基于因子分析的我国区域经济差异研究

杨婷婷，陈英凤，樊华术

（贺州学院，广西 贺州 542899）

自改革开放以来，我国实行沿海经济发展战略、西部大开发经济发展战略，鼓励东西互动，实现区域经济协调发展。但是随着经济的发展变化，我国区域经济发展逐渐形成了一种不协调的现象。各地区由于受到自然资源、经济政策、人力资源投入不平衡等因素影响，区域经济差异越来越大，影响了社会的进一步发展［1］。因此，本文从经济、人力资源与环境3个方面入手，研究我国区域经济差异的情况，对各个城市的综合得分进行评价，总结出我国区域经济差异的原因，提出缩短差距和促进各省协调发展的对策。

1 因子分析原理及步骤

因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构，即公共因子。

因子分析法的步骤：

①根据研究问题选取原始变量，输入原始数据；

②对数据进行标准化处理及进行可行性检验；

③求解初始公共因子以及因子载荷矩阵；

④利用旋转因子法使得因子变量更具有解释性；

⑤计算因子得分；

⑥依据因子得分值和综合得分情况，进行进一步分析。

2 我国区域经济差异分析的指标体系及其综合评价

2.1 评价我国区域经济差异指标体系的建立

秉着科学性、实用性、可行性、完备性与严谨性的原则，对我国的31个省区市，从《中国统计年鉴》选取了18项反映社会经济发展数据指标，构建中国区域经济的评价体系。在标准化的基础上，将少年儿童抚养比、工业废水排放总量、工业废气排放总量、工业二氧化硫排放量、工业烟尘排放量取倒数正向化，使其更加具有可比性。

表1 评价我国区域经济差异的指标体系

2.2 因子分析法对我国区域经济差异的评价

2.2.1 因子分析的可行性检验。用SPSS23.0分别对选取的3个指标体系共18个指标进行因子分析，首先通过对数据进行KMO检验和Bartlett检验，判断是否适合做因子分析。

表2 因子分析可行性检验

一般地，在实际论证中，KMO值在0.7以上，适合做因子分析；在0.5以下，不适合做因子分析。从表2可以看出，KMO值为0.768，而Barlett球形检验的显著性为0.000，小于0.05，变量间有较强相关，所以数据适合做因子分析。

2.2.2 提取公因子变量。得到了原始变量的总方差解释情况如表3所示。按照特征根大于1的原则，第一个公因子特征根为7.642，占特征根总和的百分比为42.457%；第二个公因子特征根为4.514，占特征根总和的百分比为25.079%；第三个公因子特征根为3.022，占特征根总和的百分比为16.791%；第四个公因子特征根为1.178，占特征根总和的百分比为6.543%，由于前4个公因子的方差累计贡献率达到90.870%，说明总体90.870%的信息可以由这4个因子来解释，原始变量所包含的信息较大程度得到了保留。

2.2.3 利用旋转因子法使得因子变量更具解释性。计算得到的因子载荷矩阵以及使用方差极大正交旋转方法得到的因子载荷矩阵如表4所示。

由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，第一个公因子F1在X1（地区生产总值）、X5（全社会固定资产投资）、X6（最终消费）、X7（年底总人口）、X10（高等学校毕业生人数）、X11（专业技术人员年末人数）上的载荷值都很大，它们共同反映了城市发展规模的指标。第二个公因子F2在X2（人均地区生产总值）、X3（城市居民家庭人均全年消费性支出）、X4（农村居民家庭人均全年消费性支出）、X9（少年儿童抚养比）、X12（在岗职工平均工资）、X13（城市用水普及率）、X14（每万人拥有公共交通车辆）上的载荷值较大，其中X2、X3、X4、X9、X12共同反映了我国城市居民的收入与消费水平，X13和X14共同反映了城市基础设施水平的公共因子。第三个公因子F3在X15（工业二氧化硫排放量）、X16（工业烟尘排放量）、X17（工业废气排放量）、X18（工业废水排放量）上的载荷值较大，它反映了城市工业发展水平的指标。第四个公因子F4在X8（自然增长率）的载荷值较大。

2.2.4 计算因子变量得分。为进一步对我国各省区市的区域经济发展水平进行比较和解释，用回归方法，并以各因子的方差贡献率占总因子累计方差贡献率的比重作为权重加权求和，算出各因子变量得分，从而得出我国31个省区市综合得分，计算公式如下：

3 因子分析的评价结果分析

从表5可以看出，在反映城市规模的因子上得分最高的前5个省区市分别是北京、上海、广东、江苏、山东。北京、上海是我国发展规模迅速的城市，经济水平高，而广东、山东、江苏位于沿海地区，在地理位置上具有极大的优势，拥有许多港口，对外经济联系便利，经济发展水平总体高于其他的省份。城市规模较小、发展较慢的是宁夏、青海、甘肃等地区，这些城市基本分布于我国西部地区，地势复杂，高寒、缺水、土地沙漠化现象较为严重，经济发展落后，居民的文化素质普遍不高。

表3 因子解释原有变量的总方差情况

表4 经济指标体系中旋转后的因子载荷矩阵a

表5 各省区市综合得分排名

从公因子中可以看出北京、上海、天津得分较高，说明居民收入和消费水平较高，城市基础设施也比较完善；而甘肃、西藏、贵州等地区的得分较低，说明这些地区的居民收入和消费水平偏低，城市基础设备也比较落后。

在因子中，北京、上海、广东、浙江的得分较高，可以看出这几个城市的工业发展水平在全国排名靠前；得分较低的是新疆、宁夏、内蒙古等地区，这些地区发展较慢，工业发展不如发达的地区。

第四个公因子反映的是我国人口自然增长率，山东、宁夏、新疆、海南、福建的得分较高，吉林、辽宁和黑龙江的得分较低。从1962年开始，青海、宁夏、新疆、福建等省区市的自然增长率跃居全国前列，这一形势大体上一直保持到现在。

从以上分析可以看出，在城市发展中应该把经济发展放在第一位，经济发展起来了，居民的生活水平、消费水平才能提高。就综合得分情况而言，普遍沿海地区高于中部地区，东部地区高于西部地区，南方地区高于北方地区。综合得分排名靠前的几个城市分别为北京、上海、江苏、广东、浙江。这几个省区市都在东部地区，发展历史比较悠久、工业基础雄厚、技术力量强、劳动力文化素质较高。综合得分较低的5个城市依次是青海、内蒙古、宁夏、吉林、甘肃，发展较为落后，工业基础、技术力量均不如东部地区。但是这些地区土地面积大、矿产资源丰富、具有较大的开发潜力。

4 缩小我国区域经济差异的建议

根据上述计算与分析可以看出，我国区域经济发展存在不平衡的现象，严重影响了经济整体水平的提升，不利于全面小康社会的建设。针对这种现象，提出以下几点建议。

4.1 完善区域经济协调战略

完善的经济发展政策制度是我国经济发展的保障。加强对现行政策制度的调整，充分发挥政府的引导和推动作用。由于中西部与沿海地区的经济差异，优惠政策应该更多地偏重于落后地区，制定符合经济协调发展的战略。通过发展沿海地区带动中西部地区的发展，提高落后地区的经济发展积极性，有序推进区域经济建设全面、可持续发展［2］。

4.2 充分利用现有资源

中西部地区普遍土地面积较大、矿产资源比较丰富、重工业基础较好，在经济发展中，我们应该充分利用现有的资源条件。另外，中西部地区市场容量大、劳动力成本低，政府应充分发挥中西部地区的优势，加强各区域间的合作与共同发展，促进中西部地区的可持续发展与产业结构的升级，培养人才的激励约束机制，制定相应的措施，推动中西部的经济发展［3］。

4.3 提高区域合作，增强共赢意识

政府鼓励地方进行区域合作，增强共赢意识。地区、行业、企业之间应该共同形成一个竞争、开放、统一的国内大市场。在政策上应严打严抓，避免地方政府实行地方政策保护。

4.4 加强环境建设和污染防治工作

改革开放以来，许多地区为了加快经济发展，忽略了对环境的保护，导致雾霾、沙尘暴、土地沙漠化问题越来越严峻。为此，应加强环境建设和生态环境保护工作。对经济发展迅速的沿海地区，应加强污染控制和污染治理工作；对于经济发展较落后的中西部地区，在提高经济发展的同时，要保护好我们的家园，提高中西部的绿化率，退耕还林，改变中西部土地沙漠化的问题。