经济区域活力的影响因素及其模型构建

刘自强,周紫英

(湖南交通工程学院,湖南 衡阳 421001)

1 引言

人口数量和企业活力是影响地区经济活力的重要因素。近年来，为了提高经济活力，一些地区出台了许多优惠政策，例如减少招商引资的审批步骤，为创业提供资金支持，降低安定和吸引人才的门槛 。这些优惠政策的提出吸引了劳动力人口的流入，相对劳动力素质高的人群和专业技术型人才可促进地区科技发展；劳动力素质相对较低的则可选择中小企业发展，这些企业所在区域的数量及密集程度在一定程度上能说明一个地区的经济活力。另外由于人口老龄化在一定程度上会削弱地区经济活力，地区也应该在这方面给出一个合理的政策方案。

2 人口和企业活力的趋势

从人口变化趋势和企业活力变化的角度，分析了对区域经济活力变化的影响。当地区流入人口增多时，也会刺激企业活力的提高从而促进经济活力的增长[1，2]。反之，若劳动力人口往外流出，则说明该地区经济发展水平较差，经济活力也会呈现低迷状态。以北京市为例，构建R型类聚分析模型，分析了该地人口变化与企业活力变化对经济影响。

2.1 R型聚类分析模型

选择北京地区，结合北京市的实际情况，以劳动力，老龄化程度，总人口和人力资本积累作为评价指标，建立R型聚类分析模型[3～5]。以人口变动趋势对经济的影响为总体指标，主要分为4个方面：劳动力数量的年度变化、人口老龄化程度、人口总数的年度变化和人力资本积累的年度变化。其中，x1表示年劳动力变化，x2表示年老龄化程度，x3表示年总人口变化，x4表示年人力资本积累变化。

通过对人口变化对经济影响的4个评估指标进行定性分析，发现指标之间可能存在很强的相关性。使用SPSS对数据执行R型聚类分析验证。相似矩阵如表1。

表1 相似度矩阵

根据相似度矩阵，可以得出年劳动力变化，年老龄化程度与年总人口变化之间具有很强的相关性。结合模型分析，劳动力数量增加、地区的老龄化程度低、 劳动力在总人口中所占比例高，该地区的经济就越发达，而人力资本可以激活企业活力并影响经济活力。

2.2 模型分析的因素

在研究企业活力变化对经济活力的影响时，共选取6个指标：1-标销售利润率、2-基金利润率、3-设备技术、4-利润总额增长、5-决策速度、6-组织目标和环境条件，全部采用7点计分法，见表2。

表2 七级评估表

相关系数矩阵如下：

从结果分析可得：公因子值前的3个特征λ1=2.126，λ2=1.854,λ3=1.050。3个公共因子对样本方差的贡献率达到83.843。使用SPSS主成分分析提取公共因子的方法显示，变量y1，y2，y3，y4和y6解释了超过80%的因素。这些变量与每个公因子均具有良好的相关性。方差解释显示方差程度y4，y5和y6可以解释90%以上的方差。从旋转分量矩阵中获得包括变量y4，y3和y1的公因子一，并将其归类为增长能力。对于包括变量y3，y5和y6的公因子一，将其归类为适应能力。公因子三包括变量y2和y1，将其归类为获利能力。

2.3 结果分析

劳动力比例增加、老龄化程度降低可以增加北京的经济活力。加大人才吸引力度、降低落户门槛，延迟公民退休年龄、支持新兴企业等。采取措施提高企业的增长能力、适应能力和盈利能力，可以有效提高企业的生存率和活力，从而提高北京的经济活力。可以得出每个组件的负载并得出结论，各个变量的整体改进可以有效地提高这3个功能。影响增长能力的主要因素是总利润的增加。企业可以通过增加总利润来大大提高增长能力。为了提高企业的适应能力，也可以通过提高决策速度来有效地提高企业的活力。

3 经济活力排名

选择公司存活率(k1)，人均国内生产总值平均增长率(k2)，净人才流入率(k3)，人才提供及需求分配(k4)。对于经济活力评估指标系统，建立了主成分分析模型[6,7]。用i=1,2,…,19指北京、重庆等19个城市。i城市k1,k2,…，k4的价值[ai1,ai2,…，ai4]构造矩阵B=(aij)19×4。

3.1 主成分分析模型

如图所示，使用SPSS软件可获得相关矩阵的前4个特征根及其贡献率(表3)。

表3 方差解释

可以看出，前3个特征根的累积贡献率大于86%，主成分分析效果更好。 选择前两个主要组成部分进行综合评估。表4显示了与前两个特征根相对应的特征向量。

表4 组件数据评估分析

由此可以得出两个主要组成部分：

(1)

(2)

通过分别加权两个主成分的贡献率，构建一个主成分的综合评价模型。

M=0.3642z1+0.2952z2

(3)

通过将每个位置的两个主成分值带入上式，可以得到每个位置的评估值排名和综合评估结果，如表5所示。

表5 19个城市经济活力排名

4 重庆经济活力评估

用二级模糊综合评价法[8,9]分析影响重庆经济活力，选取城市GDP 和人才吸引，城市人口变化、企业活力变化作为重庆判断经济活力的一级指标，14个二级指标，以全面衡量重庆的可持续发展能力和区域竞争力。

4.1 二级模糊综合评价模型

重庆的经济活力评估指标与权重如表6。根据重庆的经济活力，14个指标被分为城市GDP和人才吸引(U1)，人口变化(U2),企业活力变化(U3)这三个因子集,利用这三个因子集对重庆经济活力进行综合评定具有较高的可靠性。

表6 重庆市经济活力评估指标与权重

设置指标权重，一级指标权重是：

A=[0.4,0.3,0.3]

二级指标是:

A1=[0.2,0.3,0.3,0.2]

A2=[0.3,0.2,0.2,0.3]

A3=[0.2,0.2,0.1,0.2,0.1,0.2]

通过一级模糊综合评判得到各子因子集:

B1=A1R1=[0.2350,0.255,0.31,0.145,0.055]

B2=A2R2=[0.2050,0.21,0.265,0.14,0.18]

B3=A3R3=[0.195,0.16,0.26,0.19,0.175]

二级综合评价指标为：

4.2 结果分析

根据最大隶属原则，最大值为0.2815，所以重庆市的经济活力评估被认为是一般性的。 为此，建议的解决方法如下[10]。

(1)加速发展战略性新兴产业。例如互联网云计算大数据、集成电路、物联网、人工智能和新能源汽车。

(2)引入和吸引人才战略，降低进入门槛，引进创新型人才。同时需要加大对地区教育投资，培养创新型和应用型人才。

(3)刺激不同市场的活力 (企业活力)，促进国有资本发展，支持民营企业，并且积极创造良好的经营环境。

(4)调整和创新地区消费结构。人口老龄化加速，对于这批消费群体，可在健康、医疗及养老产业等方面进行市场消费调整。

5 结论

本文通过R型聚类分析模型，发现主要的4个指标对经济活力均有重要影响。又利用因子分析和SPSS对数据处理，但由于主因子反应经济活力单一，所以通过因子方差贡献率作为权重来计算因子总得分，评定各城市经济活力带来的综合竞争力的提高。这样对经济活力的评定更加准确和严谨。从而发现灵活的运用模型构建，可以定位到中国东部、西部和北部的城市，并且选择影响经济活力的不同关键因素作为评估指标，以便不同的城市接受不同的经济政策。各地发展状况不同，用点-线-面的方法加速中国经济发展，所以中国的综合竞争力越来越强。