基于pca-熵权法的经济发展方式转变进程的综合测评——来自湖南2001-2014年的经验证据-何菊莲.pdf
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1、第39卷第1期2018年1月财经理论与实践(双月刊)THE THEORY AND PRACTICE OF FINANCE AND ECONOM ICSVol. 39 No. 1Jan. 2018统计与信息基于PCA-熵权法的经济发展方式转变进程的综合测评来自湖南2001- 2014年的经验证据何菊莲,陈增民,李缘(湖南师范大学商学院,湖南长沙 410081) 摘要:基于主成分分析(PCA)与熵权相结合的方法,采用经济发展、社会发展动力、人与自然协调发展以及人的全面发展指标的源数据,测评湖南经济发展方式转变进程。结果表明:从2001- 2014年湖南经济发展方式转变进程综合指数评级依次为“较差中
2、等较好很好”,呈现良好转变趋势,在2014年取得报告期历年最高值,综合指数评级达到I级。PCA与熵权结合的方法能较好地保证评价结果的准确性,适用于经济发展方式转变进程的科学评价。关键词:经济发展方式转变;综合测评;PCA-熵值法中图分类号: F124 文献标识码: A 文章编号: 1003- 7217( 2018) 01- 0140- 07一、引言及文献回顾区域经济发展史表明:各地的经济发展必须根据其所处历史情境、地域经济发展实际情况及其约束条件选择匹配的发展方式,才能实现其经济、社会、人与自然以及人的全面发展目标。因此,从地域经济发展的阶段性特征视角测评其经济发展方式转变进程并据此提出合理的
3、政策建议,不仅为区域加快经济发展方式转变提供科学依据,具有较强现实意义,而且对于适应新形势要求,贯彻落实国家区域发展总体战略的思路和对策,优化区域经济发展方式转变格局,深化促进区域协同协调的理论与政策研究、推进区域创新理论问题与主体功能区制度理论研究、坚持共享发展理念、加强区域自我发展能力等基础理论研究具有重要价值。经济发展方式转变一词最早由霍利斯钱纳里( Hollis Cheney) 1提出,世界银行曾在题为东亚奇迹的报告中,使用过“ growth- pattern”一词,并把东亚国家(地区)分为“投资驱动型”和“效益驱动型”两种类型。 18世纪,英国经济学家亚当斯密首开了经济增长理论研究先
4、河。 20世纪60- 80年代,以美国奥尔多 W 舒尔茨 2为领军人物的经济学家们研究了现代经济增长的五大谜团。 20世纪90年代以后,国外理论界较为充分地认识到了经济增长方式问题(通过分析不同因素对经济增长的贡献来认识) 。此后,学者们高度关注经济增长方式问题,其研究由理论探讨深入到模型研究和实证分析,开始形成经济增长方式转变理论。国内的研究主要有: ( 1)经济发展方式转变的影响因素、动力及其机制研究:顾烨等认为,高校科研资源转化成果、人力资本、对外开放度、市场化程度都对发展方式转变有正向显著性影响 3 ;阳立高等认为新生代劳动力供给数量与质量上升均有利于产业升级 4 ;何菊莲等也实证分析
5、了教育对经济发展方式转变的动力及其机制 5 。 ( 2)经济发展方式转变的问题及其对策研究:吕政认为转变经济发展方式需解决速度与效益关系、增强创新能力、科技成果转化等突出问题 6 ;袁世一着眼于经济发展方式转变中的经济结构、资源稀缺、沉淀成本等问题,提出了创新性对策建议 7 ;任保平提出了通过再工业化促进经济发展方式转变的路径 8 。 ( 3)经济发展方式转变的创新驱动机制研究:王斌认为经济发展方式转变关键是从“引进式技术进步”到“原发性技术创新”的转变 9 ;石杰琳、秦国民( 2014)认为经济发展方式转变的前提和关键是政府角色转变和制度创新 10 ;黄宗远探讨了技术经济创新工程推动经济发展
6、方式转变的作用机理 11 。 ( 4)区域经济发展方式转变问题研究:李冬晓认为加快河南经济发展方式转变必须使消费真正成为持久动力 12 ;黄小勇、尹继东提出江西加快经济发展方式转变必须进行产业收稿日期: 2017- 06- 28基金项目: 湖南省社会科学基金项目( 13YBA238)作者简介: 何菊莲( 1963 ) ,女,湖南宁乡人,湖南师范大学商学院副教授,经济学博士,硕士生导师,研究方向:政治经济学。万方数据2018年第1期(总第211期)何菊莲,陈增民,李缘:基于PCA-熵权法的经济发展方式转变进程的综合测评创新、增强优势产业的国内国际竞争力 13 ;彭涛提出应以科学发展观指导湖南转变
7、经济发展方式 14 ;李奕陶认为东北经济发展方式转变必须优化升级产业结构、推进国企改革 15 ;白俊红、吕晓红提出我国在关注FDI数量扩张的同时,应更加注重其质量提升,借此助推经济发展方式转型升级 16 。综上,经济发展方式转变进程测评的本质在于充分了解其进程,找出其主要影响因素从而采取相应策略,促进经济可持续发展。在这一测评中,赋权是一项重要内容,对评价结果影响很大。直接运用主成分分析( PCA)对各指标进行赋权,存在赋权重复问题,导致评价结果有所偏差。而PCA-熵权法相结合的评价能较好地解决这一问题。为此,本文结合湖南省情,利用PCA法构建互不相关的若干主成分,对原始指标进行信息重叠处理,
8、构建测评指标体系,对湖南省2001- 2014年的统计数据进行全面测评,试图揭示湖南经济发展方式转变进程及其影响因素,为湖南的经济发展提供经验证据,为加速经济发展方式转变提出政策建议。二、湖南经济发展方式转变进程测评指标的构建参考相关学者的成果 17, 18 ,构建测评指标体系如表1所示。表1测评指标体系及说明一级指标( X)二级指标( Y)三级指标( Z)指标单位经济发展( X1)经济增长( Y1)GDP增长率移动平均值( Z1)地区GDP( Z2)人均GDP( Z3)%亿元千元产业结构( Y2)高新技术产业产值占工业总产值比( Z4)第三产业产值比例( Z5)第三产业的就业比重( Z6)%
9、 社会发展动力( X2)自主创新能力( Y3)对外技术依存度( Z7)R& D经费( Z8)R& D经费投入强度( Z9)R& D人员全时当量科技成果产出量( Z10)技术市场成交额( Z11)专利及发明专利申请受理数( Z12)%亿元项/百人亿元千项市场化程度( Y4)政府财政支出占GDP比重( Z13)非国有企业从业人员比重( Z14)私企产值占工业总产值比重( Z15)% 消费动力( Y5)消费率( Z16) % 公共服务与基础建设保障( Y6)拥有铁路里程/每万人( Z17)城市道路面积率( Z18)公共图书馆机构数( Z19)社区服务设施数( Z20)公里/万人%个个 人与自然的协调
10、发展( X3)能源可持续发展( Y7)单位GDP能耗(逆指标) ( Z21)吨标准煤/万元环境可持续发展( Y8)工业废水排放量( Z22)工业二氧化硫排放量( Z23)工业烟尘排放量( Z24)工业粉尘排放量( Z25)未被利用固体废弃物排放量( Z26)亿吨万吨万吨万吨万吨 人的全面发展( X4)居民生活质量( Y9)地区人口总数( Z27)地区就业人数( Z28)单位就业人员平均工资水平( Z29)社会保险参保率( Z30)具有高等学历人数比例( Z31)社会卫生支出个人负担比重( Z32)医院卫生院床位数/每万人口( Z33)万人万人元%张/万人居民收入分配( Y10)基尼系数(逆指标
11、) ( Z34)城镇工资总额占GDP比重( Z35)城乡人均收入比( Z36)% 141万方数据财经理论与实践(双月刊) 2018年第1期三、实证分析(一)数据来源及指标的选择与说明以湖南经济、教育、科技、人口、劳动等统计年鉴为主,结合湖南及全国的统计局网站等发布的数据。根据验证模型需求和实际数据的可获得性,确定报告的样本区间为2001- 2014年。(二)相关分析在测评前,先对各一级指标的相关性进行分析,结果如表2所示:四个一级指标之间均存在显著相关性。表2测评的一级指标的相关性指标经济发展社会发展动力人与自然协调发展人的全面发展X1 1X2 - 0. 659 1X3 0. 772 - 0.
12、 859 1X4 0. 996 - 0. 633 0. 737 1 表示p 0. 01, 表示p 0. 05。(二)主成分(PCA)分析首先,计算样本数据的协方差矩阵: = ( sij ) p p,其中: sij = 1n - 1nk = 1( xki - xi ) ( xkj - xj ) ; i, j = 1,2, , p。其次,求出的特征值 i及相应的正交化单位特征向量ai ,原变量的第i个主成分F i为a iX 。主成分的方差贡献率反映信息量的大小: i= i/ mi= 1 i。再次,选择主成分:即F1 , F2 , , Fm,通过方差累计贡献率G( m)确定Fm中的m: G( m)
13、= mi= 1 i/pk= 1 k。最后,计算主成分的载荷与得分: l( Zi , Xj ) = iaij (其中i = 1, 2, , m; j = 1, 2, , p) ;计算研究对象在m个主成分上的得分: Fi = a1iX1 + a2iX2 + + apiXp, ( 1, 2, , m) 。从表1可知,原变量较多且指标之间可能存在相关性,因而先通过PCA方法对原变量进行降维,然后提取主成分,再用熵权法对各主成分赋权,通过比较权值进一步研究各主成分对经济发展方式转变的影响。运用SPSS20. 0软件对报告期湖南省经济发展方式转变进程各指标数据进行PCA分析。1.各二级指标的PCA分析结果
14、。先对各二级指标数据进行KM O和Barlett球度检验。结果见表3。表3测评的二级指标KM O- Barlett球度检验结果二级指标KM O Bartlett主成分特征值解释总方差/ % PY1 0. 500 13. 665 1. 834 91. 691 Y2 0. 648 58. 214 3. 129 85. 216 Y3 0. 653 72. 663 3. 544 88. 605 Y4 0. 770 50. 977 2. 868 95. 614 Y6 0. 769 31. 928 3. 092 77. 309 Y8 0. 656 66. 651 3. 463 69. 251 Y9 0.
15、648 118. 095 3. 773、 1. 160 98. 653 Y 10 0. 614 23. 219 2. 351 85. 381 注: 表示P 0. 001, 表示P 0. 01, 表示P 0. 05。表3中的P值表明相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异,同时KM O值表明均适合进行PCA分析。通过PCA法选取符合要求的主成分,再用载荷矩阵的数据除以主成分对应的特征值开平方根,得到主成分中每个指标对应的系数,最终计算得到各二级指标的综合评价函数,从而计算出2001- 2014年各二级指标的评分值,结果见表4 。表4测评的2001- 2014年各二级指标分值年份Y1 Y2 Y3 Y4 Y
16、5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y102001 - 0. 759 - 3. 553 - 2. 044 - 2. 831 1. 363 - 0. 898 0. 016 0. 639 - 2. 127 0. 5822002 - 1. 432 - 2. 374 - 1. 995 - 2. 194 1. 279 - 1. 528 - 0. 211 0. 357 - 1. 717 0. 4192003 - 1. 527 - 2. 112 - 1. 513 - 1. 721 0. 999 - 1. 772 - 0. 512 0. 369 - 1. 108 0. 3142004 - 1. 581 - 1. 49
17、9 - 1. 522 - 1. 589 0. 924 - 1. 878 - 0. 690 1. 772 - 0. 912 0. 7472005 - 1. 290 - 0. 585 - 1. 265 - 1. 225 0. 656 - 1. 693 - 0. 662 2. 233 - 0. 646 0. 9842006 - 1. 346 - 0. 239 - 0. 721 - 0. 383 0. 493 - 1. 398 - 0. 979 2. 628 - 0. 227 0. 6742007 - 0. 295 0. 397 - 0. 786 - 0. 031 0. 388 - 0. 065 -
18、0. 854 1. 619 0. 091 1. 2222008 - 0. 042 1. 019 - 0. 605 0. 355 - 0. 009 - 0. 427 - 0. 690 0. 914 0. 454 1. 2312009 0. 590 1. 158 - 0. 411 0. 785 - 0. 419 - 0. 885 - 0. 416 - 0. 270 0. 731 0. 8772010 1. 092 1. 049 0. 500 1. 080 - 0. 732 1. 281 - 0. 174 - 0. 475 0. 604 0. 7902011 1. 169 1. 358 1. 365
19、 1. 498 - 1. 121 1. 337 - 0. 062 - 1. 376 0. 957 0. 2852012 1. 548 2. 061 2. 256 1. 859 - 1. 255 2. 302 1. 353 - 2. 543 1. 101 - 1. 7682013 1. 962 1. 839 3. 066 2. 065 - 1. 291 2. 645 1. 780 - 2. 934 1. 242 - 2. 8882014 1. 913 1. 481 3. 673 2. 335 - 1. 274 2. 979 2. 101 - 2. 934 1. 557 - 3. 470241万方
20、数据2018年第1期(总第211期)何菊莲,陈增民,李缘:基于PCA-熵权法的经济发展方式转变进程的综合测评由表4可知, Y1、 Y2、 Y3、 Y4、 Y6、 Y9的评分值逐年稳步上升,表明湖南的经济发展不仅重视数量更注重质量(产业结构优化升级、提升自主创新能力、提升居民消费动力、加强基础建设保障和公共服务、重视居民生活质量等) ,取得良好效应;同时也反映出不足:Y7、 Y8的评分值呈现先增后减趋势,这主要是由于GDP是我国一贯衡量地方政绩的主要指标之一。可见,地方政府更多地关注短期产值,较少关注单位产值的能耗材耗问题,轻经济、社会、环境、生态的协调平衡,结果是省内生产总值增长率上去了,而经
21、济结构效益及环境和生态质量未能同步发展。2.各一级指标的PCA分析结果。利用表4的数据对一级指标进行KM O和Barlett球度检验后,进行PCA分析,得到各一级指标评价函数,进而得到2001- 2014年各一级指标评分值,结果如表5。由表5可知: 2001- 2014年湖南各一级指标分值总体上呈逐年递增趋势。四个一级指标评分值由负转正年份分别为2007、 2009、 2010和2009年,表明湖南经济发展方式转变进程在这几个时间节点上取得关键性突破。运用SPSS软件,对表5的数据进行KM O- Bar-lett球度检验, P值和KM O值均表明适合进行PCA分析。分析结果如表6所示。由表6可
22、知,前三个主成分可完全代表测评的36个指标所包含的信息,因而选取三个主成分。利用因子载荷矩阵和特征值,计算特征向量矩阵后,可得出三个公因子方程式。由三个公因子方程可知,第一主成分主要在Z2 、 Z3 、 Z8 、 Z9 、 Z12 、 Z29 、 Z30 、Z33 、 Z 34上有较大载荷,命名为经济社会发展综合因子;第二主成分在Z27 、 Z 32、 Z36上有较大载荷,命名为人的全面发展因子;第三主成分主要在Z1 、 Z5 、Z11 、 Z2上有较大载荷,命名为经济技术与能源协调发展因子。表5测评的2001- 2014年各一级指标分值年份X1 X2 X3 X42001 - 1. 817 -
23、 2. 319 - 0. 231 - 1. 5762002 - 1. 697 - 2. 252 - 0. 285 - 1. 2482003 - 1. 642 - 1. 911 - 0. 502 - 0. 8262004 - 1. 425 - 1. 866 - 1. 161 - 0. 9052005 - 0. 907 - 1. 504 - 1. 316 - 0. 8502006 - 0. 799 - 0. 946 - 1. 691 - 0. 4502007 0. 005 - 0. 433 - 1. 219 - 0. 5072008 0. 385 - 0. 172 - 0. 835 - 0. 28
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