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影响东北三省经济发展水平的因子分析
影响东北三省经济发展水平的因子分析
摘要：
比较省域经济发展水平的差异,使得各省域明确各自的优势与劣势所在,对于各省域制定其最优发展计划以及国家制定区域经济协调发展计划都有十分重要的意义。
本文选择东北三省为研究对象进行分析。
东北三省在我国属经济欠发达地区，对于这个资源丰富、地理位置占有绝对优势的地区来讲，这是一个可悲的现象。
东北三省有着太多的共同点，但又有着各自的特点，这对于东北三省发挥各自的优势以及进行经济合作都是非常有利的。
本文通过对部分经济指标进行因子分析，判断出造成东北三省经济差距的潜在因素及三省各自的优势，给出东北三省发挥各自优势以及共同合作的建议。
关键词：
经济比较，东北三省，因子分析
Abstract:
Comparethedifferenteconomicdeveplopmentbetweenprovinces，inordertomakesuretheadvantageanddisadvantage，hasgreatcontributionto makeanoptimizeddevelopplan。
Thispapersamplethedatafromthe3Northeastprovince，wherelackofecnomicdevelopment,forthisplacewhichfullofnatrueresource，itisapity.Therearesomanythingsincommonamongthe3province，whiletherealsosomethingdifferent，thisishelpfulforthe3provincetousetheirownadvantagetocooperateineconomic。
Thispaperanalyzetheparameterforeconomic，findoutthereasonfortheirdifferenceandenhancetheiradvantage，givethesuggestionfortheircooperation。
Keywords:
EconomicComparative，NortheasternThreeProvinces,FactorAnalysis
一、前言
改革开放以来,我国的经济发展取得了举世瞩目的成就,综合国力日益增强,人民生活水平也显著提高。
我国各个省的经济发展水平也都随着国力的增强而提高,但是各个省的经济发展速度并不是同步的,导致省域经济发展水平不同,而且差距有日趋扩大的趋势。
区域经济发展的不平衡性是世界经济、世界各国各地区经济发展中普遍存在的现象。
就全世界而言，表现为发达国家与发展中国家之间的差距；就我国，则表现为东西差距。
这种不平衡发展会影响国民经济整体素质的提高以及国民经济的协调发展,关系到整个现代化的进程。
在这种情况下,比较各省域的经济发展水平,明确各省域经济在整个国民经济中的位置,分析各省域的优势与劣势,对于各省域制定其最优发展策略以及对国家制定区域经济协调发展政策都有重大的意义。
在各地区的经济蓬勃发展的同时,东北三省经济日益相对落后,已成为制约中国经济跃上新台阶、实现工业化与现代化的瓶颈。
在中华人民共和国历史上,东北三省经济曾有过令人刮目相看的成就与辉煌。
直到1978年,东北三省的人均GDP仅次于京、津、沪3大直辖市,在全国处于领先地位。
但是,从上个世纪90年代开始,东北三省经济发展明显落后了。
由于中国改革开放首先从东南沿海地区起步,各种优惠政策首先在那里实施,外国资本及先进技术与管理方法最先从那里引入,因而东南沿海地区经济快速增长。
尤其是自1992年春天起,在邓小平南巡讲话精神的鼓舞下,中国经济发展战略的重点更是明显地移向东南沿海地区,资本、技术和人才一并“东南飞”。
而此时东北三省几乎被冷落、被担负大量沉重包袱的国企所拖累、被落后且严重失衡的产业结构所困扰,发展步伐日益趋缓。
可以肯定地讲,东北三省经济若不振兴,中国的工业化与现代化必然大受影响,甚至难以实现。
因此,振兴东北三省经济是当今中国经济发展的大局,是全国人民的根本利益所在。
本文对东北三省的经济进行综合的比较分析，得到三个省各自的优势和劣势，为其各自的发展和东北三省合作提出合理的意见和建议，希望能够为东北三省的经济发展提供一定的帮助。
二、文献综述
（一）东北三省经济落后的原因
为什么自改革开放以来东北经济会明显相对落后呢?
各界人士纷纷探究其原因,提出了各式各样的论点。
其中,经济学界较有代表性的论点,主要有如下几种:
林毅夫和刘培林在南方周末上发表的文章《振兴东北要遵循比较优势战略》中提出了“结构说”。
该观点认为,东北经济改革开放以来之所以落后,原因是“受累于赶超战略所遗留下来的、缺乏市场竞争能力的产业、产品、技术结构”。
林木西和刘燕在中国经营报上发表的文章《“振兴东北”警惕新一轮赶超》上提出的两个观点，其一是“体制说”。
这种观点认为:
“东北问题的根子在体制”,因为“东北的计划经济最完善,体能最庞大,惯性也最大,要调整也肯定最难”。
其二是“国企比重过大说”。
这种观点认为:
“在国企问题上,东北得之于大也失之于大。
过去东北三省被称为共和国的长子,排到老大,就是靠这些大中型国有企业。
现在东北经济出现问题也在很大程度上因为他们”。
高广志、王淮志和冯雷在吉林日报上发表的《项目怪圈不破,老工业基础难兴———东北辽吉黑三省部分国企调查》提出了“项目怪圈说”。
这种论点认为,自改革开放以来,国家对东北也没少支持,但一提支持就上项目。
可项目建成后不是设备不行,就是没有流动资金和市场,企业时开时停,银行贷款无法偿还,还引发职工下岗一系列社会问题,形成“项目怪圈”。
他们认为“项目怪圈不破,东北老工业基地难兴”。
王朗玲和吴艳玲在当代经济研究上发表的《老工业基地国有企业管理创新的难点及对策》中提出了“东北人观念落后说”。
这种观点认为,“传统的国有企业机制与相应的观念直接影响着东北人”，“传统的管理思维方式依然在政府和企业中顽强起着作用”。
姜颖和付明通过模型建立得出的结论是：
人力资源对东北老工业基地经济增长速度的贡献率偏低。
为了进一步推动东北老工业基地的经济增长，我们应竭力加快人力资源向人力资本的转变。
这是因为，人力资源是一个宏观、概括性的范畴，具有层次性，既包括自然人力资源，即不经过任何形式的教育和培训就拥有的劳动能力，又称为简单劳动能力，还包括经过培训才能上岗，从事复杂劳动的劳动者的能力和知识；而人力资本只是人力资源中全部教育性投资的凝结，仅指从事复杂劳动的能力和知识。
在相同劳动力投入下，复杂劳动能比简单劳动创造更多的产出，从而更有效的促进经济的增长。
（二）东北三省经济发展的对策研究
潘石提出的观点是：
制约和影响东北三省经济发展的因素很多,最根本的有四大要素，即：
结构、体制、资本、人才。
调整结构并使之优化，是振兴东北三省经济的重要基础；深化体制改革，建立市场经济新体制，是振兴东北三省经济的根本保障；聚集资本，加大投资力度，是振兴东北三省经济的有效途径；汇集人才，重用人才，则是振兴东北三省经济的关键所在。
只有遵从物质利益规律，“四轮”联动，才能如“捷达”车一样驶入振兴东北三省的“快车道”。
黄泰岩,窦乐,杨洪波认为，东北三省经济要想振兴，必须走出一条新的发展路线。
第一，放弃全面赶超，实施重点突破。
第二，放弃单打独斗，实施区域内的产业整合。
第三：
放弃盲目做大，实施大中小产业组织的优化。
第四：
放弃自我封闭，实施区域的全面开放。
第五：
放弃自我中心，实施区域的宏观协调。
东北经济振兴的新思路、新举措，都是建立在区域经济一体化发展的基础上的，但实现区域经济一体化的前提是必须首先实现区域内“政府一体化”。
这种“政府一体化”不是要合并政府，组成新的区域政府，而是要求东北各省各级政府通力合作，构建新的区域经济宏观协调机制。
从这个意义上说，东北经济的振兴，关键在政府。
赵朴森认为东北三省经济的发展首先需要确定的是经济发展战略。
它包括区域经济发展战略、产业发展战略等以及与此相联系的技术引进与创新战略、人才发展战略等。
首先：
东北三省经济区域协调整合战略。
东北老工业基地的问题千头万绪,归根结底就是资源配置的低效率，为此:
第一，要打破省际、区域间的行政阻隔和地方壁垒,按照市场经济的原则统筹区域经济一体化进程，开放市场，促进要素的自由流动。
第二，要从东北区域战略的高度制定东北信息一体化规划、可持续发展规划、重大基础设施建设规划等发展战略。
第三，要从效率的角度重新考虑和规划产业布局。
对于同一产业内的国有企业，要进行国有资源的重组与联合，淘汰掉效率低的国有企业。
对于同一产业内的不同所有制企业，可以根据自愿的原则，采取资产重组和股份制等多种联合形式来达到资源优化配置的目标。
其次：
人才发展战略。
第一，提高收入和待遇标准。
第二，保护人才免受干扰。
第三，以建立在双方自愿基础上的合约形式作为人才“进入”与“退出”的约束条件。
最后:
产业发展战略。
东北老工业基地的再工业化或新型工业化，首先面临的是产业发展战略的选择。
纵观近代以来人类社会产业发展的历史，比较典型的产业发展战略主要有两种。
一是日本和亚洲“四小龙”选择的比较优势战略，二是苏联选择的赶超战略。
苏联的赶超战略被证明是失败的，而比较优势战略则取得了成功。
我们在吸收日本和亚洲“四小龙”的经验与苏联的教训的基础上，认为东北老工业基地的再工业化或新型工业化的产业发展战略，首先应当认清这一发展战略所处于的时代背景。
中国目前正处于社会转型和制度变迁的过程中，所以，东北老工业基地的产业发展战略首先要立足于社会转型与制度变迁的历史背景，将改革的时代精神贯彻其中。
其次，要正确识别那些真正具有市场竞争优势的重化工业部门，将其作为重化工业的产业发展重点，避免面面俱到的做法。
三、东北三省经济发展差距的因子分析
（一）东北三省的经济概况
自上个世纪80年代以来，历史上一度作为老工业基地的我国东北地区的经济地位在全国相对下降。
东北三省的发展速度，特别是工业和经济总量的增长率渐渐落后于全国平均水平。
下面将东北三省和北京、上海、江苏这三个经济发达地区进行比较。
简单的选取城镇家庭人均实际月收入和城镇家庭人均可支配月收入为指标进行比较，虽然这两个指标并不能完整的说明问题，但也能反应出部分问题。
数据见表1。
表1
城镇家庭人均实际月收入
城镇家庭人均可支配月收入
2008年12月（元）
2008年12月（元）
辽宁
15836
14393
吉林
13606
12829
黑龙江
12264
11581
北京
27678
24725
上海
29759
26675
江苏
20176
18680
（数据来源:
中经网）
数字对比不直观，下面用图表来更清晰的反应各指标间的差距。
图表见图1。
图1
由上图我们可以清晰看出，东北三省在经济上存在着一定的差距，表现为辽宁的各项指标最高，黑龙江最低。
而且，这三个地区和经济发达地区的差距更是非常明显，其中差距最大的是黑龙江和上海，差距达到了一倍之多。
从这个简单的例子我们可以看到东北三省和经济发达地区的差距有多么明显。
对于这个资源丰富，地理位置占有优势的地区来讲，是一个多么可悲的事实。
但是我们也应该看到，在东北这三个省中，辽宁的经济相对发达一些，与江苏的差距非常小，也就是说，辽宁发挥出了一定的优势，这也许值得吉林和黑龙江借鉴，又或者，可以以辽宁为龙头，带动整个东北三省的经济腾飞。
结合本文选取数据的特点以及其他相关的文章，本文选择用因子分析来进行研究，找到造成东北三省经济差距的原因和各个省的优势，以给出对策，使三个省都能发挥各自的优势。
（二）什么是因子分析
因子分析法是将各项指标归纳为一项或多项综合指标的一种多元统计方法。
多变量大样本资料无疑能为科学研究提供很多有价值的信息，但有时，有必要简化（降维）数据，即从多变量或大样本中选择少数几个综合独立的新变量或个案，用以反映原来变量的大部分信息。
数据简化（降维）分析中的因子分析能实现这个目的。
因子分析是从多个变量（指标）中选择出少数几个综合变量的一种降维多元统计分析方法，用以达到数据简化的目的。
在分析处理多变量问题时，变量间往往相关极为密切，使得观测数据所反映的信息有重叠，因此，人们希望能找出较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息，彼此之间又互不相关。
这些不可观测的少数几个综合变量称为公共因子或潜在因子。
因子分析可以根据用户选择的对象提取公因子方法与初始因子载荷矩阵的旋转方式，输出变量的特征值，方差百分比，累计方差百分比，旋转后的因子矩阵，碎石图，以及旋转因子空间成分图等。
（三）东北三省经济发展差距的因子分析
结合东北三省的特点以及其他相关文章的指标选取，本文选取人均国内生产总值、农业总产值、国际旅游收入、全社会固定资产投资总额、工业总产值、原煤产量、原油产量、天然气产量、钢产量共九个经济指标。
以上指标体系尽管并不能覆盖东北三省经济发展的所有方面，但基本反映了东北三省的经济运行情况。
由于选择了因子分析方法，所以数据选取了从1989年到2007年以保证因子分析的可行性。
详细数据见表2。
表2
年份
农业总产值
工业总产值
全社会固定资产投资总额
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
1989
109.87
86.61
111.48
1092.4
530.36
804.77
88.85
271.06
170.64
1990
146.2
135.3
178
1124.8
552.36
863.51
93.22
228.76
164.02
1991
158.3
129.4
170.9
1493.7
539.35
888.83
113.99
315.37
189.7
1992
176.1
138.9
199.9
1825.6
662.93
983.13
151.3
431.04
244.29
1993
250.3
174.63
235.36
2611.4
890.43
1233.1
248.29
710.92
330.55
1994
301.35
270.81
381.45
3221.1
1084.8
1609.8
288.61
866.49
404.94
1995
391.9
301.44
462.16
3544.3
1233.5
1951.3
320.27
865.49
517.62
1996
455.14
363.67
558.68
3354.6
1232.6
1967.7
362.99
881.67
568.64
1997
433.62
315.45
571.1
3644.9
1355.5
2141.9
361.17
986.62
669.86
1998
534.7
394.9
517.6
3147.9
1225.5
1739.7
431.8
1057.7
770.1
1999
510.9
388.4
460
3390.1
1366.9
1854.6
500
1119.5
751.7
2000
463.5
320.3
414.4
4249.5
1679.9
2460.9
603.5
1267.7
832.6
2001
503.1
405.9
450.6
4480.3
1876.7
2365.4
701.7
1421.2
963.6
2002
540.1
419.7
487.5
4888
2171.2
2487.6
834.2
1605.6
1046.2
2003
497.3
438.3
502.9
6113
2662.3
2910
969
2076.4
1166.2
2004
611.3
486.2
620.2
8463.7
3227.1
3812.5
1169.1
2979.6
1430.8
2005
640.1
518.1
718.6
10815
3792
4714.9
1741.1
4200.4
1737.3
2006
715.1
597
787.4
14168
4752.7
5440.2
2594.3
5689.6
2236
2007
837.5
641.5
971.9
18250
6486
6143.2
3651.4
7435.2
2833.5
表2续1
年份
原煤产量
原油产量
天然气产量
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
1989
0.498
0.244
0.7617
1092.4
342.24
5555.6
19.98
1.02
22.49
1990
0.510
0.361
0.8263
1124.8
356.7
5562.2
20.42
0.98
22.47
1991
0.52
0.26
0.85
1493.7
342.3
5562.3
20.55
1.26
22.73
1992
0.54
0.25
0.84
1825.6
344.06
5565.8
21.1
1.68
22.87
1993
0.56
0.24
0.73
2611.4
338.43
5590.5
20.78
2.05
22.28
1994
0.55
0.25
0.77
3221.1
332
5601
21.15
2.16
23.2
1995
0.56
0.26
0.79
3544.3
342.73
5601.5
21.12
1.83
25.91
1996
0.6
0.26
0.82
3354.6
373.6
5601.7
19.62
2.1
23.33
1997
0.59
0.27
0.85
3644.9
405.1
5609.2
19.14
2.95
23.49
1998
0.58
0.21
0.71
3147.9
397.07
5593.8
15.55
2.12
23.3
1999
0.48
0.16
0.62
3390.1
358.02
5450.5
14.28
2.4
22.35
2000
0.45
0.16
0.5
4249.5
348.46
5306.7
14.7
2.05
23.04
2001
0.45
0.18
0.57
4480.3
388.83
5161.1
14.71
2.05
22.03
2002
0.52
0.17
0.59
4888
477.01
5029.4
13.31
2.41
20.22
2003
0.59
0.2
0.67
6113
476.4
4840.1
13.28
2.32
20.96
2004
0.62
0.24
0.72
8463.7
478.89
4672.2
12.68
3.66
20.5
2005
0.64
0.27
0.95
10815
550.57
4516
11.72
5.4
24.43
2006
0.74
0.3
1.03
14168
680.35
4340.5
11.94
2.41
24.65
2007
0.63
0.34
1.01
18250
623.93
4169.8
8.72
5.22
25.5
表2续2
年份
国际旅游收入
人均国内生产总值
钢产量
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
辽宁
吉林
黑龙江
1989
54.7
3.35
5.27
2574
1635
1808
1206.8
95.72
65.22
1990
69
6
7
2698
1746
2028
1216.3
95.19
74.6
1991
86.2
8.59
8.81
2707
1718
2099
1262.5
99.65
83.64
1992
101.64
11.06
13.37
3254
2071
2433
1349.9
117.3
104.03
1993
116.55
11.1
13.09
5015
2868
2343
1413.3
125.18
117.5
1994
166.43
24.88
48
6103
3703
4427
1340
111
106
1995
189
41
61
6880
4414
5465
1335.8
93.76
115.93
1996
224
53
78
7730
5163
6468
1369.3
84.15
119.11
1997
260
59
105
8525
5504
7243
1354.9
88.41
139.01
1998
262
38
121
9333
5916
7544
1406.5
79.14
151.99
1999
304
45
148
10086
6341
7660
1492.2
77.5
169.94
2000
383
58
189
11226
6847
8562
1553.8
88.99
159.31
2001
463
76
250
12041
7640
9349
1660.7
93.64
200.56
2002
550
86
297
12986
8334
10184
1942.5
144.2
281.06
2003
454
66
244
14258
9338
11615
2227.8
165.69
381.62
2004
613
96
302
15823
11537
12449
2595.5
238.25
406.76
2005
738
120
340
18983
13348
14434
3059.1
247.73
462.01
2006
934
137
492
21788
15720
16195
3702.3
315.2
533.65
2007
1228
179
643
25729
19383
18478
4140.3
436.05
599.67
（数据来源：
中经网。
）
（四）数据处理过程
因选取指标较多，尺寸不一，且相互之间关系错综复杂，为尽量减少主观因素的影响，保证评价过程的客观性和科学性，采用因子分析法进行简化。
其基本步骤如下：
假定有m个地区，n项评价指标，则矩阵[Xij]m*n即为评价样本矩阵。
1．原始数据的标准化处理，即将统一变量减去其均值再除以标
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