文献计量学的创新发展论文

计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名：学 号：班 级： （）级统计学系（）班指导教师：时 间：（上面是论文封皮）23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 天津 石家庄 太原 呼和浩特 沈阳 大连 长春 哈尔滨 上海 南京 杭州 宁波 合肥 福州 厦门 南昌 济南 青岛 郑州 武汉 长沙 广州 四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：其中：——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，从而初步得到的回归方程为：Se= () () () () ()T= () () () () ()F= df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 1032515. Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) ：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：Se= () () ()T= () () ()F= df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic Probability *R-squared Probability Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=，因为 < (5)= ,所以模型中不存在异方差。（四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于，D-W值为，显著性水平 =下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =

人们对文献定量化的研究， 可以回溯到 20世纪初。1917年.科尔和.伊尔斯首先采用定量的方法，研究了1543～1860年所发表的比较解剖学文献，对有关图书和期刊文章进行统计，并按 国别加以分类。1923 年.休姆提出“文献统计学”一词，并解释为：“通过对书面交流的统计及对其他方面的分析，以观察书面交流的过程，及某个学科的性质和发展方向。”1969年文献学家 A.普里查德提出用文 献计量学代替文献统计学，他把文献统计学的研究对象由期刊扩展到所有的书刊资料。目前，文献计量学已成为情报学和文献学的一个重要学科分支。同时也展现出重要的方法论价值，成为情报学的一个特殊研究方法。在情报学内部的逻辑结构中，文献计量学已渐居核心地位，是与科学传播及基础理论关系密切的学术环节。现在全世界每年发表的文献计量学学术论文约为400～500篇。

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通常影响因子越大期刊的学术影响力越大。

影响因子是科学信息研究所(ISI)的期刊引用报告(JCR)中的一个数据。是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的重要指标。它由美国科学信息研究所创始人尤金·加菲尔德于20世纪60年代创立，此后为文献计量学的发展带来了一系列重大创新。

影响因子在发展过程中形成了复合影响因子和综合影响因子两个指标。

复合影响因子是指以期刊、博士和硕士学位论文、会议论文统计源文献为复合统计源文献计算的，综合影响因子是指文献和科学的综合，是以科技期刊和人文社科期刊的综合统计源文档计算的，二者均以被评价期刊在统计年度和期刊前两年发表的被引文献的总被引次数为基础。

决定影响因子的因素

论文因素：如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。

期刊因素：如期刊大小（发表论文数）、类型等。在计算影响因子时，刊载论文数仅统计论文、简讯和综述，而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。

学科因素：如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。

检索系统因素：如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说，在中外的检索系统中，由于其所收录的期刊群体组成的差异较大，因而所计算的影响因子值有较大的差异，并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。

名人效应因素：一方面人们常引用名人的文章来增加自己文章的权威性，即便是在还有别的更适合自己文章引用的文献时也是这样；另一方面是署有名人名字的文章或被名人所推荐的文章很容易在所谓的高档次的杂志上发表，因而也容易被SCI或CSCD所收录。