河南省各地區第三產業發展水平綜合評價

摘要 選取9個第三產業評價指標，綜合評價了河南省18個地區第三產業發展水平，在因子分析的基礎上運用聚類分析把河南省18個地區按第三產業發展水平高低分為5個等級。針對分析結果，從優化產業發展的角度提出相應的對策建議。

關鍵詞 第三產業；因子分析；聚類分析；河南省

中圖分類號 S-9；F127 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）25-08788-03

Abstract Selecting 9 evaluation indicators of tertiary industry， the development level in 18 regions in Henan Province was analyzed and evaluated comprehensively. On the basis of factor analysis， using cluster analysis， the development level of tertiary industry in 18 regions of Henan Province was divided into 5 grades. Aiming at the analysis results， corresponding countermeasures were put forward from perspective of optimizing industrial development.

Key words Tertiary industry； Factor analysis； Cluster analysis； Henan Province

隨著經濟體制的改革和產業結構的優化升級，第三產業的發展也得到越來越多的關注。區域第三產業的發展不協調問題已經嚴重影響了第三產業整體水平的提高。對第三產業發展問題的研究已經從關注第三產業發展的整體水平演變為重視第三產業發展的區域差異。

在早期的研究中，學者以全國為對象進行研究的較多，劉成相等按照H·錢納里產業結構變化的3個階段，把我國30個省市分為4類，在主成分分析的基礎上，采用因子分析方法對全國30個省市第三產業發展水平打分排序[1]。張道宏等采用20個能綜合反映城市第三產業發展水平的指標評價體系，對我國44個主要城市第三產業發展水平進行排序，得出上海、北京、廣州分別為前三名，銀川、呼和浩特、西寧分別為后三名，鄭州排名第30，并定量分析了影響第三產業的因素結構[2]。黃京鴻等從發展規模、發展速度、產業高級度、產業可持續發展4個方面對全國各地區第三產業發展狀況綜合評價，并劃分了5個分類區域[3]。李淑方以第三產業發展理論為依據，運用定量與定性分析結合的方法，對我國各地區第三產業綜合發展水平進行比較，得出北京、上海、天津第三產業發展水平最高，而云南、貴州、西藏發展水平最低[4]。

也有一些學者以省域為研究對象進行分析，李玉江利用山東省首次第三產業普查資料，運用AHP方法，定量分析了第三產業區域非均衡性，得出山東省17個市第三產業發展水平空間分布呈現“一脊兩谷”態勢[5]。張涑賢等對2004～2006年陜西省服務業相關統計資料進行計算，選取8個服務業評價指標進行因子分析，得出陜西省各地區服務業共分4個級別[6]。曾國平等選取重慶市40個區縣第三產業發展評價數據，運用多元統計因子分析方法，對重慶市各區縣第三產業發展水平進行定量分析，得出重慶各區縣第三產業發展不平衡影響了全市整體第三產業發展水平的結論[7]。

綜上所述，國內大多學者主要以我國31個省區為研究對象，對各地區第三產業發展水平進行綜合評價或分類，較多地采用截面數據分析。由于研究的側重點不同，選取的樣本指標，以及所使用的統計數據和研究方法等方面也存在著差異。河南是傳統農業大省，區域經濟差異比較大，很多研究都表明豫東、豫南地區貧困，而這些地區都是傳統的農業地區。河南有著得天獨厚的區位、交通優勢，作為中原經濟區的主體，大力發展第三產業的呼聲很高。雖然河南省第三產業的發展水平在全省國民經濟中的比重逐步提升，但與東部發達地區相比還有很大差距。其中，地區之間第三產業發展差異較大、整體水平不高是其主要問題之一。筆者以河南省18個地區為研究對象，對其第三產業發展水平進行綜合評價。

1.2 研究方法

1.2.1

因子分析。因子分析是從多個變量中選擇出少數幾個綜合變量的一種降維多元統計方法，以達到數據簡化的目的。在分析處理多變量問題時，變量間往往相關極為密切，使觀測數據所反映的信息有重疊。因此，希望找到較少的彼此之間互不相關的綜合變量盡可能地反映原來變量的信息。這些不可觀測的少數幾個綜合變量稱為公共因子或潛在因子[8]。

該研究運用SPSS19.0對所選取的第三產業指標進行因子分析。具體操作如下：將原始數據標準化；建立相關系數矩陣；求解特征根及相應特征向量；對因子載荷陣施行最大正交旋轉；計算各因子得分；最后計算綜合得分并排序。

1.2.2 聚類分析。

聚類分析是根據事物本身的特性研究個體分類的方法。聚類分析的依據是同一種類中個體有較大的相似性，不同類的個體差異很大。該研究在因子分析的基礎上，對河南省18個地區綜合因子得分進行聚類分析。

2 結果與分析

2.1 因子分析主要過程

2.1.1 KMO和球形Bartlett檢驗。KMO抽樣適度測定值（KaiserMeyerOlkin）用于研究變量之間的偏相關性。一般認為，KMO值越接近1，表明這些變量進行因子分析的效果越好，大于0.9時效果最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不適宜做因子分析[8]。該研究數據的KMO值為0.657，可用于因子分析。巴特利特球形檢驗值，近似卡方值為258.960，Sig.=0.000，即意味著變量高度相關足夠為因子分析提供合理的基礎。

2.1.2

主成分提取因子及碎石圖。解釋的總方差見表1。從表1可以看出，第一、二個主成分初始特征值分別為5.164、3.020，均大于1，當特征值大于1時，通常認為這個因子中得到的信息足以證明應該保留。前2個主成分特征值的累計貢獻率為90.929%，基本反映了原始變量的大部分信息。因此可以利用降維后的2個主成分的變化來刻畫原始指標的變化。另外，從碎石圖（圖略）中判斷應該提取2個因子，并且前2個因子的特征值遠大于1，并且遠大于后7個因子。

3 結論與建議

3.1 結論

該研究運用因子分析方法，對河南省18個地區第三產業發展水平進行了分析，在因子分析的基礎上，對18個地區因子得分進行聚類分析，得出以下結論：

鄭州市作為河南省省會，其第三產業發展的中心位置十分突出。鄭州市綜合因子得分遠遠高于其他地區，并且比B類地區的洛陽市高出許多。另外，鄭州市各項因子得分都在全省首位，中心位置比較明顯。鄭州地處國家地理中心，是我國中部地區重要的中心城市和國家重要的綜合交通樞紐之一，是國家級戰略“中原經濟區”的中心城市。除了有交通運輸、批零貿易、住宿餐飲等傳統服務業，還有以信息咨詢和金融為代表的現代服務業也發展迅速，鄭州是中部地區金融中心之一，其中心位置不言而喻。

河南省各地區第三產業發展綜合水平存在著明顯差異，具體表現為以鄭州、洛陽為中心發展水平最高，以信陽、南陽、焦作、濟源、三門峽、安陽為省域邊界的地區發展水平次之，呈現出“一點一圈”式的發展空間分布。而其他地區參差不齊。

從因子分析過程來看，各地區第三產業發展水平與經濟基礎發展水平有很大的相關關系。第三產業發展水平高的地區往往是經濟發展水平較高的地區，如鄭州和洛陽。

3.2 政策建議

加大對欠發達地區（C、D、E類地區）經濟發展的開發和支持。一個地區的第三產業發展水平與經濟發展總體水平是相互促進的。從世界范圍來看，第三產業占GDP的比重，低收入國家大都在30%左右，中等收入國家在50%左右，高收入國家在70%以上。河南省除了鄭州、洛陽外，其他地區第三產業占GDP的比重基本小于30%，第三產業發育還不完善，整體水平有待提高。

發揮比較優勢，培育和發展各地區特色產業。利用各地區自身條件、區位優勢，發展現代物流、金融保險、科技研發、文化創意等生產性服務業，另外，還要促進服務業與制造業的相互發展，推進信息服務、旅游文化等生活性服務業轉型升級。鼓勵有條件的地方發展服務業產業集聚，培育本土服務業龍頭企業。

參考文獻

[1] 劉成相，董禮華.地區第三產業的水平評價[J].統計研究，1994（1）：53-55.

[2] 張道宏，胡海青.我國城市第三產業發展水平的綜合評價[J].當代經濟科學，1998（1）：51-56.

[3] 黃京鴻，葛永軍.中國各地區第三產業發展水平綜合評價[J].經濟地理，2001（1）：43-46.

[4] 李淑芳.中國各地區第三產業發展及其結構差異分析[J].地域研究與開發，2005（3）：6-10.

[5] 李玉江.第三產業區域非均衡性及其機制研究——以山東省為例[J].人文地理，1996（3）：24-30.

[6] 張涑賢，何漢東.陜西省服務業發展水平地區差異實證研究[J].商業研究，2009（10）：197-198.

[7] 曾國平，劉娟.重慶第三產業發展水平差異分析[J].商業研究，2009（11）：4-7.

[8] 李志輝，羅平.PASW /SPSS Statistics中文版統計分析教程[M].北京：電子工業出版社，2010.