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西藏城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力分析

2019-09-10 07:22:44趙春勝
商訊·公司金融 2019年6期

摘要:本文以西藏7個(gè)城市為研究樣本,依據(jù)2017年《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù),借助STATA13.1軟件工具,摘取了9項(xiàng)指標(biāo),采用相關(guān)分析、回歸分析、因子分析中的主成分因子法等對(duì)西藏7個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力進(jìn)行比較和評(píng)價(jià),找出其發(fā)展優(yōu)劣并提出相應(yīng)的對(duì)策。

關(guān)鍵詞:西藏各城市:經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力:面板數(shù)據(jù):STATA

雖然,西藏自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展,但發(fā)展過(guò)程中的不均衡表現(xiàn)很突出。《西藏自治區(qū)“十三五”時(shí)期國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃綱要》中提出要統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,合理布局城鎮(zhèn)集群,構(gòu)建“一圈兩翼三點(diǎn)兩線”的城鎮(zhèn)化空間格局。本文利用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)面板分析西藏城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力,為精準(zhǔn)制定西藏城市的發(fā)展策略提供依據(jù)。

一、分析思路

(一)變量的選擇

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力指標(biāo)體系的構(gòu)建除了考慮到地方的經(jīng)濟(jì)總量外,還要考慮到經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效能。本文借鑒國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究并提取了9個(gè)變量,分別是城市名稱、地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入。9個(gè)變量分別定義為Vl-V9,選取的7個(gè)觀測(cè)樣本分別是拉薩、昌都、山南、日喀則、那曲、阿里、林芝。

數(shù)據(jù)來(lái)源《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒-2017》

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

文中數(shù)據(jù)來(lái)源于《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒-2017》,分析方法采用相關(guān)分析、回歸分析、主成分因子法等,借助Stata13.1分析軟件,首先使用相關(guān)分析、回歸分析研究西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力關(guān)鍵變量間的關(guān)系及其構(gòu)成情況。然后運(yùn)用主成分因子法對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值等變量進(jìn)行因子分析,從因子分析模型中提取公共因子,即最具代表性的主因子:接著采取最大方差正交旋轉(zhuǎn)對(duì)因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn),并在因子得分系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上得到每個(gè)樣本因子的綜合得分.KMO檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可行性:最后運(yùn)用Stata13.1數(shù)據(jù)處理技巧,根據(jù)提取的主因子對(duì)西藏城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力進(jìn)行分類排序。

二、分析過(guò)程

(一)相關(guān)分析

在Stata13.1的Command文本框中輸入命令:pwcorrV2-V9,sidaksigstar(0.01)。依據(jù)下表的結(jié)果分析8個(gè)變量間相關(guān)性在置信水平為99%時(shí)是否顯著。

由表2可以看出,各市地區(qū)生產(chǎn)總值(V2)與規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的相關(guān)性大,為0.9595,與第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資的相關(guān)性很強(qiáng),在0.01的顯著性水平上顯著,且這六個(gè)變量相互間的相關(guān)性很強(qiáng)。其余的變量間相關(guān)性很小。

(二)回歸分析

1.建立線性模型

考慮到“城鎮(zhèn)居民人居可支配收入”“農(nóng)村居民人均可支配收入”與“地區(qū)生產(chǎn)總值”變量間相關(guān)性小,本文對(duì)于回歸分析以“地區(qū)生產(chǎn)總值”為因變量,將“規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值”“第三產(chǎn)業(yè)值”“社會(huì)消費(fèi)品零售總額”“全部財(cái)政收入”“固定資產(chǎn)投資”為自變量進(jìn)行多重線性回歸。本文運(yùn)用普通最小二乘回歸法做逐步回歸分析,在Stata13.1的Command文本框中輸入如下命令:swregressV2V3 - V7,pro(0.1),得到如表3的結(jié)果。

線性模型:

V2=a*V3+b*V4+c*V5+d*V6+e*V7+u

即:地區(qū)生產(chǎn)總值=a*規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值+b*第三產(chǎn)業(yè)值+e*社會(huì)消費(fèi)品零售總額+d*全部財(cái)政收入+e*固定資產(chǎn)投資+u

式中.a、b、c、d、e是未知的回歸系數(shù).u是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.模型修正

從上述分析結(jié)果中看出共選取了7個(gè)樣本分析,模型的F值(1,5)= 533.54,P值(Prob>F)= 0.0000,說(shuō)明該模型整體非常顯著。模型可決系數(shù)(R-squared)是0.9907,模型修正可決系數(shù)(AdjR-squared)= 0.9889,說(shuō)明模型解釋能力非常優(yōu)秀。

模型經(jīng)過(guò)4次剔除變量后得到最終結(jié)果。第1個(gè)模型包含全部自變量的全模型,該模型V5變量的系數(shù)顯著性P值高達(dá)0.9617,被剔除:第2個(gè)模型為包含全部自變量的全模型,該模型V3變量的系數(shù)顯著性P值為0.2053,被剔除:第3個(gè)模型為包含全部自變量的全模型,該模型V6變量的系數(shù)顯著性P值為0.6113,被剔除:第4個(gè)模型為包含全部自變量的全模型,該模型V4變量的系數(shù)顯著性P值為0.2558,被剔除;剔除上述自變量后得到最終回歸模型。

在回歸線性模型中變量V7的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤是0.0323995,t值為23 .10,P值為0.000,系數(shù)比較顯著,95%的置信區(qū)間為[0.6650976,0.8316689]。常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤是9.10248,t值為-1.39,P值是0.224,系數(shù)是顯著的,95%的置信區(qū)間為[-36.02988,10.76746]。

線性模型:V2= 0.7483832*V7+u

即地區(qū)生產(chǎn)總值=0.7483832*固定資產(chǎn)投資+(-12.631221)

3.因變量擬合值的預(yù)測(cè)

因變量預(yù)測(cè)擬合值是根據(jù)自變量的值和得到的回歸方程計(jì)算出來(lái)的,主要用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。在Stata13.1的Com-mand文本框中輸入rvfplot后得到殘差與擬合值的散點(diǎn)圖。結(jié)果是殘差并沒(méi)有隨著擬合值的大小的不同而不同,而是圍繞0值上下隨機(jī)波動(dòng),數(shù)據(jù)很可能是不存在異方差的。

4.異方差的檢驗(yàn)

從表4中可以看出懷特檢驗(yàn)P值為0.6080,BP檢驗(yàn)的P值均大于0.05非常顯著地接受了同方差的原假設(shè),認(rèn)為不存在異方差,所以我們不必用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行回歸。

經(jīng)過(guò)以上最小二乘回歸分析,可以發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)投資對(duì)西藏城市地區(qū)生產(chǎn)總值起正向促進(jìn)作用。

(三)主成分因子分析

1.在Stata13.1的Command命令框中輸入命令factorV2-V9,pcf,得出因子分析結(jié)果,如表5所示,8個(gè)因子中只有2個(gè)因子特征值(Eigenvalue)大于1.選取這2個(gè)因子分別作為新的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo).LR檢驗(yàn)的卡方值為290.96,P值(Prob>chi2)為0.0000,模型非常顯著。第一個(gè)因子的特征值(Eigenvalue)為6.27345,方差貢獻(xiàn)率(Propor-tion)為78.42%;第二個(gè)因子特征值為1.08964,方差貢獻(xiàn)率為13.62%。前2個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(Cumulative)為92.04%.解釋了原始數(shù)據(jù)的92.04%的信息。

2.采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn),表6顯示Factorl主要解釋的是V2~ V7、V9這6個(gè)變量信息,F(xiàn)actor2主要解釋V8的變量信息。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣,寫(xiě)出主因子的表達(dá)式。

兩個(gè)主因子表達(dá)方式如下:

Fl= 0.45407*V2+0.02976*V3+0.00000*V4+0.13246*V5+0.31018*V6+0.00000術(shù)V7+0.00960*V8+0.14266*V9

F2= 0.01153*V2+0.06851*V3+0.00000*V4+0.02748*V5 - 0.00995*V6+0.00000*V7 +0.80856*V8-0.51447*V9

從圖2所示,所有樣本被分為4個(gè)象限,其中第一象限只有拉薩,它的兩個(gè)因子得分都比較高:第二象限包括阿里、那曲和日喀則,這3個(gè)城市的因子2得分較高,而因子1得分較低;第三象限有昌都、山南、林芝,這3個(gè)城市的兩個(gè)因子得分都比較低。

KMO檢驗(yàn)是判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析,其取值范圍是O~1。其中,0.9~1表示極好、0.8~ 0.9表示可獎(jiǎng)勵(lì)、0.7~ 0.8表示還好、0.6~ 0.7表示中等、0.5~ 0.6表示糟糕、0~0.5表示不可接受。本文中總體(Overall) KMO的取值為0.7369,因子分析處于還好狀態(tài),可進(jìn)行因子分析。

3.西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力綜合評(píng)價(jià)排名。依據(jù)提取的主因子對(duì)西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力給出綜合得分并進(jìn)行排名。在Stata13.1的Command中輸入命令generatef=0.7816*f1+0.1387*f2可求出西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的綜合得分,其中fl、f2是在進(jìn)行因子分析時(shí)候?qū)μ崛〉闹饕蜃颖4娴淖兞浚禂?shù)是主因子的方差貢獻(xiàn)率。輸出結(jié)果見(jiàn)下表。

三、結(jié)論與建議

經(jīng)過(guò)相關(guān)分析,西藏各城市的地區(qū)生產(chǎn)總值與規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資等有很強(qiáng)的相關(guān)性,而這六個(gè)變量相互間的相關(guān)性也很強(qiáng)。

經(jīng)過(guò)回歸分析,說(shuō)明了固定資產(chǎn)投資對(duì)西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了積極的促進(jìn)作用。

經(jīng)過(guò)主成分因子分析后,可以看出拉薩的兩個(gè)主因子得分均是第一,分別為2.191592、0.3963009,其城市生產(chǎn)總值等八項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)位居第一。日喀則的經(jīng)濟(jì)是實(shí)力僅次于拉薩,在地理位置上距拉薩市不遠(yuǎn),在拉薩的經(jīng)濟(jì)輻射范圍之內(nèi),發(fā)展歷史悠久.其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和設(shè)施較好,在山南注冊(cè)成立的公司近年來(lái)有所增長(zhǎng),該城市與拉薩的交通設(shè)施也在不斷加強(qiáng),昌都由于覆蓋面積較大,地區(qū)生產(chǎn)總值較高,第三產(chǎn)業(yè)和固定資產(chǎn)投資位居前列,但其第二主因子排名倒數(shù)第三,為-0.5234686.可看出它的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入較低。林芝的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿薮螅涞貐^(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資指標(biāo)位居前列,那曲的規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入較低,阿里位于西藏的最西邊,其交通設(shè)施、人口數(shù)量和工業(yè)企業(yè)數(shù)等處于劣勢(shì),它的第二主因子得分位居第一,其人均可支配收入位居前列,但其他七項(xiàng)指標(biāo)很低。

從總體來(lái)看,西藏各城市第三產(chǎn)業(yè)值與GDP比值較高,均在50%及以上,原因在于旅游及餐飲所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益較高。再則,西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力差距顯著,每個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)很不均衡,尤其是阿里和那曲。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力排名中拉薩高于其他城市,西藏的經(jīng)濟(jì)形式單一,輻射能力有限。

由上述研究給出的建議:要統(tǒng)籌好區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,關(guān)注各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的均衡健康發(fā)展,多建設(shè)幾個(gè)像拉薩一樣的經(jīng)濟(jì)中心,形成輻射帶動(dòng)作用,各城市也要發(fā)揮優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),補(bǔ)足短板,昌都需要提高人均可支配收入,那曲和阿里要加強(qiáng)規(guī)模工業(yè)發(fā)展。其次,交通通信等基礎(chǔ)設(shè)施還需跟進(jìn),構(gòu)建交通沿線經(jīng)濟(jì)帶,充分發(fā)揮固定資產(chǎn)投資的正向作用,尤其是阿里的交通建設(shè)和固定資產(chǎn)的投入。再者,西藏各城市要加強(qiáng)與外界聯(lián)系,充分利用川渝經(jīng)濟(jì)帶的輻射作用,加強(qiáng)口岸建設(shè)與對(duì)外輸出。

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作者簡(jiǎn)介:

趙春勝,西藏民族大學(xué),陜西成陽(yáng)。

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