胡振寧

（南寧市不動產(chǎn)登記中心，南寧 530023）

發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級、增強地方經(jīng)濟實力的有效途徑。伴隨著廣西經(jīng)濟的快速增長，廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也迎來發(fā)展的黃金時期。2002—2016年，廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值從371億元增加3 480億元，增加了3 109億元。但是跟全國相比，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占廣西GDP的比重還是比較低，而且體現(xiàn)出波動中增加的趨勢?；诖耍ㄟ^整理相關(guān)文獻篩選出對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展有影響的八大因素，建立多元回歸模型對此進行實證分析，以期得出有意義的科學結(jié)論。

一、統(tǒng)計指標的選擇與數(shù)據(jù)的來源

本文將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值作為因變量，其中8個影響因素為自變量，建立模型如下：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

其中，用Y表示廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值；X1代表經(jīng)濟發(fā)展水平，用人均GDP衡量區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平；X2是用工業(yè)增加值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重來衡量專業(yè)化分工；X3代表體制、市場因素，用財政支出占GDP的比重來衡量；X4是產(chǎn)業(yè)融合程度，用電話普及率來表示。X5用政府消費占最終消費的比重來表示政府干預程度；X6是人才教育因素，用高等學校的在校人數(shù)（本?？疲﹣肀硎?；X7是用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的占比來表示工業(yè)化程度；X8表示城市化水平，用城鎮(zhèn)就業(yè)人口占地區(qū)就業(yè)總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊?/p>

根據(jù)以上的論述，選取 1999—2016年總共 18年的廣西統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，獲取廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)

二、模型的估計與檢驗

根據(jù)以上指標和數(shù)據(jù)，本文使用Eviews8.0軟件，進行普通最小二乘法的多元線性回歸，得出結(jié)果如表2所示：

表2多元回歸結(jié)果

回歸方程如下：

由表 2 中得知，R2=0.9808、=0.9638，可決系數(shù)很高，F(xiàn) 檢驗值為57.6125，其P值=0.000 001，遠小于給定的α=0.05，說明8個解釋變量整體上對被解釋變量有高度顯著性的影響。通過查5%顯著水平DW統(tǒng)計表可知，dL=0.407，dU=2.667，DW=2.5810，得出DW＞dL，說明模型中沒有自相關(guān)。但當α=（n-k）=t0.025（18-9）=2.262，不僅 X2、X3、X5、X7、X8的系數(shù)不顯著，而且X4、X7、X8的符號與預期的相反，這表明可能存在嚴重的多重共線性。

三、多重共線性的檢驗和處理

（一）多重共線性檢驗

為了能夠證實表2出現(xiàn)的嚴重多重共線問題，我們通過計算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)來確定是否存在嚴重的多重共線性問題，通過軟件 EViews8.0 選擇 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8得出相關(guān)性分析表3。

表3指標相關(guān)性分析

由表3中可以得出，各解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)比較高，證實確實存在一定的多重共線性。為了進一步確認是否存在多重共線的問題，我們再進行輔助回歸，將解釋變量分別作為被解釋變量再對其余的解釋變量進行回歸，回歸所得到的可決系數(shù)和方差擴大因子數(shù)值，如表4。

由輔助回歸的結(jié)果可知，除X5，X8外，表中輔助回歸的可決系數(shù)都很高。經(jīng)驗表明，當方差擴大因子VIF＞10時，通常說明該解釋變量和其他解釋變量存在嚴重的多重共線性。而表中 X1，X2，X3，X4，X6，X7解釋變量的方差擴大因子 VIF 都遠大于10，說明這6個解釋變量之間存在嚴重多重共線性問題。

表4輔助回歸的R2值

（二）對多重共線的處理

對于多重共線性的處理有多種方法，其中包括剔除變量法、變換模型形式、增大樣本容量法，本文將采用剔除變量法來修正多重共線性。當回歸方程中存在嚴重的多重共線問題時，可以通過刪除引起多重共線性不重要的變量。

從表 2 回歸方程中可以看到，X1、X4、X5、X6、X7對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)起正影響，X2、X3、X8對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)起負影響。為了能夠保留合理的解釋變量，本文通過對各個解釋變量進行T檢驗分析，逐步刪除那些不合理的解釋變量，使得多元線性回歸模型更完善。在顯著性水平α=0.05，p值＜0.05時，說明通過了顯著性的檢驗。由于X2（P=0.8844），X3（P=0.6754），X8（P=0.3487）三個解釋變量沒有通過T檢驗，因此我們先把P值最大的解釋變量X2，X3X8刪除，然后再進行回歸分析，得出估計結(jié)果如下：

刪除 X2，X3，X8后，當 α=0.05 時，剩余的解釋變量 X1，X4，X5，X6，X7的P值都小于 0.05，說明全部都通過了 T檢驗，以X1，X4，X5，X6，X7做回歸分析的來看，R2=0.9785，=0.9638，可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值為109.3524，P值=0.000000，表明5個自變量整體對因變量產(chǎn)生了顯著線性的影響，并且所犯錯誤的概率僅為0.000000＜0.05，說明5個解釋變量整體上對被解釋變量具有顯著性的影響。由于通過顯著性檢驗，表明以上X1，X4，X5，X6，X75 個解釋變量對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有顯著影響。

四、實證結(jié)果分析

本文根據(jù)廣西2000—2017年統(tǒng)計年鑒，選取1999—2016年總共18年的廣西統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，從中選取經(jīng)濟發(fā)展水平、專業(yè)化分工等8個影響廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的因素作為變量構(gòu)建理論模型，運用計量經(jīng)濟學的回歸方法進行實證分析，得出如下結(jié)論：第一，人均GDP（X1）的影響系數(shù)為0.146 0，說明經(jīng)濟發(fā)展水平與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有顯著的正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟發(fā)展水平對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有正向的促進作用，成為發(fā)展服務(wù)業(yè)的主要動力。第二，政府干預程度（X5）的影響系數(shù)為75.782 4，影響系數(shù)是最大的，說明政府干預程度確實對廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟中占比的提高起到了促進作用。第三，高等學校的在校人數(shù)（X6）的影響系數(shù)為0.012 0，人才教育因素對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有正相關(guān)關(guān)系，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)員工的需求具有一定的教育水平，對專業(yè)技術(shù)人才的需求是顯著的。第四，電話普及率（X4）的影響系數(shù)為負數(shù)，在一定程度上反映了廣西生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合程度較低，不能真正發(fā)揮產(chǎn)業(yè)融合的作用。第五，工業(yè)化程度（X7）的影響系數(shù)為負數(shù)，說明工業(yè)化程度對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展促進作用是不顯著的。第六，專業(yè)化分工（X2）、體制市場因素（X3）、城市化水平（X8）的回歸結(jié)果都未通過檢驗。