CN107871215A - 一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法，是针对解决现有标准对经济发展影响评估模型和验证方法缺少，较难适用和针对不同地区，不同产业标准对经济的影响，以及在后续对标准建设与应用提供参考的技术问题而设计。其要点是所述模型经过平稳性检验、协整经验、因果检验，确定时间序列数据具有平稳性，变量间存在着长期稳定的均衡关系，且标准存量对地区生产总值变化影响；并进行回归分析，建立量化变量间关系的现期回归模型，即对数回归模型。所述模型的残差独立性检验引入模型残差序列的独立性检验，白噪声检验利用相关图和Q统计量来进行检验，该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数计算，制成表格，绘制曲线图。

Description

一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法

技术领域

本发明涉及经济发展影响评估模型及验证方法，特别是一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法。

背景技术

标准作为支撑质量发展的核心要素，反映了一国（地区）的技术水平，是区域经济中“研发投入—专利申请—标准制定”的系统产出，对区域经济中的技术创新与传播起着关键作用。关于标准与区域经济增长的理论研究，国内外不同学者从不同角度进行了分析，如从标准对产出、技术创新、贸易、产业结构等不同视角来分析标准对经济效益的影响。如中国专利文献中披露的申请号201410453932.1，申请公布日2014.12.10，发明名称“一种农业技术价值评估方法”；该评估方法包括如下步骤：系统提供用户界面，用户根据需求建立评估任务；系统按照评估任务所选择参数采集数据，利用评估模型实时进行计算；系统对评估任务处理后的结果进行展示，系统记录相应操作。本发明的农业技术价值评估方法，所述方法依据成熟的技术评估基本理论——收益法和成本法，结合农业技术及植物品种的行业特性，建立了一套动态调整系统，通过对大量评估结果进行统计分析，并结合市场经济变化趋势及不同的技术特性，调整评估参数，以保证系统评估结果的科学性和准确性。但现有用于标准对经济发展影响的评估模型较少，也缺少相应的验证方法，以及准确度较低。

发明内容

为克服上述不足，本发明的目的是向本领域提供一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法，使其主要解决现有标准对经济发展影响评估模型和验证方法缺少的技术问题。其目的是通过如下技术方案实现的。

一种标准对经济发展影响评估模型及验证方法，该评估模型加载安装于计算机，该评估模型的实施步骤如下：1）提取数据，2）数据分析，3）模型建立；其特征在于所述数据分析在双时间序列数据中，对这些数据进行回归，避免虚假回归现象；即先对标准存量与经济生产总值使用ADF单位根检验法检验做平稳性检验，除去在双时间序列数据中的虚假回归现象。所述提取数据包括标准数据提取和经济数据提取；标准数据提取国家标准、行业标准、地方标准相关特征项，包括标准名称、标准类型、发布实施日期、是否失效、失效日期、起草单位、起草人名称；经济数据包括按地区、产业分别提取体衡量地区经济水平的生产总值（GDP）数据。

所述数据分析的ADF单位根检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。所述三个模型的检验结果符合原假设时，时间序列认为非平稳；其中有一个模型的检验结果拒绝零假设，即可认为时间序列是平稳的。所述模型的时间序列是平稳之后，在两变量的平稳性检验是同阶单整的基础上，进一步考察变量间是否存在一个长期均衡且稳定的关系；即使用协整检验，基于回归参数作协整检验，在检验过程中，所有时间序列含有线性时间趋势项，所有序列都含有常数项；同时，协整检验结果存在协整方程，并且最多只有一个方程，说明时间序列通过了协整检验，表明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，从而在此基础上直接对原方程进行回归。所述模型经过平稳性检验、协整经验之后，通过概率或者分布函数的角度体现两变量间的因果关系，即在平稳性检验通过的基础上，运用F-统计量来检验标准存量的滞后值是否显著影响地区生产总值；同时，用于检验地区生产总值是标准存量的“Granger原因”，检验地区生产总值的滞后值是否影响标准存量。

所述模型经过平稳性检验、协整经验、因果检验，确定时间序列数据具有平稳性，变量间存在着长期稳定的均衡关系，且标准存量对地区生产总值变化影响；并进行回归分析，建立量化变量间关系的现期回归模型；所述回归分析使用最小二乘法，被解释变量为取对数的生产总值，解释变量为取对数的标准总数，建立线性的一元线性回归模型，即对数回归模型。所述现期回归模型是在柯布—道格拉斯生产函数的基础上，只保留标准存量作为自变量，将资本、劳动力、其他科技投入作为常数，并引入随机扰动项作为随机变动的值；现期标准存量对现期经济的影响模型的函数表达形式为：

其中，a为模型的截距，即生产总值的固定增加值；b为模型LSTD的系数，即标准存量变化对经济的影响弹性；u为模型的随机扰动项。

上述模型的验证方法如下：所述模型的残差独立性检验引入模型残差序列的独立性检验，白噪声检验利用相关图和Q统计量来进行检验；该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数计算，并就各滞后阶计算Q检验统计量，以确定“无此阶自相关”假设成立的概率（P值）；公式表示如下：

其中，r_j是残差序列的j阶自相关系数，T是观测值的个数，P是设定的滞后阶数。

检验结果制成时间序列分析和平稳时序模型表格，检验得到白噪声序列，时间序列中有用的信息被提取，随机扰动被排除，残差序列通过白噪声检验，建模终止；

最后，绘制曲线图，曲线图以标准存量为横坐标、地区生产总值为纵坐标，通过将原数据与模型预测数据进行比较，发现标准存量与产值的关系是呈正相关关系。

上述标准对经济发展影响评估模型的验证方法中模型的曲线图通过龙门式打印机制图，龙门式打印机的控制器通过数据线与计算机连接，控制器设置于底座架内，底座架的台面设有工作台和龙门架，工作台设有网状等距排布的点感应头，龙门架的两侧底部对称设有两两对称设置的行轮，一侧的行轮之间分别设有限位间距，所述限位间距处的工作台设有凸起的限位平行轨道，至少其中一侧的行轮中心轴设有下电机；龙门架的顶部横梁一端设有上电机，上电机的传动轴通过联接器横梁上的丝杆连接，丝杆的两端分别设有轴承，丝杆与横梁一侧的固定板内侧连接，固定板上下两端内侧的滑槽与横梁上下两端的边沿扣合，固定板的上端外侧设有伸缩电机，伸缩电机的伸缩轴通过连接板与绘图笔连接，固定板的下端外侧设有与伸缩电机对齐的上感应头和距离感应器，下电机、上电机、点感应头、上感应头和距离感应器分别通过线路与控制器连接。

本发明通过建立一整套的标准对经济发展的评估方法，其适用和针对不同地区，不同产业标准对经济的影响，以及在后续对标准建设与应用提供参考。

附图说明

图1是本发明的标准存量与产值关系曲线图。

图2是本发明的流程示意图。

图3是本发明的龙门打印机侧视部分结构示意图。

图4是图3的左视部分结构示意图。

附图序号及名称：1、龙门式打印机，2、底座架，3、控制器，4、龙门架，5、上电机，6、丝杆，7、固定板，8、伸缩电机，9、绘图笔，10、下电机，11、行轮，12、工作台。

具体实施方式

现结合附图，对本发明结构和使用作进一步描述。其实施步骤如下：

1、数据提取：标准数据提取：提取国家标准、行业标准、地方标准相关特征项，包括标准名称、标准类型、发布实施日期、是否失效、失效日期、起草单位、起草人名称；经济数据提取：按地区、产业分别提取体衡量地区经济水平的生产总值（GDP）数据。

2、数据分析：在双时间序列数据中，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列之间本身不一定有直接的关联。此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为虚假回归或伪回归，为了避免这种虚假回归现象，需要先对标准存量与经济生产总值使用ADF单位根检验法检验做平稳性检验。

平稳性检验：ADF单位根检验（单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，证明序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。）是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模型的检验结果都不能拒绝原假设时，才认为时间序列是非平稳的，而只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，即可认为时间序列是平稳的。

隐性变量法（Latent variable Approach）的基本思路是，将全要素生产率视为一个隐性变量即未观测变量，从而借助状态空间模型（state space model）利用极大似然估计给出全要素生产率估算。具体估算中，为了避免出现伪回归，需要进行模型设定检验包括数据平稳性检验和协整检验。平稳性检验和协整检验的方法很多，常见的有ADF（theAugmented Dickey-Fuller）单位根检验和JJ（Johanson and Juselius）协整检验。由于产出、劳动力和资本存量数据的趋势成分通常是单位根过程且三者之间不存在协整关系，所以往往利用产出、劳动力和资本存量的一阶差分序列来建立回归方程。采用C-D生产函数，且假设规模收益不变，则有如下观测方程:

其中，ΔLn（TFPt）为全要素生产率增长率，假设其为一个隐性变量，且遵循一阶自回归即AR过程，则有如下状态方程:

其中，ρ为自回归系数，满足|ρ|<1，为白噪声。这样，利用状态空间模型，通过极大似然估计同时估算出观测方程和状态方程，从而得到全要素生产率增长的估算值。隐性变量法的最大优点在于，不再将全要素生产率视为残差，而是将其视为一个独立的状态变量，这样将全要素生产率从残差中分离出来，从而剔除掉一些测算误差对全要素生产率估算的影响。同时，在具体估算时，还充分考虑了数据非平稳性带来的伪回归问题。

协整检验：在两变量的平稳性检验是同阶单整的基础上，考察变量间是否存在一个长期均衡且稳定的关系。使用协整检验（协整检验，在宏观经济计量分析中，Granger所提出的协整方法已成为了分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，且通过线性误差修正模型（ECM）刻画了经济变量之间的线性调整机制，这就是所谓的线性协整方法。随着经济理论的发展，尤其是交易成本和政策反应的经济分析中，传统的线性协整分析已不再是合适的分析方法，鉴于此Balk和Fomby提出了所谓的阈值协整（ThresholdCointegration）方法，它刻画了经济变量之间的非线性调整机制），基于回归参数作协整检验。在检验过程中，所有时间序列含有时间（线性）趋势项，所有序列都含有常数项。协整检验结果存在协整方程，并且最多只有一个方程，说明时间序列通过了协整检验，表明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此，在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。

因果检验：通过概率或者分布函数的角度体现两变量间的因果关系。在平稳性检验通过的基础上，运用F-统计量来检验标准存量的滞后值是否显著影响地区生产总值（在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值。如果影响不显著，那么称标准存量不是地区生产总值的“Granger原因”；如果影响显著，那么称标准存量是地区生产总值的“Granger原因”。同时，用于检验地区生产总值是标准存量的“Granger原因”，检验地区生产总值的滞后值是否影响标准存量（已经考虑了标准存量的滞后对它自身的影响）。

Granger因果检验主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待，是一种用来分析变量之间的因果的办法，用于分析经济变量之间的因果关系。在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的原因。

进行因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验（unit root test）。常用增广的ADF单位根检验来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。当X时间序列的由于“原因”导致了Y序列，X序列在一段时间的迟滞后，引起了Y序列的大致重复，则X序列作为未来序列Y的预测。

3、模型建立：经过平稳性检验、协整经验、因果检验，确定时间序列数据具有平稳性，变量间存在着长期稳定的均衡关系，且标准存量对地区生产总值变化有影响；并进行回归分析，建立量化变量间关系的现期回归模型。回归分析使用最小二乘法，为了模型解释的方便，被解释变量为取对数的生产总值，解释变量为取对数的标准总数，建立线性的一元线性回归模型，即对数回归模型。

现期回归模型是在柯布—道格拉斯生产函数的基础上，只保留标准存量作为自变量，将资本、劳动力、其他科技投入作为常数，并引入随机扰动项作为随机变动的值；现期标准存量对现期经济的影响模型的函数表达形式为：

其中，a为模型的截距，即生产总值的固定增加值；b为模型LSTD的系数，即标准存量变化对经济的影响弹性；u为模型的随机扰动项。

模型意义：计算标准存量的经济效益评估模型的弹性系数，得出现期的经济评估模型，模型系数表达为解释变量对被解释变量的作用弹性。具体表现为b值越大，标准对经济的影响越大。

4、产业实例：如陶瓷产业使用上述分析方法，经过对广东省陶瓷产业的实证分析，得到广东省陶瓷产业现期标准存量对现期经济的影响模型为：

其中，6.56为模型的截距值，即广东省陶瓷产业生产总值的固定增加值；0.52为陶瓷产业标准存量变化对其行业的经济影响弹性。

该模型表明，在2000-2015年间，陶瓷业标准的发展对该行业产值增长的贡献为0.52，即标准存量每提升1%，陶瓷业产值会增加0.52%。若以广东省标准存量对全省GDP的影响弹性系数作为衡量标准，陶瓷业标准数量对产业产值的影响弹性与省的影响弹性持平。

化工产业同样使用上述分析方法，经过对广东省化工产业的实证分析，得到广东省化工产业现期标准存量对现期经济的影响模型为：

其中，5.61为模型的截距值，即广东省化工产业生产总值的固定增加值；0.56为化工产业标准存量变化对其行业的经济影响弹性。

其表明，在2000-2015年间，化工业标准的发展对该行业产值增长的贡献为0.56，即标准存量每提升1%，化工业产值会增加0.56%。与陶瓷的影响系数0.52相比，化工业标准对经济的影响要高于陶瓷业；与陶瓷业的固定增加值6.56相比，化工业的固定增加值要低于陶瓷业，综合对比，可知化工业对于标准的利用要比陶瓷行业成熟。

5、模型效果验证：残差独立性检验是一种回归结果会出现模型检验通过但实际预测值效果不佳的现象，为了避免这种现象的发生，引入模型残差序列的独立性检验。白噪声检验利用相关图和Q统计量来进行检验。该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数计算，并就各滞后阶计算Q检验统计量，以确定“无此阶自相关”假设成立的概率（P值）；公式表示如下：

其中，r_j是残差序列的j阶自相关系数，T是观测值的个数，P是设定的滞后阶数。

检验结果展示入下表：

检验得到白噪声序列，就说明时间序列中有用的信息已经被提取完毕了，剩下的全是随机扰动，是无法预测和使用的，残差序列如果通过了白噪声检验，则建模终止，因为没有信息可以继续提取，从而验证模型是可靠的。

如图1所示，绘制以标准存量为横坐标、地区生产总值为纵坐标的曲线图，通过将原数据与模型预测数据进行比较，发现标准存量与产值的关系是呈正相关关系，模型的曲线较好地拟合了原数据，也验证了模型的可信度较高。

上述模型数据属于时间序列数据，使用时间序列分类数据的好处是通过有效降低数据维度，强调局部或全局的形状特征，降低计算消耗，并使得对噪音不敏感或者能够隐式地处理噪音，从而根据约减后的数据较好地重构原数据。

综上所述，本发明是一种面向企业面向行业的标准实施存量对经济发展的影响评估模型及模型的检验方法，建立一种标准的量化模型和实证分析方法，表现标准化对经济发展增长的驱动作用。其创新点如下：1）建立一种标准实施存量对经济发展的影响评估模型；2）建立标准对经济发展的影响的模型建立方法与验证方法；3）得出标准对经济效益评估模型的弹性系数b值，针对性地分析各个行业、地区的标准对经济的影响值。

另外，如图3、图4所示，该评估模型加载安装于计算机，该评估模型验证系统的模型曲线图通过龙门式打印机1制图，龙门式打印机的控制器3通过数据线与计算机连接，控制器设置于底座架2内，底座架的台面设有工作台12和龙门架4，工作台设有网状等距排布的点感应头，龙门架的两侧底部对称设有两两对称设置的行轮11，一侧的行轮之间分别设有限位间距，所述限位间距处的工作台设有凸起的限位平行轨道，至少其中一侧的行轮中心轴设有下电机10；龙门架的顶部横梁一端设有上电机5，上电机的传动轴通过联接器横梁上的丝杆6连接，丝杆的两端分别设有轴承，丝杆与横梁一侧的固定板7内侧连接，固定板上下两端内侧的滑槽与横梁上下两端的边沿扣合，固定板的上端外侧设有伸缩电机8，伸缩电机的伸缩轴通过连接板与绘图笔9连接，固定板的下端外侧设有与伸缩电机对齐的上感应头和距离感应器，下电机、上电机、点感应头、上感应头和距离感应器分别通过线路与控制器连接。同时，工作台亦可设有多组上述龙门架，这些龙门架的下电机、上电机、上感应头和距离感应器通过线路与控制器连接。龙门架的横梁与固定板扣合处的固定板一侧设有两两对称设置的滚轮；控制器设有显示屏和操作面板，以及数据接入口；底座架的底部端脚分别设有行走轮，至少其中一个行轮设有刹车组件。绘图笔亦可替换为钻孔头，工作台设有与点感应头对齐的镂孔板，通过钻孔头对曲线图的孔点进行冲孔。

Claims (10)

1.一种标准对经济发展影响评估模型，该评估模型加载安装于计算机，该评估模型的实施步骤如下：1）提取数据，2）数据分析，3）模型建立；其特征在于所述数据分析在双时间序列数据中，对这些数据进行回归，避免虚假回归现象；即先对标准存量与经济生产总值使用ADF单位根检验法检验做平稳性检验，除去在双时间序列数据中的虚假回归现象。

2.根据权利要求1所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述提取数据包括标准数据提取和经济数据提取；标准数据提取国家标准、行业标准、地方标准相关特征项，包括标准名称、标准类型、发布实施日期、是否失效、失效日期、起草单位、起草人名称；经济数据包括按地区、产业分别提取体衡量地区经济水平的生产总值（GDP）数据。

3.根据权利要求1所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述数据分析的ADF单位根检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。

4.根据权利要求3所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述三个模型的检验结果符合原假设时，时间序列认为非平稳；其中有一个模型的检验结果拒绝零假设，即可认为时间序列是平稳的。

5.根据权利要求4所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述模型的时间序列是平稳之后，在两变量的平稳性检验是同阶单整的基础上，进一步考察变量间是否存在一个长期均衡且稳定的关系；即使用协整检验，基于回归参数作协整检验，在检验过程中，所有时间序列含有线性时间趋势项，所有序列都含有常数项；同时，协整检验结果存在协整方程，并且最多只有一个方程，说明时间序列通过了协整检验，表明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，从而在此基础上直接对原方程进行回归。

6.根据权利要求5所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述模型经过平稳性检验、协整经验之后，通过概率或者分布函数的角度体现两变量间的因果关系，即在平稳性检验通过的基础上，运用F-统计量来检验标准存量的滞后值是否显著影响地区生产总值；同时，用于检验地区生产总值是标准存量的“Granger原因”，检验地区生产总值的滞后值是否影响标准存量。

7.根据权利要求6所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述模型经过平稳性检验、协整经验、因果检验，确定时间序列数据具有平稳性，变量间存在着长期稳定的均衡关系，且标准存量对地区生产总值变化影响；并进行回归分析，建立量化变量间关系的现期回归模型；所述回归分析使用最小二乘法，被解释变量为取对数的生产总值，解释变量为取对数的标准总数，建立线性的一元线性回归模型，即对数回归模型。

8.根据权利要求7所述的标准对经济发展影响评估模型，其特征在于所述现期回归模型是在柯布—道格拉斯生产函数的基础上，只保留标准存量作为自变量，将资本、劳动力、其他科技投入作为常数，并引入随机扰动项作为随机变动的值；现期标准存量对现期经济的影响模型的函数表达形式为：

其中，a为模型的截距，即生产总值的固定增加值；b为模型LSTD的系数，即标准存量变化对经济的影响弹性；u为模型的随机扰动项。

9.根据权利要求8所述的一种标准对经济发展影响评估模型的验证方法，其特征在于所述模型的残差独立性检验引入模型残差序列的独立性检验，白噪声检验利用相关图和Q统计量来进行检验；该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数计算，并就各滞后阶计算Q检验统计量，以确定“无此阶自相关”假设成立的概率（P值）；公式表示如下：

其中，r_j是残差序列的j阶自相关系数，T是观测值的个数，P是设定的滞后阶数；

检验结果制成时间序列分析和平稳时序模型表格，检验得到白噪声序列，时间序列中有用的信息被提取，随机扰动被排除，残差序列通过白噪声检验，建模终止；

最后，绘制曲线图，曲线图以标准存量为横坐标、地区生产总值为纵坐标，通过将原数据与模型预测数据进行比较，发现标准存量与产值的关系是呈正相关关系。

10.根据权利要求9所述的标准对经济发展影响评估模型的验证方法，其特征在于所述模型的曲线图通过龙门式打印机（1）制图，龙门式打印机的控制器（3）通过数据线与计算机连接，控制器设置于底座架（2）内，底座架的台面设有工作台（12）和龙门架（4），工作台设有网状等距排布的点感应头，龙门架的两侧底部对称设有两两对称设置的行轮（11），一侧的行轮之间分别设有限位间距，所述限位间距处的工作台设有凸起的限位平行轨道，至少其中一侧的行轮中心轴设有下电机（10）；龙门架的顶部横梁一端设有上电机（5），上电机的传动轴通过联接器横梁上的丝杆（6）连接，丝杆的两端分别设有轴承，丝杆与横梁一侧的固定板（7）内侧连接，固定板上下两端内侧的滑槽与横梁上下两端的边沿扣合，固定板的上端外侧设有伸缩电机（8），伸缩电机的伸缩轴通过连接板与绘图笔（9）连接，固定板的下端外侧设有与伸缩电机对齐的上感应头和距离感应器，下电机、上电机、点感应头、上感应头和距离感应器分别通过线路与控制器连接。