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        基于組合評價法的縣域經(jīng)濟發(fā)展綜合評價
        ——以遵義市為例

        2020-03-24 06:42:52丹,汪
        國土與自然資源研究 2020年1期
        關(guān)鍵詞:遵義市縣域指標(biāo)

        韋 丹,汪 磊

        (貴州大學(xué)公共管理學(xué)院,貴州貴陽550025)

        引言

        改革開放以來,中國經(jīng)濟發(fā)展迅速,但也明顯表現(xiàn)出區(qū)域發(fā)展的不平衡性。從空間層面來看,全國層面由1990年的東西部差異,南北差異,沿海與內(nèi)陸的差異,省域?qū)用媸呛暧^尺度研究逐步微觀化到地級市和縣域的經(jīng)濟差異研究[1]。自2002年起縣域經(jīng)濟被納入到國家經(jīng)濟建設(shè)改革的范疇中后,縣域經(jīng)濟發(fā)展日益成為經(jīng)濟地理學(xué)和區(qū)域經(jīng)濟學(xué)的研究熱點。縣域經(jīng)濟是國民經(jīng)濟的重要組成部分,縣域面積占全國陸地面積90%以上,人口70%上,經(jīng)濟總量占50%以上,因而整體國民經(jīng)濟要想健康、穩(wěn)定發(fā)展,縣域經(jīng)濟是基礎(chǔ)[2]。從研究對象上看,縣域經(jīng)濟的研究大部分偏向東部沿海地區(qū)和中部的河南等發(fā)達(dá)地區(qū),但鮮見對西部經(jīng)濟發(fā)展較慢的地區(qū)的縣域經(jīng)濟進行研究,對貴州境內(nèi)的研究更是鮮見。近年來,遵義市經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁,城鎮(zhèn)化速度迅猛,對縣域經(jīng)濟發(fā)展差異的研究具有很強的重要性和緊迫性。在已有的研究成果上,從評價指標(biāo)體系看,在指標(biāo)上多采用人均GDP來度量社會經(jīng)濟發(fā)展水平。事實上,僅采用GDP單項指標(biāo)來衡量社會經(jīng)濟發(fā)展水平不足以全面刻畫經(jīng)濟的綜合發(fā)展?fàn)顩r,用單指標(biāo)評價縣域經(jīng)濟的發(fā)展水平和狀況存在很大的局限性;從評價方法上看,在縣域經(jīng)濟發(fā)展綜合評價研究中應(yīng)用廣泛是綜合指數(shù)分析法,比較成熟的賦權(quán)方法有主成分分析[3]、因子分析法[4]、層次分析法[5]、德爾菲法[6]、突變級數(shù)法[7]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[8]、聚類分析法[9]和TOPSIS[10]等。根據(jù)已有的研究成果,關(guān)于縣域經(jīng)濟發(fā)展綜合評價大多采用單一的評價方法,但是這些方法在運用上存在著一定的缺陷,如主觀賦權(quán)法層次分析法和德爾菲法,這類方法的客觀性較差。主成分分析因子分析、及TOPSIS屬于客觀賦權(quán)法,但是因子分析在快速提取主成分時,不可避免地會造成信息的流失,且損失的信息與指標(biāo)數(shù)量成正相關(guān),主成分分析法給定的權(quán)重與數(shù)據(jù)自身的質(zhì)量高度相關(guān),TOPSIS法則將各個評價指標(biāo)的權(quán)重均等化[6]。因此文章將選取主成分分析—聚類分析組合評價模型,實現(xiàn)二者之間的優(yōu)勢互補,從而提高縣域經(jīng)濟發(fā)展評價的精確性和有效性,即將主成分分析的結(jié)果(提煉出少數(shù)幾個主分量)作為聚類分析的輸入,一方面通過主成分分析實現(xiàn)有效降維、消除提煉出主成分之間的線性相關(guān);另一方面,借助聚類分析可以從更大的空間尺度分析不同類別之間的差異性[11]。有助于從宏觀層面分析縣域之間的空間差異,為推進遵義市縣域經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論參考。

        1 研究區(qū)概況

        遵義位于貴州省北部,南倚貴陽市,北臨重慶市,西邊與四川省接壤,遵義市地區(qū)生產(chǎn)總值僅次于省會貴陽市,穩(wěn)居貴州省地區(qū)生產(chǎn)總值第二。自遵義到重慶高速公路及高鐵開通后,在未來的發(fā)展中遵義市將積極融入一小時重慶經(jīng)濟圈,有效利用在貴陽、重慶之間的紐帶優(yōu)勢,發(fā)展特色生態(tài)農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)。近幾年,遵義市地區(qū)生產(chǎn)總值持續(xù)增長。但遵義市各個地區(qū)發(fā)展不協(xié)調(diào),存在很大的空間差異,為直觀、準(zhǔn)確的了解地區(qū)差異性,對遵義市的縣域經(jīng)濟綜合發(fā)展水平進行評價,有助于了解當(dāng)前遵義市縣域經(jīng)濟的空間格局,為解決縣域經(jīng)濟差異的對策提供輔助參考作用。

        2 數(shù)據(jù)來源

        文章所構(gòu)建的遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系所采用的截面數(shù)據(jù)主要來源于貴州省統(tǒng)計局、遵義市統(tǒng)計局以及各縣域政府職能部門公布的官方公報或年鑒:《貴州省2018年統(tǒng)計年鑒》和《遵義市2018年統(tǒng)計年鑒》。

        3 指標(biāo)體系的構(gòu)建

        由于影響縣域經(jīng)濟發(fā)展的因素具有多樣性和復(fù)雜性的特征,為了合理、科學(xué)地評價縣域經(jīng)濟綜合發(fā)展水平,根據(jù)指標(biāo)選取的全面系統(tǒng)性、可操作性等原則,并參考劉玉等[7,12,13]縣域經(jīng)濟指標(biāo)評價體系,由于數(shù)據(jù)的收集問題,對指標(biāo)體系作稍微的修改。從縣域經(jīng)濟發(fā)展水平、投資消費水平及人民富裕水平三個方面共選取11個指標(biāo)來反映遵義市14個區(qū)縣的經(jīng)濟發(fā)展情況。具體評價體系見表1。該指標(biāo)主要包括人均 GDP(X1)、GDP 密度(X2)、人均財政一般預(yù)算收入(X3)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比(X4)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比(X5)、人均社會消費品零售總額(X6)、全社會人均固定資產(chǎn)投資(X7)、人均貸款余額(X8)、城鄉(xiāng)居民人均儲蓄存款(X9)、城鎮(zhèn)人均純收入(X10)和農(nóng)民人均純收入(X11),其中人均GDP以及GDP密度通過原始數(shù)據(jù)計算而來,即人均GDP是了解和把握一個國家或地區(qū)的宏觀經(jīng)濟運行狀況的有效工具,常用于經(jīng)濟發(fā)展中衡量經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo),GDP密度表示縣域單位面積上經(jīng)濟活動的效率和土地利用的密集程度。

        表1 遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

        4 遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展評價過程

        4.1 主成分分析的過程

        文章以SPSS20.0為軟件基礎(chǔ),采用主成分分析—聚類分析組合評價模型對遵義市縣域經(jīng)濟綜合發(fā)展水平進行評價。為全面、系統(tǒng)反映研究區(qū)實際情況,選取的評價指標(biāo)體系從不同維度反映遵義市縣域經(jīng)濟實際發(fā)展情況,各指標(biāo)的量綱和數(shù)量級不同,因此在做主成分分析之前必須對其進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除量綱差異和數(shù)量級的影響。同時得到了指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣R(表2)。由相關(guān)系數(shù)矩陣可知,指標(biāo)之間既存在正負(fù)相關(guān)也存在強弱相關(guān),且部分指標(biāo)之間相關(guān)性很強,如ZX3與 ZX1、ZX9與ZX1之間的相關(guān)系數(shù)為0.97,說明指標(biāo)之間所攜帶的信息有很大的重疊,若直接用于分析,會因為多重共線性導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。ZX1表示的是原始指標(biāo)X1經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后所得到的對應(yīng)變量,表中其他指標(biāo)的含義也是如此。

        由軟件計算可得KMO統(tǒng)計值為0.651,表明指標(biāo)體系的整體相關(guān)程度很高,Bartlett球形檢驗顯著性P<0.0001,表明樣本數(shù)量充足,相關(guān)系數(shù)矩陣R為非單位矩陣,故可以實施主成分分析。矩陣特征值與累計貢獻(xiàn)率如表3所示,提取前2個主成分即提取了樣本85.261%的數(shù)據(jù)信息(前2個特征值的累計貢獻(xiàn)率為85.261%)。提取的2個主成分的成分得分系數(shù)矩陣如表4所示,其中F1、F2分別表示第1、2個主成分。

        表2 各評價指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣

        前2個主成分的得分表達(dá)式分別為:

        通過主成分分析,在損失較小信息量的條件下,將原始指標(biāo)降維成數(shù)量偏少的2個主分量,即主成分F1、F2。以主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進行加權(quán)匯總,得出各市土地生態(tài)安全綜合得分F,即:

        將各市的樣本數(shù)據(jù)代入上述2個表達(dá)式,可得出各市的綜合得分F,以綜合得分F的大小進行排序,得出遵義市14個區(qū)縣的綜合排名(表5)。

        4.2 聚類分析的過程

        傳統(tǒng)的聚類分析由于無法消除評價指標(biāo)之間的相關(guān)性而導(dǎo)致聚類結(jié)果誤差較大,以上述提煉的2個主成分F1、F2的分析結(jié)果作為聚類分析的輸入(F1、F2之間線性無關(guān))來消除這一缺陷,運用SPSS中的聚類分析模塊,對遵義市14個區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展情況進行聚類分析,得到遵義市14個區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展聚類分析的譜系圖(圖1)。從實證分析的結(jié)果來看,聚類分析的類別結(jié)果與主成分分析的結(jié)果高度吻合,即在主成分分析結(jié)果中綜合得分排在前3位的是紅花崗區(qū)、仁懷市以及匯川區(qū),聚類分析中第一類的是紅花崗區(qū)、仁懷市以及匯川區(qū)。聚類結(jié)果與主成分的結(jié)果完全一致,從實證的角度表明文章所構(gòu)建的主成分—聚類組合評價模型具有較高的科學(xué)合理性,從遵義市區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展的情況來看,組合評價模型的分析結(jié)果與近年來遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展實際高度相符。

        表3 矩陣特征值與累計貢獻(xiàn)率

        表4 成分得分系數(shù)矩陣

        由圖1可知,將遵義市14個縣域經(jīng)濟發(fā)展評價結(jié)果聚成3類比較合適。主成分綜合得分排在第1、2、3位的紅花崗區(qū)、仁懷市、匯川區(qū)聚為第Ⅰ類(綜合得分最高且均在7分以上);將播州區(qū)、赤水市聚第Ⅱ類(綜合得分大于0);其他縣域余慶縣、綏陽縣、桐梓縣、習(xí)水縣、鳳岡縣、道真縣、正安縣、務(wù)川縣、湄潭縣聚為第Ⅲ類(綜合得分小于0)。空間分布如圖2所示。其中,第Ⅰ類屬于經(jīng)濟相對發(fā)達(dá)地區(qū);第Ⅱ類屬于欠發(fā)達(dá)地區(qū);第Ⅲ類屬于經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū)。

        表5 各縣域經(jīng)濟發(fā)展的綜合得分

        圖1 基于主成分聚類遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展譜系圖

        圖2 遵義市縣域經(jīng)濟發(fā)展空間分布圖

        5 結(jié)果分析

        由表5和圖1對比分析可知,將遵義市14個縣域經(jīng)濟綜合評價結(jié)果劃分為相對發(fā)達(dá)地區(qū)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)3種類型。聚類分析的結(jié)果與綜合排名完全一致。其中紅花崗區(qū)、仁懷市、匯川區(qū)屬于經(jīng)濟相對發(fā)達(dá)地區(qū);播州區(qū)、赤水市屬于經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū);湄潭縣、余慶縣、綏陽縣、桐梓縣、習(xí)水縣、鳳岡縣、道真縣、正安縣、務(wù)川縣屬于經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū)。

        第Ⅰ類中,從主成分得分來看,紅花崗區(qū)、仁懷市、匯川區(qū)在F1上的得分都非常高,他們的區(qū)位條件和資源優(yōu)勢都明顯好于其他地區(qū),從經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r來看,仁懷市經(jīng)濟總量大,GDP總量位列全市第一。獨特的自然環(huán)境、氣候條件和優(yōu)越的水資源使仁懷市釀酒業(yè)對經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)大。紅花崗區(qū)、匯川區(qū)作為遵義市政治、經(jīng)濟、文化中心、交通樞紐以及歷史名城使得轄區(qū)內(nèi)的紅色旅游、節(jié)假日旅游和鄉(xiāng)村旅游持續(xù)升溫,推動旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進一步加快,為拉動紅花崗區(qū)和匯川區(qū)經(jīng)濟發(fā)展提供動力,在大力發(fā)展旅游業(yè)的同時也帶動其他產(chǎn)業(yè)的增長,以致加大第三產(chǎn)業(yè)對地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn),2017年紅花崗區(qū)、匯川區(qū)第三產(chǎn)業(yè)占比達(dá)到58%和47%。因此此類地區(qū)要繼續(xù)利用和發(fā)揮比較優(yōu)勢,爭取在全國的縣域經(jīng)濟排名中向前跨越。

        第Ⅱ類屬于經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū),由表5可知,赤水市和播州區(qū)的綜合得分(2.27、1.24)遠(yuǎn)低于第Ⅰ類中的三個地區(qū),赤水市和播州區(qū)經(jīng)濟發(fā)展處于遵義市的中間水平,他們的比較優(yōu)勢是區(qū)位條件和自然資源相對豐富一些,因此,利用好資源是提升其發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵??梢愿鶕?jù)區(qū)內(nèi)自然資源以及歷史沿革開展特設(shè)旅游,如赤水市被列為全國第八個、貴州第二個世界自然遺產(chǎn)地,先后獲得了“中國優(yōu)秀旅游城市”、“國家級生態(tài)示范區(qū)”、“國家生態(tài)市”等殊榮,被譽為“中國最美麗的地方”,且赤水區(qū)位優(yōu)越,交通水陸空兼?zhèn)?,大力發(fā)展旅游業(yè)及配套產(chǎn)業(yè)促進現(xiàn)代旅游業(yè)的發(fā)展。在二三產(chǎn)業(yè)方面,播州區(qū)實行著力促進轉(zhuǎn)型,夯實工業(yè)強區(qū),大力投入對鋁加工產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園的基礎(chǔ)建設(shè),打造區(qū)域旅游和商貿(mào)物流平臺,如烏江古村落旅游、茍壩紅色文化等景區(qū)以及黔北物流新城大數(shù)據(jù)展示中心、電商快遞倉庫等投入使用。

        第Ⅲ類屬于經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū),包含遵義市9個縣域,由表5可知這一類地區(qū)在F1和F2均為負(fù)值且綜合得分也遠(yuǎn)低于第Ⅰ類和第Ⅱ類地區(qū)。主要原因在于這9個縣域沒有突出的區(qū)位條件和優(yōu)勢的自然資源環(huán)境,并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也不夠合理,具體表現(xiàn)為:九個縣域巖溶地貌發(fā)育典型,巖石裸露分布廣泛;以高原、丘陵為主要類型的地勢地貌以及耕地坡度大分布小塊且廣,不利于集中連片種植,這就導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)受資源的限制發(fā)展的空間有限。對于第二和第三產(chǎn)業(yè)來說,九個縣域在第二、三產(chǎn)業(yè)上的占比不高,主導(dǎo)地位不明顯,導(dǎo)致這類地區(qū)經(jīng)濟不發(fā)達(dá)且2017年正安縣還未脫貧。

        6 結(jié)論

        在已有關(guān)于縣域經(jīng)濟發(fā)展綜合評價中幾乎都存在著數(shù)據(jù)收集困難、評價指標(biāo)數(shù)量多、指標(biāo)權(quán)重易被稀釋等諸多問題,而本研究僅采用少量具有代表性的11項指標(biāo)進行分析,得到的分析結(jié)果不僅兩種方法結(jié)論高度一致,同時還與遵義市經(jīng)濟發(fā)展實際情況高度相符,表明文章構(gòu)建的評價指標(biāo)體系具有科學(xué)合理性。此外,現(xiàn)有的經(jīng)濟發(fā)展綜合評價多采用單一評價方法展開,無法避免由單一評價方法帶來的局限性。文章采用主成分分析和聚類分析的組合模型,充分利用主成分分析法的降維原理提取少數(shù)幾個之間線性無關(guān)的主分量,在將該上述幾個主分量的分析結(jié)果作為聚類分析的數(shù)據(jù)輸入,在使用較少指標(biāo)的前提下極大地提高了對經(jīng)濟發(fā)展綜合評價的精度。結(jié)果表明:本研究使用主成分分析與聚類分析二者結(jié)合所得的分析結(jié)果高度一致,同時還與遵義市經(jīng)濟發(fā)展實際情況高度相符,從客觀上證實了主成分分析法與聚類分析組合評價模型的科學(xué)合理性,可為其他地區(qū)開展經(jīng)濟發(fā)展綜合評價提供方法上的借鑒。但是,經(jīng)濟發(fā)展是一個動態(tài)的發(fā)展過程,在之后的研究中應(yīng)結(jié)合時間維度動態(tài)分析經(jīng)濟發(fā)展的演化過程。

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