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县域经济运行监测及评价探究摘 要：县域经济是以县级行政区划为地理空间，具有地域特色和功能完备的区域经济，县域经济的发展对推动国民经济持续快速健康发展和全面建设小康社会具有十分重要的意义。结合湖北省县域经济发展的具体情况，构建了湖北省县域经济运行监测与评价指标体系，利用因子分析方法对2009年湖北省的71个县市进行了实际监测与评价，完成了对选中的县市发展程度的排名，实证分析结果表明湖北省县市之间在经济发展上差距较大，部分县市收入较为低下，环境质量较差。 关键词：县域经济；因子分析；监测；评价指标体系 中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）12-0134-03 县域经济是指在县域内以城镇为中心，以农村为基地，各种经济成分有机构成的一种区域性经济。它处于宏观经济与微观经济的结合部、城市经济与农村经济的连接点，是国民经济的重要组成部分，是社会经济功能比较完善的基本单元。党的十七大提出到2020年实现全面建设小康社会目标，这是一项艰巨的任务。加快县域经济发展，壮大县域经济实力，对于繁荣农村经济，推动国民经济持续快速健康发展和全面建设小康社会具有十分重要的意义。湖北省作为中国中部战略的支点，虽然2009年县域生产总值达到7 208.6亿元，同比增长15%，对全省地区生产总值的贡献率达到59.3%；但是，自2005年后，湖北省的县市连续四年未进全国百强县市。本文根据2009年湖北省县域经济的相关统计数据，设计一套指标体系来监测与评价湖北省县域经济运行状况，促进湖北省县域经济的发展。 一、指标设计及研究 为了对湖北省县域经济运行进行监测与评价，根据科学性与实用性相统一、系统性与层次性相统一、完备性与简明性相统一、稳定性与动态性相统一的原则，设计出以下指标，具体指标含义（见表1）。 从上面的18个具体指标可以看出，指标均为正指标，也就是说指标数值越大，表明其整体状况越好。 研究方法。因子分析法是从多个变量（指标）中选择少数几个综合变量的一种降维多元统计分析方法，以达到数据简化的目的。在分析处理众多变量问题时，变量间往往相关性极为密切，使观测数据所反映的信息有重叠。因此利用因子分析法便可通过较少的彼此间互不相关的综合变量尽可能地反映原来变量的信息，这些不可观测的少数几个综合变量称为公因子。研究针对指标较多，样本较大的特点选用因子分析，将原始指标简化成若干公因子，运用公因子的贡献率作为权重，最终以71个县市的数据作为样本进行湖北省县域经济运行监测与评价的样本数据。因子分析利用统计软件SPSS 17．0完成。 二、湖北省县域经济运行监测与评价分析 1.样本选取和数据来源说明 对县域经济运行监测与评价，评价的对象是县域经济，研究样本也应是各个县域经济。2009年底，湖北省有80个县和市，这80个县（市）均为以县级行政区划为地理空间、以市场为导向、优化配置资源、具有地域特色和功能完备的区域经济，因此，选取这80个县（市）经济单位为研究样本。计算县域经济运行监测与评价指标值的原始数据来源于湖北省统计年鉴（2010年）以及政府工作报告（2010年），数据的预处理主要包括以下几个方面：（1）将获取的原始数据资料进行整理，剔去数据残缺的9个县市，分别是江夏、丹江口、秭归、襄阳、老河口、枣阳、孝南、荆州区、随县等，有效样本共71个；（2）将原始数据除万元GDP能耗减低率和二、三产业生产总值比重指标外，其他的指标都以地区常住人口数为基数计算成相对应的16个相对指标数据；（3）由于各个指标数据之间的度量单位不同，必须进行数据标准化处理，在这里采用Z—score法，其计算过程将在SPSS软件中完成。 2.样本数据的检验 SPSS提供了两种检验方法:KMO检验和巴特利特球度检验，样本数据检验结果（见表2）。 表2 KMO 和 Bartlett 的检验 由表2可以看出，对于KMO的检验，检验值为0．791＞0．500，表明适合进行因子分析;从Bartlett球度检验结果来看，自由度为153，检验值为1 152.559显著性水平为0．000，说明各变量的独立性假设不成立，故适合进行因子分析。 3.计算相关矩阵特征值、方差贡献率并提取公共因子 根据计算相关矩阵的特征值和方差贡献率，以因子分析方法作为公共因子的提取方法，选定公共因子的提取原则为：特征值大于1。根据这一原则依据计算结果，公共因子有5个，其方差累积贡献率已达76.763%，而且这5个公共因子互不相关，克服了原指标多重共线性的影响。所以只要选择前5个公共因子，其所代表的信息量已能比较充分地解释并提供原始数据所能表达的信息。 4.求因子荷载矩阵，确定公共因子 如果初步得出的因