摘 要：首先歸納出八個(gè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)活力有著較大影響的因素。以北京市為例，并采集了2013到2018年北京市的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件建立了因子分析法模型，將其主要影響因素歸結(jié)為人口因子和企業(yè)活力因子，利用主成分分析法得出了系數(shù)得分表，對(duì)經(jīng)濟(jì)活力進(jìn)行了相對(duì)精確的量化評(píng)價(jià)，并且相對(duì)應(yīng)地提出了改善北京市經(jīng)濟(jì)活力的對(duì)策。

關(guān)鍵詞：城市經(jīng)濟(jì)活力;因子分析模型;多元線性回歸模型

1 引言

城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一座城市功能穩(wěn)定發(fā)揮的物質(zhì)基礎(chǔ)，是城市綜合競爭力的重要組成部分，在空間中來看其特點(diǎn)有三個(gè)較為集中，分別是：人口、財(cái)富和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。經(jīng)濟(jì)政策具有對(duì)外開放性，非農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)占據(jù)支配地位，這也就決定了城市之間會(huì)存在一定的競爭力，而在這個(gè)交通便利，科技發(fā)達(dá)的時(shí)代，人與各個(gè)城市之間的距離似乎已經(jīng)縮短了。城市經(jīng)濟(jì)活力作為區(qū)域綜合競爭力的重要組成部分，在城市競爭中起著舉足輕重的作用。

自城市經(jīng)濟(jì)活力在2004年被提出以來，很多學(xué)者專家對(duì)此進(jìn)行了研究。對(duì)于城市的經(jīng)濟(jì)活力的分析評(píng)價(jià)，不僅可以準(zhǔn)確知道城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，還可以從影響因素剛根本上解決城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題，對(duì)城市接下來的發(fā)展提供了可實(shí)施性的意見與方案。

2 經(jīng)濟(jì)活力影響主要因素分析

2.1 分析影響因素

目前，中國的城市正處于快速成長期，其經(jīng)濟(jì)活力主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：其一，經(jīng)濟(jì)成長，是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)活力的首要因素。本文從城市生產(chǎn)總值以及GDP增長率來對(duì)經(jīng)濟(jì)成長進(jìn)行評(píng)價(jià);其二，引進(jìn)資本，固定資產(chǎn)投資是以貨幣形式表現(xiàn)的，企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)建造和購置固定資產(chǎn)的工作量以及與此有關(guān)的費(fèi)用變化情況;其三，人力資源，在生產(chǎn)—供給—生產(chǎn)函數(shù)中，勞動(dòng)力是在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，人口自然增長率反映該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)是否持續(xù)健康的發(fā)展。另外，居民的可支配收入決定了這座城市對(duì)于外來人才的吸引力和避免人才流失的能力，進(jìn)而反映了城市經(jīng)濟(jì)活力;其四，企業(yè)數(shù)量城市內(nèi)的企業(yè)數(shù)目越多，競爭也就越激烈，那么經(jīng)濟(jì)活力就越旺盛。其五，其他因素，在上述的四個(gè)方面之外，還有一些在經(jīng)濟(jì)體系之外間接影響到經(jīng)濟(jì)活力的因素，如與城市的精神面貌有關(guān)的城市特色文化、人口素質(zhì)、綠化率等。但是考慮到當(dāng)今我國經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，這些方面在一些中上游城市之間可能差距不大，而且有些量化較為困難，本文不做考慮。

2.2 數(shù)據(jù)樣本的采集與處理

本文選取的數(shù)據(jù)采集自北京市近六年來的信息。在首先，對(duì)數(shù)據(jù)有進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。E（x）為樣本均值，D（x）為樣本標(biāo)準(zhǔn) 差，利用SPSS11.0軟件完成。即

2.3 建立因子分析法模型

第一步：將上述八個(gè)因素的數(shù)據(jù)匯總成總表，見表2。

第二步：利用因子分析法對(duì)表2的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由表2中的資料可以得到樣本均值向量：X=（24691，9.21，2156，23073，753.3，148.43，358.8，7743），運(yùn)用SPSS軟件計(jì)算出變量的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和貢獻(xiàn)率（見表3）。通過表3計(jì)算出變量相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根，有兩個(gè)大的特征根為6.241和1.024，它的貢獻(xiàn)率達(dá)到了98.292。說明前兩個(gè)公因子提供了原始數(shù)據(jù)八個(gè)指標(biāo)所能表達(dá)的足夠的信息。

碎石圖在因子分析中，評(píng)估哪些分量或因子占數(shù)據(jù)中變異性的大部分。

從碎石圖中來看前兩個(gè)公因子特征值較大，因此可以提取兩個(gè)公因子，運(yùn)用用主成分分析法和正交旋轉(zhuǎn)法計(jì)算得到旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷陣如表4所示。

因子載荷矩陣是各個(gè)原始變量的因子表達(dá)系數(shù)，來表示提取的公因子對(duì)原始變量的影響程度。成分矩陣表示各個(gè)指標(biāo)變量與提取公因子之間的關(guān)系。通過因子載荷矩陣得到原始指標(biāo)變量的線性組合。由表4得出經(jīng)濟(jì)活力因子分析模型為：

x1為GDP、x2為GDP增長率、x3為人口、x4為人均可支配收入、x5為就業(yè)密度、x6企業(yè)數(shù)目、x7為注冊(cè)資本、x8為固定資產(chǎn)，F(xiàn)1為成分1、F2為成分2。第三步：運(yùn)用該模型計(jì)算出這六年的因得分系數(shù)。

通過表3，可以得出第一個(gè)主因子在人口、人均可支配收入、就業(yè)密度等方面具有較大載荷，這幾項(xiàng)指標(biāo)主要反映該城市居民的薪資待遇、生活質(zhì)量和就業(yè)壓力，可以將之命名為人口因子;第二個(gè)主因子在企業(yè)數(shù)量、注冊(cè)資本、固定資產(chǎn)投資、GDP方面有較大載荷，這幾項(xiàng)指標(biāo)主要反映了當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)活力，可以將之命名為企業(yè)因子。

2.4 構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)活力指標(biāo)體系

結(jié)合2.3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將人口因子標(biāo)為F1，將企業(yè)活力因子標(biāo)為F2，根據(jù)成分得分系數(shù)表，可以得到因子表達(dá)式：

參照相關(guān)矩陣的特征值與貢獻(xiàn)率表，把這兩個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，加權(quán)平均后得出成長性指標(biāo)得分公式如下：

3 提出發(fā)展性建議

3.1 人口清理策略

資本的聚集伴隨著人口的聚集，在未來的2021年，以北京市東城區(qū)尾閭，其常住人口擬控制在76.2萬人以內(nèi)，這意味著相比于2016年會(huì)有13%的常住人口離開東城區(qū)。而北京其他的區(qū)和東城區(qū)一樣，要清理掉大量的人口，而不符合人口居住標(biāo)準(zhǔn)的多數(shù)都是外來務(wù)工人員，這種清理方式改善了首都素雅的城市風(fēng)貌，提高了人口素質(zhì)。但是換個(gè)角度來看，社會(huì)上的每個(gè)角色都是不可或缺的，缺失了哪一部分都可能會(huì)造成產(chǎn)業(yè)鏈的斷裂。所以在清理人口時(shí)應(yīng)當(dāng)注意尊重恰當(dāng)?shù)娜丝诮Y(jié)構(gòu)，才可以使城市的經(jīng)濟(jì)持續(xù)煥發(fā)更具活力的生機(jī)。

3.2 支持小微企業(yè)政策

自2013年以來，國家就一直在加強(qiáng)對(duì)小微企業(yè)的支持。2017年6月末小微企業(yè)貸款余額22.6萬億元，接近2012年年末的2倍，占全部企業(yè)貸款的32%。而且在未來的幾年中還將進(jìn)一步通過減稅、定向降準(zhǔn)的手段加大對(duì)小微企業(yè)的支持。北京市作為大量國有企業(yè)、中央企業(yè)的聚集地，相比起央企、國企，小微企業(yè)還有很大發(fā)展空間，所以北京市應(yīng)該繼續(xù)鼓勵(lì)增加小微企業(yè)，同時(shí)也可以彌補(bǔ)大量務(wù)工人員離京、行業(yè)空檔的短暫空缺。

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作者簡介

王柳琪（1999-），漢，女，遼寧省興城市，沈陽師范大學(xué)，本科，研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)。