基于STATA的安徽省城市經濟發展能力實證分析

周璐瑤 蘭國輝

（安徽理工大學經濟與管理學院 安徽淮南 232001）

一、評價指標體系的構建

（一）變量選擇。構建城市經濟發展能力的指標體系除了需要考慮到地方的經濟總量外，還應將經濟質量與效能納入到考慮范圍之中。鑒于指標的代表性、全面性和可操作性等原則，本文在借鑒了國內外相關評價理論和方法的基礎上，選取了五大類16項指標構成的指標體系[1-6]。1.經濟總量指標：V01-地區生產總值(億元)、V02-地方財政收入(萬元)、V03-第三產業占GDP的比重(%)。2.經濟效能指標：V04-人均生產總值(元/人)、V05-城市污水處理率(%)、V06-商品進出口總額(萬美元)。3.對外經濟指標：V07-實際利用外資額(萬美元)、V08-社會消費品零售總額(億元)。4.人民生活水平指標：V09-農村居民人均可支配收入(元)、V10-城鎮居民人均可支配收入(元)、V11-在崗職工工資總額(億元)。5.基礎設施指標：V12-高等學校個數(所)、V13-醫療衛生機構數(所)、V14-體育場館數(個)、V15-年末公共交通運營數(輛)、V16-公共圖書館總藏量(千冊、件)。

（二）數據來源與分析方法。文中數據來源于《安徽統計年鑒—2019》，首先運用了相關分析、回歸分析及因子分析等方法，運用Stata15.1分析軟件，在進行相關分析、回歸分析的基礎上，探索了安徽省16個城市經濟發展能力關鍵變量之間的關系及其構成狀況。其次對影響城市經濟發展水平的各個變量進行因子分析，根據因子分析模型并從中提取出公共因子，即最具代表性的主因子，從而得出每個樣本因子的綜合得分。最后借助Stata15.1數據處理的方法與技巧，按照提取的主因子對安徽省16個城市的經濟發展能力進行排序[7-8]。

二、實證分析過程

（一）相關分析。運用Stata15.1軟件，在Command命令框中輸入命令summarizeV01-V16，detail，即可得到V01-V16的描述性分析結果。通過對所得數據進行描述性分析可見，摘取的觀測變量的所有數據均不存在極端值和異常值，且數據與數據之間量綱的差距也在可以被接受的區間范圍之內，說明本文所選擇的數據是具有一定研究價值的。

在Stata15.1的Command文本框中輸入命令:pwcorr V01-V16，sidak sig star(0.01)。依據產生結果分析在置信水平為99%時16個變量間相關性是否顯著。從結果來看，地區生產總值與年末公共交通運營數的相關性最強為0.9903，且在0.01的顯著性水平上顯著，與地方財政收入、商品進出口總額、社會消費品零售總額、在崗職工工資總額、高等學校個數、體育場館數、年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量具有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。地方財政收入與社會消費品零售總額的相關性最強為0.9739，且在0.01的顯著性水平上顯著，與商品進出口總額、在崗職工工資總額、高等學校個數、體育場館數、年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量具有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。人均生產總值與農村居民人均可支配收入、城鎮居民人均可支配收入具有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。商品進出口總額與社會消費品零售總額、在崗職工工資總額、高等學校個數、體育場館數、年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量具有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。實際利用外資額與農村居民人均可支配收入有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。社會消費品零售總額與在崗職工工資總額、高等學校個數、體育場館數、年末公共交通運營數輛、公共圖書館總藏有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。農村居民人均可支配收入與城鎮居民人均可支配收入具有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。在崗職工工資總額與高等學校個數、體育場館數、年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。高等學校個數與體育場館數、年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。體育場館數與年末公共交通運營數、公共圖書館總藏量有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。年末公共交通運營數與公共圖書館總藏量有很強的相關性，且在0.01的顯著性水平上顯著。與此同時，也對其它變量之間的相關性進行了分析，從分析結果看其它變量之間的相關性較不顯著。

（二）回歸分析。

1.模型構建。考慮到各種因素之間的影響較為復雜，本文以地區生產總值（V01)為因變量，地方財政收入(V02)-在崗職工工資總額(V11)為自變量，進行多重共線性回歸。本文采用普通最小二乘回歸法做逐步回歸分析，通過在Stata15.1的Command文本框中鍵入：sw regress V01 V02-V11，pr(0.1)。取得的回歸分析部分結果如表1所示。

表1 回歸分析結果

2.模型修正。從分析結果中看出，本次回歸共選取了16個樣本進行分析，模型的F值(5，10)=449.50，P值(Prob＞F)=0.0000，說明從整體上看該模型的顯著水平很高。該模型通過逐步回歸，一共剔除了5次變量，得到了最終的回歸結果。模型可決系數(R-squared)=0.9956，模型修正可決系數(Adj R-squared)=0.9934，說明模型對數據具有非常優秀的解釋能力。

最小二乘回歸模型方程為:

3.因變量擬合值預測。根據自變量的值和得到的回歸方程可以計算出因變量預測的擬合值，通常用于預測未來。在Stata15.1的Command文本框中輸入相應命令rvfplot后就得到了殘差與擬合值的散點圖，如圖1所示。結果是殘差圍繞0值隨機波動，沒有隨擬合值的大小的變化而發生大范圍的波動，因此可以得出，此組數據極有可能不存在異方差。

圖1 因變量殘差擬合值散點圖

4.異方差的檢驗。使用得到的擬合值，分別通過WHITE檢驗、BP檢驗，得到的檢驗結果如表2所示。此三種檢驗方法的原假設相同且均為數據為同方差。三種檢驗方法得到的結果均為檢驗P值＞0.05，表明接受同方差的原假設是非常顯著的，也就是說這組數據是不存在異方差的，所以不再需要通過使用穩健的標準差的方法對其進行新的回歸。

表2 異方差檢驗結果

經過以上最小二乘法逐步回歸分析，可以發現安徽16個城市的地區生產總值與城市污水處理率(V05)、實際利用外資額(V07)、社會消費品零售總額(v08)、農村居民人均可支配收入(V09)、在崗職工工資總額(V11)有顯著關系，且V07、V08、V11變量對地區生產總值起正向促進作用，當其每增加一個單位，地區生產總值將分別增加0.0052829、1.08871、3.135883個單位。V05和V09變量對地區生產總值起反向抑制進作用，當其每減少一個單位，地區生產總值將增加-97.19413、-0.0672831個單位。V02變量與其他指標變量之間雖有一定關系，但總體而言是不很顯著的，因此我們不對其進行額外的研究。

（三）因子分析。通過在Stata15.1的Command命令框中輸入如下命令：factor V01-V16，pcf，便可采用主成分因子法對構成城市經濟發展實力的各個變量進行因子分析，所得結果如表3所示，可以看到選取的16個因子中有2個因子被選取作為新的綜合評價指標，特征值(Eigenvalue)大于1。LR檢驗(LR test:independent vs.saturated:chi2(120))的卡方值為769.11，P值(Prob＞chi2)為0.0000，模型非常顯著。因子的累計方差貢獻率(Proportion)為82.63%，解釋了原始數據82.63%的信息。

表3 因子分析結果

在主界面的“Command”命令框中寫入如下命令:rotate，便得到采取最大方差正交旋轉法對因子結構進行旋轉的結果。部分結果如表4所示，旋轉后的數據仍反映了原始指標中82.63%的信息。第一因子（Factor1）主要解釋了V01、V02、V04、V06、V07、V08、V09、V10、V11、V12、V14、V15、V16等變量的信息；第二因子（Factor2）主要解釋了V04、V05、V09、V10、V13等變量的信息。

表4 正交旋轉后的因子分析結果

接著在主界面的“Command”文本框中輸入如下命令:predict f1 f2和correlate f1 f2便得到了因子分析后各個樣本的因子得分情況以及系統提取的2個主因子之間的相關系數矩陣，從相關系數矩陣可以看出，提取的2個主因子之間相關關系很小，這同時說明了對因子進行正交旋轉是明智的方式。

在Stata15.1主界面的“Command”文本框中輸入命令:generate f=0.7154*f1+0.2846*f2和sort f，便產生了由低到高排列的“綜合得分”，最終f則為代表16個城市的經濟社會發展水平的變量（表達式中的各個變量已經是進行標準化之后的變量，不再是原始變量，變量前的系數是各公因子經過轉化后的累計方差貢獻率），所得結果如表5所示。

表5 綜合得分及排名

三、結論與建議

（一）結論。

1.從總體上看，安徽省16個城市存在的發展不平衡且落差明顯現象可謂顯而易見，作為省會的合肥憑借在f1方面的突出表現，與其它城市拉開了顯著的差距，在綜合得分中位列榜首毋庸置疑，競爭優勢很是明顯。蕪湖雖然憑借在f2方面的高得分緊隨其后，但從綜合得分來看，其實力與合肥仍有不小的差距。其它城市在爭奪安徽省經濟第三名的位置上競爭激烈，滁州、蚌埠、馬鞍山均是該席位的有力競爭者。

2.從主因子得分上看，各城市的得分呈現出多樣化，各項排名有高有低，有正有負。在一個因子得分上的不足，并不影響其在另一因子上獲得高分，這也恰好反映出各城市內部各領域間發展的不均衡。如阜陽市在f1因子上的得分排名位列第二，卻在f2因子的得分上居最末位，這使得阜陽市在總得分f上只排在第六的位置，若是加強在f2影響因子方面重視程度，必將使阜陽市的經濟發展取得突破性的進展。

3.從綜合得分上看，排名前三的城市之間得分懸殊很大，蚌埠雖然在綜合得分上位列第四，但是與位列二、三的蕪湖、馬鞍山仍存在不小的差距。綜合排行5-9位的城市之間分差不大，競爭激烈；綜合排行10-14位的城市之間差額也很小，你追我趕。從表格中只能看出細微的差別，但這兩個梯隊之間卻存在一定綜合實力上的落差。最后兩名的綜合得分較其它城市而言落后較多，需要投入更多的精力促進其經濟的發展。

（二）建議。

1.充分發揮合肥作為省會城市的輻射作用，在不斷增強自身實力保證自身發展的基礎上，發揮表率作用并幫助帶動周邊城市的共同發展。[9]蕪湖市地處長江下游，是安徽省經濟、文化、交通、政治的次中心，其經濟發展在除省會合肥外的15市中一直保持領先地位且發展勢頭良好，蕪湖市在壯大發展傳統優勢產業的同時也應注重對新興產業進行積極培育。[10]馬鞍山與滁州位處南京都市圈核心圈層，滁寧城際鐵路的建設進一步密切了兩城與南京的聯系，可通過對這一優勢的合理利用，進而使這兩地的經濟發展獲得長足的進步。充分發揮蕪湖、滁州、馬鞍山這三座城市優秀的地理位置以及國家政策的幫助，積極推進優秀產業走出去和引進來，推動戰略性新興產業集群發展，增強經濟創新發展新活力。

2.安徽省的中等城市阜陽、宣城、銅陵、淮南等要針對自身的發展特點，轉變傳統發展理念，提高產業創新能力。[11]阜陽市可充分發揮其作為安徽省交通樞紐的重要作用，構建起層次多元、服務多樣的樞紐體系；[12]淮南市、銅陵市可加快從資源型城市向多元型城市轉型的進程，建設高質量、可持續的現代產業新體系[13]；宣城市鄰近杭州，可充分汲取滁州、馬鞍山兩地發展的優良經驗，借助自身地理優勢，在杭州經濟圈的輻射下取得經濟上新的突破。總體來說，各城市可在平等互利的基礎上，加強與周圍城市之間的專業化分工合作，互相學習先進經驗，推進區域聯動發展。不僅能夠實現雙贏甚至多贏，還能夠創造大量就業機會，提高居民生活水平，提升幸福感。

3.對于經濟發展靠后的淮北市，政府應當給予足夠的重視。一方面，加大政策扶持力度以加快其工業化進程；另一方面，積極引進高新科技人才，留住人才資源[14]。而經濟基礎較弱的黃山市和池州市，由于地方生態環境友好，擁有眾多旅游景點，如黃山、西遞宏村、九華山等，可通過加大對當地旅游業的宣傳，打造一流的宜居型旅游城市，充分利用其在青山綠水方面的競爭優勢帶動第三產業的發展。與此同時，還應當著重加強城市交通與服務等基礎設施的建設，營造良好的城市氛圍環境，奠定旅游業繁榮發展的基礎，以期帶來整個城市經濟的新飛躍。[15]