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基于PCA的安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評價(jià)

2019-02-20 14:26:10孫禮娜
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2019年4期
關(guān)鍵詞:綜合評價(jià)

孫禮娜

摘要:縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于地方區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略都具有重要意義。為此科學(xué)客觀地評價(jià)分析縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,對全面落實(shí)安徽省委、省政府關(guān)于縣域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重大戰(zhàn)略部署,推動(dòng)安徽縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,具有重要理論意義與現(xiàn)實(shí)意義。以安徽省為例采用主成分分析法對安徽省縣域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合評價(jià),結(jié)果表明:繁昌縣綜合發(fā)展水平最高,臨泉縣的綜合發(fā)展水平最低,各縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行實(shí)力存在著明顯差異,據(jù)此提出兩點(diǎn)建議。

關(guān)鍵詞:縣域經(jīng)濟(jì);主成分分析;綜合評價(jià)

中圖分類號:F2文獻(xiàn)標(biāo)識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2019.04.006

1引言和文獻(xiàn)綜述

我國正處于全面建成小康社會(huì)的重要階段,縣域作為地方基層政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心,在社會(huì)發(fā)展過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在此背景下,對安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行科學(xué)客觀地評價(jià)分析,對促進(jìn)安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義。為此本文以安徽省61個(gè)縣(市)為研究對象,采用主成分分析的方法通過計(jì)算出安徽省各縣(市)主成分的綜合得分,對安徽省縣域的經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合評價(jià)和分析。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定的差異,深入了解區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特征和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度有助于因地制宜實(shí)行政策推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。目前,已經(jīng)有不少學(xué)者著眼于區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究,縣域發(fā)展也開始逐漸受到學(xué)者們的關(guān)注。杜挺和謝賢健等(2014)從經(jīng)濟(jì)、投資消費(fèi)、人民富裕三個(gè)維度出發(fā),建立指標(biāo)體系,對重慶市40個(gè)區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)一體化水平進(jìn)行評價(jià)和空間分析。王芳和高曉路(2014)采用ESDA方法,運(yùn)用ArcGIS10.0、GeoDa095i軟件研究了內(nèi)蒙古90個(gè)縣域經(jīng)濟(jì)空間格局的演變。蔣天穎和華明浩等(2014)以浙江為例,分析了浙江東北、西南地域各縣域經(jīng)濟(jì)間差異及其動(dòng)因。

2綜合評價(jià)模型的建立

2.1數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要來自安徽省統(tǒng)計(jì)局,安徽省各縣統(tǒng)計(jì)公報(bào)和2017年中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒,主要從來自安徽省2016年各縣(市)人均生產(chǎn)總值(元)、GDP增長率(%)、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(%)、人均地方財(cái)政收入(元)、稅收占財(cái)政收入比重(%)、年末金融機(jī)構(gòu)存貸比、平均單個(gè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值(萬元)、固定資產(chǎn)投資(萬元)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(個(gè))、平均每個(gè)社會(huì)福利收養(yǎng)性單位床位數(shù)(個(gè))、人均社會(huì)消費(fèi)品零售總額(元)、就業(yè)人員平均工資(元)、居民人均可支配收入(元)等13個(gè)指標(biāo)考察了安徽省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況。

2.2研究方法

主成分分析是通過選取主要成分將多指標(biāo)的問題通過降維轉(zhuǎn)化為較少的綜合指標(biāo)的一種重要的統(tǒng)計(jì)方法。

構(gòu)建模型的步驟如下:第一步,是原始數(shù)據(jù)矩陣的確定,通過查閱大量的優(yōu)秀文獻(xiàn)資料選取能夠反映縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)并查找安徽省2016年各縣(市)相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣;第二步,是對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,用以消除各變量在數(shù)量級或量綱上的影響;第三步,是求相關(guān)矩陣的特征根、特征向量和方差貢獻(xiàn)率,確定主成分; 第四步,是對選取的主成分進(jìn)行綜合評價(jià),通過SPSS軟件計(jì)算出主成分綜合得分并對縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行排名和分析。

2.2.1安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系的建立初始指標(biāo)的選取

首先通過查閱大量國內(nèi)參考文獻(xiàn),從分析影響安徽省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的因素入手,根據(jù)各影響因素的內(nèi)容和表現(xiàn)形式選取指標(biāo),最終我們選取人均生產(chǎn)總值、GDP增長率、就業(yè)人員平均工資、年末金融機(jī)構(gòu)存貸比和平均單個(gè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值等共13項(xiàng)指標(biāo)。KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的一項(xiàng)指標(biāo)。其中KMO值越接近于1,則意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng),說明原有變量越適合作因子分析。

由表1可知指標(biāo)數(shù)據(jù)的KMO為0.759>0.5,說明數(shù)據(jù)適合做因子分析;Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性P值為0.000<0.05,亦說明數(shù)據(jù)適合做因子分析,由此可見本文選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.2.2指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率確定

運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行編程,將已經(jīng)進(jìn)行完標(biāo)準(zhǔn)化處理的13個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,用來確定最終目標(biāo)如表2。

由總方差分解表可知,選取的13個(gè)指標(biāo)中共有三個(gè)成分的特征根大于1,并且這三個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率分別是30.349%、20.852%和8.932%,累積方差貢獻(xiàn)率是66.542%,因此選擇前3項(xiàng)作為主成分因子。

2.2.3主成分綜合得分與排名

如果通過計(jì)算得到的主成分綜合統(tǒng)計(jì)得分為正值,則表明該主成分在平均發(fā)展水平之上,并且主成分綜合得分越高,說明安徽省該縣(市)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,反之如果綜合得分為負(fù),則表明該主成分在平均發(fā)展水平之下,并且得分越低,說明安徽省該縣(市)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低。然后依據(jù)得出的主成分綜合得分對安徽省61個(gè)縣(市)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行綜合排名,并依此對安徽省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r作出評價(jià)。通過計(jì)算得到2016年安徽省61個(gè)縣(市)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的主成分綜合得分,如表4。

由表4可以得到2016年安徽省61個(gè)縣(市)中共計(jì)32個(gè)縣(市)的綜合得分都在 0 以下,也就是說大約有二分之一縣(市)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合競爭力水平偏低,其中臨泉縣的主成分綜合得分最低,并且最低分為-1.38502,繁昌縣的主成分綜合得分最高,并且最高分為1.72521。2016年安徽省61個(gè)縣(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由強(qiáng)到弱依次是繁昌縣、寧國市、當(dāng)涂縣、肥西縣、蕪湖市、廣德縣、歙縣、祁門縣、天長市、肥東縣、長豐縣、績溪縣、郎溪縣、無為縣、桐城市、鳳臺縣、霍山縣、巢湖市、和縣、來安縣、休寧縣、含山縣、南陵縣、懷寧縣、青陽縣、涇縣、黟縣、全椒縣、旌德縣、潛山縣、鳳陽縣、霍邱縣、東至縣、懷遠(yuǎn)縣、固鎮(zhèn)縣、廬江縣、五河縣、舒城縣、望江縣、濉溪縣、金寨縣、石臺縣、明光市、樅陽縣、岳西縣、太湖縣、界首市、定遠(yuǎn)縣、宿松縣、蒙城縣、太和縣、碭山縣、潁上縣、蕭縣、渦陽縣、壽縣、泗縣、利辛縣、靈璧縣、阜南縣和臨泉縣。由此也可以看出,安徽省縣域經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展水平有待進(jìn)一步的提高,且存在著明顯的地區(qū)差異。

3結(jié)論

本文以安徽省61個(gè)縣(市)為研究對象,對其在2016年縣域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平采用主成分分析的方法進(jìn)行了綜合評價(jià),通過SPSS等軟件計(jì)算出61個(gè)縣(市)的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合得分,研究結(jié)果表明: 2016年安徽省61個(gè)縣(市)中繁昌縣綜合發(fā)展水平最高,臨泉縣的綜合發(fā)展水平最低,各縣域經(jīng)濟(jì)運(yùn)行實(shí)力存在著明顯的地區(qū)差異。對此,提出兩點(diǎn)建議:第一,政府應(yīng)加大對各縣域發(fā)展的支持力度,提高安徽省縣域經(jīng)濟(jì)的整體水平。第二,根據(jù)不同縣域的發(fā)展階段實(shí)行政策,從而能夠均衡區(qū)域發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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