天津商業(yè)大學(xué) 李珊珊

天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證分析①

天津商業(yè)大學(xué) 李珊珊

摘 要：天津市作為我國(guó)的直轄市、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的中心城市，對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行全面的分析研究，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要通過(guò)分析天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素，對(duì)可計(jì)算的影響因素進(jìn)行量化分析，建立多元線性回歸模型，得出各因素對(duì)天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的影響因素，尤其是第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，從而為天津市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供決策依據(jù)。

關(guān)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(guó)北方最大的沿海開(kāi)放城市，素有“渤海明珠”之稱[2]。天津產(chǎn)業(yè)歷史悠久，在全國(guó)工業(yè)城市中，天津產(chǎn)業(yè)的規(guī)模、總產(chǎn)值、經(jīng)濟(jì)效益均居前列。天津的第二產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有主導(dǎo)地位，目前，天津產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)由以往主要依靠傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)支持，轉(zhuǎn)各了現(xiàn)在逐漸依靠支柱產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)支撐。從天津市目前所處的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)階段和所面臨的內(nèi)外部環(huán)境來(lái)看，重新調(diào)整經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)策已是刻不容緩的事情。本文從影響天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的幾個(gè)重要因素出發(fā)，對(duì)其進(jìn)行量化分析，總結(jié)出推動(dòng)天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，從而確立天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)。

2 天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要影響因素

2.1 石油能源

石油產(chǎn)品是土地生產(chǎn)的重要燃料，如海上、空中運(yùn)輸以及各種工廠等方面。在現(xiàn)代國(guó)防方面，新型武器、導(dǎo)彈和火箭所用的燃料都是從石油中精煉出來(lái)的[3]。此外，就從石油中可以提取有用的物質(zhì)而言，其經(jīng)濟(jì)價(jià)值遠(yuǎn)高于作為燃油的經(jīng)濟(jì)意義?？梢哉f(shuō)石油的動(dòng)蕩對(duì)于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是“牽一發(fā)而動(dòng)全身”。天津工業(yè)的發(fā)展在全國(guó)工業(yè)城市中居前列，制造業(yè)快速發(fā)展使得對(duì)石油等能源消費(fèi)急劇增加。

2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

天津的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展得到進(jìn)一步優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演變對(duì)整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速穩(wěn)定健康增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)更高更快發(fā)展。合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠充分利用有限資源，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康快速發(fā)展，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)的整體實(shí)力。天津的產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中擁有至關(guān)重要的地位，在金屬冶煉及交通運(yùn)輸制造業(yè)等行業(yè)中保持領(lǐng)先地位。

2.3 資本投入

資本流動(dòng)是地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接推動(dòng)力，資本投入是提高地區(qū)產(chǎn)出水平和促進(jìn)地區(qū)增長(zhǎng)的重要因素，也是影響地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差異的重要因素之一。天津市政府意識(shí)到投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性，因而近幾年對(duì)固定資產(chǎn)投資額逐步上升，通過(guò)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)改善地區(qū)投資環(huán)境，為經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展創(chuàng)造必要的條件。

2.4 開(kāi)放度

世界是開(kāi)放的，一個(gè)地區(qū)的對(duì)外開(kāi)放程度已成為該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)踐中最為明顯的外部影響因素。通過(guò)利用外資，可以帶動(dòng)技術(shù)、貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，提高技術(shù)和管理水平，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。天津借助濱海新區(qū)的發(fā)展，利用天津港得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，吸引外商投資，對(duì)外貿(mào)易程度不斷增加。

2.5 人力資本

人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)比物質(zhì)資本大得多，不但能實(shí)現(xiàn)科技進(jìn)步，還具備創(chuàng)新能力、應(yīng)變能力，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，居民的工資、社會(huì)福利保障等都比較高，對(duì)高學(xué)歷、高技術(shù)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(shè)定

我們主要是分析各影響天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素與天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系,將利用2003～2012年石油能源總量、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額、進(jìn)出口貿(mào)易總額和普通高等教育人數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計(jì),即建立多元線性回歸模型。為消除其變化趨勢(shì)，對(duì)各變量取自然對(duì)數(shù)[5]。

4 模型檢驗(yàn)

4.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

表1 多元線性回歸模型的回歸結(jié)果如下：

該多元線性回歸模型的輸出結(jié)果中，R-squared為擬合優(yōu)度R2，其值為1，Adjusted R-squared為調(diào)整后的R2，其值為0.999998?？梢?jiàn)該模型的擬合優(yōu)度較高，說(shuō)明模型對(duì)被解釋變量擬合的較好，被解釋變量的實(shí)際值與擬合值較為接近。然而，在回歸模型中還會(huì)出現(xiàn)這樣的情況，當(dāng)增加的解釋變量對(duì)被解釋變量的影響非常小時(shí)，所得到的R2統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值并不會(huì)減小，如果因?yàn)樵摻忉屪兞康募尤胩岣吡藬M合優(yōu)度而把該變量放入模型中，則會(huì)降低模型的質(zhì)量。因而，要對(duì)所建立的模型進(jìn)一步進(jìn)行以下的顯著性檢驗(yàn)。

4.2 顯著性檢驗(yàn)

4.2.1 變量的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))

原假設(shè)：H0：

備擇假設(shè)：H1：

通常情況下，可以根據(jù)P(prob)值來(lái)判斷是否通過(guò)t檢驗(yàn)，如果P值大于給定的顯著性水平，則接受原假設(shè)，即該變量沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，該解釋變量對(duì)被解釋變量沒(méi)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(shè)，即該變量通過(guò)t檢驗(yàn)，該解釋變量對(duì)被解釋變量有顯著性影響。該檢驗(yàn)結(jié)果中，在設(shè)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(yàn)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(jì)參數(shù)沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)。即石油能源、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出口貿(mào)易總額對(duì)天津市GDP沒(méi)有顯著性影響。

4.2.2 方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))

原假設(shè)：H0：

備擇假設(shè)：H1：中至少有一個(gè)不為0通常情況下，可以通過(guò)F(F-statistic)值大小來(lái)判斷是否通過(guò)F檢驗(yàn)。如果P值大于給定的顯著性水平，則接受原假設(shè)，即該方程沒(méi)有通過(guò)F檢驗(yàn)，該模型的線性關(guān)系不成立；如果P值小于給定的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，即該方程通過(guò)F檢驗(yàn)，該模型的線性關(guān)系成立。該模型的回歸結(jié)果中，在設(shè)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(shè)，即該方程通過(guò)F檢驗(yàn)，該模型的線性關(guān)系成立。

4.3 隨機(jī)誤差項(xiàng)的檢驗(yàn)

表2 異方差檢驗(yàn)(懷特white檢驗(yàn)法)

原假設(shè)：H0：隨機(jī)誤差項(xiàng)μ不存在異方差

備擇假設(shè)：H1：隨機(jī)誤差項(xiàng)μ存在異方差

當(dāng)White統(tǒng)計(jì)量(Obs*R-squared)的P值大于給定的顯著性水平時(shí)，則接受原假設(shè)，即隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在異方差；當(dāng)White統(tǒng)計(jì)量(Obs*R-squared)的P值小于給定的顯著性水平時(shí)，則拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差。本例中，P值為0.3481，如果設(shè)定的顯著性水平為5%，則可接受原假設(shè)，即不存在異方差。

表3 序列相關(guān)檢驗(yàn)(LM檢驗(yàn)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(yàn)P值為0.0017，小于設(shè)定的顯著性水平5%，因而可拒絕原假設(shè)，即該回歸方程不存在序列相關(guān)性。

可知X2、X3、X4、X5、X6、X7之間存在著較強(qiáng)的多重共線性。

5 模型修正

可知擬合由強(qiáng)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(zhǔn)變量，分別導(dǎo)入X4、X5、X2、X6、X7、X1做回歸，結(jié)果如表6所示。

表6

在設(shè)定的顯著性水平5%的情況下，變量X4(third_ industry)的t檢驗(yàn)的P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于5%，則拒絕零假設(shè)，保存X4變量。然后我們以X3、X4為解釋變量，對(duì)X5、X2、X6、X7、X1做回歸，結(jié)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(shè)，即該解釋變量對(duì)被解釋變量沒(méi)有顯著性影響；而X7的參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)與現(xiàn)實(shí)不符，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)該與該地區(qū)受高等教育的人數(shù)呈同向變化，即受教育人數(shù)越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)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(jié)果如表8所示。

表8

回歸結(jié)果：

表9中我們?cè)俅螌?duì)修正后的模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)和序列相關(guān)檢驗(yàn)。

表9 異方差性檢驗(yàn)

該回歸結(jié)果中，White統(tǒng)計(jì)量的P值為0.6674，如果設(shè)定的顯著性水平為5%，則可接受原假設(shè)，即原方程不存在異方差性。

序列相關(guān)性檢驗(yàn)。由上面的回歸結(jié)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(shí)du<4-DW，表明模型中不存在自相關(guān)。而且，X3和X4的參數(shù)估計(jì)值均為正數(shù)，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，即最終的回歸方程為：

可見(jiàn)，天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的彈性分別為0.5488和0.4367。即第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每增加1%，天津市GDP將增加0.55%；第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每增加1%，天津市GDP將增加0.44%[6]。

6 結(jié)語(yǔ)

影響天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素有很多，在實(shí)際進(jìn)行分析時(shí)，所用定量分析很少，缺乏精確性。本文主要從石油能源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、固定資產(chǎn)投入、開(kāi)放度和人力資本等方面進(jìn)行分析，然后通過(guò)建立雙對(duì)數(shù)多元線性回歸模型對(duì)可計(jì)算的影響因素進(jìn)行量化分析，得出各因素對(duì)天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度。結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的影響因素，尤其是第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。在天津的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，第二產(chǎn)業(yè)仍為推動(dòng)天津經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的主要力量，天津產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)是“二、三、一”模式，隨著今后經(jīng)濟(jì)水平的提高、技術(shù)進(jìn)步速度的加快、社會(huì)需求的變化，天津產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)最終會(huì)向“三、二、一”的格局轉(zhuǎn)變[7]。因此，要加快天津市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，就必須大力優(yōu)化天津市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，特別要促進(jìn)第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[8]。而石油能源、固定資產(chǎn)投入、開(kāi)放度和人力資本并未對(duì)天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成顯著性影響。

由于取得的數(shù)據(jù)有限，有些影響因素如：自然地理因素、社會(huì)文化等指標(biāo)不能在模型中體現(xiàn)，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(duì)天津市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素進(jìn)行了定量分析，可以為天津市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供理論依據(jù)和決策參考。

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作者簡(jiǎn)介：李珊珊(1989-)，女，山東德州人，碩士研究生在讀于天津商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，主要從事跨國(guó)公司及國(guó)際直接投資方面的研究。

基金項(xiàng)目：①天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目“梯度型”經(jīng)濟(jì)圈形成的路徑與模式研究——基于跨國(guó)公司地區(qū)總部集聚的視角(TJYY12—039)的資助。

中圖分類號(hào)：F207

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-0298(2015)04(b)-111-04