城市经济发展水平精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇城市经济发展水平，期待它们能激发您的灵感。

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一、引言

经济社会的发展是建立在对自然资源的利用和改造的基础上，势必给自然生态系统中的物质与能量带来变化。良好的经济发展模式会考虑到人类活动对资源、环境和生态的影响，进而实现环境资源友好型发展，然而经济发展、环境友好和资源节约等多重目标并重的发展模式会对经济发展速度有所限制。因此，无论是发达国家，还是正在发展中的国家，都很大可能先经历“经济发展主导型”发展模式，再转变为“环境资源友好型”发展模式。改革开放以来，由于我国经济和社会的高速发展，引起了空气污染物的迅速积聚，造成了当前面临的空气质量问题。因此，我国目前正处于经济发展转型阶段，由以经济发展速度为主要或单一目标的“经济发展主导型”发展模式转向社会、环境与资源协调发展的“环境资源友好型”发展模式。近些年我国实施的“环境友好型社会”、“和谐社会”和“可持续发展观”等国家发展战略都体现了这一转变。然而，由于地理位置、自然资源、历史发展和开放水平等因素的不同，我国不同区域的城市发展水平存在较大差异。东部沿海以及内陆核心城市经济社会发展很成熟，而一些内陆非核心城市可能正处于起步发展过程中。单一从经济发展速度对城市进行评价不能充分反映出城市的总体水平，进而也会导致我国各城市的非健康发展。因此，从环境友好视角，对我国城市经济发展水平进行比较具有重要现实意义。

本文主要是用空气质量指标对城市环境进行测量，结合空气质量对我国典型城市的经济发展水平进行比较，识别出当前我国不同城市的发展模式，为各城市的良好健康发展提供一定依据。国内外学者越来越关注经济发展与空气质量问题。田志华等认为环境冲突具有显著的空间相关性，空气和水污染是引发环境冲突的主要原因。当前的环境治理并没有减少环境冲突的产生。由于城市环境污染具有显著的空间外溢性，治理污染时需要跨地域治理；池建宇等考虑我国城市内生因素的影响，采用库茨涅兹曲线研究了我国经济发展水平与空气质量的关系发现未来十年内我国省会城市和直辖市的空气质量改善程度会十分有限；李雪敏认为城市环境质量是构建品牌城市的必须因素，从自然地理环境、经济环境、人居社会环境、历史文化环境等六个方面构建了一个城市品牌资产评估体系；SánchezdelaCampa和delaRosa通过分析空气质量和经济发展之间的关系发现：对空气有害物质的极端控制对经济发展会产生明显影响，甚至会导致经济危机；Zilio和Recalde采用1970～2007年期间拉丁美洲和加勒比海地区21个国家的数据，分析了经济增长与能源消耗的关系。可以看出，当前越来越多的研究识别出了经济发展与空气质量之间的相互影响关系，为社会经济与环境资源的协调发展提供了良好支持。然而目前研究中对于空气质量提升绩效的关注还比较少，尤其是关于空气质量提升绩效测评方面的研究更少［9，10］。本文从环境友好视角，结合我国典型城市在2013～2014年的经济发展水平数据和空气质量测评指标数据，对经济发展水平与空气质量的相关关系进行分析，采用人均GDP和空气质量两个维度，识别不同城市的经济与环境协调发展模式，为各城市制定和实施与其相适应的环境友好发展战略提供一定参考。

二、研究数据

本文选取了31个省会及直辖市作为研究对象，对其经济发展水平和空气质量水平进行对比研究。衡量一个地区经济发展水平的经济指标有很多，而人均国内生产总值，即人均GDP是衡量经济发展水平的最重要的指标之一，因此本文采用人均GDP指标数据来表示各城市的经济发展水平。表1给出了2013～2014年我国31个省会及直辖市的人均GDP及其排名情况（数据来源：中华人民共和国国家统计局）。本文采用的空气质量测评指标是依据2012年我国环境保护部和国家质量监督检验检疫总局共同的《环境空气质量标准－GB3095－2012》［11］。表2给出了各监测指标的符号、含义、化学式和单位。其中除O3是8小时平均值外，其他指标浓度限值均为24小时平均值。由于本文研究中各城市多属于居住商业区，因此浓度限值应采用二级空气质量标准。空气质量指标浓度会受产业结构、地理环境、气象条件、季节等多种因素影响，为了进行空气质量提升绩效比较，需要对样本数据进行合理设置。从比较时段来看，日时间内平均浓度受气象条件影响较大，尤其是风速，而年平均浓度不能很好地区别各因素不同季节时的影响程度，因此，本文采取月平均指标浓度来进行比较。同时，由于不同城市的主要污染物不同，单一空气指标数据难以全面表达城市空气质量，因此，本文采用由表2中各分指标合成得到的空气质量总指数（AQI）来代表各城市空气质量。根据表2中的空气质量监测指标，我们调查了31个省会及直辖市2013年11月和2014年11月的空气质量监测指标数值，并根据《环境空气质量标准－GB3095－2012》计算得到了各城市的AQI指数，具体如表3所示（数据来源：中国环境监测总站和中华人民共和国环境保护部）。

三、结果与分析

（一）经济发展水平与空气质量相关分析首先为了明确经济发展水平和空气质量之间的相关性，我们在SPSS19．0软件中采用Pearson相关系数分别对2013年和2014年的人均GDP和AQI做了相关分析，结果如表4所示。为了去除量纲对结果的影响，本文采用的是人均GDP排序和AQI排序数据。从表4结果可以看出：2013年和2014年31个省会直辖市人均GDP排名与AQI排名的相关系数均是负值，说明人均GDP和空气质量具有一定的负相关性，即人均GDP较高的城市，其空气质量会相对较差。这一发现暗示了以经济为主导的发展模式很可能会带来一定的环境问题。

（二）经济发展水平变化对比图1给出了2014年31个省会直辖市人均GDP与2013年相比的变化情况。从图1可以看出：与2013年相比，2014年天津、北京和上海这三个大型城市的人均GDP出现缩减，尤其是天津减少的幅度最大；在人均GDP增加的城市中，武汉、南京、杭州、广州、贵阳和长沙等城市的增加幅度最大，而乌鲁木齐、哈尔滨、石家庄、太原和兰州等城市增加幅度较小。这一结果在一定程度上反映了经济发展的层次性规律和边际递减规律。在未来十几年的发展中，一些人均GDP偏低但又有较强发展潜力的城市，其人均GDP会有较大增加，例如西安、济南、成都等城市。

（三）空气质量变化对比图2给出了2013年11月与2014年11月31个省会直辖市空气质量的对比情况（数值越大说明质量越差）。从对比结果可以看出：与2013年11月相比，2014年11月除了乌鲁木齐，其他30个城市的空气质量都变得更差，尤其是哈尔滨、沈阳、郑州、济南、太原、天津和西安等城市空气质量变得相对更差；福州、贵阳、南昌、南宁、昆明、上海和海口空气质量具有相对减小幅度的变差。

（四）人均GDP水平与空气质量现状与提升幅度对比1．现状对比。图3给出了2014年31个省会直辖市人均GDP和空气质量排名对比情况，其中横纵坐标分别表示人均GDP排名和AQI排名。从图3中的对比结果，可以发现：（1）在31个省会直辖市城市中，广州、长沙、上海、南昌、乌鲁木齐和福州的人均GDP和空气质量排名相对都比较靠前，都处于前15名，尤其是广州和上海这两个城市的两个指标均在前10名以内。因此，这6个城市可以评价为“环境友好发展型城市”。（2）南京、杭州、武汉、呼和浩特、北京、天津、济南、郑州和沈阳的人均GDP处于前15名以内，但其空气质量都排在15名之外，因此，这几个城市可以评价为“经济主导发展型城市”。这些城市未来发展中需要注重空气质量的提升，尤其是沈阳、郑州和济南。（3）拉萨、昆明、贵阳、海口和南京的空气质量都排在前10名以内，但其人均GDP都排在20名以外，因此，这5个城市可以评价为“环境友好型城市”。这些城市未来发展中需要注重经济发展水平的提升，可以加大开发和利用这几个城市的旅游资源，带动整体经济的发展。（4）成都、合肥、兰州、重庆、西宁、长春、西安、银川、太原、哈尔滨和石家庄这11个城市的人均GDP排名都在15名之外，空气质量都在10名之外，因此，这些城市可以评价为“非环境友好发展型城市”。这些城市未来发展中面临经济提升和空气质量治理双重压力，尤其是哈尔滨和石家庄。2．提升幅度对比。在对各城市经济发展水平和空气质量现状进行对比之后，本文按照人均GDP变化和空气质量变化两个维度对31个省会直辖市进行对比，如表5和图4所示。其中为了保持两个指标的可比性，这里都采取提升幅度排名情况进行对比。从图4的对比结果可以发现：（1）与2013年相比，武汉、长沙、南京、合肥、成都和福州的人均GDP和空气质量提升幅度都在前15名以内。尤其是武汉、长沙和南京三个城市两个指标提升都在前10名，结合图3中的现状对比，可以预测这三个城市未来的人均GDP和空气质量的综合排名很可能会处于全国前列。（2）贵阳、杭州、南昌、拉萨、郑州、广州、沈阳和重庆的人均GDP提升幅度位于前15名，但其空气质量提升幅度位于15名之外，因此，这些城市具有较强的经济发展潜力。进一步，从图3可以发现，拉萨、贵阳和南昌当前的空气质量位于前10，因此这四个城市未来可能会较快地发展成为“环境友好发展型城市”。（3）济南、昆明、石家庄、南京、太原、西宁、上海和乌鲁木齐的空气质量提升幅度位于前15名，但其人均GDP提升幅度位于15名之外，因此这些城市未来的空气质量会得到较大的提升。进一步，从图3可以发现，济南和南京当前人均GDP排名位于前15名，因此这两个城市未来可能会相对较快地发展成为“环境友好发展型城市”。（4）其余城市中除了海口之外，呼和浩特、银川、兰州、哈尔滨、西安、北京和长春的人均GDP和空气质量提升幅度都落在15名之外，即这些城市的经济发展和空气质量提升幅度都比较慢，尤其是西安、哈尔滨、北京和长春。对照图3中这些城市的现状，可以看出这些城市近期很难发展成为“环境友好发展型城市”。

四、结论

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[关键词]成渝经济区；经济发展水平；对比分析

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.38.026

1 研究背景介绍

成渝经济区位于我国西部，是西部最发达和城市最集中的区域。成渝经济区占地面积约20万平方公里，占四川省和重庆市总面积的35.75%，全国总面积的2.7%，常住人口9960多万人，由35座城市组成，包括成都、重庆两个特大城市，16个中等城市和17个小城市。其GDP总量超过了川渝两地的90%。成渝经济区有西部唯一的直辖市和世界最大的水库，区位优势非常明显，是国家“十二五”规划重点建设的四个区域之一，面临着经济腾飞的大好机遇。2011年5月5日，国务院正式批复《成渝经济区区域规划》，明确了成渝经济区发展的近期目标和远期目标：到2015年，建成西部地区重要的经济中心；到2020年，成为中国综合实力最强的区域之一。[1]

经济发展水平是衡量区域发展状况与综合实力的首要指标与基本单元。对成渝经济区的城市经济发展水平进行比较分析，有助于城市正确认识自身的位置，认识竞争对手、合作伙伴的优劣势，并制定正确的竞争与区域合作战略，有助于成渝城市群内部各城市间实现合理有序的竞争、充分积极的合作，形成优化的成渝经济区总体布局与发展战略，对于提升城市综合实力和挖掘城市发展潜力具有重要的现实意义。[2]文章在对成渝经济区城市经济发展水平进行指标选取的基础上，构建评价城市经济发展水平的指标体系，运用因子分析与聚类分析的统计方法对成渝经济区内城市经济发展水平进行实证分析，以提升城市群整体竞争力和实现内部的协调发展。

2 研究方法选取与指标体系构建

2.1 研究对象与范围确定

根据《重庆市人民政府四川省人民政府关于推进川渝合作共建渝蓉经济区的协议》，成渝经济区是以成都和重庆为双经济中心，包括四川省内绵阳、德阳等在内的14个沿高速公路、铁路的城市和重庆1小时经济圈的23个区县[3]。基于此，本文城市经济发展水平的研究对象包括成都和重庆两个省会城市以及绵阳、广安、达州、泸州、南充、遂宁、资阳、内江、自贡、宜宾、德阳、眉山、乐山、雅安14个沿高速公路、快速铁路、黄金水道的地级市。

2.2 研究方法选取

为了更好地测量与分析成渝经济区城市经济发展水平，文章在构建评价指标体系的基础上，采取因子分析与聚类分析的基本方法，对成渝经济区城市的经济发展水平予以测度、评价，并有针对性地提出推进成渝经济区城市经济发展水平提升的对策建议。因子分析的基本思想是，对观测变量进行分类，将相关性较高、联系比较紧密的变量分在同一类中。不同类别变量之间的相关性较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。[4]聚类分析实质是一种建立分类的方法，它将一批样本数量或变量按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情动下进行自动分类。[5]

2.3 评价指标体系构建

为了更为有效地对成渝经济区的经济发展水平进行测度，文章对各类指标进行了分析筛选，最终选取人均GDP、固定资产投资总额、地方公共财政收入、全部单位就业人员平均工资、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重、第三产业产值比10个指标来构建评价指标体系。

2.4 数据来源与处理

为保证评价的准确性与科学性，本文的研究数据均来源于《四川统计年鉴2013》与《重庆统计年鉴2013》，研究成渝经济区2012年的城市经济发展状况。运用统计软件SPSS17.0对原始数据进行相关处理。

3 评价结果比较分析

3.1 成渝经济区城市经济发展水平影响因素的因子分析

对数据进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity），结果显示，KMO检验值为0.729，大于0.6；巴特利特球度检验值为212.185，其显著性水平为0.000，小于0.05，因而拒绝原假设，认为所选数据适宜作因子分析。

利用SPSS17.0统计软件对数据进行因子分析，根据公因子提取原则，提取特征值大于1的公因子，故对原始指标提取两个公因子（F1与F2），其特征值分别为6.965与1.419，从碎石图（见下图）也可以看出，前两个因子的特征值差异明显，从第三个因子开始，特征值差异很小。综合以上，提取前两个公因子。

因子分析碎石图

公因子提取后因子方差的均值均很高，且提取公因子的累计方差贡献率也达到83.839%，已涵盖大部分信息，能对成渝经济区城市的经济发展水平进行解释。

在确定公因子的个数后，由于现有数据经分析无法对因子进行较好解释，因而采取最大方差法进行旋转，得出旋转后的因子载荷矩阵如下（见下表）。

由上表可知，公因子F1在人均GDP、农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、非农人口比重、非农产值比、第三产业就业比重及第三产业产值比上的系数较大，可以看出，这类指标受市场经济自身发展情况的影响较大，为市场经济自生型指标，故命名为市场经济自生因子F1；公因子F2在固定资产投资总额、地方公共财政收入与全部单位就业人员平均工资上的系数较大，这类指标主要受政府宏观调控策略的影响，因而命名为政府宏观调控因子F2。

此外，对成渝经济区经济发展水平进行分析和综合评价，采用回归方法求出因子得分矩阵，得到2个公共因子的得分F1及F2，以贡献率为权数，构建综合评价函数：F=0.756F1+0.654F2。

从中可以看出，城市经济发展水平受到市场经济运行规律与国家宏观调控策略两方面因素的共同影响，因而促进经济发展要双管齐下，注重“看不见的手”与“看得见的手”的双重作用，既要尊重经济运行规律，又要重视政府的宏观调控。

3.2 成渝经济区城市经济发展水平的聚类分析

在因子分析对成渝经济区城市经济发展水平各指标进行分类与公因子提取的基础上，采用聚类分析对各城市的经济发展水平进行类别划分。

本文采取系统聚类法，以成渝经济区各城市在10个经济发展水平衡量指标上的测度数值作为聚类变量，选择欧氏距离对样本进行Q型聚类，运用SPSS17.0统计软件对所得结果进行统计分析，得到聚类分析谱系图。根据各因子综合得分与聚类谱系图，将成渝经济区城市的经济发展水平由强到弱划分为四种类型。

成渝经济区城市经济发展水平最强的有成都和重庆两大城市，其次是绵阳、广安、达州和资阳，较弱的是德阳、乐山、眉山、遂宁和泸州，最弱的是内江、自贡、南充、雅安和宜宾。从中可以得知，城市经济发展水平由内而外呈圈层式扩散分布，这与成渝经济区的人口集聚程度以及资源投入力度有关。

4 提升成渝经济区城市经济发展水平的对策建议[6]

4.1 强化政府统筹协调作用，实现合作共赢

成渝经济区作为一个双核心的城市群，统筹协调两个一级中心城市之间的关系显得尤为重要。现在两地携手走共同发展繁荣之路，就必须要求区域政府之间建立长期有效的对话协调机制，实现良好的互动。成渝经济区应在总结现有区域协调组织经验的基础上，进一步打破体制束缚和思想上的对立隔离，强化政府的行政约束力作用，强调两核心的合作而非竞争，积极促进以跨区域城市分工协作为基础的成渝地区经济一体化发展。

4.2 突出城市间优势互补，实现错位联动发展

成渝经济区要引领西部地区经济的发展，就必须充分认识区域内各城市的竞争优势，构建产业互补、分工协作的区域经济体系，实现错位联动发展，增强城市群合力。目前成渝两地产业布局趋同现象较为严重，既不利于资源的优化配置又会导致城市之间的不良竞争[7]。因此，要提升各城市的竞争力，就必须加快产业结构的调整，培育具备国际竞争力的产业群。

4.3 培育次级核心城市，实现城镇体系结构优化

一个经济区要搞活，需要完整、成熟的城镇结构体系，成渝经济区内缺乏实力较强的次级核心城市。因此，成渝经济区在发展好成都、重庆两个核心城市之外，还应该挑选出有潜力的城市作为次级核心城市，给予重点培育，如自贡、绵阳、德阳。这些次级核心城市可以在“配角经济”定位中，满足两大中心发展的需要，同时辐射带动周边中小城市以及乡镇的发展，最终建立起成渝都市连绵带[8]。成渝经济区应注重培育次级核心城市，积极发展各类城市，形成大中小城市协调发展、辐射带动能力强的城市规模结构体系。

参考文献：

[1]赵涛涛，张明举.成渝城市群城市综合竞争力比较分析[J].小城镇建设，2007（11）：38-41.

[2]向淑阳，王卓，罗文惠.成渝经济区城市综合竞争力评价与聚类分析[J].西南科技大学学报：哲学社会科学版，2011（4）：33-36.

[3]四川省人民政府网站.[DB/OL].（2016-05-08）.http：///.

[4]白斌飞.成渝经济区区域经济差异研究[J].统计与决策，2011（24）：114-116.

[5]吕姗，林爱文.武汉城市圈城市竞争力测度与评价[J].国土与自然资源研究，2010（1）：6-8.

[6]向淑阳，王卓，刘天晓.成渝经济区城市综合竞争力评价与聚类分析[J].重庆教育学院学报，2011（5）：95-98.

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关键词:副省级城市;经济发展;因子分析;聚类分析

中图分类号:F29　文献标志码:A　文章编号:1673-291X(2010)03-0130-02

1994年,副省级城市成立后,国内学者展开了副省级城市间的比较研究,周璐红、李亚妮、徐建益,选取副省级城市三大产业为研究因素,研究了相对资源承载力及其社会经济发展研究。武春光、于成学对中国副省级城市的知识生产效率进行了测算,并进行分析。陈志在2007年运用了线性加权函数等方法,研究了中国副省级城市综合竞争力比较分析。黄南、李程骅,运用了因子分析和聚类分析的方法,对副省级城市经济发展水平进行了比较分析,但是其数据为2007年的数据。

为了避免时间区间对分析造成的误差,准确反映15个副省级城市的经济发展水平变化情况,本文运用2001年、2004年和2008年统计数据,综合运用因子分析和聚类分析,得出15个城市经济发展的动态变化。

一、指标的选取和数据的采集

1.指标的选取。根据中国15个副省级城市的经济发展现状,综合国内外研究学者关于经济发展水平的指标选择∞,在遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则下。分别选取了六个经济指标:(1)x1=国内生产总值(亿元);(2)x2=人均GDP(元/人);(3)x3=固定资产投资占GDP比重(%);(4)X4=第三产业占GDP比重(%);(5)x5=财政收入占GDP比重(%);(6)x6=出口依存度(%)。这六个指标,分别从经济增长、结构优化、国际贸易等各个角度,全面反映了经济发展水平。

2.数据来源。本文数据部分是直接来自于各副省级城市统计年鉴,部分是根据数据计算得出。根据分析需要。选取了2001年、2004年和2008年三个年度15个副省级城市的横截面数据。

3.分析方法。本文应用SPSS软件,运用因子分析法将各年度的六个指标进行分析,收集2008年各副省级城市数据,根据计算,知其KMO达到0.68,接近0.7的水平,因此比较适合做因子分析。

一般来说,当综合因子的累积贡献率达到85%以上,表明公因子反映大部分信息,而彼此又不相关。经过方差最大化正交旋转后,第一主成分贡献率为56.766%,第二主成分为23.430%,第三主成分为10.433%,累积方差贡献率超过90%,因此可以将前三个公因子作为评价副省级城市经济发展水平的综合指标。由旋转后的因子载荷矩阵可知,公因子F1在GDP、投资比重和人均GDP上的载荷值分别为0,904、0、860和0.746,因此公因子F1可作为经济增长指标。公因子F2在财政收入和出口上载荷值分别为0.963和0.820,因此,公因子F2主要代表财政收入比重和出口依存度。公因子F3在第三产业产值比重上的载荷值为0.937,因此,F3作为第三产业发展指标。最终,根据得到的因子得分矩阵,得出三个公因子的计算函数:F1=0.499X1-0.41X2-0.227X3-0.348X4+0.13X5+0.269X6F2=-0,226X1+0,091X2+0,025X3+0,633X4+0.383X5+0.167X6F3=-0.114Xl+0.058X2+1.057X3+0.263X4-0.282X5-0.077X6

根据以上计算函数,最终可计算出副省级城市各自的因子得分,然后,计算出经济发展水平指数F=(F1×56.766%+F2×23.430%+F3×10.433%)/90.629%,经过标准化,并聚类分析后,可得到15个副省级城市的经济发展水平排序。同样,2000年和2004年的计算经济发展水平指数的方法与上述方法相同,最终,得到15个副省级城市三个年度的经济发展水平排序以及发展趋势如下表所示:

根据分析,可以得出最终副省级城市经济发展的聚类结果,共分为三类。第一类为深圳和广州;第二类为厦门、杭州、宁波、大连、南京、青岛和沈阳;第三类为济南、武汉、成都、长春、哈尔滨和西安。

二、15个副省级城市经济发展结论与建议

1.副省级城市经济发展结论分析。从上述分析以及分类可知,在副省级城市中,第一类为经济发展水平极发达地区;第二类为经济发展水平较发达地区;第三类为经济发展水平一般地区。

第一类地区为广州和深圳,这两个城市的经济发展水平在副省级城市中处于领先地位,并且比较稳定。这两个城市都位于珠三角经济圈,优越的地理位置和优惠的经济发展政策成为广州、深圳经济发展的推动因素。经济结构方面,两市的第三产业占GDP总量的比重在2008年都达到了50%以上,表明这两个城市经济结构已经由工业主导型变成服务主导型。其中深圳市出口总量已经连续十几年位居全国大中城市首位,可以说,出口是深圳市经济发展的重要推动力。尽管全球金融危机对两市尤其是深圳的冲击很大,但是随着经济的逐渐恢复,预计在“十一五”期间,深圳和广州将率先基本实现社会主义现代化。第二类地区包括厦门、杭州、宁波、大连、南京、青岛和沈阳,这些城市中,除了南京和沈阳,其他都是沿海城市。综合三年的经济发展指数来看,厦门、杭州、宁波、大连标准化后的指数均为正值,而南京、青岛和沈阳均为负值,表明南京、青岛和沈阳在第二类城市中的经济发展水平相对较弱。从2008年数据来看,第三产业比重只有宁波在50%以上,达到55%。而出口依存度方面,厦门、青岛和宁波等港口城市在10%以上,其余城市均在10%以下,从中可以看出几个城市的发展特点。第三类地区是副省级城市中经济发展水平一般的地区,包括济南、武汉、成都、长春、哈尔滨和西安。这六个城市有两个共同点:省会城市和内陆城市。首先,作为一省的省会,一般是作为政治中心建设,因此经济发展水平相对其他副省级城市较弱。其次,作为内陆城市,其出口依存度都在3%以下,明显低于其他副省级城市。

2.副省级城市经济发展建议。根据以上的分析结果,我们对副省级城市的经济发展提出以下建议:(1)各城市应该明确自己所处的类别,定位自己的发展方向,在巩固原有优势经济的基础上,积极发展自己的薄弱环节,做到全面、协调、可持续发展。(2)充分利用国家区域经济发展的政策作为导向,积极发展自身经济。比如青岛,要紧紧抓住近年来环渤海经济圈的建设,促进自身发展。还有西部城市,要抓住国家西部大开发的大背景,积极加快自身经济发展。(3)根据各城市发展实际,调整产业结构,促进第三产业的发展,国际和国内的实践都表明,越是发达国家和地区,第三产业比重越大。

副省级城市作为各自区域经济的额中心,是中国区域经济发展的领导力量,因此,副省级城市的经济发展水平直接决定其区域的经济发展水平,各副省级要积极发展自身经济,提高城市竞争力,发挥和提高区域性城市综合功能。

参考文献:

[1]周璐红,李亚妮,徐建益.副省级城市相对资源承裁力及其社会经济发展研究[J].特区经济,2009,(4).

[2]武春光,于成学,中国副省级城市知识生产效率及其影响因素分析[J].中国科技论坛,2008,(7).

[3]陈志,中国副省级城市综合竞争力评价与比较[J].商业研究,2007,(6).

[4]黄南,李程骅,副省级城市经济发展水平比较与实证分析[J].珠江经济,2008,(9)

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关键词：城镇化水平；区域经济；协调发展

城镇化是一场深刻的社会变革，其发展水平是一个国家经济发展进程的重要标志。随着我国经济的快速发展以及城镇化进程的加速推进，城镇化与区域经济之间的协调发展显得愈加重要。坚持区域经济的协调发展，加快推进城镇化，缩小城乡差距，实现社会经济持续健康发展已成为我国各级政府工作的重要着力点。河南省连续多年国民生产总值稳居全国前五，仅2015年上半年全省GDP为16736.55亿元，比2014年同期增长7.8%，增速高于全国平均水平0.8个百分点，然而河南省的城镇化水平却一直低于全国水平。以2014年为例，河南省全年国民生产总值以增速8.9%领先全国排名第五，但2014年城镇化率仅为45.2%，低于同期全国城镇化率54.77%水平的9.57个百分点，在全国31个省级行政区排名中仅高于甘肃云南贵州四省份排名，城镇化水平与区域经济发展不协调、城镇化水平滞后于经济发展水平已成为河南省持续健康发展的羁绊，也是未来河南省必须解决的重要问题。河南省区域经济发展与城镇化水平之间有何内在联系，对城镇化水平究竟有何具体的影响，到底该如何推进区域经济与城镇化协调发展是本文探讨的关键。在此基础上通过对河南省17个地级市的相关数据检验，对河南省城镇化与区域经济发展的实际情况进行实证研究，并探讨二者协调发展的关系。

一、城镇化与区域经济协调发展的理论基础

1、内涵

城镇化与区域经济协调发展是指在经济发展的不同阶段，城镇化与区域经济发展二者之间相互促进、和谐互动的关系。协调的本意为和谐融洽、友好互补，强调整体性、一致性、多系统或要素综合发展的过程。协调发展是系统内或系统间各要素通过长期磨合形成的各种良性互动关系，从而使得系统整体功能最优或效应最大化。区域经济协调归根到底是区域内各系统要素之间利益关系的相互和谐、融洽。城镇和区域经济是整个社会经济系统中的两个子系统，因此城镇化与区域经济发展之间也存在有协调发展的问题。区域内部各经济要素之间的协调以及各要素与城镇化体系的协调发展是保证城市经济繁荣、产业结构转型升级和城镇化质量提升的重要前提。

2、关系

城镇化与区域经济发展是一个包含了互促共进、互为因果关系的复杂动态过程。

（1）区域经济发展推动城镇化体系的形成和演变。城镇化水平的提升依赖于经济的发展，经济的发展带来区域内收入结构和消费结构的转变，收入、消费结构的变动引起了需求的变动和技术的革新，从而导致农业产值比重逐步下降，工业和服务业产值比重不断上升，使投入与产出开始由第一产业逐步向第二、三产业大规模的转移，产业结构的调整是工业化发展为城市的形成演变和城镇化的推进提供了充足的物资需求，资本和人口向城市的高度集聚、城市数量的增加和规模的扩大又促使城镇化水平稳步提升。区域经济的发展程度往往决定着城镇的规模大小和发展潜力，区域经济内部的各项分工也决定着城镇的基本经济活动和功能的形成与发挥，区域内的各项经济活动最终都要以城镇空间作为现实载体来得以运行。只有在区域社会经济的发展过程中，才能实现城镇的规模经济和集聚效应从而提升城镇化的水平和质量。

（2）城镇化促进区域经济发展。城镇化使人口和资本由原来的分散无序状态转变为集聚有序的状态，并能够通过内部结构调整优化，使原来粗放的资源密集型产业部门逐步向城市边缘地带转移，而技术密集型产业以及管理和控制职能开始向城市集中。一方面，城镇化引起的产业结构的合理配置以及产业区位的置换，为区域经济的发展注入新的资本、技术及劳动力资源，使区域经济持续稳定增长。另一方面，粗放型产业向城市边缘地带的转移又通过辐射带动作用促进新的经济活动中心的出现，使城市文化及生活方式向农村地区传播，为农村城镇化创造了发展空间，从而对整个区域经济区的全面发展产生深远影响。总之，城镇化与区域经济发展二者相辅相成，区域经济内部各要素从各方面影响着城镇化水平，城镇化水平的提高也促进区域经济的发展。

二、河南省城镇化水平与区域经济协调发展的实证分析

1、指标的选用和数据来源

明确了区域经济发展与城镇化的内在关系，接下来的问题是如何来确定区域经济发展对城镇化的具体影响。本文采用河南省17个地级市的数据作为整个区域发展的例证。根据对区域经济发展的基本特征和规律的理解，在遵循系统性、科学性、可获得性和可操作性等原则的基础上，结合河南省自身的特点，从实际情况出发，并借鉴大量已有的相关研究，从多个角度选取了反映河南省区域综合经济实力的7项具有较强代表性的指标进行定量分析，以展现河南省城镇化水平与区域经济发展的关系，解释当前区域经济发展对城镇化的具体影响。下面分析中所采用的反映区域经济协调发展水平的指标分别为X1人均地区生产总值、X2公共财政预算收入、X3人均工业增加值、X4第三产业占GDP的比重、X5城乡居民收入差距比、X6乡村非农产业人员就业比重、X7工业废气烟尘排放量。本研究会将上述7项反映河南省区域经济发展水平的指标和“Y城镇化率”这一显著体现城镇化水平的指标进行多元线性回归分析，建立城镇化率与各主要变量间的线性关系模型。

依据以上指标体系，以河南省17个地级市2014年底的各项相应指标数据为基础进行分析。数据资料来源于：2014―2015年《河南省统计年鉴》；2014年《中国城市统计年鉴》；2014年河南省各市国民经济和社会发展统计公报。数据计算整理如表1所示。

2、模型构建和参数计算

假定区域经济的各个影响因素与城镇化率Y的关系是线性的，则建立河南省城镇化水平与区域内经济发展水平的多元线性回归模型：

Y=？茁0+？茁1x1+？茁2x2+？茁3x3+？茁4x4+？茁5x5+？茁6x6+？茁7x7+？着

其中？茁0……？茁7为待定参数，？着为常数。

使用SPSS18.0进行线性多元回归分析，根据上面的数据，我们分别检查X1……X7这七个反映县域经济水平的指标与Y城镇化率的相关关系，检验结果见表2。样本的统计结果显示城镇化率Y与X1、X2、X3、X6均呈现显著正相关关系，与X4和X7呈正相关，但相关关系并不显著。Y与X5呈现显著的负相关关系。回归方程拟合优度检验见表3，判定系数R2=0.917，调整后的R2=0.853，复相关系数R=0.958，这说明模型的拟合度较好，模型中的相关变量能够解释城镇化率。回归模型表示如下：

Y=0.005X2+0.011X4-2.298X5+

0.312X6+（3.569E-5）X7+17.375

3、实证结果分析

（1）人均地区国民生产总值X1与工业增加值X3均与城镇化率Y呈显著正相关，但X1和X3并没有被写入回归方程中，这在一定程度上说明当前区域经济的发展对城镇化发展的拉动作用有限。主要有两个方面的原因：一是现阶段河南省经济特别是工业化的发展与城镇化发展并未实现有效结合、协调同步。河南省经济总量大，但人均水平低，整体经济实力较弱；工业化对城镇化的拉动作用有限，使城镇化水平严重滞后于经济发展水平。二是缺乏规模以上的大城市使得中心城市的增长极及辐射带动作用发挥受限，降低了对周边县域及农村地区经济的辐射带动作用。现阶段河南省18座中心城市中规模在100万人口以上的城市仅有5个，且从《中国中小城市绿皮书2015》公布的结果来看，河南省仅4县入围全国百强县榜单，而人口相似的山东有16县市入围。区域经济尤其是工业化的实力不足，减缓了河南省城镇化进程。

（2）第三产业对城镇化的带动作用没有发挥。通过第三产业的发展来加速推进城镇化，是一条大多数农村走向城镇化所必经的道路。相关性分析显示，河南省城镇化率与第三产业成正相关，但相关关系并不显著，第三产业占GDP的比重每增加1单位，会引起0.011个单位的城镇化率的增加，这在一定程度上说明当前河南省区域经济中第三产业对城镇化的带动力度并没有发挥出来，影响较弱。改革开放以来，河南省第三产业总体上呈现显著的上升态势，对推动国民经济的增长起到了积极的作用，但与第二产业相比，第三产业基础薄弱、发展较为缓慢，对经济增长尤其是对区域内城镇化水平提升的贡献率仍显不足。第三产业发展水平低、产业结构不合理不利于农村剩余劳动力的转移和就业结构的优化，也阻碍了河南省城镇化质量的提升。

（3）从回归方程可知，当其他变量都受到控制后，城乡收入差距比每增加1个百分点，城镇化率就会降低2.298个百分点。由此可见，城乡收入差距对城镇化起着显著的负向抑制作用。由于河南省人口基数大、农业生产效率低、现代工业基础薄弱且起步较晚等，城乡居民收入水平整体不高，全省城乡居民收入水平仍然在全国平均线以下。虽然近年来经济的增长使得人民生活水平得以显著改善和提升，但在人均收入较快增长的同时，城乡居民收入差距却在不断拉大，城乡二元经济结构的长期存在，不可避免地导致城乡经济发展的不平衡。农民收入基数低、城乡差异的经济政策以及区域经济发展不平衡使农村居民收入结构并没有发生根本性的改变，这在一定程度上阻碍了城乡间人口、资源的流动，抑制了城镇化速度的提升。

三、结论与对策

通过以上实证分析，可以发现区域内各项经济指标与城镇化有着密切的相关性，区域内代表经济发展水平的人均国民生产总值、人均工业增加值以及第三产业占GDP比重三项指标，并没有充分发挥其推动城镇化水平提升的潜力，而较大的城乡收入差距已成为河南省城镇化水平进程中的重大阻力。推动城镇化水平与区域经济各要素的协调发展，应成为未来河南省经济增长和城镇化进程中的一项迫切任务。

对此，本文建议从河南省实际出发因地制宜，加快工业化与城镇化的融合，实现区域经济与城镇化的协调发展。一是通过发展关联性主导产业，强化产业对省内各地级市经济的支撑，着力引导特色产业集聚，在各地级市原有工业基础上，进一步提高产业集中度和精深加工水平并加大产品科技含量提高产品附加值，同时注意工农业协调并举发展。二是要加快城镇第三产业的发展。促进市场发育，发挥其吸纳劳动就业、缩小城乡收入差距、调适产业结构和拓展城镇化发展空间的积极稳健作用，通过工业和第三产业的发展增强区域综合实力。三是在强化经济功能的同时，要致力于消除政策壁垒并加大对农村的财政支持和人力资源的培育力度，提升农村人口整体素质和就业能力，多予少取，从根本上为城乡收入差距的缩小、农村剩余劳动力向非农产业和城镇的有效转移创造条件，使农村劳动力真正融入城镇。

参考文献

[1] 徐春祥、韩召龙：新型城镇化与区域经济协调发展研究―以辽宁省为例[J].沈阳工业大学学报，2015（8）.

[2] 程开明：中国城市化与经济增长的协调度研究[J].商业经济与管理，2010（9）.

[3] 张英、周伟：黑龙江省城镇化与区域经济发展互动关系研究[J].哈尔滨商业大学学报，2008（3）.

[4] 黄庶冰：区域经济增长与城镇化协调发展的实证分析[J].商业时代，2014（20）.

[5] 李妍、薛俭：中国城镇化水平与经济增长区域差异性分析[J].城市问题，2015（1）.

[6] 林挺进、宣超等：中国新型城镇化发展报告[M].北京大学出版社，2015.

篇5

关键词:经济社会发展因子分析综合评价

一、引言

江苏

作为中国经济最发达的地区之一,城市社会经济发展已取得了很大的成就,但是,由于传统的生产力布局上的不同,以及在地域、资源、人文和政策上的差异,江苏又是一个典型的地区发展不平衡的省份,各

城市在经济社会发展水平存在着相大的差异。如何客观、准确地评价江苏各城市社会经济发展现况,分析各城市的差异以及造成差异的主要原因,为各城市能针对性地制订相应的政策和措施提供理论依据,

进而促进江苏各城市社会经济协调发展,具有重要的理论和实践意义。

二、城市经济社会发展水平的实证分析

1.评价指标体系的设计

对于评价指标体系的设计,既要考虑经济总量,更要考虑经济质量和经济效能,还要考虑指标的全面性、代表性和可操作性等原则。在借鉴了国内外相关评价理论和评价方法的基础上,本文选取了五大类26个指标构成的指标体系。具体如下:

(1)经济总量指标:总人口(X01)、土地总面积(X02)、总产值GDP(X03)、地方财政总收入(X04)、固定资产投资总额(X05)、第三产业总产值(X06)、第三产业占GDP比重(X07)。

(2)经济效能指标:人均GDP(X08)、单位GDP能耗(X09)、单位GDP电耗(X10)。

(3)人民生活水平指标:在岗职工平均工资(X11)、农村居民人均纯收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均储蓄余额(X14)、社会消费品零售总额(X15)、保费收入(X16)、财政支出中民生支出额(X17)。

(4)对外经济指标:实际外商直接投资额(X18)、进出口总额(X19)、进出口差额(X20)。

(5)基础设施指标:人均公路里程数(X21)、人均民用汽车拥有量(X22)、人均土地面积(X23)、人均卫生机构床位数(X24)、技术人员占从业人员的比重(X25)、中专以上学生人数(X26)。

2.数据样本和数据来源

本文选择了江苏省13个城市2007年相关指标数据,所有数据取自《江苏省统计年鉴2008》[1]和《2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报》[2]。

3.因子分析

因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题[3]的一种方法。新的综合指标称为主成分或公因子,这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息,并且彼此不相关。利用各主成分的因子得分计算出每个评价对象的综合得分,并以此作为综合评价的依据。

本文运用SPSS统计分析软件,从26个评价指标中选取了4个主成分,利用各主成分的因子得分计算出每个城市的综合得分,并以综合得分作为评价依据。计算结果如下:

(1)提取的主成分及主成分的特征根和贡献率

从表1可知,根据特征根的选取原则,选取前4个主成分作为新的综合评价指标,这4个主成分已反映了原始指标中93.371%的信息。

(2)正交旋转后的因子载荷矩阵

为了能更加明确地表示主成分与原始指标间的关系,经过对因子矩阵载荷矩阵7次方差最大正交旋转得到正交旋转后的因子载荷矩阵(K),选取因子载荷矩阵各个主成分与原始指标载荷系数较大的指标,构成各个主成分的因子。从表可以看出(限于篇幅这里略去该表):

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上有绝对值较大的载荷系数,表明第一因子是城市的综合经济实力和经济发展能力的反映。

第二因子(F2)在X07、X26上有绝对值较大的载荷系数,表明第二因子是城市的产业结构的反映。

第三因子(F3)在X01、X02、X25上有绝对值较大的载荷系数,表明第三因子是城市的总容量能力的反映。

第四因子(F4)在X09上有绝对值较大的载荷系数,表明第四因子是城市的的经济效率的反映。

(3)各城市的综合因子得分

对每个城市的4个主成分的因子得分,以对应主成分的贡献率为权数进行加权累加,计算得出每个城市的综合得分(Z),结果如表2所示。

4.综合因子得分的聚类分析

为了能客观地对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行分类,本文采用Q型聚类分析方法,以每个城市的综合得分为样本进行分类。利用SPSS软件分析得到下列分类结果:

第一类:苏州市。

第二类:无锡市、南京市、常州市、南通市。

第三类:扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市、宿迁市。

三、结果评价与分析

经过对综合得分进行散点图分析,发现除了苏州市的综合得分较高外,其余城市的综合得分基本呈直线状。结合综合得分和聚类分析的结果看,将江苏省13个城市按经济社会发展水平可分成三个等级:

第一级:水平最好的城市。只有苏州市1个城市。苏州市以1.3505的综合得分高居榜首,明显高于其它城市,单独成为一组,可称为“一枝独秀”。

苏州市在F1方面最为突出,列该因子的第1位,它在生产总值、地方财政总收入、固定资产投资总额、实际外商直接投资额、进出口总额和进出口差额等九项原始指标均列各市之首;它在F3方面也很突出,它

的总人口原始指标列第1位;但它在F4方面子得分偏低为-0.68350,低于平均分,原因是它的第三产业占GDP比重较低,列第10位。此外,苏州市在单位GDP能耗和人均公路里程数两项原始指标均列全省最后1位。

第二级:水平较好的城市。有无锡市、南京市、常州市和南通市,这四个城市的综合得分均在全省的平均之上。

无锡市在F1因子方面也很突出,列该因子的第2位,它在生产总值、人均GDP、在岗职工平均工资和居民人均储蓄余额等四项原始指标均列各市第二位,特别是它的人均卫生机构床位数指标列全省之首;

但它在F3因子方面得分偏低为-0.24495,低于平均分,原因是它的人均土地面积指标列全省末位。此外,它的土地总面积和单位GDP电耗两项原始指标均列全省最后3位。

南京市作为江苏省的省会城市,它在F2因子方面很突出,列该因子的第1位,它在第三产业占GDP比重和中专以上学生人数2项原始指标列全省首位。它的在岗职工平均工资、社会消费品零售总额、保费收入和中专以上学生人数等四项原始指标均列全省之首;但它在F4方面子得分偏低为-0.53436,列全省倒数第三位,原因是它的人均土地面积原始指标列全省最后第2位。

此外,它的单位GDP能耗和技术人员占从业人员的比重两项原始指标均列全省最后2位。

第三级:水平较弱的城市。有扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市,这八个城市的综合得分均在全省的平均之下。

盐城市尽管总体发展水平低于省平均水平,但它在它在F4因子方面却很突出,列该因子的第1位,它在土地总面积、单位GDP能耗、人均公路里程数和人均土地面积等四项原始指标列全省首位。但它的人均民用汽车拥有量指标列全省末位、在岗职工平均工资列全省倒数第二位。

宿迁市的综合得分列全省的末位,它在总产值GDP和地方财政总收入等十一项原始指标列全省末位。但它的单位GDP电耗指标列全省第一位。

四、政策建议

综上所述,根据江苏省各城市在经济社会发展上存在的问题,各城市之间存在的差异,特别是苏南、苏中和苏北三个地区间的差异更为明显的特点。各个城市应该根据自身薄弱环节,制定出符合本市特点的发展战略,进而制定出全省经济社会发展的一体化战略。

苏州市作为江苏省最发达的一个城市,在经济社会发展过程中,应大力发展第三产业,特别是现代服务业的比重,如大力发展物流业和服务外包业。此外,应加大科技投入,进行技术创新,降低对电力和能源的需求,提高GDP产出效率,实现又好又快的发展目标。

对于无锡市、南京市、常州市和南通市等四个城市,除加快经济发展、尽快提高经济实力。以南京为例,应充分利用省会城市的地理优势,充分利用其科技教育优势,培植以电子、生物工程、新材料、机电一体化为主导的产业结构。

对于扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市等七个城市,特别是地处苏北地区的徐淮盐连等城市,由于其经济社会发展基础比较薄弱,差距是全方位的,要实现全面赶超,首要的任务是加快基础设施建设、努力提高经济发展水平和经济实力。以连云港为例,作为新亚欧大陆桥的东桥头堡,是我国海洋开发的三大特殊区域之一,其风景秀美,气候宜人,具有丰富的旅游资源,为其充分发展旅游业提供了十分有利条件。连云港应充分利用优越的地理位置和旅游资源,在力发展海洋经济和旅游业,推动经济社会发展。

另外,省政府要加大省域内各城市的合作政策力度,把苏南地区的资金、技术优势与苏北地区的资源优势相结合,例如,正在建设中的“苏州宿迁工业园区”。总之,在继续保持苏南、苏中地区经济稳定增长的同时,加快苏北的开发,最终以科学的发展观推动全省各城市的共同发展。

参考文献:

[1]江苏省统计局,江苏省统计年鉴2008[M].北京.中国统计出版社.2008.10.

[2]江苏省统计局,2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报[EB/OL].江苏省统计局网.