肖瑤+付達(dá)+朱爽+陳海玉+高潔

【摘 要】以中國(guó)31個(gè)省級(jí)城市的31個(gè)表現(xiàn)綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的變量為研究對(duì)象，比較分析各個(gè)省級(jí)城市之間的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，發(fā)現(xiàn)城市的提升空間。論文主要采用因子分析和主成分分析的方法，算出城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的得分。所得結(jié)論為：第一因子的城市得分情況總體不好，只有7個(gè)城市的得分為正值；然而第二因子的得分表現(xiàn)普遍較好，第三因子的得分情況表現(xiàn)一般。

【Abstract】Taking 31 variables that coould represent the overall economic strength of the 31 provincial cities in China as the research object， the paper compares and analyzes the economic strength of each provincial city， and finds the promotion space of the city. The paper uses the method of factor analysis and principal component analysis to calculate the comprehensive economic strength of the city. The conclusions are as follows： first， the score of the city in the first factor is not good， only 7 cities have positive scores； However， the score of second factor was generally better， and the scores of the third factor was in general.

【關(guān)鍵詞】綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力；因子分析；主成分分析；因子得分

【Keywords】comprehensive economic strength； factor analysis； principal component analysis； factor score

【中圖分類號(hào)】F207 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號(hào)】1673-1069（2017）09-0057-02

1 文獻(xiàn)綜述

從國(guó)內(nèi)的研究來看，主要研究方法有歸類分析法，模糊矩陣法，主成分分析法，因子分析法等多種方法分析評(píng)價(jià)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力。徐建忠等在進(jìn)行城市經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力分析時(shí)采用的是灰色聚類分析法；顏丙勝利用因子分析的方法分析河北省各個(gè)城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力；朱倩惠利用主成分分析的方法研究我國(guó)中部城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力；劉瑞娟、王娜等利用指標(biāo)和因子分析的方法對(duì)山東省的17個(gè)城市進(jìn)行評(píng)價(jià)；李艷虹利用加權(quán)聚類模糊矩陣算法評(píng)估城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力；楊飛、鄧光明等通過建立循環(huán)糾正組合優(yōu)化模型評(píng)價(jià)城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力；陳金強(qiáng)通過投影的綜合評(píng)價(jià)方法評(píng)估城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力；黎中彥運(yùn)用層次分析法、主成分分析法、熵值法和模糊Borda法計(jì)算了主要城市的綜合實(shí)力指數(shù)，研究的視角不同，方法也會(huì)有所偏差，結(jié)論建議會(huì)有所不同。

2 數(shù)據(jù)的來源及說明

本文數(shù)據(jù)來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局中2016年統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)，主要有分地區(qū)的客運(yùn)量，分地區(qū)的貨運(yùn)量，和2015年城市、農(nóng)村和區(qū)域發(fā)展中省會(huì)城市和計(jì)劃列單位城市的主要指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)內(nèi)容。所有相關(guān)的數(shù)據(jù)均是手工錄入SPSS軟件，數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。

3 各省市及其直轄市經(jīng)濟(jì)實(shí)力的比較

3.1 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系的建立

本文從城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力，文化實(shí)力，交通運(yùn)輸實(shí)力，科教實(shí)力和環(huán)境治理能力等方面選擇變量，分別有年末總?cè)丝跀?shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、客運(yùn)量、貨運(yùn)量、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出、固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末郵政局?jǐn)?shù)、年末固定電話用戶數(shù)、社會(huì)商品銷售總額、貨品進(jìn)出口總額、年末實(shí)有公共汽車運(yùn)營(yíng)車輛數(shù)、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)、執(zhí)業(yè)醫(yī)師人數(shù)、文化及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位個(gè)數(shù)、環(huán)境治理投資總額等19個(gè)變量作為綜合評(píng)價(jià)城市的指標(biāo)。

3.2 數(shù)據(jù)的因子分析

3.2.1 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

通過SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其是否可以進(jìn)行因子分析。如表1所示，本例中KMO的取值為0.646，表明數(shù)據(jù)較為適合進(jìn)行因子分析，Bartlett檢驗(yàn)的Sig值遠(yuǎn)小于0.05，說明數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體，適合進(jìn)一步分析和計(jì)算。

3.2.2 方差的解釋

“初始特征值”一欄前三個(gè)特征值大于1，所以軟件選擇了這三個(gè)公因子，“提取平方和載入”一欄顯示第一個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率是54.856%，前三個(gè)公因子的方差占所有主成分方差的82.813%。選前三個(gè)公因子已足夠代表原來的變量。旋轉(zhuǎn)載荷平方和一欄顯示的是旋轉(zhuǎn)過后的因子提取的結(jié)果，與未旋轉(zhuǎn)之前沒有太大差別。

3.2.3 成分矩陣的說明

第一因子在地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末固定電話用戶數(shù)、社會(huì)商品銷售總額、貨品進(jìn)出口總額、年末實(shí)有公共汽車運(yùn)營(yíng)車輛數(shù)、貨品進(jìn)出口總額指標(biāo)中占有較大的載荷，第一因子代表著城市基本經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其值越大說明城市的目前經(jīng)濟(jì)實(shí)力越強(qiáng)；第二因子在年末總?cè)丝跀?shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額、年末郵政局?jǐn)?shù)、醫(yī)院衛(wèi)生院數(shù)五個(gè)指標(biāo)中載荷大，表明第二因子代表城市的發(fā)展根基和發(fā)展前景，數(shù)值越高表明城市的發(fā)展?jié)摿υ酱?；第三因子在客運(yùn)量、貨運(yùn)量、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)、文化及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)法人單位個(gè)數(shù)和環(huán)境治理投資總額上有所表現(xiàn)，此因子的得分可以表現(xiàn)出城市的交通和人民生活質(zhì)量。

3.3 綜合得分

南方城市加之北京、天津城市普遍在第一二三因子排名和綜合排名中處于前位，這表明北京、天津以及南方部分城市的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展優(yōu)于中部和西部地區(qū)，那么政策的優(yōu)惠可以考慮向中西部?jī)A斜。北上廣地區(qū)穩(wěn)居前三，南方城市排于前面的居多，從側(cè)面表明我國(guó)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在差異，并且近些年來并未有較大改變。

綜合得分來看，北京超過上海，居于第一，但是兩個(gè)城市的得分相差不大。在31個(gè)城市中，綜合得分相差明顯，北京、上海、天津、廣州、南京等五市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力處于前列，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力得分都在1.0以上。這些城在地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額、在崗職工平均工資及人均年末儲(chǔ)蓄余額等基本經(jīng)濟(jì)實(shí)力方面表現(xiàn)良好。有9個(gè)城市的綜合得分大于0，其中有5個(gè)城市的得分小于0.5，武漢以后的城市得分為負(fù)值，綜合得分最高的北京比得分最低的海口高出兩倍還多。地區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力不均衡是顯而易見的。充分說明綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提高要求經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等多方面的協(xié)同發(fā)展，共同提高。

第一因子來看，除北京上海外，各個(gè)城市的得分均小于1，得分為正值的城市占全部城市的比例不到25%，各個(gè)城市間的基本經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力差距很大，上海、北京的得分分別是3.46和3.40，排在第三四名的廣州和天津城市的得分僅有0.90和0.85，銀川、石家莊、合肥等城市的得分分別為-0.60、-0.64和

-0.66，位于后三位，分值的巨大差距說明城市間的資源分配、城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在著嚴(yán)重的不平衡。

從第二因子看，各個(gè)城市在經(jīng)濟(jì)新形勢(shì)下的發(fā)展勢(shì)頭沒有很大的差距，大部分城市有很大的提升空間。15個(gè)城市的得分為正值，得分較多的城市有重慶、成都、天津、哈爾濱和武漢，處在后面的城市有銀川和拉薩。值得一提的是，哈爾濱雖然是以重工業(yè)為主的城市，但仍具有良好的發(fā)展?jié)摿?，有較好發(fā)展?jié)摿Φ某鞘袘?yīng)該挖掘城市可以提升的優(yōu)勢(shì)，缺乏潛力的城市可以考慮借鑒其他城市的經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)城市建設(shè)。

從第三因子來看，第三因子得分的表現(xiàn)不如第二因子，有13個(gè)城市的得分是正值，其余城市為負(fù)值。廣州、南京、濟(jì)南排在前三位，海口、西寧、拉薩等城市表現(xiàn)較弱。排名中表現(xiàn)較弱的城市中，拉薩的得分最差，對(duì)于拉薩地區(qū)的交通建設(shè)以及人民生活水平的提高應(yīng)該被提上日程

4 對(duì)策建議

綜上所述，如下因素制約著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展：①本身發(fā)展積累不夠，加之經(jīng)濟(jì)下行壓力的影響，化解過剩產(chǎn)能難度逐漸增加。②投資增長(zhǎng)難以短期內(nèi)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)活力，吸引外資的能力較弱。③傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)不再能夠拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，新型產(chǎn)業(yè)即使出現(xiàn)，其處于萌芽及生長(zhǎng)階段，對(duì)產(chǎn)業(yè)的支撐能力還不足。④城鄉(xiāng)居民收入還不能達(dá)到一定水平、公共服務(wù)水平也是不言而喻。

對(duì)此提出以下措施以使得河北省的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力能夠得到進(jìn)一步的提高：①提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益。②刺激中小企業(yè)的創(chuàng)新，割除產(chǎn)能過剩的國(guó)企或大規(guī)模企業(yè)。③拓展新型市場(chǎng)，加強(qiáng)基礎(chǔ)性建設(shè)及產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)。④增加自身實(shí)力，主動(dòng)吸引外資建設(shè)。增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，努力建設(shè)各省經(jīng)濟(jì)，主動(dòng)吸引外資，有效利用外資。⑤發(fā)展具有優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)，與其他地區(qū)互通有無。良好的貿(mào)易在于積極主動(dòng)地利用稟賦差異。要根據(jù)本省的地理環(huán)境以及市場(chǎng)的需求，發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)。⑥人力資源的培育和引流。如何能夠培育更加優(yōu)秀的人才以及盡最大的可能留住人才是人力資源部門應(yīng)該考慮的問題，改善人才引進(jìn)機(jī)制，建立有利于引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和優(yōu)良人才的機(jī)制措施，著力增強(qiáng)城市的科技建設(shè)與創(chuàng)新。

【參考文獻(xiàn)】

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