广东省经济增长因素及预测
广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析
收稿日期:2023-02-13项目来源:广州华商学院青年学术课题 数字经济时代制造业转型升级路径研究 以珠三角为例 (2022HSXS 065)作者简介:陈婷(1996-),女,助教,硕士,研究方向:数字经济与产业经济㊂广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析陈婷(广州华商学院,广东广州511399)摘要:采用全局主成分分析法对广东省21个地级市的数字经济发展程度进行综合评分,并通过固定效应模型分析广东省数字经济发展的影响因素,结果发现:第一,深圳市数字经济发展水平相对较高,广州市㊁珠海市㊁东莞市的发展势头突出;第二,广东省数字经济发展主要受城镇化率及经济发展水平影响;第三,珠三角数字经济发展主要受技术进步及人力资本水平影响,珠三角以外其他地区的数字经济发展主要受地区经济发展水平影响㊂关键词:数字经济;全局主成分分析;自主创新;广东中图分类号:F 061.5㊀㊀㊀㊀文献标志码:A ㊀㊀㊀㊀文章编号:2096-5095(2023)02-0040-09The Development Degree Measurement and Influence Factors Analysis ofDigital Economy in GuangdongCHEN Ting(Guangzhou Huashang College ,Guangzhou 511399,China)Abstract This paper uses the global principal component analysis method to comprehensively score the development degree of digitaleconomy in 21cities in Guangdong and analyzes the influencing factors of digital economy development through a fixed-effectmodel.The results show that Firstly the digital economy development level of Shenzhen is relatively high and the developmenttrend of Guangzhou Zhuhai and Dongguan is outstanding.Secondly the development of Guangdong s digital economy is mainlyaffected by the urbanization rate and economic development level.Thirdly the development of digital economy in the PRD is mainlyaffected by technological progress and the level of human capital and the development outside the PRD is mainly affected by thelevel of regional economic development.Key words digital economy global principal component analysis innovation Guangdong0㊀引言自2008年金融危机以来,贸易保护主义㊁逆全球化形势逐渐显现,全球化经济的发展受到巨大阻碍㊂2020年暴发的新型冠状病毒感染疫情席卷全球200多个国家和地区,深刻影响着全球治理的格局,也使我国经济发展面临着不确定性与不稳定性的双重压力㊂在此背景下,党的二十大报告指出,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群㊂数字经济有利于缓解国内循环不畅的问题,2023年4月科技创新发展战略研究Apr 2023第7卷第2期Strategy for Innovation and Development of Science and TechnologyVol .7No .2为我国经济发展新格局提供强大的支撑[1]㊂2021年,我国数字经济逆势增长,规模达到了45.5万亿元,占国内生产总值(GDP)的比重为39.8%,同比名义增长16.2个百分点,约为GDP增速的3倍[1]㊂在特殊的经济环境下,我国数字经济依然能保持较快增长,占GDP的比重和对GDP增长的贡献率逐年升高,已成为推动我国经济持续稳定增长的关键动力[2]㊂能否抓住数字经济的发展优势,实现区域经济的迅猛增长,是广东省当下发展的重要突破口㊂基于此,本文采用全局主成分分析法,计算广东省21个地级市的数字经济综合得分,分析广东省数字经济的发展情况以及影响因素,为广东省数字经济发展提供参考㊂1㊀文献综述回顾已有文献,数字经济最早是由Tapscottz[3]在‘数字经济:网络智能时代的希望和危险“一书中提出,其指出了数字经济的发展和影响,随后各个国家的学者开始注意到数字经济发展的巨大潜力并对此展开研究㊂学者对于数字经济的研究主要集中在3个方面㊂一是对数字经济内涵的界定㊂国际上对于数字经济的内涵界定有多种,其中影响较大的是经济发展与合作组织(OECD)㊁美国经济和统计管理局(ESA)㊁中国信息通信研究院㊁腾讯研究院㊁中国信息化百人会等对数字经济的定义,他们都强调了信息通信技术(ICT)是数字经济的核心要素[4],认为数字经济是数字技术与实体经济的深度融合,是信息化带来的继农业经济㊁工业经济之后的第3种新经济形态[5]㊂二是数字经济水平的测度㊂由于测算口径不同,许多国际组织㊁政府统计机构和学者关于数字经济水平的测度方式不尽相同,主要从数字经济增加值核算数字经济规模㊁基于数字经济综合评价指标构建数字经济指数(EDI)和设计数字经济卫星账户等方面进行测度㊂其中,中国信息通信研究院将数字经济分为产业数字化和数字化产业,基于增长核算账户框架,通过数字产业化部分增加值和产业数字化部分增加值测算数字经济指数[1];柏培文等[6]将数字经济分为数字产业㊁数字创新㊁数字用户及数字平台4个维度,采用主成分分析法合成综合数字经济指数㊂总体来看,目前学术界对数字经济并未形成统一的测度方法㊂三是数字经济对经济发展的影响㊂有学者对数字经济推动经济增长的机制展开研究,如荆文君等[7]基于索洛增长模型,从微观上指出数字经济从投入要素的数量和质量㊁生产函数和全要素生产率3个方面促进了经济增长;裴长洪等[8]认为数字经济促进了全要素生产率的提升,成为了推动产业结构调整和实现经济可持续发展的强大力量;戚聿东等[9]㊁何大安等[10]则基于经济结构转型视角,从宏观上研究数字经济发展推动经济增长的理论机理,指出数字经济推动了供给侧结构性改革并拉动了需求,扩大数字经济的发展规模有助于我国经济跨过中等收入陷阱㊂综上所述,已有研究多从理论的视角对数字经济的内涵进行界定,或从实证的角度对数字经济进行测度,针对数字经济对经济发展存在影响的研究尚不充分,而数字经济是一个庞大的系统,难以用单一的因素衡量,且驱动数字经济发展的因素存在较强的区域异质性㊂基于此,本文从多维度测度广东省数字经济发展水平,分析广东省数字经济发展现状及影响因素,为推动广东省数字经济高质量发展提供参考㊂2㊀广东省数字经济发展现状近年来,数字经济以其强大的渗透优势融合于各个行业,成为经济发展的重要推手㊂广东省2023年4月陈婷:广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析Apr2023内广州市积极打造数字经济产业集群中心,深圳市拥有强劲的数字技术创新能力,东莞市㊁惠州市㊁中山市㊁佛山市等城市具备的雄厚技术及产业基础,大力推动了数字经济与实体经济融合,实现了数字经济迅猛发展㊂中国信息通信研究院[1]将数字经济分为数字产业化和产业数字化两个部分,其中数字产业化主要包括软件㊁信息技术㊁互联网及其他相关信息服务,产业数字化主要包括数字技术及数字产品带来的增加值,因此,本文采用软件和信息技术服务业及互联网和相关服务业的营业收入衡量广东省数字产业化,采用计算机㊁通信和其他电子设备制造业增加值衡量广东省产业数字化,以分析广东省数字经济发展现状㊂本文结合2017 2021年‘广东省统计年鉴“中的相关数据开展分析㊂2.1㊀数字产业化规模持续扩大近年来,广东省电信业务持续快速发展,2020年电信业务总量达到1.5万亿元,为2016年电信业务总量的3倍,其中广州排名第一,达到3030.39亿元;深圳紧随广州之后,达到2941.07亿元;东莞㊁佛山排名第三㊁第四,分别为1940.02亿元㊁1111.90亿元㊂2021年,广东省累计光纤接入用户数达到4019万户㊂从广东省数字产业内部细分来看,广东省软件和信息技术服务业保持稳步增长,截至2020年达到规模以上的企业数量3984家,营业收入达6218.1亿元, 2020年营业收入同比增长20.2%;互联网和相关服务业发展趋势明显,截至2020年达到规模以上的企业达722家,企业营业收入达4180.9亿元,2017年㊁2018年㊁2020年营业收入的同比增长率分别为54.0%㊁49.3%和20.2% (见图1)㊂2.2㊀地级市产业数字化规模差异明显由于 数字鸿沟 及马太效应,广东省21个地图1㊀广东省软件和信息技术服务业及互联网和相关服务业营业收入年度分布级市的产业数字化规模存在明显的极核效应㊂2020年广东省计算机㊁通信和其他电子设备制造业增加值达到8583.9亿元,创历年新高㊂值得注意的是,广东省各地市的计算机㊁通信和其他电子设备制造业增加值差异明显,其中深圳遥遥领先,东莞㊁惠州紧随其后,超过广州,其他地级市的增加值较小(见图2)㊂图2㊀2020年广东省各地级市计算机㊁通信和其他电子设备制造业增加值比较第7卷科技创新发展战略研究第2期3㊀基于全局主成分分析的广东省各地级市数字经济发展水平综合得分3.1㊀研究方法本文借鉴培柏文等[6]的方法,考虑到数据的可获得性,将数字经济发展水平以数字用户和数字产出两方面衡量,通过主成分分析对数字经济综合指数进行测算㊂主成分分析是一种常见的数据降维方法,通过减少数据中信息量的损失,将数据进行降维处理,从而降低模型的复杂度㊂主成分分析的本质是通过将多个原始变量合成生成新的变量,用少数的指标代表大多数的信息㊂全局主成分分析则是将时间序列与经典的主成分分析结合,用新的综合变量替换最初的变量,从而更加动态地㊁系统地分析不同时间㊁不同区域的综合态势㊂3.2㊀变量选取及数据来源本文从数字用户和数字产出两个方面选取指标分析广东省数字经济发展情况,具体变量描述如表1所示㊂选取2016 2020年广东省各地级市相关数据,数据均来自相应年份的‘广东省统计年鉴“㊂为了防止数据由于单位及量纲的不一致导致误差,对数据进行标准化处理㊂表1㊀变量描述维度经济含义数字经济指数构成符号数字用户互联网普及率每百人互联网宽带用户数internet 移动互联网用户数每百人移动电话用户数mobile 潜在互联网用户数每百人固定电话用户数fixedline数字产出互联网相关产出人均电信业务总量teleservice 数字技术从业人员计算机和软件从业人员数占城镇就业人员数比重information3.3㊀全局主成分分析结果分析本文通过Stata软件对2016 2020年广东省21个地级市的初始数字经济指标进行主成分分析㊂首先,进行了KMO检验,结果显示,KMO统计量的值为0.686,变量之间存在较强的相关性,适合因子分析㊂通过数据分析得到特征根及方差贡献率(见表2),若特征根大于1,累计方差贡献率在80%左右,或者当累计方差小于80%时,特征值可放宽至0.8,则满足要求㊂综合判断有两个主成分满足要求,其中第一个主成分的方差贡献率为0.612,表示其可以解释所有指标的61.19%的信息;第二个主成分的方差贡献率为0.163,表示其可以解释所有指标的16.27%的信息㊂根据主成分确定指标权重(见表3),其中数字技术从业人员所占权重最大,为0.330;互联网普及率所占权重最小,为0.064㊂表2㊀质量的特征根及方差贡献率成分特征值方差贡献率累积方差贡献率1 3.0600.6120.612 20.8140.1630.775 30.6460.1290.904 40.3510.0700.974 50.1300.026 1.000表3㊀评价指标权重成分主成分得分/分12指标权重information0.2060.8560.330internet0.247-0.6090.064mobile0.302-0.0190.225fixedline0.275-0.2700.155teleservice0.2370.2270.226 3.4㊀数字经济得分排序根据数字经济综合得分,深圳市㊁珠海市及广州市的数字经济发展水平始终保持在前3名,且自2018年起深圳市数字经济发展水平稳居首位㊂从横向来看,广东省整体数字经济发展水平逐年递增;从纵向来看,珠三角数字经济发展水平明显高于其他地区且地区间差距非常明显,粤西㊁粤北地区数字经济发展相对整体落后于其他地区㊂值得注意的是,潮州市数字经济发展水平紧随珠三角城市,在2019 2020年均保持排名第七㊂具体情况见表4㊂2023年4月陈婷:广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析Apr2023表4㊀2016 2020年广东省各地级市的数字经济发展水平综合得分及排序排序/位2016城市得分/分2017城市得分/分2018城市得分/分2019城市得分/分2020城市得分/分1珠海 2.789珠海 2.221深圳 2.924深圳 3.418深圳 3.671 2深圳 2.699深圳 2.098广州 2.889珠海 3.086广州 3.157 3广州 2.031广州 1.910珠海 2.381广州 3.017珠海 2.835 4中山0.809东莞0.717东莞 1.192东莞 1.551东莞 1.635 5东莞0.805中山0.531中山0.933中山 1.460中山 1.330 6佛山0.345佛山0.135佛山0.552佛山0.894佛山0.928 7江门-0.042江门-0.026江门0.368潮州0.633潮州0.637 8潮州-0.377潮州-0.243潮州0.214惠州0.531惠州0.615 9汕头-0.449惠州-0.544惠州0.010江门0.419汕头0.354 10惠州-0.606汕头-0.677汕头-0.379汕头0.085江门0.344 11阳江-1.079阳江-1.064阳江-0.588阳江-0.228阳江-0.106 12韶关-1.138韶关-1.141肇庆-0.803肇庆-0.471韶关-0.449 13肇庆-1.196肇庆-1.149汕尾-0.844韶关-0.490肇庆-0.453 14云浮-1.436云浮-1.240韶关-0.850汕尾-0.540梅州-0.460 15梅州-1.441汕尾-1.251揭阳-0.857梅州-0.589河源-0.569 16汕尾-1.482梅州-1.289梅州-0.897河源-0.653汕尾-0.586 17河源-1.626揭阳-1.398云浮-1.025云浮-0.686云浮-0.612 18揭阳-1.663河源-1.410河源-1.055湛江-0.721湛江-0.672 19清远-1.693湛江-1.452湛江-1.115揭阳-0.840揭阳-0.780 20湛江-1.724清远-1.645清远-1.346茂名-0.930茂名-0.945 21茂名-1.912茂名-1.787茂名-1.372清远-1.077清远-0.9904㊀广东省数字经济影响因素分析4.1㊀模型构建本文利用2016 2020年广东省21个地级市的面板数据构建计量模型,分析广东省数字经济发展的影响因素,并检验地区之间的差异㊂首先,对基准面板模型进行设定检验,确定面板固定效应模型的合理性;其次,检验模型的内生性,并对模型进行稳健性检验㊂为了避免数据较大差异带来的影响,对人均地区生产总值进行取对数处理㊂基准计量模型如下:Digital it=β0+β1LnPgdp it+β2Tech-inv it+β3Tech-int it+β4Mark it+β5Urban it+β6Hum it+δi+εit(1)其中,Digital it代表i市在t年的数字经济发展情况;Pgdp it代表i市在t年的经济发展水平; Tech-inv it代表i市在t年的自主创新水平; Tech-int it代表i市在t年的技术引进水平;Mark it 代表i市在t年的市场化水平;Urban it代表i市在t 年的城镇化水平;Hum it代表i市在t年的人力资本水平;δi㊁εit分别是个体效应及随机扰动项㊂4.2㊀变量说明参考现有研究,本文选取自主创新水平(Tech-inv)㊁技术引进水平(Tech-int)㊁人力资本水平(Hum)㊁经济发展水平(Pgdp)㊁城镇化水平(Urban)㊁市场化水平(mark)作为解释变量,分析影响广东省数字经济发展的因素㊂4.2.1㊀被解释变量数字经济发展水平㊂采用全局主成分分析法计算得出的广东省各地市数字经济综合得分作为衡量数字经济发展水平的指标㊂4.2.2㊀解释变量(1)技术进步水平㊂技术进步是数字经济发展的核心,参考傅元海等[11]的研究方法,从自主创新和技术引进两个方面来评估技术进步,并采用每万人拥有的有效发明专利数量衡量地区自主创新水平,采用外资参与度即外资企业总产值占地第7卷科技创新发展战略研究第2期区工业总产值衡量技术引进水平㊂(2)人力资本水平㊂数字经济的发展离不开高素质人才,人力资本的积累影响数字技术的创新能力及数字技术的进步,因此,采用普通本科㊁专科学历及以上人数占地区常住人口数量衡量人力资本水平㊂(3)经济发展水平㊂采用人均GDP衡量地区经济发展程度㊂(4)城镇化水平㊂采用城镇人口数占常住人口数衡量地区城镇化水平㊂(5)市场化水平㊂采用非国有工业总产值占地区工业总产值衡量市场化水平㊂4.3㊀数据说明本文选取2016 2020年广东省21个地级市的面板数据进行分析㊂其中,技术引进及自主创新数据来自2017 2021年的‘广东科技统计年鉴“,市场化程度数据来自2017 2021年的‘广东工业统计年鉴“,其余数据均来自2017 2021年的‘广东省统计年鉴“㊂相关变量描述性统计见表5㊂4.4㊀模型检验尽管面板模型具有控制个体异质性的优势,但由于个体效应的假设不同,因此需要进行假设检验以确定基准回归模型的合理性㊂首先,通过F统计量检验 模型为混合模型 的原假设,结果显示P值为<0.001,拒绝原假设,表明模型适合固定效应模型㊂其次,通过LM检验混合回归与随机效应,结果同样拒绝原假设,表明随机效应比混合回归更合理㊂最后,通过Hausman检验固定效应与随机效应,结果表明固定效应模型更好(见表6)㊂因此,基准回归模型选择固定效应模型㊂4.5㊀基准回归结果分析根据基准回归结果(见表7),自主创新水平对数字经济发展有显著的正向促进作用,自主创新水平每上升一个单位,数字经济水平上升0.009个单位,原因可能在于数字经济以数字技术为核心,自主创新水平推动数字技术的提升从而促进了数字经济的发展;技术引进对数字经济发展有显著的负向影响,原因可能在于中美摩擦加剧使得广东省各地区对外贸易受阻,对外贸易水平整体下降,尤其是粤东㊁粤西及粤北地区,技术引进受阻㊁成本加剧,导致经济负担加大,不利于数字经济发展;城镇化水平和经济发展水平均对数字经济的发展有显著的正向影响,而市场化程度则对表5㊀变量描述性统计结果变量名称符号样本/个均值标准差最小值最大值数字经济水平Digital105 1.89e-08 1.395-1.912 3.672经济发展水平Pgdp10563943.7737001.7925402.00159883.00技术引进水平Tech-int1050.2930.1500.0310.582自主创新水平Tech-inv10512.16519.6100.46990.761市场化水平Mark1050.8070.1620.3500.965城镇化水平Urban1050.6370.1940.3750.999人力资本水平Hum105 1.382 1.7110.1767.533表6㊀模型设定检验模型选择检验原假设检验统计量P值结论混合回归与固定效应混合效应F(20,78)=15.54F>Prob=0.000固定效应模型混合回归与随机效应混合效应chibar2(01)=25.26Prob>chibar2=0.000随机效应模型随机效应与固定效应随机效应chi2(7)=39.48Prob>chi2=0.000固定效应模型2023年4月陈婷:广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析Apr2023表7㊀基准回归结果与稳健性检验变量基准回归(全样本)稳健性检验P-2SLS 系统GMM Tech-inv0.009∗(0.071)0.011(0.206)0.018∗∗∗(0.055)Tech-int-2.552∗∗∗(0.001)-2.418∗∗∗(0.003)-2.473(0.132)Hum-0.222(0.106)-0.213(0.125)0.137(0.395)LnPgdp2.197∗∗∗(<0.001)2.128∗∗∗(<0.001)4.797∗∗∗(<0.001)Mark-0.877∗∗(0.039)-0.939∗∗(0.040)-1.347∗(0.066)Urban7.481∗∗∗(0.001)7.470∗∗∗(0.001)-7.985∗∗(0.040)L.digital 0.163(0.143)_cons -27.130∗∗∗(<0.001)-26.397∗∗∗(<0.001)-46.045∗∗∗(<0.001)过度识别检验P =0.695Partial R2(第一阶段F 统计量)0.535(12.68)可识别检验(P 值)25.525(<0.001)弱IV 检验40.871[19.93]R20.7770.777观测值/个10510584㊀㊀注:1)通过Kleibergen-Paap rk Wald F 进行弱工具变量检验,其中[]中为Stock-Yogo 弱工具变量检验;2)在10%显著水平上的临界值;3)括号内是P 值,∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示P <0.1㊁P <0.05㊁P <0.01㊂数字经济发展具有显著的负向影响,原因可能在于广东省数字经济发展尚不充分,需要政府调控与支持㊂4.6㊀稳健性检验一方面,自主创新水平有利于数字经济发展,随着数字经济的发展,自主研发水平逐渐提高,进而推动自主创新水平提高,因此,回归模型可能存在双向因果关系,导致估计系数存在偏差㊂另一方面,基于数据限制,上述数字经济的综合测算指标可能存在测量偏差,导致存在内生性问题,因此,将通过面板工具变量法解决模型内生性问题㊂以自主创新为核心解释变量,通过Hausman 检验对模型进行内生性分析,检验结果显示chi 2(7)=76.54,且强烈拒绝 所有解释变量均外生的原假设,表明自主创新水平为内生变量㊂选取对外开放程度和财政支出作为工具变量,通过过度识别检验工具变量的有效性,结果显示Score chi 2(1)=0.153(P =0.695),接受原假设,表明对外开放程度和财政支出是外生变量㊂通过Kleibergen-Paap rk Wald 检验进行弱工具变量检验,检验结果显示F 统计量大于Stock-Yogo 在10%显著水平的临界值(19.93),即上述两个工具变量均通过弱工具变量检验㊂最后,通过Kleibergen-Paap rk 检验工具变量可识别性,检验结果显示,LM 统计量P 值均<0.001,在1%显著水平下拒绝原假设,即工具变量满足可识别性㊂根据稳健性检验结果,无论是面板工具变量回归结果还是系统GMM 回归结果,均与固定效应模型分析结果基本一致,佐证了上述研究结论,即区域经济发展水平及城镇化率均显著促进广东省数字经济的发展,对现阶段广东省数字经济的发展具有至关重要的作用㊂4.7㊀区域异质性分析本文进一步将广东省分为珠三角㊁粤东㊁粤北㊁粤西地区进行区域异质性分析,回归结果见表8㊂结果显示,粤东㊁粤西㊁粤北地区数字经济发展主要受地区经济发展水平及城镇化水平的影响;自主创新㊁技术引进㊁人力资本㊁城镇化发展水平均对珠三角地区数字经济发展有显著的正向影响,即技术进步㊁人力资本水平提高㊁城镇化率提高有利于珠三角地区数字经济的发展㊂第7卷科技创新发展战略研究第2期表8㊀区域异质性分析结果变量珠三角粤东粤西粤北Tech-inv0.032∗∗∗(<0.001)-0.190(0.437)-0.035(0.943)-0.160∗∗(0.040)Tech-int 2.255∗∗∗(0.005)-4.453∗(0.064)0.372(0.779)-0.856(0.279)Hum0.175∗∗∗(0.002)1.034(0.316)0.028(0.942)-0.426∗∗(0.037)LnPgdp0.086(0.904)2.947∗(0.083)2.315(0.129)3.025∗∗∗(<0.001)Mark -0.291(0.863)2.010(0.728)-0.885∗(0.084)0.570(0.276)Urban 3.078∗∗∗(0.002)3.718(0.828)7.070(0.254)9.772∗∗∗(0.002)_cons-4.269(0.582)-34.936∗∗(0.035)0.968∗(0.093)-37.165∗∗∗(<0.001)R20.9370.8600.9680.974观测值/个45201525㊀㊀注:1)括号内是P值;2)∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示P<0.1㊁P< 0.05㊁P<0.01㊂5㊀结论及对策建议5.1㊀结论随着信息技术的不断发展,广东省数字经济水平逐年提升,但广东省各地级市的数字经济发展差异性明显,其中深圳市数字经济发展处于遥遥领先的地位,广州市㊁珠海市㊁东莞市紧随其后,稳步发展;广东省数字经济发展存在明显的地区差异性,其中珠三角数字经济发展水平明显高于其他地区,主要受技术进步及人力资本水平的影响,珠三角以外的其他地区数字经济发展的基础设施不完备㊁技术落后㊁人力资本水平较低,数字经济主要受地区经济发展水平的影响㊂值得注意的是,城镇化水平对广东省数字经济的发展具有显著的正向影响,城镇化率提高有利于数字经济基础设施建设,推动数字经济发展㊂5.2㊀建议5.2.1㊀提高自主创新水平自主创新水平是推动珠三角数字经济快速发展的重要因素,因此应加强珠三角地区自主研发投入,提高技术自主创新水平,为广东省数字经济的发展提供源动力;给予企业技术创新优待,增强企业创新活力和动力;健全科技评估和竞争机制,规范评估体系和流程,为个人创新提供公平公正的环境;增强专利意识和专利归属荣誉感,保护知识产权和个人创新成果产权㊂5.2.2㊀提高人力资本技术水平人力资本是推动技术进步㊁促进数字经济可持续发展的中坚力量,应大力培养数字经济专业人才,为珠三角数字经济发展提供人才储备;加强企业与高校之间的合作,定向培养信息化高技术专业人才,为企业定向输出数字技术专项人才;组织企业员工参加数字技术培训,提高专业技术技能;鼓励和推动人才前往有关发达国家或地区进行数字技术进修,增强技术外溢效应㊂5.2.3㊀强化数字技术基础设施建设相较于珠三角地区,粤东㊁粤西㊁粤北地区的数字经济发展相对落后,而数字经济在一定程度上受到技术基础设施的影响,因此,应积极推动基础设施薄弱的地区完善数字技术基础设施建设,加大地区数字㊁通信公共基础设施投入,为数字经济的发展提供扎实基础㊂5.2.4㊀发挥 两极 辐射带动效应大力推动深圳㊁广州数字经济发展,将其作为广东省数字经济的增长极,充分发挥其对广东省区域内数字经济的辐射带动作用,通过扩散效应带动其周边区域的技术水平㊁发展模式㊁管理方式等创新发展进步,促进广东省各地区数字经济均衡协调发展㊂参考文献:[1]中国信息通信研究院.中国数字经济发展白皮书[EB/OL].(2021-04-23)[2021-05-20].http /// kxyj/qwfb/bps/202104/P020210424737615413306.pdf.2023年4月陈婷:广东省数字经济发展水平测度及影响因素分析Apr2023[2]姜舸,安同良,陈孝强.新发展格局下的互联网与数字经济研究:第二届互联网与数字经济论坛综述[J].经济研究, 2021,56(4):198-200.[3]TAPSCOTT D.The digital economy:promise and peril in the age of networked intelligence[M].New York:McGraw Hill,1996.[4]刘航,伏霖,李涛,等.基于中国实践的互联网与数字经济研究:首届互联网与数字经济论坛综述[J].经济研究, 2019,54(3):204-208.[5]焦帅涛,孙秋碧.我国数字经济发展测度及其影响因素研究[J].调研世界,2021(7):13-23.[6]柏培文,张云.数字经济㊁人口红利下降与中低技能劳动者权益[J].经济研究,2021,56(5):91-108.[7]荆文君,孙宝文.数字经济促进经济高质量发展:一个理论分析框架[J].经济学家,2019(2):66-73.[8]裴长洪,倪江飞,李越.数字经济的政治经济学分析[J].财贸经济,2018,39(9):5-22.[9]戚聿东,褚席.数字经济发展㊁经济结构转型与跨越中等收入陷阱[J].财经研究,2021,47(7):18-32,168. [10]何大安,许一帆.数字经济运行与供给侧结构重塑[J].经济学家,2020(4):57-67.[11]傅元海,叶祥松,王展祥.制造业结构变迁与经济增长效率提高[J].经济研究,2016,51(8):86-100.第7卷科技创新发展战略研究第2期。
2024年广东省房地产市场前景分析
2024年广东省房地产市场前景分析引言随着中国经济的快速发展，广东省的房地产市场一直表现出强劲的增长势头。
然而，近年来，楼市调控政策的不断出台以及宏观经济形势的变化，给广东省的房地产市场带来了新的挑战。
本文将对广东省房地产市场的前景进行分析，并探讨影响因素及趋势。
1. 广东省房地产市场现状目前，广东省的房地产市场呈现出供需两旺的态势。
一方面，广东省人口众多，经济发达，城市化进程快速推进，人们对住房需求旺盛；另一方面，广东省的投资环境优越，吸引了大量的资金流入房地产市场。
这些因素共同推动了广东省房地产市场的快速增长。
2. 影响广东省房地产市场的因素2.1 宏观经济形势宏观经济形势是影响房地产市场的重要因素之一。
当前，中国经济面临着转型升级的阶段，经济增长放缓，对房地产市场产生了一定的压力。
此外，金融政策的收紧及利率的上升也对房地产市场产生了一定的影响。
2.2 政策调控楼市调控政策是影响广东省房地产市场的另一个重要因素。
政府通过限购、限贷、限售等措施来抑制房价过快上涨，遏制投机行为，保持市场稳定。
随着调控政策的不断加码，广东省房地产市场的投资热情逐渐降温。
2.3 供需关系供需关系是决定房地产市场价格波动的重要因素。
近年来，广东省的人口流入量大大超过了商品房的供应量，导致房价居高不下。
然而，随着广东省经济增长速度的放缓和政策调控的加码，供应与需求之间的不平衡状况可能会得到缓解。
3. 广东省房地产市场的未来趋势基于以上影响因素的分析，下面将对广东省房地产市场的未来趋势进行预测。
-房价走势：受政策调控和宏观经济形势的影响，广东省房地产市场房价可能会呈现稳中有降的态势，但总体仍具备一定的增长潜力。
- 投资机会：尽管目前广东省房地产市场的投资风险有所增加，但中长期来看，投资商业地产和低风险项目仍具备较高的回报潜力。
- 供需关系：随着政府加大供应侧改革力度，未来广东省房地产市场供需关系可能逐渐趋于平衡，房价上涨压力有望减轻。
区域投资与经济均衡增长——广东省区域经济失衡的投资因素分析
的广东 四大经济带的划分方法 ， 即珠三角 、 东西
两翼 和 山 区∞ 。样 本 区 间是 １９ ９０至 ２０ ０４年 的相
ｌ ９ｌ ９ １９ ９２ １９ ９３ ｌ９ ９４ １９ ９５ ｌ９ ９６ １９ ９７ １９ ９８ ｌ９ ９９ ２）ｏ （ ｏ ２） ｌ （） （ ２ ）２ （） （ ２）３ （） （
区域投 资与经济均衡增长
— —
广东省 区域 经济失衡 的投 资 因素分析
谭 加 劲
（ 南 大 学经 济学 院 ， 东 广 州 ５ 随着国民经济 的快速增长 ， 广东区域经济增长的差异也在扩大 ， 而且这种趋势至今 还没有改变．从 ．
投资的角度 ， 用相关经 济增长模型对产生这种差异 的原 因进行深入 的分析 ， 运 结果 表明 ， 投资 因素在经济增长 中的贡献在不 同地 区的差异是广东区域经 济失衡的一个重要因素。建议采取 以下政策措施 ： 投资项 目的区域倾 斜， 积极引导产业转移 ， 促进当地 民营经济的发展 ， 完善区域金融体系和金融生 态等。
即经济增长的角度进行研究 区域经济增长是指 ，
一
国或地区在一定 时期 内所提供的产品和劳务
放 以来到 ２ ０ ０ ０年广 东省 区域 经济 间的差距在
收 稿 日期 －０ ６－５ ２ ２０ － － ９ ０
的生产能力的扩大 。衡量经济增长最常用的方
作者简介 ： 谭加劲 （９ ６ ）男 ， １７ 一 ， 广东省 阳江市人， 暨南大学经济学院博 士研究生
按照区域经济理论 ，区域经济增长 的差异 对一个 国家或地 区经济 、社会发展 的影响是多
方面的 ，适度 的区域经济差异对 区域经济发展
有一定的促进作 用 ； 但是 ， 重 的 、 断扩 大的 严 不
广东区域经济增长的趋同与差异分析
Ｖ１４ ｏ ０ ｏ２． ＿２ ８ ． Ｎ４ ０
广 东 区域 经 济增 长的趋 同 与差 异 分析
胡 少 东， 宗玲 ， 徐 梁 强
（ 头 大 学商 学 院 ，广 东 汕 汕头 ５５６ ） １０ ３
摘
要 ： 用 泰 尔 系 数 分解 方 法 对 广 东 的 经 济差 距 进 行 分 析 ， 为广 东 地 区 经 济 差 距 主要 表 现 为 珠 三 角 内 部差 距 和珠 三 运 认
本 文 主要 关注 两 个 问题 ：广 东各 地 区经 济 增 长是 否趋
同？ 加快 两 翼 和 山区经 济 增 长 ， 缩小 与 珠 三角 地 区差 异有 哪
现 趋 同 经 济 趋 同（ｏｖｒｅ ｃ）是 经 济增 长理 论 的 一个 ｃｎｅｇｎｅ ，
重 要假 说 。在 资 本 报酬 递减 ， 术进 步 一 致性 的条 件下 ， 技 不
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引 言
长三 角 地 区经 济增 长 的 收敛 性 的 实 证 研 究 表 明 ， 由于 长三
角地 区 内部 之 间 同质 的经 济 结 构 和 制 度 安 排 ， 上 长 三 角 加 地 区经 济 一体 化 的 步 伐 的 加 速 ， 济 发 展 具 有 明 显 的 “ 经 俱
乐部” 收敛 特征 ［】 ７
入与随后的经济增长率之间进行 了检验 ， 证实 了存在明显
的趋 同趋 势 。［］ 年来 ， 于 中 国 区域 经 济 增 长 的 收 敛性 ３近 关 经 验研 究 很 多 蔡 防和 都 阳对 中 国地 区经 济 增 长差 异 的 研
研 究 的时 间 范 围 为 １９ — ０ ５年 ， 用 １９－ ０ ５年 的 数 ９２２０ 采 ９ ２ ２０
广 东省 国 民经 济 和社 会 发 展 十一 五 规 划 纲 要 明确 提
区域经济增长的条件趋同及影响因素分析
64 现代商业 MODERN BUSINESS
区域经济 | District economy
果平均增长率与初始经济发展水平是负相关性的，就代表有条件趋 同。按照Sala-I-Martin的条件趋同模型为：
并令b作为基期的系数，如果b小于0且显著，同时方程拟合的 比较好，那么就存在条件趋同。回归方程需要对基本假设的存在问 题进行检验，μit检验自相关运用Spearman，异方差的问题运用 DW值检验，此外自变量之间的共线性问题，运用VIF来进行检验。
(二)增强文化自信 根据《通知》要求，培育特色小镇需要形成独特的文化标识， 让优秀的传统文化可以在经济发展和社会管理中得到充分弘扬。文化 是特色小镇的灵魂，各地先后出台通知意见，都强调了文化元素的重 要性，例如浙江省、山东省和四川省都提出，建设特色小镇的文化路 径。欧美的小镇发展中，极具特色的当地文化始终贯穿其中，如教 堂、城堡、庄园、博物馆、传统手工艺等元素，这些文化符号成为其 独特性的重要标识，同时也展示出了一种发自内心的文化自信。 当前，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需 要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。发展特色小镇可以改造升级传 统产业，弘扬优秀的文化传统，增强文化自信，提升小镇居民整体文 化素养和公共文化服务水平，从而达到满足人民日益增长的美好生活 需求。 (三)实现经济、社会、生态三重效益 特色小镇具备产业聚集的天然优势，可以形成产业链、服务链、 人才链等创新创业生态系统，对带动当地经济的发展发挥着重要的作 用。
关键词:条件趋同；经济增长；影响因素 DOI:10.14097/ki.作为重要战略之一，并且习 近平总书记在视察广东省，强调了在区域协调发展方面以及平衡发 展新格局方面，广东省应该走在全国的前列，作为连续29年位居全 国第一位的广东省，却存在着区域发展不平衡的问题，特别是粤东 西北和珠三角地区，是广东全面协调发展的短板，因此，对影响广 东经济的影响因素的研究具有现实意义。回顾改革开放这么多年以 来，广东省一直是依赖要素驱动来发展经济，比如依靠劳动、土地 以及外资来促使经济增长，粤东西北和珠三角在经济发展的差距依 然比较大，因此要扭转广东经济发展向高质量发展过度，必须协调 各区域发展。
广东省经济走势DPT逐月跟踪预测
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广东经济增长及其影响因素分析
!""#年$月!"#$%&’()*#+$)*),-特区经济%&’广东金融学院，广东广州&("&!()!张静广东经济增长及其影响因素分析一、文献综述和问题的提出对于经济增长，美国经济学家*·库兹涅茨是这样定义的：“一个国家的经济增长，可以定义为给居民提供种类日益繁多的经济产品的能力长期上升，这种不断增长的潜力是建立在先进技术以及所需要的制度和思想意识之相应调整的基础上的。
”这意味着，伴随着经济增长的不仅仅是国民生产总值的增加，还有技术进步及其在生产中的应用。
因此，经济增长的源泉一直是理论界研究的重点，进入!"世纪以来，技术进步对经济增长的作用日渐增强，经济学家把注意力更多地放在技术对经济增长的贡献的研究上，并不断地建立经济计量方程或核算体系。
继(+!,年道格拉斯（-./.0123456）提出的总量生产函数后，(+&$年索洛（7.8.*1419）从技术变革和总量生产函数中，提出了一个可以用于把技术进步对经济增长的贡献进行定量估计的经济计量模型，他们的研究被经济学界认为是技术进步经济学的经典之作。
进入#"年代，又兴起了以美国经济学家丹尼森为代表的增长来源研究。
他通过建立一个增长来源的分析和估算体系，对+个工业发达国家经济增长的因素进行分析，发现要素投入增加的贡献只占(:;，有将近!:;来自要素投入增加以外的因素，其中主要是技术进步。
这进一步证实和巩固了索洛的观点。
尽管以索洛为代表的新古典增长理论有效地描述了部分关于稳定增长地性质，却不能解释各国之间持续存在的生产率增长率的差异，此外，该理论把长期的生产率增长人为地归因于外生的技术进步，而忽略了经济系统内部促进效率提高的因素，在学术上也是难以令人满意的。
合理预期学派首要人物卢卡斯批评道，该理论赋予外生的技术进步以决定性的作用，而其它任何因素的作用都只能是微不足道的。
广东省三次产业结构变化及与经济增长关系
广东三次产业结构变化及与经济增长关系学院：商学院年级：专业：第小组成员：张三(组长）080803021004李四 0808030210142011-01-17目录1.调研背景 (2)2.调研目的 (2)3.调查方法 (2)4.调查过程 (2)4.1 1978-2009年生产总值的变动趋势及原因 (2)4.1.1 1978-2009年生产总值的变动趋势 (2)4.1.2 产业单位数的增长与产量增长的相关性及回归方程 (3)4.2 三次产业在生产总值中的作用 (4)4.2.1 三次产业在生产总值中的比重 (4)4.2.2分时期三次产业占生产值比重 (5)4.2.3 不同时期三大产业值差异性是否显著 (6)4.2.4 三大产业之间的相关关系 (6)4.3三大产业与GDP增长的关系 (7)4.3.1 分时期三次产业对GDP增长平均贡献率 (7)4.3.2 重要年份三次产业对GDP增长平均拉动率 (8)4.4三大产业和经济增长相关关系 (9)4.5抽样年份样本与总体年份样本是否存在显著差异性 (10)5.结论及建议 (10)5.1调查结论： (10)5.2对策建议： (11)附录 (12)附录1：参考文献 (12)附录2：数据来源 (12)附录3：小组成员及分工情况 (12)1.调研背景改革开放以来, 广东经济蓬勃发展, 经济总量不断扩大, 二、三产业在调整中快速增长, 通过探索科技与经济紧密结合的新路子, 以及大力成功地实现了产业结构的优化升级。
随着广东产业发展高新技术产业结构的不断优化升级, 但在其升级中必定会出现不少的问题，如何保持产业结构的协调发展，以成为社会热点问题。
如何保持产业结构均衡发展, 对构建社会主义和谐社会, 促进广东经济健康发展具有积极意义。
2.调研目的通过对广东省产业结构的统计，分析三次产业结构和经济增长的关系；分析三大产业之间的关系；分析产业结构升级过程中所面临的问题，为广东产业经济持续化发展提出相关结论和建议。
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广东省经济增长因素及预测1——基于1978年～2011年时间序列数据摘要：本文以Solow 模型与C-D 生产函数为基础，运用时间序列的相关检验处理方法，研究改革开放以来广东省全要素生产率TFP 、资本存量K 以及劳动投入量L 对地区增长的影响。
关键字：Solow 模型，经济增长因素，时间序列 1 引言作为发展经济学的重要基石，主流经济学的增长理论大约经历了三次大的发展。
20世纪40年代，注重储蓄或资本形成的Harrod-Domar 模型，开创现代经济增长因素分析研究的先河。
20世纪50年代，Harrod-Domar 模型得到了修正，并出现了新古典经济增长模型最重要的代表——Solow 模型。
Solow 模型解决了Harrod-Domar 模型在“存在性”和“稳定性”方面的问题。
该模型强调了技术进步和市场机制对经济增长的重要作用，并较早意识到人口因素带来的影响。
20实际90年代，基于外部效应的新增长模型相继涌现，从Arrow 的“干中学”，到Romer 的知识溢出模型，再到Lucas 的人力资本溢出模型，等等。
这一系列的理论都在致力于研究经济增长的源泉，寻求促进经济增长的途径。
我国学者也对经济增长的影响因素方面做出了努力探索。
孙新雷、钟培武根据Solow 模型，测算出全国1978-2004年资本贡献率、劳动贡献率以及TFP 贡献率分别为80.2%、6.24%和13.74%。
而曹吉云却以相同方法得出不同的结果：59.7%、11.29%、28.95%。
胡雪萍、李丹青也依据Solow 模型，测算出中部地区1978-2009年的资本贡献率平均为73%，劳动贡献率平均为8.8%，技术贡献率平均为18.2%。
由于各学者研究的侧重点以及数据的收集处理不同，得出的相关结论也不尽相同。
作为改革开放的领头羊，广东省的经济增长长期处于全国首位。
为尝试揭示广东经济增长的源泉，本文采用学界普遍接受的索罗余值分析法，对1978年至2011年这34年广东省的地区GDP 数据、资本存量数据以及就业人口数据进行计量分析，估计出相关模型，预测2012年及2013年的经济增长状况。
2 模型设定根据Solow 模型，设C-D 生产函数为tu t t t t e L K A Y βα=，10<<α，10<<β ①注①：t Y -产出t A -全要素生产率t K -资本存量t L -劳动投入量α-资本产出弹性β-劳动产出弹性对公式1的两边取对数，得t t t t t u L K A Y ln ln ln ln ln +++=βα ②注②：t u ln -残差项 1.数据来源与处理以地区GDP （来自2012年广东统计年鉴）代表产出t Y （1978=100）；从业人员年末人数代表劳动投入量L （来自2012年广东统计年鉴）。
对资本存量K ，本文采用Goldsmith(1951)的永续盘存法进行计算：t t t I K K +-=-)1(1δ ③注③：t K -t 期资本存量，1-t K -前一期资本存量，δ-资本折旧率，t I -t 期实际投资由于已有关于资本存量重估的相关研究，本文直接引用有关学者对1978年～2008年的重估数据（来自《对中国各省资本存量的估计及典型性事实——1978～2008》）。
该数据已换算为1978年不变价格数据。
整理后如表1.1：表 1.1 广东省１９７８年－２０１１年样本数据年份 地区GDP （亿元）资本存量K （亿元） 劳动投入量L （万人）1978 185.85 178.80 2275.95 1979 209.34 207.92 2304.95 1980 249.65 244.48 2367.78 1981 290.36 291.46 2423.79 1982 339.92 354.26 2521.38 1983 368.75 417.69 2569.70 1984 458.74 500.68 2637.49 1985 577.38 594.26 2731.11 1986 667.53 696.27 2811.92 1987 846.69 803.32 2910.99 1988 1,155.37 930.24 2994.72 1989 1,381.39 1048.80 3041.27 1990 1,559.03 1207.49 3118.10 1991 1,893.30 1387.44 3259.20 1992 2,447.54 1640.47 3367.21 1993 3,469.28 1999.38 3433.91 1994 4,619.02 2411.76 3493.15 1995 5,933.05 2881.38 3551.20 1996 6,834.97 3410.05 3641.30 1997 7,774.53 3919.63 3701.90 1998 8,530.88 4485.76 3783.87 1999 9,250.68 5062.00 3796.32 2000 10,741.25 5669.61 3989.32 2001 12,039.25 6342.92 4058.63 2002 13,502.42 7148.78 4134.37 2003 15,844.64 8158.53 4395.93 2004 18,864.62 9284.56 4681.89 2005 22,557.37 10704.48 5022.97 2006 26,587.76 12305.80 5177.02 2007 31,777.01 14135.23 5341.50 2008 36,796.71 16005.32 5471.722009 39,482.56 18243.79 5688.62 2010 46,013.06 20791.33 5870.48 2011 53,210.28 23690.625960.74注④：2009年-2011年资本存量K 为笔者运用“直线趋势外推预测法”计算的结果。
10,00020,00030,00040,00050,00060,0001980198519901995200020052010GDP图 1.2 GDP 的时间序列图3 计量分析过程 3.1 平稳性检验本文研究的是时间序列数据，首先要检验数据是否平稳。
下面分别对序列lnGDP 、lnK 、lnL 进行ADF 检验，整理后的结果见表2.1：表 3.1 各变量ＡＤＦ检验结果变量 检验类型（I ，T ，K ）ADF 值临界值结论 1%5%10%ln （GDP ） (0,0,2) 1.879492 -2.63921 -1.95169 -1.61058 非平稳 ln （GDP ） (I ,0,1) -1.16485 -3.66166 -2.96041 -2.61916 非平稳 ln （GDP ） (I ,T ,2) -1.46961 -4.27328 -3.55776 -3.21236 非平稳 dln （GDP ） (I ,0,3) -3.08816 -3.65373 -2.95711 -2.61743 平稳 ln （K ） (0,0,4) 0.585356 -2.63921 -1.95169 -1.61058 非平稳 ln （K ） (I ,0,2) -2.11609 -3.67017 -2.96397 -2.62101 非平稳 ln （K ） (I ,T ,2) -1.05266 -4.29673 -3.56838 -3.21838 非平稳 dln （K ） (I ,T ,3) -4.18796 -4.30982 -3.57424 -3.22173 平稳 ln （L ） (0,0,6) 11.32717 -2.63690 -1.95133 -1.61075 非平稳 ln （L ） (I ,0,5) 1.156545 -3.64634 -2.95402 -2.61582 非平稳 ln （L ） (I ,T ,4) -1.63549 -4.27328 -3.55776 -3.21236 非平稳 dln （L ）(I ,0,6) -4.08863 -3.65373 -2.95711 -2.61743平稳注：dlnGDP 、dlnK 和dlnL 分别为lnGDP 、lnK 和lnL 的一阶差分；（I ，T ，K ）为ADF 检验中的常数项、趋势项和滞后阶数；I 、T 取1表示方程含常数项和趋势项，取 0 表示没有；K 以 SIC 信息量最小为准则。
依据上表，序列lnGDP 、lnK 和lnL 都存在单位根，即为非平稳序列，而dlnGDP 、dlnK 和dlnL 在为5%的显著性水平下均为一阶单整序列。
所以，使用OLS 进行估计不会出现“伪回归”。
3.2 协整检验要使用非平稳序列lnGDP 、lnK 和lnL 建立经济增长的计量模型，对这三者间长期均衡关系的检验十分必要，下面运用单一方程的EG 两步法协整检验：图 2.1 lnGDP 的自相关分析图第一步，利用Eviews7.0，用OLS 法对协整回归方程进行估算，得到如下结果：t t t t e L -K GDP ln 0.786977ln 1.366472ln 4.023855ln ++= ④ ④变为t t t t L K GDP e 0.786977ln ln 1.3664724.023855ln ln +--=，得残差序列。
第二步，检验ln t e 的平稳性。
本文采用对t e 进行单位根检验的方法。
由古典假设可知，残差序列的均值为0，所以ADF 检验选择无截距项和无趋势项，检验结果如下：表 2.2 残差ADF 检验结果 变量 检验类型（I ，T ，K ）ADF 值临界值结论 1%5%10%resid (0,0,2) -2.63877 -2.63921 -1.95169 -1.61058平稳在显著性水平为5%下，残差序列不存在单位根，是平稳序列。
这说明了，地区GDP 和资本存量K 、就业人口数L 存在协整关系，即三者间长期均衡。
3.3 多重共线性检验由式4可看出，lnL 的回归系数符号为负，即劳动投入量对经济增长产生负效应，这与现实不符，可能是时间序列的共同变化趋势所致，有必要对其进行多重共线性检验。
表 2.3 相关系数矩阵变量 lnGDP lnK lnLlnGDP 1. 0.9979260.983102 lnK 1 0.988156lnL1由上表可看到，lnGDP 、lnK 和lnL 三者间相关系数很高，证实存在严重的多重共线性，这将影响模型的估计。
下面以人均指标代替总量指标来降低多重共线性，整理后结果如下：t t L K L GDP )/ln(1.2655240.541601)/ln(+= ⑤26.00942)75.69408)((=t 0.2489655729.594,0.994446,2===DW F R 经过处理，模型的t 值和F 值均显著，2R 很高，说明模型拟合效果很好。