中国区域工业化水平实证分析

来源:用户上传      作者: 桂拉旦

　　内容提要：论文从经济总量指标、结构指标和相关指标中选取人均生产总值、非农产值比重、非农业就业比重、城市化水平、外贸依存度和信息化水平六个主要指标, 运用主成分分析法来测度全国31个省区市工业化综合水平指数，并通过聚类分析对中国区域工业化水平进行分类，发现区域工业化水平与区域产业结构、可持续发展、产业集群发展等方面还存在很多问题。
　　关键词：区域工业化；主成分分析；工业化水平
　　中图分类号：F127文献标识码：A文章编号：1003-4161(2007)04-0047-03
　　
　　工业化是全面建设小康社会的必然选择，是衡量一个国家和地区经济社会发展水平的重要标志，也是富民强国的必由之路。但是，由于历史条件、现实基础和改革开放以来的政策差异，中国经济发展的区域差别非常明显。东部沿海地区快速发展，中西部地区经济发展相对缓慢，在工业发展上表现得特别突出，由此形成的区域间工业化发展水平的差异不断增大，并有加速扩大的趋势。因此，笔者结合国情选取几项指标对中国区域工业化发展水平进行了分析和比较。
　　
　　1.指标选择
　　
　　近现代经济发展主要是以工业化为标志，经济发展过程实际上是工业化过程。工业化是所有国家经济发展的必由之路。工业化过程存在不同的阶段，判断工业化发展阶段方面的主要代表人物有霍夫曼（Walthe Hoffmann）、钱纳里、罗斯托、库兹涅茨等。从他们的研究来看，分析工业化的核心指标有两类：一类是收入水平指标；另一类是结构指标。中国著名学者李京文等选取了人均收入、国民生产总值结构、就业结构和城市化等4个指标（李京文，1995），并且认为人均收入水平对应的工业化阶段是对中国当前工业化水平较为恰当的判断。笔者在分析区域工业化水平时，在对上述指标作了一定分析的基础上，针对当前全球经济一体化和中国加入WTO的现实，又增加了贸易依存度和信息化水平两个指标。
　　1.1 人均GDP
　　这是反映工业化水平（阶段）的直观指标。H.钱纳里等人对工业化程度的实证研究表明：人均GDP水平与工业化程度成正比，人均GDP水平越高，工业化程度越高。按照H.钱纳里的分析，现代经济发展分为三个大的阶段，即准工业化阶段、工业化的实现阶段（包括工业化初级、中级及高级阶段）和后工业化阶段。表1反映了对应于不同阶段的数量特征。
　　1.2 非农产值比重
　　衡量工业化的水平，主要是看工业是否在国民经济中占主导地位。通常采用第二产业增加值占GDP的比重（或工业增加值占GDP比重）这一指标。据此可把工业化阶段分为准工业化阶段（20％以下）、工业化初级阶段（20％～40％）、工业化中级阶段（40％～60％）和工业化高级阶段（60％以上）。各国工业化发展历史及相应研究均表明，随着工业化的不断推进，第一产业在国民收入中所占比重逐渐下降，第二、第三产业在国民收入中所占比重逐渐上升。
　　
　　1.3 非农就业比重
　　当一个国家或地区在进入工业化之前，第一产业劳动力在全部劳动力中占绝对比重。工业化过程开始后，由于第二产业的发展创造了大量的就业机会，且第一产业劳动生产率提高，第一产业劳动力开始过剩，于是大量的第一产业劳动力转向第二产业和第三产业。各国工业化发展历史及相应的研究均表明，随着工业化的不断推进，第一产业劳动力比重将逐渐降低，第二、第三产业劳动力比重将逐渐提高。在实证分析过程中，目前通常采用农业劳动力占全部劳动力的比重这一指标。农业劳动力占全部劳动力的比重，在工业化的三个阶段以及后工业化阶段都是减少的，但递减速度有很大区别。在工业化初级、高级阶段以及后工业化阶段速度较慢，工业化中级阶段速度最快。在工业化初级、中级、高级阶段以及后工业化阶段该指标的标志性数值大体为：50％、30％、20％和10％。
　　1.4 贸易依存度①
　　由于经济的全球化及中国加入WTO后各区域参与国际竞争的机会增多，因此还应有对国际贸易的分析。事实上，许多国家和地区在加速工业化或完成工业化中都制定了“出口导向战略”。工业化与对外贸易的关系正如1987年世界发展报告所揭示的“贸易与工业化是相互加强的。对外贸易促进技术发展和工业生产，反过来，新技术的出现确定了专业化格局和贸易格局，为工业化铺平了道路”。为了反映世界经济的潮流和对外贸易对工业化的这种巨大推动作用，我们采用了贸易依存度来综合反映各地区的工业化参与国际贸易的水平。
　　1.5 信息化水平②
　　信息化对社会经济的发展,尤其是在区域工业化进程中发挥着越来越重要的作用。党的“十六大”报告把新型工业化道路概括为：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子。”由于信息化的低能耗、低成本、高效率、便于交流等特性，有可能打破传统工业化“纺织业―钢铁业―汽车业―信息业”的线性产业演进模式，实现战略产业中的主导产业与支柱产业的跨越式非线性组合。同时在技术方面也有可能不用走传统工业化“机械化―电气化―自动化―信息化”的老路，而通过发展嵌入式软件及其应用系统和先进的生产过程制造软件，推动传统产业的信息化改造和装备制造水平的提高，从而“以信息化带动工业化，实现生产力的跨越式发展”。基于此，我们考察了信息化水平这个指标，意在反映各区域工业化的发展潜力和其区域竞争力。
　　1.6 城市化水平③
　　信息化对社会经济的发展,尤其是在区域工业化进程中发挥着越来越重要的作用。党的“十六大”报告把新型工业化道路概括为：“坚持以城市化水平是一国在发展过程中的重要结构性特征,也是衡量一国经济社会发展水平的重要标志”。城市化水平与工业化进程是相辅相成的，随着工业化过程的推进，城市化水平相应提高。城市化与工业化之间具有高度相关性，表现为两者之间相互推动的良性互动关系。在工业化初级、高级阶段以及后工业化阶段城市化水平变动很小，进入工业化中级阶段后是城市化加速发展时期。在工业化初级、中级、高级阶段以及后工业化阶段该指标的标志性值大体为：10％、30％、70％和80％。
　　
　　2.实证分析
　　
　　从上述经济总量指标、结构指标和相关指标中选取人均生产总值、非农产值比重、非农业就业比重、城市化水平、外贸依存度和信息化水平六个主要指标进行分析。其中“人均生产总值”、“非农产值比重”、“非农业就业比重”、 “外贸依存度”值是从《中国统计年鉴》（2004）的有关指标计算所得；“城市化水平”使用城市化率来反映，它是指城镇人口与总人口的比重，依据2000年全国第五次人口普查资料计算所得；“信息化水平”采用了国家统计信息中心“中国各地区信息化水平测算与比较研究”课题组的有关结论。（原始数据略）
　　考虑到指标之间有可能存在着相关关系，因此本文选用处理此类问题时较为常用的主成分分析法来测度工业化综合水平指数。主成分分析是一种通过降维技术把多个指标约化为少数几个综合指标，进而通过对新指标的计算处理达到分析目的的统计分析方法，这些称为主成分的综合指标能够反映出原始指标的绝大部分信息。主成分分析的优点在于：通过对指标的线性变换，将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标，从而在不丢掉主要信息的前提下，避开了各变量间的多重共线性问题。

　　主成分分析的基本步骤是:
　　(l)对样本数据进行标准化变换；
　　(2)计算相关系数矩阵；
　　(3)计算相关系数矩阵的特征根和特征向量；
　　(4)计算特征根的方差贡献率和累计贡献率；
　　(5)根据累计贡献率确定主成分；
　　(6)根据主成分的特征与对应的特征向量计算主成分；
　　(7)根据主成分的方差贡献率计算综合得分。
　　我们使用SPSS11.5 for windows来处理有关计算问题。所实际得到的各变量间的相关系数矩阵（见表2）：
　　
　　由表2中得知，各变量之间的相关性非常高，因而有进行主成分分析的必要性。表3为KMO检验和球形假设检验表，用于判断样本数据是否适合进行主成分分析。表中第一行是检验变量间偏相关性的KMO统计量，其数值为0.884，说明各变量之间的相关程度无太大差异，样本数据较适合于进行主成分分析；第二行为球形假设检验的结果，显著性水平为0.000，表明球形假设被拒绝，各变量间并非相互独立，这与表1中各变量相关系数矩阵所提供的信息相一致，表明对样本数据运用主成分分析方法进行分析处理是较为合适的。
　　
　　在进行主成分分析时，为确定具体提取多少主成分合适，一般要求所提取主成分的累积贡献率在85%以上，特征值大于1，以此来决定所提取的主成分的个数。由表4得知，第一主成分的方差解释度已达到85.038%，已可解释85%以上的总体变异，且特征值为5.102>1，而其余主成分的特征值均小于1，故决定提取第一主成分以进行后续分析。图1直观地表明，这样做是较为合适的。进一步地分析表明，各变量指标在该主成分上的载荷均较大，说明第一主成分已较充分地体现了总体信息，对各地区工业化水平的反映较为综合全面。
　　S=0.947X1+0.826X2+0.972X3+0.895X4+0.942X5+0.943X6 （1）
　　式（1）中，表示主成分得分值，X1、X2、X3、X4、X5、X6分别表示人均生产总值、非农产值比重、非农就业人员比重、外贸依存度、信息化水平总指数、城镇人口比重等变量指标经标准化处理后的标准值。通过上述分析可知，这一得分值的高低已可综合反映各地区的工业化水平，故可将其称作工业化水平综合得分值。
　　经过计算，可得出各地区的工业化水平综合得分值（见表5）。需要说明的是，由于在运算过程中对样本数据进行了标准化处理，所得出的综合得分在20个地区出现了为负的情形，为了符合习惯，我们参考有关文献的做法（崔向阳，2003），对综合得分先使用规格化变换的技术方法，即：规格化数据=(原始数据一原始数据的最小值)/(原始数据的最大值一原始数据的最小值)，规格化变换后，规格化数据的取值范围在0~1之间，其中，最大数值为1，最小数值为0；之后，再将规格化变换后的数据乘以10，使反映各地区工业化水平的综合得分处于［0，10］这一区间之内，即最大值为10，最小值为0。显然，这一处理对各地区的排名顺序不会造成影响，只是为了使得各地区的工业化水平综合得分值更加符合习惯。
　　为了对所得结果进行更为深入的分析，我们进一步使用了多元统计分析中的聚类分析法来达成目的。聚类分析法的基本思想是，按照样本间的距离和相似系数，把相近样本归为一类，然后再逐步合并，直到所有样本合并为一个大类为止。通过聚类分析，可以恰当地对样本进行分类，避免了主观分类的随意性。运用这一方法，我们按照各地区工业化水平综合得分值对其进行了分类。
　　 运用分层聚类分析法（Hierarchical Cluster）, 进行Q型聚类，以欧氏距离平方（Squared Euclidean distance）衡量单位间距离，进行聚类计算。聚类结果产生的图谱(图略)，形象地反映了各类地区之间的异同。
　　根据聚类分析所得到树形图，可以归纳为以下四类：
　　一类：上海、北京、天津可归为一类，属于工业化水平最高的地区之列。（天津在树形图中可单独归为一类，其工业化水平略低于上海、北京等一类地区，但又稍高于其他省份，为了分析方便把上海、北京、天津归为第一类。）
　　二类：广东、浙江、江苏、辽宁、福建等可归为一类，从全国范围来看属于工业化水平较高的地区。
　　三类：黑龙江、山东、山西、吉林、湖北、陕西、宁夏、重庆、河北、内蒙古、青海等可归为一类，从全国范围来看属于工业化水平中等的地区。
　　四类：新疆、江西、湖南、安徽、四川、河南、甘肃、海南、广西、云南、贵州、西藏可归为一类，从全国范围来看属于工业化水平较低的地区。
　　前面的分析可以看出，东部的北京、上海、天津已经进入经济发展的工业化后期阶段，而绝大多数中西部地区还处于工业化的中前期阶段。我们还发现，东部沿海地区制造业内部领先的是以非农产品为原料的轻工业。这一发现昭示着东部沿海地区已经形成门类众多、分工齐全、迂回生产的制造业体系，形成比较完整的产业链，而这正是在一个地区形成产业集群的前提条件。因此，我国的制造业已经向大东部地区（包括东部沿海各省与直辖市）开始聚集，同时，也正是这一情况才造成了改革开放以来东部与中西部地区差距的持续扩大。总之，区域工业化水平与区域产业结构、可持续发展、产业集群发展等方面还存在很多问题。
　　
　　注 释：
　　
　　①文中所指的贸易依存度指标是采用地区进出口总额占本地区GDP的比重来进行计算所得。
　　②信息化水平这一指标采用了国家统计信息中心“中国各地区信息化水平测算与比较研究”课题组的有关结论。
　　③通常指非农业人口占总人口的比重。
　　
　　参考文献：
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　　［7］ 范剑勇，朱国林.中国地区差距演变及其结构分解［J］.管理世界,2002，(7).
　　［8］ 程漱兰.世界银行发展报告20年回顾［M］.中国经济出版社,1999:178.
　　
　　［作者简介］桂拉旦（1972-），男，藏族，青海互助人，广东商学院旅游与环境学院讲师，经济学博士，研究方向为区域经济与可持续发展，旅游产业化。
　　［收稿日期］2007-05-26（责任编辑：梅文）

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