摘要:本文就環(huán)渤海地區(qū)部分重要城市的普遍使用的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)采用因子分析方法，應(yīng)用SPSS軟件加以整理和分析，將這些城市依綜合得分(即經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)值)劃分才具有一定經(jīng)濟(jì)特征的聚類(lèi)，為進(jìn)一步研究各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及前景奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞:環(huán)渤海地區(qū);發(fā)展;比較;因子分析

中圖分類(lèi)號(hào):F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1002—2589(2009)25—0132—03

一、研究背景

“環(huán)渤海地區(qū)”亦或是“環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈”，狹義上是指遼東半島、山東半島、環(huán)渤海濱海經(jīng)濟(jì)帶，同時(shí)延伸輻射到山西、遼寧、山東以及內(nèi)蒙古中東部，分別約占全國(guó)國(guó)土面積的13.31%和總?cè)丝诘?2.2%。區(qū)域內(nèi)包括北京、天津、沈陽(yáng)、大連、太原、濟(jì)南、青島、保定、石家莊等多座城市。

渤海是一個(gè)內(nèi)海，被遼東半島、山東半島和華北大平原“C”字形所環(huán)抱。覆蓋面積遍及大半個(gè)中國(guó)，并且是東北、華北、西北和華東部分地區(qū)的主要出?？凇|北三省及內(nèi)蒙古東四盟的糧食、畜產(chǎn)品、石油，西北地區(qū)的煤炭、皮毛，華北地區(qū)的石油、輕紡產(chǎn)品，渤海的海產(chǎn)品，甚至遠(yuǎn)在數(shù)千里的青海、新疆的貨物都要經(jīng)過(guò)這里運(yùn)往世界各地。同時(shí)這里是與世界160多個(gè)國(guó)家和地區(qū)貿(mào)易往來(lái)的通道，從國(guó)外進(jìn)口的設(shè)備、資金、商品也要從這里進(jìn)入中國(guó)的北方市場(chǎng)。這些內(nèi)陸腹地，涉及十幾個(gè)省和自治區(qū)，其土地面積約占全國(guó)的60%，國(guó)民生產(chǎn)總值約占全國(guó)的40%，這在我國(guó)其他沿海區(qū)域也是少有的。

面對(duì)如此“遼闊”的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，如若憑借區(qū)域內(nèi)任何一個(gè)城市、某個(gè)地區(qū)的力量，環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈是難以發(fā)展起來(lái)的。因此，環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈要全面、快速、健康地發(fā)展，就需要區(qū)域內(nèi)包括北京、天津、沈陽(yáng)、大連、太原、濟(jì)南、青島、保定、石家莊等多座城市目標(biāo)明確、攜手共進(jìn)。

本文旨在明晰環(huán)渤海地區(qū)顯示經(jīng)濟(jì)分布及個(gè)城市貢獻(xiàn)值，為進(jìn)一步挖掘相關(guān)城市潛力，增強(qiáng)區(qū)域整體實(shí)力，拓展區(qū)域發(fā)展規(guī)劃提供一定的依據(jù)。

二、研究方法

本文運(yùn)用因子分析的方法，對(duì)環(huán)渤海地區(qū)大部分城市的主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)加以整理和分析，得到有效的結(jié)果，在此基礎(chǔ)上做出結(jié)論。

因子分析的含義。因子分析是用少數(shù)幾個(gè)因子去研究多個(gè)原始指標(biāo)之間的關(guān)系的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。具體來(lái)講，因子分析是研究相關(guān)矩陣內(nèi)部依存關(guān)系，將多個(gè)變量x1，x2，……，xp (可以觀測(cè)的隨即變量，也即顯在變量)綜合為少數(shù)幾個(gè)因子F1，F(xiàn)2，……，F(xiàn)m (不可觀測(cè)的潛在變量)以再現(xiàn)指標(biāo)與因子之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。

因子分析的基本步驟。由上可知，一個(gè)完全的因子解應(yīng)該包括因子模型和因子結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面。因子結(jié)構(gòu)即通過(guò)相關(guān)系數(shù)來(lái)反映指標(biāo)與因子之間的相關(guān)關(guān)系。因子模型是以回歸方程的形式將指標(biāo)x1，x2，……，xp 表示為因子F1，F(xiàn)2，……，F(xiàn)m 的線性組合。具體步驟如下。

(1) 將原始數(shù)據(jù)xij標(biāo)準(zhǔn)化為zij，以消除指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)的影響。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換

經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后，xij 的均值為0，方差為1。

(2) 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣R。

(3) 用雅可比方法求R陣的特征根λi (由大到小排序)及其相應(yīng)的特征向量ξi =(ξi1，ξi2，…，ξip)T。

(4) 確定公共因子數(shù):選擇特征根大于等于1的個(gè)數(shù)m為公共因子數(shù)或根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于等于85%的準(zhǔn)則確定m。

(5) 因子載荷矩陣變化。由于模型矩陣得到的初始因子載荷矩陣，如果因子符合的大小相差不大，對(duì)因子的解釋可能有困難，為得出較明確的分析結(jié)果，通過(guò)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)軸，使每個(gè)負(fù)荷在新的坐標(biāo)系中能按列向0或1兩極分化，同時(shí)也包含按行向兩極分化。選擇的方法有正交旋轉(zhuǎn)和斜交旋轉(zhuǎn)兩種。

(6) 解釋公共因子的實(shí)際含義。

(7) 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的逆陣R-1，并評(píng)價(jià)對(duì)象的因子得分。

(8) 求綜合評(píng)價(jià)值，即總因子得分估計(jì)值

使用工具:

在本次試驗(yàn)過(guò)程中，我們將使用SPSS軟件進(jìn)行各項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)算，將其視為得出結(jié)論可靠的依據(jù)輔助實(shí)證研究。

三、研究過(guò)程

環(huán)渤海地區(qū)部分城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系的設(shè)置。

一般地，研究城市或地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平常采用固定的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，為保證研究的可比性、一貫性和一致性。本文采用如下的七項(xiàng)指標(biāo):人均GDPx1(單位:元)、人均全社會(huì)固定資產(chǎn)投資x2(單位:萬(wàn)元)、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額x3(單位:億元)、居民人均消費(fèi)水平x4(單位:元)、每萬(wàn)人醫(yī)院床位數(shù)x5(單位:人)、每萬(wàn)人在校(高校)學(xué)生數(shù)x6、地方財(cái)政收支比x7(單位:張)。表1中所采用數(shù)據(jù)均來(lái)自各地區(qū)2007年發(fā)布的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，因保定市上述數(shù)據(jù)不全，故不將該市列為研究對(duì)象。

環(huán)渤海地區(qū)部分城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子模型的實(shí)證分析。

根據(jù)因子分析模型的原理，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS進(jìn)行試驗(yàn)，我們對(duì)表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到表2。

從表2的特征值可以看出，第一個(gè)因子的特征值λ1=3.715，大約占去方差的53.073%，第二個(gè)因子特征值λ2=1.545，大約占去方差的22.076%。Factor過(guò)程提取了前兩個(gè)因子，兩個(gè)因子的特征值共占去方差的75.149%?？梢?jiàn)，被放棄的其他5個(gè)因子解釋的方差僅占不到24.851%。因此，這些可以說(shuō)明前兩個(gè)因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息，可以被接受。

表3是初始因子負(fù)荷矩陣，通過(guò)這個(gè)系數(shù)矩陣可以用原變量寫(xiě)出因子表達(dá)式，以便了解因子的含義。從表3可以看到:第一，x1、 x2、 x3、 x4和 x6在原變量上的載荷值相差不大，故不容易解釋它們的含義，因此，需要進(jìn)一步因子旋轉(zhuǎn)以便更好地了解它們的含義。

從表4可知，旋轉(zhuǎn)后的因子系數(shù)已經(jīng)向兩級(jí)分化，有了鮮明的實(shí)際意義。F1中系數(shù)絕對(duì)值大的主要有x1、x2、x3、x4、x6，F(xiàn)2主要由x5 、x7確定。

通過(guò)SPSS統(tǒng)計(jì)軟件做數(shù)據(jù)處理后，自動(dòng)產(chǎn)生了Fac1_1，F(xiàn)ac2_1兩個(gè)因子得分，這兩個(gè)因子得分可以代替原來(lái)數(shù)據(jù)75.149%的信息量，然后則可以應(yīng)用公式:F=( Fac1_1+ Fac2_1)/F和兩個(gè)因子得分的值，可求得因子得分的排名和綜合得分的評(píng)價(jià)分析值，如表5。

四、結(jié)論

根據(jù)上面的分析結(jié)果，依照城市三次排名和綜合得分，通過(guò)考察三次得分的正負(fù)值情況，并結(jié)合排名加以綜合，可以劃分出以下三類(lèi)城市。高貢獻(xiàn)值的城市:北京、天津;中等貢獻(xiàn)值的城市:大連、沈陽(yáng)、濟(jì)南;低貢獻(xiàn)值的城市:太原、青島、唐山、石家莊。在這一劃分標(biāo)準(zhǔn)下，我們可以對(duì)環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有“京津?yàn)楹诵?，省?huì)為重點(diǎn)，東北社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展需側(cè)重，華北社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展需平衡” 的初步認(rèn)識(shí)。在這一研究的基礎(chǔ)上，展開(kāi)深一層次的研究，有助于我們更詳盡、更深入地了解環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的經(jīng)濟(jì)循環(huán)模式、擴(kuò)張模式，從而制定更適合這一地區(qū)經(jīng)濟(jì)全面、穩(wěn)定、健康的發(fā)展計(jì)劃，增加每一個(gè)城市的貢獻(xiàn)值。

參考文獻(xiàn):

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