朱家明 孫榕竟

【摘? ?要】? ?經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力是區(qū)域綜合能力的重要組成部分，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平的綜合評價是正確認(rèn)識各地區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合實力，反映經(jīng)濟(jì)建設(shè)成就的重要研究內(nèi)容。根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究的相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合實際情況，構(gòu)建31個省、市、自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平綜合評價的指標(biāo)，利用因子分析和聚類分析分析方法，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而對全國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平做出客觀、準(zhǔn)確的評價。

【關(guān)鍵詞】? ?地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力;因子分析;聚類分析;綜合評價

Comprehensive Evaluation of the Dynamic Level of Regional Economic Development Based on Factor-Cluster Analysis

Zhu Jiaming， Sun Rongjing

（Anhui University of Finance and Economics， Bengbu 233030， China）

【Abstract】? ? The power of regional economic development is an important part of regional comprehensive ability. The comprehensive evaluation of the power level of regional economic development is an important research content to correctly understand the comprehensive strength of regional economy and reflect the achievements of economic construction. Based on the relevant literature of regional economic development research， combined with the actual situation， this paper constructs a comprehensive evaluation index of the economic development power level of 31 provinces， cities and autonomous regions， analyzes the original data by using factor analysis and cluster analysis methods， so as to make an objective， reliable and accurate evaluation of the economic development power level of all regions in the country.

【Key words】? ? ?regional economic development power; factor analysis; cluster analysis; comprehensive evaluation

〔中圖分類號〕? F224? ? ? ? ? ?〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕? A ? ?; ? ? ? ? ?〔文章編號〕 1674 - 3229（2021）01- 0062 - 06

0? ? ?引言

目前關(guān)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價，國內(nèi)已有許多學(xué)者對此展開研究，其中具代表性的有：張曉芮在對青海的經(jīng)濟(jì)研究中， 以青海8個有代表性的州市為樣本，研究發(fā)現(xiàn)青海省各州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差巨大[1];任志安等基于“五大發(fā)展理念”構(gòu)建了“CHIES”模型，選取了安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的C、H、I、E與S五個維度和22個指標(biāo)，通過熵值耦合法對安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平做出評價[2];盧榮偉選取地區(qū)生產(chǎn)總值等8項反映經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo)為評價指標(biāo)體系，利用多元統(tǒng)計分析中的因子分析和聚類分析，對桂林市16區(qū)縣2015年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合比較和評價，并進(jìn)一步分析差異存在原因[3]。從相關(guān)文獻(xiàn)可以看出， 針對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力的研究大多局限于部分地域的研究，缺少宏觀上對全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評估研究。本文將在此基礎(chǔ)上，從31個省、市、自治區(qū)著手整體分析全國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平。

1? ? ?地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平的因子分析

1.1? ?因子分析的基本原理

因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的多變量統(tǒng)計分析方法。采用這種方法就可以對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類歸并性的分析提取，將相關(guān)度較為密切的變量歸納為多個綜合指標(biāo)，同時令這些綜合指標(biāo)所綜合的信息相互不重疊，這些綜合指標(biāo)被定義為公共因子。因子分析法的核心是對若干綜合指標(biāo)進(jìn)行因子分析并提取公共因子，再以每個因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)與該因子的得分乘數(shù)之和構(gòu)造得分函數(shù)[4]。

目前綜合評價方法有指數(shù)法、模糊綜合評價法、灰色數(shù)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，但是它們均無法回避多因子問題。而因子分析法能夠?qū)⒍鄠€因子化成少數(shù)幾個因子，在分析問題時，用前后方差較大的主要因子取代所有因子，一方面大大減少計算量，另一方面較好地解讀出影響綜合評價的主要成分，所以本文采用因子分析方法對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平進(jìn)行分析。

1.2? ?建立地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合評價指標(biāo)體系

依據(jù)指標(biāo)選取的簡明科學(xué)原則、可量化原則、針對性原則等，分別從地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科研技術(shù)水平、居民生活水平三個方面選取了9個指標(biāo)構(gòu)建評價地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力的指標(biāo)體系（圖1）：地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)（X2）、貨運(yùn)量總計（X3）、工業(yè)污染治理完成投資（X4）、國內(nèi)專利申請受理項數(shù)（X5）、技術(shù)市場成交額（X6）、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)等品（X7）、居民消費價格指數(shù)（X8）、人均可支配收入（X9）。

衡量和評價一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力離不開多方面因素的影響。其中最為重要的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)即為地區(qū)生產(chǎn)總值，它反映了按照市場價格計算，當(dāng)?shù)爻ｑv企業(yè)或單位在一定期間內(nèi)的生產(chǎn)活動成果，反映其經(jīng)濟(jì)發(fā)展實況;固定資產(chǎn)是指企業(yè)單位生產(chǎn)經(jīng)營中需要使用的勞動資料，一般來說，固定資產(chǎn)的投資總額可以反映該地區(qū)實體經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)發(fā)展規(guī)模，只有充足的投資成本與穩(wěn)固的生產(chǎn)機(jī)械工具才能使生產(chǎn)過程順利進(jìn)行，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要基礎(chǔ);工業(yè)污染完成治理反映工業(yè)對生態(tài)環(huán)境的影響，污染治理完成的投資越多說明該地對生態(tài)環(huán)境的重視程度越高，越有利于后續(xù)可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛在動力體現(xiàn)在地區(qū)對科研的重視程度，本文選取了國內(nèi)專利申請受理項數(shù)、技術(shù)市場成交額、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)等品來衡量地區(qū)對科研的重視程度以及生產(chǎn)產(chǎn)品的品質(zhì)。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要當(dāng)?shù)鼐用竦膬?nèi)需消費來拉動，人均可支配收入越多，說明對消費的投入量越多，越有利于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的增長。

1.3? ?數(shù)據(jù)處理

對經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平進(jìn)行綜合多維評價，基于數(shù)據(jù)的可獲得性以及實際情況，選取2018年我國31個省、市、自治區(qū)9個指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來自于2018年各省、市、自治區(qū)的《統(tǒng)計年鑒》。因為數(shù)據(jù)中存在逆向指標(biāo)和量綱差異，為統(tǒng)一數(shù)據(jù)數(shù)量級并去除量綱，本文對所選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理結(jié)果見表1。

1.4? ?因子分析過程

對上述數(shù)據(jù)利用 SPSS 進(jìn)行因子分析，首先對其進(jìn)行相關(guān)系數(shù)及 KMO 和 Bartlett 檢驗，KMO 和 Bartlett 的檢驗結(jié)果見表2。

從KMO 和 Bartlett 的檢驗中可以看到，KMO值為0.604>0.5，sig 的值為 0，可以對變量作因子分析。

由表3可知，公共因子對各項指標(biāo)方差的反映程度都達(dá)到了 0.85 以上，所以用5項公因子來表示9項指標(biāo)是可行的且程度較高。

1.5? ?提取公因子

在Spss軟件中對主成分進(jìn)行方差解釋，解釋結(jié)果見表4。

表4中第一列為特征值（主成分的方差），第二列為各個主成分的貢獻(xiàn)率， 第三列為累積貢獻(xiàn)率，由表4看出前5個主成分的累計貢獻(xiàn)率就達(dá)到了89.547%>85%，所以選取主成分個數(shù)為5個。選 X1為第一主成分，X2為第二主成分，X3為第三主成分，X4為第四主成分，X5為第五主成分。且這5個主成分的方差和占全部方差的89.547%，即基本上保留了原來指標(biāo)的大部分信息，由此從原來的9個指標(biāo)變?yōu)?個指標(biāo)。

1.6? ?綜合評價函數(shù)確定

表4代表了各指標(biāo)與公共因子的線性關(guān)系，求得主要因子表達(dá)式如下：

F1=0.22*X1+0.001*X2-0.024*X3+0.057*X4-

0.086*X5+0.277*X6+0.301*X7-0.043*X8+0.461*X9

F2=0.039*X1-0.004*X2-0.005*X3+0.451*X4+0.026*X5-0.205*X6+0.078*X7+0.56*X8+0.005*X9

F3=0.243*X1+0.001*X2-0.012*X3+0.028*X4+0.643*X5+0.256*X6+0.035*X7-0.019*X8-0.121*X9

F4=0.224*X1+0.001*X2+0.714*X3+0.011*X4-

0.049*X5+0.048*X6+0.295*X7-0.01*X8-0.169*X9

F5=0.008*X1+0.892*X2-0.003*X3+0.146*X4+0.033*X5-0.217*X6+0.073*X7-0.102*X8+0.019*X9

綜合評估公式為：

綜合得分=（F1*40.687+F2*22.761+F3*11.273+F4*8.005+F5*6.820）/89.547

1.7? ?計算因子得分及排名

利用 Matlab 軟件求得公共因子和綜合評分結(jié)果，結(jié)果見表5。

從因子得分及排名結(jié)果可以看出，全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力總體水平不高，在31個省、市、自治區(qū)中僅有13個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力綜合得分大于0，其余18個省、市、自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力綜合得分均小于0。其中浙江省、廣東省、江蘇省、北京市、上海市位居全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平前五位，山東省、安徽省、湖南省等中東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平相對較高，但仍有眾多西部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力指數(shù)較低。從四大經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分來看：東部經(jīng)濟(jì)區(qū)的省市絕大多數(shù)都躋身于經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力排名的前列;中部地區(qū)大多綜合得分大于0，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力較充足，發(fā)展?jié)摿Υ?西部地區(qū)和東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平較東部地區(qū)和中部地區(qū)相比相對較弱，發(fā)展后勁有待進(jìn)一步提升。

2? ? ?地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平的聚類分析

在上述綜合得分的基礎(chǔ)上，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平進(jìn)行聚類分析，聚類分析結(jié)果見表6。

從聚類分析結(jié)果可以看到，聚類分析的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力排名和四大經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分大致相符，均為東部地區(qū)發(fā)展動力較好，中部地區(qū)與東部個別省份發(fā)展動力一般，西部地區(qū)的發(fā)展動力較弱。

3? ? ?結(jié)論與建議

本文以31個省、市、自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平為研究對象，選取地區(qū)生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、人均可支配收入、工業(yè)污染治理完成投資5個指標(biāo)作為主因子，利用因子分析和聚類分析進(jìn)行綜合評價。結(jié)果表明，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平區(qū)域差異較大。其中，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高，以江蘇省、浙江省、廣東省為首，北京市、上海市、安徽省、海南省的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力水平相對較高，中部地區(qū)和西部地區(qū)較為一般。綜合以上分析，提出以下建議。

3.1? ?進(jìn)一步重視和加強(qiáng)科技投入

目前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長方式以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展已是不可阻擋的趨勢，傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長方式已經(jīng)不再適用。今后經(jīng)濟(jì)的增長必然依靠科技創(chuàng)新與科研實力來驅(qū)動。原來的經(jīng)濟(jì)增長方式更多地是依靠資源與勞動力的消耗，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長動力很大程度取決于資源的多少優(yōu)劣和勞動力的數(shù)量及年齡結(jié)構(gòu)，但是隨著目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，應(yīng)該加大對科技方面的投入，以增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)增長動力[5]。

3.2? ?立足于國內(nèi)需求

經(jīng)濟(jì)增長離不開居民消費水平的提升，所以提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平應(yīng)該重視居民消費的增長。首先要完善收入分配制度， 提高居民收入在國民收入中的比重。具體可以做到調(diào)整政府、企業(yè)和居民的收入比例， 使得居民手中可支配的收入提高。只有提高居民的可支配收入， 才能夠促進(jìn)居民消費， 使市場中的各種資源進(jìn)行合理的流動和配置， 影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)， 并影響企業(yè)的生產(chǎn)方式和行為產(chǎn)生，提升經(jīng)濟(jì)增長發(fā)展動力。其次要不斷健全社會保障制度，增加公共服務(wù)的供給，改善居民消費預(yù)期，解決百姓有錢不敢消費的問題。

3.3? ?區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，優(yōu)化資源配置

由于各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向的不同，以及不一樣的資源配置模式，所以可以加強(qiáng)區(qū)域間的交流與合作，促進(jìn)生產(chǎn)要素在區(qū)域間的自由流動，打破阻礙區(qū)域間經(jīng)濟(jì)交流的障礙，利用高水平發(fā)展地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢擴(kuò)散式帶動周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)效率的提高，進(jìn)而實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力，縮小區(qū)域間經(jīng)濟(jì)效率差異。

3.4? ?增加企業(yè)數(shù)量與投資，提高經(jīng)濟(jì)增長動力

實體經(jīng)濟(jì)能夠創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會，提高居民消費水平，為地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供持續(xù)的后勁動力。一是企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)投資，提升自身競爭力，能夠在擴(kuò)大規(guī)模與提升硬實力方面共同提升，以達(dá)到推動經(jīng)濟(jì)增長動力提升的作用。二是對地區(qū)審核制度進(jìn)行改革，為實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有力的政策支持，加快企業(yè)數(shù)量的增加。

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