楊婷婷，陳英鳳，樊華術(shù)

（賀州學(xué)院，廣西 賀州 542899）

自改革開放以來，我國實(shí)行沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略、西部大開發(fā)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵東西互動，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。但是隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展變化，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸形成了一種不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象。各地區(qū)由于受到自然資源、經(jīng)濟(jì)政策、人力資源投入不平衡等因素影響，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異越來越大，影響了社會的進(jìn)一步發(fā)展［1］。因此，本文從經(jīng)濟(jì)、人力資源與環(huán)境3個方面入手，研究我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的情況，對各個城市的綜合得分進(jìn)行評價，總結(jié)出我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的原因，提出縮短差距和促進(jìn)各省協(xié)調(diào)發(fā)展的對策。

1 因子分析原理及步驟

因子分析法是指從研究指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些信息重疊、具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法?；舅枷胧牵焊鶕?jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低，每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。

因子分析法的步驟：

①根據(jù)研究問題選取原始變量，輸入原始數(shù)據(jù)；

②對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理及進(jìn)行可行性檢驗(yàn)；

③求解初始公共因子以及因子載荷矩陣；

④利用旋轉(zhuǎn)因子法使得因子變量更具有解釋性；

⑤計(jì)算因子得分；

⑥依據(jù)因子得分值和綜合得分情況，進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2 我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異分析的指標(biāo)體系及其綜合評價

2.1 評價我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異指標(biāo)體系的建立

秉著科學(xué)性、實(shí)用性、可行性、完備性與嚴(yán)謹(jǐn)性的原則，對我國的31個省區(qū)市，從《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》選取了18項(xiàng)反映社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)指標(biāo)，構(gòu)建中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的評價體系。在標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上，將少年兒童撫養(yǎng)比、工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)廢氣排放總量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量取倒數(shù)正向化，使其更加具有可比性。

表1 評價我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的指標(biāo)體系

2.2 因子分析法對我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的評價

2.2.1 因子分析的可行性檢驗(yàn)。用SPSS23.0分別對選取的3個指標(biāo)體系共18個指標(biāo)進(jìn)行因子分析，首先通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)，判斷是否適合做因子分析。

表2 因子分析可行性檢驗(yàn)

一般地，在實(shí)際論證中，KMO值在0.7以上，適合做因子分析；在0.5以下，不適合做因子分析。從表2可以看出，KMO值為0.768，而Barlett球形檢驗(yàn)的顯著性為0.000，小于0.05，變量間有較強(qiáng)相關(guān)，所以數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.2.2 提取公因子變量。得到了原始變量的總方差解釋情況如表3所示。按照特征根大于1的原則，第一個公因子特征根為7.642，占特征根總和的百分比為42.457%；第二個公因子特征根為4.514，占特征根總和的百分比為25.079%；第三個公因子特征根為3.022，占特征根總和的百分比為16.791%；第四個公因子特征根為1.178，占特征根總和的百分比為6.543%，由于前4個公因子的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到90.870%，說明總體90.870%的信息可以由這4個因子來解釋，原始變量所包含的信息較大程度得到了保留。

2.2.3 利用旋轉(zhuǎn)因子法使得因子變量更具解釋性。計(jì)算得到的因子載荷矩陣以及使用方差極大正交旋轉(zhuǎn)方法得到的因子載荷矩陣如表4所示。

由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一個公因子F1在X1（地區(qū)生產(chǎn)總值）、X5（全社會固定資產(chǎn)投資）、X6（最終消費(fèi)）、X7（年底總?cè)丝冢?、X10（高等學(xué)校畢業(yè)生人數(shù)）、X11（專業(yè)技術(shù)人員年末人數(shù)）上的載荷值都很大，它們共同反映了城市發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)。第二個公因子F2在X2（人均地區(qū)生產(chǎn)總值）、X3（城市居民家庭人均全年消費(fèi)性支出）、X4（農(nóng)村居民家庭人均全年消費(fèi)性支出）、X9（少年兒童撫養(yǎng)比）、X12（在崗職工平均工資）、X13（城市用水普及率）、X14（每萬人擁有公共交通車輛）上的載荷值較大，其中X2、X3、X4、X9、X12共同反映了我國城市居民的收入與消費(fèi)水平，X13和X14共同反映了城市基礎(chǔ)設(shè)施水平的公共因子。第三個公因子F3在X15（工業(yè)二氧化硫排放量）、X16（工業(yè)煙塵排放量）、X17（工業(yè)廢氣排放量）、X18（工業(yè)廢水排放量）上的載荷值較大，它反映了城市工業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)。第四個公因子F4在X8（自然增長率）的載荷值較大。

2.2.4 計(jì)算因子變量得分。為進(jìn)一步對我國各省區(qū)市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行比較和解釋，用回歸方法，并以各因子的方差貢獻(xiàn)率占總因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重加權(quán)求和，算出各因子變量得分，從而得出我國31個省區(qū)市綜合得分，計(jì)算公式如下：

3 因子分析的評價結(jié)果分析

從表5可以看出，在反映城市規(guī)模的因子上得分最高的前5個省區(qū)市分別是北京、上海、廣東、江蘇、山東。北京、上海是我國發(fā)展規(guī)模迅速的城市，經(jīng)濟(jì)水平高，而廣東、山東、江蘇位于沿海地區(qū)，在地理位置上具有極大的優(yōu)勢，擁有許多港口，對外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系便利，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體高于其他的省份。城市規(guī)模較小、發(fā)展較慢的是寧夏、青海、甘肅等地區(qū)，這些城市基本分布于我國西部地區(qū)，地勢復(fù)雜，高寒、缺水、土地沙漠化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，居民的文化素質(zhì)普遍不高。

表3 因子解釋原有變量的總方差情況

表4 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系中旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣a

表5 各省區(qū)市綜合得分排名

從公因子中可以看出北京、上海、天津得分較高，說明居民收入和消費(fèi)水平較高，城市基礎(chǔ)設(shè)施也比較完善；而甘肅、西藏、貴州等地區(qū)的得分較低，說明這些地區(qū)的居民收入和消費(fèi)水平偏低，城市基礎(chǔ)設(shè)備也比較落后。

在因子中，北京、上海、廣東、浙江的得分較高，可以看出這幾個城市的工業(yè)發(fā)展水平在全國排名靠前；得分較低的是新疆、寧夏、內(nèi)蒙古等地區(qū)，這些地區(qū)發(fā)展較慢，工業(yè)發(fā)展不如發(fā)達(dá)的地區(qū)。

第四個公因子反映的是我國人口自然增長率，山東、寧夏、新疆、海南、福建的得分較高，吉林、遼寧和黑龍江的得分較低。從1962年開始，青海、寧夏、新疆、福建等省區(qū)市的自然增長率躍居全國前列，這一形勢大體上一直保持到現(xiàn)在。

從以上分析可以看出，在城市發(fā)展中應(yīng)該把經(jīng)濟(jì)發(fā)展放在第一位，經(jīng)濟(jì)發(fā)展起來了，居民的生活水平、消費(fèi)水平才能提高。就綜合得分情況而言，普遍沿海地區(qū)高于中部地區(qū)，東部地區(qū)高于西部地區(qū)，南方地區(qū)高于北方地區(qū)。綜合得分排名靠前的幾個城市分別為北京、上海、江蘇、廣東、浙江。這幾個省區(qū)市都在東部地區(qū)，發(fā)展歷史比較悠久、工業(yè)基礎(chǔ)雄厚、技術(shù)力量強(qiáng)、勞動力文化素質(zhì)較高。綜合得分較低的5個城市依次是青海、內(nèi)蒙古、寧夏、吉林、甘肅，發(fā)展較為落后，工業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)力量均不如東部地區(qū)。但是這些地區(qū)土地面積大、礦產(chǎn)資源豐富、具有較大的開發(fā)潛力。

4 縮小我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的建議

根據(jù)上述計(jì)算與分析可以看出，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不平衡的現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了經(jīng)濟(jì)整體水平的提升，不利于全面小康社會的建設(shè)。針對這種現(xiàn)象，提出以下幾點(diǎn)建議。

4.1 完善區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)戰(zhàn)略

完善的經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策制度是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的保障。加強(qiáng)對現(xiàn)行政策制度的調(diào)整，充分發(fā)揮政府的引導(dǎo)和推動作用。由于中西部與沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異，優(yōu)惠政策應(yīng)該更多地偏重于落后地區(qū)，制定符合經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略。通過發(fā)展沿海地區(qū)帶動中西部地區(qū)的發(fā)展，提高落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展積極性，有序推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)全面、可持續(xù)發(fā)展［2］。

4.2 充分利用現(xiàn)有資源

中西部地區(qū)普遍土地面積較大、礦產(chǎn)資源比較豐富、重工業(yè)基礎(chǔ)較好，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，我們應(yīng)該充分利用現(xiàn)有的資源條件。另外，中西部地區(qū)市場容量大、勞動力成本低，政府應(yīng)充分發(fā)揮中西部地區(qū)的優(yōu)勢，加強(qiáng)各區(qū)域間的合作與共同發(fā)展，促進(jìn)中西部地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，培養(yǎng)人才的激勵約束機(jī)制，制定相應(yīng)的措施，推動中西部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展［3］。

4.3 提高區(qū)域合作，增強(qiáng)共贏意識

政府鼓勵地方進(jìn)行區(qū)域合作，增強(qiáng)共贏意識。地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)之間應(yīng)該共同形成一個競爭、開放、統(tǒng)一的國內(nèi)大市場。在政策上應(yīng)嚴(yán)打嚴(yán)抓，避免地方政府實(shí)行地方政策保護(hù)。

4.4 加強(qiáng)環(huán)境建設(shè)和污染防治工作

改革開放以來，許多地區(qū)為了加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，忽略了對環(huán)境的保護(hù)，導(dǎo)致霧霾、沙塵暴、土地沙漠化問題越來越嚴(yán)峻。為此，應(yīng)加強(qiáng)環(huán)境建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作。對經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速的沿海地區(qū)，應(yīng)加強(qiáng)污染控制和污染治理工作；對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后的中西部地區(qū)，在提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，要保護(hù)好我們的家園，提高中西部的綠化率，退耕還林，改變中西部土地沙漠化的問題。