經濟發展狀況分析精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇經濟發展狀況分析，期待它們能激發您的靈感。

篇1

1、理論依據

SSM廣泛應用于區域經濟研究中，它將一定時期內的區域經濟發展狀況與標準區（即在比較過程中所選取的參照量）作比較，能比較準確地確定區域內各部門或產業的發展狀況與標準區相關部門或產業相比競爭力的大小，且具有較強的綜合性和動態性。SSM將一定時期內所研究區域的經濟增長總量分解為三部分：份額分量、結構偏離分量和競爭力偏離分量，即區域經濟增長總量（G）=份額分量（N）+結構偏離分量（P）+競爭力偏離分量（D）。其中份額分量是在計劃期間特定區域按標準區域國內生產總值的增速到計劃期末應增加的量。結構偏離分量是指計劃期內區域各產業按標準區相應產業的增速所能達到的增長額與按標準區整體經濟的增速所能達到的增長額之差。競爭力偏離分量是指計劃期內區域各產業實際增長額與按標準區相應產業的增速所能達到的增長額之差。

2、模型建立

假設Yij（t）表示t時期j地區i產業的經濟發展水平，Rij表示一定時期內j地區i產業的增長率，則Ri（=ΣjRij）為標準區域的i產業的增長率，R（=ΣiΣjRij）為標準區域整體經濟的增長率，那么：

ΔYij=Yij（t）-Yij（t0）

=Yij（t0）×R+Yij（t0）×（Ri-R）+Yij（t0）×（Rij-Ri）（1）

（1）式兩端對i求和，則：

G=ΔYj=ΣjYij（t0）×R+ΣjYij（t0）×（Ri-R）+ΣjYij（t0）×（Rij-Ri）（2）

（2）式即為偏離份額方程。其中ΣjYij（t0）×R項為份額分量N，反應了研究區域按標準區域的增長率應該達到的水平；ΣjYij（t0）×（Ri-R）項為產業結構分量P，反應了研究區域的產業結構合理程度；ΣjYij（t0）×（Rij-Ri）項為競爭力分量D，反應了研究區域的產業競爭力。

二、數據處理與分析

蘇中地區經濟發展水平的滯后是相對于蘇南以及上海等長三角發達地區而言的，放之全國，蘇中的經濟水平是處于領先地位的，所以本文選取江蘇省作為標準區域，考察了蘇中經濟發展的優勢與不足，分析數據來源于2001—2008年的《江蘇省統計年鑒》。2000—2007年跨度為8年，本文以2003年為界，分別考察了2000—2003年和2004—2007年的情況。運用SSM和（2）式，得到結果如表1、表2所示。

2003年之前蘇中地區發展緩慢，多項指標落后于省平均水平，甚至落后于蘇北。2000—2003年全省GDP增長45.18%，而蘇中只有38.43%，GDP實際增長量與份額分量差額達108.96億元，產業結構的不合理導致其下降29.24億元，競爭力劣勢拖累了79.68億元（見表1）。2003年以來，蘇中經濟明顯好轉，第二產業尤其是工業增長顯著，超過全省及蘇南近20個百分點。在GDP實際增長量超過份額分量的部分當中，競爭力的加強貢獻了4.94%，產業結構的優化雖然貢獻了-0.78%，但比2003年之前提高了約1個百分點，結構分量和競爭力分量均比2003年之前有所提升（見表2），整體經濟增長明顯，產業結構不斷優化、競爭力逐步增強。

蘇中在2003年之后快速發展，漸呈崛起之勢。本文認為，其原因之一是對于實現全面小康和現代化的目標以及中央對江蘇提出的兩個率先的要求，省委省政府認識到蘇中的崛起是關鍵，為此省委省政府自2003年起先后提出了沿江、沿海開發戰略，加大了對蘇中地區的投資，相繼建成通車潤揚長江大橋、蘇通長江大橋，開工建設崇啟大橋等過江通道，建成通車寧啟鐵路等基礎工程，大大完善了蘇中地區的投資環境。此外，蘇中地區在汽車與船舶制造、化工化學等工業領域實現了跨越式發展，開放經濟也取得巨大成就，另一方面蘇中經濟增長特別是工業的快速增長是產業發展的一般規律。尤其是2003年以來，蘇中工業增速高于全省及蘇南水平，2003—2007年，蘇中工業累計增長129%，全省和蘇南為116.8%和116.4%。

八年來，第一產業總體上情況不容樂觀。雖然產業結構的合理程度有所提高，但發展速度仍然趕不上全省平均水平，差距進一步擴大，產業競爭力也不斷減弱。2000—2003年蘇中第一產業增長比全省第一產業增長速度少36.54%，而2004—2007年差距擴大到44.63%，其中因為競爭力的減弱就影響了16.77%。盡管產業結構向著優化的方向發展，但是結構的不合理依然是導致蘇中第一產業落后全省平均水平的最大因素。

第二產業增長顯著，實際增長量超過份額分量的部分由前4年的23.04億元擴大到后4年的214.83億元，增長達9倍，特別是2004—2007年，蘇中第二產業增長了80.61%，分別比全省和蘇南多17.04%和17.73%。在產業總量快速增長的同時，產業競爭力也大幅提升，成為推動產業發展超過全省增速的最大因素。值得注意的是，后4年與前4年相比，產業結構沒有更加優化，反而變得不合理，與競爭力的顯著增強形成鮮明的對比，成為影響產業發展超過全省增速的因素。

第三產業增長質量良好。實際增長量由落后份額分量變為趕超，其中后4年結構優化帶來的增長量為106.71億元，比前4年增長了近10個百分點。同時，第三產業競爭力也有微弱提升，但提升還不夠明顯。

三、結論與建議

蘇中三大產業的結構不斷優化，第二產業特別是工業發展迅猛，產業競爭力不斷增強。但農業和服務業發展仍然慢于全省平均水平，農業甚至呈不斷惡化的趨勢，與工業制造業大相徑庭。另外，工業雖然取得了較大的發展，但其產業結構層次不高，主要以機械制造、化學化工、汽車與船舶制造等傳統產業為主，電子通信設備等高新技術產業比重還不高，與蘇南相差甚遠。

為了解決目前出現的問題，更好地發展蘇中經濟，本文提出以下建議。

1、大力發展高附加值農業加工業，以工業現代化帶動農業發展

蘇中仍就以傳統農業為主，產品附加值低，科技含量不高，因此要發展高效農業，提高農產品的科技含量，推進蘇中鄉鎮企業的結構調整和技術進步，以鄉鎮企業的繁榮帶動農副產品加工業的發展，提升農業產業鏈。

2、加快蘇中地區南通、揚州、泰州中心城區建設

加速中心城市的城市化進程，加強中心城市的輻射能力，利用城市建設完善城市的服務功能，進而帶動服務業的發展。服務業尤其是現代服務業的繁榮是促進第一、二產業的發展，優化產業結構，提升產業鏈的重要途徑。蘇中地區要抓住潤揚大橋、蘇通大橋等過江通道建成通車的時機，完善投資環境，吸引外資，主動承接上海、蘇南等地的產業轉移，大力發展金融、保險、物流等現代服務業。

3、繼續加大引資力度，整合提升產業鏈，堅持工業第一的方針

要引導外商投資資源消耗少、環境污染小、附加值高的產業，大力發展高新技術產業，延伸傳統工業產業鏈，形成產業集群，加強產業內和各產業間的關聯度，擴大經濟的正外部性。

4、重視和發展民營經濟

積極進行體制創新，活躍市場，在大力招商引資的同時，也要充分吸收民間資本，大力發展民營經濟，發揮民資作用，使得民營經濟、外資經濟和國有經濟成為推動蘇中發展的三駕馬車。

篇2

從2007年到2012年，廣西地區的生產總值在短短的5年中，年均增長13%，人均生產總值年均增長20.8%，經濟的迅猛發展也帶動了財政收入的提高。除此以外，社會的固定資產投資、工業總產值、金融結構各項存款余額、貸款余額、社會消費品零售總額、外貿進出口總額等多方面多出現了平穩快速的增長，最多的年均增長為51.9%，最少的年均增長也達到了18.3%。這種經濟數據的增長和翻番，說明了廣西地區的經濟發展情況良好，未來的經濟發展具有市場前景。在國家政策的大力扶持和省市官員的管理下，企業的發展有了良好的保障和基礎。通過經濟的發展，企業的競爭力不斷提升，在為居民提供就業崗位的同時，為社會貢獻了GDP，促進了廣西地區經濟的整體發展。

隨著一批大型工業園區的建成，廣西地區在冶金、石化、機械等關系到人民生活的產業上逐步發展和壯大，通過自主創新，打造出一批行業內領先的企業。通過道路鐵路的建設，為地區之間的交流和溝通建立橋梁，圓滿完成西氣東輸等國家的戰略實施建設。由于地理環境等多方面的因素，廣西地區的農牧業是支柱型產業，作為人們生活的必需品，農牧業的發展并沒有減弱的趨勢，相反，通過一些技術手段，產品的質量和銷量都有了一定程度上的提高。除此以外，廣西地區在發展過程中結合了文明生態的理念，通過技術上的支持和產品上的轉型，實現可持續發展，在提高資源利用率的同時，造福于子孫后代。

2.廣西地區社會經濟發展狀況評價指標及其選取原則

地區的社會經濟發展狀況評價指標能夠充分反映該地區的社會經濟狀況，而評價指標在不同的地區具有明顯的差異，因此，要合理的選擇評價指標。具體來說，有以下幾個原則。第一，系統性和全面性，評價指標能夠反映社會經濟發展水平中的總體狀況，滿足系統論的有關觀點；第二，客觀性和可比性，評價指標應排除主觀上的干擾，在實事求是的基礎，保證經濟數據的真實性、完整性、客觀性，提高指標的橫向可比性；第三，科學性和可行性，指標的制定必須建立在科學理論的基礎上，又要和當代的實際情況充分結合。

3.廣西地區社會經濟發展狀況的因子分析

3.1因子分析法的原理和步驟

伴隨著心理學的發展，分量分析法也開始不斷發展，逐漸健全和完善了因子分析法，為經濟發展狀況的分析提供了科學依據。因子分析法是利用數學公式，對有關數據進行處理，從而揭示事物的內部聯系。在運用因子分析法時最重要的一個過程就是確定具體的因子模型，只有確定了因子模型后，才能分析全部變量和變差，從中確定公共因子的作用大小，分析變量和變差之間的聯系，這往往通過公共性大小就可反映出來。因子分析法能多元分析法的延伸，能夠對數據進行有效處理，做到綜合評價。因子分析法的步驟如下：

（1）建立原始數據矩陣。因子分析法是對相關矩陣進行的數學處理，必須將原始數據通過矩陣的方式反映出來。比如現有A個地區，B個評價指標，于是在建立原始數據矩陣時就需要建立 這樣的矩陣。

（2）對原始矩陣進行標準化處理，常用的轉化方法有Z-scorc法。

（3）求出標準化矩陣的相關矩陣R。

（4）對相關矩陣R求解特征值，然后根據所求解的特征值確定相應的正交化特征向量。

（5）計算特征根的累計貢獻率。利用累計貢獻率大于85%的原則，確定主因子的個數，根據每個主因子的信息貢獻率確定相應的特征數，其大小由指標間的差異確定。

（6）說明因子含義。

（7）估計因子總得分值。

（8）計算總因子得分估計值。如果總得分越高，則該地區的社會經濟發展狀況就越好。

3.2廣西地區社會經濟發展狀況因子分析簡要計算過程

對廣西地區的經濟數據分類計算和整理。原始數據如表1所示。

利用相關軟件對數據進行標準化處理，建立變量的相關系數矩陣R。R的特征值和貢獻率如下表2所示。通過表2，我們可以得到變量相關系數矩陣的三大特征根，它們分別是6.665，1.755，1.026，選取這三個特征根時，累計貢獻率達到了85.871%，滿足了累計貢獻率達到85%的原則，具有科學性、合理性。對主分量編號，分別為F1，F2，F3，針對這三個主分量，建立原始因子載荷矩陣。然后對各個因子載荷進行有關處理，比如在結構上進行簡化，這樣經過處理后的載荷因子在反映數據時更加明顯和清楚，在提高簡潔性的同時，具有更強的說服力。在表3中，主成分方差分布在0.725到0.941這個區間內，而主因子能夠對這個分布情況進行合理的解釋，從而在主成分方差和主因子之間建立了聯系，確保了數據的準確性和合理性，能夠及時對數據進行檢驗，保證了社會經濟發展狀況分析的效果。

將主因子對應下的數據和變量數據相乘，就可得到主因子的得分，分別計算F1，F2，F3的得分。然后根據各因子的信息貢獻率，確定相應的加重全數，這樣得到的分數就是綜合因子得分，減少了因子之間因差異性造成的分數差距，提高了總得分的科學性、合理性。計算公式如下：

F=0.706F1+0.186F2+0.108F3

通過這個總得分的計算公式就可計算出因子得分和K-means聚類，為經濟發展狀況的分析提供數據支持。

3.3綜合評分簡要分析

綜合總得分的高低直接反映了地區的經濟發展狀況，通過表4，可以看到南寧市的總得分最高，而貴港市的總得分最低，由此可見，對于廣西地區來說，南寧市的經濟發展狀況最好，而貴港市的經濟發展狀況不容樂觀。通過K-means聚類分析法，對廣西的社會經濟發展狀況分析，分類的標準是嚴格按照綜合得分的高低劃分，在第Ⅰ類中只有南寧和柳州兩個城市，作為廣西的省會城市，南寧的發展受到了格外的重視，而柳州是重工業基地，在經濟發展過程中具備了堅實的基礎；在第Ⅱ中，都是新興城市和旅游城市，具有很好的發展空間和發展潛力；第Ⅲ類，雖然具備發展潛力，但是發展步伐較上面的城市來說不是很快；第Ⅳ類，經濟發展相對落后，與其他城市相比存在不小差距，應找到經濟增長點，提高經濟發展水平，促進經濟的全面、快速、持續、健康、良好的發展。

4.廣西地區社會經濟發展的啟示

4.1廣西地區社會經濟發展梯度有所變化

在廣西地區，傳統觀念一般認為有三個社會經濟發展梯度。第一梯度是經濟最發達的地區；第二梯度是具有工業實力，經濟逐步發展的地區；第三梯度是經濟不發達的地區。隨著改革開放的不斷深入，西部大開發等國家戰略的實施，廣西地區的經濟發展發生了翻天覆地的變化，社會經濟發展的梯度也出現了變化。第一梯度憑借經濟發展方面的經驗，仍然在穩步發展，第二梯度在經濟發展過程中找到了切入點，抓住經濟增長點不放，政府加大支持力度，經濟呈現迅猛發展，不斷縮小和第一梯度的差距，第三梯度也找到了經濟發展之路，社會經濟的發展也呈現了良好的勢頭。但經濟發展過程中，出現了“坑洼效應”，有關政府應意識到這個問題的嚴重性，通過出臺優惠措施，加大人才和資金的引入力度，在減小地區差異的基礎上，實現資源的合理配置，只有這樣，廣西地區的整體社會經濟才能發展。

4.2社會經濟發展必須搞好戰略定位和措施

在當前的經濟環境下，市場競爭不斷加劇，廣西地區應結合自身的實際情況，放眼于未來，制定合理的戰略定位和措施，提高社會經濟發展的速度。利用東引西聯戰略和南北欽防等戰略，吸引沿海地位的企業進駐廣西，一方面帶來先進的管理經驗，另一方面帶來先進的技術和設備。提高對人才的重視程度，不斷引進人才，為廣西經濟的發展注入新的活力，除此以外，廣西應不斷創新和探索經濟發展的新道路，優勢重點繼續發展，薄弱環節及時改善，實現經濟的全面發展。另外，廣西應注重鐵路、港口、旅游、邊貿這四個方面，充分發揮自己的優勢，結合全球經濟迅猛發展這個契機，打造出新的廣西，在經濟轉型升級的過程中，提高廣西地區的整體經濟實力。

篇3

2013年全市農作物總播種面積15萬公頃，超百年一遇特大洪水災害過后，積極組織農民搶排田間積水，對未受災的7.86萬公頃農作物早收快收、顆粒歸倉，糧食總產災后實現11.2億斤，農林牧漁總產值26.4億元，農民人均純收入因災減收，實現4563元，同比下降51.8%。2014年全市農作物總播種面積15萬公頃，糧食總產實現17.29億斤，農林牧漁總產值實現34.9億元，農民人均純收入實現5201元，同比增長5.3%。綜上分析，2013年由于洪災影響，農村經濟總量下降，發展速度緩慢，糧食產量因災下降近五成；2014年堅持一手抓恢復，一手抓提高，采取有效措施，保障了災后農業生產，突出農業結構優化和產業化發展，穩定高產高效作物面積，提升了農業發展水平，推進了農業綜合配套改革，實現了農業豐產農民增收，國民經濟和農村經濟恢復性增長。

2、存在的問題

2.1農田基礎設施不配套，農民生產作業條件差

全市現有的農田基礎設施老化，抵御災害能力較低，抗旱排澇能力差，存在“旱了不能灌、澇了不能排、大雨出明水、壩外地過水就絕產”的問題，特別是近幾年水稻種植面積不斷增加，農田水利設施不配套，導致經常出現“水田淹旱田”的現象。同時，由于水田機械快速增加，對農田路破壞嚴重，不少農田路都成了“水溝子”，導致農民生產作業難、秋收運糧難等問題。特別是洪澇災害造成部分鄉鎮農田路損毀嚴重，生產作業條件極差，對農業生產有一定影響，農田路亟待全面整修。

2.2農業產業發展不均衡

全市農民收入的主要渠道是種植業，收入結構不合理。水產養殖業發展緩慢，沒有充分利用好現有江河泡沼的水面資源優勢，名優特魚養殖、加工還未形成規模。

2.3農業科技貢獻率較低

全市農技推廣人員年齡結構、知識結構老化嚴重，新技術推廣能力不強，已不能適應發展現代農業的需要；農民使用新技術、新成果、新品種的自覺性低，仍然按照老習慣安排農業生產，不愿意按照新的技術操作規程和標準實施。

2.4農業產業化經營還未形成規模

目前，全市農產品加工龍頭企業產能低、品牌雜、效益差，遠不能適應農業產業化發展的需要。同時，土地流轉進程緩慢，規模化經營水平較低。

2.5缺少切實可行的畜牧業發展優惠政策

畜牧業發展優惠政策不配套，畜牧獸醫技術力量匱乏，技術人員年齡偏大，處于斷檔狀態，嚴重影響正常工作開展，使災后畜牧業將面臨更弱勢產業處境。

3、發展農業生產的對策

3.1做好鞏固提高工作，提升糧食生產能力

做好災后重建工作，及時修復水毀農田路、排水渠等農業基礎設施，確保農業生產順利進行。同時，做好農民專業合作社、家庭農場、種糧大戶的培育扶持工作，積極引導農民實施土地流轉，發展規模化經營，提高農業生產規模化、組織化程度，提高勞動生產率和土地產出率。做好農民技術培訓工作，提高農業技術到位率。穩定水稻、玉米等高產穩產糧食作物種植面積，盡力擴大水稻種植面積，實現糧食穩產增產和農民持續增收。

3.2加快農業項目建設，改善農業生產條件

積極實施現代農業綜合配套改革，謀劃好項目，爭取資金扶持，加強農業基礎設施建設，改善農業生產條件。

3.3提高示范園區建設標準，發揮示范帶動作用

不斷完善科技示范體系，全力抓好示范帶、示范園區建設。提升農機裝備水平，優化農機裝備結構，推進農業生產全程機械化。依托農墾的先進的技術、裝備優勢和管理經驗，全方位開展場市合作共建，促進全市農業種植標準化、管理精細化水平的提升。

3.4促進農業產業化發展，提升農業綜合效益

全力扶持農產品生產、加工、銷售、出口等龍頭企業發展壯大，提高糧食本地轉化和精深加工能力。引導龍頭企業與農民聯姻，打造原料生產基地。通過土地租賃、轉包、轉讓、互換、入股等多種流轉方式，促進土地規模經營，實現糧食“訂單生產”。

3.5突出資源保護、增殖和轉變養殖增長方式及加快產業化

畜牧、漁業著力發展集約化、規模化養殖，全力加快繁育、養殖、加工、銷售與一體的產業化發展。

3.6加快林業產業發展，為林業發展提供基礎保障

篇4

【關鍵詞】因子分析 發展狀況 綜合評價

一、前言

經過20多年的改革開放， 東部沿海地區已經是中國經濟高速增長的最主要力量。江蘇作為經濟強省包括蘇州、無錫、常州、鎮江、南京、南通、揚州、泰州、徐州、連云港、鹽城、淮安、宿遷。為了江蘇經濟更好地全面發展， 有必要建立合適的社會經濟發展評價指標體系， 以更加清醒地認識中部地區的內部差異， 從而探索未來時期的不同發展對策。本文將通過選取經濟發展的特征變量，利用因子分析法來揭示2014年江蘇不同地區經濟發展上的差異，給各城市經濟發展特別是落后蘇北城市發展以啟示。

二、江蘇經濟發展狀況的因子分析

（一）因子分析模型建立

因子分析研究的是相關矩陣的內部依賴關系。它將多個變量綜合為少數幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相關關系。其基本思想是通過對變量的相關系數矩陣內部結構的研究， 找出能控制所有變量的少數幾個變量， 并用這少數幾個變量去描述多個變量之間的相關關系。這幾個變量是不可觀測的， 通常被稱為公共因子。因子分析的數學模型為：X=AF+EX=（X1，，，Xp）c為原指標，F=（F1，，，Fm ）c為X的公共因子，A為因子載荷矩陣，E為特殊因子。論文使用主成分因子提取方法， 其特點在于可以用方差貢獻值Bi衡量第i個公共因子的重要程度。因子分析步驟如下：（1）將原始數據標準化，仍記為X；（2）建立相關系數矩陣R；（3）解特征方程|R-KE|=0，計算特征值和特征向量，當累計貢獻率不少于85% 時，取前k個主成分代替原來的m個指標，計算因子載荷矩陣A；（4）對因子矩陣A進行最大方差正交旋轉變換；（5）對主因子進行命名和解釋。如需進行排序，則計算各個主因子的得分Fi=Aix， 以貢獻率為權重，對Fi加權計算綜合因子得分。

（二）評價指標體系的建立

反映一個地區的經濟發展水平的指標很多， 為了能客觀、全面地描述各地區經濟發展水平， 必須建立適當的指標體系。指標體系的構建必須遵循以下原則： 全面性、整合性、代表性和實際可操作原則。在總結相關研究成果的基礎上， 遵循以上原則， 本文建立了如下指標體系：

X1地區生產總值（億元）、X2固定資產投資額（億元）、X3財政總收入（新口徑）（億元）、X4公共財政預算支出（億元）、X5金融機構存款余額（億元）、X6農林牧漁業總產值（億元）、X7糧食產量（萬噸）、X8工業總產值（億元）、X9房屋建筑竣工面積（萬平方米）、X10民用汽車擁有量（萬輛）、X11郵政業務總量（億元）、X12社會消費品零售總額（億元）來完成對江蘇省經濟狀況的分析研究。

三、因子分析的過程

（一）對原始數據進行標準化處理

為了解決由于變量指標之間的量綱不同對分析結果產生的影響，在做因子分析之間需要對原始數據進行標準化處理。標準化公式為：

其中的表示第i個樣本的第j項評價指標的原始數據，表示第i個樣本的第j項評價指標相應的經過標準化處理后的評價指標數據。為第j個評價指標的樣本方差，為第j個評價指標的樣本標準差。

（二）指標的相關性分析

為了驗證原指標是否適合做因子分析，將標準化以后的數據通過SPSS17.0進行KMO和Bartlett球體檢驗，一般來說，KMO統計量的取值在0-1之間，越接近1說明變量之間的相關性越強，原有變量數據就適合做因子分析。

檢驗結果如下表1所示：

由KMO=0.65 數據做因子分析是合理的。

（三）因子提取

在SPSS17.0中默認按照特征值>1的方式，采用主成分分析的方法提供影響因子，通常按照主成分分析提取的因子應該包含85%以上的原始數據的信息。

各個主成分的特征值、貢獻率和累計貢獻率如表2所示：

從圖1的碎石圖中也可以看出，從第4個因子開始，特征值差異很小說明提取三個因子比較合理。 所以選擇提取三個主要因子。

所得到的成份矩陣如表3所示：

（四）因子載荷旋轉

為了得到每個公共因子的實際意義，便于對公共因子進行解釋，應對公共因子載荷矩陣進行旋轉從而使公共因子載荷矩陣的

結構簡化。旋轉后的因子載荷矩陣見表4：

（五）計算因子得分模型

使用SPSS計算因子得分進而實現降維和簡化問題的目標。

（六）計算哥城市經濟綜合評價得分

將標準化以后的數據代入因子得分模型計算結果如下：

四、因子分析的結果

由旋轉后的因子載荷圖可以看到X1地區生產總值（億元）、X2固定資產投資額（億元）、X3財政總收入（新口徑）（億元）、X4公共財政預算支出（億元）、X5金融機構存款余額（億元）、X8工業總產值（億元）、X10民用汽車擁有量（萬輛）、X11郵政業務總量（億元）、X12社會消費品零售總額（億元）在公共因子F1上有很大的載荷這些指標都是經濟總量指標，將F1命名為經濟總量因子。X6農林牧漁業總產值（億元）、X7糧食產量（萬噸）在公共因子F2上具有較大載荷所以將F2命名為農林牧因子。X9房屋建筑竣工面積（萬平方米）在公共因子F3上具有較大因子載荷將F3命名為房地產因子。

從方差解釋表表二可以看出來，決定江蘇經濟發展狀況的主要因素是是經濟總量因子F1方差占比達到69.01%。其次是農林牧因子F2方差占比17.70%，第三是房地產因子占比8.53%。三個因子累加占比95.24%，具有非常好的代表性。

從各市綜合因子F的得分狀況來看蘇州市遠遠領先其他各市，起到的是龍頭的作用。處于江蘇北部的各市相對落后其主要影響因子是經濟總量的規模太小。同時可以看出房地產業發展對城市經濟狀況影響不容小視。

參考文獻：

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[3]馮建中.因子分析在中部六省經濟發展中的應用[J].南陽理工學院學院學報，2009.

篇5

一、湖北省縣域經濟的現狀

近年來，湖北縣域經濟取得了長足的進步。主要表現在：一是綜合實力躍上新臺階。縣域經濟“半壁江山”已經形成，“基石”作用更加明顯；二是結構調整取得新進展。工業主導地位更加突出，產業發展特色化和集群化更加明顯，產業布局向園區聚集；三是發展方式轉變邁出新步伐。傳統產業改造、自主創新、名牌產品建設的步伐都在加快；四是后勁和活力得到了提升。投資和招商引資規模不斷擴大，高起點承接產業轉移，全民創業熱情高漲，一批具有活力和競爭力的縣域脫穎而出。

但是，與沿海先進地區相比，湖北縣域經濟仍有相當的差距：一是規模小。2008年，湖北省縣域生產總值的平均規模只相當于江蘇的五分之一、浙江的三分之一。二是工業化程度偏低。2008年，湖北省縣域工業增加值僅占其生產總值的35%，而江、浙兩省該指標分別達到65.9%和54.4%。三是投入不足。2008年，湖北省縣域城鎮固定資產投資的平均規模為16.6億元，僅相當于江、浙兩省的四分之一。四是市場主體少。2008年，湖北省縣域規模以上工業企業縣均為93家，而浙江省縣域規模以上工業企業縣均為549家。國家農村調查總隊對全國縣市區的綜合測評結果顯示：在“全國百強縣（市）”中，自2004年起，湖北省沒有一個“全國百強縣（市）”。

本文試圖從另一個角度對湖北省縣域經濟發展進行定量分析, 以期為湖北縣域經濟發展的戰略決策提供科學參考。首先，借助于SPSS統計工具，構建湖北省縣域經濟發展狀況評價的因子分析模型，其次，使用《湖北省統計年鑒——2011》的面板數據，對2010年湖北縣域經濟發展狀況進行因子分析，最后，根據統計結果分析湖北省縣域經濟發展的總體特征，提出加快湖北省縣域經濟發展的建議，力求能夠對推動湖北縣域經濟的研究與實踐具有積極意義。

二、湖北省縣域經濟發展的因子分析模型

（一）因子分析的建模

因子分析是用少數幾個潛在的、不可觀測的變量（因子）來描繪許多變量之間的協方差關系，利用降維的思想把多個變量轉換成較少的幾個互不相關的綜合變量，從而使研究簡化的一種統計方法。因子分析的一般數學模型為：

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式中x1、x2、...、xm為實測變量；aij（i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n）為因子荷載，是第i變量在第j因子上的荷載。aij越大，說明第i變量與第j因子的關系越密切，aij越小，則說明第i變量與第j因子的關系越疏遠。εi（i＝1，2，...，m）為特殊因子，是實測變量與估計值之間的殘差值。Fi（i＝1，2，...，m）為公共因子。

（二）實測變量的選取

衡量縣域經濟發展水平高低的因素眾多，如國內生產總值、固定資產投資額、工業產值等。這就需要一種綜合評價的方法，通過綜合評價來幫助我們準確地量化縣域經濟的整體實力，厘清影響縣域經濟發展的因素，發現縣域經濟存在的問題，提出對策，為實現均衡發展提供理論依據。本文在參考眾多文獻的基礎上，通過對2011年的“湖北省國民經濟和社會發展統計公報”所使用的指標進行分析，在原統計公報“縣域主要經濟指標”列出的80個縣級單位38個經濟指標中，遴選出12個主要經濟指標作為實測變量，構成了本文的縣域經濟發展狀況指標考察體系。這12個經濟指標分別是：常住人口（萬人）（x1）、第一產業（億元）（x2）、第二產業（億元）（x3）、第三產業（億元）（x4）、全社會固定資產投資完成額（萬元）（x5）、地方財政一般預算收入（萬元）（x6）、年末金融機構各項貸款余額（萬元）（x7）、常用耕地面積（千公頃）（x8）、糧食產量（萬噸）（x9）、棉花產量（噸）（x10）、規模以上工業增加值（億元）（x11）、招商引資（萬元）（x12）。通過對這12個經濟指標的因子分析，來完成對縣域經濟發展狀況的研究。

三、湖北省縣域經濟發展的因子分析

指標的相關性分析。使用SPSS對數據作相關性分析，這里需要說明的是在原統計表960個數據中，有20個數據為0（原因不詳），在使用SPSS統計時，為了真實科學，對于缺失值，我們采用取均值來替代。結果顯示，在相關矩陣C12×12的144個數據中，112個數大于或等于0.3，占比77.8%，可以認為大部分在0.3以上。其KMO與Bartlett''''s檢驗結果顯示，KMO值為0.80，Bartlett''''s檢驗在0.05的水平下顯著。因此，可以得出該樣本數據適宜作因子分析的結論。

因子提取。求解特征方程，計算特征值與特征向量。計算得出前3個因子的累計貢獻率達84.8%，說明這3個因子已包含了全部12個指標的絕大部分信息。

因子載荷旋轉。為了使得因子意義更明顯，采用方差極大方式，對因子載荷正交旋轉。經過6次旋轉迭代，得旋轉后的因子載荷矩陣，見表1。

計算因子得分。使用SPSS計算因子得分，進而實現降維和簡化問題的目標。SPSS計算后得到因子F1、 F2、F3的公式。最終，綜合因子F公式可寫為：

F＝（38.479F1＋ 32.060F2＋14.303F3） / 84.843＝0.454F1＋0.378F2＋0.168F3（2）

用綜合因子（F）給湖北80個縣（區）域逐一計算得分，根據得分高低排名，見表2。

四、因子分析結果的解釋與建議

（一）因子分析的解釋

從旋轉后的因子載荷表1可以看出，全社會固定資產投資（億元）、地方一般預算財政收入（億元）、第二產業（億元）、第三產業（億元）、年末金融機構各項貸款余額（萬元）、規模以上工業增加值（億元）6個指標在公共因子Fl上有較大的載荷，這些指標都是些經濟總量指標，因此可以將公共因子Fl命名為經濟總量因子；常用耕地面積（千公頃）、第一產業（億元）、糧食產量（萬噸）、棉花產量（噸）、常住人口（萬人）5個指標在公共因子F2上有較大的載荷，因此可以將公共因子F2命名為農業與人口因子；招商引資（萬元）指標在公共因子F3上有較大的載荷，因此可以將公共因子F3命名為招商引資因子；換言之，可以從經濟總量、農業與人口、招商引資三個維度來對湖北縣域的經濟發展實力進行評價。

從求解特征方程計算得出，決定湖北縣域的經濟發展實力的主要因素是經濟總量因子F1，方差占比38.5%，其次為農業與人口因子F2，方差占比32.1%，第三是招商引資因子F3，方差占比14.3%。三因子方差累加占比84.8%，說明三因子能很好地代表全部12個指標的信息。

從綜合因子得分排名表2中可以看出，第一名仙桃市綜合因子（F）得分與最后一名梁子湖區綜合因子（F）得分相差很大，說明湖北縣域經濟發展并不平衡，位于“1＋8”武漢城市圈的仙桃市、天門市、潛江市、江夏區等發展較好，綜合因子（F）得分都在1.2以上，而鄂西、鄂南山區，庫區，少數民族地區經濟實力相對很弱，像來鳳縣、鶴峰縣、五峰縣和梁子湖區等綜合因子（F）得分都在-0.8以下。

（二）加快經濟發展的建議

第一，進一步突出工業主導地位，以工業化引領和支撐縣域經濟發展。從公式（2）可以看出，決定湖北縣域經濟發展實力的主要因素中，經濟總量因子F1占比45.4%。而經濟總量的大小主要還是需要工業產值來給力，因此工業是縣域經濟的首要支撐，是發展的“第一產業”，工業強則縣域經濟強。從統計公報的各項指標數據也可以看出，在湖北縣域經濟發展的強縣中，一個共同的特點就是工業規模總量大，依靠工業帶動了本地經濟的快速發展。因此，必須大力實施“工業興縣（市）”戰略，把推進工業化作為加快縣域經濟發展的關鍵，狠抓產業發展、項目建設和企業培育，把抓發展的主要精力向工業集中，保障發展的資源向工業匯集，促進發展的政策向工業傾斜，通過加快工業化進程，支撐和引領縣域經濟發展。

第二，進一步調整優化產業結構，大力發展特色經濟，增強縣域經濟綜合實力。從公式（2）可以看出，決定湖北縣域經濟發展實力的主要因素中，農業與人口因子F2占比37.8%，比例很高，與經濟總量因子F1占比差不多。由此可見湖北省縣域經濟第一產業比重仍較高，二、三產業比重太低。因此，湖北省要想加快縣域經濟發展步伐，必須正確處理好一、二、三產業之間的關系，穩定提高第一產業，調整提升第二產業，大力發展第三產業。為了縮小縣域間經濟的差距，應大力推動不同的產業向具有比較優勢的區域流動，增強經濟發達縣域對周邊地區的輻射力，加快產業升級的步伐，使得一般制造業更好更快地流向欠發達的城鎮和農村，最終形成所有縣域都能充分發揮比較優勢，合理分工、相互配套的產業體系和空間布局。

第三，加大項目建設和招商引資力度，增強縣域經濟發展后勁。從公式（2）可以看出，決定湖北縣域經濟發展實力的主要因素中，招商引資因子F3占比16.8%。因此要充分利用國家擴大內需的政策機遇，堅持把擴大招商引資作為推動縣域經濟加快發展的重要抓手，積極組織利用各種經貿洽談會、招商會、展會等平臺，大力推進招商引資工作，積極承接產業轉移，引進了一批行業領軍企業和投資規模大、科技含量高、帶動力強、產業集聚效應明顯的大項目，形成縣域經濟發展的有力引擎。

參考文獻：

①2009年湖北省縣域經濟發展報告[N]. 湖北省人民政府政研網（hbzyw.省略）

②湖北省縣域經濟2008年度發展報告[N]．湖北省人民政府政研網（hbzyw.省略）

③ 湖北省統計局.湖北省統計年鑒 2011[M]．統計出版社．2011