高曉倩 呂曉蘭 侯麗影 郝旺川

[提要] 2020年是中國小康社會的實(shí)現(xiàn)之年，全國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將是其重要的考核指標(biāo)之一，其中含有深度貧困縣、村的省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是小康社會實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。本文以2019年底仍有三個深度貧困縣的張家口市作為研究對象，利用Eviews軟件對其2006～2018年連續(xù)13年的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，探究固定資產(chǎn)投入力度、金融市場活力等因素對張家口市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響程度，并提出相關(guān)政策建議，進(jìn)而促進(jìn)張家口市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：張家口;經(jīng)濟(jì)發(fā)展;影響因素;實(shí)證分析

中圖分類號：F064.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2020年2月6日

一、引言

（一）研究背景。2020年是我國全面建成小康社會的實(shí)現(xiàn)之年，全國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是其重要的考核指標(biāo)之一，其中含有深度貧困縣、村的省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更是小康社會實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。河北省張家口市位于“環(huán)京津貧困帶”上，13個縣中有12個縣曾作為扶貧開發(fā)重點(diǎn)縣，貧困曾一度蔓延到張家口市各個縣的每一個角落。

許多相關(guān)專家學(xué)者對影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素均展開了大量研究，其研究成果對推動各個地區(qū)以及整個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。西方古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家亞當(dāng)·斯密、大衛(wèi)·李嘉圖提出“一部分社會產(chǎn)品的積累和投資是推動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力”;舒爾茨的“人力資本”理論讓我們注意到，從就業(yè)市場的角度主動去提高勞動者的質(zhì)量能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;羅默后又加入技術(shù)進(jìn)步這一影響因素;道格拉斯·諾斯等人又將社會制度這一制度因素納入影響指標(biāo)之中;當(dāng)代學(xué)者對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素分析一般都是在前學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，并加以創(chuàng)新使指標(biāo)具體化。

綜上，本文結(jié)合年張家口2006～2018年主要經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展指標(biāo)，利用Eviews軟件構(gòu)建線性回歸模型對張家口經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平做出實(shí)證分析，探究影響其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素，有利于直觀系統(tǒng)地了解張家口市經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，明確相關(guān)產(chǎn)業(yè)、投資、人力資源等因素的經(jīng)濟(jì)帶動情況，加快實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)，推動張家口市社會經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展。

（二）張家口市基本經(jīng)濟(jì)情況說明。張家口市全市生產(chǎn)總值由2006年的475.53億元逐年增加，至2018年達(dá)1，363.77億元，是2006年的2.8倍多，整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平2006～2018年這13年間一直處于上升狀態(tài)，就其經(jīng)濟(jì)增速來看，在經(jīng)歷2009～2010年快速上漲后，便開始持續(xù)5年的下滑，從2015年開始生產(chǎn)增值增速約從6%穩(wěn)步上升。

二、多元線性回歸模型構(gòu)建與分析

（一）選取指標(biāo)

1、資本流動。張家口現(xiàn)在處于經(jīng)濟(jì)中高速發(fā)展階段，資本要素在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)極其重要的地位，資本的流動情況能有效反映出市場經(jīng)濟(jì)的活躍程度。就其中的固定資產(chǎn)投資而言，其直接影響著企業(yè)及社會產(chǎn)出情況，進(jìn)而間接影響GDP的增長變化，而人民幣各項(xiàng)貸款余額則主要體現(xiàn)著社會大小型企業(yè)的發(fā)展規(guī)模，同樣是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。

2、第三產(chǎn)業(yè)增加值。經(jīng)濟(jì)全球化不斷深入，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)u漸成為衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要標(biāo)志。近年來，張家口市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級，第三產(chǎn)業(yè)在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用，成為地區(qū)生產(chǎn)總值核算中一個關(guān)鍵的增長點(diǎn)。

3、失業(yè)率。由于近幾年張家口經(jīng)濟(jì)整體保持較高增長水平，失業(yè)率與經(jīng)濟(jì)增長可能出現(xiàn)不穩(wěn)定的變化關(guān)系，本文選取了城鎮(zhèn)登記失業(yè)率這一指標(biāo)來進(jìn)行分析，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率能夠更加準(zhǔn)確反映張家口真實(shí)失業(yè)率的波動情況。

4、人口結(jié)構(gòu)。張家口市的農(nóng)業(yè)人口一直占據(jù)總?cè)丝诘妮^大比例，并且絕大部分農(nóng)民都從事的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，這也就導(dǎo)致張家口產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)很長一段時間乃至現(xiàn)在仍處在轉(zhuǎn)型優(yōu)化過程中，農(nóng)業(yè)人口比例也呈下降趨勢。

（二）收集數(shù)據(jù)?；谏鲜鏊膫€維度的影響因素分析，本文收集了2006～2018年張家口市6個具體指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)，如表1所示。（表1）

（三）構(gòu)建模型。經(jīng)過上述對各指標(biāo)值的初步分析，對多元線性回歸模型的各變量進(jìn)行定義。將城市生產(chǎn)總值定為因變量Y，固定資產(chǎn)投資為自變量X1，金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額為X2，第三產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重為X3，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為X4，農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)人口比例為X5。

多元線性回歸的模型一般形式為：

其中，Y為被解釋變量;Xi（i=1，2，…，k）為k個解釋變量;？茁j為（j=0，1，2，…，k）為k+1個未知參數(shù);？滋為隨機(jī)誤差項(xiàng)。在本次研究中，基于張家口經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素的多元線性回歸模型為：

通過對上述各解釋變量與被解釋變量分析，可初步判斷X1、X2隨著Y的增加而增加，X5隨著Y的增加而減少，近似呈線性關(guān)系，而X3、X4與Y的線性關(guān)系并不明顯。依據(jù)最小二乘法原理并利用Eviews8軟件進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)，建立方程。初步回歸結(jié)果如表2所示。（表2）

參照表2中Eviews8軟件所得出的數(shù)據(jù)，模型初步估計(jì)的結(jié)果寫為：

Y=1636.903+0.194946X1+0.240441X2-16.27834X3-4.407940X4-281.3898X5

（四）模型檢驗(yàn)與調(diào)整

第一，經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。由經(jīng)濟(jì)分析可知，Y應(yīng)與X1、X2、X3呈正相關(guān)關(guān)系，與X4、X5呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是初步擬合的多元線性回歸方程X3前系數(shù)為負(fù)，證明呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)不符，原模型未通過檢驗(yàn)，需要進(jìn)一步調(diào)整。

第二，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。由上述回歸結(jié)果可知，R2與調(diào)整后R2值都接近于1，表明模型的擬合效果很好;在？琢=0.05的顯著性水平下，方程的F統(tǒng)計(jì)量P值明顯小于0.05，因此方程通過顯著性檢驗(yàn);X1、X2和X3的t統(tǒng)計(jì)量值都通過了檢驗(yàn)，X4的P值明顯大于0.05，X5的P值=0.0870，雖然大于0.05但差距不是很大?？傮w來看，所建模型存在誤差，需要進(jìn)行后續(xù)修正。

第三，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)多重共線性檢驗(yàn)。通過對各解釋變量的相關(guān)性做檢驗(yàn)，得出X1、X2、X3、X4、X5之間的相關(guān)系數(shù)較大，各變量之間相關(guān)系數(shù)較高，存在嚴(yán)重共線性問題，因此經(jīng)過逐步回歸法對變量進(jìn)行剔除，得到回歸結(jié)果如表3所示。（表3）

本次結(jié)果剔除了變量X3和X4，方程判別系數(shù)R2=0.9990，調(diào)整后x2=0.9987，擬合效果良好，且整體F值、P值通過檢驗(yàn)，各解釋變量系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量值也通過檢驗(yàn)，因此得出修正后多元回歸模型：

Y=957.8793+0.200881X1+0.299770X2-15.81681X5

三、政策建議

經(jīng)過上述檢驗(yàn)分析，本文最終確定了影響張家口經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三個因素，分別為固定資產(chǎn)投資、金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額以及農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)人口比例三個因素。因此，為加快張家口經(jīng)濟(jì)發(fā)展，首先，應(yīng)繼續(xù)加大固定資產(chǎn)投入力度，并使其投資結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，為全市經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ);其次，金融作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈，金融的活力與穩(wěn)定性也深刻影響著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性，當(dāng)?shù)卣块T應(yīng)在穩(wěn)定金融的前提下，為當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)以及中小型企業(yè)盡可能提供充足的資金保障，進(jìn)一步激發(fā)其活力;最后，由多元線性方程結(jié)果可以看出農(nóng)業(yè)人口比例這一指標(biāo)不能很好地促進(jìn)張家口經(jīng)濟(jì)發(fā)展，說明大部分地區(qū)還未確立能夠帶動當(dāng)?shù)剞r(nóng)民發(fā)展的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，因此政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對第一產(chǎn)業(yè)的引導(dǎo)，對第一產(chǎn)業(yè)提供更多政策支持以及聘請有關(guān)專家向農(nóng)民提供更多技術(shù)指導(dǎo)，增加農(nóng)民收入。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]王晴.基于EVIEWS的我國房地產(chǎn)價格影響因素計(jì)量分析[J].洛陽師范學(xué)院學(xué)報，2017.5.

[2]李佳霖.基于多元線性回歸分析及主成分分析的我國居民消費(fèi)水平建模[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2017.16.12.

[3]黃永興，余明江.安徽省人口增長與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證分析[J].湖南商學(xué)院學(xué)報，2003.3.