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    影響深圳經(jīng)濟(jì)增長因素的多元線性回歸分析

    2018-09-18 11:50:32
    金融經(jīng)濟(jì) 2018年16期
    關(guān)鍵詞:因變量深圳變量

    截止2017年中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展從高速向高質(zhì)量轉(zhuǎn)變,中國經(jīng)濟(jì)已從過去關(guān)注速度向關(guān)注發(fā)展合理化轉(zhuǎn)變。深圳身為中國的一線城市,其經(jīng)濟(jì)的增長也受到中國大經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的大背景影響,關(guān)注現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。因此本文立足于深圳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,用深圳地區(qū)的生產(chǎn)總值作為深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代表因素,從6個方面考慮其對深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,6方面分別是固定資產(chǎn)投入、科技投入、文化投入、社保投入、交通運(yùn)輸投入,節(jié)能投入[1]。

    選擇固定資產(chǎn)投資額作為影響深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的原因是,其包含各種經(jīng)濟(jì)單位及個人的經(jīng)營投資,其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分,對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重大影響[2]。科技投入從一定角度體現(xiàn)一個地區(qū)對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重視程度,而往往一線發(fā)達(dá)城市包含了很多的技術(shù)產(chǎn)業(yè),這些行業(yè)的發(fā)展水平,對當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展也有重要影響[3]。文化投入說明該地區(qū)對教育等重視程度,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開優(yōu)秀的高素質(zhì)人才,因此引入文化投入因素。社保投入是地區(qū)對勞動者的保障的體現(xiàn),同時每年固定的社保投入也是地區(qū)工資指出的側(cè)面體現(xiàn),而工資額的發(fā)放也與企業(yè)或者公司的經(jīng)濟(jì)效益有關(guān),因此社保投入因素對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有一定程度的影響[4]。交通運(yùn)輸投入,代表地區(qū)交通水平,深圳為沿海城市,港口貿(mào)易行業(yè)比較發(fā)達(dá),同時深圳也是物流運(yùn)輸?shù)闹匾獦屑~,因此通過對該地區(qū)交通運(yùn)輸投入因素的研究,了解其交通程度對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)作用也有一定可行性。引入節(jié)能投入方面,是因?yàn)楣?jié)能投入在提高能源效率同時,也為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到推動作用,地區(qū)節(jié)能投入多,提高所在地各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,最終惠及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[5]。

    一、數(shù)據(jù)選取

    數(shù)據(jù)來源于深圳統(tǒng)計局官網(wǎng)的2017《深圳統(tǒng)計年鑒》,2013《深圳統(tǒng)計年鑒》,2007《深圳統(tǒng)計年鑒》,由于受到收集數(shù)據(jù)的影響,本文選取了2006-2016年的數(shù)據(jù)。本文原本選擇了10方面的數(shù)據(jù),但由于受到分析結(jié)果影響,最終保留了6個因素作為影響深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素。選取的數(shù)據(jù)如下表所示:

    單位:億元

    二、數(shù)據(jù)對數(shù)化處理

    對指標(biāo)進(jìn)行取對數(shù):為了消除異方差,對變量進(jìn)行自然對數(shù)變換,對數(shù)據(jù)取對數(shù)不改變原來的協(xié)整關(guān)系,并能使其趨勢線性化[3]。用ShenGDP代表深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,fixed代表固定資產(chǎn)投入,science代表科技投入,literary代表文學(xué)投入,social代表社保投入,energy代表節(jié)能投入,transportation代表交通運(yùn)輸投入。取對數(shù)后,結(jié)果如下表所示。

    表1

    三、模型及數(shù)據(jù)分析

    建立多元線性回歸模型,其表達(dá)形式如下:

    Yt=?0+?1X1+?2X2+?3X3++?4X4+?5X5+…+?nXn+εi

    其中:Yt是被解釋變量,?n是回歸參數(shù),X5是自變量。

    原理:回歸分析是確定兩種或兩種以上變量之間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,運(yùn)用十分廣泛。它通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系,幫助人們準(zhǔn)確把握變量受其他一個或多個變量影響的程度,進(jìn)而為控制和預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)。回歸分析中研究的變量分為因變量和自變量,因變量是隨機(jī)變量,自變量也稱為因素變量,是可以加以控制的變量。

    四、操作結(jié)果及結(jié)果分析

    (一)描敘性統(tǒng)計分析

    通過SPSS21.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行描敘性統(tǒng)計分析,分別對選取最大值、最小值、均值、方差四個統(tǒng)計量分析數(shù)據(jù),其結(jié)果如下表所示。

    表2

    通過表2可以發(fā)現(xiàn),雖然選取了10年的數(shù)據(jù),但最大值與最小值差距較大,通過均值可以發(fā)現(xiàn)深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好。

    (二)多元回歸分析

    對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,結(jié)果如下所示。

    表3 模型匯總b

    a. 預(yù)測變量:(常量),Lntransportation,Lnenergy,Lnscience,Lnliterary,Lnsocial,Lnfixed。

    b. 因變量:LnShenGDP

    表4 Anovaa

    a. 因變量:LnShenGDP

    b. 預(yù)測變量:(常量),Lntransportation,Lnenergy,Lnscience,Lnliterary,Lnsocial,Lnfixed。

    表5 系數(shù)a

    a. 因變量:LnShenGDP

    由表3可知,擬合優(yōu)度R2等于0.997,接近于1,說明模型的擬合效果較好。根據(jù)表4方差分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),p值為0.000,模型具有統(tǒng)計意義,也就是自變量與因變量之間線性關(guān)系顯著。通過表5系數(shù)表,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)整體p值均比較高。因此通過逐次回歸分析,去除p值較大的變量,根據(jù)分析結(jié)果的好壞,我們最終保留了Lnsocial,Lnscience,Lnfixed,這三個變量。最終得出如下分析結(jié)果。

    表6 模型匯總b

    a. 預(yù)測變量:(常量),Lnsocial,Lnscience,Lnfixed。

    b. 因變量:LnShenGDP

    表7 Anovaa

    a. 因變量:LnShenGDP

    b. 預(yù)測變量:(常量),Lnsocial,Lnscience,Lnfixed。

    表8 系數(shù)a

    a. 因變量:LnShenGDP

    由表6可知,擬合優(yōu)度R2等于0.995,接近于1,說明模型的擬合效果較好。根據(jù)表7方差分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),p值為0.000,模型具有統(tǒng)計意義,也就是自變量與因變量之間線性關(guān)系顯著。通過表8系數(shù)表,發(fā)現(xiàn)各個自變量系數(shù)均是顯著的。我們得到模型表達(dá)式:

    LNGDP=-1353.369+4.493Lnfixed-17.436Lnscience+91.083Lnsocial

    由模型可知,固定資產(chǎn)投資額、社會保險投入對深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到良好的促進(jìn)作用,其中社會保險投入因素對其經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動作用明顯,其每增長e億元的投入額,深圳經(jīng)濟(jì)增加91.083億元;固定資產(chǎn)投資額每增加e億元,深圳經(jīng)濟(jì)增加4.493億元。在該公式中科技的投入對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起反向作用,其每增加e億元,地區(qū)經(jīng)濟(jì)減少17.436億元??梢婋m然固定資產(chǎn)投資額、科技投入、社保投入均與深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展有相關(guān)性,但科技投入對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到抑制作用。因此深圳地區(qū)需要改善科技投入結(jié)構(gòu),因地制宜,根據(jù)深圳具體發(fā)展情況,實(shí)施合理有效的科技投入方式,促進(jìn)深圳經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展[6]。雖然模型表達(dá)式中科技的投入對深圳經(jīng)濟(jì)增長起到抑制作用,但該結(jié)果只是具有借鑒作用,不能說一定正確或者錯誤。在統(tǒng)計分析中,往往受到數(shù)據(jù)量、變量間關(guān)聯(lián)性、地區(qū)復(fù)雜環(huán)境等因素影響,會導(dǎo)致模型結(jié)果表面上與實(shí)際情況不符。同時科技的投入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用起到抑制作用,也是在與選中的固定資產(chǎn)投入、文化投入、社保投入、交通運(yùn)輸投入,節(jié)能投入這5個方面一同分析的結(jié)果。另外科技投入方面領(lǐng)域比較多,也許是在不同行業(yè)的科技投入比例不合理,導(dǎo)致了科技投入對深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到抑制作用??偠灾?,該統(tǒng)計分析結(jié)果,具有一定的統(tǒng)計學(xué)意義,可為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到一定的參考價值。

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