岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

(一)相比較經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況岳陽(yáng)樓區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展。2005年岳陽(yáng)樓區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值為1021228萬(wàn)元,較1997年增加734337萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)255.96個(gè)百分點(diǎn),其中第一產(chǎn)業(yè)增加值115775萬(wàn)元,較1997年增加66064萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)132.90個(gè)百分點(diǎn),第二產(chǎn)業(yè)增加值434469萬(wàn)元,較1997年增加330603萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)318.30個(gè)百分點(diǎn),第三產(chǎn)業(yè)增加值470984萬(wàn)元,較1997年增加337670萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)253.29個(gè)百分點(diǎn),三產(chǎn)業(yè)比重也由1997年的17.33:36.20:46.47調(diào)整為2005年的11.34:42.54:46.12;2005年財(cái)政總收入為59000萬(wàn)元,較1997年增加39327萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)199.90個(gè)百分點(diǎn);2005年固定資產(chǎn)投資為359515萬(wàn)元,較1997年增加289639萬(wàn)元,相對(duì)增長(zhǎng)414.50個(gè)百分點(diǎn);2005年總?cè)丝?32326人,其中非農(nóng)業(yè)人口為556200人,詳見表1。(二)通過(guò)外來(lái)變量的調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析對(duì)岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)該按照科學(xué)、實(shí)用、簡(jiǎn)便等原則設(shè)置一套綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的具體量化,取得相應(yīng)的數(shù)值,通過(guò)計(jì)算,數(shù)據(jù)處理,最終得到一個(gè)綜合得分并進(jìn)行綜合排名,作為主要的評(píng)價(jià)依據(jù)。建立評(píng)價(jià)的核心問(wèn)題有兩個(gè)主要內(nèi)容:科學(xué)設(shè)立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;確定綜合評(píng)價(jià)時(shí)各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。在對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),傳統(tǒng)的做法是從現(xiàn)有的指標(biāo)中精選出若干個(gè)有代表性的指標(biāo)。但人為地精選指標(biāo)難免帶有主觀隨意性,可能丟失部分有價(jià)值的原始信息。而利用主成分分析法對(duì)多維變量進(jìn)行降維,降維后的變量是原變量的線性組合,并能反映原變量絕大部分的信息,使信息的損失最小,對(duì)原變量的綜合解釋能力強(qiáng)。該方法通過(guò)主成分的方差貢獻(xiàn)率來(lái)表示變量的作用,可避免在系統(tǒng)分析中對(duì)權(quán)重的主觀判斷,使權(quán)重的分配更合理,盡可能地減少重疊信息的不良影響,克服變量之間的多重相關(guān)性,使系統(tǒng)分析簡(jiǎn)化。在實(shí)際問(wèn)題中,研究多指標(biāo)(變量)問(wèn)題是經(jīng)常遇到的,然而在多少情況下,不同的指標(biāo)之間是有一定的相關(guān)性。由于指標(biāo)較多再加上指標(biāo)之間有一定的相關(guān)性,勢(shì)必增加了分析問(wèn)題的復(fù)雜性。主成分分析就是設(shè)法將原來(lái)指標(biāo)重新組成一組新的幾個(gè)綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)指標(biāo),同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中可取幾個(gè)較少的綜合指標(biāo)盡可能多地反映指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法叫做主成分分析或稱主分量分析。通常數(shù)學(xué)上的處理就是將原來(lái)p個(gè)指標(biāo)作線性組合,作為新的綜合指標(biāo),如果不加限制,則可以有很多,我們應(yīng)該按以下方法選取:如果將選取的第一個(gè)線性組合即第一個(gè)綜合指標(biāo)記為F1,自然希望F1盡可能多的反映原來(lái)指標(biāo)的信息,這里的“信息”的表達(dá)方法是:最經(jīng)典的方法就是用F1的方差來(lái)表達(dá),即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此,在所有的線性組合中所選取的F1應(yīng)該是方差最大的,故稱為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來(lái)p個(gè)指標(biāo)的信息,再考慮選取即選第二個(gè)線性組合,為了有效反映原來(lái)信息,F1已有的信息就不需要出現(xiàn)在F2中,用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)就是要求Cov(F1,F2)=0,稱F2為第二主成分,依此類推可以構(gòu)造出第三,四,第p個(gè)主成分。雖然這樣做會(huì)損失一部分信息,但是由于抓住了主要矛盾,并從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)一步提取了某些新的信息,因而在某些實(shí)際問(wèn)題的研究中得益比損失大。(三)保持不變通過(guò)可數(shù)變量的幾個(gè)線性組合來(lái)概括大部分原始信息。用k個(gè)變量的n次觀測(cè)數(shù)據(jù)代替p(k<p)個(gè)原變量的幾次觀測(cè)數(shù)據(jù),而基本的信息量保持不變。設(shè)有樣本容量為n的p個(gè)變量,通過(guò)變換將原變量Xi轉(zhuǎn)換成主成分(用F表示),主成分是原變量的線性組合,且具有正交特征,即將X1,X2,…,Xp綜合成k(k<p)個(gè)變量(F1,F2,…,Fk),可用多項(xiàng)式表示:這樣確定的綜合變量F1,F2,…,FK分別稱作原變量的第一、第二、…、第k個(gè)主成分,且F1,F2,…,FK在總方差中占的比例依次遞減。(四)數(shù)據(jù)分析結(jié)果一般情況下,進(jìn)行主成分分析,由于原始數(shù)據(jù)各指標(biāo)的量綱不同,分析時(shí)需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,本文采用規(guī)格化變換(級(jí)差正規(guī)化),即從數(shù)據(jù)矩陣的每一個(gè)變量中找出其最大和最小值,兩者之差為級(jí)差,然后從每一個(gè)原始數(shù)據(jù)中減去該變量中的最小值,再除以級(jí)差,即,經(jīng)變換后,每列的最大數(shù)據(jù)變?yōu)?,最小數(shù)據(jù)變?yōu)?,其余數(shù)據(jù)取值在0~1之間。根據(jù)主成分分析法的思路和要求,結(jié)合岳陽(yáng)樓區(qū)現(xiàn)有資料情況及相關(guān)研究成果,利用1997~2005年序列資料作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),從中選取10個(gè)指標(biāo)作為分析因子:X1-地區(qū)生產(chǎn)總值、X2-第一產(chǎn)業(yè)比重、X3-第二產(chǎn)業(yè)比重、X4-第三產(chǎn)業(yè)比重、X5-社會(huì)固定資產(chǎn)投資、X6-地方財(cái)政總收入、X7-總?cè)丝?、X8-人均地區(qū)生產(chǎn)總值、X9-人均財(cái)政收入、X10-非農(nóng)業(yè)人口。使用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS13.0計(jì)算經(jīng)濟(jì)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值(表2)和經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力變量相關(guān)系數(shù)矩陣(表3)。從表3中可以看出,在影響岳陽(yáng)樓區(qū)經(jīng)濟(jì)的10個(gè)因素中存在不同程度的相關(guān),地區(qū)生產(chǎn)總值與人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值與地方財(cái)政總收入、第二產(chǎn)業(yè)比重與人均財(cái)政收入有較大的正相關(guān),第一產(chǎn)業(yè)比重與第二產(chǎn)業(yè)比重、第一產(chǎn)業(yè)比重與人均財(cái)政收入有較大的負(fù)相關(guān),其相關(guān)系數(shù)分別為1.000、0.995、0.928、-0.896和-0.809說(shuō)明各指標(biāo)之間有較大的相關(guān)性。作者運(yùn)用SPSS13.0軟件對(duì)所選取的10個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到了一系列的結(jié)果:特征值、方差貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率(表4)、特征值碎石圖(圖1)。特征值(Eigenvalue)可以被看成是主成分影響力度的指標(biāo),它代表引入該主成分后可以解釋平均多少原始變量的信息。如果特征值小于1,說(shuō)明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個(gè)原變量的平均解釋力度大。因此,一般把特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)。如果前K個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到85%,表明前K個(gè)主成分基本包含全部測(cè)量指標(biāo)所具有的信息。從表4中可以看出,前2個(gè)特征值大于1的主成分其累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到94.874%,說(shuō)明前兩個(gè)主成分已經(jīng)覆蓋了原始數(shù)據(jù)10個(gè)指標(biāo)中所能表達(dá)的足夠信息。由圖1可知,特征值1與特征值2、特征值2與特征值3、特征值3與特征值4、特征值4與特征值5之間的特征值的差值比較大。為獲得簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu),以幫助解釋因子和更清楚地反映變量之間的關(guān)系,再應(yīng)用SPSS13.0軟件對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)(RotatedComponentMatrixa),由此得到旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣(表5)。由表5可知,在第1主成分中,地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)比重、社會(huì)固定資產(chǎn)投資、地方財(cái)政總收入、總?cè)丝?、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均財(cái)政收入和非農(nóng)業(yè)人口,這幾個(gè)指標(biāo)之間存在著較大的正顯著性,第一產(chǎn)業(yè)比重存在著負(fù)顯著性。在第二主成分中,第三產(chǎn)業(yè)比重有著極大的正顯著性,第一產(chǎn)業(yè)比重有著負(fù)顯著性?？梢娫S多變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng),證明它們存在信息上的重疊。將初始因子載荷矩陣中的兩列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化,即可得到特征向量A1和A2,將得到的特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘,便可得出主成分表達(dá)式:以每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計(jì)算主成分綜合模型,即可得到岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)主成分綜合模型:結(jié)合前面岳陽(yáng)樓區(qū)歷年區(qū)域經(jīng)濟(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值,分別可以得到第一主成分、第二主成分和綜合主成分值及排名(表6)。為了便于分析,將表6的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)主成分分值趨勢(shì)圖(圖2):從表6和圖2中,可以很清楚地看到:1997~2005年期間,全區(qū)第一主成分分值從總體上是在不斷增長(zhǎng)的,從-0.054增加到2.673,增加分值為2.727,平均每年增長(zhǎng)34.08個(gè)百分點(diǎn),1998年下降,主要是因在第一主成分中呈負(fù)顯著性的第一產(chǎn)業(yè)比重突然上升所決定的,從1997年的17.33%上升到1998年的23.20%,上升5.88個(gè)百分點(diǎn);第二主成分分值變化較不穩(wěn)定,從0.455降低到0.236,減少分值為0.219,平均每年減少2.74個(gè)百分點(diǎn),1997~1998的陡降,主要是因在第二主成分中起主導(dǎo)作用的第三產(chǎn)業(yè)比重突然下降所決定的,從1997年的46.47%下降到1998年的43.60%,下降2.87個(gè)百分點(diǎn),1999年后的陡升,主要是因第三產(chǎn)業(yè)比重上升所引起,從1999年的43.35%上升到2000年的45.40%,上升2.05個(gè)百分點(diǎn),2001年后的陡降,主要是因第三產(chǎn)業(yè)比重下降所引起,從2001年的47.72%下降到44.00%,下降3.73個(gè)百分點(diǎn),2004年后的陡升,主要是因第三產(chǎn)業(yè)比重上升所引起,從2004年的42.79%上升到2005年的46.12%,上升3.33個(gè)百分點(diǎn);從總體上來(lái)看,1997~2005年期間,岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合主成分分值是在逐年增加的,從1997年的0.014增加到2005年的2.347,增加分值為2.333,平均每年增長(zhǎng)29.16個(gè)百分點(diǎn);1997~1998年,岳陽(yáng)樓區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合主成分分值陡降,降低分值為0.164,同時(shí)也為極值年(-0.151),這主要是因?yàn)?998年的第二產(chǎn)