经济发展水平指标
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经济发展水平指标范文第1篇
【关键词】低碳经济 评价指标 构建原则 启示
一、引言
随着经济和贸易的全球化发展，环境污染也日益呈现国际化趋势。长期以来，中国经济一直处在飞速发展当中，同时发达国家向中国境内转移高污染产业，建立在化石能源上的工业社会已经把人类带入了“高碳经济”发展时代。环境污染及气候变化等是我们为经济快速发展所带来的严峻问题，它们已经严重阻碍到了人类发展乃至生存的脚步。
在此背景下，2003年以政府文件形式英国在《英国能源白皮书》中率先提出了低碳经济一词，这种以“低能耗、低污染、低排放和高效能、高效率、高效益”为重点的经济模式很快受到了普遍关注。[1]“低碳经济”在2009年哥本哈根会议后风靡全球。全人类都迫切需要探索出一条新的经济发展模式即低碳经济。相对于我国而言，“高碳经济”增长方式将会严重影响我国的发展进程，更需要在经济发展和环境能源保护之间寻求平衡，那么发展低碳经济成为必然的战略选择。[2]
（一）开展低碳经济评估的必要性
环境及气候变化是我们提出低碳经济发展的原因，而低碳经济发展的指导理论和最终目标是可持续发展。可持续发展由“增长=发展”改变为“经济—生态—社会”三维系统，从而全面综合的研究经济、环境、资源、社会和谐共同发展。[3]
人类社会的可持续发展在人们为求发展而消耗大量的化石能源，排放大量的二氧化碳等温室气体，致使全球环境变化下受到严重影响。此时，提出发展低碳经济这种新的经济发展模式，目的在于减少化石能源消费以及温室气体排放等破坏环境行为，用来维持环境、大气的平衡，确保人类生存环境的可持续发展。
低碳经济发展水平的评估，一方面对我国低碳经济发展现状及短处进行定量考核，另一方面对低碳城市构建以及指导我国低碳经济建设等具有重要意义，同时可以为经济发展规划提出借鉴。而且在对能源消费和碳排放的各个相关因素分析后，得出主要影响因素，就进行节能减排具有重大意义。
（二）低碳经济发展水平指标构建的原则
相对于传统的经济发展模式，低碳经济发展模式是涉及经济、环境、社会等综合的发展模式。构建评价指标体系是在完成评价低碳经济发展水平的必要过程，也是极其重要的过程。构建评价指标体系应当遵循下面几个原则。
1.综合全面性原则。低碳经济评价指标体系是涉及经济、能源、碳排放及环境的一种综合的经济发展模式，应当是一个系统体系，以系统论思想为指导，确保选取的评价指标体系能够全面综合的反映低碳经济的发展水平。同时指标应当具有系统性强，包含信息量大，重复性小等特点，但要注意指标体系不应过于庞杂。
2.可操作可计量性原则。依照低碳经济的发展方向是选取指标的基础，这些指标可在统计资料中取得，或者经过计算或推导现有数据资料可以得到，并且选取指标时选择可操作性强、可以进行量化的数据，避免选择那些难以量化或者是搜集不到数据的指标。
3.可对比针对性原则。面对不同区域之间的经济及人口等差异，衡量其低碳经济发展水平时应选取人均指标或相对指标，使其具备区域之间的可对比性。同时应选择对低碳经济发展具有一定的指引作用，且能反映当前低碳经济发展现状的指标。这些指标应针对低碳理念，低碳经济特色，同可持续发展的评价指标应当区别开来。
4.动态性调整原则。低碳经济的评价指标体系应当符合动态变动的低碳经济发展过程，从而进行相应的实际变动，这样低碳经济发展状况才会被指标体系客观反映出来。指标不是静止不变的，虽然其使用在一段期间内大部分是静态的，但在经济、社会、技术等因素发展时也应做出合适的调节，适时的添加或删减指标，调整其权重也要随着指标对低碳经济发展整体水平的影响程度的变化而变化。
（三）启示
当前，能源短缺、环境恶化是我们所要解决问题当中的重中之重，低碳经济是应对这些问题并实现可持续发展的主要方法。构建低碳经济评价指标体系一方面可以为制定可持续发展目标提供线索，另一方面可以对经济发展水平现状进行分析研究，加速可持续发展的实行。
对于指引现代社会构建低碳城市、低碳经济建设等是通过对低碳经济的衡量指标体系进行建立，将我国能源利用效率与结构、各区域经济规模等进行量化等途径完成的。同时构建低碳经济评价指标可以使其与低碳经济建设密切相关，综合考量不同区域的碳排放等状况，这样可以为各个区域的经济社会发展计划提出建议。之后在分析对碳排放和能源消耗的影响因素，得出重要部分，以便寻求出解决节能减排这个问题的契机。可以说构建低碳经济评价指标体系为考核不同区域低碳经济的发展水平提供了有效方法和途径。
到目前为止，全面的低碳经济评价指标体系并不多。差异性较大的这些指标体系包括现有的Tapio的脱钩指标来反映二氧化碳排放增长率与GDP增长率之间的关系，当两者的增长速度或趋势不相同时，就称之为脱钩现象。[4]张学毅、王建敏从能源消费、自然环境、经济发展三个方面建立的低碳经济评价指标体系，朱有志等构建了四个准则层13个具体指标的评价体系外，[5]以及中国社会科学院城市发展与环境研究所设计的一套指标体系，但是他们都未对碳排放于经济结构的影响进行分析，这样使得尚无统一认识的低碳经济评价指标体系的构建更为复杂。要在相当程度上消除现有指标的不足就必须建立低碳经济评价指标体系。
参考文献
[1]UK Energy White Paper. Our Energy Future——Crewing a Low Carbon Energy，Feb，2003[R].Http：//bert.gov.uk/files/filel0719.Pdf.
[2]杨金贵.2010，以低碳经济为核心的产业革命来临[J].经济视角，2010（4）.
[3]付加锋，庄贵阳，高庆先.低碳经济的概念辨析及评价指标体系构建[J].中国人口·资源与环境，2010，20（8）：38-43.
经济发展水平指标范文第2篇
山东省地处暖温带沿海，自然资源丰富，齐鲁文化昌达，为旅游业的发展提供了优越的区位与资源条件，同时作为中国经济大省，2008年山东GDP总量31072.06亿元，居全国第二位，第一、二产业优势明显，第三产业增长迅速，为旅游业的发展提供了坚实的经济基础。随着对外开放程度的不断提高，依托优越的区域基础条件，山东省旅游业成绩显著，逐渐成为山东省国民经济新的增长点，创造巨大的业内收入同时还直接或间接带动了相关产业与地方经济的发展。因此，对山东省旅游经济发展的情况进行研究具有很强的现实意义。从近几年山东省国民经济公报的数据来看，山东省无论国内外旅游收入或是旅游人次均逐年递增，城乡居民收入增加，旅游消费需求扩大，国内外旅游市场持续快速发展。但是旅游经济发展水平是特定时期内区域旅游业的整体竞争力的体现，反应着区域旅游业内外部运作机制的合理性程度，涉及方面繁多、内容复杂，不能单纯由某一两类业绩数据判定。本文基于旅游经济的属性与发展因素构建旅游经济发展水平评价指标体系，以相关统计数据资料为基准，对连续年度山东省旅游经济发展水平进行定量评价，以期解释山东省旅游经济发展规律、预测发展前景，为相关学术研究及旅游优化调控提供参考。
一、旅游经济发展水平评价指标体系构建
旅游经济发展水平的提升受区域社会经济环境的影响与制约，是众多因素共同作用的结果。旅游经济表现在价值上是直接服务于旅游业的收入和支出，其发展水平可以很直观的体现出一个地区的旅游业竞争力，反映出该地区在特定时间内的旅游竞争状况与市场地位，对旅游经济发展水平的评价是对区域旅游业整体经济实力的全面评价，属于多目标综合性评价问题。本文以推动旅游经济发展的可持续化、科学化与规范化为立意目标，选择旅游产业规模、旅游产业结构、旅游经济效益和旅游经济发展速度作为指标体系的因素层因子，构建旅游经济发展水平评价指标体系基本框架，并以旅行社、旅游饭店和旅游景区三大旅游企业为代表，在遵循科学性、全面性、代表性、系统性和可行性等原则前提下，参照相关的研究成果[1～3]，选取23个指标构建了旅游经济发展水平评价指标体系（表1）。
旅游经济发展的现实水平也即发展现状具体体现在前三个因素上，即旅游产业规模、旅游产业结构和旅游经济效益，它们代表了一个地区的旅游经济发展规模。其中旅游产业规模反映了区域旅游市场的运营效果，决定了该地区的旅游接待力，该因素包括6个指标；旅游产业结构体现了区域旅游产业内部的部门配置，一定的旅游经济发展水平对应着一定的旅游产业结构，而旅游产业结构又直接影响着区域旅游产业布局与旅游产业政策，很大程度上决定了区域旅游经济的发展方向和发展速度，该因素包括5个指标；旅游经济效益则反映了旅游业的运营效率，展现了该地区的旅游创收能力，包括7个指标。同时，一个地区的旅游经济发展水平还体现在它的旅游经济发展速度上，虽然不能衡量该地区的现实旅游竞争力，旅游经济发展速度却代表着该地区的旅游发展潜力，反映了该地区旅游经济运行机制的内在驱动性，是评价中不可或缺的一个方面，该因素包括5个指标。
二、山东省旅游经济发展水平评价
1.评价方法与数据来源。本文选用的TOPSIS多目标综合评价法（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution），也称为逼近理想解排序法，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用的决策技术，是有限方案多目标决策分析中常用的一种科学方法[4]，基本思路是对原始数据矩阵归一化处理后，选出最优方案和虚拟最劣方案，然后分别计算出几个评价方案与最优方案和虚拟最劣方案间的距离，获得评价方案与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。
文中评价体系涉及的23个指标184个数据均源于《中国旅游统计年鉴》、《山东统计年鉴》和山东旅游政务网（），其中，旅游产业规模与旅游经济效益的的指标数据均为原始数据，旅游产业结构与旅游经济发展速度指标中的比重与增长率数据由对应年度原始数据计算而得；考虑到数据的可得性和山东旅游发展的阶段性，本文选取了2000—2008年间的有关数据，并剔除2003年非典特殊时期的数据。
2.数据分析。将山东省2000年至2008年的旅游经济发展水平作为8个评价单元（Y2000—Y2008），对23个评价指标进行综合评价，依据TOPSIS多目标综合评价法基本步骤进行分析，首先得到原始矩阵X；对原始数据归一化并赋予数据相应权重后（考虑指标性质同时为计算方便，4个因素赋予相同权重，各因素下指标在各自因素层中也赋予相同权重，三大旅游企业类指标作为二级指标各赋予一级指标三分之一的权重），得到加权规范矩阵Z。
根据表2中的Ci值可知，山东省旅游经济发展水平8个评价单元中，2008年为最优单元，Ci值为0.6281，其他依次为2007年、2006年、2002年、2005年、2004年、2000年，2001年为最劣单元，Ci值为0.2290。
3.评价结果分析。计算结果显示，研究期初的2000年与2001年为山东省的旅游经济发展水平最低的两年，Ci值分别为0.3131和0.2290，第三年即2002年旅游经济发展水平有较大增幅0.2234，当年Ci值为0.4523，研究期的第四年即2004年Ci值为0.3927，较2002年降低0.0596。2003年受非典冲击，山东省旅游业陷入冷运行态势，必然导致当年旅游经济水平的低谷现象，也直接影响了下一年山东省旅游市场，该原因可部分解释2004年的低Ci值。之后几年，随着非典的远离，旅游市场秩序逐步恢复，旅游市场管理制度不断完善，山东省旅游经济发展水平迅速回升，2005年Ci值较2005年上升0.0408，2006年Ci值0.5215，已超越非典前2002年旅游经济发展水平，这也体现了山东省旅游业运作机制一定的成熟性，具有一定应对外部压力的能力。研究期末的两年，山东省旅游经济发展水平仍不断提升，2007年Ci值为0.5642，较2006年有0.0427的增幅，2008年山东省旅游经济发展达到最高水平，Ci值为0.6218，较2007年有0.0576的增幅。为进一步探析山东省旅游经济发展状况，明确山东省旅游经济的发展重点与调整方向，仍以八个年度为评价单元，运用TOPSIS多目标综合评价法分别求出因素层四大因素的Ci值（表3），直观表示（如图1所示），数据处理步骤同上所述，在此不再赘述。
由表3数据和图1示例可知，山东省旅游产业规模与旅游经济效益Ci值总体上呈上升态势，尤其是旅游产业规模，Ci值由2000年的0.0541直线状上升至2008年的1.0000，表明山东省旅游市场规模不断扩大，旅游收入逐年增多，旅游接待能力日益提升，2008年旅游产业规模达到研究期内的最优状态；旅游经济效益Ci值2002年达到一个高峰后2004年下滑至0.1959，之后平稳上升至最优单元2008年的0.6358，曲线走势类似于上文旅游经济发展水平Ci值，表明山东省旅游产业的创收能力逐渐增强，产业经营效率不断提升，但在非典后调整期间旅游经济效益出现了短暂的低谷现象。旅游产业结构与旅游经济发展速度Ci值与上文旅游经济发展水平Ci值走势不同，二者Ci值并未有上升趋势而是呈现出一定的波动性，其中旅游经济发展速度最劣单元为2001年，Ci值为0.3110，2002年虽反弹达到最高值0.5717，但随后呈现明显的下降态势，2005年与2006年仅有小幅回升，2008年降至0.3829，仅高于最劣单元2001年，可知山东省旅游经济2002年左右发展十分迅猛，2004年后发展速度逐渐放缓，趋于平稳状态，旅游经济发展动力减弱；旅游产业结构Ci值波动较大，最优单元2002年Ci值为0.7545，2002年后旅游产业结构Ci值大幅下降，2005年降至低谷后稳步上升，2008年达到一个仅次于最优单元的高值0.6358，表明山东省旅游产业结构存在不尽合理之处，整个产业结构处于不断调整与适应的状态，呈现出不同的竞争优势，山东省旅游各产业部门虽正逐渐转变观念，积极开拓旅游市场，但仍未达到最优结构组合，不利于旅游产业整体经济水平的提高。
结论与探讨
经济发展水平指标范文第3篇
[关键词]北疆；县域；高寒地区；因子分析
[中图分类号]F061.5 [文献标识码]A [文章编号]
2095-3283（2014）02-0098-04
北疆沿边高寒地区地处新疆北部，是中国疆土的西北前沿。该区域在促进内外交流、协调东西部发展，缩小地区发展差距方面具有重要意义。但是，受自然环境和地理位置因素影响，经济发展相对滞后，各县域之间差异较大。只有对县域经济发展水平给予准确评价，对其发展现状作出客观描述，才能为县域经济更好更快发展和制定有效的经济发展政策提供科学依据。一般对于县域经济发展状况的描述采用多指标综合评价方法[1]。而多元统计分析中的因子分析法是可以对县域经济发展水平做出准确定位并经过研究证实的统计分析方法。
一、综合评价指标体系的构建
本文的实证分析以北疆沿边高寒地区的21个县为例，从经济发展水平、要素投入和城镇化水平3个大指标14个小指标分析比较这21个县的综合竞争力，及其在经济发展中存在的不足及发展潜力。构建了一套3类14项的指标体系（见表1）。
二、北疆沿边高寒地区21个县综合竞争力比较分析
为确保结果的稳定性，本文使用2011年数据，运用因子分析法，对所选指标进行比较分析。
1.基本原理
因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个因子的一种多变量统计方法[2]。因子分析法的基本思想是将观测变量进行分类，使每一类的变量相关性比较高从而代表一个基本结构即公因子，因子分析法的核心是对这些综合指标进行因子分析并提取公因子，当因子载荷矩阵结构不够简化时，可以通过因子旋转使因子的意义更为鲜明，同时使用因子得分函数对样本进行评价和排序。 表1 北疆沿边高寒地区县域经济
2.基本步骤
因子分析的步骤如下[3]：（1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建立相关系数矩阵R；（3）解特征方程︳R-kE︱=0，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，取前k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；（4）对A进行最大正交旋转变换；（5）对主因子进行命名和解释。如需进行排序，则计算各个主因子的得分，以贡献率为权重，对Fi加权计算综合因子得分。
3.实证分析
采用spss19.0统计分析软件，得出抽样适度测定值KMO为0.703（见表2），由因子分析中KMO的度量方法可知，KMO﹥0.5说明因子分析可以进行，若KMO﹥0.7则说明数据更令人满意[4]。所以根据KMO度量标准可知，变量之间共同的因素较多，适合做因子分析。
对原始数据进行标准化分析，剔除无量纲化对数据的影响，选取主成分分析法提取公因子，得到3个特征值大于1的公因子，通过计算其特征值和累计贡献率，得到前3个公因子的累计贡献率达77.62%（见表3），说明这3个公因子可以较好地解释原指标所包含的信息，符合主成分分析法的要求。所以把这3个公因子作为评价北疆沿边高寒地区县域经济发展水平的综合指标。
由表3得出，前3个特征值的方差累计贡献率达77.619%，提取前3个特征值做因子载荷矩阵，用最大四次方值法旋转变换，从而得到旋转后的因子载荷矩阵（如表4所示）。
表4是运用方差最大正交旋转对变量进行线性变换，得到的因子载荷矩阵。其中因子载荷矩阵表明，每个因子不是对所有的指标都具有较大的因子载荷，它只对少数的几个指标的因子载荷较大。因此，根据表4将指标分为3类，根据对相关因子的命名，可以看出：第1个主因子在地区生产总值X1、规模以上工业总产值X4、农林牧渔总产值X5、年末金融机构储蓄存款余额X6这几个指标上有较大的因子载荷，这个因子主要反映县域经济发展的整体水平和工业生产规模，是衡量县域经济发展最重要的因子；第2个主因子在医院卫生院床位数X7、普通小学在校学生数X9、普通中学在校学生数X10、金融机构存贷款余额比X13这几个指标上有较大的因子载荷，这个因子主要反映在县域经济发展中的要素投入，是衡量县域经济发展潜力、政府重视度和社会公共服务水平的重要指标；第3个主因子则在地方财政一般预算收入X2、固定资产投资总额X3、非农产业比重X12、财政收支比X14这几个指标上有较大的因子载荷，这个因子主要衡量对县域经济发展有重要影响的城镇化水平，是反映县域居民生活水平及经济社会结构的重要指标。
对经过正交旋转的因子利用回归分析法计算出各因子的得分，再以其对应的各因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重为权重计算综合得分，并计算其排名。综合得分只是代表在各个指标下的21个县的相对差别，综合得分越高表明其综合经济实力越强，反之得分越低反映其综合经济实力越弱。其计算公式为：F=（39.232/77.619）F1+（21.854/77.619）F2+（16.532/77.619）F3，即F=0.51 F1+0.28 F2+0.21 F3，计算整理得到得分及排名（见表5）。
由表5显示，综合竞争力排名前十位的县域具体分布是：伊犁地区4个县、塔城地区3个县、阿勒泰地区2个县、哈密地区1个县，可以看到北疆沿边高寒地区的县域经济发展具有一定差距，其中得分大于0（该地区平均水平）的有9个县，得分低于0的有12个县，说明有57%的县域综合经济实力在该地区平均水平之下。位于伊犁地区的伊宁县遥遥领先，综合经济实力得分2.31，排名第一，比排名第二的位于阿勒泰地区的富蕴县高出1.41分。该地区综合经济实力最弱的是位于博州的温泉县，整个博州的经济发展水平在新疆处于中上游，而自然条件比较恶劣的温泉县的综合经济实力非常低，凸显区域发展的不平衡性。
三、沿边高寒地区三大指标体系竞争力的比较分析
综合经济实力的排名说明北疆沿边高寒地区的县域经济发展不平衡，下文具体分析3个大指标的得分及排名情况。
1.经济发展水平。经济发展水平下细分了6个具体的小指标，把这6个小指标用spss19.0软件进行分析，得到KMO=0.786，P=0.000，提取了2个主成分。用计算公式F=（53.375/79.624）F1+（26.249/79.624） F2，即F=0.67 F1+0.33 F2，得到21个县的经济发展水平排名（见表6）
2.社会公共服务。社会公共服务指标下细分了4个小指标，把这4个小指标用spss19.0进行分析，得到KMO=0.721，P=0.000，提取了一个主因子。用计算公式F= F1，得到21个县的社会公共服务排名（见表6）。
3.社会结构。社会结构指标下也分了4个小指标，用同样的方法，运用计算公式F=（38.471/76.735） F1 +（38.263/76.735） F2，得到21个县的社会结构排名（见表6）。
由表6可知，北疆沿边高寒地区21个县在经济发展水平、社会公共服务和社会结构三个分指标下的得分及排名。综合排名位列第一的伊宁县，其经济发展水平也是最高的，说明该地区经济实力强于其他20个县。从经济发展水平指标来看，得分大于0的县仅有9个，县域差距十分明显；其中县域经济水平低于该地区平均水平的12个县中，阿勒泰地区有2个，即其经济水平较低的县占40%；塔城地区有2个，经济实力低于平均水平的占40%；伊犁地区有4个，比例达57%，说明伊犁地区的经济发展差距比前2个地区大；而博州的温泉县、哈密地区的伊吾县和巴里坤县、昌吉的木垒哈萨克自治县经济发展水平都比较低，温泉县的综合经济实力排名最靠后，经济发展水平指标虽不是最差，但比最差的裕民县仅高0.09分，位于北疆沿边地区的温泉县经济水平比博州其他县域低很多；哈密地区的伊吾县和巴里坤县，经济实力低于该地区平均水平，巴里坤县排名12，得分-0.24，伊吾县排名17，得分-0.66；昌吉地区的木垒哈萨克自治县经济发展水平也不高，受自然条件制约，其经济发展在昌吉地区也很落后。
从社会公共服务指标看，得分大于0的也只有9个县，而经济发展比较落后的温泉县、伊吾县、青河县社会公共服务得分也较低，都低于平均水平。
从经济社会结构指标看，有9个县得分大于0，1个县得分等于0。其中经济实力指标和社会公共服务指标都比较落后的托里县社会结构指标得分却很高，说明该地区发展潜力很大。
四、结语
县域经济不等于县级经济，而是具有地域特色的现代区域经济，要从构建现代产业体系、推进工农互补和统筹城乡发展、区域经济协调发展的高度谋划县域经济的发展[5]。在西部大开发的背景下，新疆县域经济得到了前所未有的发展，但是县域经济发展不协调、区域发展不平衡的问题仍然突出，这也是北疆沿边高寒地区落后于沿海省份县域发展的主要原因之一。加快该地区县域经济发展，应该以市场为导向，发挥当地的区位优势，大力发展民营经济；政府应对这一特殊区域应给予政策倾斜，加大扶持力度，深入发展产业化、集约化经营；加强基础设施建设，以优良的投资环境吸引区外乃至国外企业的投资落户，同时结合自身实际，寻找适合自己的发展路径，以加快提高县域经济实力。
[参考文献]
[1]傅前瞻.基于主成分分析的安徽县域经济发展水平综合评价[J].经济研究导刊，2008（12）：148-150.
[2]唐林俊，杨虎.因子分析法在区县经济综合指标评析中的应用[J].数理统计与管理，2003，22（5）：24-29.
[3]王庆丰，党耀国，王丽敏.基于因子分析和聚类分析的县域经济发展研究——以河南省18个县（市）为例[J].数理统计与管理，2009，28（3）：495-501.
[4]高祥宝，董寒青.数据分析与SPSS应用[M].北京：清华大学出版社，2007：345-350.
[5]冯建中，何先平.基于因子分析的湖北省县域经济发展研究[J].安徽农业科学，2001，39（2）：1233-1235.
经济发展水平指标范文第4篇
关键词：三个层面；因子分析；福建城市竞争力
中图分类号：F727文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）02-0098-02
1 引言
福建省地处中国东南沿海，与台湾隔海相望。陆地面积12万多平方公里，人口3470万。福建是中国经济比较发达的省份之一,现设福州、厦门、泉州、漳州、莆田、宁德、南平、三明、龙岩9个地级市。2001年福建省第七次党代会提出：“九个设区市的发展按三个层面同时推进。”这是今后一个时期福建省区域经济发展的战略思路。其中前4个城市属于第一层面,莆田、宁德属于第二层面,余下的3个城市属于第三层面。由于地理位置、交通等多方面的原因，改革开放以来这九个市三个层面发展很不相同。现采用多元统计中的因子分析对福建区域经济发展进行定量分析。
2 原理
因子分析是将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系。因子分析的基本思想是通过变量的相关矩阵内部结构的研究,找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关(相似)关系,建立因子分析的数学模型为:
3 数据处理
第一步，借助统计分析软件SPSS13.0将原始数据标准化以消除量纲的影响并建立指标的相关系数矩阵R。
第二步，求R的特征值和方差贡献率。由于因子分析结果虽然保证了因子间的正交性，但对因子不易命名，所以对因子模型进行方差最大化旋转，使得对公因子的命名和解释变得更加容易，并得到正交因子表（表1）。
第三步，将14个指标按高载荷分类：将14个指标分为三类：①因子F1在X1、X2、X3、X6、X7、X8、X10、X11、X12上有较大的载荷，这些指标都是表明一个地区经济发展水平，反映一个地区的经济发展能力，因此把第一个因子命名为经济发展水平因子。②因子F2在X5、X13、X14上有较大的载荷，这些指标都是表明一个地区科技教育卫生发展水平，反映了这个地区科技教育卫生发展的潜力，因此把第二个因子命名为科技教育卫生发展水平因子。③因子F3在X4、X9上有较大的载荷，这些指标都是表明一个地区第三产业占GDP比重和交通通讯事业的发展，反映这个地区交通通讯事业的发展促进第三产业发展的潜力，因此把第三个因子命名为交通通讯发展水平因子。
4 因子得分分析
因子分析的数学模型是将变量表示为公共因子的线性组合Xm=αi1F1+……αipFp，由于公共因子能反映原始变量的相关关系，用公共因子代替原始变量时，有时更利于描述研究对象的特征，因而往往需要反过来将公共因子表示为变量的线性组合，即：Fj=βj1X1+……+βjmXm(m=1,2,…,p)。这个式子为因子得分函数，用它来计算每个样品的公共因子得分。借助统计分析软件SPSS13.0，可以计算出各地区主因子的得分F1、F2、F3，并根据统计数据中各个主因子旋转后的贡献率为权数进行加权
求和可以计算出各城市的总的分F=0.656158*F1+0.24226*F2+0.101582*F3，结果见表2。
由表1可以看出：总体上来看，考虑到具体情况，可以把福建省9个地区的经济发展水平分为2类三个层次:厦门、泉州、福州、漳州得分大于零，属于第一类和第一个层次；莆田、宁德、三明、南平和龙岩得分为负，属于第二类。这里沿海的莆田和宁德又可以作为第二个层次；内陆的三明、南平和龙岩可以作为第三个层次。可见，福建省区域经济发展有明显的梯度。以厦门为代表的第一个层次经济发展水平最高；以莆田为代表的第二个层次虽然得分不高，但考虑到其实际情况，经济发展水平次之；内陆的三明、南平和龙岩为代表的第三个层次发展水平相对很低。其中厦门市作为经济特区经济发展水平处于全省领先地位，而福州只屈居第三。
从经济发展水平因子得分看，第一个层次的得分都大于零。其中厦门的得分大于2，泉州得分大于1，两个地区的经济发展水平很高。而福州得分不到0.1，经济发展水平相对较低。其他两个层次的得分都为负，经济发展水平很低，与第一层次有很大的差距。
从科技教育卫生发展水平因子得分看，福州、泉州、莆田的得分大于零。其中福州的得分大于2，这说明福州作为省会，聚集了福建省的很多卫生机构和高校，科技教育发展水平很高。其中高校有30所，占全省64所的将近1/2，可谓高校云集，教育发达，具有较强的人才优势。除去以外的其他第区科技教育卫生发展水平相对很低
从交通通讯发展水平因子得分看，福州、漳州、宁德的得分大于零，交通通讯发展水平相对较高。漳州和宁德作为福建省南下北上的门户，随着交通通讯发展水平的提高，有利于促进海峡西岸经济区的发展和繁荣。
5 政策建议
“九个设区市的发展按三个层面同时推进。”这是今后一个时期福建省区域经济发展的战略思路。通过分析可以看出，这三个层次存在差距。因此，第一个层次要继续保持在全省的领先地位，增强对第二、三层次的辐射和带动作用；第二个层次要继续加大交通通讯事业的发展，和第一个层次形成一个沿海经济带，促进海峡经济区的发展，提高经济发展水平。第三个层次要大力发展科技卫生教育事业和交通通讯事业，承接沿海产业转移，吸收沿海的辐射和带动效应，不断提高经济发展水平，缩小地区经济发展的差距。
参考文献
［1］唐礼智.福建省区域经济差异原因探析［J］.泉州师范学院学报，2001，（6）.
［2］李永实.福建区域经济发展格局变化研究［J］.世界地理研究，2001，（6）.
［3］王秀玉.福建省区域问题探析［J］.福州党校学报，2002，（2）.
［4］陈元勇.区域经济理论与福建省区域经济发展战略［J］.福建论坛（经济社会版），2003，（11）.
［5］韩晓玲.江苏区域经济发展的因子分析［J］.甘肃农业，2006，（2）.
［6］高洪深.区域经济学［M］.北京：中国人民大学出版社，2002.
［7］陈秀山，张可云.区域经济理论［M］.北京：商务出版社，2003.
经济发展水平指标范文第5篇
关键词:副省级城市;经济发展;因子分析;聚类分析
中图分类号:F29 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)03-0130-02
1994年,副省级城市成立后,国内学者展开了副省级城市间的比较研究,周璐红、李亚妮、徐建益,选取副省级城市三大产业为研究因素,研究了相对资源承载力及其社会经济发展研究。武春光、于成学对中国副省级城市的知识生产效率进行了测算,并进行分析。陈志在2007年运用了线性加权函数等方法,研究了中国副省级城市综合竞争力比较分析。黄南、李程骅,运用了因子分析和聚类分析的方法,对副省级城市经济发展水平进行了比较分析,但是其数据为2007年的数据。
为了避免时间区间对分析造成的误差,准确反映15个副省级城市的经济发展水平变化情况,本文运用2001年、2004年和2008年统计数据,综合运用因子分析和聚类分析,得出15个城市经济发展的动态变化。
一、指标的选取和数据的采集
1.指标的选取。根据中国15个副省级城市的经济发展现状,综合国内外研究学者关于经济发展水平的指标选择∞,在遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则下。分别选取了六个经济指标:(1)x1=国内生产总值(亿元);(2)x2=人均GDP(元/人);(3)x3=固定资产投资占GDP比重(%);(4)X4=第三产业占GDP比重(%);(5)x5=财政收入占GDP比重(%);(6)x6=出口依存度(%)。这六个指标,分别从经济增长、结构优化、国际贸易等各个角度,全面反映了经济发展水平。
2.数据来源。本文数据部分是直接来自于各副省级城市统计年鉴,部分是根据数据计算得出。根据分析需要。选取了2001年、2004年和2008年三个年度15个副省级城市的横截面数据。
3.分析方法。本文应用SPSS软件,运用因子分析法将各年度的六个指标进行分析,收集2008年各副省级城市数据,根据计算,知其KMO达到0.68,接近0.7的水平,因此比较适合做因子分析。
一般来说,当综合因子的累积贡献率达到85%以上,表明公因子反映大部分信息,而彼此又不相关。经过方差最大化正交旋转后,第一主成分贡献率为56.766%,第二主成分为23.430%,第三主成分为10.433%,累积方差贡献率超过90%,因此可以将前三个公因子作为评价副省级城市经济发展水平的综合指标。由旋转后的因子载荷矩阵可知,公因子F1在GDP、投资比重和人均GDP上的载荷值分别为0,904、0、860和0.746,因此公因子F1可作为经济增长指标。公因子F2在财政收入和出口上载荷值分别为0.963和0.820,因此,公因子F2主要代表财政收入比重和出口依存度。公因子F3在第三产业产值比重上的载荷值为0.937,因此,F3作为第三产业发展指标。最终,根据得到的因子得分矩阵,得出三个公因子的计算函数:F1=0.499X1-0.41X2-0.227X3-0.348X4+0.13X5+0.269X6F2=-0,226X1+0,091X2+0,025X3+0,633X4+0.383X5+0.167X6F3=-0.114Xl+0.058X2+1.057X3+0.263X4-0.282X5-0.077X6
根据以上计算函数,最终可计算出副省级城市各自的因子得分,然后,计算出经济发展水平指数F=(F1×56.766%+F2×23.430%+F3×10.433%)/90.629%,经过标准化,并聚类分析后,可得到15个副省级城市的经济发展水平排序。同样,2000年和2004年的计算经济发展水平指数的方法与上述方法相同,最终,得到15个副省级城市三个年度的经济发展水平排序以及发展趋势如下表所示:
根据分析,可以得出最终副省级城市经济发展的聚类结果,共分为三类。第一类为深圳和广州;第二类为厦门、杭州、宁波、大连、南京、青岛和沈阳;第三类为济南、武汉、成都、长春、哈尔滨和西安。
二、15个副省级城市经济发展结论与建议
1.副省级城市经济发展结论分析。从上述分析以及分类可知,在副省级城市中,第一类为经济发展水平极发达地区;第二类为经济发展水平较发达地区;第三类为经济发展水平一般地区。
第一类地区为广州和深圳,这两个城市的经济发展水平在副省级城市中处于领先地位,并且比较稳定。这两个城市都位于珠三角经济圈,优越的地理位置和优惠的经济发展政策成为广州、深圳经济发展的推动因素。经济结构方面,两市的第三产业占GDP总量的比重在2008年都达到了50%以上,表明这两个城市经济结构已经由工业主导型变成服务主导型。其中深圳市出口总量已经连续十几年位居全国大中城市首位,可以说,出口是深圳市经济发展的重要推动力。尽管全球金融危机对两市尤其是深圳的冲击很大,但是随着经济的逐渐恢复,预计在“十一五”期间,深圳和广州将率先基本实现社会主义现代化。第二类地区包括厦门、杭州、宁波、大连、南京、青岛和沈阳,这些城市中,除了南京和沈阳,其他都是沿海城市。综合三年的经济发展指数来看,厦门、杭州、宁波、大连标准化后的指数均为正值,而南京、青岛和沈阳均为负值,表明南京、青岛和沈阳在第二类城市中的经济发展水平相对较弱。从2008年数据来看,第三产业比重只有宁波在50%以上,达到55%。而出口依存度方面,厦门、青岛和宁波等港口城市在10%以上,其余城市均在10%以下,从中可以看出几个城市的发展特点。第三类地区是副省级城市中经济发展水平一般的地区,包括济南、武汉、成都、长春、哈尔滨和西安。这六个城市有两个共同点:省会城市和内陆城市。首先,作为一省的省会,一般是作为政治中心建设,因此经济发展水平相对其他副省级城市较弱。其次,作为内陆城市,其出口依存度都在3%以下,明显低于其他副省级城市。
2.副省级城市经济发展建议。根据以上的分析结果,我们对副省级城市的经济发展提出以下建议:(1)各城市应该明确自己所处的类别,定位自己的发展方向,在巩固原有优势经济的基础上,积极发展自己的薄弱环节,做到全面、协调、可持续发展。(2)充分利用国家区域经济发展的政策作为导向,积极发展自身经济。比如青岛,要紧紧抓住近年来环渤海经济圈的建设,促进自身发展。还有西部城市,要抓住国家西部大开发的大背景,积极加快自身经济发展。(3)根据各城市发展实际,调整产业结构,促进第三产业的发展,国际和国内的实践都表明,越是发达国家和地区,第三产业比重越大。
副省级城市作为各自区域经济的额中心,是中国区域经济发展的领导力量,因此,副省级城市的经济发展水平直接决定其区域的经济发展水平,各副省级要积极发展自身经济,提高城市竞争力,发挥和提高区域性城市综合功能。
参考文献:
[1]周璐红,李亚妮,徐建益.副省级城市相对资源承裁力及其社会经济发展研究[J].特区经济,2009,(4).
[2]武春光,于成学,中国副省级城市知识生产效率及其影响因素分析[J].中国科技论坛,2008,(7).
[3]陈志,中国副省级城市综合竞争力评价与比较[J].商业研究,2007,(6).
[4]黄南,李程骅,副省级城市经济发展水平比较与实证分析[J].珠江经济,2008,(9)
