芜湖市四区四县经济发展水平综合评价——基于因子分析法

张云云

（安徽财经大学，安徽蚌埠233000）

芜湖市四区四县经济发展水平综合评价
——基于因子分析法

张云云

（安徽财经大学，安徽蚌埠233000）

近几年，芜湖市的经济发展速度在安徽省一直保持领先的优势，但芜湖市各县区之间的经济发展却存在很大的差异。因子分析法是将一些错综复杂的变量用降维的方式转换成少数几个不相关的综合指标的一种多元统计方法。本文以芜湖市2015年的统计数据为基础，利用因子分析法对芜湖市四区四县的经济发展水平进行了定量分析，找出了各县区之间经济发展不平衡的原因，并对其出现的问题提出了相关的建议。

芜湖市；因子分析；经济发展水平；综合评价

一、引言

芜湖市位于安徽省东南部，长江下游，地处长江三角洲平原腹地，北倚长江，东接杭州，西连合肥，北依南京，南向黄山，是安徽省规划中的两座特大城市之一。2010年1月12日，经国务院批准设立皖江城市带承接转移示范区，芜湖市一直是皖江示范带的龙头城市，同时芜湖还是合芜蚌自主创新实验区的重要成员城市[1]。近几年，芜湖市政府一直坚持城乡一体统筹发展的战略，经济与社会协调发展都取得了重要进展。芜湖市下辖四区（镜湖区、弋江区、鸠江区、三山区）、四县（无为县、芜湖县、繁昌县、南陵县），四区四县的经济在芜湖市委市政府的领导下均保持较快的发展速度，然而由于四区四县在自然资源、产业结构、经济环境、基础设施等方面的差异，使得四区四县的经济发展水平也存在一定的差异性。为了促进芜湖市经济的协调发展，制定科学有效的政策，必须对四区四县的发展水平做出科学合理的评价，找出其经济发展水平差异的原因。本文运用SPSS16.0，提取了四区四县11项统计指标运用因子分析法进行综合评价，为推动芜湖市经济全面发展提供相应的理论依据。

二、因子分析模型

因子分析是一种降维、简化数据的技术，通过因子分析方法可用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。因子分析模型可用数学模型进行描述，分析过程如下：

假设某因子分析的原始变量为X1，X2…,XP，假定这些变量已经标准化处理，各变量均可用m个公因子F和特殊因子的线性组合来表示。

因子分析的具体步骤如下：

1.构建指标体系和原始数据矩阵，并对原始数据进行标准化处理。

2.计算指标变量间的相关矩阵，进而分析变量之间的相关性。

3.计算相关矩阵的特征值，根据方差累计贡献率（一般取值在85%以上），决定初始因子数。

4.计算因子载荷矩阵，如果因子意义不明确，对初始公共因子进行旋转，分析最终确定的公共因子。

5.计算因子得分和综合得分，根据因子得分和综合得分情况，给出相应的评价。

三、指标体系的构建

在对芜湖市四区四县经济发展水平进行评价的过程中，可以选取单一指标来完成，但为了从经济、社会等方面对其进行全面衡量，为此，本文依据指标体系建立的代表性、科学性、系统性和易获得性等原则[2]，以四区四县为样本，采集了2016年《芜湖统计年鉴》的相关数据，选取如下11个指标：X1地区生产总值（万元），X2第二产业占GDP的比重，X3第三产业占GDP的比重，X4固定资产投资额（万元），X5城镇在岗职工平均工资 （元），X6农村居民人均可支配收入 （元），X7外商直接投资额 （万美元），X8社会消费品零售总额 （万元），X9农林牧渔业总产值（万元），X10规模以上工业企业R&D经费支出 （万元），X11规模以上工业企业R&D人员数（人），具体数据如下表所示：

表1 各项指标具体数

四、芜湖市四区四县经济发展水平因子分析

利用SPSS16.0对以上11个指标进行标准化处理后，采用因子分析法得到相关系数矩阵，如表2所示，为便于公共因子对实际问题的分析解释。

表2 相关系数矩阵

从表2可以看出原始变量之间大部分相关系数都比较大，各变量之间均存在相关性，因而适合用因子分析法对变量进行筛选以及提取公因子。

提取公因子时，可以参照特征值是否大于1或者累积方差贡献率是否达85%的准则进行提取。通过因子贡献率表的结果可知前四个因子的特征值大于1，累积贡献率为90.618%，满则因子提取的要求，基本上包含大部分指标信息，因而提取这四个因子作为公因子来分析，总体效果比较理想[3]。

表3 解释的总方差

采用最大方差正交旋转法对初始因子载荷矩（表4）进行旋转，，使得每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其余的公共因子上的载荷比较小，使同一列上的载荷尽可能地靠近1和靠近0两级分离，旋转后的因子载荷矩阵如表5所示，所提取的四个主因子分别记为，由旋转后的因子载荷矩阵可以看出：

第一主因子在地区生产总值、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重和社会消费品零售总额等变量上具有较高的载荷，这些指标反映了经济发展的综合情况，因而可以把公因子命名为经济综合实力因子，其贡献率为33.857%。

第二主因子在规模以上工业企业R&D经费支出和规模以上工业企业R&D人员数这两个指标上具有较高的载荷，这两个指标反映了科技投入情况，因此可以把公因子命名为科技因子，其贡献率为20.666%。

第三主因子在城镇在岗职工平均工资、农村居民人均可支配收入以及农林牧渔业总产值这三个指标上具有较高的载荷，这三个指标主要反映了居民生活质量及消费能力，因此可以把公因子命名为生活水平因子，其贡献率为19.765%。

第四主因子在固定资产投资额以及外商直接投资额这两个指标上具有较高的载荷，这两个指标主要反映了政府投资和吸引外资等方面的情况，因此可以把公因子命名为投资因子，其贡献率为16.33%。

表4 因子矩阵

表5 旋转因子矩阵

为了考察四区四县的经济发展状况，并对其进行综合评价，根据回归法计算因子得分函数，利用SPSS16.0软件计算出四个因子的得分，这四个因子从不同的方面反映了芜湖市四区四县的经济发展水平，为了进一步进行综合评价，还需要将这四个公因子以各自的方差贡献率占累计贡献率的比重作为权重来来加权计算综合得分[4]，

其中Zi为各城市的综合得分，F1i，F2i，F3i，F4i为各城市的因子得分，i=1，2…8。综合得分越高，表明城市的经济实力越强，表6为各城市的因子得分以及综合得分排名。

表6 各因子得分、综合得分及排名

四、结论与建议

通过实证分析，对四区四县经济发展水平的分析如下：

第一，从经济综合实力因子得分及排名可以看出，芜湖市镜湖区、鸠江区和弋江区的整体经济实力相对较强，三山区、无为县、芜湖县、繁昌县和南陵县的经济实力相对来说较弱，原因在于各县区在经济、政治以及人口等方面差别较大。

第二，从科技因子得分及排名可以看出，鸠江区、弋江区和无为县的科技投入力度相对较强，三山区、繁昌县、芜湖县、镜湖区和南陵县科技投入力度就显得较弱些。原因在于鸠江区、弋江区以及无为县由于其优越的地理位置，工业企业相对较多，所以导致这三个地区科技投入力度比其他五个县区要强。

第三，从生活水平因子得分及排名可以看出，镜湖区、三山区和繁昌县的居民收入水平相对较强，南陵县和无为县收入水平则显得相对较弱。原因在于镜湖区是芜湖市的经济、文化和商业中心，三山区是2006年设立的芜湖市新城区，企业工厂相对较多，繁昌县由于历史悠久，农业和工业基础相对较好，南陵县与无为县所处的地理位置距离城区相对偏远，另外人口相对较多，尤其是农村人口占的比重偏大。

第四，从投资因子得分及排名可以看出，无为县、弋江区和镜湖区在政府投资和吸引外资上相对较强，鸠江区和南陵县政府投资力度和吸引外资上则显得相对较弱。原因在于无为县已经形成以电线电缆产业集群为龙头，以船舶制造、羽毛羽绒、纺织服装等为主导产业体系，另外高铁无为站的建立也为投资创造了条件。弋江区、镜湖区是芜湖市的主城区，在吸引外资方面比起其他五个县区具有明显的优势。

第五，从各县区的综合得分及排名来看，一般说来，综合得分越高，说明其综合实力越强，得分大于0说明其综合实力在该地区平均水平之上，反之则说明其在该地区的平均水平之下。从表6可以看出，镜湖区在四区四县中综合实力最强，鸠江区和弋江区在平均水平之上，而无为县、繁昌县、芜湖县、三山区和南陵县则在平均水平之下。

从以上分析结果来看，芜湖市四区四县的经济发展水平存在明显的差异性，针对以上的各县区存在的问题，从以下三个方面提出相关的政策建议：

第一，调整产业结构，促进各县区间产业的合理分工与协作。各县区应充分利用自身的优势，培育地区特色产业和特色产品，发展县区特色经济，比如，无为县依据独特的地理优势，丰富的农副产品，可以发展一些农副产品的深加工；再比如地处鸠江区的国家5A景区芜湖方特欢乐世界，诸如此类的景区全国很多地方都有，要想把游客留得住、留得久就不能发展单纯的观光型旅游，要发展特色旅游，例如文化体验、度假养生等复合型旅游。

第二，加大科技投入力度，注重创新型人才的培养和引入，提高县区创新能力。从上面的分析可以看出芜湖市整个地区的科技投入力度还不是很高，比如镜湖区，虽然经济发展水平在所有县区中排名第一，但是其科技投入和其他县区比起来却差得很远，当地政府应当加大科技，引进高层次人才，发展知识密集型产业，提高经济发展水平。

第三，增加对落后地区的投入，加大招商引资力度。芜湖市经济要持续快速发展，就必须保持各县区经济同时发展，为此可以从三方面加大对落后地区的投入：加强落后地区的人才培养、加大政府财政资金的投资力度、科学制定适合县区经济发展的政策。同时利用好国家推进中部崛起、安徽省承接产业转移的大好时机，吸引更多的外商投资，各地政府要积极寻找相关投资，加快本地区的经济发展。

[1]刘二林，蔡书凯，俞葵.基于主成分分析法的芜湖市三次产业综合竞争力评价 [J].长春理工大学学报，2015,28 （9）：88-94.

[2]郭将，雷雨.基于因子分析法的河南省经济发展综合评价[J].河南农业大学学报，2016,50（3）：422-426.

[3]汪恩辉，赵国庆.基于因子分析和聚类分析法的皖江城市带经济质量评价研究[J].铜陵学院学报，2015，（4）：51-55.

[4]朱建平.应用多元统计分析[M].科学出版社，2016.

编辑：林军

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

张云云（1987-），女，安徽蚌埠人，安徽财经大学讲师，硕士，研究方向：数理统计。