我国城市第三产业发展水平的综合评判

1、我国城市第三产业发展水平的综合评判第三产业包括的行业多、涉及的范围广。科学地评价一个城市第三产业的发展水平,不仅需要建立一套合理的指标体系,也应有一个科学的评价方法。现在多数评价方法主要运用数据对比,对第三产业的各个方面进行一般性的类比分析,这样虽对第三产业各单项指标有较为清楚的认识,但很难从综合性的角度给出一个满意的评价结论。本文尝试运用因子分析法和主成份分析法,通过建立因子分析模型,对第三产业进行综合评判,并对我国主要城市的第三产业发展水平进行了评测和分析。一、评估第三产业发展水平的指标体系第三产业可以分为两大部分,即流通部门和服务部门,其中服务部门又可以分为为生产和生活服务的部门、为提高

2、科学文化水平和居民素质服务的部门以及为社会公共需要服务的部门。以此为基础,在确立第三产业评价指标体系时,应把握以下四个原则:一是系统性原则。即指标体系的设置能全面反映城市第三产业的发展水平。二是导向性原则。即指标的确立,应围绕第三产业,对第三产业的发展有着直接影响。三是替换性原则。由于有些指标很难直接获得(如城市基础设施水平等),可通过其他直接可测的指标(如人均居住面积、城市人口用水普及率、城市人均拥有铺装道路面积等)进行替代。四是客观性原则。指标设置时应尽量采用量化指标,但考虑到有些指标很难量化,则按比较客观和公认的准则处理(如政策体制变量等),以提高评估的可信度。依据上述原则,经过分析,选

3、出了20个指标构成了一个能综合反映城市第三产业发展水平的指标评价体系。即是:1人口(POP);2国内生产总值(GDP);3第三产业增加值(TRP);4货运总量(FT);5批发零售贸易商品销售总额(SPWT);6外贸收购总额(TPC);7年末银行贷款余额(LBB);8社会零售物价指数(RPI);9实际利用外资额(FCA);10每万名职工所拥有科技人员数(NST);11旅游外汇收入(TR);12三产就业比重(TRET);13邮电业务总量(PTS);14职工人均工资(AS);15人均居住面积(PCLS);16城市人口用水普及率(PUWH);17城市煤气普及率(PUGH);18人均拥有铺装道路面积(P

4、CRA);19人均公共绿地面积(PCGA);20政策体制变量(P)。在这20个指标中,人口和国内生产总值指标表明了城市的总体经济规模;第三产业增加值和三产就业比重指标反映了城市第三产业产值水平和产业结构的高度;货运总量是一个城市公路运输量、铁路运输量、海运量和内河运输量4个统计指标之和;批发零售贸易商品销售总额标志着一个城市的市场容量和消费规模;外贸收购总额和实际利用外资额反映了城市对外贸易的水平,也即表示城市外向型经济的发展水平和规模;年末银行贷款余额表明资金供给量;社会零售物价指数标志着地区货币的稳定程度;旅游外汇收入代表了一个城市国际知名度和对外吸引程度;邮电业务总量反映了城市的信息通迅

5、能力;人均工资、每万名职工所拥有科技人员数分别表明了劳动力的价格和质量(即科技含量);人均居住面积、城市人口用水普及率、城市煤气普及率、人均拥有铺装道路面积和人均公共绿地面积则标志着一个城市的基础设施发展水平;政策体制变量代表一个地区享有的经济自主权和国家给予的优惠政策,这里我们按东、中和西部地区来划分,即对于东部城市,属于经济特区和沿海开放的城市,取值为4,其余取值3,位于中、西部的城市政策体制变量分别取值2和1。二、第三产业的基本因素模型及因子分析因子分析是研究相关矩阵的内部依赖关系,将多个指标变量综合为少数几个“因子”,同时又不失去原指标变量集提供的绝大部分信息,以再现原始变量与“因子”

6、之间相关关系的方法。其基本问题是用变量之间的相关系数来决定因子个数及载荷,基本模型为:X=A0F+A1式中,X=(X1,X2,XP)为指标变量向量,P为变量数;F=(F1,F2,Fm)叫做公共因子向量,它是各个变量中共同出现的因子,因子分析的目的就是要使m<p,而且尽可能小,以便尽可能地构造一个结构简单的模型;A0=ij为主因子载荷矩阵,其中ij为主因子载荷,它是第i个变量在第j个主因子(Fj)上的负荷,反映了第i个变量在第j个离子上的相对重要性;=(1,2,p)为特殊因子向量;A1=(1,2,p)为特殊因子载荷向量,i为特殊因子载荷;它是由样本观测时特定的境况(如调查人的偏好、数据的可

7、靠性等)特点决定的。在第三产业评价指标各样本值的选取中,由于数据来源可靠,避免了渗杂调查人的偏好等影响,因此特殊因子i予以忽略。通过对北京等44个城市上述20个指标变量样本值(限于篇幅,此处略去)的标准化变换和相关矩阵分析,可得到主成份,然后根据最初m个因子总方差中的累计百分率大于或等于75%的要求,决定因子数目。表1给出了因子、特征值和每个因子可解释的总方差的比例。最初的5个因子可解释总方差的79.7%,所以采用5个因子。因子载荷矩阵A=U 12,U为特征向量矩阵, 为特征值矩阵。因子分析的目的不仅是找出主因子,更重要是知道每个主因子的意义。为使各因子的典型代表变量更为突出,便于对因子进行解

8、释,须对因子载荷矩阵进行旋转,使得因子载荷的平方按列向0和1两极转化,达到其结构简化的目的。这里采取方差最大正交旋转法,使因子载荷矩阵中,各因子载荷值的总方差达到最大作为因子载荷简化的准则,从而得到旋转因子载荷矩阵R(见表2)。由表2可以确立因子分析模型为:X=A0F其中,X为指标变量向量,X=(X1,X2,Xp);A0为主因子载荷矩阵,具体见表2;F为主因子列向量,F=(F1,F2,F3,F4,F5)'。从主因子载荷矩阵A0来看,人口、GDP、第三产业增加值、货运总量、批发零售贸易商品销售总额、外贸收购总额、年末银行贷款余额、实际利用外资额、旅游外汇收入、邮电业务总量在第一因子上有较

9、大的载荷;社会零售物价指数、职工人均工资、三产就业比重、人均居住面积、城市煤气普及率、人均拥有铺装道路面积、人均公共绿地面积、政策体制变量在第二因子上有较大载荷;城市用水普及率、人均公共绿地面积、政策体制变量则在第三因子上也有较大载荷;每万名职工所拥有高科技人员数、人均居住面积在第四因子上有较大载荷;第五因子上货运总量和城市煤气普及率也表现出较大载荷。从中可知,除第一因子表明了城市第三产业的整体发展水平和经济基础外,其他因子意义含糊不清比较混杂,较难解释。从方差极大正交旋转因子载荷矩阵R来看,人口和货运总量在第一和第五因子上均有较大载荷;GDP、第三产业增加值、批发零售贸易商品销售总额、外贸收

10、购总额、年末银行贷款余额、实际利用外资额、旅游外汇收入、邮电业务总量、三产就业比重只在第一因子上有效大载荷;人均居住面积、城市煤气普及率、人均拥有铺装道路面积、人均公共绿地面积在第二因子上有较大载荷;社会零售物价指数、职工人均工资、政策体制变量则在第三因子上有较大载荷;每万名职工拥有科技人员数、城市用水普及率则在第四因子上有较大载荷。综合上述分析,可将第三产业影响要素分为四大类。第一类包括人口、GDP、第三产业增加值、货运总量、批发零售贸易商品销售总额、外贸收购总额、年末银行贷款余额、实际利用外资额、旅游外汇收入、三产就业比重、邮电业务总量、外贸收购总额,它表明一个城市第三产业的基本经济基础和

11、整体发展水平,可称第三产业的基本经济因子。第二类包括人均居住面积、城市煤气普及率、城市用水普及率、人均拥有铺装道路面积、人均公共绿地面积,它表明城市基本设施、市政建设情况,可称为基础环境因子。第三类包括社会零售物价指数、职工人均工资和政策体制变量,这些都属政府可控的变量,可称为政策性可控因子。第四类只包括每万名职工所拥有科技人员数,反映了劳动力素质,可称为劳动力质量因子。这样,影响第三产业的要素可归结为基本经济因子、基础环境因子、政策性可控因子和劳动力质量因子构成。通过分类,得到影响第三产业发展不平的4个相互独立的构成因子,这样可以避免多个变量的相关性约束造成的部分重叠的指标变量被加大权重,从

12、而进一步明晰了第三产业发展水平的要素构成,保证了评估的科学性。三、我国城市第三产业发展水平的综合评判首先将原始数据标准化变换,用主成份分析法估计特征值和特征向量。决定主成份个数的原则是前m个主成份累计解释方差的比例大于或等于75%(与因子分析法中析出因子的确定方法相同)。在此基础上,构造评估第三产业发展水平的综合指数E:E=1Z(1)+2Z(2)+3Z(3)+mZ(m)其中Z(1)、Z(2)、Z(3)Z(m)分别为第1,2,3m个主成份表示式;1,2,3,m分别为各主成分所能解释方差占总方差的比例。由表1则可以得到E=40%Z(1)+18.7%Z(2)+8.7%Z(3)+7.5%Z(4)+4.

13、9%Z(5),Z(i)= 20j=1ij·Xj(i=15),其中ij为第i个特征向量的第j个值,Xj为指标变量样本值的标准变换值(Z(i)的表式较为繁琐在此省略)。然后将各指标经过标准化变换后的数值代入,依次可测算出北京等44个主要城市第三产业的综合评价指数(表3)。E值越高,表明该城市第三产业综合发展水平越高;反之,表明该城市第三产业综合发展水平越低。通过对44个主要城市E值测算可以看到,第三产业综合发展水平排在前10位的除北京外,均是沿海开放城市和经济特区城市,也占90%;从地理区位来看,前10位全部是东部城市,排在前20位的除重庆和武汉外,也全是东部城市,占90%;而中部城市除

14、武汉排第19位,其余基本都处在中等水平;对西部城市来说,除西南的重庆和成都位次靠前,居18和22位,其余均处落后水平。因此,总体来看,我国城市第三产业综合发展水平,也呈现出与经济发展水平相似的东高西低的态势,且与国家政策倾向关系密切。值得指出的是并非所有的东部城市E值都高,如秦皇岛(29)、连云港(38)虽地理区位优越,亦属沿海开放城市,享受优惠政策,但由于总体基础薄弱,不能均衡发展,因此第三产业综合发展水平也处于落后地位。将第三产业发展水平的测评综合指数E进行分解,从而可进一步了解分析各城市第三产业的要素因子结构水平。表4给出了重要样本(从第三产业发展水平好、中、差的样本中各选5名)第三产业

15、E值因子结构分布。1.第三产业发展水平越高的城市在基本经济因子和基础环境因子上的分值一般也相对较高,这说明第一、二类因子是评价城市第三产业发展水平的基本构成要素。第三产业发展处于中等地位的城市在政策性可控因子上有相对较高分值。这说明第三产业相对发达的城市,尽管有国家的政策扶持,但由于这些地区经济市场化程度较高,价值规律起到很强作用,从而削弱了政策性调控功能。而相对来讲,对于第三产业发展水平中等的城市,第三产业有了较快发展,但市场发育程度还较低,因此在这种转换时期,政策性调控职能仍显得相对重要,如对物价的控制等。第三产业水平较低的城市在劳动力质量因子上却有相对较高的分值,这说明尽管这些地区经济相对落后,但由于过去国家计划布局的结果,劳动力的科技含量还是较高的,但由于环境、体制及劳动力价格过低等原因没有得到应有发挥2.基本经济因子有决定性影响。从表可见,每个样本的基本经济因子分值与总分值基本呈正高度相关关系,它能包含原始数据40%以上的信息。亦即一般来说基本经济因子分值高,总分值也就高,该城市第三产业发展的水平也较高,这说明基本经济因子对城市第三产业的发展有着决定性影响。主要参考文献:1.国家统计局城市经济调查总