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关于计算机硬件类论文范文数据库,与中国计算机硬件投入价格指数构造模型选择与相关论文查重
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内容提要：利用投入价格指数区分我国计算机硬件每期投入的物量变动与价格中变动,是测量我国计算机硬件投入经济价值的重要问题.目前我国这一数据的缺失,成为评价我国计算机硬件投入价值的“瓶颈”问题.论文通过建立我国计算机硬件投入价格指数模型,利用中美两国1986～2004年数据,构造我国计算机硬件投入价格指数序列,并对指数序列的可信度及波动原因进行了分析.
关 键 词：信息产业；价格指数；特征回归法；IT经济价值
中图分类号：F416.672文献标识码：A文章编号：1003-4161(2007)03-0118-03
如何正确地将每期投入变动分解为物量变动与价格变动,是评价计算机硬件投入经济价值的重要问题.这种分解通常通过建立价格指数,将每年投入按选定基年平减,以消除价格变动对投入变动的影响.我国目前没有公布计算机硬件投入价格指数,这一数据的缺失,成为研究我国计算机投入价值的一大障碍.
Wyckoff1995[1]研究提出：各国计算机硬件投入价格变动存在较大的差异,导致这种差异的主要原因是各国不同的价格指数统计方法.基于Wyckoff的研究,Schreyer2000[2]提出以投入价值评测参照国的价格统计方法为基础,外推被研究国的价格指数.Schreyer2000与Colecchia2003[3]对OEDC各国IT投入经济价值测量结果表明,以这种方法构造的价格指数,可以有效控制被研究国与参照国之间价格统计方法的差异,提高测量结果的可比性.作为IT投入量占世界一半以上的IT大国（刘树成2000）[4],美国将是我国未来计算机投入价值评价的参照点.因此,本文根据Schreyer2000的研究方法,建立以美国计算机硬件投入指数为基础的外推指数模型,利用中美两国1986～2004年相关数据①,构造我国这一时期的计算机硬件价格指数.
1．外推价格指数模型
美国计算机硬件投入价格指数构造的核心是利用特征回归方法（Hedonicmethod）控制计算机硬件投入的属性变化对价格变动的影响.特征回归法由Griliches1961[7]提出,该方法将价格统计单位由单位产品转化为单位属性,假定每一属性都是一个单独市场,通过获取单位属性的价格回归推导投入品价格.这种价格统计方法可以有效剔除质量变化导致的价格变化,只剩下由市场供求引起的价格变化,即价格指数构造中的“纯价格”变化.美国经济分析局1985年开始采用这种方法计算美国计算机硬件投入价格指数,并在同年倒推了美国1972～1984年基于特征回归法的计算机硬件投入价格指数（Triplett1986）[8].
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以美国指数序列变动为参照体,外推我国同类指数序列模型的基本假定是：我国计算机硬件投入指数变化与固定资产投入指数变化之间的差异具有与美国同类数据相似的变动趋势.基于这一假定,我国计算机硬件投入价格指数模型分为预测值回归模型与外推投入指数模型.
1．1预测回归模型
预测值回归模型通过计算美国计算机硬件投入价格变动（ΔlnPupc,t）与固定资产投入价格变动（ΔlnPuk,t）之间的差,假定二者之间存在某种函数关系,以此作为预测回归模型.
以（1）式进行剔除年度变动因子的指数平滑回归,测定两类资本价格变化差的预测值序列λt,作为外推我国计算机硬件投入指数的基础.
1．2外推投入指数模型
外推投入指数模型分为测算价格指数变动与计算价格指数两步.首先将我国固定资产投入价格指数变动（ΔlnPck,t）,与λt相加,得到我国计算机硬件投入价格指数变化（ΔlnPcpc,t）.
2．外推价格指数序列测算过程控制
由于我国计算机硬件投入指数序列通过外推法计算,因而测算结论的可靠性,需要对测算过程中的各项外推基础,包括回归时间序列（ΔlnPupc,t-ΔlnPuk,t）、预测值序列（λt）及残差值序列,进行平稳性、独立性及随机性检验控制.
2．1回归时间序列检验
对回归序列的自相关检验表明,随延迟阶数的增加,序列的自相关系数很快地衰减向零,因而回归序列具有平稳性；在一阶差分后,序列值之间的相关性检验结果也表明各序列值之间独立,没有相关性（P值明显大于0.05）（表1）.
由于预测时序数据平稳,并且为白噪声序列,满足随机性要求,因此,可用该序列预测计算机硬件投入指数变动与固定资产投入指数变动之间差异,作为外推我国计算机硬件投入指数的基础.
2．2预测值序列检验
对回归时间序列,进行剔除年度变动因子的指数平滑回归,所得的预测值序列线型轨迹与原始序列非常接近,表明预测值对真实值进行了很好的跟踪,反映了真实值的变动（图1②）.
图1回归序列真实值与预测值轨迹对照图
预测值虽然对真实值进行了良好的跟踪,但为保证预测值的可信度,还需要对预测的残差值序列的平稳与独立进行检验.
2．3残差值序列检验
随着延迟阶数的增加,残差值序列的自相关系数在零值附近随机波动.Box-LjungO~检验结果P值明显大于0.05,表明在95%的置信区间无法拒绝序列为纯随机序列的原假设,因此,回归所得的残差序列为纯随机序列（表2）.残差自相关检验的结果证明预测所得的残差序列平稳随机,进一步证明回归所得的预测序列不仅良好地反映了真实值变动,而且具有较高的可信度,因此可基于该预测序列外推我国计算机硬件投入价格指数.
3．我国计算机硬件投入价格指数序列测算检验与分析
可靠的外推基础是研究结论可靠性的重要保证,然而研究结论的可信度,还需要进一步检验外推指数序列对现实经济现象的拟合.
3．1我国计算机硬件投入价格指数测算结果检验
根据预测值序列,及我国1986～2004年固定资产投入价格指数变动③,利用公式（2）、（3）计算出我国1986～2004年计算机硬件投入价格指数（图2）.
注：以1986等于100,序列值为价格指数的自然对数值；美国数据来自美国经济分析局（BEA）.
从测算结果看,我国计算机硬件投入价格指数与美国同期数据相比,下降趋势缓、波动幅度大.波动区域集中在1987～1989年及1991～1995年期间.但指数序列在波动的同时,仍然保持了总体下降趋势,表明外推的指数序列符合计算机硬件投入品更新换代快,价格下降快的特点.如果指数序列出现的波动与减缓趋势符合我国同期经济运行情况,则研究不仅具有技术上的可靠性,而且具有经济意义上的可信性.
3．2中国计算机硬件投入价格指数波动原因分析
我国固定资产投入价格指数序列是外推计算机硬件投入指数序列的重要基础,其波动必然影响测算结果的变动.我国固定资产投入价格采用样本配对的方法统计价格,以加权的方法计算总的固定资产投入价格指数,反映投入品价格变动的相对程度与趋势.这种方法与美国固定资产投入价格指数的计算方法大体相同.但基于相同统计方法得到的我国固定资产投入价格指数的波动幅度明显高于美国同期数据（图3）.
注：中国数据来自《中国统计年鉴2005》及作者的计算,美国数据来自美国经济分析局(BEA),以上年等于1.
造成我国固定资产投入价格指数大幅波动的根本原因在于我国同期经济运行情况：我国在1987～1989年及1991～1995年这两段时期先后出现过投资过热,物价上涨过快等经济运行状况.1987年我国年固定资产投资热度加大,物价上涨幅度较大,全年物价平均上涨7.3%；1988年物价水平没有得到控制,投资热度引起了生产资料价格的大幅上涨,该年主要生产资料销售价格总指数比上年上升21.5%；1989年经济过热导致了通货膨胀.在国家压缩固定资产投资及压缩社会需求等紧缩的财政政策下,1990～1991年期间投资品价格回落.然而,1992年经济运行中再次出现固定资产投资规模偏大,货币投放增长过猛,生产资料价格涨幅偏高；1993年固定资产投资持续高速增长,投入品价格大幅上升,经济运行再次出现通货膨胀.在国家若干政策干预下,1995年固定资产投资过猛的趋势得到一定程度的控制,投资增幅回落④,投资品价格再次回落,经济运行再次进入平稳时期.
我国固定资产投资热,导致了投资品价格上扬,引起了投资价格指数两段时期į
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