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(東北財經(jīng)大學(xué) 遼寧大連 116012)

在中國共產(chǎn)黨帶領(lǐng)中國人民走向美好生活的偉大歷程中，經(jīng)濟發(fā)展與民生改善共同構(gòu)成一條主線。經(jīng)濟發(fā)展是基礎(chǔ)，民生保障是目標(biāo)，兩者始終相伴而行。鑒于民生福祉的增進(jìn)只有與經(jīng)濟發(fā)展水平相匹配，才能保證全體人民能夠及時地、公平地、持續(xù)地享有發(fā)展成果，提高西藏居民收入水平并使之與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展具有重大的社會意義。

國內(nèi)外已有大量學(xué)者對居民收入增長影響因素的相關(guān)問題從GDP、人口、教育、物價指數(shù)等方面，基于時間序列、VIP等模型進(jìn)行了一系列研究。張旭光(2012)[1]認(rèn)為內(nèi)蒙古GDP是影響該地區(qū)平均工資的主要因素；張會暄(2021)[2]認(rèn)為城鎮(zhèn)非私營單位職工平均工資與人均財政支出對城鎮(zhèn)居民可支配收入的增效最為明顯；高士林(2022)[4]表明財政信貸支農(nóng)、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)融合度、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施對農(nóng)民收入有較大貢獻(xiàn)并提出建議對策；王詩婷(2020)[3]利用CGSS2015的數(shù)據(jù)表明受教育年限、原生家庭背景對收入有正效應(yīng)，工作經(jīng)驗和收入水平呈倒U型關(guān)系；國外學(xué)者表明物價指數(shù)的變化會帶來城鎮(zhèn)居民實際收入的不確定性[5-6]；Glaeser et al.(1995)[7]在其關(guān)于美國城市增長模式的研究中發(fā)現(xiàn)，初始受教育程度對居民收入正效應(yīng)顯著。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來及新興科技的高質(zhì)量發(fā)展，以西藏為主要代表的少數(shù)民族自治區(qū)面臨許多風(fēng)險挑戰(zhàn)。首先，西藏面臨著留住人才的挑戰(zhàn)與難題，人才資源的流失導(dǎo)致西藏科學(xué)技術(shù)的發(fā)展在經(jīng)濟社會發(fā)展過程中的重要作用難以實現(xiàn)；其次，西藏具有獨特而神秘的自然資源及飽含藏民族文化特征的人文資源。實現(xiàn)資源的開發(fā)與保護(hù)協(xié)同并進(jìn)，以促進(jìn)西藏經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展，不斷為西藏人民帶來福祉，也是西藏當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)之一。在舉國經(jīng)濟高速高質(zhì)量發(fā)展的背景下，諸如此類的難題使西藏居民生活質(zhì)量的實際情況值得引起人們的重視。

《西藏統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》顯示，西藏近年來經(jīng)濟發(fā)展令人矚目，GDP有所增加，漲幅趨勢呈現(xiàn)凹形曲線。本文通過對西藏居民人均可支配收入的影響因素進(jìn)行深入分析，進(jìn)一步挖掘各因素對居民收入產(chǎn)生影響的方向和程度，結(jié)合現(xiàn)行政策及實際情況，從不同方面提出提高西藏居民收入的有效措施及建議，改善西藏人民的生活質(zhì)量，使舉國經(jīng)濟高速高質(zhì)量發(fā)展能為西藏人民帶來可持續(xù)的福祉，從而不斷增強西藏人民的獲得感、幸福感、安全感，構(gòu)建和諧社會。

1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及變量選取

本文數(shù)據(jù)源于2020年《西藏統(tǒng)計年鑒》與《中國統(tǒng)計年鑒》，對近15年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理，并運用統(tǒng)計學(xué)方法及軟件SPSS Statistics 25進(jìn)行分析。在創(chuàng)新性的前提與基礎(chǔ)上，鑒于數(shù)據(jù)的可操作性，本論文選取旅游收入(X1)、一般公共預(yù)算支出(X2)、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(X3)、工業(yè)總產(chǎn)值(X4)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(X5)、城鎮(zhèn)非私營單位職工平均工資(X6)、商品零售價格指數(shù)(X7)、職工人數(shù)(X8)、高校畢業(yè)生數(shù)(X9)為影響西藏自治區(qū)居民人均可支配收入(Y)的因素，建模分析影響西藏居民收入的宏觀經(jīng)濟變量。標(biāo)準(zhǔn)化后變量以ZY、ZXi命名。

2 模型介紹

2.1 多元線性回歸

多元線性回歸模型是描述因變量y如何依賴于多個自變量和誤差項的一種方程：

上述多元線性回歸方程中參數(shù)β0，β1，…，βk未知，可依據(jù)樣本信息估計，得到估計的多元回歸方程：

2.2 PCA

PCA基于降維思想在損失較少信息的前提下把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)綜合指標(biāo)，稱為主成分，且每個主成分都是互不相關(guān)的原始變量的線性組合[8-9]。

2.3 嶺回歸

X為輸入的特征矩陣，y為輸出矩陣，為此模型的參數(shù)為一個正的常數(shù)矩陣，＞0，那么嶺回歸的解主要表現(xiàn)為以下形式：

3 模型分析及研究結(jié)果

3.1 相關(guān)分析結(jié)果

本文使用Pearson相關(guān)系數(shù)估計ZY與ZX1～ZX9之間的關(guān)系強度。變量之間相關(guān)性顯著(見表1)。

表1 相關(guān)系數(shù)表

3.2 多元線性回歸分析

本文采用逐步回歸法建立ZY與ZX1至ZX9的多元線性回歸模型?；貧w分析完成后，可用正態(tài)圖考察保存的殘差值是否滿足正態(tài)性，如圖1和圖2所示。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖

圖2 模型擬合和預(yù)測圖

分析結(jié)果表明，以ZX1～ZX9為自變量，ZY為因變量進(jìn)行stepwise分析，最終選取ZX1、ZX3悉數(shù)2項在模型中，R方為1.000，故ZX1，ZX3可以解釋ZY100.0%的變化原因。F檢驗(F=17665.753，p=0.000＜0.05)證明模型有效，分析結(jié)果具有一定的統(tǒng)計學(xué)意義。其中，ZX1的回歸系數(shù)值為0.199(t=6.821，p=0.000＜0.01)，ZX3的回歸系數(shù)值為0.803(t=27.466，p=0.000＜0.01)，故ZX1、ZX3對ZY產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。模型公式為：

對模型多重共線性進(jìn)行檢驗， VIF值出現(xiàn)了大于10的情況，故模型中存在多重共線性問題。

3.3 嶺回歸分析

本文首先采用嶺回歸分析解決上述模型中存在的多重共線性問題。分析嶺跡圖結(jié)果可知K值大約為0.43時，模型中自變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)近似穩(wěn)定。此時，模型R方為0.995，故ZX1～ZX9可以解釋ZY 99.51%的變化原因。據(jù)嶺回歸分析結(jié)果中的信息可判斷模型有意義(見表2)。模型公式為：

表2 嶺回歸分析結(jié)果

該模型中， ZX6的回歸系數(shù)值為-0.066(p=0.019＜0.05)，故 ZX6對ZY產(chǎn)生顯著負(fù)效應(yīng)。其余變量的回歸系數(shù)值大于零 (p=0.000＜0.01)，對ZY產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。根據(jù)上述嶺回歸模型，對模型中的自變量輸入2000—2004年對應(yīng)數(shù)據(jù)后，ZY的輸出結(jié)果與實際結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi)保持一致。

3.4 主成分分析

本文采用PCA來解決上述模型中存在的多重共線性問題。KMO和Bartlett檢驗結(jié)果表明，KMO為0.804，大于0.6，數(shù)據(jù)通過了Bartlett球形度檢驗(p＜0.05)，故研究數(shù)據(jù)可進(jìn)行主成分分析。由4-5方差解釋表，共提取出2個主成分，方差解釋率分別是95.128%、 2.658%，累積方差解釋率為97.786%，對應(yīng)的加權(quán)后方差解釋率即權(quán)重依次為：95.128/97.786=97.28%，2.658/97.786=2.72%(見表3)。

表3 方差解釋率

第一主成分與旅游收入、一般公共預(yù)算支出、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)總產(chǎn)值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、商品零售價格指數(shù)、職工人數(shù)以及高校畢業(yè)生數(shù)密切相關(guān)；第二主成分與城鎮(zhèn)非私營單位職工平均工資密切相關(guān)?；跇?biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)建立主成分F1、F2分別與各個研究項之間的關(guān)系表達(dá)式如下：對ZY和主成分F1、F2進(jìn)行線性回歸分析可得到回歸方程如下：

式(9)中，模型調(diào)整后的R2為0.998，且模型通過了F檢驗，故知F1、F2可以解釋ZY99.8%變化原因。F1的回歸系數(shù)值為0.998，F(xiàn)2的回歸系數(shù)值為0.057，故F1、F2均對ZY產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。此外，模型中VIF值均小于5，不存在多重共線性問題，且D-W值在數(shù)字2附近，模型中不存在自相關(guān)性，模型良好(見表4)。

表4 線性回歸分析結(jié)果

將標(biāo)準(zhǔn)化變量以及F1、F2主成分?jǐn)?shù)學(xué)模型代入回歸方程，可得標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸結(jié)果：

4 結(jié)論與預(yù)測

從上述嶺回歸模型分析結(jié)果及兩個主成分線性回歸結(jié)果可分析得出，對西藏居民收入起積極作用的變量為ZX1、ZX2、ZX3、ZX4、ZX5、ZX7、ZX8及ZX9。其中影響效果最明顯的是ZX1與ZX4。由此可見，旅游收入(X1)與工業(yè)總產(chǎn)值(X4)對西藏居民收入影響顯著，因此加強區(qū)域工業(yè)現(xiàn)代化程度、提高西藏工業(yè)總產(chǎn)值在各個行業(yè)總產(chǎn)值中所占比重及旅游收入可有效提高西藏居民收入。因此，繼續(xù)提高西藏GDP在提高西藏居民收入的工作中具有重要地位。此外，高校畢業(yè)生數(shù)(X9)和職工人數(shù)(X8)也對西藏居民收入有正向顯著影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來以及新興科技高質(zhì)量發(fā)展，在大力發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟的同時，亦不能忽視人才培養(yǎng)及對人才資源的保護(hù)。

此外，本文使用ARIMA模型對西藏居民收入進(jìn)行12期預(yù)測。針對變量ZY及AIC信息準(zhǔn)則，對多個備選模型進(jìn)行建模比較，最終選擇最優(yōu)模型為：ARMA(1,2,0)，表示為：

此外，據(jù)模型Q統(tǒng)計量結(jié)果可知，Q6的p值為0.814(＞0.1)，則在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，故模型滿足殘差是白噪聲。預(yù)測值見表5。

表5 預(yù)測結(jié)果

綜上，未來西藏居民收入將呈現(xiàn)繼續(xù)增長的情況。由下凹型曲線態(tài)勢可知，西藏居民收入的增長速度有望繼續(xù)提高，即在黨和政府的正確帶領(lǐng)下，調(diào)控經(jīng)濟社會發(fā)展的有效措施正促使西藏實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，未來將不斷為西藏居民帶來福祉，促進(jìn)居民生活水平與質(zhì)量不斷提高。

但由于西藏居民收入的增長速度不斷提高，不可忽視西藏城鄉(xiāng)之間及不同地區(qū)之間居民收入出現(xiàn)差距的情況，需高度重視收入分配及共同富裕的問題，提高對技術(shù)中性的認(rèn)知，實現(xiàn)西藏從數(shù)字城市到智慧城市的發(fā)展。

5 建議

第一，為提高西藏居民收入進(jìn)而改善民生，需進(jìn)一步重視對旅游資源的開發(fā)與保護(hù)。西藏得天獨厚的自然環(huán)境形成豪放的藏民族性格，創(chuàng)造了別具一格的藏族人文，為旅游業(yè)發(fā)展提供資源保障。因此從自然資源和文化資源入手開發(fā)與保護(hù)旅游資源至關(guān)重要。

第二，工業(yè)是國民經(jīng)濟的主導(dǎo)，工業(yè)發(fā)展及現(xiàn)代化程度、發(fā)展規(guī)模最終決定整個國民經(jīng)濟。西藏現(xiàn)代化工業(yè)起步于50年代末，先后建立起電力、采礦等10多個行業(yè)，現(xiàn)仍需加強西藏工業(yè)化程度以利于提高西藏居民收入。

第三，一個國家、一個地區(qū)發(fā)展的核心競爭力基于高校人才，人才是先進(jìn)生產(chǎn)力和先進(jìn)文化的重要生產(chǎn)者和傳承者。西藏應(yīng)大力發(fā)展教育方面相關(guān)事業(yè)，重視人才培養(yǎng)，努力留住人才，合理利用并保護(hù)人才資源，重視科學(xué)技術(shù)在社會經(jīng)濟發(fā)展中的作用，提高居民收入，改善民生。

第四，進(jìn)一步落實有關(guān)就業(yè)的相關(guān)政策，緩解就業(yè)壓力，促進(jìn)西藏經(jīng)濟社會發(fā)展并改善民生。