四川產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對城鎮(zhèn)化影響的實證分析

摘要 本文基于四川省各地市州2010年第六次人口普查的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用嶺回歸模型，對四川省各地市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對城鎮(zhèn)化的影響進行實證分析，結(jié)果表明：人均GDP對城鎮(zhèn)化的影響最大，其次是第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對城鎮(zhèn)化影響為負向。

關(guān)鍵詞 嶺回歸 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 城鎮(zhèn)化 多重共線性

中圖分類號：F121 文獻標(biāo)識碼：A

一、指標(biāo)選取

本文主要探討的是四川省各地市州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對城鎮(zhèn)化的影響，筆者選取第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（pri）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（sec）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（ter）和人均GDP（pgdp）作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，數(shù)據(jù)來自2011年四川省統(tǒng)計年鑒；城鎮(zhèn)化的指標(biāo)為城鎮(zhèn)化率（urba），數(shù)據(jù)來自2010年第六次人口普查。為了方便進行研究，對原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

二、模型選擇及多重共線性診斷

（一）模型選擇。

由于所研究的對象是多自變量單因變量，故采用多元的對數(shù)計量經(jīng)濟模型，基本模型如下：

此類型模型由于自變量過多，自變量之間易產(chǎn)生相互作用，導(dǎo)致出現(xiàn)多重共線性，影響回歸結(jié)果的真實性。嶺回歸是解決多重共線性的一個方法，用損失精度的方法來解決多重共線性，對病態(tài)數(shù)據(jù)的耐受性遠遠強于最小二乘法。常用的是嶺跡圖，即嶺回歸系數(shù)關(guān)于嶺參數(shù)k的圖形）法，選用嶺跡趨于平穩(wěn)、且回歸系數(shù)沒有不合理符號時的k值。

（二）多重共線性診斷。

變量之間多重共線性診斷需要用到方差膨脹因子、特征值、條件指數(shù)和方差比例等。當(dāng)自變量的方差膨脹因子大于10時，表明自變量間存在嚴(yán)重的多重共線性。對最小二乘法建立的模型中的常數(shù)項及所有自變量計算主成分，若前面幾個主成分特征值數(shù)值較大，后面幾個較小甚至接近于 0，或其中幾個條件指數(shù)較大（大于 30），或某個主成分對2個或多個自變量的貢獻（即方差比例）均較大（大于0.5）時，則提示存在多重共線性。

1、多元線性回歸的參數(shù)估計與顯著性檢驗。

用最小二乘法建立三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、人均GDP對城鎮(zhèn)化率的多元線性回歸模型，同時進行顯著性檢驗，模型檢驗結(jié)果是： R2=0.814，即 81.4%的波動都可以用模型來解釋。方差分析結(jié)果：F=17.460，其相應(yīng)顯著性水平P<0.0001。回歸模型具有顯著性意義，回歸系數(shù)及檢驗結(jié)果見表1。

表1 多元線性回歸的參數(shù)估計與顯著性檢驗

由上表可知，兩個自變量的回歸系數(shù)通不過t檢驗，所以自變量無統(tǒng)計學(xué)意義，且人均GDP回歸系數(shù)符號明顯與常規(guī)不符，自變量回歸系數(shù)的VIF有3個都大于10，說明自變量間存在嚴(yán)重的多重共線性。

2、多元線性回歸的共線性診斷。

進一步對多元線性模型進行共線性診斷，由表2得出，5個主成分特征值第1個最大，第2個較大，剩下的3個接近于0；第3、4、5個主成分的條件指數(shù)均大于30，第5個主成分的條件指數(shù)超過250，其相對應(yīng)的自變量中一產(chǎn)產(chǎn)值、二產(chǎn)產(chǎn)值、人均GDP的方差比例均大于0.9，說明這些變量間存在多重共線性，可采用嶺回歸建立多元線性回歸模型。

三、建立嶺回歸模型

方程（2）中， Y為城鎮(zhèn)化率，X1為第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，X2為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，X3為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，X4為人均GDP。R2=0.77，調(diào)整后的R2=0.71，F(xiàn)=13.420，顯著性水平P<0.0001，括號內(nèi)為t檢驗值。回歸模型中R2=0.77，表明方程擬合的優(yōu)度高，其解釋力近80%。該回歸模型表明在2010年四川省各地市州第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每減少1個百分點，四川省各地市州城鎮(zhèn)化率就增加0.18個百分點；四川省各地市州第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個百分點，四川省各地市州城鎮(zhèn)化率就增加0.327個百分點；四川省各地市州第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值每增加1個百分點，四川省各地市州城鎮(zhèn)化率就增加0.2144個百分點；四川省各地市州人均GDP每增加1個百分點，四川省各地市州城鎮(zhèn)化率就增加0.4182個百分點。

四、結(jié)果

由嶺回歸方程可以看出，人均GDP對四川省城鎮(zhèn)化的影響最大，為0.4182個百分點，其次是第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對城鎮(zhèn)化是負向的影響，也就是說，四川省各地市州第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并不利于四川省各地市州城鎮(zhèn)化的發(fā)展，城鎮(zhèn)化的發(fā)展需要第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展作為重要支撐。□

（作者：四川大學(xué)法學(xué)院在讀研究生，法學(xué)碩士，研究方向：人力資源開發(fā)研究）

參考文獻：

[1]馬雄威.線性回歸方程中多重共線性診斷方法及其實證分析.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2008（2）：78–81，85.

[2]張文彤.SPSS 統(tǒng)計分析高級教程.高等教育出版社，2004：92–93，114，128，130.