广西生产性服务业发展影响因素实证分析

2018-11-20 11:33胡振宁
经济研究导刊 2018年29期
关键词:共线性生产性显著性

胡振宁

(南宁市不动产登记中心,南宁 530023)

发展生产性服务业是促进产业结构调整升级、增强地方经济实力的有效途径。伴随着广西经济的快速增长,广西生产性服务业也迎来发展的黄金时期。2002—2016年,广西生产性服务业增加值从371亿元增加3 480亿元,增加了3 109亿元。但是跟全国相比,生产性服务业占广西GDP的比重还是比较低,而且体现出波动中增加的趋势。基于此,通过整理相关文献筛选出对广西生产性服务业发展有影响的八大因素,建立多元回归模型对此进行实证分析,以期得出有意义的科学结论。

一、统计指标的选择与数据的来源

本文将生产性服务业的增加值作为因变量,其中8个影响因素为自变量,建立模型如下:Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

其中,用Y表示广西生产性服务业增加值;X1代表经济发展水平,用人均GDP衡量区域经济发展水平;X2是用工业增加值占工业总产值的比重来衡量专业化分工;X3代表体制、市场因素,用财政支出占GDP的比重来衡量;X4是产业融合程度,用电话普及率来表示。X5用政府消费占最终消费的比重来表示政府干预程度;X6是人才教育因素,用高等学校的在校人数(本专科)来表示;X7是用第二产业增加值占GDP的占比来表示工业化程度;X8表示城市化水平,用城镇就业人口占地区就业总人口的比重来衡量。

根据以上的论述,选取 1999—2016年总共 18年的广西统计年鉴数据,获取广西生产性服务业发展的相关数据,如表1所示。

表1广西生产性服务业的相关数据

二、模型的估计与检验

根据以上指标和数据,本文使用Eviews8.0软件,进行普通最小二乘法的多元线性回归,得出结果如表2所示:

表2多元回归结果

回归方程如下:

由表 2 中得知,R2=0.9808、=0.9638,可决系数很高,F 检验值为57.6125,其P值=0.000 001,远小于给定的α=0.05,说明8个解释变量整体上对被解释变量有高度显著性的影响。通过查5%显著水平DW统计表可知,dL=0.407,dU=2.667,DW=2.5810,得出DW>dL,说明模型中没有自相关。但当α=(n-k)=t0.025(18-9)=2.262,不仅 X2、X3、X5、X7、X8的系数不显著,而且X4、X7、X8的符号与预期的相反,这表明可能存在严重的多重共线性。

三、多重共线性的检验和处理

(一)多重共线性检验

为了能够证实表2出现的严重多重共线问题,我们通过计算各解释变量的相关系数来确定是否存在严重的多重共线性问题,通过软件 EViews8.0 选择 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8得出相关性分析表3。

表3指标相关性分析

由表3中可以得出,各解释变量相互之间的相关系数比较高,证实确实存在一定的多重共线性。为了进一步确认是否存在多重共线的问题,我们再进行辅助回归,将解释变量分别作为被解释变量再对其余的解释变量进行回归,回归所得到的可决系数和方差扩大因子数值,如表4。

由辅助回归的结果可知,除X5,X8外,表中辅助回归的可决系数都很高。经验表明,当方差扩大因子VIF>10时,通常说明该解释变量和其他解释变量存在严重的多重共线性。而表中 X1,X2,X3,X4,X6,X7解释变量的方差扩大因子 VIF 都远大于10,说明这6个解释变量之间存在严重多重共线性问题。

表4辅助回归的R2值

(二)对多重共线的处理

对于多重共线性的处理有多种方法,其中包括剔除变量法、变换模型形式、增大样本容量法,本文将采用剔除变量法来修正多重共线性。当回归方程中存在严重的多重共线问题时,可以通过删除引起多重共线性不重要的变量。

从表 2 回归方程中可以看到,X1、X4、X5、X6、X7对广西生产性服务业起正影响,X2、X3、X8对广西生产性服务业起负影响。为了能够保留合理的解释变量,本文通过对各个解释变量进行T检验分析,逐步删除那些不合理的解释变量,使得多元线性回归模型更完善。在显著性水平α=0.05,p值<0.05时,说明通过了显著性的检验。由于X2(P=0.8844),X3(P=0.6754),X8(P=0.3487)三个解释变量没有通过T检验,因此我们先把P值最大的解释变量X2,X3X8删除,然后再进行回归分析,得出估计结果如下:

删除 X2,X3,X8后,当 α=0.05 时,剩余的解释变量 X1,X4,X5,X6,X7的P值都小于 0.05,说明全部都通过了 T检验,以X1,X4,X5,X6,X7做回归分析的来看,R2=0.9785,=0.9638,可决系数很高,F检验值为109.3524,P值=0.000000,表明5个自变量整体对因变量产生了显著线性的影响,并且所犯错误的概率仅为0.000000<0.05,说明5个解释变量整体上对被解释变量具有显著性的影响。由于通过显著性检验,表明以上X1,X4,X5,X6,X75 个解释变量对广西生产性服务业的发展有显著影响。

四、实证结果分析

本文根据广西2000—2017年统计年鉴,选取1999—2016年总共18年的广西统计年鉴数据,从中选取经济发展水平、专业化分工等8个影响广西生产性服务业的因素作为变量构建理论模型,运用计量经济学的回归方法进行实证分析,得出如下结论:第一,人均GDP(X1)的影响系数为0.146 0,说明经济发展水平与生产性服务业的发展有显著的正相关关系,经济发展水平对广西生产性服务业有正向的促进作用,成为发展服务业的主要动力。第二,政府干预程度(X5)的影响系数为75.782 4,影响系数是最大的,说明政府干预程度确实对广西生产性服务业在国民经济中占比的提高起到了促进作用。第三,高等学校的在校人数(X6)的影响系数为0.012 0,人才教育因素对生产性服务业的发展有正相关关系,说明生产性服务业员工的需求具有一定的教育水平,对专业技术人才的需求是显著的。第四,电话普及率(X4)的影响系数为负数,在一定程度上反映了广西生产性服务业融合程度较低,不能真正发挥产业融合的作用。第五,工业化程度(X7)的影响系数为负数,说明工业化程度对生产性服务业的发展促进作用是不显著的。第六,专业化分工(X2)、体制市场因素(X3)、城市化水平(X8)的回归结果都未通过检验。

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