來賓經濟發展在廣西區內的多指標計量分析

周利兵 蔣才云 藍峻峰

(廣西科技師范學院 廣西來賓 546199)

我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，推動經濟高質量發展是保持經濟健康、持續、穩定發展的必然要求，是適應我國社會主義主要矛盾轉化的科學選擇[1-3]。經濟發展方式轉變是實現由高速增長向高質量增長的必然途徑，轉變的動力來源于經濟發展的壓力，實現經濟發展目標由追求GDP總量增長向實現人民收入增長的轉型[4]。近年來，廣西來賓經濟社會快速發展，綜合實力顯著增強[5-7]。劉瓊等人[8]根據培育新動能是新常態下吉林省經濟實現高質量發展的根本途徑，通過梳理現階段吉林省經濟發展的基本態勢，認識阻礙吉林省新動能增長的關鍵問題，有針對性地提出培育新動能的路徑，即要加大投入力度、推進智能制造，轉變政府職能、改善營商環境，引入市場機制，加快國企混改。

任憲靜等人[9]根據對新動能內涵的理解構建河南省經濟發展新動能指數，并結合新動能集中度和極化度模型，對河南省經濟發展新動能空間極化效應進行分析。研究發現：河南省各地市新動能及其核心要素的集中度存在明顯的不均衡現象，且各個地市之間的差距呈現不斷擴大的趨勢；河南省經濟發展新動能空間極化程度呈現逐年上升的態勢。

以上研究基于宏觀描述構建新動能研究體系。為了研究來賓市經濟發展情況，筆者提出用計量學方法構建并研究廣西經濟發展新動能。為了研究廣西來賓經濟發展新動能情況，該文選擇2020年廣西區內14個地市科技發展與創新、農業農村、人民生活等多個指標，主要從一般公共財政預算收入（億元）、稅收收入、國內增值稅、企業所得稅、個人所得稅、一般公共預算支出（億元）、社會保障和就業支出、醫療健康支出、農林水利事務支出、農村居民人均可支配收入（元）、農村居民人均消費性支出（元）、農村居民食品煙酒支出、城鎮居民人均可支配收入（元）、城鎮居民人均消費性支出（元）、城鎮居民食品煙酒支出、城鎮人均住房建筑面積（m2）、農村人均住房面積（m2）、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）、房地產開發投資額（億元）、商品房銷售額（億元）、常用耕地面積（m2）、化肥使用量（折純量,萬噸）、農村用電量（億kW·h）、有效灌溉面積（m2）、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）、糧食作物、糧食產量（萬t）、甘蔗產量（萬t）、油料產量（萬t）、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）、園林水果產量（萬t）、肉類總產量（萬t）、奶類產量（萬t）、禽蛋產量（萬t）、水產品產量（萬t）等方面來構建廣西經濟發展新動能研究體系，并對來賓與廣西區內市經濟發展進行綜合分析及評價。立足于廣西經濟發展新動能現狀，構建新動能研究模型，并提出針對制約來賓經濟發展的因素提出促進來賓經濟發展新動能和經濟社會發展的政策建議，為政府進行科學決策和宏觀管理提供可參考的有效依據。

1 材料與方法

1.1 材料來源

選取2020 年廣西區內14 個地市經濟社會發展數據一般公共財政預算收入（億元）X1、稅收收入X2、國內增值稅X3、企業所得稅X4、個人所得稅X5、一般公共預算支出（億元）X6、社會保障和就業支出X7、醫療健康支出X8、農林水利事務支出X9、農村居民人均可支配收入（元）X10、農村居民人均消費性支出（元）X11、農村居民食品煙酒支出X12、城鎮居民人均可支配收入（元）X13、城鎮居民人均消費性支出（元）X14、城鎮居民食品煙酒支出X15、城鎮人均住房建筑面積（m2）X16、農村人均住房面積（m2）X17、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）X18、房地產開發投資額（億元）X19、商品房銷售額（億元）X20、常用耕地面積（m2）X21、化肥使用量（折純量，萬t）X22、農村用電量（億kW·h）X23、有效灌溉面積（m2）X24、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）X25、糧食作物X26、糧食產量（萬t）X27、甘蔗產量（萬t）X28、油料產量（萬t）X29、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）X30、園林水果產量（萬t）X31、肉類總產量（萬t）X32、奶類產量（萬t）X33、禽蛋產量（萬t）X34、水產品產量（萬t）X35等方面作為分析樣本，原始數據來自《廣西統計年簽（2021年）》[10]，構建經濟發展新動能和經濟社會發展問題評價體系。

1.2 研究方法

采用灰色模式識別和因子分析結合組成灰色因子分析、灰色模式識別和聚類分析結合組成灰色聚類分析模式，對廣西經濟發展新動能現狀數據進行了綜合分析。并對來賓經濟發展新動能研究多指標綜合評價，提出促進來賓經濟發展新動能和經濟社會發展的政策建議。

2 結果與分析

2.1 灰色因子分析

（1）灰色因子分析是灰色模式識別和因子分析法組合模型，通過把灰色因子分析原始數據壓縮為少數的幾個灰色因子來綜合反映全部因子的大部分信息的降維方法，這些壓縮后的新變量彼此間消除了多重共線性、互不相關，所包含的信息量占原始信息的85%以上，這些新變量分析本質問題可信度很高[11]。

處理后數據具體如表1所示。

表1 原始數據經標準化后的數據

（2）進行灰色因子分析,得到廣西區內14個地市經濟社會發展數據：一般公共財政預算收入（億元）X1、稅收收入X2、國內增值稅X3、企業所得稅X4、個人所得稅X5、一般公共預算支出（億元）X6、社會保障和就業支出X7、醫療健康支出X8、農林水利事務支出X9、農村居民人均可支配收入（元）X10、農村居民人均消費性支出（元）X11、農村居民食品煙酒支出X12、城鎮居民人均可支配收入（元）X13、城鎮居民人均消費性支出（元）X14、城鎮居民食品煙酒支出X15、城鎮人均住房建筑面積（m2）X16、農村人均住房面積（m2）X17、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）X18、房地產開發投資額（億元）X19、商品房銷售額（億元）X20、常用耕地面積（m2）X21、化肥使用量（折純量，萬t）X22、農村用電量（億kW·h）X23、有效灌溉面積（m2）X24、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）X25、糧食作物X26、糧食產量（萬t）X27、甘蔗產量（萬t）X28、油料產量（萬t）X29、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）X30、園林水果產量（萬t）X31、肉類總產量（萬t）X32、奶類產量（萬t）X33、禽蛋產量（萬t）X34、水產品產量（萬t）X35的灰色關聯系數矩陣（見表2）、特征根和方差貢獻率（如表3所示）及碎石圖見圖1。由表2數據知，各灰色關聯關系數85%以上數據的絕對值大于0.30，各變量兩兩之間有較大的相關系數，各變量與1 個以上的其他變量有較大的灰色關聯系數，因此，適宜用灰色因子分析法來研究變量之間的關系[12]。

圖1 經濟社會發展碎石圖

表2 灰色關聯系數矩陣

表3 灰色因子分析的特征根和方差貢獻率（單位：%）

由表3及圖1可知，前7個灰色主因子累計貢獻率達到92.861%>85%，前7個灰色主因子的特征值（λ>1）較大且連線較陡峭，即前7 個灰色主因子對解釋變量的貢獻最大，提取前7個主因子最合適，它代表了廣西區內14個地市經濟社會發展數據：一般公共財政預算收入（億元）X1、稅收收入X2、國內增值稅X3、企業所得稅X4、個人所得稅X5、一般公共預算支出（億元）X6、社會保障和就業支出X7、醫療健康支出X8、農林水利事務支出X9、農村居民人均可支配收入（元）X10、農村居民人均消費性支出（元）X11、農村居民食品煙酒支出X12、城鎮居民人均可支配收入（元）X13、城鎮居民人均消費性支出（元）X14、城鎮居民食品煙酒支出X15、城鎮人均住房建筑面積（m2）X16、農村人均住房面積（m2）X17、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）X18、房地產開發投資額（億元）X19、商品房銷售額（億元）X20、常用耕地面積（m2）X21、化肥使用量（折純量，萬t）X22、農村用電量（億kW·h）X23、有效灌溉面積（m2）X24、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）X25、糧食作物X26、糧食產量（萬t）X27、甘蔗產量（萬t）X28、油料產量（萬t）X29、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）X30、園林水果產量（萬t）X31、肉類總產量（萬t）X32、奶類產量（萬t）X33、禽蛋產量（萬t）X34、水產品產量（萬t）X35的92.861%的信息。

（3）因子旋轉。旋轉后的因子載荷陣（見表4）。第1 公共因子在指標一般公共財政預算收入（億元）X1、稅收收入X2、國內增值稅X3、企業所得稅X4、個人所得稅X5、一般公共預算支出（億元）X6、社會保障和就業支出X7、醫療健康支出X8、農林水利事務支出X9、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）X18、房地產開發投資額（億元）X19、商品房銷售額（億元）X20、農村用電量（億kW·h）X23、有效灌溉面積（m2）X24、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）X25、糧食作物X26、糧食產量（萬t）X27、油料產量（萬t）X29、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）X30、肉類總產量（萬t）X32有較大的載荷,說明第1 公共因子主要反映了經濟發展情況；第2 公共因子在指標農村居民人均可支配收入（元）X10、農村居民人均消費性支出（元）X11、農村居民食品煙酒支出X12、城鎮居民人均可支配收入（元）X13、城鎮居民人均消費性支出（元）X14、城鎮居民食品煙酒支出X15上有較大的載荷；第3 公共因子在指標化肥使用量（折純量，萬t）X22、園林水果產量（萬t）X31有較大的載荷，第4公共因子在指標農村人均住房面積（m2）X17、甘蔗產量（萬t）X28、水產品產量（萬t）X35的有較大的載荷，第5公共因子在指標禽蛋產量（萬t）X34有較大的載荷，第6公共因子在指標城鎮人均住房建筑面積（m2）X16、奶類產量（萬t）X33有較大的載荷，第7 公共因子在指標常用耕地面積（m2）X21有較大的載荷。主要反映了農業農村發展情況。

表4 旋轉后的因子載荷陣

（4）計算灰色因子得分和綜合因子分值。灰色因子得分和綜合因子得分值，見表5。廣西區內14 個地市經濟社會發展得分圖見圖2。

圖2 廣西區內14個地市經濟社會發展得分圖

表5 灰色因子和綜合因子分值

2.2 灰色聚類分析

灰色聚類分析是灰色模式識別和聚類分析組合模型對研究對象進行分類，把所有的個案歸類在不同的類中，使同一類中個體有較大的相似性，不同類中個體有較大的差異[13]。根據廣西區內14 個地市經濟社會發展數據：一般公共財政預算收入（億元）X1、稅收收入X2、國內增值稅X3、企業所得稅X4、個人所得稅X5、一般公共預算支出（億元）X6、社會保障和就業支出X7、醫療健康支出X8、農林水利事務支出X9、農村居民人均可支配收入（元）X10、農村居民人均消費性支出（元）X11、農村居民食品煙酒支出X12、城鎮居民人均可支配收入（元）X13、城鎮居民人均消費性支出（元）X14、城鎮居民食品煙酒支出X15、城鎮人均住房建筑面積（m2）X16、農村人均住房面積（m2）X17、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）X18、房地產開發投資額（億元）X19、商品房銷售額（億元）X20、常用耕地面積（m2）X21、化肥使用量（折純量，萬t）X22、農村用電量（億kW·h）X23、有效灌溉面積（m2）X24、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）X25、糧食作物X26、糧食產量（萬t）X27、甘蔗產量（萬t）X28、油料產量（萬t）X29、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）X30、園林水果產量（萬t）X31、肉類總產量（萬t）X32、奶類產量（萬t）X33、禽蛋產量（萬t）X34、水產品產量（萬t）X35，采用灰色聚類分析構建廣西區內14 個地市經濟社會發展多指標評價模型。灰色聚類分析圖見圖3。

圖3 各市2020年經濟發展灰色聚類分析圖

3 結論與討論

由表5、圖2可知，2020年廣西區內14個地市在一般公共財政預算收入（億元）、稅收收入、國內增值稅、企業所得稅、個人所得稅、一般公共預算支出（億元）、社會保障和就業支出、醫療健康支出、農林水利事務支出、農村居民人均可支配收入（元）、農村居民人均消費性支出（元）、農村居民食品煙酒支出、城鎮居民人均可支配收入（元）、城鎮居民人均消費性支出（元）、城鎮居民食品煙酒支出、城鎮人均住房建筑面積（m2）、農村人均住房面積（m2）、城鎮非私營單位從業人員年平均工資（元）、房地產開發投資額（億元）、商品房銷售額（億元）、常用耕地面積（m2）、化肥使用量（折純量，萬t）、農村用電量（億kW·h）、有效灌溉面積（m2）、農作物總播種面積（不含食用菌）（m2）、糧食作物、糧食產量（萬t）、甘蔗產量（萬t）、油料產量（萬t）、蔬菜產量（含食用菌）（萬t）、園林水果產量（萬t）、肉類總產量（萬t）、奶類產量（萬t）、禽蛋產量（萬t）、水產品產量（萬t）等方面經濟發展新動能研究排序為：南寧市、桂林市、玉林市、貴港市、北海市、柳州市、欽州市、百色市、來賓市、防城港市、賀州市、梧州市、崇左市、河池市。

由圖3可知，2020年廣西區內14個地市在一般公共財政預算收入（億元）等35 個指標構建的多指標評價體系中，可以聚為三類：南寧市為一類，桂林市為一類，玉林市、貴港市、北海市、柳州市、欽州市、百色市、來賓市、防城港市、賀州市、梧州市、崇左市、河池市為一類。

根據上述內容可知，來賓經濟發展新動能研究多指標綜合評價排名處于中等水平，來賓經濟發展新動能綜合水平與南寧等還有差距，因為來賓是比較年輕的地級市，人口少、底子薄，建市起步晚，這些都是客觀因素。

基于以上數據分析得出結論，為促進來賓經濟的發展，提出以下建議：第一，利用來賓地處桂中，鏈接柳州和南寧、南寧“百里經濟圈”地理優勢，進一步加大軟環境治理工程，改善政商環境，加大招商引資力度，力爭引進來、留得住；第二，進一步加大基礎設施建設，打造“生態美、百姓富”的來賓，夯實經濟發展基礎，促進來賓經濟持續增長；第三，繼續加大來賓制造業、生態農業等特色產業的扶持力度，打造特色產業集群；第四，做大做強“生態立市、綠色發展”。

采用灰色模式識別和因子分析結合組成灰色因子分析、灰色模式識別和聚類分析結合組成灰色聚類分析模式，對2020年廣西區內14個地市經濟發展新動能現狀數據進行了綜合分析，并對來賓經濟發展新動能研究多指標綜合評價，提出促進來賓經濟發展新動能和經濟社會發展的政策建議，為政府進行科學決策和宏觀管理提供可參考的有效依據。