摘 要：縣域經(jīng)濟(jì)是以縣級(jí)行政區(qū)劃為地理空間，具有地域特色和功能完備的區(qū)域經(jīng)濟(jì)，縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展和全面建設(shè)小康社會(huì)具有十分重要的意義。結(jié)合湖北省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具體情況，構(gòu)建了湖北省縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用因子分析方法對(duì)2009年湖北省的71個(gè)縣市進(jìn)行了實(shí)際監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)，完成了對(duì)選中的縣市發(fā)展程度的排名，實(shí)證分析結(jié)果表明湖北省縣市之間在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上差距較大，部分縣市收入較為低下，環(huán)境質(zhì)量較差。

關(guān)鍵詞：縣域經(jīng)濟(jì)；因子分析；監(jiān)測(cè)；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

中圖分類號(hào)：F127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2012）12-0134-03

縣域經(jīng)濟(jì)是指在縣域內(nèi)以城鎮(zhèn)為中心，以農(nóng)村為基地，各種經(jīng)濟(jì)成分有機(jī)構(gòu)成的一種區(qū)域性經(jīng)濟(jì)。它處于宏觀經(jīng)濟(jì)與微觀經(jīng)濟(jì)的結(jié)合部、城市經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的連接點(diǎn)，是國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)功能比較完善的基本單元。黨的十七大提出到2020年實(shí)現(xiàn)全面建設(shè)小康社會(huì)目標(biāo)，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。加快縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，壯大縣域經(jīng)濟(jì)實(shí)力，對(duì)于繁榮農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展和全面建設(shè)小康社會(huì)具有十分重要的意義。湖北省作為中國中部戰(zhàn)略的支點(diǎn)，雖然2009年縣域生產(chǎn)總值達(dá)到7 208.6億元，同比增長(zhǎng)15%，對(duì)全省地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)率達(dá)到59.3%；但是，自2005年后，湖北省的縣市連續(xù)四年未進(jìn)全國百強(qiáng)縣市。本文根據(jù)2009年湖北省縣域經(jīng)濟(jì)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)一套指標(biāo)體系來監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)湖北省縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，促進(jìn)湖北省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

一、指標(biāo)設(shè)計(jì)及研究

為了對(duì)湖北省縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)，根據(jù)科學(xué)性與實(shí)用性相統(tǒng)一、系統(tǒng)性與層次性相統(tǒng)一、完備性與簡(jiǎn)明性相統(tǒng)一、穩(wěn)定性與動(dòng)態(tài)性相統(tǒng)一的原則，設(shè)計(jì)出以下指標(biāo)，具體指標(biāo)含義（見表1）。

從上面的18個(gè)具體指標(biāo)可以看出，指標(biāo)均為正指標(biāo)，也就是說指標(biāo)數(shù)值越大，表明其整體狀況越好。

研究方法。因子分析法是從多個(gè)變量（指標(biāo)）中選擇少數(shù)幾個(gè)綜合變量的一種降維多元統(tǒng)計(jì)分析方法，以達(dá)到數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化的目的。在分析處理眾多變量問題時(shí)，變量間往往相關(guān)性極為密切，使觀測(cè)數(shù)據(jù)所反映的信息有重疊。因此利用因子分析法便可通過較少的彼此間互不相關(guān)的綜合變量盡可能地反映原來變量的信息，這些不可觀測(cè)的少數(shù)幾個(gè)綜合變量稱為公因子。研究針對(duì)指標(biāo)較多，樣本較大的特點(diǎn)選用因子分析，將原始指標(biāo)簡(jiǎn)化成若干公因子，運(yùn)用公因子的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，最終以71個(gè)縣市的數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行湖北省縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的樣本數(shù)據(jù)。因子分析利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 17．0完成。

二、湖北省縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)分析

1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源說明

對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)的對(duì)象是縣域經(jīng)濟(jì)，研究樣本也應(yīng)是各個(gè)縣域經(jīng)濟(jì)。2009年底，湖北省有80個(gè)縣和市，這80個(gè)縣（市）均為以縣級(jí)行政區(qū)劃為地理空間、以市場(chǎng)為導(dǎo)向、優(yōu)化配置資源、具有地域特色和功能完備的區(qū)域經(jīng)濟(jì)，因此，選取這80個(gè)縣（市）經(jīng)濟(jì)單位為研究樣本。計(jì)算縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)指標(biāo)值的原始數(shù)據(jù)來源于湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒（2010年）以及政府工作報(bào)告（2010年），數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括以下幾個(gè)方面：（1）將獲取的原始數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理，剔去數(shù)據(jù)殘缺的9個(gè)縣市，分別是江夏、丹江口、秭歸、襄陽、老河口、棗陽、孝南、荊州區(qū)、隨縣等，有效樣本共71個(gè)；（2）將原始數(shù)據(jù)除萬元GDP能耗減低率和二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比重指標(biāo)外，其他的指標(biāo)都以地區(qū)常住人口數(shù)為基數(shù)計(jì)算成相對(duì)應(yīng)的16個(gè)相對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)；（3）由于各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的度量單位不同，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，在這里采用Z—score法，其計(jì)算過程將在SPSS軟件中完成。

2.樣本數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

SPSS提供了兩種檢驗(yàn)方法:KMO檢驗(yàn)和巴特利特球度檢驗(yàn)，樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果（見表2）。

表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)

由表2可以看出，對(duì)于KMO的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)值為0．791＞0．500，表明適合進(jìn)行因子分析;從Bartlett球度檢驗(yàn)結(jié)果來看，自由度為153，檢驗(yàn)值為1 152.559顯著性水平為0．000，說明各變量的獨(dú)立性假設(shè)不成立，故適合進(jìn)行因子分析。

3.計(jì)算相關(guān)矩陣特征值、方差貢獻(xiàn)率并提取公共因子

根據(jù)計(jì)算相關(guān)矩陣的特征值和方差貢獻(xiàn)率，以因子分析方法作為公共因子的提取方法，選定公共因子的提取原則為：特征值大于1。根據(jù)這一原則依據(jù)計(jì)算結(jié)果，公共因子有5個(gè)，其方差累積貢獻(xiàn)率已達(dá)76.763%，而且這5個(gè)公共因子互不相關(guān)，克服了原指標(biāo)多重共線性的影響。所以只要選擇前5個(gè)公共因子，其所代表的信息量已能比較充分地解釋并提供原始數(shù)據(jù)所能表達(dá)的信息。

4.求因子荷載矩陣，確定公共因子

如果初步得出的因子荷載矩陣結(jié)構(gòu)不夠簡(jiǎn)單，各公共因子的典型代表變量不是很突出，容易使公共因子的意義含糊不清，不便于對(duì)公共因子進(jìn)行解釋。為此必須對(duì)因子荷載矩陣實(shí)行旋轉(zhuǎn)，使因子荷載矩陣中的因子荷載的平方值向0和1兩個(gè)方向分化，即各變量在某公共因子上有高額荷載，而在其他公共因子上只要較小的荷載。最常用的旋轉(zhuǎn)方式是最大方差旋轉(zhuǎn)法，采用該方法對(duì)因子荷載矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)得到矩陣。

從旋轉(zhuǎn)后的因子荷載矩陣可以進(jìn)行以下分析：年末金融機(jī)構(gòu)人均存款余額（X10）、居民人均儲(chǔ)蓄存款總額（X11）、年末金融機(jī)構(gòu)人均貸款余額（X12）、人均利潤(rùn)總額（X17）、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額（X18），在公共因子F1上有高荷載，這5個(gè)指標(biāo)反映了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總量規(guī)模，因此可以把F1稱為經(jīng)濟(jì)總量因子，該因子對(duì)湖北省縣域發(fā)展的貢獻(xiàn)率為25．768%。

第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比重（X3）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資人均完成額（X4）、地方財(cái)政一般預(yù)算人均收入（X5）、人均財(cái)政支出（X6）、農(nóng)村人均用電量（X14）、人均工業(yè)總產(chǎn)值（X15）、人均利稅總額（X16）在公共因子F2上有高荷載，這7個(gè)指標(biāo)反映了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)出情況，因此可以把F2稱為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子，該因子對(duì)湖北省縣域發(fā)展的貢獻(xiàn)率為22．992%。

城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X7）、農(nóng)村居民人均純收入（X8）、農(nóng)村居民人均消費(fèi)性支出（X9）在公共因子F3上有高荷載，這3個(gè)指標(biāo)反映了縣域人均收入的情況，因此可以把F3稱為人均收入因子該因子對(duì)湖北省縣域發(fā)展的貢獻(xiàn)率為13．995%。

從業(yè)人員比重（X2）、人均耕地面積（X13）在公共因子F4上有高荷載，這2個(gè)指標(biāo)反映了縣域就業(yè)和未來發(fā)展的潛力情況，因此可以把F4稱為社會(huì)穩(wěn)定因子，該因子對(duì)湖北省縣域發(fā)展的貢獻(xiàn)率為7．926%。

萬元GDP能耗減低率（X1）在公共因子F5上有高荷載，這個(gè)指標(biāo)反映了縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境情況，因此可以把F5稱為環(huán)境發(fā)展因子，該因子對(duì)湖北省縣域發(fā)展的貢獻(xiàn)率為6．082%。

5.計(jì)算因子得分

明確了每個(gè)主因子的含義之后，需要計(jì)算因子得分以及綜合因子得分，以便于對(duì)71個(gè)縣市發(fā)展水平進(jìn)行排序，客觀評(píng)價(jià)2009年湖北省縣域發(fā)展?fàn)顩r。估計(jì)因子得分有很多種方法，本文采取回歸法計(jì)算因子得分。通過軟件計(jì)算，得出因子系數(shù)矩陣得分。根據(jù)因子得分的計(jì)算公式，可以計(jì)算出每個(gè)單項(xiàng)主因子得分，并以旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，計(jì)算綜合因子得分。單項(xiàng)主因子得分、綜合因子得分以及排名情況。通過綜合因子得分的高低對(duì)湖北省選中的縣市發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行排名，可以很清楚地了解到每個(gè)縣市的綜合發(fā)展?fàn)顩r在選中的71個(gè)縣市中的位置；通過各個(gè)主因子得分高低對(duì)縣市進(jìn)行排名，可以發(fā)現(xiàn)各個(gè)縣市發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

三、研究結(jié)論

根據(jù)P135表3中的數(shù)據(jù)，對(duì)選中的71個(gè)縣市的主因子得分和綜合得分情況進(jìn)行描述性分析，可發(fā)現(xiàn)以下情況：（1）五個(gè)主因子得分平均值都較低，人均收入因子和社會(huì)穩(wěn)定因子低于零，說明湖北省縣域經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展?fàn)顩r有待進(jìn)一步提高，尤其是在收入和提供就業(yè)的機(jī)會(huì)及能力上更顯薄弱。（2）從全距、極值和標(biāo)準(zhǔn)差來看，反映出選中的71個(gè)縣市在五個(gè)主因子之間的差異，其中經(jīng)濟(jì)總量因子和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子差異更顯著，說明選中的71個(gè)縣市之間地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。（3）從均值和中位數(shù)及偏度指標(biāo)來看，人均收入因子和環(huán)境發(fā)展因子呈左偏分布，這說明選中的71個(gè)縣市中有個(gè)別縣市收入較為低下，環(huán)境狀況較差，這是兩個(gè)較為危險(xiǎn)的信號(hào)，應(yīng)該引起相關(guān)部門的重視。

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