图表 13：70%以上的用户因为追踪数据而使用可穿戴设备 (15) 图表 14：小米运动 APP 围绕用户数据提供一系列增值服务 (16) 图表 15：四大因素正在改变零售业的格局 (18) 图表 16：阿里巴巴在新零售领域紧锣密鼓的布局 (19) 图表 17：二维码扫码为零售前段环节构建了物联网闭环. (20) 图表 18：盒马微链系统的运作模式. (20) 图表 19：物联网技术贯穿了整个 Amazon Go 的体验流程. (21) 图表 20：共享经济整体市场规模有望突破 13 万亿 (22) 图表 21：交通出行仍然是共享经济的热门领域. (22) 图表 22：2019 年共享单车市场规模将突破 230 亿元 (24) 图表 23：未来三年共享单车用户数将呈 10 倍以上增长 (24) 图表 24：共享经济、物联网、自行车制造业构成共享单车. (25) 图表 25：物联网技术贯穿共享单车 (26) 图表 26：共享单车对物联网的投入集中于采购和运维 (26) 图表 27：华为先后与 ofo、一步单车和摩拜单车启动战略合作 (27) 图表 28：共享经济的演变过程呈轻资产化、长尾化 (28) 图表 29：共享充电宝成为新的共享经济投资风口 (29) 图表 30：街电科技共享充电宝使用流程 (30) 表格 1：主流短距离通信技术比较 (8) 表格 2：主流低功耗广域网技术比较 (10) 表格 3：主流智能手表/手环产品统计 (17) 表格 4：共享充电宝在十天内迅速融资 3 亿元 (29)