■程萌勛張詩雨王永奇(程萌勛、王永奇,安徽財經(jīng)大學管理科學與工程學院;張詩雨,安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院)
區(qū)域經(jīng)濟活力作為體現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展“量+質”的重中之重,不僅對經(jīng)濟有總量的衡量,更有對經(jīng)濟質量的呈現(xiàn),是代表著經(jīng)濟全面發(fā)展的綜合性指標?!傲俊北憩F(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展基礎,高經(jīng)濟活力在一定程度上代表著經(jīng)濟基礎好,可為經(jīng)濟發(fā)展提供支持,從而實現(xiàn)較高程度的經(jīng)濟增長;“質”表現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展的速度和效率,高經(jīng)濟活力伴隨著經(jīng)濟高增速和高效率,重在體現(xiàn)地區(qū)的經(jīng)濟水平。總之,經(jīng)濟“量”的積蓄刺激“質”的提升,進而提高經(jīng)濟的全面發(fā)展。因此,對區(qū)域經(jīng)濟活力進行研究有助于發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展的短板,進而實現(xiàn)更高“質”和更大“量”的經(jīng)濟。
目前,已有研究成果從不同角度對區(qū)域經(jīng)濟活力進行研究。孫曉祥[1](2012)基于吉林省經(jīng)濟發(fā)展的歷史數(shù)據(jù),結合多種分析方法和手段,構建經(jīng)濟活力影響因素指標體系,探究吉林省經(jīng)濟發(fā)展的影響因素,為促進吉林經(jīng)濟發(fā)展活力出謀劃策。余璐等[2](2018)從江蘇區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展治理出發(fā),對蘇北振興、沿江、沿海再到如今的經(jīng)濟活力布局,檢驗了區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展的治理效果,總結得出政府和市場對經(jīng)濟發(fā)展的推動和協(xié)調作用。何汝群[3](2019)肯定了對經(jīng)濟活力研究的必要性,結合珠江-西江實際經(jīng)濟發(fā)展狀況,建立經(jīng)濟活力評價指標體系,并進行因素影響程度對比,進而提出提高其經(jīng)濟活力的針對性建議。綜合以上針對區(qū)域經(jīng)濟活力的研究成果,可以總結出:以理論為主的研究偏重經(jīng)濟現(xiàn)狀,注重對現(xiàn)狀深層次挖掘,從而達到查漏補缺的效果;而以數(shù)據(jù)為主的研究偏重分析方法的運用,是對經(jīng)濟現(xiàn)狀的淺層次分析、對經(jīng)濟數(shù)據(jù)的深層次挖掘;兩種研究方法各有優(yōu)劣,但往往針對數(shù)據(jù)的研究方法更有說服力。因此,本文在對安徽省經(jīng)濟活力進行研究時,引入實證數(shù)據(jù),結合兩種不同分析方向的數(shù)據(jù)分析方法,保證了問題研究的多樣性、復雜性和準確性。
1.方法原理
“因子分析”[4]旨在用少數(shù)幾個因子去描述較多指標之間的聯(lián)系,即將相關性較強的幾個變量歸在同一類中,每一類就是一個公共因子,以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。
2.理論模型的建立
用矩陣的形式表示為:
3.逐步回歸模型
(1)模型原理
逐步回歸分析的最主要思想是剔除多重共線性的影響,降低各變量間的相關性,從而保證了因素研究的獨立性。
(2)理論模型的建立
根據(jù)逐步回歸原理,建立線性的逐步回歸模型[6]:
從國民經(jīng)濟核算、人口、財政、金融、城鄉(xiāng)人民生活、教育、科技、衛(wèi)生和社會服務、公共管理等9個方面選取了12個影響經(jīng)濟活力的正向指標,構建經(jīng)濟活力指標體系。這些指標分別是人均生產(chǎn)總值、人均GDP增長率、人均地方財政收入、教育經(jīng)費、企業(yè)單位數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額、外資企業(yè)所占比率、人均城市道路面積、人均公園綠化面積、就業(yè)率、常住人口量、第三產(chǎn)業(yè)增加值。指標體系中對應數(shù)據(jù)來源于安徽省統(tǒng)計年鑒、中國統(tǒng)計年鑒及中國統(tǒng)計應用支持系統(tǒng)、EPS等數(shù)據(jù)平臺。
本文明確定義研究的自變量與因變量,將經(jīng)濟活力指數(shù)設為因變量(),自變量共12個,分別定義為人均生產(chǎn)總值()、人均GDP 增長率()、人均地方財政收入()、教育經(jīng)費()、企業(yè)單位數(shù)()、固定資產(chǎn)投資總額()、外資企業(yè)所占比率()、人均城市道路面積()、人均公園綠化面積()、就業(yè)率()、常住人口量()、第三產(chǎn)業(yè)增加值()。
1.模型適用性檢驗
為了驗證因子分析對指標群的適用性,預先對指標進行KMO 和Bartlett檢驗:在1%的顯著性水平下,P=0.000<0.01,KMO 檢驗值是0.802>0.8,球形假設被拒絕,說明12 個指標間的相關性較強,適合作因子分析,且適用性強。
2.公共因子提取
按照累積方差貢獻率大于85%的原則提取所需的公共因子,第一因子的方差貢獻率為78.823%,第二個因子的方差貢獻率為12.986%,前兩項因子的累計方差貢獻率為91.809%,所以前兩項可以代表全部指標91.809%的信息,且解釋性較高。
3實際模型的建立
1.變量篩選
由于12個解釋變量存在較強的關聯(lián)性,不利于模型對經(jīng)濟現(xiàn)象的解釋,因此,需要對變量進行VIF 檢驗,剔除多重共線性的影響。經(jīng)檢驗和變量排除,保留了5個VIF<10的變量,分別為人均GDP 增長率、常住人口量、就業(yè)率、外資企業(yè)所占比率、企業(yè)單位數(shù)。
2.實際模型的建立
利用SPSS軟件進行逐步回歸模型的函數(shù)擬合,得到5個解釋變量與經(jīng)濟活力指數(shù)函數(shù):
進行模型的經(jīng)濟效應及客觀適用性檢驗:分析模型的擬合優(yōu)度,擬合精度高;分析t統(tǒng)計量,在的顯著性水平下,P=0.000<0.01,拒絕“獨立變量對因變量的局部適用性”的原假設,說明單個變量對因變量是有經(jīng)濟意義;分析F統(tǒng)計量,在的顯著性水平下,P=0.000<0.01,拒絕“聯(lián)合變量對因變量的全局適用性”的原假設,說明各變量都是有經(jīng)濟意義的。通過以上對模型適用性的檢驗,可以概括得出模型對問題極強的適用性。
“發(fā)展地方特色經(jīng)濟”是區(qū)域經(jīng)濟政策制定的立足點,同時也引導著地方經(jīng)濟政策的制定方向而政府在制定經(jīng)濟政策時,應注意在居民、企業(yè)、社會效益方面保持較好的平衡。因此,結合兩種模型的結果共性,有針對性地給出提高安徽省經(jīng)濟活力的對策和建議。
從微觀角度看,人才資源的充分使用,可提高本地勞動力的利用率,進而提高就業(yè)率,從而提高經(jīng)濟活力;從宏觀角度看,必須抓住發(fā)展機遇,首先用好區(qū)域內(nèi)人才,在保證本地人才充分利用的情況下,發(fā)展區(qū)域外人才引進戰(zhàn)略,最大限度地發(fā)揮人才實力,提高其貢獻率,為提升安徽省經(jīng)濟發(fā)展事業(yè)添磚加瓦。
安徽應以發(fā)達城市的創(chuàng)新水平為目標,形成以創(chuàng)新數(shù)量帶動創(chuàng)新質量的發(fā)展戰(zhàn)略,加大對創(chuàng)新的投入力度,以資金投入帶動創(chuàng)新發(fā)展,引進區(qū)域外創(chuàng)新資源,并扶持本地新型創(chuàng)新企業(yè)。
經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展對于各地經(jīng)濟發(fā)展水平不均衡的區(qū)域來說,是正確的發(fā)展方針。制定區(qū)域發(fā)展差異性政策,結合各地發(fā)展特點,有針對性地推出具有地域特色的政策,先發(fā)地區(qū)要發(fā)揮引領地位,后發(fā)地區(qū)要找準發(fā)展定位。