论文部分内容阅读
摘 要：本文运用SPSS因子分析方法对31个省及直辖市的数据进行了分析，旨在找到我国各区域经济发展水平的基本规律，并据此提出未来发展的可行性建议。
关键词：因子分析;区域经济发展水平;开放战略
一、影响我国经济发展水平因子的基本论述
自十一届三中全会以来我国经济取得了长足进步，其中主要表现为经济增长率比上年提高，国内需求迅速扩大，主要商品的供求格局基本平衡；进口增长快于出口增长，外商直接投资继续快速流入，国际收支状况良好等。但随着二十一世纪的到来，面临经济知识化和经济全球化洪流的严重冲击，中国经济将进入大调整、大转折时期。本文选取了八个经济指标，运用SPSS软件对影响中国经济发展水平的因素进行了因子分析。文章中的样本数据来源于31个省及直辖市在2010年1~6月的真实数据。
这八个经济指标分别为：
X1=生产总值
X2=规模以上工业增加值增速
X3=地方财政预算收入
X4=固定资产投资
X5=全社会消费品零售总额
X6=进出口总额
X7=城镇居民人均可支配收入
X8=农村居民人均纯收入
二、数据生成分析
1.生成变量共同度表。结果中列出了八种变量的方差贡献率，其中除规模以上工业增加值增速为71%以外，其余七种变量贡献率皆在80%以上。
2.生成主成分表。结果中列出了所有主成分，并按照特征根的大小依次排序，第一主成分特征根为5.043，方差贡献率为63.036%，第二主成分特征根为2.323，累計方差贡献率为92.072%，由于从第三个因子开始特征值小于1，故选择前两个因子。
3.生成因子分析碎石图。特征值即纵坐标大于1的点只有两个，其他点的特征值都很小。
4.生成因子载荷矩阵。因子表达式如下：
生产总值=0.990F1-0.133F2
规模以上工业增加值增速=-0.269F1-0.796F2
地方财政预算收入=0.992F1-0.116F2
固定资产投资=0.979F1-0.187F2
全社会消费品零售总额=0.990F1-0.137F2
进出口总额=0.992F1+0.008F2
城镇居民人均可支配收入=0.258F1+0.878F2
农村居民人均纯收入=0.126F1+0.912F2
5.生成因子得分系数矩阵，通过表格可以得出各个变量的线性组合表达的主成分：
F1=0.203X1+0.010X2+0.203X3+0.205X4+0.204X5+0.193X6-0.018X7-0.047X8
F2=-0.021X1-0.347X2-0.013X3-0.044X4-0.022X5+0.039X6+0.381X7+ 0.391X8
F=63.036F1+29.036F2
由上述分析可知，F1在X1、X3、X4、X5、X6中有较大载荷，并且这五个变量的载荷系数均为正值，也就表明其所代表的生产总值、地方财政预算收入、固定资产投资、全社会消费品零售总额、进出口总额呈现增长趋势，F1可能是影响社会生产力发展的因子。F2在X2、X7、X8中有较大载荷，其中工业在市场中的显著地位在逐年下降，增速也相应放缓，所以F2可能为影响居民收入的因子。
6.得出因子得分排名表。
排名前十位的分别为：江苏、广东、山东、浙江、上海、辽宁、北京、河南、河北、四川；后续排名分别为：福建、湖北、湖南、天津、安徽、内蒙古、陕西、重庆、广西、吉林、江西、黑龙江、陕西、云南、贵州、海南、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏。
三、结论及建议
1.各地区经济发展水平差异较显著
主要表现为东部沿海省市区开放型经济水平高，而广大中西部地区的经济发展水平相对较低。这既是国家对外开放政策引导的结果，也是区域经济发展水平不平衡规律的体现。东部沿海省市区经济水平高，托起了全国整体水平；中部部分省市区经济发展势头强劲，例如安徽等；广大中西部内陆省市区发展水平提升速度日益加快，这在总体上符合我国改革开放以来渐进式梯度开放战略。
2.内陆欠发达省市区要抢抓机遇
内陆省市区的经济局面承担着国家转变发展方式、积极扩大内需的历史使命，要抓住新一轮的国家战略规划机遇，把握好产业进退节奏，掌控住开放的重点、深度及广度；要积极承接发达国家和东部地区的技术扩散和产业转移；在加强基础设施建设的同时，加强软环境建设，不断完善与内陆欠发达地区产业发展重点和优势相呼应的投资政策和服务体系，制定有针对性的引资政策，提供引资政策的效率。
3.沿海地区要继续发挥引领作用
我国的经济水平目前仍处于阶段性局限阶段，具体表现在利用外资结构不科学，对外贸易结构不合理，要素聚集能力与收益能力极不匹配等方面。沿海地区要在注重引资的同时更加注重引智，大力引进技术、管理和人才、研发机构，实现由引进资金向引进全要素的转变；要继续促进产业升级，培育在国际市场有竞争力的高科技战略型产业，提升区域开放型经济协调发展水平。
参考文献:
[1]范晓莉，基于因子分析的天津滨海新区与海西经济区区域竞争力比较研究[J]，经济研究，2011(01)
[2]何晓群，多元统计分析[M],中国人民出版社，2010
[3]王利农，基于主成分分析的商业银行竞争力比较研究[J]，金融经济，2006(20)
关键词：因子分析;区域经济发展水平;开放战略
一、影响我国经济发展水平因子的基本论述
自十一届三中全会以来我国经济取得了长足进步，其中主要表现为经济增长率比上年提高，国内需求迅速扩大，主要商品的供求格局基本平衡；进口增长快于出口增长，外商直接投资继续快速流入，国际收支状况良好等。但随着二十一世纪的到来，面临经济知识化和经济全球化洪流的严重冲击，中国经济将进入大调整、大转折时期。本文选取了八个经济指标，运用SPSS软件对影响中国经济发展水平的因素进行了因子分析。文章中的样本数据来源于31个省及直辖市在2010年1~6月的真实数据。
这八个经济指标分别为：
X1=生产总值
X2=规模以上工业增加值增速
X3=地方财政预算收入
X4=固定资产投资
X5=全社会消费品零售总额
X6=进出口总额
X7=城镇居民人均可支配收入
X8=农村居民人均纯收入
二、数据生成分析
1.生成变量共同度表。结果中列出了八种变量的方差贡献率，其中除规模以上工业增加值增速为71%以外，其余七种变量贡献率皆在80%以上。
2.生成主成分表。结果中列出了所有主成分，并按照特征根的大小依次排序，第一主成分特征根为5.043，方差贡献率为63.036%，第二主成分特征根为2.323，累計方差贡献率为92.072%，由于从第三个因子开始特征值小于1，故选择前两个因子。
3.生成因子分析碎石图。特征值即纵坐标大于1的点只有两个，其他点的特征值都很小。
4.生成因子载荷矩阵。因子表达式如下：
生产总值=0.990F1-0.133F2
规模以上工业增加值增速=-0.269F1-0.796F2
地方财政预算收入=0.992F1-0.116F2
固定资产投资=0.979F1-0.187F2
全社会消费品零售总额=0.990F1-0.137F2
进出口总额=0.992F1+0.008F2
城镇居民人均可支配收入=0.258F1+0.878F2
农村居民人均纯收入=0.126F1+0.912F2
5.生成因子得分系数矩阵，通过表格可以得出各个变量的线性组合表达的主成分：
F1=0.203X1+0.010X2+0.203X3+0.205X4+0.204X5+0.193X6-0.018X7-0.047X8
F2=-0.021X1-0.347X2-0.013X3-0.044X4-0.022X5+0.039X6+0.381X7+ 0.391X8
F=63.036F1+29.036F2
由上述分析可知，F1在X1、X3、X4、X5、X6中有较大载荷，并且这五个变量的载荷系数均为正值，也就表明其所代表的生产总值、地方财政预算收入、固定资产投资、全社会消费品零售总额、进出口总额呈现增长趋势，F1可能是影响社会生产力发展的因子。F2在X2、X7、X8中有较大载荷，其中工业在市场中的显著地位在逐年下降，增速也相应放缓，所以F2可能为影响居民收入的因子。
6.得出因子得分排名表。
排名前十位的分别为：江苏、广东、山东、浙江、上海、辽宁、北京、河南、河北、四川；后续排名分别为：福建、湖北、湖南、天津、安徽、内蒙古、陕西、重庆、广西、吉林、江西、黑龙江、陕西、云南、贵州、海南、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏。
三、结论及建议
1.各地区经济发展水平差异较显著
主要表现为东部沿海省市区开放型经济水平高，而广大中西部地区的经济发展水平相对较低。这既是国家对外开放政策引导的结果，也是区域经济发展水平不平衡规律的体现。东部沿海省市区经济水平高，托起了全国整体水平；中部部分省市区经济发展势头强劲，例如安徽等；广大中西部内陆省市区发展水平提升速度日益加快，这在总体上符合我国改革开放以来渐进式梯度开放战略。
2.内陆欠发达省市区要抢抓机遇
内陆省市区的经济局面承担着国家转变发展方式、积极扩大内需的历史使命，要抓住新一轮的国家战略规划机遇，把握好产业进退节奏，掌控住开放的重点、深度及广度；要积极承接发达国家和东部地区的技术扩散和产业转移；在加强基础设施建设的同时，加强软环境建设，不断完善与内陆欠发达地区产业发展重点和优势相呼应的投资政策和服务体系，制定有针对性的引资政策，提供引资政策的效率。
3.沿海地区要继续发挥引领作用
我国的经济水平目前仍处于阶段性局限阶段，具体表现在利用外资结构不科学，对外贸易结构不合理，要素聚集能力与收益能力极不匹配等方面。沿海地区要在注重引资的同时更加注重引智，大力引进技术、管理和人才、研发机构，实现由引进资金向引进全要素的转变；要继续促进产业升级，培育在国际市场有竞争力的高科技战略型产业，提升区域开放型经济协调发展水平。
参考文献:
[1]范晓莉，基于因子分析的天津滨海新区与海西经济区区域竞争力比较研究[J]，经济研究，2011(01)
[2]何晓群，多元统计分析[M],中国人民出版社，2010
[3]王利农，基于主成分分析的商业银行竞争力比较研究[J]，金融经济，2006(20)