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    江西省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的聚類(lèi)分析

    2022-08-29 03:04:42吳健輝蔣麗萍
    關(guān)鍵詞:設(shè)區(qū)平均數(shù)南昌市

    吳健輝,蔣麗萍

    (1景德鎮(zhèn)學(xué)院 信息工程學(xué)院, 江西 景德鎮(zhèn) 333400;2上饒市康橋中學(xué),江西 上饒 334100)

    本文借助SPSS 22統(tǒng)計(jì)分析軟件,以江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)為依據(jù),從經(jīng)濟(jì)量的增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)和優(yōu)化等含義入手進(jìn)行聚類(lèi)分析,通過(guò)8個(gè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析全省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,提出縮小差距的措施及建議。

    1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的含義

    經(jīng)濟(jì)發(fā)展的含義比較豐富,一般主要有三方面內(nèi)容[1]:一是經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)性的轉(zhuǎn)變;二是經(jīng)濟(jì)社會(huì)質(zhì)的改善;三是國(guó)民經(jīng)濟(jì)量的增長(zhǎng)和擴(kuò)張。

    2 全省各設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展分類(lèi)

    利用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件,對(duì)收集的2020年1月~12月各設(shè)區(qū)市的生產(chǎn)總值、財(cái)政總收入、一般公共預(yù)算收入、規(guī)模以上工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、限額以上消費(fèi)品零售額、出口值、實(shí)際利用外商直接投資等8個(gè)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源:江西省統(tǒng)計(jì)局),先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,再采用主成分法進(jìn)行因子分析,最后得到輸出結(jié)果。

    首先考察原有變量是否適合進(jìn)行因子分析。從表1的Bartlett球形檢定可以看出檢驗(yàn)的P值很小,遠(yuǎn)小于0.05,表明各變量之間的相關(guān)性矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí)KMO統(tǒng)計(jì)量為0.660,說(shuō)明各變量間信息的重疊程度較高,適合做因子分析[2]。

    表1 KMO與Bartlett 檢定

    從表2看到前三個(gè)公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為98.175%,因此抽取三個(gè)公因子。記F1作為第一公因子,F(xiàn)2為第二公因子,F(xiàn)3為第三公因子。

    表2 說(shuō)明的變異數(shù)總計(jì)

    表3是變量共同度表,從表中看到變量的共同度都在90%以上,即所抽取的3個(gè)公因子對(duì)原始指標(biāo)變量的解釋能力都在90%以上,提取出的三個(gè)公因子對(duì)各變量的解釋能力是較強(qiáng)的。

    表3 變量共同度

    表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

    表4為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。從上表可以看出,公因子F1主要反映生產(chǎn)總值、財(cái)政總收入、一般公共預(yù)算收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、出口值、外商直接投資實(shí)際使用金額,這6個(gè)指標(biāo)在公因子F1上的載荷值均在0.90以上,都是與城市對(duì)外經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易有關(guān)的因子,反映11個(gè)設(shè)區(qū)市的貿(mào)易發(fā)展規(guī)模與發(fā)展水平,命名F1為貿(mào)易因子;公因子F2在固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)上的載荷值為0.963,反映11個(gè)設(shè)區(qū)市的企業(yè)、居民建造和購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)、建筑物、機(jī)器等固定資產(chǎn)的工作量以及與此相關(guān)的費(fèi)用變化情況,命名F2為資產(chǎn)增長(zhǎng)因子;公因子F3在規(guī)模以上工業(yè)增加值上的載荷值為0.981,反映全省年主營(yíng)收入大于2000萬(wàn)的工業(yè)企業(yè)或者國(guó)有工業(yè)企業(yè)等規(guī)模以上企業(yè)在2020年1月~12月期間生產(chǎn)過(guò)程中新增加的價(jià)值增長(zhǎng)率,命名F3為盈利增長(zhǎng)因子。因子分析得到各樣品的三個(gè)公因子得分,即表5中數(shù)據(jù)。

    運(yùn)用SPSS 22統(tǒng)計(jì)軟件,根據(jù)公因子F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3 對(duì)11個(gè)設(shè)區(qū)市進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析,得到一個(gè)凝聚順序表,將表6中的聚合系數(shù)與對(duì)應(yīng)的分類(lèi)數(shù)繪制成一個(gè)表格,并以分類(lèi)數(shù)為橫軸,以聚合系數(shù)為縱軸繪制“碎石圖”。

    表5 江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市的三個(gè)公因子得分

    表6 聚合系數(shù)與分類(lèi)數(shù)

    從圖1碎石圖中看出,在分類(lèi)數(shù)為5的時(shí)候,隨著分類(lèi)數(shù)的增大聚合系數(shù)沒(méi)有驟降現(xiàn)象。所以,選取聚類(lèi)數(shù)為5是合理的。

    圖1 碎石圖

    以因子分析得到的三個(gè)公因子為分類(lèi)依據(jù),將聚類(lèi)數(shù)改為5,重新進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析,得到冰柱圖。從圖2冰柱圖可以看出聚類(lèi)結(jié)果為:G1={南昌市},G2={萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市},G3={九江、贛州}, G4={新余市、宜春市}, G5={鷹潭市、吉安市、撫州市、上饒市}。

    圖2 冰柱圖

    然后繪制各類(lèi)的三個(gè)公因子得分的均值對(duì)比圖,得到圖3,計(jì)算各類(lèi)的三個(gè)公因子得分的平均數(shù),得到表7。

    圖3 均值對(duì)比圖

    從圖3與表7看到,聚類(lèi)后第一類(lèi)的公因子F1得分的平均數(shù)最高,但公因子F2得分的平均數(shù)為負(fù)值,第五類(lèi)的公因子F2得分與公因子F3得分的平均數(shù)最高,但公因子F1得分的平均數(shù)為負(fù)值;第

    表7 各類(lèi)公因子得分的平均數(shù)

    二類(lèi)的三個(gè)公因子得分的平均數(shù)均為負(fù)值;第三類(lèi)的公因子F3得分的平均數(shù)最低,公因子F1與F2得分的平均數(shù)均為正值;第四類(lèi)僅有公因子F3得分的平均數(shù)為正值,而且公因子F2得分的平均值最低。

    最后,利用方差分析法分析各類(lèi)在哪些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)上存在顯著差異。通過(guò)單因素方差分析,得到表8方差分析表。

    表8 方差分析表

    從表8可知,當(dāng)顯著性水平α=0.05時(shí),三個(gè)公因子得分的平均數(shù)檢驗(yàn)的P值分別為0.007、0.018、0.032,均小于0.05,所以拒絕原假設(shè),即對(duì)全省11個(gè)設(shè)區(qū)市進(jìn)行聚類(lèi)分析得到的五個(gè)類(lèi)別在三個(gè)公因子上均存在顯著差異,分類(lèi)結(jié)果是合理的。

    3 江西省設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及問(wèn)題分析

    3.1 設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀分析

    從各類(lèi)的三個(gè)公因子得分的平均數(shù)表7可以看出,在公因子F1(貿(mào)易因子)得分的平均數(shù)最高的是第一類(lèi),包含的城市有南昌市,達(dá)到2.4257015,遠(yuǎn)高于第三組的0.6264714,第三組包含的城市有九江市與贛州市,除此之外其他三組的公因子F1得分的平均值均小于0,就貿(mào)易經(jīng)濟(jì)而言,南昌市是全省發(fā)展最好的城市,緊跟其后的是九江市與贛州市,為0.6264714,其他城市的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展較慢。在公因子F2(資產(chǎn)增長(zhǎng)因子)上得分最高的是第五類(lèi),包括鷹潭市、吉安市、撫州市、上饒市等城市,達(dá)到0.7653000,說(shuō)明這些企業(yè)購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)、建筑物、機(jī)器等固定資產(chǎn)相關(guān)的費(fèi)用變化較大,企業(yè)的固定資產(chǎn)更新改造加速及居民居住環(huán)境、公共環(huán)境改善較大。第三組在公因子F2(資產(chǎn)增長(zhǎng)因子)上得分位居第二,為0.6893326,南昌市在公因子F2上的得分低于0。在公因子F3(盈利增長(zhǎng)因子)得分的平均數(shù)最大的也是第五類(lèi),達(dá)到0.7698970,說(shuō)明鷹潭市、吉安市、撫州市、上饒市的規(guī)模以上企業(yè)盈利增長(zhǎng)最大,其次是第四組,包括新余市、宜春市,為0.5172096,南昌市為0.2960059,其他兩組的值為負(fù)。

    公因子F1的方差貢獻(xiàn)率為73.177%,說(shuō)明公因子F1(貿(mào)易因子)是全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系的主要方面。除了第一類(lèi)南昌市與第三類(lèi)的九江市和贛州市外,其余8個(gè)設(shè)區(qū)市的公因子F1得分的平均數(shù)均為負(fù)數(shù),說(shuō)明這8個(gè)設(shè)區(qū)市在對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面都有所欠缺,導(dǎo)致南昌市、九江市和贛州市與這些城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面差距較大;對(duì)于第五類(lèi)城市與第三類(lèi)城市,它們?cè)诠蜃覨2得分的平均數(shù)最高,也就是說(shuō)這兩類(lèi)城市的企業(yè)、居民建造和購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)、建筑物、機(jī)器等固定資產(chǎn)的工作量以及與此相關(guān)的費(fèi)用在2020年1月到12月增長(zhǎng)最大,企業(yè)的發(fā)展后勁有顯著提高,居民的生活水平和幸福指數(shù)也有顯著提升;第三類(lèi)城市在公因子F1上與F2上的表現(xiàn)均衡,反映九江與贛州在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中兼顧經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展與固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)。而第五類(lèi)城市雖然在公因子F2得分平均數(shù)最大,但可能由于歷史的原因,在公因子F1上得分較低,反映出在經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展方面要做較大努力;其他三類(lèi)城市公因子F2得分的平均數(shù)為負(fù)數(shù),說(shuō)明萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市、宜春市、吉安市以及南昌市的企業(yè)、居民建造和購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)、建筑物、機(jī)器等固定資產(chǎn)投入在2020年1月到12月增長(zhǎng)不大;第五類(lèi)城市在公因子F3(盈利增長(zhǎng)因子)得分平均數(shù)是最大的,達(dá)到0.7698970,說(shuō)明第五類(lèi)城市的規(guī)模以上企業(yè)在2020年1月到12月內(nèi)的盈利增長(zhǎng)最多;其次為第四類(lèi)城市,達(dá)0.5172096,第一類(lèi)南昌市在公因子F3(盈利增長(zhǎng)因子)得分的平均數(shù)達(dá)到0.2960059,其他兩類(lèi)城市在公因子F3得分的平均數(shù)為負(fù),反映出萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市、九江、贛州要提高規(guī)模以上企業(yè)的盈利增長(zhǎng)能力。

    3.2 設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的主要問(wèn)題

    ⑴南昌市固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)以及規(guī)模以上企業(yè)盈利增長(zhǎng)發(fā)展緩慢,城市基礎(chǔ)投資需要加強(qiáng)。

    ⑵鷹潭市、吉安市、撫州市、上饒市等城市在對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面發(fā)展較為緩慢。

    ⑶九江市與贛州市規(guī)模以上企業(yè)的盈利增長(zhǎng)能力較低,降低企業(yè)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易發(fā)展的質(zhì)量。

    ⑷新余和宜春固定資產(chǎn)投產(chǎn)增長(zhǎng)緩慢。

    ⑸萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市固定資產(chǎn)投資、企業(yè)盈利等均需提高。

    4 縮小全省各設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的具體措施

    根據(jù)聚類(lèi)分析的結(jié)果,針對(duì)不同類(lèi)別城市存在的問(wèn)題,提出縮小各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的解決措施:

    ⑴南昌市對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面發(fā)展較好,但固定資產(chǎn)投資以及規(guī)模以上企業(yè)盈利相對(duì)而言發(fā)展緩慢,可在保持對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面發(fā)展態(tài)勢(shì)的基礎(chǔ)上,適當(dāng)加大城市基礎(chǔ)建設(shè)投資力度,提高城市的人居環(huán)境,提高城市對(duì)企業(yè)與人才的吸引力。鼓勵(lì)企業(yè)加大固定資產(chǎn)的更新改造力度,提高政府的服務(wù)能力,加大吸引外資的力度,加快產(chǎn)業(yè)升級(jí),提高規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益,提高企業(yè)的發(fā)展后勁。要帶動(dòng)周邊地區(qū)等對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易方面的發(fā)展,提高省會(huì)城市在經(jīng)濟(jì)方面的輻射功能。

    ⑵九江市可充分發(fā)揮其交通便利、港口、人才及所處的區(qū)域優(yōu)勢(shì),提升企業(yè)的盈利增長(zhǎng)能力,在自身發(fā)展的同時(shí)帶動(dòng)周邊城市聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

    ⑶贛州市是連接珠三角的橋頭堡城市,未來(lái)在保持現(xiàn)有的固定資產(chǎn)發(fā)展優(yōu)勢(shì)之外,應(yīng)努力提升規(guī)模以上企業(yè)的盈利增長(zhǎng)能力,帶動(dòng)周邊城市聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

    ⑷鷹潭、吉安、撫州、上饒、新余、宜春、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)可與南昌、九江、贛州等城市形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),加大城市基礎(chǔ)建設(shè),提升城市管理水平,吸引新興產(chǎn)業(yè)人才落戶城市創(chuàng)業(yè)。

    ⑸各地區(qū)要制定優(yōu)惠政策吸引各類(lèi)人才落戶創(chuàng)業(yè),鼓勵(lì)自主創(chuàng)業(yè),鼓勵(lì)外出打工人員回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè),將當(dāng)?shù)氐土膭趧?dòng)力與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,大力發(fā)展工業(yè)企業(yè),促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[3]。

    ⑹省政府可制定政策統(tǒng)籌區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促使各城市協(xié)調(diào)發(fā)展,以縮小城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。加大城市基礎(chǔ)建設(shè)投資,提升城市管理水平,增強(qiáng)城市軟實(shí)力,通過(guò)政策優(yōu)惠或財(cái)政的轉(zhuǎn)移支付等手段扶持經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的城市建設(shè),發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),在全省范圍內(nèi)布局新興優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)群,促使各城市協(xié)調(diào)發(fā)展。

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