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1、重庆市区域经济发展水平的因子分析摘要：文章以重庆市40个区、县的经济发展水平为研究对象，通过对重庆城乡统筹的经济发展水平的原始数据的收集、整理和分析，文章选取16个指标，以因子分析法对重庆市40个区、县的2008年的各个区域经济发展的近况进行分析，分析结果显示，40个区、县的城乡统筹经济发展水平存在巨大的差异，并给出了综合评价提出了相关改进的建议。关键字：重庆；区域经济；因子分析；综合评价一、引言区域经济作为国民经济的基本单元，在建国以后的很长时间里没有得到充分的忠实。在上个世纪90年代，理论界开始密切关注区域经济，而我国政府在十六大报告中，第一次明确提出了要发展壮大区域经济的目标。自此，无论
2、是理论还是实践上，区域经济进入了较快速发展的阶段。与此同时，对区域经济发展进行各种评价的研究日益增多，尤其是综合评价最为引人注目。如何合理的选择评价指标，运用科学的评价方法对区域经济活动作出全面地评价，对于制定促进区域经济发展的方针政策，具有重要的理论和现实意义。二、指标的选取根据指标选取的客观性，全面性，可比性，简洁性和可操作性的原则，为了科学，客观，准确的衡量区域经济实力，主要采用了体现基本经济状况、产业竞争力与发展速度、产业竞争力与发展速度、政府能动力与发展后劲、人民生活水平以及其他方面的指标，具体指标如下X1:地区生产总值（万元），X2:地方财政预算收入（万元），X3:社会消费品零售总
3、值（万元），X4:人均地区生产总值指数（%），X5:就业人员数（万人），X6:第二产业占地区GDP比重（%），X7: 第三产业占地区GDP比重（%），X8:GDP增长率（%），X9:工业增加值增长速度（%），X10:地方财政收入（万元），X11:地方财政支出（万元），X12:全社会固定资产投资（万元），X13:居民储蓄存款余额（万元），X14:农村居民人均生活消费支出（元），X15:人均农村居民收入（元），X16:职工平均工资（元）。区域经济发展评价指标的分类细分，见表1。表1 区域经济发展评价指标指标分类变量具体指标单位第一类：基本经济指标：总量和人均指标X1地区生产总值万元X2地方财政预算
4、收入万元X3社会消费品零售总值万元X4人均地区生产总值指数%第二类：生产竞争力指标以及发展速度指标X5就业人员数万人X6第二产业占地区GDP比重%X7第三产业占地区GDP比重%X8GDP增长率%X9工业增加值增长速度%第三类：政府能动力指标与发展后劲X10地方财政收入万元X11地方财政支出万元X12全社会固定资产投资万元X13居民储蓄存款余额万元第四类：人民生活水平X14农村居民人均生活消费支出元X15人均农村居民收入元X16职工平均工资元三、实证分析与讨论采用因子分析的步骤包括：构造原始数据矩阵、数据标准化、求相关矩阵、求相关矩阵的特征值及特征向量、根据因子贡献率选取主因子、求正交因子解、构
5、造因子得分模型并实现样本综合排名等。（一）因子分析的KMO及Bartletts检验 运用SPSS统计软件对数据进行处理：在进行相关检验前先对指标进行无量纲化处理。如表2所示，显示KMO及Bartletts检验结果。KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数，当KMO值愈大时，标识变量间的共同因素愈多，愈适合进行因子分析。根据专家Kaiser（1974）观点，如果KMO的值小于0.5时，较不宜进行因子分析，此处的KMO值为0.779，表示适合进行因子分析。此外，Bartletts球形检验的值为970.678，自由度为120，达到显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因子存在，适合进
6、行因子分析。表2 因子分析检验KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.0.778901866Approx. Chi-Square970.6783067df120Sig.4.0802E-133（二）求相关系数矩阵R的特征值以及贡献率用数据采用数学方法进行处理，然后建立相关系数矩阵R并得到其特征值和方差贡献率，累计方差贡献率，见表3。表3 相关系数矩阵R的特征值和贡献率因子R的特征值和贡献率特征值贡献率（%）累计贡献率（%）17.7287348.3045948.3045923.0666419.166
7、4867.4710832.4774415.4840082.9550841.008606.3037289.25880变量相关系数矩阵共有四大特征根：7.72873，3.06664，2.47744，1.00860。他们在一起解释了变量X的标准化方差的89.2588%。因此，对于此项研究的绝大部分要求，前四个主因子（成分）提供了原数据所能表达出的足够的信息。（三）建立因子载荷矩阵对所取的四个主因子F1、F2、F3、F4建立因子载荷矩阵。为了便于对因子载荷进行合理的解释，对因子载荷矩阵的数据进行旋转，使每个因子的载荷的平方按列向0或1两极分化，从而得到方差最大旋转矩阵，见表4。表4 原始因子载荷矩阵与
8、旋转因子载荷矩阵指标名称因子载荷矩阵旋转因子载荷矩阵12341234X20.937-0.0010.0740.2140.9430.124-0.153-0.044X30.934-0.0350.159-0.0710.934-0.175-0.2270.019X130.931-0.2400.1020.0210.925-0.098-0.2060.164X100.912-0.3080.0440.1590.9010.205-0.0330.15X10.9030.0840.2290.0470.8970.109-0.1510.252X110.8760.2230.161-0.0350.8590.1170.0410.4
9、03X120.865-0.0090.373-0.1730.8240.35-0.0890.19X160.7600.069-0.2180.5210.7690.159-0.28-0.454X60.1090.915-0.0360.1370.0220.9060.091-0.197X150.431-0.8400.0060.1710.2930.882-0.1280.051X140.4580.812-0.088-0.0850.2810.816-0.1810.062X70.4530.741-0.131-0.1060.538-0.771-0.189-0.029X8-0.3350.2380.8680.192-0.0
10、760.1050.970.029X4-0.5050.1080.8140.165-0.24-0.0430.9460.024X9-0.370-0.0060.7380.179-0.117-0.130.8260.015X50.506-0.1780.427-0.6820.438-0.0680.0450.858从旋转因子载荷矩阵看，地区生产总值（X1）、地方财政预算收入（X2）、社会消费品零售总值（X3）、地方财政收入（X10）、地方财政支出（X11）、全社会固定资产投资（X12）、居民储蓄存款余额（X13）、职工平均工资（X16）在第一因子f1上因子载荷值较大，均超过70%；第二产业占GDP比重（X6）
11、、第三产业占GDP比重（X7）、农村居民人均生活消费支出（X14）、人均农村居民收入（X15）在第二因子f2上因子载荷值较大；人均地区生产总值指数（X4）、GDP增长率（X8）、工业增加值增长速度（X9）在第3因子f3上因子载荷值较大；年末全部就业人员数（X5）在第4因子f4上因子载荷值较大。各主因子列示如表5所示。表5 各主因子高载荷指标因子高载荷指标因子命名第一主因子F1地方财政预算收入区域经济总量因子社会消费品零售总值居民储蓄存款余额地方财政收入地区生产总值地方财政支出全社会固定资产投资职工平均工资第二主因子F2第二产业占GDP比重区域投入及产出因子人均农村居民收入农村居民人均生活消费支
12、出第三产业占GDP比重第三主因子F3GDP增长率区域经济增长量因子人均地区生产总值指数工业增加值增长速度第四主因子F4年末全部就业人员数区域从业人才因子F1、F2、F3、F4等四个因子反映了16项指标信息总量89.25%，亦即用F1、F2、F3、F4等四个主因子代表原来的16项指标评价重庆市区域经济发展水平已有89.25%的把握。显然，选择这四个主因子所代表的信息量已能够充分解释并提供原始数据所能表达的信息，仅损失信息量10.75%。主因子的经济意义是因子模型中权数较大的几个指标的综合意义来确定的，本研究中主因子F1、F2、F3、F4分别四个不同的方面来评价重庆市40个区县2008年区域经济发
13、展水平。综合以上分析，区域经济发展水平的影响因素主要包括四类，第一类包括地区生产总值（X1）、地方财政预算收入（X2）、社会消费品零售总值（X3）、地方财政收入（X10）、地方财政支出（X11）、全社会固定资产投资（X12）、居民储蓄存款余额（X13）、职工平均工资（X16），它表明区域经济发展水平的大致情况，能够反映区域经济发展的总体发展水平，可称为区域经济总量因子（f1）；第二类包括第二产业占GDP比重（X6）、第三产业占GDP比重（X7）、农村居民人均生活消费支出（X14）、人均农村居民收入（X15），它表明区域经济发展水平的第二产业、第三产业和农村的生活水平情况，能够反映区域经济发展的
14、投入和产出 ，可称为区域投入及产出因子（f2）；第三类包括人均地区生产总值指数（X4）、GDP增长率（X8）、工业增加值增长速度（X9），它表明区域经济发展水平在该地区的增长情况与发展潜力，能够反映区域经济发展的经济发展增长潜力，可称为区域经济增长量因子（f3）；第四类包括年末全部就业人员数（X5），它表明区域经济发展水平的就业情况，能够反映区域经济发展的人才聚集，可称为区域从业人才因子（f4）。（四）区域经济发展水平评价结果根据之前选取的四个主要因子以及表4种各个主因子占总方差中的比重，构造评价区域经济发展水平的综合指数F。F=1/(1+2+3+4)f1+2/(1+2+3+4)f2+3/(1+2+3+4)f3+4/(1+2+3+4) f4式中f1，f2，f3，f4为各
