趙 亮

(貴州大學(xué)，貴州 貴陽 550025)

縣域經(jīng)濟介于宏觀經(jīng)濟和微觀經(jīng)濟之間，是聯(lián)系國家、省市與鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村落的紐帶，它屬于中觀經(jīng)濟的范疇?？h域經(jīng)濟的持續(xù)、健康和快速發(fā)展既能夯實省市發(fā)展的基礎(chǔ)，增加省市發(fā)展的后勁，又能帶動村鎮(zhèn)的繁榮，起到承上啟下的積極作用。［1］縱觀全國各省市縣域經(jīng)濟的的發(fā)展情況，少數(shù)民族聚居的縣域經(jīng)濟近些年來，仍然處于較貧困與較落后的狀態(tài)。加快少數(shù)民族地區(qū)縣域經(jīng)濟地發(fā)展，對于實現(xiàn)各民族共同富裕，維護國家地區(qū)穩(wěn)定，完成“十二五”期間各項經(jīng)濟社會的既定目標(biāo)有重要意義。［2］

本文選取貴州省玉屏侗族自治縣為研究對象，通過對其縣域經(jīng)濟的發(fā)展進行實證分析，得出一些重要結(jié)論和相關(guān)政策建議。此外，對玉屏縣縣域經(jīng)濟的研究，希望可以為其他省市少數(shù)民族地區(qū)縣域經(jīng)濟的發(fā)展提供有意義的借鑒。

一、玉屏侗族自治縣縣域經(jīng)濟發(fā)展的總體狀況

玉屏是銅仁市乃至貴州省的工業(yè)重鎮(zhèn)。近年來，玉屏搶抓西部大開發(fā)的機遇，玉屏充分依托交通、電力、區(qū)位等優(yōu)勢，走“興工、活商、強農(nóng)”的路子，著力構(gòu)建“四化三園”(工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、市場化、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、工業(yè)園、商貿(mào)園、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園)的發(fā)展框架，大力實施招商引資，走工業(yè)興縣的道路。全縣建成了大龍、卓嶺、三家橋三個工業(yè)園區(qū)，形成了電力、冶煉、化工、建材、制藥、釀造、機電、農(nóng)副產(chǎn)品加工等八大產(chǎn)業(yè)體系。隨著大量企業(yè)的落戶，玉屏的社會經(jīng)濟發(fā)生了巨大變化。玉屏侗族自治縣2010年全縣生產(chǎn)總值達25.11億元，比上年增長13.1%，其中人均GDP達16742元，一、二、三次產(chǎn)結(jié)構(gòu)為14.94:54.02:31.04;財政總收入達2.82 億元，地方財政收入達1.51億元;農(nóng)民人均純收入達4254元，縣域經(jīng)濟社會綜合實力躍居全省第13位。率先在銅仁市初步跨入工業(yè)化階段，有的指標(biāo)已高于全省平均水平。規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值占銅仁市的二分之一，農(nóng)業(yè)已由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向商品農(nóng)業(yè)邁進，農(nóng)村經(jīng)濟向多元化發(fā)展。農(nóng)業(yè)方面，在穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的基礎(chǔ)上，現(xiàn)已初步形成雜交稻制種、瘦肉型豬、柑桔、大板栗、柿子、茶葉、油茶、苗圃基地。工業(yè)方面，已形成了電力、建材、化工、冶煉、機械、機修、五金、服裝、釀造、食品等門類較為齊全的工業(yè)體系。非公有制經(jīng)濟發(fā)展迅速，所交稅金占地方財政收入40%左右。

二、玉屏侗族自治縣縣域經(jīng)濟發(fā)展的實證分析

少數(shù)民族地區(qū)縣域經(jīng)濟的快速、健康和持續(xù)發(fā)展與其城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況、農(nóng)業(yè)資源稟賦、人力資源、科技水平等五項指標(biāo)關(guān)系密切。本文就采用這五項指標(biāo)對玉屏侗族自治縣1995年～2010年縣域經(jīng)濟的發(fā)展?fàn)顩r進行測評。

(一)模型形式

玉屏侗族自治縣縣域經(jīng)濟發(fā)展實證研究部分采用的如下形式的多元線性回歸計量模型:

Y1= β0+ β1X1t+ β2X2t+ β3X3t+ β4X4t+ β5X5t+ μt

Y代表經(jīng)濟發(fā)展水平，X1代表從事非農(nóng)生產(chǎn)的人口比例(即城鎮(zhèn)化水平)，X2代表第三產(chǎn)業(yè)增加值(主要指旅游業(yè))占GDP的比重(即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況)，X3代表招商引資資金數(shù)量，X4代表人均教育支出(即人力資源狀況)，X5代表R＆D經(jīng)費投入(即科技水平)。β為待估計的參數(shù)，μt代表隨機項，t=1，2，…，17。［3］

(二)數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于歷年《貴州統(tǒng)計年鑒》和歷年《玉屏侗族自治縣政府工作報告》。為了增強可比性，剔出價格因素對計量結(jié)果的產(chǎn)生有害影響，所有數(shù)據(jù)都利用GDP平減指數(shù)(以1995年數(shù)據(jù)為基期)進行處理。研究使用的計量分析軟件為 EViews6.0 和 SPSS16.0。

(三)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

由于用非平穩(wěn)的時間序列建立回歸模型會帶來虛假回歸的問題，因此在進行計量模型分析前要對樣本數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。對于平穩(wěn)的時間序列可以直接運用最小二乘法OLS進行計量分析，而對于非平穩(wěn)的時間序列，在建立模型之前，首先應(yīng)通過差分把非平穩(wěn)的時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)的時間序列，然后再建立模型。［4］

本文平穩(wěn)性檢驗采用的計量方法是ADF單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 時間序列 Y、X1、X2、X3、X4、X5的 ADF 單位根檢驗結(jié)果

時間序列數(shù)據(jù) Y、X1、X2、X3、X4、X5在 10% 的臨界值下檢驗結(jié)果都是平穩(wěn)，表明所有的時間序列數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的，可以直接使用最小二乘法OLS進行計量分析。

(四)參數(shù) β0、β1、β2、β3、β4、β5的普通最小二乘法(OLS)估計

為了研究總體回歸模型中Yi=β0+β1Xi+μi中變量X與Y之間的線性關(guān)系，需要求一條擬合直線。一條好的擬合直線應(yīng)該使殘差平方和達到最小，依次為準(zhǔn)則，確定X與Y之間的線性關(guān)系。這就是著名的“普通最小二乘法(Ordinary Least Squares)”，也叫做最小二乘法或最小平方法，簡記為 OLS。［5］

OLS估計結(jié)果見表2。

表2 參數(shù) β0、β1、β2、β3、β4、β5的最小二乘估計結(jié)果

從表2的回歸結(jié)果可以看出，F(xiàn)=193.9995，F(xiàn)值的相伴概率約等于零，說明模型整體的回歸效果很好;修正后的可決系數(shù) R－2=0.983690，模型的擬合度非常好;t值的相伴概率都接近于零，因此要拒絕原假設(shè)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)資源稟賦、人力資源、科技水平對經(jīng)濟發(fā)展水平有顯著的推動作用。

對回歸方程式的解釋:表示城鎮(zhèn)化水平的提高對玉屏侗族自治縣縣域經(jīng)濟的發(fā)展起到正向推動作用，城鎮(zhèn)化水平每提高一個百分=點將帶動縣域經(jīng)濟增長0.345784個百分點;0.404306表示第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重越高對縣域經(jīng)濟的發(fā)展推動作用越大，第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重每提高一個百分點將帶動縣域經(jīng)濟=0.944150增長0.404306個百分點;表示玉屏侗族自治縣縣域經(jīng)濟的發(fā)展非常依賴招商引資數(shù)量的增加，招商引資數(shù)量每增加一個百分點將帶動=0.357437縣域經(jīng)濟增長0.94415個百分點;表示玉屏侗族自治縣人均教育支出每增加一個百分點將帶動其縣域經(jīng)濟增長0.357437個百分點;=0.254044表示R＆D經(jīng)費投入每增加一個百分點將帶動其縣域經(jīng)濟增長0.254044個百分點。

(五)對回歸方程式的計量檢驗

為避免計量回歸結(jié)果的不準(zhǔn)確和不穩(wěn)定，采用自相關(guān)檢驗、多重共線性、異方差檢驗和正態(tài)性檢驗進行檢驗，以保證回歸方程計量結(jié)果的可靠性。［6］

1.自相關(guān)檢驗

自相關(guān)又稱序列相關(guān)，原指一隨機變量在時間上與其滯后項之間的相關(guān)。本文主要指回歸模型中隨機誤差項μt與其滯后項的相關(guān)關(guān)系。自相關(guān)也是相關(guān)關(guān)系的一種。

本文采用DW檢驗法檢驗自相關(guān)。在檢驗水平為0.05的情況下，存在:

因此，估計參數(shù)不存在自相關(guān)。

2.多重共線性檢驗

多重共線性是多元線性回歸模型中較普遍存在的現(xiàn)象。多重共線性的存在會使得參數(shù)β估計值不精確，也不穩(wěn)定，樣本觀測值稍有變動，增加或減少變量都會使參數(shù)估計值發(fā)生較大變化，從而不能正確反映變量之間的數(shù)量關(guān)系。

根據(jù)Klein多重共線性判別法，表3中任意兩個解釋變量 X1、X2、X3、X4、X5之間的簡單相關(guān)系數(shù)都小于R2=0.988787，所以，計量模型誤差項之間的多重共線性對計量結(jié)果是無害的。

表3 解釋變量 X1t、X2t、X3t、X4t、X5t之間的簡單相關(guān)系數(shù)

3.異方差檢驗

由于異方差性的存在會使得普通最小二乘法不再是最佳線性無偏估計量(BLUE)，會給計量經(jīng)濟模型帶來許多不良后果。并且計量模型中若存在異方差，采用OLS估計模型參數(shù)時，估計量不再具有最小方差性(即有效性)，即OLS估計量不是有效估計量，同時也會對模型的預(yù)測產(chǎn)生影響，引起預(yù)測失效，因而有必要對回歸方程式進行異方差檢驗。異方差檢驗結(jié)果見表4。

表4 懷特異方差檢驗結(jié)果

由表4可知，運用懷特異方差檢驗(有交叉項)可以得出，Obs*R－squared后的概率 0.088622＜0.10，因此在90%的置信區(qū)間下可以承認原假設(shè)，表明隨機誤差項不存在異方差。

4.正態(tài)性檢驗

由表5 Jarque－Bera統(tǒng)計量的結(jié)果可知，相伴概率 0.636226、0.186347、0.476421、0.490825、0.664721均大于0.10(在10%的顯著性水平下檢驗)，因此要接受原假設(shè)，估計參數(shù)滿足正態(tài)性檢驗。

表5 正態(tài)性檢驗結(jié)果

三、實證結(jié)論及建議

根據(jù)表2的估計結(jié)果可知:修正后的樣本決定系數(shù)Adjusted R－squared==0.983690，表明解釋變量 X1t、X2t、X3t、X4t、X5t對被解釋變量 Yt 的解釋能力高達98.369%，很高的擬合優(yōu)度表明普通最小二乘法估計下的模型很好地擬合了樣本數(shù)據(jù)。

此外，X1t對 Yt的彈性系數(shù)為 0.345784，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，X1t每增加一個百分點，Yt將增加34.5784%;同理，而 X2t對 Yt的彈性系數(shù)為0.404306，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，X2t每增加一個百分點，Yt將增加40.4306%;X3t對 Yt的彈性系數(shù)為 0.94415，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，X3t每增加一個百分點，Yt將增加94.415%;X4t對 Yt的彈性系數(shù)為0.357437，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，X4t每增加一個百分點，Yt將增加 35.7437%;X5t對 Yt的彈性系數(shù)為 0.254044，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，X5t每增加一個百分點，Yt將增加25.4044%。

玉屏侗族自治縣城鎮(zhèn)化水平、第三產(chǎn)業(yè)增加值、招商引資數(shù)量、人均教育支出、R＆D經(jīng)費投入的增加、提高都會促進其縣域經(jīng)濟的增長，它們每增加一個百分點會相應(yīng)的使經(jīng)濟增長提高0.345784、0.404306、0.94415、0.357437、0.254044個百分點。

根據(jù)研究結(jié)論，玉屏縣今后應(yīng)采取以下措施來加快其縣域經(jīng)濟的發(fā)展:首先，要繼續(xù)大力推進招商引資工作，把招商引資工作作為今后的首要工作來抓，因為根據(jù)實證研究結(jié)果顯示，招商引資數(shù)量的多少對玉屏縣域經(jīng)濟的推動作用最為重要。其次，要推動第三產(chǎn)業(yè)及服務(wù)業(yè)的發(fā)展，充分利用好縣內(nèi)的旅游資源，大力發(fā)展旅游業(yè)。第三，提高縣內(nèi)的城鎮(zhèn)化水平和人均教育支出水平，減少農(nóng)村貧困人口的數(shù)量，認真普及好九年義務(wù)教育。最后，穩(wěn)步促進縣內(nèi)R＆D經(jīng)費投入，盡管從實證研究結(jié)果來看，R＆D經(jīng)費投入對玉屏縣域經(jīng)濟推動作用最小，但這主要是因為R＆D經(jīng)費投入通常要經(jīng)過一個較長的生產(chǎn)周期才見成效，因此要堅持推進R＆D經(jīng)費的投入。

［1］羅太平.甘南州縣域經(jīng)濟競爭力實證分析與對策研究［D］.蘭州:西北民族大學(xué)，2008:36－38.

［2］陳輝.民族地區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展研究——以湖北省恩施土家族苗族自治州鶴峰縣為例［D］.武漢:中南民族大學(xué)，2009:46－47.

［3］周世軍、岳朝龍.縣域經(jīng)濟發(fā)展的影響因素計量分析與政策路徑選擇——以安徽省61個縣(市)為例實證［J］.安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2010，(04):438－443.

［4］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建?！狤views應(yīng)用及實例［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2005.

［5］易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用［M］.北京:中國統(tǒng)計出版社，2005.

［6］張曉峒.計量經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)(第3版)［M］.天津:南開大學(xué)出版社，2007.