广西北部湾经济区指广西西南部沿海经济发展区域,由南宁、钦州、北海、防城港四个城市组成。广西要获得跨越式发展,最便捷的路径是作为中国与东盟合作的前沿和桥头堡,北部湾地区则在广西经济发展中充当连接多区域的重要通道的作用。2008年1月,国家正式批准实施《广西北部湾经济区发展规划》(以下简称《规划》),使北部湾经济区的发展进入国家战略阶段,北部湾经济区以广西不到五分之一的面积、四分之一的人口,创造了三分之一的生产总值,财政收入占全区财政总收入近40%,成就显著。
2008年起,广西北部湾地区的发展状况得到了众多学者的关注,主要有北部湾经济发展面临的困境和挑战研究、经济发展态势的研究、北部湾地区可持续发展研究等,但评价北部湾经济发展状况的研究不多。陈振宇将因子分析和聚类分析结合,对2008年北部湾经济区中的县份进行综合分析,研究其经济发展差异。王大王运用因子分析法,选取了2008年的数据,对北部湾城市群中各个城市进行综合评价。谢想运用DEA数据包络分析法,选取了2010年的数据,将北部湾的城市与国家级规划经济区另外11个城市进行经济发展比较。可见对北部湾经济的研究中,多是选取某一年的数据进行评价,数据的分析被置于一个静态的层面,缺乏纵向对比。本文选取2007年与2012年的数据进行对比,以广西其他10个城市作为参照物,对比研究,对北部湾经济区内各城市经济取得的成就给予定量验证。
一、理论与模型
(一)指标选取
广西地处中国西部,在指标选取上参照统计局公布的西部地区10项主要经济指标,通过查阅《2008年广西统计年鉴》、《2013年广西统计年鉴》以及2007年和2012年广西各市国民经济和社会发展统计公报,在确保数据的可对比性、全面性的前提下,选取9个指标用以衡量广西各地经济发展,即:地区生产总值,全年全部工业增加值,全社会固定资产投资,地方财政一般性收入,地方财政一般性支出,进出口总额,社会消费品零售总额,城镇居民人均可支配收入,为城镇居民人均消费性支出。采用标准化法(Z-score)处理原始数据,消除不同量纲所带来的影响,得到9个变量并命名为X1-X9(见表1)。
(二)评价方法
为尽可能全面地评价一个地区的经济实力,通常会使用多方面的数据,由于数据间存在的相关性,导致所使用的数据可能重复。因子分析法可以在原有数据的基础上提取出不相关的公共因子,这样既能减少变量的数目,又能高度概括原有变量数据中的信息,避免重复使用数据。针对变量做因子分析的模型如下:假设有p个原变量x1,x2,…,xp,每个变量的均值为0,标准差为1,这p个变量能用q(q<p)个因子f1,f2,…,fq的线性组合来表示:
模型也可以用矩阵的形势表达为:X=AF+ε。其中,X为原变量,F即为提取的因子,A为因子载荷矩阵,aij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,q)称为因子载荷,ε为特殊因子,表示公因子未解释的原变量部分。
二、实证分析
(一)巴特利特球形度检验
选用软件SPSS20.0for windows,将表1数据导入SPSS中,分别对2007年与2012年的经济数据进行分析。通过KMO和Bartlett的球形度检验得出中2007年与2012年的KMO值分别为0.784与0.545,皆可以进行因子分析,P值均为0.000,数据来自正态分布整体,可以进一步分析。
(二)因子分析
1.对2007年的数据进行因子分析,提取出三个公因子,结果如下:
从表1表2中可以看出,2007年广西各个城市的主要经济数据共提取了三个公因子,第一个公因子的方差贡献率为64.124%,第二个公因子方差贡献率 为14.197%,第三 个公因子方差贡献率为11.619%,提取的三个公因子已能大部分(89.94%)解释原有的数据。其中各个公因子的表达式为:
2.对2012年的数据进行因子分析,提取出两个公因子,结果见表3:
由表3表4可以看出,2012年广西各个城市的主要经济数据共提取了两个公因子,第一个公因子的方差贡献率为71.106%,第二个公因子方差贡献率为11.879%,提取的两个公因子已能大部分(82.985%)解释原有的数据。其中各个公因子的表达式为:
(三)综合分析
依照提取的公因子,求取其综合得分并进行排名。由表5可以看出,北部湾经济区的四个城市,南宁的经济发展一直处于领先地位,经过五年的发展,钦州市的经济实力排名保持不变,北海市排名从第11位上升为第7位,防城港排名从第12位上升至第11位。
三、结果与讨论
2008年后广西北部湾经济区建设的五年间,南宁、钦州、北海、防城港在广西地区的经济实力地位有所上升,其中北海市的发表较为快速,防城港市取得一定发展,钦州市的经济地位则保持不变,南宁市作为广西首府,是广西政治、经济、文化的中心,其经济地位无法撼动,对拉动其余三座城市的发展有一定作用。验证了广西北部湾经济区在规划的头五年间取得了进步。
由于数据获取的原因,居民消费价格指数(CPI)这一指标的缺失,有可能导致结果出现偏差,望有后续学者对此进行补充。评价一个地区的综合实力的方式多种多样,由于因子分析法具有可消除多重共线性的优点,但缺乏研究方法的多样性。在提取公因子阶段,2007年与2012年的数据由于之间的差异,提出的公因子数目并不一致,公因子未能解释的部分不一致,这有待进一步的改进。最后,仅选取2007年与2012年两个年份的数据将数据分析固定在静态层面,建议后续学者选取五年间的连续数据,以保持数据的动态性。
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