詹瀟瀟 潘翔 孫號(hào)東

摘要：針對(duì)疫情退潮后， 區(qū)域經(jīng)濟(jì)如何恢復(fù)等問(wèn)題，本文選取安徽省作為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建多元線性回歸模型來(lái)探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力與影響因素間的關(guān)系，然后根據(jù)VAR模型來(lái)進(jìn)行脈沖分析和方差分解，根據(jù)其結(jié)果來(lái)分析經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)活力的短期長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響關(guān)系;最后提出疫情后安徽省經(jīng)濟(jì)如何重新煥發(fā)活力的可行方法以及應(yīng)對(duì)突發(fā)危機(jī)時(shí)的有效舉措。

關(guān)鍵詞：新冠疫情;區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力;影響因素;多元線性回歸模型;VAR模型

自1979年改革開放政策實(shí)行以來(lái)，從中長(zhǎng)期看，我國(guó)經(jīng)濟(jì)保持持續(xù)穩(wěn)定的中高速增長(zhǎng)。1999年—2018年，GDP已由82054億元增至900309.48億元。但是根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，GDP年度增長(zhǎng)率卻由99年7.76%降至18年的6.6%，其中，07年的增長(zhǎng)率更是高達(dá)14.23%，但區(qū)域發(fā)展不平衡、城鄉(xiāng)發(fā)展差異化依舊存在。據(jù)調(diào)查，2020年第一季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值環(huán)比上一季度增長(zhǎng)速度下降9.8%，此次新冠肺炎疫情給國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)不小沖擊，區(qū)域經(jīng)濟(jì)更是如此。所以如今我們不僅要注重中國(guó)總體經(jīng)濟(jì)的總體發(fā)展，還需要注重區(qū)域經(jīng)濟(jì)如何均衡的發(fā)展，并及時(shí)想出解決問(wèn)題的辦法，克服區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的缺點(diǎn)，促使經(jīng)濟(jì)快速健康發(fā)展。區(qū)域經(jīng)濟(jì)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占的比例不斷提高，為了促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，做好區(qū)域經(jīng)濟(jì)的建設(shè)十分重要。

因此，針對(duì)疫情退潮，區(qū)域經(jīng)濟(jì)如何恢復(fù)等問(wèn)題，本文以安徽省作為研究對(duì)象，深入研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力及其影響因素的分析與決策。

1.區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力的影響因素分析

影響經(jīng)濟(jì)活力的因素有很多，且一些影響因素?zé)o法量化研究。因此，本文通過(guò)查閱大量的文獻(xiàn)資料，基于以往學(xué)者的研究成果，選取他們共有的影響因素。因此，我們以安徽省為研究對(duì)象，從人口變化趨勢(shì)和企業(yè)活力變化趨勢(shì)兩個(gè)角度選取年末常住人口、城鎮(zhèn)人口數(shù)、鄉(xiāng)村人口數(shù)、失業(yè)人員數(shù)、各行業(yè)機(jī)構(gòu)單位數(shù)及城鎮(zhèn)人員平均工資六個(gè)影響經(jīng)濟(jì)活力的因素。

根據(jù)多元線性回歸模型的建立過(guò)程建立如下模型：

其中，x1為年末常住人口，x2為城鎮(zhèn)人口數(shù)，x3為鄉(xiāng)村人口數(shù)，x4為失業(yè)人員數(shù)，x5為各行業(yè)機(jī)構(gòu)單位數(shù)，y為城鎮(zhèn)人員平均工資，βi為人均生產(chǎn)總值，（i=1， 2， 3， 4， 5）為第i個(gè)影響因素的擬合參數(shù)，β0為常數(shù)項(xiàng)，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)（表示其他不可觀測(cè)的影響因素對(duì)人均生產(chǎn)總值的影響）。

將1999-2020年安徽省人均生產(chǎn)總值、年末常住人口、城鎮(zhèn)人口數(shù)、鄉(xiāng)村人口數(shù)、失業(yè)人員數(shù)、各行業(yè)機(jī)構(gòu)單位數(shù)及城鎮(zhèn)人員平均工資的數(shù)據(jù)代入所建立的多元線性回歸模型中，利用Eviews軟件運(yùn)行得到回歸系數(shù)，進(jìn)而可以得到多元線性回歸的方程為：

根據(jù)以上模型的求解結(jié)果可知，1999-2020年安徽省人均生產(chǎn)總值與城鎮(zhèn)人口數(shù)、鄉(xiāng)村人口數(shù)、失業(yè)人員數(shù)、各行業(yè)機(jī)構(gòu)單位數(shù)及城鎮(zhèn)人員平均工資五個(gè)影響因素正相關(guān)，說(shuō)明安徽省人均生產(chǎn)總值與城鎮(zhèn)人口數(shù)、鄉(xiāng)村人口數(shù)、失業(yè)人員數(shù)、各行業(yè)機(jī)構(gòu)單位數(shù)及城鎮(zhèn)人員平均工資越多，人均生產(chǎn)總值越高;人均生產(chǎn)總值與年末常住人口這個(gè)影響因素負(fù)相關(guān)。而失業(yè)人員數(shù)對(duì)人均生產(chǎn)總值的影響不符合經(jīng)濟(jì)意義，故需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)和修正。

2.經(jīng)濟(jì)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)活力的長(zhǎng)期和短期影響分析

VAR模型的一般數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，Yt為k維內(nèi)生變量向量，Xt為r維外生變量向量，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和q滯后期，A1，…，Ap和B1，…，Bq是需要估計(jì)的參數(shù)矩陣，Ut是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

從滯后階數(shù)的判斷表1可以看出，當(dāng)滯后階數(shù)為3時(shí)，所建立的模型信息準(zhǔn)則是通過(guò)的，因此建立VAR模型更為合適。

為了進(jìn)一步研究經(jīng)濟(jì)變量在經(jīng)濟(jì)政策變化的沖擊下對(duì)其他變量短期和長(zhǎng)期未來(lái)值的影響，對(duì)其進(jìn)行了Cholesky脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，從脈沖響應(yīng)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策變化對(duì)其他變量的影響呈現(xiàn)正向影響。但是，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，消極或積極的影響已經(jīng)減弱。

在對(duì)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析過(guò)后，我們通過(guò)方差分解，進(jìn)一步研究了進(jìn)出口總量這個(gè)經(jīng)濟(jì)活力指標(biāo)對(duì)其他變量的影響，并且對(duì)比了各個(gè)變量在不同時(shí)期內(nèi)收到的影響，找出進(jìn)出口總量影響最顯著的方面。從變量的方差分解結(jié)果發(fā)現(xiàn)，進(jìn)出口總額的變化也是改革開放對(duì)其他四個(gè)經(jīng)濟(jì)變量的影響。可以看出，改革開放對(duì)社會(huì)消費(fèi)品總量的影響短期內(nèi)相對(duì)較低，但隨著時(shí)間的推移，在長(zhǎng)期內(nèi)發(fā)揮的作用更大。改革開放的經(jīng)濟(jì)政策對(duì)GDP的影響在短期內(nèi)并不明顯。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，安徽省一直受到改革開放的積極影響。從改革開放對(duì)社會(huì)固定資產(chǎn)投資的方差分解圖來(lái)看，改革開放對(duì)投資的作用短期內(nèi)明顯，但長(zhǎng)期來(lái)看，改革開放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用趨于穩(wěn)定。

因此，可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策的改變?cè)诓煌瑫r(shí)期內(nèi)對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力有著重要的影響。所以在新冠疫情的背景下，出臺(tái)各項(xiàng)有利政策對(duì)于安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著深刻的意義。

3.結(jié)論

本文的研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)活力的主要表現(xiàn)因素是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），而根據(jù)相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的主要影響因素為進(jìn)出口貿(mào)易額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和全社會(huì)固定資產(chǎn)總額。新冠疫情爆發(fā)后，全球各個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)都依然復(fù)雜而嚴(yán)峻，而且還存在著許多不可預(yù)估的突發(fā)狀況。如何實(shí)現(xiàn)安徽省經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全面發(fā)展，仍然面臨許多問(wèn)題。綜上所述，本文總結(jié)了以下建議：

（一）選擇適合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的管理體質(zhì)，完善社會(huì)保障體系

高社會(huì)保障水平的合理結(jié)構(gòu)和分配比例的協(xié)調(diào)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。一定的財(cái)政收入可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展，但如果財(cái)政收入過(guò)多，就會(huì)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響。安徽省絕大多數(shù)城市的社會(huì)固定資產(chǎn)投資不大，普遍低于國(guó)家科技支出占財(cái)政支出的平均水平，影響了城市的經(jīng)濟(jì)活力，制約了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在一定程度上，完善社會(huì)保障體系將極大地刺激居民消費(fèi)。因此，政府應(yīng)根據(jù)安徽省的實(shí)際發(fā)展，在國(guó)家有關(guān)稅收制度和地方收入持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的基礎(chǔ)上，建立健全的稅收管理制度，通過(guò)合理的優(yōu)化和調(diào)整，來(lái)保證安徽省的財(cái)政收入。

（二）優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)、控制人口流出，增加社會(huì)固定資產(chǎn)數(shù)額

最近幾年，我國(guó)各大一線城市（北上廣深等）對(duì)于人才的需求日益增大。根據(jù)相關(guān)研究顯示，安徽省的人口外流每增加一個(gè)百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)水平和一二三產(chǎn)業(yè)就要相應(yīng)減少0.45%、0.26%、0.46%和0.33%。根據(jù)以上模型及調(diào)查資料，安徽省應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)教育培訓(xùn)，全面提高人民基本文化素養(yǎng)，提高人民創(chuàng)新思維。

（三）增強(qiáng)城市企業(yè)活力，大力發(fā)展對(duì)外貿(mào)易產(chǎn)業(yè)

“十三五”期間，安徽省積極并有效地改變了對(duì)外貿(mào)易發(fā)展模式，取得了巨大成就。盡管對(duì)外貿(mào)易持續(xù)發(fā)展，但仍存在許多問(wèn)題。所以，本文認(rèn)為要想增強(qiáng)安徽省城市企業(yè)活力，必須引導(dǎo)本地企業(yè)走向世界，應(yīng)當(dāng)加大對(duì)于對(duì)外貿(mào)易產(chǎn)業(yè)的鼓勵(lì)。

（四）應(yīng)對(duì)突發(fā)危機(jī)，當(dāng)重視民生保障

面對(duì)各種突發(fā)危機(jī)和新冠疫情時(shí)，要想實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展，降低底層人民的生存成本和消費(fèi)需求是問(wèn)題的關(guān)鍵。消費(fèi)市場(chǎng)的主體是老百姓，而底層人民往往消費(fèi)能力有限，因此，為提高老百姓的消費(fèi)能力，可以從以下幾個(gè)方面入手：降低醫(yī)療成本、完善居民生活的社會(huì)保障體系、提高教育機(jī)制的保障能力、健全民眾管理體系，避免不必要的損失。

總之，為了提高安徽省的整體經(jīng)濟(jì)活力，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力的可持續(xù)發(fā)展，必須重視安徽省在進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)量、整個(gè)社會(huì)固定資產(chǎn)完成、消費(fèi)品零售總額等方面的投入。在應(yīng)對(duì)突發(fā)危機(jī)時(shí)，政府必須以民為本，重視各類民生保障體系，保障廣大人民群眾的消費(fèi)能力。

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基金項(xiàng)目：本文屬安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目《新冠肺炎疫情背景下區(qū)域經(jīng)濟(jì)活力及其影響因素的分析與決策——以安徽省為例》（編號(hào)：202010378199）研究成果。

作者簡(jiǎn)介：詹瀟瀟（1999-）女，河南信陽(yáng)人，單位：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，本科，數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，研究方向：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù).