李炳軍,張一帆,張淑華

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院,河南 鄭州 450046)

科學(xué)評價區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,正確把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的優(yōu)勢與不足,對于制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要指導(dǎo)作用。對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評價,郭將等[1]、李留法[2]、方若楠等[3]、陳景華等[4]、馬慧強(qiáng)等[5]、張彬等[6]、李胭胭等[7]學(xué)者采用了多種不同方法,其中主成分分析法[8](principal component analysis,PCA)是應(yīng)用最廣泛的重要方法之一。

主成分分析法不僅能揭示數(shù)據(jù)集的內(nèi)在規(guī)律和其具有的本質(zhì)特征,也是對數(shù)據(jù)降維處理最行之有效的方法之一[9-10]。長期以來,很多學(xué)者從不同方面對PCA法進(jìn)行了研究。蔡佳佳等[11]指出PCA法確定權(quán)重過程中存在二次加權(quán)放大的問題，并通過對調(diào)節(jié)變量的改進(jìn)實現(xiàn)了原始主成分權(quán)重的修正。RIBEIRO等[12]、楊雪梅等[13]、史學(xué)飛等[14]分別將PCA法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、聚類分析法和熵值法相結(jié)合建立綜合評價模型。林海明等[15]與JOLLIFE等[16]歸納總結(jié)了PCA法在多指標(biāo)綜合評價中應(yīng)注意的問題及該方法的發(fā)展歷程。鮑學(xué)英等[17]修正了PCA法在確定權(quán)重過程中的缺陷與不足。GNAAA等[18]和葉明確等[19]針對PCA法存在噪聲敏感性的問題提出了對噪聲具有魯棒性的新方法,并通過試驗評估驗證了新方法的優(yōu)越性。張秋瑾[20]對PCA法進(jìn)行改進(jìn),使其可以研究多個變量在某一時間段內(nèi)變動的大小與趨勢。李莉等[21]在主成分分析時采用均值化法代替標(biāo)準(zhǔn)化法,解決了標(biāo)準(zhǔn)化過程中信息丟失的問題。此外,作為其數(shù)學(xué)理論較為成熟完善的PCA法也廣泛應(yīng)用于人居環(huán)境評價[22]、績效評價[23]和糧食生產(chǎn)系統(tǒng)[24]等多個領(lǐng)域。倪鵬等[25]應(yīng)用PCA法從歷史洪水資料中提取關(guān)鍵有效的獨立信息,同時結(jié)合系統(tǒng)聚類分析來提高洪水預(yù)報精度。李東博等[26]使用重加權(quán)算法對PCA算法進(jìn)行優(yōu)化,提出了重加權(quán)稀疏主成分分析(RSPCA)算法,并通過人臉識別試驗驗證了該算法相較于傳統(tǒng)PCA算法的有效性。徐艷等[27]將PCA方法應(yīng)用于不同植被類型土壤重金屬狀況的定量分析評價,并區(qū)分了不同重金屬對土壤污染的影響。

學(xué)者們對PCA法的研究所得成果十分顯著,但鮮有學(xué)者從PCA法本身存在的問題與缺陷入手對該方法進(jìn)行改進(jìn)。PCA法對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化以消除量綱或數(shù)量級的同時,也忽略甚至消除了各指標(biāo)在變異程度上的差異信息,使得重要指標(biāo)對最終結(jié)果的評價貢獻(xiàn)較小。對于復(fù)雜環(huán)境系統(tǒng)的評價問題,其評價指標(biāo)無疑會存在重要性差異,從目前研究現(xiàn)狀看,重要性賦權(quán)的研究相對成熟,PCA法又具備理論嚴(yán)謹(jǐn)、計算方便的優(yōu)點,如何合理地將重要性權(quán)納入PCA法進(jìn)行合理賦權(quán),對于復(fù)雜環(huán)境系統(tǒng)的評價就顯得很有意義。鑒于此,本研究針對PCA法的局限性,從對指標(biāo)變量分層賦權(quán)的角度對傳統(tǒng)PCA法進(jìn)行改進(jìn),在分層構(gòu)權(quán)上本文選用理論應(yīng)用較為成熟的層次分析法與熵權(quán)法,建立了基于層次分析法與熵權(quán)法的改進(jìn)主成分分析模型,同時給出了河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的評價實例,具有一定的理論與實踐價值。

1 主成分分析法的改進(jìn)

在為評價指標(biāo)體系賦權(quán)時,層次分析法[30]采用定性與定量相結(jié)合的方法,特別是對于定性指標(biāo)運用性更好,但指標(biāo)較多時計算量大,結(jié)果可靠性變?nèi)?。熵?quán)法[31]是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重,適合于指標(biāo)較多,以客觀數(shù)據(jù)信息為基礎(chǔ)的評價對象。指標(biāo)的辨識度越大,該指標(biāo)對綜合評價的影響(權(quán)重)就越大。因此,本研究對一級評價指標(biāo)采用層次分析法賦權(quán),而對數(shù)目較多的二級指標(biāo)采用熵權(quán)法賦權(quán)。

改進(jìn)的主成分分析法原理如下：

(1)確定要素集

對于一級指標(biāo)a1,a2,…,ar,則有判斷矩陣A：

式中：ast表示指標(biāo)as(s=1,2,…,r)與指標(biāo)at(t=1,2,…,r)的重要性比較結(jié)果。

對于二級指標(biāo)x1,x2,…,xm,在樣本量為n的條件下可得矩陣X：

式中：i=1,2,…,n,j=1,2,…,m。

(2)確定指標(biāo)權(quán)重

1)一級指標(biāo)權(quán)重：基于判斷矩陣A,借助層次分析法得到一級指標(biāo)權(quán)重u=(u1,u2,…,ur)。

2)二級指標(biāo)權(quán)重：基于矩陣X,借助熵權(quán)法求二級指標(biāo)權(quán)重。具體步驟如下：

步驟1 標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)。用Z-score法對X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換：

(1)

步驟2 規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

在利用熵權(quán)法求權(quán)重的過程中,若某些指標(biāo)包含負(fù)值,則該方法無效,這里采用對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)平移的方法以消除負(fù)值,在不刪除指標(biāo)數(shù)據(jù)的前提下保證了數(shù)據(jù)的完整性。

(2)

式中：| [zij] |表示對數(shù)據(jù)zij的整數(shù)部分取絕對值。

(3)

步驟4 第j項指標(biāo)xj的信息熵：

(4)

步驟5 第j項指標(biāo)xj的熵權(quán)(二級指標(biāo)權(quán)重)：

(5)

3)綜合權(quán)重：

根據(jù)判斷矩陣A求得一級指標(biāo)權(quán)重u1,u2,…,ur。根據(jù)矩陣X,由公式(1)—(5)求得二級指標(biāo)權(quán)重v1,v2,…,vm。對于一級指標(biāo)us(s=1,2,…,r)和二級指標(biāo)vj(j=1,2,…,m),令ωsj=usvj,當(dāng)二級指標(biāo)vj不隸屬于一級指標(biāo)us時,則有ωsj=usvj=0,于是得到r×m矩陣:

基于矩陣W,二級指標(biāo)綜合權(quán)重可表示為：

(6)

(3)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)賦權(quán)

(7)

(4)求賦權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣R

(8)

(5)求相關(guān)矩陣R的特征值和特征向量

|λE-R|=0

(9)

由公式(9)求得m個特征值,設(shè)其m個特征值為λ1≥λ2≥…≥λm≥0,則該m個特征值所對應(yīng)的正交化特征向量為Lg=(lg1,lg2…,lgm),g=1,2,…,m。

(6)求方差貢獻(xiàn)率,確定主成分個數(shù)

(7)綜合評價

(10)

(11)

式中：g=1,2,…,p(p≤m),Fg為各主成分的線性加權(quán)值,F為相應(yīng)所取樣本的最終得分,根據(jù)得分進(jìn)行排序,進(jìn)而完成對目標(biāo)問題Q的綜合分析與評價。

2 實證分析

2.1 河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系

根據(jù)指標(biāo)選取的可行性、目的性、全面性、可比性、定量與定性相結(jié)合的基本原則[32-33],結(jié)合河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展實際,選取能夠反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的15個指標(biāo),以此構(gòu)建河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價指標(biāo)體系(表1)。評價指標(biāo)體系相關(guān)數(shù)據(jù)主要選取自2015—2020年《河南省統(tǒng)計年鑒》,即為2014—2019年河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展各指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),其中以2018年指標(biāo)數(shù)據(jù)(表2)為例,給出改進(jìn)PCA法的具體操作步驟。

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of regional economic development

表2 2018年河南省18地市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)Table 2 Key economic indicators of 18 regions in Henan Province in 2018

2.2 指標(biāo)權(quán)重的獲取

(1)層次分析法求一級指標(biāo)權(quán)重

一級指標(biāo)(準(zhǔn)則層)為a1(地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)狀況)、a2(地區(qū)財政金融狀況)、a3(地區(qū)對外開放程度)、a4(人民生活水平)、a5(地區(qū)基礎(chǔ)建設(shè)實施狀況),相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重為：

us=(0.431 7 0.273 1 0.067 9 0.135 0 0.092 3)。

(2)熵權(quán)法求二級指標(biāo)權(quán)重

針對本文所建指標(biāo)體系中的18個樣本和15項指標(biāo),借助SPSS軟件,根據(jù)公式(1)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換得到矩陣Z。借助EXCEL軟件,根據(jù)公式(2)—(5)求得各個指標(biāo)的信息熵Hj以及二級指標(biāo)權(quán)重νj(j=1,2,…,15)。

Hj=(0.979 1 0.915 6 0.985 3 0.991 4

0.860 5 0.749 3 0.719 9 0.894 0 0.998 7 0.997 7

0.935 3 0.936 0 0.854 4 0.945 8 0.906 9)。

νj=(0.015 7 0.063 5 0.011 0 0.006 5

0.104 9 0.188 5 0.210 6 0.079 7 0.001 0 0.001 7

0.048 6 0.048 1 0.109 5 0.040 7 0.070 0)。

(3)各指標(biāo)綜合權(quán)重

綜合一級指標(biāo)權(quán)重和二級指標(biāo)權(quán)重,根據(jù)公式(6)計算出與準(zhǔn)則層相對應(yīng)指標(biāo)層各指標(biāo)的最終權(quán)重值ηj,j=1,2,…,15。

ηj=(0.039 2 0.158 1 0.027 5 0.016 2

0.165 3 0.297 1 0.082 5 0.031 2 0.000 8

0.001 3 0.037 9 0.025 6 0.058 3 0.021 7 0.037 3)。

2.3 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)賦權(quán)

表3 賦權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Table 3 Standardized data after weighting

續(xù)表 Continuing table

2.4 結(jié)果分析

借助SPSS軟件對賦權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,得到各個指標(biāo)變量的特征值、特征向量及方差貢獻(xiàn)率,按照累積貢獻(xiàn)率在85%以上原則選取主成分,并根據(jù)各主成分因子貢獻(xiàn)率以及各城市得分可測算得到各城市的綜合得分和排名情況。為了體現(xiàn)改進(jìn)PCA法結(jié)果的適用性,同時結(jié)合傳統(tǒng)PCA法做對比分析(表4)。

表4 2018年河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價結(jié)果比較Table 4 Comparison of evaluation results of regional economic development in Henan Province in 2018

續(xù)表 Continuing table

從表4的評分及排名結(jié)果看,鄭州與洛陽在2種方法對比分析中經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名均名列前茅,整體發(fā)展水平領(lǐng)先。鄭州作為河南省省會,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛,是全省的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,中原城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭。作為歷史文化名城和七大古都之一的洛陽,是新興的工業(yè)旅游城市,新的經(jīng)濟(jì)增長點日趨明顯,在特色農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營、采礦業(yè)、旅游業(yè)和電業(yè)等方面均有突出成就,多項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)位居河南省前列。2種方法排名差異較大的有焦作、許昌、三門峽、濟(jì)源,相對于改進(jìn)主成分分析法評價結(jié)果,這4個地市的排名次序均在傳統(tǒng)主成分分析法評價結(jié)果之前。近年來,焦作市依托當(dāng)?shù)赜欣淖匀粭l件和便利的交通條件發(fā)展旅游業(yè)，實現(xiàn)了從資源枯竭型城市向經(jīng)濟(jì)社會的成功轉(zhuǎn)型,從而加速了經(jīng)濟(jì)增長。許昌在城市建設(shè)的同時經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展迅速,著名的森源集團(tuán)、黃河實業(yè)、金匯集團(tuán)等成功入選中國企業(yè)500強(qiáng)名單。三門峽是1957年伴隨著萬里黃河第一壩——三門峽大壩興建而崛起的一座新興城市,同時也是沿黃城市中距離黃河最近的一座城市。該市一直以來堅持穩(wěn)中求進(jìn),以提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和效益為中心,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,聚力打造“五彩三門峽”,推進(jìn)建設(shè)“三地五中心”,全市經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)穩(wěn)中有進(jìn),穩(wěn)中向好的運行態(tài)勢。濟(jì)源作為河南省最小的省轄市,工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤為迅猛,小浪底水庫樞紐工程等國家重點工程的建設(shè),加速了濟(jì)源市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。由此可見,改進(jìn)的主成分分析法所得結(jié)果更加貼近現(xiàn)實,在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價中具備一定的功效,能夠為經(jīng)濟(jì)評價提供一種科學(xué)客觀的理論計算方法。

為再次驗證改進(jìn)PCA法的可操作性,參考表1，選取2018年前后即2017與2019年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù),同理得到2種不同方法下的河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)排名次序。以各地市生產(chǎn)總值排名來衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的真實情況并將其作為改進(jìn)PCA法與傳統(tǒng)PCA法評價結(jié)果優(yōu)劣的參照依據(jù)。針對每個區(qū)域,將改進(jìn)PCA法與傳統(tǒng)PCA法在2017—2019年評價結(jié)果排名與該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的真實排名做差并求絕對值,利用其絕對值的加和來反映改進(jìn)PCA法與傳統(tǒng)PCA法在不同區(qū)域下評價結(jié)果的差距(圖1)。

注：圖中R1～R18分別代表鄭州、開封、洛陽、平頂山、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、許昌、漯河、三門峽、南陽、商丘、信陽、周口、駐馬店和濟(jì)源。Note：R1 to R18 in the figure represent Zhengzhou,Kaifeng,Luoyang,Pingdinghan,Anyang,Hebi,Xinxiang,Jiaozuo,Puyang,Xuchang,Luohe,Sanmenxia,Nanyang,Shangqiu,Xinyang,Zhoukou,Zhumadian and Jiyuan,respectively.圖1 2017—2019年河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價結(jié)果比較Fig.1 Comparison of evaluation results of regional economic development in Henan Province from 2017 to 2019

針對圖1中評價結(jié)果差距進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)PCA法在大部分區(qū)域下的評價結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PCA法。作為河南省區(qū)域政治經(jīng)濟(jì)中心的鄭州市,由于其綜合實力3年來穩(wěn)居第一,因此2種方法下的評價結(jié)果與真實值差距均為0。通過2種方法下河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展多年數(shù)據(jù)的評價比較,進(jìn)一步驗證了相較于傳統(tǒng)PCA法,基于定性定量結(jié)合對指標(biāo)變量分層賦權(quán)的改進(jìn)PCA法更適用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價,再次體現(xiàn)了改進(jìn)方法的優(yōu)越性與實用性。

采用改進(jìn)PCA法,選取2014—2019年面板數(shù)據(jù)得到2014—2019年逐年各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價結(jié)果(表5),進(jìn)一步探究河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動態(tài)時空演變規(guī)律。

表5 河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平動態(tài)分析Table 5 Dynamic analysis of regional economic development level in Henan Province

從河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排名狀況以及在時間尺度上的發(fā)展趨勢來看,各區(qū)域在2014—2019年總體上較為穩(wěn)定,2019年同2014年相比,除鄭州、洛陽、濮陽、信陽經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名不變以外,其余區(qū)域的排名均發(fā)生了變動,由此表明各區(qū)域都在競相發(fā)展經(jīng)濟(jì),尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較為落后的地區(qū)。其中鄭州市6年以來經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名穩(wěn)居第一,其地理位置優(yōu)越,發(fā)展前景廣闊,財政金融、公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施以及科教水平遙遙領(lǐng)先于其他城市；排名上升的區(qū)域有7個,分別是安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、許昌、三門峽、濟(jì)源；排名下降的區(qū)域有7個,分別為開封、平頂山、漯河、南陽、商丘、周口、駐馬店；大部分區(qū)域排名波動相對較小,經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展趨勢相對較為穩(wěn)定。綜合來看,全省經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速增長但區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異明顯,各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平隨地域的不同差異較大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名靠前的區(qū)域大都集中在豫中和豫西南地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名靠后的區(qū)域多集中在豫北地區(qū)。

3 結(jié)論與建議

由實證分析結(jié)果可知,2014—2019年河南省各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平排名均在小范圍內(nèi)變動。部分城市即使出現(xiàn)波動,其范圍幅度也很有限,長期來看總體上趨于平穩(wěn)。鄭州和洛陽6年內(nèi)始終位列前2名,南陽基本上位居第3名,濟(jì)源、鶴壁排名最后。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展動態(tài)排名規(guī)律顯示2014—2019年河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平總體上呈上升趨勢,但上升幅度依然有限,某些城市出現(xiàn)小幅度倒退現(xiàn)象；《河南省全面建設(shè)小康社會規(guī)劃綱要》中發(fā)展布局部分將河南省全省劃分為中原城市群經(jīng)濟(jì)隆起帶、豫北、豫西和豫西南地區(qū)以及黃淮地區(qū)。由表5中區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評價結(jié)果可知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名靠前的鄭州、洛陽、許昌、焦作均分布在中原城市群。中原城市群區(qū)位優(yōu)勢突出,連南貫北,交通便利,其非農(nóng)勞動力占河南省勞動總數(shù)的比重達(dá)到80%左右,城鎮(zhèn)人口占全省總?cè)丝诒戎氐?0%左右,國內(nèi)生產(chǎn)總值占全省的60%以上,是中西部綜合競爭力較強(qiáng)的開放型經(jīng)濟(jì)區(qū)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名居中的商丘、信陽、駐馬店主要分布在黃淮地區(qū)。該地區(qū)以農(nóng)產(chǎn)品精深加工為重點,是河南糧食生產(chǎn)主產(chǎn)區(qū),但由于該地區(qū)貧乏的礦產(chǎn)資源導(dǎo)致其工業(yè)落后于其他地區(qū)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名靠后的濟(jì)源、安陽、鶴壁、濮陽、三門峽主要分布在中原城市群、豫北和豫西豫西南經(jīng)濟(jì)區(qū)。豫北、豫西和豫西南地區(qū)以工農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ),擁有豐富的礦產(chǎn)、林果等資源,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢向好。但該地區(qū)尤其是豫西南地區(qū)多山地地形、交通條件的不便阻礙了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展；總的來說,河南省區(qū)域綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不協(xié)調(diào),呈現(xiàn)由河南省中部區(qū)域向四周遞減趨勢。經(jīng)對比分析發(fā)現(xiàn)本研究對河南省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價結(jié)果與該省區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶劃分結(jié)果大體一致且相互印證,表明本研究所提出的改進(jìn)PCA法在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價中是具有一定適用性的。

改革開放以來,河南省經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展,綜合經(jīng)濟(jì)實力明顯增強(qiáng),社會穩(wěn)定和諧,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步高質(zhì)量發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。為進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)、均衡發(fā)展，提出如下建議：不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域應(yīng)視自身情況制定符合自身優(yōu)勢的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方案；中原城市群以鄭州為中心,應(yīng)強(qiáng)化區(qū)域城市中心的龍頭作用,增強(qiáng)鄭州對全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的輻射作用以及洛陽的輔助輻射作用,實施中心城市、中心城鎮(zhèn)帶動戰(zhàn)略,加快周邊焦作、平頂山、許昌和開封等區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的快速調(diào)整,在全省形成各有所長、優(yōu)勢互補(bǔ)、競相發(fā)展的格局,使中原城市群各城市在發(fā)展自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的過程中形成整體競爭優(yōu)勢；豫北地區(qū)的安陽、鶴壁、濮陽3市要充分發(fā)揮工農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)較好，油氣、煤炭等資源豐富的優(yōu)勢，逐步建成河南省重要的鋼鐵、煤化工、石油化工以及電子信息產(chǎn)業(yè)基地；豫西地區(qū)的三門峽市要發(fā)揮礦產(chǎn)、林果等資源優(yōu)勢，搞好精深加工，建成全省重要的煤化工、黃金生產(chǎn)加工、鋁工業(yè)和林果業(yè)生產(chǎn)加工基地；豫西南地區(qū)的南陽市應(yīng)加快發(fā)展步伐，形成中藥生產(chǎn)、紡織基地和以非金屬礦產(chǎn)開發(fā)利用、農(nóng)副產(chǎn)品加工為主的產(chǎn)業(yè)帶；黃淮地區(qū)的駐馬店、商丘、周口和信陽要加快工業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展,加大城市建設(shè)力度,加強(qiáng)對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的帶動,加快農(nóng)區(qū)工業(yè)化步伐，河南省有關(guān)部門應(yīng)加大對該區(qū)域的扶持力度,加快其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；河南省全省應(yīng)不斷優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局,充分發(fā)揮以中原城市群為經(jīng)濟(jì)增長極在區(qū)域發(fā)展中的帶動作用,著力促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，在優(yōu)化結(jié)構(gòu)和提高效益的基礎(chǔ)上,制定科學(xué)的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃,努力使河南的發(fā)展走在中西部地區(qū)前列,努力實現(xiàn)中原崛起。