安徽省区域经济活力影响因素及对策研究*—基于因子分析和逐步回归法

■程萌勋张诗雨王永奇（程萌勋、王永奇，安徽财经大学管理科学与工程学院；张诗雨，安徽财经大学经济学院）

区域经济活力作为体现地区经济发展“量+质”的重中之重，不仅对经济有总量的衡量，更有对经济质量的呈现，是代表着经济全面发展的综合性指标。“量”表现在经济发展基础，高经济活力在一定程度上代表着经济基础好，可为经济发展提供支持，从而实现较高程度的经济增长；“质”表现在经济发展的速度和效率，高经济活力伴随着经济高增速和高效率，重在体现地区的经济水平。总之，经济“量”的积蓄刺激“质”的提升，进而提高经济的全面发展。因此，对区域经济活力进行研究有助于发现经济发展的短板，进而实现更高“质”和更大“量”的经济。

目前，已有研究成果从不同角度对区域经济活力进行研究。孙晓祥[1]（2012）基于吉林省经济发展的历史数据，结合多种分析方法和手段，构建经济活力影响因素指标体系，探究吉林省经济发展的影响因素，为促进吉林经济发展活力出谋划策。余璐等[2]（2018）从江苏区域经济协调发展治理出发，对苏北振兴、沿江、沿海再到如今的经济活力布局，检验了区域经济协调发展的治理效果，总结得出政府和市场对经济发展的推动和协调作用。何汝群[3]（2019）肯定了对经济活力研究的必要性，结合珠江-西江实际经济发展状况，建立经济活力评价指标体系，并进行因素影响程度对比，进而提出提高其经济活力的针对性建议。综合以上针对区域经济活力的研究成果，可以总结出：以理论为主的研究偏重经济现状，注重对现状深层次挖掘，从而达到查漏补缺的效果；而以数据为主的研究偏重分析方法的运用，是对经济现状的浅层次分析、对经济数据的深层次挖掘；两种研究方法各有优劣，但往往针对数据的研究方法更有说服力。因此，本文在对安徽省经济活力进行研究时，引入实证数据，结合两种不同分析方向的数据分析方法，保证了问题研究的多样性、复杂性和准确性。

一、理论与方法

（一）因子分析法

1.方法原理

“因子分析”[4]旨在用少数几个因子去描述较多指标之间的联系，即将相关性较强的几个变量归在同一类中，每一类就是一个公共因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。

2.理论模型的建立

用矩阵的形式表示为：

3.逐步回归模型

（1）模型原理

逐步回归分析的最主要思想是剔除多重共线性的影响，降低各变量间的相关性，从而保证了因素研究的独立性。

（2）理论模型的建立

根据逐步回归原理，建立线性的逐步回归模型[6]：

二、经济活力指标体系的构建

（一）经济活力指标体系的构建

从国民经济核算、人口、财政、金融、城乡人民生活、教育、科技、卫生和社会服务、公共管理等9个方面选取了12个影响经济活力的正向指标，构建经济活力指标体系。这些指标分别是人均生产总值、人均GDP增长率、人均地方财政收入、教育经费、企业单位数、固定资产投资总额、外资企业所占比率、人均城市道路面积、人均公园绿化面积、就业率、常住人口量、第三产业增加值。指标体系中对应数据来源于安徽省统计年鉴、中国统计年鉴及中国统计应用支持系统、EPS等数据平台。

（二）变量定义

本文明确定义研究的自变量与因变量，将经济活力指数设为因变量()，自变量共12个，分别定义为人均生产总值（）、人均GDP 增长率（）、人均地方财政收入（）、教育经费（）、企业单位数（）、固定资产投资总额（）、外资企业所占比率（）、人均城市道路面积（）、人均公园绿化面积（）、就业率（）、常住人口量（）、第三产业增加值（）。

三、安徽省区域经济活力影响因素分析

（一）基于因子分析法的经济活力指数构造

1.模型适用性检验

为了验证因子分析对指标群的适用性，预先对指标进行KMO 和Bartlett检验：在1%的显著性水平下，P=0.000<0.01，KMO 检验值是0.802>0.8，球形假设被拒绝，说明12 个指标间的相关性较强，适合作因子分析，且适用性强。

2.公共因子提取

按照累积方差贡献率大于85%的原则提取所需的公共因子，第一因子的方差贡献率为78.823%,第二个因子的方差贡献率为12.986%，前两项因子的累计方差贡献率为91.809%，所以前两项可以代表全部指标91.809%的信息，且解释性较高。

3实际模型的建立

（二）基于逐步回归模型的经济活力指数影响因素分析

1.变量筛选

由于12个解释变量存在较强的关联性，不利于模型对经济现象的解释，因此，需要对变量进行VIF 检验，剔除多重共线性的影响。经检验和变量排除，保留了5个VIF<10的变量，分别为人均GDP 增长率、常住人口量、就业率、外资企业所占比率、企业单位数。

2.实际模型的建立

利用SPSS软件进行逐步回归模型的函数拟合，得到5个解释变量与经济活力指数函数：

进行模型的经济效应及客观适用性检验：分析模型的拟合优度，拟合精度高；分析t统计量，在的显著性水平下，P=0.000<0.01，拒绝“独立变量对因变量的局部适用性”的原假设，说明单个变量对因变量是有经济意义；分析F统计量，在的显著性水平下，P=0.000<0.01，拒绝“联合变量对因变量的全局适用性”的原假设，说明各变量都是有经济意义的。通过以上对模型适用性的检验，可以概括得出模型对问题极强的适用性。

四、结论及可行性建议

“发展地方特色经济”是区域经济政策制定的立足点，同时也引导着地方经济政策的制定方向而政府在制定经济政策时，应注意在居民、企业、社会效益方面保持较好的平衡。因此，结合两种模型的结果共性，有针对性地给出提高安徽省经济活力的对策和建议。

（一）人才资源推动经济发展

从微观角度看，人才资源的充分使用，可提高本地劳动力的利用率，进而提高就业率，从而提高经济活力；从宏观角度看，必须抓住发展机遇，首先用好区域内人才，在保证本地人才充分利用的情况下，发展区域外人才引进战略，最大限度地发挥人才实力，提高其贡献率，为提升安徽省经济发展事业添砖加瓦。

（二）创新发展高新产业推动经济产业转型

安徽应以发达城市的创新水平为目标，形成以创新数量带动创新质量的发展战略，加大对创新的投入力度，以资金投入带动创新发展，引进区域外创新资源，并扶持本地新型创新企业。

（三）区域经济协调统筹发展

经济协调发展对于各地经济发展水平不均衡的区域来说，是正确的发展方针。制定区域发展差异性政策，结合各地发展特点，有针对性地推出具有地域特色的政策，先发地区要发挥引领地位，后发地区要找准发展定位。