基于省會城市及計劃單列市截面數據綜合經濟實力排名研究

謝秀桔

(仰恩大學， 福建 泉州　362000)

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基于省會城市及計劃單列市截面數據綜合經濟實力排名研究

謝秀桔

(仰恩大學， 福建 泉州362000)

摘要：使用SPSS因子分析法，采用2015年各省會城市和計劃單列市的截面數據，構建了衡量綜合經濟實力的指標體系，提取3個公因子分別衡量城市所擁有的全部經濟實力、經濟發展潛力及其在國內外經濟社會中的地位和影響力。

關鍵詞：城市; 綜合經濟實力; SPSS實證研究

0引言

城市作為國家的經濟、政治、科技和教育文化發展中心，已經成為經濟循環的主角，對城市綜合經濟實力排名問題進行研究具有重要的實踐意義。目前,已有很多學者對我國重點城市的綜合經濟實力排名問題進行了研究，使用的方法均基于因子分析法或主成分分析法。其中葉依廣[1]、李倩倩[2]、劉理臣[3]、謝守紅[4]均依據主成分分析方法，撒云添[5]、張榮艷[6]、楊飛[7]、董小剛[8]均運用因子分析方法。因子分析法和主成分分析法在研究城市綜合經濟實力排名方面是比較有效的，但目前的研究文獻多存在選取的指標不全面或不相關等問題，有的在經濟實力方面選取的指標代表性不足，有的沒有考慮城市經濟發展潛力，有的沒有考慮城市在國內外經濟社會中的地位和影響力。

文中同樣使用經典的因子分析方法，創新在于依據中國城市經濟發展研究中心提出的城市綜合經濟實力的概念，構建更加全面、準確而恰當的衡量綜合經濟實力的指標體系，運用我國2015年各省會城市和計劃單列市的截面數據，來研究我國重點城市的綜合經濟實力排名情況。在實證分析部分提取了3個公因子,分別衡量城市所擁有的全部經濟實力、經濟發展潛力及其在國內外經濟社會中的地位和影響力，是對以往研究的重要突破。

1城市綜合經濟實力的概念

中國城市經濟發展研究中心提出的城市綜合經濟實力的概念是：城市綜合經濟實力是指城市所擁有的全部實力、潛力及其在國內外經濟社會中的地位和影響力。據此概念可以看出，評價城市綜合經濟實力應該包括人口、地區生產總值、擁有的交通運輸以及通訊能力、地方財政預算內收支、固定資產投資總額、城鄉居民工資水平及儲蓄水平、環境污染治理投資總額、商貿市場水平、人才狀況及社會醫療保障水平等方面。據此，文中構建的用以評價城市綜合經濟實力的數據指標有：年底總人口、地區生產總值、客運量、貨運量、地方財政預算內收入、地方財政預算內支出、固定資產投資總額、城鄉居民儲蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末郵政局數、年末固定電話用戶數、社會商品零售總額、貨物進出口總額、年末實有公共汽車營運車輛數、影劇院數、普通高等學校在校學生數、醫院數、執業醫師、環境污染治理投資總額等19個指標。

2我國城市綜合經濟實力實證研究

采用的數據是《中國2015年省會城市和計劃單列市主要經濟指標統計(包括市轄縣)》，數據摘編自《中國統計年鑒2015》。使用的數據分析軟件是SPSS22.0，采用的數據分析方法主要為因子分析。基本思路:首先使用因子分析對構成城市綜合經濟實力的各個變量提取公因子；最后使用一些簡單的SPSS數據處理技巧依照提取的公因子對各城市進行分類及排序。

2.1因子分析

因子分析是為了對構成城市綜合經濟實力的各個變量提取公因子。

2.1.1SPSS中具體參數設置

1)選擇進行因子分析的變量。選擇“年底總人口”、“地區生產總值”、“客運量”、“貨運量”、“地方財政預算內收入”、“地方財政預算內支出”、“固定資產投資總額”、“城鄉居民儲蓄年末余額”、“在崗職工平均工資”、“年末郵政局數”、“年末固定電話用戶數”、“社會商品零售總額”、“貨物進出口總額”、“年末實有公共汽車營運車輛數”、“影劇院數”、“普通高等學校在校學生數”、“醫院數”、“執業醫師”、“環境污染治理投資總額”等“變量”進行分析。

2)選擇輸出系數相關矩陣。在“因子分析：描述統計”對話框的“相關系數”選項組中選擇“KMO和Bartlett的球形度檢驗”。

3)設置對提取公因子的要求及相關輸出內容。在“因子分析：抽取”對話框的“輸出”選項組中選擇“碎石圖”。

4)設置因子旋轉方法。在“因子分析：旋轉”對話框的“方法”選項組中選擇“最大方差法”----又稱正交旋轉，能夠使每個因子上具有最高載荷的變量數最小。

5)設置有關因子得分的選項。在“因子分析：因子得分”對話框中選擇“保存為變量”。

6)其余設置采用系統默認設置。

2.1.2SPSS的運行結果

2.1.2.1KMO檢驗和Bartlett檢驗結果

KMO檢驗是為了看數據是否適合進行因子分析，其取值范圍是0～1。其中,0.9～1表示極好，0.8～0.9表示可獎勵的，0.7～0.8表示還好，0.6～0.7表示中等，0.5～0.6表示糟糕，0～0.5表示不可接受。本例中KMO檢驗和Bartlett檢驗結果見表1。

表1　KMO檢驗和Bartlett檢驗結果

其中KMO的取值為0.790，表明進行因子分析還好。Bartlett檢驗是為了看數據是否來自于服從多元正態分布的總體。本例中Sig.值為0.000，說明數據來自正態分布總體，適合進一步分析。

2.1.2.2公因子方差

公因子方差是表示各變量中所含原始信息能被提取的公因子所解釋的程度。本例中大多數變量共同度都在90%以上，所以提取的這幾個公因子對各變量的解釋能力還可以，見表2。

2.1.2.3解釋的總方差

解釋的總方差見表3。

由表3知，“初始特征值”一欄顯示只有前3個特征值大于1，所以SPSS只選擇了前3個公因子；“提取平方和載入”一欄顯示第一公因子的方差貢獻率是47.096%，前3個公因子的方差占所有主成分方差的87.905%。由此可見，選前3個公因子已足夠替代原來的變量，幾乎涵蓋了原變量的全部信息；“旋轉平方和載入”一欄顯示的是旋轉以后的因子提取結果，與未旋轉之前差別不大。

表2　公因子方差

表3　解釋的總方差

2.1.2.4碎石圖

碎石圖如圖1所示。

圖1　碎石圖

有3個成分的特征值超過了1，只考慮這3個成分即可。

2.1.2.5旋轉成分矩陣

旋轉成分矩陣見表4。

表4　旋轉成分矩陣

第一個因子在地區生產總值、貨運量、地方財政預算內收入、地方財政預算內支出、固定資產投資總額、城鄉居民儲蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末固定電話用戶數、社會商品零售總額、貨物進出口總額、年末實有公共汽車營運車輛數、環境污染治理投資總額等變量上有較大的載荷，所以其反映的是這些變量的信息，該因子可以反映城市目前所擁有的全部經濟實力；第二個因子反映的是年末郵政局數、影劇院數、醫院數、執業醫師等變量的信息，該因子可以反映城市經濟發展潛力；第三個因子反映的是年底總人口、客運量、普通高等學校在校學生數等變量的信息。該因子可以反映城市經濟的地位和影響力。

2.2依照提取的公因子對各城市進行分類及排序

2.2.1SPSS中具體操作步驟

建立“綜合得分”變量，這一變量將最終代表各個城市的綜合經濟實力；該變量數據是根據提取的各個公因子變量和各個公因子的方差貢獻率計算所得。具體公式如下：

0.199 29*FAC2_1+0.109 08*FAC3_1

其中,FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1是在做因子分析的時候對提取的公因子保存的變量，前面的系數是各個公因子的方差貢獻率。

對計算完成的“綜合得分”變量進行排序。

2.2.2SPSS分析結果

我國重點城市綜合經濟實力排名情況見表5。

從表5中可以看出，上海一騎絕塵,一枝獨秀，是唯一一個綜合得分超過2的城市，所以上海是中國綜合經濟實力最強的城市；北京、廣州兩個城市綜合得分在1～2之間，綜合經濟實力也是很強的，與上海構成前三甲；深圳、天津、重慶、杭州、南京、青島、寧波、大連等城市綜合得分在0～1之間，綜合經濟實力較強；成都、沈陽、武漢、長沙、哈爾濱、西安、濟南、廈門、鄭州、福州、長春、昆明、烏魯木齊、石家莊、太原、拉薩、合肥、南寧、呼和浩特、南昌、銀川、蘭州、海口、西寧等城市綜合得分均為負值，綜合經濟實力相對較弱，其中最弱的是西寧，得分為-0.51。所有城市的綜合經濟實力排名依次為：上海、北京、廣州、深圳、天津、重慶、杭州、南京、青島、寧波、大連、成都、沈陽、武漢、長沙、哈爾濱、西安、濟南、廈門、鄭州、福州、長春、昆明、烏魯木齊、石家莊、太原、拉薩、合肥、南寧、呼和浩特、南昌、銀川、蘭州、海口、西寧。

表5　我國重點城市綜合經濟實力排名情況

2.3實證研究結論

實證研究通過因子分析提取出3個公因子來概括所有描述我國城市綜合經濟實力的指標，提取3個公因子分別衡量城市所擁有的全部經濟實力、經濟發展潛力及其在國內外經濟社會中的地位和影響力，非常具有代表性，也是較以往研究的重要突破。

排名結果也非常符合當前我國各城市的實際情況，具有重要的政策參考價值。比如上海、北京等城市當前經濟實力因子和城市經濟地位因子得分比較高，但是城市經濟發展潛力因子并不如重慶、海口、拉薩、銀川等城市。政策制定者可進一步研究各城市的公因子得分情況及具體指標情況，找出其經濟發展的薄弱環節，有的放矢的采取措施提高經濟實力。

3結語

提供了一種很好的研究城市綜合經濟實力排名的方法。將城市綜合經濟實力界定為城市所擁有的全部實力、潛力及其在國內外經濟社會中的地位和影響力，通過構建涵蓋年底總人口、地區生產總值等22個指標在內的全面、恰當而準確的評價指標體系，并提取出代表城市當前經濟實力、經濟發展潛力及經濟地位和影響力的公因子，對我國重點城市的綜合經濟實力進行了排名評價。排名結果非常符合當前我國各城市的實際情況，具有重要的政策參考價值

參考文獻：

[1]葉依廣,何偉.江蘇省各中心城市經濟發展綜合實力及差異因素的主成分分析[J].南京農業大學學報，2002(4):95-99.

[2]李倩倩,劉怡君,牛文元.城市空間形態和城市綜合實力相關性研究[J].中國人口、資源與環境，2011(1):13-19.

[3]劉理臣,于秋莉,靳素芳,等.西北地區城市綜合實力動態變化研究:以甘肅省為例[J].西北師范大學學報:自然科學版，2013(5):108-112.

[4]謝守紅,譚志美,周駕易.中國縣級市綜合實力評價與比較[J].城市問題，2014(12):9-16.

[5]撒云添.基于因子分析之廣東省各城市綜合經濟實力研究[J].特區經濟，2012(9):33-35.

[6]張榮艷,孫貴玲,王愛蘋.組合評價模型在河南省主要城市綜合經濟實力評價中的應用[J].數學的實踐與認識，2013(4):60-67.

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[8]董小剛,王雪秋.多元統計方法在吉林省經濟實力競爭力評價中的應用[J].長春工業大學學報:自然科學版,2005,26(4):320-322.

Study on comprehensive economic strength based on cross-sectional data of provincial capital and municipalities

XIE Xiuju

(Yang’en University, Quanzhou 362000， China)

Abstract：With SPSS factor analysis, based on cross-sectional data of provincial capital and municipalities, an index system is built to measure the comprehensive economic strength. Three common factors are extracted to evaluate the overall economic strength, growth potential and impacts of the city in the society.

Key words：city; comprehensive economic strength; SPSS empirical research.

收稿日期：2016-02-25

基金項目：2015年福建省中青年教師教育科研基金資助項目(JAS150716)

作者簡介：謝秀桔(1982-)，女，漢族，福建泉州人，仰恩大學講師，碩士，主要從事金融數學方向研究,E-mail:baige49397728@163.com.

DOI:10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2016.2.17

中圖分類號：F 29

文獻標志碼：A

文章編號：1674-1374(2016)02-0187-06