我国省市区经济效益评价

2012-08-15 00:50□文/易
合作经济与科技 2012年10期
关键词:市区第二产业生产总值

□文/易 伟

(四川职业技术学院 四川·遂宁)

2011年我国的GDP总量已经达到47万亿元,接近美国的50%,是世界第二大经济体。各省市区的经济规模也越来越大,有8个省市的GDP超过2万亿元,其中广东已达到5.3万亿元,接近1995年我国全年的生产总值。在追求经济规模量的扩大的同时,国家也越来越重视经济效益质的提高,经济效益的评价因此显得尤为重要。本文借助于多元统计方法——因子分析法,利用SPSS17.0软件,对我国各省市区的经济效益进行综合比较。

一、指标选择和数据处理

反映经济效益的指标很多,根据指标选取的客观性、全面性、可比性、简洁性和可获得性原则,共选取了财政收入、财政支出、第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、城镇居民收入、农村居民收入、进出口总额、社会消费零售总额、最终消费等10项指标进行检验,各项原始数据均来源于《中国统计年鉴2010》。

由于各省市区在人口、地域面积上差异很大,在经济效益评价中用总量指标进行分析,其代表性不如相对指标。经济学上,常用人均指标比较效益、效率,因此在进行各省市区经济效益比较时,本文对统计年鉴上总量指标都进行了处理,处理的方法是:用相应的总量指标除以相应的总人数,比如人均财政收入=财政收入÷总人口数,人均第一产业生产总值=第一产业生产总值÷第一产业就业人数,每个省市区的处理方法保持一致,以保证指标的可比性。

二、因子分析过程

1、检验变量组是否适宜做因子分析。在进行因子分析前,首先需要对原有变量做KMO测度和巴特利特球体检验,或者进行相关分析,看是否适合做因子分析。本文采用SPSS17.0进行分析,得到“取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量”值为0.804,适宜做因子分析,同时“Bartlett的球形度检验”的显著性概率为0.000,小于1%,说明变量之间具有相关性,也适合做因子分析。

2、提取公因子。采用主成分分析法提取了3个公因子,3个公因子特征根分别为 7.420、1.019、0.838,方差贡献率分别为74.202%、10.192%、8.381%,累计方差贡献率达到92.775%,说明所选的3个公因子的特征根解释了总方差的92%以上,只有极少的方差没有解释,解释效果很好。

由前3个特征值建立因子载荷矩阵,由于公因子的解释意义不很明确,因此采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转,旋转后的3个公因子特征根分别为5.858、1.912、1.507,方差贡献率分别为58.578%、19.122%、15.075%。

公因子F1对城镇居民收入、农村居民收入、社会消费零售总额、最终消费、进出口总额、财政收入、第三产业生产总值等人均指标有较大载荷,这些指标主要是从收入和消费方面反映经济效益,因此公因子F1可以解释为收入和消费因子。

公因子F2对第二产业生产总值、第一产业生产总值等人均指标有较大载荷,在国民经济三大产业划分中,第一和第二产业都是进行的有形商品生产,而第三产业则属于无形商品生产即服务,因此公因子F2可以解释为有形商品生产因子。

公因子F3对人均财政支出有较大载荷,政府的财政支出是对社会财富的二次分配,在我国现阶段的经济发展中,政府支出主要体现在对各种建设的投资,因此公因子F3可以解释为投资因子。

3、计算因子得分。建立因子得分系数矩阵,可以计算出各省市区经济效益在各公因子上的得分,最后根据各省市区每个公因子得分值,以各公因子的方差贡献率作为权重进行加权汇总,就可以得出各省市区经济效益的综合得分。(表1)

三、分析及建议

1、收入和消费因子分析。收入和消费因子的方差贡献率为58.578%,得分为正的省市全部位于东部地区,分别是上海、北京、浙江、江苏、广东、天津、福建、山东等八省市。其中,上海、北京更具优势。在因子得分上城镇和农村居民收入贡献最大,其次是人均社会消费品零售额、人均进出口额。西部的西藏、内蒙古、新疆、青海、甘肃、贵州、陕西、云南等八省区则排在后八位。西藏在人均进出口总额、财政收入上排后,贵州、甘肃在城镇人均收入和农村居民人均收入上排后。

2、有形商品生产因子分析。有形商品生产因子的方差贡献率为19.122%。得分最高的是西部省份,得分最低的也是西部省份,其中内蒙古以3.08分位居第一,贵州则以-1.24分居于最后一位。内蒙古主要是人均第二产业生产总值最高,贵州则人均第一产业生产总值居于最后,人均第二产业生产总值是倒数第二。

总的来说,有形商品生产因子东、中、西部以及东北地区差异相对较小,东部、东北仍在总体上占有优势。前五名中,西部、东北各有两个,东部有一个;五到十名中,东部有四个,东北有一个;后十名中,西部则有七个,东部有两个,中部有一个。

3、投资因子分析。投资因子包含人均财政支出一项指标,其方差贡献率为15.075%,超过了其他指标的平均贡献率,在成分得分矩阵中得分最高。此项因子得分最高的是西藏,其次是上海、北京,它们是人均财政支出超过1万元的省份,其中西藏达到16,210元,上海、北京分别为15,563 元、13,216 元;青海、内蒙、宁夏、甘肃等省区得分也较高,排在后面的中部省份居多,但差异不大,最后一位的河南人均财政支出是3,063元。

4、综合分析及建议。在对三个公因子调整加权后就得到各省市区经济效益综合因子得分,东部地区经济效益相较于东北、中部、西部具有绝对优势。经济效益综合排名前七位的分别是上海、北京、天津三个老牌直辖市以及浙江、江苏、广东、福建等东部省份;辽宁、吉林、黑龙江等东北三省则排在第八、十一、十五位;西部综合经济效益最好的内蒙古位于全国第十位,前二十位西部有三个,其他九个省份则在全国二十位之后;中部经济效益最低的两个省份是河南和安徽,分列全国第二十二、二十六位,其他四省份则居于中间水平。可见,全国各省市区经济效益从区域角度看,东部最好,东北其次,西部最末。

根据因子分析结果,上海、北京、天津等东部省份综合经济效益最好,主要是因为其在各个公因子上的得分都较高,贵州、甘肃、云南等西部省份综合经济效益较差,主要是因为其在多个公因子上的得分较低,因此要提高经济效益,需要从多个方面努力。当然,各个省份的具体情况不一,在提高经济效益的方法上,需要具体问题具体分析,比如贵州省,其在收入和消费因子以及有形商品生产因子上得分较低,要提高该省的经济效益,则需要从收入、消费和产品的生产上入手,努力提高城乡居民的收入,促进消费,提高第一产业和第二产业的生产效率。

[1]马莉,易伟.四川省地区经济效益评价.四川职业技术学院学报,2011.4.

[2]于秀林,任雪松编著.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,1999.

[3]马庆国著.管理统计[M].北京:科学出版社,2002.

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