我国邮电业发展的影响因素分析

李清清，李厚彪

(1.电子科技大学 计算机科学与工程学院，四川 成都 611731；2.电子科技大学 数学科学学院，四川 成都 611731)

邮电业，包括邮政和电信两部分，是国家物质生产和社会服务部门，在我国国民经济中发挥着举足轻重的作用[1－4]。从20世纪50年代开始，邮政通信在技术进步的促进下发生了翻天覆地的变化。手机互联网的应用提高了通信业务的处理能力和效率；铁路、公路等基础设施建设为邮电业覆盖广度的扩展创造了条件；信息科学技术及机械自动化等行业的技术进步使邮电业提高了互联网络的传递速度；人口数量的增加、消费水平的提升以及对外贸易的扩大为邮电业需求的增长注入了新活力。然而，近年来我国快递业的崛起与平民化，尤其是跨国快递公司的冲击，使我国邮电业的邮政部门面临严峻挑战[5－11]。

虽然过去已有许多文献论证了邮电通信业与经济增长的因果关系[12－18]，但在新的时代背景下，与现代邮电业发展密切相关的影响因素鲜有人研究，而回归分析可以准确地计量各个因素对因变量影响作用，提高预测方程式的效果。本文针对目前邮电业发展影响因素复杂难以判定的问题，立足于我国邮电业1995年以来发展过程，采用1995～2014年 《中国统计年鉴》时间序列数据，先对其进行平稳性检验。由于数据存在不平稳现象，继续进行协整检验，在保证数据的同阶平稳的前提下进行多元线性回归。结果实证，计量了总人口数量、移动电话年末用户数、公路里程、居民消费水平、对外贸易总额对我国邮电业发展的影响，而之前此方面的研究工作是非常缺乏的。

1 数据来源与影响因子选择

为了分析各项指标对我国邮电业的影响，本文选取1995～2014年的邮电业务总量 (Y)、移动电话年末用户数 (X1)、年末总人口数 (X2)、公路里程 (X3)、居民消费水平 (X4)、对外贸易总额 (X5)这5个指标的数据资料。上述X1～X5指标构成影响邮电业发展的体系模型，其中邮电业务总量 (Y)作为因变量，其他3个指标作为自变量。数据来源于 《中国统计年鉴1996—2015》，如表1所示。

表1 邮电业务总量及其影响因素统计数据

2 模型建立与检验

基于我国邮电通信业的统计数据，根据多元线性回归的分析模式，利用以下计量模型计量各层次指标对邮电业发展的贡献:

本文在实证分析时对所有变量进行了取自然对数处理。

2.1 变量的平稳性检验

尽管散点图可以对时间序列变量的平稳性进行直观判断，但进行统计检验相比之下则更为精确。其中，单位根检验是统计检验中最为常见的一种检验平稳性的方法。

本文为了保证DF检验中随机误差项的白噪声特性，采用迪基－富勒 (ADF)检验。ADF检验是通过下面3个模型完成的:

式中，εt为随机扰动项。检验的假设为，针对H1:γ＜0，检验H0:γ＝0，即存在单位根。模型1在常数项和趋势项上与另两个模型存在差别，在实际检验的过程中，从模型3开始依次至模型2、模型1，当检验拒绝零假设时即为平稳序列，否则就要继续检验直到模型1完成。

表2 ADF单位根检验结果

由表 2 可知，lnY、 lnX1、 lnX2、 lnX3、 lnX4、lnX5在5%的显著性水平上接受原假设，即该时间序列数据为非平稳数列；其二阶差分在1%的显著性水平上拒绝原假设，即都为二阶单整，所以lnY、 lnX1、 lnX2、 lnX3、 lnX4、 lnX5都存在单位根。

2.2 变量的协整检验

一般地，如果一个时间序列经过d次差分后变为平稳序列，则称原序列式d阶单整序列，记为I(d)。显然，I(0)代表零阶单整序列。

由前面所作的平稳性检验可知，变量lnY、lnX1、 lnX2、 lnX3、 lnX4、 lnX5之间是同阶同整的，运用Eviews 6.0软件处理得最小二乘估计结果如表3所示。

表3 变量的最小二乘估计结果

由表中的结果可得该模型的回归方程为:

3 多元线性回归模型的检验

由表3可知，决定系数R2＝0.975 037，表明方程拟合优度理想；回归方程的显著性检验p＜0.01，F检验和t检验显著。下面进行时间序列自相关检验和异方差检验。

3.1 时间序列自相关检验

时间序列的一种检验方法是德宾－沃森检验，其方法是根据样本容量N和解释变量数目K，建立DW检验统计量的下临界值dL和上临界值dU，并使用如下范围区间进行判断。

若0＜DW＜dL，则存在正自相关；若dL＜DW＜dU，则不能确定；

若dU＜DW＜4－dU，则无自相关；

若4－dU＜DW＜4－dL，则不能确定；

若4－dL＜DW＜4，则存在负相关。

依据N＝20，K＝5，经查表得，dL＝0.998，dU＝1.676。DW值落在不确定区间，需要进行进一步检验。

为了确定时间序列是否自相关，需要进行布罗施戈弗雷检验 (Breusch－Godfrey test)。

表4 布罗施戈弗雷检验结果

表4中的一阶滞后的BG检验结果显示，在α＝0.1的显著性水平下，统计结果不显著，不存在时间序列自相关。

3.2 异方差检验

怀特检验提出通过建立对残差序列的辅助回归模型来判断异方差性，它是通过一个辅助回归式建立相应的统计量来判断异方差性的。

如对于一元线性回归方程，辅助回归模型为:

怀特检验的统计量为:

式中，n为样本容量，R2为辅助回归的决定系数。统计量W渐进服从χ2(k)，其中k为辅助回归的解析变量个数。如果计算出来的W超过在选定显著性水平下从χ2分布表中查出的临界值，则拒绝随机误差项不存在异方差性的假设，即残差存在异方差性；否则，残差不存在异方差性。

表5 怀特检验结果

由表5的结果可知，p＞0.05，不拒绝随机误差存在同方差性的假设，即不存在异方差性。

4 模型分析

运用Eviews 6.0软件对邮电业发展的影响因素进行回归分析，对该回归方程的现实意义解释如下:

1)移动电话年末用户数与我国邮电业发展呈负正相关。随着移动终端的普及，电话、短信等即时互联的通信方式较传统的信件邮件而言在价格和速度有着巨大的优势。而随着手机功能的多样化，包括手机互联网的普及，也使得邮政函件业务量、报纸和杂志业务量受到严重冲击，从而导致邮政传统业务的持续萎缩。

2)人口的数量与我国邮电业发展呈正相关。近年来，宽带和移动互联网全面普及发展，网络移动化趋势明显，电信用户数量逐渐增多，通信用户规模扩大，拉动了邮政和电信业务量的增长。同时，人口增长带来大量的劳动力。邮电业的从事人员增加，有利于邮电基础设施完善建设，打破传统邮政通信空间和时间上的局限，拓展邮政通信服务网络，为我国邮政和通信业务快速发展奠定坚实基础。

3)公路里程与我国邮电业发展呈正相关。邮政行业人员流动量大，而公路是邮政业基础建设极其重要的部分。车辆通行停靠，“最后一公里”的末端投递速度，会直接影响邮政的业务效率。公路的逐步建设完善也会使邮政基础设施建设更加健全，从而带动整个邮电业的发展。

4)居民消费水平与我国邮电业发展呈负相关。邮电业的发展跟消费者偏好有关，在 “互联网＋”如此流行的时代，人们偏好方便经济的电商业。正是由于新兴行业电子商务的大力宣传和普及，电商消费人数迅速增长，这直接影响到邮电业的需求量的多少。近年来，受信息化发展推动寄递需求结构变化、居民消费意识和习惯改变、金融和快递业迅速扩张等各种因素影响，邮政普遍服务业务整体萎缩。在各种电商和快递公司迅速崛起的同时，邮政的订销报纸与杂志、函件业务、包裹业务整体呈下滑趋势。网络聊天工具的发展，网络电话的普及，网络低成本的通信手段也使通信业面临严峻挑战。

5)对外贸易总额与我国邮电业发展呈负相关。目前我国的国际邮寄主要被跨国的快递公司垄断，包括美国的UPS，全球范围内覆盖，最快可以做到隔日达；DHL是全球著名的邮递和物流集团，拥有了世界上完善的速递网络之一，可以到达全球绝大多数的国家和地区。而中国邮政属下的EMS与其二者相比，覆盖网络不够完善，业务的价格是其他快递价格的2～3倍，时间却多花近4倍。所以中国邮政与跨国公司相比，在对外贸易的竞争力上还有待提高。

5 结束语

邮电通信的主要职责是为国家、国民经济各部门以及人民群众的提供交流与通信服务，即加快各种信息传递过程。加快社会生产过程、流通过程，节约社会劳动时间，不断提高社会效益。本文以邮电业务总量的主要影响因素建立了计量经济模型，并利用Eviews 6.0对数据进行时间序列回归分析。通过模型的建立和对实证分析结果的总结，确定了移动电话年末用户数、总人口数量、公路里程、居民消费水平、对外贸易总额对我国邮电业发展的具体量化影响，得出相应的结论并提出建议，对国家发展有着指导意义。

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