新疆生产建设兵团生产总值影响因素分析——基于主成分回归模型

刘晓曼 王合玲 张 倩

（1.新疆财经大学 统计与数据科学学院，新疆 乌鲁木齐 830012；2.塔里木大学 信息工程学院，新疆 阿拉尔 843300）

一、引言

新疆生产建设兵团屯垦戍边的贡献对新疆经济发展起着重要作用，其历史重任是维护新疆社会稳定和长治久安。兵团党委七届三次全会强调，以深化改革作为发展的动力，以兵团向南发展作为契机，加快推进经济发展。在新时代维稳戍边的新局面下，要不断推进各项事业的发展和创新，为新疆生产建设兵团的经济发展作贡献。

当前相关研究中，有关新疆生产总值影响因素的分析研究比较分散，尤其对新疆生产建设兵团生产总值相关影响因素的分析研究较少，本文在这方面是一次有意义的尝试，并且丰富了新疆生产建设兵团区域经济增长的相关理论。本文密切结合新疆生产建设兵团的资金投入、经济对外开放度、人力资源、科学技术、金融支持、产业结构六个方面的相关影响因素中所有相关指标，探索影响新疆生产建设兵团生产总值的因素，并为新疆生产建设兵团提出合理、科学的经济发展建议，对新疆生产建设兵团跨越式发展和长治久安有重要意义。

二、文献综述

（一）采用主成分分析法研究区域经济发展

崔凯（2017）利用主成分分析法对影响区域经济发展的指标进行排序，并选取代表性强的指标进行定量分析，将人均GDP作为因变量，资本、劳动和公路交通作为自变量，进行多元回归分析，得到山东省经济发展的影响因素主要是公路交通[1]。马宇（2016）运用甘肃省12个城市的竞争力数据，通过对比主成分分析法、模糊C均值聚类算法、谱聚类和粒子群算法，得出谱聚类和粒子群算法对甘肃城市竞争力分析的精确度更好[2]。耿杰（2012）将2009年河北省5个地级城市的综合竞争数据，进行主成分分析和聚类分析并给出相应城市提升的对策和建议[3]。

帅亮乾（2010）运用主成分分析法和希尔系数对贵州省经济的区域发展研究进行评价[4]。曹洪伟（2010）利用主成分分析的方法把承德市与河北省内的其他地级市进行定量分析及排序，认为此城市竞争力较弱[5]。刘晓园（2010）利用主成分分析和聚类分析模型将河南18个省辖市（示范区）划分为三种层次：经济发达型、发展型和欠发达型，并提出河南省经济协调发展的建议[6]。沈飞（2006）利用主成分分析的方法，将大庆与全国城市进行比较，并提出提升大庆竞争力的途径[7]。陈丹丹（2012）将经济增长质量的内涵和评价指标做了六个方面的划分，并用主成分分析法对四川经济进行分析，得出四川经济增长的影响因素[8]。

（二）采用多元回归分析法研究区域经济发展

刘青（2008）通过对影响东西部地区外商直接投资的因素进行回归分析，认为人力资源、教育与科研能力是制约西部发展的主要影响因素[9]。吴丽燕（2004）采用凯恩斯的简单基本模型、两阶段最小二乘法，对澳门经济的计量经济模型进行了分析[10]。王一帆（2016）利用东北三省5年间地级行政区的循环经济数据，运用SBM模型和Tobit回归分析模型分析东北三省循环经济影响因素[11]。李文洁（2011）利用1991—2018年的省级面板数据，采用单位根检验、理论分析和模型构建，得出对外开放促进市场一体化形成的结论[12]。

刘忠琪（2011）用混合OLS回归方程和固定效应回归方程研究认为外商直接投资对四川省经济的增长有正向作用[13]。蒋翠侠和许启发（2013）构建了有关食品消费支出影响因素的回归模型，得出城乡居民的消费行为有显著性差异的结论[14]。王惠文（1998）采用PLS回归方法建立城市发展相关经济因素指标的多重多元回归模型，并对中国部分沿海及内陆城市的经济发展进行比较分析[15]。戚顺欣和傅格格等（2017）利用沈阳市8年的地区生产总值数据，将被解释因素（沈阳GDP）和解释因素做回归分析，根据回归结果，找到了影响沈阳的经济增长的因素[16]。

（三）采用其他方法研究区域经济发展

储德银和黄文正等（2013）利用GMM方法对我国城乡居民收入差距进行分析，得出我国城乡居民收入差距与消费需求存在显著差异[17]。任保平和钞小静（2012）研究得出数量型增长决定经济增长的快慢，质量型增长决定经济增长的优劣[18]。赵淑玲（2008）对河南省的五大区域进行区域间差异现状和发展趋势的综合分析，提出相应政策[19]。

综上所述，国内大部分学者研究的是影响国家经济发展的因素、区域经济之间的影响因素以及某一个产业对这个地区生产总值的影响。但对新疆区域经济的研究、对新疆生产总值影响的研究比较少，鉴于此，本研究是一次有意义的尝试。

三、模型与数据

（一）理论模型

主成分分析法的优点是降维，可以将多变量转换成少数几个综合指标变量。这些综合指标承载着原始指标的大部分信息，并且每个综合指标反映原始数据某个类型的特征[20]。

假定原变量的指标为 x1，x2，…，xk，可以消除数据量纲的标准化指标变量为 X1，X2，…，Xk：

将上式中的k个标准化指标变量X1，X2，…，Xk转换成m个新变量z1，z2，…，zm，要求线性变换必须满足的三个条件为：

一种经济现象和多种经济因素之间的联系，将其转化为数学概念就是一个因变量与多个自变量之间的线性关系。如果总体的回归函数描述的是一个被解释变量和多个解释变量之间的线性关系，那么该总体的回归函数就称为多元线性回归模型[21]。

线性回归模型的形式一般为：

上式中，β0，β1，…，βk为未知参数；ε是随机变量，即误差项，ε～N（0，σ2）。

模型的显著性检验：

（1）回归方程的检验（F检验）。

（2）回归系数的检验（t检验）。

（3）多元线性回归模型的多重共线性检验。

（4）拟合优度检验。

（二）数据来源

新疆生产建设兵团生产总值、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、固定资产投资额、人均生产总值、兵团总人口、对外贸易总额、外商投资总额、实际利用外资额等数据，来自1992—2018年《新疆生产建设兵团统计年鉴》，并根据相关公式计算资金投入因素、经济对外开放度因素、人力资源因素、科学技术因素、金融支持因素和产业结构因素的相关指标。

表1 新疆生产建设兵团生产总值影响因素具体指标

四、新疆生产建设兵团生产总值影响因素的实证分析

（一）新疆生产建设兵团生产总值现状

三大产业的发展促进新疆生产建设兵团经济的发展，其中，第一产业主要包括农、牧、渔、林业；第二产业以工业为主；第三产业以服务业为主。新疆生产建设兵团的农业主要是种植棉花和红枣；第二产业主要以绿色工业为主，其中重工业占绝大部分，轻工业占少数；第三产业中货物周转的发展极为迅速，其中旅客周转量和货物周转量呈上升趋势。产业结构的发展影响新疆生产建设兵团生产总值的发展。2013年其生产总值达1499.87亿元人民币，比1954年兵团成立时增长了220倍，年均增长9.6%；比1981年兵团恢复时增长了22.9倍，年均增长10.4%。农业基础地位进一步加强，新型工业化进程加快，工业成为主导产业，第三产业在经济发展中的作用日益突出。

由图1可以看出，新疆生产建设兵团第一产业的发展在2010—2017年呈递减的趋势，第二产业的发展更加迅速，第三产业的发展也缓慢上升，2013年以后，其在地区生产总值中的占比超过了第一产业的占比。

图1 1991—2018年新疆生产建设兵团三大产业发展趋势

（二）影响因素分析

在进行主成分分析之前，需对原始数据进行KMO和Bartlett球形检验，验证搜集到的数据是否适合进行主成分分析。利用DPS数据软件对数据进行KMO和Bartlett球形检验得知 χ2=510.781，df=153，P=0.001，所以本文搜集的指标数据可以进行主成分分析。

表2的第二列为从大到小的特征值，第三列为方差贡献率，第四列为累积贡献率。由表2中可直观看到前四个主成分的累积贡献率达到83.99%，所以采用前四个主成分做进一步的分析。

表2 特征根及方差贡献率

图2中，对18个指标的特征值进行了评价，虚线表示观测值的碎检验，“×”表示特征值，结果显示4个特征值大于1，保留4个主成分。图2与表2得出的结果一致，保留4个主成分。

图2 碎石图

根据R语言软件得到表3因子载荷阵，可知第一主成分中人均社会固定资产投资、实际利用外资额、就业率、普通高校毕业生人数、科研活动课题投入经费额、金融相关比率和第二产业占GDP的比重有较大载荷，故命名为科技资源主成分；第二主成分中的外贸依存度、每万人高校学生数、每万职工拥有科学技术人员数、保险深度和新增贷存款比有较大载荷，反映了兵团生产总值的经济对外开放度、人力资源、金融支持和科学技术的指标，故命名为金融服务主成分；第三主成分中的固定资产投资环比增长率、固定资产投资效益系数、商业银行贷款增速和第三产业占GDP的比重有较大载荷，反映了资金投入、金融支持和产业结构的指标，故命名为产业支持主成分；第四主成分中的外资依存度和专业技术人员人数有较大的载荷，反映了经济对外开放度和科学技术的指标，故命名为经济对外开放度主成分。

表3 因子载荷矩阵

由表4得到的主成分系数，可以得出前四个主成分与原指标的线性组合为：

表4 主成分系数

其中，Xi是标准化的指标变量。

利用R语言软件,采用主成分分析结果中的18个原始指标变量与新疆生产建设兵团生产总值直接做多元线性回归分析。结果显示，除了变量 x1、x3、x6、x9和x10，其余变量和常数项都不显著，其中R2=0.998，解释了总体数据的99.8%，F检验的值为411.4，说明方程是显著的，但是变量间存在多重共线性。

利用新疆生产建设兵团生产总值和4个主成分Z1、Z2、Z3、Z4进行多元线性回归分析，可以消除各解释变量之间的多重共线性且保留全部变量进行线性回归，它的AIC=272.09。本文选择4个主成分的线性回归，利用R语言软件编程得到表5的结果，并进行结果分析。

表5 回归结果

由表5可知，参数的P值均小于0.05，所以参数均显著；F检验值为280.7且P值均小于0.05，说明多元线性回归方程整体显著。R2=0.9799，说明解释了这个方程总体数据的97.99%。由以上结果可知，被解释变量在主成分上的多元线性回归方程为：

VIF值可以检验方程是否存在多重共线性，当0＜VIF＜10，说明解释变量之间不存在多重共线性；当10≤VIF＜100，说明解释变量之间存在较强的多重共线性；当VIF≥100，说明解释变量之间存在严重多重共线性。根据R语言软件，对4个主成分及新疆生产建设兵团生产总值进行多元线性回归，并进行多重共线性检验，可知第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分的VIF的值均大于0小于10，所以解释变量之间没有多重共线性。

由公式（8）可知，科技资源主成分（Z1）对新疆生产建设兵团生产总值影响最大，其次是产业支持主成分（Z3）、金融服务主成分（Z2），最后是经济对外开放度主成分（Z4）。

由图3中的Residuals vs Fitted图可知残差基本是在0附近随机分布的，模型的拟合效果很好；Normal Q-Q图可知随机扰动项服从正态分布；Residuals vs Leverage这幅图可看出预测的置信区间是比较好的。综上，建立的回归模型良好，可以进行预测。

图3 回归诊断图

由于是利用主成分法进行多元线性回归，现在需将拟合好的回归方程进行变量的转化，得到最终方程。

（a）将四个主成分 Z1、Z2、Z3及 Z4的表达式进行转换，得到y对X1～X18的线性回归模型。其中，Xi是标准化变量，i=1，2，…，18。

（b）将标准化的自变量转换为原始自变量。得到新疆生产建设兵团生产总值与影响因素的线性回归方程为：

若其余解释变量不发生变化，由公式（9）可知：固定资产投资环比增长率每减少1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长4.161亿元；固定投资效益系数每减少1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长2.876亿元；人均社会固定资产投资每增长1万元，新疆生产建设兵团生产总值平均增长42.957亿元；外贸依存度每减少1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增加1.435亿元；外资依存度每增加1%，新疆生产建设兵团生产总值将平均增长23.191亿元；实际利用外资额每增加1万美元，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.009亿元；就业率每增加1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长16.090亿元；每万人高校学生数每增加1人，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.899亿元；普通高校毕业生人数每增加1人，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.018亿元；专业技术人员人数每减少1人，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.008亿元；每万职工拥有科学技术人员数每增加1人，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.032亿元；科研活动课题投入经费额每增加1万元，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.010亿元；金融相关比率每减少1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长2.837亿元；商业银行贷款增速每降低1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长3.036亿元；保险深度每增加1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长2.615亿元；新增贷存款比每减少1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长0.887亿元；第二产业占GDP的比重每增加1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长13.402亿元；第三产业占GDP的比重每增加1%，新疆生产建设兵团生产总值平均增长8.841亿元。

五、结论与建议

利用主成分分析法，将六大方面因素的所有指标划分为四个主成分，第一主成分（Z1）主要从人均社会固定资产投资、实际利用外资额、普通高校毕业生人数、科研活动课题投入经费额、金融相关比率和第二产业占GDP的比重进行解释；第二主成分（Z2）主要解释了外贸依存度、每万人高校学生数、每万职工拥有科学技术人员数、保险深度和新增贷存款比；第三主成分（Z3）中解释了固定资产投资环比增长率、固定资产投资效益系数、商业银行贷款增速和第三产业占GDP的比重；第四主成分（Z4）解释了外资依存度和专业技术人员人数。在六个方面的影响因素中，经济对外开放度因素、人力资源因素、金融支持因素和产业结构方面的影响因素对新疆生产建设兵团生产总值有很大影响。

运用主成分回归模型，得到被解释变量（新疆生产建设兵团生产总值）与解释变量（18个）的多元线性回归方程，结果表明：通过增加新疆生产建设兵团的人均社会固定资产投资、每万人高校学生数、每万职工拥有科学技术人员数、科研活动课题投入经费额和实际利用外资额可以增加新疆生产建设兵团的生产总值；提高外贸依存度、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、就业率、普通高校毕业生人数、保险深度也可以增加新疆生产建设兵团的生产总值。其中，增加人均社会固定资产投资对其生产总值影响最大；降低固定资产投资环比增长率、固定资产投资效益系数、外贸依存度、新增贷存款比、商业银行贷款增速和金融相关比率可以增加其生产总值；降低固定资产投资环比增长率对增加其生产总值有很大的影响。

根据主成分回归模型的结果及分析得出的相关结论，对提高新疆生产建设兵团的经济给出以下建议：

（一）优化产业结构

第二产业和第三产业一直是经济发展中不可或缺的支撑，第三产业的发展可以促进第二产业和第一产业的发展。在对比新疆生产建设兵团第二产业和第三产业的数据分析中，可以发现第二产业的发展速度呈上升趋势，第三产业在追赶第二产业的发展速度。在主成分回归模型的分析结果中，增加第二产业、第三产业占GDP的比重对新疆生产建设兵团生产总值的增长影响很重要。新疆生产建设兵团的第二产业、第三产业发展力量较弱，需在大力推进第一产业的同时，加快推进第二产业和第三产业的发展。

（二）提高人口素质，扩大经济对外开放度

新疆生产建设兵团的人均生产总值呈逐年上升趋势，这离不开人力资源和经济对外开放方面的因素。人口增多，可以带动一方的经济发展，但仅仅单纯增加人口数量是不够的，还需提高人口素质。除此之外，还要扩大新疆生产建设兵团经济对外开放程度，不断为兵团引进人才和资源。例如，吸引大量外商对新疆生产建设兵团进行投资，增加对外贸易，促进新疆生产建设兵团经济的发展。

（三）制定合理扶持政策，促进经济发展

一方经济的发展，离不开政府制定的相关扶持政策。引进人才和资源，也离不开优待政策。新疆生产建设兵团对新疆起着独特的作用，其相关的扶持政策比较多。新疆生产建设兵团的发展带动着新疆的发展，1991—2018年以来，新疆生产建设兵团的经济呈增长趋势，尤其是近十年，新疆生产建设兵团保持较快的经济增长速度。要使新疆生产建设兵团经济发展保持稳定，需要不断控制金融支持方面的因素。一是控制贷款额度，加大存款额度，使存贷款比率呈上升趋势；二是全面推广保险服务，在保障人们权利和安全的前提下，提高地区保费收入。