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灰色关联分析下河源市经济增长影响因素研究

2020-06-19叶影霞

北方经贸 2020年5期
关键词:河源市灰色关联分析经济增长

叶影霞

摘要:依据2008-2018年河源市经济增长相关统计数据,分别对河源市三次产业增加值及12个行业的产值与河源市生产总值进行灰色关联分析。研究表明,第三产业与河源市生产总值的联系最为密切,对地区经济增长具有拉动作用,分行业来看,工业、农业、运输邮电业与生产总值的关联度较高。在实证分析基础上,进一步分析河源市产业结构与行业结构发展现状并提出促进河源市经济增长相应措施。

关键词:灰色关联分析;河源市;经济增长

中图分类号:F061.5    文献标识码:A

文章编号:1005-913X(2020)05-0122-03

Research on the Factors Affecting Economic Growth of Heyuan City Based on Grey Correlation Analysis

Ye Yingxia

(He Yuan Polytechnic, He Yuan Guangdong 517000)

Abstract:According to the statistical data of Heyuan City's economic growth in 2008-2018, the gray correlation analysis was carried out on the added value of three industries in Heyuan City and the output value of 12 industries and Heyuan City's GDP. Studies have shown that The tertiary industry is most closely linked to Heyuans GDP, Which has a pulling effect on regional economic growth. In terms of industries, the correlation between industry, agriculture, transportation, post and telecommunications and GDP is relatively high. On the basis of empirical analysis, it further analyzes the development status of industrial structure and industrial structure in Heyuan City and proposes corresponding measures to promote economic growth in Heyuan City.

Key words:  Grey relational analysis; Heyuan City; economic growth

一、引言

习近平总书记在参加十三届全国人大一次会议广东代表团审议时重要讲话中强调指出,缩小粤东粤西粤北与珠三角发展差距,是广东区域协调发展的紧迫任务。长期以来,粤东西北与珠三角的区域发展失衡一直是广东省经济发展最大的问题所在。河源市地处粤北山区,是广东省欠发达城市之一,经济发展上与珠三角城市及广东省其他地区城市有一定差距。因此,找出影响河源市经济发展的主要因素,分析河源市产业结构及行业结构现状及存在问题,对河源市十三五期间经济发展及平衡广东省区域经济均具有重要意义。

国内学者对区域经济增长的影响因素分析有一定研究。陈杏雅(2018)利用VAR模型,对1978—2016年长江三角洲地区的GDP与消费、投资、财政支出、净出口等有关统计数据进行了实证分析,并指出居民消费总额、固定资产投资对长江三角洲地区生产总值影响较大。[1]邓世成等(2018)选取指标构建了重庆地区经济增长影响因素的多元回归模型,系统研究了影响重庆经济增长的主要因素。[2]张学波等(2018)使用相关统计变量、地理统计分析方法以及面板多元回归模型对京津冀地区1994-2014 年经济增长的空间分异及近阶段的影响因素进行了探究。[3]刘忠广等(2019)利用灰色关联分析对河南省经济增长影响因素进行了分析,结果表明,流动资金、技术进步等对河南省经济增长具有显著作用。[4]谭黎阳等(2019)借助当下最为流行的Moran  S I 指數对相关变量进行空间统计分析,基于2008-2016年中国31个省市的地区GDP面板数据进行相关统计指标的测算。[5]

现有文献大多以国家或某个省份、发达城市出发,较少以欠发达地区经济发展作为研究对象。本文以欠发达城市河源市经济增长为研究对象,借助2008—2018年河源市经济增长相关统计数据,对河源市三次产业增加值及12个行业与河源市GDP增长的关联度进行灰色关联分析,并对河源市经济可持续发展提出相应建议。

二、研究方法

灰色关联分析是在灰色系统理论上,通过一定的方法确定系统中各因素之间的关系,找出影响最大的因素。基本思想是通过根据参考序列和若干比较序列之间几何形状的相似程度来判断序列之间的关联度如何,关联度越高表示该比较序列对参考序列的影响越大。具体分析步骤如下。

(一)确定参考序列和比较序列

以河源市GDP为参考序列,令其值为X0,其在2008-2018年的观察数据为X0(k)(k=1,2,3,…n)。比较序列分别为河源市三次产业增加值及农业、林业等12个行业产值,令河源市三次产业增加值为 Xi(i=1,2,3,…l),其在2008-2018年间的观察数据为Xi(k)(k=1,2,3,…n);令河源市农业、林业、牧业、渔业等12个行业产值为Xj (j=1,2,3,…m),其在2008-

2018年间的观察数据为Xj(k)(k=1,2,3,…n)。

(二)对原始数据进行无量纲处理

因原始数据指标单位各不相同,影响数据处理。为使各指标之间均具有可比较性,采用均值无量纲化,见公式1。

其中,Xi(k)为原始数据,Xi(k)即为均值后无量纲化数据。

(三)求差序列

将处理后的无量纲化的参考序列和比较数列各个时间上的数据求取绝对差,见公式2和3。

(四)求两级最大差和最小差

(五)计算灰色关联系数及关联度

灰色关联系数的计算见公式6所示。

其中,εi(k)为相关产业或行业对GDP的关联系数。ρ为分辨系数,Yoi一般取值为0.5。为比较序列i与参考序列0的关联度,该数值越大,说明比较序列与参考序列之间的关联程度越大,反之亦然。见公式7所示。

三、河源市三次产业及相关行业与地区生产总值的关联度分析

(一)指标体系的确定

为深入研究河源市经济发展与三次产业及相关行业的关联情况,不仅需要研究地区生产总值与三次产业的关联程度,更需要对比其与各行业的关联程度。基于此,本文选择了河源市地区生产总值与三次产业、农林牧渔业等12相关行业作为研究对象,确定了研究指标体系。

(二)数据来源

本文的三次产业产值数据及各行业数值,分别来源于 2008-2018年及2008-2017年的河源市统计年鉴和广东省统计年鉴。

(三)实证分析

依据河源市GDP、三次产业原始数据及12行业的相关数据,利用公式1进行无量纲化处理,得到表1及表2。

通过上述公式2—6,依次计算可得河源市GDP与相关产业或行业的灰色关联度,见表3、表4。

(四)结果分析

由表3可知,河源市经济发展与三次产业的关联度由强到弱依次为:第一产业、第二产业、第三产业。自“十二五”以来,河源市承接珠三角产业转移,并作为深圳市帮扶对口城市,完成工业固定资产投资及技术改革投资额明显增多。截止2019年底,河源市共建有8个广东省级产业园,园区提质增效明显,工业发展势头趋好。整体来看,河源市经济发展态势向好与第一产业迅猛发展关系密切。此外,河源市经济发展与第二产业关联也较高。作为以农业发展为主的城市,河源市坚持农业农村优先发展,大力实施乡村振兴战略,有力的促进了乡村经济的发展。

从表4的12个行业来看,工业、农业、运输邮电业的关联度依次位列前三名,表明河源市地区经济发展与这三个行业的关联程度最为紧密。地区生产总值与工业的关联度为0.9471,在所有行业中关联程度最高。近年来,河源市以工业园区为主战场,以项目为主抓手,着力掀起大抓工业、大抓项目、大抓招商的热潮,高技术制造业增加值和先进制造业增加值增长明显。地区生产总值与农业的关联度为0.9330,排名第二。河源市确立农产品区域公用品牌——万绿河源,农业供给侧结构性改革不断发力,农民人均收入首超全国平均水平。河源市辖内东源县船塘镇(板栗)、紫金县龙窝镇(茶叶)入选全国农业产业强镇示范建设。[6]地区生产总值与运输邮电业的关联度为0.9298,位列第三。目前,河源市再掀交通建设热潮,在建的交通项目包括赣深高铁、河惠莞高速全线、粤赣高速扩建、通用机场建设、东江航道河源段建设。便利快捷的交通方式均可助推河源市地区经济的发展。此外,在12个相关行业中,金融业与河源市地区生产总值的关联度最低,说明金融业发展对河源市经济的推动有限。

四、结论与建议

根据以上关联度的数值,采用0.1为跨度进行分类定档,可将河源市12个相关行业分类如下。

高关联行业:0.9-1,具体包含工业、农业、交通邮电业。政府部门应继续加强对产业转移过程中的各工业园区的基础建设,推动互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合,推动工业较快速度发展。完善各类在建的交通基建项目,实现河源市与粤港澳湾区的对接及互联互通。有效推进乡村振兴战略,利用电商平台推广宣传农特产品,发展“农业+互联网“、”农业+休闲观光旅游”新业态。

较高关联行业:0.8-0.9,具体包含渔业、建筑业。建议重点保护万绿湖、东江、新丰江优质水资源及水产品,确保渔业生态发展。完善现代城市匹配的城乡公共建设、交通项目建设、商业中心及批发市场、中小学校(含幼儿园)等建设。

一般關联行业:0.7-0.8,具体包含住宿餐饮业、房地产业、牧业、林业。加快特色民宿及小镇、旅游城休闲度假村等建设,继续实施“客家菜师傅工程”,做强做大客家特色餐饮品牌。大力发展生态设施与数字农业、食品加工业、农林生物与生命健康产业。

低关联行业:0.6-0.7,具体包含批发零售业、金融业、旅游业。整合批发中心、商业广场、零售商店、超市批发零售业,进一步逐步完善金融服务业,围绕建设粤港澳大湾区优质生活圈,打响“万绿河源”旅游品牌。

参考文献:

[1] 陈杏雅.长江三角洲经济增长影响因素的实证研究——基于VAR模型的实证分析[J],现代商贸工业,2018,25(8):1-4.

[2] 邓世成,张北平.基于多元回归模型的重庆市经济增长影响因素研究[J].统计与咨询,2018(12):45-48.

[3] 张学波,于 伟,张亚利.京津冀地区经济增长的时空分异与影响因素[J].地理学报,2018(10):1985-2000.

[4] 刘忠广,刘德欣.河南省经济增长影响因素的灰色关联分析[J].中国市场,2019(6):17-18.

[5] 谭黎阳,夏 帅.区域经济增长的空间溢出效应及影响因素分析——基于中国31 个省市面板数据的空间计量分析[J].上海商业,2019(6):19-24.

[责任编辑:方 晓]

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