導(dǎo)語：如何才能寫好一篇城市經(jīng)濟發(fā)展水平，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：環(huán)境友好；經(jīng)濟發(fā)展水平；空氣質(zhì)量；對比分析

Abstract： This work surveyed and analyzed the per capita GDP and air quality index of Chinese 31 provincial capitals or municipalities in 2013 and 2014， and compared the level of economic development of these cities from the environment-friendly view. Results show there is a negative relationship between per capita GDP and air quality among these cities， that is， the cities with higher per capita GDP may have relatively worse air quality. This observation implies that economy-oriented development mode may bring about some environment costs. According to 2014 data， the 31 provincial capitals or municipalities are respectively evaluated as "environmentally friendly development cities"， "economy-oriented development cities"， "environment-friendly cities"， and “NON environmentally friendly development cities”. The improvement level of per capita GDP and air quality among these cities in 2014 is also compared with 2013. These findings could provide some supports for implementing the economy-oriented development mode.

Keywords： Environment-Friendly； Economic Development Level； Air Quality； Comparison

1. 引言

經(jīng)濟社會的發(fā)展是建立在對自然資源的利用和改造的基礎(chǔ)上，勢必給自然生態(tài)系統(tǒng)中的物質(zhì)與能量帶來變化。良好的經(jīng)濟發(fā)展模式會考慮到人類活動對資源、環(huán)境和生態(tài)的影響，進而實現(xiàn)環(huán)境資源友好型發(fā)展，然而經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境友好和資源節(jié)約等多重目標(biāo)并重的發(fā)展模式會對經(jīng)濟發(fā)展速度有所限制。因此，無論是發(fā)達(dá)國家，還是正在發(fā)展中的國家，都很大可能先是經(jīng)歷“經(jīng)濟發(fā)展主導(dǎo)型”發(fā)展模式，再轉(zhuǎn)變?yōu)椤碍h(huán)境資源友好型”發(fā)展模式[1，2]。

改革開放以來，由于我國經(jīng)濟和社會的高速發(fā)展，引起了空氣污染物的迅速積聚，造成了當(dāng)前面臨的空氣質(zhì)量問題。因此，我國目前正在處于經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型階段，由以經(jīng)濟發(fā)展速度為主要或單一目標(biāo)的“經(jīng)濟發(fā)展主導(dǎo)型”發(fā)展模式轉(zhuǎn)向社會、環(huán)境與資源協(xié)調(diào)發(fā)展的“環(huán)境資源友好型”發(fā)展模式。近些年我國實施的“環(huán)境友好型社會”、“和諧社會”和“可持續(xù)發(fā)展觀”等國家發(fā)展戰(zhàn)略都體現(xiàn)了這一轉(zhuǎn)變。然而，由于地理位置、自然資源、歷史發(fā)展和開放水平等因素的不同，我國不同區(qū)域的城市發(fā)展水平存在較大差異[3]。東部沿海以及內(nèi)陸核心城市經(jīng)濟社會發(fā)展很成熟，而一些內(nèi)陸非核心城市可能正在處于起步發(fā)展過程中。單一從經(jīng)濟發(fā)展速度對城市進行評價不能充分反映出城市的總體水平，進而也會導(dǎo)致我國各城市的非健康發(fā)展。因此，從環(huán)境友好視角，對我國城市經(jīng)濟發(fā)展水平進行比較具有重要現(xiàn)實意義。本文主要是空氣質(zhì)量指標(biāo)來對城市環(huán)境進行測量，結(jié)合空氣質(zhì)量對我國典型城市的經(jīng)濟發(fā)展水平進行比較，識別出當(dāng)前我國不同城市的發(fā)展模式，為各城市的良好健康發(fā)展提供一定依據(jù)。

國內(nèi)外學(xué)者越來越關(guān)注經(jīng)濟發(fā)展與空氣質(zhì)量問題。曹洪軍和莎娜從區(qū)域環(huán)境視角對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式進行研究，并采用山東省1978到2009間的數(shù)據(jù)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境與區(qū)域經(jīng)濟增長的相互關(guān)系進行了檢驗[4]；池建宇等考慮我國城市內(nèi)生因素的影響，采用庫茨涅茲曲線研究了我國經(jīng)濟發(fā)展水平與空氣質(zhì)量的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)未來十年內(nèi)我國省會城市和直轄市的空氣質(zhì)量改善程度會十分有限[5]；李雪敏認(rèn)為城市環(huán)境質(zhì)量是構(gòu)建品牌城市的必須因素，從自然地理環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、人居社會環(huán)境、歷史文化環(huán)境等六個方面構(gòu)建了一個城市品牌資產(chǎn)評估體系[6]；Sánchez de la Campa和de la Rosa通過分析空氣質(zhì)量和經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)：對空氣有害物質(zhì)的極端控制對經(jīng)濟發(fā)展會產(chǎn)生明顯影響，甚至?xí)?dǎo)致經(jīng)濟危機；Zilio和Recalde采用1970-2007期間拉丁美洲和加勒比海地區(qū)21個國家的數(shù)據(jù)，分析了經(jīng)濟增長與能源消耗的關(guān)系[8]。

可以看出，當(dāng)前越來越多的研究識別出了經(jīng)濟發(fā)展與空氣質(zhì)量之間的相互影響關(guān)系，為社會經(jīng)濟與環(huán)境資源的協(xié)調(diào)發(fā)展提供了良好支持。然而目前研究中對于空氣質(zhì)量提升績效的關(guān)注還比較少，尤其是關(guān)于空氣質(zhì)量提升績效測評方面的研究更少[9-10]。本文從環(huán)境友好視角，結(jié)合我國典型城市在2013年和2014年的經(jīng)濟發(fā)展水平數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量測評指標(biāo)數(shù)據(jù)，對經(jīng)濟發(fā)展水平與空氣質(zhì)量的相關(guān)關(guān)系進行分析，采用人均GDP和空氣質(zhì)量兩個維度，識別不同城市的經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展模式，為各城市制定和實施與其相適應(yīng)的環(huán)境友好發(fā)展戰(zhàn)略提供一定參考。

2. 研究數(shù)據(jù)

本文選取了31個省會及直轄市作為研究對象，對其經(jīng)濟發(fā)展水平和空氣質(zhì)量水平進行對比研究。衡量一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的經(jīng)濟指標(biāo)有很多，而人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，即人均GDP，是衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的最重要的指標(biāo)之一，因此本文采用人均GDP指標(biāo)數(shù)據(jù)來表示各城市的經(jīng)濟發(fā)展水平。表1給出了2013年和2014年我國31個省會及直轄市的人均GDP及其排名情況（數(shù)據(jù)來源：中華人民共和國國家統(tǒng)計局）。

本文采用的空氣質(zhì)量測評指標(biāo)是依據(jù)2012年我國環(huán)境保護部和國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局共同的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)-GB3095-2012》[11]。表2給出了各監(jiān)測指標(biāo)的符號、含義、化學(xué)式和單位。其中除O3是8小時平均值外，其他指標(biāo)濃度限值均為24小時平均值。由于本文研究中各城市多屬于居住商業(yè)區(qū)，因此濃度限值應(yīng)采用二級空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

空氣質(zhì)量指標(biāo)濃度會受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地理環(huán)境、氣象條件、季節(jié)等多種因素影響[12-13]，為了進行空氣質(zhì)量提升績效比較，需要對樣本數(shù)據(jù)進行合理設(shè)置。從比較時段來看，日時間內(nèi)平均濃度受氣象條件影響較大，尤其是風(fēng)速，而年平均濃度不能很好地區(qū)別各因素不同季節(jié)時的影響程度，因此，本文采取月平均指標(biāo)濃度來進行比較。同時，由于不同城市的主要污染物不同，單一空氣指標(biāo)數(shù)據(jù)難以全面表達(dá)城市空氣質(zhì)量，因此，本文采用由表2中各分指標(biāo)合成得到的空氣質(zhì)量總指數(shù)（AQI）來代表各城市空氣質(zhì)量。

根據(jù)表2中的空氣質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)，我們調(diào)查了31個省會及直轄市2013年11月和2014年11月的空氣質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)數(shù)值，并根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)-GB3095-2012》計算得到了各城市的AQI指數(shù)，具體如表3所示（數(shù)據(jù)來源：中國環(huán)境監(jiān)測總站和中華人民共和國環(huán)境保護部）。

3. 結(jié)果與分析

3.1經(jīng)濟發(fā)展水平與空氣質(zhì)量相關(guān)分析

首先為了明確經(jīng)濟發(fā)展水平和空氣質(zhì)量之間的相關(guān)性，我們在SPSS 19.0軟件中采用Pearson相關(guān)系數(shù)分別對2013年和2014年的人均GDP和AQI做了相關(guān)分析，結(jié)果如表4所示。說明：為了去除量綱對結(jié)果的影響，本文采用的是人均GDP排序和AQI排序數(shù)據(jù)。

從表4結(jié)果可以看出：2013年和2014年31個省會直轄市人均GDP排名與AQI排名的相關(guān)系數(shù)均是負(fù)值，說明人均GDP和空氣質(zhì)量具有一定的負(fù)相關(guān)性，即人均GDP較高的城市，其空氣質(zhì)量會相對較差。這一發(fā)現(xiàn)暗示了以經(jīng)濟為主導(dǎo)的發(fā)展模式很可能會帶來一定的環(huán)境問題。

3.2經(jīng)濟發(fā)展水平變化對比

圖1給出了2014年31個省會直轄市人均GDP與2013年相比的變化情況。從圖1可以看出：與2013年相比，2014年天津、北京和上海這三個大型城市的人均GDP出現(xiàn)縮減，尤其是天津減少的幅度最大；在人均GDP增加的城市中，武漢、南京、杭州、廣州、貴陽和長沙等城市的增加幅度最大，而烏魯木齊、哈爾濱、石家莊、太原和蘭州等城市經(jīng)歷較小的增加。這一結(jié)果在一定程度上反映了經(jīng)濟發(fā)展的層次性規(guī)律和邊際遞減規(guī)律。在未來十幾年的發(fā)展中，一些人均GDP偏低但又有較強發(fā)展?jié)摿Φ某鞘校淙司鵊DP會有較大增加，例如西安、濟南、成都等城市。

3.3空氣質(zhì)量變化對比

圖2給出了2013年11月與2014年11月31個省會直轄市空氣質(zhì)量的對比情況（數(shù)值越大說明質(zhì)量越差）。從對比結(jié)果可以看出：與2013年11月相比，2014年11月除了烏魯木齊，其他30個城市的空氣質(zhì)量都變得更差，尤其是哈爾濱、沈陽、鄭州、濟南、太原、天津和西安等城市空氣質(zhì)量變得相對更差；福州、貴陽、南昌、南寧、昆明、上海和?？诳諝赓|(zhì)量具有相對減小幅度的變差。

3.4人均GDP水平與空氣質(zhì)量現(xiàn)狀與提升幅度對比

3.4.1現(xiàn)狀對比

圖3給出了2014年31個省會直轄市人均GDP和空氣質(zhì)量排名對比情況，其中橫縱坐標(biāo)分別表示人均GDP排名和AQI排名。

從圖3中的對比結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：

（1）在31個省會直轄市城市中，廣州、長沙、上海、南昌、烏魯木齊和福州的人均GDP和空氣質(zhì)量排名相對都比較靠前，都處于前15名，尤其是廣州和上海這兩個城市的兩個指標(biāo)均在前10名以內(nèi)。因此，這6個城市可以評價為“環(huán)境友好發(fā)展型城市”。

（2）南京、杭州、武漢、呼和浩特、北京、天津、濟南、鄭州和沈陽的人均GDP處于前15名以內(nèi)，但其空氣質(zhì)量都排在15名之外，因此，這幾個城市可以評價為“經(jīng)濟主導(dǎo)發(fā)展型城市”。這些城市未來發(fā)展中需要注重空氣質(zhì)量的提升，尤其是沈陽、鄭州和濟南。

（3）拉薩、昆明、貴陽、?？诤湍暇┑目諝赓|(zhì)量都排在前10名以內(nèi)，但其人均GDP都排在20名以外，因此，這5個城市可以評價為“環(huán)境友好型城市”。這些城市未來發(fā)展中需要注重經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，可以加大開發(fā)和利用這幾個城市的旅游資源，帶動整體經(jīng)濟的發(fā)展。

（4）成都、合肥、蘭州、重慶、西寧、長春、西安、銀川、太原、哈爾濱和石家莊這11個城市的人均GDP排名都在15名之外，空氣質(zhì)量都在10名之外，因此，這些城市可以評價為“非環(huán)境友好發(fā)展型城市”。這些城市未來發(fā)展中面臨的經(jīng)濟提升和空氣質(zhì)量治理雙重壓力，尤其是哈爾濱和石家莊。

3.4.2提升幅度對比

在對各城市經(jīng)濟發(fā)展水平和空氣質(zhì)量現(xiàn)狀進行對比之后，本文按照人均GDP變化和空氣質(zhì)量變化兩個維度對31個省會直轄市進行對比，如表5和圖4所示。其中為了保持兩個指標(biāo)的可比性，這里都采取提升幅度排名情況進行對比。

從圖4的對比結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：

（1）與2013年相比，武漢、長沙、南京、合肥、成都和福州的人均GDP和空氣質(zhì)量提升幅度都在前15名以內(nèi)。尤其是武漢、長沙和南京三個城市兩個指標(biāo)提升都在前10名，結(jié)合圖3中的現(xiàn)狀對比，可以預(yù)測這三個城市未來的人均GDP和空氣質(zhì)量的綜合排名很可能會處于全國前列。

（2）貴陽、杭州、南昌、拉薩、鄭州、廣州、沈陽和重慶的人均GDP提升幅度位于前15名，但其空氣質(zhì)量提升幅度位于15名之外，因此，這些城市具有較強的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Α＿M一步，從圖3可以發(fā)現(xiàn)，拉薩、貴陽和南昌當(dāng)前的空氣質(zhì)量位于前10，因此這四個城市未來可能會較快地發(fā)展成為“環(huán)境友好發(fā)展型城市”。

（3）濟南、昆明、石家莊、南京、太原、西寧、上海和烏魯木齊的空氣質(zhì)量提升幅度位于前15名，但其人均GDP提升幅度位于15名之外，因此這些城市未來的空氣質(zhì)量會得到較大的提升。進一步，從圖3可以發(fā)現(xiàn)，濟南和南京當(dāng)前人均GDP排名位于前15名，因此這兩個城市未來可能會相對較快地發(fā)展成為“環(huán)境友好發(fā)展型城市”。

（4）其余城市中除了?？谥?，呼和浩特、銀川、蘭州、哈爾濱、西安、北京和長春的人均GDP和空氣質(zhì)量提升幅度都落在15名之外，即這些城市的經(jīng)濟發(fā)展和空氣質(zhì)量提升幅度都比較慢，尤其是西安、哈爾濱、北京和長春。對照圖3中這些城市的現(xiàn)狀，可以看出這些城市近期很難發(fā)展成為“環(huán)境友好發(fā)展型城市”。

4. 結(jié)論

本文根據(jù)2013年和2014年我國31個省會及直轄市的人均GDP和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，對每個城市的空氣質(zhì)量與經(jīng)濟發(fā)展水平進行了對比研究。分別從人均GDP和空氣質(zhì)量指數(shù)AQI兩個角度對各城市經(jīng)濟發(fā)展模式進行了比較，把這些城市劃分為“環(huán)境友好發(fā)展型城市”、“經(jīng)濟主導(dǎo)發(fā)展型城市”、“環(huán)境友好型城市”和“非環(huán)境友好發(fā)展型城市”。同時，與2013年進行對比，根據(jù)2014年不同城市人均GDP水平和空氣質(zhì)量的提升幅度，對各個城市的發(fā)展趨勢進行了分類和評價。該研究結(jié)果對提高我國城市空氣治理積極性更具有促進和指導(dǎo)作用，也可以為我國實施環(huán)境友好發(fā)展型戰(zhàn)略提供一定的依據(jù)。然而，由于空氣質(zhì)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)的不充分，本文未能對經(jīng)濟發(fā)展和空氣質(zhì)量二者的因果關(guān)系進行分析。未來研究會持續(xù)收集我國主要城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，進一步采用格蘭杰因果關(guān)系等方法分析經(jīng)濟發(fā)展和空氣質(zhì)量的因果關(guān)系。

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篇2

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟發(fā)展水平；因子分析；Borda模糊數(shù)學(xué)法；合理等級排序；聚類分析

中圖分類號：F299 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9031（2013）02-0016-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.02.04

國內(nèi)外學(xué)者對城市經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的評價指標(biāo)體系進行了不少研究，但由于各地區(qū)城市經(jīng)濟系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和相關(guān)理論的有待深入，目前還沒有一種公認(rèn)可靠的評價方法[1]。

目前，綜合排名有多種方法，主要的研究方法是直接利用因子分析結(jié)果，通過計算第一公共因子得分排序，或是結(jié)合權(quán)重計算公共因子綜合得分排序。本文對國內(nèi)研究成果加以利用和創(chuàng)新，首次將因子分析法和模糊綜合評價法結(jié)合系統(tǒng)評價城市經(jīng)濟發(fā)展水平。本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：一方面，方法上選擇基于因子分析的Borda模糊綜合評判法彌補了因子分析法的不足，并根據(jù)序數(shù)總和理論建立合理等級排序，優(yōu)化排序方案；另一方面，本文得出的我國36個主要城市經(jīng)濟發(fā)展水平排名結(jié)果，對于幫助各城市判斷其經(jīng)濟所處位置具有參考價值，對于思考其未來經(jīng)濟發(fā)展模式有一定啟發(fā)作用。

一、研究設(shè)計

與因子分析法結(jié)合進行綜合評估時，可將通過因子分析提取的公共因子作為Borda法的評價因子，權(quán)重選擇因子分析確定的權(quán)重，Borda數(shù)依據(jù)各評價對象在每一公共因子上的得分排序計算獲得，最后根據(jù)Borda法所建評價模型計算各評價對象綜合評估Borda數(shù)。

因子分析基礎(chǔ)上的聚類結(jié)果剔除了指標(biāo)間相互影響，其精確度高[3]。聚類分析思路為：將每個數(shù)據(jù)對象各視為一類，根據(jù)類與類之間的距離將最相似的類合并，再計算新類與其它類之間的相似程度，不斷繼續(xù)這一過程，直到所有數(shù)據(jù)對象合并為一類。實際應(yīng)用中可根據(jù)具體問題的現(xiàn)實需要選擇閥值。

（三）實證結(jié)果

利用SPSS17.0對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行因子分析[4]。由表1，相關(guān)矩陣特征值大于1的共有3個：λ1=13.919，λ2=3.505，λ3=1.05；其對應(yīng)的貢獻(xiàn)率分別是：63.268%，15.931%，4.772%，累計貢獻(xiàn)率為83.972%。

為便于各因子的名詞解釋，采用方差極大法，對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)（表2）。從因子載荷來看，公共因子一F1在X5、X8、X11、X16、X9、X2、X17、X15、X14、X12、X4、X18、X21、X10和X7上有較大載荷；公共因子二F2在X1、X3、X20、X13、X6和X19上有較大載荷；公共因子三F3在X22上有較大載荷。結(jié)合各個指標(biāo)的含義，可將F1命名為經(jīng)濟社會因子，主要反映各市地方財政預(yù)算、第二、三產(chǎn)業(yè)增加值和儲蓄年末余額等經(jīng)濟指標(biāo)；F2命名為基礎(chǔ)設(shè)施因子，主要反映各市總?cè)丝诤歪t(yī)療教育等情況；F3命名為生態(tài)環(huán)境因子，反映各市三廢綜合利用產(chǎn)品產(chǎn)值。

依據(jù)序數(shù)總和理論，將2種評價方法下的排序號相加，得到序數(shù)總和，確定合理等級排序[5]。若序號之和相同，則再結(jié)合其重要指標(biāo)（主要是第一公共因子得分）。結(jié)果見表4。

應(yīng)用SPSS17.0進行聚類，將36個主要城市按其經(jīng)濟發(fā)展水平劃分為三類（表5）。

二、結(jié)果分析

由聚類分析的結(jié)果并結(jié)合等級排名，把36個城市劃分為三個能級。

第一能級城市數(shù)量最少，有3個，分別是：金融中心上海、沿海城市廣州和我國首都北京，屬于經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市。因子分析綜合得分上海為2.820 932 079，是最高分；而綜合Borda數(shù)廣州為31.49，是最高分。可見，按不同的衡量方法，會有不同的排序結(jié)果，因而綜合兩種排序方法的合理等級排序，比單獨用某一種方法排序，可能更合理。從單個因子排名來看，這三個城市在經(jīng)濟社會因子排名都名列前茅，驗證了經(jīng)濟社會因子的重要性。

第二能級城市隊伍最為龐大，有19個，屬于經(jīng)濟發(fā)展水平較好的城市。從地理位置看，排名相對較前的城市，如天津、深圳、杭州，多臨?；蛭挥跂|南沿海地區(qū)，說明區(qū)域也是影響經(jīng)濟發(fā)展水平的重要因素。從單個因子排名來看，杭州在第三公共因子生態(tài)環(huán)境因子位居第一，獨具特色，其經(jīng)驗值得進一步研究、借鑒。

第三能級數(shù)量居中，有14個，屬于經(jīng)濟發(fā)展水平一般的城市。從地理位置看，排名相對較后的城市，如西寧、銀川和貴陽，多位于內(nèi)陸的中西部地區(qū)。這與這些地區(qū)的交通不發(fā)達(dá)有關(guān)。另外這些地區(qū)的專業(yè)優(yōu)秀人才大多流向經(jīng)濟較發(fā)達(dá)地區(qū)，使得這些地區(qū)與經(jīng)濟較發(fā)達(dá)地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展差距有進一步擴大的趨勢。

分析各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展情況可看出，我國西部各省份應(yīng)注意區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，我國中部地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮區(qū)域的資源優(yōu)勢， 加強區(qū)域間協(xié)調(diào)和協(xié)作，以增強區(qū)域競爭力；我國經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市，應(yīng)力爭建設(shè)成為特大城市。城市區(qū)域化與區(qū)域城市化成為當(dāng)今城鎮(zhèn)化發(fā)展的客觀規(guī)律，城市間的競爭更多地表現(xiàn)為城市所依托區(qū)域間的競爭。因而，各市在經(jīng)濟發(fā)展中，應(yīng)注意加快拓展城市發(fā)展空間，走區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新型城鎮(zhèn)化道路。

在此特別需要指出的是，聚類結(jié)果和合理等級排序有很大關(guān)系，但略有不同：石家莊和廈門兩個城市排名和聚類結(jié)果有出入，可能是由于排序與聚類的數(shù)學(xué)原理和方法不同造成的，是合理的。

三、總結(jié)

本文對已有的研究成果加以創(chuàng)新，首次將因子分析法和模糊綜合評價法結(jié)合對城市經(jīng)濟發(fā)展水平進行排名。實證發(fā)現(xiàn)，影響經(jīng)濟發(fā)展的主要因子有經(jīng)濟社會因子、基礎(chǔ)設(shè)施因子和生態(tài)環(huán)境因子；基于序數(shù)總和理論，城市經(jīng)濟發(fā)展水平前三名依次為上海、廣州和北京；運用聚類分析方法，36個城市按經(jīng)濟發(fā)展水平由高到低，可劃分為三個能級。實證結(jié)果表明，區(qū)域城市化與城市區(qū)域化是當(dāng)今城鎮(zhèn)發(fā)展的規(guī)律，城市的競爭更多表現(xiàn)為城市所依托區(qū)域的競爭。基于此，各城市在經(jīng)濟發(fā)展中，應(yīng)加快拓展城市的發(fā)展空間，走區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新型城鎮(zhèn)化道路。

應(yīng)當(dāng)指出的是，本文仍然存在一些不足。第一，根據(jù)因子分析法得到的權(quán)重，受客觀數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性影響，與實際可能會存在偏差；第二，本文參與因子分析的指標(biāo)只有22個，可能不足以解釋問題；第三，因子分析法的缺點表現(xiàn)在樣本容量要足夠大，評價標(biāo)準(zhǔn)與樣本有關(guān)，評價結(jié)果是一個相對優(yōu)劣順序；第四，序號總和理論有兩條立論的前提是評價方法要足夠多，每種評價方法的結(jié)果要大體上準(zhǔn)確，但評價方法多就很難實現(xiàn)[6]。

參考文獻(xiàn)：

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[3]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析[M].北京：科學(xué)出版社，2006.82-85.

[4]蘇金明，傅榮華，周建斌，張蓮花.統(tǒng)計軟件SPSS For Windows 實用指南[M].北京：電子工業(yè)出版社，2000.462-463.

篇3

本文采用《麗水統(tǒng)計年鑒2012》的數(shù)據(jù)，運用主成分分析測度麗水市各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?。研究表明，麗水市各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Υ嬖诿黠@的空間異質(zhì)性：蓮都區(qū)發(fā)展?jié)摿ψ顝?；縉云縣、青田縣、龍泉市、松陽縣、云和縣、遂昌縣為處于中間水平；松陽縣、云和縣、遂昌縣慶元縣、景寧縣發(fā)展?jié)摿^差。

【關(guān)鍵詞】

主成分分析；經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?/p>

麗水市是浙江省轄地級市，位于該省西南部、南鄰福建，古稱處州，始名于589年（隋文帝開皇九年），是浙西南的政治、經(jīng)濟、文化中心。全市總面積17298平方公里，常住人口211.70萬，是浙江省面積最大而人口最稀少的地區(qū)。下轄蓮都區(qū)及景寧畬族自治縣、縉云、青田、遂昌、云和、慶元、松陽七縣，代管縣級龍泉市。

地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿δ芊从骋粋€地區(qū)社會經(jīng)濟系統(tǒng)的發(fā)展水平，也是評價一個地區(qū)社會經(jīng)濟系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)。由于麗水市各地區(qū)經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展等方面還存在著差異，對各地區(qū)經(jīng)濟綜合實力進行客觀評價，可以為麗水市今后經(jīng)濟又好又快發(fā)展提供決策依據(jù)。因此，本文首先以麗水市為基本空間單元收集區(qū)域發(fā)展影響因素，在此基礎(chǔ)上通過主成分分析，提取并分析各主因子的空間分布狀況，在此基礎(chǔ)上進行以下處理主因子得分綜合，得到區(qū)域空間發(fā)展?jié)摿Α?/p>

一、主成分分析法

主成分分析法是一種考察多個變量間相關(guān)性的多元統(tǒng)計方法，由皮爾遜首先提出并使用，之后經(jīng)眾多統(tǒng)計學(xué)家不懈努力逐步發(fā)展和成熟起來。主成分分析是將原來眾多具有一定相關(guān)性的指標(biāo)，重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。

在建立縣城單元評價指標(biāo)選擇的基礎(chǔ)上，運用主成分分析方法（PCA），提取影響縣域鄉(xiāng)鎮(zhèn)地域空間差異的主因子。對各縣城的綜合實力進行評價。

本文選取2011年麗水市13項反映社會經(jīng)濟發(fā)展水平的主要統(tǒng)計指標(biāo)，分別為鎮(zhèn)域戶籍人口、縣域暫住人口、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例、財政收入、工業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)民人均收入、旅游收入、鎮(zhèn)域面積、建成區(qū)綠化覆蓋面積、工業(yè)固體廢物綜合利用率、醫(yī)院衛(wèi)生院床位數(shù)。

運用統(tǒng)計分析軟件stata對對數(shù)據(jù)進行因子分析，采用主成分法提取特征值大于1的主成分作為公共因子，得到方差最大正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣、特征值、貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率。特征值大于1的前三個公因子的累計貢獻(xiàn)率超過80%，可見提取三個因子后，它們反映了原始變量的大部分信息。

二、主因子得分及空間分布

根據(jù)因子荷載矩陣分析主因子含義，并根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，計算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)主因子得分，分析各主因子的空間分布特征。

從表1可知：第一主因子主要解釋鎮(zhèn)域戶籍人口、鎮(zhèn)域暫住人口、財政收入、工業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)民人均收入、旅游收入、建成區(qū)綠化面積及醫(yī)院衛(wèi)生院床位數(shù)等指標(biāo)，可命名為社會經(jīng)濟發(fā)展因子。空間分布值排名為蓮都區(qū)、縉云縣、青田縣、松陽縣、龍泉市、云和縣、遂昌縣、慶元縣、景寧縣。

第二主因子主要解釋鎮(zhèn)域面積、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例，可命名為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)因子。其值排名為遂昌縣、龍泉市、青田縣、蓮都區(qū)、景寧縣、縉云縣、慶元縣、松陽縣、云和縣。

第三主因子主要解釋第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例、工業(yè)固體廢物綜合利用率，可以名為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展因子。其值排名為蓮都區(qū)、縉云縣、云和縣、松陽縣、龍泉市、慶元縣、青田縣、景寧縣、遂昌縣。

三、發(fā)展?jié)摿υu估

依據(jù)主因子得分乘以貢獻(xiàn)率權(quán)重得到的發(fā)展?jié)摿κ腔诂F(xiàn)狀的發(fā)展?jié)摿蚩臻g格局。其結(jié)果如下表：

從表2的得分和排名可以看出：麗水市各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡的現(xiàn)象較為明顯。蓮都區(qū)是麗水市綜合發(fā)展?jié)摿ψ顝?，以絕對的優(yōu)勢名列第一；縉云縣、青田縣、龍泉市、松陽縣、云和縣、遂昌縣為處于中間水平，松陽縣、云和縣、遂昌縣慶元縣、景寧縣發(fā)展條件較差。

參考文獻(xiàn)：

[1]張吉獻(xiàn).基于主成分分析法的河南省各城市綜合實力評價[J].河南科學(xué)，2009（01）

篇4

關(guān)鍵詞：因子分析；聚類分析；城市發(fā)展

一、問題提出及研究述評

改革開放近四十年，我國經(jīng)濟取得舉世矚目的成就，GDP增速多年維持在兩位數(shù)，國際地位顯著提高。但是，不可忽視的是，我國城市間發(fā)展存在不平衡現(xiàn)象。所以，如何分好改革開放這塊大蛋糕，促進城市間協(xié)調(diào)發(fā)展，就成了急需解決的問題。鑒于此，眾多學(xué)者對城市經(jīng)濟發(fā)展問題進行了研究。目前，我國城市經(jīng)濟發(fā)展依然存在眾多問題，魏學(xué)文，劉文烈（2014）認(rèn)為促進城市的集群化發(fā)展是當(dāng)前中國城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟發(fā)展的一種重要方式。[1]而徐頑強，段萱（2014）認(rèn)為區(qū)域整合進程中缺乏協(xié)同，導(dǎo)致城市群及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展從產(chǎn)業(yè)生態(tài)到功能定位的高度重疊。[2]不僅如此，孟德友，李小建等（2014）指出，充分發(fā)揮中心城市對全區(qū)的帶動作用，以經(jīng)濟區(qū)來組織城市經(jīng)濟發(fā)展將是長三角地區(qū)城市經(jīng)濟均衡、協(xié)調(diào)和一體化融合發(fā)展的有效途徑。[3]

二、城市經(jīng)濟發(fā)展水平的評價指標(biāo)及實證方法

（一）評價指標(biāo)的選取

本文選取指標(biāo)時遵循指標(biāo)數(shù)據(jù)的客觀性、可比性和可搜集性原則，力爭指標(biāo)科學(xué)地、全面地反映城市經(jīng)濟發(fā)展水平。本文從地區(qū)生產(chǎn)總值 （單位：億元）、工業(yè)增加值 （單位：億元）、公共財政預(yù)算收入 （單位：億元）、社會消費品零售總額 （單位：億元）、進出口總額 （單位：億美元）、固定資產(chǎn)投資 （單位：億元）、金融機構(gòu)存款余額 （單位：億元）、金融機構(gòu)貸款余額 （單位：億元）及居民消費物價指數(shù) （單位：%）這九個指標(biāo)來綜合分析江蘇省內(nèi)13個城市2012年的城市經(jīng)濟發(fā)展水平。這13個城市依次為南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷。

（二）實證分析方法

因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，每組變量代表一個基本性結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)就稱為公共因子。然后再從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)， 把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量（指標(biāo)）歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。同時本文在因子分析所得結(jié)論的基礎(chǔ)上，使用Q型聚類分析進行驗證分析。

三、城市經(jīng)濟發(fā)展水平的實證分析

（一）數(shù)據(jù)的選取

根據(jù)評價指標(biāo)，選取13市的經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)（因篇幅限制，原始數(shù)據(jù)未列出，如有需要，可至蘇州市統(tǒng)計局網(wǎng)站獲?。?/p>

（二）標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文采用標(biāo)準(zhǔn)化處理來消除不同量綱的不同可能所帶來的不合理的影響。標(biāo)準(zhǔn)化后的新標(biāo)量用字母 （i=1，2，3…9）表示，所代表的經(jīng)濟含義與原來的數(shù)據(jù)一一對應(yīng)。

（三）對標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進行因子分析

應(yīng)用軟件SPSS做因子分析，得出第一主因子和第二主因子的累積貢獻(xiàn)率為94.009%（因篇幅限制，總方差解釋表未列出），而一般要求累積貢獻(xiàn)率在85%以上，這就表明了這兩個主因子能夠基本包含原始指標(biāo)的信息。

（四）確定城市經(jīng)濟發(fā)展水平

從分析的結(jié)果來看，蘇州、南京和無錫是經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市，無論是從其財政預(yù)算收入上還是從其固定資產(chǎn)投資上，經(jīng)濟發(fā)展程度都是很發(fā)達(dá)的。而相比較之下，淮安、連云港和宿遷等城市的經(jīng)濟發(fā)展水平是比較落后的，每一項指標(biāo)都是很低的。這就充分說明了江蘇省的13個城市的經(jīng)濟發(fā)展水平是參差不齊的?？傮w上來看，蘇南地區(qū)好于蘇北地區(qū)。此外，蘇南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展也并不同步，最典型的就是鎮(zhèn)江，綜合得分排在了第10位，只好于淮安、連云港和宿遷。

（五）Q型聚類分析

對于上述的因子分析結(jié)果，本文采用Q型聚類分析進行驗證性檢驗。根據(jù)所選用的指標(biāo)對江蘇省13個城市進行Q型聚類分析，可以得出南京、蘇州和無錫屬于一類；常州和南通屬于一類；鎮(zhèn)江、泰州、揚州、鹽城、徐州、連云港、淮安和宿遷屬于一類。這三類城市基本上反映了江蘇省的現(xiàn)行情況。南京作為全省的政治、經(jīng)濟中心，蘇州和無錫作為全省的經(jīng)濟中心，無論是從固定資產(chǎn)投資數(shù)額，還是社會消費品零售總額上來看，較其他的市都有著顯著的優(yōu)勢。

而常州和南通作為第二類城市，與南京、蘇州和無錫這三個城市還有一定的差距。但還是具有發(fā)展?jié)摿Φ?，南通作為港口城市，常州作為輕工業(yè)城市，都有著自己獨特的優(yōu)勢。而徐州、鎮(zhèn)江和宿遷等其他城市就相對落后一些，較蘇州和南京更有較大差距

通過以上所得結(jié)論可以看出聚類分析和因子分析得出的結(jié)果是基本一致的。這說明用因子分析和聚類分析評價城市的經(jīng)濟發(fā)展水平是合理的，本文的數(shù)據(jù)分析的結(jié)論是正確的。

四、結(jié)束語及政策建議

首先，根據(jù)以上分析，筆者認(rèn)為江蘇省應(yīng)該采取大城市與小城市聯(lián)動型的城市化發(fā)展模式。即發(fā)達(dá)城市幫助經(jīng)濟發(fā)展相對落后的城市。對于南京、蘇州和無錫這幾個中心城市而言，不僅要充分發(fā)揮其作為江蘇省的經(jīng)濟和政治中心的作用，還要強化其對周邊城市的輻射作用，而且更應(yīng)該改善其投資的軟硬環(huán)境，而政府應(yīng)該加大這方面的監(jiān)管。對于次中心城市的南通和常州而言，應(yīng)以經(jīng)濟發(fā)展為基礎(chǔ)，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，并加強其與中心城市的經(jīng)濟聯(lián)系，逐步形成以南京、蘇州和無錫為主的城市群，實現(xiàn)共同發(fā)展。

其次，目前蘇南地區(qū)的大部分勞動者都是來自蘇北地區(qū)，對蘇南地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起到了重要作用。目前，蘇南地區(qū)城市的人口壓力正在增加以及基層勞動者市場趨于飽和。所以作為經(jīng)濟較發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)應(yīng)當(dāng)反哺蘇北經(jīng)濟較不發(fā)達(dá)地區(qū)，加大對這些城市的投資，吸引蘇北勞動者向蘇北地區(qū)流動，這既能加快蘇北地區(qū)發(fā)展，而且能為蘇南地區(qū)帶來新的投資。

最后，必須打破行政區(qū)劃的分割，堅決反對城市保護主義的存在。以經(jīng)濟聯(lián)系和經(jīng)濟輻射為依據(jù)進行行政區(qū)劃調(diào)整，特別要針對自身經(jīng)濟實力較弱，城市化水平較低的城市制定相應(yīng)的保護政策， 帶動其發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[2]徐頑強，段萱.從定位重疊到科技協(xié)同―區(qū)域整合視域下“中三角”城市群發(fā)展路徑抉擇[J].科技進步與對策，2014（06）：29-35.

篇5

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)聚集 物流業(yè) 經(jīng)濟發(fā)展 綜合評價系統(tǒng)模型 VAR模型

問題的提出

產(chǎn)業(yè)聚集已成為當(dāng)今世界經(jīng)濟活動的顯著特征（劉軍等，2011），其所產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)，不僅能提高產(chǎn)業(yè)競爭力，而且可以有效推進城市化建設(shè)。近年來，產(chǎn)業(yè)聚集的研究深度開始延展，產(chǎn)業(yè)聚集與經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系成為學(xué)者研究的熱點問題（王傳寶，2009；郁文凱、楊金鵬，2008；張婷，2010），同時，物流業(yè)的聯(lián)動發(fā)展也引起了社會各界的關(guān)注（李舜萱等，2009；包菊芳，2010；劉丹，2009）。然而在經(jīng)濟發(fā)展過程中，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級速度與經(jīng)濟發(fā)展要求不相適應(yīng)時，就會產(chǎn)生“路徑依賴”和“鎖定效應(yīng)”影響經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展（張唯實，2009）；而經(jīng)濟發(fā)展與物流業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性直接關(guān)系到經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量，物流業(yè)若是落后發(fā)展將會制約經(jīng)濟發(fā)展，物流業(yè)若是超前發(fā)展則會導(dǎo)致不必要的社會浪費（安增龍等，2007）。所以研究產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展三者之間的動態(tài)關(guān)系，實現(xiàn)三者之間的良性互動發(fā)展具有現(xiàn)實意義。從現(xiàn)有研究看，尚未有學(xué)者涉及產(chǎn)業(yè)聚集、物流與經(jīng)濟發(fā)展的相互聯(lián)系和動態(tài)作用機理，因此本文的研究也能對相關(guān)研究做一定補充。

烏魯木齊市作為新疆七城市經(jīng)濟圈的龍頭，產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟得到了迅速發(fā)展，物流業(yè)也有了一定基礎(chǔ)?；诖耍疚脑谄渌麑W(xué)者研究的基礎(chǔ)上，以新疆烏魯木齊市為例，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)聚集-物流業(yè)-城市經(jīng)濟發(fā)展復(fù)合系統(tǒng)評價指標(biāo)體系，運用綜合發(fā)展評價模型和VAR模型，對1995-2012年間新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)關(guān)系進行實證分析。

指標(biāo)體系及綜合評價系統(tǒng)模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

為了測評新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)水平和城市經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)情況，本文通過設(shè)定產(chǎn)業(yè)聚集程度、物流業(yè)水平和經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，然后計算各指標(biāo)體系的綜合評價指數(shù)，以每年各系統(tǒng)的綜合評價指數(shù)代表其在當(dāng)年的發(fā)展水平，有利于避免以單個指標(biāo)或某幾個指標(biāo)表征產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展水平所存在的不足。本文利用CNKI數(shù)據(jù)庫對近年來有關(guān)產(chǎn)業(yè)聚集與經(jīng)濟發(fā)展，產(chǎn)業(yè)聚集與城市競爭力，制造業(yè)與物流聯(lián)動，物流與經(jīng)濟增長等方面的文獻(xiàn)進行查詢和統(tǒng)計，結(jié)合新疆烏魯木齊市的客觀實際，構(gòu)建評價指標(biāo)體系。

根據(jù)新疆烏魯木齊市統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)一次產(chǎn)業(yè)的增加值在城市GDP增加值中所占的比重呈逐年穩(wěn)定遞減的趨勢，而且就城市的產(chǎn)業(yè)聚集來說一次產(chǎn)業(yè)所起的作用是可以忽略，因此產(chǎn)業(yè)聚集子系統(tǒng)的指標(biāo)在設(shè)置上，側(cè)重反映二、三產(chǎn)業(yè)的聚集情況；根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，物流發(fā)展水平從物流需求和物流成效以及物流供給能力三方面來設(shè)置；經(jīng)濟發(fā)展水平不應(yīng)僅僅以經(jīng)濟增長量來衡量，還應(yīng)該兼顧貿(mào)易、人民生活水平等多個方面。鑒于以上考慮，指標(biāo)體系最終在一級指標(biāo)體系下建立三個二級子系統(tǒng)，共計15個三級指標(biāo)組成，各指標(biāo)及其權(quán)重如表1所示。原始數(shù)據(jù)來源于1996-2013年各年《烏魯木齊市統(tǒng)計年鑒》。

（二）各系統(tǒng)綜合發(fā)展評價模型

本文運用線性加權(quán)法，對產(chǎn)業(yè)集聚系統(tǒng)、物流發(fā)展水平系統(tǒng)和城市經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)各自的綜合發(fā)展水平進行計算，計算公式為：

（1）

在式（1）中，ui為構(gòu)成系統(tǒng)第i年的綜合評價指數(shù)，λij為權(quán)重系數(shù)，m為各系統(tǒng)所包含的指標(biāo)個數(shù)。采用熵值賦權(quán)法對指標(biāo)權(quán)重進行客觀計算。uij是第i個子系統(tǒng)的第j個指標(biāo)，為了消除數(shù)據(jù)數(shù)量級和量綱不同所帶來的影響，對原始數(shù)據(jù)進行了極差標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（三）各子系統(tǒng)綜合評價指數(shù)時序分析

根據(jù)公式（1）計算新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)以及城市經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指數(shù)u1、u2、u3，結(jié)果如圖1所示。

從圖1可以看出，新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指數(shù)長期都呈現(xiàn)增長趨勢，總體上呈現(xiàn)出相同的時序特征，從而可初步判斷三者之間存在較強的相關(guān)關(guān)系。

產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和城市經(jīng)濟發(fā)展動態(tài)關(guān)系實證分析

（一）變量選擇

根據(jù)上述分析，本文分別選擇產(chǎn)業(yè)聚集綜合評價指數(shù)（CJ）、物流發(fā)展綜合評價指數(shù)（WL）、經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指數(shù)（JJ）來衡量產(chǎn)業(yè)聚集程度、物流業(yè)水平和城市經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，分別取對數(shù)以消除數(shù)據(jù)可能存在的異方差，即LNCJ、LNWL、LNJJ。

（二）實證分析

1.單位根檢驗。如果是非平穩(wěn)的時間序列，則回歸分析時存在偽回歸現(xiàn)象，所以首先對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，這里采用ADF檢驗法。檢驗結(jié)果表明，在10%的顯著性水平下，三個變量的原序列都是非平穩(wěn)。經(jīng)過一階差分后，其ADF值均小于T統(tǒng)計量的臨界值，因此拒絕存在單位根的原假設(shè)，即這三個變量都是I（1）過程。檢驗結(jié)果如表2所示。

2.VAR模型。VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的建模方法，它將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型（高鐵梅，2005）。建立VAR模型之前先要確定變量的滯后階數(shù)，這里選擇Lag Length Greteria檢驗法。Lag Length Greteria檢驗結(jié)果顯示，在5個評價指標(biāo)中，有4個（*標(biāo)記）認(rèn)為應(yīng)該選VAR（3）模型，而且經(jīng)驗證此時AIC達(dá)到-14.6269、SC達(dá)到-13.2108均為最小值，因此本文選擇VAR模型滯后期為3期，得到相應(yīng)的VAR（3）模型。在EViews5.0中，得出VAR（3）模型的參數(shù)估計值、各方程檢驗、整體檢驗結(jié)果，三個回歸函數(shù)的調(diào)整擬合優(yōu)度分別是0.9906、0.9992、0.9887，說明VAR（3）模型的擬合效果很好。

3.協(xié)整檢驗。Johansen協(xié)整檢驗法適于檢驗多變量協(xié)整關(guān)系，其不僅能夠估計和檢驗多重協(xié)整關(guān)系，而且還允許對協(xié)整關(guān)系和調(diào)整系數(shù)施加約束進行檢驗。進行協(xié)整檢驗選擇的滯后階數(shù)應(yīng)該等于無約束的VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)減1，即協(xié)整檢驗的滯后階數(shù)為2（孫亞云等，2011）。對LNCJ、LNWL、LNJJ進行Johansen協(xié)整檢驗，將EViews5.0輸出的結(jié)果整理如表3所示。

從表3可以看出，在5%的顯著性水平下無論是跡檢驗結(jié)果還是最大特征值檢驗結(jié)果，均拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，即說明1995-2012年間，新疆烏魯木齊市的產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在一種長期的均衡關(guān)系。其協(xié)整方程為：

LNJJ=2.022LNCJ-2.034LNWL-2.9614

從協(xié)整方程可以看出，經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)聚集之間存在正向的變動關(guān)系，與物流業(yè)發(fā)展之間存在反向的變動關(guān)系。說明1995-2012年間新疆烏魯木齊市的物流業(yè)是滯后發(fā)展，符合實際。物流業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)，在我國起步較晚，對于西部地區(qū)，物流業(yè)的發(fā)展更是呈現(xiàn)滯后和不成體系的發(fā)展現(xiàn)狀，滯后的物流業(yè)抑制了經(jīng)濟的發(fā)展，其發(fā)展要依附于經(jīng)濟的發(fā)展而發(fā)展。

4.脈沖響應(yīng)函數(shù)。鑒于VAR模型的建立不必事先區(qū)分自變量與因變量，因此，本文通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是用以描述一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。因為本文重點在于研究產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系，因此主要分析產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展水平各自一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對其他兩個變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖2是其他兩個變量的沖擊引起的產(chǎn)業(yè)聚集變化的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖?？梢钥闯?，在本期給物流業(yè)一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，前兩期對產(chǎn)業(yè)聚集程度無影響，但從第3期開始正向效應(yīng)顯現(xiàn)并逐漸增大，經(jīng)過一個短期下降后，自第7期開始正向效應(yīng)呈逐步擴大的趨勢。產(chǎn)業(yè)聚集對城市經(jīng)濟發(fā)展的變化響應(yīng)較緩慢，也存在兩期滯后性，但從第3期開始產(chǎn)業(yè)聚集程度迅速增長，盡管這種正向效應(yīng)存在波動性，但是整體上這種正向效應(yīng)均大于物流變動所產(chǎn)生的正向影響。經(jīng)對比分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)聚集程度的變化對物流業(yè)的變化和經(jīng)濟發(fā)展的變化的感應(yīng)均存在短期滯后性，但是物流業(yè)的變化和經(jīng)濟發(fā)展的變化均能促進產(chǎn)業(yè)聚集水平的提高且長期正向影響明顯，而經(jīng)濟發(fā)展所帶來的促進作用明顯高于物流業(yè)發(fā)展的促進作用。

圖3是其他兩個變量的沖擊引起的物流業(yè)變化的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖?？梢钥闯鲈诒酒诮o城市經(jīng)濟發(fā)展一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，迅速給物流業(yè)帶來正向影響，在第2期開始回落，經(jīng)過兩次波動，10期以后正向影響效應(yīng)呈逐步擴大的態(tài)勢。經(jīng)濟發(fā)展水平的提升為物流業(yè)初期發(fā)展提供了有力支撐，無論是基礎(chǔ)設(shè)施保障還是資金支持都為物流業(yè)的發(fā)展提供了必備的基礎(chǔ)條件，因此對拉動物流業(yè)發(fā)展有明顯的效果。產(chǎn)業(yè)聚集的變動對物流業(yè)的變動影響存在較長的滯后性，一直到第3期初，物流業(yè)都未發(fā)生明顯改變，然后在第4期迅速增加到最大值后又開始回落，6、7、8期又穩(wěn)定在0值，從第8期以后開始增長并在第12期以后穩(wěn)定在一個不高的正向影響水平上，說明產(chǎn)業(yè)聚集對物流的影響存在生命周期性的起伏變化。

圖4是其他兩個變量的沖擊引起的經(jīng)濟發(fā)展情況變化的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。可以看出在本期不管是給物流業(yè)還是給產(chǎn)業(yè)聚集一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，對經(jīng)濟發(fā)展都具有正向效應(yīng)，即對經(jīng)濟發(fā)展有一定促進作用，且這種影響均呈現(xiàn)增長趨勢。具體來看，物流業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟的推動作用大于產(chǎn)業(yè)聚集所帶來的推動作用。

研究結(jié)論及建議

（一）研究結(jié)論

本文對新疆烏魯木齊市1995-2012年產(chǎn)業(yè)聚集程度、物流業(yè)及經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)建立了一個VAR（3）模型。通過對3個變量進行單位根檢驗、協(xié)整檢驗以及脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析，主要得到以下幾點結(jié)論：

1.產(chǎn)業(yè)聚集水平、物流業(yè)與城市經(jīng)濟發(fā)展之間具有長期的均衡關(guān)系。其中產(chǎn)業(yè)聚集與經(jīng)濟發(fā)展之間的協(xié)整系數(shù)為正，而物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間的協(xié)整系數(shù)為負(fù)，說明新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集的發(fā)展會促進城市經(jīng)濟的發(fā)展，但是滯后的物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀在數(shù)據(jù)上還未呈現(xiàn)對經(jīng)濟的推動作用，他們之間的反向均衡關(guān)系表明城市物流業(yè)在很大程度上抑制了城市經(jīng)濟的發(fā)展水平，制約了經(jīng)濟的發(fā)展速度。

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)表明物流業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展變化反應(yīng)靈敏，而產(chǎn)業(yè)聚集對物流變化和經(jīng)濟發(fā)展變化反應(yīng)不敏感，均存在2期滯后性，經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)聚集變動的響應(yīng)也存在一定的滯后性。這是可以理解的，經(jīng)濟的發(fā)展對于城市基礎(chǔ)設(shè)施等方面的投資，能使物流業(yè)在當(dāng)期就得到明顯改善，但是物流業(yè)和經(jīng)濟的發(fā)展不會立刻就吸引產(chǎn)業(yè)進駐城市；西部地區(qū)為了招商引資，在開始時總會先給企業(yè)提供政策或稅收等方面的優(yōu)惠條件，因此產(chǎn)業(yè)的進入并不會迅速對地區(qū)經(jīng)濟顯現(xiàn)實質(zhì)的推動作用。雖然物流業(yè)滯后發(fā)展將會阻礙經(jīng)濟發(fā)展，但是長期來看，物流業(yè)不論是對產(chǎn)業(yè)聚集水平的提高還是對經(jīng)濟發(fā)展的促進均呈現(xiàn)較為積極的正向效應(yīng)。

（二）建議

實證結(jié)果分析表明，新疆烏魯木齊市的經(jīng)濟發(fā)展有效拉動了城市的產(chǎn)業(yè)聚集水平及物流業(yè)發(fā)展水平，但是產(chǎn)業(yè)聚集和物流業(yè)還都處于發(fā)展的初級階段，因此對經(jīng)濟的促進作用還未能凸顯出來。因此，未來深化產(chǎn)業(yè)聚集水平，推動現(xiàn)代物流業(yè)快速穩(wěn)步發(fā)展，促進產(chǎn)業(yè)聚集、物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展三者之間的協(xié)調(diào)聯(lián)動仍是長期需要努力的方向。

1.把握十九省市對口援疆的機遇，大力引進具有發(fā)展?jié)摿τ址檄h(huán)保要求的第二、三產(chǎn)業(yè)。在穩(wěn)定發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)的同時，加大對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展力度。緩解并解決當(dāng)?shù)貏趧恿蜆I(yè)問題，吸納留住人才，減少 “人才東南飛”，為產(chǎn)業(yè)的聚集儲備人力資本。

2.政府應(yīng)加強對物流業(yè)發(fā)展的政策引導(dǎo)和資金支持，有效發(fā)揮經(jīng)濟增長對物流發(fā)展的拉動作用。即從全局出發(fā)，整合物流資源，統(tǒng)籌安排，加大對基礎(chǔ)設(shè)施的投資，發(fā)揮和完善物流園區(qū)功能，加快物流技術(shù)與人才的引進與培育，分步驟、有規(guī)劃地實現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)的集聚和升級，使物流業(yè)的支柱作用能得以發(fā)揮和加強。

3.物流企業(yè)應(yīng)正視其發(fā)展中存在的規(guī)模偏小、管理不規(guī)范、理念落后、技術(shù)落后、人才匱乏等問題，從改變觀念出發(fā)，引進先進物流技術(shù)，引入專業(yè)物流人才，提供專業(yè)化、規(guī)范化物流服務(wù)，健全物流企業(yè)功能，打造現(xiàn)代化的物流企業(yè)，建立現(xiàn)代化物流體系，使物流業(yè)能更好地服務(wù)于新疆烏魯木齊市產(chǎn)業(yè)聚集和城市經(jīng)濟的發(fā)展。

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篇6

1數(shù)據(jù)來源

從清華大學(xué)BankScope數(shù)據(jù)庫中可獲得包括包商銀行、北京銀行、長沙銀行、成都銀行、大連銀行、東莞銀行、貴陽銀行、哈爾濱銀行、漢口銀行、杭州銀行、徽商銀行、吉林銀行、江蘇銀行、錦州銀行、萊商銀行、洛陽銀行、南昌銀行、南充市商業(yè)銀行、南京銀行、寧波銀行、寧夏銀行、日照銀行、上海銀行、天津銀行、溫州銀行、浙稠州銀行、重慶銀行等27家城商行2007～2010年的經(jīng)營數(shù)據(jù)，從中國城市統(tǒng)計年鑒及相應(yīng)的部分省級統(tǒng)計年鑒可得到有關(guān)城市經(jīng)濟發(fā)展水平的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2投入產(chǎn)出變量的選擇

我們利用生產(chǎn)法進行指標(biāo)選擇，把城商行看作是提品與服務(wù)的生產(chǎn)機構(gòu)，城商行的存款總額和貸款總額是它們產(chǎn)出的重要部分，也反映了城商行的金融服務(wù)能力，同時考慮到城商行的盈利性質(zhì)，稅前利潤可以反映銀行的盈利能力，所以我們選擇城商行的年末存款總額、貸款總額和稅前利潤作為模型中的產(chǎn)出指標(biāo)，分別記為；理論上可選擇銀行職工人數(shù)、營業(yè)費用和固定資產(chǎn)投資作為銀行的投入指標(biāo)，由于銀行的特殊性和數(shù)據(jù)的可得性，我們未能得到有關(guān)銀行的職工人數(shù)方面的數(shù)據(jù)，而職工工資支出可以作為職工人數(shù)的替代性指標(biāo)，在獲得的資料中，職工工資支出被包含在了營業(yè)費用中了，所以我們選擇城商行的年度營業(yè)費用和固定資產(chǎn)凈值作為模型中的投入指標(biāo)，分別記為。

3城市經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)

城市經(jīng)濟發(fā)展水平應(yīng)該包括總量水平和結(jié)構(gòu)水平兩個方面，我們使用城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重來反映城市經(jīng)濟發(fā)展水平，因為城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值能夠綜合體現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展的總量水平，城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重能夠從結(jié)構(gòu)上反映經(jīng)濟發(fā)展階段，其計算方法為：城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值=城市地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值/城市地區(qū)總?cè)丝冢怀鞘械谌a(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重=城市地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值/城市地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值。

模型估計

1數(shù)據(jù)調(diào)整

考慮到數(shù)據(jù)有4年的跨度，由于通貨膨脹會導(dǎo)致單位人民幣“元”的價值發(fā)生改變，所以我們利用以2005年不變價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值與以當(dāng)年價格計算的國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值對所有以當(dāng)年人民幣“元”為單位計量的指標(biāo)值進行了調(diào)整。

2解釋變量的相關(guān)性分析

當(dāng)把2007年、2008年、2009年和2010年分別設(shè)為、、和時，通過計算包括在內(nèi)的5個解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，發(fā)現(xiàn)與之間的相關(guān)系數(shù)為0.8142，而其余幾個解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)都在0.5526之下，對與進行典型相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)它們之間的最大相關(guān)系數(shù)為0.6643，由此認(rèn)為，與之間不存在明顯的線性相關(guān)性，只有與之間可能存在多重共線性。對和的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行主成分分析，第一主成分為(0.7071,0.7071)，占到實際總變差的90.71%，為了減少多重共線的影響，我們使用作為模型中的，這也降低了模型自變量的維度。

3模型估計方法與估計結(jié)果

估計分為兩步，第一步采用最小二乘法估計模型中線性部分的系數(shù)和非參數(shù)部分，第二步利用殘差采用偽似然估計法估計模型中的兩個分布參數(shù)。在第一步中需計算，對的非參數(shù)估計，我們采用了局部線性估計法，使用高斯核函數(shù)，并利用交錯鑒定法選擇窗寬(6個估計的最佳窗寬分別為：0.47,0.42,0.34,0.42,0.47,0.52)。上述估計具有漸進無偏性。

結(jié)果分析與討論

1回歸模型分析

分布參數(shù)和的估計值分別為0.2993和0.6259，的估計值分別為1.6202和3.3762，并且檢驗極為顯著，表明模型在殘差分布的設(shè)計上是合理的。的估計值分別為0.2750、0.1847和0.1703，與其被解釋變量的的平均值10.91、10.28和6.80相比，表明回歸模型具有非常高的解釋能力。

2經(jīng)濟發(fā)展影響分析

模型(3)、(4)和(5)中的系數(shù)分別為0.9939,0.9002和0.8991，并且檢驗極為顯著，這幾個系數(shù)分別是城商行的存款、貸款和稅前利潤對城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的彈性系數(shù)的估計值，即當(dāng)城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重增加1%，將會引致單個城商行的存款平均增加0.9939%，貸款平均增加0.9002%，利潤平均增加0.8991%。所以城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的變化對城商行經(jīng)營績效有非常顯著的影響。模型(3)、(4)和(5)中的系數(shù)分別為0.0609、和0.0335，并且檢驗不顯著，這表明，在2007年到2010年期間，我國城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長對城商行的存款、貸款和利潤的增長沒有起到顯著的促進作用。但這并不意味著城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長對城商行的經(jīng)營績效不產(chǎn)生影響。模型(4)中的系數(shù)為，這也表明了某種特殊性?？疾?007年到2010年的實際情況發(fā)現(xiàn)，這期間正處在美國次貸危機引起的世界性金融危機爆發(fā)期間，為了規(guī)避金融風(fēng)險，銀行縮小貸款規(guī)模甚至惜貸，很可能是這一作用的結(jié)果導(dǎo)致回歸系數(shù)的負(fù)值情況。從總體上來說，在其他情況不發(fā)生改變的條件下，隨著人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長，絕不會導(dǎo)致社會活動對金融服務(wù)的萎縮，所以排除金融危機的影響后，我國城市人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長對城商行經(jīng)營績效的提高有著一定的促進作用，只是這種作用沒有城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的變化對城商行經(jīng)營績效的影響作用顯著。由上述分析可知，城市經(jīng)濟發(fā)展水平的提高對城商行經(jīng)營績效的提高有著顯著的促進作用，這種作用主要通過將經(jīng)濟總量轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量即第三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重的提高來實現(xiàn)，第三產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟比重的變化是城市經(jīng)濟發(fā)展水平對城商行經(jīng)營績效產(chǎn)生影響的主要因素。如果商業(yè)銀行能夠有效地促進社會資源的有效配置，加快第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整，除了獲得直接的經(jīng)濟利益外，也會通過乘數(shù)效應(yīng)獲得進一步的經(jīng)營效益；如果國家出臺有利于第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，銀行一定會加強對第三產(chǎn)業(yè)的投資力度。

3經(jīng)濟發(fā)展影響的貢獻(xiàn)分析

利用模型(3)、(4)和(5)可以計算出2007年到2010年城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的變化對城商行的存款、貸款和利潤的增長的貢獻(xiàn)份額，計算結(jié)果分別為2.88%，3.54%和2.67%，可見2007年到2010年期間，城市第三產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的變化對城商行的貸款增長的貢獻(xiàn)份額最大，其次是對利潤增長的貢獻(xiàn)份額，再次是對存款的貢獻(xiàn)份額。這一結(jié)果也說明經(jīng)濟發(fā)展對城商行的經(jīng)營績效有顯著影響。

4作用機制分析

經(jīng)濟發(fā)展會創(chuàng)造對金融服務(wù)的需求，銀行是如何從擴大的金融服務(wù)需求中賺取利潤的？我們認(rèn)為銀行主要是通過推高其生產(chǎn)邊界和提高管理水平來提供更多的金融服務(wù)的，并以此進行建模。模型(3)、(4)和(5)的隨機誤差的估計值很小，表明模型對實際數(shù)據(jù)有極高的解釋力，由此表明經(jīng)濟發(fā)展水平的提高會創(chuàng)造對金融服務(wù)的需求，銀行主要通過技術(shù)進步、金融創(chuàng)新和提高管理效率等措施來提供更多更豐富的金融產(chǎn)品和服務(wù)，以滿足社會對金融服務(wù)的需求，并從這種需求中獲得利益。所以可以得出結(jié)論認(rèn)為，經(jīng)濟發(fā)展對商業(yè)銀行經(jīng)營績效的影響機制為：隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，會引起經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化，第三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重將不斷提高，并伴隨著社會對金融服務(wù)的更大需求，銀行在經(jīng)濟利益的驅(qū)使下，主要通過技術(shù)進步、金融創(chuàng)新和提高管理效率來提供更多的金融產(chǎn)品和服務(wù)，從而使銀行的經(jīng)濟績效得到提高，當(dāng)然這一結(jié)論成立的前提是銀行總是處在最優(yōu)利潤生產(chǎn)規(guī)模。

結(jié)語

篇7

［關(guān)鍵詞］ 資源型城市；資源枯竭；經(jīng)濟轉(zhuǎn)型；因子分析

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 17. 033

［中圖分類號］ F299.27 ［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2012）17- 0058- 03

1 引 言

遼寧省是一個資源大省，同時也是耗竭性資源開采地區(qū)的集中省份。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，地區(qū)資源優(yōu)勢對經(jīng)濟的作用明顯降低，甚至造成了地區(qū)資源的枯竭。經(jīng)過較長時間的資源開采及城市發(fā)展，目前，遼寧省多數(shù)資源型城市已步入發(fā)展階段的中年時期，部分城市資源已呈現(xiàn)衰退或枯竭而進入老年階段:撫順、阜新、朝陽處于老年階段；本溪、盤錦、葫蘆島處于中年階段。資源枯竭嚴(yán)重地影響了地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。為了解決資源接續(xù)問題，減輕資源型城市沉重的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，提高城市的競爭能力，對資源枯竭型城市的經(jīng)濟發(fā)展進行調(diào)整和轉(zhuǎn)型就顯得尤為重要。

2 經(jīng)濟轉(zhuǎn)型能力評價指標(biāo)設(shè)計

經(jīng)濟的發(fā)展與演變離不開它賴以生存和發(fā)展的條件。要實現(xiàn)城市經(jīng)濟的轉(zhuǎn)型，也就是要實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展，需要建立以人為中心的環(huán)境、經(jīng)濟、社會和資源共同發(fā)展的大系統(tǒng)，這5個方面相互聯(lián)系、相互影響，共同作用于城市經(jīng)濟的發(fā)展。

本文以遼寧省進入中老年時期的資源型城市作為研究對象?？紤]降低城市間規(guī)模差異對整體能力的影響，本文多采用二次指標(biāo)，同時根據(jù)枯竭型資源城市的經(jīng)濟特點，從人口、經(jīng)濟、社會、資源和環(huán)境5個方面選取14個指標(biāo)來構(gòu)建遼寧省資源枯竭城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的指標(biāo)體系，見表1。

3 利用SPSS多元統(tǒng)計軟件進行因子分析

為了消除由觀測量綱的差異所造成的影響，本文對所選指標(biāo)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，使標(biāo)準(zhǔn)化后的變量均值為0，方差為1，然后對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)利用SPSS統(tǒng)計分析軟件進行數(shù)據(jù)計算。計算出公因子的特征值根、方差貢獻(xiàn)率及旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。

方差貢獻(xiàn)率是衡量公共因子相對重要程度的指標(biāo)，方差貢獻(xiàn)率越大，表明該公共因子相對越重要，或者說方差越大表明公共因子對變量的貢獻(xiàn)越大。計算得出，前4個因子的累計方差貢獻(xiàn)率為94.021%，這表明前4個公因子反映了原來14個指標(biāo)的94.021%的信息量。各因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率說明，公因子1、公因子2、公因子3、公因子4可以解釋原始信息的能力分別是31.683%、27.872%、18.564%、15.903% 。由此可見，第一因子是反映資源枯竭型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型能力的最主要因子，其余3個因子的評價能力逐漸減弱。

進行因子旋轉(zhuǎn)是為了更好地對所選取的公共因子賦予合理的經(jīng)濟解釋。由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，公因子1在X1、X2、X4、X5上有相對較大的載荷，反映城市基本經(jīng)濟發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施；公因子2在X6、X7、X8上有相對較大的載荷，反映城市的社會結(jié)構(gòu)和社會保障；公因子3在X11、X12上有相對較大的載荷，反映城市的資源環(huán)境；公因子4在X13、X14上有相對較大的載荷，反映居民的生活水平。

基于上面的計算，得出遼寧省資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型能力得分及排序，見表2。

由表2可以看出，盤錦的經(jīng)濟發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在遼寧省這幾個資源型城市中是最好的，本溪的社會結(jié)構(gòu)、社會保障水平和資源環(huán)境都要高于其他幾個城市，而居民生活水平最高的則是撫順。但是由于第一因子是反映資源枯竭型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型能力的最主要因子，所以根據(jù)第一因子得分，再綜合其他3個因子的得分，將得分按>0.5，-0.5～0.5，

4 結(jié) 論

本文通過分析遼寧省資源型城市的特點，以遼寧省進入中老年時期的資源型城市作為研究對象，從人口、經(jīng)濟、社會、資源和環(huán)境這5方面選取14個指標(biāo)來構(gòu)建遼寧省資源枯竭城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的指標(biāo)體系。利用SPSS統(tǒng)計分析軟件對遼寧省資源枯竭型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型能力進行定量評價和分析，得出經(jīng)濟發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)因子是反映資源枯竭型城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型能力的最主要因子，其方差貢獻(xiàn)率是31.683% 。根據(jù)第一因子的得分，再綜合其他3個因子的得分，將得分按>0.5，-0.5～0.5，

主要參考文獻(xiàn)

［1］何曉群．多元統(tǒng)計分析［M］．北京：中國人民大學(xué)出版社，2004：167-173. ［2］張文霖．主成分分析在SPSS中的操作應(yīng)用［J］．市場研究，2005（12）.

［3］郭艷秋，路世昌．基于隨機前沿函數(shù)的遼寧省區(qū)域技術(shù)效率研究［J］．遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報，2009（11）.

［4］何亮．主成分分析在SPSS中的應(yīng)用［J］． 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2007，6（5）.

［5］郭艷秋．遼寧省資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型研究［J］．現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2012（6）.

［6］李長華，路世昌．資源枯竭型城市可持續(xù)發(fā)展評價指標(biāo)體系研究［J］．產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2008（7）.

［7］郭艷秋，路世昌．基于SFA的遼寧省行業(yè)技術(shù)效率研究［J］．現(xiàn)代企業(yè)文化，2009（11）.

篇8

關(guān)鍵詞：城市交通 發(fā)展水平 等級差異

0、引言

城市是人們經(jīng)濟文化等活動中心，在國家的整體進步和發(fā)展中占有重要地位。而城市交通是城市基礎(chǔ)建設(shè)的重要環(huán)節(jié)，對城市的整體發(fā)展有著直接的影響。例如：鐵路交通網(wǎng)的建立促進了鐵路線上城市的發(fā)展，最突出的例子是河北石家莊，提高了城市與城市之間的交流，推動了相關(guān)城市化的發(fā)展。一個城市的交通狀況直接影響了其城市等級和城市整體的發(fā)展，而且城市交通主要分為市內(nèi)交通網(wǎng)和對外交通網(wǎng)。城市交通運輸發(fā)展水平主要涉及的是一個城市交通設(shè)施的完整性、發(fā)展空間、整體的運輸能力等，其包含有市內(nèi)的道路面積、鐵路建設(shè)、航空建設(shè)等，依據(jù)城市的等級，其交通運輸發(fā)展水平也不一致。隨著我國經(jīng)濟水平的提高，城市化進程的不斷加快，城市交通運輸發(fā)展水平也不斷的提高。

1、城市交通運輸發(fā)展水平與經(jīng)濟社會發(fā)展之間的關(guān)系

一個城市交通運輸發(fā)展的水平直接反應(yīng)了該區(qū)域經(jīng)濟、社會、文化等方面的發(fā)展情況，反之，該區(qū)域經(jīng)濟、社會、文化等發(fā)展水平直接影響到城市交通運輸?shù)慕ㄔO(shè)和投資，二者是辨證的關(guān)系。城市交通運輸發(fā)展水平的等級差異需要從不同年限城市的客運量、貨運量、公共汽電車客運總數(shù)、出租車數(shù)量等方面進行統(tǒng)計和比較，在此之中還需考慮人口變化的影響，因此需要依據(jù)具體的研究數(shù)據(jù)和研究需要，選用合理的指標(biāo)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，在對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行收集、整理、對比時，可以使用相關(guān)的軟件，這樣可以減輕人力工作的負(fù)擔(dān)，也能減少誤差，同時，可以保證效率和質(zhì)量。

城市經(jīng)濟社會等方面的發(fā)展，使得城市的整體實力得到發(fā)展，相關(guān)部門可以在城市交通運輸建設(shè)中投入更多的成本，促進其發(fā)展。反之，城市交通運輸?shù)玫教岣撸龠M城市內(nèi)部之間以及內(nèi)部與外部之間的交流，進而推動城市的整體發(fā)展。例如，我國東部、中部、西部三個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平不一致，這三個區(qū)域城市交通運輸發(fā)展水平顯示也不一致，主要呈現(xiàn)由東部向西部遞減的形式。在對我國城市交通運輸發(fā)展水平等級差異進行研究時，需要將眾多的因素進行對比，從而找出對其發(fā)展影響較大的因素，建立表格或者圖表進行分析和展示，讓人們直觀的了解某一特定年限城市交通發(fā)展的概況，也能為我國城市整體的交通發(fā)展提供相應(yīng)的真實的數(shù)據(jù)。

2、相關(guān)實際例子

以1991年、1995年、1999年、2003年城市交通運輸發(fā)展水平為例子，對這幾年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。使用相關(guān)的技術(shù)，對這四個年限里城市的人均客運量、人均貨物量、道路密度、萬人出租車數(shù)量等因素進行了比較，從中選取了三個較大的因素進行列表分析，即公共交通發(fā)展、城市交通運輸量發(fā)展、城市道路發(fā)展。然后采用相關(guān)的軟件，建立了一個等式，如下所示：

在這個等式之中，F(xiàn)j表示的是城市交通運輸發(fā)展水平的綜合指數(shù)，i=1，2，3等數(shù)字，Wi是指三個主要因素的方差貢獻(xiàn)率，Gi表示三個主要因素的得分。依據(jù)這個計算公式，結(jié)合四個年限的相關(guān)數(shù)據(jù)，制作了表1進行展示。

表1 1991年、1995年、1999年、2003年

中國的城市交通運輸發(fā)展水平等級

從表1中看出，這四年中國城市交通運輸發(fā)展水平等級差異變動呈現(xiàn)“紡錘形”。這四年之中，其發(fā)展水平較高的城市在省級單位上分布的特點主要是集中、分散、分散、集中這樣一種循環(huán)發(fā)展的形式，等級較低的城市則分散的比較沒有規(guī)則。

整體而言，從1991年到2003年，依據(jù)城市交通運輸發(fā)展水平相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，其出現(xiàn)一種遞減的形式，而城市之間的差異也不斷的減小。這主要是由于改革開放不斷深入內(nèi)地，而且國家出臺了相應(yīng)的發(fā)展計劃，從而縮小了東部、中部、西部地區(qū)相關(guān)的經(jīng)濟發(fā)展水平差異。1999年到2003年其出現(xiàn)上升的形態(tài)，城市間的差異也有所增加。1991年到2003年四個年限整體的城市交通運輸發(fā)展水平呈現(xiàn)“U”字型的發(fā)展，1991年與2003年相比，其相關(guān)數(shù)據(jù)之間的差異較大，這也放映了我國經(jīng)濟發(fā)展的速度較快，1995年與1999年之間相關(guān)數(shù)據(jù)的變化不大，說明這兩個年限中，我國經(jīng)濟整體呈現(xiàn)一種穩(wěn)定發(fā)展的趨勢。

總而言之，依據(jù)1991年到2003年四個年限相關(guān)的數(shù)據(jù)顯示，可以初步將我國城市分為5個級別，城市經(jīng)濟發(fā)展與其交通運輸發(fā)展水平之間是正比例的關(guān)系，二者同增同減，它們之間的聯(lián)系隨著國家整體實力的發(fā)展也在不斷的加深。

3、總結(jié)

城市的交通從一定的角度出發(fā)可以看作是城市整體發(fā)展的命脈，讀城市經(jīng)濟的交流和發(fā)展有著較為直接的影響。而且可以國家相關(guān)部門可以將不同年限城市交通運輸發(fā)展進行對比，從而可以作為劃分城市等級的重要依據(jù)。隨著我國各個區(qū)域經(jīng)濟的不斷發(fā)展，各個城市之間的差異也不斷減少。而且，近些國家不斷增加交通建設(shè)的資金投入，這進一步促進了城市之間的交流，完善了我國的城市交通網(wǎng)。再者，為了促進我國經(jīng)濟社會的和諧發(fā)展，需要在建設(shè)城市交通運輸時，也要不斷完善城市與鄉(xiāng)村之間的交通網(wǎng)，從而促進該區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。同時，在完善城市交通網(wǎng)的時候，需要從經(jīng)濟、生態(tài)、社會等方面進行綜合考慮，從而滿足人們的物質(zhì)和精神方面的追求，推動“中國夢”的實現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李鑫.山西省公路交通運輸水平及其與經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)分析[D].山西師范大學(xué).2010.

[2]楊信豐.城市交通網(wǎng)絡(luò)容量研究[D].蘭州交通大學(xué).2010.

篇9

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟發(fā)展水平；因子分析；江蘇省；地級市

0 引言

城市的經(jīng)濟發(fā)展水平是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟、文化等綜合實力及現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。隨著城市數(shù)量的不斷增加，個體的規(guī)模不斷擴大，城市的發(fā)展水平會逐漸出現(xiàn)差距。如果依照現(xiàn)有的發(fā)展模式繼續(xù)下去，可能導(dǎo)致整個地區(qū)發(fā)展的不平衡，從而阻礙本地區(qū)的共同發(fā)展，使貧富差距繼續(xù)加大。很多文獻(xiàn)[1]中已經(jīng)對決定城市競爭力及影響城市經(jīng)濟和社會發(fā)展因素做了較詳細(xì)的分析，通過一些反映城市發(fā)展的指標(biāo)分析出了各個城市發(fā)展的優(yōu)勢和薄弱環(huán)節(jié)，提出了有效的建議。在此基礎(chǔ)之上本人對江蘇省13個地級市發(fā)展水平做出統(tǒng)計性的分析，選取了能反映城市經(jīng)濟發(fā)展的指標(biāo)，對城市的發(fā)展規(guī)模進行系統(tǒng)分析，得出了由于固有的一些結(jié)構(gòu)性的、機制性的和體制性的矛盾的存在阻礙了江蘇省的共同發(fā)展，只有正確的評價城市的經(jīng)濟發(fā)展水平，合理的指出有效的改革措施，才能有效的縮小城市之間的差距，實現(xiàn)整個地區(qū)的共同發(fā)展這一結(jié)論，為今后的改進城市的發(fā)展模式提供了數(shù)據(jù)上的依據(jù)，并提出了有效的建議。

1 指標(biāo)選取及其標(biāo)準(zhǔn)化

地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不僅僅要反映一個地區(qū)在一定時期內(nèi)國民經(jīng)濟各方面的綜合發(fā)展?fàn)顩r，而且也要反映該地區(qū)的國民經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的可能性。因此，測度地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的評價指標(biāo)不僅要反映該地區(qū)現(xiàn)有的經(jīng)濟實力，還要反映其發(fā)展前景[2]。本著科學(xué)性、實用性以及可操作性、數(shù)據(jù)可獲取性、可比性、可量化等原則選取地區(qū)生產(chǎn)總值X1、固定資產(chǎn)投資總額X2、公共財政收入X3、社會消費品零售總額X4、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重X5、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重X6、進出口總額X7、實際外商直接投資額X8，8項經(jīng)濟指標(biāo)以全面、客觀地反映江蘇省13個地級市經(jīng)濟發(fā)展水平，這13個地級市是南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷。根據(jù)《2013年江蘇省統(tǒng)計年鑒》得出江蘇省13個地級市的相應(yīng)數(shù)據(jù)指標(biāo)。

對于具有不同量級或不同單位的數(shù)據(jù)，在進行數(shù)據(jù)分析數(shù)理統(tǒng)計前，都要進行處理，使數(shù)據(jù)在平等的條件下進行分析。本文采用標(biāo)準(zhǔn)化處理來消除不同量綱的不同可能所帶來的不合理的影響。

2 實證分析

因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小將多個實測變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計分析方法。通過因子分析，即可使用較少的不相關(guān)的綜合指標(biāo)來描述原來觀察的每一分量指標(biāo)，在盡可能少的信息損失情況下，降低分析問題的復(fù)雜性的統(tǒng)計分析方法。

2.1 因子分析適宜性檢驗

使用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行因子分析。首先對原始數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和Bartlett檢驗，通過SPSS軟件可知，Bartlett檢驗統(tǒng)計量為181.791，相應(yīng)的概率Sig.為0.000，因此可認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時KMO值為0.740，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量適合進行因子分析。

2.2 計算特征根及其累計貢獻(xiàn)率

本文用主成分分析法，進行公共因子的提取，然后綜合考慮和比較特征值大于1，累計方差貢獻(xiàn)率大于85%來選擇公共因子的個數(shù)，由軟件可得前兩個因子的特征值為6.077、1.256，前兩個因子共解釋了原有變量總方差的91.662%?？傮w上，兩個因子反映了原有變量的大部分信息，因子分析效果較理想。因此，因子分析過程提取兩個公共因子F1、F2。

2.3 建立因子載荷矩陣

對提取的兩個主分量F1、F2，建立原始因子載荷矩陣A。同時，為便于對各因子載荷作合理解釋，采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法對其進行旋轉(zhuǎn)使其結(jié)構(gòu)簡單化，以排除噪音的干擾作用。

根據(jù)SPSS得到的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可知，地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額、公共財政收入、社會消費品零售總額、、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、進出口總額、實際外商直接投資額在第1個公共因子上有較高載荷，其意義代表了地區(qū)規(guī)模經(jīng)濟的發(fā)展，因此將其命名為經(jīng)濟規(guī)模因子。第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重在第2個因子上有較高載荷，可將其命名為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)因子。

3 結(jié)論及建議

通過計算可得，蘇州市是得分第一的城市，分?jǐn)?shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市。它不僅擁有很高的地區(qū)生產(chǎn)總值和大量外資，而且是我國重要的經(jīng)濟城市，其大部分指標(biāo)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于江蘇省其他城市，蘇州市經(jīng)濟發(fā)展基礎(chǔ)優(yōu)勢與地域優(yōu)勢是造成這種結(jié)果的重要原因。但在第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重略低，應(yīng)當(dāng)注意第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。南京市是排名第二的城市。南京市作為江蘇省省會，城市首位度高，總體文明程度高，這使經(jīng)濟發(fā)展水平仍居前列。從標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)我們可以看出第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重為-1.69234，在一定程度上說明第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對疲軟，工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)需要調(diào)整，進行產(chǎn)業(yè)優(yōu)化。無錫市略低于南京市，排名第三。無錫市雖然也位于長江沿線，但在固定資產(chǎn)投資總額遠(yuǎn)低于蘇州和南京。排在四、五位的是常州市和南通市，常州市是近幾年發(fā)展速度較快的，兩者均屬于長江沿岸城市，其地域優(yōu)勢使其得到較好的發(fā)展。其他城市的綜合實力不強，經(jīng)濟發(fā)展略高于或低于浙江省經(jīng)濟發(fā)展的平均水平。

為了有效的縮小城市之間的差距，實現(xiàn)整個江蘇省的共同發(fā)展，針對現(xiàn)狀我認(rèn)為：

3.1 政府調(diào)控，協(xié)調(diào)發(fā)展

改革開放實踐及其他省市的成功經(jīng)驗表明，通過發(fā)展橫向經(jīng)濟聯(lián)合與協(xié)作，能夠增加科學(xué)技術(shù)手段和經(jīng)營管理方法的有效投入量，使人流、物流、資金流、信息流暢通，所以要實現(xiàn)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，就要密切區(qū)域間聯(lián)系，加快橫向經(jīng)濟協(xié)作的步伐，把蘇南與蘇北地區(qū)相互聯(lián)系起來，從而使區(qū)域之間能實現(xiàn)相互促進的發(fā)展。

3.2 吸引內(nèi)資和外資

在資本充盈的今天，應(yīng)注意不僅要引進外資，國內(nèi)資金也應(yīng)重視，提高內(nèi)資使用效率。此外要重視內(nèi)資企業(yè)的發(fā)展，提高內(nèi)資的科技含量和使用效率，鼓勵內(nèi)資企業(yè)進行研究與開發(fā)，提高企業(yè)的竟?fàn)幜?，真正實現(xiàn)依靠民族力量強大經(jīng)濟。

3.3 因地制宜，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

處在不同發(fā)展水平的各個城市都應(yīng)根據(jù)市場需求，發(fā)揮本地優(yōu)勢，不斷地實現(xiàn)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化和高級化。（下轉(zhuǎn)第160頁）

【參考文獻(xiàn)】

[1]付艷莉.吳群英.基于因子分析和聚類分析的山東省主要城市經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價[J].科技信息：學(xué)術(shù)研究，2008（34）：20-24.

篇10

論文內(nèi)容摘要：文章以河北省為例，簡述了區(qū)域信息化和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與區(qū)域信息化的關(guān)系越來越密切，信息化不僅能促進區(qū)域內(nèi)社會的全面進步，而且能促進區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級與重建。

論文關(guān)鍵詞：區(qū)域信息化區(qū)域經(jīng)濟差異性

發(fā)軔于20世紀(jì)中期的信息技術(shù)革命以無比強勁的沖擊力、擴散力和滲透力在短短幾十年里迅速改變了世界。發(fā)達(dá)國家都相繼制定了自己的信息技術(shù)推廣應(yīng)用計劃。信息化發(fā)展是促進經(jīng)濟發(fā)展的重要依托，但信息化具有區(qū)域性，而經(jīng)濟也同樣具有區(qū)域性。區(qū)域經(jīng)濟是一種地理經(jīng)濟，也是一種傳統(tǒng)特色經(jīng)濟。信息化能促進區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟的全面進步，推動區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，同時，信息化加快了區(qū)域內(nèi)知識積累的速度，增強了報酬遞增的強度，信息化還會促進政府、企業(yè)等的體制改革，減少交易成本，為經(jīng)濟發(fā)展?fàn)I造創(chuàng)新空間。區(qū)域信息化與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展密切相關(guān)，如何把區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與信息化結(jié)合起來，以信息化帶動區(qū)域的傳統(tǒng)特色經(jīng)濟，以工業(yè)化和傳統(tǒng)經(jīng)濟來促進和支撐信息化，使區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與信息化互為依托，融為一體，整體推進，是值得探討的一個問題。文章以河北省為例，簡述了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和區(qū)域信息化過程的關(guān)系。

1區(qū)域信息化水平的差異性

信息化的內(nèi)涵基本上可以包括兩個方面，一方面是信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，特別是軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；另一方面是信息技術(shù)的應(yīng)用。前者是信息化的基礎(chǔ)，后者是信息化的核心，兩者相輔相成。一個地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的水平會促進本地信息化水平的提高。同時，信息化水平的提高會為本地的信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造巨大的市場空間，促進本地信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

由于中國各地區(qū)在地理位置、交通便利性、開放程度、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異，信息化水平存在明顯的差異性。如秦皇島、唐山、石家莊、張家口、廊坊、衡水、邯鄲等代表河北東、中、西部在信息資源獲取、掌握及運用信息技術(shù)水平方面的差距已經(jīng)拉開，形成了“數(shù)字鴻溝”。整體上，河北的信息化水平指數(shù)低于全國信息化水平指數(shù)25.89，而衡水、張家口等市的信息化水平指數(shù)低于河北信息化水平指數(shù)?？傮w上，河北東部城市信息化水平高于中部城市信息化水平，中部城市信息化水平高于西部城市，東部與中西部城市信息化水平相差很大，中西部城市在信息化方面存在明顯劣勢。中西部城市信息化水平低下的原因主要有：一是中西部城市社會信息意識弱，信息作為一種戰(zhàn)略資源的重要性還沒有被社會所認(rèn)識；二是信息化人才相對缺乏，教育體制落后，信息處理和加工水平低下，很難成為帶動信息化建設(shè)的關(guān)鍵力量；三是中西部城市經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱，財力不足，信息化所需基礎(chǔ)設(shè)施、關(guān)鍵技術(shù)及裝備滯后，信息市場發(fā)育緩慢；四是管理體制落后，部門間、地區(qū)間、企業(yè)間相互分割，存在嚴(yán)重的分散、浪費、重復(fù)建設(shè)和效率低下等問題。

2不同信息化水平下的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平

著名經(jīng)濟學(xué)家K•阿羅認(rèn)為，經(jīng)濟主體掌握的初始信息是有限的，是不完全信息，因而其行為面臨極大的不確定性，一旦不確定性的存在是可以分析的，信息的作用就變得十分重要了。人們可以花費人力及財力來改變經(jīng)濟領(lǐng)域以及社會生活其他方面所面臨的不確定性，這種改變恰好是信息的獲得。不確定性具有經(jīng)濟成本，因而不確定性的減少就是一項收益。區(qū)域信息化水平的提高為一個區(qū)域?qū)π畔①Y源的獲取提供了便利，而這種信息資源的獲得減少了不確定性，從而獲得了收益。所以，較高的信息化水平為區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展壯大提供了舞臺。研究資料顯示，河北省各城市的人均GDP值與信息化水平指數(shù)之間存在密切的關(guān)系。因為信息化水平較高的區(qū)域，經(jīng)濟發(fā)展水平也較高；信息化水平較低的區(qū)域，其經(jīng)濟發(fā)展水平也較低；反之亦然。區(qū)域信息化水平對區(qū)域人均GDP有顯著性影響，區(qū)域信息化程度的差異是形成區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平差異的重要原因。

3區(qū)域信息化促進經(jīng)濟增長的原因

結(jié)合河北省當(dāng)前的經(jīng)濟發(fā)展和信息化發(fā)展策略，由于區(qū)域信息化水平的差異是形成區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平差異的重要原因，因此要縮小河北東部城市與中西部城市經(jīng)濟發(fā)展水平的差距，逐步實現(xiàn)經(jīng)濟“趨同”，就要求中西部城市必須加強區(qū)域信息化建設(shè)，實施以信息化帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的對策。主要原因如下：

第一，信息產(chǎn)業(yè)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的龍頭，對區(qū)域經(jīng)濟的促進作用顯而易見。這不但表現(xiàn)在信息產(chǎn)業(yè)本身，還表現(xiàn)在信息產(chǎn)業(yè)對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動作用，比如其對機電一體化的帶動作用就很突出，并且，機電一體化是很多行業(yè)的基礎(chǔ)，其本身的發(fā)展又將進一步促進其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進一步產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)，推動整個經(jīng)濟的發(fā)展。

第二，信息化和軟件產(chǎn)業(yè)的共生關(guān)系更為明顯。軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更是一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達(dá)的具體表現(xiàn)和潛力所在。制造有形產(chǎn)品的整個環(huán)節(jié)包括研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、售后服務(wù)等。從規(guī)模經(jīng)濟的角度看，當(dāng)企業(yè)擴大到一定規(guī)模后，企業(yè)將進入規(guī)模不經(jīng)濟的狀態(tài)，因此制造有形產(chǎn)品的企業(yè)平均成本呈“U”型。然而，軟件產(chǎn)品屬于無形產(chǎn)品，其研發(fā)成果就是開發(fā)出第一套產(chǎn)品，而生產(chǎn)過程實際上是簡單的復(fù)制過程，成本低到忽略不計。軟件企業(yè)的規(guī)模是指營銷規(guī)模。而營銷成本和售后服務(wù)的邊際成本是遞減的，這使軟件企業(yè)平均成本呈“L”型曲線。軟件企業(yè)的銷售規(guī)模受市場容量制約。本地的信息化進程將能為本地的軟件企業(yè)提供發(fā)展的機會，并把市場空間拓展到周邊地區(qū)，從而達(dá)到共同推進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的作用。

第三，信息化加快了區(qū)域內(nèi)知識積累的速度，增強了報酬遞增的強度，加速了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。生產(chǎn)力水平的提高是經(jīng)濟增長的根本，而生產(chǎn)力水平提高的根本是知識的積累。因此，區(qū)域經(jīng)濟增長的速度是和區(qū)域內(nèi)知識積累的速度成正比的。而從知識積累的過程來看，一般要經(jīng)歷會意知識向清晰知識的轉(zhuǎn)化，然后再對清晰知識進行整合，得出新的知識體系，這正是通過信息化構(gòu)建知識庫的本質(zhì)所在。

第四，信息化和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有著密切的關(guān)系。任何一個區(qū)域的信息化從來不是為了信息化而信息化，而是針對本地區(qū)的特色經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征來進行的，比如以唐山市制造業(yè)為龍頭產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，其信息化應(yīng)該以制造業(yè)的信息化為重點；以秦皇島市旅游產(chǎn)業(yè)為龍頭產(chǎn)業(yè)的地區(qū)，應(yīng)該重點加強旅游產(chǎn)業(yè)的信息化?？傊?，各區(qū)域發(fā)展軟件產(chǎn)業(yè)和信息化應(yīng)結(jié)合本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的特點進行，發(fā)展具有本地特色的軟件產(chǎn)業(yè)，體現(xiàn)具有本地特色的信息化。

第五，信息化是工業(yè)化后期的發(fā)展階段，是知識經(jīng)濟的具體表現(xiàn)，因此，區(qū)域信息化水平和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平成正比。這一關(guān)系可以利用某一區(qū)域的人均GDP和信息化指數(shù)的關(guān)系反映出來。與此同時，上述關(guān)系還能反映出區(qū)域經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)，比如有些城市的私有經(jīng)濟所占比重很大，經(jīng)濟總量也很大，人均GDP較高，但是，目前的私營企業(yè)信息化水平相對較低，因此，兩者之間的關(guān)系就有些偏差。相反，在一些國有企業(yè)占主導(dǎo)的城市，人均GDP相對較低，信息化指數(shù)卻相對較高。

第六，信息化會促進政府、企業(yè)等的體制改革，減少交易成本，為經(jīng)濟發(fā)展?fàn)I造創(chuàng)新空間。在企業(yè)層面上，信息技術(shù)的采用使得企業(yè)內(nèi)部管理發(fā)生質(zhì)的變化，一方面表現(xiàn)為信息化可以消除時間和空間障礙，實現(xiàn)實時監(jiān)控、集中監(jiān)控；另一方面表現(xiàn)為把不同職能間的自我約束轉(zhuǎn)化為由信息技術(shù)進行強制約束，這種集“集權(quán)+分權(quán)+自律”的管理體制為企業(yè)的發(fā)展提供了強有力的支撐環(huán)境。在政府層面上，信息化對加速政府職能轉(zhuǎn)變、提高監(jiān)管力度、減少腐敗現(xiàn)象等也起著重要的作用，邯鄲市等地的信息化已經(jīng)說明了這一點。

4結(jié)論

總之，在拓展信息技術(shù)應(yīng)用范圍方面的根本任務(wù)是要加速對企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、營銷和管理四個環(huán)節(jié)的信息技術(shù)改造，實現(xiàn)對四個環(huán)節(jié)的創(chuàng)新。實踐證明，推進深化區(qū)域經(jīng)濟與信息化工程，全面提升企業(yè)的核心競爭能力，必須抓好五個方面的工作，一是要領(lǐng)導(dǎo)重視，成立專門工作班子；二是企業(yè)要選擇適用性強的信息化建設(shè)模式；三是要長抓不懈；四是要建立考核評估、推動機制；五是要加強技術(shù)人才的培養(yǎng)與使用。

信息化對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有著巨大的促進作用，在信息化進程中，只有認(rèn)真分析本地的經(jīng)濟特點、龍頭產(chǎn)業(yè)以及制約本地經(jīng)濟發(fā)展的瓶頸，抓住問題的要害，制定出符合本地經(jīng)濟發(fā)展條件的信息化規(guī)劃，才能在信息化浪潮中，抓住機遇，直面挑戰(zhàn)。針對河北省自2007年實施區(qū)域信息化促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展工程以來取得的成績，文章認(rèn)為，接下來應(yīng)做好以下幾個方面的工作：在唐山、秦皇島、廊坊、邯鄲、石家莊等城市推進信息化與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略，促使該相關(guān)區(qū)域的經(jīng)濟大發(fā)展，同時要把區(qū)域信息化作為推進新型工業(yè)化的重要突破口和途徑，堅持走政府引導(dǎo)與市場結(jié)合的道路，突出企業(yè)的主體地位；要堅持先進性與實用性相結(jié)合，企業(yè)信息化建設(shè)不但硬件要上去，更重要的是軟件和人才要上去；要堅持信息技術(shù)與企業(yè)的技術(shù)進步和管理創(chuàng)新相結(jié)合，全面促進企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)：

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