原创基于因子分析的“泛珠三角”九省区非农化水平综合

摘要：科学地评价“泛珠三角”各省区的非农化水平是确定“泛珠三角”区域经济合作思路、制定合理的发展战略与制定科学的区域经济合作和产业转移对策的需要。本文选用反映非农化发展水平的14项指标，利用因子分析法，对“泛珠三角”九省区发展阶段进行综合分析评价，分析各省区的非农化程度及差异，研究影响各省区非农化发展的主要因素，并为以后的合作与发展提供建议。 中国论文网 关键词：因子分析法；非农化水平；综合评价 中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1003-9031(2007)03-0030-04 一、引言 非农化是指伴随工业尤其是制造业发展带来的一系列主要生产结构连续发生变化的过程，非农化引起且包含了整体经济的进步和发展。1除港澳外的“泛珠三角”九省区正在经历各自不同层次的非农化发展阶段。如果说区域内地区之间在非农化发展水平上的差异性是推动区域经济合作的内在动力，那么，科学地评价“泛珠三角”各省区的非农化水平则是确定“泛珠三角”区域经济合作思路、制定合理的发展战略与制定科学的区域经济合作和产业转移对策的需要。因而本文选用反映非农化发展水平的14项指标，利用因子分析法，对“泛珠三角”九省区非农化阶段进行综合分析评价，分析研究各省区的非农化程度，评价影响各省区非农化发展的主要因素，并找出各省区非农化发展过程中出现的差异，为以后的合作与发展提供建议。 二、“泛珠三角”九省区非农化水平综合评价指标选择 (一)指标选取的原则 1.科学性原则。反映各省区非农化水平的综合评价指标应建立在科学实用的基础上，具体指标应能客观和真实地反映各地区的实际情况。既能反映省区的产业化优势，又能反映省区的劣势和不足；既能反映工业尤其是制造业发展状况，又能反映这些地区的整体经济结构、发展水平和发展阶段。 2.系统性原则。各省区既有一定相似性，又有很大的差异，这就要求选取的指标覆盖面宽，有代表性，能够较全面地反映各地区的整体情况。 3.可操作原则。本文在选取指标时使用的是2005年的数据，这些数据均来源于国家统计局和地方政府统计部门，有较高的权威性、实用性。同时，本文在选取指标时，尽量避免滥而多。 (二)指标的选取 要进行省区非农化水平的综合评价，需要建立一套可以量化的指标体系。非农化水平不仅涉及工业(特别是制造业)的发展程度，而且涉及支撑和由此引起的各种类型的经济结构和经济规模的变化。因此，为了全面、系统地分析各省区的非农化发展阶段，要考虑众多的影响因素和指标，这样才能够得到比较全面的分析结果。本文综合分析了各方面的因素，选取了如下14个指标来评价“泛珠三角”九省区工业化程度：人均国内生产总值(X1)、二三产业占GDP比重(X2)、第三产业占GDP比重(X3)、二三产业从业人员比重(X4)、第三产业从业人员比重(X5)、全社会固定投资额(X6)、进出口总额(X7)、城镇化水平(X8)、霍夫曼系数(X9)、大中型企业比重(X10)、城镇居民家庭人均消费支出(X11)、专业技术人员比重(X12)、非食品消费系数(=1-恩格尔系数)(X13)、高新技术产品出口比重(X14)等。 三、对非农化指标的因子分析 根据2005年中国统计年鉴提供的原始数据并经过初步计算，可以得到九省区各非农化指标排序，如表1。 表1九省区各非农化指标排序表 资料来源：根据2005年中国统计年鉴提供的原始数据初步计算。 从表1可以发现，除广东和福建两省各非农化指标相对一致外，其它各省区非农化水平在不同指标下进行评价的结果相差悬殊。依据不同的指标就有不同的结论说明。非农化水平是一个系统而又复杂的指标范畴，用工业或者制造业比重指标来衡量一个地区的非农化水平过于简单肤浅。因此本文采用因子分析法，运用NOSA统计分析软件对各指标的原始数据进行分析，试图对各省区的非农化程度做出比较全面、综合的评价。 因子分析法是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对所研究的问题就可以试图用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。从中找出几个主要的因子，每一个主要因子就代表反映经济变量间相互依赖的一种经济作用，抓住这些主要因子就可以帮助我们对复杂的经济问题进行分析和解释。在遇到研究多个指标的实际问题时，指标较多给分析带来很多的麻烦，增加了分析问题的复杂性和难度。而因子分析法很好地解决了这个问题。 首先按照因子分析法的步骤，对原始数据进行标准化处理?求出各个指标的相关系数?计算矩阵R的特征值、特征值的贡献率和累计贡献率，如表2。 表2 特征值 ，求特征值的贡献率和累计贡献率表 根据特征值大于1的提取原则，前3个因子符合原则，并且累计贡献率为84.49，即前3个公因子所解释的方差占总方差的84.49%，用这3个公因子来反映各省区的工业化程度所损失的信息不多，所以这3个公因子能够综合反映工业化水平。采用主成分分析法计算出因子负荷矩阵如表3： 表3主成分负荷阵表 表4旋转后因子负荷阵表 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义。然而用上述方法求出的公因子解，各主因子的典型代表变量不很突出，容易使因子的意义含糊不清，不便于对实际问题进行分析。因此，对提取的三个主分量F1、F2、F3建立原始因子载荷矩阵，同时，为便于对各因子载荷作合理解释，对其进行旋转使其结构简单化，以排除噪音的干扰作用。基于主成分的最大方差?varimax?正交旋转法，5次迭代后收敛，即为方差最大正交旋转矩阵如表4。 将指标值按正交载荷中的高载荷分为三类，各主因子命名如表5： 表5因子命名 由表5可以看出：公共因子F1对人均国内生产总值(X1)、二三产业占GDP比重(X2)、二三产业从业人员比重(X4)、进出口总额(X7)、城镇化水平(X8)、城镇居民家庭人均消费支出(X11)、高新技术产品出口比重(X14)有绝对值较大的负荷系数，所以F1是这7个指标的综合反映，用于反映非农化产出水平和经济发展程度；公共因子F2对第三产业占GDP比重(X3)、第三产业从业人员比重(X5)、专业技术人员比重(X12)、非食品消费系数(=1-恩格尔系数)(X13)有绝对值较大的负荷系数，所以F1是这4个指标的综合反映，用于反映非农化的人才素质和生产生活环境质量状况；公共因子F3对霍夫曼系数(X9)、大中型企业比重(X10)有绝对值较大的负荷系数，所以F1是这两个指标的综合反映，用于反映非农化的产业集中与产业升级状况。 设Y为主成分变量，利用原始数据X和主成分均已标准化处理后的前三个所提取的主成分的载荷阵可得主因子得分矩阵。然后，以各因子的贡献率占三个因子的累计贡献率的比重作为权重进行加权汇总计算各省区的非农化水平综合测评得分，计算公式如下： Zi=0.4881Y1i+0.2948Y2i+0.2171Y3i 其中：Zi为各省区非农化程度总得分(i=1，2，9)；Yji的系数为各因子的信息贡献率，它是各因子的方差贡献率与三个主成分的累计贡献率(84.49)的比值，通过计算得出综合得分F。如表6所示： 表6九省区主因子及综合得分一览表 由表6的因子综合测评总得分可以发现，广东省的非农化程度最高，其因子综合测评总得分是排在第二集团的福建和海南的两倍；贵州省非农化水平的因子综合测评总得最低，其因子综合测评总得分为-1.05，其它五省处于第三集团。 四、结论与建议 1.一个地区的非农化水平是该地区产业集群、产业结构、产业环境、产业质量以及科技、教育和生活水平等诸多方面的综合反映。2如果仅用工业尤其是制造业产值比重和就业比重来衡量某一地区的非农化水平，或者来比较不同地区的非农化结构与程度差异，其结论必然有失偏颇。因为，非农化引起且包含了整个国民经济的进步和发展，包含了生产函数和消费函数由低到高的变化，而不只是工业尤其是制造业的简单扩张。因此，本文用包括工业产值比重在内的14个指标综合得分对“泛珠三角”九省区的非农化水平排名，出现不太一样的结果。其差异表现在：海南由工业产值比重排名第九上升为综合得分排名第三，贵州由第五降为第九，云南由第三降为第五，广西由第八上升为第六。应该说，14个指标综合得分能更真实更全面更准确地反映各省区的非农化水平。 2.在“泛珠三角”经济圈中，即使是发展程度最高的广东也远未完成工业化过程。我们也发现，广东的工业尤其是制造业发展程度相当高，经济发展程度与非农化规模因子得分高，但其非农化的结构和环境因子表现较差。这说明，广东正面临非农化的结构调整与升级这一紧迫任务，即淘汰或转移部分传统产业，促进生产函数和消费函数由低到高的突破性变化。 3.“泛珠三角”九省区虽然在地理上处于同一经济圈，但各自属于不同的非农化阶段，非农化水平差异性较大。广东非农化水平综合得分1.07，而贵州综合得分仅为-1.05。贵州处于非农化最低阶段，广东处于非农化最高阶段，福建和海南处于非农化中等偏上阶段，其它五省区处于非农化中等偏下阶段。这种区域内非农化发展阶段的差异性，可能在某种程度上是克服行政区域阻隔、推动区域经济合作的内在动力。区域内产业的正向推移和反向推移将有力地推动整个“泛珠三角”非农化进程。 4.福建和海南非农化水平处于经济圈第二集团，但原因各不相同。福建非农化因子作用相对均衡，产业集群、产业结构、产业环境、产业质量以及科技、教育和生活水平等诸多方面的综合表现较好；而海南呈现出较为严重的非农化因子结构和产业结构失衡现象，表现为工业发展的不足。因此，福建和海南应采用不同的非农化路径。福建应发挥优势，通过区域合作，全面提升非农化水平，海南则应利用区域合作，主动地、有选择地接受区域内的产业转移，并加以改进与创新。 5.在“泛珠三角”非农化高速发展的背后，隐藏着极大的经济发展和非农化水平的不平衡。实现“泛珠三角”经济区域的有效合作，关注各省区非农化阶段、结构、环境和质量的差异性，优势互补，有利于各省区非农化综合水平的提高。 6.海南非农化水平相对较低，直接原因是工业尤其是制造业不发达，而提高制造业比重并不是实现地区经济非农化的必然路径和唯一选择。海南应该走非农化而不是传统工业化道路。海南的产业发展选择应充分考虑国际国内市场环境正在演变着的产业分工和产业内分工业态，以非农化而不是工业化为目标、以市场环境条件而不是自身资源条件为基础确定经济发展战略。 参考文献： 1 张继军.海南省非农化问题的实证研究J.农业现代化研究，2006，(11). 2 张培刚.发展经济学M.北京：经济科学出版社，2001. 转载请注明来源。原文地址：源码 wym