高玉胭

【摘要】 為研究安徽省各城市發(fā)展?fàn)顩r及如何均衡發(fā)展，本文以安徽省16個(gè)城市為研究對(duì)象，采用因子分析方法，提取出綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子和農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子2個(gè)主因子，并基于主因子得分矩陣對(duì)16個(gè)城市進(jìn)行聚類分析，最后基于各城市的主因子得分對(duì)各城市綜合經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析。

【關(guān)鍵詞】 安徽省 經(jīng)濟(jì)發(fā)展 因子分析 聚類分析

一、引言

近年來，安徽省經(jīng)濟(jì)保持持續(xù)快速發(fā)展的趨勢(shì)，呈現(xiàn)出速度加快、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、民生改善、后勁增強(qiáng)的良好態(tài)勢(shì)。但各區(qū)域的發(fā)展水平差距依然較大，且區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不均衡，大部分城市不能在經(jīng)濟(jì)建設(shè)和農(nóng)村建設(shè)兩方面同時(shí)抓。安徽省16個(gè)城市內(nèi)部的具體發(fā)展?fàn)顩r如何，以及該怎樣做到均衡發(fā)展值得我們研究。

部分學(xué)者對(duì)安徽省縣域經(jīng)濟(jì)做過研究，方葉林等以安徽省各縣域人均GDP為研究指標(biāo)，綜合運(yùn)用空間自向量、克里格空間插值、空間變異函數(shù)等方法，對(duì)安徽省縣域經(jīng)濟(jì)的空間差異進(jìn)行研究，結(jié)果表明，皖江城市帶地區(qū)為縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心，西北地區(qū)逐漸淪為縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“洼地”，冷點(diǎn)地區(qū)主要分布在皖西北地區(qū)，熱點(diǎn)地區(qū)分布在皖中及中部偏東地區(qū)，區(qū)域資源稟賦與交通區(qū)位、發(fā)展政策、中心城市發(fā)展?fàn)顩r是引起空間差異的主要原因。劉麗萍基于皖北、皖中、皖江、皖南的地域空間劃分，從計(jì)量角度分析測(cè)評(píng)安徽縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，研究表明第二產(chǎn)業(yè)是導(dǎo)致安徽縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距拉大并呈逐年上升趨勢(shì)的主要因素，第三產(chǎn)業(yè)是導(dǎo)致縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的另一個(gè)主要因素。以上是利用數(shù)學(xué)、計(jì)量方法對(duì)安徽省的縣域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析，所做的研究并沒有具體到每個(gè)城市。本文結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)安徽省各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征作出分析，指出各市發(fā)展中存在的問題，并給出一定的建議。

本文將安徽省的16個(gè)地級(jí)市作為樣本，建立經(jīng)濟(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，利用因子與聚類相結(jié)合的方法進(jìn)行分析，重點(diǎn)研究每個(gè)城市在綜合經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村建設(shè)兩方面的發(fā)展?fàn)顩r。

二、指標(biāo)選取及分析方法

考慮數(shù)據(jù)資料的可獲得性，本著全面性、可比性、代表性、可操作性的原則，本文所建立的指標(biāo)體系共包括17個(gè)指標(biāo)，分別從地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、人民生活水平、衛(wèi)生與科研等方面來反映各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征。這些指標(biāo)包括：地區(qū)生產(chǎn)總值（X1，億元）、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X2，億元）、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X3，億元）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（X4，億元）、固定資產(chǎn)投資（X5，萬元）、地方財(cái)政收入（X6，億元）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值（X7，億元）、農(nóng)作物總播種面積（X8，公頃）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X9，萬千瓦）、糧食總產(chǎn)量（X10，噸）、人均生產(chǎn)總值（X11，元/人）、農(nóng)村居民家庭人均純收入（X12，元）、城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位就業(yè)人員年平均工資（X13，元）、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)（X14，張）、科研機(jī)構(gòu)數(shù)（X15，個(gè)）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)（X16，個(gè)）、農(nóng)村參加合作醫(yī)療人數(shù)（X17，萬人）。

三、因子分析

1、數(shù)據(jù)來源

所有數(shù)據(jù)均來源于2013年安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒，具體數(shù)據(jù)如表1和表2所示。

2、數(shù)據(jù)分析過程

本文使用SAS9.2軟件作為統(tǒng)計(jì)分析工具。將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，建立指標(biāo)之間的相關(guān)矩陣，計(jì)算其特征值和累積貢獻(xiàn)率，前2個(gè)特征值及貢獻(xiàn)率如表3所示。

由表3可見，前2個(gè)特征值的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)到89.91%，取前2個(gè)特征值建立因子載荷矩陣。由于初始因子載荷矩陣結(jié)構(gòu)不夠簡(jiǎn)明，各因子包含的信息不夠突出，因此采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)變換，使各變量在某個(gè)因子上產(chǎn)生較高載荷，而在其他因子上載荷較小，從而得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，如表4所示。

旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表明，每個(gè)因子僅對(duì)少數(shù)幾個(gè)指標(biāo)的因子載荷較大，因此根據(jù)表4可將指標(biāo)分為兩類，并結(jié)合經(jīng)濟(jì)知識(shí)對(duì)各個(gè)因子進(jìn)行命名，如表5所示。

第一個(gè)主因子F1在X1、X3、X4、X5、X6、X7、X14、X15、X16上載荷比較大。這一因子主要體現(xiàn)了一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體水平、工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、衛(wèi)生服務(wù)及科技水平，是衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最主要因子，故而稱其為綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子。

第二個(gè)主因子F2在X2、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X17上的載荷比較大。這一因子主要反映地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資及農(nóng)村居民生活狀況，故而稱其為農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子。

計(jì)算因子得分系數(shù)矩陣，結(jié)果如表6所示。

利用得分矩陣可得到F1和F2的因子得分表達(dá)式。根據(jù)各因子的方差貢獻(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得到各城市的綜合得分，其計(jì)算公式為：

F=（51.26F1+38.65F2）/89.91

將各城市的數(shù)據(jù)代入，得到16個(gè)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子得分F1、農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子得分F2，以及綜合因子得分F，并各自進(jìn)行排序，具體結(jié)果見表7。

四、基于主因子得分的聚類分析

根據(jù)指標(biāo)特征，在因子分析得到的兩個(gè)公因子得分的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類分析，可以得到安徽省城市聚類譜系圖（見圖1）。

根據(jù)R2或半偏R2統(tǒng)計(jì)量（見表8）來決定分類數(shù)。從R2統(tǒng)計(jì)量（RSQ）來看，R2越大說明類越分開，聚類效果越好，但它總是隨著分類數(shù)目的減少而減少，故我們應(yīng)找到減少緩慢到減少快的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，取減少快的上一次聚類，0.890-0.481=0.409為最大差，結(jié)果分為4類，如表9所示。

五、基于分類的各城市發(fā)展?fàn)顩r分析

1、第一類：合肥

合肥作為安徽省的省會(huì)城市，是帶動(dòng)安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭城市。作為安徽的核心增長(zhǎng)極，合肥經(jīng)濟(jì)圈的范圍已從以合肥為區(qū)域?qū)ν忾_放的龍頭城市，發(fā)展成為我國(guó)泛長(zhǎng)三角的重點(diǎn)城鎮(zhèn)群。合肥的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子得分F1和綜合因子得分分別為3.3869、1.926，都位居第一，并遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市。但是其農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分僅為-0.0114，排名第8。因此，政府在發(fā)展綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的同時(shí)也應(yīng)關(guān)注農(nóng)村的發(fā)展，積極推進(jìn)農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度，讓更多的農(nóng)村居民參與其中。

2、第二類：淮北、淮南、宣城、池州、黃山、馬鞍山、銅陵

淮南、淮北、銅陵、池州及黃山的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1得分和農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分都很靠后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后?；茨鲜呛戏式?jīng)濟(jì)圈的北翼城市，應(yīng)充分利用其獨(dú)特的地理位置，抓住機(jī)遇發(fā)展經(jīng)濟(jì)。黃山市擁有著名的黃山風(fēng)景區(qū)及宏村旅游村，要大力發(fā)展旅游業(yè)以帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并加快農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)。馬鞍山的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1得分排名第4，而農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分排名卻很靠后，倒數(shù)第二，導(dǎo)致綜合因子得分排名第11，相對(duì)靠后，所以要大力發(fā)展農(nóng)村建設(shè)，加大農(nóng)村機(jī)械設(shè)備的投入，大力提高農(nóng)村居民合作醫(yī)療參與率。銅陵的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1得分和農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分分別為-0.5053和-0.964，綜合因子得分排名倒數(shù)第一，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村參加合作醫(yī)療人數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)等指標(biāo)都處于最落后水平，所以應(yīng)加大農(nóng)村機(jī)械設(shè)備投資，大力推行農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)制度，加大固定資產(chǎn)投資，擴(kuò)建工業(yè)企業(yè)，加快工業(yè)建設(shè)。

3、第三類：亳州、宿州、六安、阜陽(yáng)、蚌埠、滁州、安慶

這7個(gè)城市的農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分位居前七，F(xiàn)2平均得分為0.9808。雖然亳州、宿州的農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子得分分別位于第2、第4，但是它們的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1得分排名卻分別為14、11，比較靠后，所以要加快綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力發(fā)展，加大固定資產(chǎn)投資，加快工業(yè)發(fā)展。阜陽(yáng)的農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分最高，盡管其綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1得分排名第7，但是其綜合因子F得分排名第二，可見農(nóng)村發(fā)展實(shí)力在城市發(fā)展中的作用舉足輕重。滁州的F1和F2得分排名都為第五，可見其經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)均衡。

4、第四類：蕪湖

蕪湖是以工業(yè)發(fā)展為主的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)市，其綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1的得分排名第2。但是蕪湖的農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2得分較低，導(dǎo)致綜合因子得分排名靠后?？梢娛徍霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及農(nóng)村居民生活質(zhì)量相對(duì)不高，從而制約了該市經(jīng)濟(jì)的全面均衡發(fā)展。政府應(yīng)該加快農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，不斷深化農(nóng)村綜合改革，加快普及農(nóng)村新型合作醫(yī)療制度和醫(yī)療救助制度，不斷加速城鄉(xiāng)統(tǒng)籌推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。

六、結(jié)語

本文利用因子和聚類分析方法，對(duì)安徽省16個(gè)城市的發(fā)展水平進(jìn)行了綜合分析，發(fā)現(xiàn)安徽省各城市的發(fā)展主要受兩大因子的影響，其中綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子F1的貢獻(xiàn)度為51.26%，農(nóng)村發(fā)展實(shí)力因子F2的貢獻(xiàn)度為38.65%。二者對(duì)安徽省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到關(guān)鍵作用，因此加快城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展須注重綜合經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村建設(shè)的均衡發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：劉冰冰）