楊 苗 魏 峰

（安徽大學(xué)，安徽 合肥 230000）

一、引言

安徽省位于中國華東地區(qū)，與江蘇省，上海市和浙江省共同構(gòu)成了長江三角洲城市群，地理位置優(yōu)越。且安徽在經(jīng)濟(jì)方面，屬于我國中東部經(jīng)濟(jì)區(qū)，這就給安徽的各方面發(fā)展提供了良好的條件，是中國史前文明的重要發(fā)祥地。文化方面，安徽省擁有淮河，新安，廬州和皖江四大文化圈。所以，安徽擁有相當(dāng)好的地理條件和文化積累。

安徽省占地14.1萬平方公里，設(shè)有十六個地級市，2016年全省人口達(dá)到7027萬，是人口大省。隨著中國整體發(fā)展水平的不斷提升，安徽省各地級市也在飛速發(fā)展，但各地區(qū)發(fā)展速度不同。2016年安徽省國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值為24117.9億元,正在不斷向中等偏上收入發(fā)展，2017年安徽省GDP增速8.50%，GDP總量達(dá)27518.7億元，位居全國GDP總量排名第九，但人均GDP遠(yuǎn)達(dá)不到該水平。安徽省經(jīng)濟(jì)總量較大，但由于各地級市所依靠的發(fā)展因素不同，導(dǎo)致地區(qū)發(fā)展水平存在較大差異。

區(qū)域差異問題一直是我國的重點(diǎn)問題，目前，國內(nèi)已有許多學(xué)者對該問題作出研究,但是由于研究的區(qū)域、時期和選擇的指標(biāo)以及計量方法的不同，不同的學(xué)者得出的結(jié)論也有一定的差異，沒有形成一致的結(jié)論。對于區(qū)域發(fā)展差異的相關(guān)研究方法主要有基尼系數(shù)法、Theil指數(shù)法、時間序列法和因子分析法。在基尼系數(shù)法對區(qū)域差異的研究中，趙晨希、王合玲使用2002—2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過變異系數(shù)、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)分析新疆經(jīng)濟(jì)空間差異。揭示了南疆,北疆與南北疆之間的經(jīng)濟(jì)水平差異均存在一定程度的增加[1]。蔡安寧于2011年系統(tǒng)地計算了1978—2009年江蘇省縣域人均GDP的基尼系數(shù),并得出江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異總體上呈波動性的擴(kuò)大趨勢[2]。在Theil指數(shù)法對區(qū)域差異的研究中，張慶霖于2013年采用可分解的Theil指數(shù)定量評價了1996—2011年四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域間以及區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)差異演變過程。研究發(fā)現(xiàn)：安徽區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異一直呈現(xiàn)逐步擴(kuò)大趨勢[3]。在時間序列對區(qū)域差異的研究中，杜麗永、蔡志堅于2012年基于1952-2009年間的GDP數(shù)據(jù),采用隨機(jī)收斂和β收斂檢驗方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列檢驗,分析了中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的演進(jìn)趨勢[4]。在因子分析對區(qū)域差異的研究中，2008年，那書晨運(yùn)用因子分析、聚類分析等統(tǒng)計方法,對我國31個省、直轄市、自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人力資源的區(qū)域差異進(jìn)行了分析，并給出了協(xié)調(diào)發(fā)展政策建議[5]。2013年，馮學(xué)軍在選取了13個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)后，通過因子分析法綜合評估安徽和上海兩個地區(qū)1990年-2009年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，得出造成兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的主要原因，并提出協(xié)調(diào)兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的對策建議[6]。在對區(qū)域發(fā)展差異的研究中，還尚未有學(xué)者利用對應(yīng)分析對區(qū)域發(fā)展差異進(jìn)行探究，本文側(cè)重于利用主成分分析計算安徽省各地級市發(fā)展水平的綜合得分，分析地區(qū)發(fā)展差異，并通過對應(yīng)分析得出的散點(diǎn)圖的分布情況，找出影響地區(qū)發(fā)展差異的因素，分析地區(qū)發(fā)展與所選指標(biāo)的哪些指標(biāo)聯(lián)系較為密切，以此來對發(fā)展水平較低的地區(qū)提出發(fā)展建議。

二、指標(biāo)的選取

在構(gòu)建指標(biāo)體系時，首先應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的可得性和清晰性。只有數(shù)據(jù)容易獲得，研究才能進(jìn)行下去，沒有數(shù)據(jù)的研究是沒有意義的。其次，應(yīng)將指標(biāo)體系盡可能簡化，降低指標(biāo)間的相關(guān)性。復(fù)雜的指標(biāo)體系不僅不利于研究的進(jìn)行，而且容易造成研究的錯誤，所以，在選擇指標(biāo)時，應(yīng)盡可能全方位地選擇指標(biāo)。再其次應(yīng)考慮指標(biāo)的代表性。在選取指標(biāo)時，若要使指標(biāo)簡化，則所選取的指標(biāo)應(yīng)具有較強(qiáng)的代表性和典型性。然后，指標(biāo)的選擇應(yīng)該具有客觀性。毋庸置疑，近年來，我國社會經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，但客觀來講尚欠發(fā)達(dá)，我國目前正處于全面進(jìn)入小康社會的進(jìn)程中，但避免不了各地區(qū)達(dá)到小康的速度和質(zhì)量各不相同。因此，在地區(qū)經(jīng)濟(jì)的研究中，應(yīng)更多地關(guān)注影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的因素來盡可能縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異。最后，應(yīng)考慮構(gòu)建指標(biāo)體系的成本，盡可能在最少的成本下做出最大限度的研究，簡化指標(biāo)體系在一定程度上也降低了成本。

針對地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的問題，本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、教育與人力資源、交通及通訊、衛(wèi)生狀況四個方面，根據(jù)科學(xué)性、實(shí)用性、完備性和可行性的原則，選取了安徽省十六個城市的十七個指標(biāo)構(gòu)建安徽省各地級市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r指標(biāo)體系[7]。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)為建筑業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)總產(chǎn)值、地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額、旅游外匯收入、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、地方財政收入、城鎮(zhèn)居民家庭家庭年人均收支、農(nóng)村居民可支配收入、城市建設(shè)、城市固定資產(chǎn)投資額、項目投資建設(shè)總規(guī)模；教育與人力資源指標(biāo)為普通高等學(xué)校畢業(yè)生人數(shù)、科技活動人員、年末就業(yè)人數(shù)；交通及通訊指標(biāo)為私人車輛數(shù)；衛(wèi)生狀況指標(biāo)為衛(wèi)生機(jī)構(gòu)人員數(shù)。

三、方法的選擇

在對指標(biāo)篩選完畢以后，我們就要針對所選擇的指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的研究。在本次研究中，我們選擇的方法是多元統(tǒng)計方法中的主成分分析法和對應(yīng)分析法。通過以往的學(xué)習(xí)，我們了解到，在對多個變量進(jìn)行研究時，較多的變量往往會帶來研究的復(fù)雜性，而主成分分析法就是通過降維將多個變量綜合成少數(shù)幾個綜合變量，稱為主成分，對應(yīng)分析也是通過降維的思想從而達(dá)到簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的目的。本文利用主成分分析方法將涉及安徽省各地級市發(fā)展?fàn)顩r的十七個指標(biāo)降維，消除指標(biāo)間的多重共線性，提取出原始變量中的絕大部分信息，再利用對應(yīng)分析方法直觀的研究影響地區(qū)發(fā)展差異的因素。

四、數(shù)據(jù)的分析與處理

以安徽省統(tǒng)計局公布的2016年統(tǒng)計年鑒中的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，用SPSS軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)做主成分分析和對應(yīng)分析。

在KMO和Bartlett檢驗結(jié)果中，單側(cè)顯著性水平為0.0001，因此該模型適合因子分析。

根據(jù)數(shù)據(jù)解釋方差表以及選取主成分的原則是特征值大于一，則研究中宜選取兩個主成分，且前兩個主成分解釋了全部方差的92.088%，即包含原始數(shù)據(jù)的信息總量達(dá)到了92.088%，大于85%，這說明前兩個主成分代表原來17個發(fā)展指標(biāo)評價安徽省各城市經(jīng)濟(jì)已經(jīng)有足夠的把握。設(shè)這兩個主成分分別用F1，F(xiàn)2來表示。在SPSS操作中，將因子分析抽取中的因子的固定數(shù)量要提取的因子數(shù)確定為2，即可得成份矩陣的前2個特征根的特征向量，如下表所示。

根據(jù)主成分得分系數(shù)矩陣可以得出兩個主成分的線性組合，且可以得出除X4、X8、X11、X17對第二主成分貢獻(xiàn)較大，其余指標(biāo)對第一主成分的貢獻(xiàn)較大。所以，第一主成分主要刻畫了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)和教育指標(biāo)對地區(qū)發(fā)展的影響，且利用第一主成分來評價安徽省各地區(qū)發(fā)展水平已經(jīng)有74.421%的把握，所以經(jīng)濟(jì)和教育是反映地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的主要指標(biāo)。而第二主成分主要體現(xiàn)農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、年末就業(yè)人數(shù)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)和私人車輛擁有數(shù)對地區(qū)發(fā)展水平的影響。

依據(jù)F=aF1+bF2（其中a=74.421/92.088,b=17.667/92.088）,計算得出主成分綜合得分，即為在本文選取的指標(biāo)中，安徽省各地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的綜合水平。主成分得分和各城市發(fā)展?fàn)顩r排名如下：合肥市、蕪湖市、阜陽市、馬鞍山市、安慶市、蚌埠市、滁州市、宣城市、宿州市、六安市、亳州市、淮南市、銅陵市、淮北市、黃山市、池州市。

由綜合主成分排名可以看出合肥市經(jīng)濟(jì)狀況最優(yōu)，居于安徽省地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況排名之首，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平。這主要由于合肥市是安徽省的省會城市，發(fā)展機(jī)會更多，具有更好的政策優(yōu)勢，而且無論是科技、教育、交通還是醫(yī)療等方面都相對完善。這也在一定程度上帶動了地區(qū)的發(fā)展，使得合肥的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。在發(fā)展水平的綜合得分中，大部分地區(qū)的綜合得分為負(fù)，這并不表示地區(qū)的發(fā)展處于后退或者發(fā)展水平較差，而是這些地區(qū)較發(fā)展的平均水平較低。

根據(jù)對應(yīng)分析輸出結(jié)果可知，第一維和第二維的累積慣量比例占總慣量的95%，所占比例較大，即在對安徽省16個地級市所選的17個指標(biāo)的分析中，可以選取兩維對安徽省地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行對應(yīng)分析。

由輸出結(jié)果可以得出繪制最后疊加的散點(diǎn)圖所需的兩套坐標(biāo)。可以得出關(guān)于行變量的點(diǎn)坐標(biāo)表，如合肥（-3.389，0.009），蕪湖（-0.627,-0.515）等。同理，也可以得出關(guān)于列變量的點(diǎn)坐標(biāo)表，如地區(qū)生產(chǎn)總值（-0.937，-0.013）等。這些坐標(biāo)值為各城市和各指標(biāo)在散點(diǎn)圖中相應(yīng)的點(diǎn)，由此可以得到疊加散點(diǎn)圖，如圖所示。

圖1 對應(yīng)分析散點(diǎn)圖

由以上散點(diǎn)圖可知，安徽省合肥市、蕪湖市一類的發(fā)展?fàn)顩r較好的城市，其地區(qū)發(fā)展主要依靠科技、進(jìn)出口、教育、旅游、工業(yè)等經(jīng)濟(jì)狀況指標(biāo)和教育指標(biāo)；而宣城、池州之類的相對經(jīng)濟(jì)落后的城市，經(jīng)濟(jì)來源主要依靠農(nóng)林牧漁業(yè)、年末就業(yè)人數(shù)等指標(biāo)，居民收入偏低，城市發(fā)展緩慢。因此，為了均衡地區(qū)發(fā)展，地方政府可以在政策允許的情況下，發(fā)展科技，建設(shè)交通，提升教育水平，同時為本地區(qū)制造更多地發(fā)展機(jī)會，吸引和鼓勵更多高素質(zhì)人才回到自己的城市發(fā)展，為家鄉(xiāng)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

五、結(jié)論

本文采用主成分分析法和對應(yīng)分析法系統(tǒng)地分析了安徽省各地級市發(fā)展?fàn)顩r，我們知道，影響地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)很多，且各個指標(biāo)之間有可能具有一定的相關(guān)性，如果分別對各個指標(biāo)進(jìn)行分析研究，不僅帶來了分析的復(fù)雜性，而且會受到指標(biāo)之間相關(guān)性的影響，而主成分分析法就能很好的處理了這一問題。在主成分分析中，主成分是將原來的關(guān)于地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的多個指標(biāo)歸結(jié)為兩個綜合得到的，不僅剔除了原始數(shù)據(jù)中的重疊信息，消除了原始數(shù)據(jù)之間的多重共線性，還簡化了研究。而對應(yīng)分析較好的揭示了指標(biāo)與樣本的內(nèi)在聯(lián)系，將變量與指標(biāo)聯(lián)系起來，在同一個體系內(nèi)研究影響地區(qū)發(fā)展水平的多個指標(biāo)，從而以較小的代價提取了原始數(shù)據(jù)中較多的信息。在主成分分析和對應(yīng)分析中，我們進(jìn)行的每一步運(yùn)算都是通過科學(xué)的軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出的，所以，在一定程度上排除了人的主觀性，得到的結(jié)果相對客觀，使得得出的結(jié)論具有更高的可信度[8]。

在本次研究中，安徽省各城市發(fā)展水平的排名依次為合肥市，蕪湖市，阜陽市，馬鞍山市，安慶市，蚌埠市，滁州市，淮北市，宣城市，宿州市，六安市，亳州市，淮南市，銅陵市，淮北市，黃山市，池州市。合肥、蕪湖、馬鞍山一直以來都是安徽地區(qū)發(fā)展的領(lǐng)頭羊，合肥的地理及政策優(yōu)勢，蕪湖的第三產(chǎn)業(yè)，馬鞍山的工業(yè)，使得這些城市經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)。阜陽市在本次研究所選指標(biāo)中具有較高的綜合排名，阜陽市作為安徽省人口大市，經(jīng)濟(jì)總量較大，近年來安徽省經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也給阜陽帶來了更多的發(fā)展機(jī)會，為本地人口提供了許多就業(yè)崗位，使得阜陽市在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、金融業(yè)等各方面發(fā)展迅速。黃山、池州之類的經(jīng)濟(jì)狀況較差的城市，城市發(fā)展主要依靠旅游業(yè)，黃山景區(qū)和九華山景區(qū)是我國著名景區(qū)，每年都有大批游客慕名而來，這給當(dāng)?shù)鼐用駧砹耸杖?，但是其他方面發(fā)展相對滯后。

安徽省近年來處于中高速發(fā)展階段，各地級市的發(fā)展水平都有了顯著提高，但是，我們也應(yīng)看到在城市發(fā)展中并不是很完善的方面，每個城市在發(fā)展中還都有可以改善的方面。在本次研究中，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了極大的促進(jìn)作用，正如王啟仿在2004年的一次研究中提到的一樣，第一產(chǎn)業(yè)對區(qū)域發(fā)展差異的影響不大，第二產(chǎn)業(yè)是導(dǎo)致區(qū)域發(fā)展差距的第一因素，第三產(chǎn)業(yè)對地區(qū)差異的影響在不斷擴(kuò)大[9]。因此，提高城市技術(shù)水平、吸引外商投資、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高教育水平等都是發(fā)展各城市經(jīng)濟(jì)有效手段。朱勇，張宗益在2005年提出技術(shù)創(chuàng)新能力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率在0.8左右，我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)地區(qū)[10]。而對安徽省的各地級市而言，技術(shù)水平的差異同樣是造成地區(qū)發(fā)展差異的重要因素。吸引外商投資、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高教育水平其實(shí)也是在促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。外商投資會在一定程度上會帶來先進(jìn)的技術(shù)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提高經(jīng)濟(jì)和教育水平，接受過高等教育的人力資本對經(jīng)濟(jì)的增長具有較大的促進(jìn)作用。所以，在城市發(fā)展中，我們要勇于創(chuàng)新，加快發(fā)展，并且在發(fā)展中發(fā)現(xiàn)問題，及時解決，在實(shí)施公共政策時，應(yīng)具有針對性。我們應(yīng)緊跟國家的腳步，積極探索更多有利于提高地區(qū)發(fā)展水平的政策方針。