湖北省山区县域发展统计监测与评价研究

刘江蓉

(武汉工业学院数理科学系，湖北武汉430023)

山区是湖北省“三农问题”最突出的区域之一，发展状况关系到湖北省能否实现科学发展，直接影响到全省建设全面小康社会战略目标的实现。通过对山区县市进行监测评价，研究分析山区县市区域经济发展的优势和劣势，能够把握区域经济发展的主体方向，合理制定区域经济的奋斗目标，确定正确的发展战略，有利于明确该区域经济的发展目标和重点;有利于制定系统的、相互协调的山区县市经济发展政策，促进全省山区县市区域经济协调发展。

1 山区县域统计监测评价指标体系的构建

1.1 山区县域统计监测评价指标体系设计原则

从地形结构看，湖北山、丘、岗、平兼备，以山丘为主。全省山丘面积约12.6万平方公里，占全省总面积的67.9%。山区集中分布在鄂东北、鄂东南和鄂西地区，地区间发展很不平衡，因此，在建立湖北省山区县域综合发展评价指标体系的过程中，应遵循以下几个原则：

(1)科学性原则。指标体系要建立在科学基础之上，指标的概念、选取，数据的选取以及计算方法的界定必须以公认的科学理论为依据，做到客观、规范。山区区域的发展是复杂多样的，必须抓住其发展的主体和特殊方面，真实反映山区区域的发展情况。

(2)系统性原则。指标体系作为一个整体，要求测算指标涉及山区县域发展的各个方面，而不单纯是经济指标，同时各指标之间要相互联系，相互配合，各有侧重，形成一个完整的有机整体，进而从不同的角度反映山区区域发展的实际情况。同时要求该体系中的每一项指标所包含的内容、指标口径等要协调一致，以保证评价结果的合理性、公正性和客观性。

(3)可操作性原则。可操作性就是在选择区域经济监测评价指标时既要考虑指标体系的完整性和科学性，又要从实际出发，尽可能选择现行统计年鉴可以公开取得资料的指标数据，便于操作，数据可靠。

1.2 山区县域统计监测评价指标体系的构建

遵循以上3个基本原则，本文选取了以下7个指标，以方便进行定量分析，指标注释表如下表1。

表1 指标注释表

从上面的7个指标可以看出，指标均为正指标，也就是说指标数值越大，表明经济发展状况越好。

2 山区县域统计监测因子模型的构建

2.1 数据的搜集与预处理

本模型运用的数据资料来源于2010年《湖北省统计年鉴》。数据的预处理主要包括以下几方面：(1)将获取的原始数据资料进行整理并计算成相对应的7个指标数据;(2)由于各个指标数据之间的度量单位不同，必须进行数据标准化处理，在这里采用Z—score法，其计算基本公式为：其中是各个xi取值的平均数，s是样本标准差。其计算过程将在SPSS软件中完成。

2.2 样本数据的检验

SPSS提供了两种检验方法：KMO检验和巴特利特球度检验，样本数据检验结果见表2。

表2 KMO 和 Bartlett＇s球度检验

由表2可以看出，对于KMO的检验，检验值为0.770 ＞0.500，表明适合进行因子分析;从 Bartlett＇s球度检验结果来看，自由度为 21，检验值为153.100，显著性水平为0.00，说明各变量的独立性假设不成立，故适合进行因子分析。

2.3 提取公共因子

SPSS软件提供多种提取因子的方法，本文采用的是使用较多的主成分分析法来提取公共因子。通过软件SPSS.V13.0进行因子计算分析。处理结果见表3。

表3 因子特征根、方差贡献率、累计贡献率

按照方差贡献率大于85% 的原则，共入选3个公因子，其累计方差贡献率达到了85.657%，即他们共同解释了原始变量标准化方差的85.657%，所以只要选取这3个公因子，其所代表的信息量已经能够比较充分地解释并提供原始数据承载的信息。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

经过因子旋转之后，各个主因子在原始指标变量上有一定的代表性，结合实际，还可以为每个主因子赋予一定的现实意义。

2.4 因子的命名解释

建立因子分析数学模型的目的不仅要找出公因子，更重要的是要知道每个公因子的现实意义，以便对实际问题作出科学分析。

第一主因子在第二产业生产率、第二产业比重、人均GDP以及农村居民人均纯收入等指标具有较大的载荷值，该因子反映了一个区域经济发展水平、经济发展结构、经济发展效率以及生活质量等方面。因此可以称第一主因子为经济发展因子。该因子对湖北省山区县域发展的贡献率为38.399%。

第二主因子在人均常用耕地面积和城市化率等指标上具有较大的载荷值，可以称第二主因子为环境发展因子，该因子对湖北省山区县域发展的贡献率为25.818%。

第三主因子在指标金融发展水平具有较大的载荷值，该因子体现了一个地区的金融市场发展水平。因此可以称第三主因子为金融发展因子。该因子对湖北省山区县域发展的贡献率为21.439%。

2.5 计算因子得分

明确了每个主因子的含义之后，需要计算因子得分以及综合因子得分，以便于对34个山区县市发展水平进行排序，客观评价2009年山区县域发展状况。

估计因子得分有很多种方法，本文采取回归法计算因子得分。通过软件计算，因子得分系数矩阵如下表5。

表5 因子得分系数矩阵

根据因子得分的计算公式，可以计算出每个单项主因子得分，并以旋转后的方差贡献率为权重，计算综合因子得分。

单项主因子得分、综合因子得分以及排名情况详见表6。

表6 因子得分以及排名

续表

从表6中可以看出，通过综合因子得分的高低对湖北省山区县市发展状况进行排名，可以很清楚地了解到每个山区县市的综合发展状况在湖北省34个山区县市中的位置;通过各个主因子得分高低对山区县市进行排名，可以发现每个山区县市发展的优势和劣势。

3 因子模型的结果分析

基于各主因子现实意义进行分析、归纳如下。

(1)湖北省山区县域之间发展差距过大，尤其是经济发展方面差距过大。

从表6中很容易得出有关各因子得分的最大值、最小值、中位数以及处于0.1—-0.1之间山区县市的数量相关资料，情况详见表7。

表7 各因子得分的相关统计资料

由于我们对原始数据做了标准化处理，各地区的因子得分、综合得分的平均值都应为0。但是，环境发展因子和金融发展因子中位数大于0，经济发展因子和综合因子得分均小于0，从统计学角度分析，经济发展因子和综合因子得分曲线是右偏曲线，说明湖北省山区县域中，发展状况好的山区县市偏少，而发展状况较差的山区县市偏多。从中位数绝对值大小来看，经济发展因子得分的中位数绝对值最大，说明湖北省山区县市在经济发展上，有着少量发展状况很好的山区县市，其比较大的因子得分，中和了大量因子得分低的其他山区县市，使得因子得分的平均值为0，而中位数偏离平均值非常大;对于因子得分处于0.1—-0.1之间的山区县市个数，经济发展因子、环境发展因子和金融发展因子都偏少，综合因子得分在0.1—-0.1之间的有9个，说明山区县市的经济发展、环境发展以及金融发展都存在着分散性大的特点，而且目前形成一种中间少、两边多的葫芦形的发展状况，这种发展不利于湖北省山区县域和谐、稳定以及健康发展。而在社会发展以及资源环境保护方面，各个山区县市发展势头良好，这是因为近年来，国家出台加强了资源环境保护、控制环境污染、实行九年义务教育以及严格控制人口增长等方面政策。本文没有将此纳入指标监测的范围内。

(2)湖北省各个山区县市发展侧重点有很大区别，导致自身发展出现不均衡现象。

从表6可以整理出湖北省山区县域发展程度较好、一般以及较差的相关典型县市因子得分及排序的资料。详见表8。

表8 不同发展程度相关典型县市因子得分及排序

首先，发展状况较好的山区县市，夷陵区的经济发展因子位次为第2，金融发展因子位次为第3，但是环境发展因子位次为12;宜都市发展较为均衡;远安县的经济发展以及金融发展因子位次分别为第3和第2，但其环境发展因子位次为17，环境资源状况稍微欠缺。

其次，发展状况一般的山区县市，咸安区的经济发展状况良好，但是金融发展因子得分较低，发展不均衡;谷城县的经济发展位次为7，环境发展以及金融质量发展都相对均衡;罗田县发展状况比较均衡;恩施市，其经济发展和环境发展状况比较好，但其金融发展因子得分位次为34。

最后，发展状况较为落后的山区县市，郧西县的环境发展因子位次为16，但经济发展和金融发展因子得分偏低;利川市各个发展因子比较均衡，但位次都靠后，导致其综合发展程度处于落后水平。

从上面关于不同发展程度的山区县市发展优势以及发展不足的统计描述，很容易发现：第一，无论是山区县市发展状况处于何种阶段，其发展都具有一定的侧重点，但是如果控制不好，容易出现发展失衡现象，而且发展出现了两组矛盾，一组是经济发展因子与金融发展因子，另一组是经济发展因子与环境发展因子，从理论上讲，经济发展是为生活质量服务的，但是目前湖北省山区县域经济的发展并没有带动居民生活质量水平的提高，这是一种很不合理的现象，另外一组矛盾很容易理解，经济发展是需要以一定的社会发展和资源环境为代价的。第二，发展状况良好的山区县市经济发展因子得分都比较高，经济发展因子贡献率为38.399%，说明经济发展可以带动社会、资源环境以及生活质量等各方面的发展，使其综合发展处于领先地位。所以，湖北省各山区县市需要结合该区域的自然资源特点及区位优势，发展特色优势产业，从而促进县域经济又好又快发展。

［1］ 湖北省统计局.湖北统计年鉴2010［M］.北京：中国统计出版社，2010.