区域经济活力的影响因素研究与提高方案

李心雨 杨寒石

摘要：以深圳市2004年至2018年的GDP数值为衡量区域经济活力的具体指标，通过查找相关文献，并以尽可能使解释变量之间无内生性为原则，找出了对深圳市GDP影响较显著的十一个因素，根据《深圳市统计年鉴》的数据建立基于主成分分析法的多元线性回归模型，并对所建立的多元回归模型进行灵敏度分析，检验模型的稳健性。通过分析回归方程，客观的得出各影响因素对深圳市GDP的影响程度，并根据分析结果提出提高GDP值的方案。

关键词：区域经济活力;主成分分析法;多元线性回归模型;对策方案;SPSS

中图分类号：F17    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2020）05-0000-00

随着中国经济的高速发展，中国各大省份城市均提出了针对自身发展的相关政策。区域经济活力是衡量一个地区经济发展情况和未来发展态势的重要指标，如何提高区域经济活力，成为地方区域研究的一个重要问题。本文以深圳市为例，对问题进行具体分析。

一、衡量区域经济活力的具体指标和影响因素的确定

城市经济活力，是指城市经济发展过程中的能力和潜力。目前中国的城市正处于快速成长期，其经济活力主要表现在经济成长的能力，引进资本和吸引高素质劳动力的能力等。由于经济活力表示含义太多，太过抽象，因此我们以深圳市的GDP值表示经济活力。通过查询与城市经济活力相关文献资料确定了十一种具有代表性的影响因素，其中核心解释变量为：地区现存企业数量（无存续）（户），人才资源把控（常驻人口数量）（万人），综合经济实力（职工平均工资）（元），文化与教育（仅普通高校在校学生数量）（人），开放程度（进出口总额）、资金实力（固定资产投资额）（万元），低保补贴（万元），在岗人数（万人）。控制变量为：科学技术（专利申请数量）（个），进口总额、出口总额（万美元）。核心解释变量是本文研究的重点变量。控制变量是为了控制住那些对核心解释变量有影响的遗漏因素，使核心解释变量之间尽可能达到无内生性条件。

二、基于主成分分析法的多元线性回归模型的建立

上文确定以深圳市的GDP值代表深圳市的经济活力，通过查找有关区域经济活力的相关文献，确定了十一种具有代表性的影响因素，现在采用强迫回归分析法，建立多元线性回归模型。回归模型中的自变量符号与各影响因素的对应关系如图一。

本文令X1i表示第i年的地区现存企业数量，X2i表示第i年的人才资源把控，其余变量依次类推，则初步建立的模型为：

yi=c+βj·xji+ui      （1-1）

模型中c为常数项，ui为无法观测的且满足一定条件的扰动项，βj为（偏）回归系数。

计算2005年至2017年《深圳市统计年鉴》中的相关数据计得出各影响因素对深圳市GDP值的影响权重（偏回归系数），清晰直观地将各因素的影响程度呈现出来。

（一）构建多元回归模型

回归方式采用的是多元线性回归中的强迫回归法，强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。强迫回归法优点是将全部变量纳入回归模型中全面分析，缺点可能是其中有的变量之间存在共线性时结果有偏差。

判断数据是否存在异常值，查询《深圳市统计年鉴》得到具体数据，运用SPSS生成三种数值：学生化残差（SDR-1），库克距离（COO-1），杠杆值（LEV-1）。通过数值发现每年的数据中均可能存在异常值，但是由于数据均来自《深圳市统计年鉴》，可以确信数据准确真实，继续保留异常值进行求解。

判断数据是否满足多重线性回归假设条件：运用SPSS建立以未标准化预测值（PRE-1）为x轴，以学生化残差（SRE-1）为Y轴的散点图，根据分析发现所做的散点图呈水平带状，满足因变量与所有自变量之间存在线性关系的假设。

利用SPSS对所得数据进行标准化处理，统一量纲。再检验每个变量是否独立，经过分析得到了各变量的容许度和膨胀因子（VIF）值均不在1的附近，且膨胀因子（VIF）值均大于10（通常认为膨胀因子小于10是弱多重共线性），所以变量之间存在比较显著的线性相关性，不满足变量之间相互独立的条件。根据决定系数R^2=1.000，说明由这些自变量构成的回归模型可以解释100%的因变量信息，模型拟合度高。方差分析结果，F=15127.96，显著性（Sig）=0.000小于0.05，说明构建的回归模型有意义。

因此用主成分分析法对自变量之间的多重共线性进行处理，即将自变量转换成相互独立的新变量，构建新变量的相关系数矩阵。经计算，矩阵的系数均接近1，表明新变量的相关性强，新变量的数据有说服力。計算结果如图二，其中“总计”代表特征根λ。

图二可以看出，主成分“1”，“2”，“3”的累积方差达到98.714%，即三个主成分可以解释98.714%的原始变量的信息，之后提取这三个主成分，通过将主成分“1”，“2”，“3”分别表示成标准化后的11个影响因素的线性组合后得到以下三个公式：

利用SPSS计算变量得到的三个新的自变量且分别命名为Z1，Z2，Z3，易知三个自变量之间不存在线性相关关系，从而进行线性拟合得到多元线性回归方程：Zy=0.314*Z1-0.119*Z2-0.33*Z3。将1-2、1-3、1-4带入其中，得到标准化后的多元线性回归方程：

将该方程经过1-6、1-7逆标准化后得到可将原始数据带入其中的多元线性回归方程：

模型缺点：本文没有考虑到所选取的建模数据是一个时间序列，前一年的数据可能对后一年的数据有影响（可能存在自相关性），即本文没有消除自相关性的影响，所建模型需要进一步优化。

（二）对多元线性回归模型的灵敏度分析

灵敏度分析，是研究和分析一个整体系统（或模型）的状态或者输出变化对系统参数或者周围的条件变化的敏感程度的方法。换句话说，就是改变模型（公式）的某个参数，引起这个模型输出的变化的程度。

在《深圳市统计年鉴》上随机选取一年的数据进行模型的灵敏度分析，本文选择2010年的数据对多重线性回归方程进行灵敏度检验，选取各影响变量的系数中绝对值最大的在岗人数（万人）作为改变量，固定其它变量不变，观察深圳市GDP数值的变化情况。2010年深圳市的在岗人数为251.09万人。将数值上调百分之五得在岗人数为263.6445万人，即此时的X11=263.06445。将X11的数值代入回归方程得GDP数值的增加量為7.97亿元，由于2010年深圳市的GDP数值为9581.50亿元，因此GDP改变量的百分比为0.083%。即当在岗人数（万人）有较小变化时，GDP值（亿元）几乎无变化。测试结果表示该回归模型的稳定性极好，同时间接说明标准化后的方程稳定性好。（逆标准化不改变方程的稳定性）

三、回归模型结果分析

为了更精准的研究影响深圳市GDP值的影响因素（去除量纲的影响），我们使用标准化后的回归方程。方程中标准化系数的绝对值越大，说明对因变量的影响就越大。通过观察标准化后的回归方程中的标准化系数，发现标准化系数最大的自变量是文化与教育，系数的绝对值为0.1133，系数最小的是低保补贴，绝对值为0.0212。但两者相差小于十倍（一般认为数值相差大于十倍为远大于），因此可以说文化与教育这一影响因素，相对于其它影响因素，对深圳市的GDP值影响更显著（因为系数大于0，所以是正相关影响）。在岗人数与人才资源把控这两个变量的系数的绝对值分别为0.0974、0.0941，位列第二，第三位，且系数超过第四位近0.01。因此可以说明这两个因素对深圳市GDP数值有较大影响（正相关）。

四、提高深圳市经济活力的对策建议

（一）健全深圳市的公共文化教育服务体系

在公共文化教育的服务体系建设中要坚持协调发展，合理的原则，对城市中各个区域做好合理的规划，并协调城乡发展。在体系建设中，要继续加强图书馆和公共文化馆的建设，要不断完善相关服务，扩大各种公共文化机构的规模。对于教育服务而言，要加大建设文化服务站的力度，让文化服务站具备图书阅读、文艺活动、宣传活动、科学普及和教育培训，影视广播等多项职能，政府要切实落实文化服务站为人民群众服务的理念。

（二）吸引人才落户深圳

首先要完善人才培养机制。完善公开竞争上岗机制，通过公开，就可避免干部选举，人才任用上的“暗箱操作”，维护社会的相对公平。做好新录用高校毕业生上岗培训，促进年轻人才的成长。政府必须制定相关政策，抓好毕业生的上岗培训，使他们能尽快的适应工作，完成学生—工作者的角色变换。第二要完善人才激励机制，想方设法留住人才。政府要制定相关激励政策，比如给积极工作的外来人才开通“落户”“买房”等的绿色通道。另外要留下人才，就必须给予人才充足的精神动力。通过一些的行动与沟通，建立心灵交流的桥梁，留住人才。

（三）创造更多就业机会

在产业政策上，鼓励、支持、引导非公有制经济发展。在就业政策上，大力发展国内外商业贸易和国际经济合作以及充分发挥国内外投资和重大建设项目带动就业的作用，拓宽就业渠道，增加就业岗位。从而实现产业政策与就业政策的协调发展。在扶持政策上，政府要鼓励企业增加就业岗位，扶持失业人员就业，可对吸纳失业人员和外来人员较多的企业进行合理的税收减免。在财政政策上，政府要制定有利于促进就业的地方财政政策，加大资金投入，设立就业专项资金用于职业介绍、职业培训等方面，扶持公共就业服务等，努力改善就业环境，扩大就业渠道。

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[责任编辑：兰欣卉]