中国30个省份经济发展水平的定量分析与评估
中国30个省份经济发展水平的定量分析与评估
东北师范大学
城市与环境科学学院
08级地理科学
邢婉 1256408067
中国30个省份经济发展水平的定量分析与评估
邢婉
东北师范大学 城市与环境科学学院 地理科学
摘　要:首先选取2001年中国大陆30个省（缺广东）的11个特征发展情况指标（X1—出生率/%，X2—人口自然增长率/%，X3—期望寿命/岁，X4—平均受教育年限/年，X5—识字率/%，X6—人均GDP/元·人，X7—城乡居民储蓄年底余额/元，X8—人均社会消费额/元，X9—
成年劳动力比重/%，X10—城市人口比重/%，X11—第三产业人口比重/%）构成综合评价指标体系，应用SPSS 统计软件对此进行了主成分分析;然后利用系统聚类分析方法得到了全国各省经济发展水平区域谱系图;最后在此基础上,探讨了全国各省经济发展水平的区域相似性和差异性。
关键词:经济发展水平;主成分分析;系统聚类分析;区域经济
中国大陆拥有九百六十万平方公里土地，十二亿人口及五千工龄史，赋予中国在当今世界、政治和经济地图上一个重要位置。因地域广大，自然资源分布不均匀，各地区域经济发展差异过大，早期中国区域差距在八零年代以前，中国以集权统治管理各地方政府，中央拥有全部资源配置及经济利益分配的权利，却无法解决同一在政策不同地方产生不同效果，反而加深地区发展差异增大。在2000年中国大陆人均GDP沿海与内陆相差2283元人民币即可看出区域经济发展差距的端倪。中国政府从五零年初期代开始注意到区域经济发展的问题，从『一五』计划开始强调往西部地区发展，对于中部及西部地区的投资额占全国50%以上，到『五五』计划，目标改为积极建设沿海地区，让发展条件佳的东部沿海地区先掌握技术再梯度往中部及西部地区移动。现阶段则将政策目标放在『西部大开发』计
划，计划内容主要为鼓励外国投资者投资西部地区，以改善区域差距过大的情况。1997年外资投资额为4,490,109(万美元)到2002年的外资直接投资额达7,092,226(万美元)。再者，中国于2001年正式加入WTO更开启了中国市场的大门。中国当局除了改善原有税率制度与减少对外资的限制外，进一步开放中国市场，使得中国市场出现欣欣向荣的情况。有鉴于大陆区域的问题的分析，是研究当今中国所经历急遽的社会、经济和政治变化所不可或缺的一环，本文用主成分分析及聚类分析方法衡量2001年大陆区域民生水平与生产力指标，进而了解在政策巨变下中国各省经济的区域发展情况。
1 全国省级行政区经济发展水平的“降维”分析
1. 1 　指标选取
本研究根据目的性、科学性、完整性原则及可操作性原则，构建了以下指标体系，选取具有代表性的11个指标作为分析中国省级行政区经济发展水平的评价指标，并对这些评价指标作主成分(降维)分析。
指标体系
社会经济发展水平综合指数
人口发展
X1：出生率（%）；X2：人口自然增长率（%）；X3：期望寿命（岁）
科技教育
X4：平均受教育年限（年）；X5：识字率（%）
总体经济水平
X6：人均GDP（元/人）
生活质量
X7：城乡居民储蓄年底余额（元）；X8：人均社会消费额（元）
经济结构
X9：成年劳动力比重（%）；X10：城市人口比重（%）；
X11：第三产业人口比重（%）
X1——出生率。出生率是制约社会年龄结构的主要因素。出生率过低会使社会出现老年化趋势，影响到社会经济的持续发展，而出生率高会带来人口增长过快，社会竞争压力大。出生率高、人口自然增长率高的省份生产力高，但社会压力会大，社会不稳定因素增多，尤其是中国目前各省人口基数都较大的情况下，出生率高带来的影响是很大的。
X2——人口自然增长率。该指标衡量该省未来人口数量，而一个省的人口数目制约了该省经济的发展。人口过快、过多增长造成国家负担重、社会贫困；而会降低国民生产总值，同样制约社会经济发展。
X3——期望寿命。该指标不仅能反映该区域未来人口发展，而且说明生活水平高，能够克服疾病等影响到达期望寿命。
X4——平均受教育年限。该指标体现该省人口的平均受教育水平，年限高的省社会高知识水平体大，能够担任高新产业工作的人多，对未来经济发展影响很大。
X5——识字率。识字率体现该省人口的总体受教育水平，识字率高说明不仅高等教育发展得好，基础教育水平同样得到较好保障。
X6——人均GDP。人均GDP是衡量一个国家或地区经济发展水平的最普遍的一个标准。一般地说，人均GDP高.社会福利水平也就高。
X7——城乡居民储蓄年底余额。储蓄余额高说明居民人均可支配收入高，是衡量居民生活水平的最为直接的指标。
X8——人均社会消费额。消费对经济发展有强烈推动作用，人均消费额高说明经济发展较快也较好。
X9——成年劳动力比重。反映该省人力资源多少，人力资源多能够吸引的外资多，对未来经济发展有一定影响。
X10——省级行政区人口比重。省级行政区往往是一个省发展最快最好的城市，其人口比重高说明城乡差距小，城市化水平高。
X11——第三产业人口比重。第三产业发展的前提是第一和第二产业劳动生产率水平提高，这样才能腾出更多的劳动力和资金去发展第三产业。第三产业发达，往往也意味着这个国家整体经济社会发达程度和现代化水平比较高。
1.2 　指标间的相关性分析
利用SPSS 软件对原始数据计算得出各指标之间的相关系数矩阵(表1)。
表1 　相关系数矩阵
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X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
结婚纪念礼物
X10
X11
X1
1
0.784841
-0.61425
-0.6936
-0.49111
-0.55671
-0.5822
-0.58894
-0.768
-0.58591
-0.5652
X2
0.78484
1
-0.70106
考研科目考试时间顺序-0.77523
-0.59234
-0.64031
-0.67596
-0.62619
-0.82647
-0.69986
-0.63115
X3
-0.6143
-0.70106
1
0.812657
0.699412
0.656669
0.657172
0.657055
0.545245
0.642606
0.563335
X4
-0.6936
-0.77523
0.812657
1
0.868302
0.64699
0.690488
0.727376
0.784682
可乐鸡翅的做法和步骤0.76496
0.736533
X5
-0.4911
-0.59234
0.699412
0.868302
1
0.295382
0.323789
0.36404
0.503559
0.413337
0.425329
X6
-0.5567
-0.64031
0.656669
0.295382
1
0.967443
0.896303
0.715114
0.912237
0.775624
X7
-0.5822
-0.67596
0.657172
0.690488
0.323789
0.967443
1
0.956365
0.763782
0.932332
0.863304
X8
-0.5889
-0.62619
0.657055
0.727376
0.36404
0.896303
0.956365
1
0.759599
0.895425
0.891852
X9形容生气的词语有
-0.768
-0.82647
0.545245
0.784682
0.503559
0.715114
0.763782
0.759599
1
0.847488
0.727788
X10
-0.5859
-0.69986
0.642606
0.76496
0.413337
0.912237
0.932332
0.895425
0.847488
1
0.860905
X11
-0.5652
-0.63115
0.563335
0.736533
0.425329
0.775624
0.863304
0.891852
0.727788
0.860905
1
由表1可以看出，原始变量数据中, X6(人均GDP)和X7(城乡居民储蓄年底余额), X6(人均GDP) 和X10(省级行政区人口比重) ,X7(城乡居民储蓄年底余额)和X8(人均社会消费额), X7(城乡居民储蓄年底余额)和X10(省级行政区人口比重)均存在着较大的正相关。
1. 3 　主成分贡献率及其主成分载荷分析
通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累积贡献率(表2)。
表2  主成分特征值、贡献率和累积贡献率
特征值
贡献率
累计贡献率
1
7.971895
72.47177039
72.47177039
2
1.343709
12.21553671
84.6873071
3
0.646714
5.879219349
90.56652645
4
0.404001
3.672740062
94.23926651
5
0.246843
2.244026273
96.48329278
6
0.17
1.545458975
98.02875176
7
0.089359
0.812352559
98.84110432
8
0.076198
0.692708094
99.53381241
9
0.025891
0.235374375
99.76918679
10
0.014701
0.13364702
99.90283381
11
0.010688
0.097166193
100
分析表格可知前两个主成分的累积贡献率为84.687%（正常为85%~95%），但其特征值都大于1，所以选取前两个主成分就可以综合代表11个指标所反映的中国各地区省级行政区发展水平的特征和基本情况。
通过SPSS软件计算得到主成分载荷矩阵(表3)
表3  主成分载荷矩阵
第一主成分
第二主成分
X1
-0.447427002
-0.67023194
X2
-0.50681009
-0.722550674
X3
0.429829647
0.74212181
X4
0.480159191
0.841715602
X5
0.043558065
0.933989764
X6
0.91740546
0.257016779
X7
0.944269463
0.283823542
X8
0.910050735
0.31558981
X9
0.685127537
0.562163738
X10
0.889025359
0.373555743
X11
0.829987919
0.355805475

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