区域物流对珠三角地区经济增长的贡献度的分析文档格式.doc
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由此构造函数:
上式两边同时对时间T求导,得
由于上式中各变量的量纲不一致,为了使分析不受量纲影响,将各变量进行无量钢化,即各变量值除以其均值。
令:
其中,均为无量纲。
式可以改写为:
两边同除以得:
令a=得
可以化为:
式中:
y,g,h,u,m分别代表GDP、物流业的货物周转量、从事交通运输、仓储和邮政业从业劳动力、港口吞吐量和其他因素的导数;
分别代表其他因素,货物周转量、港口吞吐量和劳动力数量的产出弹性系数。
物流业的货物周转量的增加对区域经济增长的贡献率:
物流业港口吞吐量的增加对区域经济增长的贡献率:
物流业劳动力的数量的增加对区域经济增长的贡献率:
其他因素对区域经济增长的贡献率:
2.2数据的标准化
本文主要从区域经济的统计角度来研究分析珠区域物流业发展对珠三角地区经济增长的贡献度,因此所需的数据均来源于广东省统计年鉴的统计资料。
本文中具体运用的数据如表1:
表1珠三角地区物流业指标
年份
GDP(亿元)
货物周转量(亿吨公里)
劳动人数(万人)
港口吞吐量(万吨)
2001
9559.45
2573.75
29.04
28205
2002
10953.96
2898.75
30.47
36491
2003
12956.68
3315.56
31.23
43195
2004
15485.39
3782.81
32.76
52985
2005
18244.47
3610.23
35.61
58966
2006
21608.63
3815.77
36.14
68662
2007
25606.87
4076.30
37.05
77636
2008
29745.58
4034.24
37.56
80808
数据来源:
《广东省统计年鉴》(2009版)
为了避免由于量纲不同对结果产生影响,在进行运算之前,每组数据除以该组数据的均值,剔除量纲,将表中数据无量纲化,后文中的所有运算均采用了该表中无量纲的数据。
2.3区域经济与模型变量的相关性分析
在分析物流业对区域经济的贡献度之前,先要定量分析货物周转量、从事交通运输、仓储和邮政业从业劳动力人数、港口吞吐量和其他因素与区域经济GDP之间是否具有相关性,如果具有较好的相关性,才可以把各相关指标作为影响模型的因素加入模型中。
运用SPSS软件检验货物周转量和GDP的相关系数大小及其显著性。
从检验结果可知,GDP和货物周转量的相关系数r=0.883,其置信水平为0.004。
可见货物周转量与GDP的相关性十分显著。
即货物周转量与GDP有很强的相关性。
运用SPSS软件检验港口吞吐量和GDP相关系数大小及其显著性。
从检验结果可知,GDP和港口吞吐量的相关系数r=0.980,其置信水平为0。
可见港口吞吐量与GDP的相关性十分显著,即物流业中港口业与区域经济有很强的相关性。
运用SPSS软件检验劳动力数量和GDP的相关系数以及显著性。
从检验结果可知,珠三角地区GDP和劳动力数量的相关系数r=0.954,其置信水平为0。
由检验结果反映出该检验结论理想,从事交通运输、仓储和邮政业从业劳动力人数与GDP的相关性系数高,作为促进区域经济增长的一个因素。
2.4区域经济与模型变量的偏相关分析
2.4.1偏相关分析的控制变量的选择
两个变量的相关分析有时不能真实准确地反映事物之间的相关关系,因此,在多元相关分析需要进行偏相关分析。
进行偏相关分析时,需要选择控制变量,也就是对被分析变量产生影响的需要剔除的变量。
本文分析的过程中,需要选择一个或者几个与被分析变量相关性最大的变量作为控制变量。
2.4.2偏相关性分析
进行GDP与货物周转量的偏相关分析时,选择控制变量为:
港口吞吐量和劳动力数量。
由SPSS软件的分析结果得,偏相关系数为:
r=-0.815,置信水平为0.048。
在剔除港口吞吐量和劳动力数量影响的情况下,货物周转量与GDP的相关性不显著,即珠三角地区与货运周转量的偏相关性较弱。
进行GDP与港口吞吐量的偏相关分析时,选择控制变量为:
货物周转量和劳动力数量。
由SPSS软件的分析结果得,偏相关系数为r=0.929,置信水平为0.007。
在剔除货物周转量和劳动力数量影响的情况下,港口吞吐量与GDP的相关性显著。
即珠三角地区与货运周转量的偏相关性非常强。
进行GDP与劳动力数量的偏相关分析时,选择的控制变量:
货物周转量和港口吞吐量。
由SPSS软件的分析结果得,偏相关系数为r=-0.585,置信水平为0.223。
在剔除港口吞吐量、货物周转量的影响的情况下,劳动力数量与GDP的相关性不显著,即珠三角地区GDP与劳动力的数量的偏相关性较弱。
根据上面的相关分析和偏相关分析结果,可见:
货物周转量、港口吞吐量和从事物流的劳动力数量与经济的发展有较大的关联度。
而且鉴于各项因素与珠三角经济的偏相关系数都不等于对应的相关系数,可以得知:
珠三角经济的发展不是由单项因素单独造就的,而是由几个因素结合起来共同推动的。
因此,货物周转量、从事物流业的人数和港口吞吐量应当作为促进珠三角经济增长的因素,被引入模型。
3研究与分析区域物流业的发展对珠三角经济增长的贡献度
在研究分析区域物流业的发展对珠三角经济增长的贡献度前,先使用统计学软件SPSS13.0做各变量的增长趋势图。
从图中可以看出珠三角地区GDP在2001年到2008年之间有了长足的发展。
从2008年的各项指标来看,无论是GDP,货物周转量、港口吞吐量还是从事物流劳动力数量都达到了历史的最高水平。
本文的研究方法需要因变量每年的导数值,所以以时间序列为自变量的方程。
但自变量和因变量的线性或曲线关系不确定,所以运用SPSS软件进行回归方程的拟合。
3.1贡献度模型中自变量与因变量方程的回归拟合
(1)对于珠三角地区GDP的回归拟合采用了2001年到2008年的相关数据。
用SPSS软件进行方程拟合分析,得回归方程:
(2)对珠三角地区货物周转量的回归拟合采用了2001年到2008年珠三角地区货物周转量的数据。
用SPSS软件进行方程拟合分析,得回归方程:
(3)对珠三角地区港口吞吐量的回归拟合采用了2001年到2008年珠三角地区港口吞吐量的数据。
Y=
(4)对珠三角地区从事物流劳动力的数量的回归拟合,采用了2001年到2008年珠三角地区从事物流劳动力的数量的数据。
3.2区域物流业的发展对珠三角经济增长的贡献度
(1)多元线性回归
在计算贡献度之前先得出模型回归方程。
因此,需要对各个变量的拟合方程进行求导,然后求出每个变量在每年的导数值,最后对导数值数据做多元线性回归,得到模型的回归方程。
根据前面叙述,多元线性回归方程为:
。
利用SPSS软件对各变量进行相关性检验,从而得出因变量GDP与货物周转量、从事物流业的劳动力以及港口吞吐量的相关系数。
由检验结果可知,因变量y与三个自变量的相关性都很高。
因此,g,h,u均进入模型。
然后用SPSS软件对方程进行拟合,得方程的常数项为0.853,g的系数为0.507,h的系数为0.636,u的系数为0.357。
并且模型的复相关系数为1,决定系数为1,多元线性回归方程的拟合度十分准确。
(2)贡献度计算
由上面回归可得多元线性回归方程:
y=0.853+0.507g+0.636h+0.357u
2008年物流业的货物周转量对经济增长的贡献率为:
2008年珠三角地区港口吞吐量的增加对经济增长的贡献率为:
2008年物流产业劳动力数量的增加对经济增长的贡献率为:
2008年珠三角地区其他因素对经济增长的贡献率为:
所以,2008年珠三角地区的物流业对区域经济增长的贡献度约为:
9.77%+10.15%+1.45%=21.37%。
3.3模型结论
按照模型,将2001年至2008年的数据依次代入,可以得到八年中货物周转量、港口吞吐量、劳动力数量以及其他因素分别对应珠三角地区经济的贡献度,如表所示:
表2001年-2008年各因素对经济增长的贡献度(%)
货物周转量
港口吞吐量
劳动人数
其他因素M
5.30
6.98
1.22
86.50
6.87
8.27
1.23
83.63
8.24
9.19
1.25
81.32
8.93
9.22
1.28
80.57
8.21
9.27
1.33
81.17
9.14
9.67
1.36
79.83
9.17
9.96
1.41
79.46
9.77
10.15
1.45
78.64
由分析结果可知,从珠三角地区物流业发展与经济增长的总体来说,2001年到2008年珠三角地区物流业的发展对珠三角地区经济增长的贡献度逐年增加,珠三角地区物流业的快速发展能够促进地区经济的增长,特别是珠三角地区制造业的发展。
由于2005年珠三角货物周转量出现负增长,导致该年物流业对珠三角经济增长的贡献度略有降低,但是物流业对珠三角地区经济增长仍有18.81%的贡献度。
4结论
本文主要采用了实证分析的方法,全面分析了珠三角区域物流产业的发展对其经济增长的贡献度。
目前珠三角区域物流业的发展已经取得了一定的成就,珠三角区域物流业的发展已经形成了一定的规模,并对该地区的经济增长具有一定的贡献作用
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- 区域 物流 珠三角 地区经济 增长 贡献 分析