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| 经济/产业 |
| 河南省经济增长影响因素研究 |
| 第638期 作者：□文/顾贝贝 陈 芳 时间：2020/8/1 10:33:52 浏览：190次 |
［提要］ 为探讨河南省经济增长的影响因素，本文从生产要素投入、产业结构转型、创新驱动等三个层面分别找出影响河南地区经济增长的相关因素，通过查找相关数据，利用OLS多元回归模型进行实证分析，得出相关结果，并对促进河南省经济发展提出优化产业结构升级和深化金融体制改革的建议。
关键词：河南；多元回归模型；经济增长；影响因素
基金项目：教育部人文社科基金项目：“基于复杂系统仿真的我国资源型产业‘一带一路’过剩产能研究”（批准号：15YJCZH010）；国家社会科学基金项目：“社会治理结构中的企业社会责任嵌入研究”（批准号：15CSH022）；湖南省教育厅科学研究项目：“高质量发展理念下金属资源产业结构优化机制研究”（批准号：18C0264）；2016年中南林业科技大学校青年基金重点项目：“供给侧结构性改革推进湖南省金属资源产业结构优化机制研究”；通讯作者：陈芳
中图分类号：F205 文献标识码：A
收录日期：2020年5月9日
随着“中原崛起”战略的实施，在国内供给侧结构改革政策环境下，如何找到河南省经济增长的新动力，经济结构如何调整，如何推动产业结构转型以实现高质量发展值得深入思考。
一、变量选取与数据处理
（一）变量的选取。本文首先将河南省地区生产总值作为被解释变量，用实际GDP表示。其次从生产要素投入角度选取了固定资产投资、劳动力、人力资本投入三个指标；从产业结构转型角度分别选取了一二三产业发展、规模以上工业企业单位数、对外开放程度、国内贸易发展水平、金融发展水平等指标作为解释变量。最后选取了专利授权量和研究与试验发展R&D投入两个指标从技术创新水平角度研究对经济增长的影响，如表1所示。样本区间为2000～2017年，所用数据来源于：国家统计局、河南省统计年鉴。（表1）
（二）数据处理。为了避免原始数据的量纲问题和统计误差，在确定本文所需的变量后对相关原始数据进行搜集处理，其中被解释变量实际GDP是用名义GDP以2000年不变价格计算，剔除了价格因素的影响；而在解释变量中，与价格有关的因素也需要剔除价格的影响，本文用相关数据与GDP的比值作为本文引用解释变量的数据。另外，对绝对值较大的变量数据进行了对数变换，变换后不影响原序列的协整关系，最终对lny、e、lnt、lnp、lnr、x1、x2、x3、lnb、lnm、g、lno、f这些变量进行线性回归。
二、实证分析与检验
（一）构建多元线性回归模型。根据上文的理论分析可知影响河南省经济增长的可能性因素有很多，故本文采用多元回归分析方法，根据选取的变量的个数，构建了如下含有12个解释变量的线性回归模型：
lnyi=?茁0+?茁1ei+?茁2lnbi+?茁3lnri+?茁4x1i+?茁5x2i+?茁6x3i+?茁7lnmi+?茁8lnoi+?茁9gi+?茁10fi+?茁11lnpi+?茁12lnti+?滋i （i=1，2，…，18） （1）
样本量为18，?茁0为截距项，?滋i为随机误差项。首先对模型中的未知参数?茁i进行估计，利用EViews统计软件进行多元线性回归，由回归结果可知，模型的拟合优度R2为0.999633，模型整体的拟合效果较好，河南省地区生产总值的99.96%可由模型中的解释变量解释，但是在显著性水平为5%时，只有x3、lnm、g、f四个解释变量影响显著，其余各解释变量均不显著，由于本文解释变量较多，模型可能存在多重共线性，接下来开始对模型进行多重共线性的检验与修正。
本文利用逐步回归检测法检测模型是否存在多重共线性。首先构建一元回归模型，将被解释变量与各解释变量分别进行简单线性回归，再逐步引入其他变量，最终通过检验的解释变量为e、x2、f、x3、g，剔除其他解释变量后，模型多重共线性消失，最终参数回归结果用回归方程表示为：
lny=7.1191+0.5278e+1.4442x2+0.3880f+1.6572x3-1.5750g （2）
（47.501）（4.214）（13.111）（4.375）（3.096）（-3.065）
R2＝0.998127 F=1813.18
调整后的模型拟合优度为0.998127，拟合度较好。而且各解释变量在0.05的显著性水平上均通过t值检验，模型的多重共线性消失；模型在0.05显著性水平上通过F检验，模型总体显著。
为了保证模型分析、检验结果的有效性，还需要检验截距项系数的显著性，由回归结果可知，截距项C的P值为0，故拒绝原假设，认为该序列为含截距项平稳序列。
（二）异方差和序列自相关检验。在多元线性回归模型的基本假定中，要求随机扰动项μi满足同方差的基本假设，因此本文进行了怀特（White）异方差检验，结果如表2所示。（表2）
通过Obs*R-squared统计量的值或对应的P值进行显著性判断。由于P值为0.2418，大于给定显著性水平α=0.05，因此拒绝原假设，表明不存在White检验形式的异方差。其次用LM检验对消除多重共线性后的模型进行序列自相关检验，结果如表3所示。（表3）
LM检验P值为0.2049，故接受原假设，认为模型不存在一阶自相关。
三、结论及建议
基于实证研究最终的模型回归方程可以看出：地区生产总值与固定资产投资、二三产业发展、金融发展水平同方向变动，与国内贸易发展水平反方向变动。其中第二产业和第三产业的发展对河南省经济增长的贡献最突出，第二产业占GDP的比重每增加一个百分点，会促进经济增长1.44%，第三产业占GDP的比重每增加1%，促进经济增长1.66%。另外，固定资产投资和金融发展水平对经济增长也有部分促进作用，固定资产投资占GDP的比重每增加1%，经济增长0.53%，存贷款总额占GDP的比重每增加1%会促进经济增长0.39%。最后根据结果发现国内贸易发展水平会抑制河南省经济的增长。
根据最终的实证结果，认为河南省未来经济发展的路径：首先，加强供给侧结构改革，推动产业结构优化转型升级。河南省二三产业的发展对经济增长产生了强劲的促进作用，因此要依据产业结构变化内在规律和外在需求，不断改革、进行产业结构转型升级，构建现代化产业体系，加大技术创新，培育新产业。随着高新技术的发展、居民消费结构升级等，大数据信息服务业、电子商务、人工智能等新兴行业有广阔的市场空间，应大力扶持使之成为经济发展的新动能。其次，深化金融体制改革，优化资源配置，服务实体经济发展，解决实体企业发展融资问题；增强金融业的实力，与国际金融市场接轨以更好地服务河南地区经济增长。最后，重视文化教育，扩大对外开放程度，引进外资，鼓励企业加大研发投入进行技术创新，把经济发展中存在的短板转化为优势，将会对河南省经济产生巨大的作用。
（作者单位：中南林业科技大学）
主要参考文献：
［1］李瀚林.古典经济学家经济增长影响因素理论阐释——基于基本增长方程的视角［J］.现代商贸工业，2019.40（34）.
［2］吴沛，李克俊.中国经济增长影响因素的实证分析［J］.统计与决策，2007（10）.
［3］谢寿琼，韩健.中国金融开放的经济增长效应研究——基于金融发展溢出效应的视角［J］.武汉金融，2020（3）.
［4］朱斌.湖北省经济增长影响因素的研究——基于多元回归模型［J］.中小企业管理与科技（中旬刊），2019（7）.
［5］刘家旗，茹少峰.西部地区经济增长影响因素分析及其高质量发展的路径选择［J］.经济问题探索，2019（9）.
［6］白雅洁，陈鑫鹏，许彩艳.我国西部地区经济发展空间分布特性及影响因素分析［J］.兰州财经大学学报，2018.34（2）.
［7］李子欣.河南省经济增长的影响因素分析［J］.科技经济导刊，2018.26（36）.
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