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    科技發(fā)展對于經(jīng)濟活動的影響決策模型

    2021-08-09 21:26:18趙欣雅李卓雅夏天驕
    中國集體經(jīng)濟 2021年22期
    關鍵詞:灰色預測因子分析

    趙欣雅 李卓雅 夏天驕

    摘要:經(jīng)濟活力是反映經(jīng)濟形勢和經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜?。文章選擇東部地區(qū)2000~2017年的數(shù)據(jù),以GDP為經(jīng)濟活力的指標。五項指標,即年底永久居民人數(shù)、經(jīng)營單位所在地的進出口總量、城市化率、技術市場成交額和民營企業(yè)數(shù)量,用于衡量人口變化、對外貿(mào)易、社會發(fā)展水平、科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟發(fā)展水平,分析其對經(jīng)濟活力的影響。然后,運用OLS回歸和分位數(shù)回歸法建立經(jīng)濟活力影響因素回歸模型,分析各指標的影響程度,提出提高區(qū)域經(jīng)濟活力的行動計劃。然后,選擇年終常住人口和性別比率作為衡量人口變化的指標,選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量向量自回歸分析(VAR)經(jīng)濟活力的指標。結論是,年底永久居民數(shù)量的增加將促進經(jīng)濟活力的改善,男女性別比例的擴大將阻礙經(jīng)濟活力的提高。

    關鍵詞:量化回歸;VAR;灰色預測;因子分析

    一、引言

    區(qū)域經(jīng)濟活力是衡量區(qū)域綜合競爭力的重要標準之一,是新時期區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的保證。近年來,為了抓住發(fā)展機遇,增強發(fā)展動力,我國各地實施了多項優(yōu)惠政策,如財政、稅收補貼、人才安置優(yōu)惠政策等。自2013年9月13日上海建立自貿(mào)區(qū)試點以來,中國自貿(mào)區(qū)已經(jīng)發(fā)展了六年。自由貿(mào)易區(qū)的建立可以吸引外資,促進貿(mào)易,促進經(jīng)濟發(fā)展,提高區(qū)域的綜合競爭力。因此,本文分析了這一政策對上海區(qū)域經(jīng)濟活力的影響,上海于2013年中國大陸個自由貿(mào)易區(qū)。正確把握關鍵因素,根據(jù)各地區(qū)資源優(yōu)勢和特點,同時實施各種刺激經(jīng)濟活力的政策,已成為區(qū)域經(jīng)濟研究的一個重要方面。

    二、OLS回歸和分位數(shù)回歸模型

    (一)相關分析

    量化回歸的思路來自Koneker和Bassett的(1978年)以殘差的絕對加權平均值作為最小目標函數(shù),這關系到條件分布分位數(shù)中的樣本如何受到各種變量的影響。與OLS相比,分位數(shù)對異常值的靈敏度遠遠低于均值,這是一種更穩(wěn)健的回歸。綜上關于影響東部地區(qū)經(jīng)濟活力的數(shù)學模型:

    lnGDP=α1+α2lnprp+α3lntev+α4urb+α5lnsci+α6lnent+ε

    (二)模型解決方案

    2000~2017年,相關變量對華東11個省份經(jīng)濟活力的影響,通過OLS回歸和分數(shù)回歸得到。選擇五個0.1、0.25、0.5、0.75和0.9的量化線進行回歸。通過OLS回歸獲得了影響經(jīng)濟活力因素的數(shù)學模型:

    lnGDP=3.850lnprp+0.194lntev+0.339urb+0.141lnsci+0.132lnent-35.05

    (三)增強區(qū)域經(jīng)濟活力的行動計劃

    1. 增加該地區(qū)的永久居民人數(shù)。該地區(qū)的常住人口可以反映該地區(qū)的勞動力強度。通過完善相關制度,可以吸引更多頂尖人才落戶,為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供動力保障。

    2. 發(fā)展對外貿(mào)易,增加經(jīng)營單位所在地的進出口量。東部大部分地區(qū)位于沿海地區(qū),有條件充分發(fā)展對外貿(mào)易,通過貿(mào)易吸引外資,搞市場經(jīng)濟。

    3. 增加城市居民的數(shù)量。城市人口的增長是城市化水平提高的體現(xiàn)。城鎮(zhèn)居民生活水平的提高將促進消費水平的提高,進而促進區(qū)域經(jīng)濟水平的提高。

    4. 增加科技投入??萍及l(fā)展水平的提高,將帶動人民生活水平的提高,同時,也會吸引大量的科技投入,實現(xiàn)科技發(fā)展帶動的經(jīng)濟發(fā)展。

    5. 支持和鼓勵各類企業(yè)發(fā)展。企業(yè)數(shù)量的增加和企業(yè)的健康發(fā)展,可以促進就業(yè)人數(shù)的增加和就業(yè)水平的提高,為經(jīng)濟活力注入動力。

    (四)VAR模型

    矢量自回歸模型(VAR模型)是AR模型的泛化,由克里斯托弗·西姆斯首次提出。它使用模型中的所有電流變量來回歸所有變量的一些滯后變量,以估計關節(jié)內(nèi)生變量的動態(tài)關系,將單變量自回歸模型擴展到由多變量時間序列變量組成的“矢量”自回歸模型。一般VAR(p)模型可以編寫為:

    Yt=c+A1yt-1+A2yt-2+…+Qxt+et

    VAR模型應滿足:誤差項的均值為0;誤差項的協(xié)方差Ω,沒有自相關誤差項。

    由于時間序列中可能有單位根,為了更好地研究變量之間的關系,需要增強D迪克富勒方法來測試每個時間序列的經(jīng)濟數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,避免影響實證結果可靠性的數(shù)據(jù)非站位性。在測試精度為5%的條件下,單元根測試結果表明,在自然對數(shù)處理后,所有變量的一階差分形式是靜止的,變量ln(GDP)、ln(IAE)、ln(NC)、ln(NP)和ln(POS)都是一階積分時間序列一(1),符合構建VAR模型的要求。

    (五)企業(yè)活力對經(jīng)濟活力的影響

    建立了3dVAR模型,并使用Eviews10軟件進行滯后排除測試,以確定VAR模型的滯后順序。測試結果顯示在圖1中。結果表明,滯后順序2有三個最佳選擇,其中三個選項最多,因此最佳滯后順序為2。

    VAR模型的穩(wěn)定性由特征方程根測試決定。如果VAR模型中所有方程的模塊的倒數(shù)在單位圓內(nèi),則模型被視為穩(wěn)定。測試結果顯示在Figure2和2andTableable6中。很容易得出結論,VAR模型是穩(wěn)定的。

    方差分解是一種分析VAR模型中每個變量對特定變量的影響方法,它分析了VAR模型中每個擾動因子的相應程度。圖1顯示了企業(yè)活力和經(jīng)濟活力的VARable方差分解結果。從able“7·11”中可以看出,對人均GDP影響最大的是,第T一階段的影響程度達到100%,但第二階段下降到17.65%,直到第10階段保持不變。影響程度緊隨其后的是企業(yè)數(shù)量(NC)。雖然第一階段的影響份額為0,但在第二階段增加到74.35%。

    (六)人口變化對經(jīng)濟活力的影響

    Eviews10分析后,結果顯示在TTable8中。從theTable8中可以看到,滯后順序2有三個最佳選擇,而且最多,所以最佳滯后順序如下。

    特征方程的根測試結果如圖1所示。從表1中可以看到,所有特征方程根的模數(shù)的反比小于1,因此VAR模型是穩(wěn)定的。

    VAR模型分解對人口變化對經(jīng)濟活力的影響的結果見圖2。人均GDP(PGDP)canexplainthehighestdegreeinitself,thedegreeof本身可以解釋最高,第一階段的程度是100%,thedegreeof第二階段的程度下降到82%左右,而隨著條款的減少,而人口性別比對人均GDP(PGDP)解釋程度高于常住人口結束時,對經(jīng)濟活力的影響較大,符合沖動反應函數(shù)的結論。

    三、結語

    影響經(jīng)濟活力的因素可分為以下幾個方面:人口、科技發(fā)展水平、企業(yè)數(shù)量和外貿(mào)水平。為實現(xiàn)經(jīng)濟的有效、可持續(xù)發(fā)展,通過優(yōu)惠政策和經(jīng)濟優(yōu)勢,吸引更多的高科技人才,為經(jīng)濟發(fā)展注入動力,加大科技投入,結合國家和世界發(fā)展趨勢,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構,積極推進區(qū)域落后企業(yè)轉型,減輕經(jīng)濟發(fā)展負擔??傊?,要提高區(qū)域經(jīng)濟的活力,不僅要抓住市場機遇,激發(fā)市場本身的活力,而且要注重國家政策或區(qū)域政策的落實,進一步深化改革,注重開放和貿(mào)易多元化,根據(jù)社會和國家發(fā)展趨勢制定相應的政策。抓住機遇,應對挑戰(zhàn),為經(jīng)濟發(fā)展注入動力。

    參考文獻:

    [1]王軍,何蕾,徐倩.我國煤炭價格與煤礦安全事故實證分析:基于向量自回歸模型(VAR)[J].中國礦業(yè),2019,28(06):13-17.

    [2]吳桐雨,王健.中國物流業(yè)、經(jīng)濟增長與技術創(chuàng)新——基于2002~2017年向量自回歸模型的實證研究[J].工業(yè)技術經(jīng)濟,2019,38(03):116-122.

    (作者單位:西安外國語大學商學院)

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