[9]。PatrikR等研究者首先使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)研究了人口結(jié)構(gòu)變化與所選經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系，然后在基于具有固定效應(yīng)的面板模型，重點(diǎn)量化人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)變量的影響。得出的結(jié)論是，戰(zhàn)爭對人口結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了不利影響，從而抑制了烏克蘭沿海地區(qū)的增長和經(jīng)濟(jì)發(fā)展[10]。以上可以看出，當(dāng)前存在著許多關(guān)于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的探索，每位學(xué)者通過不同的方法，建立不同的經(jīng)濟(jì)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。但有較少的學(xué)者在三個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展上作對比分析。由此本文將對京津冀三個(gè)地區(qū)的發(fā)展情況進(jìn)行對比分析。1.4我國京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀綜述GDP即國內(nèi)生產(chǎn)總值，是衡量一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況和發(fā)展水平的重要指標(biāo)。近些年，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，在2014年提出京津冀協(xié)同發(fā)展后，三個(gè)地區(qū)的GDP也幾乎在穩(wěn)步增長。本文根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，通過可視化和分析，探究了京津冀三地GDP自2000年至2021年的發(fā)展變化。如圖1所示。圖1京津冀三地GDP表1京津冀三地GDP增長情況地區(qū)2000年GDP2021年GDP增長倍數(shù)北京3277.8億元41045.6億元12.52天津1591.67億元15685.05億元9.85河北5088.96億元40931.3億元8.04京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的理論分析2.1三大產(chǎn)業(yè)三大產(chǎn)業(yè)與GDP有著密切關(guān)系，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐，同時(shí)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大動力。因此，本文選取三大產(chǎn)業(yè)作為解釋變量。2.2就業(yè)人數(shù)一般來說，就業(yè)人數(shù)的增加會有助于GDP的提高。這是由于越多的人在工作崗位上工作，會創(chuàng)造越多的價(jià)值，從而提高了經(jīng)濟(jì)。因此，本文選取就業(yè)人數(shù)作為解釋變量。2.3全社會固定資產(chǎn)投資全社會固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長有著很大影響。不僅能產(chǎn)生直接的經(jīng)濟(jì)效益，而且能夠創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會，促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)增長。因此，本文選取全社會固定資產(chǎn)投資作為解釋變量。2.4R&D經(jīng)費(fèi)支出R&D經(jīng)費(fèi)支出對一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長有著巨大影響。增加R&D經(jīng)費(fèi)支出的不僅有助于技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，而且可以提供更多的就業(yè)機(jī)會?？萍紕?chuàng)新的過程需要大量的人才和人力資源，增加R&D經(jīng)費(fèi)支出可以促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。因此，本文選取R&D經(jīng)費(fèi)支出作為解釋變量。2.5消費(fèi)支出通常情況下，消費(fèi)支出的增加會直接拉動GDP的上漲，也就是說，GDP與消費(fèi)支出之間存在著正相關(guān)的關(guān)系。因此，本文選取消費(fèi)支出作為解釋變量。2.6教育經(jīng)費(fèi)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，教育經(jīng)費(fèi)在GDP中的比重通常會逐漸增加。這是因?yàn)榻逃龑τ谝粋€(gè)國家的長期發(fā)展具有重要意義，培養(yǎng)優(yōu)秀的人才是推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿ΑＲ虼?，本文選取教育經(jīng)費(fèi)作為解釋變量。2.7進(jìn)出口總額進(jìn)出口總額反映了一個(gè)國家與世界其他地區(qū)的貿(mào)易活動規(guī)模，可以影響GDP。因此，本文選取進(jìn)出口總額作為解釋變量。京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的統(tǒng)計(jì)分析3.1北京市3.1.1三大產(chǎn)業(yè)本文收集了2000年至2021年北京市的GDP與三大產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過Spss軟件對各解釋變量與因變量之間進(jìn)行一元線性回歸分析。表2模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.556a.309.27410062.8708a.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表3方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸904386767.8361904386767.8368.931.007b殘差2025227354.75520101261367.738總計(jì)2929614122.59121a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表4系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-11128.3839985.192-1.114.278第一產(chǎn)業(yè)257.99486.329.5562.989.007a.因變量：GDP由表4可知，R方為0.309，偏低，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋一般。但回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。北京市GDP與第一產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第一產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谝划a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動257.994個(gè)單位。表5模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.991a.983.9821577.7361a.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表6方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2879829096.68612879829096.6861156.906.000b殘差49785025.905202489251.295總計(jì)2929614122.59121a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表7系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-4757.346749.278-6.349.000第二產(chǎn)業(yè)6.598.194.99134.013.000a.因變量：GDP由表7可知，R方為0.983，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。北京市GDP與第二產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第二產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動6.598個(gè)單位。表8模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤11.000a.999.999292.4206a.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表9方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2927903926.14712927903926.14734240.557.000b殘差1710196.4442085509.822總計(jì)2929614122.59121a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表10系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)1020.513111.0059.193.000第三產(chǎn)業(yè)1.176.0061.000185.042.000a.因變量：GDP由表10可知，R方為0.999，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。北京市GDP與第三產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第三產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動1.176個(gè)單位。3.1.2其他因素本文收集了2000年至2021年北京市的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過Spss軟件對各解釋變量與因變量之間進(jìn)行相關(guān)性分析，并將與因變量GDP顯著相關(guān)的解釋變量進(jìn)行擬合線性回歸模型。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)北京市GDP與各解釋變量的相關(guān)性檢驗(yàn)的P值均小于0.01，認(rèn)為具有良好的顯著性。故對GDP與全部解釋變量進(jìn)行線性回歸分析。表11相關(guān)性GDP就業(yè)人數(shù)全社會固定資產(chǎn)投資RampD經(jīng)費(fèi)支出消費(fèi)支出教育經(jīng)費(fèi)進(jìn)出口總額皮爾遜相關(guān)性GDP1.000.865.951.994.990.985.851就業(yè)人數(shù).8651.000.959.825.910.846.918全社會固定資產(chǎn)投資.951.9591.000.916.978.942.902RampD經(jīng)費(fèi)支出.994.825.9161.000.971.977.827消費(fèi)支出.990.910.978.9711.000.982.878教育經(jīng)費(fèi).985.846.942.977.9821.000.824進(jìn)出口總額.851.918.902.827.878.8241.000顯著性（單尾）GDP..000.000.000.000.000.000就業(yè)人數(shù).000..000.000.000.000.000全社會固定資產(chǎn)投資.000.000..000.000.000.000RampD經(jīng)費(fèi)支出.000.000.000..000.000.000消費(fèi)支出.000.000.000.000..000.000教育經(jīng)費(fèi).000.000.000.000.000..000表12模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤德賓-沃森1.999a.998.998551.793621.948a.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,教育經(jīng)費(fèi),就業(yè)人數(shù),RampD經(jīng)費(fèi)支出,全社會固定資產(chǎn)投資,消費(fèi)支出b.因變量：GDP表13方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2925046979.5466487507829.9241601.136.000b殘差4567143.04415304476.203總計(jì)2929614122.59121a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,教育經(jīng)費(fèi),就業(yè)人數(shù),RampD經(jīng)費(fèi)支出,全社會固定資產(chǎn)投資,消費(fèi)支出表14系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)1422.6321850.834.769.454就業(yè)人數(shù)-4.9233.029-.082-1.625.125全社會固定資產(chǎn)投資.998.429.2102.327.034RampD經(jīng)費(fèi)支出10.009.990.63510.113.000消費(fèi)支出.305.113.3312.707.016教育經(jīng)費(fèi).000.000-.075-1.045.312進(jìn)出口總額-1.386E-5.000-.017-.609.552a.因變量：GDP由表14可知，北京市初步的回歸方程為:其中，Y為GDP，為就業(yè)人數(shù)，為為全社會固定資產(chǎn)投資，為R&D經(jīng)費(fèi)支出,為消費(fèi)支出，為教育經(jīng)費(fèi)，為進(jìn)出口總額。從回歸的相對效果看，復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.999，決定系數(shù)=0.998，從決定系數(shù)看回歸方程高度顯著。從方差分析表看，F(xiàn)=1601.136，P值=0，表明回歸方程高度顯著，說明解釋變量整體上對Y有高度顯著的線性影響。雖然解釋變量整體上對Y有顯著影響，但是除全社會固定資產(chǎn)投資、R&D經(jīng)費(fèi)支出和消費(fèi)支出以外，其余因素的P值都偏高，表明其因素顯著性較差。說明模型中存在多重共線性問題。因此，為消除模型的共線性問題，運(yùn)用逐步回歸分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而剔除不重要的解釋變量，提升模型的擬合效果。表15模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤德賓-沃森1.994a.987.9861373.258432.999b.998.998583.816271.814a.預(yù)測變量：(常量),RampD經(jīng)費(fèi)支出b.預(yù)測變量：(常量),RampD經(jīng)費(fèi)支出,消費(fèi)支出c.因變量：GDP表16方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2891897348.25712891897348.2571533.481.000b殘差37716774.334201885838.717總計(jì)2929614122.591212回歸2923138135.24521461569067.6234288.120.000c殘差6475987.34619340841.439總計(jì)2929614122.59121a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),RampD經(jīng)費(fèi)支出c.預(yù)測變量：(常量),RampD經(jīng)費(fèi)支出,消費(fèi)支出表17系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)1984.014503.3083.942.001RampD經(jīng)費(fèi)支出15.668.400.99439.160.0002(常量)-1835.296452.694-4.054.001RampD經(jīng)費(fèi)支出9.011.716.57112.589.000消費(fèi)支出.401.042.4359.574.000a.因變量：GDP由表17可知，北京市重新擬合的回歸分析模型為：由回歸方程可以看出，對北京市GDP有顯著影響的是R&D經(jīng)費(fèi)支出和消費(fèi)支出，回歸方程中兩個(gè)自變量的系數(shù)都為正，即R&D經(jīng)費(fèi)支出和消費(fèi)支出越高，北京市GDP就越高。具體地說，在保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加9.011個(gè)單位；在保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.401個(gè)單位。3.2天津市3.2.1三大產(chǎn)業(yè)本文收集了2000年至2021年天津市的GDP與三大產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過Spss軟件對各解釋變量與因變量之間進(jìn)行一元線性回歸分析。表18模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.953a.908.9031458.13571a.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表19方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸418968265.0291418968265.029197.054.000b殘差42523195.180202126159.759總計(jì)461491460.20921a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表20系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-5621.769995.528-5.647.000第一產(chǎn)業(yè)95.3816.795.95314.038.000a.因變量：GDP由表20可知，R方為0.908，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。天津市GDP與第一產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第一產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谝划a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動95.381個(gè)單位。表21模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.981a.962.960939.41288a.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表22方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸443841528.9221443841528.922502.939.000b殘差17649931.28720882496.564總計(jì)461491460.20921a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表23系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-1451.909452.755-3.207.004第二產(chǎn)業(yè)2.858.127.98122.426.000a.因變量：GDP由表23可知，R方為0.962，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。天津市GDP與第二產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第二產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動2.858個(gè)單位。表24模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.995a.990.989488.46368a.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表25方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸456719524.9481456719524.9481914.190.000b殘差4771935.26120238596.763總計(jì)461491460.20921a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表26系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)1103.181182.3876.049.000第三產(chǎn)業(yè)1.513.035.99543.751.000a.因變量：GDP由表26可知，R方為0.990，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。天津市GDP與第三產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第三產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動1.513個(gè)單位。3.2.2其他因素本文收集了2000年至2021年天津市的有關(guān)數(shù)據(jù)，利用相關(guān)數(shù)據(jù)通過Spss軟件進(jìn)行各自變量與因變量之間的相關(guān)性分析，并將與因變量GDP顯著相關(guān)的解釋變量進(jìn)行擬合線性回歸模型。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)天津市GDP與各個(gè)解釋變量檢驗(yàn)的P值均小于0.01，認(rèn)為具有良好的顯著性。故對全部解釋變量與GDP進(jìn)行線性回歸分析。表27相關(guān)性GDP就業(yè)人數(shù)全社會固定資產(chǎn)投資R&D經(jīng)費(fèi)支出消費(fèi)支出教育經(jīng)費(fèi)進(jìn)出口總額皮爾遜相關(guān)性GDP1.000.775.980.975.995.975.903就業(yè)人數(shù).7751.000.821.833.751.820.910全社會固定資產(chǎn)投資.980.8211.000.993.972.975.899R&D經(jīng)費(fèi)支出.975.833.9931.000.965.983.928消費(fèi)支出.995.751.972.9651.000.961.878教育經(jīng)費(fèi).975.820.975.983.9611.000.940進(jìn)出口總額.903.910.899.928.878.9401.000顯著性（單尾）GDP..000.000.000.000.000.000就業(yè)人數(shù).000..000.000.000.000.000全社會固定資產(chǎn)投資.000.000..000.000.000.000R&D經(jīng)費(fèi)支出.000.000.000..000.000.000消費(fèi)支出.000.000.000.000..000.000教育經(jīng)費(fèi).000.000.000.000.000..000進(jìn)出口總額.000.000.000.000.000.000.個(gè)案數(shù)GDP22222222222222就業(yè)人數(shù)22222222222222全社會固定資產(chǎn)投資22222222222222R&D經(jīng)費(fèi)支出22222222222222消費(fèi)支出22222222222222教育經(jīng)費(fèi)22222222222222進(jìn)出口總額22222222222222表28模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.998a.997.995327.06536a.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,消費(fèi)支出,就業(yè)人數(shù),R&D經(jīng)費(fèi)支出,教育經(jīng)費(fèi),全社會固定資產(chǎn)投資表29方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸459886884.011676647814.002716.524.000b殘差1604576.19715106971.746總計(jì)461491460.20921a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,消費(fèi)支出,就業(yè)人數(shù),R&D經(jīng)費(fèi)支出,教育經(jīng)費(fèi),全社會固定資產(chǎn)投資表30系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)1683.3891495.5781.126.278就業(yè)人數(shù)-5.8973.016-.103-1.955.069全社會固定資產(chǎn)投資.446.197.4542.266.039R&D經(jīng)費(fèi)支出-7.2894.326-.313-1.685.113消費(fèi)支出.309.037.6578.349.000教育經(jīng)費(fèi).000.000.082.753.463進(jìn)出口總額.000.000.2252.471.026a.因變量：GDP由表30可知，天津市初步的回歸方程為:其中，Y為GDP，為就業(yè)人數(shù)，為為全社會固定資產(chǎn)投資，為R&D經(jīng)費(fèi)支出，為消費(fèi)支出，為教育經(jīng)費(fèi)，為進(jìn)出口總額。從可決系數(shù)看回歸方程高度顯著。從方差分析表看，F(xiàn)=716.524，P值=0，表明回歸方程高度顯著。雖然解釋變量整體上對Y有顯著影響，但是除全社會固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)支出和進(jìn)出口總額以外，其余因素的P值都偏高，表明其因素顯著性較差。因此模型中存在嚴(yán)重的多重共線性問題。表31模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.995a.990.990478.085702.997b.995.994350.49691a.預(yù)測變量：(常量),消費(fèi)支出b.預(yù)測變量：(常量),消費(fèi)支出,教育經(jīng)費(fèi)表32方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸456920141.4491456920141.4491999.074.000b殘差4571318.76020228565.938總計(jì)461491460.209212回歸459157346.6662229578673.3331868.801.000c殘差2334113.54219122848.081總計(jì)461491460.20921a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),消費(fèi)支出c.預(yù)測變量：(常量),消費(fèi)支出,教育經(jīng)費(fèi)表33系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-1304.657224.808-5.803.000消費(fèi)支出.468.010.99544.711.0002(常量)-1022.095177.616-5.755.000消費(fèi)支出.355.028.75512.861.000教育經(jīng)費(fèi).001.000.2504.267.000a.因變量：GDP由表33可知，天津市重新擬合的回歸分析模型為：由回歸方程可以看出，對市GDP有顯著影響的是消費(fèi)支出和教育經(jīng)費(fèi)，回歸方程中兩個(gè)自變量的系數(shù)都為正，即消費(fèi)支出和教育經(jīng)費(fèi)越高，北京市GDP就越高。具體地說，在保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.355個(gè)單位；在保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.001個(gè)單位。3.3河北省3.3.1三大產(chǎn)業(yè)本文收集了2000年至2021年河北省的GDP與三大產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過Spss軟件對各解釋變量與因變量之間進(jìn)行一元線性回歸分析。表34模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.984a.969.9672050.8641a.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表35方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2603835390.63812603835390.638619.070.000b殘差84120869.145204206043.457總計(jì)2687956259.78421a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第一產(chǎn)業(yè)表36系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-5925.2961114.737-5.315.000第一產(chǎn)業(yè)10.766.433.98424.881.000a.因變量：GDP由表36可知，R方為0.969，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。河北省GDP與第一產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第一產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谝划a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動10.766個(gè)單位。表37模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.989a.979.9781695.9751a.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表38方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2630429625.97612630429625.976914.508.000b殘差57526633.808202876331.690總計(jì)2687956259.78421a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第二產(chǎn)業(yè)表39系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-1853.216795.890-2.328.030第二產(chǎn)業(yè)2.515.083.98930.241.000a.因變量：GDP由表39可知，R方為0.979，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。河北省GDP與第二產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第二產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)诙a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動2.515個(gè)單位。表40模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.991a.982.9811559.4814a.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表41方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2639316612.27212639316612.2721085.253.000b殘差48639647.512202431982.376總計(jì)2687956259.78421a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),第三產(chǎn)業(yè)表42系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)3202.515598.2775.353.000第三產(chǎn)業(yè)1.885.057.99132.943.000a.因變量：GDP由表42可知，R方為0.982，說明模型對數(shù)據(jù)的解釋很好。而且回歸方程顯著性檢驗(yàn)的Sig小于0.05，說明回歸方程有效。河北省GDP與第三產(chǎn)業(yè)的回歸方程為：其中Y為GDP,X為第三產(chǎn)業(yè)。由回歸方程可知，當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)變動一個(gè)單位時(shí)，GDP相應(yīng)變動1.885個(gè)單位。3.3.2其他因素本文收集了2000年至2021年河北省的有關(guān)數(shù)據(jù)，利用相關(guān)數(shù)據(jù)通過Spss軟件進(jìn)行各自變量與因變量之間的相關(guān)性分析，并將與因變量GDP顯著相關(guān)的解釋變量進(jìn)行擬合線性回歸模型。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)河北省GDP與各個(gè)影響因素檢驗(yàn)的P值均小于0.01，認(rèn)為具有良好的顯著性。故對全部解釋變量與GDP進(jìn)行線性回歸分析。表43相關(guān)性GDP就業(yè)人數(shù)全社會固定資產(chǎn)投資R&D經(jīng)費(fèi)支出消費(fèi)支出教育經(jīng)費(fèi)進(jìn)出口總額皮爾遜相關(guān)性GDP1.000.502.990.973.988.987.952就業(yè)人數(shù).5021.000.460.300.408.378.650全社會固定資產(chǎn)投資.990.4601.000.971.995.985.913R&D經(jīng)費(fèi)支出.973.300.9711.000.979.991.889消費(fèi)支出.988.408.995.9791.000.989.901教育經(jīng)費(fèi).987.378.985.991.9891.000.903進(jìn)出口總額.952.650.913.889.901.9031.000顯著性（單尾）GDP..009.000.000.000.000.000就業(yè)人數(shù).009..016.087.030.042.001全社會固定資產(chǎn)投資.000.016..000.000.000.000R&D經(jīng)費(fèi)支出.000.087.000..000.000.000消費(fèi)支出.000.030.000.000..000.000教育經(jīng)費(fèi).000.042.000.000.000..000進(jìn)出口總額.000.001.000.000.000.000.個(gè)案數(shù)GDP22222222222222就業(yè)人數(shù)22222222222222全社會固定資產(chǎn)投資22222222222222R&D經(jīng)費(fèi)支出22222222222222消費(fèi)支出22222222222222教育經(jīng)費(fèi)22222222222222進(jìn)出口總額22222222222222表44模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤11.000a.999.999374.6514a.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,就業(yè)人數(shù),全社會固定資產(chǎn)投資,教育經(jīng)費(fèi),消費(fèi)支出,R&D經(jīng)費(fèi)支出表45方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2685850805.1816447641800.8643189.158.000b殘差2105454.60315140363.640總計(jì)2687956259.78421a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),進(jìn)出口總額,就業(yè)人數(shù),全社會固定資產(chǎn)投資,教育經(jīng)費(fèi),消費(fèi)支出,R&D經(jīng)費(fèi)支出表46系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)-20602.4455455.439-3.776.002就業(yè)人數(shù)6.1021.541.1233.959.001全社會固定資產(chǎn)投資-.126.090-.155-1.390.185R&D經(jīng)費(fèi)支出13.5455.890.2612.300.036消費(fèi)支出.761.169.4644.490.000教育經(jīng)費(fèi).000.000.2572.896.011進(jìn)出口總額.001.000.1312.888.011a.因變量：GDP由表46可知，河北省初步的回歸方程為:其中，Y為GDP，為就業(yè)人數(shù)，為為全社會固定資產(chǎn)投資，為R&D經(jīng)費(fèi)支出，為消費(fèi)支出，為教育經(jīng)費(fèi)，為進(jìn)出口總額。該回歸模型的可決系數(shù)=0.999，所以回歸方程高度顯著。另外，從方差分析表看，F(xiàn)=3189.158，P值=0，這也表明回歸方程高度顯著，說明解釋變量整體上對Y有高度顯著的線性影響。但有些影響因素并沒有通過t檢驗(yàn)，因此懷疑模型中存在多重共線性。表47模型摘要模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的錯(cuò)誤1.990a.980.9791655.45752.997b.994.993949.39913.999c.998.997578.6335a.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資b.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資,進(jìn)出口總額c.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資,進(jìn)出口總額,教育經(jīng)費(fèi)表48方差分析模型平方和自由度均方F顯著性1回歸2633145471.80412633145471.804960.813.000b殘差54810787.980202740539.399總計(jì)2687956259.784212回歸2670830446.59621335415223.2981481.558.000c殘差17125813589總計(jì)2687956259.784213回歸2681929558.0643893976519.3552670.047.000d殘差6026701.72018334816.762總計(jì)2687956259.78421a.因變量：GDPb.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資c.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資,進(jìn)出口總額d.預(yù)測變量：(常量),全社會固定資產(chǎn)投資,進(jìn)出口總額,教育經(jīng)費(fèi)表49系數(shù)模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1(常量)5159.794584.1508.833.000全社會固定資產(chǎn)投資.800.026.99030.997.0002(常量)3472.407424.6558.177.000全社會固定資產(chǎn)投資.585.036.72416.109.000進(jìn)出口總額.001.000.2916.466.0003(常量)3043.369269.33011.300.000全社會固定資產(chǎn)投資.299.054.3705.505.000進(jìn)出口總額.001.000.28210.284.000教育經(jīng)費(fèi).001.000.3675.758.000a.因變量：GDP由表49可知，河北省重新擬合的回歸分析模型為：由回歸方程可以看出，對市GDP有顯著影響的是全社會固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口總額和教育經(jīng)費(fèi)，回歸方程中兩個(gè)自變量的系數(shù)都為正，即全社會固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口總額和教育經(jīng)費(fèi)越高，北京市GDP就越高。具體地說，在和保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.299個(gè)單位；在和保持不變時(shí)，每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.001個(gè)單位;在和保持不變時(shí),每增加一個(gè)單位，GDP總值相應(yīng)增加0.001個(gè)單位。3.4對比分析3.4.1三大產(chǎn)業(yè)對GDP影響的對比分析表50第一產(chǎn)業(yè)影響對比地區(qū)回歸模型北京天津河北由表50可知，第一產(chǎn)業(yè)的變動對北京市影響最大，當(dāng)北京市第一產(chǎn)業(yè)每變動一個(gè)單位時(shí)，其GDP將相應(yīng)變動257.994個(gè)單位。其次是天津市，最后是河北省。表51第二產(chǎn)業(yè)影響對比地區(qū)回歸模型北京天津河北由表51可知，第二產(chǎn)業(yè)的變動對北京市影響最大，當(dāng)北京市第二產(chǎn)業(yè)每變動一個(gè)單位時(shí)，其GDP將相應(yīng)變動6.598個(gè)單位。其次是天津市，最后是河北省。表52第三產(chǎn)業(yè)影響對比地區(qū)回歸模型北京天津河北由表52可知，第三產(chǎn)業(yè)的變動對河北省影響最大，當(dāng)河北省第三產(chǎn)業(yè)每變動一個(gè)單位時(shí)，其GDP將相應(yīng)變動1.885個(gè)單位。其次是天津市，最后是北京市。3.4.2其他因素對GDP影響的對比分析在對北京市的初步擬合中，R&D經(jīng)費(fèi)支出對北京市GDP的影響最為顯著，當(dāng)R&D經(jīng)費(fèi)支出每變動一個(gè)單位，北京市GDP相應(yīng)變動10.009個(gè)單位。其次是就業(yè)人數(shù)。其余四個(gè)因素的變動對北京市GDP的影響較小。同樣對天津市和河北省的初步擬合中，R&D經(jīng)費(fèi)支出對GDP的影響最為顯著，其次是就業(yè)人數(shù)。在對三個(gè)地區(qū)進(jìn)行重新擬合后，對北京市影響最大的仍為R&D經(jīng)費(fèi)支出，而對天津市