【人才集聚的數(shù)量、質(zhì)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響實(shí)證分析3000字】

人才集聚的數(shù)量、質(zhì)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響實(shí)證研究目錄TOC\o"1-3"\h\u5704人才集聚的數(shù)量、質(zhì)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響實(shí)證研究 12192（一）研究指標(biāo)的選取 119733（二）變量相關(guān)性檢驗(yàn) 212251（三）研究模型與假設(shè) 412086（四）面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建與回歸分析 5（一）研究指標(biāo)的選取1.因變量和自變量的選取因變量繼續(xù)選取PGDP作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)。自變量方面，用人才規(guī)模TS、人才效能TE、人才創(chuàng)新TI來(lái)衡量科技人才集聚的數(shù)量和質(zhì)量水平。2.控制變量的選取研究可能會(huì)受到其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素的干擾，因此本研究引入以下三個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)變量作為研究模型中的控制變量，以確保研究測(cè)度的準(zhǔn)確度。（1）固定資產(chǎn)投資（簡(jiǎn)稱INV，下同），固定資產(chǎn)投資是社會(huì)固定資產(chǎn)再生產(chǎn)的主要手段，購(gòu)置固定資產(chǎn)活動(dòng)是固定資產(chǎn)投資的重要方式。不同區(qū)域的固定資產(chǎn)投資水平差別很大，對(duì)各個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響也各異[46]王選選.中國(guó)四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的成因分析因此本研究選取固定資產(chǎn)投資作為控制變量之一，其測(cè)量公式如下（見(jiàn)式4.1）：INV=各地固定資產(chǎn)投資總額/整個(gè)區(qū)域固定資產(chǎn)投資總額（式4.1）（2）城鎮(zhèn)化水平（簡(jiǎn)稱UD，下同），城鎮(zhèn)化水平(urbanizationlevel)，指一個(gè)地區(qū)城鎮(zhèn)化所達(dá)到的程度。該指標(biāo)的程度高低是該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的關(guān)鍵指標(biāo)。不同的區(qū)域因區(qū)域內(nèi)的政策等多方面原因的差異導(dǎo)致各個(gè)區(qū)域的城鎮(zhèn)化水平也各異，勞動(dòng)分工的程度也各異，最終導(dǎo)致財(cái)富增加也有所差異，因此本研究選取城鎮(zhèn)化水平作為第二個(gè)控制變量，其計(jì)算公式如下（見(jiàn)式4.2）：UD=各地城鎮(zhèn)人口/各地總?cè)丝冢ㄊ?.2）（3）對(duì)外開(kāi)放度（簡(jiǎn)稱OD，下同），一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)外界聯(lián)系的強(qiáng)弱程度稱為對(duì)外開(kāi)放度。它反映在對(duì)外交易的各個(gè)方面，通常對(duì)外開(kāi)放首先是從商品市場(chǎng)開(kāi)始，即相對(duì)穩(wěn)定的外貿(mào)進(jìn)出口。因此，國(guó)際上一般選擇外貿(mào)依存度作為開(kāi)放度的評(píng)估和衡量指標(biāo)。對(duì)外開(kāi)放程度越高，意味著能更多地集中其他地區(qū)甚至是國(guó)外的資金，吸收更加先進(jìn)的知識(shí)，最終促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平的提升，因此本研究選取對(duì)外開(kāi)放度作為第三個(gè)控制變量，其計(jì)算公式如下（見(jiàn)式4.3）：OD=各地進(jìn)出口總值/各地GDP（式4.3）公式總結(jié)如下表4.1：控制變量公式固定資產(chǎn)投資INVINV=各地固定資產(chǎn)投資總額/整個(gè)區(qū)域固定資產(chǎn)投資總額城鎮(zhèn)化水平UDUD=各地城鎮(zhèn)人口/各地總?cè)丝趯?duì)外開(kāi)放度ODOD=各地進(jìn)出口總值/各地GDP表4.1控制變量計(jì)算公式匯總Table4.1Summaryofcontrolvariablecalculationformulas（二）變量相關(guān)性檢驗(yàn)在進(jìn)行回歸分析之前，檢驗(yàn)各個(gè)變量之間的相關(guān)性實(shí)驗(yàn)就開(kāi)始的重要前提，只有確定自變量與因變量之間確實(shí)存在相關(guān)性，這時(shí)回歸分析才是有意義的。利用Eviews軟件，采用OLS法估計(jì)模型參數(shù)，得到回歸結(jié)果如表4.2：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12.480590.54595422.860160.0000LNTS0.2905880.0375637.7359680.0000LNINV-0.1366760.047789-2.860060.0061LNUD2.2120680.13702116.144050.0000LNOD-0.3950970.053656-7.3635350.0000R-Squared0.921740S.D.depententvar0.524111AdjustedR-Squared0.915602Durbin-Watsonstat0.945476F-statistic150.1686表4.2TS與PGDP回歸分析結(jié)果Table4.2TSandPGDPRegressionAnalysisResults該模型R2=0.921，調(diào)整R2=0.9156，可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗(yàn)值為150.1686，明顯顯著。當(dāng)顯著水平為5%時(shí)，各個(gè)解釋變量系數(shù)的t檢驗(yàn)均顯著，但是從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上看，INV和OD的參數(shù)估計(jì)值符號(hào)與預(yù)期相反，這表明模型可能存在多重共線性。下面是各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，如表4.3：CovarianceCorrelationPGDPTSTETIINVUDODPGDP1.28E+09TS46724170.89253121373.84TE414049.80.106304-691.9775-0.04351411831.74TI14187730.7327663606.8830.4562683460.820.5884152923.756INV-4624.249-0.716948-14.13467-0.5367456.7742290.345747-4.52516-0.4646080.032445UD4616.1350.75251414.568380.581679-3.157236-0.1694325.0705430.547390-0.028733-0.9311450.029348OD11845.330.47687548.625780.479468-43.10286-0.5712372.9310700.078143-0.103863-0.831225-.0990390.8334040.48120表4.3各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣Table4.3Amatrixofcorrelationcoefficientsbetweenvariables檢驗(yàn)結(jié)果顯示，因變量和其他自變量均存在相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明京津冀區(qū)域內(nèi)科技人才集聚數(shù)量和質(zhì)量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之前確實(shí)存在一定數(shù)量上的依存關(guān)系，三個(gè)自變量?jī)蓛芍g的相關(guān)系數(shù)均未超過(guò)變量間相關(guān)系數(shù)的一般標(biāo)準(zhǔn)，這表明自變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系但不存在多重共線性問(wèn)題，這說(shuō)明研究測(cè)量指標(biāo)的選取是合理的。（三）研究模型與假設(shè)1.研究模型：本研究在人才數(shù)量方面的研究指標(biāo)為T(mén)I人才規(guī)模，在人才質(zhì)量方面的研究指標(biāo)為T(mén)E人才效能和TI人才創(chuàng)新，考慮到重要經(jīng)濟(jì)變量對(duì)研究結(jié)果的影響，引入三個(gè)相關(guān)控制變量固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化水平UD以及對(duì)外開(kāi)放度OD，研究模型如圖4.1圖4.1本研究模型Figure4.1Thisstudymodel2.研究假設(shè)本研究提出以下假設(shè)：H1：人才規(guī)模與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系H2：人才效能與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系H3：人才創(chuàng)新與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系H4：固定資產(chǎn)投資與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系H5：城鎮(zhèn)化水平與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系H6：對(duì)完開(kāi)放度與京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)關(guān)系（四）面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建與回歸分析在研究過(guò)程中構(gòu)建最符合現(xiàn)實(shí)發(fā)展規(guī)律的面板數(shù)據(jù)模型可以有效的提高參數(shù)估計(jì)的有效性，這是回歸分析中最關(guān)鍵的一步，這對(duì)規(guī)避模型設(shè)定的偏差有著非常重要的影響。1.面板數(shù)據(jù)模型類型的確定基于充分的理論基礎(chǔ)和現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，研究假設(shè)闡述各個(gè)自變量和控制變量均對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起正向作用，因此模型中的運(yùn)算符號(hào)均為加號(hào)?？紤]到回歸可能會(huì)受到異方差干擾，本研究將所有變量均進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，在變量錢(qián)用“l(fā)n”符號(hào)進(jìn)行表示。通過(guò)前一章的分析可以得知，幾個(gè)變量變動(dòng)的方向基本相同，相互之間存在一定的相關(guān)性，因此本研究將模型設(shè)定為變系數(shù)回歸模型：lnPGDPit=Ci+β1lnTS+β2lnINV+β3lnOD+β4lnUD+uit（式4.4）lnPGDPit=Ci+β1lnTE+β2lnINV+β3lnOD+β4lnUD+uit（式4.5）lnPGDPit=Ci+β1lnTI+β2lnINV+β3lnOD+β4lnUD+uit（式4.6）2.人才集聚數(shù)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在驗(yàn)證人才集聚數(shù)量、質(zhì)量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系時(shí)，已經(jīng)對(duì)科技人才集聚的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的序列平穩(wěn)性、變量間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示因變量和自變量均是一階單整序列。所有自變量與因變量之間均存在長(zhǎng)久穩(wěn)定的均衡關(guān)系，因此直接將人才集聚的數(shù)量和質(zhì)量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行回歸分析?，F(xiàn)對(duì)納入三項(xiàng)控制變量后的人才規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行擬合，回歸結(jié)果如表4.4：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C13.102230.84716615.465950.0000LNTS0.0138360.0408220.3389340.0000LNUD4.4603320.32489113.728720.0000LNOD0,2154680.0427445.0409050.0007LNINV0.0894430.1367030.6542880.5293R-Squared0.998012S.D.depententvar0.361502AdjustedR-squared0.997128Durbin-Watsonstat2.070973F-statistic 1129.377表4.4TS與PGDP關(guān)系擬合結(jié)果Table4.4ThefittingresultsoftheTS-PGDPrelationship從模型的整體顯著性來(lái)看R2=0.9982，F(xiàn)=1252.211通過(guò)了1%的顯著性水平，說(shuō)明模型的擬合程度優(yōu)良，與現(xiàn)實(shí)規(guī)律非常接近。從回歸的系數(shù)和顯著度來(lái)看，進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后的自變量TS值的t值通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明人才規(guī)模顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，H1得證。取過(guò)自然對(duì)數(shù)吼的變量的系數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是彈性系數(shù)，TS的彈性系數(shù)為0.013，經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是每當(dāng)人才規(guī)模增長(zhǎng)1%，區(qū)域經(jīng)濟(jì)將增長(zhǎng)0.013%個(gè)單位。（3）人才集聚質(zhì)量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響加入控制變量后，將兩項(xiàng)科技人才集聚質(zhì)量指標(biāo)TE與TI分別于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)進(jìn)行固定效應(yīng)的面板模型回歸，回歸結(jié)果如表4.5和表4.6：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C17.352351.51562411.448980.0000LNTE0.3971290.0919214.3203090.0001LNUD0.1636700.0346664.7213180.0000LNOD-0.1795650.053376-3.3641570.0015LNINV2.2255310.17480812.731300.0000R-Squared0.875479S.D.depententvar0.524111AdjustedR-squared0.865713Durbin-Watsonstat0.860772F-statistic 89.64268表4.5TE與PGDP關(guān)系擬合結(jié)果Table4.5THEFITOFTHETE-PGDPRELATIONSHIP從模型的整體顯著性來(lái)看R2=0.875，F(xiàn)=89.64通過(guò)了5%的顯著性水平，說(shuō)明模型的擬合程度優(yōu)良，與現(xiàn)實(shí)規(guī)律較為接近。從回歸的系數(shù)和顯著度來(lái)看，進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后的自變量TS值的t值通過(guò)了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明人才規(guī)模顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，H2得證。VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C11.943611.18231710.101870.0000LNTI-0.0582380.110843-0.5254080.6016LNUD2.5159620.2977968.4486080.0000LNOD-0.1692890.095526-1.7721740.0823LNINV0.1770370.0457303.8713460.0003R-Squared0.830823S.D.depententvar0.524111AdjustedR-squared0.817554Durbin-Watsonstat0.814936F-statistic 62.61478表4.6TI與PGDP關(guān)系擬合結(jié)果Table4.6TIandPGDPRelationshipFitResult