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    基于因子分析和聚類分析的成渝雙城經(jīng)濟圈高質(zhì)量發(fā)展評價

    2022-01-04 03:38:54,何
    關(guān)鍵詞:雙城經(jīng)濟圈成渝

    康 超 ,何 佳

    (1.內(nèi)江師范學(xué)院 a.政治與公共管理學(xué)院,b.經(jīng)濟與管理學(xué)院,四川 內(nèi)江 641100;2.韓國牧園大學(xué) a.公共政策系,b.國際貿(mào)易系,大田 西區(qū) 35349)

    成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)是習(xí)近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的國家重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略[1]。2020 年 10 月 16 日 ,習(xí)近平總書記主持召開中央政治局會議審議《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》,為成渝地區(qū)形成優(yōu)勢互補、高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟布局,打造帶動全國高質(zhì)量發(fā)展的重要增長極和新的動力源描繪了宏偉藍圖。十九屆四中、五中全會,中共四川省委第十一屆七次、八次全會以及《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標(biāo)的建議》中提及成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)共有62 處。黨的十九大首次明確提出的高質(zhì)量發(fā)展,是在新形勢下對我國經(jīng)濟增長方式的科學(xué)判斷,報告中提出的“建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟體系”為新時代下高質(zhì)量發(fā)展指明了方向,同時也提出了一個極為重要的時代課題。因此,為綜合反映成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈各地區(qū)發(fā)展水平和質(zhì)量,對各地的高質(zhì)量發(fā)展水平給出排名和聚類,發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)各地發(fā)展差距,具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

    一、指標(biāo)構(gòu)建、數(shù)據(jù)來源與研究方法

    (一)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

    高質(zhì)量發(fā)展是新時代的新課題,也將是我國在一段時間乃至更長時期經(jīng)濟社會發(fā)展的主題。構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系,至少要考慮經(jīng)濟、社會、生態(tài)、民生、可持續(xù)發(fā)展等方面內(nèi)容。王薔等基于對縣域產(chǎn)業(yè)升級、要素激活、城鄉(xiāng)融合以及制度創(chuàng)新等方面,在考慮經(jīng)濟活力、發(fā)展?jié)摿?、城鄉(xiāng)合力以及生態(tài)實力等指標(biāo)基礎(chǔ)上,構(gòu)建了科學(xué)合理的縣域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平評價體系[2]。徐銀良等從五大發(fā)展理念出發(fā),構(gòu)建了包含經(jīng)濟、創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、共享和保障等共6 大層次25 個子層次的高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系,并對山東省各地高質(zhì)量發(fā)展水平進行了綜合評價[3]。黃敏等從人民中心出發(fā),構(gòu)建了包括收入、健康、教育、創(chuàng)新、綠色、民生等6 大維度在內(nèi)的高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系并對中國2017 年的數(shù)據(jù)進行了實證分析[4]。在綜合考慮構(gòu)建指標(biāo)體系的科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性以及可操作性等原則基礎(chǔ)上,以市(州、區(qū)、縣)為研究范圍,選取如表1 所示的成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈地區(qū)發(fā)展指標(biāo),以此評價各地高質(zhì)量發(fā)展水平。

    表1 成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

    (二)數(shù)據(jù)來源與處理

    文章研究數(shù)據(jù)主要根據(jù)各地2020 年統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報綜合整理而成。運用SPSS25.0 對數(shù)據(jù)進行處理和分析。

    (三)研究方法

    1.因子分析法

    因子分析最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出,是一種簡化、分析高維數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法,其基本原理是通過對數(shù)據(jù)進行降維,達到從變量群中提取公共因子的目的,從而實現(xiàn)用提取的少數(shù)幾個公共因子來表示復(fù)雜的指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因子分析過程中,還可以對初始因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn),使得因子和原始變量間的關(guān)系重新分配,讓提取的公共因子具有現(xiàn)實意義,讓實證研究的解釋更加科學(xué)合理[5-8]。

    2.聚類分析法

    聚類分析最早源于分類學(xué),又叫做“群分析”,主要基于“物以類聚”原理,將物理或抽象對象的集合分為多個相同類的過程,其本質(zhì)是一種重要的人類行為。此分析過程中,研究人員將數(shù)據(jù)分類到不同類,從而同一個類的對象相似,不同類相異。為保證比較客觀的進行分類,研究往往采用系統(tǒng)聚類法[5-8]。

    二、實證分析結(jié)果

    (一)因子分析

    1.原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

    高質(zhì)量發(fā)展綜合評價體系中,由于指標(biāo)之間的單位和數(shù)量級差較大,因此在進行數(shù)據(jù)處理前需要對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,通常有Min-Max 歸一化方法和Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化兩種方法。本研究中主要采用Z-score 方法對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,它是一個數(shù)與平均數(shù)的差再除以標(biāo)準(zhǔn)差的過程,公式如下:

    2.因子分析適宜性檢驗

    檢驗變量之間是否存在相關(guān),是進行因子分析的前提。因此,需要進行因子分析適宜性檢驗,常用的是Bartlett 球形檢驗和KMO 檢驗[9]。研究過程中,我們使用SPSS25.0 軟件對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的42 個地區(qū)的13 項指標(biāo)進行因子分析適宜性檢驗,即KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗。結(jié)果顯示:KMO 值為0.730,根據(jù)統(tǒng)計學(xué)家Kaiser 給出的KMO 度量標(biāo)準(zhǔn)可知,原始變量適合進行因子分析。Bartlett 球形檢驗得出的相伴概率為0.000,小于顯著性水平0.05,因此拒絕Bartlett球形檢驗的零假設(shè),認為變量間存在較強的相關(guān)性,適合做因子分析。

    表2 KMO 和巴特利特球形檢驗

    3.公因子的提取

    同樣,我們使用SPSS25.0 軟件對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進行因子分析,根據(jù)特征值大于1 的判斷標(biāo)準(zhǔn),我們可提取3 個公共因子,各公共因子的特征值、貢獻率和累計貢獻率如表3 所示。經(jīng)過最大方差旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻率分別為38.002%、23.723%和14.538%,累計方差貢獻率達76.263%,表明這3 個公因子已經(jīng)反映了全部13 項評價指標(biāo)的絕大部分信息,因此可以選取這3 個因子作為成渝雙城經(jīng)濟圈地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平的綜合評價指標(biāo)。

    表3 提取因子的特征值、貢獻率和累計貢獻率

    為了更加突出提取公因子的作用,將因子進行方差最大正交旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)后的公因子載荷矩陣如表4 所示。

    通過各因子旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣可以看出:具有較高載荷的因子變量分布在若干關(guān)鍵評價指標(biāo)上,說明它們之間有著明確的結(jié)構(gòu)關(guān)系。公因子所包含的指標(biāo)因子載荷若為正,表明該因子對公因子產(chǎn)生正向影響;因子載荷若為負,表明該因子對公因子產(chǎn)生負向影響。對比圖1、表4,我們可以直觀地解釋各指標(biāo)對3 個公因子的貢獻。第一公因子F1主要是由X1(人均GDP)、X2(經(jīng)濟密度)、X3(規(guī)模以上工業(yè)增加值增長率)、X4(第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重)、X6(固定資產(chǎn)投資增長率)、X7(人均金融機構(gòu)本外幣各項存款)、X12(城鄉(xiāng)人均社會消費品零售總額)7 個因子綜合作用的指標(biāo),主要反映該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展整體動力、經(jīng)濟發(fā)展整體效率、工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展活力、服務(wù)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、資本運行情況以及消費狀況;第二公因子F2主要由X8(人均可支配收入)、X10(常住人口城鎮(zhèn)化率)、X11(城鄉(xiāng)收入比)和X13(進出口總額增長情況),主要反映該地區(qū)消費實力、城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差距等方面情況;第三公因子F3主要由X5(一般公共預(yù)算收入占GDP 比重)和X9(人均可支配收入占人均GDP 比重)2 個因子作用的指標(biāo),主要反映該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展風(fēng)險水平或可控風(fēng)險水平。

    圖1 旋轉(zhuǎn)后各評價指標(biāo)在空間的分布

    表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)矩陣

    4.公因子得分及綜合發(fā)展水平的量化評價

    旋轉(zhuǎn)后各公因子得分系數(shù)如表5 所示,42 個地區(qū)各公因子的得分根據(jù)公式(2)進行計算;42個地區(qū)的綜合評價得分,根據(jù)3 個公因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻率及對應(yīng)的公因子得分計算,見公式(3)。結(jié)果如表5 所示。

    表5 旋轉(zhuǎn)后公因子得分系數(shù)矩陣

    從綜合因子F得分的情況可以看出:各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平存在較大差異,各因子及綜合因子得分和排序如表6 所示。

    表6 成渝雙城經(jīng)濟圈各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展因子得分及排序表

    從單個公共因子得分來看:渝中區(qū)、江北區(qū)、黔江區(qū)、九龍坡區(qū)、萬州區(qū)、渝北區(qū)、南岸區(qū)、資陽市、成都市和大渡口區(qū)10 個地區(qū)第一公因子(F1)得分較高,表明這10 個地區(qū)在經(jīng)濟與發(fā)展?jié)摿Ψ矫婢幱谇傲?。而合川區(qū)、梁平區(qū)、江津區(qū)、永川區(qū)、德陽市、大足區(qū)、長壽區(qū)、銅梁區(qū)、潼南區(qū)和榮昌區(qū)則得分較低,這些地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟的同時,還應(yīng)該注意發(fā)展?jié)摿Α=眳^(qū)、南岸區(qū)、成都市、九龍坡區(qū)、沙坪壩區(qū)、大渡口區(qū)、北碚區(qū)、巴南區(qū)、渝北區(qū)和永川區(qū)10 個地區(qū)第二公因子(F2)得分較高,表明這10 個地區(qū)在城鄉(xiāng)合力發(fā)展方面處于領(lǐng)先地位,而內(nèi)江市、豐都區(qū)、廣安市、萬州區(qū)、雅安市、忠縣、資陽市、達州市、黔江區(qū)和南充市10個地區(qū)則得分較低,這些地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟時,還應(yīng)該切實貫徹“五大發(fā)展”理念,落實“協(xié)調(diào)”“共享”,統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展,縮小城鄉(xiāng)差距。渝中區(qū)、榮昌區(qū)、長壽區(qū)、梁平區(qū)、涪陵區(qū)、墊江縣、潼南區(qū)、永川區(qū)、銅梁區(qū)和綦江區(qū)10 個地區(qū)在第三公因子(F3)得分較高,表明這10 個地區(qū)在人均經(jīng)濟活力和抗風(fēng)險能力方面處于領(lǐng)先地位,而北碚區(qū)、眉山市、萬州區(qū)、沙坪壩區(qū)、成都市、樂山市、南岸區(qū)、資陽市、大渡口區(qū)和黔江區(qū)10 個地區(qū)則得分較低,這10 個地區(qū)還應(yīng)在地區(qū)財政收入水平和總體經(jīng)濟發(fā)展、地區(qū)收入水平與總體經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)上下功夫。

    (二)基于聚類分析的各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平評價

    在上述因子分析的基礎(chǔ)上,利用因子分析產(chǎn)生的新變量(因子綜合得分F值)進行聚類分析,即采用以組間聯(lián)接聚類方法,平方歐氏距離為度量標(biāo)準(zhǔn),對42 個地區(qū)進行聚類(如圖2 所示),系統(tǒng)聚類結(jié)果如下:

    圖2 成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展聚類譜系圖

    第一類地區(qū)(1 個):渝中區(qū);

    第二類地區(qū)(8 個):江北區(qū)、巴南區(qū)、南岸區(qū)、九龍坡區(qū)、渝北區(qū)、成都市、沙坪壩區(qū)、大渡口區(qū);

    第三類地區(qū)(33 個):其他地區(qū)。

    三、結(jié)論與建議

    本文通過因子分析和聚類分析發(fā)現(xiàn),綜合高質(zhì)量發(fā)展水平較好的地區(qū)不多,絕大多數(shù)地區(qū)的綜合發(fā)展水平偏低?,F(xiàn)就如何提高成渝雙城經(jīng)濟圈各地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展水平提出幾點建議。

    (1)因地制宜,發(fā)揮優(yōu)勢,實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。從聚類分析結(jié)果來看,一類地區(qū)僅有重慶市渝中區(qū),二類地區(qū)也僅有8 個,其他均為三類地區(qū);而且,經(jīng)濟圈內(nèi)四川省只有成都市進入二類地區(qū)。經(jīng)濟圈內(nèi)各地應(yīng)齊頭并進,綜合發(fā)展水平較好的地區(qū)要利用發(fā)展優(yōu)勢反哺發(fā)展劣勢和短板,各地區(qū)之間還應(yīng)進行優(yōu)勢互補,實現(xiàn)共同發(fā)展。

    (2)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化,結(jié)構(gòu)升級,尤其是第三類地區(qū)想要改變自身發(fā)展滯后的現(xiàn)狀,就要大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),進一步優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);要加大固定資產(chǎn)投資力度,促進國際國內(nèi)雙循環(huán)構(gòu)建;同時,要進一步控制地區(qū)發(fā)展風(fēng)險。

    (3)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈各地區(qū)要加大招商引資力度,大力扶持發(fā)展相對落后的地區(qū),充分挖掘其自身地理、人文、環(huán)境等有利因素以實現(xiàn)全面發(fā)展。

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