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摘要：利用因子分析我国各省份及自治区第三产业发展水平。第三产业的总量及所占比重是衡量一个国家或地区社会经济发展程度的重要标志，加快发展第三产业是促进市场经济发育，优化社会资源配置，提高国民经济整体效益的重要途径。
关键词：第三产业；因子分析法
第三产业是一个国家国民经济中的重要组成部分，发达国家的第三产业占国民经济的比重非常大，第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业，又称第三次产业。第三产业的总量及所占比重是衡量一个国家或地区社会经济发展程度的重要标志，加快发展第三产业是促进市场经济发育，优化社会资源配置，提高国民经济整体效益的重要途径。影响第三产业增加值变化的产业有：交通运输业，批发和零售业，住宿和餐饮业，房地产业，旅游业等。
一、实证分析
数据选取：
本文数据来自于中国国家统计局数据库，选择我国2016年共31个省和自治区的7个主要经济指标来作为每个省份第三产业经济发展状况的影响因素，其中具体变量设置为：
二、数据处理
（一）标准化
除去量纲对研究结果的影响，对数据标准化处理，结果如表1所示。
（二）各省份第三产业发展情况的因子分析
1.前期判断（KMO和Bartlett检验）
根据检验统计量的检验结果判断变量之间的相关性和偏相关性。KMO统计量检验变量间偏相关的大小，KMO统计值越接近于1，说明变量之间的共同因子很多，数据适合进行主成分分析，下表的检验结果显示KMO=0.725，说明该样本适合主成分分析。
Bartlett球形检验的原假设是变量间的相关矩阵为单位阵，即各变量之间具有高度相关性，下表的检验结果显示球形检验的概率值为0，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，也就是表明数据适合进行因子分析。
2.提取主成分
①总方差解释表
下表显示了各主成分解释原始变量总方差的情况。因为前两个主成分的累计贡献率达到84.614%，相对较高，并且从第三个主成分开始，特征值小于1。所以选择2个主成分，即将7维的问题降为2维进行处理分析。
②建立因子载荷矩阵
首先对提取的两个主因子分量建立原始因子载荷矩阵，然后对其进行结构调整简化，得到方差最大正交旋转矩阵。同时将指标值载荷矩阵中载荷较高的情况分为两类。由上表可知，第一个因子反映了亿元以上商品交易市场成交额、餐饮业企业主营业务收入、房地产开发企业主营业务收入、快递量这些指标包含的信息，根据其经济含义，可综合表示为直接经济影响因素，它对全部初始变量的方差贡献率为67.435%；第二个因子反映了客运量、货运量、旅客周转量这些指标包含的信息，根据其经济含义，可综合表示为间接经济影响因素，它对初始变量的方差贡献率为17.180%。
3.结果分析
将标准化处理后的各变量值代入到因子模型中，即可计算出两个因子的因子得分，将这些因子得分排序，获得因子得分表如下：
第一主因子得分排名前五的地区分别为：广东省、上海市、浙江省、江苏省、北京市。这些地区的零售业，房地产业，餐饮业，互联网业的发展都很好，北上广深四大市人才济济，这四个城市的经济发展全国名列前茅，根据我们的经验，这几个省的房价都非常高，每年旅游人数也非常多，而且近年来互联网的发展，支付方式的改变，人们的日常生活中网购活动十分频繁，很多的快递都是来自这5个地区，所以快递量多也是必然的。
第二主因子得分排名前五的地区分别为：河南省、湖南省、广东省、安徽省以及江苏省。这五个省份都是人口大省，河南，湖南，安徽地处中原，湖南连接广东省，广东省的产品要往内陆运输，大部分要经过湖南，同理安徽靠近江苏省和浙江省，江苏和浙江的商品运往内陆，大部分仍经过安徽。查阅资料可得，河南是铁路货运量最大的省；安徽省的公路运输量排名全国第一，水运货运量是超高速发展；广东、江苏的高铁很发达，城镇化人口比例较高，旅客大多选择铁路出行，故这两省的客运量很高，当然这两省的商品贸易很发达，货运量也非常大。将各省份在两个因子得分的基础上进行加权综合，得到综合得分，可以利用综合得分评价我国31个省份及自治区的第三产业经济发展水平。综合得分排名前五位的依次是：廣东省、浙江省、江苏省、上海市、北京市。这个排名与第一主因子排名大致一样，前五都是这5个省，综合排名中上海由原本的第二跳到了第四，因为考虑交通运输这一方面，直辖市仍然没法和江苏省、浙江省这种经济大省抗衡，故排名被挤后。有一点值得注意，河南省第三产业整体排名意外排到了第11名，河南省的第二主因子排名第一，在综合排名反而得分为负，说明河南省的第三产业发展内部发展不均衡，它的交通运输业很发达，而金融业，旅游业，房地产业，互联网金融业发展仍然不足，所以河南省现在要想提高第三产业的更快速发展，就要大力提高在金融业，旅游业，房地产业的发展力度，大力宣传本地旅游文化，吸引游客，便能带动住宿与餐饮业，旅游业，金融业的发展，从而会使河南省的第三产业经济发展进一步提高。剩余的省份综合得分均为负，可以明显看出全国存在严重的经济发展不均衡问题，所以这些省份可以以此为鉴，第三产业的发展中住宿与餐饮业，金融业，旅游业，房地产业的影响力度最大，所以排名靠后的省份抓住这一点，发挥本省的优势，提高第三产业经济发展，带动全国GDP的快速发展。
三、结论
东南沿海城市普遍较中西部地区第三产业发展水平高，全国呈现明显的发展不均衡问题。其次运用因子分析法，在因子载荷旋转，方差最大化条件下进一步提取方差贡献率共为84.614%的两个主因子，分别赋名为直接经济影响因素以及间接经济影响因素，同理对各因子得分以及综合得分排名分析可看出一线经济大省及直辖市第三产业发展水平普遍比其他地区高。为了缩小东西部地区发展差距，国家应首先扶持第三产业发展落后的地区，毕竟第三产业才是未来经济发展的重头戏；其次东南沿海发达省份以及国家一线城市应充分发挥带动作用，对口支援内陆地区经济发展水平。最后，第三产业发展落后的省份应该找出本省的天然优势，不断地放大优势来提高经济发展效率，推动全国整体第三产业的快速发展。
（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）
参考文献
[1]周天勇，张弥.我国第三产业发展方略[J].财经问题研究，2010（9）：3-7.
[2]杨凤娟.河南省第三产业发展状况及竞争力实证研究[J].河南大学学报（社会科学版），2014，54（5）：13-18.
[3]苏雪串.我国第三产业发展的特点及政策选择[J].云南财贸学院学报，2001，17（6）：21-24.
关键词：第三产业；因子分析法
第三产业是一个国家国民经济中的重要组成部分，发达国家的第三产业占国民经济的比重非常大，第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业，又称第三次产业。第三产业的总量及所占比重是衡量一个国家或地区社会经济发展程度的重要标志，加快发展第三产业是促进市场经济发育，优化社会资源配置，提高国民经济整体效益的重要途径。影响第三产业增加值变化的产业有：交通运输业，批发和零售业，住宿和餐饮业，房地产业，旅游业等。
一、实证分析
数据选取：
本文数据来自于中国国家统计局数据库，选择我国2016年共31个省和自治区的7个主要经济指标来作为每个省份第三产业经济发展状况的影响因素，其中具体变量设置为：
二、数据处理
（一）标准化
除去量纲对研究结果的影响，对数据标准化处理，结果如表1所示。
（二）各省份第三产业发展情况的因子分析
1.前期判断（KMO和Bartlett检验）
根据检验统计量的检验结果判断变量之间的相关性和偏相关性。KMO统计量检验变量间偏相关的大小，KMO统计值越接近于1，说明变量之间的共同因子很多，数据适合进行主成分分析，下表的检验结果显示KMO=0.725，说明该样本适合主成分分析。
Bartlett球形检验的原假设是变量间的相关矩阵为单位阵，即各变量之间具有高度相关性，下表的检验结果显示球形检验的概率值为0，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，也就是表明数据适合进行因子分析。
2.提取主成分
①总方差解释表
下表显示了各主成分解释原始变量总方差的情况。因为前两个主成分的累计贡献率达到84.614%，相对较高，并且从第三个主成分开始，特征值小于1。所以选择2个主成分，即将7维的问题降为2维进行处理分析。
②建立因子载荷矩阵
首先对提取的两个主因子分量建立原始因子载荷矩阵，然后对其进行结构调整简化，得到方差最大正交旋转矩阵。同时将指标值载荷矩阵中载荷较高的情况分为两类。由上表可知，第一个因子反映了亿元以上商品交易市场成交额、餐饮业企业主营业务收入、房地产开发企业主营业务收入、快递量这些指标包含的信息，根据其经济含义，可综合表示为直接经济影响因素，它对全部初始变量的方差贡献率为67.435%；第二个因子反映了客运量、货运量、旅客周转量这些指标包含的信息，根据其经济含义，可综合表示为间接经济影响因素，它对初始变量的方差贡献率为17.180%。
3.结果分析
将标准化处理后的各变量值代入到因子模型中，即可计算出两个因子的因子得分，将这些因子得分排序，获得因子得分表如下：
第一主因子得分排名前五的地区分别为：广东省、上海市、浙江省、江苏省、北京市。这些地区的零售业，房地产业，餐饮业，互联网业的发展都很好，北上广深四大市人才济济，这四个城市的经济发展全国名列前茅，根据我们的经验，这几个省的房价都非常高，每年旅游人数也非常多，而且近年来互联网的发展，支付方式的改变，人们的日常生活中网购活动十分频繁，很多的快递都是来自这5个地区，所以快递量多也是必然的。
第二主因子得分排名前五的地区分别为：河南省、湖南省、广东省、安徽省以及江苏省。这五个省份都是人口大省，河南，湖南，安徽地处中原，湖南连接广东省，广东省的产品要往内陆运输，大部分要经过湖南，同理安徽靠近江苏省和浙江省，江苏和浙江的商品运往内陆，大部分仍经过安徽。查阅资料可得，河南是铁路货运量最大的省；安徽省的公路运输量排名全国第一，水运货运量是超高速发展；广东、江苏的高铁很发达，城镇化人口比例较高，旅客大多选择铁路出行，故这两省的客运量很高，当然这两省的商品贸易很发达，货运量也非常大。将各省份在两个因子得分的基础上进行加权综合，得到综合得分，可以利用综合得分评价我国31个省份及自治区的第三产业经济发展水平。综合得分排名前五位的依次是：廣东省、浙江省、江苏省、上海市、北京市。这个排名与第一主因子排名大致一样，前五都是这5个省，综合排名中上海由原本的第二跳到了第四，因为考虑交通运输这一方面，直辖市仍然没法和江苏省、浙江省这种经济大省抗衡，故排名被挤后。有一点值得注意，河南省第三产业整体排名意外排到了第11名，河南省的第二主因子排名第一，在综合排名反而得分为负，说明河南省的第三产业发展内部发展不均衡，它的交通运输业很发达，而金融业，旅游业，房地产业，互联网金融业发展仍然不足，所以河南省现在要想提高第三产业的更快速发展，就要大力提高在金融业，旅游业，房地产业的发展力度，大力宣传本地旅游文化，吸引游客，便能带动住宿与餐饮业，旅游业，金融业的发展，从而会使河南省的第三产业经济发展进一步提高。剩余的省份综合得分均为负，可以明显看出全国存在严重的经济发展不均衡问题，所以这些省份可以以此为鉴，第三产业的发展中住宿与餐饮业，金融业，旅游业，房地产业的影响力度最大，所以排名靠后的省份抓住这一点，发挥本省的优势，提高第三产业经济发展，带动全国GDP的快速发展。
三、结论
东南沿海城市普遍较中西部地区第三产业发展水平高，全国呈现明显的发展不均衡问题。其次运用因子分析法，在因子载荷旋转，方差最大化条件下进一步提取方差贡献率共为84.614%的两个主因子，分别赋名为直接经济影响因素以及间接经济影响因素，同理对各因子得分以及综合得分排名分析可看出一线经济大省及直辖市第三产业发展水平普遍比其他地区高。为了缩小东西部地区发展差距，国家应首先扶持第三产业发展落后的地区，毕竟第三产业才是未来经济发展的重头戏；其次东南沿海发达省份以及国家一线城市应充分发挥带动作用，对口支援内陆地区经济发展水平。最后，第三产业发展落后的省份应该找出本省的天然优势，不断地放大优势来提高经济发展效率，推动全国整体第三产业的快速发展。
（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）
参考文献
[1]周天勇，张弥.我国第三产业发展方略[J].财经问题研究，2010（9）：3-7.
[2]杨凤娟.河南省第三产业发展状况及竞争力实证研究[J].河南大学学报（社会科学版），2014，54（5）：13-18.
[3]苏雪串.我国第三产业发展的特点及政策选择[J].云南财贸学院学报，2001，17（6）：21-24.