運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素

楊柳玉

（德宏師范高等?？茖W(xué)校，云南 芒市 678400）

一、引言

GDP 是體現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況和人民群眾客觀生活質(zhì)量的重要指標(biāo)，是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)[2]，對(duì)影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行研究和分析，不僅有利于云南省經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，也有利于一個(gè)國(guó)家和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)和線性回歸分析的知識(shí)，結(jié)合云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況，選取合適的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行相關(guān)關(guān)系的分析，這對(duì)于云南省未來經(jīng)濟(jì)的高速、穩(wěn)定增長(zhǎng)具有重要的意義。

二、大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop簡(jiǎn)介

大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop 是中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)在推進(jìn)我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)及數(shù)據(jù)分析行業(yè)方面的最新進(jìn)展，該平臺(tái)支持多種數(shù)據(jù)接口，能與企業(yè)現(xiàn)有的ERP、CRM、OA、財(cái)務(wù)軟件(金蝶、用友、SAP 等)以及公司網(wǎng)站等資源實(shí)現(xiàn)無疑對(duì)接，集成了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及預(yù)處理功能，提供實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一接口，節(jié)省了大量的重復(fù)開發(fā)成本[1]，該平臺(tái)能不斷集成新的數(shù)據(jù)分析算法和新的功能模塊，對(duì)算法庫進(jìn)行終生維護(hù)并不斷調(diào)優(yōu)，可隨著用戶的需求不斷擴(kuò)展。在數(shù)據(jù)安全方面，該平臺(tái)支持私有云方式，自主研發(fā)的安全管理體系可提供多達(dá)五重的防護(hù)，通過認(rèn)證、加密、監(jiān)控和追蹤等手段，在傳統(tǒng)PC 端和移動(dòng)終端提供數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案。該平臺(tái)還讓數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析操作更為簡(jiǎn)單，獨(dú)創(chuàng)的一鍵報(bào)表生成功能，使得非專業(yè)人士也可輕松發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，無需縮寫任何代碼就能建立和使用分析模型。在提供多終端設(shè)備支持方面，該平臺(tái)可通過手機(jī)輕松訪問，并能通過手機(jī)了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，數(shù)據(jù)分析人員則能通過手機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作[1]。

大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop 只需三步就可以搭建一個(gè)個(gè)性化的分析模型:第一步，選擇數(shù)據(jù)；第二步，搭建算法；第三步，結(jié)果展示。

三、基礎(chǔ)理論知識(shí)

（一）線性回歸分析

一切運(yùn)動(dòng)著的事物都是相互聯(lián)系、相互制約的，從而，描述事物和事物運(yùn)動(dòng)的變量之間也是相互聯(lián)系、相互制約的[4]。 線性回歸分析就是是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，應(yīng)用十分廣泛，自變量與因變量之間的關(guān)系可以用一條直線近似表示，其表達(dá)形式為 ，e 為誤差服從均值為零的正態(tài)分布[1]，依據(jù)自變量的個(gè)數(shù)，線性回歸分析還可以分為一元線性回歸分析和多元線性回歸分析．只有一個(gè)自變量和因變量，且自變量與因變量之間是線性關(guān)系，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析；有兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量，一個(gè)因變量，且自變量與因變量之間是線性關(guān)系，這種回歸分析稱為多元線性回歸分析[3]。

（二）數(shù)據(jù)分析思維與流程

1．?dāng)?shù)據(jù)分析思維

數(shù)據(jù)分析思維是我們?cè)诖髷?shù)據(jù)時(shí)代做數(shù)據(jù)分析或解決業(yè)務(wù)問題時(shí)的一種思維方式，也是在解決業(yè)務(wù)問題時(shí)所必需的一種思維方式。在大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)重要的數(shù)據(jù)分析思維方式是如何應(yīng)用正確的數(shù)據(jù)分析方法獲取數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)，挖掘出這些數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的決策和利潤(rùn)及資源的最優(yōu)化[1]。

2．?dāng)?shù)據(jù)分析流程

本次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的流程為:

（1）根據(jù)云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和以往文獻(xiàn)的研究，建立用于回歸分析的指標(biāo)體系；

（2）依據(jù)建立的指標(biāo)體系，獲取和收集數(shù)據(jù)；

（3）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（數(shù)據(jù)的描述性分析、清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約）；

（4）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)；

（5）利用多元線性回歸分析方法，建立多元線性回歸模型，分析云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素。

四、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

（一）主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)獲取

1．經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取

依據(jù)云南經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和相關(guān)文獻(xiàn)的研究，將云南省產(chǎn)業(yè)的發(fā)展作為分析影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素，選取“第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”和“財(cái)政支出占GDP 的比重”為自變量，以“云南省生產(chǎn)總值（GDP）”為因變量，分析影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素。

第一產(chǎn)業(yè)主要指生產(chǎn)食材以及其他一些生物材料的產(chǎn)業(yè)，包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)等直接以自然物為生產(chǎn)對(duì)象的產(chǎn)業(yè)。第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了農(nóng)業(yè)對(duì)我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

第二產(chǎn)業(yè)主要是指加工制造產(chǎn)業(yè)，利用自然界和第一產(chǎn)業(yè)提供的基本材料進(jìn)行加工處理，包括礦石、石油、化學(xué)工業(yè)、食品等進(jìn)行加工處理的產(chǎn)業(yè)。第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了工業(yè)對(duì)我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

第三產(chǎn)業(yè)是指第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè)，范圍比較廣泛，主要包括交通運(yùn)輸業(yè)、通訊產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、餐飲業(yè)、金融業(yè)、教育產(chǎn)業(yè)、公共服務(wù)業(yè)等非物質(zhì)生產(chǎn)部門，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了服務(wù)業(yè)對(duì)我國(guó)省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

選取21 世紀(jì)以來最近17 年云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的這五項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為研究的因變量和自變量．即選取從2001 年至2017 年的17 項(xiàng)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。

將“云南省生產(chǎn)總值”設(shè)為因變量，“第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”和“財(cái)政支出占GDP 的比重”設(shè)為自變量。

因變量:云南省生產(chǎn)總值（億元）。

自變量一:第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）。

自變量二:第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）。

自變量三:第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）。

自變量四:財(cái)政支出占GDP 的比重（百分比。

2．?dāng)?shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)的獲取采用外部數(shù)據(jù)獲取，通過相關(guān)云南政府網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)。從云南省統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站中獲取《2002 年云南統(tǒng)計(jì)年鑒》至《2018云南統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)作為云南省21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原始數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)見附錄圖4-1 云南省歷年生產(chǎn)總值原始數(shù)據(jù)和圖4-2云南省歷年財(cái)政原始數(shù)據(jù)所示。

圖4-1：大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop 操作界面

從原始數(shù)據(jù)中獲取我們所要的云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)，從表中可以看出自21 世紀(jì)以來，隨著改革開放和經(jīng)濟(jì)全球化的不斷加深，從2001年至2017 年這17 年間，云南省的經(jīng)濟(jì)的發(fā)展十分迅速，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)和跨越式的增長(zhǎng)，相關(guān)數(shù)據(jù)如表4-1 所示。

表4-1：云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

將表4 1 中的數(shù)據(jù)制成Excel 表格，以便使用大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，Excel表格見附錄圖4-3 云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)Excel 數(shù)據(jù)表格所示。

1．?dāng)?shù)據(jù)的描述性分析

數(shù)據(jù)的描述性分析，是分析數(shù)據(jù)集中各變量（或者說屬性）的特征，測(cè)度變量的集中趨勢(shì)和離散程度．可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作明確目標(biāo)．描述性分析相關(guān)的數(shù)據(jù)如表4 2 所示。

表4-2：數(shù)據(jù)描述性分析

從表4-1 和表4-2 中的數(shù)據(jù)可以看出:

云南省的GDP 由2001 年的2138.31 億元增長(zhǎng)到2017 年的16376.34 億元，增長(zhǎng)了14238.03億元，平均每年為7644.91 億元，標(biāo)準(zhǔn)差為4637.79，說明數(shù)據(jù)的離散程度較大．GDP 在17年間都是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2001 年至2009 年上升趨勢(shì)較為平緩，2009 年至2017 年上升趨勢(shì)較快，人均生產(chǎn)總值由2001 年的5015 元/人發(fā)展到2017 年的34221 元/人，平均每年每人增長(zhǎng)1718 元。

第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由2011 年的444.42 億元增長(zhǎng)到2017 年的2338.37 億元，增長(zhǎng)了1893.95 億元，平均每年為1230.75 億元，平均每年增長(zhǎng)118.37 億元，標(biāo)準(zhǔn)差為641.71，說明數(shù)據(jù)的離散程度較?。?001 年 至2010 年增 長(zhǎng) 較為緩 慢，2010 年 至2017 年增長(zhǎng)十分迅速，2008 年至2010 年間增長(zhǎng)最為緩慢。

第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由2001 年的868.06 億元增長(zhǎng)到2017 年的6204.97 億元，增長(zhǎng)了5336.91 億元，平均每年為3132.49 億元，平均每年增長(zhǎng)333.56 億元，標(biāo)準(zhǔn)差為1808.36，說明數(shù)據(jù)的離散程度較大。2001 年至2009 年增長(zhǎng)較為緩慢，2009年至2017 年增長(zhǎng)較快，2008 至2009 年增長(zhǎng)最為緩慢。

第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，由2001 年的825.83 億元增長(zhǎng)到2017 年的7833.00 億元，增長(zhǎng)了7007.17 億元，平均每年為3281.61 億元，平均每年增長(zhǎng)437.95 億元，標(biāo)準(zhǔn)差為2203.94，說明數(shù)據(jù)的離散程度較大．2001 年至2017 年增長(zhǎng)都較為快速．

2．?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)中存在單位之間的不同，因此需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理（或者數(shù)據(jù)的無量綱化處理），以消除量綱的影響。使用大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop 對(duì)云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這里使用的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是零均值標(biāo)準(zhǔn)化[1]，零均值標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)的值減去均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差，零均值標(biāo)準(zhǔn)化的公式為:

大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)Datahoop 的操作界面如圖4-1 所示。標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)如表4-3 所示。

表4-3：標(biāo)準(zhǔn)化處理模型結(jié)果

五、數(shù)據(jù)可視化

現(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖形處理、人機(jī)交互等技術(shù)，將采集或模擬的數(shù)據(jù)變換為可識(shí)別的圖形符號(hào)、圖形、視頻或動(dòng)畫，并以此呈現(xiàn)對(duì)用戶有價(jià)值的信息。

（一）折線圖

作出因變量和自變量隨時(shí)間變化的折線圖。

從折線圖中可以看出數(shù)據(jù)的總體變化趨勢(shì)，如圖5-1 所示，反映了云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。從圖中可以看出因變量y和自變量、總體的趨勢(shì)是隨著時(shí)間的變化而增加，自變量 總體的趨勢(shì)也是隨著時(shí)間的變化而增加，但上升的趨勢(shì)比較曲折，其中有上升也有下降。

圖5-1：云南省GDP 與第一二三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出占GDP 比重

（二）散點(diǎn)圖

作出云南省生產(chǎn)總值與各個(gè)自變量之間的散點(diǎn)圖。

從散點(diǎn)圖中可以看出兩個(gè)連續(xù)性變量之間的關(guān)系，如圖5 2、圖5 3、圖5 4 和圖5 5 所示，反映了云南省生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和財(cái)政支出占GDP 的比重之間的關(guān)系，從圖中可以看出因變量y 與自變量x1、x2、x3、x4之間有明顯的線性關(guān)系。

圖5-2：云南省GDP 與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

圖5-3：云南省GDP 與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

圖5-4：云南省GDP 與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

圖5-5：云南省GDP 與財(cái)政支出占GDP 比重

六、建立多元線性回歸模型

（一）變量間的相關(guān)系數(shù)

建立多元線性回歸模型，需要檢驗(yàn)各變量之間的相關(guān)系數(shù)，以判斷各變量之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系，運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)算法庫統(tǒng)計(jì)分析中的的相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算各變量之間的相關(guān)系數(shù)。

兩個(gè)自變量或兩個(gè)以上自變量之間彼此相關(guān)且他們之間的相關(guān)性較強(qiáng)，此時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題．通過相關(guān)系數(shù)矩陣，可以比較精確的反映各個(gè)變量之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系，以判斷自變量之間相關(guān)性的強(qiáng)弱，判斷自變量之間是否存在多重共線性，如果存在多重共線性，就需要進(jìn)行相應(yīng)的處理，以保證分析的準(zhǔn)確性，相關(guān)系數(shù)矩陣如表6-1 所示。

表6-1：相關(guān)系數(shù)矩陣

從表6-1 中可以看出云南省生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%，他們之間是正向的關(guān)系；云南省生產(chǎn)總值與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%，他們之間是正向的關(guān)系；云南省生產(chǎn)總值與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%，他們之間是正向的關(guān)系；云南省生產(chǎn)總值與財(cái)政支出占GDP 比重的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了91%，他們之間是正向的關(guān)系．即自變量y和因變量 之間具有高度的相關(guān)性，可以對(duì)其進(jìn)行多元線性回歸分析。但從表6 1 中可以看出，四個(gè)自變量之間的相關(guān)系數(shù)都較高，說明自變量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，存在多重共線性問題，需要進(jìn)行相應(yīng)的處理。

（二）模型建立與求解

根據(jù)以上一系列的分析，建立多元線性回歸模型:

運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行求解，求解過程見附錄圖6-1 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)模型求解過程所示．模型的求解結(jié)果如下列表格所示。

從表6-2 原始模型匯總和表6 3 原始模型結(jié)果及檢驗(yàn)可以得出多元線性回歸模型為:

表6-2：原始模型匯總

表6-3：原始模型結(jié)果及檢驗(yàn)

七、模型檢驗(yàn)

（一）模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

模型的擬合效果見附錄表7-1 模型擬合結(jié)果所示，模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是對(duì)回歸模型擬合效果的檢驗(yàn)，回歸模型中用可決系數(shù) 評(píng)價(jià)模型的擬合程度，可決系數(shù) 越接近1，說明模型的擬合效果越好；可決系數(shù) 越接近0，說明模型的擬合效果越差。

表7-1：擬合結(jié)果

續(xù)表

通過表6-2 原始模型匯總可以得到可決系數(shù) 為0.999999999，接近于1，說明模型的擬合效果很好。

通過表7-1 擬合結(jié)果和圖7-1 擬合效果圖可以看出原始數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的誤差差是很小的，接近于0，說明模型的擬合程度好。

圖7-1：擬合效果圖

八、模型結(jié)果分析與評(píng)價(jià)

（一）模型結(jié)果分析

回歸模型中x1、x2、x3、x4的回歸系數(shù)分別為0.1384、0.39、0.4752、-0.0000327，常數(shù)項(xiàng)為2.3592，回歸系數(shù)表示:當(dāng)其他的自變量固定不變時(shí)，這個(gè)自變量本身每變動(dòng)一個(gè)單位，因變量y 的改變量。從回歸系數(shù)上看，x2和x3的變動(dòng)對(duì)y的影響較大，x1和x4的變動(dòng)對(duì)y 的影響相對(duì)較小，x1、x2和x3與y 呈現(xiàn)正向關(guān)系，而x4與y呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。

從多元線性回歸方程的回歸系數(shù)可以看出，當(dāng)固定另外三個(gè)自變量不變時(shí):第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動(dòng)一個(gè)單位，云南省GDP 平均增加0.1384個(gè)單位；第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動(dòng)一個(gè)單位，云南省GDP 平均增加0.39 個(gè)單位；第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動(dòng)一個(gè)單位，云南省GDP 平均增加0.4752 個(gè)單位；財(cái)政支出占GDP 的比重每變動(dòng)一個(gè)單位，云南省GDP 平均減少0.0000327 個(gè)單位．由此可以看出第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)云南省GDP增長(zhǎng)有很大的貢獻(xiàn)度，而財(cái)政支出占GDP 的比重對(duì)云南省GDP 的增長(zhǎng)有著負(fù)作用。

（二）回歸模型評(píng)價(jià)

回歸模型為 ．由回歸方程可以看出第二、三產(chǎn)業(yè)對(duì)云南省生產(chǎn)總值的影響較大，第一產(chǎn)業(yè)對(duì)云南省生產(chǎn)總值的影響較小，財(cái)政支出占GDP 的比重與云南省生產(chǎn)總值呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系．雖然回歸模型的擬合程度很高，回歸方程也是顯著的，但財(cái)政支出占GDP 比重對(duì)云南省GDP 的影響與實(shí)際不相符合．說明回歸模型是存在一定的問題的。

另一方面是雖然該回歸模型建立了影響云南省生產(chǎn)總值的多元線性回歸方程，但在實(shí)際的生活中，云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素還有許多，且每個(gè)因素的影響程度都各不相同．因此該回歸模型只是結(jié)合云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況，選取了四個(gè)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行研究，除了這幾個(gè)因素外，還有其他的一些因素也會(huì)影響云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

九、云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議

（一）加大第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度

云南省第二產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá)，加大對(duì)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度，促進(jìn)云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展。要自覺把思想和行動(dòng)統(tǒng)一到黨中央、國(guó)務(wù)院的重大決策部署上來，堅(jiān)決貫徹落實(shí)國(guó)家產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的決策部署。云南省要正確認(rèn)識(shí)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的困難和面臨的機(jī)遇，加快產(chǎn)能的整合，支持重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，深入推進(jìn)智能制造，堅(jiān)持“兩型三化”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，緊盯重大項(xiàng)目的推進(jìn)與建設(shè)。

云南省要發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì)，加大對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度，深入貫徹《“十三五”服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》。云南省政府要加強(qiáng)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的宏觀調(diào)控，加大支持力度，將重點(diǎn)行業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的主攻方向，堅(jiān)持加大扶持，大幅增加服務(wù)業(yè)投入，確保服務(wù)業(yè)有序健康發(fā)展。

（二）減少財(cái)政支出

云南省要適當(dāng)減少對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支出，精確定位對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支持，從而促進(jìn)云南省總體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。要積極落實(shí)財(cái)政政策，財(cái)政資金要精準(zhǔn)落實(shí)到位，避免額外的財(cái)政支出，著力降低企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)，優(yōu)化調(diào)整財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，提高財(cái)政資金效益，為云南省產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造更好的條件。