泛珠三角经济发展的比较分析

泛珠三角经济发展的比较分析

广东商学院华商学院伍静文、谢素娟、陈沁梓

摘要

泛珠三角经济圈是中国区域经济的一个重要组成部分，在经过多年的发展之后，泛珠三角经济圈内的9个省份发展情况各不相同，这种差异会阻碍区域经济的发展。因此，分析如何促进区域内各经济体的协调、共同发展有重要的现实意义。

本文选取经济、社会、人口和资源环境四个方面的指标，构建了分析经济发展差异的指标体系，通过建立聚类分析模型，因子分析模型和回归分析模型进行具体分析。

在聚类分析模型中，利用SPSS17.0软件分别对2008年和2009年九个省份进行聚类，分成三类，清楚展示出泛珠三角九个省份经济发展差异的分类情况。

在因子分析模型中，利用SPSS17.0软件对2008年和2009年九个省份进行因子得分排名，得出影响各地区经济发展的主要影响因素，并且进行比较分析。

在回归分析模型中，利用EVIEWS6.0得出各个省份人均GDP的多元回归模型，并结合时间序列对未来三年做出预测。

模型得出的结果和实际情况基本吻合。

关键词：泛珠三角聚类分析因子分析回归分析

目录

一.问题的提出 (3)

二.区域经济发展差距影响因素分析 (3)

三.数据来源及分析软件 (3)

四.模型假设和符号说明 (3)

五.模型的建立、求解及结果分析 (4)

模型一：聚类分析模型 (5)

1.聚类 (5)

2.模型结果 (6)

模型二：因子分析模型 (6)

1.模型建立 (6)

2.模型结果分析 (7)

3.因子得分分析 (11)

4.因子分析模型的评价 (13)

模型三：回归模型 (13)

1.模型建立 (13)

2.时间序列及回归模型预测 (15)

3.模型的评价 (16)

六.结论与建议 (16)

参考文献 (17)

附录： (18)

一.问题的提出

改革开放以来，中国经济实现了近30年的持续高速发展，不断增长的经济实力与竞争力，引来了世人的关注与瞩目，其中以泛珠三角区域的发展速度最为明显。但是，由于泛珠三角区域各省份的自然禀赋、地理位置、改革开放程度以及政策制度等方面具有较大差别、导致各省的发展很不均匀，区域差异问题日趋凸显，且某些方面，差距还有进一步扩大的趋势。例如，泛珠三角九个省的人均GDP差异很大，广东和福建两省的值分别比全国平均水平高87%、63%，其他7省均低于全国平均水平28%。因此区域发展差距已经成为中国经济社会发展的重大挑战，成为中国政府和学术界关注的焦点。近年来，政府高度重视区域发展差距，提出了各种应对措施；学术界也围绕区域发展差距进行了很多研究，提出了不少有价值的观点，其中这些区域差异问题主要表现在各地经济指标、社会指标、人口指标和资源禀赋及变动。

如何解决9个省份之间经济发展不平衡的问题,有效遏制经济发展差距扩大的势头,做到各个省份取长补短,互促经济快速发展，是摆在我们面前的严峻课题。当前，中央提出了“统筹区域发展”的战略布局，在此大背景下，利用最新数据重新深入分析研究泛珠三角区域发展差距具有现实而深远的意义。

二.区域经济发展差距影响因素分析

一般来说，影响一个地区或区域经济发展的因素包括很多方面，例如，地理位置，居民消费水平，人均受教育程度，货运量，固定资本形成总额，家庭人均收入，科学技术水平，产业结构，国家政策，城市基础设施，医疗卫生水平，资源禀赋，环境气候等等。本文根据泛珠三角区域经济发展差异的实际情况，选取了经济，社会，人口及资源环境四个大指标来进行数据分析。

三.数据来源及分析软件

本文分析的数据均来自《中国统计年鉴2010》

本文数据分析所使用的软件有正版SPSS 17.0, EVIEWS6.0以及全国统计大赛专业软件马克威分析系统。

四.模型假设和符号说明

1.若干假设

（1）区域经济增长主要是从一个地区的整体水平来考量，因此本文通过人均国内生产总值来度量全国各区域的经济水平。

（2）造成全国各区域经济差异的因素很多，本文仅考虑国内投资和消费、区域开放程度、教育水平以及资源环境四大因素，并认为它们是影响区域经济差异最重要的因素。

（3）在模型建立的过程中，不考虑经济危机、政策变化等特殊因素或重大事件对经济产生的影响。

（4）本文在数据处理时不考虑价格因素对各经济指标的影响。

（5）在做因子分析及回归的的过程中，不考虑信息量损失对模型及预测结果的影响。

2.指标的选取和符号说明

目前来说，影响区域发展的因素有很多，我们把这些因素分为了经济指标、社会指标、人口指标和资源、环境指标四大类来分析区域发展差异的原因。具体指标的选取和符号说明见表1。

3.数据标准化

由于本文的16个指标的单位都不一样，为了能让后面的分析更加准确，在进行聚类分析和因子分析之前，对所有的数据进行标准化处理。

五.模型的建立、求解及结果分析

模型一：聚类分析模型

1.聚类

物以类聚，人以群分，对事物进行分类，是人们认识事物的出发点，也就是人们认识世界的一种重要方法。因此，分类学已成为人们认识世界的一门基础科学。聚类分析指的就是如何对样品或者变量进行量化分类的问题。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。

本文根据所选出的十六个指标，对2008年和2009年泛珠三角九个省进行聚类分析，得到图1和表2如下：

表2-2008年聚类表

图1-2008年树状图