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        我國省會城市和計劃單列市經(jīng)濟(jì)效益綜合評價

        2011-10-25 03:13:06溫蕾
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2011年8期
        關(guān)鍵詞:計劃單列市省會分析法

        □文/溫蕾

        我國省會城市和計劃單列市經(jīng)濟(jì)效益綜合評價

        □文/溫蕾

        本文采用一種提煉與概括數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計分析法——因子分析法,對我國36所省會城市和計劃單列市2008年的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了評價,并作出了聚類分析。

        經(jīng)濟(jì)效益;因子分析法;因子得分;聚類分析

        一、引言

        中心城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益反映了本市的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行潛力,也折射出其對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)拉動力。在我國,4個直轄市——北京、天津、上海、重慶,27個省、自治區(qū)的省會(首府)及5個計劃單列市——深圳、寧波、廈門、大連、青島共36個較大城市涉及到我國內(nèi)地全部31個省級行政單位,并在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面發(fā)揮著區(qū)域、次區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心的作用。本文就經(jīng)濟(jì)效益方面,對我國36個省會城市和計劃單列市(均含市轄縣)的發(fā)展進(jìn)行了綜合評價,所用的方法是多元統(tǒng)計中客觀賦予權(quán)重的方法——因子分析法。

        二、評價過程

        (一)數(shù)據(jù)的選取及方法說明

        1、數(shù)據(jù)選取說明。為使分析客觀、全面,本文以《2009年中國統(tǒng)計年鑒》中所列示的“省會城市和計劃單列市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)”作為評價的基礎(chǔ)指標(biāo),選取第一產(chǎn)業(yè)增加值(億元)、第二產(chǎn)業(yè)增加值(億元)、第三產(chǎn)業(yè)增加值(億元)、客運(yùn)量(萬人)、貨運(yùn)量(萬噸)、地方財政預(yù)算內(nèi)收入(萬元)、城鄉(xiāng)居民儲蓄年末余額(萬元)、在崗職工平均工資(元)等共八項(xiàng)指標(biāo)作為評價標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)槲覈哪觇b中沒有直接涉及“經(jīng)濟(jì)效益”的指標(biāo),為在經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)中剔除人口數(shù)量的影響,在此用人均值來代表經(jīng)濟(jì)效益,人口數(shù)量則用的是2008年、2009年《中國統(tǒng)計年鑒》中2007年年末人口(即2008年年初人口數(shù))和2008年年末人口的平均數(shù)。

        由此,得到的數(shù)據(jù)指標(biāo)為:x1為人均一產(chǎn)增加值(元)、x2為人均二產(chǎn)增加值(元)、x3為人均三產(chǎn)增加值(元)、x4為人均客運(yùn)量(人)、x5為人均貨運(yùn)量(噸)、x6為人均財政收入(元)、x7為年末人均儲蓄額(元)、x8為在崗職工平均工資(元)。

        2、評價方法。由于上述8個指標(biāo)對于評價經(jīng)濟(jì)效益的作用并非完全一致,因此需要對它們“賦權(quán)”以充分利用數(shù)據(jù)。為避免主觀賦權(quán)帶來的種種弊端,這里采用的是一種客觀賦權(quán)的方法——因子分析法,其核心思想是利用少數(shù)幾個公共因子來解釋較多變量間的復(fù)雜關(guān)系,具體說來就是:通過研究各變量之間的內(nèi)在關(guān)系,探求變量間的基本結(jié)構(gòu),找出能反映所有變量的少數(shù)幾個隨機(jī)變量,并用它們?nèi)ッ枋鲈甲兞恐g的相關(guān)關(guān)系,而上述“少數(shù)幾個隨機(jī)變量”是不可觀測的,將這些不可觀測的變量稱作“因子”,因子既可以將原變量所包含的信息中的大多信息(通常選取>85%的信息量)反映出來,又能夠揭示各變量之間的相互依存關(guān)系。同時,可以通過計算因子得分來看到每個城市在各個因子方面的表現(xiàn)。

        (二)分析過程

        1、因子分析。借助spss軟件,運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行因子分析,為使因子結(jié)構(gòu)更方便解讀,利用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),得到結(jié)果如表1所示。(表1)

        表1 提取的各因子的特征值及方差貢獻(xiàn)率情況(含因子旋轉(zhuǎn)前、后)

        在進(jìn)行因子分析時,通常要求提取的公共因子能夠解釋全部原始信息的至少85%,從表1可知,前四個特征值的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了85%,但由于第五個特征值與第四個特征值相差無幾,故這里選取五個公共因子,則它們的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了98.6%。使用因子旋轉(zhuǎn)可以更清晰地反映各個因子所代表的信息。(表2)

        從表2可以看出,因子1在指標(biāo)x1、x2、x6、x7上的因子載荷較大,因子 2 在指標(biāo)x8上的因子載荷較大,因子3在指標(biāo)x1上的因子載荷較大,因子4在指標(biāo)x4上的因子載荷較大,因子5在指標(biāo)x5上的因子載荷較大,故這五個因子可以分別命名為資本積累因子、收入因子、農(nóng)業(yè)因子、客運(yùn)量因子和貨運(yùn)量因子。由于各因子在各指標(biāo)上的載荷大小相差比較顯著,可以認(rèn)為此五個因子較好地解釋了八個評價指標(biāo)。spss軟件給出了每個城市在各個因子水平上的得分F1~F5。以旋轉(zhuǎn)后每個因子的方差貢獻(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率(98.6%)的比重為各因子的權(quán)重,計算各個城市在五個因子上的綜合得分F,并排序。表3呈現(xiàn)的是按照總得分排序,第1、10、20、30、36 名城市的情況,其余城市情況略。(表3)

        表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

        表3 36個城市在各個因子上的得分及排名

        2、將36個城市進(jìn)行聚類。為方便進(jìn)一步的解讀結(jié)果,現(xiàn)將36座城市分類。聚類分析是多元統(tǒng)計分析的一種方法,使用此方法有助于擺脫主觀分類的任意性。使用spss軟件,應(yīng)用ward法聚類,類間距離用blok法定義2,則將36個城市分為三類,如表4所示。(表4)

        表4 36座城市因子綜合得分的聚類結(jié)果

        三、結(jié)論及分析

        由上述分析可以看出,2008年我國36個省會城市和計劃單列市經(jīng)濟(jì)效益在此種排名系統(tǒng)下呈現(xiàn)以下特點(diǎn):

        1、中西部城市發(fā)展較快,但與東部差距依然巨大。將36個城市按照綜合因子得分平均分成三組,由表3的結(jié)果可知,經(jīng)濟(jì)效益綜合得分位列前12名的依次是:深圳、廣州、大連、上海、寧波、杭州、北京、廈門、呼和浩特、南京、青島、???。而倒數(shù)后12名的則依次是:西寧、蘭州、太原、重慶、西安、烏魯木齊、拉薩、貴陽、昆明、南昌、鄭州、南寧。從而可以看出,36個城市中前1/3全部為沿海開放城市,后1/3則全部是中、西部地區(qū)的城市。另外,對比9年前的各市排名可以發(fā)現(xiàn),進(jìn)步較大的城市中,呼和浩特、合肥和長沙進(jìn)步最大,分別前進(jìn)了18名、11名和9名,沈陽、大連和哈爾濱也分別前進(jìn)了7名、5名和5名,這說明國家近年來的中部崛起和振興東北等政策還是起到了效果,只是經(jīng)過30年的改革開放,東部地區(qū)的發(fā)展已經(jīng)建立起了明顯的優(yōu)勢,縱然近年來國家為了縮小中、東、西部的發(fā)展差距陸續(xù)出臺了很多政策,但先天的底子薄導(dǎo)致中、西部總體上在短時期內(nèi)很難躋身于第一發(fā)展集團(tuán)。

        2、先行城市發(fā)展優(yōu)勢明顯,二、三線城市經(jīng)濟(jì)效益落后明顯。由聚類分析可知,深圳的經(jīng)濟(jì)效益在全國一枝獨(dú)秀,而位于第三類的城市則集體呈現(xiàn)“人口眾多,拖垮效益”的特點(diǎn)——第三類的全部17座城市的地區(qū)生產(chǎn)總值占全部36座城市之和的比重均小于其人口占36座城市之和的比重(表5),重慶更是小了近10個百分點(diǎn)(9.19%),故控制人口數(shù)量和加大經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量是擺在這類城市面前的兩個同等重要的大難題。

        3、環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈核心城市發(fā)展效益明顯落后于珠江三角洲、長江三角洲。參與評分的城市中,珠江三角洲和長江三角洲的城市全部進(jìn)入前10名,而環(huán)渤海地區(qū)則只有北京和大連入圍前十。環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目前處于強(qiáng)極化效應(yīng)階段,各中心城市應(yīng)該具有較高的經(jīng)濟(jì)聚集度,而天津作為環(huán)渤海地區(qū)的“工業(yè)中心”,尚未能展現(xiàn)其較高的經(jīng)濟(jì)效益,主要與其底子較薄(F1排名第24)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益較低(F3排名第 28)、客運(yùn)量較少(F4排名第35)有關(guān)。天津作為毗鄰北京的老牌工業(yè)城市,在發(fā)展重點(diǎn)上開始與北京有所區(qū)分,工業(yè)效益較高是這些年來的體現(xiàn),但作為一個現(xiàn)代化的工業(yè)中心城市,其他因子方面的高效發(fā)展也是必不可少的。

        表5 第三類城市地區(qū)生產(chǎn)總值占全部36座城市的比重與人口比重的差值(按差距由大到小排序)

        (作者單位:石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院)

        [1]孫玉環(huán).35所省會城市及計劃單列市的經(jīng)濟(jì)效益綜合評價.統(tǒng)計與信息論壇,2001.9.

        [2]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析.科學(xué)出版社,2006.8.

        F12

        A

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