基于STATA陕西省城市发展实力的实证分析_陈晨.pdf

现代营销下旬刊2023.06XDYX区 域一、引言陕西省作为中华民族文化历史的发祥地之一，自古以来就是中国历史上多个朝代的政治、经济、文化中心，为中华民族的发展做出了独特的贡献。2010年，陕西的GDP总量由2005年的全国第20位上升至第16位，2014年陕西的GDP总量为14457.84亿元，位居西部第一，2021年陕西的GDP总量为29800.98亿元。由以上数据可以看出，陕西省的经济发展一直都位于前列，GDP总量也呈现持续增长的趋势。但陕西省各区域在资源和发展方面都存在着较大的差距，区域经济发展不平衡是制约陕西省经济稳定发展的重要问题。通过相关文献研究发现，有关城市发展研究的文献有很多。闫文静等利用SPSS软件和GIS软件，分别从时间维度和空间维度对陕西省各城市20102018年的经济城镇化与人口城镇化发展水平进行对比研究。刘博雷以中国36个主要城市为研究对象，利用STATA软件进行回归分析、因子分析、聚类分析等实证分析，对研究对象的经济社会发展水平进行综合分析与排序。郭岩等以因子分析法为主要研究方法，对影响黑龙江省生态文明建设政府重视程度的因素进行评价，并计算综合得分。本文选取2020年陕西省10个城市相关经济指标构成截面数据来进行比较研究，随后利用主成分因子分析法评估各城市综合发展得分，同时以实证分析结果和区域经济发展理论为研究的理论指导，以国家和陕西省各区域经济发展政策为研究的政策内涵，合理地提出协调区域经济发展、缩小区域发展差异的建议和措施。二、实证分析方法与模型的设定（一）分析方法本文运用STATA分析软件，首先采用相关分析、回归分析等方法，研究各个指标之间的关系及其构成情况，建立回归模型；然后运用主成分因子分析法对各个指标进行因子分析，构建因子分析模型，并从中提取最具代表性的主因子；接着运用最大方差正交旋转法对因子结构进行旋转，得到每个因子的综合得分并按照得分对陕西省10个城市的经济发展实力进行排序；最后运用ARCGIS软件对城市进行层级分类，从而绘制城市综合得分的示意图。（二）变量选取与数据来源城市经济发展能力指标体系的构建除了要考虑地方的经济总量，还要考虑经济质量和经济效能。为了更好地对陕西省各城市经济发展实力进行研究，本文通过阅读相关研究理论与方法，选取了11项指标作为研究变量，其中V1是城市名称，其余指标分别是：地区生产总值（V2）、规模以上工业总产值（V3）、社会消费品零售总额（V4）、第三产业值（V5）、地方财政收入（V6）、进出口总额（V7）、城镇非私营企业就业人员工资总额（V8）、地区农林渔业总产值（V9）、城镇居民人均可支配收入（V10）、农村居民人均可支配收入（V11）。本文选取的10个观测样本分别是西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市、延安市、汉中市、榆林市、安康市、商洛市。文中数据来源于 陕西统计年鉴2020。三、实证分析过程（一）数据描述性分析将整理好的数据和指标导入STATA，在命令框中输入命令sumV2-V11、detail，即可得到描述性统计结果。从所得的结果中可以看出，所有观测变量的数据均不存在极端值和异常值，数据与数据之间量纲的差距也在可接受的范围之内，说明本文所选择的数据具有一定研究价值，可以进行下一步的研究分析。表1描述性分析结果1%5%10%25%50%75%90%95%99%百分位354.72354.72595.9651182.061746.182223.816728.7359321.199321.19最小值354.72595.9651182.061547.69最大值2195.332223.816728.7359321.19样本量加权和均数标准差方差偏度系数峰度系数10102529.0652593.31867252992.0006635.924525从表1可以看出，V2这一变量的百分位数中，四个最小值分别为354.72、595.965、1182.06、1547.69；四个最大值分别为 2195.33、2223.81、6728.735、9321.19，标准差为 2593.318，偏度显示为正偏态，其值为2.000663，其峰度为5.924525。通过描述性分析结果可以看出，所有研究变量的数据中不存在极端数据和异常数据，数据间的量纲差距也在可接受的范围之内。（二）相关分析在STATA软件中输入相关命令，依据得出的结果分析这10个变量在置信度为99%时其显著性是否明显。基于STATA陕西省城市发展实力的实证分析陈晨（西安财经大学陕西西安710100）摘要：本文以陕西省10个城市为研究样本，借助陕西统计年鉴的相关统计数据，选取11项代表性指标，运用STATA分析软件，采用相关分析、回归分析、主成分因子分析等方法，对陕西省10个城市的经济发展能力进行综合分析，并根据分析结果和得分排名，对城市发展提出相关性建议。关键词：陕西城市；经济发展实力；STATA；实证分析中图分类号：F299.27文献识别码：ADOI：10.19932/ki.22-1256/F.2023.06.073073现代营销下旬刊2023.06XDYX区 域图1相关分析结果从图1可以看出，城镇非私营企业就业人员工资总额与地区生产总值的相关性最高，为0.9772，接下来分别是地方财政收入、第三产业总值、社会消费品零售总额、规模以上工业总产值、进出口总额。这些变量与地区生产总值的相关性系数都在0.9000以上，且在0.01的显著性水平上显著。而其余变量在置信度为99%时显著性不明显。（三）回归分析1.模型构建与模型修正（1）模型构建。本文以地区生产总值为因变量。从上述相关性分析中可以看出，V9、V10、V11与地区生产总值之间的相关性较小，故将其余变量作为自变量进行多重共线性回归，将线性模型设定为：V2=aV3+bV4+cV5+dV6+hV7+gV8+ua、b、c、d、h、g为未知的回归系数，u是随机误差项。软件回归分析结果如图2所示。图2回归分析结果（2）模型修正。该回归分析模型是经过两次剔除变量后得到的最后的回归模型。第一次剔除的是模型中的V4、V8，第二次剔除的是模型中的V7。从回归分析结果可以看出，模型的F值为1129.75，P值为0.000，说明该模型整体上显著性很高。模型的可决系数为0.9982，修正后的可决系数为0.9973，说明该模型具有很好的诠释变量的能力。从图2可以看出，V3、V5、V6的P值都小于0.005，说明变量是非常显著的。因此修正后的线性模型为：V2=0.386V3+0.802V5+3.034V6-87.570（3）异方差检验。通过软件分析对数据和变量进行怀特检验和BP检验。得到检验结果如表2所示。表2异方差检验结果通过表 2 可以看到，三个检验的 P 值分别为 0.3505、0.3423和0.5816，均大于0.05，表明接受同方差的原方差是非常显著的，说明该方程不存在异方差现象，可接受原假设。（四）因子分析本文使用主成分因子分析法，对影响陕西省城市发展实力的变量进行因子分析。根据分析结果可以发现，10个因子中特征值大于1的只有V2、V3，选取这两个因子作为新的变量，得到的因子分析结果如表3所示。表3因子分析结果因子Factor1Factor2Factor3Factor4Factor5Factor6Factor7Factor8Factor9Factor10方差8.107941.053650.372340.341480.083290.03940.001170.000560.000170.00000特征值7.054290.681310.030860.258190.043890.038230.000610.000390.00017.方差解释率0.81080.10540.03720.03410.00830.00390.00010.00010.00000.0000累积方差解释率0.81080.91620.95340.98750.99590.99980.99991.00001.00001.0000运用软件采取最大方差正交旋转法对因子结构进行旋转，得到的结果如图3所示。图3正交旋转后的因子分析结果软件运用相关指令，得到因子分析后各个变量的因子得分情况以及提取的F1与F2之间的相关系数矩阵。从相关系数矩阵的结果来看，这两个主成分因子的相关关系很小，表明采取正交旋转因子的方法是正确的。最后对上述所提取的主因子进行运算，由此得到陕西省10个城市发展实力的综合得分，并对其进行由高到低的排名，得到的结果如表4所示。表4综合得分排名城市名称西安榆林宝鸡咸阳渭南延安汉中安康铜川商洛f12.7759851-0.10795135-0.2626807-0.55381157-0.76039757-0.21708501-0.46051696-0.20313403-0.05163543-0.15877253f20.411016321.027761200.440008410.966073381.17853720-0.156133270.02039552-0.95003399-1.5602985-1.3773263综合得分1.867171900.22569241-0.03981324-0.07296366-0.14245264-0.18145157-0.28443480-0.39955509-0.47847914-0.49371417排名12345678910图4运用ARCGIS软件把计算出的城市综合得分划分为6个层级，反映陕西省各城市经济发展实力综合得分的情况。074现代营销下旬刊2023.06XDYX区 域颜色越深表明城市发展的综合得分越高，颜色越浅表明城市发展的综合得分越低。陕西省可以分为陕北、关中和陕南三个区域。关中地区的城市除了铜川排名都较好，占据了前五的位置。关中地区地理位置优越，占地面积大，物产丰富，且交通也比较便利，其经济发展不仅在陕西省乃至全国的经济发展格局中都占据着重要地位。西安市作为陕西省的省会，是陕西省政治、经济、文化中心，在区位以及资源方面有着极大的优势，所以经济发展的综合实力位居榜首。咸阳和渭南在地理位置和土地资源方面处于劣势，但工业方面发展较好，故排名中等靠上。而铜川是资源型城市，近些年煤炭资源逐渐枯竭，产业结构单一，加之煤炭、水泥等行业产能压缩和大气污染防治等宏观政策的影响，铜川的发展越来越缓慢，故其排名较低。陕北地区石油、煤炭等资源丰富，但是在发展过程中面临着环境污染、生态破坏、资源匮乏等问题，不利于可持续发展。榆林和延安地处黄土高原，能源矿产资源丰富，都是典型的资源型城市。榆林作为新兴的工业城市，拥有丰富的矿产资源，皮革、纺织、毛毯类轻工业也较出名，所以经济发展实力仅次于西安市。陕南地区水能资源、旅游资源都比较丰富，但是陕南地区受秦巴山区地貌的影响，交通运输不便，基础设施比较落后，严重阻碍了经济的发展。陕南的城市多以农业发展为主，耕地多，动植物资源比较丰富。五、发展建议上述研究分析得出，陕西省各城市的地区生产总值与规模以上工业总产值、第三产业值和地方财政收入之间有着显著的关系。基于以上经济指标并结合陕西省各城市自身的资源状况和发展前景，陕西城市发展应在不同区域采取不同的对策。第一，各区域在不断发展的前提下，适当扩大现有中小城市规模，增加其极化和扩散能力。近年来，关中地区经济发展实力稳步提高，城乡一体化步伐日益加快，基础设施保障能力也显著提高，同时也存在一些发展问题，如区域之间、县域之间经济悬殊，城市增长极带动作用弱，农村产业融合进程慢。关中地区今后应充分利用自身优势，以高新技术产业开发区为依托，建立“关中地区城市增长极”，将西安作为主要增长极，宝鸡、咸阳为次要增长极群，发挥大城市对周边地区的辐射作用。陕北地区确立榆林和延安两个增长极来带动陕北地区发展，在陕南地区确立以安康为增长极的发展格局，促进陕南地区协调发展。第二，合理定位城市发展方向，积极建设特色产业，使各地区生产总值保持稳定增长。首先，陕北地区的榆林市和延安市这种资源密集型城市，积极发展第二产业。陕北地区从资源利用