袁中玉 鄭傳行

摘 要：為探究我國民族自治區(qū)具體發(fā)展現(xiàn)狀，以五大民族自治區(qū)統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，采用主成分分析法展開研究。實(shí)證結(jié)果表明，人口和旅游業(yè)是我國民族自治區(qū)發(fā)展的重要因素：人口方面內(nèi)蒙古問題突出;旅游業(yè)方面新疆占優(yōu)勢、廣西發(fā)展不充分。另外，寧夏、西藏總體水平低下。

關(guān)鍵詞：民族自治區(qū);發(fā)展;主成分分析

中圖分類號：F127.8? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）15-0023-04

一、研究背景

我國是一個(gè)多民族國家，民族區(qū)域自治制度是我國歷史發(fā)展的產(chǎn)物，民族地區(qū)發(fā)展是中國發(fā)展的基石。隨著社會經(jīng)濟(jì)不斷增長，我國民族自治區(qū)域各個(gè)領(lǐng)域均取得了顯著成績，但與東部發(fā)達(dá)地區(qū)相比仍存在很大差距[1]，因此探究民族地區(qū)發(fā)展意義重大。民族自治區(qū)域發(fā)展的基礎(chǔ)體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、教育、旅游、醫(yī)療、社會保障等綜合方面，我國許多學(xué)者對其均有研究，但多偏向理論且僅針對其中某一方面展開研究[2～6]，維度單一缺少總體分析與對比，而且鮮有基于指標(biāo)體系的發(fā)展評價(jià)研究?；诖耍疚囊晕覈宕竺褡遄灾螀^(qū)為研究對象，采用主成分分析法，以各區(qū)統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，以期深入挖掘和對比各自治區(qū)的發(fā)展現(xiàn)狀及優(yōu)劣勢。

二、實(shí)證研究

1.評價(jià)對象。本文評價(jià)對象是我國五大民族自治區(qū)：內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、西藏自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理。實(shí)驗(yàn)以2017年各自治區(qū)統(tǒng)計(jì)公報(bào)、統(tǒng)計(jì)年鑒為數(shù)據(jù)來源，因其每年更新數(shù)據(jù)為上年的數(shù)據(jù)總結(jié)（即2018年統(tǒng)計(jì)2017年數(shù)據(jù)，2019年公布2018年統(tǒng)計(jì)），故數(shù)據(jù)時(shí)間節(jié)點(diǎn)為2017年。原始數(shù)據(jù)需要做簡單預(yù)處理：一是處理數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，采用SPSS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化功能;二是處理缺失值，同樣采用SPSS替換缺失值功能。

3.評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建。為使評價(jià)指標(biāo)體系具有全面綜合代表性，實(shí)驗(yàn)從人口、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、固定資產(chǎn)投資、國內(nèi)貿(mào)易、對外經(jīng)濟(jì)、交通和郵電、金融、居民收入消費(fèi)、教育、衛(wèi)生和社會服務(wù)等11個(gè)指標(biāo)構(gòu)建評價(jià)體系，并在一級指標(biāo)下進(jìn)一步選取26個(gè)二級指標(biāo)（Xi），具體（如表1所示）。

4.主成分分析。主成分分析是重新組合Xi得到新的i個(gè)成分并從中提取n個(gè)主成分（F）的一種濃縮信息量的方法。以特征值大于1為界限提取主成分，26個(gè)成分的特征值（如下圖所示），其中大于1的有成分1、2、3，遂取其為主成分F1、F2、F3。三者解釋方差百分比為65.283%、22.972%、8.115%，表示合計(jì)能夠解釋原數(shù)據(jù)96%的信息。

主成分與二級指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)（如下頁表2所示），范圍[-1，1]，絕對值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)。F1與常住人口（X1）、工業(yè)增加值（X7）、建筑業(yè)增加值（X8）、全社會固定資產(chǎn)投資總額（X9）等多種指標(biāo)相關(guān)性強(qiáng)，故定義為綜合因子;F2與出生率（X2）、自然增長率（X4）正相關(guān)性最強(qiáng)，定義為人口因子;F3與接待國內(nèi)外旅游者（X16）正相關(guān)系數(shù)最高（0.847），定義為旅游因子。

根據(jù)成分得分矩陣表3得三個(gè)主成分函數(shù)式如下：

F1=0.058X1-0.015X2+0.046X3+……+0.059X25+0.016X26（1）

F2=0.035X1+0.161X2-0.030X3+……-0.004X25-0.159X26（2）

F3=-0.012X1+0.011X2-0.282X3+……-0.019X25+0.059X26（3）

其中，F(xiàn)1、F2、F3代表三個(gè)主成分，X1，X2……，X26表示二級變量。

根據(jù)上述公式計(jì)算每個(gè)因子的得分，然后對每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，最后得出五大自治區(qū)的綜合評分，具體評分（如表4所示），廣西壯族自治區(qū)綜合發(fā)展排名第一，其次分別為新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、西藏。

三、結(jié)語

1.人口和旅游業(yè)是我國民族自治區(qū)發(fā)展的重要因素。旅游因子得分最低的廣西壯族自治區(qū)2017年生產(chǎn)總值為20 396.25億元，旅游業(yè)占比高達(dá)1/4，其他自治區(qū)旅游業(yè)占GDP比重也遠(yuǎn)高于東部發(fā)達(dá)城市。我國民族自治區(qū)人口增長迅速，2017年新疆人口增長率為11.4‰，西藏為11.05‰，廣西為8.92‰，寧夏為8.69‰，遠(yuǎn)高于國家平均水平。

2.廣西壯族自治區(qū)旅游因子（F3）得分最低，表明區(qū)域發(fā)展中旅游業(yè)占比較小，該自治區(qū)旅游資源豐富，但開發(fā)不充分、旅游產(chǎn)品單一、數(shù)量少，亟須加強(qiáng)。新疆維吾爾族自治區(qū)旅游因子得分最高（1.641），遠(yuǎn)超平均水平。其原因可歸為：一是新疆地域遼闊，區(qū)位條件獨(dú)特，旅游資源豐富，異域風(fēng)情濃厚，是我國旅游業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略區(qū);二是新疆是絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶上的重要節(jié)點(diǎn)，肩負(fù)著“一帶一路”的重要使命。內(nèi)蒙古自治區(qū)人口因子（F2）得分最低（-1.641），2017年人口出生率與自然增長率分別為9.47‰、3.73‰，居全國倒數(shù)第7位和第8位，人口流入趨勢不明顯，勞動年齡人口與知識型人才流出較多。寧夏回族自治區(qū)與西藏自治區(qū)總體得分偏低，由于歷史與地理環(huán)境等因素導(dǎo)致地區(qū)發(fā)展不平衡、經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)落后、發(fā)展受限，亟須政策扶持。

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Empirical Study of Chinas Ethnic Autonomous Region Based on Principal Component Analysis

YUAN Zhong-yu，ZHENG Chuan-xing

（School of Information，Guizhou University of Finance and Economics，Guiyang 550025，China）

Abstract：in order to explore the specific development status of Chinas ethnic autonomous regions.This paper constructs the evaluation index system based on the statistical bulletin data of the five ethnic autonomous regions，and adopts the principal component analysis method.The experimental results show that population and tourism are important factors for the development of Chinas ethnic autonomous regions：the population of Inner Mongolia is prominent;the tourism of Xinjiang is dominant and Guangxi is not fully developed;in addition，Ningxia and Tibet have a low level of overall development.

Key words：ethnic autonomous region;development;principal component analysis