周璐瑤 蘭國(guó)輝
(安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 安徽淮南 232001)
(一)變量選擇。構(gòu)建城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的指標(biāo)體系除了需要考慮到地方的經(jīng)濟(jì)總量外,還應(yīng)將經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與效能納入到考慮范圍之中。鑒于指標(biāo)的代表性、全面性和可操作性等原則,本文在借鑒了國(guó)內(nèi)外相關(guān)評(píng)價(jià)理論和方法的基礎(chǔ)上,選取了五大類(lèi)16項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系[1-6]。1.經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo):V01-地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)、V02-地方財(cái)政收入(萬(wàn)元)、V03-第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(%)。2.經(jīng)濟(jì)效能指標(biāo):V04-人均生產(chǎn)總值(元/人)、V05-城市污水處理率(%)、V06-商品進(jìn)出口總額(萬(wàn)美元)。3.對(duì)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo):V07-實(shí)際利用外資額(萬(wàn)美元)、V08-社會(huì)消費(fèi)品零售總額(億元)。4.人民生活水平指標(biāo):V09-農(nóng)村居民人均可支配收入(元)、V10-城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)、V11-在崗職工工資總額(億元)。5.基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo):V12-高等學(xué)校個(gè)數(shù)(所)、V13-醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)(所)、V14-體育場(chǎng)館數(shù)(個(gè))、V15-年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)(輛)、V16-公共圖書(shū)館總藏量(千冊(cè)、件)。
(二)數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法。文中數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒—2019》,首先運(yùn)用了相關(guān)分析、回歸分析及因子分析等方法,運(yùn)用Stata15.1分析軟件,在進(jìn)行相關(guān)分析、回歸分析的基礎(chǔ)上,探索了安徽省16個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力關(guān)鍵變量之間的關(guān)系及其構(gòu)成狀況。其次對(duì)影響城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的各個(gè)變量進(jìn)行因子分析,根據(jù)因子分析模型并從中提取出公共因子,即最具代表性的主因子,從而得出每個(gè)樣本因子的綜合得分。最后借助Stata15.1數(shù)據(jù)處理的方法與技巧,按照提取的主因子對(duì)安徽省16個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力進(jìn)行排序[7-8]。
(一)相關(guān)分析。運(yùn)用Stata15.1軟件,在Command命令框中輸入命令summarizeV01-V16,detail,即可得到V01-V16的描述性分析結(jié)果。通過(guò)對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析可見(jiàn),摘取的觀測(cè)變量的所有數(shù)據(jù)均不存在極端值和異常值,且數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間量綱的差距也在可以被接受的區(qū)間范圍之內(nèi),說(shuō)明本文所選擇的數(shù)據(jù)是具有一定研究?jī)r(jià)值的。
在Stata15.1的Command文本框中輸入命令:pwcorr V01-V16,sidak sig star(0.01)。依據(jù)產(chǎn)生結(jié)果分析在置信水平為99%時(shí)16個(gè)變量間相關(guān)性是否顯著。從結(jié)果來(lái)看,地區(qū)生產(chǎn)總值與年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng)為0.9903,且在0.01的顯著性水平上顯著,與地方財(cái)政收入、商品進(jìn)出口總額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、在崗職工工資總額、高等學(xué)校個(gè)數(shù)、體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。地方財(cái)政收入與社會(huì)消費(fèi)品零售總額的相關(guān)性最強(qiáng)為0.9739,且在0.01的顯著性水平上顯著,與商品進(jìn)出口總額、在崗職工工資總額、高等學(xué)校個(gè)數(shù)、體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。人均生產(chǎn)總值與農(nóng)村居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。商品進(jìn)出口總額與社會(huì)消費(fèi)品零售總額、在崗職工工資總額、高等學(xué)校個(gè)數(shù)、體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。實(shí)際利用外資額與農(nóng)村居民人均可支配收入有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。社會(huì)消費(fèi)品零售總額與在崗職工工資總額、高等學(xué)校個(gè)數(shù)、體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)輛、公共圖書(shū)館總藏有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。農(nóng)村居民人均可支配收入與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入具有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。在崗職工工資總額與高等學(xué)校個(gè)數(shù)、體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。高等學(xué)校個(gè)數(shù)與體育場(chǎng)館數(shù)、年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。體育場(chǎng)館數(shù)與年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)、公共圖書(shū)館總藏量有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。年末公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)與公共圖書(shū)館總藏量有很強(qiáng)的相關(guān)性,且在0.01的顯著性水平上顯著。與此同時(shí),也對(duì)其它變量之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析,從分析結(jié)果看其它變量之間的相關(guān)性較不顯著。
(二)回歸分析。
1.模型構(gòu)建??紤]到各種因素之間的影響較為復(fù)雜,本文以地區(qū)生產(chǎn)總值(V01)為因變量,地方財(cái)政收入(V02)-在崗職工工資總額(V11)為自變量,進(jìn)行多重共線(xiàn)性回歸。本文采用普通最小二乘回歸法做逐步回歸分析,通過(guò)在Stata15.1的Command文本框中鍵入:sw regress V01 V02-V11,pr(0.1)。取得的回歸分析部分結(jié)果如表1所示。
表1 回歸分析結(jié)果
2.模型修正。從分析結(jié)果中看出,本次回歸共選取了16個(gè)樣本進(jìn)行分析,模型的F值(5,10)=449.50,P值(Prob>F)=0.0000,說(shuō)明從整體上看該模型的顯著水平很高。該模型通過(guò)逐步回歸,一共剔除了5次變量,得到了最終的回歸結(jié)果。模型可決系數(shù)(R-squared)=0.9956,模型修正可決系數(shù)(Adj R-squared)=0.9934,說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)具有非常優(yōu)秀的解釋能力。
最小二乘回歸模型方程為:
3.因變量擬合值預(yù)測(cè)。根據(jù)自變量的值和得到的回歸方程可以計(jì)算出因變量預(yù)測(cè)的擬合值,通常用于預(yù)測(cè)未來(lái)。在Stata15.1的Command文本框中輸入相應(yīng)命令rvfplot后就得到了殘差與擬合值的散點(diǎn)圖,如圖1所示。結(jié)果是殘差圍繞0值隨機(jī)波動(dòng),沒(méi)有隨擬合值的大小的變化而發(fā)生大范圍的波動(dòng),因此可以得出,此組數(shù)據(jù)極有可能不存在異方差。
圖1 因變量殘差擬合值散點(diǎn)圖
4.異方差的檢驗(yàn)。使用得到的擬合值,分別通過(guò)WHITE檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn),得到的檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。此三種檢驗(yàn)方法的原假設(shè)相同且均為數(shù)據(jù)為同方差。三種檢驗(yàn)方法得到的結(jié)果均為檢驗(yàn)P值>0.05,表明接受同方差的原假設(shè)是非常顯著的,也就是說(shuō)這組數(shù)據(jù)是不存在異方差的,所以不再需要通過(guò)使用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差的方法對(duì)其進(jìn)行新的回歸。
表2 異方差檢驗(yàn)結(jié)果
經(jīng)過(guò)以上最小二乘法逐步回歸分析,可以發(fā)現(xiàn)安徽16個(gè)城市的地區(qū)生產(chǎn)總值與城市污水處理率(V05)、實(shí)際利用外資額(V07)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(v08)、農(nóng)村居民人均可支配收入(V09)、在崗職工工資總額(V11)有顯著關(guān)系,且V07、V08、V11變量對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值起正向促進(jìn)作用,當(dāng)其每增加一個(gè)單位,地區(qū)生產(chǎn)總值將分別增加0.0052829、1.08871、3.135883個(gè)單位。V05和V09變量對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值起反向抑制進(jìn)作用,當(dāng)其每減少一個(gè)單位,地區(qū)生產(chǎn)總值將增加-97.19413、-0.0672831個(gè)單位。V02變量與其他指標(biāo)變量之間雖有一定關(guān)系,但總體而言是不很顯著的,因此我們不對(duì)其進(jìn)行額外的研究。
(三)因子分析。通過(guò)在Stata15.1的Command命令框中輸入如下命令:factor V01-V16,pcf,便可采用主成分因子法對(duì)構(gòu)成城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力的各個(gè)變量進(jìn)行因子分析,所得結(jié)果如表3所示,可以看到選取的16個(gè)因子中有2個(gè)因子被選取作為新的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),特征值(Eigenvalue)大于1。LR檢驗(yàn)(LR test:independent vs.saturated:chi2(120))的卡方值為769.11,P值(Prob>chi2)為0.0000,模型非常顯著。因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(Proportion)為82.63%,解釋了原始數(shù)據(jù)82.63%的信息。
表3 因子分析結(jié)果
在主界面的“Command”命令框中寫(xiě)入如下命令:rotate,便得到采取最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的結(jié)果。部分結(jié)果如表4所示,旋轉(zhuǎn)后的數(shù)據(jù)仍反映了原始指標(biāo)中82.63%的信息。第一因子(Factor1)主要解釋了V01、V02、V04、V06、V07、V08、V09、V10、V11、V12、V14、V15、V16等變量的信息;第二因子(Factor2)主要解釋了V04、V05、V09、V10、V13等變量的信息。
表4 正交旋轉(zhuǎn)后的因子分析結(jié)果
接著在主界面的“Command”文本框中輸入如下命令:predict f1 f2和correlate f1 f2便得到了因子分析后各個(gè)樣本的因子得分情況以及系統(tǒng)提取的2個(gè)主因子之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出,提取的2個(gè)主因子之間相關(guān)關(guān)系很小,這同時(shí)說(shuō)明了對(duì)因子進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)是明智的方式。
在Stata15.1主界面的“Command”文本框中輸入命令:generate f=0.7154*f1+0.2846*f2和sort f,便產(chǎn)生了由低到高排列的“綜合得分”,最終f則為代表16個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的變量(表達(dá)式中的各個(gè)變量已經(jīng)是進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之后的變量,不再是原始變量,變量前的系數(shù)是各公因子經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)化后的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率),所得結(jié)果如表5所示。
表5 綜合得分及排名
1.從總體上看,安徽省16個(gè)城市存在的發(fā)展不平衡且落差明顯現(xiàn)象可謂顯而易見(jiàn),作為省會(huì)的合肥憑借在f1方面的突出表現(xiàn),與其它城市拉開(kāi)了顯著的差距,在綜合得分中位列榜首毋庸置疑,競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)很是明顯。蕪湖雖然憑借在f2方面的高得分緊隨其后,但從綜合得分來(lái)看,其實(shí)力與合肥仍有不小的差距。其它城市在爭(zhēng)奪安徽省經(jīng)濟(jì)第三名的位置上競(jìng)爭(zhēng)激烈,滁州、蚌埠、馬鞍山均是該席位的有力競(jìng)爭(zhēng)者。
2.從主因子得分上看,各城市的得分呈現(xiàn)出多樣化,各項(xiàng)排名有高有低,有正有負(fù)。在一個(gè)因子得分上的不足,并不影響其在另一因子上獲得高分,這也恰好反映出各城市內(nèi)部各領(lǐng)域間發(fā)展的不均衡。如阜陽(yáng)市在f1因子上的得分排名位列第二,卻在f2因子的得分上居最末位,這使得阜陽(yáng)市在總得分f上只排在第六的位置,若是加強(qiáng)在f2影響因子方面重視程度,必將使阜陽(yáng)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得突破性的進(jìn)展。
3.從綜合得分上看,排名前三的城市之間得分懸殊很大,蚌埠雖然在綜合得分上位列第四,但是與位列二、三的蕪湖、馬鞍山仍存在不小的差距。綜合排行5-9位的城市之間分差不大,競(jìng)爭(zhēng)激烈;綜合排行10-14位的城市之間差額也很小,你追我趕。從表格中只能看出細(xì)微的差別,但這兩個(gè)梯隊(duì)之間卻存在一定綜合實(shí)力上的落差。最后兩名的綜合得分較其它城市而言落后較多,需要投入更多的精力促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
1.充分發(fā)揮合肥作為省會(huì)城市的輻射作用,在不斷增強(qiáng)自身實(shí)力保證自身發(fā)展的基礎(chǔ)上,發(fā)揮表率作用并幫助帶動(dòng)周邊城市的共同發(fā)展。[9]蕪湖市地處長(zhǎng)江下游,是安徽省經(jīng)濟(jì)、文化、交通、政治的次中心,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展在除省會(huì)合肥外的15市中一直保持領(lǐng)先地位且發(fā)展勢(shì)頭良好,蕪湖市在壯大發(fā)展傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的同時(shí)也應(yīng)注重對(duì)新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行積極培育。[10]馬鞍山與滁州位處南京都市圈核心圈層,滁寧城際鐵路的建設(shè)進(jìn)一步密切了兩城與南京的聯(lián)系,可通過(guò)對(duì)這一優(yōu)勢(shì)的合理利用,進(jìn)而使這兩地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展獲得長(zhǎng)足的進(jìn)步。充分發(fā)揮蕪湖、滁州、馬鞍山這三座城市優(yōu)秀的地理位置以及國(guó)家政策的幫助,積極推進(jìn)優(yōu)秀產(chǎn)業(yè)走出去和引進(jìn)來(lái),推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展,增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展新活力。
2.安徽省的中等城市阜陽(yáng)、宣城、銅陵、淮南等要針對(duì)自身的發(fā)展特點(diǎn),轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)發(fā)展理念,提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力。[11]阜陽(yáng)市可充分發(fā)揮其作為安徽省交通樞紐的重要作用,構(gòu)建起層次多元、服務(wù)多樣的樞紐體系;[12]淮南市、銅陵市可加快從資源型城市向多元型城市轉(zhuǎn)型的進(jìn)程,建設(shè)高質(zhì)量、可持續(xù)的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)新體系[13];宣城市鄰近杭州,可充分汲取滁州、馬鞍山兩地發(fā)展的優(yōu)良經(jīng)驗(yàn),借助自身地理優(yōu)勢(shì),在杭州經(jīng)濟(jì)圈的輻射下取得經(jīng)濟(jì)上新的突破。總體來(lái)說(shuō),各城市可在平等互利的基礎(chǔ)上,加強(qiáng)與周?chē)鞘兄g的專(zhuān)業(yè)化分工合作,互相學(xué)習(xí)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),推進(jìn)區(qū)域聯(lián)動(dòng)發(fā)展。不僅能夠?qū)崿F(xiàn)雙贏甚至多贏,還能夠創(chuàng)造大量就業(yè)機(jī)會(huì),提高居民生活水平,提升幸福感。
3.對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展靠后的淮北市,政府應(yīng)當(dāng)給予足夠的重視。一方面,加大政策扶持力度以加快其工業(yè)化進(jìn)程;另一方面,積極引進(jìn)高新科技人才,留住人才資源[14]。而經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱的黃山市和池州市,由于地方生態(tài)環(huán)境友好,擁有眾多旅游景點(diǎn),如黃山、西遞宏村、九華山等,可通過(guò)加大對(duì)當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的宣傳,打造一流的宜居型旅游城市,充分利用其在青山綠水方面的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)帶動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。與此同時(shí),還應(yīng)當(dāng)著重加強(qiáng)城市交通與服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),營(yíng)造良好的城市氛圍環(huán)境,奠定旅游業(yè)繁榮發(fā)展的基礎(chǔ),以期帶來(lái)整個(gè)城市經(jīng)濟(jì)的新飛躍。[15]