中國資源型城市循環經濟發展水平的聚類實證研究*

曾麗君 隋映輝，2

(1.山東科技大學經濟與管理學院，山東青島266510;2.青島社會科學院經濟戰略與管理研究所，山東青島266071)

中國資源型城市循環經濟發展水平的聚類實證研究*

曾麗君1隋映輝1，2

(1.山東科技大學經濟與管理學院，山東青島266510;2.青島社會科學院經濟戰略與管理研究所，山東青島266071)

由于粗放型的發展模式受到嚴格限制，資源型城市的發展普遍面臨嚴峻困境，發展循環經濟，是資源型城市實現可持續發展的必然途徑。對資源型城市循環經濟發展水平進行計量實證研究，找出其發展共性和差異具有很強的現實意義和理論價值。通過構建資源型城市循環經濟發展評價指標體系，收集涵蓋全國34個典型資源型城市、17個資源枯竭城市的39個地級資源型城市和參照城市北京的22個原始指標數據，用功能互補的因子分析和聚類分析進行實證研究:首先用因子分析法對原始數據進行分析，用得到的8個因子代替原來的22個指標，進一步進行K－means聚類分析，對資源型城市的循環經濟發展水平做了較為完整的評價，結果顯示:資源型城市循環經濟發展整體水平不高，循環經濟發展理念有待深入，東營、克拉瑪依等城市經濟發展狀況很好，為循環經濟發展提供了良好的經濟基礎，晉城在循環經濟的某些領域取得了較好的效果，白山的循環經濟發展水平相對最低。

資源型城市;循環經濟;因子分析;聚類分析;實證研究

資源型城市是伴隨資源的開發而發展起來的城市，長期以來資源型城市為國家提供了主要生產資料，為我國經濟與社會發展作出了巨大貢獻。但是，原有的“大量開采，大量消耗，大量廢棄”的對資源的粗放和一次性利用模式，導致可開采資源的大幅減少，以及開采的客觀條件的日益嚴峻。資源型城市的原有發展模式受到嚴格限制，資源型城市的可持續發展面臨嚴重的困境，目前資源型城市的發展普遍面臨以下問題:產業結構單一，產業鏈條短;環境污染嚴重，三廢問題突出;資源利用效率低，資源浪費大;失業人數增加，社會問題嚴重等。因此，轉變原有發展模式，選擇對資源高效利用和循環利用為核心，以減量化、再利用、資源化為原則，以低消耗、低排放、高效率為特征的循環經濟發展模式，是資源型城市實現可持續發展的必然途徑。

1 研究背景

目前，國內對資源型城市循環經濟的研究主要集中在概念、內涵、意義、發展模式等定性研究方面［1－5］，對于各資源型城市循環經濟發展的計量研究非常少。清華大學的李王峰，張天柱首先提出了包括四個要素21個指標的資源型城市循環經濟評價指標體系，并對貴陽市和義馬市的循環經濟發展水平進行了橫向比較［6］。哈爾濱工程大學的徐建中，劉淼群提出了涵蓋5個準則層30個指標的資源型城市發展循環經濟評價指標體系，并對評價方法進行了介紹，但并未進行量化實證研究［7］。因此，現有文獻建立的資源型城市循環經濟發展評價體系，還未對全國范圍的資源型城市進行實證研究。盡管有為數不多的文獻對全國或某省城市循環經濟發展進行綜合分析、深入比較的聚類實證研究，但聚類方法一般采用層次聚類方法［8－10］，而層次聚類方法存在著較大的缺陷:一旦一個步驟完成，它就不能被撤消，這樣它就不能更正錯誤的決定，從而使得聚類結果不能反映數據的真實面貌。由此可見，構建合理的指標體系，選擇合適的方法，對資源型城市的循環經濟發展進行實證研究，找出中國各資源型城市循環經濟發展差異和共性所在，對于把握資源型城循環經濟發展全局，促進資源型城市循環經濟的發展和各資源型城市之間的交流，都具有重要的現實意義和理論價值。

基于此，本文在現有文獻研究研究基礎上，構建資源型城市循環經濟發展評價指標體系，運用原始權威統計數據，采用因子分析法和K-means聚類算法對涵蓋全國34個典型資源型城市和17個資源枯竭城市的39個地級市進行聚類實證研究，以期為提高我國的資源型城市循環經濟發展水平提供必要的參考。

2 指標體系的構建和數據收集

2.1 指標體系的構建

發展循環經濟，并不排斥經濟增長，而是要實現經濟的可持續性發展，所以在指標體系中要體現經濟發展的情況。發展循環經濟，應當遵循循環經濟的“減量化、再使用、再循環”為內容的“3R”原則，必須要重視水、能源、土地等資源的使用方式，提高資源的使用效率，減少資源浪費，并努力減少廢物直接排放，從而減少每單位經濟活動造成的環境壓力，也就是說在指標體系中要體現資源的減量利用、資源的再利用和減少廢棄物的排放的情況。發展循環經濟，要能緩解社會矛盾，為人口日益增長的社會提供更多的就業機會，同時重視人文關懷，提高人居環境質量和生活質量，促進社會進步、和諧與安定。所以在指標體系中應體現社會人文發展的情況。

根據上述反映資源型城市循環經濟發展水平的各要素，按照系統性、可比性、可操作性、動態與靜態相結合等原則，參考現有文獻建立的資源型城市循環經濟發展評價指標體系［6－7］，并借鑒其他城市循環經濟發展評價指標體系［8］，本文建立資源型城市循環經濟發展的評價指標體系。這套評價指標體系由1個目標層指標，5個控制層指標和22個指標層指標構成(見表1)。

2.2 數據的收集

根據表1所設計的指標體系，通過對《中國環境統計年鑒(2007)》，《中國城市統計年鑒(2007)》，《中國城市統計年鑒(2006)》等年鑒資料和統計公報的收集，整理39個地級資源型城市和北京市各個指標的原始數據。39個地級資源型城市主要包括34個典型資源型城市(根據參考文獻11確定)，國家發改委和國務院等部門首批和第二批確定的17個資源枯竭型地級城市(不包括重慶萬盛區)，其中12個城市既是資源枯竭型城市又是典型資源型城市，39個用于實證研究的資源型城市的情況如表2所示。選擇北京市一起進行實證研究是把北京作為參照城市，從而更好地將資源型城市的循環經濟發展水平與全國其他城市進行比較。根據參考文獻8的研究結果，北京是中國循環經濟發展最好的城市。

表1 資源型城市循環經濟發展水平評價指標體系Tab.1 Evaluation index system of circular-economy of resource-based city

表2 用于實證研究的資源型城市的情況Tab.2 Condition of resource-based cities used in empirical study

3 關于實證研究方法的選擇

基于因子分析進行聚類實證研究的理論依據在參考文獻8、9中有詳細說明，本文不再贅述。在此重點分析一下基于因子分析進行聚類分析的優越性和K-means聚類算法的依據。

3.1 基于因子分析進行聚類分析的優越性

因子分析和聚類分析是功能互補的兩種方法。首先，通過因子分析能夠將眾多的可觀測指標轉換為幾個互不相干而又對可觀測指標起支配作用的公因子，消除了指標間的相關性，找到了重要因素，避免了主觀隨意性。其次，以少數公因子代替原觀測數據進行聚類分析，既滿足完備性又能建立起能揭示出事物之間本質關系的簡潔結構模型。再次，通過因子分析我們能夠得到各樣本綜合水平的排序和各樣本在各因子上的排序，但樣本之間特征是否相似，差異如何，不能直觀地看到，特別是樣本數量大時更是無從了解。而直接用原始數據進行聚類分析盡管能將特征相似的樣本聚成一類，但各類的水平如何只能大略估計，而將二者結合正好可以取長補短:既能得到樣本的綜合排序，又能全面了解樣本的特征;既能發現差異，又可找到共性。

3.2 用spss進行K-means聚類算法的依據

聚類分析是根據事物本身的特性來研究個體分類的一種方法。聚類分析的原則是同一類中的個體有較大的相似性，不同類中的個體差異很大。在這里一般用距離來度量事物個體之間的相似性或相異性(差異)，距離越大表明事物個體之間的差異越大、相似性越小，而距離越小表明事物個體之間的差異越小、相似性越大。樣本之間的距離有多種定義方式，其中最常用的是歐式距離和平方歐式距離，K-means聚類算法使用的是平方歐式距離。其定義如下:

設兩個樣本

則兩個樣本的平方歐式距離為:

給定一個有n個個體的數據集，將它劃分為k類(k≤n)，k的確定需要使用者根據具體問題來確定。K-means聚類算法步驟如下:

(1)在n個數據中選取k個作為凝聚點;

(2)其余n－k個點逐個進入，每個點進入時歸入與相應凝聚點距離最近的類中，每個點進入之后重新計算每一類的重心最為該類新的凝聚點;

(3)重復(2)直至所有類的凝聚點均不再變化為止。

因此，通過K-means聚類算法，最終以各凝聚點為中心聚成各類，各類內部各樣本之間距離小、相似性高，而不同類樣本之間的距離大、相似性低。

4 基于因子分析的聚類實證過程和結果

4.1 用SPSS進行因子分析的過程和結果

運用因子分析對全國39個資源型城市和北京市循環經濟發展水平的有關指標進行分析。首先對逆向指標(失業率、單位GDP電耗、單位GDP水耗、人均日生活用水和萬元GDP廢水排放量)進行處理，使其與正向指標具有一致性意義。然后選擇原始數據的樣本相關矩陣作為分析矩陣——這樣可以避免由于各變量量綱不同而產生的問題，計算樣本相關矩陣的特征值及其貢獻率和累計貢獻率。接下來運用主成分法作為提取公因子的方法，并運用方差最大化正交旋轉法對載荷矩陣進行因子旋轉，對資源型城市循環經濟發展水平進行因子分析，提取可描述原變量方差80.661%的前8個公因子，基本反映了原始數據的絕大部分信息。因子得分系數矩陣見表3。

通過表3的因子得分系數矩陣，可以用各變量寫出因子表達式:F1=0.207 X1－0.301 X2－0.18 X39+0.047 X4－0.130 X5+0.170 X6+0.024 X7’+0.153 X8+0.240 X9－0.015 X10+0.143 X11+0.118 X12’+0.159 X13+0.068 X14’+0.014 X15’－ 0.001 X16－ 0.049 X17－ 0.008 X18+0.006 X19－0.140 X20－0.055 X21+.046 X22。同理可以寫出 F2，F3，F4，F5，F6，F7和 F8的表達式。

根據因子表達式可以求出各城市的各因子的得分，根據下面的表達式可以求出各資源型城市的綜合得分，其中F為綜合得分，Fi(i=1，2，…，8)為各因子得分，由此形成新的矩陣，見表4。

至此，因子分析完成，用8個因子代替原來的22個指標，既消除了指標間的相關性，又減少了變量維數。

4.2 基于因子分析的聚類過程和結果

下面將運用K-means聚類方法，根據因子分析新產生的8個變量對40個城市循環經濟發展水平進行聚類，分別按3類、4類和5類進行劃分，以便對聚類結果進行深入的分析和比較。聚類采用新的8個變量作為自變量，地區為因變量。

表5是聚類的結果，表明最終聚類后各城市分別屬于哪一類，以及各城市與其類中心的距離。

從聚為5類的結果看，北京、晉城、白山各獨自聚成一類，分別為第一類，第三類和第四類，盤錦、大慶、馬鞍山、景德鎮、東營和克拉瑪依等6個城市聚為第五類，其余31個城市聚為第二類。

首先我們可以看到無論是聚為3類、4類還是5類，北京和白山市都是獨自各聚為一類，由此可見其循環經濟發展與其他城市差異較大。結合因子分析的結果，我們可以得出結論北京為循環經濟發展水平最高的一類城市，而白山則是循環經濟水平最低的城市;這說明資源型城市和北京相比，循環經濟發展水平還有較大的差距;同時也說明在資源型城市中，白山市的循環經濟發展不僅綜合水平而且各項指標都是資源型城市中較低的城市。

表3 因子得分系數矩陣Tab.3 Component score coefficient matrix

其次，第五類的六個城市是資源型城市中循環經濟發展水平是較高的城市，這一點可從表4各城市循環經濟發展水平的綜合得分得到印證。而這六個城市中有四個是石油資源城市(盤錦、大慶、克拉瑪依、東營)，馬鞍山為有色冶金城市，經濟發展狀況都很好，除景德鎮外，人均GDP均領先于北京，因此為循環經濟的發展提供了良好的經濟基礎。同時在經濟發展水平領先于北京的情況下循環經濟發展水平落后于北京，也說明循環經濟的理念還并未深入到資源型城市社會經濟發展的各個領域。

進一步分析可以發現，對于第三類的晉城市，在聚為四類和五類時都獨自聚為一類，說明晉城的循環經濟發展情況有自己獨特的特征。進一步分析因子分析結果和原始數據發現，晉城的綜合排名為第7位，F4因子和F7因子排名分別為第7位和第1位，特別是F7因子得分與排

名第二的本溪之間拉開了很大的差距，而F4因子與建成區綠化覆蓋率和工業廢水排放達標率有較高的相關系數，F7因子與人均日生活用水有較高的相關系數，這說明晉城的節水工作、水資源的循環利用工作和綠化工作做得很好，因此晉城的循環經濟發展的整體水平也較高。

表4 資源型城市和參照城市循環經濟發展水平的因子及綜合得分Tab.4 Component and total score of circular-economy of resource-based cities and reference city

最后，第二類的31個資源型城市，循環經濟發展水平相似，屬于循環經濟發展水平一般的城市。占絕大多數的資源型城市都聚在這一類，說明資源型城市的循環經濟發展整體水平不高。

表5 聚類結果Tab.5 Result of cluster

5 結論

本文以資源型城市循環經濟發展水平為研究對象，采用功能互補的因子分析法和聚類分析方法，對39個資源型城市及參照城市北京市共40個城市的22項原始指標數據進行實證研究。首先對40個城市的22項原始指標數據進行因子分析，用得到的包含原始指標80.661%信息的8個因子進一步進行聚類分析，得出以下結論:

資源型城市循環經濟發展整體水平不高，循環經濟發展理念有待深入;東營、克拉瑪依、大慶、盤錦、馬鞍山等資源型城市經濟發展狀況很好，為循環經濟發展提供了良好的經濟基礎;晉城積極探索，在循環經濟的某些領域取得了較好的效果;白山的循環經濟發展水平相對最低，需要大力加強。

本文主要是基于因子分析的聚類實證研究，這既消除了指標間的相關性，又簡化了數據結構模型，既能區分差異，又找到了共性，對資源型城市循環經濟發展水平做了較為完整的評價。總的來說，本文對資源型城市循環經濟發展水平的實證研究還只是一個初步探索，指標的選取還需要進一步的完善和修正，方法的運用也需要更多的驗證。總之，對資源型城市循環經濟發展的評價還有待進一步深入的研究。

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AbstractBecause the extensive development mode has been restricted strictly，the resource-based cities face severe difficulties to develop their economy.To develop circular economy is necessary for resource-based cities to keep the sustainable development.It has realistic and theoretical significance to find commonness and differences by the empirical study on circular economy of resource-based cities.The paper constructed evaluation indicator system of circular economy for resource-based cities.The paper collects data of 22 original indexes of reference city Beijing and 39 prefectural-level resource-based cities which include 34 typical resource-based cities and 17 resource-exhausted cities，and made empirical study by using factor analysis and K-means cluster analysis.First，the paper used factor analysis method to obtain 8 factors，and then 8 factors are used to replace initial 22 indexes to do K-means cluster analysis.The conclusion is as follows:the level of circular economic development of resource-based cities is not high and the philosophy of circular economy has not been adopted widely;the good economic condition of several cities such as Dongying lays the good foundation for circular economy;Jincheng has made achievement in some circular economic areas;the level of circular economic development of Baishan is the lowest relatively.

Key wordsresource-based city;circular-economy;factor analysis;K-means cluster;empirical study

Cluster Empirical Study on the Level of Circular Economic Development of Chinese Resource-based Cities

ZENG Li-jun1SUI Ying-hui1，2
(1.College of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao Shandong 266510，China;2.Institute of Economic Strategy and Management，Qingdao Academy of Social Science，Qingdao Shandong 266071，China)

F299.23

A

1002－2104(2011)03－0143－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.03.025

2010－04－06

曾麗君，博士生，主要研究方向為科技經濟與管理、產業轉型與可持續發展等。

隋映輝，研究員，博導，主要研究方向為科技經濟與管理，產業轉型與可持續發展。

*國家軟科學計劃項目(No.2007GXQ4D198);青島市軟科學專項計劃項目(No.青科計字2008)17號;山東科技大學科學研究“春蕾計劃”項目(No.2009AZZ069)。

(編輯:溫武軍)