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影响电信业务量的主要因素分析

14届计量经济结课论文

影响电信业务量的主要因素分析

学生姓名刘艳亭

学号6111210001

所属学院经济与管理学院

专业工商管理

班级14-2

指导教师董君成

目录

一、问题的提出2

二、数据收集2

三、模型建立3

四、参数估计4

4.1采用OLS估计参数4

4.2用简单相关系数矩阵对其进行检验4

4.3模型修正：

采用逐步回归法对其进行修正。

5

4.4异方差检验9

4.5自相关检验10

五、政策建议11

影响电信业务量的主要因素分析

摘要：

本文主要研究对我国电信业的发展产生重要影响的几个因素。

我们按照影响的重要程度，选择了固定电话用户数，移动电话用户数，互联网用户数，电话普及率，及电信固定投资额作为解释变量。

我们选取1995-2009年的统计数据。

建立模型后，利用EVIEWS软件对模型进行了参数估计，运用多种方法对模型进行检验，如相关系数矩阵表，D-W自相关检验等，并通过逐步回归法等方法加以修正。

对最后的结果做了经济意义分析，并相应提出了我们的一些看法。

Abstract:

thispapermainlyresearchonthedevelopmentofthetelecommunicationsindustryinourcountryhaveanimportantimpactofseveralfactors.Weaccordingtotheinfluencedegreesofimportance,andchoosethefixedtelephonesubscribers,mobilephoneusers,Internetusers,telephonepenetration,andtelecomfixedinvestmentastheexplanatoryvariable.Weselectthestatisticaldataof1995-2009.Model,useEVIEWSsoftwaretomakethemodelparameterestimation,usingavarietyofmethodstomodeltest,suchascorrelationcoefficientmatrixtable,D-Wautocorrelationtest,etc.,andthroughthestepwiseregressionmethodtocorrection.Thefinalresultsoftheeconomicsignificanceanalysis,andputforwardthecorrespondingsomeofourviews.

关键词：

电信业业务总量人均GDP人均消费水平　固定电话用户数移动电话用户数

一、问题的提出

改革开放以来我国GDP的增长速度比世界平均水平高一倍以上，一直位于世界前列，我国电信业务收入增长速度长期以3倍于我国GDP增长速度在发展（全世界平均电信业务收入增加速度为GDP的两倍）。

我国的电信业发展对GDP贡献很大。

通信业的快速发展，在推动经济增长、促进社会进步和提高人民生活质量等方面发挥了积极作用。

现在我国已经初步建立起研究、开发、制造、集成、运营、服务等紧密联系的、上下游一体化的完备电信产业体系。

电信网络技术装备和服务水平居于世界领先地位。

我国拥有资产实力雄厚、客户资源丰富、业务收入庞大、盈利能力稳定、具有一定国际竞争力的若干家基础电信运营商（两家电信公司入围《财富》500强，两家移动通信运营商分别成为世界第一和第二位的GSM运营商）。

在加入WTO以后，主要的跨国电信设备制造商和运营商加速了市场开发的步伐，纷纷在中国本土设立研发、制造、销售和服务办事机构；国内电信运营商成为全球资本市场注目的焦点，吸引了各国投资者，吸纳了大量的国际资本。

我国加入WTO已经3年了，对外开放的市场越来越大，电信业开放的内容逐渐增多。

随着外资的进入，尤其是一些国外综合实力强大的电信集团进入中国市场，势必将对我国电信业造成一些冲击。

电信业的发展是很值得我们关注的。

2003年内，全国电话用户总数突破5亿户，移动电话用户超过固定电话用户，双双跃居世界首位；互联网上网用户（不含移动互联用户）超过8000万户，居世界第二位。

所以我们决定选择对我国电信影响最大的固定电话用户数，移动电话用户数，互联网用户数作为解释变量，电信业业务总量作为应变量。

互联网业务量虽说在近年占电信业业务量的比例不大，但在中国电信网络建设飞速发展的同时，数据通信业务也取得了长足发展，数据通信用户以每半年翻一番的速度呈爆炸式增长，从1994年仅有2000户发展到目前已超过8000万户。

互联网业务现已经成为中国电信集团业务的重要组成部分。

我国电话普及率虽然在国际上相比是我国电信业的劣势，但我国国情特殊，拥有世界1/5人口，普及率与人口相乘得出的总量相当惊人，所以普及率也作为解释变量之一。

二、数据收集

年份

电信业务总量-Y

人均GDP-X1

移动电话用户（万）-X2

住宅电话用户（万）-X3

人均消费水平-X4

1995

875.51

5046.73

362.9416

4070.5656

2355

1996

1208.75

5845.886547

685.2752

5494.7372

2789

1997

1628.95

6420.180477

1323.2876

7031.0368

3002

1998

2264.94

6796.030369

2386.2874

8742.0937

3159

1999

3132.37

7158.501579

4329.6

10871.6

3346

2000

4559.9

7857.676093

8453.3

14482.9

3632

2001

4098.84

8621.70622

14522.2

18036.8

3887

2002

5201.12

9398.054458

20600.456

21422.2

4144

2003

6478.75

10541.97114

26995.2992

26274.7

4475

2004

9147.99

12335.57764

33482.4384

31175.6

5032

2005

11403.02

14185.35951

39340.576

35044.5

5573

2006

14595.37549

16499.7045

46105.8016

36778.5613

6263

2007

18591.33392

20169.46136

54730.586

36563.7

7255

2008

22247.72218

23707.71462

64124.512

34035.9

8349

2009

25553.57788

25575.48313

74721.4

31373.2

9098

三、模型建立

设定并估计多元线性回归模型。

可以看出电信业务总量Y与各个解释变量间存在较强的线形关系，因此我们用多元线性模型去拟合数据，设定的多元线性模型为：

 Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+U

其中Y代表电信业务总量

X1代表人均GDP

X2代表移动电话用户

X3代表住宅电话用户

X4代表人均消费水平

四、参数估计

4.1采用OLS估计参数

利用EVIEWS软件对X1,X2,X3,X4四个变量组成的式子进行拟合，得到如下结果：

对X1X2X3X4一起拟合：

根据表中的数据，得到模型的估计结果

Y=-5174.724+.241949X1+0.015889X2-0.012640X3-0.239212X4

（1978.029）（0.422571）（0.060748）（0.037741）（1.359685）

t=（-2.616102）（2.939030）（0.261555）（-0.334909）（-0.175932）

可决系数R^2=0.997105F=861.1889

从回归结果可看出，拟合优度很高，整体检验的F检验通过。

但是有重要变量x4的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。

4.2用简单相关系数矩阵对其进行检验

从表中可以看出X1与X2X4存在较大的多重共线性

4.3模型修正：

采用逐步回归法对其进行修正。

分别用OLS法逐一求Y对各解释变量的回归

通过一元回归结果进行对比分析，依据调整后的可决系数最大原则，选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型。

根据逐步回归的思想，加入变量X3的可决系数最大，因此保留X3.

在变量X1，X3的基础上加入X2，X4的方程R^2有所降低，AIC有所提高，说明各解释变量对因变量的影响显著，并且参数的符号也符合经济意义。

根据逐步回归的思想，模型应当保留自变量X1，X2,X3。

4.4异方差检验

由上表可知模型不存在异方差性

4.5自相关检验

由上表可知DW值为1.880090查DW检验表可知DU=0.82DL=1.75可知模型不存在自相关。

最后得出有效模型为

Y=-5448.39278831+1.17472905265*X1+0.0146192964449*X2-0.0144940195038*X3

五、政策建议

结合现阶段我国电信业的情况来解释：

固定电话用户数对电信业务总量有很大影响。

这于我国固定电话用户数位居全球第一，是我国作为电信强国最强有力的指标之一的经济现实符合的。

但模型中固定电话用户数（X1）这个解释变量就系数来看它对电信业务量的影响比移动电话用户数（X2）的影响还大。

可能原因在于小灵通的发展。

因为小灵通业务属于中国电信集团，中国电信固定电话用户已超过3亿户，其中小灵通用户达到了6000万户，作为固定电话的接入和补充，小灵通凭借其有限话费、无限通话的优势抢占了移动市场不少业务。

尤其在市内话务量方面。

若把小灵通这块收入加入固定电话用户数，那经济意义也符合。

移动电话用户数对电信业务总量有很大影响。

影响的原因分析如下：

随3G时代的到来，移动通信主导技术和业务市场。

（1）2003年11月，我国移动电话用户数首次超过固定电话用户数，达到2.56亿户，这个数字也是全球各国移动电话用户数中最高的。

（2）短信的业务量也是相当惊人的，去年一年短信量达到2200万亿条我们在互联网查到的相关资料表明，光是2003年春节期间我国移动和联通两家通信企业的短信息收发量高达250万亿条。

 3．虽然在模型中我们放弃了互联网这个因素，但这只是出近期来看的，随着电信的发展，宽带数据多媒体业务终将成为主导业务。

互联网用户对电信业业务量影响的显著性将会越来越大。

互联网近来飞速发展，随着数据市场进一步发展，互联网必将成为电信业收入的主力军。

互联网的发展是潜力无限的。

电话普及率对电信业业务量影响不显著。

电话普及率虽然很高，但使用效果和使用频率上还值得进一步资料分析。

尤其是我国政府前几年的“村村通”计划，使农村大量普及固定电话，但由于资费和初装费的问题，使得普及率虽然由了很大提高，但农村对电话的使用率很低，这一块市场对电信业的业务量贡献颇低。

所以造成电话普及率这个变量对应变量影响不显著。

我们在模型建立前期，即数据搜集阶段遇到的最大问题是固定资产投资的数据问题。

因为政府对电信的投资都是按年为单位来做预算的。

我们为了证实今年的电信发展状况，选择了季度数据。

造成我们在做模型时放弃了一个很重要的变量。

尽管我们在确定模型过程中用了异方差检验及相关修正方法，但缺失了一个重要变量对我们最后的模型还是有影响的。

 首先，固定电话方面，业务扩展多元化，不光以小灵通与移动营业商抢占移动市场，不仅提供网络服务平台租借业务，还可自行研发游戏，创建网站等开展新型业务。

大力发展数据业务，增强互联网业务对电信业的影响。

其次，在移动通信方面，加强语音业务，在即将到来的3G时代，语音业务会是移动通信业的主打业务。

国内的两大移动运营商可以合作开发新业务，如双模手机的出现是联通CDMA和移动GMS两大移动通信网络合作的结果。

（固定与移动的合作发展）

就我们的模型来说，固定与移动对电信业务的影响是最大的。

他们的融合是未来的发展趋势。

最值得关注的是随着小灵通业务的进一步发展，小灵通不能仅满足于简单的通话功能，也需要增值业务带来个性化服务。

目前灵通短信能实现小灵通用户全国之间互发，也能实现小灵通与固定电话、计算机终端的互发，6000万的小灵通用户发的短信量是很大的。

预计今年全国短信发送量将超过5500亿条，现在小灵通和移动手机间仍不能实现短信互发。

主要是因为固定和移动运营商之间因为网间结算没协调好（灵通被定位为固话业务，其网间结算也沿袭固网结算模式）运营商为了各自利益，把超过6000万的小灵通用户分离在3亿移动电话用户之外，显然对短信对电信业贡献颇大的市场的发展不利。

 所以现在尽管有很多可以提高业务量的措施，但因为营运商间的利益冲突，使得可行性不大，这还需要个营运商互相支持，理解，并且积极合作，在政府协调，并出台相关政策调节，能更好发展我国电信