基于主成分分析的我國服務業發展水平評價

王雅

中圖分類號：F2911 文獻標識碼：A

摘要：本文以我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）2012年的統計數據為基礎，從服務業發展的規模、結構、效益以及潛力等方面選擇12個指標，利用主成分分析法對我國服務業的發展水平進行評價。結果表明我國服務業發展水平具有明顯的省份差異和地區差異，從省份來看，北京最高，西藏最低；從地區來看，東部地區普遍高于中部和西部地區。

關鍵詞：主成分分析；服務業；發展水平

引言

黨的十八大明確指出“要加快傳統產業轉型升級，推動服務業特別是現代服務業發展壯大”。第十二屆全國人民代表大會第一次會議也指出“近五年來，服務業增加值占國內生產總值比重提高2.7個百分點，成為吸納就業最多的產業”。經過改革開放30多年的發展，服務業在我國日益受到重視，傳統的服務業得到了恢復，新的服務業也得到了發展，整個服務行業在國民經濟和社會發展中也發揮著越來越重要的作用。2013年第三產業增加值262204億元，增長8.3%，其增加值占比為46.1%，首次超過第二產業。經濟的快速發展也帶來了就業的持續增加，年末全國就業人員76977萬人，其中城鎮就業人員38240萬人，全年城鎮新增就業1310萬人。隨著我國城鎮化進程的不斷加快以及農業用地量不斷衰減，工業不斷轉型升級，使得勞動力就業壓力的緩解需要更多的依靠服務業的發展。為了進一步合理規劃我國服務業的地域發展，合理分配過剩勞動力，本文利用主成分分析法對我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）的服務業發展水平進行了評價。

1.研究方法與指標體系構建

1.1研究方法

在經濟問題的研究中，通常采用多變量來全面、系統地分析問題。由于多變量之間往往存在一定程度的相關性，使得信息重疊和計算量增大，通過主成分分析便能用較少的主成分得到較多的信息量，即通過主成分既可以降低數據“維數”，又可保留原數據的大部分信息。故本文采用主成分分析法對我國服務業發展水平進行評價。

在實際的應用中，主成分分析通常有以下幾個基本步驟：一是將原始數據進行標準化，以消除不同量綱的影響；二是求標準化數據的相關系數矩陣及其特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率；三是依據特征值方差大于1的原則確定主分量；四是利用原指標的線性組合計算各主分量的得分；五是以各主分量的方差貢獻率為權，由各主分量的線性組合計算綜合評價得分。

1.2指標體系構建

影響一個地區服務業發展水平的因素是多種多樣的，因此其評價指標也很多。故本文通過分析前人對服務業發展水平的研究成果以及指標選擇的先進性與可行性、特征性與針對性、科學性與特色性等原則，分別從服務業的發展規模、發展結構、發展效益以及發展潛力等方面選擇12個指標來衡量服務業的發展水平，指標體系如表1所示：

表1 服務業發展水平指標體系

2.我國服務業發展水平評價的實證結果與分析

本文使用的是我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）2012年的統計數據，原數據均來自《2013中國統計年鑒》以及2013年各?。ㄖ陛犑?、自治區）統計年鑒，不能直接獲得的指標數據通過對相關原始數據的換算求得。

2.1實證結果

利用SPSS17.0軟件對我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）的原始指標數據進行主成分分析。首先得到相關系數矩陣的特征值、方差貢獻率和累積方差貢獻率（見表2）。

表2 Total Variance Explained

由表2可知，根據因子最小特征值大于1的原則，選取3個主成分F1、F2和F3，且這三個主成分的累計方差貢獻率達到了84156%，已經能夠代表原始數據的大部分信息，因而可以顯著反映服務業的發展水平。

對提取的三個主成分F1、F2、F3建立原始因子載荷矩陣，同時，為便于對各因子載荷作合理解釋，按照方差最大原則，對其進行正交旋轉，結果如表3所示。

表3 Rotated Component Matrixa

結合表2和表3可知，F1（第一主成分）的權重最大，為52.281，是最重要的主成分因子。其在服務業產值比重，服務業就業比重、人均服務產品占有量、服務密度、服務綜合生產率、服務業貢獻率、人均GDP和城市化水平上有較大的載荷，其中服務業就業比重、人均服務產品占有量、服務密度和城市化水平達到0.85以上，最高的為人均服務產品占有量達到了0.948，顯著反映了我國服務業發展的結構、效益和潛力因素。F2（第二主成分）的權重為22.772，是比較重要的主成分因子。其在服務業增加值、服務業就業人數和服務業全社會固定資產投資額上有較大的載荷，較顯著的反映了我國服務業發展的規模因素。F3（第三主成分）的權重為9.103，雖然不及F1和F2的權重大，但也在一定程度上反映了我國服務業發展的潛力因素。從表2中的數據可以看出，F3在服務業增長速度上具有較大的載荷。

運用回歸估計法可得主分量的特征向量矩陣，如表4所示：

表4 特征向量矩陣

從表4可以得到三個主成分的表達式：

F1 =0214X1 +0046X2 +0091X3 +0308X4 +0323X5 +0390X6 +0335X7 +0368X8 +0272X9 +0367X10 +0053X11 +0365X12

F2 =0457X1 +0570X2 +0561X3 -0201X4 -0160X5 -0048X6 -0097X7 +0002X8

-0122X9 +0055X10 -0233X11 +0039X12

F3 =0109X1 -0069X2 +0122X3 -0057X4 -0180X5 +0040X6 -0255X7 +0226X8 -0324X9 +0154X10 +0827X11 +0051X12

以各主分量的方差貢獻率為權數，可計算得到我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）的服務業發展水平的綜合得分及排名次序（見表5）。

表5 我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區）

主成分得分及排序

根據表5可以看出，得分普遍較高的是東部各?。ㄖ陛犑?、自治區），其中北京和上海名列前茅。北京得分425，遠遠高于其他各?。ㄖ陛犑?、自治區），這是因為北京作為我國的政治經濟文化中心，加之全國的科研機構和綜合性的技術服務部門在這里云集，推動了服務業的發展。上海作為國際性大都市，城市的空間和經濟結構優化，使得服務業發展的結構優化、效益高、潛力大，服務業發展的總體水平較高。其次是江蘇、廣東、天津、山東、浙江、遼寧、福建、河北等?。ㄖ陛犑?、自治區），江蘇、廣東、浙江民營企業的崛起，使得大量的人力資本聚集于此，推動地區經濟的發展，從而進一步帶動服務業的發展。天津、山東、福建、浙江等擁有沿海的地理位置優勢，外商投資多，便于引進和學習先進的知識、技術，因而服務業發展水平較高。在所有的中部省份中，海南的得分是最低的，為-096，這是由于海南一直把旅游業作為支撐其長遠發展的支柱產業，而產業結構中占主導地位的是批發零售、住宿餐飲等傳統產業部門，旅游、教育、房地產等新型服務業產業部門雖有較快的發展，但總體看來，比重還是比較低，這就使得海南省的服務業水平比其他東部省份低。

中部地區排名較前的是內蒙古、湖北、黑龍江、湖南、山西、河南、吉林、安徽，排名最后的是江西。吉林和黑龍江作為東北老工業基地，不斷通過技術創新和產權改革以打破舊的、滯后的傳統產業結構，利用服務業的發展實現由傳統工業區向新型工業區的轉變，因而服務業的發展水平較高。江西的得分為-113，作為中部地區得分最低的省份，在很大程度上與其城市規模小，產業結合不緊密有關，從而使得服務業發展的潛力不大。

西部地區的得分普遍都較低，排名也普遍靠后，其排名情況依次為重慶、陜西、四川、寧夏、新疆、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、西藏。重慶作為西部地區得分最高的省市，可見隨著長江上游經濟中心建設進程的加快和“和諧社會”的構建，重慶市服務業發展的環境不斷改善，軟硬件設施不斷完善，使得重慶市服務業發展后勁不斷增強，服務業發展水平得到進一步提升。甘肅、青海、西藏的得分分別為-172，-171，-189，排名分別為29，30，31，這主要是因為這三個省份的地理環境相對封閉，加之基礎設施的相對落后，對服務業的消費需求相對較少，使得服務業的發展水平很低。

3結論

從各省份來看，我國服務業發展水平的省份差異明顯，各省份的發展不平衡。北京市的最高，達到了425，而西藏的最低，為-189，可見各省份服務業發展水平兩級分化比較嚴重。從地區來看，我國服務業發展水平的地區差異也較明顯，各地區發展不協調。東部地區普遍高于中部和西部地區，且東部各省份的綜合得分大部分大于0，中西部地區的綜合得分大部分小于0，且西部地區的排名靠后。

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