影响电信业务量的主要因素分析
电信运营商成本管理存在的问题及改进措施
电信运营商成本管理存在的问题及改进措施问题描述___运营商在业务运营过程中，面临着多种成本管理的问题。
以下是其中一些主要问题：1.成本控制不精细：电信运营商通常面临流量和设备成本、人力成本、网络建设成本等多个方面的支出，但是在实际成本控制中，往往难以进行精确的分析和核算。
缺乏精细化的成本控制，容易导致成本高企。
2.成本预测不准确：由于市场需求和技术变化等因素的影响，电信运营商的成本预测往往存在偏差。
成本预测不准确会导致对资源的滥用或不足，进而造成营商效益上的损失。
3.成本与效益缺乏对应关系：电信运营商在进行成本管理时，往往难以直接对成本与效益进行对应和评估。
这导致无法全面了解某项成本对业务效益的影响，从而难以合理降低成本或提高效益。
改进措施为了解决电信运营商成本管理中存在的问题，我们可以采取以下一些改进措施：1.引入成本管理系统：建立一套完善的成本管理系统，通过对各项成本的分类、核算和分析，实现对成本的精确控制。
该系统可以记录每项成本的发生、支出以及对应的业务效益，使成本与效益形成对应关系。
2.强化成本预测能力：通过对市场需求和技术变化的分析，加强对各项成本的预测能力。
可以采用数据分析和模型建立等方法，提高成本预测的准确性，以便更好地调整资源和开展业务。
3.优化成本与效益的分析：建立成本与效益的指标体系，通过对成本和效益的量化分析，揭示成本对业务效益的影响。
可以采用比较分析、回归模型等方法，找出成本与效益的关联性，以便在成本控制中更加科学决策。
4.推行成本审核制度：建立成本审核制度，对各项成本进行定期或不定期的审核。
通过审核，可以及时发现成本异常、浪费和滥用等问题，及时采取措施降低成本，提高经营效益。
5.增强成本管理意识：加强对成本管理的宣传和培训，提高员工对成本管理的重视和参与度。
通过制定明确的成本管理目标和绩效奖惩机制，增强成本管理的约束力和激励力。
总结电信运营商成本管理中存在的问题是影响业务效益和盈利能力的重要因素。
数字经济时代，电信业务创新影响要素分析及管理建议
电信业务创新关键要素分析在互联网3.0初期发展阶段，电信业务创新发展呈现出技术驱动先行、政策保驾护航及人才核心竞争的显著特征。
技术驱动以人工智能、大数据、区块链和量子计算等为代表的新一代信息通信技术广泛应用于以数据为核心的搜集、存储、传输、计算和处理等服务能力，以及6G、OTN 和SRv6等通信网络技术和类脑智能等交叉融合学科技术的不断升级迭代促进电信业务发展，增强电信业务附属功能，衍生出电信业务发展新应用、新生态和新商业模式。
从技术创新主体来看，信息通信产业生态上下游企业全方位汲取产业数字化和数字产业化带来的数字经济创新红利。
以基础电信企业为例，一方面，积极发挥网络优势，不断创新新型数字基础设施网络服务，提前布局6G、先进网络和算力网络等领域。
以我国三家基础电信企业为例，三家企业均加快推进6G 技术研发与创新，积极探索算网融合等新型网络服务，推进算力网络实现阶段性跃升，同时构建人工智能基础设施体系，推动“云网智”融合发展。
另一方面，基础电信企业联合产业链上下游企业，利用融合通信技术深耕各行业应用市场。
在国内，2023年，我国5G 行业应用从点状示范向部分领域规模化复制演进，5G 应用案例数超9.4万个，已融入97个国民经济大类中的71个，覆盖近7成大类行业，并在采矿、电力、港口等行业规模复制。
在国外，英国电信与AWS 合作开展5G 边缘计算服务，在医疗保健、智能场所、港口、制造、运输和物流数字经济时代，电信业务创新影响要素分析及管理建议■ 马思宇 许洁 ︱ 文在数字经济时代，电信业务创新是实现信息通信行业转型的内生变量。
本文通过分析电信业务创新的相关政策、资金和人才等影响因素，建议系统搭建电信业务监管政策体系，加强新技术新业务监测，发挥市场和人才红利优势，提升资金利用效率，全方位提高我国电信业务创新核心能力。
领域提供连接设备能力，同时通过OneWeb 与Starlink（星链）等卫星公司合作，提供更大范围的移动通信和宽带接入服务；德国电信运营商T-Mobile 与设备商思科合作，打通5G 网络设备和云管理平台，实现对设备智能实时监测管理。
影响我国电信业务量的主要因素的实证分析
分 析 影 响 电信 业 务 量 的 因 素 ． 于今 后 如何 加快 电 信 行 业 的 对
发展 ． 示 经 济 运 行 规 律 具 有重 要 意 义 揭 二 相 关 因素 分 析 １理 论 依 据 ．
电信 业 务 总 量 是 指 以 货 币 形 式 表示 的 电信 服 务 的 总 数 量 ． ． 计 （ ） 口规 模 因素 电 信 的 架 构 是 网 络 型 的 ． ３ 人 网络 成 本 自 身 算 方 法 是 以各 类 业 务 的 实 物 量 分 别 乘 以相 应 的 不 变 单 价 ．求 出 具 有 规 模 递 减 的 特 征 人 口规 模 大 ． 以 降低 电信 服 务 的平 均成 可
调 的 主要 是 关 于 第 一 性 的政 府 环 境 责 任 ．而 忽 视 第 二 性 的 政 府 环 境 责任 ， 其 是 轻 视 对 政 府 的 问责 制 度 。修 订后 的水 污 染 防 治 尤
பைடு நூலகம்
法 虽 然 强 化 了 政 府 的环 境 责 任 ．但 是 依 然 没 有 改 变 我 国 环 境 立 然 后 正 确 决策 。其 次 。 鼓 励 公 民参 与并 支 持 公 益 诉 讼 最 后 就 要 法 中所 存 在 的 缺 陷 这 些 缺 陷有 ， 一 ， 缺 乏 上 级 政 府 环 保 部 是 要 充 分 发挥 公 民在 水 污 染 防 治 中 的 积极 性 和 创 造 性 ， 第 是 、
行 政 机 关 提 起 公 益 诉 讼 ．换 句 话说 就 是 没 有 受 到 水 污 染 损 害 的 公 民或 者 组 织 也 可 以成 为原 告 ．
１９ ９ ６年 第 一 次 修 改 后 的水 污 染 防治 法 中特 别 强 调 “ 众 参 公 总 体 上 看 ． 国 的 水 污 染 防治 的法 律对 改 进 、 善 我 国 的水 美 完 与 环 境 影 响 评 价制 度 ” 这个 制 度 的宗 旨是 保 障 公 民参 与环 境 的 污 染 防治 工 作 有 着 巨 大 的 借 签 和 学 习引 导 的作 用 ． 国应 该 ．我 保 护 和 监 督 ． 确 保 建 设 项 目对 环 境 的影 响被 公 众 所 接 受 而新 此 基 础 上 ， 出立 法 的 调 整 重 点 ， 善 中央 和 地 方 的 管 理 体 制 ， 来 突 完 修 订 的水 污 染 防治 法 中 与 其 相 关 的条 文 已 经 被 删 除 ．关 于 公 民 更 新 环 境 标 准及 与之 相关 的许 可 证 制 度 ． 大 法 律 制 裁 力 度 ． 加 鼓 权 利 的 内容 也 就 只有 第 十 条 即 任 何 单 位 和个 人 都 有 义 务 保 护水 励 公 众 参 与 ， 实我 国《 污染 防治 法 》 落 水 的实 施 。
第15章-SPSS回归分析与市场预测(1).doc
第十五章 SPSS回归分析与市场预测市场营销活动中常常要用到市场预测。
市场预测就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
预测的目的是为了提高管理的科学水平，减少盲目的决策，通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，进而使决策目标得以顺利实现。
回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。
其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数学模型，以便从一个已知量来推断另一个未知量。
15.1 回归分析概述相关回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量在预测期变化结果的预测方法。
根据市场现象所存在的相关关系，对它进行定量分析，从而达到对市场现象进行预测的目的，就是相关回归分析市场预测法。
相关回归分析市场预测法的种类：根据相关关系中自变量不同分类，有以下几种主要类型：1、一元相关回归分析市场预测法，也称简单相关回归分析市场预测法。
它是用相关回归分析法对一个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立一元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。
2、多元相关回归市场预测法，也称复相关回归分析市场预测法。
它是用相关分析法对多个自变量与一个因变量之间的相关关系进行分析，建立多元回归方程作为预测模型，对市场现象进行预测的方法。
回归模型的建立步骤：1）做出散点图，观察变量间的趋势。
如果是多个变量，则还应当做出散点图矩阵、重叠散点图和三维散点图。
2）考察数据的分布，进行必要的预处理。
即分析变量的正态性、方差齐等问题。
并确定是否可以直接进行线性回归分析。
如果进行了变量变换，则应当重新绘制散点图，以确保线性趋势在变换后任然存在。
中国电信3G用户市场份额影响因素和现状的实证分析
２１年１ ００ 月
９．２ ６１
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术 ，更 兼 庞 大 的小 灵通 用 户 群潜 在 的 转 Ｃ网 需 求 。反 而 使 中国 电 信 移 动 用 户 市 场 份额得 到 稳定 的持 续提 高 。 三 、 中国 电信 宽 带 用户 市 场 份 额 。 中国 电信 宽 带用 户 市 场 份额 指 使 用 中国 电信 互联 网宽 带 产 品的 用 户 数最 占使 用 中国 电信 业 互联 网宽 带 产 品 的 用户 数 量 的百 分 比 。 虽 然 由于 该 业 务 可观 的单 位
ＭＯＤ Ｒ Ｅ Ｎ
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中国电信 ３ 用户市场份 额 Ｇ
影 响因素 和现状 的实证分析
文， 杨盛凯 孙镜凯
变量 选择和数据
影 响 中国 电信３ Ｇ用 户市 场份 额 的 因 素 很 多 ，本 文基 于 业 务分 类 及 收 入 与 用 户 市 场 份 额 紧 密关 联 的 角度 ，选 取 了 中 国 电信 固 话 用 户市 场 份 额 、 中 国 电信移 动 用户 市 场份 额 、 中国 电信 宽带 用 户 市 场 份额 和 中国 电信 营业 收入 ４ 指 标来 进 个
固话 用 户 市 场份 额 、 中国 电信 移 动 用 户
SWOT分析法8大经典案例（中英文双语版）
SWOT分析法8大经典案例（中英文双语版）注：以下的SWOT分析案例并不是最新的，但仍有参考和借鉴价值。
案例一：中国电信的SWOT分析在已经过去的一年里，中国电信的新闻热点、焦点不断。
电信资费的调整、中国电信南北大分拆以及中国电信将面临入世挑战等让人们瞩目。
在新的一年里，中国电信又将上演一场“与狼共舞”的惊险剧目。
面对激烈的市场竞争，对中国电信进行SWOT分析,也许能让大家对中国电信未来的发展有一个清醒的、客观的认识。
中国电信的优势(strength)和劣势(weakness)分析自20世纪80年代中期起，中国电信经历了近20年的高速发展，已经形成了规模效益。
尽管此间经历了邮电分营、政企分开、移动寻呼剥离、分拆重组等一系列的改革，但在中国的电信业市场上，中国电信仍具有较强的竞争和发展优势。
主要表现在客户资源、网络基础设施、人才储备、服务质量等方面：1、中国电信市场引入竞争机制后，中国电信与中国移动、中国联通、中国网通等运营商展开激烈竞争。
中国电信南北分拆后，在保留原有大部分固定电话网和数据通信业务的同时，继承了绝大部分的客户资源、保持良好的客户关系，在市场上占领了绝对的优势。
1.79亿的固定电话用户，1500多万的数据通信用户，为中国电信发展业务，增加收入奠定了良好的基础。
2、中国电信基础网络设施比较完善。
改革开放20多年来，中国电信己建成了覆盖全国，以光缆为主、卫星和微波为辅的高速率、大容量、具有一定规模、技术先进的基础传输网、接入网、交换网、数据通信网和智能网等。
同时DWDM传输网，宽带接入网相继建设数据通信网络和智能网不断扩容。
中国电信的网络优势已经成为当前企业发展的核心能力，同时具备了向相关专业延伸的基础和实力。
3、中国电信在发展过程培养和储备了一大批了解本地市场、熟悉通信设备的电信管理和技术的能力较高、结构合理的管理和专业人才。
同时中国电信还积累了大量丰富的运营管理经验，拥有长期积累的网络管理经验、良好的运营技能和较为完善的服务系统。
电信营销渠道现状、问题及对策
电信营销渠道现状、问题及对策0 引言经过2008 年大规模的重组，中国联通与中国网通合并组建新联通，与中国移动、中国电信成为中国最大的三家通信运营商。
并且随着经济的发展，消费者需求日益个性化和多样化，联通公司要想在激烈的市场竞争中取得优势，最重要的就是要通过优化服务模式，拓宽营销渠道，进而满足不同层次的消费者需求。
然而目前，由于受多种因素的影响，在营销渠道和营销策略方面还存在一些问题，需要我们不断优化营销管理模式，拓宽营销渠道，为用户提高更为优质的服务，进而提高市场份额。
下面对联通运营商营销渠道发展现状及优化策略进行探讨。
1 联通运营商营销渠道的发展现状及存在的问题1.1 渠道功能不完善联通的渠道功能主要是业务销售，从目前的情况来看，联通用户数量逐渐增加，但是营业厅数量和服务覆盖面不够广泛，渠道功能不完善，不能满足用户的多种多样的需求。
而且，近年来三大通信运营商资费水平逐渐拉近，联通在资费上的竞争优势也逐渐减弱，但是在客户服务方面的功能优势还不明显，便利性不足。
目前，还有部分地区的渠道建设布局规划不够合理，渠道功能有待完善，还不能满足客户多样化的服务需求，不利于联通公司拓展业务，实现发展新用户或稳定老的联通用户。
1.2 营销渠道覆盖能力不足近年来，虽然联通公司在不断发展自有渠道，营业厅数量也明显增加，但是经常由于营业厅选址不合理、人员销售组织结构不合理等问题导致自有营销渠道不能充分发挥作用，渠道覆盖能力不足，导致与新的客户群体接洽方面出现问题。
比如，在渠道建设过程中只注重在相对比较繁华、人员流动量大的区域建设营业厅，而在一些欠发达但人口密集的区域没有及时进行补点，服务配套设施不完善，导致销售服务不能做到无缝隙覆盖，影响了业务宣传和形象建设，业务的销售和服务出现区域性的滞后现象。
在这方面主要竞争对手则有着明显的优势，代理店面补点速度较快。
根据这一现状，就需要联通公司不断优化营销渠道，根据所在区域内人口数量分配的现状，合理增设营业厅，不断提高营销渠道的覆盖能力，进而促进业务销售和服务功能的拓展。
2024年电信运营商市场环境分析
2024年电信运营商市场环境分析1. 市场概况电信运营商市场是一个竞争激烈的行业，包括移动通信、固定电话和宽带互联网等服务。
随着信息技术的发展和人们对通信需求的不断增长，电信运营商市场呈现出快速增长的趋势。
2. 竞争情况电信运营商市场存在着激烈的竞争。
主要竞争因素包括价格、服务质量、网络覆盖范围以及产品创新能力。
现有的电信运营商争夺用户市场份额，通过提供各种优惠套餐和增值服务来吸引用户。
3. 政策环境政府对电信运营商市场有一系列的监管政策。
政府通过制定法律法规和政策来维护市场秩序，保护用户权益，促进市场竞争和发展。
政府的政策对电信运营商市场环境产生着重要影响。
4. 技术发展随着技术的不断进步，电信运营商市场也在不断创新和发展。
5G技术的引入将带来更快的网络速度和更低的延迟，提升用户体验。
同时，云计算、物联网和人工智能等新兴技术的应用也将为电信运营商市场带来新的机遇和挑战。
5. 用户需求随着信息化程度的提高和用户对通信服务的需求不断增长，用户对电信运营商的要求也越来越高。
用户追求更快、更稳定的网络连接，更便捷的服务体验和更合理的价格。
6. 潜在机会和挑战电信运营商市场存在着诸多的机遇和挑战。
机遇包括技术进步、市场需求增长以及政策支持等，可以带动市场的发展和增长。
挑战主要包括竞争激烈、技术变革快速以及用户需求多样化等。
7. 发展趋势未来，电信运营商市场有望继续保持快速增长的势头。
随着5G技术的商用化和应用场景的不断扩大，电信运营商将面临更大的发展机遇。
同时，电信运营商需不断创新和升级服务，满足用户日益增长的需求。
以上是对电信运营商市场环境的简要分析。
这些因素都对电信运营商市场产生着重要的影响，有助于了解行业的发展动态并制定相应的市场策略。
随着市场竞争的不断加剧和技术的不断创新，电信运营商需要密切关注市场变化，不断提高自身竞争力，以适应市场的发展趋势。
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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 (3)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 (5)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 (10)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: this paper mainly research on the development of the telecommunications industry in our country have an important impact of several factors. We according to the influence degrees of importance, and choose the fixed telephone subscribers, mobile phone users, Internet users, telephone penetration, and telecom fixed investment as the explanatory variable. We select the statistical data of 1995-2009. Model, use EVIEWS software to make the model parameter estimation, using a variety of methods to model test, such as correlation coefficient matrix table, D - W autocorrelation test, etc., and through the stepwise regression method to correction. The final results of the economic significance analysis, and put forward the corresponding some of our views.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8 000万户，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GDPX2 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X1 X2 X3 X4 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=0.997105 F=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X2 X4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=0.82 DL=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，6 000万的小灵通用户发的短信量是很大的。