[摘 要] 本文在搜集相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用因子分析法，對我國各省制造業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合評價。

[關(guān)鍵詞] 因子分析 制造業(yè) 經(jīng)濟發(fā)展水平

一、因子分析概述

進入21世紀，中國經(jīng)濟仍保持良好穩(wěn)定的發(fā)展勢頭。制造業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在經(jīng)濟發(fā)展中起到舉足輕重的作用。本文在搜集相關(guān)經(jīng)濟數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用因子分析法，對我國各省制造業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合評價。

因子分析是一種數(shù)據(jù)簡化技術(shù)。因子分析法可以通過縮維處理以集中重要指標，同時因子得分能反映出綜合評價結(jié)果，因此在經(jīng)濟學(xué)等眾多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用。

二、實證分析

1.指標選取

其中：F1-F4為產(chǎn)值指標，反映制造業(yè)規(guī)模水平和增長速度；F5為利潤指標，反映利潤水平；F6為市場指標，反映制造業(yè)銷售情況及市場競爭力；F7為效益指標，綜合反映制造企業(yè)經(jīng)營效益。

2.數(shù)據(jù)收集及處理分析

從中國統(tǒng)計年鑒（2004）選取31個省的上述7項數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件SPSS進行處理分析。

(1)首先判斷：KMO值為0.592，大于0.5，因子分析可行。

(2)主成分分析

按照因子分析法的計算步驟，得出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。主成分X1中F1、F2、F4、F5四個指標上載荷很大，從總體上體現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模、發(fā)展水平和利潤水平；主成分X2在F3、F6上載荷較大，反映制造業(yè)在工業(yè)領(lǐng)域的重要性，以及制造業(yè)產(chǎn)品的銷售情況和市場競爭力；主成分X3在F7上載荷大，主要代表制造業(yè)的生產(chǎn)效益。

(3)總方差分解

通過軟件計算，得出總方差貢獻率為88.374%，說明計算精度較高。X1的貢獻率為51.434%，X2的貢獻率為19.544%，X3的貢獻率為17.396%。

因子得分計算公式為：W=0.514X1+0.195X2+0.174X3

(4)因子得分

根據(jù)因子得分計算公式算出綜合得分，進行排名：

分析：

①總體看，中國制造業(yè)明顯呈現(xiàn)一種由東到西遞減的趨勢。東部省份發(fā)展水平明顯高于中西部省份，前十名中有六個是東部沿海城市，中部三個，西部地區(qū)僅新疆榜上有名。新疆的制造業(yè)產(chǎn)品銷售率高、生產(chǎn)效益較高，所以即使其規(guī)模偏低，但其綜合得分仍較高。②從制造業(yè)的產(chǎn)值規(guī)模、增長速度和利潤水平來看，東部省份優(yōu)勢明顯，其中以廣東、江蘇最高，中西部則普遍較弱。③從制造業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重來看，它反映了地區(qū)制造業(yè)在工業(yè)中的地位，從中得出制造業(yè)發(fā)展對地區(qū)工業(yè)發(fā)展的貢獻大小。從收集的數(shù)據(jù)看，我國制造業(yè)是工業(yè)的絕對主體，大部分省份都超過80%。④從產(chǎn)品銷售率來看，一些經(jīng)濟規(guī)模大、實力強的省份卻很低。尤其是北京，產(chǎn)品銷售率竟低至50.79%。分析其原因，北京作為我國的政治、經(jīng)濟、文化中心，京津唐的中心，各種行業(yè)齊全，再加上面臨周邊省份甚至國際競爭，因此產(chǎn)品銷售率受到一定的影響。⑤從生產(chǎn)效益看，可分為5檔：一檔（生產(chǎn)效益好）：黑龍江、新疆；二檔（生產(chǎn)效益較好）：陜西、山西、上海、重慶、北京、山東；三檔（生產(chǎn)效益一般）：云南、河北、安徽、浙江、福建、青海、廣東、吉林；四檔（生產(chǎn)效益較差）：內(nèi)蒙古、海南、河南、天津、江蘇、湖北、貴州、廣西；五檔（生產(chǎn)效益差）：四川、湖南、遼寧、江西、甘肅、寧夏。

參考文獻：

[1]中國統(tǒng)計年鑒:北京:中國統(tǒng)計出版社，2004

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[3]佟 瑞 朱順泉:基于因子分析法的我國各省市社會經(jīng)濟發(fā)展水平評價研究[J].經(jīng)濟理論問題，2005(9)