區域經濟活力及其影響因素分析與決策

楊佳 何佳桐 黃恒

摘? 要：隨著經濟的快速發展，區域經濟活力已成為衡量區域發展的重要基礎。因此，對于該地區的發展，有效提高該地區的經濟活力具有重要意義。我們選擇GDP作為代表經濟活力的重要指標。本論文中我們選擇北京作為研究對象，分析影響其經濟活力的相關因素。我們選擇11個指標，例如總人口和高科技產業數量，然后，我們建立多元線性回歸模型，并使用逐步回歸方法選擇最佳模型。我們發現，總人口，高科技產業的數量以及普通高校中的學生數量對北京的經濟活力具有重大影響。

關鍵詞：多元線性回歸模型，區域經濟活力，經濟全球化

一、引言

在當今的經濟全球化中，區域經濟活力可以直接反映區域經濟發展的規模和速度[1]。2005年，國務院發展研究中心提出“四大板塊，八大經濟區”，將國家劃分為東，中，西，東北四大板塊，將四大板塊劃分為八個綜合板塊經濟區[2]。近年來，為了提高經濟活力，一些地區出臺了刺激經濟活力的優惠政策，例如減少投資審批程序，為初創企業提供資金支持，降低結算門檻等，可以達到吸引外資的目的，從而增加了區域經濟活力[3]。

二、多種線性回歸模型：提出行動計劃

我們選擇北京作為區域分析對象。首先，我們使用PCA分析法對相關指標進行分析，以選擇反映北京經濟活力的最佳指標。但是，分析結果表明，指標與經濟活力之間的相關性并沒有很大的不同。GDP通常被視為經濟狀況的最佳指標。因此，我們選擇GDP作為衡量北京經濟活力的指標。

我們將使用其他未使用的指標，建立1978年至2018年GDP的多元線性回歸模型。通過逐步回歸優化模型，我們得出了對北京經濟活力影響最大的因素。基于這些因素，我們將提出有效的措施來增加區域經濟活力。由于1997年之前缺乏高科技產業的數據，我們對1997年至2011年的數據進行了多元線性回歸分析，以探討高科技企業對GDP的影響。

2.1 多元線性回歸模型

通常使用多元線性回歸模型研究因變量和多個自變量之間的關系，這些變量對應于北京的GDP和多個影響因素。

我們將多元線性回歸模型設置為：

2.2 結果

2.2.1 逐步回歸分析

北京的GDP與各種影響因素呈線性關系。GDP可以用作北京經濟活力的代表指標。我們繼續進行逐步回歸分析以選擇最佳模型。

首先，我們建立p因子的單變量回歸模型? 分別影響GDP（Y）和北京的經濟活力。

對于給定的顯著性水平 ，注意相應的臨界值 和變量? 被引入回歸模型。否則，變量引入過程終止。重復此方法，并選擇每次從未引入回歸模型的影響因素之一，直到在測試后沒有引入影響因素為止。

2.2.2 最終擬合結果

根據擬合結果，我們得出結論，北京的GDP與影響因素之間存在明顯的相關性，并且該模型擬合得很好。

通過多元回歸分析1978年至1996年的數據，并使用建立的線性多元線性擬合方程對1997年至2007年的GDP預測值以及1978年至1996年的預測值進行預測，然后分別線性擬合兩個時間段的實際值和預測值。發現，兩個時間段的斜率已經發生了顯著變化。因此，可以認為，正是由于1999年入學人數的增加，北京大學生人數的增加和人才數量的增加，進而影響了其他經濟因素。

參考文獻

[1]? 付裕偉. 會計要素對軟件開發上市公司績效的影響分析——基于多元回歸分析模型[J]. 國際公關，2019，12（07）：152-153.

[2]? 程曉榮，吳紫薇. 基于多元線性回歸分析的人力資源需求預測研究[J]. 電腦迷，2016，23（06）：81-82.

[3]? 易偉. 四川省區域經濟活力評價指標體系構建[J]. 四川職業技術學院學報，2015，25（01）：23-25.