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    基于因子分析的各省市綜合經(jīng)濟實力評價

    2017-09-12 12:33:08蔣蓬陽
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2017年21期
    關(guān)鍵詞:因子分析

    蔣蓬陽

    摘 要:以全國31個省市、自治區(qū)的綜合經(jīng)濟實力為研究對象,選取了21項指標,應(yīng)用因子分析、主因子分析方法,利用SPSS軟件對各省市2014年的各項指標進行了統(tǒng)計分析,計算因子得分和綜合因子得分,并進行綜合經(jīng)濟實力排名。從結(jié)果中可以看出各省市的綜合經(jīng)濟實力有較大的差異,因此應(yīng)制定合理的政策建議,提高區(qū)域發(fā)展水平,促進各地區(qū)共同發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:因子分析;因子得分;經(jīng)濟實力

    中圖分類號:F2 文獻標識碼:A doi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.21.003

    1 引言

    改革開放以來,我國經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進,成為世界第二大經(jīng)濟體,綜合國力增強,國際地位顯著提高。聚焦我國經(jīng)濟整體發(fā)展水平的同時,各省市經(jīng)濟的發(fā)展也值得我們關(guān)注。雖然各省市、自治區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展等方面也取得了巨大成就,但是由于資源水平、地理位置、政策方針等諸多原因,各省市的經(jīng)濟發(fā)展狀況存在失衡現(xiàn)象。本文主要通過借助《中國統(tǒng)計年鑒2015》中的指標數(shù)據(jù),運用因子分析的方法,通過計算因子得分對中國各省市、自治區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況進行評價,分析各省市綜合經(jīng)濟水平失衡的原因,制定合理的政策建議,以提高各省市的經(jīng)濟發(fā)展綜合水平,促進各省市共同發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展。

    2 因子分析模型

    其中X1、X2、X3……、Xp為p個原有變量,是均值為0、標準差為1的標準化變量,F(xiàn)1、F2、F3……、FP為m個因子變量,m小于p,表示成矩陣形式為:

    X=AF+aε

    其中A為因子載荷矩陣,aij為因子載荷,是第i個原有變量在第j個因子變量上的負荷,反應(yīng)第 i 個變量對第j 個公因子的重要性。ε為特殊因子,表示了原有變量不能被因子變量所解釋的部分,相當于多元回歸分析中的隨機誤差項。F為因子變量或公共因子,公共因子Fj的方差貢獻:表示第j 個公因子Fj 對X所提供方差的綜合,它是測量公因子相對重要性的指標。方差貢獻率越大,公因子對X的貢獻越大。

    3 各省市綜合經(jīng)濟實力評價

    在進行分析的過程中,采用主成分法,將特征值大于1 的主成分看作公共因子,得到方差最大的正交旋轉(zhuǎn)后的特征值、貢獻率、因子載荷矩陣、累計貢獻率表,如表1。

    從表中可以看出,第一主因子的貢獻率為60468%,第二主因子的貢獻率為26223%,這兩個主因子的累計貢獻率為86691%,大于80%,因此可以選取這兩個主因子進行分析。第一主因子主要在地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)、第三產(chǎn)業(yè)總值(億元)、財政預(yù)算內(nèi)收入(億元)、客運總量(萬人)、郵電業(yè)務(wù)總量(億元)、專利授權(quán)數(shù)、城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老金(億元)、電力消費量(億千瓦時)、貨物進出口總額(萬美元)、工業(yè)企業(yè)數(shù)、建筑業(yè)總產(chǎn)值(億元)、億元以上市場數(shù)量、儲蓄存款(億元)、高校數(shù)、出版物發(fā)行網(wǎng)點、醫(yī)療保險基金收入(億元)、工傷保險基金收入(億元)等指標中具有較大載荷,且這些指標主要反映地區(qū)經(jīng)濟總量,故將其稱為“總量因子”;作為第二主因子的指標主要在人均GDP(元)、人均可支配收入(元)、居民消費(元)等有較大載荷,這些指標主要反映地區(qū)的平均值,故稱為“平均因子”。

    根據(jù)F1得分,排名前十的分別是廣東、江蘇、浙江、山東、河南、四川、湖南、河北、安徽、湖北,由于第一主因子是總量因子,所以得分較高的地區(qū)都是經(jīng)濟比較發(fā)達,經(jīng)濟總量比較高的省份。根據(jù)F2得分,排名前十的分別是上海、北京、天津、浙江、廣東、江蘇、遼寧、內(nèi)蒙古、福建、重慶,跟F1得分相比,F(xiàn)2得分前十名更具有多樣性,上海作為全國的經(jīng)濟中心,北京作為全國的政治中心,天津作為重要的港口各具優(yōu)勢,另外像內(nèi)蒙古自治區(qū),因為地廣人稀,因此平均因子得分也比較高。根據(jù)F總得分,排名前十的是廣東省、江蘇省、浙江省、山東省、北京市、上海市、四川省、河南省、遼寧省、河北省,這其中有兩個直轄市,其余八個都是省份,這是因為在總得分中F1總量因子占的比重比較大,像內(nèi)蒙古自治區(qū)只在平均因子上占優(yōu)勢,經(jīng)濟總量排名比較靠后,因而在總得分排名中也比較靠后。

    西藏、青海、海南、寧夏等省市、自治區(qū)綜合得分比較低,排名比較靠后。西藏地處高寒內(nèi)陸地區(qū),自然資源匱乏,交通堵塞,經(jīng)濟很難得到發(fā)展。青海、寧夏同樣都是內(nèi)陸省市,多是少數(shù)民族聚居,地廣人稀,缺少經(jīng)濟發(fā)展的動力。海南作為沿海城市,經(jīng)濟來源主要是依靠旅游業(yè),產(chǎn)業(yè)模式單一,容易陷入發(fā)展的困境。

    4 政策建議

    (1)對于經(jīng)濟發(fā)展落后的省市,國家應(yīng)給予更多的優(yōu)惠和鼓勵政策,加大改革力度,特別是對西部地區(qū)各省市,在發(fā)展經(jīng)濟的同時更要注重自然環(huán)境的保護。

    (2)加大對落后省市、自治區(qū)教育、科技投入數(shù)量,踐行科技是第一生產(chǎn)力的方針,以科技促發(fā)展。

    (3)完善社會保障制度,促進各省市社會保障制度的均衡發(fā)展,使不同地區(qū)的勞動者都能享受到平等的福利待遇,有利于落后地區(qū)吸引更多的生產(chǎn)力,促進本地區(qū)的發(fā)展。

    (4)對于經(jīng)濟發(fā)展較好的省份,加強稅收和分配制度的管理,提高對西部落后地區(qū)的扶持力度和轉(zhuǎn)移支付能力。

    (5)加大交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投入力度,打破地區(qū)省市之間的分割封閉狀態(tài),實現(xiàn)資源配置優(yōu)化,優(yōu)勢互補,共同發(fā)展,增加區(qū)域協(xié)調(diào)。

    參考文獻

    [1]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.2015年中國統(tǒng)計年鑒[Z].

    [2]薛薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].北京:中國人民出版社, 2006.

    [3]湯琳.我國各省市經(jīng)濟社會發(fā)展水平研究_基于因子分析與聚類分析的綜合評價[J].時代金融,2015.

    [4]王葉超.各地區(qū)城鎮(zhèn)居民平均收入來源的因子分析[J].現(xiàn)代經(jīng)濟,2008.

    [5]夏國恩.基于因子分析的廣西區(qū)各城市綜合經(jīng)濟實力評價[J].特區(qū)經(jīng)濟,2009.endprint

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