基于時序全局主成分分析的四川省區域經濟協調發展水平研究

王沁　文慧敏　鄭興　周思娟

摘 要：以四川省的21個地級市州為研究對象，針對2004—2013年的15個指標的三維立體時序數據，運用時序全局主成分分析法，提取立體數據中的全局主成分，描繪全局主成分的發展趨勢，揭示四川省域經濟協調發展的內部結構，分析四川省域經濟協調發展演變的動態過程。

關鍵詞：經濟協調發展；指標體系；時序全局主成分；動態研究

中圖分類號：F127 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）06-0057-04

引言

在經濟發展的不同階段，區域經濟差異是不可避免的，而區域協調發展是減緩區域經濟差異擴大，逐步縮小區域經濟差異的根本所在。區域協調發展水平高低，不僅決定了能否把區域之間的經濟發展差距控制在合理、適度的范圍內，還決定了區域經濟整體高效增長的效率。因此，測度一個區域經濟協調發展水平，分析一個區域經濟協調發展水平的特征與趨勢，從而進行合理的產業調整，梯度轉移，提高區域經濟協調發展水平，是一個重大的戰略問題，具有十分重大的現實意義和深遠的歷史意義。

改革開放及西部大開發以來，四川省經濟得到了快速發展，經濟實力也大幅提高。與此同時，區域經濟發展出現了不平衡，區域經濟發展差異矛盾也日益突出。因此，從影響區域經濟協調發展水平的相關因素出發，測度四川區域經濟協調發展水平，以區域為出發點和歸宿尋找提高區域經濟協調發展水平的途徑和路線，為區域經濟健康發展繼續和增強四川省的經濟總體實力提供參考性建議，這具有重要的現實意義。

時序主成分分析方法在主成分分析的基礎上，以一個綜合變量來取代原有的全局變量，再以此為基礎描繪出系統的總體水平隨時間的變化軌跡。汪霞等利用時序主成分分析對貴州省的經濟綜合發展做出了動態描述[1]，羅光斌等應用時序主成分分析法對重慶市1997—2004 年可持續發展狀況進行了定量研究[2]，丁潔基于時序全局主成分分析法以安徽淮河流域地區為例，分析描繪該區域生態環境的變化趨勢[3]。時序全局主成分分析法在城市化的評價、投資環境的評價、經濟發展評價等各方面得到了廣泛應用[4～7]。本文基于時序全局主成分分析法對四川省經濟協調性進行評估。

一、區域經濟協調發展水平評價指標體系

區域經濟協調發展本身具有復雜性，所以，評價指標體系要求從多角度、多方位反映區域經濟協調發展的各個方而特征，所選取的指標應具有一定的涵蓋面，而且應兼顧每一年各個市州所有指標的可獲取性，最終形成一個緊密聯系、互相依存和支撐的開放式指標系統。

另一方面，考慮時序主成分分析模型對數據的要求和限制，所選取指標的數量并不是越多越好，而是應該在覆蓋面廣的同時指標之間的共線性不能太強，否則會影響提取主成分的效果。

在科學性、全面系統性、層次性、簡要性、可比性、可操作性和針對性的構建原則下，本文選取了人均國內生產總值、人均民營經濟增加值、平均貨幣工資、全社會固定資產總計、房地產開發竣工房屋價值、地方財政一般預算收入、城鎮居民人均可支配收入、農村居民人均收入、農林牧漁業總產值、農業機械總動力、規模以上的集體工業企業工業總產值、建筑業總產值、單位面積糧食產量、建筑業勞動生產率、社會消費品零售總額，共15個經濟指標，涵蓋國民經濟狀況、建筑業、工業、農業各個方面的相應指標，形成了合理的、科學的區域經濟協調發展水平的評價指標體系。

二、時序主成分分析模型

主成分分析是研究如何通過原始變量的少數幾個線性組合來解釋原始變量的絕大部分信息的方法。由于研究某一問題涉及的眾多變量之間有一定的相關性，就必然存在著起支配作用的共同因素。根據這一點，通過對原始變量相關矩陣或協方差矩陣內部結構關系的研究，利用原始變量的線性組合形成幾個綜合指標（稱為主成分），在保留原始變量主要信息的前提下，起到降維與簡化問題的作用，使得在研究復雜問題時更容易抓住主要矛盾，這就是主成分分析的思想。

時間序列分析是一種處理動態數據的統計方法。該方法基于隨機過程理論和數理統計學方法，對按時間順序采集到的數據（稱為時間序列）進行統計數據分析，利用序列自相關、偏相關等統計分析，在此基礎上識別并且建立ARMA或者ARIMA等線性模型或者GARCH等非線性模型，然后進行模型參數的估計，模型診斷和預測。

時序主成分分析模型是時序分析和主成分分析方法的結合，其過程是對時序立體數據表在固定時刻上進行主成分分析，獲得一組按時間排放的有完全同名的變量指標，建立時序模型進行趨勢分析和預測，從而系統地、動態地、客觀地分析不同時間、不同局域經濟協調性的態勢、差異與發展。

三、實證分析

（一）樣本數據

本文選取四川省成都、自貢、攀枝花、瀘州、德陽、綿陽、廣元、遂寧、內江、樂山、南充、眉山、宜賓、廣安、達州、雅安、巴中、資陽、阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、涼山彝族自治州21個市州2004—2013年的經濟指標數據進行實證研究。數據來源于2004—2014年各年相對應的《四川統計年鑒》。

（二）2005年主成分分析的結果

用SPSS21軟件對2005年標準化后的數據進行主成分分析得到特征值、載荷矩陣，分別（見表1和下頁表2）。

由表1看出，提取的前三個主成分的方差和占全部方差的比例為，保留了原始指標的大部分信息，只需要提取3個主成分。

從下頁表2可以看出，第一主成分主要涵蓋了人均民營經濟增加值、全社會固定資產總計、地方財政一般預算收入等6項指標，反映社會經濟發展狀況的主要指標，取名為綜合經濟實力規模主成分。第二主成分中人均國內生產總值、平均貨幣工資、大中型工業企業工業總產值、建筑業企業勞動生產率這4項指標的系數遠遠大于其他各項指標，主要反個人勞動生產率和工業發展狀況，取名為個人生產力與社會工業發展狀況主成分。第三主成分主要反映農村居民人均收入、單位面積糧食產量的情況，故取名為農民人均農業價值創造能力主成分。

將標準化后的原始數據代入主成分表達式中計算出各市州的主成分得分及經濟協調度得分，2005年結果（如下頁圖1所示）。

從下頁圖1中可以看出成都自為一類，攀枝花、德陽、綿陽為一類，阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州、巴中、廣元為一類，剩下的13圖個市州為一類，也就是說，可以看出從城市綜合經濟實力發展狀況來看，成都作為省會確實處在領先的位置，發展狀況稍遜于成都的是攀枝花、德陽、綿陽，而阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州、巴中、廣元則發展較為落后，其余的17個市州的發展則處于中間位置，整個四川省的經濟協調發展水平不高。

（三）時間序列分析的結果

通過SPSS21軟件對四川省2004—2013年21個市州進行的主成分分析，根據經濟協調度得分的公式，得到2004—2013年的經濟協調度的得分。由前述對2005年四川省21個市州的分析可以看出，成都自為一類，攀枝花、德陽、綿陽為一類，阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州、巴中、廣元為一類，剩下的13個市州為一類，現按照分類結果描繪出前三類的各市州2004—2013年經濟協調度得分的動態趨勢。

結論與建議

本文通過基于時間序列的主成分分析方法對四川省21個市州進行了分析研究，經濟協調度得分顯示四川省內經濟協調度最高的是成都，其次發展較為協調的是攀枝花、德陽、綿陽，發展最為不均衡的是廣元、巴中、阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州。

在第一主成分代表的綜合經濟實力上，成都作為省會城市與其余各市州發展水平呈現兩級分化，成都遙遙領先，攀枝花、德陽、綿陽發展狀況較好，甘孜地區綜合實力最弱。

在第二主成分代表的工業領域，成都作為省會并沒有處在領先位置反而滯后于全省平均水平，這可能與成都本身城市定位和先天地理區位因素有關，攀枝花在工業生產力領域的發展在全省處于領先位置，值得注意的是阿壩、甘孜、涼山三個發展較為落后的少數民族地區在此領域的發展在全省平均水平之上，其余各市州在工業領域的發展并沒有明顯的優勢。

在第三主成分代表的農業領域，成都同樣不及全省平均水平，阿壩、甘孜、涼山三個地區發展也較為落后，其余各市州在該領域發展程度相當。由此看來，成都作為四川的首府綜合經濟實力雖然處于領先位置，但在工業和農業領域略遜一籌，應當加強這兩個領域的投入力量。而由于先天地理區位因素發展較為滯后的阿壩、甘孜、涼山三個少數名族地區工業發展狀況能夠跟上全省的步伐，但亟須加強工業領域之外的各個領域實力才能真正做到均衡發展。

為了實現地區之間真正的均衡發展，需要四川省各級政府共同的協作，多管齊下，綜合治理。首先要從制度上創造有利于經濟發展的社會環境，其次要嘗試改變社會結構和收入分配格局。充分利用各個市州自身的先天優勢制定符合各個市州發展狀況的政策方案，對于發展較為滯后的地區應有相應的幫扶政策，逐步實現四川省內各市州之間的和諧發展。

參考文獻：

[1] 汪霞，汪磊，王志凌.基于時序主成分分析的貴州省經濟發展態勢研究[J].武漢理工大學學報，2006，（8）：150-152.

[2] 羅光斌，何丙輝，溫晨曉，陳威.基于時序主成分分析的重慶市可持續發展實證研究[J].西南農業大學學報：社會科學版，2008，（4）：7-11.

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[責任編輯 陳丹丹]