赵 亮
(贵州大学,贵州 贵阳 550025)
县域经济介于宏观经济和微观经济之间,是联系国家、省市与乡镇、村落的纽带,它属于中观经济的范畴。县域经济的持续、健康和快速发展既能夯实省市发展的基础,增加省市发展的后劲,又能带动村镇的繁荣,起到承上启下的积极作用。[1]纵观全国各省市县域经济的的发展情况,少数民族聚居的县域经济近些年来,仍然处于较贫困与较落后的状态。加快少数民族地区县域经济地发展,对于实现各民族共同富裕,维护国家地区稳定,完成“十二五”期间各项经济社会的既定目标有重要意义。[2]
本文选取贵州省玉屏侗族自治县为研究对象,通过对其县域经济的发展进行实证分析,得出一些重要结论和相关政策建议。此外,对玉屏县县域经济的研究,希望可以为其他省市少数民族地区县域经济的发展提供有意义的借鉴。
玉屏是铜仁市乃至贵州省的工业重镇。近年来,玉屏抢抓西部大开发的机遇,玉屏充分依托交通、电力、区位等优势,走“兴工、活商、强农”的路子,着力构建“四化三园”(工业化、城镇化、市场化、农业产业化、工业园、商贸园、农业产业园)的发展框架,大力实施招商引资,走工业兴县的道路。全县建成了大龙、卓岭、三家桥三个工业园区,形成了电力、冶炼、化工、建材、制药、酿造、机电、农副产品加工等八大产业体系。随着大量企业的落户,玉屏的社会经济发生了巨大变化。玉屏侗族自治县2010年全县生产总值达25.11亿元,比上年增长13.1%,其中人均GDP达16742元,一、二、三次产结构为14.94:54.02:31.04;财政总收入达2.82 亿元,地方财政收入达1.51亿元;农民人均纯收入达4254元,县域经济社会综合实力跃居全省第13位。率先在铜仁市初步跨入工业化阶段,有的指标已高于全省平均水平。规模以上工业产值占铜仁市的二分之一,农业已由传统农业向商品农业迈进,农村经济向多元化发展。农业方面,在稳定粮食生产的基础上,现已初步形成杂交稻制种、瘦肉型猪、柑桔、大板栗、柿子、茶叶、油茶、苗圃基地。工业方面,已形成了电力、建材、化工、冶炼、机械、机修、五金、服装、酿造、食品等门类较为齐全的工业体系。非公有制经济发展迅速,所交税金占地方财政收入40%左右。
少数民族地区县域经济的快速、健康和持续发展与其城镇化水平、产业结构状况、农业资源禀赋、人力资源、科技水平等五项指标关系密切。本文就采用这五项指标对玉屏侗族自治县1995年~2010年县域经济的发展状况进行测评。
玉屏侗族自治县县域经济发展实证研究部分采用的如下形式的多元线性回归计量模型:
Y1= β0+ β1X1t+ β2X2t+ β3X3t+ β4X4t+ β5X5t+ μt
Y代表经济发展水平,X1代表从事非农生产的人口比例(即城镇化水平),X2代表第三产业增加值(主要指旅游业)占GDP的比重(即产业结构状况),X3代表招商引资资金数量,X4代表人均教育支出(即人力资源状况),X5代表R&D经费投入(即科技水平)。β为待估计的参数,μt代表随机项,t=1,2,…,17。[3]
本文所用数据来源于历年《贵州统计年鉴》和历年《玉屏侗族自治县政府工作报告》。为了增强可比性,剔出价格因素对计量结果的产生有害影响,所有数据都利用GDP平减指数(以1995年数据为基期)进行处理。研究使用的计量分析软件为 EViews6.0 和 SPSS16.0。
由于用非平稳的时间序列建立回归模型会带来虚假回归的问题,因此在进行计量模型分析前要对样本数据进行单位根检验。对于平稳的时间序列可以直接运用最小二乘法OLS进行计量分析,而对于非平稳的时间序列,在建立模型之前,首先应通过差分把非平稳的时间序列转换为平稳的时间序列,然后再建立模型。[4]
本文平稳性检验采用的计量方法是ADF单位根检验,检验结果如表1所示。
表1 时间序列 Y、X1、X2、X3、X4、X5的 ADF 单位根检验结果
时间序列数据 Y、X1、X2、X3、X4、X5在 10% 的临界值下检验结果都是平稳,表明所有的时间序列数据都是平稳的,可以直接使用最小二乘法OLS进行计量分析。
为了研究总体回归模型中Yi=β0+β1Xi+μi中变量X与Y之间的线性关系,需要求一条拟合直线。一条好的拟合直线应该使残差平方和达到最小,依次为准则,确定X与Y之间的线性关系。这就是著名的“普通最小二乘法(Ordinary Least Squares)”,也叫做最小二乘法或最小平方法,简记为 OLS。[5]
OLS估计结果见表2。
表2 参数 β0、β1、β2、β3、β4、β5的最小二乘估计结果
从表2的回归结果可以看出,F=193.9995,F值的相伴概率约等于零,说明模型整体的回归效果很好;修正后的可决系数 R-2=0.983690,模型的拟合度非常好;t值的相伴概率都接近于零,因此要拒绝原假设,说明产业结构状况、城镇化水平、农业资源禀赋、人力资源、科技水平对经济发展水平有显著的推动作用。
对回归方程式的解释:表示城镇化水平的提高对玉屏侗族自治县县域经济的发展起到正向推动作用,城镇化水平每提高一个百分=点将带动县域经济增长0.345784个百分点;0.404306表示第三产业增加值占GDP的比重越高对县域经济的发展推动作用越大,第三产业增加值占GDP的比重每提高一个百分点将带动县域经济=0.944150增长0.404306个百分点;表示玉屏侗族自治县县域经济的发展非常依赖招商引资数量的增加,招商引资数量每增加一个百分点将带动=0.357437县域经济增长0.94415个百分点;表示玉屏侗族自治县人均教育支出每增加一个百分点将带动其县域经济增长0.357437个百分点;=0.254044表示R&D经费投入每增加一个百分点将带动其县域经济增长0.254044个百分点。
为避免计量回归结果的不准确和不稳定,采用自相关检验、多重共线性、异方差检验和正态性检验进行检验,以保证回归方程计量结果的可靠性。[6]
1.自相关检验
自相关又称序列相关,原指一随机变量在时间上与其滞后项之间的相关。本文主要指回归模型中随机误差项μt与其滞后项的相关关系。自相关也是相关关系的一种。
本文采用DW检验法检验自相关。在检验水平为0.05的情况下,存在:
因此,估计参数不存在自相关。
2.多重共线性检验
多重共线性是多元线性回归模型中较普遍存在的现象。多重共线性的存在会使得参数β估计值不精确,也不稳定,样本观测值稍有变动,增加或减少变量都会使参数估计值发生较大变化,从而不能正确反映变量之间的数量关系。
根据Klein多重共线性判别法,表3中任意两个解释变量 X1、X2、X3、X4、X5之间的简单相关系数都小于R2=0.988787,所以,计量模型误差项之间的多重共线性对计量结果是无害的。
表3 解释变量 X1t、X2t、X3t、X4t、X5t之间的简单相关系数
3.异方差检验
由于异方差性的存在会使得普通最小二乘法不再是最佳线性无偏估计量(BLUE),会给计量经济模型带来许多不良后果。并且计量模型中若存在异方差,采用OLS估计模型参数时,估计量不再具有最小方差性(即有效性),即OLS估计量不是有效估计量,同时也会对模型的预测产生影响,引起预测失效,因而有必要对回归方程式进行异方差检验。异方差检验结果见表4。
表4 怀特异方差检验结果
由表4可知,运用怀特异方差检验(有交叉项)可以得出,Obs*R-squared后的概率 0.088622<0.10,因此在90%的置信区间下可以承认原假设,表明随机误差项不存在异方差。
4.正态性检验
由表5 Jarque-Bera统计量的结果可知,相伴概率 0.636226、0.186347、0.476421、0.490825、0.664721均大于0.10(在10%的显著性水平下检验),因此要接受原假设,估计参数满足正态性检验。
表5 正态性检验结果
根据表2的估计结果可知:修正后的样本决定系数Adjusted R-squared==0.983690,表明解释变量 X1t、X2t、X3t、X4t、X5t对被解释变量 Yt 的解释能力高达98.369%,很高的拟合优度表明普通最小二乘法估计下的模型很好地拟合了样本数据。
此外,X1t对 Yt的弹性系数为 0.345784,表示在其他解释变量保持不变的情况下,X1t每增加一个百分点,Yt将增加34.5784%;同理,而 X2t对 Yt的弹性系数为0.404306,表示在其他解释变量保持不变的情况下,X2t每增加一个百分点,Yt将增加40.4306%;X3t对 Yt的弹性系数为 0.94415,表示在其他解释变量保持不变的情况下,X3t每增加一个百分点,Yt将增加94.415%;X4t对 Yt的弹性系数为0.357437,表示在其他解释变量保持不变的情况下,X4t每增加一个百分点,Yt将增加 35.7437%;X5t对 Yt的弹性系数为 0.254044,表示在其他解释变量保持不变的情况下,X5t每增加一个百分点,Yt将增加25.4044%。
玉屏侗族自治县城镇化水平、第三产业增加值、招商引资数量、人均教育支出、R&D经费投入的增加、提高都会促进其县域经济的增长,它们每增加一个百分点会相应的使经济增长提高0.345784、0.404306、0.94415、0.357437、0.254044个百分点。
根据研究结论,玉屏县今后应采取以下措施来加快其县域经济的发展:首先,要继续大力推进招商引资工作,把招商引资工作作为今后的首要工作来抓,因为根据实证研究结果显示,招商引资数量的多少对玉屏县域经济的推动作用最为重要。其次,要推动第三产业及服务业的发展,充分利用好县内的旅游资源,大力发展旅游业。第三,提高县内的城镇化水平和人均教育支出水平,减少农村贫困人口的数量,认真普及好九年义务教育。最后,稳步促进县内R&D经费投入,尽管从实证研究结果来看,R&D经费投入对玉屏县域经济推动作用最小,但这主要是因为R&D经费投入通常要经过一个较长的生产周期才见成效,因此要坚持推进R&D经费的投入。
[1]罗太平.甘南州县域经济竞争力实证分析与对策研究[D].兰州:西北民族大学,2008:36-38.
[2]陈辉.民族地区县域经济发展研究——以湖北省恩施土家族苗族自治州鹤峰县为例[D].武汉:中南民族大学,2009:46-47.
[3]周世军、岳朝龙.县域经济发展的影响因素计量分析与政策路径选择——以安徽省61个县(市)为例实证[J].安徽工业大学学报(自然科学版),2010,(04):438-443.
[4]高铁梅.计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2005.
[5]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2005.
[6]张晓峒.计量经济学基础(第3版)[M].天津:南开大学出版社,2007.