天津市經濟發展的實證分析①

天津商業大學 李珊珊

天津市經濟發展的實證分析①

天津商業大學 李珊珊

摘 要：天津市作為我國的直轄市、環渤海經濟圈的中心城市，對其經濟發展進行全面的分析研究，具有十分重要的現實意義。本文主要通過分析天津市經濟發展的影響因素，對可計算的影響因素進行量化分析，建立多元線性回歸模型，得出各因素對天津市經濟增長的貢獻度。結果表明，產業結構是天津市經濟發展最重要的影響因素，尤其是第二產業的發展狀況，從而為天津市的經濟發展提供決策依據。

關鍵詞：天津市 影響因素 多元線性回歸模型

1 引言

天津市是中央四大直轄市之一，中國北方最大的沿海開放城市，素有“渤海明珠”之稱[2]。天津產業歷史悠久，在全國工業城市中，天津產業的規模、總產值、經濟效益均居前列。天津的第二產業在國民經濟發展中占有主導地位，目前，天津產業增長由以往主要依靠傳統產業支持，轉各了現在逐漸依靠支柱產業和高新技術產業支撐。從天津市目前所處的經濟增長階段和所面臨的內外部環境來看，重新調整經濟發展對策已是刻不容緩的事情。本文從影響天津市經濟發展的幾個重要因素出發，對其進行量化分析，總結出推動天津市經濟發展的重要力量，從而確立天津市經濟發展目標。

2 天津市經濟發展的主要影響因素

2.1 石油能源

石油產品是土地生產的重要燃料，如海上、空中運輸以及各種工廠等方面。在現代國防方面，新型武器、導彈和火箭所用的燃料都是從石油中精煉出來的[3]。此外，就從石油中可以提取有用的物質而言，其經濟價值遠高于作為燃油的經濟意義。可以說石油的動蕩對于經濟的發展是“牽一發而動全身”。天津工業的發展在全國工業城市中居前列，制造業快速發展使得對石油等能源消費急劇增加。

2.2 產業結構

天津的產業結構隨著經濟的快速發展得到進一步優化。產業結構的演變對整體經濟的發展起著至關重要的作用，可以促進經濟的快速穩定健康增長，實現經濟更高更快發展。合理的產業結構能夠充分利用有限資源，促進經濟健康快速發展，加強經濟的整體實力。天津的產業在經濟發展中擁有至關重要的地位，在金屬冶煉及交通運輸制造業等行業中保持領先地位。

2.3 資本投入

資本流動是地區經濟增長的直接推動力，資本投入是提高地區產出水平和促進地區增長的重要因素，也是影響地區間經濟差異的重要因素之一。天津市政府意識到投資對經濟發展的重要性，因而近幾年對固定資產投資額逐步上升，通過加強基礎設施建設改善地區投資環境，為經濟快速發展創造必要的條件。

2.4 開放度

世界是開放的，一個地區的對外開放程度已成為該地區經濟發展實踐中最為明顯的外部影響因素。通過利用外資，可以帶動技術、貿易、產業結構和就業結構的變化，提高技術和管理水平，從而促進區域經濟的增長。天津借助濱海新區的發展，利用天津港得天獨厚的優勢，吸引外商投資，對外貿易程度不斷增加。

2.5 人力資本

人力資本對經濟增長的貢獻遠遠比物質資本大得多，不但能實現科技進步，還具備創新能力、應變能力，對經濟的發展起著至關重要的作用。天津市經濟發達，居民的工資、社會福利保障等都比較高，對高學歷、高技術的人員有極大的吸引力，從而匯集了較好的人力資源。

3 模型設定

我們主要是分析各影響天津市經濟發展的因素與天津市經濟增長的關系,將利用2003～2012年石油能源總量、第一產業生產總值、第二產業生產總值、第三產業生產總值、固定資產投資總額、進出口貿易總額和普通高等教育人數的時間序列數據進行模型估計,即建立多元線性回歸模型。為消除其變化趨勢，對各變量取自然對數[5]。

4 模型檢驗

4.1 擬合優度檢驗

表1 多元線性回歸模型的回歸結果如下：

該多元線性回歸模型的輸出結果中，R-squared為擬合優度R2，其值為1，Adjusted R-squared為調整后的R2，其值為0.999998。可見該模型的擬合優度較高，說明模型對被解釋變量擬合的較好，被解釋變量的實際值與擬合值較為接近。然而，在回歸模型中還會出現這樣的情況，當增加的解釋變量對被解釋變量的影響非常小時，所得到的R2統計量的數值并不會減小，如果因為該解釋變量的加入提高了擬合優度而把該變量放入模型中，則會降低模型的質量。因而，要對所建立的模型進一步進行以下的顯著性檢驗。

4.2 顯著性檢驗

4.2.1 變量的顯著性檢驗(t檢驗)

原假設：H0：

備擇假設：H1：

通常情況下，可以根據P(prob)值來判斷是否通過t檢驗，如果P值大于給定的顯著性水平，則接受原假設，即該變量沒有通過t檢驗，該解釋變量對被解釋變量沒有顯著影響；如果P值小于給定的顯著性水平，則拒絕原假設，即該變量通過t檢驗，該解釋變量對被解釋變量有顯著性影響。該檢驗結果中，在設定顯著性水平為5%的情況下，變量oil_energy、first_ industry、fixed_assets和import_export的t檢驗的P值分別為0.9463、0.1789、0.9587和0.3786，均大于0.05(5%)，因而變量oil_energy、fi rst_industry、fi xed_assets的估計參數沒有通過t檢驗。即石油能源、第一產業生產總值、固定資產投資總額和進出口貿易總額對天津市GDP沒有顯著性影響。

4.2.2 方程的顯著性檢驗(F檢驗)

原假設：H0：

備擇假設：H1：中至少有一個不為0通常情況下，可以通過F(F-statistic)值大小來判斷是否通過F檢驗。如果P值大于給定的顯著性水平，則接受原假設，即該方程沒有通過F檢驗，該模型的線性關系不成立；如果P值小于給定的顯著性水平，則拒絕原假設，即該方程通過F檢驗，該模型的線性關系成立。該模型的回歸結果中，在設定顯著性水平為5%的情況下，P值為0.000002，小于5%，則拒絕原假設，即該方程通過F檢驗，該模型的線性關系成立。

4.3 隨機誤差項的檢驗

表2 異方差檢驗(懷特white檢驗法)

原假設：H0：隨機誤差項μ不存在異方差

備擇假設：H1：隨機誤差項μ存在異方差

當White統計量(Obs*R-squared)的P值大于給定的顯著性水平時，則接受原假設，即隨機誤差項不存在異方差；當White統計量(Obs*R-squared)的P值小于給定的顯著性水平時，則拒絕原假設，即隨機誤差項存在異方差。本例中，P值為0.3481，如果設定的顯著性水平為5%，則可接受原假設，即不存在異方差。

表3 序列相關檢驗(LM檢驗法)

Sum squared resid　1.41E-08　Schwarz criterion　-15.47201 Log likelihood　87.72167　Hannan-Quinn criter　-16.040308 F-statistic　11.40816　Durbin-Wats stat　2.936963 Prob(F-statistic)　 0.225282

本例中的LM檢驗P值為0.0017，小于設定的顯著性水平5%，因而可拒絕原假設，即該回歸方程不存在序列相關性。

可知X2、X3、X4、X5、X6、X7之間存在著較強的多重共線性。

5 模型修正

可知擬合由強到弱的順序依次是：X3、X4、X5、X2、X6、X7、X1，我們選定擬合最好的X3作為基準變量，分別導入X4、X5、X2、X6、X7、X1做回歸，結果如表6所示。

表6

在設定的顯著性水平5%的情況下，變量X4(third_ industry)的t檢驗的P值遠遠小于5%，則拒絕零假設，保存X4變量。然后我們以X3、X4為解釋變量，對X5、X2、X6、X7、X1做回歸，結果如表7所示。

表7

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C 0.782400　 0.034367　 22.76599　 0.0000 LOG(SECOND_INDUSTRY) 0.546758　 0.006255　 87.40607　 0.0000 LOG(THIRD_INDUSTRY)　 0.431869　 0.006721　 64.25968　 0.0000 LOG(FIRST_INDUSTRY)　 0.020476　 0.014994　 1.365595　 0.2210

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C 0.839607　 0.071036　 11.81950　 0.0000 LOG(SECOND_INDUSTRY) 0.551294　 0.015661　 35.20205　 0.0000 LOG(THIRD_INDUSTRY)　 0.435645　 0.008817　 49.40754　 0.0000 LOG(IMPORT_EXPORT)　 -0.002057　 0.011450　 -0.179630　 0.8634

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C 0.996071　 0.030695　 32.45050　 0.0000 LOG(SECOND_INDUSTRY)　 0.586904　 0.007387　 79.45506　 0.0000 LOG(THIRD_INDUSTRY)　 0.415577　 0.004611　 90.12896　 0.0000 LOG(EDUCATION)　 -0.027433　 0.004918　 -5.578162　 0.0014

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C 0.874081　 0.080056　 10.91837　 0.0000 LOG(SECOND_INDUSTRY)　 0.548847　 0.006765　 81.13059　 0.0000 LOG(THIRD_INDUSTRY)　 0.435770　 0.006547　 66.56394　 0.0000 LOG(OIL_ENERGY)　 -0.004938　 0.008310　 -0.594179　 0.5741

可知解釋變量X5、X2、X6、X1的P值均大于給定的顯著性水平，則接受零假設，即該解釋變量對被解釋變量沒有顯著性影響；而X7的參數估計值的符號與現實不符，一個地區的經濟發展應該與該地區受高等教育的人數呈同向變化，即受教育人數越多，經濟發展水平越高，所以，剔除X7變量。

綜上分析，我們只保留X3、X4變量，回歸結果如表8所示。

表8

回歸結果：

表9中我們再次對修正后的模型進行異方差檢驗和序列相關檢驗。

表9 異方差性檢驗

該回歸結果中，White統計量的P值為0.6674，如果設定的顯著性水平為5%，則可接受原假設，即原方程不存在異方差性。

序列相關性檢驗。由上面的回歸結果得知DW=2.45 在n=10 k=2 α=1%的情況下查表得dl=0.466 du=1.333 此時du<4-DW，表明模型中不存在自相關。而且，X3和X4的參數估計值均為正數，符合經濟學意義，即最終的回歸方程為：

可見，天津市經濟增長對第二產業生產總值和第三產業生產總值的彈性分別為0.5488和0.4367。即第二產業生產總值每增加1%，天津市GDP將增加0.55%；第三產業生產總值每增加1%，天津市GDP將增加0.44%[6]。

6 結語

影響天津市經濟發展的因素有很多，在實際進行分析時，所用定量分析很少，缺乏精確性。本文主要從石油能源、產業結構、固定資產投入、開放度和人力資本等方面進行分析，然后通過建立雙對數多元線性回歸模型對可計算的影響因素進行量化分析，得出各因素對天津市經濟增長的貢獻度。結果表明，產業結構是天津市經濟發展最重要的影響因素，尤其是第二、三產業的發展狀況。在天津的產業結構中，第二產業仍為推動天津經濟快速增長的主要力量，天津產業結構已經是“二、三、一”模式，隨著今后經濟水平的提高、技術進步速度的加快、社會需求的變化，天津產業結構最終會向“三、二、一”的格局轉變[7]。因此，要加快天津市經濟的發展，就必須大力優化天津市的產業結構，特別要促進第二、三產業的發展[8]。而石油能源、固定資產投入、開放度和人力資本并未對天津市經濟增長造成顯著性影響。

由于取得的數據有限，有些影響因素如：自然地理因素、社會文化等指標不能在模型中體現，未能將這些因素全部納入到模型中，本文的研究難免存在一些局限性。但本文對天津市經濟發展的影響因素進行了定量分析，可以為天津市的經濟發展提供理論依據和決策參考。

參考文獻

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[2] 邢珊.京津冀區域經濟差異及影響因素研究[D].燕山大學,2013.

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[4] 張大維.EViews數據統計與分析教程[M].清華大學出版社,2010.

[5] 郭力君.天津與京冀地區協調發展的戰略思考[J].經濟地理,2002(6).

[6] 江曼琦.天津市產業結構調整方向的分析與選擇[J].城市,2004(2).

[7] 熊慧敏.從集群化角度探究天津市產業結構調整[J].科技交流,2005(4).

[8] 劉剛.天津經濟率先發展戰略的核心[J].城市,2007(10).

作者簡介：李珊珊(1989-)，女，山東德州人，碩士研究生在讀于天津商業大學經濟學院，主要從事跨國公司及國際直接投資方面的研究。

基金項目：①天津市哲學社會科學重點項目“梯度型”經濟圈形成的路徑與模式研究——基于跨國公司地區總部集聚的視角(TJYY12—039)的資助。

中圖分類號：F207

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298(2015)04(b)-111-04