摘要：本文主要根據(jù)2008年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，，從量化的角度對全國31個省、市、自治區(qū)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行比較分析。首先用聚類分析對31個地區(qū)進(jìn)行分類，然后對所選的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)做因子分析，得出四個意義較為明確的公共因子，從而得到各地區(qū)的不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量狀況，并分析了各地區(qū)的差異及產(chǎn)生原因，可以為各地區(qū)制定進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的政策時提供參考。

　　關(guān)鍵詞：地區(qū)經(jīng)濟(jì)，發(fā)展質(zhì)量，聚類分析，因子分析

　　0引言

　　在當(dāng)今中國，在科學(xué)發(fā)展觀理論指導(dǎo)之下，要求又好又快地發(fā)展經(jīng)濟(jì)的理念已經(jīng)深入人心。發(fā)展經(jīng)濟(jì)是貫徹落實科學(xué)發(fā)展觀、統(tǒng)籌區(qū)域和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展及實現(xiàn)全面小康社會的重要途徑。而地區(qū)作為國家的經(jīng)濟(jì)、政治、科學(xué)和教育文化的中心，它已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)循環(huán)的主角，決定每個地區(qū)在激烈市場搏擊中的地位、作用、未來的發(fā)展趨勢的主導(dǎo)因素是它們各自擁有的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。但是，如何評價經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，特別是如何量化經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的總體水平，一直是一個沒有很好解決的問題。

　　本文在構(gòu)建反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用聚類分析與因子分析的方法來評價我國各地區(qū)(31個省、自治區(qū)、直轄市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的總體水平，并分析各個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的原因。

　　1指標(biāo)體系的選取

　　構(gòu)建全面反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量總體水平的指標(biāo)體系是一件困難的事情。嚴(yán)格地講，評價指標(biāo)體系的選取也應(yīng)該因時因地因生產(chǎn)力發(fā)展水平因外部條件而異。本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模、速度、效益、人民獲得實惠、對外貿(mào)易、對資源能源消耗等幾個方面來反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，同時考慮數(shù)據(jù)獲取的可能性等方面來構(gòu)建指標(biāo)體系。具體包括以下八個指標(biāo)：

　　(1)農(nóng)村居民收入與城鎮(zhèn)居民收入之比(x1)，它用來衡量地區(qū)收入分配公平程度的指標(biāo)。

　　(2)經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性系數(shù)(x2)，它是衡量經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)增長關(guān)系的指標(biāo)，即就業(yè)增長速度與經(jīng)濟(jì)增長速度的比值。

　　(3)居民消費購買力指數(shù)(x3)，它是反映城鄉(xiāng)商品零售價格變動趨勢的一種經(jīng)濟(jì)指數(shù)，作為觀察通貨膨脹水平的重要指標(biāo)。

　　(4)固定資產(chǎn)投資效果系數(shù)(x4)，它是反映單位固定資產(chǎn)投資額所增加的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)量的指標(biāo)，用該指標(biāo)來反映地區(qū)固定資產(chǎn)投資宏觀經(jīng)濟(jì)效果的變化趨勢。

　　(5)進(jìn)出口總額(x5)，它反映了一個地區(qū)的外貿(mào)情況，是一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)志。

　　(6)單位GDP能耗(x6)，它是一個環(huán)境與資源再利用指標(biāo)，節(jié)約資源，保護(hù)環(huán)境是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的重要指標(biāo)。

　　(7)地區(qū)生產(chǎn)總值(x7)，是反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的指標(biāo)，能夠反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實力。

　　(8)GDP增長率(x8)，它是反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的指標(biāo)。

　　2地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的比較分析

　　地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系涉及面廣、內(nèi)容復(fù)雜，是一個龐大的體系。眾多的指標(biāo)雖然對評價地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量有很大的作用，但很難給人們一個概括、簡明的概念。因此，需要對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量做出綜合評價。

　　本文根據(jù)上述指標(biāo)體系，選取2008年我國各地區(qū)對應(yīng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《2008年中國統(tǒng)計公報》(對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算得到)。按照聚類方法和因子分析方法的實現(xiàn)步驟，運用SPSS15.0統(tǒng)計分析軟件，對國內(nèi)31個省、市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行排序、分類和統(tǒng)計分析。

　　2.1各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量相似性之系統(tǒng)聚類分析

　　聚類分析是將研究對象按其共性進(jìn)行分類，以便系統(tǒng)地加以科學(xué)研究的一種有效方法。其目的在于辨認(rèn)某些特征上相似的事物，并把事物就這些特征劃分成若干類，使在同一類的事物具有高度共性，而不同類的事物具有高度相異性。聚類分析方法有系統(tǒng)聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法等等。對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量相似性的研究本文采用層次聚類方法。

　　借助統(tǒng)計軟件SPSS15.0的分類中層次聚類(Hierarchiical)，對(2008年的截面數(shù)據(jù))31個省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，得到如下的結(jié)果。

　　2.1.1樣本有效性：

　　此次聚類分析的樣本總個數(shù)為31個，在分析過程中發(fā)現(xiàn)無效樣本1個，故總的有效樣本為30個，樣本有效率為96.8%。

　　2.1.2聚類結(jié)果：

　　以31個省市、自治區(qū)作為樣本進(jìn)行聚類分析，最終將這31個省份分為以下4類地區(qū)，從聚類分析譜系圖可以看出來。一類地區(qū)為：北京、浙江、上海、江蘇、福建、山東、廣東7個省市;二類地區(qū)為：天津1個省市;三類地區(qū)為：寧夏1個省市;四類地區(qū)為其他的22個省。

　　2.2因子分析

　　上述采用聚類分析方法對全國31個省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的相似性進(jìn)行了歸類，但是，各個地區(qū)的發(fā)展質(zhì)量如何，主要受哪些因素的影響?還需運用下面的因子分析方法進(jìn)行綜合評價，并說明各個省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的排位情況。

　　因子分析是將多個實測變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計分析方法。因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小將變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組的變量相關(guān)性較低。通過因子分析，有可能用較少的不相關(guān)的綜合指標(biāo)來描述原來觀察的每一個指標(biāo)，在盡可能少的信息損失情況下，降低分析問題的復(fù)雜性。

　　按照因子分析方法的實現(xiàn)步驟，運用SPSS15.0的統(tǒng)計分析軟件，首先對數(shù)據(jù)資料是否符合因子分析方法的要求進(jìn)行判斷，采用軟件中KMOandBartlett’sTest檢驗方法，結(jié)果表明，Bartlett值為76.529，P<0.0001，即指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣不是單位陣，故考慮進(jìn)行因子分析;Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy是用于比較觀測相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)值的一個指標(biāo)，其值越接近于1，表明對這些變量進(jìn)行因子分析的效果越好，KMO值為0.723，意味著因子分析的結(jié)果較好。

　　2.2.1因子分析的基本過程：

　　在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，求出指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣之后，求出該矩陣的特征根的大小、貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)率。最主要的特征根有4個，其貢獻(xiàn)率分別是41.5%，15.2%、15.1%和10.4%，累積貢獻(xiàn)率達(dá)到82.1%。說明通過數(shù)據(jù)變換之后，這4個特征根所反映出來的信息量占全部信息量的82.1%。

　　所以，用4個公因子代表原來的8個指標(biāo)來評價我國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量已經(jīng)有相當(dāng)?shù)陌盐�，采用主成分方法提取公因子，提取的初始公因子解，一般很難解釋公因子的意義，大多數(shù)因子都和許多變量有關(guān)。通過因子旋轉(zhuǎn)，改變坐標(biāo)軸的位置，重新分配各個因子能解釋的方差比例，使因子結(jié)構(gòu)更簡單，更易于解釋。采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)，從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣可以得到，主因子1中，固定資產(chǎn)投資效果系數(shù)，進(jìn)出口總額，單位GDP能耗和地區(qū)生產(chǎn)總值這幾個的指標(biāo)系數(shù)較大，它們起主要作用，用它來反映經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r和質(zhì)量，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子;主因子2中，居民收入購買力指數(shù)系數(shù)較大，起主要作用，用它來反映人民生活水平的指標(biāo)，為購買力因子;主因子3中，GDP增長率系數(shù)較大，它起主要作用，用它來反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度，為發(fā)展速度因子;主因子4中，經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性系數(shù)較大，用它來反映地區(qū)的就業(yè)情況，為就業(yè)因子。

　　利用SPSS計算得到因子得分系數(shù)矩陣，建立各個因子的得分模型：

　　X1=0.006F1+0.007F2-0.005F3+0.029F4;

　　X2=-0.038F1-0.039F2+0.030F3-0.183F4;

　　………

　　X8=0.338F1+0.950F2-0.038F3-0.312F4;

　　根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值計算各綜合因子得分，并保留在數(shù)據(jù)文件中，然后根據(jù)公式Z=∑DiZi。(i=1、2、3、4)計算綜合得分，di為旋轉(zhuǎn)后的四個綜合因子貢獻(xiàn)率。則：

　　F=(41.528F1+15.150F2+15.051F3+10.376F4)/82.104.

　　將計算出來的綜合得分進(jìn)行排序，如下表所示，下表是各城市得分和綜合得分F。

　　我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量綜合評價表

　　省份 F1 F2 F3 F4 F 排名 聚類

　　結(jié)果

　　廣東 2.68769 -1.03604 1.83825 -0.85664 1.396977 1 1

　　江蘇 1.33831 0.27004 1.8376 -0.21727 1.036146 2 1

　　上海 3.10938 -1.51212 -1.20681 -0.9241 0.955685 3 1

　　天津 0.97367 2.0363 3.02574 0.20098 0.737033 4 2

　　福建 0.38506 0.71814 -0.24075 1.39042 0.458858 5 1

　　北京 1.18014 -1.13374 -0.89386 1.85641 0.458459 6 1

　　浙江 0.26519 -0.55656 1.04972 1.33046 0.392004 7 1

　　山東 -0.49791 0.26833 2.82503 0.12405 0.331222 8 1

　　吉林 0.23158 1.68876 -0.46912 -0.43572 0.287684 9 3

　　內(nèi)蒙古 0.14828 2.05562 -0.13645 -1.41178 0.250878 10 3

　　陜西 0.12648 1.53929 -0.39104 -0.30361 0.237953 11 3

　　江西 -0.05835 0.45389 -0.58913 1.17679 0.094961 12 3

　　重慶 0.03942 0.96638 -0.65495 -0.02786 0.074673 13 3

　　廣西 -0.14078 0.47104 -0.42631 0.79263 0.037731 14 3

　　安徽 -0.23188 0.40162 -0.15515 0.58861 0.002768 15 3

　　遼寧 -0.24158 0.36767 0.53371 -0.60096 -0.03246 16 3

　　河南 -0.83264 0.2601 1.32923 0.62263 -0.0508 17 3

　　湖南 -0.43772 0.4294 0.25792 0.3482 -0.05088 18 3

　　湖北 -0.44499 0.53282 0.36521 -0.468 -0.11895 19 3

　　海南 -0.1368 -0.7011 -1.39773 2.20471 -0.17617 20 3

　　黑龍江 -0.38836 -0.0672 -0.18475 0.41836 -0.18983 21 3

　　云南 -0.58718 -0.55572 -0.43876 0.04524 -0.47425 22 3

　　河北 -1.10572 -0.89478 1.13116 -0.19042 -0.54108 23 3

　　四川 -1.1063 -1.00945 0.57052 0.73309 -0.5486 24 3

　　新疆 -0.56077 -0.73193 -0.60026 -0.63839 -0.60941 25 3

　　青海 -0.43169 -0.1631 -0.94074 -1.51278 -0.61208 26 3

　　甘肅 -0.77265 -1.13268 -0.68109 -0.51293 -0.78949 27 3

　　山西 -0.9719 -1.18658 -0.08209 -0.76691 -0.8225 28 3

　　貴州 -0.84765 -1.15149 -0.6003 -0.81924 -0.85479 29 3

　　寧夏 -0.69033 -0.62693 -0.79483 -2.14594 -0.88175 30 4

　　2.2.2結(jié)果分析：

　　為了便于政府部門因地制宜制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，利用綜合評價模型對我國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量做作出評價。

　　(1)對第一主因子得分進(jìn)行分析：

　　由上表可以看出，分別列于前4位的上海、廣東、江蘇和北京的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，

　　發(fā)展速度較快，體現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的又好又快的發(fā)展。不難從該因子的組成中發(fā)現(xiàn)，上海、廣東、江蘇和北京的固定資產(chǎn)投資規(guī)模、進(jìn)出口總額、單位GDP能耗和地區(qū)生產(chǎn)總值等指標(biāo)位居2008年的前列，而這些指標(biāo)在第一主因子中占有較大的載荷。因此，這幾個省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與它們的地理位置有密切的關(guān)系，它們都是沿海城市，有利于利用外資、對外貿(mào)易和對外開放。該因子為發(fā)展?fàn)顩r因子。

　　(2)對第二主因子得分進(jìn)行分析：

　　天津和內(nèi)蒙古的得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他省份，因為第二因子主要體現(xiàn)在居民收入購買力指數(shù)上，是反映人民生活水平的因子，這就說明了隨著國民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，國家綜合實力的大大增強，城鄉(xiāng)居民收入不斷增加,消費水平和消費質(zhì)量明顯提高,城鄉(xiāng)人民生活水平顯著提高。

　　(3)對第三主因子得分進(jìn)行分析：

　　該因子為發(fā)展速度因子，天津、廣東和江蘇三大省位列前茅，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它地區(qū)。因為這三個省市位于沿海地帶，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，所以在GDP增長率指標(biāo)上占有很大的載荷。

　　(4)對第四主因子得分進(jìn)行分析：

　　該因子為就業(yè)狀況因子，北京、福建和浙江的就業(yè)率相對較高，這三個省市的人口規(guī)模較小，而經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大，非農(nóng)業(yè)化程度很高，這給就業(yè)帶來了很大的優(yōu)勢。

　　(5)對綜合得分進(jìn)行分析：

　　從綜合得分來看，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異顯著，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量還是比較大的，經(jīng)濟(jì)實力較強和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快且經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較好的地區(qū)主要分布在東部，南部沿海地區(qū)，而中西部、西北、西南地區(qū)各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量相對較差，發(fā)展速度相對較慢。在西部大開發(fā)和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，各省應(yīng)找準(zhǔn)自身在全國經(jīng)濟(jì)活力和三大因子活力中的位置，繼續(xù)保持、發(fā)展自身的優(yōu)勢，同時制定相應(yīng)的政策措施彌補自身的不足，以達(dá)到系統(tǒng)全面地提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的目的。

　　2.3聚類分析的結(jié)果與因子分析的得分進(jìn)行比較：

　　利用聚類分析把31個省市分為4類，從分類結(jié)果中得到我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量結(jié)構(gòu)相似性效果較好，且不同地區(qū)都有各自的特點。對表7進(jìn)行具體分析，并將聚類分析的結(jié)果與因子分析的得分比較，可以發(fā)現(xiàn)如下現(xiàn)象：

　　1、第一類地區(qū)在第一主因子得分?jǐn)?shù)值很大，從地區(qū)的地理位置來看，這些地區(qū)地處沿海，工業(yè)基礎(chǔ)好，開放時間早，引入外資較多，科技投入較多，科研能力較強，經(jīng)濟(jì)效益也較好，普遍環(huán)境保護(hù)意識較強，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)關(guān)系處理得較好，顯示了這些地區(qū)進(jìn)一步發(fā)展所具有的超強競爭力與潛力。但在第二、第三主因子得分中，有些為負(fù)值，表明了這些地區(qū)在地區(qū)生產(chǎn)總值，固定資產(chǎn)投資，居民收入方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他省份，而在居民購買力方面卻不如其他省份。

　　2、第二類地區(qū)只有天津一個省份，天津獨立成為一類，主要是因為天津的GDP增長速度較快，.即在這因子中的得分遠(yuǎn)比其他地區(qū)高出很多，成為敏感因素。而且近幾年來，天津的經(jīng)濟(jì)一直處于高速發(fā)展的狀態(tài)，但由于其在規(guī)模指標(biāo)上不如沿海一些地區(qū)，導(dǎo)致了在經(jīng)濟(jì)效率、經(jīng)濟(jì)效益和人民生活水平上與沿海一些地區(qū)有一些差距。因此，天津市要實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升，速度是關(guān)鍵。

　　3、第三類地區(qū)是寧夏，它在F1、F2、F3、F4各因子的得分非常低，表明寧夏的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量相對來說很差，這與它所處的位置和工業(yè)發(fā)展的落后狀態(tài)密切相關(guān)，它仍然處于工業(yè)發(fā)展的初級階段。對于這樣經(jīng)濟(jì)特別落后的地區(qū)，要通過跨省市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)作來實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

　　4、第四類地區(qū)為除上面以外的其他地區(qū)，這些地區(qū)地處內(nèi)陸，經(jīng)濟(jì)起步較晚，吸引的投資不足，在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、工業(yè)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效益等各方面都較為遜色，但也不排除一些地區(qū)在某一方面較為突出，其中重慶、四川在居民購買力指標(biāo)得分很高，而江西、黑龍江在經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性系數(shù)的得分也比較高，針對上面的一些情況，結(jié)合各地區(qū)自身具有的優(yōu)勢與特點，可以針對性的克服不足、發(fā)展優(yōu)勢，在新型工業(yè)化方面取得更大的進(jìn)展。

　　3結(jié)束語

　　應(yīng)用聚類分析和因子分析方法對我國各個省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量狀況進(jìn)行了綜合評價，把我國各個地區(qū)的發(fā)展質(zhì)量相似性進(jìn)行了分類，結(jié)果與實際情況相符;因子分析法給出的定量的綜合評價結(jié)果，可以明確化、清晰化各個省市在全國的定位，找到地區(qū)的優(yōu)勢和劣勢所在，為該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供決策依據(jù)，使得經(jīng)濟(jì)分析工作更加有效率地進(jìn)行。實證分析顯示，聚類分析和因子分析方法有較強的可操作性，是一種可行的，有效的綜合評價方法。

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