基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視角的區(qū)域次級(jí)中心城市選擇發(fā)展研究
——以云南為例

晏　威

(四川大學(xué)　經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川　成都　610065)

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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視角的區(qū)域次級(jí)中心城市選擇發(fā)展研究
——以云南為例

晏威

(四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川成都610065)

摘要：省域次級(jí)中心城市選擇問(wèn)題，是區(qū)域平衡發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵，目前選擇區(qū)域次級(jí)中心城市的方法多為定性探討，存在科學(xué)性和滿意性較差等缺陷。從系統(tǒng)角度出發(fā)輔助決策，基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能夠綜合考慮多種指標(biāo)因素的選擇模型，并以云南省為例進(jìn)行實(shí)證論證，最后圍繞發(fā)展次級(jí)中心區(qū)域經(jīng)濟(jì)、協(xié)同重構(gòu)區(qū)域功能布局、加強(qiáng)區(qū)域間人才、技術(shù)聯(lián)系等提出了發(fā)展建議。

關(guān)鍵詞：次級(jí)中心城市；指標(biāo)體系；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在經(jīng)濟(jì)全球化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程不斷加快的時(shí)代背景下，由于區(qū)域中心城市設(shè)施和服務(wù)條件所產(chǎn)生的集聚效應(yīng)，為區(qū)域中心城市帶來(lái)了一系列負(fù)面城市問(wèn)題，如城市整體占地面積擴(kuò)張、交通堵塞、地價(jià)上升、住房緊張、基礎(chǔ)設(shè)施超負(fù)荷運(yùn)行和環(huán)境質(zhì)量下降等等，嚴(yán)重地制約了整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好的省域來(lái)看，它們都擁有多個(gè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中心。昆明作為區(qū)域性中心城市，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面處于云南省的龍頭位置，但由于昆明與云南省其他城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度差距過(guò)大，導(dǎo)致它對(duì)云南省的輻射和帶動(dòng)能力并沒(méi)有得到充分的發(fā)揮。另一方面，由于昆明市主城區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)吸引了大量的人流、物流，在促進(jìn)昆明經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了城市擁擠、交通堵塞等負(fù)面問(wèn)題，嚴(yán)重地影響了云南省的經(jīng)濟(jì)效率。因此，大力發(fā)展次級(jí)中心城市，不僅有利于構(gòu)建云南省的城市序列結(jié)構(gòu)，完善云南省的城市體系，緩解昆明市發(fā)展過(guò)程中帶來(lái)的交通擁堵等社會(huì)問(wèn)題，而且還有利于打造云南省新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，加快其他地區(qū)的建設(shè)，縮小區(qū)域間社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡現(xiàn)象，促進(jìn)云南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

一、研究綜述

國(guó)內(nèi)專家學(xué)者關(guān)于次級(jí)中心城市方面的相關(guān)研究主要集中在建設(shè)意義、發(fā)展問(wèn)題等方面，李錦章、初玉崗、周志斌(2003)系統(tǒng)地闡述了次級(jí)中心城市建設(shè)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的必要性、作用以及形成條件和機(jī)制。孫久文、李華香(2012)研究指出目前西部地區(qū)城市首位度不高，次級(jí)中心城市發(fā)育不健全，而加強(qiáng)次級(jí)中心城市的建設(shè)，不僅有利于次級(jí)中心城市形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)和集聚效應(yīng)，而且還有利于次級(jí)中心城市在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用。馬恒新(2013)研究指出次級(jí)中心城市是大城市和農(nóng)村的產(chǎn)業(yè)和人口聚集的產(chǎn)物，并認(rèn)為省域次級(jí)中心城市的建設(shè)有利于平衡區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。鄧清華、朱橋 (2006)著重分析了重慶在培育次級(jí)中心城市過(guò)程中應(yīng)著力解決戶籍制度、發(fā)展環(huán)境、管理效率等問(wèn)題。曹佳(2007)研究指出培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)集群是促進(jìn)次級(jí)中心城市發(fā)展的最佳途徑。楊柳(2010)認(rèn)為石家莊從京津冀地區(qū)城市群整體發(fā)展水平來(lái)看，石家莊處于次中心城市的地位，但石家莊在城市化進(jìn)程中存在發(fā)展動(dòng)力不足的缺陷，并據(jù)此提出了促進(jìn)石家莊發(fā)展的建議。楊海蓮(2011)研究指出南京和杭州作為長(zhǎng)三角城市群次級(jí)中心城市，它們需要提高綜合承載能力和服務(wù)功能，實(shí)現(xiàn)錯(cuò)位發(fā)展。謝新鵬(2014)基于共生理念和嵌入式理念構(gòu)建了組團(tuán)城市群內(nèi)次級(jí)中心城市的“主體結(jié)構(gòu)和保障機(jī)制”發(fā)展模式。楊曉波和孫繼瓊(2014)研究指出成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)中存在“中部塌陷”的現(xiàn)象，川南5市處于經(jīng)濟(jì)低谷的位置，為加快成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)第三增長(zhǎng)極的形成，需要推動(dòng)內(nèi)江和自貢兩個(gè)城市的一體化建設(shè)。

在如何選擇次級(jí)中心城市的研究方面，曹佳(2007)在分析增長(zhǎng)極開(kāi)發(fā)、點(diǎn)軸開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)三種空間開(kāi)發(fā)模式的基礎(chǔ)上認(rèn)為這三種模式均不適用于成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)的空間開(kāi)發(fā)，最終使用引力模型來(lái)選擇成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)次級(jí)經(jīng)濟(jì)中心。鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)位條件和發(fā)展環(huán)境三個(gè)方面構(gòu)建了區(qū)域次級(jí)中心城市選擇的綜合評(píng)價(jià)體系，并以成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)為例進(jìn)行了實(shí)證研究。而隨后關(guān)于次級(jí)中心城市的選擇問(wèn)題幾乎都沿用了鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)提出的解決思路?？梢?jiàn)，專家學(xué)者對(duì)次級(jí)中心城市的選擇研究多采用主成分分析法和引力模型的方法，為深化我國(guó)次級(jí)中心城市選擇方面的研究成果，本文在提出次級(jí)中心城市選擇綜合指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)的角度出發(fā)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法構(gòu)建了選擇次級(jí)中心城市的方法。

二、區(qū)域次級(jí)中心城市指標(biāo)體系

(一)指標(biāo)選擇

選擇合理的次級(jí)中心城市受到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人口等眾多因素的影響。分析我國(guó)選擇次級(jí)中心城市影響因素，必須根據(jù)城市發(fā)展現(xiàn)狀，歸納和選擇影響次級(jí)中心城市決策的各種因素，并充分考慮這些影響因素間存在的相互關(guān)系。

第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心的形成是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史積淀的結(jié)果，而城市經(jīng)濟(jì)綜合反映著該城市政府管理能力、企業(yè)創(chuàng)新能力、科技發(fā)展水平等管理與發(fā)展能力。[1]城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定了其發(fā)揮輻射和帶動(dòng)作用的能力。因此，區(qū)域次級(jí)中心城市需要有較好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)才能在區(qū)域發(fā)展中發(fā)揮導(dǎo)向作用。

第二，政府作用。政府在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，發(fā)揮著宏觀調(diào)控的作用，而且地方財(cái)政支出對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著影響。[2]

第三，人力資源。人力資源是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“第一資源”，區(qū)域的人力資源存量不等是導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在巨大差異的重要原因。[3]

第四，科技實(shí)力。知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，科技與經(jīng)濟(jì)之間的聯(lián)系將更加密切，同時(shí)，科技創(chuàng)新的差異也是我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的重要因素之一。[4]

第五，發(fā)展環(huán)境。發(fā)展環(huán)境是城市發(fā)展的催化劑，[1]發(fā)展環(huán)境包括基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外聯(lián)系、環(huán)境水平三個(gè)方面。

除了以上主要影響因素以外，還有其他因素也會(huì)對(duì)區(qū)域次級(jí)中心城市的選擇產(chǎn)生影響，如發(fā)展意識(shí)、文化素養(yǎng)、公眾的觀念、社會(huì)秩序等，但這些因素難以量化，因此這些因素不在本次研究考慮范圍內(nèi)。

(二)指標(biāo)體系的建立

根據(jù)上述分析以及綜合性、操作性、可比性、可獲性原則，篩選出影響區(qū)域次級(jí)中心城市選擇的主要因素，如表1所示 。

表1　區(qū)域次級(jí)中心城市指標(biāo)體系

三、區(qū)域次級(jí)中心城市的選擇

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本次研究的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源除了區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量以外，其余各指標(biāo)均來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量是用來(lái)衡量中心城市和非中心城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的指標(biāo)，它反映著中心城市的輻射能力和非中心城市的接收輻射能力，其計(jì)算公式為：[5]

其中，Lij為區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量， Pi、Gi分別表示中心城市、非中心城市的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，Pj、Gj分別表示中心城市、非中心城市的人口數(shù)，Dij表示中心城市和其他城市的最短公路里程。

(二)區(qū)域次級(jí)中心城市選擇方法

為了克服鄭治偉、孟衛(wèi)東(2010)在進(jìn)行次級(jí)中心城市綜合力評(píng)價(jià)時(shí)，僅將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)位條件、發(fā)展環(huán)境三個(gè)單項(xiàng)得分簡(jiǎn)單相加，而沒(méi)有將其放在一個(gè)系統(tǒng)里來(lái)計(jì)算出各候選城市的綜合得分并進(jìn)行排序的局限性，本文采用徑向基(RadialBasisFunction,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能良好的前向網(wǎng)絡(luò)，不僅具有學(xué)習(xí)速度快、非線性映射功能強(qiáng)的能力，而且還具有能以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的性能，可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，提取隱含的知識(shí)和規(guī)律，找到影響次級(jí)中心城市發(fā)展的因素與次級(jí)中心城市選擇的映射關(guān)系，較好地揭示在選擇區(qū)域次級(jí)中心城市時(shí)所表現(xiàn)出的非線性結(jié)構(gòu)，同時(shí)也減少了選擇過(guò)程中的主觀或偶然因素的影響。其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。[6](P125)

(1)

(2)

因此，從輸入層到輸出層的映射函數(shù)關(guān)系，即RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出表示為：

(3)

(三) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

1.模型構(gòu)建

《全國(guó)城鎮(zhèn)體系規(guī)劃》將沈陽(yáng)、南京、武漢、深圳、成都、西安作為我國(guó)國(guó)家級(jí)區(qū)域次級(jí)中心城市，因此為決策出其他省域最佳的區(qū)域次級(jí)中心城市提供了參考。結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲性，選取了2011～2013年間深圳、南京、成都三個(gè)城市的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練輸入樣本，區(qū)域次級(jí)中心城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力為輸出指標(biāo)進(jìn)行模擬與仿真，則網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣為x=[x1，x2，x3，…，x24]，輸出矩陣為y=[3，2，1]。

為消除個(gè)指標(biāo)量綱的差異性對(duì)選擇結(jié)果的影響，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)式(4)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。2011～2013年間深圳、南京、成都三個(gè)城市消除量綱后的指標(biāo)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

(4)

在MATLAB中為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了4個(gè)工具箱函數(shù)，其中nerwb()函數(shù)用迭代方法設(shè)計(jì)RBF網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)增加網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元模數(shù)使得模型的均方差滿足精度要求，因此本次研究采用nerwb()函數(shù)訓(xùn)練區(qū)域次級(jí)中心城市的樣本數(shù)據(jù)。在MATLAB命令窗口中輸入命令(見(jiàn)表3)，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)用nerwb()函數(shù)，至此，完成了網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的率定工作，即構(gòu)建完成了區(qū)域次級(jí)中心城市選擇的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

表2　無(wú)量綱化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)

表3　訓(xùn)練命令

2.模型仿真

用構(gòu)建的區(qū)域次級(jí)中心城市選擇的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以云南省區(qū)域次級(jí)中心城市選擇為實(shí)證進(jìn)行模擬與仿真。在MATLAB命令中輸入命令y=sim(net,a)，其中a表示無(wú)量綱化后的評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)值，y表示評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)值。

由于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中只統(tǒng)計(jì)了云南省地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，并未統(tǒng)計(jì)各民族自治州的數(shù)據(jù)資料；另一方面，雖然《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)了各民族自治州的數(shù)據(jù)，但也僅統(tǒng)計(jì)了部分指標(biāo)數(shù)據(jù)，因此根據(jù)所建立的指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)的可獲性原則，本次研究只考慮了除昆明以外的曲靖、玉溪、保山、昭通、麗江、普洱、臨滄這七個(gè)城市作為云南省區(qū)域次級(jí)中心城市的候選對(duì)象，用aij表示第i個(gè)候選城市在第j年無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)(i=1,2,…，7；j=2011,2012,2013)。

由于篇幅有限，僅以2013年曲靖(a12013)為例，進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，并得出它的評(píng)價(jià)值。在MATLAB命令中輸入以下命令：

a12013=[0.0527; 0.8176; 0.0728; 0.1570; 0.0320; 0.2866; 0.1322; 0.0471; 0.0514; 0.0853; 0.0702; 0.1758; 0.5403; 0.0967; 0.0647; 0.0006; 0.0380; 0.0059; 0.9644; 0.1711; 0.0051; 0.7729; 0.6289; 0.9351;]

y12013=sim(net,a12013)

得到2013年曲靖的綜合得分值為0.981824。

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，即云南省區(qū)域次級(jí)中心候選城市綜合得分值結(jié)果。

2011～2013年間各區(qū)域次級(jí)中心候選城市綜合得分值呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，說(shuō)明各城市的發(fā)展水平在逐步提高。2011～2013年間曲靖的綜合得分值在各候選城市中穩(wěn)居首位，保持著良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。雖然從玉溪的各指標(biāo)來(lái)看要明顯優(yōu)于其他城市，然而玉溪?jiǎng)t由2011年的第二位下降至2013年的第四位，連續(xù)兩年位居昭通、臨滄之后，說(shuō)明玉溪在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中的某些環(huán)節(jié)與該地區(qū)的總體發(fā)展方向出現(xiàn)了不匹配的現(xiàn)象。普洱則由2011年的第三位下降至2013年的第7位，說(shuō)明普洱近年來(lái)發(fā)展速度呈現(xiàn)了巨大的下滑趨勢(shì)。而保山、麗江則長(zhǎng)期處于靠后的排名，說(shuō)明兩地的發(fā)展未能實(shí)現(xiàn)較大的突破。

(四)變量重要性分析

研究如何選擇區(qū)域次級(jí)中心城市的一個(gè)重要內(nèi)容是研究影響城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素，明確哪些指標(biāo)對(duì)城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力影響最大，使各城市準(zhǔn)確地把握自身發(fā)展過(guò)程中應(yīng)著力解決哪些問(wèn)題，為提高城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)云南省各區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展提供政策建議和方面。

結(jié)合各城市歷史發(fā)展情況和政策建議的時(shí)效性特點(diǎn)，本次研究根據(jù)區(qū)域次級(jí)中心城市選擇指標(biāo)和2011～2013年間各候選城市綜合得分值，運(yùn)用Spss19.0軟件提供的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中變量重要性分析模塊，得出各指標(biāo)因素對(duì)云南省區(qū)域次級(jí)中心候選城市發(fā)展的影響程度，見(jiàn)表4。

表4　指標(biāo)因素的重要性

由表4可知，在所建立的指標(biāo)體系中，最為重要的指標(biāo)因素是區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量(x20)和限額以上工業(yè)總產(chǎn)值(x3)，表明目前云南省在評(píng)選區(qū)域次級(jí)中心城市時(shí)應(yīng)著重考慮各候選城市與昆明的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系量和各候選城市的工業(yè)實(shí)力；排列靠后的指標(biāo)為實(shí)際使用外資金額(x21)、建成區(qū)綠化覆蓋率(x22)和污水處理廠集中處理率(x24)，表明這些因素對(duì)云南省評(píng)選區(qū)域次級(jí)中心城市的影響較小。指標(biāo)因素的重要性分析表明，云南省各城市要提高發(fā)展水平，就要注重城市間的經(jīng)濟(jì)交往，積極發(fā)展新型工業(yè)，提高外資利用率，加強(qiáng)城市環(huán)保建設(shè)。

(五)區(qū)域次級(jí)中心城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力聚類分析

為了更加清晰地了解云南省各城市的總體發(fā)展情況，本次研究根據(jù)所建立的指標(biāo)數(shù)據(jù)以及各城市的綜合得分值，利用Spss19.0軟件對(duì)云南省的城市綜合競(jìng)爭(zhēng)能力進(jìn)行K-mean聚類分析， 聚類分析結(jié)果如表5。

表5　聚類分析結(jié)果

表5中，1～4均表示聚類類別，1表示最優(yōu)的類別，4表示最差的類別。從表5可知，近年來(lái)，云南省城市發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的層次性和不平衡性，其中曲靖在云南省各非中心城市中發(fā)展態(tài)勢(shì)良好、穩(wěn)居第一類，表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢(shì)；玉溪也穩(wěn)居第二類，相對(duì)較強(qiáng)；保山、麗江、臨滄三個(gè)城市屬于第三類別，城市發(fā)展水平相對(duì)較弱；普洱在第三類和第四類之間徘徊、昭通屬于第四類，城市發(fā)展水平與其他城市相比還有很大的提升空間。因此，可以將曲靖和玉溪培育為云南省區(qū)域次級(jí)中心城市。

四、區(qū)域次級(jí)中心城市發(fā)展的建議

從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來(lái)看，每個(gè)省域要整體上提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展水平，縮小城市間的發(fā)展差距，就要加強(qiáng)城市間的聯(lián)系，培育區(qū)域次級(jí)中心城市，實(shí)現(xiàn)與中心城市的功能互補(bǔ)，形成多極發(fā)展的城市體系。根據(jù)變量重要性分析和聚類分析提出以下發(fā)展建議：

(一)積極發(fā)揮政府的宏觀調(diào)控職能，發(fā)展次級(jí)中心區(qū)域經(jīng)濟(jì)

政府要積極發(fā)揮宏觀調(diào)整的職能，通過(guò)相關(guān)政策的引導(dǎo)，構(gòu)建區(qū)域次級(jí)中心城市政府投融資、社會(huì)投資特別是民間投資、海外引資等多渠道的城市建設(shè)投資、融資體系。注重優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，按照市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律，建立合理、高效的城市建設(shè)資金運(yùn)用機(jī)制。

次級(jí)中心城市的發(fā)展實(shí)質(zhì)主要是培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，提升科技創(chuàng)新能力，充分帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，進(jìn)而提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)力，有效彌補(bǔ)中心城市經(jīng)濟(jì)輻射效用存在的不足之處。

(二)加強(qiáng)省域區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，協(xié)同重構(gòu)區(qū)域功能布局

省域區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大差異對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了較大影響，但由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互補(bǔ)性，為各區(qū)域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系又奠定了合作的基礎(chǔ)。從長(zhǎng)期來(lái)看，加強(qiáng)各區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不僅能促進(jìn)地區(qū)本身的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且有利于促進(jìn)人流、信息流、資金流在城市間的自由流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域全方位、多領(lǐng)域、多層次的聯(lián)動(dòng)和互動(dòng)，提高省域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)活力。因此，要加強(qiáng)區(qū)域性軟、硬環(huán)境以及基礎(chǔ)設(shè)施共建，尤其是像云南省這樣具有特殊自然地理環(huán)境的省域，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高，施工難度大等，更需加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施共建，提高設(shè)施利用效率，并促進(jìn)多元包容的文化氛圍的營(yíng)造。此外，省域內(nèi)各區(qū)域還應(yīng)根據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)合理配置市場(chǎng)資源，在區(qū)域功能重構(gòu)、空間布局和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方面統(tǒng)籌考慮、協(xié)同發(fā)展。

(三)加大人才引培力度，加強(qiáng)區(qū)域間人才、技術(shù)聯(lián)系

從整體來(lái)看，限制省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心是進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)所必備的一些高級(jí)要素，科研人員、工業(yè)固體廢物綜合利用率、高等學(xué)校和研究機(jī)構(gòu)總數(shù)這三項(xiàng)指標(biāo)在區(qū)域次級(jí)中心選擇變量重要性分析中排列次序雖相對(duì)靠后，但指標(biāo)對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)要素卻是研發(fā)能力、技術(shù)人才、高級(jí)知識(shí)人才。因此需要積極引進(jìn)和培養(yǎng)知識(shí)儲(chǔ)備豐富、研發(fā)能力強(qiáng)、專業(yè)技術(shù)扎實(shí)的高級(jí)人才，并加強(qiáng)省域各區(qū)域間人才的有序流動(dòng)和技術(shù)交流，才能提升區(qū)域次級(jí)中心的科技創(chuàng)新能力，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的科技含量，進(jìn)而推動(dòng)發(fā)展環(huán)境和區(qū)位條件的改善，共同為省域區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供動(dòng)力。

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〔責(zé)任編輯：黎玫〕

Research on the Selection and Development of Regional Secondary Center City Based on RBF Neural Network—Taking Yunnan Province as an Example

YAN Wei

(School of Economics, Sichuan University, Chengdu，610065, Sichuan, China)

Abstract:Selecting the best sub-center city is the key problem of balanced and coordinated development of a province. However, traditional approaches are mostly qualitative, resulting in poor scientificness and satisfaction of decision making. To overcome the above drawbacks, a selecting model is presented in this paper, whichtakes into consideration multiple indexes based on the radial basis function neural network. After that, Yunnan province is cited for the empirical demonstration. Finally, we put forward some suggestions on how to develop regional secondary center city, including developing sub-regional economic center, collaborating and reconstructing the functional layout of the region, and strengthening the contact between areas in talents and technology.

Key words:sub-center city; index system; radial basis function neural network

中圖分類號(hào):F127

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1006-723X(2016)05-0104-06

作者簡(jiǎn)介:晏威(1973—)，男，云南富源人，四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，高級(jí)經(jīng)濟(jì)師，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究。