絲綢之路經(jīng)濟帶上青海省經(jīng)濟發(fā)展的實證研究

周靜雯

摘 要：本文基于2000-2019年的省級面板數(shù)據(jù)，在分析青海省絲綢之路經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的影響因素指標的基礎上，建立多元線性模型，研究絲綢之路青海段經(jīng)濟發(fā)展狀況，再根據(jù)多元線性模型的回歸分析、多重共線性檢驗、單位根檢驗以及建立協(xié)整方程，分析經(jīng)濟發(fā)展指標與影響因素變量之間是否存在長期均衡關系，從而分析各因素對青海省絲綢之路經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)影響。

關鍵詞：經(jīng)濟發(fā)展;時間序列;共線性診斷;單位根檢驗;協(xié)整檢驗

中圖分類號：F207 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.12.07

1 引言

青海處于古絲綢之路的重要節(jié)點上，絲綢之路青海段上的文化遺產(chǎn)見證了中國古代的輝煌文明和絲綢之路的歷史，青海曾經(jīng)為構(gòu)建經(jīng)濟社會文化網(wǎng)絡發(fā)揮了重要作用[1]。青海作為西北腹地，其對“一帶一路”的建設，乃至西北地區(qū)甚至全國的發(fā)展具有重要的意義[2]。但青海省絲綢之路經(jīng)濟帶上的經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)究竟是怎么構(gòu)成的，雖然已有學者研究得出，但相關因素如何影響經(jīng)濟發(fā)展的研究，尚未給出明確的結(jié)果。

2 絲綢之路青海段經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

近幾年青海省GDP逐年攀升，2019年青海省地區(qū)生產(chǎn)總值已達到2965.95億元，第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值近幾年除了小幅波動以外，總體呈現(xiàn)上升趨勢，且第三產(chǎn)業(yè)占比較大。青海省草場資源十分豐富，隨著農(nóng)業(yè)技術的不斷提高，農(nóng)牧業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)良好上升趨勢，但由于自然氣候等條件惡劣，發(fā)展農(nóng)牧業(yè)面臨的問題和困難較多[3]。

在旅游外匯收入方面，李環(huán)、解家安認為，青海省公路旅客運輸量與各項指標呈負相關關系，且相關性不顯著;其他各項指標間均呈正相關，Pearson相關系數(shù)r>0.75，相關度均較高，且相關性顯著。所以青海省仍需從構(gòu)建旅游骨架路網(wǎng)，強化特色景點與核心旅游區(qū)的互聯(lián)以及推進重點旅游線路交通基礎設施的配套建設等方面做出努力[4]。

居民消費方面，消費總額逐年攀升，側(cè)面體現(xiàn)出青海省居民收入增加，同時青海省建立了消費扶貧和農(nóng)副產(chǎn)品銷售平臺，與農(nóng)戶和消費者建立了長期穩(wěn)定的供銷關系，很大程度上刺激了消費[5]。姜璐、余露等（2019）從影響家庭非商品能源使用的因素的角度，對青海省用能信息進行調(diào)查，提出增加清潔能源供給、提升農(nóng)牧民節(jié)能意識以及構(gòu)建面向能源清潔化的政策框架，走生態(tài)發(fā)展經(jīng)濟道路[6]。

劉瑤對絲綢之路青海段進行研究，分析其經(jīng)濟建設的成就與不足，從科技支撐及對策的角度給出思考和建議，利用青海能源和交通的優(yōu)勢，提出提升科技創(chuàng)新能力、增強核心競爭力具有重要作用，同時指出青海在今后的發(fā)展中要由內(nèi)部競爭走向國際化外部競爭，由單一的產(chǎn)業(yè)一元合作走向多元化合作，才能更好地發(fā)展經(jīng)濟，從而帶動他省經(jīng)濟[7]。

3 青海省經(jīng)濟發(fā)展的影響因素分析

3.1 經(jīng)濟發(fā)展評價指標的選取

（1）經(jīng)濟指標：人均社會消費零售總額。指企業(yè)通過交易直接售出及提供餐飲服務所取得的收入金額。絲綢之路聯(lián)通亞洲和歐洲，必然帶來消費的增長。經(jīng)濟增長促進收入增加，進而刺激消費增加。

（2）碳排放相關指標：能源消費總量。青海是生態(tài)安全屏障，青海省作為國家絲綢之路經(jīng)濟帶的重要生態(tài)功能區(qū)，碳排放的強度測度顯得尤為重要。選取能源消費總量作為衡量碳排放強度的指標，從生態(tài)環(huán)境的角度分析能源的消耗對于青海省絲綢之路經(jīng)濟帶發(fā)展的影響。

（3）人均非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值與人均第一產(chǎn)業(yè)增加值：青海省地處高原，第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢良好，本文選取非第一產(chǎn)業(yè)作為指標，即非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值。

（4）公路網(wǎng)密度：青海是西部交通的戰(zhàn)略樞紐。選取公路網(wǎng)密度來評價交通的現(xiàn)狀，是由于公路網(wǎng)密度是區(qū)域公路發(fā)展水平的重要標志， 也是衡量公路作為社會經(jīng)濟發(fā)展中的重要基礎設施而滿足交通需求的直觀指標。公路網(wǎng)密度指每百平方千米或每萬人所擁有的公路總里程數(shù)。計算公式為：

（5）人均技術市場成交額：科技發(fā)展同樣是促進經(jīng)濟的重要影響因素，市場擁有技術，提高社會生產(chǎn)率，從方方面面能夠促進經(jīng)濟發(fā)展。

3.2 研究方法與技術路線

本文通過定性分析影響絲綢之路青海段地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的指標，根據(jù)協(xié)整理論分析青海省絲綢之路經(jīng)濟發(fā)展與主要影響因素變量之間是否存在長期均衡關系，從而分析各因素對絲綢之路青海段經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)影響。

變量間線性相關程度的大小可通過相關系數(shù)進行測量，兩個變量X和Y的總體相關系數(shù)為：

其中是變量X和Y的協(xié)方差，分別是變量X和Y的方差，給出X和Y的一組樣本，i=1，2，…n，樣本相關系數(shù)為：

建立樣本函數(shù)：通過系數(shù)β，即待估參數(shù)估計值的正規(guī)方程組得到：

進行時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗，首先利用圖示初步判斷時間序列是否平穩(wěn)，然后采取ADF（Unit root test）即單位根檢驗，根據(jù)以下三個模型，選取適當?shù)闹蟛罘猪?，以使模型的殘差項是一個白噪聲（不存在自相關性）：

最后進行協(xié)整檢驗，得到協(xié)整方程。

結(jié)合青海省研究現(xiàn)狀，使用大量數(shù)據(jù)為基礎，以spss軟件和eviews軟件為工具，對絲綢之路青海段的經(jīng)濟發(fā)展作出量化分析，形成技術路線。

4 青海省絲綢之路經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的實證分析

4.1 數(shù)據(jù)整理

采用青海統(tǒng)計年鑒2000-2019年中相關指標的數(shù)據(jù)，選取變量人均地區(qū)生產(chǎn)總值（元）、人均能源消費總量（千焦/人）、人均第一產(chǎn)業(yè)增加值（元）、人均非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值（元）、人均技術市場成交額（元）、人均社會消費品零售總額（元）、公路網(wǎng)密度（km/100（km）?），分別命名為y、x1、x2、x3、x4、x5、x6，其中能源消費總量=∑消費量×能源折標準煤系數(shù)。

對于多元線性回歸模型，多個解釋變量之間易出現(xiàn)相關性，即存在多重共線性，會導致完全共線性下參數(shù)估計量不存在等后果，運用判定系數(shù)檢驗法、逐步回歸檢驗法對多重共線性進行檢驗。首先判定系數(shù)法對較大判定系數(shù)的回歸方程作F檢驗：

再進行逐步回歸檢驗法，判斷擬合優(yōu)度是否顯著，以此判斷新引入的變量是否是獨立解釋變量。判斷結(jié)果如表1所示。

4.2 單位根檢驗與分析

構(gòu)建多元線性回歸方程，如下：

Y=-3681.025+1.766x1+0.308x3+1.996x5+-324.225x6（1）

非平穩(wěn)序列很可能出現(xiàn)偽回歸，為此，本文采用ADF方法對所有變量的平穩(wěn)性進行單位根檢驗。檢驗顯示X1、X3、X5都是原序列含截距項的平穩(wěn)過程，X6是不含截距項的時間序列趨勢平穩(wěn)。這表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值與人均能源消費總量、人均第一產(chǎn)業(yè)增加值、人均非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值、人均技術市場成交額、人均社會消費品零售總額之間具有長期的均衡關系。此時時間序列{Xt}的均值和方差等于與時間t無關的常數(shù)，協(xié)方差也只與時間間隔有關，而與t無關。

5 結(jié)論及建議

5.1 結(jié)論

從長期來看，人均地區(qū)生產(chǎn)總值與人均能源消費總量、人均第一產(chǎn)業(yè)增加值、人均非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值（元）、人均技術市場成交額、人均社會消費品零售總額之間具有長期的均衡關系。人均能源消費總量、人均非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值以及人均社會消費品零售總額這3個因素對青海省經(jīng)濟發(fā)展均產(chǎn)生正影響，而公路網(wǎng)密度對青海省國內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)生負影響。某種程度上，經(jīng)濟發(fā)展必然依靠能源的一定量消耗才能得到進一步發(fā)展;而在科技方面，青海省處于相對落后的階段，雖然青海省步入了發(fā)展科技的道路，同時引進技術，但若經(jīng)濟滯緩，技術市場科技的引進不再促進經(jīng)濟增長，反而成了制約經(jīng)濟發(fā)展的因素。青海省是農(nóng)牧業(yè)大省，可以看出，農(nóng)業(yè)仍較大程度地影響著青海省的經(jīng)濟，反而非農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展無法完全正向地促進經(jīng)濟發(fā)展。

5.2 政策建議

5.2.1 加快整體建設，融入絲綢之路經(jīng)濟帶

青海是絲綢之路經(jīng)濟帶建設的重要節(jié)點，若能借助這一特殊區(qū)位優(yōu)勢，加強工業(yè)、農(nóng)牧業(yè)、能源、交通和科技等多領域合作，大量引進技術，發(fā)展科技，以科技引領經(jīng)濟發(fā)展，建設面向東面開放的經(jīng)貿(mào)體。依據(jù)經(jīng)濟帶上溝通交流性強等特點，加強各省區(qū)之間產(chǎn)業(yè)政策、發(fā)展規(guī)劃和重大項目的溝通協(xié)商，整合資源，實現(xiàn)共同發(fā)展[8]。

5.2.2 取長補短，爭取國家政策支持

青海省在科技創(chuàng)新上的短板非常明顯，大型企業(yè)為主導的創(chuàng)新系統(tǒng)也有待提高。只需要制定科技和重點領域發(fā)展的方向及趨勢，完善科技管理制度和研發(fā)制度;政府通過創(chuàng)新政策引導科技創(chuàng)新，扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)城市創(chuàng)新能力的發(fā)展;提高創(chuàng)新系統(tǒng)主體結(jié)構(gòu)，建立完備的技術配套與轉(zhuǎn)化機制;加強綜合交通體系建設規(guī)劃，推進交通、電力、物流、信息技術等關鍵基礎設施的建設，積極推進口岸開放，繼續(xù)開辟更多的國際（境外）航線。

5.2.3 創(chuàng)新對外開放的體制機制

對外開放是經(jīng)濟發(fā)展的重要前提?！敖z綢之路經(jīng)濟帶”這一經(jīng)濟互惠的大平臺上不缺乏好的資源來源、境外投資管理體制以及各新興產(chǎn)業(yè)的管理模式。我國應當加大“向外看齊”的力度，推動與中亞乃至歐美國家的密切合作，并且積極強化激勵機制，引進一批具有國際經(jīng)驗的高端復合人才，在國內(nèi)大力培養(yǎng)人才，給予良好的待遇，以達到“留住人才，吸引人才”的雙重目的。

參考文獻

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楊自沿.青海在絲綢之路經(jīng)濟帶中的定位[N].青海日報，2014-04-28（006）：2.

Abstract： Based on the provincial panel data from 2000 to 2019， this paper analyzes the influencing factors of the economic development of the Silk Road Economic Belt in Qinghai Province， and establishes a multivariate linear model to study the economic development of the Qinghai section of the Silk Road. In addition， according to the regression analysis of multivariate linear model regression analysis， multicollinearity test， unit root test and the establishment of co-integration equation， this paper analyzes whether there is a long-term equilibrium relationship between economic development indicators and influencing factors， so as to analyze the dynamic impact of various factors on the economic development of the Silk Road Economic Belt in Qinghai Province.

Keywords： economic development; time series; collinearity diagnosis; unit root test; co-integration test