我國35個主要城市的綜合發展水平研究

李曉菲

（鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450000）

1 引言

這幾年來，已經有大量的學者運用多種方法，選用多種指標來對我國城市的發展水平進行分析.但總的看來，大部分都是對我國的城市化水平和城市潛力進行評價，對地區綜合發展水平的研究非常之少.比較著名的是楊上廣、陳宗詢的主成分分析法，分析了我國35個主要城市的發展的層次以及存在的差異，然后得出我國中心城市發展的空間并沒有跟上分布的規律，最后提出一些發展的建議；另外還有，黃康勝利用因子分析法，對中部地區的幾大城市群的發展階段進行分析，最后的結果是鄭州、武漢和長沙處于第一階段，處于第二階段的是洛陽、南昌和合肥；狄棟紅采用的是分析我國的大城市的客運量和貨運量以及地方的財政等18項指標，然后運用因子分析來決定哪些是比較有代表性的變量，并計算其權重然后進行排名.綜上所述，在分析城市綜合發展水平的研究上，因子分析具有很大的應用價值，得出的結論也基本得到了認可.所以，本文也是選用因子分析法，并配合聚類分析法來分析2013年，我國主要的城市的綜合發展水平，從中找到各個地區的強項和劣勢.

2 因子分析

首先對數據進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗（結果見表1），從中可見KMO檢驗結果為0.729，Bartlett球形檢驗的Sig.取值0.000，說明各變量間具有相關性，是可以做因子分析的.

表1 KMO andBartlett'sTest

因子方差分析結果（見表2）表明：前3個因子變量的特征值大于1，并且經過最大方差旋轉后它們的方差貢獻率分別為：38.934%、26.897%、22.490%，累計方差貢獻率達到了88.322%，說明前3個因子變量綜合蘊含了原始數據16個評價指標所能表達的足夠信息，因此選取3個公共因子.

通過各因子旋轉成分矩陣（見表3）可以看出，具有較高載荷的因子變量很有規律地分布在若干關鍵評價指標上，說明它們之間有著明確的結果關系，據此，對因子變量進行命名和解釋.

表2 TotalVarianceExplained

公共因子F1在X2（地區生產總值），X4（客運總量），X6（第三產業從業人數），X7（地方政府預算內收入），X8（城鄉居民年底儲蓄余額），X9（地方政府預算內支出），X10（在崗職工人數），X11（在崗職工工資總額）上的載荷值都很大，是反映城市經濟發展水平的公共因子.公共因子F2由于在X1（非農業人口數），X2（工業總產值），X3（貨運總量）上的載荷比較大，是反映城市工業發展規模的公共因子，在此因子上的得分則反映了一個城市的工業發展規模.公共因子F3在X12（人均居住面積），X13（每萬人擁有公共汽車數），X14（人均擁有鋪裝道路面積），X15（人均公共綠地面積），X16（人均醫院床位數）上的載荷較大，是反映城市基礎設施的公共因子.

表3 RotatedComponentMatrixa

確定了合理的公共因子，并分析各個城市在這三個因子上的得分，從表4中我們可以得出，在城市經濟發展水平上，上海排名第一，得分為2.035，接下來是北京，得分為1.851，深圳緊隨其后，得分為1.756，第四名和第五名分別為廣州和天津，得分分別為1.084和0.879.這幾個城市的得分遠高于其他的城市，發展相對較好.其中北上廣都是我國的超大型城市，在規模上也遠遠高于其他的城市.排名較為靠后的是西寧和銀川.北京、上海、天津在工業發展規模上的得分較高，說明其工業發展的比較好.廣州、深圳、廈門、南京在城市基礎設施上的得分較高，說明它們的基礎設施在全國是較好的.

將各城市在三個因子上的得分進行加權綜合，就得到了綜合得分（見表4）.

通過對各個因子的得分的研究分析我們可以看出，上海在經濟發展、工業規模上的得分很高，在基礎設施水平上的得分則不太理想，這可能是因為上海人口較多，需要在這方面加大改善.而綜合得分較低的城市在經濟發展水平上的得分都較低，因此在城市發展戰略上應把經濟發展放在首位，只有經濟發展了，城市設施水平及其他方面才能搞上去.綜合來講，東部和沿海地區地區城市發展水平高于西部地區城市.上海、北京、深圳三城市綜合發展水平較接近.上海經濟發展好，但基礎設施水平較低；北京的工業發展水平不是太理想，深圳經濟發展水平不是特別高，但基礎設施水平很高.此外，綜合得分值大于零的城市還有廣州、天津、重慶、南京、杭州、武漢、成都、寧波、廈門、大連等，但這些城市與上海、北京及深圳有一定的差距.其他城市得分都小于零，城市綜合發展水平都還較低，發展格局也較相近，這些城市多位于中西部地區.因而，如何加快這些城市的發展以帶動周邊城市的進步，是影響我國整體經濟發展的重要課題.

3 基于聚類分析的城市綜合發展水平評價

在上述因子分析的基礎上，將因子分析產生的新變量（因子得分）作為聚類分析的輸入，對35個主要城市進行聚類.據此，35個城市可分為4類（見表4）.

從表4可以看出聚類分析較為準確地對城市按照綜合發展水平進行排名和分類，分類結果與現實相符，而因子分析綜合得分結果和聚類分析的結果也能夠基本保持一致，說明因子分析和聚類分析的結果能互相印證，分析結論可信.

表4 城市綜合發展水平得分排序表

續表

表5 聚類結果表

4 結論

本文采用因子分析和聚類分析，對我國主要的35個城市的發展進行研究，最終可以得出，東部及沿海的城市發展水平較高，并且基礎設施也較為完善，而中東部的地區發展較為落后.原因是多方面的，不僅有自然條件的影響，也有歷史的因素，但是主要的原因是改革開放時，我國采用的梯度式的區域發展戰略.從聚類分析我們能夠得出，各個城市的發展水平的差異還是較為顯著的.

針對這一狀況，我國的政府應該加強相應的宏觀政策，利用新型城鎮化的戰略，加大西部大開發和中部崛起的支持力度，從而來減小趨于發展的差異.通過市場這一主體，并進行相應的引導，利用西部特有的資源優勢，大力發展公共設施，打牢發展的基礎.在制度上應該加強制度的改革，社會保障體系的健全，收入分配機制的完善等，并提高國家在這些地區的預算等，來推進該地區的城市建設以及經濟的發展等，從而縮小與東部發達地區的差異.另外也不能忽視沿海地區的經濟發展，這些地區是我國經濟發展增強的基礎，只有這些地區的穩健發展，我們才能有更大的資金來扶持西部地區的建設.所以，我們要加快沿海地區經濟的發展，從而來帶動中西部城市的崛起，達到我國整體跨越式發展的目的.

〔1〕楊上廣，陳宗洵.全國中心城市發展水平研究[J].福建地理，2001（3）.

〔2〕黃康勝.中部區域城市群綜合發展水平比較研究[J].荊楚理工學院學報，2011（4）.

〔3〕狄棟紅.我國城市之間的發展水平差異研究[J].商品與質量，2012（5）.

〔4〕阿孜古麗，阿不都拉.基于因子分析法——新疆城鎮居民小康水平綜合評價[J].經濟研究導刊，2011（6）.

〔5〕張浩.基于因子分析法和聚類分析法的副省級城市宜居情況聚類評價[J].電腦編程技巧與維護，2011（18）.

〔6〕董梅生，張佳佳.基于因子分析與聚類分析的城市設施水平綜合評價[J].安徽工業大學學報，2012（7）.