趙 朝，潘 豫，劉冠群

(1.吉林大學(xué)東北亞研究院，吉林長春 130012；2.長春師范大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，吉林長春 130032；3.吉林省統(tǒng)計局，吉林長春 130051)

城市是地區(qū)發(fā)展的增長極，是生產(chǎn)要素的集聚中心。城市質(zhì)量關(guān)系到城市未來增長的潛力，并與城市人口的生活質(zhì)量休戚相關(guān)。目前學(xué)術(shù)界尚未形成統(tǒng)一的“城市質(zhì)量”概念，但已有大量學(xué)者對“城市質(zhì)量”展開研究。本文通過構(gòu)建城市質(zhì)量指標(biāo)體系，分別采用主成分分析方法和熵值法對吉林省市州城市質(zhì)量進行對比研究，以評估吉林省各市州城市質(zhì)量，并為城市未來發(fā)展提供思路。

1 城市質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)建

城市質(zhì)量可以全面、科學(xué)地反映城市一定時期包括經(jīng)濟社會、人文環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、科教文衛(wèi)等領(lǐng)域的綜合實力和發(fā)展?jié)摿?。本文綜合借鑒石賢光(2008)，郭源園、胡守庚(2012)等人的研究成果，以及北京國際城市發(fā)展研究院(IUD)提出的中國城市競爭力評價系統(tǒng)相關(guān)指標(biāo)，結(jié)合吉林省各市州實際情況，以指標(biāo)科學(xué)性、數(shù)據(jù)可得性為原則，選取“城市質(zhì)量”評價指標(biāo)如表1所示。

表1 “城市質(zhì)量”評價指標(biāo)體系

表1中共有16項指標(biāo)，基本可以涵蓋城市經(jīng)濟、文化、資源、公共服務(wù)等多個方面，通過《吉林統(tǒng)計年鑒》(2017)和《吉林省城市年報》(2016)，可獲取吉林省市州城市質(zhì)量指標(biāo)體系的相關(guān)數(shù)據(jù)，詳見表2。

表2 2016年吉林省市州城市質(zhì)量評定指標(biāo)①

2 基于主成分分析法的吉林省各市州城市質(zhì)量評估

主成分分析法是一種適用于通過降維方式將多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)不相關(guān)指標(biāo)的多元統(tǒng)計分析方法。依據(jù)《吉林統(tǒng)計年鑒》(2017)和《吉林省城市年報》(2016)抽取的城市質(zhì)量指標(biāo)數(shù)值，首先利用SPSS19.0對城市質(zhì)量指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化；其次，通過因子分析降維，固定提取兩個因子，得出旋轉(zhuǎn)成分矩陣(表3)。通過表3可知，提取出的因子從指標(biāo)特點來看大體可歸為兩類：一類是總量指標(biāo)因子，從規(guī)模上反映城市質(zhì)量；一類是平均指標(biāo)因子，從人均上反映城市質(zhì)量。這兩個因子的累計方差貢獻率分別為87.929%和93.215%，可以較大程度地反映原始數(shù)據(jù)信息(表4)。

表3 吉林省市州城市質(zhì)量旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表4 2016年吉林省市州城市質(zhì)量因子解釋的總方差

最后，通過成分得分矩陣和方差貢獻率計算出吉林省各市州的城市質(zhì)量(表5)。由于計算的經(jīng)濟質(zhì)量結(jié)果有負值，本文在不影響數(shù)據(jù)原貌的情況下，對城市質(zhì)量進行了一定程度的平移和放大。

表5 吉林省市州城市質(zhì)量測度結(jié)果(主成分分析法)

3 基于熵值法的吉林省市州城市質(zhì)量評估

熵的概念源于熱力學(xué)，是對系統(tǒng)狀態(tài)不確定性的度量。在信息理論中，信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量。信息熵越小，意味著信息的無序度越低，其信息效用值越大，指標(biāo)所占權(quán)重越大。根據(jù)此性質(zhì)，人們常常利用熵值法計算綜合指標(biāo)體系中各指標(biāo)所含信息有序程度，得到各個指標(biāo)的信息熵，進而確定權(quán)重，消除人為因素干擾，使評價結(jié)果更加科學(xué)合理。

依據(jù)上面的計算步驟，可計算出吉林省各市州城市質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重，如表6所示。

表6 吉林省市州城市質(zhì)量指標(biāo)權(quán)重(熵值法)

依據(jù)熵值法確定的權(quán)重，結(jié)合2016年吉林省各市州城市質(zhì)量評定指標(biāo)，可計算出吉林省各市州城市質(zhì)量，如表7所示。

表7 吉林省市州城市質(zhì)量得分(熵值法)

表8 吉林省市州城市質(zhì)量綜合排名對比

通過表8可知，利用熵值法和主成分分析對吉林省市州城市質(zhì)量評估，城市質(zhì)量排序大體相同，不同的是松原、白城和延邊州，其中延邊州位序差異不大，較大的排名變動體現(xiàn)在松原市和白城市。通過主成分分析法松原市排名第四位，通過熵值法計算降為第七位；通過主成分分析法白城市排名第七位，而通過熵值法計算升為第五位。這主要是因為熵值法對城市質(zhì)量指標(biāo)中“高校在校學(xué)生人數(shù)”賦權(quán)很高，占19.24%，因而通過熵值法的計算，延邊州(延邊大學(xué))、白城市(白城師范學(xué)院)高校在校人數(shù)指標(biāo)大幅拉升了城市質(zhì)量，這一方面體現(xiàn)了指標(biāo)選取的差異，另一方面充分反映了教育的重要性，城市質(zhì)量不單純只是經(jīng)濟增長的比較，更是城市軟實力的比較。只有充分重視教育，重視人才培養(yǎng)，才能讓城市發(fā)展更具有潛力。

4 結(jié)論與建議

城市質(zhì)量指標(biāo)體系的選擇直接關(guān)系到城市質(zhì)量的評價結(jié)果。本文選取的16項指標(biāo)較為全面地涵蓋了城市質(zhì)量的不同方面，但從主成分分析方法和熵值法的對比來看，兩種方法各有利弊。具體體現(xiàn)在：在賦權(quán)的過程中，主成分分析法通過降維僅對提取的因子給出方差貢獻率，無法直接判斷各指標(biāo)的權(quán)重；熵值法沒有降維提取因子，而是直接對指標(biāo)進行賦權(quán)，其中高校在校學(xué)生人數(shù)(權(quán)重19.24%)、金融機構(gòu)存款余額(權(quán)重12.39%)、全社會固定資產(chǎn)投資額(權(quán)重15.04%)和實際使用外資(權(quán)重10.15%)權(quán)重較高。

這在一定程度上給我們以啟示：首先，發(fā)展教育，重視人才。國家綜合實力的競爭來自于人才，城市綜合城市的競爭也來自于人才，城市現(xiàn)代化的根源是人的現(xiàn)代化，而人才的培養(yǎng)、居民素質(zhì)與理念的提升都離不開教育。所以,地區(qū)發(fā)展要重視人才、吸引人才、尊重人才。其次，搞活地區(qū)金融業(yè)。吉林省處于內(nèi)陸，發(fā)展滯后，近年來也存在著人才、資金外流的情況，極大地制約著地區(qū)經(jīng)濟增長。資金是經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，吉林省可以依托長吉圖開發(fā)開放先導(dǎo)區(qū)的政策優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢，增強域外聯(lián)系，吸引外部資金，搞活地區(qū)金融，為地區(qū)發(fā)展提供資金支持。最后，加快省內(nèi)多層次經(jīng)濟分中心的建設(shè)。從通過主成分分析法和熵值法計算出的城市質(zhì)量來看，吉林省除了省會長春外，其他市州經(jīng)濟實力相對較弱，尚未形成類似京津冀、長三角、成渝圈等多中心城市群。長春作為區(qū)域單一經(jīng)濟增長,極對其他市州的影響力較小。所以,應(yīng)通過交通運輸?shù)耐晟?、區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)的培養(yǎng)，加快形成相互影響、相互促進的中小城市群。

[注釋]

①表2中地區(qū)GDP、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、財政支出、社會消費品零售額、全社會固定資產(chǎn)投資額等數(shù)據(jù)來自吉林統(tǒng)計年鑒(2017)；實際利用外資、金融機構(gòu)存款(貸款)余額、客(貨)運總量、高校在校學(xué)生人數(shù)等數(shù)據(jù)來自2016年吉林省城市年報；人均城市道路面積、人均綠地面積、人均用水量和人均擁有圖書館藏量為2016年報數(shù)據(jù)與城鎮(zhèn)常住人口的比值。