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多元分析在地区经济发展水平实证研究上的应用

作者 :臧忠卿更新时间:2012-11-5

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一、问题的提出
   在地区经济发展水平实证研究中经常会涉及多个变量,多变量无疑会为研究提供丰富的信息,但变量太多也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。因此我们对这些变量加以改造,用为数较少的互不相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息。本研究采用多元统计分析方法中在降维的思想下产生的处理多维数据的因子分析方法及聚类分析方法,对贵州省九个州(市、地)的经济发展水平进行客观的实证分析、排位和分类,并提出政策建议,为加快贵州经济持续发展,缩小地区间差距,制定经济平衡发展战略提供量化依据。
   贵州省位于祖国大西南的东南部,由于自然条件和历史的原因,经济相对落后,但同时贵州也具有自然资源丰富、发展潜力巨大的优势。贵州省辖九个州(市、地),其中四个地级市(贵阳市、遵义市、六盘水市、安顺市),三个少数民族自治州(黔西南布依族苗族自治州、黔东南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州),两个地区(铜仁地区、毕节地区),自国家实施西部大开发战略以来,贵州的经济发展取得了很大成就,但其经济发展的不平衡也是显而易见的。因此客观、准确地评价贵州各州(市、地)的经济发展状况,分析各州(市、地)经济发展的差异及差异的主要原因,进而提出各州(市、地)经济协调发展的对策建议,具有重要的理论意义和实践意义。
   本文运用多元统计分析方法,采用统计软件SPSS for Windows 12.0进行因子分析和聚类分析,为加快贵州经济持续发展,缩小地区间差距,制定经济平衡发展战略,促进贵州各州(市、地)经济进一步协调发展及决策提供量化依据。
   二、因子分析
   1.因子分析原理
   在实际问题的研究中,往往会涉及众多有关的变量。但是,变量太多不但会增加计算的复杂性,而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来,虽然每个原始变量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情况下,变量间具有一定的相关性,从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠 。因而人们希望对这些变量加以改造,用较少的互不相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息,因子分析便是在这种降维的思想下产生的处理高维数据的方法。因子分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。
   2.因子分析步骤
  (1)建立指标体系
   本研究以贵州省9个州(市、地)为样本,并参考有关经济发展状况的文献,兼顾《贵州统计年鉴》(2005)所能提供的数据(略),选择以下8个指标建立评价指标体系(单位略):
X1-国内生产总值;X2-第一产业生产总值;X3-第二产业生产总值; X4-第三产业生产总值
X5-固定资产投资总额;X6-农林牧渔业总产值; X7-地方财政收入; X8-社会消费品零售总额。
  (2)原始数据的标准化
   为消除各原始数据量纲的影响,将原始数据进行标准化处理,标准化后的数值(略)。
(3)计算相关系数矩阵
   从相关系数得知,各原始指标间存在极强的相关性,因此运用因子分析构造综合变量是科学可行的。
   (4)计算相关系数矩阵R的特征值和方差贡献率
   计算R的特征值和贡献率,并依据特征值≥1,确定两个主因子,且两个主因子累积方差贡献率高达98.612%,即选择两个主因子作为综合变量损失甚少。
(5)因子的命名与解释
   为便于解释主因子,对其进行方差最大正交旋转,得旋转后的因子载荷,从而得知:第一公因子在生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、地方财政收入、固定资产投资总额、社会消费品零售总额等指标上有较大载荷,上述各指标主要反映该地区经济发展的综合经济实力,因此命名F1为地区经济发展的综合经济实力因子。第二公因子在第一产业生产总值、农林牧渔业总产值指标上有较大载荷,主要反映该地区农业经济发展水平,因此命名F2为农业发展实力因子。
   (6)计算各观测量综合得分
   采用回归法得因子得分系数见表3,建立因子得分函数如下:
F1=0.150X1-0.049X2+0.173X3+0.168X4+0.181X5-0.055X6+0.180X7+0.179X8
F2=0.095X1+0.486X2 -0.019X3+0.020X4-0.074X5 +0.489X6-0.053X7 -0.053X8
   将标准化后数据带入因子得分函数,分别计算各州(市、地)两个因子的得分和综合得分,计算综合得分的公式为 =0.7304 +0.2696 (=1,2,…,9.) 其中为第个地区的综合得分, 和分别为第个地区在第1个和第2个因子上的得分, 和的系数分别为各因子的方差贡献率与两个因子的累积方差贡献率的比值。综合得分越高,说明该地区的综合经济实力越强。各州(市、地)综合经济实力排名见表1。前两名为贵阳市、遵义市,排名最后的是安顺市。
   表1 各地(州、市)综合得分、排序、分类
地 地(州、市) 综合得分 排名 分类
贵阳市 2.47487 -.75109 1.605151 1 一
六盘水市 -.22106 -1.06848 -0.44952 7 四
遵义市 .59968 2.13328 1.013139 2 二
安顺市 -.53688 -.89476 -0.63336 9 四
铜仁地区 -.67526 .31344 -0.40871 6 三
黔西南州 -.56624 -.46884 -0.53998 8 四
毕节地区 -.26967 .78941 0.015858 3 三
黔东南州 -.45077 -.03382 -0.33836 5 三
黔南州 -.35466 -.01914 -0.2642 4 三

   三、系统聚类分析
   1.聚类分析原理
   系统聚类分析是聚类分析中应用最为广泛的一种方法,其基本原理是首先将一定数量的指标各自看成一类,然后根据指标的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并。然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度,再进行合并。重复这一过程,直至将所有的指标合并为一类。
   2.系统聚类分析
   为了验证因子分析的正确性,我们需利用通过因子分析得到的两个因子得分值对贵州省九个州(市、地)进行系统聚类分析。本分析采用的样本距离为欧氏距离,聚类方法为Ward法。聚类分析结果可见树形聚类图(略),在树形图聚类标度为5处画一条虚线,将九个州(市、地)分成四类见表1。第一类是贵州省综合经济实力最强的地区,第二类经济综合实力较强;第三类综合经济实力较差;第四类经济综合实力最差。
   三、结论与对策
   由以上分析可知,运用因子分析和聚类分析方法,对贵州省九个州(市、地)的经济发展水平情况进行客观的实证分析、排位和分类是科学合理的。
   从表1可看出,第一类是贵州省的政治、经济、文化中心——贵阳市,其综合得分排名第一,由于贵阳市在贵州省政治上和地理上的特殊地位,高新技术企业、国有大中型企业、各类高校、科研院所较为集中,科技文化教育发达,交通便利,经济发展水平高是显而易见的,主要表现在第二产业和第三产业相对发达,而农业发展则略低于全省平均水平,由于综合经济实力因子在综合评分中权重较大,因此第一类地区贵阳市综合得分名列前茅,是贵州省综合经济实力最强的地区。
   第二类是综合得分排名第二的遵义市,由于地理位置和历史原因,具有一定的工业基础,传统农业较强,经济综合实力较强。但其经济总量偏小,经济增长质量不高。
   第三类是综合得分排名第三至第六毕节地区、黔南布依族苗族自治州、黔东南苗族侗族自治州和铜仁地区,由于部分传统农业的支撑,农业经济发展水平高于或略低于全省平均水平。但却普遍存在工业基础落后、农业比重过大,产品科技含量和附加值过低的问题。其特有的能源、原材料、旅游资源和特色农业优势基本没有得到有效开发和利用,综合经济实力弱。
   第四类是综合得分排名后三位的六盘水市、安顺市和黔西南布依族苗族自治州,也是国家重点扶贫开发县最为集中的地区。由于自然条件复杂,交通相对闭塞,工业基础薄弱,缺乏传统农业的支撑,经济发展水平落后,综合经济实力最弱,但发展潜力巨大。
   综上所述,由于自然环境和历史原因,贵州省九个州(市、地)经济发展的不平衡是客观存在的。而要加快贵州的经济发展,缩小地区间差距,应立足于自身自然条件及现有的经济基础和产业布局,加强以交通为重点的基础设施建设,大力推进产业结构的战略性调整。
   贵阳市、遵义市和安顺市,由于历史的原因,分布着许多高素质人才集中的高等院校、省(部)级企业,因此应着重发挥其人才优势,加快发展以航天航空、电子信息、生物技术为代表的高新技术产业。
   黔西南布依族苗族自治州、黔东南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州和铜仁地区应着重利用其丰富的能源和矿产资源,进一步做大以能源、优势原材料为主的新兴支柱产业,发挥能源和矿产资源组合优势,提高产业集中度和精深加工水平,加大产品科技含量,解决附加值过低的问题。
   毕节地区和六盘水市应着重利用其丰富的煤炭资源,抓住“西电东送”的机遇,进一步推进能源大区(市)的建设。
   各州(市、地)应进一步做强以烟酒为主的传统支柱产业;积极培育和开发生态畜牧业和旅游业;发展第三产业;大力发展以民族制药、特色食品为代表的优势产业;加快农村城镇化步伐;加大扶贫开发力度,提高人口素质,变人口负担为人才优势;大力发展特色农业、生态农业。促使贵州省各州 职称论文发表网http://www.issncn.com 职称论文发表网http://www.issncn.com

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