基于省會(huì)城市及計(jì)劃單列市截面數(shù)據(jù)綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名研究

謝秀桔

(仰恩大學(xué)， 福建 泉州　362000)

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基于省會(huì)城市及計(jì)劃單列市截面數(shù)據(jù)綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名研究

謝秀桔

(仰恩大學(xué)， 福建 泉州362000)

摘要：使用SPSS因子分析法，采用2015年各省會(huì)城市和計(jì)劃單列市的截面數(shù)據(jù)，構(gòu)建了衡量綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的指標(biāo)體系，提取3個(gè)公因子分別衡量城市所擁有的全部經(jīng)濟(jì)實(shí)力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿捌湓趪?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力。

關(guān)鍵詞：城市; 綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力; SPSS實(shí)證研究

0引言

城市作為國(guó)家的經(jīng)濟(jì)、政治、科技和教育文化發(fā)展中心，已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)循環(huán)的主角，對(duì)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名問題進(jìn)行研究具有重要的實(shí)踐意義。目前,已有很多學(xué)者對(duì)我國(guó)重點(diǎn)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名問題進(jìn)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(jù)主成分分析方法，撒云添[5]、張榮艷[6]、楊飛[7]、董小剛[8]均運(yùn)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(jīng)濟(jì)實(shí)力排名方面是比較有效的，但目前的研究文獻(xiàn)多存在選取的指標(biāo)不全面或不相關(guān)等問題，有的在經(jīng)濟(jì)實(shí)力方面選取的指標(biāo)代表性不足，有的沒有考慮城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Γ械臎]有考慮城市在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力。

文中同樣使用經(jīng)典的因子分析方法，創(chuàng)新在于依據(jù)中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心提出的城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的概念，構(gòu)建更加全面、準(zhǔn)確而恰當(dāng)?shù)暮饬烤C合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的指標(biāo)體系，運(yùn)用我國(guó)2015年各省會(huì)城市和計(jì)劃單列市的截面數(shù)據(jù)，來研究我國(guó)重點(diǎn)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名情況。在實(shí)證分析部分提取了3個(gè)公因子,分別衡量城市所擁有的全部經(jīng)濟(jì)實(shí)力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿捌湓趪?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力，是對(duì)以往研究的重要突破。

1城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的概念

中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心提出的城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的概念是：城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力是指城市所擁有的全部實(shí)力、潛力及其在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力。據(jù)此概念可以看出，評(píng)價(jià)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力應(yīng)該包括人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、擁有的交通運(yùn)輸以及通訊能力、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收支、固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民工資水平及儲(chǔ)蓄水平、環(huán)境污染治理投資總額、商貿(mào)市場(chǎng)水平、人才狀況及社會(huì)醫(yī)療保障水平等方面。據(jù)此，文中構(gòu)建的用以評(píng)價(jià)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的數(shù)據(jù)指標(biāo)有：年底總?cè)丝?、地區(qū)生產(chǎn)總值、客運(yùn)量、貨運(yùn)量、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出、固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末郵政局?jǐn)?shù)、年末固定電話用戶數(shù)、社會(huì)商品零售總額、貨物進(jìn)出口總額、年末實(shí)有公共汽車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、影劇院數(shù)、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)、醫(yī)院數(shù)、執(zhí)業(yè)醫(yī)師、環(huán)境污染治理投資總額等19個(gè)指標(biāo)。

2我國(guó)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力實(shí)證研究

采用的數(shù)據(jù)是《中國(guó)2015年省會(huì)城市和計(jì)劃單列市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)(包括市轄縣)》，數(shù)據(jù)摘編自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2015》。使用的數(shù)據(jù)分析軟件是SPSS22.0，采用的數(shù)據(jù)分析方法主要為因子分析?；舅悸?首先使用因子分析對(duì)構(gòu)成城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的各個(gè)變量提取公因子；最后使用一些簡(jiǎn)單的SPSS數(shù)據(jù)處理技巧依照提取的公因子對(duì)各城市進(jìn)行分類及排序。

2.1因子分析

因子分析是為了對(duì)構(gòu)成城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的各個(gè)變量提取公因子。

2.1.1SPSS中具體參數(shù)設(shè)置

1)選擇進(jìn)行因子分析的變量。選擇“年底總?cè)丝凇?、“地區(qū)生產(chǎn)總值”、“客運(yùn)量”、“貨運(yùn)量”、“地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入”、“地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出”、“固定資產(chǎn)投資總額”、“城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額”、“在崗職工平均工資”、“年末郵政局?jǐn)?shù)”、“年末固定電話用戶數(shù)”、“社會(huì)商品零售總額”、“貨物進(jìn)出口總額”、“年末實(shí)有公共汽車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)”、“影劇院數(shù)”、“普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)”、“醫(yī)院數(shù)”、“執(zhí)業(yè)醫(yī)師”、“環(huán)境污染治理投資總額”等“變量”進(jìn)行分析。

2)選擇輸出系數(shù)相關(guān)矩陣。在“因子分析：描述統(tǒng)計(jì)”對(duì)話框的“相關(guān)系數(shù)”選項(xiàng)組中選擇“KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)”。

3)設(shè)置對(duì)提取公因子的要求及相關(guān)輸出內(nèi)容。在“因子分析：抽取”對(duì)話框的“輸出”選項(xiàng)組中選擇“碎石圖”。

4)設(shè)置因子旋轉(zhuǎn)方法。在“因子分析：旋轉(zhuǎn)”對(duì)話框的“方法”選項(xiàng)組中選擇“最大方差法”----又稱正交旋轉(zhuǎn)，能夠使每個(gè)因子上具有最高載荷的變量數(shù)最小。

5)設(shè)置有關(guān)因子得分的選項(xiàng)。在“因子分析：因子得分”對(duì)話框中選擇“保存為變量”。

6)其余設(shè)置采用系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置。

2.1.2SPSS的運(yùn)行結(jié)果

2.1.2.1KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

KMO檢驗(yàn)是為了看數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)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(jiǎng)勵(lì)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(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1　KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

其中KMO的取值為0.790，表明進(jìn)行因子分析還好。Bartlett檢驗(yàn)是為了看數(shù)據(jù)是否來自于服從多元正態(tài)分布的總體。本例中Sig.值為0.000，說明數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體，適合進(jìn)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(shù)變量共同度都在90%以上，所以提取的這幾個(gè)公因子對(duì)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(gè)特征值大于1，所以SPSS只選擇了前3個(gè)公因子；“提取平方和載入”一欄顯示第一公因子的方差貢獻(xiàn)率是47.096%，前3個(gè)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(gè)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(zhuǎn)平方和載入”一欄顯示的是旋轉(zhuǎn)以后的因子提取結(jié)果，與未旋轉(zhuǎn)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(gè)成分的特征值超過了1，只考慮這3個(gè)成分即可。

2.1.2.5旋轉(zhuǎn)成分矩陣

旋轉(zhuǎn)成分矩陣見表4。

表4　旋轉(zhuǎn)成分矩陣

第一個(gè)因子在地區(qū)生產(chǎn)總值、貨運(yùn)量、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入、地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出、固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、在崗職工平均工資、年末固定電話用戶數(shù)、社會(huì)商品零售總額、貨物進(jìn)出口總額、年末實(shí)有公共汽車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、環(huán)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(jīng)濟(jì)實(shí)力；第二個(gè)因子反映的是年末郵政局?jǐn)?shù)、影劇院數(shù)、醫(yī)院數(shù)、執(zhí)業(yè)醫(yī)師等變量的信息，該因子可以反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?；第三個(gè)因子反映的是年底總?cè)丝凇⒖瓦\(yùn)量、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)等變量的信息。該因子可以反映城市經(jīng)濟(jì)的地位和影響力。

2.2依照提取的公因子對(duì)各城市進(jìn)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(gè)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力；該變量數(shù)據(jù)是根據(jù)提取的各個(gè)公因子變量和各個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率計(jì)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(shí)候?qū)μ崛〉墓蜃颖４娴淖兞?，前面的系?shù)是各個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率。

對(duì)計(jì)算完成的“綜合得分”變量進(jìn)行排序。

2.2.2SPSS分析結(jié)果

我國(guó)重點(diǎn)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)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(dú)秀，是唯一一個(gè)綜合得分超過2的城市，所以上海是中國(guó)綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)的城市；北京、廣州兩個(gè)城市綜合得分在1～2之間，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力也是很強(qiáng)的，與上海構(gòu)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(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)；成都、沈陽、武漢、長(zhǎng)沙、哈爾濱、西安、濟(jì)南、廈門、鄭州、福州、長(zhǎng)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(fù)值，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)較弱，其中最弱的是西寧，得分為-0.51。所有城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)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(zhǎng)沙、哈爾濱、西安、濟(jì)南、廈門、鄭州、福州、長(zhǎng)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、?？?、西寧。

表5　我國(guó)重點(diǎn)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名情況

2.3實(shí)證研究結(jié)論

實(shí)證研究通過因子分析提取出3個(gè)公因子來概括所有描述我國(guó)城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的指標(biāo)，提取3個(gè)公因子分別衡量城市所擁有的全部經(jīng)濟(jì)實(shí)力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿捌湓趪?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(jié)果也非常符合當(dāng)前我國(guó)各城市的實(shí)際情況，具有重要的政策參考價(jià)值。比如上海、北京等城市當(dāng)前經(jīng)濟(jì)實(shí)力因子和城市經(jīng)濟(jì)地位因子得分比較高，但是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿σ蜃硬⒉蝗缰貞c、?？?、拉薩、銀川等城市。政策制定者可進(jìn)一步研究各城市的公因子得分情況及具體指標(biāo)情況，找出其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)，有的放矢的采取措施提高經(jīng)濟(jì)實(shí)力。

3結(jié)語

提供了一種很好的研究城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名的方法。將城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力界定為城市所擁有的全部實(shí)力、潛力及其在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力，通過構(gòu)建涵蓋年底總?cè)丝凇⒌貐^(qū)生產(chǎn)總值等22個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的全面、恰當(dāng)而準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并提取出代表城市當(dāng)前經(jīng)濟(jì)實(shí)力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿敖?jīng)濟(jì)地位和影響力的公因子，對(duì)我國(guó)重點(diǎn)城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行了排名評(píng)價(jià)。排名結(jié)果非常符合當(dāng)前我國(guó)各城市的實(shí)際情況，具有重要的政策參考價(jià)值

參考文獻(xiàn)：

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

作者簡(jiǎn)介：謝秀桔(1982-)，女，漢族，福建泉州人，仰恩大學(xué)講師，碩士，主要從事金融數(shù)學(xué)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(hào)：F 29

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1674-1374(2016)02-0187-06