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我國(guó)各省市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平研究

2015-03-11 15:08:39湯琳
時(shí)代金融 2015年6期
關(guān)鍵詞:綜合評(píng)價(jià)

湯琳

【摘要】從改革開(kāi)放到今天,雖然我國(guó)的經(jīng)濟(jì)有了快速與穩(wěn)健的發(fā)展,但仍存在著各地區(qū)發(fā)展的不平衡。有研究表明,從全國(guó)來(lái)看,東、中、西部三大地帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差距不但沒(méi)有縮小,而且還有不斷擴(kuò)大之勢(shì)。因此,進(jìn)一步清楚認(rèn)識(shí)我國(guó)各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和障礙,采取適宜的措施,保證各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展,縮短與中、西、東部地區(qū)的差距是我們面臨的一個(gè)緊迫的課題。本文根據(jù)《“十一五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要指標(biāo)》為藍(lán)本,建立我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,根據(jù)SPSS軟件對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成份分析,把這些具有錯(cuò)綜復(fù)雜的指標(biāo)數(shù)據(jù)歸納為少數(shù)幾個(gè)公共指標(biāo)因子,然后運(yùn)用線性回歸法計(jì)算我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)在各共因子上的綜合得分,再對(duì)這些公共因子得分和綜合得分進(jìn)行聚類分析,把各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展劃分為幾種經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展類型,并用判別分析作為檢測(cè)聚類分析效果的輔助方式。最后,提出了平衡各地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展的若干對(duì)策。

【關(guān)鍵詞】社會(huì)發(fā)展水平 ?綜合評(píng)價(jià) ?因子分析 ?聚類分析 ?判別分析

一、我國(guó)四大主要地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀

我國(guó)西部地區(qū)面積占全國(guó)國(guó)土的71.4%,人口占全國(guó)的28%,而地區(qū)生產(chǎn)總值僅占17%左右,人均地區(qū)生產(chǎn)總值約為全國(guó)平均值的59%,不足東部地區(qū)平均值的一半。西部地區(qū)盡管不乏經(jīng)濟(jì)科技較發(fā)達(dá)的大城市,但從廣域上考察,屬欠發(fā)達(dá)地區(qū)。東北地區(qū)是1950年代我國(guó)工業(yè)建設(shè)的重點(diǎn),曾經(jīng)為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)做出很大貢獻(xiàn)。但因體制與結(jié)構(gòu)雙重矛盾的困擾,改革開(kāi)放后跟不上東部沿海地區(qū)的發(fā)展步伐,其存在的主要問(wèn)題是:國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重偏高、市場(chǎng)化程度偏低、企業(yè)設(shè)備技術(shù)老化,經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力不足。中部地區(qū)面積占全國(guó)的10.7%,人口占全國(guó)28%,地區(qū)生產(chǎn)總值占全國(guó)的20%,人均地區(qū)生產(chǎn)總值相當(dāng)于全國(guó)的80%,與東部發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展水平有較大的差距。2004年以來(lái)促進(jìn)中部地區(qū)崛起,加快了中部地區(qū)的發(fā)展步伐。東部地區(qū)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎,其優(yōu)勢(shì)在于有利的區(qū)位條件和改革開(kāi)放以來(lái)形成的制度創(chuàng)新的先發(fā)優(yōu)勢(shì),在推進(jìn)自主創(chuàng)新方面作用明顯。

二、因子分析模型

因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高,而不同組的變量間相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu),并用一個(gè)不可觀測(cè)的變量表示,這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就是公共因子。一般因子分析模型:

其中εi(i=1,2,...p)是與Fi獨(dú)立的,且E(εi)=0的與公共因子無(wú)關(guān)的特殊因子。

因子模型分Q型和R型兩種,本文采取的是Q型因子分析。

(一)社會(huì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取數(shù)據(jù)的選擇

在數(shù)據(jù)的選擇上,我選擇的是《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2009年版,分別考察這31個(gè)省、市、自治區(qū)在財(cái)政收入、人均可支配收入、生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)、職工平均工資、固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、商品價(jià)格銷售指數(shù)、三廢利用產(chǎn)品產(chǎn)值、教育經(jīng)費(fèi)及出院者平均住院日、城市人口密度這12個(gè)指標(biāo),以期能夠通過(guò)居民生活水準(zhǔn)、社會(huì)保護(hù)以及文化教育等方面全面反映該地區(qū)的社會(huì)發(fā)展水平。

(二)因子分析方法

由于年鑒中描述的指標(biāo)是一系列相關(guān)的因素,并且選擇的很多變量很多之間存在一定的相關(guān)性(如財(cái)政收入與生產(chǎn)總值GDP),所以我們不能采用簡(jiǎn)單的回歸方法進(jìn)行分析。通過(guò)因子分析則可以將系列相關(guān)因素綜合為一個(gè)因子,因此,研究中我們首先采用因子分析來(lái)對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行分析。

第一,將所有變量做數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化變換,以消除由于數(shù)據(jù)量綱不同導(dǎo)致的分析偏差(因子分析中SPSS軟件可自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,因此可不單獨(dú)操作)。

第二,進(jìn)行因子分析的適用性檢驗(yàn),以此確定因子我們所選擇的變量是否適合進(jìn)行因子分析,即,我們能否從中尋找闡釋我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平解釋力度更高的因子。利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS for windows 16.0對(duì)我們所選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,從結(jié)果可以看出:KMO統(tǒng)計(jì)量為0.743>0.7,說(shuō)明因子分析效果是適中的,再由Bartlett球形檢驗(yàn),可知各變量的各變量獨(dú)立性假設(shè)不成立,故因子分析的適用性可通過(guò)。

第三,采用主軸法抽取共同因子,SPSS輸出結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 方差貢獻(xiàn)率

表中右半部分是最后所抽取共同因子的特征值、所解釋變異量及累積解釋變異量的結(jié)果。由表可知,以特征值大于1為準(zhǔn)則所保留的三個(gè)因子共可解釋80.995%的總體方差。

由因子載荷矩陣可以看出,第一公因子在財(cái)政支出、財(cái)政收入、生產(chǎn)總值及城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)上有這5個(gè)變量上有較大載荷,我們將其稱之為綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子;第二公因子在職工平均工資、人均可支配收入、出院者平均住院日這三個(gè)變量上具有較大載荷,我們將其稱之為生活品質(zhì)因子;第三公因子在居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和商品零售價(jià)格指數(shù)上有較大載荷,我們稱之為物價(jià)水平因子。

通過(guò)上述分析,最終確定社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平收到三類因子影響,分別為綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力、居民生活品質(zhì)①以及物價(jià)水平。

三、發(fā)展水平的細(xì)分——聚類分析方法

為了進(jìn)一步研究我國(guó)各省市發(fā)展水平的情況,現(xiàn)將上述的三個(gè)主要評(píng)價(jià)因子作為自變量,我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)作為因變量,對(duì)其發(fā)展水平作探索性聚類分析。

由于聚類分析中描述省市的變量(地區(qū))只能使用字符格式,故將這31個(gè)省市在數(shù)據(jù)文件中的標(biāo)簽。

(一)聚類方法

在聚類時(shí),采用了多種聚類方法,發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用ward最小變異法時(shí),聚類結(jié)果能夠很好揭示我國(guó)現(xiàn)階段各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

由于采用的是探索性聚類分析,又考慮到我國(guó)四大經(jīng)濟(jì)板塊,故在聚類時(shí)選取4類,則我國(guó)31個(gè)省市的發(fā)展水平可分為:

Ⅰ:北京、天津、上海、西藏

Ⅱ:河北、江蘇、浙江、山東、河南、廣東

Ⅲ:內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、海南、重慶、四川、云南

IV:山西、廣西、貴州、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆

這四類省市按社會(huì)發(fā)展水平由高到低排序。其中除了第一類中西藏的聚類稍有爭(zhēng)議外,其余三類的劃分與我國(guó)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)情況較吻合。

聚類分析小結(jié):

Centroid方法和Ward方法給出的結(jié)果比較相似,但Ward方法似乎是最適宜的,因?yàn)樗玫降臉颖揪垲惤Y(jié)果對(duì)比度最好。在聚類時(shí)發(fā)現(xiàn),采用不同的聚類分析方法,得到的結(jié)果會(huì)不同,有時(shí)甚至差異很大,由此來(lái)看,聚類分析存在一定的不穩(wěn)定性,在使用時(shí)要結(jié)合實(shí)際,選取較為恰當(dāng)?shù)木垲惤Y(jié)果。

(二)聚類分析效度的檢驗(yàn)——判別分析

用已分類的分組結(jié)果,進(jìn)行判別分析。選擇聚類結(jié)果Club_4作為因變量,提取的三大因子作為自變量進(jìn)行判別分析。

SPSS輸出的Box多變量齊性檢驗(yàn)結(jié)果。由結(jié)果可知,BOX M值為40.26,p值為0.057,勉強(qiáng)可以認(rèn)為滿足顯著性水平。

SPSS所輸出的個(gè)別觀測(cè)值重新分類結(jié)果請(qǐng)參見(jiàn)“判別分析.spv”。其中只有1組被錯(cuò)判,因而判對(duì)率為96.7%。其中被錯(cuò)判的是西藏,在聚類分析中,西藏被劃分到第一組,這顯然是與實(shí)際情況不符的。

四、平衡各省市社會(huì)發(fā)展的建議

由上述的分析可以看出,我國(guó)各省市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平很不平衡,這可以歸結(jié)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡。有評(píng)論指出,我國(guó)東、中、西部的不平衡發(fā)展是一個(gè)長(zhǎng)期性的問(wèn)題,有其客觀必然性。問(wèn)題的關(guān)鍵在于各個(gè)區(qū)域間形成合理的經(jīng)濟(jì)發(fā)展圈,即把全局性的發(fā)展不平衡轉(zhuǎn)化為區(qū)域間經(jīng)濟(jì)圈的均衡發(fā)展,形成區(qū)域間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),再由區(qū)域經(jīng)濟(jì)的合理分工走向全國(guó)經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略的合理布局。

因此,要提高經(jīng)濟(jì)區(qū)域市場(chǎng)化、科技化、規(guī)模化和外向化的程度,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)區(qū)域聯(lián)合開(kāi)發(fā)向高水平、深層次、寬領(lǐng)域、全方位的方向發(fā)展。要進(jìn)一步打破地區(qū)之間、部門之間、行業(yè)之間仍然存在著的程度不等的分割封閉狀態(tài),充分利用國(guó)內(nèi)國(guó)外、區(qū)內(nèi)區(qū)外兩個(gè)市場(chǎng)、兩種資源,真正實(shí)現(xiàn)資源配置優(yōu)化,優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),共同發(fā)展,增加區(qū)域協(xié)調(diào)。

注釋

①這里的生活品質(zhì)包含居民的實(shí)際購(gòu)買力以及居民的醫(yī)療保障情況。

參考文獻(xiàn)

[1]王保進(jìn).多變量分析:統(tǒng)計(jì)軟件與數(shù)據(jù)分析[M].北京.北京大學(xué)出版社.

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[4]柯冰,錢省三.聚類分析和因子分析在股票研究中的應(yīng)用[J].上海理工大學(xué)學(xué)報(bào),2002,4(24).

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