摘 要：縣域經(jīng)濟是以縣級行政區(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，縣域經(jīng)濟的發(fā)展對推動國民經(jīng)濟持續(xù)快速健康發(fā)展和全面建設小康社會具有十分重要的意義。結合湖北省縣域經(jīng)濟發(fā)展的具體情況，構建了湖北省縣域經(jīng)濟運行監(jiān)測與評價指標體系，利用因子分析方法對2009年湖北省的71個縣市進行了實際監(jiān)測與評價，完成了對選中的縣市發(fā)展程度的排名，實證分析結果表明湖北省縣市之間在經(jīng)濟發(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。

關鍵詞：縣域經(jīng)濟；因子分析；監(jiān)測；評價指標體系

中圖分類號：F127 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）12-0134-03

縣域經(jīng)濟是指在縣域內(nèi)以城鎮(zhèn)為中心，以農(nóng)村為基地，各種經(jīng)濟成分有機構成的一種區(qū)域性經(jīng)濟。它處于宏觀經(jīng)濟與微觀經(jīng)濟的結合部、城市經(jīng)濟與農(nóng)村經(jīng)濟的連接點，是國民經(jīng)濟的重要組成部分，是社會經(jīng)濟功能比較完善的基本單元。黨的十七大提出到2020年實現(xiàn)全面建設小康社會目標，這是一項艱巨的任務。加快縣域經(jīng)濟發(fā)展，壯大縣域經(jīng)濟實力，對于繁榮農(nóng)村經(jīng)濟，推動國民經(jīng)濟持續(xù)快速健康發(fā)展和全面建設小康社會具有十分重要的意義。湖北省作為中國中部戰(zhàn)略的支點，雖然2009年縣域生產(chǎn)總值達到7 208.6億元，同比增長15%，對全省地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻率達到59.3%；但是，自2005年后，湖北省的縣市連續(xù)四年未進全國百強縣市。本文根據(jù)2009年湖北省縣域經(jīng)濟的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，設計一套指標體系來監(jiān)測與評價湖北省縣域經(jīng)濟運行狀況，促進湖北省縣域經(jīng)濟的發(fā)展。

一、指標設計及研究

為了對湖北省縣域經(jīng)濟運行進行監(jiān)測與評價，根據(jù)科學性與實用性相統(tǒng)一、系統(tǒng)性與層次性相統(tǒng)一、完備性與簡明性相統(tǒng)一、穩(wěn)定性與動態(tài)性相統(tǒng)一的原則，設計出以下指標，具體指標含義（見表1）。

從上面的18個具體指標可以看出，指標均為正指標，也就是說指標數(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變量（指標）中選擇少數(shù)幾個綜合變量的一種降維多元統(tǒng)計分析方法，以達到數(shù)據(jù)簡化的目的。在分析處理眾多變量問題時，變量間往往相關性極為密切，使觀測數(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的綜合變量盡可能地反映原來變量的信息，這些不可觀測的少數(shù)幾個綜合變量稱為公因子。研究針對指標較多，樣本較大的特點選用因子分析，將原始指標簡化成若干公因子，運用公因子的貢獻率作為權重，最終以71個縣市的數(shù)據(jù)作為樣本進行湖北省縣域經(jīng)濟運行監(jiān)測與評價的樣本數(shù)據(jù)。因子分析利用統(tǒng)計軟件SPSS 17．0完成。

二、湖北省縣域經(jīng)濟運行監(jiān)測與評價分析

1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源說明

對縣域經(jīng)濟運行監(jiān)測與評價，評價的對象是縣域經(jīng)濟，研究樣本也應是各個縣域經(jīng)濟。2009年底，湖北省有80個縣和市，這80個縣（市）均為以縣級行政區(qū)劃為地理空間、以市場為導向、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，因此，選取這80個縣（市）經(jīng)濟單位為研究樣本。計算縣域經(jīng)濟運行監(jiān)測與評價指標值的原始數(shù)據(jù)來源于湖北省統(tǒng)計年鑒（2010年）以及政府工作報告（2010年），數(shù)據(jù)的預處理主要包括以下幾個方面：（1）將獲取的原始數(shù)據(jù)資料進行整理，剔去數(shù)據(jù)殘缺的9個縣市，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；（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)總值比重指標外，其他的指標都以地區(qū)常住人口數(shù)為基數(shù)計算成相對應的16個相對指標數(shù)據(jù)；（3）由于各個指標數(shù)據(jù)之間的度量單位不同，必須進行數(shù)據(jù)標準化處理，在這里采用Z—score法，其計算過程將在SPSS軟件中完成。

2.樣本數(shù)據(jù)的檢驗

SPSS提供了兩種檢驗方法:KMO檢驗和巴特利特球度檢驗，樣本數(shù)據(jù)檢驗結果（見表2）。

表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗

由表2可以看出，對于KMO的檢驗，檢驗值為0．791＞0．500，表明適合進行因子分析;從Bartlett球度檢驗結果來看，自由度為153，檢驗值為1 152.559顯著性水平為0．000，說明各變量的獨立性假設不成立，故適合進行因子分析。

3.計算相關矩陣特征值、方差貢獻率并提取公共因子

根據(jù)計算相關矩陣的特征值和方差貢獻率，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)計算結果，公共因子有5個，其方差累積貢獻率已達76.763%，而且這5個公共因子互不相關，克服了原指標多重共線性的影響。所以只要選擇前5個公共因子，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構不夠簡單，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，不便于對公共因子進行解釋。為此必須對因子荷載矩陣實行旋轉，使因子荷載矩陣中的因子荷載的平方值向0和1兩個方向分化，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。最常用的旋轉方式是最大方差旋轉法，采用該方法對因子荷載矩陣進行旋轉得到矩陣。

從旋轉后的因子荷載矩陣可以進行以下分析：年末金融機構人均存款余額（X10）、居民人均儲蓄存款總額（X11）、年末金融機構人均貸款余額（X12）、人均利潤總額（X17）、人均社會消費品零售總額（X18），在公共因子F1上有高荷載，這5個指標反映了縣域經(jīng)濟發(fā)展的總量規(guī)模，因此可以把F1稱為經(jīng)濟總量因子，該因子對湖北省縣域發(fā)展的貢獻率為25．768%。

第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比重（X3）、全社會固定資產(chǎn)投資人均完成額（X4）、地方財政一般預算人均收入（X5）、人均財政支出（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個指標反映了縣域經(jīng)濟發(fā)展的產(chǎn)出情況，因此可以把F2稱為經(jīng)濟發(fā)展因子，該因子對湖北省縣域發(fā)展的貢獻率為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)村居民人均消費性支出（X9）在公共因子F3上有高荷載，這3個指標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湖北省縣域發(fā)展的貢獻率為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個指標反映了縣域就業(yè)和未來發(fā)展的潛力情況，因此可以把F4稱為社會穩(wěn)定因子，該因子對湖北省縣域發(fā)展的貢獻率為7．926%。

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

5.計算因子得分

明確了每個主因子的含義之后，需要計算因子得分以及綜合因子得分，以便于對71個縣市發(fā)展水平進行排序，客觀評價2009年湖北省縣域發(fā)展狀況。估計因子得分有很多種方法，本文采取回歸法計算因子得分。通過軟件計算，得出因子系數(shù)矩陣得分。根據(jù)因子得分的計算公式，可以計算出每個單項主因子得分，并以旋轉后的方差貢獻率為權重，計算綜合因子得分。單項主因子得分、綜合因子得分以及排名情況。通過綜合因子得分的高低對湖北省選中的縣市發(fā)展狀況進行排名，可以很清楚地了解到每個縣市的綜合發(fā)展狀況在選中的71個縣市中的位置；通過各個主因子得分高低對縣市進行排名，可以發(fā)現(xiàn)各個縣市發(fā)展的優(yōu)勢和劣勢。

三、研究結論

根據(jù)P135表3中的數(shù)據(jù)，對選中的71個縣市的主因子得分和綜合得分情況進行描述性分析，可發(fā)現(xiàn)以下情況：（1）五個主因子得分平均值都較低，人均收入因子和社會穩(wěn)定因子低于零，說明湖北省縣域經(jīng)濟總體發(fā)展狀況有待進一步提高，尤其是在收入和提供就業(yè)的機會及能力上更顯薄弱。（2）從全距、極值和標準差來看，反映出選中的71個縣市在五個主因子之間的差異，其中經(jīng)濟總量因子和經(jīng)濟發(fā)展因子差異更顯著，說明選中的71個縣市之間地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡。（3）從均值和中位數(shù)及偏度指標來看，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個縣市中有個別縣市收入較為低下，環(huán)境狀況較差，這是兩個較為危險的信號，應該引起相關部門的重視。

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