滁州區(qū)域經(jīng)濟實力比較研究
——基于第二次全國經(jīng)濟普查的實證分析

朱方霞，陳華友

經(jīng)濟普查資料的開發(fā)應用是整個經(jīng)濟普查工作的重要環(huán)節(jié)，是展示經(jīng)濟普查成果、發(fā)揮經(jīng)濟普查資料社會價值的最重要的形式之一，也是經(jīng)濟普查后期的核心工作，其開發(fā)應用程度的高低也是衡量經(jīng)濟普查工作是否圓滿成功的重要標志。經(jīng)濟普查資料的開發(fā)應用不僅僅是統(tǒng)計部門的重要工作，也是具有開發(fā)應用能力的政府部門、大專院校、研究機構、專家學者等應盡的責任。目前關于經(jīng)濟普查資料的開發(fā)應用的文獻已有不少［1－8］，而且隨著經(jīng)濟的發(fā)展，經(jīng)濟普查資料的開發(fā)和應用會越來越顯著。目前，滁州地區(qū)經(jīng)濟普查資料的開發(fā)利用非常有限，僅僅依靠統(tǒng)計部門通過發(fā)布經(jīng)濟普查公報、開展經(jīng)濟普查資料簡明分析、編輯出版《經(jīng)濟普查年鑒》等方式是無法充分展示并應用經(jīng)濟普查資料的，因此有必要對滁州經(jīng)濟普查資料進行進一步的開發(fā)和應用。本文的研究就是滁州地區(qū)第二次全國經(jīng)濟普查資料的開發(fā)和應用的一部分。本文基于第二次全國經(jīng)濟普查資料中2008年滁州地區(qū)各縣市區(qū)的社會經(jīng)濟主要指標［9］，借助于SPSS統(tǒng)計分析軟件，利用因子分析和聚類分析對滁州區(qū)域經(jīng)濟實力進行了比較研究，得出了2008年滁州區(qū)域經(jīng)濟的因子排序和綜合排序，并對結果進行了分析，希望能為有關部門制定方針政策提供依據(jù)。

1 滁州區(qū)域經(jīng)濟實力比較

根據(jù)第二次全國經(jīng)濟普查資料2008年滁州地區(qū)各縣市區(qū)的社會經(jīng)濟主要指標，我們初選了總人口（單位：萬人）、地區(qū)生產(chǎn)總值（單位：萬元）、第一產(chǎn)業(yè)（單位：萬元）、第二產(chǎn)業(yè)（單位：萬元）、工業(yè)（單位：萬元）、第三產(chǎn)業(yè)（單位：萬元）、財政收入（單位：萬元）、固定資產(chǎn)投資額（單位：萬元）、社會消費品零售總額（單位：億元）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（單位：萬元）、糧食（單位：噸）、規(guī)模工業(yè)企業(yè)個數(shù)（單位：個）、規(guī)模工業(yè)總產(chǎn)值（單位：萬元）、規(guī)模工業(yè)（單位：萬元）等14個社會經(jīng)濟主要指標作為滁州地區(qū)各縣市區(qū)經(jīng)濟實力比較的主要依據(jù)。由于所選變量間信息存在著高度重疊和高度相關性，比如地區(qū)生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之間存在著明顯的線性相關性，因為地區(qū)生產(chǎn)總值是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之和；再如工業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)之間存在著明顯的線性相關性，因為工業(yè)是第二產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。如果直接對這些指標數(shù)據(jù)進行比較，必將導致分析結果的不可靠。為此我們首先采用因子分析法對這些指標進行處理，從中綜合成較少的幾個綜合指標即因子，這些因子之間的線性關系不顯著，而且可以解釋原有變量的絕大部分信息，通過對這些因子進行比較分析，可以達到分析主要指標的目的。

下面的圖表是采用SPSS軟件對2008年滁州地區(qū)各縣市區(qū)的社會經(jīng)濟主要指標進行因子分析和聚類分析的結果。圖1是特征值個數(shù)與特征值的碎石圖，從該圖可以看出：第一個因子的特征值很高，對解釋原有變量的貢獻最大；第4個以后的因子特征值都較小，對解釋原有變量的貢獻很小，因此提取3個因子較合適。

圖1 因子的碎石圖

表1是所有變量的共同度數(shù)據(jù)。共同度是衡量因子分析效果的重要指標，若大多數(shù)原有變量的變量共同度均較高（如高于0.8），則說明提取的因子能夠反映原有變量的大部分信息，僅有較少的信息丟失，因子分析的效果較好。表1的第一列數(shù)據(jù)是因子分析初始解下的變量共同度，變量的共同度都為1，它表明：若對原有14個變量采用主成分分析法提取所有特征值，則原有變量的所有方差都可被解釋。但這樣沒有達到因子分析的因子個數(shù)遠小于原有變量個數(shù)的目的。第二列數(shù)據(jù)是采用主成分分析法按提取3個因子的標準所得到的變量共同度。由第二列數(shù)據(jù)可知，此時的所有變量共同度都較高，各個變量的信息丟失都較少，信息丟失最多的變量是固定資產(chǎn)，信息丟失僅為18.7%，由此可見，本次因子提取的總體效果很理想。

表2是因子解釋原有變量總方差的情況，其中第一列數(shù)據(jù)是因子編號；由第二列～第四列數(shù)據(jù)可知，前三個因子的特征值分別為9.164、3.833和0.630，解釋原有14個變量總方差分別為65.456、27.379和4.497。前三個因子共解釋了原有變量總方差的97.331%。第五列～第七列數(shù)據(jù)描述了最終因子解的情況，由數(shù)據(jù)可知，因子旋轉后，所提出的三個因子總的累計方差貢獻率沒有改變，仍為97.331%，但卻重新分配了各因子解釋原有變量的方差，改變了各因子的方差貢獻。方差貢獻由原來的65.456、27.379和4.497變?yōu)樾D后的53.087、32.831和11.413，使得因子更易于解釋，這一點從表3可以得到印證。

表1 因子分析中的變量共同度

表2 前三個因子解釋原有變量總方差的情況

表3是采用方差極大法對因子載荷矩陣實行正交旋轉所得到的旋轉后的因子載荷矩陣，該矩陣是按第一因子載荷降序的順序輸出的。由表3可知：規(guī)模工業(yè)、規(guī)模工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、規(guī)模工業(yè)企業(yè)個數(shù)、財政收入、固定資產(chǎn)投資額、地區(qū)生產(chǎn)總值在第1個因子上有較高的載荷，第1個因子主要包含了這幾個變量的信息，這幾個變量都是與第二產(chǎn)業(yè)相關的變量，因此第1因子主要解釋了第二產(chǎn)業(yè)的相關情況；農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)、糧食、總人口在第2個因子上有較高的載荷，第2個因子主要解釋了與第一產(chǎn)業(yè)相關的指標及總人口情況；社會消費品零售總額、第三產(chǎn)業(yè)在第3個因子上有較高的載荷，第3個因子主要解釋了第三產(chǎn)業(yè)的相關情況。因此本因子分析的各因子的命名解釋性很清楚。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

表4是因子協(xié)方差矩陣。由表4可以看出，因子分析所提取的三個因子之間是沒有線性相關性的，這一點也是因子分析所要達到的目標之一。

表4 因子協(xié)方差矩陣

表5是采用回歸法估計出的因子得分系數(shù)，

表5 因子得分系數(shù)矩陣

由表5中的因子得分系數(shù)可寫出因子得分函數(shù)：

F1＝－0.072總人口＋0.071地區(qū)生產(chǎn)總值＋0.005第一產(chǎn)業(yè)＋0.14第二產(chǎn)業(yè)＋0.147工業(yè)－0.110第三產(chǎn)業(yè)＋0.136財政收入＋0.171固定資產(chǎn)投資額－0.139社會消費品零售總額－0.007農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值＋0.033糧食＋0.174規(guī)模工業(yè)企業(yè)個數(shù)＋0.177規(guī)模工業(yè)總產(chǎn)值＋0.174規(guī)模工業(yè)

F2＝0.194總人口＋0.047地區(qū)生產(chǎn)總值＋0.283第一產(chǎn)業(yè)－0.042第二產(chǎn)業(yè)－0.042工業(yè)－0.072第三產(chǎn)業(yè)－0.028財政收入＋0.129固定資產(chǎn)投資額－0.129社會消費品零售總額＋0.276農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值＋0.294糧食＋0.003規(guī)模工業(yè)企業(yè)個數(shù)－0.006規(guī)模工業(yè)總產(chǎn)值－0.024規(guī)模工業(yè)

F3＝0.111總人口＋0.086地區(qū)生產(chǎn)總值－0.21第一產(chǎn)業(yè)－0.001第二產(chǎn)業(yè)－0.022工業(yè)＋0.661第三產(chǎn)業(yè)－0.006財政收入－0.319固定資產(chǎn)投資額－0.798社會消費品零售總額－0.175農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值－0.277糧食－0.155規(guī)模工業(yè)企業(yè)個數(shù)－0.148規(guī)模工業(yè)總產(chǎn)值－0.121規(guī)模工業(yè)

由因子得分函數(shù)及原始數(shù)據(jù)可計算出如表6所示的三個因子得分變量的變量值。

表6 三個因子在滁州8個縣市區(qū)的得分數(shù)據(jù)

從表6中可以看出各縣市區(qū)在每一個因子上的得分值。每一個因子得分的均值為0，標準差為1，正值表示高于平均水平，負值表示低于平均水平。由表6可知：若按第一因子的得分數(shù)據(jù)來比較2008年滁州8個縣市區(qū)的經(jīng)濟情況，則可得滁州各縣市區(qū)的優(yōu)劣排序如下：天長市、來安縣、全椒縣、鳳陽縣、南譙區(qū)、定遠縣、瑯琊區(qū)及明光市。第一因子主要涵蓋了第二產(chǎn)業(yè)及相關指標，天長市的第二產(chǎn)業(yè)在滁州市歷來是優(yōu)勢突出，特別是規(guī)模工業(yè)對全市的貢獻最大，按第一因子排序，天長市排第一是非常合理的，其他縣市區(qū)的排序也都與實際基本相符。第一因子的排序結果反映了2008年滁州市各縣市區(qū)第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的狀況；若按第二因子的得分數(shù)據(jù)來比較，則可得滁州各縣市區(qū)的優(yōu)劣排序如下：定遠縣、鳳陽縣、明光市、天長市、全椒縣、來安縣、南譙區(qū)及瑯琊區(qū)。第二因子主要指第一產(chǎn)業(yè)及總人口，定遠縣為滁州第一農(nóng)業(yè)大縣和人口大縣，排第一是非常合理的。鳳陽縣、明光市和天長市次之，瑯琊區(qū)幾乎無農(nóng)業(yè)，其人口也是最少，因此按第二因子排序，瑯琊區(qū)是最后，其他縣市區(qū)的排序結果也都與客觀實際相符合；若按第三因子的得分數(shù)據(jù)來比較，則可得滁州各縣市區(qū)的優(yōu)劣排序為：明光市、瑯琊區(qū)、天長市、鳳陽縣、來安縣、定遠縣、全椒縣、南譙區(qū)。這一因子排序結果主要反映了各縣市區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況，與2008年的實際情況基本一致。

為了能夠?qū)Τ莞骺h市區(qū)經(jīng)濟實力進行綜合比較，可以采用聚類分析法對滁州各縣市區(qū)進行聚類，參與分析的變量是因子分析所得的三個因子。這三個因子包含了原有變量的97.331%的信息（從表2可以看出），而且也符合聚類分析的要求：參與聚類的變量不應有較強的線性關系和數(shù)量級上的差異（由因子分析的結果表4和表6可知）。圖2是采用層次聚類分析法對滁州各縣市區(qū)進行聚類所得的聚類分析樹形圖，其中的記錄標簽號與縣市區(qū)的對應關系如表6所示，即1指瑯琊區(qū)，2指南譙區(qū)，3指來安縣，4指全椒縣，5指定遠縣，6指鳳陽縣，7指天長市，8指明光市。由圖2可知，來安縣與全椒縣相似性最高，距離最近，最先合并成一類；其次是鳳陽縣與（來安縣，全椒縣）合并；然后依次與前類進行合并的是明光市、瑯琊區(qū)、定遠縣、南譙區(qū)和天長市。由于此處聚類分析中的“相似程度”是以距離來衡量的，而距離只是反映出差距的大小，不包含方向信息，所以要比較出各縣市區(qū)的優(yōu)劣排序，還必須綜合因子分析的結果和原始數(shù)據(jù)。結合以上因子分析和聚類分析樹形圖的結果以及原始數(shù)據(jù)，可推出2008年滁州8個縣市區(qū)的綜合經(jīng)濟優(yōu)劣排序為：天長市、鳳陽縣、來安縣、全椒縣、明光市、瑯琊區(qū)、定遠縣和南譙區(qū)。

圖2 滁州8個縣市區(qū)的層次聚類分析樹形圖

2 結論

以上因子分析和聚類分析的結果表明：天長市、來安縣和全椒縣三個縣市的第二產(chǎn)業(yè)相對較為突出，其余幾個縣市區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)比較薄弱；定遠縣、鳳陽縣和明光市第一產(chǎn)業(yè)相對較為突出；明光市、瑯琊區(qū)和天長市的第三產(chǎn)業(yè)相對優(yōu)勢較明顯?？傮w看來，天長市的經(jīng)濟明顯優(yōu)于其他幾個縣市區(qū)，天長市的支柱產(chǎn)業(yè)為第二產(chǎn)業(yè)，其第一、三產(chǎn)業(yè)也不落后，產(chǎn)業(yè)結構也較合理，綜合經(jīng)濟處于第一位。在今后相當長的時間內(nèi)，天長市要保持第二產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的同時，要加快第一、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這樣可以更加牢固的處于領先地位。明光市、瑯琊區(qū)、定遠縣和南譙區(qū)要挖掘自身資源優(yōu)勢，優(yōu)先加快發(fā)展工業(yè)這一“經(jīng)濟支柱”產(chǎn)業(yè)，以縮減與其他幾個縣市區(qū)的經(jīng)濟差距。

［1］姚曉芳，吳雪.合肥高新區(qū)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及對策研究——基于全國經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)的開發(fā)利用［J］.合肥工業(yè)大學學報（社會科學版），2011，25（02）：5－10.

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