区域经济活力的影响因素探究
——以河南省为例
摘 要：本文首先介绍了区域经济活力的含义。其次讨论了研究区域经济活力的指标，分别为人口、企业、进出口、政府财政、人才活跃度、教育、医疗保险、基础设施等几个方面，并分析其优缺点。在指标的选择上主要采用主成分分析的方法，在建模上主要采用回归分析的方法。最后对主成分分析方法和回归分析模型进行了简单介绍，从起源与发展、优点、局限性与应用等5个方面进行说明。
关键词：经济活力、主成分分析、回归分析模型
- 区域经济活力的含义
改革开放激发了各行各业的活力，全国各地经济持续高速发展，使中国的生产力不断得到发展。在全国经济的高速发展中，人们的消费观念发生了转变，社会基础设施分配与市场化水平提高，这些都使得区域经济活力成为区域综合竞争力的重要组成成分。“经济活力”是指一国在一定时间内经济中总供给和总需求的增长速度及其潜力，主要表现为经济的成长性。“城市经济活力”是指城市经济发展过程中的能力和潜力，表现为一个城市或一个地区对于经济社会的支持程度。目前中国城市正处于快速成长期，其经济活力表现在很多方面，主要表现在经济成长的能力、引进资本和吸引高素质劳动力的能力。
- 衡量区域经济活力的指标
对于区域经济活力的评价与发展，我国专家学者对此做了大量研究。楼海淼,孙秋碧（2005）选取12个指标用因子分析方法对我国各省经济活力进行评价和研究，得出结论认为一个地区的经济活力主要取决于“企业对外经济活力因子”，即一个地区上市公司个数、企业吸收外商投资以及进出口额。曹雁翎（2012）选择人才活跃度作为主要因子进行分析，得到区域人才活跃度与区域经济活力相互促进的正相关关系结论。文中采用调查问卷整合的方式得出结论，反映了当时情况的真实性，但是所选取的指标只有“人才”一种，较为片面，且采用数据收集的方式，结果精确度不高。易伟（2015）利用各省不同年份发布的统计数据得到人均GDP、人均财政收入、城镇居民人均可支配收入、人均投资额、人均进出口额、规模以上工业企业数、规模以上工业企业利润总额、规模以上工业企业新产品开发经费占GDP比重、政府的财政收入占GDP比例、参加城镇基本保险的人口比例等10个指标进行时间序列分析，得到结论各指标都在一定幅度内上下波动，造成四川省经济活力总指数不稳定变化。文中主要用综合因子分析的方法构建模型，对数据进行时间维度上的处理，得到地区经济活力指数变化的宏观结论，并没有得出经济活力受哪些因子影响程度最大的结论。邱礼阳,徐莹,纪杰周,范敏（2020）选择了常住人口数量、企业数量、教育经费支出、三大产业固定投资额、人口变化率5项指标对区域经济活力进行研究，得到结论为主要影响因素是企业发展和人口变化两个方面。文章所选的指标较为合理，涵盖了多种方面，但没有对特定区域进行数据模拟。杨曼琳（2020）在分析影响区域经济活力的因素时利用主成分分析方法，选取13个初始指标作为研究对象，最终得到主要由地区经济总产值、地方政府财政支出、企业利润和实际利用外资额组成的社会生产因子，人均可支配收入和企业存活率组成的消费因子和第三产业组成与国内生产总值的增加值构成的产业结构要素，并基于这三个关键因素提出了地区发展措施与计划。文章选择指标的侧重点在于经济效益、企业活力与产业结构，没有涉及人口流动与人才输入的影响。
- 分析方法与模型
（一）主成分分析法
主成分分析最早由Bracais（1846）提出，是一种将变量之间相互独立的处理方法。并由Pearson（1901）及Hotelling（1933）对其做了进一步的发展与优化。主成分分析是将原来众多具有一定相关性的指标，进行重新组合与剔除，用少数几个互不相关的主成分，来尽可能多的反映原来变量的信息。是一种可以降低研究对象维数的研究方法，它使模型本身变量减少，对问题进行简化，更适合做结构分析、控制和预报。
徐硕嵘,徐娅岚,朱雯婧（2021）在研究过程中使用了主成分分析的方法，在聚类之后对数据进行主成分分析，得到绝大多数影响因素只来自于4个大方向，得到影响经济活力的各指标的权重，简化了分析步骤，对选择的20个指标进行降维，达到了主成分分析的目的。王昕鸿,陈雅君（2020）也采用了主成分的方法，对所研究数据建立“主成分因子模型”，对所选取的9个指标进行整合降维，以方差贡献率为权重计算因子总得分。并以这些因子作为衡量尺度，得到山东省各个城市的经济活力排序。李奇,胡世雄,王争磊（2021）也采用该方法进行数据处理，并且在数据降维分析前对其进行了标准化处理，提高了结果的精确度。杨曼琳（2020）在分析影响区域经济活力的因素时利用主成分分析方法，选取13个初始指标作为研究对象，最终得到三个因子——社会生产因子，消费因子和产业结构因子，并根据方差贡献率得到度量模型，制定相关计划以提升经济活力。
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