張?jiān)圃?/p>

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽蚌埠233000）

蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)
——基于因子分析法

張?jiān)圃?/p>

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽蚌埠233000）

近幾年，蕪湖市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度在安徽省一直保持領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，但蕪湖市各縣區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展卻存在很大的差異。因子分析法是將一些錯(cuò)綜復(fù)雜的變量用降維的方式轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。本文以蕪湖市2015年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用因子分析法對(duì)蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了定量分析，找出了各縣區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的原因，并對(duì)其出現(xiàn)的問題提出了相關(guān)的建議。

蕪湖市；因子分析；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；綜合評(píng)價(jià)

一、引言

蕪湖市位于安徽省東南部，長(zhǎng)江下游，地處長(zhǎng)江三角洲平原腹地，北倚長(zhǎng)江，東接杭州，西連合肥，北依南京，南向黃山，是安徽省規(guī)劃中的兩座特大城市之一。2010年1月12日，經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立皖江城市帶承接轉(zhuǎn)移示范區(qū)，蕪湖市一直是皖江示范帶的龍頭城市，同時(shí)蕪湖還是合蕪蚌自主創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)區(qū)的重要成員城市[1]。近幾年，蕪湖市政府一直堅(jiān)持城鄉(xiāng)一體統(tǒng)籌發(fā)展的戰(zhàn)略，經(jīng)濟(jì)與社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展都取得了重要進(jìn)展。蕪湖市下轄四區(qū)（鏡湖區(qū)、弋江區(qū)、鳩江區(qū)、三山區(qū)）、四縣（無為縣、蕪湖縣、繁昌縣、南陵縣），四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)在蕪湖市委市政府的領(lǐng)導(dǎo)下均保持較快的發(fā)展速度，然而由于四區(qū)四縣在自然資源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異，使得四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也存在一定的差異性。為了促進(jìn)蕪湖市經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，制定科學(xué)有效的政策，必須對(duì)四區(qū)四縣的發(fā)展水平做出科學(xué)合理的評(píng)價(jià)，找出其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的原因。本文運(yùn)用SPSS16.0，提取了四區(qū)四縣11項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)運(yùn)用因子分析法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為推動(dòng)蕪湖市經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展提供相應(yīng)的理論依據(jù)。

二、因子分析模型

因子分析是一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù)，通過因子分析方法可用較少的相互獨(dú)立的因子反映原有變量的絕大部分信息。因子分析模型可用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述，分析過程如下：

假設(shè)某因子分析的原始變量為X1，X2…,XP，假定這些變量已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理，各變量均可用m個(gè)公因子F和特殊因子的線性組合來表示。

因子分析的具體步驟如下：

1.構(gòu)建指標(biāo)體系和原始數(shù)據(jù)矩陣，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2.計(jì)算指標(biāo)變量間的相關(guān)矩陣，進(jìn)而分析變量之間的相關(guān)性。

3.計(jì)算相關(guān)矩陣的特征值，根據(jù)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率（一般取值在85%以上），決定初始因子數(shù)。

4.計(jì)算因子載荷矩陣，如果因子意義不明確，對(duì)初始公共因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，分析最終確定的公共因子。

5.計(jì)算因子得分和綜合得分，根據(jù)因子得分和綜合得分情況，給出相應(yīng)的評(píng)價(jià)。

三、指標(biāo)體系的構(gòu)建

在對(duì)蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)的過程中，可以選取單一指標(biāo)來完成，但為了從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面對(duì)其進(jìn)行全面衡量，為此，本文依據(jù)指標(biāo)體系建立的代表性、科學(xué)性、系統(tǒng)性和易獲得性等原則[2]，以四區(qū)四縣為樣本，采集了2016年《蕪湖統(tǒng)計(jì)年鑒》的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取如下11個(gè)指標(biāo)：X1地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元），X2第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重，X3第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重，X4固定資產(chǎn)投資額（萬元），X5城鎮(zhèn)在崗職工平均工資 （元），X6農(nóng)村居民人均可支配收入 （元），X7外商直接投資額 （萬美元），X8社會(huì)消費(fèi)品零售總額 （萬元），X9農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（萬元），X10規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出 （萬元），X11規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)（人），具體數(shù)據(jù)如下表所示：

表1 各項(xiàng)指標(biāo)具體數(shù)

四、蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子分析

利用SPSS16.0對(duì)以上11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，采用因子分析法得到相關(guān)系數(shù)矩陣，如表2所示，為便于公共因子對(duì)實(shí)際問題的分析解釋。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

從表2可以看出原始變量之間大部分相關(guān)系數(shù)都比較大，各變量之間均存在相關(guān)性，因而適合用因子分析法對(duì)變量進(jìn)行篩選以及提取公因子。

提取公因子時(shí)，可以參照特征值是否大于1或者累積方差貢獻(xiàn)率是否達(dá)85%的準(zhǔn)則進(jìn)行提取。通過因子貢獻(xiàn)率表的結(jié)果可知前四個(gè)因子的特征值大于1，累積貢獻(xiàn)率為90.618%，滿則因子提取的要求，基本上包含大部分指標(biāo)信息，因而提取這四個(gè)因子作為公因子來分析，總體效果比較理想[3]。

表3 解釋的總方差

采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)初始因子載荷矩（表4）進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，，使得每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，而在其余的公共因子上的載荷比較小，使同一列上的載荷盡可能地靠近1和靠近0兩級(jí)分離，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表5所示，所提取的四個(gè)主因子分別記為，由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出：

第一主因子在地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重和社會(huì)消費(fèi)品零售總額等變量上具有較高的載荷，這些指標(biāo)反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合情況，因而可以把公因子命名為經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力因子，其貢獻(xiàn)率為33.857%。

第二主因子在規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)這兩個(gè)指標(biāo)上具有較高的載荷，這兩個(gè)指標(biāo)反映了科技投入情況，因此可以把公因子命名為科技因子，其貢獻(xiàn)率為20.666%。

第三主因子在城鎮(zhèn)在崗職工平均工資、農(nóng)村居民人均可支配收入以及農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值這三個(gè)指標(biāo)上具有較高的載荷，這三個(gè)指標(biāo)主要反映了居民生活質(zhì)量及消費(fèi)能力，因此可以把公因子命名為生活水平因子，其貢獻(xiàn)率為19.765%。

第四主因子在固定資產(chǎn)投資額以及外商直接投資額這兩個(gè)指標(biāo)上具有較高的載荷，這兩個(gè)指標(biāo)主要反映了政府投資和吸引外資等方面的情況，因此可以把公因子命名為投資因子，其貢獻(xiàn)率為16.33%。

表4 因子矩陣

表5 旋轉(zhuǎn)因子矩陣

為了考察四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，并對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)回歸法計(jì)算因子得分函數(shù)，利用SPSS16.0軟件計(jì)算出四個(gè)因子的得分，這四個(gè)因子從不同的方面反映了蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，為了進(jìn)一步進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，還需要將這四個(gè)公因子以各自的方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重來來加權(quán)計(jì)算綜合得分[4]，

其中Zi為各城市的綜合得分，F(xiàn)1i，F(xiàn)2i，F(xiàn)3i，F(xiàn)4i為各城市的因子得分，i=1，2…8。綜合得分越高，表明城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)，表6為各城市的因子得分以及綜合得分排名。

表6 各因子得分、綜合得分及排名

四、結(jié)論與建議

通過實(shí)證分析，對(duì)四區(qū)四縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的分析如下：

第一，從經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力因子得分及排名可以看出，蕪湖市鏡湖區(qū)、鳩江區(qū)和弋江區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)較強(qiáng)，三山區(qū)、無為縣、蕪湖縣、繁昌縣和南陵縣的經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)來說較弱，原因在于各縣區(qū)在經(jīng)濟(jì)、政治以及人口等方面差別較大。

第二，從科技因子得分及排名可以看出，鳩江區(qū)、弋江區(qū)和無為縣的科技投入力度相對(duì)較強(qiáng)，三山區(qū)、繁昌縣、蕪湖縣、鏡湖區(qū)和南陵縣科技投入力度就顯得較弱些。原因在于鳩江區(qū)、弋江區(qū)以及無為縣由于其優(yōu)越的地理位置，工業(yè)企業(yè)相對(duì)較多，所以導(dǎo)致這三個(gè)地區(qū)科技投入力度比其他五個(gè)縣區(qū)要強(qiáng)。

第三，從生活水平因子得分及排名可以看出，鏡湖區(qū)、三山區(qū)和繁昌縣的居民收入水平相對(duì)較強(qiáng)，南陵縣和無為縣收入水平則顯得相對(duì)較弱。原因在于鏡湖區(qū)是蕪湖市的經(jīng)濟(jì)、文化和商業(yè)中心，三山區(qū)是2006年設(shè)立的蕪湖市新城區(qū)，企業(yè)工廠相對(duì)較多，繁昌縣由于歷史悠久，農(nóng)業(yè)和工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)較好，南陵縣與無為縣所處的地理位置距離城區(qū)相對(duì)偏遠(yuǎn)，另外人口相對(duì)較多，尤其是農(nóng)村人口占的比重偏大。

第四，從投資因子得分及排名可以看出，無為縣、弋江區(qū)和鏡湖區(qū)在政府投資和吸引外資上相對(duì)較強(qiáng)，鳩江區(qū)和南陵縣政府投資力度和吸引外資上則顯得相對(duì)較弱。原因在于無為縣已經(jīng)形成以電線電纜產(chǎn)業(yè)集群為龍頭，以船舶制造、羽毛羽絨、紡織服裝等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)體系，另外高鐵無為站的建立也為投資創(chuàng)造了條件。弋江區(qū)、鏡湖區(qū)是蕪湖市的主城區(qū)，在吸引外資方面比起其他五個(gè)縣區(qū)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

第五，從各縣區(qū)的綜合得分及排名來看，一般說來，綜合得分越高，說明其綜合實(shí)力越強(qiáng)，得分大于0說明其綜合實(shí)力在該地區(qū)平均水平之上，反之則說明其在該地區(qū)的平均水平之下。從表6可以看出，鏡湖區(qū)在四區(qū)四縣中綜合實(shí)力最強(qiáng)，鳩江區(qū)和弋江區(qū)在平均水平之上，而無為縣、繁昌縣、蕪湖縣、三山區(qū)和南陵縣則在平均水平之下。

從以上分析結(jié)果來看，蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯的差異性，針對(duì)以上的各縣區(qū)存在的問題，從以下三個(gè)方面提出相關(guān)的政策建議：

第一，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)各縣區(qū)間產(chǎn)業(yè)的合理分工與協(xié)作。各縣區(qū)應(yīng)充分利用自身的優(yōu)勢(shì)，培育地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)和特色產(chǎn)品，發(fā)展縣區(qū)特色經(jīng)濟(jì)，比如，無為縣依據(jù)獨(dú)特的地理優(yōu)勢(shì)，豐富的農(nóng)副產(chǎn)品，可以發(fā)展一些農(nóng)副產(chǎn)品的深加工；再比如地處鳩江區(qū)的國(guó)家5A景區(qū)蕪湖方特歡樂世界，諸如此類的景區(qū)全國(guó)很多地方都有，要想把游客留得住、留得久就不能發(fā)展單純的觀光型旅游，要發(fā)展特色旅游，例如文化體驗(yàn)、度假養(yǎng)生等復(fù)合型旅游。

第二，加大科技投入力度，注重創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)和引入，提高縣區(qū)創(chuàng)新能力。從上面的分析可以看出蕪湖市整個(gè)地區(qū)的科技投入力度還不是很高，比如鏡湖區(qū)，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在所有縣區(qū)中排名第一，但是其科技投入和其他縣區(qū)比起來卻差得很遠(yuǎn)，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)當(dāng)加大科技，引進(jìn)高層次人才，發(fā)展知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

第三，增加對(duì)落后地區(qū)的投入，加大招商引資力度。蕪湖市經(jīng)濟(jì)要持續(xù)快速發(fā)展，就必須保持各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)同時(shí)發(fā)展，為此可以從三方面加大對(duì)落后地區(qū)的投入：加強(qiáng)落后地區(qū)的人才培養(yǎng)、加大政府財(cái)政資金的投資力度、科學(xué)制定適合縣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策。同時(shí)利用好國(guó)家推進(jìn)中部崛起、安徽省承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的大好時(shí)機(jī)，吸引更多的外商投資，各地政府要積極尋找相關(guān)投資，加快本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

[1]劉二林，蔡書凱，俞葵.基于主成分分析法的蕪湖市三次產(chǎn)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià) [J].長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015,28 （9）：88-94.

[2]郭將，雷雨.基于因子分析法的河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016,50（3）：422-426.

[3]汪恩輝，趙國(guó)慶.基于因子分析和聚類分析法的皖江城市帶經(jīng)濟(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J].銅陵學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，（4）：51-55.

[4]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].科學(xué)出版社，2016.

編輯：林軍

Research on the Level of Economic Development of Concerning between the Four Districts and Four Counties of Wuhu City——Based on SPSS Factor Analysis

ZHANG Yunyun
（Anhui Finance and Economics University，Benbu AnHui 233000）

In recent years,the speed of economic development of Wuhu city has kept a leading edge in Anhui Province,but the economic development are great differences between each county and district of Wuhu city.Factor analysis is a multivariate statistical method that use the way of dimensionality reduction to transform complex variables into a few number of non related varia-bles.This paper is based on the statistical data of Wuhu city in 2015，then quantitatively analysis the economic development between the four districts and four counties of Wuhu city by the meth-od of factor analysis,find out the reason of economic development is not balanced between each county and district,and put forward some suggestions on these problems.

Wuhu City；factor analysis；economic development；comprehensive evaluation

F291

A

2095-7327（2017）-03-0060-04

張?jiān)圃疲?987-），女，安徽蚌埠人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)講師，碩士，研究方向：數(shù)理統(tǒng)計(jì)。