城市经济社会发展水平的因子分析

　　摘要:本文选取了五大类26项指标,采用因子分析法和聚类分析法,对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行了综合评价,评价结果符合实际情况。并针对各城市的特点,提出相应的政策建议。
　　关键词:经济社会发展 因子分析 综合评价
　　
　　一、引言
　　
　　江苏作为中国经济最发达的地区之一,城市社会经济发展已取得了很大的成就,但是,由于传统的生产力布局上的不同,以及在地域、资源、人文和政策上的差异,江苏又是一个典型的地区发展不平衡的省份,各城市在经济社会发展水平存在着相大的差异。如何客观、准确地评价江苏各城市社会经济发展现况,分析各城市的差异以及造成差异的主要原因,为各城市能针对性地制订相应的政策和措施提供理论依据,进而促进江苏各城市社会经济协调发展,具有重要的理论和实践意义。
　　
　　
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二、城市经济社会发展水平的实证分析
　　
　　1.评价指标体系的设计
　　对于评价指标体系的设计,既要考虑经济总量,更要考虑经济质量和经济效能,还要考虑指标的全面性、代表性和可操作性等原则。在借鉴了国内外相关评价理论和评价方法的基础上,本文选取了五大类26个指标构成的指标体系。具体如下:
　　(1)经济总量指标:总人口(X01)、土地总面积(X02)、总产值GDP(X03)、地方财政总收入(X04)、固定资产投资总额(X05)、第三产业总产值(X06)、第三产业占GDP比重(X07)。
　　(2)经济效能指标:人均GDP(X08)、单位GDP能耗(X09)、单位GDP电耗(X10)。
　　(3)人民生活水平指标:在岗职工平均工资(X11)、农村居民人均纯收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均储蓄余额(X14)、社会消费品零售总额(X15)、保费收入(X16)、财政支出中民生支出额(X17)。
　　(4)对外经济指标:实际外商直接投资额(X18)、进出口总额(X19)、进出口差额(X20)。
　　(5)基础设施指标:人均公路里程数(X21)、人均民用汽车拥有量(X22)、人均土地面积(X23)、人均卫生机构床位数(X24)、技术人员占从业人员的比重(X25)、中专以上学生人数(X26)。
　　2.数据样本和数据来源
　　本文选择了江苏省13个城市2007年相关指标数据,所有数据取自《江苏省统计年鉴2008》[1]和《2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报》[2]。
　　3.因子分析
　　因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题[3]的一种方法。新的综合指标称为主成分或公因子,这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息,并且彼此不相关。利用各主成分的因子得分计算出每个评价对象的综合得分,并以此作为综合评价的依据。
　　本文运用SPSS统计分析软件,从26个评价指标中选取了4个主成分,利用各主成分的因子得分计算出每个城市的综合得分,并以综合得分作为评价依据。计算结果如下:
　　(1)提取的主成分及主成分的特征根和贡献率
　
　　从表1可知,根据特征根的选取原则,选取前4个主成分作为新的综合评价指标,这4个主成分已反映了原始指标中93.371%的信息。
　　(2)正交旋转后的因子载荷矩阵
　　为了能更加明确地表示主成分与原始指标间的关系,经过对因子矩阵载荷矩阵7次方差最大正交旋转得到正交旋转后的因子载荷矩阵(K),选取因子载荷矩阵各个主成分与原始指标载荷系数较大的指标,构成各个主成分的因子。从表可以看出(限于篇幅这里略去该表):
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第一因子(F1)在X03、X04、X05、X06、X08、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X24上有绝对值较大的载荷系数,表明 论文检测天使-免费论文检测软件http://www.jiancetianshi.com
第一因子是城市的综合经济实力和经济发展能力的反映。
　　第二因子(F2)在X07、X26上有绝对值较大的载荷系数,表明第二因子是城市的产业结构的反映。
　　第三因子(F3)在X01、X02、X25上有绝对值较大的载荷系数,表明第三因子是城市的总容量能力的反映。
　　第四因子(F4)在X09上有绝对值较大的载荷系数,表明第四因子是城市的的经济效率的反映。
　　(3)各城市的综合因子得分
　　对每个城市的4个主成分的因子得分,以对应主成分的贡献率为权数进行加权累加,计算得出每个城市的综合得分(Z),结果如表2所示。
　　
　　4. 综合因子得分的聚类分析
　　为了能客观地对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行分类,本文采用Q型聚类分析方法,以每个城市的综合得分为样本进行分类。利用SPSS软件分析得到下列分类结果:
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第一类:苏州市。
　　第二类:无锡市、南京市、常州市、南通市。
　　第三类:扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市、宿迁市。
　　
　　三、结果评价与分析
　　
　　经过对综合得分进行散点图分析,发现除了苏州市的综合得分较高外,其余城市的综合得分基本呈直线状。结合综合得分和聚类分析的结果看,将江苏省13个城市按经济社会发展水平可分成三个等级:
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第一级:水平最好的城市。只有苏州市1个城市。苏州市以1.3505的综合得分高居榜首,明显高于其它城市,单独成为一组,可称为“一枝独秀”。
　　苏州市在F1方面最为突出,列该因子的第1位,它在生产总值、地方财政总收入、固定资产投资总额、实际外商直接投资额、进出口总额和进出口差额等九项原始指标均列各市之首;它在F3方面也很突出,它的总人口原始指标列第1位;但它在F4方面子得分偏低为-0.68350,低于平均分,原因是它的第三产业占GDP比重较低,列第10位。此外,苏州市在单位GDP能耗和人均公路里程数两项原始指标均列全省最后1位。
　　第二级:水平较好的城市。有无锡市、南京市、常州市和南通市,这四个城市的综合得分均在全省的平均之上。
　　无锡市在F1因子方面也很突出,列该因子的第2位,它在生产总值、人均GDP、在岗职工平均工资和居民人均储蓄余额等四项原始指标均列各市第二位,特别是它的人均卫生机构床位数指标列全省之首;但它在F3因子方面得分偏低为-0.24495,低于平均分,原因是它的人均土地面积指标列全省末位。此外,它的土地总面积和单位GDP电耗两项原始指标均列全省最后3位。
　　南京市作为江苏省的省会城市,它在F2因子方面很突出,列该因子的第1位,它在第三产业占GDP比重和中专以上学生人数2项原始指标列全省首位。它的在岗职工平均工资、社会消费品零售总额、保费收入和中专以上学生人数等四项原始指标均列全省之首;但它在F4方面子得分偏低为-0.53436,列全省倒数第三位,原因是它的人均土地面积原始指标列全省最后第2位。此外,它的单位GDP能耗和技术人员占从业人员的比重两项原始指标均列全省最后2位。
　　第三级:水平较弱的城市。有扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市,这八个城市的综合得分均在全省的平均之下。
　　盐城市尽管总体发展水平低于省平均水平,但它在它在F4因子方面却很突出,列该因子的第1位,它在土地总面积、单位GDP能耗、人均公路里程数和人均土地面积等四项原始指标列全省首位。但它的人均民用汽车拥有量指标列全省末位、在岗职工平均工资列全省倒数第二位。
　　宿迁市的综合得分列全省的末位,它在总产值GDP和地方财政总收入等十一项原始指标列全省末位。但它的单位GDP电耗指标列全省 论文检测天使-免费论文检测软件http://www.jiancetianshi.com
第一位。
　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr />　　四、政策建议
　　
　　
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综上所述,根据江苏省各城市在经济社会发展上存在的问题,各城市之间存在的差异,特别是苏南、苏中和苏北三个地区间的差异更为明显的特点。各个城市应该根据自身薄弱环节,制定出符合本市特点的发展战略,进而制定出全省经济社会发展的一体化战略。
　　苏州市作为江苏省最发达的一个城市,在经济社会发展过程中,应大力发展第三产业,特别是现代服务业的比重,如大力发展物流业和服务外包业。此外,应加大科技投入,进行技术创新,降低对电力和能源的需求,提高GDP产出效率,实现又好又快的发展目标。
　　对于无锡市、南京市、常州市和南通市等四个城市,除加快经济发展、尽快提高经济实力。以南京为例,应充分利用省会城市的地理优势,充分利用其科技教育优势,培植以电子、生物工程、新材料、机电一体化为主导的产业结构。
　　对于扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市等七个城市,特别是地处苏北地区的徐淮盐连等城市,由于其经济社会发展基础比较薄弱,差距是全方位的,要实现全面赶超,首要的任务是加快基础设施建设、努力提高经济发展水平和经济实力。以连云港为例,作为新亚欧大陆桥的东桥头堡,是我国海洋开发的三大特殊区域之一,其风景秀美,气候宜人,具有丰富的旅游资源,为其充分发展旅游业提供了十分有利条件。连云港应充分利用优越的地理位置和旅游资源,在力发展海洋经济和旅游业,推动经济社会发展。
　　另外,省政府要加大省域内各城市的合作政策力度,把苏南地区的资金、技术优势与苏北地区的资源优势相结合,例如,正在建设中的“苏州宿迁工业园区”。
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总之,在继续保持苏南、苏中地区经济稳定增长的同时,加快苏北的开发,最终以科学的发展观推动全省各城市的共同发展。
　　
　　参考文献:
　　[1] 江苏省统计局,江苏省统计年鉴2008[M].北京.中国统计出版社. 2008.10.
　　[2] 江苏省统计局,2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报[EB/OL].江苏省统计局网
　　http://www.jssb.gov.cn/jstj/djgb/qsndtjgb/200807/t20080717_105496.htm.
　　[3] 薛薇,统计分析与SPSS的应用[M].北京.中国人民大学出版社. 2003.12.
　　[4] 廖为鲲等,基于因子分析法的城市经济发展评价[J].统计与决策.2005年(12).

　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr />