安徽省區(qū)域經(jīng)濟活力影響因素及對策研究*
——基于因子

■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(zhì)”的重中之重，不僅對經(jīng)濟有總量的衡量，更有對經(jīng)濟質(zhì)量的呈現(xiàn)，是代表著經(jīng)濟全面發(fā)展的綜合性指標。“量”表現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)，高經(jīng)濟活力在一定程度上代表著經(jīng)濟基礎(chǔ)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(zhì)”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(zhì)”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(zhì)”和更大“量”的經(jīng)濟。1

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(jié)合多種分析方法和手段，構(gòu)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(diào)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(diào)發(fā)展的治理效果，總結(jié)得出政府和市場對經(jīng)濟發(fā)展的推動和協(xié)調(diào)作用。何汝群[3]（2019）肯定了對經(jīng)濟活力研究的必要性，結(jié)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(jié)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(jié)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(guān)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(guān)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]：

一、理論與方法

（一）因子分析法

二、經(jīng)濟活力指標體系的構(gòu)建

（一）經(jīng)濟活力指標體系的構(gòu)建

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(wù)、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(gòu)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(yīng)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(yīng)用支持系統(tǒng)、EPS 等數(shù)據(jù)平臺。

（二）變量定義

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(shè)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（）。

三、安徽省區(qū)域經(jīng)濟活力影響因素分析

（一）基于因子分析法的經(jīng)濟活力指數(shù)構(gòu)造

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(yù)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(shè)被拒絕，說明12 個指標間的相關(guān)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

（二）基于逐步回歸模型的經(jīng)濟活力指數(shù)影響因素分析

1.變量篩選

由于12 個解釋變量存在較強的關(guān)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(yīng)及客觀適用性檢驗：分析模型的擬合優(yōu)度，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(shè)，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=0.993，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“聯(lián)合變量對因變量的全局適用性”的原假設(shè)，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。

四、結(jié)論及可行性建議

“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(yīng)注意在居民、企業(yè)、社會效益方面保持較好的平衡。因此，結(jié)合兩種模型的結(jié)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。

（一）人才資源推動經(jīng)濟發(fā)展

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。

（二）創(chuàng)新發(fā)展高新產(chǎn)業(yè)推動經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型

安徽應(yīng)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(zhì)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)。

（三）區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)統(tǒng)籌發(fā)展

經(jīng)濟協(xié)調(diào)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(jié)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(lǐng)地位，后發(fā)地區(qū)要找準發(fā)展定位。