截止2017年中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從高速向高質(zhì)量轉(zhuǎn)變，中國(guó)經(jīng)濟(jì)已從過去關(guān)注速度向關(guān)注發(fā)展合理化轉(zhuǎn)變。深圳身為中國(guó)的一線城市，其經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)也受到中國(guó)大經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的大背景影響，關(guān)注現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。因此本文立足于深圳的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，用深圳地區(qū)的生產(chǎn)總值作為深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代表因素，從6個(gè)方面考慮其對(duì)深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，6方面分別是固定資產(chǎn)投入、科技投入、文化投入、社保投入、交通運(yùn)輸投入，節(jié)能投入[1]。

選擇固定資產(chǎn)投資額作為影響深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的原因是，其包含各種經(jīng)濟(jì)單位及個(gè)人的經(jīng)營(yíng)投資，其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重大影響[2]?？萍纪度霃囊欢ń嵌润w現(xiàn)一個(gè)地區(qū)對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重視程度，而往往一線發(fā)達(dá)城市包含了很多的技術(shù)產(chǎn)業(yè)，這些行業(yè)的發(fā)展水平，對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展也有重要影響[3]。文化投入說明該地區(qū)對(duì)教育等重視程度，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開優(yōu)秀的高素質(zhì)人才，因此引入文化投入因素。社保投入是地區(qū)對(duì)勞動(dòng)者的保障的體現(xiàn)，同時(shí)每年固定的社保投入也是地區(qū)工資指出的側(cè)面體現(xiàn)，而工資額的發(fā)放也與企業(yè)或者公司的經(jīng)濟(jì)效益有關(guān)，因此社保投入因素對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也有一定程度的影響[4]。交通運(yùn)輸投入，代表地區(qū)交通水平，深圳為沿海城市，港口貿(mào)易行業(yè)比較發(fā)達(dá)，同時(shí)深圳也是物流運(yùn)輸?shù)闹匾獦屑~，因此通過對(duì)該地區(qū)交通運(yùn)輸投入因素的研究，了解其交通程度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)作用也有一定可行性。引入節(jié)能投入方面，是因?yàn)楣?jié)能投入在提高能源效率同時(shí)，也為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到推動(dòng)作用，地區(qū)節(jié)能投入多，提高所在地各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，最終惠及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[5]。

一、數(shù)據(jù)選取

數(shù)據(jù)來(lái)源于深圳統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)的2017《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》，2013《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》，2007《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于受到收集數(shù)據(jù)的影響，本文選取了2006-2016年的數(shù)據(jù)。本文原本選擇了10方面的數(shù)據(jù)，但由于受到分析結(jié)果影響，最終保留了6個(gè)因素作為影響深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素。選取的數(shù)據(jù)如下表所示：

單位：億元

二、數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)化處理

對(duì)指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)：為了消除異方差，對(duì)變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)不改變?cè)瓉?lái)的協(xié)整關(guān)系，并能使其趨勢(shì)線性化[3]。用ShenGDP代表深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，fixed代表固定資產(chǎn)投入，science代表科技投入，literary代表文學(xué)投入，social代表社保投入，energy代表節(jié)能投入，transportation代表交通運(yùn)輸投入。取對(duì)數(shù)后，結(jié)果如下表所示。

表1

三、模型及數(shù)據(jù)分析

建立多元線性回歸模型，其表達(dá)形式如下：

Yt=?0+?1X1+?2X2+?3X3++?4X4+?5X5+…+?nXn+εi

其中：Yt是被解釋變量，?n是回歸參數(shù)，X5是自變量。

原理：回歸分析是確定兩種或兩種以上變量之間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用十分廣泛。它通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系，幫助人們準(zhǔn)確把握變量受其他一個(gè)或多個(gè)變量影響的程度，進(jìn)而為控制和預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)?；貧w分析中研究的變量分為因變量和自變量，因變量是隨機(jī)變量，自變量也稱為因素變量，是可以加以控制的變量。

四、操作結(jié)果及結(jié)果分析

(一)描敘性統(tǒng)計(jì)分析

通過SPSS21.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描敘性統(tǒng)計(jì)分析，分別對(duì)選取最大值、最小值、均值、方差四個(gè)統(tǒng)計(jì)量分析數(shù)據(jù)，其結(jié)果如下表所示。

表2

通過表2可以發(fā)現(xiàn)，雖然選取了10年的數(shù)據(jù)，但最大值與最小值差距較大，通過均值可以發(fā)現(xiàn)深圳地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好。

(二)多元回歸分析

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果如下所示。

表3 模型匯總b

a. 預(yù)測(cè)變量：(常量)，Lntransportation，Lnenergy，Lnscience，Lnliterary，Lnsocial，Lnfixed。

b. 因變量：LnShenGDP

表4 Anovaa

a. 因變量：LnShenGDP

b. 預(yù)測(cè)變量：(常量)，Lntransportation，Lnenergy，Lnscience，Lnliterary，Lnsocial，Lnfixed。

表5 系數(shù)a

a. 因變量：LnShenGDP

由表3可知，擬合優(yōu)度R2等于0.997，接近于1，說明模型的擬合效果較好。根據(jù)表4方差分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，p值為0.000，模型具有統(tǒng)計(jì)意義，也就是自變量與因變量之間線性關(guān)系顯著。通過表5系數(shù)表，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)整體p值均比較高。因此通過逐次回歸分析，去除p值較大的變量，根據(jù)分析結(jié)果的好壞，我們最終保留了Lnsocial，Lnscience，Lnfixed，這三個(gè)變量。最終得出如下分析結(jié)果。

表6 模型匯總b

a. 預(yù)測(cè)變量：(常量)，Lnsocial，Lnscience，Lnfixed。

b. 因變量：LnShenGDP

表7 Anovaa

a. 因變量：LnShenGDP

b. 預(yù)測(cè)變量：(常量)，Lnsocial，Lnscience，Lnfixed。

表8 系數(shù)a

a. 因變量：LnShenGDP

由表6可知，擬合優(yōu)度R2等于0.995，接近于1，說明模型的擬合效果較好。根據(jù)表7方差分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，p值為0.000，模型具有統(tǒng)計(jì)意義，也就是自變量與因變量之間線性關(guān)系顯著。通過表8系數(shù)表，發(fā)現(xiàn)各個(gè)自變量系數(shù)均是顯著的。我們得到模型表達(dá)式：

LNGDP=-1353.369+4.493Lnfixed-17.436Lnscience+91.083Lnsocial

由模型可知，固定資產(chǎn)投資額、社會(huì)保險(xiǎn)投入對(duì)深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到良好的促進(jìn)作用，其中社會(huì)保險(xiǎn)投入因素對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)作用明顯，其每增長(zhǎng)e億元的投入額，深圳經(jīng)濟(jì)增加91.083億元；固定資產(chǎn)投資額每增加e億元，深圳經(jīng)濟(jì)增加4.493億元。在該公式中科技的投入對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起反向作用，其每增加e億元，地區(qū)經(jīng)濟(jì)減少17.436億元?？梢婋m然固定資產(chǎn)投資額、科技投入、社保投入均與深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展有相關(guān)性，但科技投入對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到抑制作用。因此深圳地區(qū)需要改善科技投入結(jié)構(gòu)，因地制宜，根據(jù)深圳具體發(fā)展情況，實(shí)施合理有效的科技投入方式，促進(jìn)深圳經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展[6]。雖然模型表達(dá)式中科技的投入對(duì)深圳經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到抑制作用，但該結(jié)果只是具有借鑒作用，不能說一定正確或者錯(cuò)誤。在統(tǒng)計(jì)分析中，往往受到數(shù)據(jù)量、變量間關(guān)聯(lián)性、地區(qū)復(fù)雜環(huán)境等因素影響，會(huì)導(dǎo)致模型結(jié)果表面上與實(shí)際情況不符。同時(shí)科技的投入對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用起到抑制作用，也是在與選中的固定資產(chǎn)投入、文化投入、社保投入、交通運(yùn)輸投入，節(jié)能投入這5個(gè)方面一同分析的結(jié)果。另外科技投入方面領(lǐng)域比較多，也許是在不同行業(yè)的科技投入比例不合理，導(dǎo)致了科技投入對(duì)深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到抑制作用。總而言之，該統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，具有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到一定的參考價(jià)值。