来宾经济发展在广西区内的多指标计量分析

周利兵 蒋才云 蓝峻峰

(广西科技师范学院 广西来宾 546199)

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，推动经济高质量发展是保持经济健康、持续、稳定发展的必然要求，是适应我国社会主义主要矛盾转化的科学选择[1-3]。经济发展方式转变是实现由高速增长向高质量增长的必然途径，转变的动力来源于经济发展的压力，实现经济发展目标由追求GDP总量增长向实现人民收入增长的转型[4]。近年来，广西来宾经济社会快速发展，综合实力显著增强[5-7]。刘琼等人[8]根据培育新动能是新常态下吉林省经济实现高质量发展的根本途径，通过梳理现阶段吉林省经济发展的基本态势，认识阻碍吉林省新动能增长的关键问题，有针对性地提出培育新动能的路径，即要加大投入力度、推进智能制造，转变政府职能、改善营商环境，引入市场机制，加快国企混改。

任宪静等人[9]根据对新动能内涵的理解构建河南省经济发展新动能指数，并结合新动能集中度和极化度模型，对河南省经济发展新动能空间极化效应进行分析。研究发现：河南省各地市新动能及其核心要素的集中度存在明显的不均衡现象，且各个地市之间的差距呈现不断扩大的趋势；河南省经济发展新动能空间极化程度呈现逐年上升的态势。

以上研究基于宏观描述构建新动能研究体系。为了研究来宾市经济发展情况，笔者提出用计量学方法构建并研究广西经济发展新动能。为了研究广西来宾经济发展新动能情况，该文选择2020年广西区内14个地市科技发展与创新、农业农村、人民生活等多个指标，主要从一般公共财政预算收入（亿元）、税收收入、国内增值税、企业所得税、个人所得税、一般公共预算支出（亿元）、社会保障和就业支出、医疗健康支出、农林水利事务支出、农村居民人均可支配收入（元）、农村居民人均消费性支出（元）、农村居民食品烟酒支出、城镇居民人均可支配收入（元）、城镇居民人均消费性支出（元）、城镇居民食品烟酒支出、城镇人均住房建筑面积（m2）、农村人均住房面积（m2）、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）、房地产开发投资额（亿元）、商品房销售额（亿元）、常用耕地面积（m2）、化肥使用量（折纯量,万吨）、农村用电量（亿kW·h）、有效灌溉面积（m2）、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）、粮食作物、粮食产量（万t）、甘蔗产量（万t）、油料产量（万t）、蔬菜产量（含食用菌）（万t）、园林水果产量（万t）、肉类总产量（万t）、奶类产量（万t）、禽蛋产量（万t）、水产品产量（万t）等方面来构建广西经济发展新动能研究体系，并对来宾与广西区内市经济发展进行综合分析及评价。立足于广西经济发展新动能现状，构建新动能研究模型，并提出针对制约来宾经济发展的因素提出促进来宾经济发展新动能和经济社会发展的政策建议，为政府进行科学决策和宏观管理提供可参考的有效依据。

1 材料与方法

1.1 材料来源

选取2020 年广西区内14 个地市经济社会发展数据一般公共财政预算收入（亿元）X1、税收收入X2、国内增值税X3、企业所得税X4、个人所得税X5、一般公共预算支出（亿元）X6、社会保障和就业支出X7、医疗健康支出X8、农林水利事务支出X9、农村居民人均可支配收入（元）X10、农村居民人均消费性支出（元）X11、农村居民食品烟酒支出X12、城镇居民人均可支配收入（元）X13、城镇居民人均消费性支出（元）X14、城镇居民食品烟酒支出X15、城镇人均住房建筑面积（m2）X16、农村人均住房面积（m2）X17、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）X18、房地产开发投资额（亿元）X19、商品房销售额（亿元）X20、常用耕地面积（m2）X21、化肥使用量（折纯量，万t）X22、农村用电量（亿kW·h）X23、有效灌溉面积（m2）X24、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）X25、粮食作物X26、粮食产量（万t）X27、甘蔗产量（万t）X28、油料产量（万t）X29、蔬菜产量（含食用菌）（万t）X30、园林水果产量（万t）X31、肉类总产量（万t）X32、奶类产量（万t）X33、禽蛋产量（万t）X34、水产品产量（万t）X35等方面作为分析样本，原始数据来自《广西统计年签（2021年）》[10]，构建经济发展新动能和经济社会发展问题评价体系。

1.2 研究方法

采用灰色模式识别和因子分析结合组成灰色因子分析、灰色模式识别和聚类分析结合组成灰色聚类分析模式，对广西经济发展新动能现状数据进行了综合分析。并对来宾经济发展新动能研究多指标综合评价，提出促进来宾经济发展新动能和经济社会发展的政策建议。

2 结果与分析

2.1 灰色因子分析

（1）灰色因子分析是灰色模式识别和因子分析法组合模型，通过把灰色因子分析原始数据压缩为少数的几个灰色因子来综合反映全部因子的大部分信息的降维方法，这些压缩后的新变量彼此间消除了多重共线性、互不相关，所包含的信息量占原始信息的85%以上，这些新变量分析本质问题可信度很高[11]。

处理后数据具体如表1所示。

表1 原始数据经标准化后的数据

（2）进行灰色因子分析,得到广西区内14个地市经济社会发展数据：一般公共财政预算收入（亿元）X1、税收收入X2、国内增值税X3、企业所得税X4、个人所得税X5、一般公共预算支出（亿元）X6、社会保障和就业支出X7、医疗健康支出X8、农林水利事务支出X9、农村居民人均可支配收入（元）X10、农村居民人均消费性支出（元）X11、农村居民食品烟酒支出X12、城镇居民人均可支配收入（元）X13、城镇居民人均消费性支出（元）X14、城镇居民食品烟酒支出X15、城镇人均住房建筑面积（m2）X16、农村人均住房面积（m2）X17、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）X18、房地产开发投资额（亿元）X19、商品房销售额（亿元）X20、常用耕地面积（m2）X21、化肥使用量（折纯量，万t）X22、农村用电量（亿kW·h）X23、有效灌溉面积（m2）X24、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）X25、粮食作物X26、粮食产量（万t）X27、甘蔗产量（万t）X28、油料产量（万t）X29、蔬菜产量（含食用菌）（万t）X30、园林水果产量（万t）X31、肉类总产量（万t）X32、奶类产量（万t）X33、禽蛋产量（万t）X34、水产品产量（万t）X35的灰色关联系数矩阵（见表2）、特征根和方差贡献率（如表3所示）及碎石图见图1。由表2数据知，各灰色关联关系数85%以上数据的绝对值大于0.30，各变量两两之间有较大的相关系数，各变量与1 个以上的其他变量有较大的灰色关联系数，因此，适宜用灰色因子分析法来研究变量之间的关系[12]。

图1 经济社会发展碎石图

表2 灰色关联系数矩阵

表3 灰色因子分析的特征根和方差贡献率（单位：%）

由表3及图1可知，前7个灰色主因子累计贡献率达到92.861%>85%，前7个灰色主因子的特征值（λ>1）较大且连线较陡峭，即前7 个灰色主因子对解释变量的贡献最大，提取前7个主因子最合适，它代表了广西区内14个地市经济社会发展数据：一般公共财政预算收入（亿元）X1、税收收入X2、国内增值税X3、企业所得税X4、个人所得税X5、一般公共预算支出（亿元）X6、社会保障和就业支出X7、医疗健康支出X8、农林水利事务支出X9、农村居民人均可支配收入（元）X10、农村居民人均消费性支出（元）X11、农村居民食品烟酒支出X12、城镇居民人均可支配收入（元）X13、城镇居民人均消费性支出（元）X14、城镇居民食品烟酒支出X15、城镇人均住房建筑面积（m2）X16、农村人均住房面积（m2）X17、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）X18、房地产开发投资额（亿元）X19、商品房销售额（亿元）X20、常用耕地面积（m2）X21、化肥使用量（折纯量，万t）X22、农村用电量（亿kW·h）X23、有效灌溉面积（m2）X24、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）X25、粮食作物X26、粮食产量（万t）X27、甘蔗产量（万t）X28、油料产量（万t）X29、蔬菜产量（含食用菌）（万t）X30、园林水果产量（万t）X31、肉类总产量（万t）X32、奶类产量（万t）X33、禽蛋产量（万t）X34、水产品产量（万t）X35的92.861%的信息。

（3）因子旋转。旋转后的因子载荷阵（见表4）。第1 公共因子在指标一般公共财政预算收入（亿元）X1、税收收入X2、国内增值税X3、企业所得税X4、个人所得税X5、一般公共预算支出（亿元）X6、社会保障和就业支出X7、医疗健康支出X8、农林水利事务支出X9、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）X18、房地产开发投资额（亿元）X19、商品房销售额（亿元）X20、农村用电量（亿kW·h）X23、有效灌溉面积（m2）X24、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）X25、粮食作物X26、粮食产量（万t）X27、油料产量（万t）X29、蔬菜产量（含食用菌）（万t）X30、肉类总产量（万t）X32有较大的载荷,说明第1 公共因子主要反映了经济发展情况；第2 公共因子在指标农村居民人均可支配收入（元）X10、农村居民人均消费性支出（元）X11、农村居民食品烟酒支出X12、城镇居民人均可支配收入（元）X13、城镇居民人均消费性支出（元）X14、城镇居民食品烟酒支出X15上有较大的载荷；第3 公共因子在指标化肥使用量（折纯量，万t）X22、园林水果产量（万t）X31有较大的载荷，第4公共因子在指标农村人均住房面积（m2）X17、甘蔗产量（万t）X28、水产品产量（万t）X35的有较大的载荷，第5公共因子在指标禽蛋产量（万t）X34有较大的载荷，第6公共因子在指标城镇人均住房建筑面积（m2）X16、奶类产量（万t）X33有较大的载荷，第7 公共因子在指标常用耕地面积（m2）X21有较大的载荷。主要反映了农业农村发展情况。

表4 旋转后的因子载荷阵

（4）计算灰色因子得分和综合因子分值。灰色因子得分和综合因子得分值，见表5。广西区内14 个地市经济社会发展得分图见图2。

图2 广西区内14个地市经济社会发展得分图

表5 灰色因子和综合因子分值

2.2 灰色聚类分析

灰色聚类分析是灰色模式识别和聚类分析组合模型对研究对象进行分类，把所有的个案归类在不同的类中，使同一类中个体有较大的相似性，不同类中个体有较大的差异[13]。根据广西区内14 个地市经济社会发展数据：一般公共财政预算收入（亿元）X1、税收收入X2、国内增值税X3、企业所得税X4、个人所得税X5、一般公共预算支出（亿元）X6、社会保障和就业支出X7、医疗健康支出X8、农林水利事务支出X9、农村居民人均可支配收入（元）X10、农村居民人均消费性支出（元）X11、农村居民食品烟酒支出X12、城镇居民人均可支配收入（元）X13、城镇居民人均消费性支出（元）X14、城镇居民食品烟酒支出X15、城镇人均住房建筑面积（m2）X16、农村人均住房面积（m2）X17、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）X18、房地产开发投资额（亿元）X19、商品房销售额（亿元）X20、常用耕地面积（m2）X21、化肥使用量（折纯量，万t）X22、农村用电量（亿kW·h）X23、有效灌溉面积（m2）X24、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）X25、粮食作物X26、粮食产量（万t）X27、甘蔗产量（万t）X28、油料产量（万t）X29、蔬菜产量（含食用菌）（万t）X30、园林水果产量（万t）X31、肉类总产量（万t）X32、奶类产量（万t）X33、禽蛋产量（万t）X34、水产品产量（万t）X35，采用灰色聚类分析构建广西区内14 个地市经济社会发展多指标评价模型。灰色聚类分析图见图3。

图3 各市2020年经济发展灰色聚类分析图

3 结论与讨论

由表5、图2可知，2020年广西区内14个地市在一般公共财政预算收入（亿元）、税收收入、国内增值税、企业所得税、个人所得税、一般公共预算支出（亿元）、社会保障和就业支出、医疗健康支出、农林水利事务支出、农村居民人均可支配收入（元）、农村居民人均消费性支出（元）、农村居民食品烟酒支出、城镇居民人均可支配收入（元）、城镇居民人均消费性支出（元）、城镇居民食品烟酒支出、城镇人均住房建筑面积（m2）、农村人均住房面积（m2）、城镇非私营单位从业人员年平均工资（元）、房地产开发投资额（亿元）、商品房销售额（亿元）、常用耕地面积（m2）、化肥使用量（折纯量，万t）、农村用电量（亿kW·h）、有效灌溉面积（m2）、农作物总播种面积（不含食用菌）（m2）、粮食作物、粮食产量（万t）、甘蔗产量（万t）、油料产量（万t）、蔬菜产量（含食用菌）（万t）、园林水果产量（万t）、肉类总产量（万t）、奶类产量（万t）、禽蛋产量（万t）、水产品产量（万t）等方面经济发展新动能研究排序为：南宁市、桂林市、玉林市、贵港市、北海市、柳州市、钦州市、百色市、来宾市、防城港市、贺州市、梧州市、崇左市、河池市。

由图3可知，2020年广西区内14个地市在一般公共财政预算收入（亿元）等35 个指标构建的多指标评价体系中，可以聚为三类：南宁市为一类，桂林市为一类，玉林市、贵港市、北海市、柳州市、钦州市、百色市、来宾市、防城港市、贺州市、梧州市、崇左市、河池市为一类。

根据上述内容可知，来宾经济发展新动能研究多指标综合评价排名处于中等水平，来宾经济发展新动能综合水平与南宁等还有差距，因为来宾是比较年轻的地级市，人口少、底子薄，建市起步晚，这些都是客观因素。

基于以上数据分析得出结论，为促进来宾经济的发展，提出以下建议：第一，利用来宾地处桂中，链接柳州和南宁、南宁“百里经济圈”地理优势，进一步加大软环境治理工程，改善政商环境，加大招商引资力度，力争引进来、留得住；第二，进一步加大基础设施建设，打造“生态美、百姓富”的来宾，夯实经济发展基础，促进来宾经济持续增长；第三，继续加大来宾制造业、生态农业等特色产业的扶持力度，打造特色产业集群；第四，做大做强“生态立市、绿色发展”。

采用灰色模式识别和因子分析结合组成灰色因子分析、灰色模式识别和聚类分析结合组成灰色聚类分析模式，对2020年广西区内14个地市经济发展新动能现状数据进行了综合分析，并对来宾经济发展新动能研究多指标综合评价，提出促进来宾经济发展新动能和经济社会发展的政策建议，为政府进行科学决策和宏观管理提供可参考的有效依据。