□文/易 偉

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川·遂寧）

2011年我國(guó)的GDP總量已經(jīng)達(dá)到47萬(wàn)億元，接近美國(guó)的50%，是世界第二大經(jīng)濟(jì)體。各省市區(qū)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模也越來(lái)越大，有8個(gè)省市的GDP超過(guò)2萬(wàn)億元，其中廣東已達(dá)到5.3萬(wàn)億元，接近1995年我國(guó)全年的生產(chǎn)總值。在追求經(jīng)濟(jì)規(guī)模量的擴(kuò)大的同時(shí)，國(guó)家也越來(lái)越重視經(jīng)濟(jì)效益質(zhì)的提高，經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)因此顯得尤為重要。本文借助于多元統(tǒng)計(jì)方法——因子分析法，利用SPSS17.0軟件，對(duì)我國(guó)各省市區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合比較。

一、指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)處理

反映經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)很多，根據(jù)指標(biāo)選取的客觀性、全面性、可比性、簡(jiǎn)潔性和可獲得性原則，共選取了財(cái)政收入、財(cái)政支出、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民收入、農(nóng)村居民收入、進(jìn)出口總額、社會(huì)消費(fèi)零售總額、最終消費(fèi)等10項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，各項(xiàng)原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2010》。

由于各省市區(qū)在人口、地域面積上差異很大，在經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中用總量指標(biāo)進(jìn)行分析，其代表性不如相對(duì)指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)學(xué)上，常用人均指標(biāo)比較效益、效率，因此在進(jìn)行各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)效益比較時(shí)，本文對(duì)統(tǒng)計(jì)年鑒上總量指標(biāo)都進(jìn)行了處理，處理的方法是:用相應(yīng)的總量指標(biāo)除以相應(yīng)的總?cè)藬?shù)，比如人均財(cái)政收入=財(cái)政收入÷總?cè)丝跀?shù)，人均第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值=第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值÷第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，每個(gè)省市區(qū)的處理方法保持一致，以保證指標(biāo)的可比性。

二、因子分析過(guò)程

1、檢驗(yàn)變量組是否適宜做因子分析。在進(jìn)行因子分析前，首先需要對(duì)原有變量做KMO測(cè)度和巴特利特球體檢驗(yàn)，或者進(jìn)行相關(guān)分析，看是否適合做因子分析。本文采用SPSS17.0進(jìn)行分析，得到“取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量”值為0.804，適宜做因子分析，同時(shí)“Bartlett的球形度檢驗(yàn)”的顯著性概率為0.000，小于1%，說(shuō)明變量之間具有相關(guān)性，也適合做因子分析。

2、提取公因子。采用主成分分析法提取了3個(gè)公因子，3個(gè)公因子特征根分別為 7.420、1.019、0.838，方差貢獻(xiàn)率分別為74.202%、10.192%、8.381%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到92.775%，說(shuō)明所選的3個(gè)公因子的特征根解釋了總方差的92%以上，只有極少的方差沒(méi)有解釋，解釋效果很好。

由前3個(gè)特征值建立因子載荷矩陣，由于公因子的解釋意義不很明確，因此采用方差最大法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的3個(gè)公因子特征根分別為5.858、1.912、1.507，方差貢獻(xiàn)率分別為58.578%、19.122%、15.075%。

公因子F1對(duì)城鎮(zhèn)居民收入、農(nóng)村居民收入、社會(huì)消費(fèi)零售總額、最終消費(fèi)、進(jìn)出口總額、財(cái)政收入、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等人均指標(biāo)有較大載荷，這些指標(biāo)主要是從收入和消費(fèi)方面反映經(jīng)濟(jì)效益，因此公因子F1可以解釋為收入和消費(fèi)因子。

公因子F2對(duì)第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等人均指標(biāo)有較大載荷，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)三大產(chǎn)業(yè)劃分中，第一和第二產(chǎn)業(yè)都是進(jìn)行的有形商品生產(chǎn)，而第三產(chǎn)業(yè)則屬于無(wú)形商品生產(chǎn)即服務(wù)，因此公因子F2可以解釋為有形商品生產(chǎn)因子。

公因子F3對(duì)人均財(cái)政支出有較大載荷，政府的財(cái)政支出是對(duì)社會(huì)財(cái)富的二次分配，在我國(guó)現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，政府支出主要體現(xiàn)在對(duì)各種建設(shè)的投資，因此公因子F3可以解釋為投資因子。

3、計(jì)算因子得分。建立因子得分系數(shù)矩陣，可以計(jì)算出各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)效益在各公因子上的得分，最后根據(jù)各省市區(qū)每個(gè)公因子得分值，以各公因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，就可以得出各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分。（表1）

三、分析及建議

1、收入和消費(fèi)因子分析。收入和消費(fèi)因子的方差貢獻(xiàn)率為58.578%，得分為正的省市全部位于東部地區(qū)，分別是上海、北京、浙江、江蘇、廣東、天津、福建、山東等八省市。其中，上海、北京更具優(yōu)勢(shì)。在因子得分上城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民收入貢獻(xiàn)最大，其次是人均社會(huì)消費(fèi)品零售額、人均進(jìn)出口額。西部的西藏、內(nèi)蒙古、新疆、青海、甘肅、貴州、陜西、云南等八省區(qū)則排在后八位。西藏在人均進(jìn)出口總額、財(cái)政收入上排后，貴州、甘肅在城鎮(zhèn)人均收入和農(nóng)村居民人均收入上排后。

2、有形商品生產(chǎn)因子分析。有形商品生產(chǎn)因子的方差貢獻(xiàn)率為19.122%。得分最高的是西部省份，得分最低的也是西部省份，其中內(nèi)蒙古以3.08分位居第一，貴州則以-1.24分居于最后一位。內(nèi)蒙古主要是人均第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值最高，貴州則人均第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值居于最后，人均第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值是倒數(shù)第二。

總的來(lái)說(shuō)，有形商品生產(chǎn)因子?xùn)|、中、西部以及東北地區(qū)差異相對(duì)較小，東部、東北仍在總體上占有優(yōu)勢(shì)。前五名中，西部、東北各有兩個(gè)，東部有一個(gè)；五到十名中，東部有四個(gè)，東北有一個(gè)；后十名中，西部則有七個(gè)，東部有兩個(gè)，中部有一個(gè)。

3、投資因子分析。投資因子包含人均財(cái)政支出一項(xiàng)指標(biāo)，其方差貢獻(xiàn)率為15.075%，超過(guò)了其他指標(biāo)的平均貢獻(xiàn)率，在成分得分矩陣中得分最高。此項(xiàng)因子得分最高的是西藏，其次是上海、北京，它們是人均財(cái)政支出超過(guò)1萬(wàn)元的省份，其中西藏達(dá)到16，210元，上海、北京分別為15，563 元、13，216 元；青海、內(nèi)蒙、寧夏、甘肅等省區(qū)得分也較高，排在后面的中部省份居多，但差異不大，最后一位的河南人均財(cái)政支出是3，063元。

4、綜合分析及建議。在對(duì)三個(gè)公因子調(diào)整加權(quán)后就得到各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)效益綜合因子得分，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益相較于東北、中部、西部具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。經(jīng)濟(jì)效益綜合排名前七位的分別是上海、北京、天津三個(gè)老牌直轄市以及浙江、江蘇、廣東、福建等東部省份；遼寧、吉林、黑龍江等東北三省則排在第八、十一、十五位；西部綜合經(jīng)濟(jì)效益最好的內(nèi)蒙古位于全國(guó)第十位，前二十位西部有三個(gè)，其他九個(gè)省份則在全國(guó)二十位之后；中部經(jīng)濟(jì)效益最低的兩個(gè)省份是河南和安徽，分列全國(guó)第二十二、二十六位，其他四省份則居于中間水平。可見(jiàn)，全國(guó)各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)效益從區(qū)域角度看，東部最好，東北其次，西部最末。

根據(jù)因子分析結(jié)果，上海、北京、天津等東部省份綜合經(jīng)濟(jì)效益最好，主要是因?yàn)槠湓诟鱾€(gè)公因子上的得分都較高，貴州、甘肅、云南等西部省份綜合經(jīng)濟(jì)效益較差，主要是因?yàn)槠湓诙鄠€(gè)公因子上的得分較低，因此要提高經(jīng)濟(jì)效益，需要從多個(gè)方面努力。當(dāng)然，各個(gè)省份的具體情況不一，在提高經(jīng)濟(jì)效益的方法上，需要具體問(wèn)題具體分析，比如貴州省，其在收入和消費(fèi)因子以及有形商品生產(chǎn)因子上得分較低，要提高該省的經(jīng)濟(jì)效益，則需要從收入、消費(fèi)和產(chǎn)品的生產(chǎn)上入手，努力提高城鄉(xiāng)居民的收入，促進(jìn)消費(fèi)，提高第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率。

[1]馬莉，易偉.四川省地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià).四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2011.4.

[2]于秀林，任雪松編著.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1999.

[3]馬慶國(guó)著.管理統(tǒng)計(jì)[M].北京:科學(xué)出版社，2002.