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        吉林省縣級市社會經(jīng)濟的影響因素分析

        2020-04-03 13:34:17吳桐李紅玥
        今日財富 2020年9期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟發(fā)展

        吳桐 李紅玥

        針對吉林省縣域經(jīng)濟發(fā)展問題,用SPSS軟件,采用線性回歸、因子分析方法,對全省39個縣市的縣域經(jīng)濟綜合實力進行了分析,按照得分將其分為發(fā)達、中等發(fā)達、欠發(fā)達三種類型,發(fā)現(xiàn)吉林省的縣域綜合經(jīng)濟實力呈現(xiàn)出以長春為核心,向外圍城市擴散,并且逐漸減弱,發(fā)展不平衡的規(guī)律。為解決此現(xiàn)象,應加速吉林省縣域經(jīng)濟發(fā)展,以促進吉林省全面發(fā)展。

        一、引言

        (一)研究背景

        從近些年吉林省的經(jīng)濟發(fā)展狀況中,我們可以看出:縣域經(jīng)濟是全省經(jīng)濟的一個最基本單位,全省經(jīng)濟應該以縣域經(jīng)濟為出發(fā)點,以此注入活力和動力,如果各個縣域的經(jīng)濟能夠持續(xù)發(fā)展,則全省的經(jīng)濟呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢。發(fā)展縣域經(jīng)濟,縮小地區(qū)差距,促進持續(xù)發(fā)展實行全面振興。同時,吉林省縣域經(jīng)濟仍然存在不少問題亟待解決,如:經(jīng)濟總量較小、總體實力較弱、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)較為單一、區(qū)域發(fā)展不平衡等。

        (二)研究意義

        強省的關(guān)鍵在于強縣??h域經(jīng)濟發(fā)展的程度,決定著全省經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)模和層次水平??s小與發(fā)達省區(qū)的差距,關(guān)鍵在于發(fā)展縣域經(jīng)濟。

        吉林省縣域經(jīng)濟發(fā)展,應該堅持農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化“三化”齊頭進;做到強縣富民,壯大縣域經(jīng)濟實力,統(tǒng)籌經(jīng)濟社會發(fā)展,推進城鄉(xiāng)一體化;發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢,注重可持續(xù)發(fā)展,走縣域經(jīng)濟生態(tài)化道路。

        二、吉林省縣級市社會經(jīng)濟現(xiàn)狀分析

        縣域經(jīng)濟主要指吉林省下屬縣級市域的經(jīng)濟,在國民經(jīng)濟中占有十分重要的的地位。吉林省是農(nóng)業(yè)大省,縣域土地遼闊,約為18.0萬平方公里,占全省總面積的96.3%;縣域人口數(shù)達1918.2萬人,約占全省總?cè)丝诘?0.4%;縣域GDP為5346.5億元,占全省GDP的56.5%??梢?,縣域經(jīng)濟的發(fā)展對于吉林省整體經(jīng)濟的振興具有至關(guān)重要的作用。但是,吉林省的縣域經(jīng)濟發(fā)展總體水平不高,只有延吉市能夠進入全國百強縣。

        三、吉林省縣級市社會經(jīng)濟實證研究

        (一)數(shù)據(jù)選取

        本文數(shù)據(jù)根據(jù)《吉林省統(tǒng)計年鑒2018》選取相關(guān)數(shù)據(jù),縣(市)社會經(jīng)濟發(fā)展具有代表性的8項指標,即:園林水果產(chǎn)量(X1,噸)、民用汽車擁有量(X2,輛)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(X3,戶)、房地產(chǎn)開發(fā)投資住宅(X4,萬元)、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)(X5,床)、公共圖書館圖書總藏量(X6,千冊)、氮氧化物排放量(X7,噸)、失業(yè)保險參保人數(shù)(X8,人)。利用SPSS統(tǒng)計分析軟件,進行主成分分析。

        (二)實證方法

        本文應用SPSS軟件對指標數(shù)據(jù)進行標準化處理進行統(tǒng)計分析,運用線性回歸、因子分析進行分析研究。

        因子分析是用少數(shù)幾個隨機變量去描述許多變量之間的協(xié)方差系,通過研究變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣,把這些變量間錯綜復雜的關(guān)系歸結(jié)成少數(shù)幾個綜合因子,找出隱藏在變量背后具有共性的因子,并據(jù)此對變量進行分類的一種統(tǒng)計分析方法。為使數(shù)據(jù)能放在一起比較, 首先需要對原始數(shù)據(jù)進行標準化。

        1.KMO和Bartlett的檢驗

        為了檢驗所選指標是否適用因子分析,本文首先進行了KMO和Bartlett檢驗,結(jié)果顯示,KMO值為0.804,遠大于0.5,說明本文引用的相關(guān)數(shù)據(jù)具有較高的效度,且Bartlett檢驗中的SIG為0.000,拒絕相關(guān)矩陣為單位矩陣的零假設(shè),符合標準。綜上,所得數(shù)據(jù)可以進行因子分析。

        2.綜合因子的確定

        本次研究中對8個影響因子進行因子分析,根據(jù)碎石圖的走勢來看,前3個因子的特征值均大于等于1,且波動較大,從第四個因子開始,特征值均小于1,且波動較為平緩。由此可見,本次研究將得到3個因子,而這3個因子的累計可解釋81.067%的方差,說明因子分析結(jié)果符合要求。

        四、綜合結(jié)論

        根據(jù)聚類分析的結(jié)果,按照吉林省縣級市社會經(jīng)濟發(fā)展水平的相似程度,將39個縣級市分為3組:第一類為延吉市、農(nóng)安縣、梅河口市、公主嶺市一直到敦化市(共11個市縣),其中農(nóng)安縣經(jīng)濟發(fā)展水平最高,而梅河口市,公主嶺市,以及德惠市和榆樹市,均在農(nóng)業(yè),工業(yè)和服務(wù)業(yè)等不同領(lǐng)域上有著較好的發(fā)展,故而這些地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿^高。第二類為通化縣,輝南縣,舒蘭市,長嶺縣,集安市一直到扶余市(27個市縣),這些市縣在其特有的領(lǐng)域發(fā)展較好,但是由于地理因素以及人文因素他們的發(fā)展?jié)摿H次于第一類。第三類為長白朝鮮自治縣(共1個市縣),由于地處吉林省東部、延邊州中部、長白山脈北麓,距離省會城市較遠人數(shù)較少,從而經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿^差。(作者單位:長春財經(jīng)學院經(jīng)濟學院)

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