重庆市区县经济发展水平的综合评价
论文关键词：区县经济因子分析聚类分析综合评价 论文摘要：本文运用因子分析和聚类分析方法，借用统计软件SPSS，对来自《2008重庆市统计年鉴》的有关指标数据，进行重庆市40个区县经济发展水平进行了分析和客观的综合评价。客观评价各区县的经济综合实力及在其在全市的地位，有益于各级政府或有关机构了解区县的经济情况，为促进区域经济发展提供科学决策依据。 0引言 西部大开发这一跨世纪战略的实施后使直辖不久的新重庆获得了前所未有的历史性发展大机遇。重庆经济的崛起和腾飞将在经济发展中起到“增长极”的带动作用，而重庆经济的崛起则有赖于其自身地区间经济的协调发展。值得注意的是，由于历史条件及发展条件的差异，重庆地区经济发展存在明显的东西差异。新重庆是由相对发达的特大工业经济板块和落后的广大农村经济为主的板块组成，二元经济结构是重庆经济一个十分突出的特点。如何客观地评价重庆市社会经济发展状况，找出经济发展的差距及差距的主要原因，并提出协调发展的对策无疑具有重要的理论意义和实践意义。 衡量一个地区的发展情况，不仅仅是看某一项产业的产值，而是应该从社会生产的各个方面去考察，看各项生产情况的综合效果这就需要一种综合评价的方法，同时通过综合评价帮助我们发现社会生产中存在的问题以及影响总体发展水平的因素，为各个地区实现均衡发展提供一些理论依据。 本文运用因子分析和聚类分析方法，对重庆市40个区县的经济情况进行分析，按经济综合实力评价各区县在全市的地位。 1经济指标体系及相关数据 1.1指标体系。 本文选择反映经济情况的十四项主要指标：国民生产总值、全社会固定投资、社会消费品零售额、工业总产值、农林牧渔业产值、农村居民消费恩格尔系数、建筑业总产值、人均国民生产总值、地方预算内财政收入、地方预算内财政支出、金融机构存款余额、金融机构贷款余额、城乡居民储蓄、农村居民人均纯收入等。表1是《2008重庆市统计年鉴》提供的区县各项经济指标数据。 1.2对部分指标选取的解释 （1）工业总产值：重庆是一个工业重镇，全市各区分布着众多工业企业，历来工业就是重庆的一个龙头产业，所以在评价重庆的经济发展水平时，工业总产值是一个重要的参考标准。 （2）农村居民消费恩格尔系数：重庆城市化水平不是很高，在地理条件上，由于存在许多山村，经济发展受到阻碍。农村居民的消费水平在一定程度上影射了重庆整体经济水平。实际中： 农村居民消费恩格尔系数=农民居民食品支出/农村居民可支配消费收入 表1重庆市各区县经济指标。
地区。
国民生产总值（万元）。
全社会固定投资（万元）。
社会消费品零售额（万元）。
工业总产值（万元）。
农林牧渔业产值（万元）。
农村居民消费恩格尔系数。
建筑业总产值（万元）。
渝中区。
2432268。
988012。
1800921。
1417503。
.
685178。
大渡口。
772504。
605589。
126874。
1805388。
22190。
0.4609。
107567。
江北区。
1514183。
1605183。
831577。
2085557。
32781。
0.4887。
409084。
沙坪坝。
1930456。
1482894。
1043846。
2812089。
64813。
0.4671。
626915。
九龙坡。
3152317。
1514706。
1270924。
4873582。
86574。
0.4535。
1175316。
南岸区。
1298000。
1978035。
831441。
2156393。
42323。
0.4514。
570569。
北碚区。
917982。
652094。
369998。
1482832。
98440。
0.4841。
192620。
渝北区。
1831073。
2807123。
512734。
3647784。
180830。
0.5007。
1053427。
巴南区。
1163232。
1159216。
369236。
1776711。
277960。
0.5113。
543609。
万盛区。
210739。
231046。
96328。
141539。
48128。
0.5067。
15654。
双桥区。
100466。
44055。
19220。
415475。
4045。
0.4509。
4827。
江津区。
1489424。
807269。
500515。
1138364。
431440。
0.5236。
337832。
合川区。
1421633。
884728。
460452。
327664。
339009。
0.528。
177904。
水川区。
1261944。
876250。
504600。
618425。
269090。
0.5295。
480871。
南川区。
695206。
364707。
227295。
449404。
200038。
0.5125。
48399。
綦江县。
873146。
328601。
279261。
463162。
226897。
0.5188。
62476。
潼南区。
635565。
219967。
204063。
134185。
228273。
0.5507。
192127。
铜梁县。
714418。
335181。
253855。
347325。
204042。
0.4972。
87818。
大足县。
732597。
295045。
229167。
239404。
217820。
0.5025。
95892。
荣昌县。
661039。
262410。
219277。
386935。
205514。
0.4834。
93146。
璧山县。
758016。
406773。
245849。
815575。
122434。
0.5474。
96246。
涪陵区。
1538664。
611748。
467564。
1512174。
251758。
0.534。
359514。
长寿区。
1000518。
599692。
260164。
819276。
200594。
0.4947。
347219。
万州区。
1522924。
1020702。
566712。
603515。
307998。
0.4975。
434185。
梁平县。
523987。
241809。
185682。
114336。
184275。
0.5637。
22258。
城口县。
111007。
113956。
33537。
50717。
42155。
0.549。
1636。
丰都县。
399474。
276414。
154008。
101868。
159250。
0.4962。
35948。
垫江县。
541234。
231246。
207318。
244985。
182617。
0.4745。
97833。
忠县。
500380。
336162。
185090。
61934。
219130。
0.5313。
99793。
开县。
751278。
497477。
328447。
241745。
282138。
0.5024。
178922。
云阳县。
466774。
352355。
209882。
53199。
226588。
0.5525。
63071。
奉节县。
508594。
335689。
150542。
36508。
197164。
0.577。
64478。
巫山县。
226569。
180140。
93643。
22972。
113891。
0.5392。
12810。
巫溪县。
159505。
119824。
66529。
20187。
90563。
0.5189。
6597。
黔江区。
399147。
260195。
168082。
259955。
114070。
0.5147。
73774。
石柱县。
290168。
291444。
121081。
100134。
126695。
0.5173。
23790。
秀山县。
296370。
166202。
132511。
189298。
113564。
0.5142。
13570。
酉阳县。
222057。
175166。
129694。
37424。
145988。
0.5066。
13514。
彭水县。
304714。
507652。
139217。
37318。
134116。
0.5289。
11335。
武隆县。
335495。
351594。
111240。
99499。
101398。
0.5356。
29962。
地区。
人均国民生产总值（万元）。
地方预算内财政收入（万元）。
地方预算内财政支出（万元）。
金融机构存款余额（万元）。
金融机构贷款余额（万元）。
城乡居民储蓄 （万元）。
农村居民人均纯收入（元）。
渝中区。
40450.16。
131888。
219168。
12490817。
17306610。
2922581。
大渡口区。
35145.77。
50757。
86571。
792681。
683418。
505726。
4789.64。
江北区。
30151。
148168。
212302。
3411722。
2150095。
1470113。
4728.27。
沙坪坝区。
25860.09。
151123。
250039。
3503008。
2036514。
2137456。
4796.37。
九龙坡区。
39958.39。
115282。
193013。
4883811。
3642685。
2289497。
4743.03。
南岸区。
23315.97。
92581。
231802。
2617186。
2337751。
1395686。
5004.24。
北碚区。
14040.72。
43669。
97210。
1293299。
650961。
928163。
3813。
渝北区。
20304.65。
105789。
226458。
2754538。
1813467。
1439852。
3604.38。
巴南区。
13430.69。
57892。
172061。
1286019。
674683。
911930。
3606.86。
万盛区。
7869.27。
14800。
39304。
272537。
109008。
203688。
3267.63。
双桥区。
20886.9。
8028。
13303。
110903。
35554。
69352。
3742.71。
江津区。
10161.17。
80926。
152125。
1349796。
576418。
1075196。
3691.03。
合川区。
9365.79。
71038。
126492。
1333836。
714505。
1124113。
3594.59。
水川区。
11648。
63808。
124510。
1113503。
422087。
872401。
3681.69。
南川区。
10683.97。
25405。
63315。
480677。
221728。
361659。
3165.61。
綦江县。
9221.1。
36187。
88911。
698743。
340986。
559416。
3418.51。
潼南区。
6961.28。
16851。
60019。
473683。
156648。
425629。
3199.31。
铜梁县。
8806.93。
55427。
91652。
757168。
284652。
659004。
3715.04。
大足县。
7863.01。
32341。
75480。
485813。
170670。
395578。
3529.39。
荣昌县。
8038.9。
33198。
72624。
602632。
171347。
462072。
3488.49。
璧山县。
12285.51。
54809。
86327。
737013。
353478。
589539。
3751.75。
涪陵区。
13683.09。
82442。
203354。
1483094。
999225。
923923。
2853.94。
长寿区。
11297.63。
62752。
122029。
1082129。
404395。
786258。
3480.06。
万州区。
8872.78。
75098。
236274。
2273856。
955995。
1627208。
2739.13。
梁平县。
5861.15。
22996。
67788。
646919。
154349。
551226。
2919.81。
城口县。
4713.67。
8278。
43486。
130679。
78055。
82090。
2075.32。
丰都县。
4949.5。
16631。
73789。
504600。
222730。
407827。
2479.05。
垫江县。
5897.08。
28232。
70317。
570972。
190879。
481138。
3099.5。
忠县。
5140.54。
20723。
87278。
784954。
195288。
617245。
2750.49。
开县。
4815.58。
30157。
126679。
1102491。
199136。
814943。
2607.22。
云阳县。
3573.53。
14413。
148939。
719776。
174951。
492901。
2336.89。
奉节县。
4945.49。
16716。
111473。
463671。
167722。
300641。
2231.67。
巫山县。
3727.69。
11439。
74188。
341664。
143218。
201066。
2145.12。
巫溪县。
3037.03。
8442。
56320。
212965。
110604。
146854。
2028.96。
黔江区。
7788.23。
30389。
107373。
333616。
328873。
203434。
2278.73。
石柱县。
5536.5。
12125。
57304。
355678。
125506。
250559。
2457.26。
秀山县。
4704.29。
16826。
65104。
239398。
102537。
168761。
2172.17。
酉阳县。
2867.1。
12395。
79090。
314716。
118107。
202186。
2030.98。
彭水县。
4702.38。
17561。
66210。
232042。
339681。
159867。
2232.22。
武隆县。
8289.97。
18140。
69488。
282813。
211363。
178501。
2456.8 数据来源：《2008重庆市统计年鉴》 （3）农村居民人均纯收入：是评价农村经济发展水平的重要指标之一。 （4）建筑业：重庆处于发展之中，基础建设需要大的投入，包括城市化建设、桥梁建筑、道路修建等。 （5）财政收支：财政收入一般来源自税收，与国民生产总值有一定的关系，可以部分反映地区年度经济规模；财政支出则可以适量体现当地政府对经济的投资。 （6）年末金融机构存贷款余额：与社会经济收入水平和居民、企业或政府投资热度有关系。 1.3数据的选取与预处理 本文选取的各区14项指标的原始数据如表1及表1（续），由于篇幅的关系，农村居民消费恩格尔系数直接由计算结果给出，基本数据即农村居民食品支出和农村居民可支配消费收入省略。 设选取的数据矩阵为(Xij)n*p，其中n为样本个数（40个区县），p为选取的指标总数或变量数（14项），为了消除变量间在数量级上或量纲上的不同而产生的影响，需要对各变量进行标准化处理，以使每个变量的平均值为0，方差为1。标准化变换的公式为： Xij=(Xij—X.j)/σji=1~n,j=1，2，……，p. 其中X.j= ， = j=1，2，……，p. 2区县的经济发展水平的因子分析 2.1R型因子分析的数学模型 （1）因子分析是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，因此属于多元统计分析的范畴。具体地说，就是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量间相关性较强，不同组的变量间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，称为公共因子，然后选取几个可以基本反映原始数据信息的公共因子作为主要因子。 并且满足： ①c2k1+c2k2+…+c2kp=1(k=1,2,…,p)，其中ckj(j=1,2,…,p)表示第j个单项对与第k个公共因,,子的权数，由权数的大小来决定yj的经济意义； ②yi与yj（i≠j；i，j=1,2,…,p）相互独立； ③y1是x1、x2…xp的满足表达式（1.1）的一切线形组合中方差最大；y2是与y1不相关的x1、x2…xp的所有线形组合中方差次大；yp是与y1、y2、yp—1都不相关的x1、x2…xp的所有线形组合中方差最小。 这样求得的公共因子y1,y2,……,yp分别称为原变量的第一，第二，……，第p主成分，y1在总方差中占的比重最大，其余递减。在评价经济发展水平时，选取几个方差较大的公共因子，就可反映出众多复杂指标的最大信息量。而原指标向量X的协方差阵的特征根λk就是公共因子yk的方差。一般第i个公共因子保持原始数据总信息量的比重是αi=λi/∑λk(k=1,2,…,p)。通常要求所选公共m个应保持原始数据总信息量的85%以上，即∑λi/∑λk≥85%(i=1,2,…,m；mp)，一般当m=3就能使公共因子表示的总信息量达到85%以上。 （2）因子的旋转。当初始因子不能典型代表变量的含义时，对因子载荷矩阵实行旋转，得到新的较为理想的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵。 （3）因子得分模型。 （4）综合得分。所有因子与其贡献率乘积再求和即可得到各因子综合得分。 2.2SPSS输出结果及其解释 本文采用R型因子分析，利用软件SPSS13.0辅助得到相关系数矩阵（在此略去）、总方差解释表（见表2）。 表2总方差分析表（因子提取方法：主成分分析法） 图1碎石图。