新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值影響因素分析
——基于主成分回歸模型

劉曉曼 王合玲 張 倩

（1.新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012；2.塔里木大學(xué) 信息工程學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300）

一、引言

新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)屯墾戍邊的貢獻(xiàn)對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要作用，其歷史重任是維護(hù)新疆社會(huì)穩(wěn)定和長(zhǎng)治久安。兵團(tuán)黨委七屆三次全會(huì)強(qiáng)調(diào)，以深化改革作為發(fā)展的動(dòng)力，以兵團(tuán)向南發(fā)展作為契機(jī)，加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在新時(shí)代維穩(wěn)戍邊的新局面下，要不斷推進(jìn)各項(xiàng)事業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新，為新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作貢獻(xiàn)。

當(dāng)前相關(guān)研究中，有關(guān)新疆生產(chǎn)總值影響因素的分析研究比較分散，尤其對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值相關(guān)影響因素的分析研究較少，本文在這方面是一次有意義的嘗試，并且豐富了新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)理論。本文密切結(jié)合新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的資金投入、經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度、人力資源、科學(xué)技術(shù)、金融支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)六個(gè)方面的相關(guān)影響因素中所有相關(guān)指標(biāo)，探索影響新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值的因素，并為新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)提出合理、科學(xué)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議，對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)跨越式發(fā)展和長(zhǎng)治久安有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）采用主成分分析法研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展

崔凱（2017）利用主成分分析法對(duì)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)進(jìn)行排序，并選取代表性強(qiáng)的指標(biāo)進(jìn)行定量分析，將人均GDP作為因變量，資本、勞動(dòng)和公路交通作為自變量，進(jìn)行多元回歸分析，得到山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素主要是公路交通[1]。馬宇（2016）運(yùn)用甘肅省12個(gè)城市的競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)比主成分分析法、模糊C均值聚類算法、譜聚類和粒子群算法，得出譜聚類和粒子群算法對(duì)甘肅城市競(jìng)爭(zhēng)力分析的精確度更好[2]。耿杰（2012）將2009年河北省5個(gè)地級(jí)城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行主成分分析和聚類分析并給出相應(yīng)城市提升的對(duì)策和建議[3]。

帥亮乾（2010）運(yùn)用主成分分析法和希爾系數(shù)對(duì)貴州省經(jīng)濟(jì)的區(qū)域發(fā)展研究進(jìn)行評(píng)價(jià)[4]。曹洪偉（2010）利用主成分分析的方法把承德市與河北省內(nèi)的其他地級(jí)市進(jìn)行定量分析及排序，認(rèn)為此城市競(jìng)爭(zhēng)力較弱[5]。劉曉園（2010）利用主成分分析和聚類分析模型將河南18個(gè)省轄市（示范區(qū)）劃分為三種層次：經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)型、發(fā)展型和欠發(fā)達(dá)型，并提出河南省經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的建議[6]。沈飛（2006）利用主成分分析的方法，將大慶與全國(guó)城市進(jìn)行比較，并提出提升大慶競(jìng)爭(zhēng)力的途徑[7]。陳丹丹（2012）將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的內(nèi)涵和評(píng)價(jià)指標(biāo)做了六個(gè)方面的劃分，并用主成分分析法對(duì)四川經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析，得出四川經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素[8]。

（二）采用多元回歸分析法研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展

劉青（2008）通過(guò)對(duì)影響東西部地區(qū)外商直接投資的因素進(jìn)行回歸分析，認(rèn)為人力資源、教育與科研能力是制約西部發(fā)展的主要影響因素[9]。吳麗燕（2004）采用凱恩斯的簡(jiǎn)單基本模型、兩階段最小二乘法，對(duì)澳門(mén)經(jīng)濟(jì)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行了分析[10]。王一帆（2016）利用東北三省5年間地級(jí)行政區(qū)的循環(huán)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SBM模型和Tobit回歸分析模型分析東北三省循環(huán)經(jīng)濟(jì)影響因素[11]。李文潔（2011）利用1991—2018年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用單位根檢驗(yàn)、理論分析和模型構(gòu)建，得出對(duì)外開(kāi)放促進(jìn)市場(chǎng)一體化形成的結(jié)論[12]。

劉忠琪（2011）用混合OLS回歸方程和固定效應(yīng)回歸方程研究認(rèn)為外商直接投資對(duì)四川省經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有正向作用[13]。蔣翠俠和許啟發(fā)（2013）構(gòu)建了有關(guān)食品消費(fèi)支出影響因素的回歸模型，得出城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)行為有顯著性差異的結(jié)論[14]。王惠文（1998）采用PLS回歸方法建立城市發(fā)展相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素指標(biāo)的多重多元回歸模型，并對(duì)中國(guó)部分沿海及內(nèi)陸城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行比較分析[15]。戚順欣和傅格格等（2017）利用沈陽(yáng)市8年的地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，將被解釋因素（沈陽(yáng)GDP）和解釋因素做回歸分析，根據(jù)回歸結(jié)果，找到了影響沈陽(yáng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素[16]。

（三）采用其他方法研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展

儲(chǔ)德銀和黃文正等（2013）利用GMM方法對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距進(jìn)行分析，得出我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入差距與消費(fèi)需求存在顯著差異[17]。任保平和鈔小靜（2012）研究得出數(shù)量型增長(zhǎng)決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的快慢，質(zhì)量型增長(zhǎng)決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的優(yōu)劣[18]。趙淑玲（2008）對(duì)河南省的五大區(qū)域進(jìn)行區(qū)域間差異現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)的綜合分析，提出相應(yīng)政策[19]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者研究的是影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素、區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的影響因素以及某一個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)這個(gè)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響。但對(duì)新疆區(qū)域經(jīng)濟(jì)的研究、對(duì)新疆生產(chǎn)總值影響的研究比較少，鑒于此，本研究是一次有意義的嘗試。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）理論模型

主成分分析法的優(yōu)點(diǎn)是降維，可以將多變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)變量。這些綜合指標(biāo)承載著原始指標(biāo)的大部分信息，并且每個(gè)綜合指標(biāo)反映原始數(shù)據(jù)某個(gè)類型的特征[20]。

假定原變量的指標(biāo)為 x1，x2，…，xk，可以消除數(shù)據(jù)量綱的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)變量為 X1，X2，…，Xk：

將上式中的k個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)變量X1，X2，…，Xk轉(zhuǎn)換成m個(gè)新變量z1，z2，…，zm，要求線性變換必須滿足的三個(gè)條件為：

一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和多種經(jīng)濟(jì)因素之間的聯(lián)系，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)概念就是一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系。如果總體的回歸函數(shù)描述的是一個(gè)被解釋變量和多個(gè)解釋變量之間的線性關(guān)系，那么該總體的回歸函數(shù)就稱為多元線性回歸模型[21]。

線性回歸模型的形式一般為：

上式中，β0，β1，…，βk為未知參數(shù)；ε是隨機(jī)變量，即誤差項(xiàng)，ε～N（0，σ2）。

模型的顯著性檢驗(yàn)：

（1）回歸方程的檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）。

（2）回歸系數(shù)的檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）。

（3）多元線性回歸模型的多重共線性檢驗(yàn)。

（4）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、固定資產(chǎn)投資額、人均生產(chǎn)總值、兵團(tuán)總?cè)丝?、?duì)外貿(mào)易總額、外商投資總額、實(shí)際利用外資額等數(shù)據(jù)，來(lái)自1992—2018年《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并根據(jù)相關(guān)公式計(jì)算資金投入因素、經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度因素、人力資源因素、科學(xué)技術(shù)因素、金融支持因素和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素的相關(guān)指標(biāo)。

表1 新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值影響因素具體指標(biāo)

四、新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值影響因素的實(shí)證分析

（一）新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值現(xiàn)狀

三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展促進(jìn)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其中，第一產(chǎn)業(yè)主要包括農(nóng)、牧、漁、林業(yè)；第二產(chǎn)業(yè)以工業(yè)為主；第三產(chǎn)業(yè)以服務(wù)業(yè)為主。新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的農(nóng)業(yè)主要是種植棉花和紅棗；第二產(chǎn)業(yè)主要以綠色工業(yè)為主，其中重工業(yè)占絕大部分，輕工業(yè)占少數(shù)；第三產(chǎn)業(yè)中貨物周轉(zhuǎn)的發(fā)展極為迅速，其中旅客周轉(zhuǎn)量和貨物周轉(zhuǎn)量呈上升趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展影響新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值的發(fā)展。2013年其生產(chǎn)總值達(dá)1499.87億元人民幣，比1954年兵團(tuán)成立時(shí)增長(zhǎng)了220倍，年均增長(zhǎng)9.6%；比1981年兵團(tuán)恢復(fù)時(shí)增長(zhǎng)了22.9倍，年均增長(zhǎng)10.4%。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位進(jìn)一步加強(qiáng)，新型工業(yè)化進(jìn)程加快，工業(yè)成為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益突出。

由圖1可以看出，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在2010—2017年呈遞減的趨勢(shì)，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更加迅速，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也緩慢上升，2013年以后，其在地區(qū)生產(chǎn)總值中的占比超過(guò)了第一產(chǎn)業(yè)的占比。

圖1 1991—2018年新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)三大產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)

（二）影響因素分析

在進(jìn)行主成分分析之前，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，驗(yàn)證搜集到的數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行主成分分析。利用DPS數(shù)據(jù)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)得知 χ2=510.781，df=153，P=0.001，所以本文搜集的指標(biāo)數(shù)據(jù)可以進(jìn)行主成分分析。

表2的第二列為從大到小的特征值，第三列為方差貢獻(xiàn)率，第四列為累積貢獻(xiàn)率。由表2中可直觀看到前四個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到83.99%，所以采用前四個(gè)主成分做進(jìn)一步的分析。

表2 特征根及方差貢獻(xiàn)率

圖2中，對(duì)18個(gè)指標(biāo)的特征值進(jìn)行了評(píng)價(jià)，虛線表示觀測(cè)值的碎檢驗(yàn)，“×”表示特征值，結(jié)果顯示4個(gè)特征值大于1，保留4個(gè)主成分。圖2與表2得出的結(jié)果一致，保留4個(gè)主成分。

圖2 碎石圖

根據(jù)R語(yǔ)言軟件得到表3因子載荷陣，可知第一主成分中人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資、實(shí)際利用外資額、就業(yè)率、普通高校畢業(yè)生人數(shù)、科研活動(dòng)課題投入經(jīng)費(fèi)額、金融相關(guān)比率和第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重有較大載荷，故命名為科技資源主成分；第二主成分中的外貿(mào)依存度、每萬(wàn)人高校學(xué)生數(shù)、每萬(wàn)職工擁有科學(xué)技術(shù)人員數(shù)、保險(xiǎn)深度和新增貸存款比有較大載荷，反映了兵團(tuán)生產(chǎn)總值的經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度、人力資源、金融支持和科學(xué)技術(shù)的指標(biāo)，故命名為金融服務(wù)主成分；第三主成分中的固定資產(chǎn)投資環(huán)比增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資效益系數(shù)、商業(yè)銀行貸款增速和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重有較大載荷，反映了資金投入、金融支持和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，故命名為產(chǎn)業(yè)支持主成分；第四主成分中的外資依存度和專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)有較大的載荷，反映了經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度和科學(xué)技術(shù)的指標(biāo)，故命名為經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度主成分。

表3 因子載荷矩陣

由表4得到的主成分系數(shù)，可以得出前四個(gè)主成分與原指標(biāo)的線性組合為：

表4 主成分系數(shù)

其中，Xi是標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)變量。

利用R語(yǔ)言軟件,采用主成分分析結(jié)果中的18個(gè)原始指標(biāo)變量與新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值直接做多元線性回歸分析。結(jié)果顯示，除了變量 x1、x3、x6、x9和x10，其余變量和常數(shù)項(xiàng)都不顯著，其中R2=0.998，解釋了總體數(shù)據(jù)的99.8%，F(xiàn)檢驗(yàn)的值為411.4，說(shuō)明方程是顯著的，但是變量間存在多重共線性。

利用新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值和4個(gè)主成分Z1、Z2、Z3、Z4進(jìn)行多元線性回歸分析，可以消除各解釋變量之間的多重共線性且保留全部變量進(jìn)行線性回歸，它的AIC=272.09。本文選擇4個(gè)主成分的線性回歸，利用R語(yǔ)言軟件編程得到表5的結(jié)果，并進(jìn)行結(jié)果分析。

表5 回歸結(jié)果

由表5可知，參數(shù)的P值均小于0.05，所以參數(shù)均顯著；F檢驗(yàn)值為280.7且P值均小于0.05，說(shuō)明多元線性回歸方程整體顯著。R2=0.9799，說(shuō)明解釋了這個(gè)方程總體數(shù)據(jù)的97.99%。由以上結(jié)果可知，被解釋變量在主成分上的多元線性回歸方程為：

VIF值可以檢驗(yàn)方程是否存在多重共線性，當(dāng)0＜VIF＜10，說(shuō)明解釋變量之間不存在多重共線性；當(dāng)10≤VIF＜100，說(shuō)明解釋變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性；當(dāng)VIF≥100，說(shuō)明解釋變量之間存在嚴(yán)重多重共線性。根據(jù)R語(yǔ)言軟件，對(duì)4個(gè)主成分及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值進(jìn)行多元線性回歸，并進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，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，所以解釋變量之間沒(méi)有多重共線性。

由公式（8）可知，科技資源主成分（Z1）對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值影響最大，其次是產(chǎn)業(yè)支持主成分（Z3）、金融服務(wù)主成分（Z2），最后是經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度主成分（Z4）。

由圖3中的Residuals vs Fitted圖可知?dú)埐罨臼窃?附近隨機(jī)分布的，模型的擬合效果很好；Normal Q-Q圖可知隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布；Residuals vs Leverage這幅圖可看出預(yù)測(cè)的置信區(qū)間是比較好的。綜上，建立的回歸模型良好，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。

圖3 回歸診斷圖

由于是利用主成分法進(jìn)行多元線性回歸，現(xiàn)在需將擬合好的回歸方程進(jìn)行變量的轉(zhuǎn)化，得到最終方程。

（a）將四個(gè)主成分 Z1、Z2、Z3及 Z4的表達(dá)式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到y(tǒng)對(duì)X1～X18的線性回歸模型。其中，Xi是標(biāo)準(zhǔn)化變量，i=1，2，…，18。

（b）將標(biāo)準(zhǔn)化的自變量轉(zhuǎn)換為原始自變量。得到新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值與影響因素的線性回歸方程為：

若其余解釋變量不發(fā)生變化，由公式（9）可知：固定資產(chǎn)投資環(huán)比增長(zhǎng)率每減少1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)4.161億元；固定投資效益系數(shù)每減少1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)2.876億元；人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資每增長(zhǎng)1萬(wàn)元，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)42.957億元；外貿(mào)依存度每減少1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增加1.435億元；外資依存度每增加1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值將平均增長(zhǎng)23.191億元；實(shí)際利用外資額每增加1萬(wàn)美元，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.009億元；就業(yè)率每增加1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)16.090億元；每萬(wàn)人高校學(xué)生數(shù)每增加1人，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.899億元；普通高校畢業(yè)生人數(shù)每增加1人，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.018億元；專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)每減少1人，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.008億元；每萬(wàn)職工擁有科學(xué)技術(shù)人員數(shù)每增加1人，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.032億元；科研活動(dòng)課題投入經(jīng)費(fèi)額每增加1萬(wàn)元，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.010億元；金融相關(guān)比率每減少1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)2.837億元；商業(yè)銀行貸款增速每降低1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)3.036億元；保險(xiǎn)深度每增加1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)2.615億元；新增貸存款比每減少1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)0.887億元；第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重每增加1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)13.402億元；第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重每增加1%，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值平均增長(zhǎng)8.841億元。

五、結(jié)論與建議

利用主成分分析法，將六大方面因素的所有指標(biāo)劃分為四個(gè)主成分，第一主成分（Z1）主要從人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資、實(shí)際利用外資額、普通高校畢業(yè)生人數(shù)、科研活動(dòng)課題投入經(jīng)費(fèi)額、金融相關(guān)比率和第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重進(jìn)行解釋；第二主成分（Z2）主要解釋了外貿(mào)依存度、每萬(wàn)人高校學(xué)生數(shù)、每萬(wàn)職工擁有科學(xué)技術(shù)人員數(shù)、保險(xiǎn)深度和新增貸存款比；第三主成分（Z3）中解釋了固定資產(chǎn)投資環(huán)比增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資效益系數(shù)、商業(yè)銀行貸款增速和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重；第四主成分（Z4）解釋了外資依存度和專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)。在六個(gè)方面的影響因素中，經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度因素、人力資源因素、金融支持因素和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面的影響因素對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值有很大影響。

運(yùn)用主成分回歸模型，得到被解釋變量（新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值）與解釋變量（18個(gè)）的多元線性回歸方程，結(jié)果表明：通過(guò)增加新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資、每萬(wàn)人高校學(xué)生數(shù)、每萬(wàn)職工擁有科學(xué)技術(shù)人員數(shù)、科研活動(dòng)課題投入經(jīng)費(fèi)額和實(shí)際利用外資額可以增加新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的生產(chǎn)總值；提高外貿(mào)依存度、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、就業(yè)率、普通高校畢業(yè)生人數(shù)、保險(xiǎn)深度也可以增加新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的生產(chǎn)總值。其中，增加人均社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)其生產(chǎn)總值影響最大；降低固定資產(chǎn)投資環(huán)比增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)投資效益系數(shù)、外貿(mào)依存度、新增貸存款比、商業(yè)銀行貸款增速和金融相關(guān)比率可以增加其生產(chǎn)總值；降低固定資產(chǎn)投資環(huán)比增長(zhǎng)率對(duì)增加其生產(chǎn)總值有很大的影響。

根據(jù)主成分回歸模型的結(jié)果及分析得出的相關(guān)結(jié)論，對(duì)提高新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的經(jīng)濟(jì)給出以下建議：

（一）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不可或缺的支撐，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在對(duì)比新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)分析中，可以發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度呈上升趨勢(shì)，第三產(chǎn)業(yè)在追趕第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。在主成分回歸模型的分析結(jié)果中，增加第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)影響很重要。新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展力量較弱，需在大力推進(jìn)第一產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，加快推進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

（二）提高人口素質(zhì)，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放度

新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的人均生產(chǎn)總值呈逐年上升趨勢(shì)，這離不開(kāi)人力資源和經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放方面的因素。人口增多，可以帶動(dòng)一方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但僅僅單純?cè)黾尤丝跀?shù)量是不夠的，還需提高人口素質(zhì)。除此之外，還要擴(kuò)大新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)對(duì)外開(kāi)放程度，不斷為兵團(tuán)引進(jìn)人才和資源。例如，吸引大量外商對(duì)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)進(jìn)行投資，增加對(duì)外貿(mào)易，促進(jìn)新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

（三）制定合理扶持政策，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展

一方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，離不開(kāi)政府制定的相關(guān)扶持政策。引進(jìn)人才和資源，也離不開(kāi)優(yōu)待政策。新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)對(duì)新疆起著獨(dú)特的作用，其相關(guān)的扶持政策比較多。新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的發(fā)展帶動(dòng)著新疆的發(fā)展，1991—2018年以來(lái)，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的經(jīng)濟(jì)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，尤其是近十年，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)保持較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。要使新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持穩(wěn)定，需要不斷控制金融支持方面的因素。一是控制貸款額度，加大存款額度，使存貸款比率呈上升趨勢(shì)；二是全面推廣保險(xiǎn)服務(wù)，在保障人們權(quán)利和安全的前提下，提高地區(qū)保費(fèi)收入。