多元统计分析下的区域经济研究范文

《竞争政策研究》2017年第4期

摘要：目前有效的缩小区域经济的发展差距是区域经济领域研究的重点，运用因子分析找到影响经济发展的关键因素；根据因子分析得出因子得分情况。以云南省为例利用回归分析重点对第三类地区进行经济指标的分析。通过以上的数据分析确定影响区域经济差异的因素并得出城镇化建设的重要性。

关键词：区域经济；因子分析；回归分析；多元统计

0引言

近十年随着中国的经济快速的增长，对于协调区域经济发展的研究也取得了一定的成果，陈斐等人[1]将空间统计分析嵌入到GIS系统中进行可行性分析。李雪梅等人[2]将主成分分析应用于区域经济分析中，吴涛等人[3]基于粗糙集理论对区域经济进行了分析。S.Luo[4]通过聚类分析研究中国区域经济。但是区域不平衡的现象并没有真正地解决，为了对每一类地区制定合适的经济发展的方案，本文对近几年中国的各类经济指标运用因子分析和回归分析方法进行了研究，确定了影响经济发展的因素并找到加快发展的动力。

1分析方法的理论

本文在对区域经济的数据分析过程中采用了两种数据多元统计的方法，分别是因子分析法和回归分析法。因子分析（factoranalysis）模型由主成分分析发展而来。在降低维度思想的基础上，将多个变量之间的复杂关系转变为少数因子的一种多变量统计分析的方法。与主成分分析方法相比，因子分析的特点是更注重于描述原始变量之间的相关关系。近年来随着数据挖掘技术的提高，人们将因子分析的理论成功地应用于经济学、心理学、医学等各个领域，不断丰富了因子分析的理论和方法。回归分析属于统计学中的基本分析方法，一般用来确定因变量与若干个因素变量之间的关系表达式，通常称为回归方程或数学模型；此外，还可以通过控制可控变量的数值，通过建立的数学模型对因变量进行预测；回归分析还可进行因素分析，寻找出影响显著的变量，从而可以区别重要因素和次要因素。

2经济指标的选择

区域经济指的是在一定区域内经济发展的内部因素与外部条件相互作用而产生的生产综合体区域经济反应不同地区内经济发展的客观规律以及内涵和外延的相互关系。每一个区域经济的发展都受到自然条件、社会经济条件和技术经济政策等因素的制约。

3区域经济的数据分析

3.1因子分析本节主要应用因子分析的方法

根据相关性大小对原始变量进行分组，从而提高同组内的变量之间相关性，通过该方法提取影响经济发展的主因子。将收集的资料导入数据分析软件SPSS19.0。

3.2多元回归分析

通过对以上各省份的区域经济的划分，可以得出属于第三类地区的省份最多，为了实现我国经济的均衡发展必须大力促进第三类地区的省份的经济的发展，从因子分析的结果分析选取了三个因子得分较高的指标X1（工业增加值）、X2（城镇居民人口数）、X3（房地产开发企业个数），为了便于分析第三类地区的经济发展状况这里以云南省为例，选取2005-2015近十年的数据，采用回归分析的方法建立回归模型，以便于对未来的生产总值做出预测。

4结果分析

通过以上的数据分析，可以得到区域经济的划分，无论是通过聚类分析得出的区域划分还是通过因子分析得出的区域划分都能够得出属于第三类地区的省份占到绝大多数，所以在进行经济战略部署的时候，应该以第一类地区的发展带动第三类地区的发展为重点才能够达到缩小经济区域发展差异的目标。通过区域的划分我们可以看到以下区域经济问题：①以广东、山东、江苏为首的发展迅速的三大省份，都是位于东部沿海地区，这说明中国沿海地区的省份拥有经济发展的资源更加的丰富，也可能在地区经济制度方面更加的完善，从而有利于该地区经济的发展。②从第二类地区中我们可以看到几乎包括了所有的直辖市，这说明该类地区的发展影响因素最大的应该是社会因素，人类的活动在促进经济发展方面起到了决定性的作用。③第三类地区的占到全国省份的2/3，这些地区的地理条件有很大的差异，说明影响这些地区发展的因素是多方面的，不仅应该从自然条件方面找到制约经济发展的因素，还应该从社会资源等方面寻找该地区经济发展的瓶颈。

5结语

我国的区域经济差异的因素虽然是多方面的但是也是有规律可循的，经过上述的数据分析在众多的指标中确定了影响经济发展的关键因素是工业生产增加值，所以应该从行业发展的状况中找到适合各类地区的有针对性的经济发展策略。以第一类地区作为全国经济发展的先锋，继续保持该地区省份的经济发展势头，整合该地区的各种发展资源，能够为第二、三类地区提供有效的经济发展资源，能够起到各地区相互帮扶的作用。为了加快第三类地区的经济发展，应该以第二类地区为联系的纽带，通过第一类地区对第二类地区的经济带动，进一步的使得第二类地区帮助第三类地区的发展，形成一个经济发展的链条。通过建立的回归分析模型可以得出城镇人口在促进经济发展的过程中起到了很大的作用，这也是国家要推进城市化建设的重要的原因，所以在今后的经济战略部署中应该加快各地区的城镇化建设，不断的增加城镇人口的数量。

参考文献：

[1]陈斐，杜道胜.空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J].武汉大学学报，2002，27（4）：391-396.

[2]李雪梅，张素琴.主成分分析在区域经济分析中的应用[J].计算机工程与应用，2009，45（19）：204-206.

[3]吴涛，陈黎伟，尚丽.基于粗糙理论的区域经济分析[J].运筹与管理，2007，16（5）：90-95.

作者：宋扬扬；罗璟；袁锐波；刘贝贝 单位：昆明理工大学