近年来我国网购用户数与快递业务量变化的关系.docx

商学院 2013-2014 学年第一学期计量经济学作业 题 目 近年来我国网购用户数与快递业务量变化的关系 专业班级 2012 级信息管理与信息系统 1 班 二〇一四年十月十九日 近年来我国网购用户数与快递业务量变化的关系 一、研究问题阐述 近年来，我国的互联网正处于高速发展的阶段，网络覆盖率的提升影响着全国人民的生活。网购，这种方便，快捷的购物方式已经成为越来越多人的选择，与之相关的快递业也发展迅速，本次研究的主要问题，就是 2003 年来，我国网购用户数（X）与全国快递业务量（Y）之间的关系。 二、模型设计 解释变量——我国网购用户数（X）； 被解释变量——全国快递业务量（Y）； 考虑到快递业务量除受网购用户数影响之外还收到其他变量随机因素的影响，将其它变量及随机因素的影响均归并到随机变 u 中； 根据 X 与 Y 的样本数据，可做二者的散点图： 由此可知二者变化趋势是线性的，由此建立两者之间的一元线性回归模型 Yi=β0+β1Xi+ui 模型的假设条件： (1)随机误差项 ui 是随机变量，服从正态分布，且 E(ui)=0,Var(ui)=σu2； (2)Cov(ui,uj)=0,i≠j,即随机误差项 u 无序列相关； (3）解释变量 X 与随机项 u 不相关，即 Cov(ui,Xi)=0。 三、指标选取，数据来源及处理 根据要研究的对象，搜集相关资料可得数据： 表 1 指标 地区 数据时间 数值 所属栏目 快递量 (万件) 全国 2013 年 918674.89 年度数据 快递量 (万件) 全国 2012 年 568547.99 年度数据 快递量 (万件) 全国 2011 年 367311.08 年度数据 快递量 (万件) 全国 2010 年 233891.99 年度数据 快递量 (万件) 全国 2009 年 185785.81 年度数据 快递量 (万件) 全国 2008 年 151329.30 年度数据 快递量 (万件) 全国 2007 年 120189.56 年度数据 快递量 (万件) 全国 2006 年 26988.04 年度数据 快递量 (万件) 全国 2005 年 22880.30 年度数据 快递量 (万件) 全国 2004 年 19771.90 年度数据 快递量 (万件) 全国 2003 年 17237.80 年度数据 快递量 (万件) 全国 2002 年 14036.20 年度数据 快递量 (万件) 全国 2001 年 12652.70 年度数据 快递量 (万件) 全国 2000 年 11031.40 年度数据 数据来源：《中国统计年鉴》2003-2013 年 表 2 指标 地区 数据时间 数值 网购用户数（万人） 全国 2013 年 30189.00 网购用户数（万人） 全国 2012 年 24202.00 网购用户数（万人） 全国 2011 年 19416.00 网购用户数（万人） 全国 2010 年 16051.70 网购用户数（万人） 全国 2009 年 8788.00 网购用户数（万人） 全国 2008 年 7400.00 网购用户数（万人） 全国 2007 年 4641.00 网购用户数（万人） 全国 2006 年 3233.00 网购用户数（万人） 全国 2005 年 2912.00 网购用户数（万人） 全国 2004 年 2720.00 网购用户数（万人） 全国 2003 年 1520.00 数据来源：《中国网络购物调查研究报告》2003-2013 年 整理，输入 SPSS: 数据时间 快递量 (万件) 网购用户数（万人） 2013 年 918674.90 30189.00 2012 年 568548.00 24202.00 2011 年 367311.10 19416.00 2010 年 233891.98 16051.70 2009 年 185785.81 8788.00 2008 年 151329.30 7400.00 2007 年 120189.56 4641.00 2006 年 26988.04 3233.00 2005 年 22880.30 2912.00 2004 年 19771.90 2720.00 2003 年 17237.80 1520.00 使用 SPSS 软件对表中数据进行回归分析得如下结果： 系数 a 非标准化系数 模型 B 标准 误差 1 (常量) -62924.731 37978.339 网购用户数（万人） 27.461 2.619 模型汇总 b 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 1 .961a .924 .916 82028.24261 模型汇总 b 更改统计量 模型 R 方更改 F 更改 df1 df2 Sig. F 更改 Durbin-