繆炯

摘 要：基于江蘇省統(tǒng)計局發(fā)布的2015年江蘇省各城市國民經濟數(shù)據(jù)中選取的具有代表性的指標，通過主成分分析法對江蘇省13個城市的經濟發(fā)展水平進行評分和排序，用聚類分析法將各城市按照經濟情況的相似性分為四類城市，最后，結合主成分分析和聚類分析的結果，對江蘇省各城市的經濟發(fā)展現(xiàn)狀進行綜合評價與討論，并針對現(xiàn)狀，提出了相應的建議。

關鍵詞：主成分分析；聚類分析；經濟發(fā)展水平；評價

中圖分類號：F127 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）08-0017-04

引言

我國幅員遼闊、地域廣大。不同區(qū)域的資源與環(huán)境稟賦情況有較大的差異，這也導致不同地區(qū)間的經濟發(fā)展水平的差異較大。自科學發(fā)展觀提出以來，如何促進區(qū)域經濟的協(xié)調發(fā)展成為一項重要的命題，相關研究也越來越得到重視。而想要通過制定適合的政策來統(tǒng)籌區(qū)域經濟的協(xié)調發(fā)展，就必須對區(qū)域經濟發(fā)展的水平做出合理的評價，根據(jù)實際情況，找出區(qū)域經濟發(fā)展水平不均衡的關鍵癥結，對癥下藥[1]。本文將結合江蘇省區(qū)域經濟發(fā)展的現(xiàn)狀，選取反映2015年江蘇省13個地級市經濟發(fā)展水平的主要統(tǒng)計指標，運用主成分分析和聚類分析的方法對江蘇省各地級市的經濟發(fā)展的基本狀況進行綜合評價，從而分析江蘇省各地級市經濟發(fā)展的總體情況以及彼此間的差異，并對其今后的發(fā)展提出若干建議。

一、指標的選取及評價體系的建立

在選取合適的評價指標以建立評價體系時，既要考慮能夠反映經濟總量的指標，也要考慮反映經濟質量的指標?；诖?，本文共選取了11項指標，構成了江蘇省各城市經濟發(fā)展水平的評價體系。這11項指標分別反映了城市經濟發(fā)展水平的三個方面，具體如下。

（1） 綜合經濟實力指標：地區(qū)生產總值（X1）、公共財政預算收入（X2）、城鎮(zhèn)固定資產投資（X3）、工業(yè)總產值（X4）。

（2） 人民生活水平指標：人均GDP（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均生活消費支出（X7）、人均儲蓄存款（X8）。

（3） 對內對外經濟指標：社會消費品零售總額（X9）、凈出口總額（X10）、實際外商直接投資（X11）。

根據(jù)上述指標，將2015年江蘇省各市的指標值列入表中，得到表1的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

二、數(shù)據(jù)處理方法及過程

（一）統(tǒng)計方法

本文采用了主成分分析和聚類分析兩種方法，對江蘇省各市的經濟指標進行分析。主成分分析是一種通過降維技術把多個變量把多個變量化為少數(shù)幾個主成分的統(tǒng)計分析分析方法，這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息[3]。

聚類就是將數(shù)據(jù)對象分組成為多個類或者簇，使得同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象之間具有較大的差別[4]。

（二）提取主成分和公因子

使用SPSS 20.0軟件進行數(shù)據(jù)處理，用方差最大法進行正交旋轉，使成分負載向0和1兩極分化。計算主因子分值采用回歸法。

表2是因子分析后提取主成分的結果，在本例中，有兩個成分的特征值是大于1的，他們的累計方差貢獻率為94.547%，即兩者合計能解釋94.547%的方差，完全符合我們的需要。所以我們將成分1和2提取出來作為主成分，抓住最關鍵的因素，而其余成分包含的信息較少，所以舍去。

（三）因子旋轉

由于提取公因子無法得到最好的分析結果，所以通過因子的旋轉來獲得更好的解釋，如表3。

從表3可以看出，第一主成分在地區(qū)生產總值、公共財政預算收入、城鎮(zhèn)固定資產投資、工業(yè)總產值、社會消費品零售總額、進出口總額、實際外商直接投資等指標的載荷較大，這些都是主要反映一個地區(qū)經濟總量的指標，所以在本例中我們將第一主成分定義為“經濟總量因子”；第二主成分在人均GDP、居民人均可支配收入、居民人均生活消費支出、人均儲蓄存款等指標上具有較大的載荷，這是反映人民生活水平的指標，因此可以將第二主成分定義為“生活水平因子”。

（四）得分及排名

通過spss得出了各個城市的因子得分，用各城市因子1和因子2的得分乘以相應的方差的算術平方根，得出13座城市的主成分1和主成分2的得分，再結合各主成分得分，通過各主成分的方差貢獻率占兩個主成分總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總求出綜合得分[5]：

（五）聚類分析

為了驗證因子分析的正確性，我們進一步利用SPSS軟件再對已選定的第一主成分和第二主成分得分進行聚類分析。本次聚類采用系統(tǒng)聚類法，距離測度采用平方Euclidean距離，得到系統(tǒng)聚類分析的譜系圖（圖1）

三、結果分析與結果討論

（一）結果分析

根據(jù)表4，通過各城市的兩個主成分得分、綜合得分及其排名，結合系統(tǒng)聚類分析的結果，我們發(fā)現(xiàn)，江蘇省的13個城市可以較為詳細地劃分為以下四類。

第一類僅有蘇州一個城市?？梢钥闯觯K州市的綜合得分遙遙領先于其他城市，在構成指標體系的11項指標中，有9項指標排名全省第一，綜合得分也是遙遙領先。

第二類城市有兩個，為南京和無錫。從11項指標中我們可以看到，大部分指標，南京市和無錫市都分別占據(jù)了第二或第三，可見這兩座城市的經濟發(fā)展水平在省內僅次于蘇州市；從綜合得分看，這兩座城市的得分也分列二、三名。

第三類城市有五個，分別是常州、南通、揚州、鎮(zhèn)江、泰州。這五座城市均為江蘇省內的沿江城市，有一定的經濟基礎與經濟實力，各項經濟指標均位于省內中游水平。

第四類城市有五個，分別是徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷。這五座城市全部是蘇北城市，經濟發(fā)展水平相對較為落后，從綜合各項得分看與其他城市差距明顯。

（二）結果討論

從以上的分析結果，我們可以就江蘇省各城市經濟發(fā)展水平的情況得出以下結論。

1.各城市間的經濟發(fā)展水平差距較大。放眼全國來看，江蘇省的各城市之間的發(fā)展差距已經屬于比較小的，但是，光從數(shù)據(jù)分析的結果來看，即使是省內差距相對較小，江蘇省各城市間經濟發(fā)展水平的差距依然十分明顯。

2.經濟發(fā)展水平的南北差異明顯。從分類結果我們可以發(fā)現(xiàn)，第一、第二類城市，即蘇州、南京、無錫，均為蘇南發(fā)達城市，蘇北五市則全都在第四類城市中。可見，目前江蘇省的總體情況依然是南部經濟強于北部，且經濟發(fā)展水平呈現(xiàn)由南向北遞減的趨勢。

3.通過對城市間分類的進一步細化仍可發(fā)現(xiàn)城市間的同異。如第一、第二類的三座城市可以歸為一類，即蘇南核心城市，這三座城市普遍具備雄厚的經濟實力，在全國范圍內也是名列前茅的。第四類的五座蘇北城市則可再細分為兩類，其中，徐州、鹽城兩座城市地域廣大、人口眾多，它們較其他三個蘇北城市在發(fā)展上更具優(yōu)勢，具體體現(xiàn)在這兩個城市在經濟總量因子的得分和綜合得分都排在全省6、7位；而第四類城市中的其他三個：連云港、淮安、宿遷三市則在各項指標上排名墊底，與其他城市相比落后較多。

四、對策及建議

根據(jù)以上分析結果，我們對江蘇省經濟發(fā)展提出以下建議。

（一）充分發(fā)揮蘇南核心城市的輻射作用，帶動周邊城市共同發(fā)展

從分析結果來看，蘇南的蘇州、南京、無錫三市的經濟實力在省內處于領先地位。而在2016年4月22日《第一財經周刊》發(fā)布的最新版“新一線”城市名單中，江蘇省的以上三個城市均成功入圍。作為省內的領頭羊，這三個城市應當進一步發(fā)揮輻射作用。江蘇省內存在著較為明顯的發(fā)展梯次，目前第一、第二類的三個城市都在進行產業(yè)升級與轉型，一些轉移的產業(yè)進入到第三、第四類城市中則會給這些城市的經濟發(fā)展帶來新的活力。所以，應進一步做好省內資源的合理配置，從而實現(xiàn)先發(fā)展的帶動后發(fā)展的，最終實現(xiàn)全省綜合實力的提升。

（二）加快沿江一體化的進程，推進蘇中融入蘇南

近些年來，隨著交通越來越便利，蘇南與蘇北的聯(lián)系也越來越緊密，在這一過程中，南通、泰州、揚州這三個沿江城市獲益最多，相比其他蘇北城市發(fā)展更快，加上在地理上位置的相似，這三座城市從廣義的“蘇北”脫離，被稱為“蘇中”。盡管如此，蘇中與蘇南發(fā)達城市的差距依然較大。因此，應當從加強交通設施建設著手，完善城際間的交通運輸環(huán)境，尤其是完善沿江以及跨江的交通線路，科學規(guī)劃區(qū)域內部的產業(yè)布局，強化城市間的產業(yè)聯(lián)系，促進省內沿江城市的一體化發(fā)展，堅實推進蘇中城市融入蘇南。

（三）進一步加強對蘇北城市發(fā)展的支持力度，努力打造蘇北中心城市

從統(tǒng)計數(shù)據(jù)和分析結果來看，蘇北城市的經濟發(fā)展水平同蘇南，甚至蘇中相比都仍有明顯差距。所以，應進一步加強對蘇北的政策支持，推動蘇北繼續(xù)保持快速健康發(fā)展。此外，由于蘇北五市與蘇南五市在地理上相隔較遠，所以，亟須在蘇北五市范圍內打造一個中心城市，帶動蘇北整體發(fā)展。

參考文獻：

[1] 張超鋒，張斌儒.基于因子分析的我國區(qū)域經濟發(fā)展水平實證研究[J].生態(tài)經濟：學術版，2014，（1）：167-170.

[2] 江蘇省統(tǒng)計局.江蘇統(tǒng)計年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2016.

[3] 呂文廣.甘肅農業(yè)現(xiàn)代化進程測度及特色農業(yè)發(fā)展路徑選擇研究[D].蘭州：蘭州大學，2010.

[4] 毛嘉莉.聚類K-means算法及并行化研究[D].重慶：重慶大學，2003.

[5] 朱蕾.長三角城市的經濟實力評價——基于主成分聚類分析方法的實證研究[J].時代金融，2012，（9）：188.

[責任編輯 柯 黎]