孫裕如

【摘要】本文透過(guò)2017年江蘇省內(nèi)13個(gè)省轄市的11項(xiàng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo)，使用主成分分析的方法，以91.113%的精度用兩個(gè)新指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的11個(gè)指標(biāo)，這兩個(gè)新標(biāo)是原來(lái)指標(biāo)的線性組合，且彼此之間還是互不相關(guān)的，從而有效地將一個(gè)11維變量系統(tǒng)降至2維，并利用綜合得分給出了這13個(gè)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的排序；最后根據(jù)以上分析，對(duì)13市的經(jīng)濟(jì)狀況作出了評(píng)價(jià)，可以為有關(guān)部門(mén)的決策提供科學(xué)的依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】江蘇 綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力 主成分分析

1 研究背景

2017年，江蘇省上下以習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想為指引，自覺(jué)踐行新發(fā)展理念，堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)下作總基調(diào)，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線經(jīng)濟(jì)社會(huì)——發(fā)展的穩(wěn)定性協(xié)調(diào)性明顯增強(qiáng)。全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展邁上新臺(tái)階，總體平穩(wěn)、穩(wěn)中有進(jìn)、穩(wěn)中向好。改革創(chuàng)新展現(xiàn)新活力。轉(zhuǎn)型升級(jí)取得新成效。發(fā)展質(zhì)量得到新提升。民生福祉獲得新改善，社會(huì)事業(yè)實(shí)現(xiàn)新進(jìn)步。

本文主要使用主成分分析法，對(duì)江蘇省13個(gè)市在2017年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r作評(píng)價(jià)，并分析各個(gè)市在江蘇省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的地位。

2數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理

本文數(shù)據(jù)來(lái)自江蘇省統(tǒng)計(jì)局以及江蘇省13市的統(tǒng)計(jì)公報(bào)，并且選取11個(gè)反映江蘇省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：（1）生產(chǎn)總值（億元）；（2）規(guī)模上丁業(yè)企業(yè)增加值（億元）；（3）社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）；（4）固定資產(chǎn)投資（億元）；（5）對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口總額（億美元）；（6）出口總額（億美元）；（7）第三產(chǎn)業(yè)投資（億元）；（8）-般公共預(yù)算收入（億元）；（9）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）；（10）農(nóng)村居民人均可支配收入（元））；（11）常住人口（萬(wàn)人），假設(shè)分別為X1，X2，X3，…，X11。

3模型

3.1數(shù)學(xué)模型

設(shè)有p個(gè)原有變量x1，x2，X3，…，Xp，且各變量（或經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后）的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。將每個(gè)原有變量用k（kVp）個(gè)因子f1，f2，f3，…fk的線性組合來(lái)表示：

這個(gè)式了是因子分析的數(shù)學(xué)模型，用矩陣表示為：X=AF+ε。A是因子載荷矩陣；F是公共因子；aij是因子載荷，表示第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷：ε是特殊因子。

3.2主成分分析的步驟

本數(shù)據(jù)的量綱不同，所以要消除數(shù)據(jù)的量綱，將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)矩陣，計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣；計(jì)算的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量；計(jì)算貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率；計(jì)算主成分和綜合得分。

4結(jié)論

通過(guò)SPSS計(jì)算可得到以下的結(jié)果：從下表可以看出，用2個(gè)主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為91.113%，即保留了原指標(biāo)信息的91.113%。

通過(guò)上述的計(jì)算，各主成分的方差貢獻(xiàn)率占兩個(gè)主成分總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總求㈩綜合得分，綜合得分：

Z=FACl_1*0.47258+FAC2_1*0.43855，可得綜合得分排名表2，如下表所示：

根據(jù)上述得分表明，將江蘇省的13市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況可以分為蘇南和蘇北地區(qū)，總體趨勢(shì)是南部強(qiáng)于北部，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平南北差異明顯，由南向北呈遞減的趨勢(shì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)是蘇南地區(qū)。

首先，蘇州市處于綜合排名的第一位，有著毗鄰上海優(yōu)越的地理位置，經(jīng)濟(jì)發(fā)展有上海作支撐，更是作為江蘇地區(qū)重要的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易城市，集中了各種大型企業(yè)，吸引了各方股東投資，吸引了很多技術(shù)應(yīng)用型人才，發(fā)展?jié)摿^大，但是要有危機(jī)意識(shí)。

南京是江蘇省的省會(huì)城市，素有“龍頭老大”之稱(chēng)，是江蘇省經(jīng)濟(jì)、政治、文化交流中心，是長(zhǎng)三角區(qū)域中心城市之一，在《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中被定位為長(zhǎng)三角地區(qū)的唯一特大型城市，在揚(yáng)子江城市群的建設(shè)中，南京也應(yīng)該樹(shù)立擔(dān)當(dāng)意識(shí)，主動(dòng)承擔(dān)起引領(lǐng)區(qū)域發(fā)展的重任。

無(wú)錫市位于長(zhǎng)江三角洲平原腹地，江蘇南部，太湖流域的交通中樞，京杭大運(yùn)河從中穿過(guò)。無(wú)錫北倚長(zhǎng)江，南瀕太湖，東接蘇州，西連常州，構(gòu)成蘇錫常都市圈。無(wú)錫一直穩(wěn)居第三，無(wú)錫是民族丁業(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)下業(yè)的搖籃，有“小上海”之稱(chēng)，是蘇南模式的發(fā)祥地。

同處蘇南。常州較無(wú)錫、蘇州稍微差了子江城市群，從而利用揚(yáng)子江城市群的發(fā)展拉動(dòng)蘇北地區(qū)的發(fā)展。必須繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)固定資產(chǎn)投資的投入力度，不僅要制定區(qū)域發(fā)展策略，更應(yīng)該加強(qiáng)區(qū)域問(wèn)的交流，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同謀求發(fā)展。與此同時(shí)，還要積極開(kāi)拓國(guó)際市場(chǎng)和努力引進(jìn)外資，加快市場(chǎng)的交流與融合，爭(zhēng)取與國(guó)際接。另外，我們必須繼續(xù)擴(kuò)大中心城市規(guī)模，提升中心城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，擴(kuò)大其輻射及周邊地區(qū)的帶動(dòng)作用，從而實(shí)現(xiàn)共同富裕。

因此，由于主觀賦權(quán)法，如層次分析法、德?tīng)柗品ǖ?。多是采用綜合評(píng)價(jià)的定性方法，這類(lèi)方法因受到人為主觀因素的影響，而主成分分析的優(yōu)點(diǎn)就是在主成分分析的過(guò)程中，達(dá)到兩個(gè)目的，第一個(gè)目的是降維，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，第二個(gè)目的是少數(shù)幾個(gè)主成分組成的數(shù)據(jù)矩陣還能夠反映大部分的數(shù)據(jù)信息。所以本文通過(guò)主成分分析，對(duì)2017年江蘇省內(nèi)13個(gè)省轄市的11項(xiàng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo)進(jìn)行分析，以91.113%的方差貢獻(xiàn)率由2個(gè)新指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的11個(gè)指標(biāo)，從而有效地起到了降維效果，且降維效果非常好，并根據(jù)上述結(jié)果，對(duì)江蘇省各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r作了分析。

參考文獻(xiàn)：

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