上海经济增长影响因素的因子分析.docx

上海经济增长影响因素的因子分析 作者简介杨红丽（1978-），女，江西上饶人，上海水产大学经济管理学院教师，经济学硕士，研究方向：产业经济分析。 下载 摘要 本文采用基于时序立体表的因子分析法对上海经济发展过程进行实证分析，通过考察各因素对上海经济增长的贡献率提取出经济增长的主要推动因素。 关键字因子分析法；经济增长因素；产业结构变迁；技术进步 中图分类号F061.2文献标识码 A文章编号1002-736X(2007)08-0104-03 一、引言及文献回顾 位于东部沿海开放带的上海是近年来我国最具发展潜力的大都市，是长江三角洲都市圈的增长极核城市，对周边城市起着重要的辐射作用。上海作为区域经济的龙头老大，19922005年每年经济平均增幅达到18%，在整个长三角经济增长中的火车头作用已经相当明显，为了进一步加快上海及其周边城市的发展，有必要对上海经济增长因素作一个全面的分析。 在进行分析之前，笔者将对以往的相关文献做一个简单的回顾：19931999年间研究上海经济增长方式转变的文章非常多（上海经济发展研究所“发展报告”课题组，1993；肖林，1996；赵斌，1999等），主要讨论三次产业结构调整对经济增长的影响，探讨如何通过增长方式从粗放型向集约型转变实现上海经济从数量增长到质量提高的转变。2000年以后，探讨上海经济增长影响因素的范围有所增加，其中有两篇文章涉及技术进步对上海经济增长的贡献（程工，1999），也有文章讨论了外商直接投资对上海经济增长的贡献（汪立鑫、曹江，2000）、失业与上海经济增长的关系（袁志刚、龚玉泉，2001）以及上海经济增长与需求之间的关系（陈凯，2002）。以往的这些文献只是就增长的某一个因素展开讨论和分析，没有比较各种影响因素对上海经济增长的贡献。因而也就无法从整体上把握上海经济增长中的主次要因素。鉴于此，本文采用数量经济学中的因子分析法对上海经济增长的各种因素进行全面的分析。 二、理论基础和研究方法概述 （一）增长理论的概述 传统的新古典主义经济增长理论强调资本积累的作用，把储蓄率和投资率对经济起飞的影响看得极为重要。在经典的“索罗模型”（Solow，1956，1988）中，只要保证资本的积累，所有国家或地区无论其初始的人均收入存在多大的差异，都最终会趋于收敛。这一思想导致很多发展中国家都把促进资本积累作为发展经济的首要任务。但是后来大都陷入诸如日益加深的城乡贫困化、旷日持久的高通货膨胀，以及经济结构失衡和国有企业效率低下的困境之中。随着分析技术的进步和经济思想的创新，经济增长理论取得了突破性的进展。其中罗默（Romer，1986）和卢卡斯（Lucas，1988）做出了开创性的贡献，其后涌现出一大批新经济增长的文献。这些文献将人力资本、技术进步、分工演进、规模报酬递增、不完全竞争等因素引入增长模型，从而使增长理论在理论的严格性和对现实世界的解释方面前进了一大步。 （二）因子分析法的概述 因子分析法是主成分分析法的推广和发展，它能够将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。因子分析法和主成分分析法有很多相似之处，但是在因子分析中如果因子载荷矩阵的结构不够简化时，可以对它实行变换以达到简化目的，使新的因子具有更鲜明的实际意义。 （三）指标选取的理论依据 本文在经济增长指标的选取上充分考虑了最新增长理论的新观点，并且结合我国特有的政治体制等因素，力求指标体系能够简明、综合地反映经济增长过程（见表-1）。 1无论新古典增长理论还是新经济增长理论模型都会考虑劳动力（L）和资本积累(K)两个因素。本文选取城市总人口（X1）反映劳动力指标， GDP收入使用额（X2）、积累率（X3）和储蓄率(X4)作为资本积累的反映指标。 2罗默模型将技术进步内生化，认为发达国家中的技术是由研究开发（R&D）的推动而不断进步的。因此本文选取R&D年投入经费(X8)来反映技术进步指标。 3卢卡斯模型（1988）、罗默模型（1990）、琼斯模型（1995）等引入人力资本要素，将技术进步内生化，认为不同经济中劳动力会有不同的教育水平和工作技能。这里笔者选取高校在校学生(X7)作为反映人力资本的指标。 4另外本文还综合考虑我国特有的一些国情如制度因素以及对外开放政策。由于制度变迁以及意识形态的转变对我国产业结构的影响非常大，为了反映这一情况，笔者选取工业总产值和第三产业增加值反映我国转型经济制度下产业结构变迁对上海经济增长的影响。此外改革开放也是这些年来对我国各地区经济影响非常大的政策和举措，笔者用基础建设投资(X5)和外商直接投资(X6)反映投资主体结构的变化。 三、上海经济增长的实证分析 采用上海19782005年的数据资料构成一个数据表，用SPSS软件的因子分析法进行分析，得到特征值和贡献率（见表-2）。 公共因子的贡献率表示该公共因子反映原指标的信息量，累计贡献率表示相应几个公共因子累计反映原指标的信息量。从表-2中可以看到，前两个公共因子的累计贡献率达到93.411%，即前两个公因子已经可以反映原指标93.411%的信息量。因此，上述指标可以综合地由Y1和Y2两个公共因子来表示并可得到两个公共因子的特征根所对应的特征向量（见表-3），但是由于初始的特征向量典型代表变量不是很突出，容易使因子的意义含糊不清，不便于对因子进行解释，为此须对因子载荷矩阵进行旋转，以达到简化结构的目的，使各变量在某单个因子上有高额载荷，而在其余因子上只有小到中等的载荷。本文采用的旋转方法是方差最大正交旋转。表-4就是正交旋转以后得到的载荷矩阵。 表-4中的系数为旋转因子载荷估计值，其统计意义就是变量与因子的相关系数。依据这一点，对表-4进行分析可以看到，所有变量上的载荷都是正数，这说明以上十个变量和经济增长都是成正相关关系，即它们都是促进经济增长的原因。由于第一公因子的贡献率就高达83751%，通过对第一公因子上各变量的载荷分析，找出上海经济增长的主要影响因素。从表-4中可以看到第2、4、8和10变量在因子Y1上有高载荷，这表明，以上四个变量是影响上海经济增长的主要因素，他们分别是GDP使用额、储蓄、R&D年投入经费、第三产业增加值，这些因素分别反映城市的物质积累、产业结构和科技创新能力。由此可以看出上海经济高速发展的原因主要在于：第一，上海通过多年的积累已经具备经济起飞的前提条件；第二，政府不断加大对高新技术的支持，通过科技经费的投入加快上海创新能力的提高；第三，恰逢国际产业转移的大好时机，外商直接投资的涌入促进上海三次产业结构不断优化、升级。 另外，第二公因子的贡献率为9.660%，也能较好的反映原指标的信息量。从表-4中可以看到Y2上只有一个变量X3有很高的载荷，变量X3是积累率，它反映了上海可持续发展的动力以及整个上海经济发展的后劲。 四、小结 通过分析发现，上海经济增长的主要影响因素是产业结构的升级和城市技术进步或科技创新能力的提高。正如经典的增长理论中所说的那样，产业结构的升级被新制度经济学家们看成是经济增长的制度保证；而技术进步和科技创新则一直被认为是经济增长的引擎，是一个城市拥有持续竞争力的重要保证。 改革开放以来，特别是1990年开发、开放浦东之后，三次产业结构的比重出现了一个转折点，在支柱工业得到加强的同时，第三产业迅速发展，投资结构不断趋于合理。90年代以后上海金融保险、房地产和社会服务业的比重飞速上升，第三产业行业内部结构不断得到升级。第三产业是未来上海经济增长的核心，为使上海发挥比较优势成为远东国际金融中心和国际贸易中心，必须进一步加快上海金融、保险、物流等服务业的发展。 另外，上海近年来在科技创新方面的投入也在不断增加，投资的主体逐步趋于多元化和国际化。但是，上海在今后仍然需要进一步加快加深国际技术交流和开放，提升上海在国际上的科技竞争力，加强对第二产业中高新技术产业的技术支持，使产业结构进一步优化升级；促进科技创新主体的多元化