首頁 > 優(yōu)秀范文 > 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平
時(shí)間：2023-08-21 09:25:35
序論：速發(fā)表網(wǎng)結(jié)合其深厚的文秘經(jīng)驗(yàn)，特別為您篩選了11篇城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平范文。如果您需要更多原創(chuàng)資料，歡迎隨時(shí)與我們的客服老師聯(lián)系，希望您能從中汲取靈感和知識(shí)！
一、城市競(jìng)相加快發(fā)展，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力明顯增強(qiáng)
2004年，上海、深圳和武漢三個(gè)城市地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）分別為7450.27億元、3422.80億元、1956億元。1979年上海、深圳與武漢GDP之比為6.20∶0.04∶1,1992年為5.92∶1.24∶1，到2004年為3.81∶1.75∶1,可見經(jīng)過改革開放，深圳發(fā)展突飛猛進(jìn)，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過武漢，GDP與上海的差距逐步縮小，而領(lǐng)先于武漢。從經(jīng)濟(jì)增長速度看，1978年到2003年，武漢人均GDP年均增速要超過上海和深圳許多，達(dá)到15%左右，分別比上?？?.74個(gè)百分點(diǎn)，比深圳快1.24個(gè)百分點(diǎn)。 從人均GDP來看，上海和深圳人均GDP相差不大，在40000元～50000元人民幣左右，而武漢只有約20000元人民幣左右。三個(gè)城市人均GDP之比為2.21∶2.38∶1,上海、深圳的人均GDP是武漢的2倍。2004年，深圳全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它兩個(gè)城市，達(dá)77934元，相當(dāng)于上海的1.4倍，武漢的4.4倍。
二、三個(gè)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)突出
1.三城市第一產(chǎn)業(yè)比重均不到一成，第二產(chǎn)業(yè)超過一半，第三產(chǎn)業(yè)比重較高
從2004年三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，武漢呈現(xiàn)“三、二、一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，上海、深圳呈現(xiàn)“二、三、一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。三個(gè)城市第一產(chǎn)業(yè)的比重均不超過6%，都市型農(nóng)業(yè)特征明顯。其中深圳的只有0.4%，明顯偏低，武漢較高，為5.3%。上海和深圳作為區(qū)域中心城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為相似，第二產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)，占GDP的比重均超過50%。但武漢第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，比重高于上海0.6個(gè)百分點(diǎn)，高于深圳10.5個(gè)百分點(diǎn)。
2.武漢工業(yè)發(fā)展勢(shì)頭相對(duì)較弱，工業(yè)化進(jìn)程卻明顯加快，與上海、深圳差距正在縮小
上海工業(yè)總量與速度均居第一，深圳次之，武漢最后。2004年，上海、深圳與武漢的工業(yè)增加值（全口徑）之比為4.77∶2.61∶1,武漢工業(yè)增加值總量雖居最后，但增長速度與上海、深圳相差不大，且超過上海，可見武漢工業(yè)發(fā)展后勢(shì)強(qiáng)勁。上海、深圳和武漢工業(yè)增加值占GDP的比重之比為1.25∶1.49∶1，其中深圳高達(dá)50%以上。規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值均增長20%以上，武漢增速高居第一，達(dá)26%，比第二位的深圳快1.2個(gè)百分點(diǎn)，比上?？靷€(gè)5.6百分點(diǎn)。武漢規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值雖落后于其他兩個(gè)城市，尤其是上海，但增長速度卻最快，可見武漢國有工業(yè)企業(yè)及年產(chǎn)品銷售收入500萬元以上的非國有工業(yè)企業(yè)正迅速發(fā)展，
武漢重工業(yè)化凸顯，三資企業(yè)帶動(dòng)力弱，高新技術(shù)產(chǎn)品產(chǎn)值比重偏低。2004年，重工業(yè)增長明顯快于輕工業(yè)增長，全年重工業(yè)總產(chǎn)值1217.44億元，增長29.2%；輕工業(yè)總產(chǎn)值460.90億元，增長18.3%。在三城市中，武漢工業(yè)重型化程度低于深圳、上海（以上兩個(gè)城市比重均在70%以上）。武漢三資企業(yè)產(chǎn)值的比重為50%左右，遠(yuǎn)低于其它兩個(gè)城市；深圳、上海均在80%～90%之間;但上海高新技術(shù)產(chǎn)品產(chǎn)值所占比重在三城市中最低，僅有28.2%;武漢在30.5%以上，深圳則高達(dá)78%左右。
三城市支柱產(chǎn)業(yè)雷同，武漢產(chǎn)業(yè)集中度偏高。2004年，從規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值看，三城市產(chǎn)值排前6位的行業(yè)大體相同。三城市均有的行業(yè)為電子信息設(shè)備制造業(yè)；武漢和上海均有的行業(yè)為鋼鐵制造業(yè)、光電子信心制造業(yè)、汽車制造業(yè)以及石油化工業(yè)；但從行業(yè)集中度看，武漢行業(yè)集中度比較高，排前6位行業(yè)的產(chǎn)值占全市工業(yè)總產(chǎn)值的八成，上海有六成左右，深圳占不到五成。表明深圳支柱產(chǎn)業(yè)的集中程度偏低。
上海工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益在三城市中最好。一系列反映工業(yè)企業(yè)效益的指標(biāo)表明，2004年上海工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益好于其他四市。2004年上海工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合指數(shù)達(dá)202.79,比排第二的深圳高近20個(gè)點(diǎn)，比居后的武漢高近30個(gè)點(diǎn)。此外，上海的工業(yè)增加值率、成本費(fèi)用利潤率、產(chǎn)值利潤率、總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率在五城市中均居首位;而虧損企業(yè)虧損面最低，萬元工業(yè)產(chǎn)值能耗較低。但是，上海工業(yè)企業(yè)的全員勞動(dòng)生產(chǎn)率低于深圳。
三、上海國際交往頻繁，武漢吸引外資能力顯著提高
深圳2004年接待境外旅游者人數(shù)在三城市中高居榜首，旅游外匯收入排第二;2004年上海旅游外匯收入在三城市中高居榜首，接待境外旅游者人數(shù)僅次于深圳;而武漢這兩項(xiàng)都很低。由此可看出，上海和深圳國際交往比武漢要頻繁的多。
2004年上海、深圳和武漢實(shí)際利用外資比值為3.92∶1.41∶1;外商直接投資比值為7.68∶2.38∶1;武漢外商直接投資總量雖最少，但增速明顯加快,比上海高出15個(gè)百分點(diǎn)，比深圳高出7個(gè)百分點(diǎn)。
四、人民生活穩(wěn)步提高，社會(huì)事業(yè)蒸蒸日上
1.深圳職工、居民收入居先，武漢與之差距較大
2004年，上海、深圳和武漢的職工平均工資之比分別是1.89∶2.61∶1，城市居民人均可支配收入分別為1.74∶2.89∶1，深圳職工平均工資和城市居民人均可支配收入均居首位。農(nóng)村居民人均純收入分別為1.85∶3.24∶1，上海低于深圳，居次;武漢最后。
2.北京、天津科技實(shí)力雄厚，廣州稍稍遜色
2004年，武漢普通高等學(xué)校數(shù)和公共圖書館數(shù)在三城市中僅次于上海，在校學(xué)生數(shù)、圖書總藏量以及每萬人擁有醫(yī)院、衛(wèi)生院床位數(shù)位列第一。可見，武漢近年教育事業(yè)保持較快發(fā)展，文化和衛(wèi)生事業(yè)蒸蒸日上。
參考文獻(xiàn):
中圖分類號(hào)：F127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）08-0017-04
引言
我國幅員遼闊、地域廣大。不同區(qū)域的資源與環(huán)境稟賦情況有較大的差異，這也導(dǎo)致不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異較大。自科學(xué)發(fā)展觀提出以來，如何促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展成為一項(xiàng)重要的命題，相關(guān)研究也越來越得到重視。而想要通過制定適合的政策來統(tǒng)籌區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，就必須對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平做出合理的評(píng)價(jià)，根據(jù)實(shí)際情況，找出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡的關(guān)鍵癥結(jié)，對(duì)癥下藥[1]。本文將結(jié)合江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀，選取反映2015年江蘇省13個(gè)地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析和聚類分析的方法對(duì)江蘇省各地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，從而分析江蘇省各地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體情況以及彼此間的差異，并對(duì)其今后的發(fā)展提出若干建議。
一、指標(biāo)的選取及評(píng)價(jià)體系的建立
在選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)以建立評(píng)價(jià)體系時(shí)，既要考慮能夠反映經(jīng)濟(jì)總量的指標(biāo)，也要考慮反映經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的指標(biāo)?；诖耍疚墓策x取了11項(xiàng)指標(biāo)，構(gòu)成了江蘇省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)體系。這11項(xiàng)指標(biāo)分別反映了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三個(gè)方面，具體如下。
（1） 綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)：地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、公共財(cái)政預(yù)算收入（X2）、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資（X3）、工業(yè)總產(chǎn)值（X4）。
（2） 人民生活水平指標(biāo)：人均GDP（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均生活消費(fèi)支出（X7）、人均儲(chǔ)蓄存款（X8）。
（3） 對(duì)內(nèi)對(duì)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：社會(huì)消費(fèi)品零售總額（X9）、凈出口總額（X10）、實(shí)際外商直接投資（X11）。
根據(jù)上述指標(biāo)，將2015年江蘇省各市的指標(biāo)值列入表中，得到表1的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
二、數(shù)據(jù)處理方法及過程
（一）統(tǒng)計(jì)方法
本文采用了主成分分析和聚類分析兩種方法，對(duì)江蘇省各市的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析。主成分分析是一種通過降維技術(shù)把多個(gè)變量把多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)主成分的統(tǒng)計(jì)分析分析方法，這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息[3]。
聚類就是將數(shù)據(jù)對(duì)象分組成為多個(gè)類或者簇，使得同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對(duì)象之間具有較大的差別[4]。
（二）提取主成分和公因子
使用SPSS 20.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，用方差最大法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，使成分負(fù)載向0和1兩極分化。計(jì)算主因子分值采用回歸法。
表2是因子分析后提取主成分的結(jié)果，在本例中，有兩個(gè)成分的特征值是大于1的，他們的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為94.547%，即兩者合計(jì)能解釋94.547%的方差，完全符合我們的需要。所以我們將成分1和2提取出來作為主成分，抓住最關(guān)鍵的因素，而其余成分包含的信息較少，所以舍去。
（三）因子旋轉(zhuǎn)
由于提取公因子無法得到最好的分析結(jié)果，所以通過因子的旋轉(zhuǎn)來獲得更好的解釋，如表3。
從表3可以看出，第一主成分在地區(qū)生產(chǎn)總值、公共財(cái)政預(yù)算收入、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資、工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、實(shí)際外商直接投資等指標(biāo)的載荷較大，這些都是主要反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量的指標(biāo)，所以在本例中我們將第一主成分定義為“經(jīng)濟(jì)總量因子”；第二主成分在人均GDP、居民人均可支配收入、居民人均生活消費(fèi)支出、人均儲(chǔ)蓄存款等指標(biāo)上具有較大的載荷，@是反映人民生活水平的指標(biāo)，因此可以將第二主成分定義為“生活水平因子”。
（四）得分及排名
通過spss得出了各個(gè)城市的因子得分，用各城市因子1和因子2的得分乘以相應(yīng)的方差的算術(shù)平方根，得出13座城市的主成分1和主成分2的得分，再結(jié)合各主成分得分，通過各主成分的方差貢獻(xiàn)率占兩個(gè)主成分總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總求出綜合得分[5]：
（五）聚類分析
為了驗(yàn)證因子分析的正確性，我們進(jìn)一步利用SPSS軟件再對(duì)已選定的第一主成分和第二主成分得分進(jìn)行聚類分析。本次聚類采用系統(tǒng)聚類法，距離測(cè)度采用平方Euclidean距離，得到系統(tǒng)聚類分析的譜系圖（圖1）
三、結(jié)果分析與結(jié)果討論
（一）結(jié)果分析
根據(jù)表4，通過各城市的兩個(gè)主成分得分、綜合得分及其排名，結(jié)合系統(tǒng)聚類分析的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，江蘇省的13個(gè)城市可以較為詳細(xì)地劃分為以下四類。
第一類僅有蘇州一個(gè)城市?？梢钥闯?，蘇州市的綜合得分遙遙領(lǐng)先于其他城市，在構(gòu)成指標(biāo)體系的11項(xiàng)指標(biāo)中，有9項(xiàng)指標(biāo)排名全省第一，綜合得分也是遙遙領(lǐng)先。
第二類城市有兩個(gè)，為南京和無錫。從11項(xiàng)指標(biāo)中我們可以看到，大部分指標(biāo)，南京市和無錫市都分別占據(jù)了第二或第三，可見這兩座城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在省內(nèi)僅次于蘇州市；從綜合得分看，這兩座城市的得分也分列二、三名。
第三類城市有五個(gè)，分別是常州、南通、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州。這五座城市均為江蘇省內(nèi)的沿江城市，有一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與經(jīng)濟(jì)實(shí)力，各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)均位于省內(nèi)中游水平。
第四類城市有五個(gè)，分別是徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷。這五座城市全部是蘇北城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較為落后，從綜合各項(xiàng)得分看與其他城市差距明顯。
（二）結(jié)果討論
從以上的分析結(jié)果，我們可以就江蘇省各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的情況得出以下結(jié)論。
1.各城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大。放眼全國來看，江蘇省的各城市之間的發(fā)展差距已經(jīng)屬于比較小的，但是，光從數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來看，即使是省內(nèi)差距相對(duì)較小，江蘇省各城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距依然十分明顯。
2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的南北差異明顯。從分類結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，第一、第二類城市，即蘇州、南京、無錫，均為蘇南發(fā)達(dá)城市，蘇北五市則全都在第四類城市中?？梢?，目前江蘇省的總體情況依然是南部經(jīng)濟(jì)強(qiáng)于北部，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)由南向北遞減的趨勢(shì)。
3.通過對(duì)城市間分類的進(jìn)一步細(xì)化仍可發(fā)現(xiàn)城市間的同異。如第一、第二類的三座城市可以歸為一類，即蘇南核心城市，這三座城市普遍具備雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，在全國范圍內(nèi)也是名列前茅的。第四類的五座蘇北城市則可再細(xì)分為兩類，其中，徐州、鹽城兩座城市地域廣大、人口眾多，它們較其他三個(gè)蘇北城市在發(fā)展上更具優(yōu)勢(shì)，具體體現(xiàn)在這兩個(gè)城市在經(jīng)濟(jì)總量因子的得分和綜合得分都排在全省6、7位；而第四類城市中的其他三個(gè)：連云港、淮安、宿遷三市則在各項(xiàng)指標(biāo)上排名墊底，與其他城市相比落后較多。
四、對(duì)策及建議
根據(jù)以上分析結(jié)果，我們對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出以下建議。
（一）充分發(fā)揮蘇南核心城市的輻射作用，帶動(dòng)周邊城市共同發(fā)展
從分析結(jié)果來看，蘇南的蘇州、南京、無錫三市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力在省內(nèi)處于領(lǐng)先地位。而在2016年4月22日《第一財(cái)經(jīng)周刊》的最新版“新一線”城市名單中，江蘇省的以上三個(gè)城市均成功入圍。作為省內(nèi)的領(lǐng)頭羊，這三個(gè)城市應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步發(fā)揮輻射作用。江蘇省內(nèi)存在著較為明顯的發(fā)展梯次，目前第一、第二類的三個(gè)城市都在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)與轉(zhuǎn)型，一些轉(zhuǎn)移的產(chǎn)業(yè)進(jìn)入到第三、第四類城市中則會(huì)給這些城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來新的活力。所以，應(yīng)進(jìn)一步做好省內(nèi)資源的合理配置，從而實(shí)現(xiàn)先發(fā)展的帶動(dòng)后發(fā)展的，最終實(shí)現(xiàn)全省綜合實(shí)力的提升。
（二）加快沿江一體化的進(jìn)程，推進(jìn)蘇中融入蘇南
近些年來，隨著交通越來越便利，蘇南與蘇北的聯(lián)系也越來越緊密，在這一過程中，南通、泰州、揚(yáng)州這三個(gè)沿江城市獲益最多，相比其他蘇北城市發(fā)展更快，加上在地理上位置的相似，這三座城市從廣義的“蘇北”脫離，被稱為“蘇中”。盡管如此，蘇中與蘇南發(fā)達(dá)城市的差距依然較大。因此，應(yīng)當(dāng)從加強(qiáng)交通設(shè)施建設(shè)著手，完善城際間的交通運(yùn)輸環(huán)境，尤其是完善沿江以及跨江的交通線路，科學(xué)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)布局，強(qiáng)化城市間的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系，促進(jìn)省內(nèi)沿江城市的一體化發(fā)展，堅(jiān)實(shí)推進(jìn)蘇中城市融入蘇南。
（三）進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)蘇北城市發(fā)展的支持力度，努力打造蘇北中心城市
從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果來看，蘇北城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同蘇南，甚至蘇中相比都仍有明顯差距。所以，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)蘇北的政策支持，推動(dòng)蘇北繼續(xù)保持快速健康發(fā)展。此外，由于蘇北五市與蘇南五市在地理上相隔較遠(yuǎn)，所以，亟須在蘇北五市范圍內(nèi)打造一個(gè)中心城市，帶動(dòng)蘇北整體發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
[1] 張超鋒，張斌儒.基于因子分析的我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平實(shí)證研究[J].生態(tài)濟(jì)：學(xué)術(shù)版，2014，（1）：167-170.
[2] 江蘇省統(tǒng)計(jì)局.江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2016.
一、引言
江蘇作為中國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已取得了很大的成就，但是，由于傳統(tǒng)的生產(chǎn)力布局上的不同，以及在地域、資源、人文和政策上的差異，江蘇又是一個(gè)典型的地區(qū)發(fā)展不平衡的省份，各城市在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在著相大的差異。如何客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)江蘇各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)況，分析各城市的差異以及造成差異的主要原因，為各城市能針對(duì)性地制訂相應(yīng)的政策和措施提供理論依據(jù)，進(jìn)而促進(jìn)江蘇各城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，具有重要的理論和實(shí)踐意義。
二、城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的實(shí)證分析
1.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)
對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)，既要考慮經(jīng)濟(jì)總量，更要考慮經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效能，還要考慮指標(biāo)的全面性、代表性和可操作性等原則。在借鑒了國內(nèi)外相關(guān)評(píng)價(jià)理論和評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，本文選取了五大類26個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的指標(biāo)體系。具體如下:
(1)經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo):總?cè)丝?X01)、土地總面積(X02)、總產(chǎn)值GDP(X03)、地方財(cái)政總收入(X04)、固定資產(chǎn)投資總額(X05)、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值(X06)、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X07)。
(2)經(jīng)濟(jì)效能指標(biāo):人均GDP(X08)、單位GDP能耗(X09)、單位GDP電耗(X10)。
(3)人民生活水平指標(biāo):在崗職工平均工資(X11)、農(nóng)村居民人均純收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均儲(chǔ)蓄余額(X14)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X15)、保費(fèi)收入(X16)、財(cái)政支出中民生支出額(X17)。
(4)對(duì)外經(jīng)濟(jì)指標(biāo):實(shí)際外商直接投資額(X18)、進(jìn)出口總額(X19)、進(jìn)出口差額(X20)。
(5)基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo):人均公路里程數(shù)(X21)、人均民用汽車擁有量(X22)、人均土地面積(X23)、人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(X24)、技術(shù)人員占從業(yè)人員的比重(X25)、中專以上學(xué)生人數(shù)(X26)。
2.數(shù)據(jù)樣本和數(shù)據(jù)來源
本文選擇了江蘇省13個(gè)城市2007年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)取自《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2008》[1]和《2007年全省及各省轄市單位GDP能耗等指標(biāo)公報(bào)》[2]。
3.因子分析
因子分析方法是將具有相關(guān)性的多個(gè)原始指標(biāo)的評(píng)價(jià)問題轉(zhuǎn)換為較少的、新的綜合指標(biāo)的評(píng)價(jià)問題[3]的一種方法。新的綜合指標(biāo)稱為主成分或公因子，這些主成分不僅保留了原始指標(biāo)的絕大多數(shù)信息，并且彼此不相關(guān)。利用各主成分的因子得分計(jì)算出每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合得分，并以此作為綜合評(píng)價(jià)的依據(jù)。
本文運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，從26個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中選取了4個(gè)主成分，利用各主成分的因子得分計(jì)算出每個(gè)城市的綜合得分，并以綜合得分作為評(píng)價(jià)依據(jù)。計(jì)算結(jié)果如下:
(1)提取的主成分及主成分的特征根和貢獻(xiàn)率
從表1可知，根據(jù)特征根的選取原則，選取前4個(gè)主成分作為新的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，這4個(gè)主成分已反映了原始指標(biāo)中93.371%的信息。
(2)正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣
為了能更加明確地表示主成分與原始指標(biāo)間的關(guān)系，經(jīng)過對(duì)因子矩陣載荷矩陣7次方差最大正交旋轉(zhuǎn)得到正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(K)，選取因子載荷矩陣各個(gè)主成分與原始指標(biāo)載荷系數(shù)較大的指標(biāo)，構(gòu)成各個(gè)主成分的因子。從表可以看出(限于篇幅這里略去該表):
第一因子(F1)在X03、X04、X05、X06、X08、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X24上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù)，表明第一因子是城市的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力的反映。
第二因子(F2)在X07、X26上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù)，表明第二因子是城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的反映。
第三因子(F3)在X01、X02、X25上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù)，表明第三因子是城市的總?cè)萘磕芰Φ姆从场?/p>
第四因子(F4)在X09上有絕對(duì)值較大的載荷系數(shù)，表明第四因子是城市的的經(jīng)濟(jì)效率的反映。
(3)各城市的綜合因子得分
對(duì)每個(gè)城市的4個(gè)主成分的因子得分，以對(duì)應(yīng)主成分的貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)累加，計(jì)算得出每個(gè)城市的綜合得分(Z)，結(jié)果如表2所示。
4. 綜合因子得分的聚類分析
為了能客觀地對(duì)江蘇省13個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行分類，本文采用Q型聚類分析方法，以每個(gè)城市的綜合得分為樣本進(jìn)行分類。利用SPSS軟件分析得到下列分類結(jié)果:
第一類:蘇州市。
第二類:無錫市、南京市、常州市、南通市。
第三類:揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市、宿遷市。
三、結(jié)果評(píng)價(jià)與分析
經(jīng)過對(duì)綜合得分進(jìn)行散點(diǎn)圖分析，發(fā)現(xiàn)除了蘇州市的綜合得分較高外，其余城市的綜合得分基本呈直線狀。結(jié)合綜合得分和聚類分析的結(jié)果看，將江蘇省13個(gè)城市按經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平可分成三個(gè)等級(jí):
第一級(jí):水平最好的城市。只有蘇州市1個(gè)城市。蘇州市以1.3505的綜合得分高居榜首，明顯高于其它城市，單獨(dú)成為一組，可稱為“一枝獨(dú)秀”。
蘇州市在F1方面最為突出，列該因子的第1位，它在生產(chǎn)總值、地方財(cái)政總收入、固定資產(chǎn)投資總額、實(shí)際外商直接投資額、進(jìn)出口總額和進(jìn)出口差額等九項(xiàng)原始指標(biāo)均列各市之首;它在F3方面也很突出，它的總?cè)丝谠贾笜?biāo)列第1位;但它在F4方面子得分偏低為-0.68350，低于平均分，原因是它的第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重較低，列第10位。此外，蘇州市在單位GDP能耗和人均公路里程數(shù)兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后1位。
第二級(jí):水平較好的城市。有無錫市、南京市、常州市和南通市，這四個(gè)城市的綜合得分均在全省的平均之上。
無錫市在F1因子方面也很突出，列該因子的第2位，它在生產(chǎn)總值、人均GDP、在崗職工平均工資和居民人均儲(chǔ)蓄余額等四項(xiàng)原始指標(biāo)均列各市第二位，特別是它的人均衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)指標(biāo)列全省之首;但它在F3因子方面得分偏低為-0.24495，低于平均分，原因是它的人均土地面積指標(biāo)列全省末位。此外，它的土地總面積和單位GDP電耗兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后3位。
南京市作為江蘇省的省會(huì)城市，它在F2因子方面很突出，列該因子的第1位，它在第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重和中專以上學(xué)生人數(shù)2項(xiàng)原始指標(biāo)列全省首位。它的在崗職工平均工資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、保費(fèi)收入和中專以上學(xué)生人數(shù)等四項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省之首;但它在F4方面子得分偏低為-0.53436，列全省倒數(shù)第三位，原因是它的人均土地面積原始指標(biāo)列全省最后第2位。此外，它的單位GDP能耗和技術(shù)人員占從業(yè)人員的比重兩項(xiàng)原始指標(biāo)均列全省最后2位。
第三級(jí):水平較弱的城市。有揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市，這八個(gè)城市的綜合得分均在全省的平均之下。
鹽城市盡管總體發(fā)展水平低于省平均水平，但它在它在F4因子方面卻很突出，列該因子的第1位，它在土地總面積、單位GDP能耗、人均公路里程數(shù)和人均土地面積等四項(xiàng)原始指標(biāo)列全省首位。但它的人均民用汽車擁有量指標(biāo)列全省末位、在崗職工平均工資列全省倒數(shù)第二位。
宿遷市的綜合得分列全省的末位，它在總產(chǎn)值GDP和地方財(cái)政總收入等十一項(xiàng)原始指標(biāo)列全省末位。但它的單位GDP電耗指標(biāo)列全省第一位。
四、政策建議
綜上所述，根據(jù)江蘇省各城市在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展上存在的問題，各城市之間存在的差異，特別是蘇南、蘇中和蘇北三個(gè)地區(qū)間的差異更為明顯的特點(diǎn)。各個(gè)城市應(yīng)該根據(jù)自身薄弱環(huán)節(jié)，制定出符合本市特點(diǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)而制定出全省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一體化戰(zhàn)略。
蘇州市作為江蘇省最發(fā)達(dá)的一個(gè)城市，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過程中，應(yīng)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，特別是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的比重，如大力發(fā)展物流業(yè)和服務(wù)外包業(yè)。此外，應(yīng)加大科技投入，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，降低對(duì)電力和能源的需求，提高GDP產(chǎn)出效率，實(shí)現(xiàn)又好又快的發(fā)展目標(biāo)。
對(duì)于無錫市、南京市、常州市和南通市等四個(gè)城市，除加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展、盡快提高經(jīng)濟(jì)實(shí)力。以南京為例，應(yīng)充分利用省會(huì)城市的地理優(yōu)勢(shì)，充分利用其科技教育優(yōu)勢(shì)，培植以電子、生物工程、新材料、機(jī)電一體化為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
對(duì)于揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市等七個(gè)城市，特別是地處蘇北地區(qū)的徐淮鹽連等城市，由于其經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)比較薄弱，差距是全方位的，要實(shí)現(xiàn)全面趕超，首要的任務(wù)是加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、努力提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)實(shí)力。以連云港為例，作為新亞歐大陸橋的東橋頭堡，是我國海洋開發(fā)的三大特殊區(qū)域之一，其風(fēng)景秀美，氣候宜人，具有豐富的旅游資源，為其充分發(fā)展旅游業(yè)提供了十分有利條件。連云港應(yīng)充分利用優(yōu)越的地理位置和旅游資源，在力發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)和旅游業(yè)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。
另外，省政府要加大省域內(nèi)各城市的合作政策力度，把蘇南地區(qū)的資金、技術(shù)優(yōu)勢(shì)與蘇北地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，例如，正在建設(shè)中的“蘇州宿遷工業(yè)園區(qū)”。總之，在繼續(xù)保持蘇南、蘇中地區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的同時(shí)，加快蘇北的開發(fā)，最終以科學(xué)的發(fā)展觀推動(dòng)全省各城市的共同發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1] 江蘇省統(tǒng)計(jì)局，江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2008[M].北京.中國統(tǒng)計(jì)出版社. 2008.10.
[2] 江蘇省統(tǒng)計(jì)局，2007年全省及各省轄市單位GDP能耗等指標(biāo)公報(bào)[EB/OL].江蘇省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)
關(guān)鍵詞 主成分分析；聚類分析；廣西；市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展；分析評(píng)價(jià)
【基金項(xiàng)目】廣西哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃2013 年度研究課題（批準(zhǔn)號(hào)：13BGL013）；廣西師范學(xué)院區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目階段性成果。
【作者簡介】付海風(fēng)，廣西師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域金融；韋海鳴，廣西師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域公共管理。
一、引言
廣西的區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯，資源環(huán)境承載能力較強(qiáng)，發(fā)展前景十分廣闊，但由于人口、交通、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等因素的影響，各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)存在一定差異。本文選取南寧、柳州、桂林、梧州、北海、防城港、欽州、貴港、玉林、百色、賀州、河池、來賓和崇左14個(gè)城市，利用主成分分析和聚類分析方法探討廣西各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，這對(duì)于正確認(rèn)識(shí)廣西各地區(qū)市域經(jīng)濟(jì)所處的發(fā)展階段，制定正確的宏觀政策和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，都具有非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
二、構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)
在對(duì)廣西市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析評(píng)價(jià)的過程中，可以用單一指標(biāo)來完成，但要想對(duì)其全面進(jìn)行衡量，就必須借助于多指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為此需要構(gòu)建相對(duì)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文選取如下10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)衡量：地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）、地區(qū)人均生產(chǎn)總值(元)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）、城鎮(zhèn)居民生活消費(fèi)性支出（元）、貨物進(jìn)出口總額（萬美元）、實(shí)際外商直接投資（萬美元）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）、公共財(cái)政預(yù)算收支總額（億元）、金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸總額（億元）。為研究方便起見，令X1為地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）、X2為地區(qū)人均生產(chǎn)總值(元)、X3 為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）、X4為城鎮(zhèn)居民生活消費(fèi)性支出（元）、X5為貨物進(jìn)出口總額（萬美元）、X6為實(shí)際外商直接投資（萬美元）、X7為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）、X8為社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）、X9為公共財(cái)政預(yù)算收支總額（億元）、X10為金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸總額（億元）。本文數(shù)據(jù)來源于《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》。
三、廣西各市市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析
（一） 主成分分析過程及結(jié)果
利用spss17.0軟件對(duì)廣西市域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行主成分分析，通過設(shè)定目標(biāo)累積貢獻(xiàn)率選取主成分，并依據(jù)所選主成分的貢獻(xiàn)率列出相應(yīng)的回歸方程，再依據(jù)各主成分線性組合中各原始指標(biāo)系數(shù)所反映出的件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得出相關(guān)系數(shù)矩陣（表2）。
從表2中我們可看到各變量之間的相關(guān)系數(shù)很高，同時(shí)結(jié)合KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)，進(jìn)而判斷是否可以利用主成分分析法進(jìn)行研究評(píng)價(jià)。
由表3檢驗(yàn)可以看出，拒絕各變量獨(dú)立的假設(shè)，即變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。
但是KMO統(tǒng)計(jì)量為0.620，小于0.7，說明這個(gè)主成分分析模型雖然不是很完善，但還可以接受，由此表明能使用主成分分析法進(jìn)行分析。根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算各個(gè)主成分的特征值、貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率，如表4所示。對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的程度進(jìn)行比較分析，進(jìn)而對(duì)市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行深入分析。以下依次列出利用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)市域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析的主要步驟及分析結(jié)果，表1為廣西市域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)。
表1中的原始數(shù)據(jù)具有不同的量綱，為了消除不同量綱對(duì)統(tǒng)計(jì)分析的影響，先利用SPSS17.0軟
根據(jù)累積方差貢獻(xiàn)率在85%以上的原則，從表4中提取3個(gè)主成分代替原有的14項(xiàng)指標(biāo)，解釋了90.31%的方差變動(dòng)，達(dá)到了減少變量的目的。依據(jù)我們所得出的主成分得分系數(shù)矩陣，即
F2 = -0.006X1 + 0.417X2 + 0.480X3 + 0.424X4 -0.104X5 - 0.157X6 + 0.016X7 - 0.070X8 - 0.118X9 -0.129X10
F3 = -0.043X1 + 0.238X2 - 0.086X3 - 0.251X4 +0.738X5 + 0.337X6 - 0.037X7 - 0.041X8 - 0.062X9 +0.052X10
從表5可看出，第一主成分與地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（億元）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（億元）、公共財(cái)政預(yù)算收支總額（億元）、金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸款（億元） 有較高的載荷，可定義為經(jīng)濟(jì)增長的綜合實(shí)力因子，用F1來表示。第二主成分地區(qū)人均生產(chǎn)總值(元)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）、城鎮(zhèn)居民生活消費(fèi)性支出（元） 載荷較高，可定義為居民收支的綜合實(shí)力因子，用F2來表示。第三主成分為貨物進(jìn)出口總額（萬美元）、實(shí)際外商直接投資（萬美元） 有較高的載荷，定義為對(duì)外經(jīng)濟(jì)的綜合實(shí)力因子，用F3來表示。提取的這3個(gè)公因子的性質(zhì)及其順序較好地體現(xiàn)了居民消費(fèi)支出和對(duì)外經(jīng)濟(jì)對(duì)廣西經(jīng)濟(jì)增長的影響及其地位。
依據(jù)各主成分的貢獻(xiàn)率可得到衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的回歸方程：F=0.6438F1+0.1525F2+0.1068F3，再根據(jù)樣本評(píng)價(jià)分析函數(shù)可得出廣西市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的得分及排名，具體結(jié)果如表6所示。
（二） 聚類分析過程及結(jié)果
為了確保所選擇的數(shù)據(jù)正確、合理、沒有遺漏，對(duì)已經(jīng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，14個(gè)樣本全部有效（見表7）。
對(duì)廣西各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用層次聚類法進(jìn)行類分析，系統(tǒng)聚類圖如圖1 所示。圖中縱軸數(shù)字為樣本編號(hào)，橫軸數(shù)字為聚類標(biāo)度?；诮?jīng)濟(jì)意義分為以下三類：南寧、柳州和欽州為第一類；桂林、梧州、北海、貴港、玉林、百色、賀州、河池和來賓為第二類；防城港和崇左為第三類（見圖1）。
四、實(shí)證結(jié)果分析評(píng)價(jià)
由于本文選用的是總體規(guī)模指標(biāo)，從主成分分析結(jié)果可知，表6的排名是廣西市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體規(guī)模的比較情況。從表6可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合實(shí)力因子得分最高的是南寧、柳州、桂林；居民收支的綜合實(shí)力因子得分最高的是防城港、北海、柳州和桂林；貨物進(jìn)出口貿(mào)易額的綜合實(shí)力因子得分最高的是崇左、防城港和欽州。3個(gè)因子加權(quán)綜合后即表示市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平。綜合得分最高的是南寧、柳州、桂林，排名靠前的主要是桂中北部地區(qū)，排名靠后的則是以防城港為代表的港口城市和桂東區(qū)域的賀州，基本上代表了2013年廣西各市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀。
由聚類分析結(jié)果得知，南寧、柳州和欽州為第一類，經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力較強(qiáng)，而農(nóng)村地區(qū)面積較小，人口密集度大，工商業(yè)發(fā)達(dá)。南寧經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好，第三產(chǎn)業(yè)較發(fā)達(dá)，人口整體素質(zhì)較高，競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)。柳州市利用自身的地域優(yōu)勢(shì)發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)，成為廣西工業(yè)重點(diǎn)城市，柳州市的工業(yè)經(jīng)濟(jì)總量占廣西的1/4，邁入了現(xiàn)代化工業(yè)城市行列。欽州是廣西港口城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較迅速，對(duì)外貿(mào)易額較大的城市，代表了廣西港口經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn)，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度上講，相對(duì)其他地區(qū)有明顯的優(yōu)勢(shì)。桂林、梧州、北海、貴港、玉林、百色、賀州、河池和來賓為第二類，由于這類地區(qū)的地理位置和自然環(huán)境相對(duì)比較特殊，地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政收入及消費(fèi)水平普遍較低，雖然政府給予一定的扶持，但是其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)依然滯后，教育水平低，科技發(fā)展水平落后，人口素質(zhì)不高，社會(huì)保障水平差。防城港和崇左為第三類。防城港是廣西三大港口城市之一，也是三港口建設(shè)規(guī)模最大的港口，但2013年整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較差，對(duì)外貿(mào)易額不高，投資規(guī)模不大，地方政府收入較少。崇左是桂西資源富集區(qū)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差，公共基礎(chǔ)設(shè)施不完善，雖然資源豐富，但人力資源得不到很好的補(bǔ)充，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的一類。
綜上所述，以廣西北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)為代表的南寧市為第一類，北海為第二類，而防城港為第三類。其中，南寧綜合得分是防城港的3.75倍。同時(shí)，廣西西江經(jīng)濟(jì)帶和桂西資源富集區(qū)的各個(gè)市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不均衡，兩大區(qū)域相比，廣西西江經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)域經(jīng)濟(jì)排名較為靠前。由此可以看出，廣西構(gòu)建“兩區(qū)一帶”的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略格局出現(xiàn)一定程度失衡，表現(xiàn)為市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展一定程度上的不平衡，地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)也有所變化。
五、促進(jìn)廣西市域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的對(duì)策與建議
（一） 適度調(diào)整廣西“兩區(qū)一帶”區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略格局，建立健全區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制
在面臨經(jīng)濟(jì)總量下行壓力和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)逐步轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下，廣西“兩區(qū)一帶”市域經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)不均衡、不協(xié)調(diào)發(fā)展現(xiàn)象，表現(xiàn)為北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)的南寧經(jīng)濟(jì)發(fā)展位居首位，防城港經(jīng)濟(jì)發(fā)展居末位；西江經(jīng)濟(jì)帶市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展零星散落，發(fā)展增速不均；桂西資源富集區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后。為此，首先應(yīng)將工業(yè)發(fā)達(dá)的柳州并入北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)來突破經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸，提升經(jīng)濟(jì)增速，將北海和防城港兩大港口城市從北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)分出，劃入西江經(jīng)濟(jì)帶，從而實(shí)現(xiàn)江?；?dòng)、江海聯(lián)動(dòng)發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)機(jī)制。桂西資源富集區(qū)的3個(gè)城市區(qū)位相近，條件優(yōu)越，資源互補(bǔ)，應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮河池、百色、崇左3市資源富集的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)陸?；?dòng)、陸海聯(lián)動(dòng)發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)機(jī)制。
（二） 發(fā)揮三個(gè)核心區(qū)域的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)中心的輻射效應(yīng)
從廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力來看，南寧、柳州和桂林是三大核心經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)，具備作為廣西市域經(jīng)濟(jì)中心的能力。南寧市的綜合經(jīng)濟(jì)排名居廣西首位，應(yīng)充分發(fā)揮服務(wù)業(yè)優(yōu)勢(shì)，整合海外聯(lián)絡(luò)的商會(huì)經(jīng)濟(jì)，建設(shè)為區(qū)域性國際城市。柳州應(yīng)充分發(fā)揮工業(yè)優(yōu)勢(shì)，發(fā)展工業(yè)城市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系，擴(kuò)大對(duì)外投資總量，加速工業(yè)跨越式發(fā)展。桂林要以旅游業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)，加速旅游城市的工業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，把桂林市發(fā)展成為外向型工業(yè)化商貿(mào)旅游城市。南寧、柳州和桂林在廣西經(jīng)濟(jì)發(fā)展排名相對(duì)靠前，一直保持良好的發(fā)展勢(shì)頭，要從服務(wù)業(yè)、工業(yè)和旅游業(yè)等多方面繼續(xù)增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)中心的輻射效應(yīng)，帶動(dòng)其他經(jīng)濟(jì)腹地的發(fā)展。
（三） 發(fā)展沿海地區(qū)的港口經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)對(duì)外經(jīng)濟(jì)的龍頭帶動(dòng)作用
廣西沿海環(huán)北部灣的防城港、欽州、北海三大港口是廣西乃至整個(gè)大西南對(duì)外開放的大通道和門戶。長期以來，三大港口基礎(chǔ)設(shè)施不完備，重復(fù)建設(shè)，功能定位不明確，也面臨著臨港產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，造成三大港口城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)一定程度上的不平衡。因此，北欽防應(yīng)搶抓多重戰(zhàn)略機(jī)遇，大力爭(zhēng)取國家支持，繼續(xù)加快3市港口基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高港口運(yùn)作效率；高起點(diǎn)制定專門發(fā)展規(guī)劃，對(duì)各個(gè)港口進(jìn)行功能定位；加快實(shí)施北欽防港區(qū)一體化進(jìn)程，發(fā)展臨港經(jīng)濟(jì)，從而建設(shè)大型現(xiàn)代化組合港。
（四） 完善落后地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)地區(qū)特色經(jīng)濟(jì)發(fā)展
河池、百色、崇左等市地處偏遠(yuǎn)地區(qū)，交通不發(fā)達(dá)，基礎(chǔ)設(shè)施不完善。同時(shí)，工業(yè)落后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展以農(nóng)業(yè)為主，各項(xiàng)人均產(chǎn)值普遍偏低，整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。尤其是桂西資源富集區(qū)表現(xiàn)尤為突出，缺乏對(duì)外界投資的吸引力。無論在地區(qū)工業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化和城市化的進(jìn)程中，還是提高居民收入和生活水平方面，這些地市都比較落后。因此，要完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總量，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，注意發(fā)展地區(qū)特色經(jīng)濟(jì)，在生產(chǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)上，加快推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程，增加落后地區(qū)的城鄉(xiāng)居民收入。
總之，針對(duì)2013年廣西各地區(qū)市域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，自治區(qū)政府要根據(jù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)來規(guī)劃布局，審時(shí)度勢(shì)，因地制宜，利用優(yōu)勢(shì)條件和后發(fā)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)廣西區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)發(fā)展，形成區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新格局。
參考文獻(xiàn)
[1] 陳艷. 基于主成分分析的江西低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)分析[J]. 南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2012,(6).
[2] 馬司璽. 基于主成分分析的山西省各市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)[J].長治學(xué)院學(xué)報(bào),2013,(2):68-70.
[3] 吳慶春,李幫義,丁立波. 基于主成分分析的江蘇省各市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)[J]. 價(jià)值工程,2007,(9):25-27.
[4]楊燕. 基于主成分分析的山西省縣域經(jīng)濟(jì)研究[J]. 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2008,(3):260-263.
[5]韓詩雨. 基于聚類分析的省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r研究[J]. 經(jīng)營管理者,2009,(15):5.
[6] 孟海東,李秉秋. 聚類分析在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中的應(yīng)用[J].河北工業(yè)科技,2012,(2):116-119.
[7] 趙曉葵. 基于聚類分析的青海藏區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究[J]. 青海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,(4):8-11.
[8] 李蕊. 基于聚類分析的部分地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究[J]. 科學(xué)咨詢(科技·管理),2013,(12):8-10.
[9] 張瑞寒. 基于主成分分析和聚類分析的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究[J]. 科技信息,2013,(14):119-120.
[10] 方興義. 基于主成分和聚類分析的寧夏南部山區(qū)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究[J]. 廣西農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,(10):1375-1379.
[11] 張朝元,陳麗,吳琢了. 基于主成分聚類分析的大理州經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,(10).
[12]吳世斌,任曉松. 基于主成分和聚類分析的我國區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)研究[J]. 中國工程咨詢,2010,(2):39-41.
中圖分類號(hào)：TU985.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）16-4317-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.16.062
改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長，至2014年底，年均增長率在9.5%以上[1]。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展既對(duì)城市綠地建設(shè)水平提出了更高要求，也為其快速提升提供了必要的物質(zhì)基礎(chǔ)。1981-2014年中國建成區(qū)綠地面積從11.00萬hm2增至182.00萬hm2，建成區(qū)綠地率從14.79%增至36.29%[2]。目前，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已進(jìn)入到轉(zhuǎn)方式調(diào)結(jié)構(gòu)的重要時(shí)期[3]，城市綠地建設(shè)也步入新的發(fā)展階段[4]，且不同地區(qū)間的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與綠地建設(shè)水平均存在較大差異[5]，故探究前者對(duì)后者影響的時(shí)空差異，對(duì)全國及各地區(qū)城市綠地建設(shè)有針對(duì)性地把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展新契機(jī)，更好地利用經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用，具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。
目前，尚未有學(xué)者就城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的時(shí)空差異做出研究，相關(guān)研究側(cè)重于討論兩者間的內(nèi)在關(guān)系。例如，吳彤等[6]以南京為研究對(duì)象，定量分析出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與綠地規(guī)模存在顯著相關(guān)性；劉鵬等[7]以綿陽作為研究對(duì)象，借助軟件SPSS 10.0，分析出綿陽市經(jīng)濟(jì)增長與綠地建設(shè)水平間存在密切關(guān)系。在上述成果基礎(chǔ)上，開展以下方面的探討將使研究體系更加完整，針對(duì)全國層面、不同地區(qū)層面等多個(gè)空間單元分別進(jìn)行實(shí)證分析，比較不同空間單元城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的差異；分析比較不同時(shí)間段內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的差異及演變趨勢(shì)。
1 變量選取、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與研究范圍
1.1 變量選取
城市經(jīng)濟(jì)是以城市空間為載體，通過人口、資本、技術(shù)等高度聚集，形成二、三產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展及結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的地區(qū)經(jīng)濟(jì)[8]，其促進(jìn)綠地建設(shè)水平提高主要體現(xiàn)在總產(chǎn)值增加、人均產(chǎn)值提升、地均產(chǎn)值增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、綠地建設(shè)投資增加等方面。體現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城市綠地建設(shè)水平的變量選取如下：
1）二、三產(chǎn)業(yè)總值（INV），單位為億元，表征城市經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值。由于第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占城市經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值比例較小，且對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響程度較弱，故選第二與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和表征經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值。
2）人均二、三產(chǎn)業(yè)總值（PNV），單位為萬元/人，表征人均產(chǎn)值。計(jì)算該指標(biāo)的人口變量選城區(qū)常住人口更具科學(xué)性，但其統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生過變化，故選統(tǒng)計(jì)口徑一致且數(shù)據(jù)連續(xù)性強(qiáng)的城市非農(nóng)人口作為替代。
3）地均二、三產(chǎn)業(yè)總值（MD），單位為千元/m2，表征地均產(chǎn)值。計(jì)算該指標(biāo)時(shí)選建成區(qū)面積作為其分母。
4）三產(chǎn)比重（SC），單位為%，表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。該指標(biāo)是通過第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與二、三產(chǎn)業(yè)總值相比得到的。
5）園林綠化固定資產(chǎn)投資（TZ），單位是萬元，表征城市綠地建設(shè)投資。此類投資為城市園林綠化固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)，包括改建、擴(kuò)建及新建園林綠化等活動(dòng)[2]。
6）建成區(qū)綠地率（GBD），單位為%，表征城市綠地建設(shè)水平。反映城市綠地建設(shè)水平的指標(biāo)很多，有建成區(qū)綠地面積、人均公園綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率等，但建成區(qū)綠地率具有統(tǒng)計(jì)口徑一致、數(shù)值精確、作為相對(duì)指標(biāo)更適合用于不同地區(qū)間進(jìn)行比較等優(yōu)勢(shì)[9]。
1.2 數(shù)據(jù)來源及處理
以上各指標(biāo)來自《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒（報(bào)）》、《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（《中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒》）。為盡可能消除異方差對(duì)實(shí)證檢驗(yàn)的影響，對(duì)部分指標(biāo)采取對(duì)數(shù)化處理[10]，處理后各變量名稱為lnINV、lnPNV、MD、SC、lnTZ、GBD。
1.3 研究范圍
在空間尺度上，根據(jù)《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中按區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶劃分地區(qū)的方式，將中國劃分為東、中、西三大地區(qū)。在時(shí)間尺度上，根據(jù)中國二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年均遞增速率的逐年變化情況，將1996-2014年劃分為3個(gè)時(shí)間段（圖1）。1996-2004年總產(chǎn)值年均增速不斷加快；2005-2010年為總產(chǎn)值年均增速處于波動(dòng)起伏階段；2011-2014年為總產(chǎn)值年均增速下降階段。
2 實(shí)證分析
2.1 單位根檢驗(yàn)及協(xié)整檢驗(yàn)
在回歸分析前需驗(yàn)證各指標(biāo)序列是否平穩(wěn)或存在長期均衡關(guān)系[11]。針對(duì)全國1996-2014年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)（表1），各指標(biāo)的差分序列均在1%顯著性水平下接受LLC、Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF、Fisher-PP檢驗(yàn)，說明各變量均為一階單整序列。在此基礎(chǔ)上需考察變量間是否有長期均衡關(guān)系，故有必要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。
由于Pedroni檢驗(yàn)允許存在較大程度個(gè)體差異，故本研究選此方法進(jìn)行檢驗(yàn)[10]。由表2可知，Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic、Group PP-Statistic與Group ADF-Statistic均通過5%顯著性水平檢驗(yàn)。由于研究樣本數(shù)量較小，故主要參考Panel ADF-Statistic與Group ADF-Statistic的檢驗(yàn)結(jié)果，確定變量間存在協(xié)整關(guān)系。綜上所述，全國面板數(shù)據(jù)可以進(jìn)行回歸分析。
2.2 建立計(jì)量模型
通過F檢驗(yàn)及Hausman檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)全國及三大地區(qū)的面板數(shù)據(jù)均拒絕常截距模型與隨機(jī)效應(yīng)模型，故采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行研究，考察不同時(shí)空內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的狀況及差異[9]。建立計(jì)量模型如下：
GBDit=C+β1lnINVit+β2lnPNVit+β3lnMDit+β4lnSCit+β5lnTZit （1）
式中，C為常數(shù)項(xiàng)，β1～β5為回歸系數(shù)，GBDit、INVit、PNVit、MDit、SCit、TZit分別代表第i個(gè)省份第t年的建成區(qū)綠地率、二三產(chǎn)業(yè)總值、人均二三產(chǎn)值、地均二三產(chǎn)值、三產(chǎn)比重和園林綠化固定資產(chǎn)投資。
2.3 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響空間尺度分析
由表3可知，全國及三大地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的回歸結(jié)果。全國經(jīng)濟(jì)變量T值均顯著，且顯著性水平高；三大地區(qū)由于各自特點(diǎn)，其內(nèi)部個(gè)別經(jīng)濟(jì)變量T值不顯著。模型調(diào)整后R2均較高，F(xiàn)值較高且顯著，表明各模型擬合度均較好?；貧w結(jié)果說明基于全國及三大地區(qū)，各經(jīng)濟(jì)變量對(duì)城市綠地建設(shè)水平的解釋力強(qiáng)[12]。
2.3.1 全國SC回歸系數(shù)最大，MD影響效果最弱 從全國層面看，經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值增加、人均及地均產(chǎn)值提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與園林綠化固定資產(chǎn)投資均較大程度促進(jìn)建成區(qū)綠地率提高。在各變量增幅相同的前提下，SC最大程度促進(jìn)GBD增加。SC回歸系數(shù)為0.199 4，表示其每增長10%，GBD將提高19.94%。INV、TZ、PNV對(duì)GBD的影響效果顯著且作用力較強(qiáng)，T值分別為9.474 1、8.828 6與2.316 5，回歸系數(shù)分別是0.021 7、0.012 2與0.011 3。MD對(duì)GBD的影響效果及作用力度均較弱，T值為1.920 6，回歸系數(shù)為0.018 6。造成上述現(xiàn)象的原因主要是：①城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市綠地建設(shè)水平間的聯(lián)系十分密切，前者的調(diào)整與升級(jí)既對(duì)后者的提高提出了迫切需求，也為后者創(chuàng)造了更多的發(fā)展空間與有利條件；②城市經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值及人均、地均產(chǎn)值增加都會(huì)為城市綠地建設(shè)提供必備的物質(zhì)基礎(chǔ)與資金保障；③園林綠化固定資產(chǎn)投資中的一部分資金用于修復(fù)、改造原有建設(shè)，僅一部分用作新增投資，且投資的綠地僅為建成區(qū)綠地的一部分，故園林綠化投資對(duì)城市綠地建設(shè)的促進(jìn)力度相對(duì)較??；④研究時(shí)段內(nèi)，建成區(qū)面積擴(kuò)張過快，導(dǎo)致地均產(chǎn)值的增長相對(duì)較慢，其影響效果及作用力度相對(duì)較弱。
2.3.2 東部SC作用力度最大，MD影響效果不顯著 從東部尺度看，SC對(duì)GBD的促進(jìn)力度最大，回歸系數(shù)為0.267 9，表示SC每增長10%，GBD將提高26.79%；INV對(duì)GBD的促進(jìn)力度排第2位，回歸系數(shù)為0.020 9；PNV、TZ對(duì)GBD的作用力度較小且接近，回歸系數(shù)分別是0.015 9與0.013 2，但PNV的T值僅為1.922 3；MD對(duì)GBD的影響效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因有：①東部城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)很快，比重不斷加大的第三產(chǎn)業(yè)對(duì)城市綠地的需求最強(qiáng)烈，且其所給予后者的發(fā)展空間最大，同時(shí)，與城市綠地建設(shè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)也大幅增加；②東部產(chǎn)業(yè)總值高，提升速度快，對(duì)綠地建設(shè)水平提高的支撐作用十分明顯；③研究時(shí)段內(nèi)，東部城市人口數(shù)量與建成區(qū)面積增長均過快，減緩了人均產(chǎn)值及地均產(chǎn)值的提升速度，導(dǎo)致其對(duì)綠地建設(shè)水平提高的作用效果減弱。
2.3.3 中部SC作用力度最大，PNV影響效果不顯著 從中部尺度看，SC對(duì)GBD的促進(jìn)力度最強(qiáng)，回歸系數(shù)為0.166 8；MD對(duì)GBD的促進(jìn)力度較弱于SC，回歸系數(shù)為0.034 9；TZ的回歸系數(shù)為0.017 4，與全國、東部、西部相比，其在中部的促進(jìn)力度更大；INV的促進(jìn)力度最弱，回歸系數(shù)為0.015 2；PNV的影響效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因主要有：①本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、升級(jí)處于不斷加快階段，與城市綠地建設(shè)水平間的聯(lián)系不斷加深；②本地區(qū)城市綠地建設(shè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，強(qiáng)有力的園林綠化投資使其建設(shè)水平能夠快速提升；③中部人口基數(shù)較大，導(dǎo)致人均產(chǎn)值增加對(duì)城市綠地建設(shè)水平的促進(jìn)作用相對(duì)較弱；④中部建成區(qū)面積擴(kuò)張速度相對(duì)較慢，地均產(chǎn)值的提升則相對(duì)較快，對(duì)城市綠地建設(shè)水平的促進(jìn)作用相比其他地區(qū)更為明顯。
2.3.4 西部MD作用力度最大，SC影響效果不顯著 從西部尺度看，MD對(duì)GBD的作用力度在各變量同幅度增加條件下最大，且在全國及各地區(qū)間相對(duì)最大，回歸系數(shù)為0.040 8，表示其每增加10%，GBD增長4.08%；PNV的促進(jìn)力度排第二位，回歸系數(shù)為0.027 6；INV與TZ的促進(jìn)作用較為接近，回歸系數(shù)分別為0.010 6與0.008 6；SC影響效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因有：①西部建成區(qū)面積相對(duì)較小，人口相對(duì)較少，兩者的擴(kuò)張速度均較慢，而隨著西部大開發(fā)等政策制度的落實(shí)與實(shí)施，經(jīng)濟(jì)總量快速增長，使西部地均產(chǎn)值與人均產(chǎn)值相對(duì)較快提升，成為促使城市綠地建設(shè)水平提高的重要因素；②西部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較落后，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重小，較難在短時(shí)間內(nèi)改變現(xiàn)狀。
2.4 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響時(shí)間尺度分析
本研究不僅基于空間尺度進(jìn)行分析，也從時(shí)間尺度考察了不同時(shí)間段中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響的差異及演變情況。對(duì)1996-2004年、2005-2010年、2011-2014年3個(gè)時(shí)間段分別進(jìn)行檢驗(yàn)，得到回歸結(jié)果（表4）。模型調(diào)整后R2均較高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量均在1%水平顯著，表明各模型整體擬合均較好，即在不同時(shí)間段內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平提高均具有很強(qiáng)的解釋力。
2.4.1 1996-2004年SC作用力度最強(qiáng)，MD與PNV影響效果不顯著 此時(shí)間段內(nèi)，在各變量同幅增加條件下，SC對(duì)GBD的作用力度最大，回歸系數(shù)為0.351 3，表示SC每提高10%，GBD增加35.13%；INV促進(jìn)力度較大，回歸系數(shù)為0.035 1；TZ促進(jìn)力度較小，回歸系數(shù)為0.008 4；MD與PNV的影響效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因主要有：①此階段的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)入到加速調(diào)整與升級(jí)時(shí)期，三產(chǎn)比重不斷提升，對(duì)城市綠地建設(shè)的需求不斷提升，且為其創(chuàng)造更多的發(fā)展空間；②城市產(chǎn)業(yè)總值快速增加，為城市綠地建設(shè)的多方面均提供了必要保障，在基本物質(zhì)層面支撐了其水平穩(wěn)步提高；③針對(duì)城市綠地建設(shè)的專項(xiàng)投資還相對(duì)較少，對(duì)其整體水平提升的促進(jìn)力度相對(duì)較弱；④在本階段內(nèi)，城市建成區(qū)規(guī)模與人口均處于快速增長階段，人均及地均產(chǎn)值的增速相對(duì)減緩，對(duì)城市綠地建設(shè)水平影響不顯著。
2.4.2 2005-2010年SC作用力度減弱，TZ作用力度增強(qiáng) 此時(shí)間段內(nèi)回歸模型的擬合度在3個(gè)模型中最高；SC回歸系數(shù)為0.218 8，對(duì)GBD的促進(jìn)作用與前一階段相比開始減弱，但作用力度仍最大；MD對(duì)GBD的作用效果變得顯著，作用力度排第二位；TZ的回歸系數(shù)為0.019 5，相比前一階段，其對(duì)GBD的促進(jìn)力度相對(duì)增強(qiáng)；INV與PNV的作用效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因主要有：①該階段城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯高于上一階段，其對(duì)城市綠地建設(shè)水平提高的促進(jìn)作用明顯增強(qiáng)；②促進(jìn)城市綠地建設(shè)水平提升的各方面因素增多，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)其的影響比重開始下降；③該階段城市綠地建設(shè)更加受到重視，由于相關(guān)政策、建設(shè)理念等影響，對(duì)城市綠地的投資力度不斷增強(qiáng)。
2.4.3 2011-2014年各變量作用力度減弱 此時(shí)間段內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大多變量對(duì)GBD的作用力度均減弱。SC的作用力度仍最大，回歸系數(shù)為0.167 7，但較前一階段已大幅減??；TZ作用力度較大，回歸系數(shù)是0.012 4，但也較前一階段有所減弱；INV的作用力度最小，回歸系數(shù)為0.004 9；PNV與MD的影響效果不顯著。造成上述現(xiàn)象的原因主要有：①中國整體經(jīng)濟(jì)增速較上一階段開始放緩，制約了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，尤其是在總產(chǎn)值、人均及地均產(chǎn)值增加方面對(duì)綠地建設(shè)的促進(jìn)作用；②在轉(zhuǎn)型時(shí)期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加側(cè)重于通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、固定資產(chǎn)投資等方面促進(jìn)城市綠地建設(shè)水平提升。
3 結(jié)論與討論
3.1 結(jié)論
1）中國城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展有力地促進(jìn)了城市綠地建設(shè)水平提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、總產(chǎn)值增加、人均產(chǎn)值增長、地均產(chǎn)值提升、固定資產(chǎn)投資加大均不同程度的為其提供了強(qiáng)大動(dòng)力。在相同幅度增加的條件下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)城市綠地建設(shè)水平提高的促進(jìn)力度最強(qiáng)。
2）從空間尺度看，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同地區(qū)城市綠地建設(shè)水平提高的促進(jìn)作用存在差異。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在東部和中部的促進(jìn)力度最大，而在西部的影響效果不顯著；經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值增加的促進(jìn)力度在東部排第二位，在中部與西部均排第三位；人均產(chǎn)值提高的促進(jìn)力度在西部排第二位，在東部排第三位，而在中部影響效果不顯著；地均產(chǎn)值增加的促進(jìn)力度在西部排第一，在中部排第二，而在東部影響效果不顯著；園林綠化固定資產(chǎn)投資的影響效果均顯著，但除中部外，在其他地區(qū)的作用力度均最小。
3）從時(shí)間尺度看，中國城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平的促進(jìn)力度呈現(xiàn)為先加強(qiáng)，后不斷減弱的趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)雖在不同階段均保持最強(qiáng)促進(jìn)作用，但隨時(shí)間推移，其作用力度不斷降低；經(jīng)濟(jì)總量增加的促進(jìn)強(qiáng)度在大多數(shù)時(shí)期處于第二位，且促進(jìn)力度也在逐步下降；園林綠化固定資產(chǎn)投資的促進(jìn)力度先大幅加強(qiáng)，后又小幅減弱；地均產(chǎn)值提高的促進(jìn)效果經(jīng)歷了由不顯著轉(zhuǎn)為顯著，后又變?yōu)椴伙@著的過程；人均產(chǎn)值增加在各階段的影響效果均不顯著。
3.2 討論
1）中國城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市綠地建設(shè)水平提高的促進(jìn)作用不斷減弱是客觀趨勢(shì)，需深刻認(rèn)識(shí)與積極利用兩者間的規(guī)律及作用機(jī)制，把握好現(xiàn)階段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與園林綠化固定資產(chǎn)投資加大為城市綠地建設(shè)帶來的良好契機(jī)，發(fā)揮好轉(zhuǎn)型時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展所能提供的促進(jìn)效力。
2）各地區(qū)需就各自經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀做出合理判斷與部署，為城市綠地建設(shè)水平提高探尋新的動(dòng)力源。東部應(yīng)在經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值快速增加、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)的同時(shí)，更加注重加快人均產(chǎn)值及地均產(chǎn)值的提高；中部應(yīng)更加重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值增長；西部應(yīng)大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與園林綠化固定資產(chǎn)投資，帶動(dòng)城市綠地建設(shè)水平快速提升。
3）促進(jìn)城市綠地建設(shè)水平提高的因素眾多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展僅為其中的一個(gè)重要方面。城市用地規(guī)模、城市人口數(shù)量、相關(guān)政策、建設(shè)理念、自然地理?xiàng)l件等均對(duì)城市綠地建設(shè)起到了推動(dòng)或抑制作用[4]。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用減弱時(shí)，可通過擴(kuò)張城市建設(shè)用地規(guī)模、制定相關(guān)政策措施等途徑，在更多方面合理且較快地促進(jìn)城市綠地建設(shè)水平提升。
參考文獻(xiàn)：
[1] 劉 偉.經(jīng)濟(jì)新常態(tài)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展新策略[J].中國特色社會(huì)主義研究，2015（2）：5-13.
[2] 中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部.中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒（2014年）[M].北京：中國計(jì)劃出版社，2015.
[3] 何菊蓮，張 軻，唐未兵.我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變進(jìn)程測(cè)評(píng)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2012（10）：17-26.
[4] 劉 頌，何 蓓.城市用地分類新標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)引下城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃的應(yīng)對(duì)[J].華中建筑，2015（12）：118-120.
[5] 劉志強(qiáng)，王俊帝.基于錫爾系數(shù)的中國城市綠地建設(shè)水平地區(qū)差異實(shí)證分析[J].中國園林，2015，31（3）：81-85.
[6] 吳 彤，倪紹祥.南京市城市綠地規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系分析[J].南京師大學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（2）：108-111.
[7] 劉 鵬，董廷旭，鄧小菲.綿陽城市綠地規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007（24）：7535-7536.
[8] 孟德友，李小建，陸玉麒，等.長江三角洲地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間格局演變[J].經(jīng)濟(jì)地理，2014（2）：50-57.
[9] 邢琳琳，劉志強(qiáng).我國城市建成區(qū)綠地率與人均公園綠地面積失調(diào)特征及差異[J].規(guī)劃師，2015，31（6）：108-113.
三、數(shù)據(jù)處理
1.數(shù)據(jù)整理
因?yàn)樵紨?shù)據(jù)是分散的，且未按規(guī)定排放，所以需要先將數(shù)據(jù)整理到SPSS中的數(shù)據(jù)視圖中。數(shù)據(jù)整理將分以下步進(jìn)行：（1）將所有數(shù)據(jù)依次載入到excel工作表中；（2）在變量視圖中定義變量，并依次用x1,x2,…,x8代替原始變量；（3）將excel中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)視圖中。
2.主成分分析過程
通過分析――降維――因子分析，依次將各個(gè)變量加入到變量中進(jìn)行主成分分析，篩選出特征值大于1的每個(gè)主成分，依次得到描述統(tǒng)計(jì)量，相關(guān)系數(shù)矩陣，公因子方差，解釋總方差，成分矩陣，成分得分系數(shù)矩陣以及成分得分協(xié)方差矩陣。
四、結(jié)果分析
1.變量及對(duì)應(yīng)內(nèi)容
x1:城鎮(zhèn)居民家庭平均每百戶家用汽車數(shù)量(輛)
x2:每萬人擁有公共交通車輛(標(biāo)臺(tái))
x3:城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭可支配收入(元)
x4:城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年現(xiàn)金消費(fèi)支出(元)
x5:地區(qū)生產(chǎn)指數(shù)(上年=100)
x6:省會(huì)城市廢氣中空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上天數(shù)占全年比重(%)
x7:省會(huì)城市廢氣中氮氧化物排放量(萬噸)
x8:各地區(qū)平均每起交通事故直接財(cái)產(chǎn)損失(元)
2.相關(guān)系數(shù)矩陣
在由主成分分析得到的相關(guān)系數(shù)矩陣中，我們可以得到以下結(jié)論：
（1）省會(huì)城市廢氣中氮氧化物排放量與各地區(qū)平均每起交通事故直接財(cái)產(chǎn)損失呈現(xiàn)完全的正相關(guān)（=1）；
（2）城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭可支配收入與城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年現(xiàn)金消費(fèi)支出相關(guān)性也較強(qiáng)，幾近完全正相關(guān)（0.95以上）；
（3）省會(huì)城市廢氣中空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上天數(shù)占全年比重與城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭可支配收入和城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年現(xiàn)金消費(fèi)支出兩種因素呈現(xiàn)的相關(guān)性都很低（0.05以下）；
（4）其余各變量間相關(guān)程度普遍偏低。
3.解釋總方差矩陣
在得到的解釋總方差矩陣中，總共得到3個(gè)主成分，對(duì)應(yīng)的特征值依次為3.742、1.734和1.361，依次的累計(jì)貢獻(xiàn)值為46.777%、68.456%和85.468%,已經(jīng)達(dá)到了總貢獻(xiàn)率在80%―85%以上的要求。
4.主成分載荷矩陣
計(jì)算得到的主成分載荷矩陣如表1所示。
表1 主成分載荷矩陣
從成分載荷矩陣中我們可以看到，在第一主成分中絕對(duì)系數(shù)相對(duì)較高的有兩項(xiàng)――城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭可支配收入（x3）和城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年現(xiàn)金消費(fèi)支出(x4）；在第二主成分中，絕對(duì)系數(shù)相對(duì)較高的也有兩個(gè)――省會(huì)城市廢氣中氮氧化物排放量（x7）和各地區(qū)平均每起交通事故直接財(cái)產(chǎn)損失（x8)；在第三主成分中，絕對(duì)系數(shù)相對(duì)較高的還是有兩個(gè)――省會(huì)城市廢氣中空氣質(zhì)量達(dá)到二級(jí)以上天數(shù)占全年比重（x6）和每萬人擁有公共交通車輛（x2）。
5.主成分分?jǐn)?shù)系數(shù)矩陣
計(jì)算得到的主成分分?jǐn)?shù)系數(shù)矩陣如表2所示。
表2 主成分分?jǐn)?shù)系數(shù)矩陣
（1）計(jì)算得到每個(gè)主成分[4]
令ai表示每個(gè)特征向量（列項(xiàng)）（i=1,2,3），X=(x1,x2,…,x8)隨機(jī)變量，F(xiàn)i表示第i個(gè)主成分，則Fi=Xai。
（2）計(jì)算得到每個(gè)觀測(cè)值在某主成分下的得分值輸出如表3所示，并加黑標(biāo)注出得分均為正數(shù)的幾個(gè)城市。
表3 各大城市主成分得分矩陣
可見，重慶、河北、內(nèi)蒙古、上海得分均為正，平均得分最高為上海。
6.結(jié)果分析
以上已經(jīng)得出了各個(gè)主成分及其構(gòu)成要素，附帶各因素在相應(yīng)主成分中所占的系數(shù)及比重，總結(jié)并得到以下結(jié)論：
（1）從第一個(gè)主成分的構(gòu)成情況我們可以看到，城鎮(zhèn)居民的收入與支出是影響最大的因素。作為決定城鎮(zhèn)交通狀況與空氣質(zhì)量的主導(dǎo)因素，城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)其他各項(xiàng)水平發(fā)展，進(jìn)而影響到人們的生活。人們的生活水平提高到一定程度，自然會(huì)有買車的想法，特別是在城鎮(zhèn)的一些繁華地帶。當(dāng)人們普遍都買了車，自然會(huì)在一定程度上造成交通擁堵，既而引發(fā)一系列不可避免的交通事故。而且，私家車的不斷增加，會(huì)使更多的汽車尾氣排入空氣中，引發(fā)一系列的空氣污染，嚴(yán)重的時(shí)候會(huì)使霧霾天氣大量增加。霧霾天更加難以避免交通事故，既而造成一定的財(cái)產(chǎn)損失。（2）由第二個(gè)主成分的構(gòu)成情況我們可以看到，空氣中氮氧化物的排放量雖然不是造成交通事故的直接原因，卻與交通事故存在著不可忽視的聯(lián)系。其實(shí)是顯而易見的，在許多城市,汽車尾氣早已成為大氣污染的首要污染源，大氣污染使能見度降低，會(huì)嚴(yán)重影響到行車安全。（3）由有第三個(gè)主成分的構(gòu)成情況我們可以看到，現(xiàn)如今不斷增加的城鎮(zhèn)公交運(yùn)營數(shù)也在一定程度上對(duì)空氣質(zhì)量造成了一定的影響，公交運(yùn)營數(shù)越多，空氣質(zhì)量越差。（4）從總體得分情況來看，上海是交通與空氣質(zhì)量相對(duì)較好的一個(gè)城市。
五、總結(jié)
綜上所述，就現(xiàn)今城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀來看，一味地發(fā)展經(jīng)濟(jì)早就已經(jīng)對(duì)城鎮(zhèn)空氣與交通狀況造成了相當(dāng)大的壓力。所以在今后的發(fā)展中，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然在首位，但應(yīng)當(dāng)多將發(fā)展經(jīng)濟(jì)與環(huán)境保護(hù)結(jié)合，真正做到城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)又好有快發(fā)展，以保證人民生活安定。為了城市的健康，更是為了人類的未來，人們應(yīng)該盡量不用或少用私家車出行，多坐地鐵，以保證綠色出行。
參考文獻(xiàn)：
[1]王保進(jìn).多變量分析――統(tǒng)計(jì)軟件與數(shù)據(jù)分析【M】，北京大學(xué)出版社，2007.8.
中圖分類號(hào)：F299.27；F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號(hào)：1004-4914（2016）10-072-03
一、未來山西省人口城鎮(zhèn)化水平預(yù)測(cè)
城鎮(zhèn)化水平的研究主要是對(duì)城市人口的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過對(duì)人口規(guī)模歷史資料的統(tǒng)計(jì)分析，找出其在時(shí)間維度上的變化規(guī)律，以得出城市人口規(guī)模變化的比較精確的數(shù)值，以及探索其變化的規(guī)律?；疑A(yù)測(cè)法是一種既含有已知信息又含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。其特點(diǎn)是所需信息量少，不僅能夠?qū)o序離散的原始序列轉(zhuǎn)化為有序序列，而且預(yù)測(cè)精度高，能夠保持原系統(tǒng)的特征，可較好地反映系統(tǒng)的實(shí)際情況。這里采用GM（1，1）模型對(duì)山西省未來五年的人口規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，得出山西省城鎮(zhèn)化發(fā)展的方針和對(duì)策。
1.GM（1，1）模型建立的基本過程。
2.山西省人口規(guī)模發(fā)展及其城鎮(zhèn)化分析。
（1）基于GM（1，1）模型的人口規(guī)模預(yù)測(cè)分析。采用近十年全國人口數(shù)據(jù)和山西省人口數(shù)據(jù)作為GM（1，1）模型的源數(shù)據(jù)，求得相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，對(duì)未來五年全國總?cè)丝谝约皩?duì)山西省的總?cè)丝谶M(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算未來五年相應(yīng)的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，并以預(yù)測(cè)精度等級(jí)來衡量預(yù)測(cè)結(jié)果。
（2）基于GM（1，1）模型的人口規(guī)模預(yù)測(cè)結(jié)果。
運(yùn)用GM（1，1）模型以及表2中山西省2006―2014年總?cè)丝跀?shù)對(duì)山西省總?cè)丝诘囊?guī)模進(jìn)行5年的預(yù)測(cè)。
得出預(yù)測(cè)模型：x（1）（t+1）=331351.816972e0.009869t-328058.106972，其預(yù)測(cè)結(jié)果如表3，其中P=1.0000，C=0.3688，預(yù)測(cè)精度等級(jí)為好，達(dá)到預(yù)測(cè)效果，所以運(yùn)用GM（1，1）模型對(duì)人口進(jìn)行預(yù)測(cè)有一定的可行性，具有一定的適用價(jià)值。
根據(jù)上述同樣的方法，對(duì)山西省城鎮(zhèn)人口進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)模型為：x（1）（t+1）=31234.755455e0.040106t-29980.195455，，P=1.0000，C=0.1425，預(yù)測(cè)精度等級(jí)為好，預(yù)測(cè)結(jié)果如表4所示。
根據(jù)表3、表4的數(shù)值，山西省未來城鎮(zhèn)化水平預(yù)測(cè)結(jié)果如表5：
根據(jù)表3、表4、表5可知，未來五年山西省的總?cè)丝跀?shù)、城鎮(zhèn)化水平都在持續(xù)增加，山西省2018年總?cè)丝跀?shù)達(dá)到3810萬人，城鎮(zhèn)化水平也相應(yīng)的提高到了60%以上，并且具有持續(xù)增長的趨勢(shì)。
根據(jù)2006―2015年我國總?cè)丝跀?shù)據(jù)對(duì)我國未來5年的總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出預(yù)測(cè)模型：x（1）（t+1）=24894603.092423e0.005182t-24766150.092423
P=1.0000，C=0.0344，預(yù)測(cè)精度等級(jí)為好，預(yù)測(cè)結(jié)果如表6所示。
同理得出我國未來5年城鎮(zhèn)人口數(shù)的預(yù)測(cè)模型：
x（1）（t+1）=1491208.072700e0.034595t-1440996.072700，P=1.0000，C=0.0344，預(yù)測(cè)精度等級(jí)為好，預(yù)測(cè)結(jié)果如表7所示。
根據(jù)表6、表7的數(shù)值，得出我國未來城鎮(zhèn)化水平的預(yù)測(cè)值，如表8所示。
（3）山西省未來城鎮(zhèn)化水平與我國未來城鎮(zhèn)化水平對(duì)比分析。
從表9中可以看出，無論山西省的城鎮(zhèn)化水平還是我國的城鎮(zhèn)化水平都有穩(wěn)步增長的趨勢(shì)，但山西省的城鎮(zhèn)化水平始終低于我國的城鎮(zhèn)化平均水平，但差距正逐年縮小，從2016年到2020年山西省的城鎮(zhèn)化年均增長率均保持在3%以上，而且超過了全國城鎮(zhèn)化的年均增長率，并保持穩(wěn)定的增長幅度，基于上述情況的分析，山西省在未來五年應(yīng)加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程，縮小與全國的差距，但同時(shí)也應(yīng)處理好加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程帶來的相關(guān)問題。
二、未來山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平預(yù)測(cè)
運(yùn)用前文分析得出的回歸模型，將未來山西省的人口城鎮(zhèn)化水平預(yù)測(cè)值代入回歸方程式（1）（2）（3）（4）（5）（6）中，預(yù)測(cè)未來山西省影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的各相關(guān)因素的值（表10）。
1.山西省經(jīng)濟(jì)規(guī)模預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果中分析得出未來5年山西省的地區(qū)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的態(tài)勢(shì)，2020年山西省地區(qū)生產(chǎn)總值突破4萬億元，是2016年地區(qū)生產(chǎn)總值的1.9倍，同比增長89.1%。對(duì)一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的預(yù)測(cè)也同樣呈現(xiàn)出增長趨勢(shì)，其中第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重明顯增加，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值所占比重穩(wěn)步保持穩(wěn)定增長，其中伴隨著二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)生產(chǎn)條件、技術(shù)的改良，同時(shí)也提高了第一產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值，未來5年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值也同樣穩(wěn)步增長（表10）。
2.山西省人均GDP預(yù)測(cè)。經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，勢(shì)必帶來人均GDP的增長，從對(duì)未來山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的預(yù)測(cè)結(jié)果中可以看出，未來5年山西省的人均GDP的增長幅度保持在15%左右。
人均GDP的顯著提高在很大程度上將推進(jìn)城鎮(zhèn)化的進(jìn)程，在此過程中則要不斷地對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，才能保持城鎮(zhèn)化進(jìn)程的穩(wěn)步發(fā)展（表10）。
3.山西省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化預(yù)測(cè)。
在城鎮(zhèn)化水平迅速提高的同時(shí)，也在不斷地改進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的運(yùn)行模式，對(duì)未來山西省5年的經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測(cè)結(jié)果中顯示，一二三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值都在逐年增加，但是占地區(qū)生產(chǎn)總值的份額，二三產(chǎn)業(yè)仍占居主導(dǎo)地位，呈現(xiàn)出“二三一”的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模式，對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分析，第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值提升速度較快，正逐年縮小與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間的差距，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模式也逐年趨近與“三二一”的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模式。
在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模式轉(zhuǎn)變的同時(shí)，帶來的是就業(yè)人員結(jié)構(gòu)模式的轉(zhuǎn)變，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重每年下降0.3個(gè)百分點(diǎn)，二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重每年上升0.4個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)模式的轉(zhuǎn)變加之就業(yè)結(jié)構(gòu)模式的轉(zhuǎn)變，在很大程度上對(duì)城鎮(zhèn)化的進(jìn)程帶來了壓力（表11）。
因此，在城鎮(zhèn)化迅速發(fā)展的過程中，政府要不斷引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模式的轉(zhuǎn)變，同時(shí)也要處理好新型就業(yè)結(jié)構(gòu)模式下的工作、住房等民生問題。
三、未來山西省人口城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的對(duì)策
結(jié)合對(duì)山西省未來城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的預(yù)測(cè)，摸清未來一段時(shí)間山西省城鎮(zhèn)化發(fā)展的真實(shí)水平和在全國范圍內(nèi)的相對(duì)位置，有效促進(jìn)山西省人口城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。
1.強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)支撐城鎮(zhèn)化發(fā)展的新格局。根據(jù)全省產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本方向，圍繞區(qū)域資源稟賦、環(huán)境承載能力、現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展趨勢(shì)，改造和提升現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)，淘汰落后產(chǎn)能，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)支撐，加快城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，形成產(chǎn)業(yè)支撐城鎮(zhèn)化發(fā)展的新格局。發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，積極推動(dòng)中心城市構(gòu)建具有山西省特色的高端制造產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)體系。結(jié)合山西科技創(chuàng)新城、太榆同城化建設(shè)、晉北現(xiàn)代煤化工基地建設(shè)、百里汾河經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)等重大布局，推動(dòng)小城市和小城鎮(zhèn)發(fā)展具有特色鮮明、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同共進(jìn)的產(chǎn)業(yè)體系。
2.加速產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移帶動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展的新面貌。借助全國產(chǎn)能結(jié)構(gòu)調(diào)整的機(jī)遇，積極承接?xùn)|部地區(qū)轉(zhuǎn)移而來的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)、資源密集型產(chǎn)業(yè)和加工制造業(yè)，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶動(dòng)山西省工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的發(fā)展。對(duì)于資源優(yōu)勢(shì)相對(duì)突出的城市，要借助本地豐富的優(yōu)勢(shì)資源，換取轉(zhuǎn)出地的資本和技術(shù)要素，同時(shí)適當(dāng)拓展產(chǎn)業(yè)鏈，積極探索資源產(chǎn)品的精細(xì)加工，實(shí)現(xiàn)與轉(zhuǎn)出地在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的合作共享。對(duì)于資源枯竭型地區(qū)，要積極克服資源發(fā)展瓶頸，適當(dāng)發(fā)展綠色高效的接續(xù)產(chǎn)業(yè)，著力探索出一條資源消耗低、環(huán)境污染少、經(jīng)濟(jì)效益高的循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展道路。
3.構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集聚助力城鎮(zhèn)化發(fā)展的新格局。推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)高起點(diǎn)、高標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，將基礎(chǔ)配套設(shè)施、標(biāo)準(zhǔn)化廠房、都市工業(yè)樓宇以及外部交通環(huán)境建設(shè)納入到城鎮(zhèn)發(fā)展規(guī)劃之中。通過工業(yè)化集聚水平的提升帶動(dòng)城鎮(zhèn)化水平提高，進(jìn)而推動(dòng)城鎮(zhèn)綜合承載能力、要素吸納能力、產(chǎn)業(yè)輻射帶動(dòng)能力的提升，最終形成產(chǎn)業(yè)聚集帶動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展的新格局。
參考文獻(xiàn)：
[1] 李玉冰，曹俐.山西省農(nóng)村城鎮(zhèn)化問題思考[J].山西高等學(xué)校社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2001（11）
[2] 劉思峰，黨耀國，方志耕等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2004
[3] 易德生，郭萍.灰色理論與方法――提要?題解?程序?應(yīng)用[M].北京：石油工業(yè)出版社，1992
[4] 崔晉生.關(guān)于山西城鎮(zhèn)化建設(shè)的若干思考[J].太原大學(xué)學(xué)報(bào)，2004（5）.
中圖分類號(hào)：F127.45 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.13677/65-1285/c.2016.04.09
歡迎按以下方式引用：丁廣偉.新疆城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)空耦合分析[J].克拉瑪依學(xué)刊，2016（4）60-68.
一、引言
城市化進(jìn)程是工業(yè)化發(fā)展、社會(huì)化組織和市場(chǎng)化管理的重要標(biāo)志。隨著市場(chǎng)化、全球化的不斷深入，作為現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展載體的城市化日益成為推動(dòng)國家或區(qū)域發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。[1]48-52新疆地處西北邊陲既有網(wǎng)絡(luò)上被評(píng)為：全國最富有的城市――克拉瑪依市，又有國家重點(diǎn)扶貧區(qū)域――南疆三地州，區(qū)域間城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異懸殊。2000年新疆城鎮(zhèn)化率僅為33.75%，2013年新疆城鎮(zhèn)化率達(dá)44.47%，新疆城鎮(zhèn)化正處于快速發(fā)展階段。然而，在新疆城市化進(jìn)程中卻產(chǎn)生高能耗、低效率、區(qū)域差異大等一系列問題，城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系問題逐漸成了研究熱點(diǎn)。
目前，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的研究主要集中于以下幾個(gè)方面：20世紀(jì)70年代，錢納里通過對(duì)世界各國的城市化水平和人均GDP進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈正相關(guān)。[2]24-26方創(chuàng)琳等（2011）利用Bootstrap―DEA方法測(cè)算我國城市化效率，認(rèn)為我國城市化效率存在地區(qū)差異，東部地區(qū)高于中西部地區(qū)。[3]1011-1022孫東琪等（2013）通過對(duì)長江三角洲城市群的研究，認(rèn)為城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市會(huì)首先擺脫城市化效率帶來的效用。[4]1061-1071劉雷等（2015）通過對(duì)山東省17個(gè)地級(jí)市的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)山東省的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系，目前山東省處于呈倒“U”型分布的左側(cè)發(fā)展階段。[5]75-82關(guān)于新疆城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究主要在以下幾方面：韓桂蘭、孫建光（2008）研究了新疆農(nóng)村人口城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。[6]128-130李廣舜（2008）通過對(duì)新疆城市化現(xiàn)狀研究，發(fā)現(xiàn)新疆城市化發(fā)展緩慢、南北疆區(qū)域差異大等問題，認(rèn)為應(yīng)該加快推進(jìn)新疆城鎮(zhèn)化。[7]18-22劉雅軒等（2014）利用DEA和Malmquist指數(shù)模型方法，對(duì)新疆15個(gè)地州的城市化效率及其變化情況進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，新疆城市化效率呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，整體的城市化仍舊依靠擴(kuò)張投入要素的粗放型增長方式。[8]42-50
總體而言，目前，關(guān)于城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的研究多以實(shí)證為主，研究范圍多集中在中、東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，對(duì)城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都相對(duì)較低的西部地區(qū)研究較少。新疆國土面積166萬平方千米，占全國的1/6，作為少數(shù)民族聚居區(qū)、“西部大開發(fā)”重點(diǎn)區(qū)、“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”核心區(qū)，新疆的城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地區(qū)的社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)具有重要影響。因此，本文運(yùn)用DEA模型分析了新疆15個(gè)地州市的城市化效率，運(yùn)用熵值法測(cè)算其經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平，并運(yùn)用耦合度模型研究二者的時(shí)空變化，以期為我國城市化效率的提高提供借鑒。
二、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源
（一）模型構(gòu)建
1.DEA模型：測(cè)算城市化效率
DEA（Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法）是一種線性規(guī)劃模型，DEA模型分為CCR（規(guī)模收益不變模型）與BCC（規(guī)模收益可變模型）兩種類型。CCR模型是由美國運(yùn)籌學(xué)家 Charnes、Cooper、Rhodes 以“相對(duì)效率”概念為基礎(chǔ)，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類型的決策單元進(jìn)行相對(duì)有效性或效益評(píng)價(jià)的一種系統(tǒng)分析方法。BCC模型是在CCR模型的基礎(chǔ)之上假設(shè)其規(guī)模收益可變得到的。[9]51-56
DEA模型假設(shè)有n個(gè)決策單元（DMU），每個(gè)地州市視為一個(gè)決策單元i=1，2，3，…，m；其中xi、yi、Q分別表示第i個(gè)地州市的投入、產(chǎn)出變量和相對(duì)效率值，根據(jù)CCR模型，該線性規(guī)劃為：
式（1）中MinQ為目標(biāo)函數(shù)；s.t.代表限制性條件；為各個(gè)地州市在某一指標(biāo)上的權(quán)重變量；和分別代表決策單元的原始投入和產(chǎn)出值。CCR模型是在假設(shè)決策單元為固定規(guī)模收益（CRS）的情況下得到的，利用CCR模型計(jì)算得到的Q為決策單元的綜合效率，包括技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分。
在CCR模型中加入的約束條件，即可得到BBC模型。
式（2）中Q表示決策單元的純技術(shù)效率（VRSTE），綜合效率可以分解為技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分，且綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。[9]51-56
2.熵值法：測(cè)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平
本文利用熵值法對(duì)新疆15個(gè)地州市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。熵值法是多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的一種重要方法，它根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)提供的信息量進(jìn)行客觀賦權(quán)，以減少主觀因素的影響，使結(jié)果更加精確。[10]387-398
3.耦合協(xié)調(diào)度模型：測(cè)算城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系
（1）耦合度模型。耦合是一個(gè)物理學(xué)概念，指的是兩個(gè)或兩個(gè)以上的系統(tǒng)或運(yùn)動(dòng)形式通過各種相互作用而彼此影響的現(xiàn)象，而耦合度是系統(tǒng)或要素相互影響的程度。本文把城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相互作用、彼此影響的程度定義為城市化效率―經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)度，并通過城市化效率指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建響應(yīng)模型，定量測(cè)算二者關(guān)系。[11]38-45具體計(jì)算公式為：
從空間范圍來看，新疆經(jīng)濟(jì)中心不斷向北疆集聚，地域差異日趨明顯。經(jīng)濟(jì)發(fā)展快的地區(qū)逐漸集中在自然條件好、資源豐富、交通沿線附近，如烏魯木齊市、克拉瑪依市、巴音郭楞蒙古自治州等地依靠其豐富的自然資源經(jīng)濟(jì)取得快速發(fā)展；而南疆三地州與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距日益擴(kuò)大。
（三）新疆城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合關(guān)系
根據(jù)前文運(yùn)用DEA模型測(cè)算的新疆城市化效率與熵值法測(cè)算的新疆經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平的結(jié)果，運(yùn)用公式（3）（4）測(cè)算新疆15地州市4個(gè)時(shí)間點(diǎn)的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度與耦合協(xié)調(diào)度。耦合度越大，說明城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間越協(xié)調(diào)；反之則不協(xié)調(diào)。
根據(jù)表2數(shù)據(jù)，利用Excel、ARCGIS10.2可繪制 1998、2003、2008、2013年新疆15地州市的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度（圖3）以及空間分布圖（圖4）。根據(jù)聚類原理以及新疆的實(shí)際情況，將新疆城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度劃分為4種類型（表3）：低度耦合，中度耦合，較高耦合，高度耦合。
從時(shí)間維度分析，新疆15地州市1998-2013年城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度呈現(xiàn)緩慢上升（1998-2003年）――迅速上升（2003-2008年）――緩慢下降（2008-2013年）的趨勢(shì)。新疆15地州市在1998、2003、2008、2013年4個(gè)年份年的耦合度整體平均值分別為0.5173、0.52550、0.58104、0.57432。在1998-2008年期間，新疆經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，首先，一系列的重大基礎(chǔ)設(shè)施密集建設(shè)，對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)帶動(dòng)效應(yīng)明顯，增加了當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)，城鎮(zhèn)化投入形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)了城市化效率的提高。另外，新疆在大力發(fā)展當(dāng)?shù)貎?yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，積極承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，工業(yè)化水平得到極大提高，工業(yè)對(duì)勞動(dòng)力需求持續(xù)增加。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，隨著現(xiàn)代機(jī)械設(shè)備的應(yīng)用，極大地降低了勞動(dòng)力需求，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移，純技術(shù)效率水平提高。新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展極大地影響當(dāng)?shù)爻鞘谢仕剑鞘谢仕降奶岣哂执龠M(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。由于石油化工產(chǎn)業(yè)占新疆產(chǎn)業(yè)比重較大，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)散效應(yīng)已達(dá)到相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市化效率的促進(jìn)作用下降。2009年新疆積極推進(jìn)兵團(tuán)城鎮(zhèn)化建設(shè)，截至2013年底，新疆建設(shè)兵團(tuán)城鎮(zhèn)化水平已達(dá)62%。新疆城鎮(zhèn)化受政府主導(dǎo)影響較大，且2009年受金融危機(jī)及一系列復(fù)雜社會(huì)因素的影響，新疆城鎮(zhèn)化效率受社會(huì)因素影響日益明顯。新疆15地州市城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)緩慢下降（1998-2008年）――急劇下降（2008-2013年）趨勢(shì)，地域差異明顯。1998、2003、2008、2013年的耦合協(xié)調(diào)度整體平均值分別為0.5062、0.5013、0.5019、0.4603，說明新疆城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平彼此促進(jìn)的質(zhì)量呈下降趨勢(shì)，并且日益明顯。
從空間維度分析：（1）烏魯木齊市最早出現(xiàn)城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度下降趨勢(shì)。造成這種現(xiàn)象的原因是：烏魯木齊作為新疆首府城市、亞歐大陸橋重要的城市節(jié)點(diǎn)，烏魯木齊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多依賴商貿(mào)物流、產(chǎn)業(yè)集聚等其他因素，城市化效率對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)的權(quán)重相對(duì)較小；另外，烏魯木齊1998年的城市化率已達(dá)到82.7%，其城市化水平已處于較高階段，很難再快速提高，所以烏魯木齊城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的耦合度水平較低且出現(xiàn)一定程度的下降。（2）克拉瑪依市、阿勒泰地區(qū)、塔城地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、吐魯番地區(qū)、哈密地區(qū)在此期間的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度出現(xiàn)不同程度下降。其原因是克拉瑪依市、博爾塔拉蒙古自治州等地區(qū)屬于資源密集型地區(qū)，資源性產(chǎn)業(yè)占其GDP比重較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展受資源開發(fā)的影響較大，受城市化影響較小，故這些地區(qū)城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度較低。（3）喀什地區(qū)、和田地區(qū)、石河子市、昌吉回族自治州、伊犁哈薩克自治州等地區(qū)城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度迅速提高?？κ病⒑吞锏貐^(qū)屬于國家扶貧重點(diǎn)開發(fā)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，城市化水平較低。近來受西部大開發(fā)、對(duì)口援疆等一系列優(yōu)惠政策影響，喀什、和田地區(qū)經(jīng)濟(jì)取得快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)極大地促進(jìn)了當(dāng)?shù)爻鞘谢剑鞘谢降奶岣哂譃楫?dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展提供了動(dòng)力，二者相互促進(jìn)。石河子市、昌吉回族自治州是“天山北坡經(jīng)濟(jì)帶”中心地區(qū)、亞歐大陸橋沿線城市，城市化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都處于迅速上升期，城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度不斷提高。昌吉回族自治州、伊犁哈薩克自治州、喀什地區(qū)、和田地區(qū)和石河子市在2013年的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度都處于較高水平，但是前4個(gè)地州與石河子市的耦合協(xié)調(diào)度差異懸殊。前者屬于城市化率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都處于較低階段的高度耦合，石河子市屬于城市化率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于較高階段的高度耦合。
四、結(jié)論、對(duì)策與討論
（一）結(jié)論
1.新疆15地州市城市化綜合效率總體呈先上升后下降的趨勢(shì)，達(dá)到DEA有效的地州數(shù)下降明顯。新疆城市化的擴(kuò)張主要靠增加投入，而技術(shù)效率未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，并且純技術(shù)效率不斷下降，最終導(dǎo)致綜合效率下降。從空間格局來看，北疆城市化效率明顯優(yōu)于東疆與南疆地區(qū)。
2.新疆整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)緩慢上升――急劇上升的趨勢(shì)。從空間格局來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域差異日益擴(kuò)大，北疆地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平優(yōu)于其他地區(qū)。
3.1998-2013年，新疆15地州市城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度呈現(xiàn)緩慢上升――急劇上升―緩慢下降的趨勢(shì)。從空間格局來看，（1）城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市會(huì)首先擺脫城市化效率帶來的促進(jìn)作用。（2）依靠礦產(chǎn)資源發(fā)展的地區(qū)其城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度相對(duì)較低。（3）在城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度相同時(shí)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，二者的耦合協(xié)調(diào)度不同。
（二）對(duì)策
1.增加新疆固定資產(chǎn)投資，協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異
新疆現(xiàn)階段有11個(gè)地州市的城市化處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，并且一些地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療教育條件等還比較薄弱，新疆應(yīng)充分利用“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”核心區(qū)地位，加大固定資產(chǎn)投入，尤其是在南疆地區(qū)，以協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。
2.加強(qiáng)教育發(fā)展
技術(shù)不僅是制約新疆城市化效率提高的重要因素，也是促進(jìn)新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力。新疆勞動(dòng)力豐富，但勞動(dòng)力素質(zhì)相對(duì)較低，應(yīng)加大新疆教育投入，加強(qiáng)技能培訓(xùn)，如普及中小學(xué)雙語教學(xué)、增加南疆地區(qū)高等學(xué)校數(shù)量等。
3.積極轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式
新疆生態(tài)環(huán)境脆弱，城市大多聚集在綠洲地區(qū)，在城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中應(yīng)積極轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，制定科學(xué)合理的城市與經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，積極建設(shè)生態(tài)城市。在自然資源豐富地域，如克拉瑪依市、巴音郭楞蒙古自治州等地，應(yīng)延長主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈，增加附加值，并在此基礎(chǔ)上積極發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。
4.大力維護(hù)邊疆及社會(huì)安全
近期世界恐怖勢(shì)力、宗教極端勢(shì)力猖獗，新疆與多個(gè)國家相鄰，易受恐怖勢(shì)力影響，應(yīng)大力維護(hù)新疆社會(huì)穩(wěn)定，為新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市化建設(shè)營造良好的社會(huì)環(huán)境。
（三）討論
1.新疆地處西域邊陲，多民族聚居，城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都處于上升期，研究其城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合關(guān)系對(duì)類似區(qū)域的發(fā)展有著重要借鑒意義。研究發(fā)現(xiàn)，新疆城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)緩慢上升――急劇上升――緩慢下降的趨勢(shì)，與東部發(fā)達(dá)地區(qū)明顯呈倒“U”型發(fā)展趨勢(shì)略有不同，新疆城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合度未來趨勢(shì)如何，還需進(jìn)一步研究。
2.新疆依靠礦產(chǎn)資源發(fā)展的地區(qū)城市化率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度不是很高，別的區(qū)域是否如此，還需進(jìn)一步研究。因此，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)資源型地區(qū)或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一地區(qū)的城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度的實(shí)證研究。
參考文獻(xiàn)：
[1]徐雪梅，王燕.城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長推動(dòng)作用的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].城市發(fā)展研究，2004（2）.
[2]錢納里，塞爾昆.發(fā)展的型式：1950-1970[M].李 新華等譯，北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，1988.
[3]方創(chuàng)琳，關(guān)興良.中國城市群投入產(chǎn)出效率的綜合測(cè)度與空間分異[J].地理學(xué)報(bào)，2011（8）.
[4]孫東琪等.長江三角洲城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合關(guān)系[J]地理科學(xué)進(jìn)展，2013（7）.
[5]劉雷，張華.山東省城市化效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)空耦合關(guān)系[J]經(jīng)濟(jì)地理，2015（8）.
[6]韓桂蘭，孫建光.新疆人口城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相互關(guān)系研究[J].全國商情（經(jīng)濟(jì)理論研究），2008（10）.
[7]李廣舜.對(duì)新疆城鎮(zhèn)化發(fā)展問題的思考[J].新疆大學(xué)學(xué)報(bào)，2008（5）.
[8]劉雅軒，肖逸，段祖亮.基于DEA的新疆城市化效率研究[J]新疆財(cái)經(jīng).2014（4）.
本文在我國各位學(xué)者研究社會(huì)保障尤其是住房保障的基礎(chǔ)上，借鑒住房保障測(cè)度模型，設(shè)計(jì)了公積金對(duì)我國城鎮(zhèn)居民的住房保障力度的測(cè)算模型，并探討公積金繳存水平與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的適應(yīng)性，力圖分析我國公積金制度的保障水平和地區(qū)差異。本文運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件Excel和Eviews5.0，采用公積金保障密度指標(biāo)、公積金保障深度指標(biāo)等對(duì)我國2003～2007年公積金與國民經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。其中，保障密度是衡量居民住房保障從公積金制度中實(shí)際受益程度的指標(biāo)，以公積金繳納數(shù)額比總?cè)丝诘慕Y(jié)果來表示。公積金對(duì)城鎮(zhèn)居民住房保障相對(duì)水平即保障的深度，以當(dāng)年的公積金繳存總額占當(dāng)年國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例來表示。公積金對(duì)城鎮(zhèn)居民住房保障的密度和深度都與人均GDP有關(guān)。由于人均GDP是反映一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，因此，可以構(gòu)造出公積金對(duì)城鎮(zhèn)居民住房保障密度或深度與人均GDP的函數(shù)，根據(jù)該國或地區(qū)的人均GDP來預(yù)測(cè)保障密度或深度。
一、實(shí)證分析
(一)各地區(qū)公積金人均繳存額和人均國民生產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)化值
首先，統(tǒng)計(jì)2003-2007年我國31個(gè)省、直轄市和自治區(qū)個(gè)人平均公積金繳存額。其次，計(jì)算公積金繳存率，即公積金繳存人數(shù)除以當(dāng)?shù)芈毠た側(cè)藬?shù)。再次，以各地區(qū)的個(gè)人平均公積金繳存額乘以公積金繳存率，除以全國平均值，可以得到2003-2007年各地區(qū)個(gè)人平均公積金繳存標(biāo)準(zhǔn)化值。
以同樣的方法計(jì)算各地區(qū)人均國民生產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)化值。首先，統(tǒng)計(jì)2003-2007年各地區(qū)人均國民生產(chǎn)總值。其次，以各地區(qū)的人均國民生產(chǎn)總值除以全國平均值，可以得到2003-2007年各地區(qū)個(gè)人平均公積金繳存標(biāo)準(zhǔn)化值。
(二)不同地區(qū)公積金保障深度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展適應(yīng)性分析
為考察不同地區(qū)公積金保障深度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展適應(yīng)性，可以將各地人均公積金繳納水平和反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均GDP結(jié)合起來，考察各地區(qū)的公積金住房保障水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的適應(yīng)性，同時(shí)，利用時(shí)間序列考察各地區(qū)公積金住房保障水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)變化特征，
首先，將2003年各地區(qū)的人均GDP進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即將各地區(qū)的人均GDP除以全國平均人均GDP，記為G(i)，然后將各地區(qū)的G作為橫軸，以同年的該地區(qū)公積金住房保障水平P(i)作為縱軸，繪在同一個(gè)散點(diǎn)圖中。在散點(diǎn)圖中。用一縱一橫兩條線把分布圖分成①、②、③、④四個(gè)區(qū)域。其中的橫線為Gfil=1，為全國人均GDP水平線。在這條線之上，表明該地區(qū)人均GDP水平比全國人均GDP水平高：相反，在這條線之下，表明該地區(qū)人均GDP水平比全國人均GDP水平低。縱線也為1，即對(duì)2003年各省、市、自治區(qū)公積金繳存水平做標(biāo)準(zhǔn)化處理，其平均值為1。右邊表示各地區(qū)公積金繳存水平低于全國平均水平，左邊表示各地區(qū)公積金繳存水平高于全國平均水平。根據(jù)這兩條線的含義。所分成的4個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)含義分別為：區(qū)域①屬于“經(jīng)濟(jì)實(shí)力差，高保障型”，表示該地區(qū)的人均GDP水平低于全國平均水平，同時(shí)公積金住房保障水平高于全國平均水平。區(qū)域②屬于“經(jīng)濟(jì)實(shí)力較好，高保障型”，表示該地區(qū)的人均GDP水平高于全國平均水平，公積金住房保障水平也高于全國平均水平。區(qū)域③屬于“經(jīng)濟(jì)實(shí)力差，低保障型”。表示該地區(qū)人均GDP水平低于全國平均水平。同時(shí)公積金住房保障水平也低于全國平均水平。區(qū)域④屬于“經(jīng)濟(jì)實(shí)力好，低保障型”，表示該地區(qū)人均GDP水平高于全國平均水平，但公積金住房保障水平卻低于全國平均水平。對(duì)2003年31個(gè)地區(qū)進(jìn)行區(qū)域判定，并以同樣方法對(duì)2004-2007年各地區(qū)進(jìn)行區(qū)域判定。
在房地產(chǎn)盲目助推大量高星級(jí)酒店誕生的情況下，“十二五”末已出現(xiàn)酒店布局不均、需求過剩、經(jīng)營業(yè)績下滑、部分酒店面臨拍賣或轉(zhuǎn)型，為此，及時(shí)科學(xué)指導(dǎo)城市酒店業(yè)的發(fā)展與城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展相協(xié)調(diào)，推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，防止過度發(fā)展或發(fā)展不足而損害城市區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為此，科學(xué)指導(dǎo)城市酒店的發(fā)展規(guī)模及其分布在“十三五”建設(shè)期間顯得尤其重要。
一、國內(nèi)外文獻(xiàn)及研究現(xiàn)狀
國外針對(duì)區(qū)域酒店與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性研究的不多，因世界前10酒店管理集團(tuán)中有7個(gè)在美國，為此重點(diǎn)關(guān)注了美國在該方面的研究。主要有：學(xué)者Smith分析美國從1990年到1998年這段時(shí)期，灑店業(yè)構(gòu)成比例、規(guī)模增長和收益變化，他的分析是很有意義的，能對(duì)投資者降低酒店投資的風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)者JanA Deroos的研究主要基于NOR指標(biāo)，即理論住房率，他研究分析這個(gè)指標(biāo)的重要意義，是實(shí)現(xiàn)對(duì)美國酒店業(yè)的供求情況進(jìn)行平衡。學(xué)者Jeong-Gil Choi根據(jù)美國近30年的酒店增長率情況以及對(duì)美國酒店業(yè)的未來發(fā)展周期和轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。強(qiáng)調(diào)通過城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展從多因素的角度對(duì)區(qū)域酒店業(yè)布局等進(jìn)行系統(tǒng)的研究。
國內(nèi)酒店管理方面的學(xué)者專家也在不斷完善相關(guān)的理論體系，瞿富強(qiáng)對(duì)酒店項(xiàng)目與區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)可行性研究進(jìn)行了比較與分析。馬智亮、鄧子瑜等提出了酒店業(yè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究集成化輔助系統(tǒng)的模型。葛良文結(jié)合以往宏觀行業(yè)調(diào)控研究成果，論述了酒店業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)建設(shè)中的框架及作用。王勇評(píng)述了酒店發(fā)展與地區(qū)建設(shè)的問題與對(duì)策，系統(tǒng)性地歸納了酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)相互促進(jìn)相互依賴的重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域。楊永堂研究了酒店規(guī)模發(fā)展與地區(qū)GDP與CPI數(shù)據(jù)的關(guān)系，從基準(zhǔn)收益率、現(xiàn)金流、影響因素等方面細(xì)致地作了財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)研究。
本文嘗試通過地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo)體系給出地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)，將地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與酒店業(yè)發(fā)展進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建兩者之間協(xié)調(diào)關(guān)系的模型，并運(yùn)用重慶市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。
二、城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的彼此影響動(dòng)因
（一）城市酒店業(yè)的發(fā)展是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要
酒店業(yè)的發(fā)展本身也是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分。由于城市資源和發(fā)展定位的區(qū)別，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)占比也就不同，如以旅游度假定位的三亞等，酒店的收入與利潤對(duì)城市GDP的影響占比較大，而以中心城市定位的重慶等酒店對(duì)城市GDP的影響占比目前在10%-15%之間，且呈上升態(tài)勢(shì)。主要影響體現(xiàn)在五個(gè)方面：一是酒店業(yè)的發(fā)展會(huì)為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來發(fā)展資金；二是高星級(jí)酒店能提升城市形象，創(chuàng)造良好的投資環(huán)境；三是增加城市國民生產(chǎn)總值和稅收；四是會(huì)帶動(dòng)相關(guān)行業(yè)的發(fā)展，如建筑業(yè)、商業(yè)、交通業(yè)等；五是酒店I是勞動(dòng)密集型行業(yè)，對(duì)就業(yè)的吸納能力強(qiáng)，酒店業(yè)的發(fā)展能在很大程度上創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，提升城市的就業(yè)率。
（二）城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)酒店業(yè)的發(fā)展
酒店業(yè)的發(fā)展依賴于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，且總是和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)。主要影響表現(xiàn)在三個(gè)方面：一是資本逐利的本性會(huì)吸引財(cái)團(tuán)在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好城市投資建造酒店；二是城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來商務(wù)和旅游人數(shù)增多、流動(dòng)加快，促使解決餐飲、住宿問題的酒店業(yè)出現(xiàn)巨大的市場(chǎng)發(fā)展空間；三是政府部門會(huì)創(chuàng)造良好的投資政策，特別是銀行資金的支持、稅收的支持及土地費(fèi)用的支持等；四是城市基礎(chǔ)設(shè)施配套、交通、通訊和市政設(shè)施等的提升改造，為酒店業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外環(huán)境；五是在城鎮(zhèn)化及房地產(chǎn)引領(lǐng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，近5年新建的高星級(jí)酒店約90%是以房地產(chǎn)集團(tuán)為背景的酒店。
三、關(guān)聯(lián)性及協(xié)調(diào)性分析
（一）酒店業(yè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)
鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取了國民生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)的投資額、第三產(chǎn)業(yè)的收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、進(jìn)出口總額、國內(nèi)游客人次和收入、國外游客人次和收入、人均可支配收入、外資利用額等9個(gè)與酒店業(yè)緊密相關(guān)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。選取酒店數(shù)量、客房數(shù)量、床位數(shù)量、酒店員工數(shù)量等4個(gè)指標(biāo)，及在地區(qū)的具有代表性的國有和私有酒店各一個(gè)，平均其總收入、總利潤、可售房價(jià)格、可售房利潤、客房收入、客房出租率等6個(gè)反映經(jīng)營質(zhì)量的發(fā)展指標(biāo)來衡量酒店業(yè)的發(fā)展水平。數(shù)據(jù)來自《重慶旅游統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《重慶國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》及重慶勁力、萬友康年大酒店。
表1 重慶市2000年---2015年主要經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)及酒店發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)
（二）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)測(cè)算
本文采用主分量分析方法來評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。步驟如下：首先，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)；然后，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主分量分析，得到特征值和方差貢獻(xiàn)率。將各主分量貢獻(xiàn)率占選取主分量的累積貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重，計(jì)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)計(jì)算公式為：
F=■wk*fk （1）
其中，F(xiàn)表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)，wk為權(quán)重，wk=λk/■λk*λk，λk為第k個(gè)主分量的貢獻(xiàn)率，fk為地區(qū)第k個(gè)主分量得分。運(yùn)用因子分析方法對(duì)11個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)做KMO和Bartlett檢驗(yàn)，運(yùn)算結(jié)果為KMO=0.62，大于0.5；Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為209.23，其相位的伴隨概率P值為0，小于顯著性水平值0.01，表明變量指標(biāo)之間存在復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系，樣本數(shù)據(jù)可做因子分析。對(duì)地區(qū)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)做主成分分析，根據(jù)特征值大于1的原則，入選2個(gè)主成分的特征值分別為5.065、1.255，累積方差貢獻(xiàn)率為80.45%，由此可以判斷這兩個(gè)主分量能夠很好地代表所有指標(biāo)的信息，能夠較好地反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。將地區(qū)在兩個(gè)主分量上相應(yīng)的得分和主分量的權(quán)重代入到公式（1）中，即得到城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)-0.42，酒店業(yè)發(fā)展指數(shù)0.25。
（三）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)分析
酒店業(yè)發(fā)展水平與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的皮爾松相關(guān)系數(shù)為0.875（顯著性水平在0.01的雙尾檢驗(yàn)），表明酒店業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度正相關(guān)，兩者之間相互促進(jìn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證酒店業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)酒店業(yè)發(fā)展水平的回歸模型。建立回歸模型：Y=a1+b1X+e1 （2）
經(jīng)計(jì)算，回歸系數(shù)b1=0.855，可決系數(shù)為0.756，回歸結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在的正相關(guān)關(guān)系。
（四）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)度y算
協(xié)調(diào)發(fā)展強(qiáng)調(diào)整體性、綜合性和內(nèi)在性，是多系統(tǒng)或要素在協(xié)調(diào)基礎(chǔ)上的綜合發(fā)展。由于系統(tǒng)處于動(dòng)態(tài)變化之中，系統(tǒng)內(nèi)部要素或系統(tǒng)之間的關(guān)系也在不斷調(diào)整，通過協(xié)調(diào)度來度量系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間協(xié)調(diào)狀況。設(shè)酒店業(yè)發(fā)展指數(shù)和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)分別為X 與Y，參考有關(guān)協(xié)調(diào)度研究的文獻(xiàn)，定義酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)系數(shù)公式為：
SXY=（X+Y）/■ （3）
式中，SXY代表酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)系數(shù)。協(xié)調(diào)系數(shù)SXY的大小與系統(tǒng)發(fā)展的協(xié)調(diào)性呈正相關(guān)，SXY越大，系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性越高，反之，則協(xié)調(diào)性越低；SXY的取值介于-1.322和1.322之間。為了清楚地反映兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，根據(jù)SXY值的變化采用均勻分布函數(shù)法將協(xié)調(diào)度分為六個(gè)等級(jí)：1≤SXY
四、結(jié)論及意見補(bǔ)充
（一）結(jié)論
本文對(duì)城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系以及兩者之間的協(xié)調(diào)度進(jìn)行了探討，結(jié)果表明：①酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間有著較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；②酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，受到地域資源差異及城市發(fā)展定位的影響；③酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還受宏觀政策的影響；④城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)酒店業(yè)的發(fā)展，酒店業(yè)的發(fā)展成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)志。
（二）建議
酒店業(yè)是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展這個(gè)大系統(tǒng)中的子系統(tǒng)，協(xié)調(diào)好酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系是酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的基礎(chǔ)。實(shí)證分析表明重慶地區(qū)酒店業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)度是輕度失調(diào)，為了使兩者更好地協(xié)調(diào)發(fā)展，本文提出如下建議：（1）城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互促進(jìn)是不對(duì)稱的，對(duì)當(dāng)前酒店產(chǎn)能過剩，建議政府部門控制指導(dǎo)酒店建設(shè)的合理布局和總體建設(shè)規(guī)模；②對(duì)目前酒店的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行全面調(diào)研，適當(dāng)采取減稅等政策支持酒店的良性經(jīng)營，調(diào)整兩者發(fā)展的失調(diào)。③城鎮(zhèn)化建設(shè)中，房地產(chǎn)企業(yè)為規(guī)避資產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)而利用政策投資建造酒店，政府部門應(yīng)逐步退出對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的政策引導(dǎo)，同時(shí)也有利于當(dāng)前對(duì)房地產(chǎn)的調(diào)控；④在酒店服務(wù)與管理人才方面，政府、酒店、學(xué)校要三方聯(lián)動(dòng)搭建平臺(tái)，解決城市酒店業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的人力資源問題；⑤建議行業(yè)協(xié)會(huì)加強(qiáng)對(duì)酒店之間無序競(jìng)爭(zhēng)的干預(yù)，規(guī)范市場(chǎng)價(jià)格，確保員工薪酬，確保服務(wù)品質(zhì)，與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成良性的互動(dòng)。
（三）不足
以上分析主要是建立在高星級(jí)酒店層面，今后還需對(duì)城市酒店業(yè)中的特色酒店、主題酒店、民宿酒店和經(jīng)濟(jì)型酒店等進(jìn)行主成因素的分析。
參考文獻(xiàn)：
[1]魏鋒，曹中.我國服務(wù)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的因果關(guān)系研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2007.
[2]生延超，鐘志平.旅游產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度研究―以湖南省為例[J].旅游學(xué)刊，2009.
[3]吳建楠等.基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2009.
[4]臧華.國際酒店集團(tuán)經(jīng)營策略比較研究[J].商業(yè)現(xiàn)代化，2010，（11）.
[5]曹晶.我國飯店業(yè)發(fā)展區(qū)域差異及對(duì)策探析[D].東北師范大學(xué)人文地理學(xué)，2010.
(二)消費(fèi)者行為消費(fèi)者效用函數(shù)由柯布道格拉斯效用函數(shù)表示，所有勞動(dòng)力的偏好是一致的，并消費(fèi)同質(zhì)產(chǎn)品。地區(qū)代表性消費(fèi)者效用函數(shù)如(1)式所示。如果為消費(fèi)者收入，是傳統(tǒng)部門產(chǎn)品價(jià)格，而是制造業(yè)部門低端產(chǎn)品的價(jià)格，是制造業(yè)部門高端產(chǎn)品的價(jià)格，則消費(fèi)者的預(yù)算約束為。
二、均衡分析
本文中的模型是在制造業(yè)部門使用服務(wù)部門產(chǎn)品的前提下展開的。當(dāng)使用服務(wù)部門的產(chǎn)品時(shí)，制造業(yè)部門之所以在某區(qū)域集聚，是因?yàn)榉?wù)產(chǎn)業(yè)聚集在該區(qū)域，然后吸引制造業(yè)部門區(qū)位選擇至此，而制造業(yè)部門集聚此地，又提供了大量的服務(wù)產(chǎn)品需求，因此又會(huì)吸引大量的服務(wù)業(yè)部門集聚，相互作用，不斷循環(huán)。命題2企業(yè)異質(zhì)性可以作為引起聚集的一種力量，更多的異質(zhì)性企業(yè)更可能導(dǎo)致完全聚集的產(chǎn)生并在一定條件下保持穩(wěn)定。相對(duì)于低效率服務(wù)企業(yè)而言，高效率服務(wù)企業(yè)由于自身單位投入系數(shù)較低而集聚在城市地區(qū)表現(xiàn)出的穩(wěn)定性更高。
三、指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明
(一)指標(biāo)選擇通常情況下，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模越大，所產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)就越明顯，也就越能吸引更多的企業(yè)集聚于此。因此，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模是衡量一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。本文將指標(biāo)體系共劃分為兩大類:一類是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，主要從經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模來描述;另一類是城市空間結(jié)構(gòu)演變過程中的影響因素指標(biāo)，是指影響城市空間結(jié)構(gòu)演變過程中的一些外部因素，主要包括腹地的綜合實(shí)力、貿(mào)易比率、人力資本水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平、信息基礎(chǔ)設(shè)施水平、制造業(yè)集聚度、服務(wù)業(yè)集聚度、物流業(yè)集聚度以及宏觀稅率水平等指標(biāo)。本文選取的研究對(duì)象是香港，香港以其優(yōu)越的自然條件、自由的市場(chǎng)制度、發(fā)達(dá)的金融和物流服務(wù)以及完善的法律制度，已經(jīng)成為全球公認(rèn)的國際化大都市。香港不但擁有完備的交通基礎(chǔ)設(shè)施以及信息基礎(chǔ)設(shè)施，還提供較為完善的如融資、保險(xiǎn)、經(jīng)紀(jì)、仲裁與法律服務(wù)等中高端服務(wù)業(yè)。此外，很多國際知名的企業(yè)和國際組織總部都選擇在香港經(jīng)營業(yè)務(wù)。因此，選擇香港作為新型城鎮(zhèn)化的代表來分析城市空間結(jié)構(gòu)演變的對(duì)象具有代表性。
(二)數(shù)據(jù)說明鑒于相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性和時(shí)間的連續(xù)性，本文采用2001年－2012年香港的季度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2001年12月至2012年12月的《香港統(tǒng)計(jì)月刊》。本文的計(jì)量分析主要使用以下變量，詳細(xì)劃分見表1所示的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和影響因素的指標(biāo)體系，計(jì)量軟件為Eviews6．0。
四、實(shí)證分析
(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)基于VAR模型要求系統(tǒng)中各變量的平穩(wěn)性要求，本文通過AugmentedDickey－Fuller檢驗(yàn)方法對(duì)時(shí)間序列ftop、gdp、hum、infor、jem、zem、tax、trade、traf、yem進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示這些時(shí)間序列均為一階差分平穩(wěn)過程，具體見表2所示。
(二)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)下面采用Johansen最大似然法來對(duì)以服務(wù)企業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量比重為代表的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和各演進(jìn)影響因素進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。如表3所示，根據(jù)LR、FPE、AIC和HQ準(zhǔn)則，確定VAR模型的最大滯后階數(shù)為3階，那么設(shè)定Johansen檢驗(yàn)的滯后期為2。選擇由ftop和gdp、infor、trade、traf、jem、yem構(gòu)成的列向量有確定線性趨勢(shì)且變量之間存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系，具體見表4。協(xié)整關(guān)系方程表明在長期均衡關(guān)系中，以服務(wù)企業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量比重為代表的城市發(fā)展水平與腹地綜合實(shí)力、信息基礎(chǔ)設(shè)施水平、貿(mào)易比率、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平、服務(wù)業(yè)集聚度和物流業(yè)集聚度之間存在穩(wěn)定關(guān)系。而人力資本水平和宏觀稅率水平對(duì) 服務(wù)企業(yè)機(jī)構(gòu)數(shù)量比重的影響不具有顯著性，此處暫不考慮這兩種因素的影響。具體而言，腹地綜合實(shí)力和貿(mào)易比率每增長1%分別會(huì)引起城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高1．09%和1．57%;而信息基礎(chǔ)設(shè)施水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施水平在長期內(nèi)對(duì)中心城市表現(xiàn)出負(fù)向作用，即兩個(gè)因素每增長1%會(huì)引起城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平降低1．14%和2．00%;同樣，企業(yè)異質(zhì)性對(duì)中心城市長期發(fā)展的貢獻(xiàn)也較大且均起到了負(fù)向作用，服務(wù)企業(yè)集聚度和物流企業(yè)集聚度的負(fù)向效應(yīng)系數(shù)分別為－1．45和－2．18。
(三)誤差修正模型的估計(jì)基于協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)可知，變量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ftop)與腹地綜合實(shí)力(gdp)、人力資本水平(hum)、信息基礎(chǔ)設(shè)施水平(infor)、貿(mào)易比率(trade)、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(traf)、服務(wù)業(yè)集聚度(jem)、物流業(yè)集聚度(yem)等因素之間存在長期均衡關(guān)系。因此，根據(jù)范曉莉(2012)［15］、郝壽義和范曉莉(2012)［16］的研究方法，在協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步建立中心城市的誤差修正模型，探尋各演進(jìn)影響因素與發(fā)展水平變量之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，如式(37)所示。其中，誤差修正項(xiàng)為，誤差修正系數(shù)為－0．04，說明了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平增長率的誤差修正項(xiàng)具有負(fù)向的修正機(jī)制，即發(fā)展水平增長率對(duì)長期均衡的偏離會(huì)對(duì)短期的發(fā)展水平增長率波動(dòng)產(chǎn)生一個(gè)負(fù)向影響，但調(diào)整速度稍慢，不具有顯著性。從ECM模型來看，短期內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平除了受自身增長率的影響外，還受到滯后一期的腹地綜合實(shí)力的正向影響和滯后二期的腹地綜合實(shí)力的負(fù)向影響。同時(shí)，滯后一期及二期的信息基礎(chǔ)設(shè)施水平和服務(wù)企業(yè)集聚度的增長率對(duì)于發(fā)展水平增長率具有負(fù)向作用。而滯后一期貿(mào)易比率的增長對(duì)發(fā)展水平增長率短期內(nèi)起到正向影響，短期正向效應(yīng)系數(shù)為0．01。而滯后二期的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的增長率對(duì)發(fā)展水平的增長影響也為正，短期效應(yīng)系數(shù)為0．04。此外，滯后一期的物流業(yè)集聚度的提高則對(duì)城市發(fā)展起到了正向效應(yīng)作用。
(四)脈沖響應(yīng)與方差分解1．脈沖響應(yīng)函數(shù)分析脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果顯示，對(duì)于來自于“城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平”自身的沖擊顯著為正，沖擊響應(yīng)在第一期為最大值并逐步下降，在第二期達(dá)到最小值后處于一種波動(dòng)的狀態(tài);對(duì)于來自于“腹地綜合實(shí)力”的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊響應(yīng)在前五期內(nèi)呈現(xiàn)倒U型的負(fù)向效應(yīng)，從第六期呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的正向影響;對(duì)于來自“信息基礎(chǔ)設(shè)施水平”的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊響應(yīng)顯著為正，從第一期至第五期均呈現(xiàn)穩(wěn)定上升的正向影響趨勢(shì);而對(duì)于來自于“貿(mào)易比率”的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊是顯著為正的，在前五期呈現(xiàn)倒U型的波動(dòng)狀態(tài)后呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向效應(yīng)影響;對(duì)于來自于“交通基礎(chǔ)設(shè)施水平”的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊響應(yīng)顯著為負(fù)，整體呈現(xiàn)先上升后下降的負(fù)向波動(dòng)狀態(tài)，且負(fù)向影響力度逐漸減弱;對(duì)于來自于“企業(yè)異質(zhì)性”影響因素的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊來說，在前二期內(nèi)服務(wù)企業(yè)集聚的貢獻(xiàn)為負(fù)，從第三期開始逐漸上升，直至第七期達(dá)到峰值，此后呈現(xiàn)平緩下降的正向影響趨勢(shì)。而來自于“物流企業(yè)集聚”貢獻(xiàn)在前三期內(nèi)影響力度較弱，從第四期開始呈現(xiàn)U字型的負(fù)向影響，從第十五期以后轉(zhuǎn)為穩(wěn)定上升的正向影響趨勢(shì)。綜上所述，在短期內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平除了受自身發(fā)展水平的較大影響外，服務(wù)業(yè)集聚度和物流業(yè)集聚度的提高對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平帶來較大的正向沖擊效應(yīng)。而信息基礎(chǔ)設(shè)施水平在短期內(nèi)對(duì)中心城市發(fā)展起到較強(qiáng)的促進(jìn)作用，但長期內(nèi)則表現(xiàn)為抑制作用。此外，貿(mào)易比率在短期內(nèi)對(duì)中心城市的影響較弱，但在長期中表現(xiàn)出較強(qiáng)的正向影響力度;與之類似，腹地綜合實(shí)力也主要在長期內(nèi)利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高。2．預(yù)測(cè)方差分解分析在VAR模型的基礎(chǔ)上對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)的預(yù)測(cè)均方誤差進(jìn)行分解。結(jié)果顯示，短期內(nèi)主要受到城市自身發(fā)展水平的影響，占比為81．36%，同時(shí)還受到服務(wù)業(yè)集聚度、貿(mào)易比率和交通基礎(chǔ)設(shè)施水平高低的影響，占比分別為2．77%。6．46%和8．11%。長期而言，腹地綜合實(shí)力、貿(mào)易比率、服務(wù)業(yè)集聚度是影響中心城市發(fā)展的最重要的因素，影響占比分別為7．39%、11．7%和9．97%，其中服務(wù)業(yè)集聚度的影響力度上升較快。此外，長期內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平仍發(fā)揮較大的影響作用，影響占比為9．7%，而信息基礎(chǔ)設(shè)施水平和物流業(yè)集聚度的影響力較弱，但也呈現(xiàn)逐步上升的趨勢(shì)。
