遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的比較研究——基于12個(gè)地級(jí)市截面數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

車麗娟，趙 勤

遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的比較研究——基于12個(gè)地級(jí)市截面數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

車麗娟1，趙 勤2

（1.黑龍江省社會(huì)科學(xué)院 經(jīng)濟(jì)研究所，黑龍江 哈爾濱 150000；2.黑龍江省社會(huì)科學(xué)院 農(nóng)村發(fā)展研究所，黑龍江 哈爾濱 150000）

為構(gòu)建遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型，評(píng)估其綜合競(jìng)爭(zhēng)力構(gòu)成的影響因素，查閱文獻(xiàn)，基于硬實(shí)力與軟實(shí)力兩個(gè)角度選取9個(gè)指標(biāo)，組成評(píng)價(jià)體系。本文運(yùn)用主成分分析法，依據(jù)得到的主成分對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行拆分，構(gòu)建多元回歸模型，以期在損失信息量最小的前提下，得到評(píng)價(jià)模型。由模型結(jié)果可知，遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力水平呈層級(jí)分布且自東向西呈下降趨勢(shì)。對(duì)此從國(guó)家政策導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、養(yǎng)老體系構(gòu)建等方面提出合理化建議。

城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力；主成分分析；多元回歸；遼寧省

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，考量和評(píng)估城市發(fā)展的指標(biāo)由單一的GDP決定論逐漸演化為將經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、質(zhì)量及發(fā)展?jié)摿Φ榷喾矫嬉蛩丶{入考核標(biāo)準(zhǔn)中的評(píng)價(jià)體系，即：城市硬實(shí)力和軟實(shí)力是衡量城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的兩個(gè)基本維度。如果把區(qū)域內(nèi)的各種物質(zhì)力量如基本資源 (土地面積、人口、自然資源) 、科技力量和軍事力量等視為該區(qū)域的硬實(shí)力，那么區(qū)域文化、公共服務(wù)、人口素質(zhì)和區(qū)域形象等非物質(zhì)力量則可稱為該區(qū)域的軟實(shí)力[1]。遼寧省在新世紀(jì)初期，其經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷10年快速發(fā)展[2], 2008年國(guó)際金融危機(jī)來(lái)襲, 中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨巨大挑戰(zhàn)時(shí), 遼寧經(jīng)濟(jì)仍取得了較大的成就。然而2010年開(kāi)始遼寧人口紅利逐步消失[3], 勞動(dòng)力供給增速明顯放緩, 勞動(dòng)力的短缺導(dǎo)致了資本報(bào)酬的遞減。進(jìn)入國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行壓力增加的“新常態(tài)”后, 遼寧省經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了“斷崖式下跌”, GDP甚至一度出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)[4]。在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)升級(jí)方面，遼寧省工業(yè)企業(yè)出現(xiàn)生產(chǎn)效率停滯不前，國(guó)企負(fù)擔(dān)過(guò)重等局面，多年側(cè)重于重工業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也使得遼寧省空氣質(zhì)量下降，惡化居民生活環(huán)境。在物質(zhì)發(fā)展和綜合平衡的雙重壓力下, 如何構(gòu)建合理指標(biāo)和模型，評(píng)價(jià)一個(gè)城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，為城市日后的發(fā)展方向提供借鑒呢？關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行過(guò)諸多討論：馬麗娜集合多元統(tǒng)計(jì)及因子分析對(duì)陜西省各地市進(jìn)行排名，評(píng)價(jià)體系涵蓋產(chǎn)值、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資及人口等指標(biāo)[5]。鄧平平基于資本、環(huán)境、勞動(dòng)力、資源投入四維度，通過(guò)全要素生產(chǎn)視角分析遼寧經(jīng)濟(jì)資源配置及變動(dòng)的狀況[6]。任宏等利用變異系數(shù)法，建立城市軟實(shí)力與硬實(shí)力協(xié)調(diào)發(fā)展度測(cè)度模型，從城市的協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)城市的綜合競(jìng)爭(zhēng)力[7]。關(guān)偉等運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型，對(duì)遼寧省城市競(jìng)爭(zhēng)力與創(chuàng)新力的協(xié)同關(guān)系作出評(píng)價(jià)，得出遼寧省城市創(chuàng)新能力與競(jìng)爭(zhēng)力水平的耦合度多以中、高程度為主，隨著時(shí)間穩(wěn)步提升；兩者耦合度在空間上呈現(xiàn)出了“中心-外圍”結(jié)構(gòu)，中心城市呈輻射帶動(dòng)作用[8]。

可見(jiàn)，對(duì)于城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的分析在傳統(tǒng)GDP相關(guān)指標(biāo)基礎(chǔ)上，兼顧文教、環(huán)境、社保等軟實(shí)力因素對(duì)評(píng)價(jià)體系展開(kāi)構(gòu)建。本文在前人的基礎(chǔ)上，基于城市軟實(shí)力與硬實(shí)力的協(xié)調(diào)發(fā)展選取指標(biāo)，并通過(guò)主成分分析法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，而后基于多元回歸的思想，在損失最少信息量的前提下，優(yōu)化遼寧省經(jīng)濟(jì)水平影響因素模型。

1 主成分分析模型理論

主成分分析模型依據(jù)數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則，綜合簡(jiǎn)化多變量截面數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高維變量空間的降維。本文主要研究遼寧省12個(gè)地級(jí)市城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)劣情況，依據(jù)主成分得分進(jìn)行排名。根據(jù)主成分分析理論，假設(shè)有個(gè)樣本，個(gè)指標(biāo)組成矩陣。

為消除量綱的影響，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)（X）=μ，(X)=σ，

根據(jù)變化后的矩陣X求出協(xié)方差矩陣和相關(guān)矩陣的特征值a，及其對(duì)應(yīng)的特征向量，

得到原指標(biāo)的線性組合F，通過(guò)計(jì)算累計(jì)貢獻(xiàn)率確定主成分，實(shí)現(xiàn)降維。

2 基于主成分分析對(duì)12個(gè)地級(jí)市綜合評(píng)價(jià)

2.1 數(shù)據(jù)選取及指標(biāo)確定

指標(biāo)體系的構(gòu)建綜合考慮選取數(shù)據(jù)的全面性、可得性及可操作性，盡可能將影響遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力的指標(biāo)保留，且可通過(guò)權(quán)威機(jī)構(gòu)公開(kāi)發(fā)表的數(shù)據(jù)搜索得到。

第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的GDP（億元）分別反映該地區(qū)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)能力和發(fā)展水平；人均GDP（元/人）綜合反映該地區(qū)人均財(cái)富及平均經(jīng)濟(jì)水平；進(jìn)出口金額（經(jīng)營(yíng)地）（億美元）反映該地區(qū)對(duì)外貿(mào)易的規(guī)模和對(duì)外開(kāi)放程度；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）表城鎮(zhèn)居民家庭日常生活的收入；公共財(cái)政收入即財(cái)政收入來(lái)源之一，與一城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景息息相關(guān)；城鎮(zhèn)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)反映一地區(qū)基本生活保障水平，尤其是養(yǎng)老體系的完善程度；固定資產(chǎn)投資完成額：農(nóng)、林、牧、漁業(yè)（億元）反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、結(jié)構(gòu)、發(fā)展速度和投資效果，指標(biāo)體系構(gòu)建如表1。

2.2 基于主成分分析法構(gòu)建指標(biāo)體系

通過(guò)SPSS軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)作KMO 和巴特利特檢驗(yàn)，KMO值接近1，表明變量具有較強(qiáng)的相關(guān)性，主成分分析通常要求原有變量KMO值超過(guò)0.6，見(jiàn)表2。

由主成分分析結(jié)果得到表3，可知前三個(gè)特征根的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為89.160 %，說(shuō)明前三個(gè)主成分提供了原始9 個(gè)指標(biāo)所能表達(dá)的足夠信息，同時(shí)損失的信息量較少，具有較高的代表性，故提取前3個(gè)主成分1，2，3對(duì)12個(gè)地級(jí)市的城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行分析。

表1 城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系

注：數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、wind數(shù)據(jù)庫(kù)

表2 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

表3 總方差解釋

可知：

根據(jù)表3并結(jié)合成分矩陣，可求得主成分分析結(jié)果，即：各指標(biāo)X在各主成分F中對(duì)應(yīng)的系數(shù)，見(jiàn)表4。

可知主成分1主要受公共財(cái)政收入和養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)影響，反映的是一個(gè)地區(qū)的福利保障水平對(duì)該城市競(jìng)爭(zhēng)力的影響；2主要由第一產(chǎn)業(yè)GDP和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入組成，反應(yīng)的是該城市低層次及一般消費(fèi)水平對(duì)城市競(jìng)爭(zhēng)力的影響；3主要由人均GDP、固定資產(chǎn)投資完成額和第三產(chǎn)業(yè)GDP組成，體現(xiàn)的是一城市基礎(chǔ)建設(shè)等文娛設(shè)施對(duì)該城市競(jìng)爭(zhēng)力的影響。

表4 主成分分析結(jié)果

2.3 構(gòu)建遼寧省經(jīng)濟(jì)水平影響因素模型

由上文可知，在信息量損失最小的情況下，原有指標(biāo)X構(gòu)成新的主成分F如表4所示，對(duì)此結(jié)果進(jìn)行拆分，將上述各成分中各指標(biāo)系數(shù)帶入式（1），求得各指標(biāo)X關(guān)于的系數(shù)值，如表5。

由分析結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能力對(duì)遼寧省經(jīng)濟(jì)的影響能力差異化凸顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)的正面影響更為顯著；同時(shí)，在傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)下，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)城市競(jìng)爭(zhēng)力的提高作用更為顯著；人均消費(fèi)水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平顯著為正，勞動(dòng)收入的提高，有利于提升消費(fèi)水平，為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)助力[9]；基本養(yǎng)老體系的構(gòu)建為居民未來(lái)生活提供保障，降低儲(chǔ)蓄率，刺激消費(fèi)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加平穩(wěn)。利用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多元回歸模型，即優(yōu)化后的主成分分析模型——遼寧省經(jīng)濟(jì)水平影響因素模型[10]。

表5 各指標(biāo)總系數(shù)

表6 12地級(jí)市城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力得分排名

由表6可知，遼寧省除沈陽(yáng)、大連兩個(gè)副省級(jí)城市外，其余地級(jí)市城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力綜合排名依次為鞍山、營(yíng)口、盤錦、錦州、丹東、撫順、本溪、遼陽(yáng)、朝陽(yáng)、葫蘆島、鐵嶺、阜新。結(jié)合各城市地理位置分布可發(fā)現(xiàn)，遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力水平呈現(xiàn)沿港帶狀分布，內(nèi)陸呈現(xiàn)東西各異的塊狀分布形態(tài)。鞍山、營(yíng)口、盤錦、錦州四市位于遼東灣東北部沿岸，受國(guó)家政策的扶持，遼東沿海經(jīng)濟(jì)帶的戰(zhàn)略布局及近年來(lái)遼東灣新區(qū)的構(gòu)建，發(fā)展創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，改善民生條件，以港帶市，打造宜居宜游城市群，其經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，綜合競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)在遼寧地級(jí)市中居于上游。丹東、撫順、本溪、遼陽(yáng)四市占據(jù)遼寧省中東部，其中丹東市雖為典型的輕工業(yè)城市，但由于其地處邊境，與朝鮮接壤，故對(duì)外經(jīng)濟(jì)往來(lái)是其綜合競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分，其對(duì)朝貿(mào)易總額占據(jù)我國(guó)對(duì)朝進(jìn)出口貿(mào)易總額的70%；撫順、本溪、遼陽(yáng)等重工業(yè)城市，一方面對(duì)一市重工企業(yè)依賴性強(qiáng)，如本鋼的工業(yè)資產(chǎn)、繳納的稅收占據(jù)該市半數(shù)以上，另一方面毗鄰沈陽(yáng)市，受省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)輻射的便利，交通方便，資源互補(bǔ)性強(qiáng)，但由于其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，雖近年增速喜人，但仍與前述四市存在差距；朝陽(yáng)、葫蘆島、鐵嶺、阜新位于西北部，地理位置偏僻，既無(wú)雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，也無(wú)規(guī)模性貿(mào)易往來(lái)，城市建設(shè)落后，人才流失嚴(yán)重，城市綜合競(jìng)爭(zhēng)力處于遼寧省末流且發(fā)展?jié)摿τ邢蕖?/p>

3 結(jié)論及政策建議

通過(guò)對(duì)主成分分析法拓用，基于前人文獻(xiàn)，兼顧硬實(shí)力與軟實(shí)力兩個(gè)角度選取指標(biāo)，并對(duì)主成分分析法的應(yīng)用進(jìn)行拓展，在損失信息量最小的前提下，獲取各指標(biāo)對(duì)遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力影響強(qiáng)弱的權(quán)重，得到遼寧省經(jīng)濟(jì)水平影響因素模型，結(jié)合實(shí)際情況對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析。分析可知，

遼寧省各地市綜合競(jìng)爭(zhēng)力水平呈現(xiàn)層級(jí)分布，發(fā)展不平衡。沿港經(jīng)濟(jì)圈城市由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚、毗鄰沈陽(yáng)、大連的經(jīng)濟(jì)輻射圈，同時(shí)借力于國(guó)家在該地區(qū)政策扶持與戰(zhàn)略布局的契機(jī)發(fā)展自我，其綜合競(jìng)爭(zhēng)力在遼寧省地級(jí)市中居首；中東部地級(jí)市則依托于原有工業(yè)基礎(chǔ)及優(yōu)越的地理位置，對(duì)外貿(mào)易往來(lái)密切，經(jīng)濟(jì)增速快，其綜合競(jìng)爭(zhēng)力發(fā)展?jié)摿薮?；西北部地?jí)市既遠(yuǎn)離沈陽(yáng)、大連的經(jīng)濟(jì)輻射圈，又沒(méi)有賴以依托的產(chǎn)業(yè)架構(gòu)，且人才流失現(xiàn)象嚴(yán)重，長(zhǎng)期為其余各市輸送勞動(dòng)力，消費(fèi)水平低下，經(jīng)濟(jì)缺乏活力，綜合競(jìng)爭(zhēng)力在遼寧省居于末流。

對(duì)此，本文從國(guó)家政策導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、養(yǎng)老體系構(gòu)建等方面提出合理化建議。對(duì)于遼寧省各地市的發(fā)展，提出如下建議：

（1）進(jìn)一步發(fā)揮沈陽(yáng)市、大連市的經(jīng)濟(jì)輻射作用，打造城市經(jīng)濟(jì)圈，為其提供人才、技術(shù)、資金支持；（2）提高對(duì)外開(kāi)放程度，順應(yīng)貿(mào)易國(guó)產(chǎn)品市場(chǎng)需求，提高生產(chǎn)效率，生產(chǎn)適銷對(duì)路的產(chǎn)品；（3）提高信息化水平，通過(guò)信息技術(shù)的更迭及國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+”的戰(zhàn)略布局，推動(dòng)信息化與工業(yè)化的結(jié)合，優(yōu)化傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)；（4）深化國(guó)有企業(yè)改革，對(duì)于需要改制的企業(yè)積極推進(jìn)清產(chǎn)核資等有關(guān)工作，同時(shí)探索企業(yè)改制的多樣化及過(guò)渡期的平穩(wěn)性；（5）將養(yǎng)老政策落于實(shí)處，合理運(yùn)用養(yǎng)老基金，養(yǎng)老體系的完善有助于吸引人才，提高居民幸福度，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展。

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Comparative Study of Comprehensive Competitiveness of Cities in Liaoning Province——Empirical Analysis Based on Sectional Data of 12 Prefecture Cities

CHE Li-juan1, ZHAO Qin2

( 1. Institute of Economics, Heilongjiang Provincial Academy of Social Sciences, Harbin, 150000, China;2.Institute of Rural Development, Heilongjiang Provincial Academy of Social Sciences, Harbin, 150000, China ）

In order to construct the evaluation model of comprehensive competitiveness of all cities in Liaoning Province and evaluate the influencing factors of their comprehensive competitiveness, 9 indicators were selected based on the two aspects of hard power and soft power to form the evaluation system. In this paper, the principal component analysis method is used to split each index according to the obtained principal component, and the multiple regression model is constructed, so as to obtain the evaluation model with the minimum loss of information. According to the results of the model, the comprehensive competitiveness level of all cities in Liaoning Province was distributed hierarchically and declined from east to west. In this regard, this paper puts forward reasonable suggestions from the aspects of national policy orientation, industrial structure upgrading and pension system construction.

urban comprehensive competitiveness; principal component analysis; multiple regression; Liaoning Province

F299

A

1674-3261(2020)01-0062-04

10.15916/j.issn1674-3261.2020.01.014

2019-01-20

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金（15BSH029）

車麗娟(1995-)，女，山東威海人，碩士生。

優(yōu)先出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1567.T.20191227.1036.014.html

責(zé)任編校：劉亞兵