山東師范大學(xué) 田璐
自改革開放以來,中國的高鐵營業(yè)里程達到了3.8萬公里,高速公路近15萬公里,都位居世界第一[1]。復(fù)興號動車組、港珠澳大橋、北京大興機場等一批新的基建項目,成為靚麗的中國名片。此外,中國也建成了全球最大規(guī)模的光纖和移動通信網(wǎng)絡(luò),基本實現(xiàn)了城市光纖到樓到戶,農(nóng)村寬帶進鄉(xiāng)入村。
首先,基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟社會發(fā)展的必備條件,是一個城市發(fā)展的動力,而基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后則可能成為制約城市發(fā)展的因素。其次,基礎(chǔ)設(shè)施與城市相輔相成,城市基礎(chǔ)建設(shè)是社會經(jīng)濟活動正常運行的前提,是城市生活及各種活動的基本條件,也是城市競爭力的重要因素[2]。
本次課題研究從城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)出發(fā),對城市給水、城市道路、城市交通、城市能源、城市排水、衛(wèi)生綠化系統(tǒng)發(fā)展水平進行統(tǒng)計分析,并以此對我國31個地區(qū)進行聚類分析,使得我國城市基建向良好方向發(fā)展,從而促進經(jīng)濟水平的提高。
為了能夠更好地了解各地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及發(fā)展?fàn)顩r,筆者選取2020年我國31個地區(qū)關(guān)于省市基礎(chǔ)建設(shè)的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計年鑒[3]。在開始分析之前,為了消除單位和量綱所帶來的影響,先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。處理方法如下:對序列x1,x2,……,xn進行變換:
我們在SPSS中進行相關(guān)分析時,選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)。其取值范圍是[-1,1]。相關(guān)系數(shù)的絕對值越大,則表明和的相關(guān)度越高。
以下分別對城市給水、城市道路、城市交通、城市能源、衛(wèi)生綠化系統(tǒng)中涉及的變量進行相關(guān)性分析,選擇最能代表各個系統(tǒng)的最佳指標(biāo)變量。
為了了解其發(fā)展?fàn)顩r,我們選取自來水綜合生產(chǎn)能力(單位為萬立方米/日)、人均生活用水(升/日)、城市人口用水普及率(%)三個變量對各地區(qū)的城市給水系統(tǒng)進行分析。下述檢驗規(guī)定顯著性水平α=0.05.
根據(jù)輸出結(jié)果,可以得到自來水綜合生產(chǎn)能力和人均生活用水之間相關(guān)系數(shù)為0.2,且未通過顯著性檢驗,因此將自來水綜合生產(chǎn)能力作為變量x1,人均生活用水作為變量x2。
城市道路建設(shè)被稱為城市連接鄉(xiāng)鎮(zhèn),工業(yè)連接農(nóng)業(yè)的重要樞紐,也是城市規(guī)劃規(guī)范性、科學(xué)性、可持續(xù)發(fā)展性的重要體現(xiàn)方式之一。
我們選擇城市道路總長(公里)、城市道路面積(萬平方米)、城市道路網(wǎng)密度(表示城市建成區(qū)或城市規(guī)劃區(qū)內(nèi)平均每平方公里城市建設(shè)用地上擁有的道路長度,單位為公里/平方公里)、人均道路面積(平方米)作為評價城市道路的指標(biāo)。
城市道路總長與城市道路網(wǎng)密度、人均道路面積相關(guān)程度較低,且未通過顯著性檢驗,但與城市道路面積相關(guān)系數(shù)為0.987,通過了顯著性檢驗,從現(xiàn)實意義來看,道路面積與道路總長關(guān)系密切,因此選擇其中一個變量作為評價指標(biāo)即可。雖然城市道路網(wǎng)密度與人均道路面積通過了顯著性檢驗,但相關(guān)系數(shù)為0.41,相關(guān)程度不是很高。因此,將城市道路總長、城市道路網(wǎng)密度、人均道路面積分別作為變量x3,x4,x5。
城市交通作為城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)最重要的內(nèi)容之一,是改變產(chǎn)業(yè)布局、推動本地經(jīng)濟發(fā)展、促進人口遷移的主力軍。因此,我們選取公共車輛總數(shù)(輛)、公交車營運總長(公里)、每萬人公交車輛數(shù)(臺)作為衡量指標(biāo)。
可以得出,公交車輛總數(shù)與公交車運營總長之間高度相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.944,并且通過了顯著性檢驗。此外,公共車輛總數(shù)與每萬人公交車輛數(shù)相關(guān)系數(shù)為0.401,為中度相關(guān),且通過了顯著性檢驗。公交車運營總長與每萬人公交車輛數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.359,也通過了顯著性檢驗。因此,我們只要選取其中一個指標(biāo)進行分析即可,這里將公共車運營總長作為變量x6。
城市能源是一個城市運行的動力,傳統(tǒng)能源有其發(fā)展的弊端,污染問題亟待解決,為推進新能源的發(fā)展,我們針對城市中人工煤氣供應(yīng)量(億立方米/年)、液化石油氣供應(yīng)量(噸/年)等進行研究,將液化石油氣供應(yīng)量作為自變量x7。
為了更好地了解各個城市排水系統(tǒng)的優(yōu)劣性,選擇排水管道長度(公里)、排水管網(wǎng)密度(公里/平方公里)為研究對象,進行相關(guān)分析。根據(jù)輸出結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),兩者相關(guān)系數(shù)為0.345,但是未通過顯著性檢驗。則將排水管道長度、排水管網(wǎng)密度作為變量x8,x9。
從數(shù)據(jù)中可以看出,各大城市的衛(wèi)生無害化處理率大都達到了96%以上,公共綠地率基本在35%-48%之間,選取污水日處理能力(萬立方米)、城市環(huán)衛(wèi)車輛數(shù)(臺)、城市綠地面積(公頃)的數(shù)據(jù)進行研究。
從輸出結(jié)果得到,污水日處理能力和城市綠地面積相關(guān)系數(shù)為0.962,且通過顯著性檢驗,說明兩者之間高度相關(guān)。污水日處理能力、城市綠地面積與城市環(huán)衛(wèi)車輛數(shù)相關(guān)系數(shù)分別為0.886、0.837,都通過了顯著性檢驗。由此得出,三個變量之間相關(guān)程度很高,故只需要選取其中一個指標(biāo)衡量衛(wèi)生綠化系統(tǒng)即可,則將城市綠地面積作為變量x10。
我們要對城市基礎(chǔ)建設(shè)作出整體性評價,需要綜合考慮各個指標(biāo),本文將采取主成分分析法分析31個城市的基礎(chǔ)建設(shè)水平。
主成分分析法利用原先變量,通過空間投影和線性變換找到一些新的變量,這些新變量稱之為主成分,最后利用主成分對課題進行研究,簡化分析過程,最后得出結(jié)果[4]。
聚類分析就是指相似元素的集合,而不同的系統(tǒng)聚類方法是因為定義類與類間的距離方法不同,本文采用離差平方和法,類中各樣品到類重心的平方歐氏距離之和稱為離差平方和。
采用SPSS軟件作為分析工具,對十個變量進行主成分分析,得到了相關(guān)系數(shù)矩陣、方差貢獻分析表、成分矩陣、成分得分系數(shù)矩陣。
由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出,評價城市基礎(chǔ)建設(shè)的十個變量之間存在相關(guān)性,例如,x1與x3,x6,x7,x8,x10與之間的相關(guān)程度都比較高,適合用主成分分析法。
由方差貢獻分析表可以得到,前三個主成分的累計貢獻率已經(jīng)達到了82%,因此,只需提取三個主成分就可以概括出絕大部分信息了,分別作為第一主成分、第二主成分、第三主成分,其中對應(yīng)的特征值分別為。
三個主成分的特征值如下:第一主成分與相關(guān)程度較高,第二主成分與、相關(guān)性較強,第三主成分與相關(guān)性較強。
由成分得分系數(shù)矩陣得出主成分表達式如下:
第一主成分對大部分(標(biāo)準(zhǔn)化)變量都有近似相等的正載荷。大的值表示十個變量普遍有大的值,表示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較全面,因此我們稱第一主成分為(基礎(chǔ)設(shè)施)綜合成分。第二主成分在城市道路網(wǎng)密度、排水管網(wǎng)密度上有比較中等的載荷量,在人均生活用水變量上有比較大的負載荷,也就是說,大的y2值意味著x4、x9偏大,x2偏小,說明城市基礎(chǔ)建設(shè)比較落后,正在發(fā)展階段,稱第二主成分為基礎(chǔ)成分。第三主成分在人均道路面積和城市道路總長上有較大正載荷,在排水管網(wǎng)密度、液化石油氣供應(yīng)量上有較大負載荷,解釋含義和第二主成分類似,都屬于基礎(chǔ)成分。因此在接下來的關(guān)于地區(qū)分類中可以僅使用第一和第二主成分。
根據(jù)第一主成分和第二主成分得分繪制出散點圖,圖1便可以看成十維變量(標(biāo)準(zhǔn)化)在二維平面上的投影。圖1可以清晰描述各個地區(qū)的城市建設(shè)水平和劃分。
圖1 前兩個主成分的散點圖及聚類
由圖1可以看出,將各個地區(qū)按照第一主成分和第二主成分得分劃分成四類。也可計算各個地區(qū)的綜合得分,公式如下:
綜合得分也可以將31個地區(qū)分為四類,第一類包括廣東、江蘇、山東、浙江;第二類包括四川、天津、河南、黑龍江、安徽、江西、湖北、福建;第三類包括新疆、河北、湖南、遼寧、陜西、上海、云南、廣西、北京、重慶、山西;第四類包括內(nèi)蒙古、甘肅、海南、吉林、青海、貴州、寧夏、西藏。
現(xiàn)通過系統(tǒng)聚類法對31個地區(qū)進行分類,采用離差平方和法,實際上就是在每一步合并使離差平方和增量達到最小的兩個類。
由聚類結(jié)果表將31個城市分為四大類,第一類包括浙江、山東、江蘇、廣東;第二類包括遼寧、吉林、貴州、重慶、上海、北京、西藏、海南、廣西;第三類包括天津、新疆、江西、黑龍江、河南、四川、湖北、安徽、湖南、福建;第四類包括寧夏、內(nèi)蒙古、河北、青海、陜西、云南、甘肅、山西。
根據(jù)以上主成分分析和聚類分析結(jié)果來看,利用第一和第二主成分繪制的散點圖與聚類分析得到的結(jié)果比較接近,而綜合得分聚類的效果不如其他兩個方法。其一是因為主成分y1,y2,……,ym的線性組合一般沒有意義,其二是因為第一主成分對綜合得分的貢獻率很大,導(dǎo)致綜合得分只是一味地在重復(fù)y1的信息,而含有比較少的y2的信息。因此,綜合得分聚類效果不佳。
因此,綜合考慮散點圖和系統(tǒng)聚類分析,將31個地區(qū)重新分成四類,第一類包括廣東、江蘇、山東、浙江,這四個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展快速,都在東部沿海地段,它們的基礎(chǔ)建設(shè)也領(lǐng)先于其他地區(qū),其中用電量一直被視為經(jīng)濟運行的“風(fēng)向標(biāo)”,能在一定程度上反映各地經(jīng)濟走勢,根據(jù)國家電網(wǎng)發(fā)布的數(shù)據(jù),山東的社會用電量居全國第一,廣東緊隨其后,江蘇位居第三,由此也可看出,這四個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展與基礎(chǔ)建設(shè)并駕齊驅(qū)。
第二類包括北京、上海、西藏、遼寧、吉林、貴州、重慶七個地區(qū),由于北京、上海、吉林、遼寧、重慶地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)較為完善,因此這些地區(qū)致力于經(jīng)濟發(fā)展,而西藏和貴州地區(qū),近年來,國家大力投資于其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),“十三五”期間,西藏的城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)就交出了新答卷。
第三類包括天津、江西、黑龍江、四川、湖北、安徽、湖南、福建、廣西、海南、河北、內(nèi)蒙古、黑龍江,這些地區(qū)大多分布在中部和北部地區(qū),經(jīng)濟欠發(fā)達,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入較少。
第四類包括山西、陜西、新疆、河南、甘肅、寧夏、青海地區(qū),這些地區(qū)是“西部大開發(fā)”重點扶持地區(qū),更注重水資源和道路方面的建設(shè),忽略了經(jīng)濟發(fā)展效益。
首先,我國目前面臨著地區(qū)發(fā)展不平衡不充分的問題,根據(jù)以上聚類結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)大部分地區(qū)經(jīng)濟與城市基礎(chǔ)建設(shè)共同發(fā)展,例如廣東、江蘇、浙江、重慶等地區(qū),但也有少部分地區(qū)基礎(chǔ)建設(shè)落后于經(jīng)濟發(fā)展,例如北京、上海地區(qū)。
面對以上分析,給出下列對策和建議:
(1)合理規(guī)劃城市建設(shè),加大對于經(jīng)濟發(fā)展薄弱地區(qū)的基礎(chǔ)建設(shè)投資,帶動本地城市發(fā)展。
(2)充分考慮城市地勢地貌,建立特色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高城市管理水平。
(3)關(guān)注城市環(huán)境,做好垃圾分類,提升城市面貌。