张姗姗 陈闻君

(新疆财经大学经济学院，新疆乌鲁木齐 830026)

【区域经济】

基于因子分析法的北疆沿边高寒地区县域经济发展研究

张姗姗 陈闻君

(新疆财经大学经济学院，新疆乌鲁木齐 830026)

北疆沿边高寒地区受自然环境和地理位置影响，经济发展相对滞后，各县域之间差距较大。运用因子分析法对北疆沿边高寒地区21个县经济发展水平进行分析，选取经济发展水平、要素投入和城镇化水平三大指标及14个小指标从而确定影响县域经济水平的主要因素，继而找到适合该区域的县域经济发展的有效路径。

北疆;县域;高寒地区;因子分析

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发展综合发展水平评价指标

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。

表2 KMO检验和球形Bartlett检验

表3 解释的总方差

表4 旋转后的主成分分析因子载荷矩阵

提取方法:主成分分析法;旋转法:具有Kaiser标准化的四分旋转法

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。

表5 北疆沿边高寒地区21个县综合竞争力得分排名

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。

表6 北疆沿边高寒地区县域分指标得分及排名

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。

［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.

Affected by natural environment and geography location，the economic development of border and alpine region in northern of Xinjiang is relatively undeveloped，the gap is larger between the countries．In this paper，we choose three larger index:economic development，element input and the level of urbanization，14 small index to compare the alpine region of 21 counties along the border of the northern Xinjiang in the aspectof development and competitiveness level，then found a suitable special regional economic development path．

northern of Xinjiang;county;alpine region;factor analysis

F061.5

A

2095－3283(2014)02－0098－04

张姗姗(1987－)，女，汉族，山东聊城人，硕士研究生，研究方向:区域经济学及城市发展规划。陈闻君(1969－)，女，汉族，江苏张家港人，博士，MBA，教授，研究方向:经济学与区域经济学理论与政策。

(责任编辑:梁宏伟)