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    影響上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素探討

    2020-11-30 09:31胡錦程
    關(guān)鍵詞:回歸模型城市發(fā)展數(shù)學(xué)建模

    胡錦程

    【摘? 要】21世紀(jì)以來,中國正面臨高速發(fā)展帶來的一系列挑戰(zhàn),為實(shí)現(xiàn)中華民族的偉大復(fù)興而努力奮斗。改革開放以來,上海的經(jīng)濟(jì)發(fā)展便領(lǐng)先于其他城市,除了地理位置優(yōu)勢(shì)和開放通商口岸的政策,也有其他因素影響上海經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。近期,上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展遇到了瓶頸,其GDP增速落后于全國平均水平。因此,論文利用數(shù)學(xué)線性回歸,對(duì)可能影響上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行了分析,并在此基礎(chǔ)上對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出個(gè)人見解和合理建議。

    【Abstract】Since the 21st century, China is facing a series of challenges brought about by its rapid development, striving to realize the great rejuvenation of the Chinese nation. Since the reform and opening up, the economic development of Shanghai has been ahead of other cities. In addition to the geographical advantages and the policy of opening up trade ports, there are also other factors affecting the economic development of Shanghai. Recently, the economic development of Shanghai has encountered a bottleneck, and its GDP growth rate lags behind the national average. Therefore, this paper uses mathematical linear regression to analyze the factors that may affect the economic development of Shanghai. At the same time, based on this, the paper puts forward personal opinions and reasonable suggestions on the economic development of Shanghai.

    【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)建模;回歸模型;城市發(fā)展;影響因素

    【Keywords】mathematical modeling; regression model; urban development; influencing factors

    【中圖分類號(hào)】F127? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069(2020)10-0021-02

    1 研究背景

    隨著中國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,上海已成為中國重要的科技和金融中心[1]。上海多項(xiàng)指標(biāo)居世界第一,是一個(gè)重要的世界性國際港口。同時(shí),上海成立了中國大陸首個(gè)自貿(mào)區(qū)[2]。上海作為長江三角洲的核心城市,自改革開放后,上海連續(xù)幾十年GDP總量位于全國第一,并在2017年成為中國首個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到三萬億的城市[3]。

    但過快的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也使上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到了瓶頸期,2019年上半年,上海GDP增速僅為5.9%,落后全國平均水平0.4%[4]。上海面臨的部分問題如下:一是土地壓力大,因?yàn)橥恋孛娣e有限,其是中國四個(gè)直轄市中最小的,兩千萬人口已經(jīng)占據(jù)上海許多土地資源,想要發(fā)展就需要犧牲農(nóng)業(yè)和制造業(yè)此類占地面積大的產(chǎn)業(yè),而高新科技產(chǎn)業(yè)目前又不完善,使上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入瓶頸;二是轉(zhuǎn)型壓力大,上海由于處于長江入???,早期經(jīng)濟(jì)發(fā)展過于依賴運(yùn)輸,但隨著其他通商口岸的開放,上海的優(yōu)勢(shì)顯然已經(jīng)不存在了,所以就需要發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)——服務(wù)業(yè)[5];三是撫養(yǎng)壓力大,人口老齡化嚴(yán)重是全國都在面臨的問題,青年一代需要贍養(yǎng)老人的同時(shí)也需要撫養(yǎng)孩子,承擔(dān)著撫養(yǎng)家庭的責(zé)任,同時(shí),退休的老人也需要政府或企業(yè)發(fā)放退休金,增加了財(cái)政支出[6]。因此,本文為探究影響上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素,對(duì)上海近十年的教育支出,勞動(dòng)人口占比,第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

    2 影響因素及模型的選取

    本文應(yīng)用數(shù)學(xué)回歸模型,對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素進(jìn)行探究。結(jié)合實(shí)際情況分析,選用了可能對(duì)城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的以下幾項(xiàng)因素。

    2.1 教育支出

    科教興國,人才強(qiáng)國。我國素來把教育放在優(yōu)先地位,正是因?yàn)榻逃梢允箛腋粡?qiáng)。對(duì)于一個(gè)城市來說也是如此。教育發(fā)展水平提高,人民接受教育的程度也會(huì)隨之提高,知識(shí)儲(chǔ)備量提高,思想水平也會(huì)隨之提高,從而為發(fā)展作出更大更多的貢獻(xiàn)。因此,對(duì)教育支出的分析是很有必要的。

    2.2 勞動(dòng)人口占比

    勞動(dòng)人口是指一個(gè)區(qū)域所有人口中擁有勞動(dòng)能力的人口。這與人的年齡有很大關(guān)聯(lián),因此,中國男性中15~64歲屬于勞動(dòng)適齡范圍,女性為16~59歲。我國十分重視勞動(dòng)人口的數(shù)量,因此,推測(cè)勞動(dòng)人口占比可能對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定的影響。

    2.3 第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值

    第一產(chǎn)業(yè)是指各類職業(yè)農(nóng)民和各類水生、土生等農(nóng)業(yè)原始產(chǎn)品;第二產(chǎn)業(yè)是指包括各類專業(yè)工人和各類工業(yè)或產(chǎn)品;第三產(chǎn)業(yè)是指各類服務(wù)或商品。第一產(chǎn)業(yè)是各產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),第二產(chǎn)業(yè)是核心,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展促進(jìn)前面兩大產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。三大產(chǎn)業(yè)相互制約又相互促進(jìn)。三者共同作用,從而帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,本文探究了近年上海三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

    2.4 地理位置與政策

    地理位置是否優(yōu)越與發(fā)展有很大的關(guān)系。例如,古希臘的地理位置就對(duì)其城邦制度和貿(mào)易經(jīng)濟(jì)造成了很大的影響。上海地處長江三角洲東部,是一個(gè)良好的江海港口。因此,在早期上海就作為通商口岸與世界進(jìn)行交流貿(mào)易,經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早。但此變量無法選取數(shù)據(jù),故不做統(tǒng)計(jì)。

    綜上,本課題通過調(diào)查相關(guān)數(shù)據(jù),建立了如下的數(shù)學(xué)模型:

    Y=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β0+ε

    其中,X1為教育支出;X2為第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值;X3為第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值;X4為第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值;X5為勞動(dòng)人口占比;Y為上海GDP;ε為殘差;β1~β5為參數(shù)。

    3 模型的參數(shù)估計(jì)、檢驗(yàn)及修正

    3.1 對(duì)回歸模型的描述

    由表1得知,選取的數(shù)據(jù)擬合度較高,調(diào)整后R方高達(dá)0.999,十分接近1,即上海GDP有99.9%的可能性與三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有關(guān)。對(duì)方差的分析見表2。

    由表2得知,Sig值遠(yuǎn)小于0.05,可知自變量與因變量之間存在顯著的線性關(guān)系,模型擬合度較好,所以通過顯著性的檢驗(yàn)。

    3.2 回歸系數(shù)及檢驗(yàn)效果

    由表3得知,最后一列數(shù)據(jù)顯示方差膨脹因子值均大于2,且容差接近0,從而表明自變量之間可能存在多重線性關(guān)系。換言之,自變量受因變量影響,對(duì)結(jié)果的測(cè)定并不一定準(zhǔn)確,因?yàn)樽宰兞恐g互相影響,為驗(yàn)證之前的分析結(jié)果,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析。

    3.3 使用逐步回歸分析法修正模型

    逐步回歸可以有效消除變量多重共線問題,從而提高模型的估計(jì)精度,提升模型的預(yù)測(cè)水平,通過對(duì)變量的逐步回歸分析,結(jié)果如表4所示。

    因而可以得出結(jié)論:保留的標(biāo)量只有第一、二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值,而教育支出、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和勞動(dòng)人口占比三個(gè)變量被剔除??梢缘贸龌貧w方程:

    Y=1.002X3+1.059X2-411.843

    4 結(jié)論與建議

    從上述最終模型可以看出上海近十年生產(chǎn)值與第一、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值密切相關(guān),發(fā)展第一、第二產(chǎn)業(yè)確實(shí)可以帶來經(jīng)濟(jì)進(jìn)步,但這也許會(huì)帶來瓶頸期,此時(shí)需要進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,拉動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長,從而突破瓶頸,持續(xù)走向新的高峰。因此,建議上海繼續(xù)推動(dòng)深化改革,不斷提升科技研發(fā)和創(chuàng)新服務(wù)水平,保障其經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)發(fā)展。雖然本文沒有得出教育、第三產(chǎn)業(yè)與上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展的緊密聯(lián)系,然而考慮到本研究獲取數(shù)據(jù)的局限性,在將來的研究中將試圖采用更豐富的數(shù)據(jù)和更完善的模型,從而優(yōu)化和提升本文的相關(guān)結(jié)論。

    【參考文獻(xiàn)】

    【1】寧越敏.外商直接投資對(duì)上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2004,24(3):313-317.

    【2】印堃華,趙傳葆,胡彬.房地產(chǎn)業(yè)在上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的支柱地位研究——房地產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)剖析及思考[J].財(cái)經(jīng)研究,2000(12):44-50.

    【3】金潤圭,查貴勇,王浩.跨國公司地區(qū)總部與上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J].國際商務(wù)研究,2005(4):14-19.

    【4】王如忠,朱拓.上??偛拷?jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素及其對(duì)策:基于SWOT分析框架的研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2009(10):77-85.

    【5】吳盼,杜明星.上海市產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響因素研究[J].科技管理研究,2014,34(03):74-77.

    【6】樊瀟彥,高紅霞.上海市居民儲(chǔ)蓄影響因素的實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2002(03):56-59.

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