“四化”同步发展水平动态评价研究
——基于时序全局主成分分析方法
2016-12-06阮家港
阮家港
(商丘学院 工商管理学院, 河南 商丘 476000)
“四化”同步发展水平动态评价研究
——基于时序全局主成分分析方法
阮家港
(商丘学院 工商管理学院, 河南 商丘 476000)
“四化”同步发展;工业化;信息化;城镇化;农业现代化;主成分分析;区域经济;可持续发展
近年来,“四化”协调发展引起学界的关注并取得了部分研究成果。以“四化”同步发展水平评价指标新体系为基础,通过全局主成分分析法对大陆各省、市、自治区2009~2013年的“四化”同步水平进行动态评价,结果表明:考察期内我国“四化”同步发展水平没有明显改善,高水平同步型省份还很少,大多数省份某一化或两化的发展明显滞后;“四化”同步发展水平总体上呈西高东低,南北高、中部低的格局。
一、引言
党的十八大报告明确指出:“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路,促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”。“四化”同步发展是一项复杂的系统工程,因此,弄清目前“四化”同步发展的程度和趋势,具有重要的理论和实践意义。
自2012年11月8日“四化”同步发展概念提出之后,国内学者对“四化”同步的系统研究迅速展开,其中一个重要研究方向是对“四化”协调度的测算。黄安胜等构建了每个子系统由4个指标构成的“新四化”发展水平评价体系,并基于熵值法对2010年全国各省份“新四化”发展水平进行了综合评价〔1〕;张旺等计算了2005~2011年中国“新四化”的耦合协调性〔2〕;石涛对中原经济区5省2000~2011年间的“四化”发展协调度进行了测度〔3〕。郭俊华构建了每个子系统由5个指标构成的指标体系,运用主成分分析方法和协调度模型对2013年各省份“四化”协调水平进行了分析〔4〕。袁晓玲等在对两化间关系分析的基础上,提出了“新四化”互动关系理论模型,并运用熵值法和格兰杰因果关系检验法对我国“新四化”的互动关系进行了测度〔5〕。徐维祥、李裕瑞分别对2010年地级行政单元的“四化”同步发展水平进行评价,揭示了我国地级区域“四化”协调发展的空间格局〔6~7〕。任治安、熊巍、朱琰洁等学者分别对皖北地区、湖北省、中部六省的“四化”同步水平进行了测度〔8~10〕。
文献分析发现,现有研究主要存在两点不足:一是对于“四化”协调评价的研究,单个子系统的指标个数少(多为1~5个指标),不能客观地衡量各子系统的水平。同时,各子系统指标间有较强的相关关系,反映的信息重叠,通过熵权、变异系数、复相关系数等方法直接对指标赋权会进一步降低评价结果的科学性。二是对于“四化”协调评价的研究多使用了截面数据,一年的数据会给评价结果带来极大的偶然性,研究结论对于地域经济发展指导意义较小。因此,本文从系统论角度,构建“四化”同步发展评价指标体系和评价模型,并对各省份2009~2013年的“四化”同步水平进行测度,寻求信息化背景下加速“四化”同步发展的新途径。
二、“四化”同步发展水平评价指标体系构建
结合已有的“四化”同步研究成果,依据指标选取的客观性、可比性、系统性等原则,考虑到面板数据的可获取性,主要从投入、产出、人民生活、可持续发展等不同角度选取指标来衡量各子系统发展水平,最终确立如表1所示的每个子系统由8个指标构成的评价指标体系。
表1 “四化”同步发展水平评价指标体系
从表1可见,每个子系统都选取了8个指标,一方面是这些指标能较为全面地反映“四化”每一方面的水平;另一方面,指标个数相同也是后续的全局主成分分析应用的前提,使各子系统综合得分间能相互比较,进而计算“四化”发展同步度。
三、“四化”同步发展评价模型
(一)全局主成分分析
若使用相同的p个指标X1,X2,…,Xp来统计n个地区(样本点)的数据,在t年度就对应着一张数据表X=(xij)n×p,T年共有T张数据表,将T张数据表从上到下依次排列构成一个大表X=(xij)nT×p,此表即为时序立体数据表。若对每一张数据表分别进行主成分分析,则不同的数据表有完全不同的简化空间,无法保证系统分析的统一性、整体性和可比性。因此,对这种数据表需进行全局主成分分析,以得到一个统一的简化子空间〔11〕。若指标集隐含因子结构较短时间跨度内不会发生显著性变化,时序全局主成分分析可有效减小短期数据的波动对评价结果产生的影响,综合得分排名更具有稳健性和代表性。
全局主成分分析与经典主成分分析在分析方法上是一致的,都是用降维的思想把多个相关的原始指标转化为相互独立的几个综合指标的统计分析方法。这些少量的综合指标能够反映原来多个指标所反映的绝大部分信息,一般保留累计方差贡献率大于85%的若干主成分。
(二)同步度模型
(1)
采用廖重斌的同步度等级划分标准,将同步度划分为10个等级,即极度失调〔0~0.100〕、严重失调(0.100~0.200〕、中度失调(0.200~0.300〕、轻度失调(0.300~0.400〕、濒临失调(0.400~0.500〕、勉强协调(0.500~0.600〕、初级协调(0.600~0.700〕、中级协调(0.700~0.800〕、良好协调(0.800~0.900〕、优质协调(0.900~1.000〕〔13〕。
四、“四化”协调发展实证及结果分析
(一)实证分析
指标数据主要来源于2010~2014年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、《中国互联网络发展状况统计报告》等资料,将所得原始数据依据指标类型进行极差标准化处理可得相应的无量纲值。
本文对工业化子系统、信息化子系统、城镇化子系统和农业现现代化子系统分别进行KMO和Bartlett检验,KMO值分别为0.788、0.821、0.791和0.719,球形度检验的Sig值均为0.000,小于显著性水平0.05,数据适合做因子分析。而运用SPSS 20.0软件对时序立体数据表(5×31×32)进行全局主成分分析,得到全局特征值及各特征值方差贡献率和累计方差贡献率(见表2)以及主成分负载系数矩阵(见表3)。以表2的工业化子系统为例,前4个主成分的累计方差贡献率已达87.2%,即提取前4个主成分就能解释原来8个指标变量所含信息量的87.2%并且彼此间相互独立,有效的避免了指标数据所含信息重复对评价结果的影响。以表3的信息化子系统为例,第一主成分在电话(包括移动电话)普及率、互联网普及率、人均局用交换机容量、人均互联网宽带接入端口、人均移动电话交换机容量等指标上有较大的系数,这些指标主要反映了经济实力以及信息化基础设施方面的水平,可见信息化基础设施建设水平对信息化总体水平的影响最大,而第二主成分和第三主成分主要在人均长途光缆线路长度和人均电信业务总量指标上的系数较大,这两个指标主要反映了信息技术的应用和投入水平。
表2 主成分的特征值和贡献率
表3 主成分负载系数
根据主成分分析原理并结合表2和表3,可写出各主成分的表达式;按方差贡献率进行加权合成分别构造工业化、信息化、城镇化和农业现代化子系统的综合评价函数;并计算得到全国各地区2009~2013年间各子系统综合发展指数,表4为计算结果。将各子系统综合评价结果代入式(1)且计算出4个子系统间同步状态的综合得分,结果如表5所示。
表4 各子系统综合评价得分
表4 各子系统综合评价得分
表4 各子系统综合评价得分
表4 各子系统综合评价得分
如需完整数据,请向作者索取。
由于通过主成分分析计算出的各子系统综合评价得分不在区间〔0,1〕内并且结果有正有负,致使协调度计算结果具有同样的性质,因此需对廖重斌的协调度划分标准做出相应的修正,具体方法是对计算得到的协调度进行极差标准化处理,同步度等级计算结果见表5。
表5 2009~2013年中国各省“四化”协调度值和协调等级
括号内的字母代表协调等级:A为优质协调、B为良好协调、C为中级协调、D为初级协调、E为失调勉强、F为频临失调、H为中度失调、I为严重失调、J为极度失调。
(二)结果分析
从各省“四化”发展的同步度均值来看,2009~2013年间重庆、吉林、浙江、广西、山西、四川、辽宁、海南8个省份的“四化”同步度较高。结合这几个省份的各个子系统的综合评价得分来看,重庆、浙江和辽宁各年对应的子系统得分相对较高,其“四化”同步应属于高水平良好协调。重庆、浙江和辽宁充分利用了良好的国家扶持政策,再加上自身先进的技术和较高的市场开放度,吸引了大量的劳动力和优秀企业,产业集聚效应明显加强,工业化和信息化水平不断提升,城镇功能不断得到完善,农业现代化水平也得到了长足的发展,因而“四化”同步发展程度全国领先。吉林、广西、山西、四川、海南5省份的“四化”同步水平虽高,但“四化”各子系统得分都较低,属于低水平良好协调。北京、河南、湖南、西藏和江西的协调度均值得分较低,北京的“四化”同步等级为极度失调,原因为农业现代化水平和工业化水平相对较低。结合子系统得分数据来看,北京的农业现代化水平和工业化水平在全国范围内来说是领先的,而其信息化和城镇化水平更高,但用“四化”间的距离来衡量其“四化”同步度,同步水平较低。北京正处于结构调整的阵痛期,随着企业外迁,加上未来不再批准工业用地,长期来看,北京工业的比重会有所下滑,而服务业的比重会上升,“四化”同步水平仍会进一步降低。河南省为农业大省,农业现代化水平较高,工业化和城镇化水平中等,致使“四化”同步水平较低的原因主要在于其信息化水平较低。河南省作为信息化欠发达省份,在信息基础设施建设、资金投入、信息技术推广与应用、信息共享程度和信息化人才队伍等许多方面存在明显不足,提升信息化水平是推进河南省“四化”同步发展的关键所在。其他地区分析方法同上,不再一一赘述。
从各省“四化”同步发展的趋势来看,吉林、黑龙江、福建、广东、广西、四川、云南7省的“四化”同步发展势头良好,同步水平逐年上升。北京、山西、内蒙古、上海、海南、西藏、甘肃、青海、新疆9省的“四化”同步水平有逐年下降的趋势,其余省份的同步水平则相对稳定。至此可将我国“四化”同步发展水平分为三类区域:一是“某一化”滞后型。此类省份因有一化或两化的发展明显滞后,成为“四化”同步的短板,如西部地区的内蒙古、贵州、甘肃、青海等省份都属于农业现代化滞后型;天津、安徽、江西、河南、湖北、湖南等省份属与信息化滞后型;北京、西藏属于工业化和信息化滞后型;福建则属于城镇化滞后型。二是发展水平低、同步度高的低水平同步型。主要有吉林、广西、山西、四川、海南等省份。三是发展水平高、同步度也高的高水平同步型。主要包括重庆、浙江和辽宁,我国属于这一类型的地区极少。
从区域分布来看,按照将我国分为东部地区11省、中部地区8省、西部地区12省的传统行政划分,分别计算三大地区2009~2013年的同步度均值,各年的协调度均值均满足西部地区大于东部地区,东部地区大于中部地区。说明“四化”同步水平与经济发展水平并不一致。西部地区虽然信息化、工业化、城镇化发展水平不如中东部地区的高,但是西部地区农村剩余劳动力大量转移到经济发达省份,农业产业化水平又较高,使得“四化”各子系统的得分基本一致,因此同步发展水平反而较高。我国的“四化”同步发展水平总体上呈现西高东低,南北高、中部低的格局。
从考察期内各省四化得分来看,现代化建设中最薄弱的环节仍然是农业现代化,农业现代化明显滞后于工业化和城镇化,计算各年各省份“四化”得分间的相关系数均值发现,农业现代化与工业化、信息化和城镇化的相关系数均值分别为0.825、0.577、0.676,说明农业现代化和信息化及城镇化关系不够密切,城镇化对农业现代化的带动作用没有得到充分发挥,信息化在农业中的应用也亟需加强。
五、政策建议
“四化”同步发展的概念提出时间较短,考察期内我国“四化”同步发展水平没有明显的改善,须实行因地制宜、因势利导的发展策略,从区域整体协调好“四化”的同步发展。
(1)大力推进工业化和信息化深度融合。工业化是社会经济发展的主导力量,信息化则是衡量一个国家竞争力和经济发展水平的重要标志,是工业现代化的催化剂。推进工业化、信息化的深度融合,以新型工业化引领城镇化和农业现代化的快速发展,是推进“四化”高水平同步发展的关键。要积极落实互联网+行动计划,加速信息技术与制造技术融合,努力增加产品的信息含量;加快信息化与企业生产、经营、管理的融合,创新经营管理,加速企业管理与决策信息化。
(2)充分发挥信息化作用,加速推进农业现代化。信息化是推进农业现代化的重要手段,各级政府应加大三农资金投入力度,加强政策扶持,鼓励和引导各种社会力量共同参与农村建设;积极转变职能,利用高质量的信息资源指导农业生产和科学管理,帮助农民预测市场、收集和发布购销信息。提高农业科技成果转化率,提升农民的信息利用能力和素养,以实现信息化与农业现代化的深度融合。
(3)发挥好新型城镇化对农业现代化的辐射带动作用。引导城市现代生产要素向农业和农村流动,多渠道促进农民增收,进一步提高农民种地的回报率,提升农民种地的积极性。加强农业基础设施建设,增加农业科技投入,提高农业机械化水平,改善农业生产和经营条件,进而促进农业现代化的实现。
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〔5〕袁晓玲,景行军,杨万平,等.“新四化”的互动机理及其发展水平测度〔J〕.城市问题,2013,(11):54-60.
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(责任编辑:叶光雄)
Research on the Dynamic Evaluation of the “Four-modernizations” Synchronous Development Level—Based on All-around Principal Component Analysis
RUAN Jia-gang
(SchoolofBusinessAdministration,ShangqiuUniversity,Shangqiu476000,China)
“Four-modernizations” synchronous development; industrialization; informationalization; urbanization; agricultural modernization; all-around principal component analysis; regional economy; sustainable development
This paper developed the evaluation index system of the “Four-modernizations” synchronous development level and evaluated the dynamicity of the “Four-modernizations” synchronization levels in 31 provinces and autonomous regions from 2009 to 2013 by adopting all-around principal component analysis method. The results show that there is no obvious improvement on the “Four-modernization” synchronous development level during the period concerned; there are few provinces which have high level synchronization; most of the provinces lag behind obviously in one or two modernizations; on the whole the “Four-modernization” synchronous development level presents the pattern of high level in the west and low one in the east, and high in the north-south and low in the middle.
2016-02-09
河南省政府决策研究招标课题(2014257);河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A630033);河南省社科联、经团联调研课题(SKL-2015-2838)
阮家港(1980-),男,河南商丘人。副教授,硕士,主要从事复杂系统评价研究。E-mail:329528200@qq.com。
F120.4
A
1009-4474(2016)03-0051-07