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摘要本文基于四川省各地市州2010年第六次人口普查的相关数据,采用岭回归模型,对四川省各地市州产业结构变动对城镇化的影响进行实证分析,结果表明：人均GDP对城镇化的影响最大,其次是第二产业产值和第三产业产值,第一产业产值对城镇化影响为负向.

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四川产业结构变动对城镇化影响的实证参考属性评定
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关键词岭回归产业结构城镇化多重共线性

中图分类号：F121文献标识码：A

一、指标选取

本文主要探讨的是四川省各地市州产业结构变动对城镇化的影响,笔者选取第一产业产值（pri）、第二产业产值（sec）、第三产业产值（ter）和人均GDP（pgdp）作为产业结构的指标,数据来自2011年四川省统计年鉴；城镇化的指标为城镇化率（urba）,数据来自2010年第六次人口普查.为了方便进行研究,对原始数据进行对数化处理.

二、模型选择及多重共线性诊断

(一)模型选择.

由于所研究的对象是多自变量单因变量,故采用多元的对数计量经济模型,基本模型如下：

此类型模型由于自变量过多,自变量之间易产生相互作用,导致出现多重共线性,影响回归结果的真实性.岭回归是解决多重共线性的一个方法,用损失精度的方法来解决多重共线性,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法.常用的是岭迹图,即岭回归系数关于岭参数k的图形）法,选用岭迹趋于平稳、且回归系数没有不合理符号时的k值.

(二)多重共线性诊断.

变量之间多重共线性诊断需要用到方差膨胀因子、特征值、条件指数和方差比例等.当自变量的方差膨胀因子大于10时,表明自变量间存在严重的多重共线性.对最小二乘法建立的模型中的常数项及所有自变量计算主成分,若前面几个主成分特征值数值较大,后面几个较小甚至接近于0,或其中几个条件指数较大（大于30）,或某个主成分对2个或多个自变量的贡献（即方差比例）均较大（大于0.5）时,则提示存在多重共线性.

1.多元线性回归的参数估计与显著性检验.

用最小二乘法建立三次产业产值、人均GDP对城镇化率的多元线性回归模型,同时进行显著性检验,模型检验结果是：R2等于0.814,即81.4%的波动都可以用模型来解释.方差分析结果：F等于17.460,其相应显著性水平P<0.0001.回归模型具有显著性意义,回归系数及检验结果见表1.

这篇论文出处 http://www.sxsky.net/guanli/00225573.html

表1多元线性回归的参数估计与显著性检验

由上表可知,两个自变量的回归系数通不过t检验,所以自变量无统计学意义,且人均GDP回归系数符号明显与常规不符,自变量回归系数的VIF有3个都大于10,说明自变量间存在严重的多重共线性.

2.多元线性回归的共线性诊断.

进一步对多元线性模型进行共线性诊断,由表2得出,5个主成分特征值第1个最大,第2个较大,剩下的3个接近于0；第3、4、5个主成分的条件指数均大于30,第5个主成分的条件指数超过250,其相对应的自变量中一产产值、二产产值、人均G

产业结构类有关论文范文集DP的方差比例均大于0.9,说明这些变量间存在多重共线性,可采用岭回归建立多元线性回归模型.

三、建立岭回归模型

方程（2）中,Y为城镇化率,X1为第一产业产值,X2为第二产业产值,X3为第三产业产值,X4为人均GDP.R2等于0.77,调整后的R2等于0.71,F等于13.420,显著性水平P<0.0001,括号内为t检验值.回归模型中R2=0.77,表明方程拟合的优度高,其解释力近80%.该回归模型表明在2010年四川省各地市州第一产业产值每减少1个百分点,四川省各地市州城镇化率就增加0.18个百分点；四川省各地市州第二产业产值每增加1个百分点,四川省各地市州城镇化率就增加0.327个百分点；四川省各地市州第三产业产值每增加1个百分点,四川省各地市州城镇化率就增加0.2144个百分点；四川省各地市州人均GDP每增加1个百分点,四川省各地市州城镇化率就增加0.4182个百分点.