安徽省城市綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)

鐘畫

摘要：本文以安徽省16個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民生活、社會(huì)發(fā)展和環(huán)境資源這四個(gè)方面選取了12個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建城市發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過因子分析法對(duì)安徽省各個(gè)城市的綜合發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究的結(jié)論表明：安徽省各城市的發(fā)展水平存在著顯著的差異，其中發(fā)展最好的是合肥市，發(fā)展較好的是馬鞍山市、蕪湖市，其他城市的發(fā)展水平較為一般，而發(fā)展落后的是滁州市、宣城市。

關(guān)鍵詞：城市發(fā)展水平;因子分析;綜合評(píng)價(jià)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)，安徽省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也有了一定的提升，但經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平并不能代表一個(gè)地區(qū)全部的發(fā)展水平，安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，但安徽的發(fā)展水平在全國(guó)仍然處于比較落后的狀態(tài)。因此，分析安徽省各市的發(fā)展情況，對(duì)了解安徽省的整體發(fā)展趨勢(shì)是有一定益處的，且有利于促進(jìn)不同地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

1.文獻(xiàn)綜述

近年來，有很多學(xué)者研究了不同城市的發(fā)展水平，有的是針對(duì)某一方面的發(fā)展情況，比如經(jīng)濟(jì)水平，也有的是從綜合發(fā)展水平來進(jìn)行評(píng)價(jià)。

以山東省為例，宗曉潔[1]基于因子分析和聚類分析的方法，選取能夠衡量城市發(fā)展水平的10項(xiàng)指標(biāo)來對(duì)山東省各城市發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并給出建議。以安徽省為例，武童[2]根據(jù)實(shí)際情況，先了解安徽省內(nèi)不同城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，再根據(jù)它們各自的發(fā)展特點(diǎn)，運(yùn)用R語言中的探索性因子分析法對(duì)安徽省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。嚴(yán)清清[3]運(yùn)用Topsis方法來研究安徽省各城市競(jìng)爭(zhēng)力，研究表明安徽省各城市間發(fā)展不均衡，差異表現(xiàn)在自然區(qū)位、社會(huì)區(qū)位和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素方面。以陜甘寧地區(qū)為例，宋光飛等[4]根據(jù)實(shí)際的發(fā)展情況，構(gòu)建了城市綜合發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。運(yùn)用主成分分析法，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、人口和四位一體來對(duì)陜甘寧地區(qū)綜合發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，同時(shí)使用GIS技術(shù)繪制層級(jí)圖來進(jìn)行差異分析。以我國(guó)整體地區(qū)為例，基于因子分析法，李敬科[5]選取了7個(gè)指標(biāo)對(duì)全國(guó)36個(gè)主要城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、高等教育、醫(yī)療衛(wèi)生狀況進(jìn)行研究分析。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)分析選取12個(gè)具有代表性的指標(biāo)，利用2018年安徽各城市發(fā)展水平，采用因子分析法對(duì)安徽省城市發(fā)展水平展開研究，希望能夠?yàn)榘不帐〉陌l(fā)展提供一定的參考。

2.因子分析模型

2.1因子分析的基本原理

因子分析是一種簡(jiǎn)化、分析高維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法，它的原理是通過對(duì)變量間關(guān)系的研究，找出能夠綜合原始變量的少數(shù)幾個(gè)公共因子，使得少數(shù)公共因子能夠反映原始變量的絕大部分信息，達(dá)到降維的目的。

假設(shè)用xi（i=1，2，…，p）表示所要研究的p個(gè)變量，運(yùn)算后得到的公共因子用F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)k（i≤p）來表示，εi為特殊因子，表示每個(gè)觀測(cè)變量不能被公共因子所解釋的部分，且它們滿足以下條件：（1）Cov（Fi，εi）=0，即Fi和εi不相關(guān);（2）DF=Ik，即F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)k不相關(guān)，且方差為1;則因子分析模型可表示為：

2.2因子分析的具體步驟

（1）標(biāo)準(zhǔn)化處理：為了消除量綱的影響，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用的是Z-score法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。（2）對(duì)因子分析的適用性檢驗(yàn)：因子分析要求原始變量之間需要具有較強(qiáng)的相關(guān)性，這里采用KMO和巴特萊特檢驗(yàn)。KMO統(tǒng)計(jì)量取值在0～1，一般認(rèn)為，它的值在0.5以上就適合做因子分析。對(duì)于巴特萊特檢驗(yàn)，若統(tǒng)計(jì)量值較大，而p值低于規(guī)定的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，可認(rèn)為原始變量間存在一定的相關(guān)性，說明做因子分析是有效的。（3）確定公共因子：公共因子提取方式包括：選取特征值大于1的所有的公共因子;選取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%的特征值，分別對(duì)應(yīng)為第一、第二、…、第k（k≤p）個(gè)公共因子。（4）因子旋轉(zhuǎn)：經(jīng)過運(yùn)算得到初始因子載荷矩陣解釋各主因子的代表變量不是很突出，得到的未旋轉(zhuǎn)的公共因子的實(shí)際意義也不好解釋。因此，需要進(jìn)行因子正交旋轉(zhuǎn)，使得負(fù)載盡量向0或1的方向靠近，使實(shí)際意義顯示出來。（5）計(jì)算因子綜合得分：為反映每一個(gè)樣本在總體中的位置關(guān)系，我們需要計(jì)算每個(gè)樣本的因子綜合得分，計(jì)算公

3.實(shí)證研究

3.1研究對(duì)象

安徽省是長(zhǎng)三角的重要組成部分，處于全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略要沖和國(guó)內(nèi)幾大經(jīng)濟(jì)板塊的對(duì)接地帶，為了解其發(fā)展水平，本文選取2018年安徽省各城市主要發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過因子分析法對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市的綜合發(fā)展水平進(jìn)行分析。

3.2指標(biāo)選取

本文主要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民生活、社會(huì)發(fā)展和環(huán)境資源這四個(gè)方面對(duì)安徽省各個(gè)城市的綜合發(fā)展水平進(jìn)行分析，選取12個(gè)具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建了如表1所示的城市發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：

3.3數(shù)據(jù)來源

考慮分析到準(zhǔn)確性，本文所選數(shù)據(jù)均來源于安徽省2019年統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.4實(shí)證分析

3.4.1對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理與適用性檢驗(yàn)

采用KMO和巴特萊特檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果如表2。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，KMO值為0.611，符合false，可進(jìn)行因子分析。再由Sig.值為0.000，表示拒絕原假設(shè)，說明數(shù)據(jù)之間存在一定的相關(guān)性，適合做因子分析。

3.4.2總方差解釋分析

運(yùn)用軟件計(jì)算數(shù)據(jù)的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，得出總方差解釋表如下，可看出有四個(gè)指標(biāo)的特征值大于1，且累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到88.21%，足以反映所有指標(biāo)的絕大部分信息，故選取F1、F2、F3、F4為第一、二、三、四公共因子。

3.4.3因子載荷矩陣分析

由于初始因子變量用來解釋各主因子典型代表變量不夠突出，因此需要通過旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)軸進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。由此將F1、F2、F3、F4分別命名為居民、社會(huì)水平因子，經(jīng)濟(jì)、居民、環(huán)境水平因子，經(jīng)濟(jì)水平因子，環(huán)境水平因子，并將旋轉(zhuǎn)后的因子變量記為? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 。

3.4.4公共因子得分及排名

可根據(jù)公共因子得分系數(shù)矩陣，計(jì)算四個(gè)公共因子的表達(dá)式。為得到各城市的公共因子得分情況，取四個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，并根據(jù)公式計(jì)算綜合得分F：

F=（46.383F1+20.100F2+12.529F3+9.196F4）÷88.208

由此得出各項(xiàng)因子得分并排名，得到如下的因子得分排名表：

從表5來看，在F1得分最高的是合肥市，說明合肥市的居民生活水平和社會(huì)發(fā)展水平都是比較靠前的，緊隨其后的是蕪湖市和安慶市。但安慶市在其他三個(gè)公共因子上的得分都不靠前，所以綜合得分排名靠后，安慶市應(yīng)該要加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)與環(huán)境資源保護(hù)并重。在F2得分較低的有亳州市和阜陽市，這些城市應(yīng)該需要擴(kuò)大生產(chǎn)，提升居民的生活水平。F3反映城市的第二、三產(chǎn)業(yè)的占比情況，在這方面得分最高的是黃山市。黃山市歷來以旅游景點(diǎn)著名，黃山市的旅游服務(wù)行業(yè)發(fā)展是不錯(cuò)的，他們的經(jīng)濟(jì)收入也大多靠旅游服務(wù)業(yè)支撐，可看出2018年黃山市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還不錯(cuò)，但其在F1上的得分排在最后，說明在發(fā)展旅游服務(wù)業(yè)的同時(shí)還需要加強(qiáng)自身的社會(huì)發(fā)展水平，可以加強(qiáng)公共設(shè)施的建設(shè)，如醫(yī)院、圖書館等場(chǎng)所。F4反映城市的環(huán)境資源水平，在F4上得分靠前的有淮南市、淮北市和阜陽市，說明這些城市環(huán)境資源水平發(fā)展比較好，但其他方面的發(fā)展還有待提升。

4.結(jié)論

綜上來看，2018年安徽省城市綜合得分排在前三的分別是合肥市、馬鞍山市和蕪湖市。合肥市綜合得分最高，這與合肥是安徽省的省會(huì)離不開關(guān)系。合肥市一直以來處于安徽省發(fā)展的前端，綜合發(fā)展水平最好。從整體也能看出安徽省的各城市間的發(fā)展差異較大，如合肥市各項(xiàng)發(fā)展水平一直遙遙領(lǐng)先，但排名靠后一些城市，如宣城市、滁州市等，它們的各項(xiàng)得分排名都不高，說明這些城市仍需加強(qiáng)各方面的發(fā)展，全面提升綜合水平。

通過以上分析得出如下結(jié)論：安徽省各城市的發(fā)展水平存在著顯著的差異，其中發(fā)展最好的是合肥市，其在各方面的發(fā)展都表現(xiàn)不錯(cuò);發(fā)展較好的馬鞍山市、蕪湖市等地區(qū)，它們總體發(fā)展還不錯(cuò)，但在某一或某些方面還存在不足，需要針對(duì)具體的情況采取措施來提升自身發(fā)展水平;發(fā)展較為落后的滁州市、宣城市等地區(qū)，它們?cè)诟鞣矫娴陌l(fā)展?fàn)顩r都不是很理想，對(duì)于這類地區(qū)，可通過周圍發(fā)展較好城市進(jìn)行幫扶，重點(diǎn)針對(duì)薄弱方面進(jìn)行改進(jìn)，還可以利用地理位置、自然資源等特點(diǎn)充分發(fā)揮出優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]宗曉潔.山東省各城市發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)[J].知識(shí)經(jīng)濟(jì)，2017（15）：18-19.

[2]武童.基于因子分析的安徽省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)探究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2019（26）：20-21.

[3]嚴(yán)清清.基于Topsis法的安徽省城市競(jìng)爭(zhēng)力比較分析[J].保定學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，27（05）：82-87.

[4]宋光飛，王曉峰，包珺瑋，王磊.基于PCA分析的陜甘寧綜合發(fā)展評(píng)價(jià)研究[J].河南科學(xué)，2014，32（07）：1340-1345.

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