《基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的Y省經(jīng)濟增長影響因素實證研究》12000字（論文）

基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的Y省經(jīng)濟增長影響因素實證研究【摘要】經(jīng)濟實力的雄厚是衡量綜合國力強弱的重要標(biāo)志之一，而經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r如何在很大程度上決定了其經(jīng)濟實力的強弱。本文選取云南省1996-2019年時間序列主要經(jīng)濟數(shù)據(jù)，從勞動、資本、技術(shù)進步、消費、對外經(jīng)濟貿(mào)易、文化、教育、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、能源消費、旅游及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化共12個角度為出發(fā)點，進行實證分析研析云南省經(jīng)濟增長的影響因素。采用主成分分析和回歸分析兩種方法，從宏微觀兩層面研析云南省經(jīng)濟增長的影響因素，同時構(gòu)建引入新變量后的拓展柯布-道格拉斯模型，使用Eviews軟件探尋經(jīng)濟增長與影響因素之間的合理對數(shù)線性多元回歸模型，以此發(fā)現(xiàn)云南目前經(jīng)濟發(fā)展中存在的問題和不足，以及得出影響云南經(jīng)濟增長的主要因素，憑據(jù)研究結(jié)論對癥下藥，提出有益于該省經(jīng)濟發(fā)展的針對性建議和對策?！娟P(guān)鍵詞】經(jīng)濟增長；影響因素；拓展的C-D生產(chǎn)函數(shù)；主成分分析；多元回歸分析目錄【摘要】 I引言 1一、相關(guān)文獻綜述 1（一）經(jīng)濟增長影響因素的研究方法總結(jié) 1（二）基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)濟增長研究 2二、經(jīng)濟理論基礎(chǔ) 2三、變量選取與建模 3（一）反映經(jīng)濟增長及影響因素的指標(biāo)選取與說明 3（二）樣本數(shù)據(jù)來源 5（三）模型建立 7（四）研究方法 8四、實證分析 8（一）主成分分析 8（二）回歸分析 111、OLS回歸參數(shù)估計 112、回歸模型檢驗 12（1）擬合優(yōu)度檢驗 12（2）多重共線性檢驗 12（三）逐步回歸 13（四）結(jié)果分析 14五、結(jié)論及建議 15（一）結(jié)論 15（二）建議 17六、結(jié)束語 18參考文獻： 18引言經(jīng)濟是價值的創(chuàng)造、轉(zhuǎn)化與實現(xiàn)，與經(jīng)濟增長有關(guān)的研討長久以來都是經(jīng)濟學(xué)界的熱點話題之一。經(jīng)濟實力的富厚與否是度量一國綜合實力強弱的其中一個重要標(biāo)志，同理，一個地區(qū)經(jīng)濟綜合實力的壯弱極大程度上也由經(jīng)濟發(fā)展實力所體現(xiàn)。云南省地處祖國西南邊疆，自改革開放后，其經(jīng)濟發(fā)展取得了長足的進步，僅2011年到2019年全省生產(chǎn)總值年均增長速度為10%，云南省GDP于2019年底達23223.75億元，較上一年增加8.1%。從時間序列看，云南經(jīng)濟雖處于快速發(fā)展中，但云南省生產(chǎn)總值在全國各省份GDP的排名中仍居于較后位置，其經(jīng)濟發(fā)展水平相對落伍，而2020年初新冠肺炎疫情的爆發(fā)，必然給云南省經(jīng)濟造成嚴(yán)重沖擊，也讓云南經(jīng)濟面臨著空前未有的挑戰(zhàn)。影響云南經(jīng)濟增長的因素諸多，但其主要的重要因素有哪些，且這些重要因素的影響力度如何等都值得深入研究，只有清楚這些影響因素，才能對癥下藥，提出相應(yīng)對策促進云南經(jīng)濟增長。所以，文本搜集1996-2020年云南省地區(qū)生產(chǎn)總值和各影響因素的時間序列數(shù)據(jù)，以基本柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas，C-D）生產(chǎn)函數(shù)為根基，引入新變量構(gòu)建拓展后的C-D函數(shù)，并用Eviews軟件進行主成分及多元回歸分析探索該省經(jīng)濟增長的影響因素，以憑據(jù)分析結(jié)果提出針對性建議。一、相關(guān)文獻綜述（一）經(jīng)濟增長影響因素的研究方法總結(jié)經(jīng)濟學(xué)家長期以來都在探索研究引起經(jīng)濟增長的各種因素，并隨著時代的發(fā)展更迭，他們研析的出發(fā)點和采用的模型也在不斷變化。李澎，李建（2018）以三要素隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)（StochasticFrontierAnalysis，SFA）分析法為基礎(chǔ)，在原始模型架構(gòu)中引入土地要素，擴展了傳統(tǒng)兩要素投入的SFA模型，對東北34個地級城市的生產(chǎn)效率變動趨勢和影響因素進行忖度【1】。蘇輝（2013）采用向量自回歸（VAR）動態(tài)經(jīng)濟計量法，分析了南通經(jīng)濟增長、能源消耗、環(huán)境污染三者的關(guān)系，構(gòu)建經(jīng)濟增長與該兩因素的多變量協(xié)整模型【2】。查建平，李志勇（2017）選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，得出環(huán)境、資源很大程度上主要促進經(jīng)濟往有益方向發(fā)展【3】。祝樹金，唐曼艷，鄭嘉俐（2015）采納廣義矩估計方法，發(fā)現(xiàn)出口產(chǎn)品多樣化和技術(shù)復(fù)雜度皆可推動經(jīng)濟增長【4】。許和連,賴明勇（2003）選取偏最小二乘（PLS）回歸法，研析影響湖南省經(jīng)濟增長的12個因素，向湖南省提供了長期、穩(wěn)定的經(jīng)濟發(fā)展策略的有益定量依據(jù)【5】。不僅國內(nèi)學(xué)者專注于經(jīng)濟增長研究，許多國外研究學(xué)者也同樣熱衷于該領(lǐng)域的探討。Barro（2001）通過對上百個國家的分析，證實了在經(jīng)濟增長中，人力資本對其的關(guān)鍵影響【6】。Lucas（1998）從內(nèi)生要素人力資本和教育兩方面，研析兩者在經(jīng)濟增長中的長期影響【7】。（二）基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)濟增長研究柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)在經(jīng)濟學(xué)中使用最為廣泛，是美國數(shù)學(xué)家柯布（C.W.Cobb）和經(jīng)濟學(xué)家保羅·道格拉斯（PaulH.Douglas）協(xié)作研討投入產(chǎn)出兩者關(guān)系時所創(chuàng)造，簡寫為Cobb-Douglas（C-D）生產(chǎn)函數(shù)。金偉娜,張卓涵（2012）以C-D模型為基礎(chǔ)，結(jié)合計量經(jīng)濟分析法，從勞動、資本和技術(shù)入手，研析三者各自的投入對廣東省經(jīng)濟增長的貢獻程度【8】。吳海民（2006）基于納入制度變量后擴展的新C-D模型，研析了廣東省勞動、資本、知識和制度4個要素協(xié)同影響下的經(jīng)濟增長模型【9】。石賢光（2011）在勞動、資本基礎(chǔ)上納入能源要素構(gòu)建了拓展的C-D函數(shù)，對河南省相關(guān)數(shù)據(jù)進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)該省主要憑借勞動、資本和能源的投入來推動經(jīng)濟增長【10】。可見，無論是對柯布-道格拉斯的基本形式，還是在傳統(tǒng)模型基礎(chǔ)上拓展成的新模型，柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)都是諸多研究學(xué)者廣泛的選擇，在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域研究中也具有舉足輕重的地位。二、經(jīng)濟理論基礎(chǔ)經(jīng)濟理論，是指特地鉆研并闡明經(jīng)濟增長規(guī)律及其影響因素的理論。與經(jīng)濟增長的有關(guān)理論，已有兩百余年的發(fā)展歷史，其不斷發(fā)展演進的過程中，歷經(jīng)了一條伊始于古典經(jīng)濟學(xué)時期到新古典經(jīng)濟時期，再到新經(jīng)濟增長理論的路途。在其發(fā)展演進過程中值得一提的是，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟領(lǐng)域，20世紀(jì)20年代由美國數(shù)學(xué)家柯布（C.W.Cobb）和經(jīng)濟學(xué)家保羅·道格拉斯（PaulH.Douglas）協(xié)作提出，后以兩人名字命名的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的傳統(tǒng)形式為：Y=ALαKβ（A＞0，0≤1.參數(shù)Y表示總產(chǎn)出，即投入每單位的要素L和K進行生產(chǎn)，能夠收獲到的產(chǎn)物總量。2.要素L表示勞動力投入，指要收獲產(chǎn)出需投入的人力，即勞動者。3.要素K表示物質(zhì)資本投入，指要收獲產(chǎn)出需投入的資金、原材料、機器設(shè)備等物質(zhì)資料。4.α是勞動產(chǎn)出彈性系數(shù)，即勞動力投入在總產(chǎn)出中的貢獻率，表示在物質(zhì)資本投入保持原水平時，當(dāng)勞動力投入增減1%時總產(chǎn)出Y也增減α%。5.β是資本產(chǎn)出彈性系數(shù)，即資本投入在總產(chǎn)出中的貢獻率，表示在勞動力投入保持原水平時，物質(zhì)資本投入增減1%時總產(chǎn)出Y同時增減β%。6.α+β的取值決定生產(chǎn)的規(guī)模報酬類型，主要有三種：（1）若α+β＝1，則規(guī)模報酬不變，即產(chǎn)量與要素投入L、K同步增減；（2）若α+β＞1，則規(guī)模報酬遞增，即要素投入L和K同時增加一倍，產(chǎn)量增加大于一倍；（3）若α+β＜1，則規(guī)模報酬遞減，即要素投入L和K同時增加一倍，產(chǎn)量增加小于一倍。7.參數(shù)A表示全要素生產(chǎn)率常數(shù)，包括技術(shù)進步等對產(chǎn)出有影響的因子，被Cobb和Douglas視為一個長時間內(nèi)不變的常量。三、變量選取與建模（一）反映經(jīng)濟增長及影響因素的指標(biāo)選取與說明傳統(tǒng)的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)強調(diào)勞動力和資本是對產(chǎn)出有關(guān)鍵影響的主要因素，將科學(xué)技術(shù)假設(shè)為固定不變量。然而，伴隨不斷發(fā)展進步的社會腳步，尤其在當(dāng)下時代，科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅猛且對經(jīng)濟增長的影響程度正日益增強，逐漸成為一個不可忽視的因素，若再將技術(shù)進步視為常量，顯然不符合實際情況，也不能更準(zhǔn)確的反映技術(shù)進步同經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系。因此，本文將技術(shù)因素從全要素生產(chǎn)率常數(shù)A中分離出來，單獨作為一種影響因子進行研究，同時在此基礎(chǔ)上，引進消費、對外經(jīng)濟貿(mào)易、文化、教育、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、能源消費、旅游及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化共12個角度對云南省經(jīng)濟增長影響因素進行評定和分析。反映上述指標(biāo)的變量選取如下：1.經(jīng)濟增長，指一個國家或地域在某個較長時期內(nèi)的總產(chǎn)出較前一期的總產(chǎn)出完成的增長，簡言之就是GDP增長。所以對于模型中的總產(chǎn)出Y即經(jīng)濟增長因變量，選取云南省地區(qū)生產(chǎn)總值即GDP表示，單位為億元。2.勞動力，指具備勞動能力的人，是一切生產(chǎn)不可或缺的重要部分，選取各年度就業(yè)總?cè)藬?shù)（萬人）來反映，用變量X1表示。3.物質(zhì)資本投入，指投入于生產(chǎn)中且長期存在的生產(chǎn)物資形式，如機器設(shè)備、廠房等設(shè)施。選取云南省全社會固定資產(chǎn)投資額（億元）來反映物質(zhì)資本投入，用變量X2表示。4.技術(shù)進步，指科技不斷發(fā)展、創(chuàng)新和完善，舊技術(shù)不斷被新技術(shù)所替代從而提高產(chǎn)出效率的過程，選取技術(shù)成交額（億元）來反映，用變量X3表示。5.消費，是促進經(jīng)濟發(fā)展最直接的動力，指人們?yōu)闈M足其各種需求而利用社會產(chǎn)品的過程，選取社會消費品零售總額（億元）來反映，用變量X4表示。6.對外經(jīng)濟貿(mào)易，指自國與外國進行的商業(yè)貿(mào)易，可衡量本國的對外開放程度。因云南省屬于邊界省份，其周圍毗鄰多個國家，所以將對外經(jīng)濟貿(mào)易納入影響因素，選取凈出口額（億美元）反映，凈出口額=出口額-進口額，若差額大于零則為順差，反之則為逆差，用變量X5表示。7.文化，集民族社會現(xiàn)象與既有的內(nèi)在精神的傳承、發(fā)展于一身，體現(xiàn)著一個民族的人文情懷，選取圖書發(fā)行量（萬冊）反映，用變量X6表示。8.教育，是一種思維和知識的傳授，更是一個民族最根蒂的事業(yè)。在我國，教育甚至被擺在現(xiàn)代化建設(shè)中首要發(fā)展的戰(zhàn)略位置，本文選取一般教育支出（億元）來反映，用變量X7表示。9.農(nóng)業(yè)，以支撐國民經(jīng)濟建設(shè)發(fā)展為出發(fā)點，對于農(nóng)業(yè)大國而言的中國，更顯農(nóng)業(yè)對國民經(jīng)濟發(fā)展的重要性。選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）來反映，用變量X8表示。10.工業(yè)，一直被視作國民經(jīng)濟的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，是組成第二產(chǎn)業(yè)的重要部分，對經(jīng)濟增長的貢獻程度不容小覷。選取工業(yè)總產(chǎn)值來反映工業(yè)對經(jīng)濟增長的影響，用變量X9表示。11.能源消費，指生活和生產(chǎn)總耗費的能源，依據(jù)人均占有量度量一國的經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平，也與環(huán)境污染有著緊密聯(lián)系。選取能源消費總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）來反映，用變量X10表示。12.旅游業(yè)，指憑仗旅游資源和設(shè)施，為旅游者提供各種旅行觀光服務(wù)的產(chǎn)業(yè)。選取國際旅游外匯收入（百萬美元）反映，用變量X11表示。13.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，是一種五維空間關(guān)系，即產(chǎn)業(yè)之間、產(chǎn)業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)要素之間、時間、空間、層次。選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化指數(shù)（%）來反映，用變量X12表示。綜上所述，所選定的用于衡量經(jīng)濟增長及其影響因素的指標(biāo)如下（見表1）：表SEQ表格\*ARABIC1各變量的選取及含義類型指標(biāo)名稱及單位含義變量表示經(jīng)濟增長GDP（億元）地區(qū)生產(chǎn)總值Y勞動力就業(yè)人數(shù)（萬人）16周歲以上，從事社會或經(jīng)濟勞動并取得報酬或收入的人X1物質(zhì)資本投入全社會固定資產(chǎn)投資額（億元）在一定時期內(nèi)以貨幣形式建購固定資產(chǎn)的工作量及有關(guān)的費用總稱X2技術(shù)進步技術(shù)成交額（億元）衡量科技成果轉(zhuǎn)化的重要指標(biāo)X3消費社會消費品零售總額（億元）企業(yè)通過交易直接售給個人、社會集團非生產(chǎn)、非經(jīng)營的實物商品金額，及供應(yīng)餐飲服務(wù)的收入金額X4對外經(jīng)濟貿(mào)易凈出口額（億美元）出口總值與進口總額值的差額X5文化圖書發(fā)行量（萬冊）一定時期內(nèi)各類圖書出版發(fā)行總量X6教育一般教育支出（億元）國家或地區(qū)用于教育的全部開支X7農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（億元）一個年度內(nèi)用貨幣表現(xiàn)的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)所有產(chǎn)品的總量X8工業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（億元）一個年度內(nèi)用貨幣表現(xiàn)的工業(yè)企業(yè)已出售或可供出售工業(yè)產(chǎn)品總量X9能源能源消費總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）一定時期內(nèi)全國或地區(qū)國民經(jīng)濟各行業(yè)和居民消費的各種能源總和X10旅游業(yè)國際旅游外匯收入（百萬美元）入境旅游者在中國境內(nèi)旅行觀光時在交通、參觀游覽、住宿、餐飲、購物、娛樂等所有花費。X11產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化指數(shù)（%）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化指數(shù)=第三產(chǎn)業(yè)增加值/GDPX12（二）樣本數(shù)據(jù)來源本文揀選的云南省1996-2020年年度相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)，來自相應(yīng)年度的《云南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，從中選定13個用于分析的經(jīng)濟指標(biāo)及其對應(yīng)數(shù)據(jù)（見表2）。其中，因2020年部分?jǐn)?shù)據(jù)搜集不完整，經(jīng)綜合考量后，本文最終選擇用1996-2019年度完整數(shù)據(jù)進行研究分析，以確保研究結(jié)論更高的準(zhǔn)確性和精確度。表SEQ表格\*ARABIC2云南省1996-2020年主要經(jīng)濟指標(biāo)年度數(shù)據(jù)年份Y（億元）X1（萬人）X2（億元）X3（億元）X4（億元）X5（億美元）X6（萬冊）19961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920201517.691676.171831.331899.822030.082159.002358.732633.393136.383497.694090.665077.356016.596574.367735.339523.1311097.3912825.4614041.6514960.0016369.0018486.0020880.6323223.7524521.902186.202223.502240.502244.002295.402322.502341.302353.302401.402461.302517.602573.802638.372684.802765.902857.242881.902912.362962.252942.502998.892992.652992.802990.38-448.02540.50672.54663.97683.96738.45814.611000.121291.541777.632208.602759.033435.934526,375528.716191.007831.109968.3011498.5313500.6216119.4018935.9921075.7622825.0424582.575.345.4512.7217.2318.7725.5317.9522.8721.5615.928.279.755.0510.2510.8811.7145.4842.0047.9251.8458.2684.7689.4982.70-430.67490.42530.24577.06630.53699.63784.16871.131033.331187.431387.481654.372072.932433.963057.123746.374380.225053.715744.426390.837222.738194.799197.2610158.239792.872.704.074.444.095.374.996.336.867.305.455.516.923.7510.0918.4428.93-9.6960.8979.8287.2531.65-5.34-42.71-36.4853.34134891541314281171511341413471126871468715052128981738815962174851706815084169521673617162153071902015244164231051210833-注：數(shù)據(jù)來源于各年度《國家統(tǒng)計年鑒》、《云南統(tǒng)計年鑒》。

表2（續(xù)）年份X7（億元）X8（億元）X9（億元）X10（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）X11（百萬美元）X12（%）199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202041.2944.0249.9355.9962.3176.2886.0593.17111.82122.28150.39190.54241.95308.18374.79483.00674.82685.97674.94767.46871.14998.331077.431069.851162.55567.51612.01620.02642.48680.86703.53737.55799.33965.221068.581209.761414.791641.461706.191810.532306.492680.223056.043261.303383.093704.693872.934108.884935.735920.521291.381440.111503.231561.081589.361675.111850.462176.402479.073249.844110.255137.305738.816261.757880.709595.1511641.4612756.9812840.6412169.6712823.2113112.9514607.3116784.5222242.482819.433428.983364.493287.973468.333741.034131.314449.975209.816023.976620.577132.637510.828032.068674.179540.2810433.6810072.0910454.8310424.6910725.9511163.5711590.0212157.65-221.11264.00261.00350.00339.02367.01419.00340.14422.45528.01658.44860.001007.551172.211323.651608.611947.082418.182420.652875.503074.773550.334418.005147.36-32.1632.5333.2935.8537.0339.0540.4140.9740.2041.8641.8542.7542.1944.4043.6645.3145.0446.3647.4149.3951.2953.1753.2352.6451.53（三）模型建立本文基于傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)，在引入新影響因子后構(gòu)建成拓展的新C-D模型，其生產(chǎn)函數(shù)形式如下：Y=CX在此模型中，Y代表地區(qū)生產(chǎn)總值GDP（億元）；X1為就業(yè)人數(shù)（萬人）；X2為全社會固定資產(chǎn)投資額（億元）；X3為技術(shù)成交額（億元）代表技術(shù)進步；X4為社會消費品零售總額（億元）；X5為凈出口總額（億美元）；X6為圖書發(fā)行量（萬冊）；X7為一般教育支出（億元）；X8為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（億元）；X9為工業(yè)總產(chǎn)值（億元）；X10為能源消費總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）；X11為國際旅游外匯收入（百萬美元）；X12為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化指數(shù)（%）。α1代表勞動產(chǎn)出彈性系數(shù)；α2代表資本產(chǎn)出彈性系數(shù)；α3代表技術(shù)進步產(chǎn)出彈性；α4代表消費產(chǎn)出彈性；α5代表對外經(jīng)濟貿(mào)易產(chǎn)出彈性；α6代表文化產(chǎn)出彈性；因考慮的變量較多，為方便實證分析，同時避免異方差性，將模型（1）等式兩側(cè)采取對數(shù)處理，得到含有隨機擾動項μ的線性模型為：lnY（四）研究方法本文選用主成分分析法和回歸分析，從綜合和具體兩個角度研析影響云南經(jīng)濟增長的主要因素。主成分分析，最初是霍特林在1933年提出。在損失很少信息先決條件下，運用降維思想，把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個極具代表性的綜合指標(biāo)，該綜合指標(biāo)即為主成分，且每個主成分都是最初變量的線性組合。回歸分析，依據(jù)相關(guān)關(guān)系的具體形態(tài)，選取一個合適的數(shù)學(xué)模型，能確鑿指出因變量與自變量間相互關(guān)系的具體形式，從而近似地表達變量間的平均變化關(guān)系，從而可根據(jù)回歸模型從已知量估計和預(yù)測未知量。四、實證分析（一）主成分分析由于研究的解釋變量較多，各變量之間可能存在一定相關(guān)性，故選擇用主成分分析法處理數(shù)據(jù)，以期用較少但最主要的變量描述云南經(jīng)濟增長的影響因素。根據(jù)Eviews軟件得到各自變量的相關(guān)陣（見圖1）：圖1因變量相關(guān)系數(shù)矩陣由圖1得知，除個別變量間相關(guān)系數(shù)絕對值在0.4~0.6之間，大多自變量間的相關(guān)系數(shù)都高達0.9以上，這表明所選取的變量間存在較為復(fù)雜的關(guān)系。因此，需進行主成分分析以找出可以含括原變量絕大局部信息的主成分因子，從而根據(jù)因子得分發(fā)現(xiàn)影響云南經(jīng)濟增長的主要因素。同時該數(shù)據(jù)集對數(shù)形式的KMO和巴特利特檢驗中p值近似為0，小于5%的顯著性水平，則通過檢驗，故可用主成分法分析該數(shù)據(jù)集，得到總方差解釋結(jié)果（見圖2）及碎石圖（見圖3）如下所示：圖2總方差解釋結(jié)果圖3碎石圖由圖2，第一個主成分方差貢獻率（Proportion）為85.25%，第二個主成分方差貢獻率為8.82%，貢獻率累計（CumulativeProportion）達94.07%。根據(jù)累計方差貢獻率大于85%原則且滿足特征值（Value）大于1的條件，選擇第一和第二主成分便可以代表原解釋變量將近所有的信息，并且由圖3所示的碎石圖，更精準(zhǔn)地支持這兩個主成分信息綜合狀況較好的結(jié)論。根據(jù)成分矩陣，把各成分與各變量一一相對的數(shù)據(jù)作為被除數(shù)，該成分對應(yīng)的特征值的算術(shù)平方根作為除數(shù)，兩者相除得其標(biāo)準(zhǔn)化變化系數(shù)（見表3），以此建立各主成分與標(biāo)準(zhǔn)化原始變量的線性表達式，其中PC1、PC2分別表示第一、二主成分，其表達式為：PCPC表3主成分系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)變量成分系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化變換系數(shù)PC1PC2PC1PC2lnlnlnlnlnlnlnlnlnlnlnln0.3107490.3109310.1758800.3118740.2838250.1811780.3115850.3109410.3090760.3047040.3105380.294277-0.034143-0.0438830.722349-0.0071790.238534-0.614888-0.014377-0.033487-0.099427-0.119335-0.0300740.1171440.0971540.0972110.0549880.0975060.0887360.0566440.0974150.0972140.0966310.0952640.0970880.092004-0.033192-0.0426610.702238-0.0069790.231893-0.597769-0.013977-0.032555-0.096659-0.116013-0.0292370.113883第一主成分PC1的線性表達中，除了技術(shù)進步lnX3和文化lnX6的系數(shù)相對較小外，其余變量的系數(shù)值大小相當(dāng)，故PC1可以看作lnX1、lnX2、lnX4、lnX5、lnX7、lnX8、lnX9（二）回歸分析1、OLS回歸參數(shù)估計對云南省1996-2019年度各原始經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用對數(shù)處理后使用Eviews軟件得到云南省各序列變量的線性圖（見圖4）。從圖中可以看出云南省1996-2019年各年度GDP及各影響因素的差異明顯，但除極少數(shù)自變量外，其變動的方向基本相同，相互間可能存在一定的相關(guān)性，同時GDP與各影響因素之間也很大程度上存在著一種線性關(guān)系。所以，有理由將地區(qū)生產(chǎn)總值與其各影響因素之間的關(guān)系模型設(shè)定為對數(shù)線性回歸模型形式。以上文所述為基礎(chǔ)，使用Eviews軟件，采用普通最小二乘法（OLS）估計模型參數(shù)，得到回歸結(jié)果（見圖5）。根據(jù)圖5，估計的模型可寫為：lnY圖4對數(shù)型地區(qū)生產(chǎn)總值及影響因素數(shù)據(jù)線性圖圖5原始OLS回歸結(jié)果2、回歸模型檢驗（1）擬合優(yōu)度檢驗以圖5回歸結(jié)果為依據(jù)：該模型下的可決系數(shù)R2=0.999814，調(diào)整的可決系數(shù)R2=0.999495，表明上述估計的結(jié)果對樣本觀測數(shù)據(jù)擬合程度非常好。同時，對于回歸方程顯著性檢驗的F統(tǒng)計量相對應(yīng)的p值約等于零，小于5%的顯著性水平α，則認(rèn)為偏回歸系數(shù)不同時為0，因變量lnY然而，從經(jīng)濟意義角度檢驗，某些偏相關(guān)系數(shù)的經(jīng)濟意義存在問題?；貧w結(jié)果表明：在其他變量維持原水平時，就業(yè)人數(shù)每增加1%，云南省地區(qū)生產(chǎn)總值平均減少0.1361%，這與實際情況相悖；凈出口額每增加1%，云南省GDP平均減少0.0075%，這也與實際現(xiàn)象不符；能源消費總量每增加1%，云南省GDP應(yīng)該相應(yīng)增加，而此結(jié)果顯示平均減少0.0115%，和理論關(guān)系相反；國際旅游外匯收入每增加1%，云南省GDP平均減少0.0112%，與實際情況相矛盾；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化指數(shù)應(yīng)該與GDP是正向聯(lián)系，但此結(jié)果顯示為負(fù)向；其余自變量與因變量之間的變化關(guān)系同實際中觀測的相一致。故上述估計的模型還需進一步檢驗。（2）多重共線性檢驗由于文本考察的因變量較多，各因變量之間大概率存在多重共線性問題，即模型各解釋變量之間存在精確的線性相關(guān)關(guān)系或近似的線性相關(guān)關(guān)系。為證實模型（*）是否存在多重共線性，用Eviews軟件進行計算，輸出自變量相關(guān)系數(shù)矩陣（見圖6）。根據(jù)圖6可知，自變量兩兩之間的相關(guān)度都普遍很高，表明確實存在多重共線性。圖6因變量相關(guān)系數(shù)矩陣在已知存在多重共線性問題基礎(chǔ)上，為進一步了解其性質(zhì)，計算每個自變量的方差擴大因子（VIF）。經(jīng)驗法則表明，若VIF≥10，則說明自變量與其余自變量間多重共線性確實嚴(yán)重。Eviews計算得到方差擴大因子結(jié)果如下圖（見圖7），因在將每個lnXi變量分別作為被解釋變量對剩余l(xiāng)nXi變量進行回歸時，把截距項加入到模型中，所以應(yīng)關(guān)注圖7中最后一列的CenteredVIF，即中心化的方差擴大因子。由圖7可知，除變量ln因此，欲使模型更合理有效，還應(yīng)采取對策補救此問題，以盡可能降低該對數(shù)多元回歸模型中存在的多重共線性。為避免刪除重要解釋變量而引起設(shè)定誤差，故文本采用逐步回歸法。圖7方差擴大因子結(jié)果圖（三）逐步回歸逐步回歸法，首先將因變量與每一個自變量做一元回歸；其次，選取對因變量貢獻最大的自變量所對應(yīng)的簡單回歸方程，然后在該簡單方程中依次引入其余自變量，簡言之就是逐步回歸篩選同時棄掉造成多重共線性的變量。其基本思想是通過相關(guān)系數(shù)、擬合優(yōu)度和標(biāo)準(zhǔn)誤差三角度綜合判斷一類別簡單回歸，最終得出最優(yōu)模型。在逐步回歸過程中，通常有以下標(biāo)準(zhǔn)進行篩選留舍變量：其一，若引入的新變量使R2得以明顯增加，且仍能保證其他回歸參數(shù)在統(tǒng)計和經(jīng)濟理論中合理，則認(rèn)為該變量可考慮繼續(xù)保留其二，若引入的新變量使R2提高不明顯，且未影響到其他回歸參數(shù)的效用，則認(rèn)為不必保留多余變量其三，若引入的新變量使R2改進微弱，同時顯著地影響了其他回歸參數(shù)的符號或數(shù)值，則認(rèn)為引入該變量后會造成模型嚴(yán)重共線性經(jīng)綜合考量和比較，在引入新變量后，保留使得R2改進最大，同時對原有變量顯著性影響不太大的變量，從而盡量在最終模型中留存下來的變量不僅是重要的，而且是不會造成嚴(yán)重多重共線性的。在構(gòu)建因變量lnY與每一個自變量的簡單回歸方程時發(fā)現(xiàn)，變量lnX4因此，在lnY與lnX4的一元回歸方程基礎(chǔ)上lnY=?3.0934+0.6205圖8最終OLS回歸結(jié)果（四）結(jié)果分析根據(jù)主成分分析，得到兩個對原始變量信息綜合極具代表的主成分變量PC1和PC2，分別從生產(chǎn)消費和技術(shù)進步兩個綜合層面來解讀云南省經(jīng)濟增長的影響因素。經(jīng)過逐步回歸，得到云南省GDP及其影響因素的多元對數(shù)回歸模型，根據(jù)回歸模型和結(jié)果可知：調(diào)整可決系數(shù)R2=0.999764，表明該模型擬合程度很好，各解釋變量的經(jīng)濟意義也與實際情況吻合，由此可認(rèn)為該模型用以研析云南省經(jīng)濟增長的影響因素是合理的。并且但最終模型中并沒有包含代表技術(shù)進步的變量lnX3以及旅游業(yè)因素lnX11，lnY由圖6結(jié)果顯示可知：該一元回歸模型可決系數(shù)R2=0.998594，擬合優(yōu)度非常圖6新OLS回歸結(jié)果五、結(jié)論及建議（一）結(jié)論經(jīng)過上述實證回歸分析，得到云南省1996-2019年度地區(qū)生產(chǎn)總值及其影響因素的多元回歸模型，可以得出以下結(jié)論：1、從宏觀看，生產(chǎn)消費對云南經(jīng)濟增長影響程度比科技大。根據(jù)主成分分析結(jié)果，PC1絕大部分系數(shù)均在0.9及以上，雖然PC2的最大系數(shù)為0.7022遠(yuǎn)大于同組其他系數(shù)，但仍與第一主成分有差距，由此可知從主成分角度看，生產(chǎn)消費是影響云南經(jīng)濟增長的主要因素。2、各影響因素貢獻程度存在差異，勞動力投入占比大。根據(jù)模型（**），在保持其他因素不變前提下，除勞動力產(chǎn)出彈性、物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性、消費產(chǎn)出彈性、教育產(chǎn)出彈性和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性值較高外，其余因素投入在總產(chǎn)出中的貢獻率并不高，尤其對于文化方面的投入最少。其中，勞動產(chǎn)出彈性系數(shù)最大，值為α1=0.6205，遠(yuǎn)超過其余彈性系數(shù)，表明勞動密集型產(chǎn)業(yè)仍是云南省的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，其次是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性系數(shù)，值為3、物質(zhì)資本投入力度不足，農(nóng)業(yè)發(fā)展前景更為明朗。根據(jù)模型（**）可知，物質(zhì)資本產(chǎn)出彈性系數(shù)α2=0.1066，表明在其他投入不變情況下，物質(zhì)資本投入對總產(chǎn)出的貢獻僅為0.1066%；相比之下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出彈性系數(shù)α8=0.4666遠(yuǎn)大于資本產(chǎn)出彈性，這說明在云南省的經(jīng)濟發(fā)展中，4、消費水平略顯低迷，對外經(jīng)貿(mào)亟待加強。根據(jù)模型（**）可知，消費產(chǎn)出彈性系數(shù)為α45、文化貢獻率較低，教育支出有待提高。根據(jù)模型（**）可知，文化方面對云南省GDP的貢獻為0.037%，對云南經(jīng)濟增長促進作用薄弱；雖然教育產(chǎn)出彈性系數(shù)略大于文化產(chǎn)出彈性，但綜合比較下云南省教育支出方面仍待提高。6、技術(shù)進步產(chǎn)出彈性系數(shù)較小，旅游業(yè)發(fā)展未顯優(yōu)勢。根據(jù)模型（***）可知，技術(shù)投入在總產(chǎn)出中的貢獻率較小，表明云南省現(xiàn)如今的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展力度和程度不夠，導(dǎo)致其在整體經(jīng)濟中占比偏低。同時，旅游產(chǎn)出彈性系數(shù)屬于中下水平，未能彰顯云南旅游優(yōu)勢，促進經(jīng)濟增長。（二）建議針對上述結(jié)論和問題，再結(jié)合云南省自身優(yōu)勢和發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下幾點可供參考的建議及對策：1、加強教育投資力度，提高勞動者綜合素質(zhì)。在如今競爭愈演愈烈的趨勢下，隨著人才市場對應(yīng)聘者素質(zhì)要求的不斷提高，以及現(xiàn)階段我國人口紅利的逐漸耗盡，云南省勞動密集型產(chǎn)業(yè)將會逐漸失去原有優(yōu)勢。因此，云南省未來的經(jīng)濟發(fā)展，在注重勞動力的“量”同時更應(yīng)注重“質(zhì)”，加強教育投入力度，致力開展素質(zhì)教育，提升勞動者文化知識水準(zhǔn)。2、擴大物質(zhì)資本投資規(guī)模，增加投資力度，合理優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)。投資對于經(jīng)濟發(fā)展來說是必要的，若只注重人才的發(fā)展，會導(dǎo)致勞動力與物質(zhì)資本的不對稱，那么經(jīng)濟就難以持續(xù)前進發(fā)展。因此，在加大云南省物質(zhì)資本的投資時，要注重均衡勞動力和物質(zhì)資本間的對稱性，合理優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，鼓勵企業(yè)擴大經(jīng)營。3、積極發(fā)揮旅游優(yōu)勢，增加居民消費支出。近年來，旅游越來越成為人們?nèi)兆非蟮拿篮蒙钚枨?，享有“彩云之南”美譽之稱的云南省更是諸多旅游者們的首選之地。因此，云南省應(yīng)把握地理位置、氣候宜人、風(fēng)景優(yōu)美、人文情懷等優(yōu)勢，極力推動云南旅游業(yè)發(fā)展，發(fā)揮云南旅游優(yōu)勢，從而促進提高消費水平；此外，相關(guān)部門應(yīng)采取措辭，如推進社會保障制度建設(shè)何鼓勵信貸消費，以此提高居民消費積極主動性和消費強度。4、加大對外開放力度，積極發(fā)展對外經(jīng)貿(mào)?；仡欀袊鴼v史，閉關(guān)鎖國政策帶來的慘痛教訓(xùn)仍舊歷歷在目，所以想要經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展，就必須打開國門，對于一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展也是如此。云南省地處祖國西南邊界，周邊毗鄰多個省份和國家，該得天獨厚的地理位置是推動云南省積極發(fā)展對外經(jīng)濟貿(mào)易的最大優(yōu)勢，故云南省應(yīng)積極鼓勵支持“引進來與走出去”相連結(jié)的政策，提高對外開放水準(zhǔn)，從而拉動對外經(jīng)濟貿(mào)易的發(fā)展。5、增添科學(xué)技術(shù)的投入和引進，增強技術(shù)水平對經(jīng)濟增長的效力。俗話說科技興則國興，尤其在當(dāng)今科技不斷普及創(chuàng)新的信息時代，我國也正處于科學(xué)發(fā)展的上升期，就必須注重加強技術(shù)進步。就云南省目前的科技水平看，在其未來的發(fā)展中應(yīng)重視加大科技投入力度，不斷學(xué)習(xí)和提高技術(shù)進步，引進高新技術(shù)人才，進一步引導(dǎo)和幫扶當(dāng)?shù)仄髽I(yè)加強科技研發(fā)創(chuàng)新和品牌建設(shè)，提高核心競爭力，促進技術(shù)進步對云南經(jīng)濟增長發(fā)揮重要功效。六、結(jié)束語本文僅以一個省份為例，來研析影響經(jīng)濟增長的因素主要集中于哪些方面，并嘗試探求經(jīng)濟增長與其各影響因素之間的關(guān)系，進而突出關(guān)于“經(jīng)濟增長”有關(guān)分析的重要性；同時，想借此分析，讓更多地區(qū)、省份在經(jīng)濟發(fā)展上更加注重各方面的完善改優(yōu)。當(dāng)然，研究經(jīng)濟增長的影響因素及其兩者的關(guān)系不只是針對某一特定地域，而是對于整個國民經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r分析中，都是十分必要更是不可忽視的，這也表明越來越多的經(jīng)濟學(xué)者們對某一地區(qū)或國家的經(jīng)濟現(xiàn)狀、未來的發(fā)展前途程度