廣西生產性服務業發展影響因素實證分析

胡振寧

（南寧市不動產登記中心，南寧 530023）

發展生產性服務業是促進產業結構調整升級、增強地方經濟實力的有效途徑。伴隨著廣西經濟的快速增長，廣西生產性服務業也迎來發展的黃金時期。2002—2016年，廣西生產性服務業增加值從371億元增加3 480億元，增加了3 109億元。但是跟全國相比，生產性服務業占廣西GDP的比重還是比較低，而且體現出波動中增加的趨勢。基于此，通過整理相關文獻篩選出對廣西生產性服務業發展有影響的八大因素，建立多元回歸模型對此進行實證分析，以期得出有意義的科學結論。

一、統計指標的選擇與數據的來源

本文將生產性服務業的增加值作為因變量，其中8個影響因素為自變量，建立模型如下：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

其中，用Y表示廣西生產性服務業增加值；X1代表經濟發展水平，用人均GDP衡量區域經濟發展水平；X2是用工業增加值占工業總產值的比重來衡量專業化分工；X3代表體制、市場因素，用財政支出占GDP的比重來衡量；X4是產業融合程度，用電話普及率來表示。X5用政府消費占最終消費的比重來表示政府干預程度；X6是人才教育因素，用高等學校的在校人數（本專科）來表示；X7是用第二產業增加值占GDP的占比來表示工業化程度；X8表示城市化水平，用城鎮就業人口占地區就業總人口的比重來衡量。

根據以上的論述，選取 1999—2016年總共 18年的廣西統計年鑒數據，獲取廣西生產性服務業發展的相關數據，如表1所示。

表1廣西生產性服務業的相關數據

二、模型的估計與檢驗

根據以上指標和數據，本文使用Eviews8.0軟件，進行普通最小二乘法的多元線性回歸，得出結果如表2所示：

表2多元回歸結果

回歸方程如下：

由表 2 中得知，R2=0.9808、=0.9638，可決系數很高，F 檢驗值為57.6125，其P值=0.000 001，遠小于給定的α=0.05，說明8個解釋變量整體上對被解釋變量有高度顯著性的影響。通過查5%顯著水平DW統計表可知，dL=0.407，dU=2.667，DW=2.5810，得出DW＞dL，說明模型中沒有自相關。但當α=（n-k）=t0.025（18-9）=2.262，不僅 X2、X3、X5、X7、X8的系數不顯著，而且X4、X7、X8的符號與預期的相反，這表明可能存在嚴重的多重共線性。

三、多重共線性的檢驗和處理

（一）多重共線性檢驗

為了能夠證實表2出現的嚴重多重共線問題，我們通過計算各解釋變量的相關系數來確定是否存在嚴重的多重共線性問題，通過軟件 EViews8.0 選擇 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8得出相關性分析表3。

表3指標相關性分析

由表3中可以得出，各解釋變量相互之間的相關系數比較高，證實確實存在一定的多重共線性。為了進一步確認是否存在多重共線的問題，我們再進行輔助回歸，將解釋變量分別作為被解釋變量再對其余的解釋變量進行回歸，回歸所得到的可決系數和方差擴大因子數值，如表4。

由輔助回歸的結果可知，除X5，X8外，表中輔助回歸的可決系數都很高。經驗表明，當方差擴大因子VIF＞10時，通常說明該解釋變量和其他解釋變量存在嚴重的多重共線性。而表中 X1，X2，X3，X4，X6，X7解釋變量的方差擴大因子 VIF 都遠大于10，說明這6個解釋變量之間存在嚴重多重共線性問題。

表4輔助回歸的R2值

（二）對多重共線的處理

對于多重共線性的處理有多種方法，其中包括剔除變量法、變換模型形式、增大樣本容量法，本文將采用剔除變量法來修正多重共線性。當回歸方程中存在嚴重的多重共線問題時，可以通過刪除引起多重共線性不重要的變量。

從表 2 回歸方程中可以看到，X1、X4、X5、X6、X7對廣西生產性服務業起正影響，X2、X3、X8對廣西生產性服務業起負影響。為了能夠保留合理的解釋變量，本文通過對各個解釋變量進行T檢驗分析，逐步刪除那些不合理的解釋變量，使得多元線性回歸模型更完善。在顯著性水平α=0.05，p值＜0.05時，說明通過了顯著性的檢驗。由于X2（P=0.8844），X3（P=0.6754），X8（P=0.3487）三個解釋變量沒有通過T檢驗，因此我們先把P值最大的解釋變量X2，X3X8刪除，然后再進行回歸分析，得出估計結果如下：

刪除 X2，X3，X8后，當 α=0.05 時，剩余的解釋變量 X1，X4，X5，X6，X7的P值都小于 0.05，說明全部都通過了 T檢驗，以X1，X4，X5，X6，X7做回歸分析的來看，R2=0.9785，=0.9638，可決系數很高，F檢驗值為109.3524，P值=0.000000，表明5個自變量整體對因變量產生了顯著線性的影響，并且所犯錯誤的概率僅為0.000000＜0.05，說明5個解釋變量整體上對被解釋變量具有顯著性的影響。由于通過顯著性檢驗，表明以上X1，X4，X5，X6，X75 個解釋變量對廣西生產性服務業的發展有顯著影響。

四、實證結果分析

本文根據廣西2000—2017年統計年鑒，選取1999—2016年總共18年的廣西統計年鑒數據，從中選取經濟發展水平、專業化分工等8個影響廣西生產性服務業的因素作為變量構建理論模型，運用計量經濟學的回歸方法進行實證分析，得出如下結論：第一，人均GDP（X1）的影響系數為0.146 0，說明經濟發展水平與生產性服務業的發展有顯著的正相關關系，經濟發展水平對廣西生產性服務業有正向的促進作用，成為發展服務業的主要動力。第二，政府干預程度（X5）的影響系數為75.782 4，影響系數是最大的，說明政府干預程度確實對廣西生產性服務業在國民經濟中占比的提高起到了促進作用。第三，高等學校的在校人數（X6）的影響系數為0.012 0，人才教育因素對生產性服務業的發展有正相關關系，說明生產性服務業員工的需求具有一定的教育水平，對專業技術人才的需求是顯著的。第四，電話普及率（X4）的影響系數為負數，在一定程度上反映了廣西生產性服務業融合程度較低，不能真正發揮產業融合的作用。第五，工業化程度（X7）的影響系數為負數，說明工業化程度對生產性服務業的發展促進作用是不顯著的。第六，專業化分工（X2）、體制市場因素（X3）、城市化水平（X8）的回歸結果都未通過檢驗。