摘要：本文以西藏7個(gè)城市為研究樣本，依據(jù)2017年《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)，借助STATA13.1軟件工具，摘取了9項(xiàng)指標(biāo)，采用相關(guān)分析、回歸分析、因子分析中的主成分因子法等對(duì)西藏7個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力進(jìn)行比較和評(píng)價(jià)，找出其發(fā)展優(yōu)劣并提出相應(yīng)的對(duì)策。

關(guān)鍵詞：西藏各城市：經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力：面板數(shù)據(jù)：STATA

雖然，西藏自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展，但發(fā)展過(guò)程中的不均衡表現(xiàn)很突出?！段鞑刈灾螀^(qū)“十三五”時(shí)期國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃綱要》中提出要統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，合理布局城鎮(zhèn)集群，構(gòu)建“一圈兩翼三點(diǎn)兩線”的城鎮(zhèn)化空間格局。本文利用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)面板分析西藏城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力，為精準(zhǔn)制定西藏城市的發(fā)展策略提供依據(jù)。

一、分析思路

（一）變量的選擇

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力指標(biāo)體系的構(gòu)建除了考慮到地方的經(jīng)濟(jì)總量外，還要考慮到經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效能。本文借鑒國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究并提取了9個(gè)變量，分別是城市名稱、地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入。9個(gè)變量分別定義為Vl-V9，選取的7個(gè)觀測(cè)樣本分別是拉薩、昌都、山南、日喀則、那曲、阿里、林芝。

數(shù)據(jù)來(lái)源《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒-2017》

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

文中數(shù)據(jù)來(lái)源于《西藏統(tǒng)計(jì)年鑒-2017》，分析方法采用相關(guān)分析、回歸分析、主成分因子法等，借助Stata13.1分析軟件，首先使用相關(guān)分析、回歸分析研究西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力關(guān)鍵變量間的關(guān)系及其構(gòu)成情況。然后運(yùn)用主成分因子法對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值等變量進(jìn)行因子分析，從因子分析模型中提取公共因子，即最具代表性的主因子：接著采取最大方差正交旋轉(zhuǎn)對(duì)因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，并在因子得分系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上得到每個(gè)樣本因子的綜合得分.KMO檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可行性：最后運(yùn)用Stata13.1數(shù)據(jù)處理技巧，根據(jù)提取的主因子對(duì)西藏城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力進(jìn)行分類排序。

二、分析過(guò)程

（一）相關(guān)分析

在Stata13.1的Command文本框中輸入命令：pwcorrV2-V9，sidaksigstar（0.01）。依據(jù)下表的結(jié)果分析8個(gè)變量間相關(guān)性在置信水平為99%時(shí)是否顯著。

由表2可以看出，各市地區(qū)生產(chǎn)總值（V2）與規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的相關(guān)性大，為0.9595，與第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資的相關(guān)性很強(qiáng)，在0.01的顯著性水平上顯著，且這六個(gè)變量相互間的相關(guān)性很強(qiáng)。其余的變量間相關(guān)性很小。

（二）回歸分析

1.建立線性模型

考慮到“城鎮(zhèn)居民人居可支配收入”“農(nóng)村居民人均可支配收入”與“地區(qū)生產(chǎn)總值”變量間相關(guān)性小，本文對(duì)于回歸分析以“地區(qū)生產(chǎn)總值”為因變量，將“規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值”“第三產(chǎn)業(yè)值”“社會(huì)消費(fèi)品零售總額”“全部財(cái)政收入”“固定資產(chǎn)投資”為自變量進(jìn)行多重線性回歸。本文運(yùn)用普通最小二乘回歸法做逐步回歸分析，在Stata13.1的Command文本框中輸入如下命令：swregressV2V3 - V7，pro（0.1），得到如表3的結(jié)果。

線性模型：

V2=a*V3+b*V4+c*V5+d*V6+e*V7+u

即：地區(qū)生產(chǎn)總值=a*規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值+b*第三產(chǎn)業(yè)值+e*社會(huì)消費(fèi)品零售總額+d*全部財(cái)政收入+e*固定資產(chǎn)投資+u

式中.a、b、c、d、e是未知的回歸系數(shù).u是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.模型修正

從上述分析結(jié)果中看出共選取了7個(gè)樣本分析，模型的F值（1，5）= 533.54，P值（Prob>F）= 0.0000，說(shuō)明該模型整體非常顯著。模型可決系數(shù)（R-squared）是0.9907，模型修正可決系數(shù)（AdjR-squared）= 0.9889，說(shuō)明模型解釋能力非常優(yōu)秀。

模型經(jīng)過(guò)4次剔除變量后得到最終結(jié)果。第1個(gè)模型包含全部自變量的全模型，該模型V5變量的系數(shù)顯著性P值高達(dá)0.9617，被剔除：第2個(gè)模型為包含全部自變量的全模型，該模型V3變量的系數(shù)顯著性P值為0.2053，被剔除：第3個(gè)模型為包含全部自變量的全模型，該模型V6變量的系數(shù)顯著性P值為0.6113，被剔除：第4個(gè)模型為包含全部自變量的全模型，該模型V4變量的系數(shù)顯著性P值為0.2558，被剔除;剔除上述自變量后得到最終回歸模型。

在回歸線性模型中變量V7的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤是0.0323995，t值為23 .10，P值為0.000，系數(shù)比較顯著，95%的置信區(qū)間為[0.6650976，0.8316689]。常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤是9.10248，t值為-1.39，P值是0.224，系數(shù)是顯著的，95%的置信區(qū)間為[-36.02988，10.76746]。

線性模型：V2= 0.7483832*V7+u

即地區(qū)生產(chǎn)總值=0.7483832*固定資產(chǎn)投資+（-12.631221）

3.因變量擬合值的預(yù)測(cè)

因變量預(yù)測(cè)擬合值是根據(jù)自變量的值和得到的回歸方程計(jì)算出來(lái)的，主要用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。在Stata13.1的Com-mand文本框中輸入rvfplot后得到殘差與擬合值的散點(diǎn)圖。結(jié)果是殘差并沒(méi)有隨著擬合值的大小的不同而不同，而是圍繞0值上下隨機(jī)波動(dòng)，數(shù)據(jù)很可能是不存在異方差的。

4.異方差的檢驗(yàn)

從表4中可以看出懷特檢驗(yàn)P值為0.6080，BP檢驗(yàn)的P值均大于0.05非常顯著地接受了同方差的原假設(shè)，認(rèn)為不存在異方差，所以我們不必用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行回歸。

經(jīng)過(guò)以上最小二乘回歸分析，可以發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)投資對(duì)西藏城市地區(qū)生產(chǎn)總值起正向促進(jìn)作用。

（三）主成分因子分析

1.在Stata13.1的Command命令框中輸入命令factorV2-V9，pcf，得出因子分析結(jié)果，如表5所示，8個(gè)因子中只有2個(gè)因子特征值（Eigenvalue）大于1.選取這2個(gè)因子分別作為新的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo).LR檢驗(yàn)的卡方值為290.96，P值（Prob>chi2）為0.0000，模型非常顯著。第一個(gè)因子的特征值（Eigenvalue）為6.27345，方差貢獻(xiàn)率（Propor-tion）為78.42%;第二個(gè)因子特征值為1.08964，方差貢獻(xiàn)率為13.62%。前2個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率（Cumulative）為92.04%.解釋了原始數(shù)據(jù)的92.04%的信息。

2.采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，表6顯示Factorl主要解釋的是V2～ V7、V9這6個(gè)變量信息，F(xiàn)actor2主要解釋V8的變量信息。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，寫(xiě)出主因子的表達(dá)式。

兩個(gè)主因子表達(dá)方式如下：

Fl= 0.45407*V2+0.02976*V3+0.00000*V4+0.13246*V5+0.31018*V6+0.00000術(shù)V7+0.00960*V8+0.14266*V9

F2= 0.01153*V2+0.06851*V3+0.00000*V4+0.02748*V5 - 0.00995*V6+0.00000*V7 +0.80856*V8-0.51447*V9

從圖2所示，所有樣本被分為4個(gè)象限，其中第一象限只有拉薩，它的兩個(gè)因子得分都比較高：第二象限包括阿里、那曲和日喀則，這3個(gè)城市的因子2得分較高，而因子1得分較低;第三象限有昌都、山南、林芝，這3個(gè)城市的兩個(gè)因子得分都比較低。

KMO檢驗(yàn)是判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，其取值范圍是O～1。其中，0.9～1表示極好、0.8～ 0.9表示可獎(jiǎng)勵(lì)、0.7～ 0.8表示還好、0.6～ 0.7表示中等、0.5～ 0.6表示糟糕、0～0.5表示不可接受。本文中總體（Overall） KMO的取值為0.7369，因子分析處于還好狀態(tài)，可進(jìn)行因子分析。

3.西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力綜合評(píng)價(jià)排名。依據(jù)提取的主因子對(duì)西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力給出綜合得分并進(jìn)行排名。在Stata13.1的Command中輸入命令generatef=0.7816*f1+0.1387*f2可求出西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的綜合得分，其中fl、f2是在進(jìn)行因子分析時(shí)候?qū)μ崛〉闹饕蜃颖４娴淖兞?，系?shù)是主因子的方差貢獻(xiàn)率。輸出結(jié)果見(jiàn)下表。

三、結(jié)論與建議

經(jīng)過(guò)相關(guān)分析，西藏各城市的地區(qū)生產(chǎn)總值與規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資等有很強(qiáng)的相關(guān)性，而這六個(gè)變量相互間的相關(guān)性也很強(qiáng)。

經(jīng)過(guò)回歸分析，說(shuō)明了固定資產(chǎn)投資對(duì)西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了積極的促進(jìn)作用。

經(jīng)過(guò)主成分因子分析后，可以看出拉薩的兩個(gè)主因子得分均是第一，分別為2.191592、0.3963009，其城市生產(chǎn)總值等八項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)位居第一。日喀則的經(jīng)濟(jì)是實(shí)力僅次于拉薩，在地理位置上距拉薩市不遠(yuǎn)，在拉薩的經(jīng)濟(jì)輻射范圍之內(nèi)，發(fā)展歷史悠久.其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和設(shè)施較好，在山南注冊(cè)成立的公司近年來(lái)有所增長(zhǎng)，該城市與拉薩的交通設(shè)施也在不斷加強(qiáng)，昌都由于覆蓋面積較大，地區(qū)生產(chǎn)總值較高，第三產(chǎn)業(yè)和固定資產(chǎn)投資位居前列，但其第二主因子排名倒數(shù)第三，為-0.5234686.可看出它的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入較低。林芝的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿薮?，其地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資指標(biāo)位居前列，那曲的規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全部財(cái)政收入較低，阿里位于西藏的最西邊，其交通設(shè)施、人口數(shù)量和工業(yè)企業(yè)數(shù)等處于劣勢(shì)，它的第二主因子得分位居第一，其人均可支配收入位居前列，但其他七項(xiàng)指標(biāo)很低。

從總體來(lái)看，西藏各城市第三產(chǎn)業(yè)值與GDP比值較高，均在50%及以上，原因在于旅游及餐飲所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益較高。再則，西藏各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力差距顯著，每個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)很不均衡，尤其是阿里和那曲。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力排名中拉薩高于其他城市，西藏的經(jīng)濟(jì)形式單一，輻射能力有限。

由上述研究給出的建議：要統(tǒng)籌好區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，關(guān)注各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的均衡健康發(fā)展，多建設(shè)幾個(gè)像拉薩一樣的經(jīng)濟(jì)中心，形成輻射帶動(dòng)作用，各城市也要發(fā)揮優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，補(bǔ)足短板，昌都需要提高人均可支配收入，那曲和阿里要加強(qiáng)規(guī)模工業(yè)發(fā)展。其次，交通通信等基礎(chǔ)設(shè)施還需跟進(jìn)，構(gòu)建交通沿線經(jīng)濟(jì)帶，充分發(fā)揮固定資產(chǎn)投資的正向作用，尤其是阿里的交通建設(shè)和固定資產(chǎn)的投入。再者，西藏各城市要加強(qiáng)與外界聯(lián)系，充分利用川渝經(jīng)濟(jì)帶的輻射作用，加強(qiáng)口岸建設(shè)與對(duì)外輸出。

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作者簡(jiǎn)介：

趙春勝，西藏民族大學(xué)，陜西成陽(yáng)。