李茂林，劉春蓮，吳顯春(凱里學(xué)院旅游學(xué)院，貴州凱里556000)

貴州省經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異分析

李茂林，劉春蓮，吳顯春
(凱里學(xué)院旅游學(xué)院，貴州凱里556000)

運用統(tǒng)計學(xué)中的主成分分析法和聚類分析法對貴州省9個地級市(州)的社會經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)行綜合測度和分析。結(jié)果表明:貴州省區(qū)域經(jīng)濟和社會發(fā)展水平的空間分布表現(xiàn)出極不平衡，少數(shù)民族聚居區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展明顯落后于其他地區(qū)。文章認(rèn)為，要充分發(fā)揮省會城市貴陽的增長極優(yōu)勢，通過主要交通干線輻射帶動其他地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。

經(jīng)濟發(fā)展;差異;貴州;主成分分析法;聚類分析法

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡是區(qū)域經(jīng)濟學(xué)重要課題之一。改革開放以來，我國三大地帶之間經(jīng)濟發(fā)展差距引起國內(nèi)外專家學(xué)者和政府部門的關(guān)注。貴州作為一個不臨邊、不靠海的內(nèi)陸省份，經(jīng)濟發(fā)展相對落后，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值僅相當(dāng)于全國平均水平的2/3，不到東部地區(qū)平均水平的40%。近年來，貴州省在經(jīng)濟總量規(guī)模、經(jīng)濟增長速度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面都取得較好成效，2012年從GDP增長速度來看在全國排名第二，但貴州省經(jīng)濟總量小，人均水平僅為19710元，在全國排名末位。貴州不僅省域經(jīng)濟落后，還由于自然資源稟賦、交通區(qū)位條件、社會經(jīng)濟基礎(chǔ)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策等條件的差異，致使省內(nèi)各地區(qū)之間經(jīng)濟的發(fā)展存在明顯的差異。本文根據(jù)貴州省2013年的社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料，運用因子分析方法，對貴州省經(jīng)濟發(fā)展差異進(jìn)行實證分析，并在此基礎(chǔ)上提出促進(jìn)貴州省經(jīng)濟健康、持續(xù)發(fā)展的建議。

1　研究方法

1．1研究單元

本文以貴州省的地級市(州)作為貴州省區(qū)域經(jīng)濟差異格局演變分析的基本單元。《貴州統(tǒng)計年鑒2013》中貴州省行政區(qū)劃分為貴陽市、六盤水市、遵義市、安順市、畢節(jié)市、銅仁市和黔西南布依族苗族自治州、黔東南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州。

1．2經(jīng)濟指標(biāo)體系的選擇

國內(nèi)外學(xué)者從不同側(cè)面、不同尺度對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)行了研究，所采取的區(qū)域經(jīng)濟差異測度的指標(biāo)、方法各有不同。綜合各學(xué)者的研究，本文選用2012年貴州省社會經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)因子10項作為分析的依據(jù)。所選取的指標(biāo)有:生產(chǎn)總值(X1)，人均生產(chǎn)總值(X2)，鄉(xiāng)村從業(yè)人員(X3)，固定資產(chǎn)投資總額(X4)，居民人均儲蓄年末余額(X5)，社會消費品零售總額(X6)，每千人口擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(X7)，旅游總收入(X8)，農(nóng)村居民人均純收入(X9)，公路里程(X10)。以上所有數(shù)據(jù)來自《貴州統(tǒng)計年鑒2013》以及各地(州)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

1．3評價方法

1．3．1主成分分析法

地理系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng)。在經(jīng)濟地理學(xué)研究中，多變量問題無疑會增加分析問題的難度與復(fù)雜性，主成分分析法可以在研究各個變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上用較少的新變量代替原來較多的變量，而且使這些較少的新變量盡可能地多保留原來較多變量所反映的信息。［1］

從數(shù)學(xué)角度來說，主成分分析是一種降維處理技術(shù)，即是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計方法。它的計算步驟如下:①計算相關(guān)系數(shù)矩陣;②計算特征值與特征向量;③計算主成分貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)率;④計算主成分載荷。

表1　標(biāo)準(zhǔn)化后變量

1．3．2聚類分析法

聚類分析也稱為點群分析，它是研究多要素事物分類問題的數(shù)量方法。其基本原理是根據(jù)樣本自身的屬性，用數(shù)學(xué)方法按照某種相似性或差異性指標(biāo)，定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系，并按照這種親疏關(guān)系程度對樣本進(jìn)行聚類。

2　貴州省各市(州)經(jīng)濟和社會發(fā)展分析

2．1主成分分析過程

將選取的10項指標(biāo)建立原始矩陣，為了避免各市(州)經(jīng)濟和社會發(fā)展的10項指標(biāo)數(shù)據(jù)分析中受各變量的不同量綱的影響，需采用SPSS軟件對分析的變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)據(jù)(見表1)。

表2給出了每個變量共同度的結(jié)果，從該表可知，用于因子分析的變量共同度都較高，都在0．8以上，這表明變量中的大部分信息均能被因子所提取，說明因子的分析結(jié)果是有效的。表3是用SPSS軟件計算出的特征值、貢獻(xiàn)率以及累積貢獻(xiàn)率，它是因子貢獻(xiàn)率和提取主因子的結(jié)果，其中只有X1、X2的特征值大于1，其特征值分別為7．274、2．165，其方差貢獻(xiàn)率分別72．737%、21．648%。二者累積貢獻(xiàn)率為94．385%，用它們可共同解釋原始變量總方差的94．385%。在因子分析中，累積貢獻(xiàn)率大于等于85%的幾個主成分就可代表原來多個指標(biāo)的絕大多數(shù)信息進(jìn)行綜合評價。因而這兩個主成分所代表的信息量已能充分地解釋并提供原始數(shù)據(jù)所能表達(dá)的信息，所選取的這兩個主成分能作為評價各地級市經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)。采用方差最大旋轉(zhuǎn)法得到旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣(見表4)。

由因子載荷矩陣表4可以看出，第一主成分與X1、X2、X4、X5、X6、X8、X9有較大正相關(guān)。這些變量幾乎包含了經(jīng)濟發(fā)展的主要指標(biāo)，綜合性很強，說明第一主成分在一定程度上代表該區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平。第二主成分在X3、X7上具有較大載荷，這兩個經(jīng)濟指標(biāo)反映的是鄉(xiāng)村人口就業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。［2］

表2　公因子方差

表3　解釋的總方差

計算各市(州)在第一、二主要成分的得分，若一個區(qū)域在某一個主成分上的得分為正，則意味著這一區(qū)域的該主成分在平均發(fā)展水平以上;反之，得分為負(fù)則表明在平均水平以下。按照SPSS軟件計算出貴州9市(州)經(jīng)濟發(fā)展的兩項主成分(FAC1_ 1、FAC2_1)的得分情況，定義綜合主成分得分F= 72．737%*FAC1_1+21．648%*FAC2_1，它是兩個主成分的線性組合，反映了各市(州)經(jīng)濟發(fā)展水平。綜合主成分得分越高，說明該地區(qū)的經(jīng)濟實力越強，各地綜合得分及排名結(jié)果見表5。首先，從各市(州)在第一主成分得分與排名的情況來看，貴陽市、遵義市、畢節(jié)市、六盤水市的整體經(jīng)濟實力相對較強，安順市與黔西南州整體經(jīng)濟實力相對較弱。其次，從各市(州)在第一主成分得分與排名的情況來看，畢節(jié)市、遵義市和黔東南州在鄉(xiāng)村從業(yè)人員及交通基礎(chǔ)設(shè)施方面實力較強，而貴陽市、安順市和六盤水市實力較弱。最后，從各市(州)的綜合得分與排名情況來看，貴陽市的綜合得分最高，說明其綜合實力最高。而安順市綜合得分最低，且綜合得分大于0的除貴陽市之外只有遵義和畢節(jié)市，說明只有3個市綜合實力在貴州地區(qū)的平均水平之上。反之，有6個市(州)綜合得分小于0說明其綜合發(fā)展水平在貴州地區(qū)的平均水平之下。［3］

表4　旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表5　各市(州)主成分得分(2012)

2．2聚類分析

聚類分析是將物理或者抽象對象的集合分成相似的對象類的過程。本文以各市(州)的FAC1_1、FAC2_1為變量進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，找出不同地級市的類型異同。利用SPSS軟件系統(tǒng)聚類功能，采用最短距離法，為了控制變量，采用平方Euclidean距離，得到樹狀圖(見圖1)。

圖1　最短距離法聚類圖

由圖1可以看出，貴州省各市(州)經(jīng)濟和社會發(fā)展可以劃分成4類:①貴陽市，單獨成一類;②遵義市和畢節(jié)市為一類;③六盤水市和安順市為一類;④銅仁市、黔東南州、黔西南州、黔南州為一類。結(jié)果顯示，貴州9個市(州)經(jīng)濟和社會發(fā)展存在較大差異。

3　結(jié)論與建議

3．1結(jié)論

從9個市(州)經(jīng)濟實力因子綜合得分來看，各市(州)綜合經(jīng)濟實力存在較大差異，排名第一的貴陽市得分為1．4372，而排名最后的安順市得分僅為－0．7913。在公因子F1上的差距更為顯著，排名第一的貴陽與排名最后的安順相差2．2308，但在公因子F2上的差距不明顯，第一名畢節(jié)市與排在最后的貴陽市僅相差0．5964。

貴州省區(qū)域經(jīng)濟和社會發(fā)展水平的空間分布表現(xiàn)出極不平衡，除去貴陽市因是貴州省的經(jīng)濟政治中心，交通便利，集中了全省人、財、物優(yōu)勢，經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)好，經(jīng)濟和社會發(fā)展處于全省最高水平之外，貴州省區(qū)域經(jīng)濟和社會發(fā)展在空間上呈現(xiàn)自西北向東南遞減的三個經(jīng)濟和社會發(fā)展水平梯度區(qū)域。首先，位于西北部的遵義市和畢節(jié)市處于第一級，屬于經(jīng)濟和社會發(fā)展綜合能力較強的區(qū)域。從各項評價指標(biāo)來看，兩地的生產(chǎn)總值、鄉(xiāng)村從業(yè)人口、固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額明顯高于其他地區(qū)，說明這個區(qū)域是以勞動力和資金的投入以及消費來拉動經(jīng)濟的增長。其次，六盤水市與安順市處于第二級，是經(jīng)濟和社會發(fā)展實力中等區(qū)域，經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁。其他3個少數(shù)民族自治州與銅仁市由于地理區(qū)位、經(jīng)濟基礎(chǔ)等原因，經(jīng)濟和社會發(fā)展緩慢，處于第三極。

3．2建議

區(qū)域經(jīng)濟存在一定的差異會使區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展充滿活力，但差異過大也可能會引起資源和要素從欠發(fā)達(dá)地區(qū)流向發(fā)達(dá)地區(qū)，加劇區(qū)域經(jīng)濟差異的擴大，引起區(qū)域間人們在心理上的對立，容易激化社會矛盾。貴州是一個多民族省份，各民族區(qū)域經(jīng)濟差異擴大，也容易產(chǎn)生民族問題。因此，貴州只有縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的差異，促使區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，才能使各區(qū)域的經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。

3．2．1充分發(fā)揮省會貴陽“增長極”的優(yōu)勢，帶動區(qū)域經(jīng)濟整體發(fā)展。貴陽市是貴州全省的政治、經(jīng)濟、文化、教育和交通中心，與本省其他地區(qū)相比，具有相對明顯的區(qū)位優(yōu)勢及較好的基礎(chǔ)設(shè)施，也是唯一一個人口超過100萬的大城市，應(yīng)加快形成在西南地區(qū)具有較強影響力的城市經(jīng)濟增長極，充分發(fā)揮其科技人才眾多、經(jīng)濟技術(shù)基礎(chǔ)好、產(chǎn)業(yè)集中、規(guī)模效益顯著和公共服務(wù)設(shè)施完善等優(yōu)勢，優(yōu)化發(fā)展布局，促進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展，增強城市功能和整體競爭力，發(fā)揮對全省的輻射帶動作用。

3．2．2依托交通干線，實施區(qū)域點軸開發(fā)模式。點軸模式是從增長極模式發(fā)展起來的一種區(qū)域開發(fā)模式。點軸理論認(rèn)為:地域內(nèi)增長極只能是區(qū)域內(nèi)各種條件和區(qū)位優(yōu)越的少數(shù)地點。增長極形成后會吸納周圍的生產(chǎn)要素日益壯大，并使周圍的區(qū)域成為極化區(qū)域。當(dāng)這種極化作用加強且增長極已足夠強大時，會將生產(chǎn)要素向周圍地區(qū)擴散從而帶動周圍區(qū)域的增長。貴州省目前交通網(wǎng)日趨完善，特別是貴陽市處于湘黔、川黔、黔桂鐵路的交匯點，各地級市都有高速公路抵達(dá)貴陽，交通優(yōu)勢明顯，客觀上有利于實現(xiàn)貴州各地區(qū)間和城市間的協(xié)作，有利于形成有機的區(qū)域經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)。貴州省應(yīng)沿貴黃高速、貴遵高速、貴新高速、玉凱高速等主要交通干線，著力培養(yǎng)沿線城市競爭力，帶動沿線區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，形成以城市為基點、大通道為軸的點軸經(jīng)濟發(fā)展模式。

［1］劉旭霞．基于主成分分析法的江蘇經(jīng)濟發(fā)展研究［J］．陜西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011(2)．

［2］陳培陽，朱喜鋼．基于不同尺度的中國區(qū)域經(jīng)濟差異［J］．地理學(xué)報，2012(8)．

［3］劉慧．區(qū)域差異測度方法與評價［J］．地理研究，2006(4)．

(責(zé)任編輯劉成賀)

Analysis of the Regional Differences of Economic Development in Guizhou Province

LI Mao－lin，LIU Chun－lian，WU Xian－chun
(Tourism School，Kaili University，Kaili Guizhou 556000，China)

This paper，using the principal component analysis in statistics and cluster analysis，carries on a comprehensive measurement and analysis of the social and economic development in Guizhou province．The findings show that Guizhou regional economy and social development are of great imbalance in its distribution and economic and social development in the minority areas has lagged behind other areas．As a result，this paper draws the conclusion that the growth strength of the capital city，Guiyang should be used well and the development of other regional economy should be driven through the radiation of the main trunk transportation．

economic development;differences;Guizhou;principal component analysis;cluster analysis

10．13783/j．cnki．cn41－1275/g4．2015．01．004

F127

A

1008－3715(2015)01－0021－04

2014－12－03

2014年貴州省科技廳聯(lián)合基金項目“黔東南州生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展研究”(黔科合LH字［2014］7244)

李茂林(1974—)，男，湖南新寧人，碩士，凱里學(xué)院旅游學(xué)院副教授，主要從事人文地理教學(xué)與科研工作。