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      吉林省經(jīng)濟(jì)分區(qū)研究

      2017-03-23 10:30:49茆坤洋
      經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2017年3期
      關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系

      茆坤洋

      摘 要:根據(jù)吉林省的實際發(fā)展情況,選取工業(yè)、金融業(yè)、教育業(yè)、旅游業(yè)等23項經(jīng)濟(jì)指標(biāo),建立綜合評價指標(biāo)體系?;诋a(chǎn)業(yè)帶動的需求,運(yùn)用多元統(tǒng)計中因子分析和聚類分析的方法,對吉林省各市州進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分區(qū)研究,將吉林省各市州分為四大類。分析結(jié)論認(rèn)為,吉林省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異問題嚴(yán)重,經(jīng)濟(jì)分區(qū)現(xiàn)象較為明顯。為此,要依靠產(chǎn)業(yè)帶動來拉動落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,逐步縮小各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距,實現(xiàn)空間結(jié)構(gòu)均衡、經(jīng)濟(jì)全面快速發(fā)展。

      關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系;多元統(tǒng)計;產(chǎn)業(yè)帶動;經(jīng)濟(jì)分區(qū)

      中圖分類號:F127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2017)03-0065-04

      一、引言

      (一)研究背景

      經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)成為一國發(fā)展的重中之重,如何能夠更好地發(fā)展經(jīng)濟(jì)成為區(qū)域乃至國家發(fā)展的首要問題。吉林省,位于中國東北中部地區(qū),也是中國重要的工業(yè)基地,加工制造業(yè)比較發(fā)達(dá),汽車產(chǎn)業(yè)、石油化工以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)成為吉林省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三大支柱產(chǎn)業(yè)。

      繼長江三角洲經(jīng)濟(jì)圈、珠江三角洲經(jīng)濟(jì)圈、京津冀經(jīng)濟(jì)圈之后,東北經(jīng)濟(jì)圈最有希望也最有能力成為帶動中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的第四大經(jīng)濟(jì)圈。而吉林省位于東北腹地,也是國家振興東北老工業(yè)基地、推動建設(shè)東北經(jīng)濟(jì)圈的核心省份。改革開放三十多年以來,吉林省的經(jīng)濟(jì)在穩(wěn)步發(fā)展中取得了巨大的進(jìn)步。但是,由于地理位置和歷史因素等其他客觀原因,吉林省內(nèi)各市州之間的產(chǎn)業(yè)水平參差不齊,發(fā)展水平之間的差異依舊較為明顯。

      在全國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的大背景下,吉林省單單依靠傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足發(fā)展的要求。因此,必須充分了解省內(nèi)各地區(qū)域的經(jīng)濟(jì)差異和經(jīng)濟(jì)分區(qū)狀況,充分帶動相對落后的產(chǎn)業(yè),形成明顯的經(jīng)濟(jì)分區(qū),培育具有明顯優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)集群,這對吉林省自身經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展和國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定都具有重要意義。

      (二)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

      對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的研究一直是國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點,對區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差異的研究和對經(jīng)濟(jì)分區(qū)的研究也有很多。例如,喬慧(2011)對我國31個省、市、自治區(qū)的多項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對我國各地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體情況進(jìn)行了分區(qū)研究,比較并進(jìn)行綜合性評價,最后有針對性地解釋、評價了我國現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)政策,給出了相應(yīng)的對策和建議。耿玲玉(2014)以區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的差異為基礎(chǔ),從總量性指標(biāo)、復(fù)合性指標(biāo)著手,相對系統(tǒng)地分析了省內(nèi)各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)總量和各市州之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展所存在的相對差異。Freeman C.(1987)提出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能只依賴于自然因素,政府應(yīng)積極出臺相應(yīng)政策,特別提出經(jīng)濟(jì)分區(qū)的重要意義,進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分區(qū)不僅可以提升傳統(tǒng)工業(yè)的競爭力,也可以帶動其他產(chǎn)業(yè),發(fā)展具有綜合競爭力的產(chǎn)業(yè)集群。

      通過查閱資料,目前沒有發(fā)現(xiàn)對吉林省經(jīng)濟(jì)分區(qū)的研究。因此,本文根據(jù)吉林省實際發(fā)展情況,選取工業(yè)、金融業(yè)、教育業(yè)、旅游業(yè)等23項經(jīng)濟(jì)指標(biāo),建立綜合評價指標(biāo)體系,運(yùn)用多元統(tǒng)計的方法對吉林省各市州進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分區(qū)研究。

      二、吉林省各市州經(jīng)濟(jì)關(guān)系多元統(tǒng)計分析

      (一)數(shù)據(jù)收集并建立評價指標(biāo)體系

      根據(jù)吉林省統(tǒng)計局公布的2014年全省各市州有關(guān)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù),按照指標(biāo)體系的完備性、實用性、科學(xué)性、可行性原則,選取了23個指標(biāo)來綜合評價各市州社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,23項經(jīng)濟(jì)分別指標(biāo)為:農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值x1(元);工業(yè)生產(chǎn)總值x2(元);建筑業(yè)生產(chǎn)總值x3(元);批發(fā)和零售業(yè)生產(chǎn)總值x4(元);交通運(yùn)輸倉儲及郵政業(yè)生產(chǎn)總值x5(元);住宿和餐飲業(yè)生產(chǎn)總值x6(元);信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)生產(chǎn)總值x7(元);金融業(yè)生產(chǎn)總值x8(元);房地產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值x9(元);租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值x10(元);科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)生產(chǎn)總值x11(元);水利環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)生產(chǎn)總值x12(元);居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值x13(元);教育生產(chǎn)總值x14(元);衛(wèi)生和社會工作生產(chǎn)總值x15(元);文化體育和娛樂業(yè)生產(chǎn)總值x16(元);公共管理社會保障和社會組織生產(chǎn)總值x17(元);公路客運(yùn)量x18(元);公路貨運(yùn)量x19(萬人);各地區(qū)社會消費(fèi)品零售總額x20(萬噸);旅游收入x21(億元);城鎮(zhèn)常住居民人均可支配收入x22(億元);農(nóng)村常住居民人均可支配收入x23(元)。

      對于以上23項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù),從《吉林省統(tǒng)計年鑒(2015年)》中查得。

      (二)相關(guān)分析

      相關(guān)分析是不考慮變量之間的因果關(guān)系,只研究分析變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。本文運(yùn)用SPSS軟件中雙變量相關(guān)分析方法,研究所選取的23個變量的線性相關(guān)程度。運(yùn)用Pearson相關(guān)系數(shù)和雙側(cè)檢驗分析的方法得出結(jié)果。通過結(jié)果可以看出,工業(yè)生產(chǎn)總值與建筑業(yè)生產(chǎn)總值、交通運(yùn)輸倉儲及郵政業(yè)生產(chǎn)總值、住宿和餐飲業(yè)生產(chǎn)總值、信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)生產(chǎn)總值、金融業(yè)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值、教育生產(chǎn)總值、文化體育和娛樂業(yè)生產(chǎn)總值、公共管理社會保障和社會組織生產(chǎn)總值、公路客運(yùn)量、各地區(qū)社會消費(fèi)品零售總額等14項數(shù)據(jù)高度相關(guān)。相關(guān)分析主要是為了驗證數(shù)據(jù)的相關(guān)性,所以對數(shù)據(jù)具體相關(guān)程度在此不做過多描述,由觀察結(jié)果發(fā)現(xiàn),幾乎所有變量在0.05水平(雙側(cè))條件下都能夠與其他變量存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

      根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果顯示,所選取的23個變量具有明顯的線性相關(guān)關(guān)系,適合做因子分析并進(jìn)行降維處理。

      (三)因子分析

      因子分析的原理是將具有一定相關(guān)關(guān)系的多個變量綜合為數(shù)量較少的幾個因子,是多元統(tǒng)計分析中用來處理降維問題的一種常用的統(tǒng)計方法。

      本文運(yùn)用SPSS軟件對吉林省經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行因子分析,具體結(jié)果如下:

      由表1可知,“初始特征值”一欄只有前三個特征值大于1,所以SPSS只選擇了前三個主成分;“提取平方和載入”一欄顯示第一個主成分的方差為82.824%,前三個主成分的方差貢獻(xiàn)率占所有主成分方差的94.023%。顯然,我們選擇前三個主成分就足夠替代原來所有的變量,基本包含了原變量的所有信息。

      由因子分析得到旋轉(zhuǎn)成份矩陣和成分得分系數(shù)矩陣,據(jù)此可以直接寫出所提取出的公因子的表達(dá)式。因此,3個主成分表達(dá)式如下:

      其中,上述表達(dá)式中各個變量不是初始變量,而是標(biāo)準(zhǔn)化變量。

      (四)聚類分析

      聚類分析指將所要研究對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。以上因子分析提取出三個公因子,分別為F1、F2、F3,3個因子的得分系數(shù)矩陣為:

      運(yùn)用SPSS軟件對公因子和得分系數(shù)矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,得到群集成員表結(jié)果(如表2所示)。

      根據(jù)吉林省行政區(qū)位圖及實際情況,把將吉林省9市州分為四大類:第一類是長春市,長春市作為省會城市,在自然稟賦優(yōu)勢和獲得性優(yōu)勢等各方面都具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢;第二類是吉林市、四平市和松原市,吉林市是吉林市第二大城市,也是吉林省原省會城市,吉林市、四平市和松原市都緊挨著長春市,在歷史條件、物質(zhì)、交通資源等方面都具有很大優(yōu)勢;第三類是遼源市、通化市、白山市和延邊州,這些城市基本都位于吉林省東南部,交通資源欠缺,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般;第四類是白城市,白城市位于吉林省最西部,處于嫩江平原和科爾沁草原交界處,是我國國家級商品糧基地,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)。

      三、形成經(jīng)濟(jì)分區(qū)以帶動落后產(chǎn)業(yè)發(fā)展

      通過研究發(fā)現(xiàn),吉林省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異問題嚴(yán)重,經(jīng)濟(jì)分區(qū)現(xiàn)象較為明顯,整體呈現(xiàn)倒“U”型模式。即以長春市為核心的中部城市圈發(fā)展較好,邊緣地區(qū)發(fā)展相對落后,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況總體呈現(xiàn)出中部凸起、兩端塌陷的格局,經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異較大。

      吉林省內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異是由自然因素、區(qū)位因素、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、交通條件、政策扶持等多方面原因形成的長期現(xiàn)象。

      吉林省要實現(xiàn)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速全面發(fā)展,必須充分了解省內(nèi)各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)差異情況和經(jīng)濟(jì)分區(qū)狀況,形成明顯的經(jīng)濟(jì)分區(qū)。制定相應(yīng)的政策,以經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對發(fā)達(dá)地區(qū)拉動經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的地區(qū),逐步縮小各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距,實現(xiàn)空間結(jié)構(gòu)均衡、經(jīng)濟(jì)全面快速發(fā)展。

      推動發(fā)展建設(shè)中部城市群。吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要任務(wù)是提高省內(nèi)整體的經(jīng)濟(jì)水平。吉林省應(yīng)當(dāng)繼續(xù)發(fā)展以長春市為核心,帶動吉林市、四平市和松原市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,形成中部城市群,利用區(qū)位優(yōu)勢首先在中部城市群實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,推動中部城市群快速發(fā)展,拉動全省經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展,帶動全省經(jīng)濟(jì)全面均衡發(fā)展。

      提升傳統(tǒng)工業(yè)競爭力。發(fā)展以長春的汽車制造、研發(fā)為核心,以吉林市、遼源市和四平市的汽車零部件產(chǎn)業(yè)為依托,形成在全國最先進(jìn)的汽車工業(yè)產(chǎn)業(yè)基地。發(fā)展以吉林化工為核心,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),大力發(fā)展精細(xì)化工,延長產(chǎn)業(yè)鏈,從而提高化工產(chǎn)品的加工深度、提升附加值。培育以長白山為核心的生物資源保護(hù)及開發(fā)利用產(chǎn)業(yè)基地以松遼平原為核心的生物農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)基地。

      建立新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)道路。吉林省是我國國家商品糧基地,應(yīng)該重點發(fā)展西部具有自然稟賦優(yōu)勢和獲得性優(yōu)勢的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),注重發(fā)展西部區(qū)域第一產(chǎn)業(yè),把發(fā)展農(nóng)業(yè)作為縮短省內(nèi)經(jīng)濟(jì)差異的重點方向,發(fā)展以白城市為核心的的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),建立新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)道路,發(fā)展新型農(nóng)業(yè)。

      激發(fā)第三產(chǎn)業(yè)活力。第一,以長春市為核心,松原市、吉林市和四平市為依托,發(fā)展農(nóng)副產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集群。第二,以延邊州為核心,充分發(fā)揮延邊州自身特點和區(qū)位優(yōu)勢,發(fā)展以旅游服務(wù)為主的第三產(chǎn)業(yè)集群和邊境貿(mào)易。實現(xiàn)省內(nèi)各產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,縮短各市州經(jīng)濟(jì)差異,均衡發(fā)展。

      參考文獻(xiàn):

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      Research on Economic Regionalism in Jilin Province

      ——Based on the Demand of Industrial Driven

      MAO Kun-yang

      (Yanbian University,Yanji 133002,China)

      Abstract:According to the actual development of Jilin Province,we selected 23 economic indicators in this paper,such as industry,finance,education,tourism etc.,established a comprehensive evaluation index system. We studied economic regionalism of cities in Jilin Province by factor analysis and clustering analysis of multivariate statistical analysis and divided cities in Jilin Province into 4 categories according to the demand of Industry driven. Finally,the conclusion is drawn that the regional economic differences are serious and the economic zone is obvious in Jilin province. We should relying on industrial driven to drive economic development in backward areas and gradually narrow the economic development gap among various regions to realize the equilibrium of spatial structure and the rapid development of economy.

      Key words:index system;multivariate statistics;industrial driven;economic regionalism

      [責(zé)任編輯 陳丹丹]

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