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1、重庆第三产业发展水平差异分析（一） 摘要:选取重庆市 40 个区县第三产业发展评价数据,运用多元统计因子分析方法,对重庆市各 区县第三产业发展水平进行了定量分析。分析表明重庆市各区县第三产业发展水平不仅在三 大经济圈之间存在差异,而且在三大经济圈内部也存在较大的差异,重庆市各区县第三产业发 展不平衡影响了全市整体第三产业发展水平。 关键词:第三产业;地区差异;因子分析 Abstract:ThispaperselectsthedataofthethirdindustryoffortydistrictsinChongqingin2006,andquantit ativelyanalyzesthel
2、evelofthethirdindustryinthesedistrictsusingthemethodsoffactoranalysis.Theem piricalresultshowsthatnotonlythedifferencesofthedevelopmentofthethirdindustryexistamongthet hreeeconomiccirclesinChongqingin2006,butalsothedifferencesexistwithinthethreeeconomiccircle s.Theimbalanceofthedevelopmentofthethird
3、industryinthesedistrictsaffectstheoveralllevelofthethi rdindustryinChongqing.Therefore,thispaperproposesbriefsuggestiontoreducethedifferencesofthel evelofthethirdindustry.Keywords:thethirdindustry;regionaldifferences;factoranalysis 重庆直辖以来,经济发展迅速,综合经济实力正不断增强。直辖前的1996 年,重庆市第三产业 产值比重为35.9%;直辖后的 2006 年,
4、其第三产业产值比重上升到44.8%。由此可见,重庆市第 三产业在地区生产总值中所占的份额日益上升,经济地位也得到了迅速提高。然而,从全国范 围内来看,重庆市第三产业发展水平位居 12 位（曾国平,2006）,与处于前列的上海、北京相比, 其第三产业发展水平还有一段差距,重庆市第三产业发展水平仍有待进一步提高 1。 总的来看,影响重庆市第三产业发展水平的因素有很多,除了重庆市整体经济、政策、体制等 方面的因素外,还有区域间第三产业发展水平不协调的因素。考虑到重庆典型的城乡二元经 济结构,“一圈”（以主城为核心的城市经济区）与“两翼”（三峡库区镇群和渝东南镇群）地区第三 产业发展水平的差距也会影响
5、重庆第三产业整体发展水平。本文从地区间发展差异的角度来 分析影响重庆市第三产业发展水平的因素,运用产业经济学相关理论和统计分析方法,选取重 庆市 40 个区县的数据进行因子分析,找出影响我市第三产业发展地区差异的因素,并对如何 协调发展区县第三产业提出相关建议。一、研究方法与研究指标（一）研究方法 因子分析是多元统计分析中处理降维的一种统计方法,它是将具有错综复杂的变量或样品综 合为数量较少的几个因子,以再现原始变量和因子之间的相互关系,同时还可以对变量或样品 进行分类。因子分析实质上是对主成分分析的推广和发展,它的基本思想是通过变量或样品 的相关系数矩阵（对样品是相似系数矩阵）内部结构的研究
6、,找出能控制所有变量或样品的少 数几个随机变量去描述多个变量或样品之间的相关或相似关系。这少数几个随机变量是不可 预测的,通常成为因子。这几个因子能有效地代表数据的基本结构,并反映所需信息的主要特 征 10。在本研究的实施过程中,将运用 SPSS15.0 对选取的经济指标进行因子分析。具体步骤是:选取 所需变量,计算变量的相关系数矩阵,提取因子,进行斜交旋转,得出因子得分,计算各个区县的 综合得分并排序,最后利用因子分析结果比较重庆市各个区县第三产业发展水平,并进一步对 协调区县第三产业发展提出相关建议。（二）研究指标 随着第三产业的不断发展,反映第三产业发展水平的指标体系日趋增大,不同的学者
7、根据其研 究的不同角度选取不同的指标体系进行分析。本文通过参考相关文献和本着内容全面性、实 用性和数据可得性等原则,选取如下指标：X1:人均地区生产总值（元）一经济发展水平;x2:人均 第三产业增加值（元）一发展规模;x3:第三产业产值（万元）一总量规模;x4:第三产业从业人员（万 人);x5:第三产业增加值比重()产业高级度;x6:第二产业增加值比重()工业化程度;x7:第 三产业从业人员比重(%)第三产业吸纳劳动力能力;x8:第三产业劳动生产率()第三产业 生产效率;x9:城市化率()。以上数据来源于重庆统计年鉴(2007)。二、实证分析(一)因子分析本文以 2006 年数据为例说明各区县
8、第三产业发展水平的因子分析过程。利用软件处理首先 得到上述9个变量的相关系数矩阵、KMO检验和Bartlett球形检验结果以及相应的碎石图。 KMO检验用于检验变量间的偏相关系数是否过小一般情况下，当KMO大于0.9时效果最佳, 小于0.5不适宜做因子分析。Bartlett球形检验用于检验相关系数矩阵是否是单位阵,如果结 论是不拒绝该原假设，则表示各个变量是各自独立的。本文KMO检验结果是0.705,表示比较 适合做因子分析,Bartlett球形检验Sig.值0.000，表示拒绝原假设。接着进行因子旋转使因子结构变得更简单,更容易解释各个因子的实际意义。由于斜交旋转 后允许因子之间存在相关,因
9、此,本文选择斜交旋转的因子旋转法,得到旋转后主因子的特征 值和贡献率,由此而提取的两个因子的累计贡献率达到了 85.118%,即这两个因子累计解释了 原始数据85.118%的信息。因此,这两个因子能够科学的反映重庆市各区县第三产业发展水平 的差异。同时,还得到了斜交旋转后的因子负荷阵。由因子负荷阵可知,主因子F1在人均地区生产产值(X1)、人均第三产业增加值(X2)、第三产业 从业人员比重(X7)、第三产业劳动生产率(X8)、城市化率(X9)这几个指标上有较高的负荷。这 些变量包含了第三产业发展的主要指标,综合性较强。说明主因子F1与代表第三产业综合发 展水平的变量高度相关,因而将主因子F1定义为第三产业综合发展水平;主因子F2在第三产 业增加值比重(X5)、第二产业增加值比重(X6)有较高的负荷说明主因子F2对产业结构优化水 平有较强的解释能力，从而可以将主因子F2定义为产业结构优化水平。这也说明了工业化发 展程度是与第三产业发展密切相关的。同时,通过运用软件处理可以得到各个区县在两个主 因子上的得分,从而以各因子的贡献率为权重进行加权平均求和,得到各区县第三产业发展水 平的综合得分,并以综合得分进行排名。
