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        廣東省各市綜合發(fā)展水平分析評價

        2013-08-13 06:44:16□文/劉
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2013年1期
        關(guān)鍵詞:水平發(fā)展

        □文/劉 航

        (江西理工大學(xué) 江西·贛州)

        一、原始數(shù)據(jù)及指標(biāo)解釋

        我們選取反映城市綜合發(fā)展水平的11個指標(biāo),其中包括9個社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo),分別為:X1-非農(nóng)業(yè)人口數(shù)(萬人);X2-工業(yè)總產(chǎn)值(萬元);X3-貨運(yùn)總量(萬噸);X4-第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)(萬人);X5-地方政府預(yù)算內(nèi)收入(萬元);X6-城鄉(xiāng)居民年底儲蓄余額(萬元);X7-在崗職工人數(shù)(萬人);X8-在崗職工工資總額(萬元);X9-每萬人擁有汽車數(shù)(輛)。其中,2個城市公共設(shè)施水平指標(biāo):X10-人均擁有鋪裝道路面積(平方米);X11-人均綠地面積(平方米)。指標(biāo)的選取參考了《廣東統(tǒng)計年鑒》中指標(biāo)的設(shè)置。數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計年鑒(2010)》。

        二、因子分析法基本原理

        R型因子分析的數(shù)學(xué)模型:

        ①m≤p;

        ②Cov(F,ξ)=0,即 F 和 ξ不相關(guān)的;

        ③D(F)=I(m單位陣),即 F1…Fm不相關(guān)且方差皆為即ξ1…ξp不相關(guān),且方差不同。

        其中,X是可實(shí)測的p個指標(biāo)所構(gòu)成的p維隨機(jī)向量,F(xiàn)是不可觀測的向量,被稱為的公共因子或潛因子,即綜合變量,可以把它們理解為在高維空間中的互相垂直的m個坐標(biāo)軸;稱?ij為因子載荷,是第i個變量在第j個公共因子上的負(fù)荷,如果把變量Xi看成m維因子空間中的一個向量,則?ij表示Xi在坐標(biāo)軸Fj上的投影,矩陣A稱為因子載荷矩陣;稱ξ為X的特殊因子。

        三、分析過程及結(jié)果

        將相關(guān)數(shù)據(jù)輸入SPSS13.0軟件,利用這些變量研究各市的綜合發(fā)展水平。

        (一)提取公共因子。對反映城市綜合發(fā)展水平的11個指標(biāo)建立因子分析模型。按照特征根大于1的原則,選入2個公共因子,其累計方差貢獻(xiàn)率為86.9%,特征根以及累計貢獻(xiàn)率、碎石圖、因子載荷矩陣如表1所示。(表1)表1給出了所有的主成分,且按照特征根從大到小的次序排列。從表1中可以看出,第一主成分特征根為7.897,方差貢獻(xiàn)率為71.793%,第二主成分特征根為1.665,解釋了總變異的15.135%,兩個主成分的累積貢獻(xiàn)率是86.928%,因此這兩個成分基本上反映了原始的11個變量指標(biāo)提供的足夠信息。

        表1 主成分列表

        (二)計算因子得分。以各因子的方差貢獻(xiàn)率占三個因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總,得出各城市的綜合得分F,即:

        由SPSS13.0軟件得到運(yùn)行結(jié)果并計算綜合得分,以F1因子得分為x軸,F(xiàn)2因子得分為y軸,畫出各城市的因子得分如下,見圖 1。(圖 1)

        (三)結(jié)果分析。由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出,公共因子F1在X1(非農(nóng)業(yè)人口數(shù))、X2(工業(yè)總產(chǎn)值)、X3(貨運(yùn)總量)、X4(第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù))、X5(地方政府預(yù)算內(nèi)收入)、X6(城鄉(xiāng)居民年底儲蓄余額)、X7(在崗職工人數(shù))、X8(在崗職工工資總額)、X9(每萬人擁有汽車數(shù))上的載荷值都很大,X1、X7、X8、X9是反映城市規(guī)模的指標(biāo),X2、X3反映城市工業(yè)發(fā)展規(guī)模,X4反映城市第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模,X5是政府作為國家的管理者和國有資產(chǎn)的所有者而獲得的收入,X6則在一定程度上反映了居民的收入水平,而在我國現(xiàn)今的收入分配格局下,政府和居民是再分配收入的獲得大戶,因而X5、X6則在一定程度上反映了城市的國民收入水平,因而F1為反映城市規(guī)模及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的公共因子,在這個因子上的得分越高,城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,城市規(guī)模越大;公共因子F2由于在X10(人均擁有鋪裝道路面積)、F11(人均公共綠地面積)上的載荷較大,是反映城市基礎(chǔ)設(shè)施水平的公共因子,在此因子上的得分則反映了一個城市的基礎(chǔ)設(shè)施水平。有了各個公共因子合理的解釋,結(jié)合各個城市在兩個公共因子上的得分和綜合得分,就可對各中心城市的綜合發(fā)展水平進(jìn)行評價了。在城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模因子F1上得分最高的前三個城市依次是廣州、深圳和佛山,其中廣州的得分為3.5,深圳為1.84,遠(yuǎn)高于其他城市,這就是說就城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模而言,廣州、深圳是廣東省最大的城市,且其規(guī)模遠(yuǎn)大于其他城市。深圳、珠海、河源和東莞在F2上的得分較高,其中由于廣州在X10(人均擁有鋪裝道路面積)、F11(人均公共綠地面積)上的數(shù)據(jù)沒有,無法確定;而茂名、揭陽得分較低,說明深圳、珠海、河源和東莞等城市基礎(chǔ)設(shè)施在全國是較好的,而茂名、揭陽等城市的基礎(chǔ)設(shè)施相對較差,還需要下大力氣進(jìn)行改善。

        圖1 各城市兩因子得分散點(diǎn)圖

        將各城市在三個因子上的得分進(jìn)行加權(quán)綜合,就得到了綜合得分。根據(jù)綜合得分就可綜合評價城市的發(fā)展水平。綜合得分前四名的城市依次是廣州、深圳、佛山和東莞;綜合得分最低的四個城市依次是汕尾、云浮、潮州、陽江。再結(jié)合各因子得分進(jìn)行分析,廣州、深圳在城市規(guī)模及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面均位于前列。而綜合得分較低的城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上得分都較低,在城市發(fā)展戰(zhàn)略上應(yīng)把經(jīng)濟(jì)的發(fā)展放在首位,只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展了,城市設(shè)施水平及其他方面才能搞上去。

        [1]夏國恩,蘭政海.基于因子分析的廣西各城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2009.12.

        [2]任勝鋼,彭建華.基于因子分析法的中國區(qū)域創(chuàng)新能力的評價及比較[J].系統(tǒng)工程,2007.2.

        [3]王昆,廖涵.國內(nèi)投入、中間進(jìn)口與FDI垂直溢出——基于非競爭型投入產(chǎn)出表的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2011.1.

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