重庆市区域经济发展水平的因子分析.doc

重庆市区域经济发展水平的因子分析 摘要：文章以重庆市40个区、县的经济发展水平为研究对象，通过对重庆城乡统筹的经济发展水平的原始数据的收集、整理和分析，文章选取16个指标，以因子分析法对重庆市40个区、县的2008年的各个区域经济发展的近况进行分析，分析结果显示，40个区、县的城乡统筹经济发展水平存在巨大的差异，并给出了综合评价提出了相关改进的建议。 关键字：重庆；区域经济；因子分析；综合评价 一、引言 区域经济作为国民经济的基本单元，在建国以后的很长时间里没有得到充分的忠实。在上个世纪90年代，理论界开始密切关注区域经济，而我国政府在十六大报告中，第一次明确提出了要发展壮大区域经济的目标。自此，无论是理论还是实践上，区域经济进入了较快速发展的阶段。与此同时，对区域经济发展进行各种评价的研究日益增多，尤其是综合评价最为引人注目。如何合理的选择评价指标，运用科学的评价方法对区域经济活动作出全面地评价，对于制定促进区域经济发展的方针政策，具有重要的理论和现实意义。 二、指标的选取 根据指标选取的客观性，全面性，可比性，简洁性和可操作性的原则，为了科学，客观，准确的衡量区域经济实力，主要采用了体现基本经济状况、产业竞争力与发展速度、产业竞争力与发展速度、政府能动力与发展后劲、人民生活水平以及其他方面的指标，具体指标如下X1:地区生产总值（万元），X2:地方财政预算收入（万元），X3:社会消费品零售总值（万元），X4:人均地区生产总值指数（%），X5:就业人员数（万人），X6:第二产业占地区GDP比重（%），X7: 第三产业占地区GDP比重（%），X8:GDP增长率（%），X9:工业增加值增长速度（%），X10:地方财政收入（万元），X11:地方财政支出（万元），X12:全社会固定资产投资（万元），X13:居民储蓄存款余额（万元），X14:农村居民人均生活消费支出（元），X15:人均农村居民收入（元），X16:职工平均工资（元）。区域经济发展评价指标的分类细分，见表1。 表1 区域经济发展评价指标 指标分类 变量 具体指标 单位 第一类：基本经济指标：总量和人均指标 X1 地区生产总值 万元 X2 地方财政预算收入 万元 X3 社会消费品零售总值 万元 X4 人均地区生产总值指数 % 第二类：生产竞争力指标以及发展速度指标 X5 就业人员数 万人 X6 第二产业占地区GDP比重 % X7 第三产业占地区GDP比重 % X8 GDP增长率 % X9 工业增加值增长速度 % 第三类：政府能动力指标与发展后劲 X10 地方财政收入 万元 X11 地方财政支出 万元 X12 全社会固定资产投资 万元 X13 居民储蓄存款余额 万元 第四类：人民生活水平 X14 农村居民人均生活消费支出 元 X15 人均农村居民收入 元 X16 职工平均工资 元 三、实证分析与讨论 采用因子分析的步骤包括：构造原始数据矩阵、数据标准化、求相关矩阵、求相关矩阵的特征值及特征向量、根据因子贡献率选取主因子、求正交因子解、构造因子得分模型并实现样本综合排名等。 （一）因子分析的KMO及Bartlett’s检验 运用SPSS统计软件对数据进行处理：在进行相关检验前先对指标进行无量纲化处理。 如表2所示，显示KMO及Bartlett’s检验结果。KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数，当KMO值愈大时，标识变量间的共同因素愈多，愈适合进行因子分析。根据专家Kaiser（1974）观点，如果KMO的值小于0.5时，较不宜进行因子分析，此处的KMO值为0.779，表示适合进行因子分析。此外，Bartlett’s球形检验的值为970.678，自由度为120，达到显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因子存在，适合进行因子分析。 表2 因子分析检验 KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.778901866 Approx. Chi-Square 970.6783067 df 120 Sig. 4.0802E-133 （二）求相关系数矩阵R的特征值以及贡献率 用数据采用数学方法进行处理，然后建立相关系数矩阵R并得到其特征值和方差贡献率，累计方差贡献率，见表3。 表3 相关系数矩阵R的特征值和贡献率 因子 R的特征值和贡献率 特征值 贡献率（%） 累计贡献率（%） 1 7.72873 48.30459 48.30459 2 3.06664 19.16