城市经济发展水平精选(十四篇)

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14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.

篇6

关键词 长江三角洲地区;循环经济;因子分析;聚类分析

中图分类号 F062.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2010)09-0007-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2010.09.002

上海市、江苏9个省辖市、浙江6个省辖市在内的长江三角洲地区,是我国经济发展 速度最快、经济总量规模最大的地区,是海外资本进入中国市场的首选落脚点与全球先进制造业基地。2008年度统计数据分析表明,长三角地区以占全国1%的土地承载了全国5.8%的人口、创造全国18.7%的国内生产总值。2008年浙江、江苏和上海二省一市的GDP达到56 387亿元,约占全国GDP总量的22.6%;综合能源消费为44 900万吨标煤/万元,约占全国能源消费总量的16.9%。保持长三角地区的经济增长与人口、资源环境的可持续发展,对中国经济的健康发展有重要意义。2008年8月6日,国务院审议并原则通过了《进一步推进长江三角洲地区改革开放和经济社会发展的指导意见》,提出了长三角地区“科学发展、和谐发展、率先发展、一体化 发展”的要求,实现经济、社会、环境与能源和谐发展是长三角区域的战略之一。研究长三角洲地区循环经济发展水平,针对不同水平的城市分别制定相应对策是本文探讨的重要内容。

1 长江三角洲地区城市循环经济发展的现状与特点1.1 经济快速增长与环境污染增长的趋势并存

长三角二省一市GDP从2000年的19 465.89亿元发展到2007年的56 387.31亿元,7年内增加了1.89倍,年均增长16.4%。从2002年开始,长三角GDP占全国比重就超过了1/5以上,2007年达到22.6%,同时,能源消费总量占全国的1/6以上。

长三角二省一市能源消费总量呈逐年增长态势,2007年达到4.5亿吨标煤/万元(Tce),约占全国的17%。“十五”期间,长三角能源消费总量从2000年的2.07亿Tce增加到2005年的3.72亿Tce,年均增长率达到12.49%,高于同期国家能源消费10.15%的增长速度,其中,上海的增长速度为8.61%,低于全国平均水平;江苏和浙江分别为14.43%和12.90%,均高于全国平均水平。“十一五”期间前二年,长三角两省一市的能源消费总量继续增长,2006年为4.1亿Tce,2007年达到4.49亿Tce,每年增量约为0.37亿-0.38亿Tce,占国家2006年新增能耗总量2.16亿Tce的17%,占国家2007年新增能耗总量1.92亿Tce的20%。

1.2 环境污染是影响未来区域经济协调发展的重要因素

环境污染是整个长三角地区面临的最严重的问题,也是其进一步发展所亟需解决的问题。由于大规模发展加工工业,水污染、大气污染、噪声污染、固体废弃物污染“四大杀手”正威胁着长三角经济和城市的良性发展。1999-2004年上海的废水、烟尘排放量居高不下, 而废气排放量和二氧化硫排放量分别增长了72.7%和17.4%。江苏2004年与1999年相比,工业废水排放量增长了31.0%、工业废气排放量增长了46.9%、二氧化硫排放量增长了32.9%。1999-2004年浙江的废水、废气、二氧化硫排放量分别增长了46.4%、116.9%和29.5%[10]。

严重的水污染、大气污染和耕地污染等,使“长三角”已成为我国新的生态环境脆 弱带,并已出现一些环境问题,其中水污染问题最为突出。目前,京杭运河长三角地区段、太湖、长江下游段、钱塘江段等水资源都受到不同程度的污染。从长三角目前的经济发展趋势看,如果不改变生产方式和调整产业结构,对环境问题不采取有力措施,污染将会进一步恶化,并将直接拖累这一区域经济的整体发展。

王保乾等:长江三角洲城市群循环经济发展水平的实证分析

中国人口•资源与环境 2010年 第9期1.3 国民经济发展对能源的依赖性强

近年来,长三角两省一市能源消费总量的增长与经济发展一直保持同向增长的态 势。从弹性系数分析,“十五”期间,长三角的能源消费弹性系数为0.780 1。“十一五”期间的前二年,能源消费弹性系数为0.561 2。尽管近年来长三角的单位GDP能耗逐年下降,没有出现过反弹,2002年开始下降至1.0 Tce/万元以下,但能源消费弹性系数无论是在“十五”期间,还是在“十一五”期间的前二年,都超过了0.5的界限。特别是江苏省,2004、2005年的能源消费弹性系数甚至超过了1.0,上海和浙江省的能源消费弹性系数也处于较高值的状态。虽然 “十一五”期间前二年有所好转,但仍可以看出,长三角的经济发展对能源的依赖性很强,这种局面短期内难以根本改变。

1.4 能源需求对外的依存度高

长三角地区经济发达,但能源资源短缺,所消费的煤炭、原油、天然气,全都依赖省外调入和国外进口。上海的一次能源几乎全部要由外地调入,其中煤炭全部从外省市调入,原油进口占原油总资源量的93.2%,外来电的比重已从2000年的8.2%上升至2007年的31.05%;浙江省自产原煤仅14万t,水电与核电发电量329.5亿kw•h,能源自给率仅为3.7%,96.3%的能源资源依靠国内外市场;江苏省能源供应以省外调入为主,能源自给率低,2006年江苏省自产原煤2 549万t,原油188.5万t,缺口85%的煤炭和91.8%的原油都要从省外调进和国外进口。随着能源消费总量增加,这一比重还将上升。 能源供应的高度外向依赖性,再加上国际石油市场价格的上涨和储运及安全保障等诸多不确定因素,已严重制约了长三角区域经济社会可持续发展。

1.5 以煤为主的能源结构导致减排压力大

长三角的一次能源消费结构以煤为主,其中发电用煤占了很大比重。2006年上海市煤炭消费占一次能源消费的51.6%;浙江省煤炭消费占61.5%;江苏省煤炭消费占71.4%,远高于国外水平,比全国平均水平高4.6个百分点。预计到2010年长三角地区仅电煤消耗量将达到4亿t,煤炭的大量消耗所排放的CO2和SO2气体对大气环境污染严重,减排压力很大,短期内难以改变。

2 长三角洲地区循环经济指标体系的选择

世界经济发展进程的规律表明,当地区人均GDP处于500-3 000美元之间时,往往 是人口、资源、环境瓶颈制约最严重的时期。长三角目前就处于这一发展阶段,转变经济增长方式,大力发展循环经济,走可持续发展道路是提升长江三角洲城市群全球竞争力的必由之路。

依据国内学者已有的研究成果,结合长江三角洲城市群的实际情况,以科学性、 系统性、可比性和指标的可获取性为基本原则,重点突出循环经济的“3R”原则,从减量化、再利用及资源化、无害化及综合性指标四个方面,选取18个参评因子构成城市循环经济发展水平指标评价体系(见表1)。这些指标涵盖了循环经济评价最核心的内容,因此,能够科学、客观地反映城市的循环经济发展水平。

3 循环经济指标的主因素分析

3.1 数据的采集

本文将选取18个指标,对长三角16个城市2008年的面板数据进行研究,目的是寻找能够衡量循环经济水平的主要因素,并为聚类分析提供基础。

3.2 因子分析

本文运用因子分析的一般模型,确定模型中的参数,然后根据分析结果进行因子解释。本文使用SPSS软件,在对数据进行标准化处理、消除量纲的影响后,进行因子旋转和因子分析。因子分析的一般模式为:

X1=a11F1+a12F2+……+a1nFn+ε

X2=a21F1+a22F2+……+a2nFn+

……

Xm=amF1+am2F2+……+amnFn+εm

式中,x1,x2,…,xm为实测变量;aij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)为因子荷载;Fi(i=1,2,…,m)为公共因子;εi(i=1,2,…,m)为特殊因子。

采用主成分法,根据特征值大于1的标准选取前4个因子F1(λ1=4.146),F2(λ2=3.184),F3(λ3=2.760),F4(λ4=2.036)(见表2)。累计方差贡献率达到61.11%进行解释能力的相应估计,可以认为四个公因子合理表示了循环经济现象的各因素的线性关系,基本上能解释原数据的绝大部分信息,在对因子旋转过程中选用了方差最大法(Varimax)得到旋转后的因子负荷矩阵。

表1 长三角循环经济发展水平指标评价体系

Tab.1 Circular economy development level of the

Yangtze River Delta Evaluation System

目标层Targetlayer准则层Layerguidelines指标层Index layer符号Symbol循环经济发展水平综合评价指标减量化指标万元GDP能耗(吨标煤/万元)X1万元GDP水耗(t/万元)X2万元GDP电耗(kW•h/万元)X3单位工业增加值能耗(吨标煤/万元)X4万元GDP化学需氧量(COD)排放量(kg/万元)X5万元GDP二氧化硫排放量(kg/万元)X6万元工业产值污水排放量(t/万元)X7再利用及资源化指标工业污水达标排放率(%)X8化肥施用强度(折纯)(kg/hm2)X9农药使用量(kg/hm2)X10工业固废综合利用率(%)X11第三产业占GDP的比率(%)X12无害化指标城镇生活污水集中处理率(%)X13城镇生活垃圾集中处理率(%)X14综合性指标建成区绿化覆盖率(%)X15地区生产总值(万元)X16人均GDP(元)X17地区生产总值增长率(%)X18 因子F1在除了X2、X5、X11、X17上都有较大负荷(大于0.55),且与X1万元GDP能耗、X14城镇生活垃圾集中处理率、X15建成区绿化覆盖率、X18地区生产总值增长率、X6万元GDP二氧化硫排放量成正相关,与X16地区生产总值、X12第三产业占GDP的比率成负相关。

根据经济发展与资源消耗于环境污染的相互制约关系,因子F1包含了环境、能耗和经济发展几个方面的信息,定义为综合发展因子。因子F2在X16地区生产总值和X17人均GDP上有较大负荷,定义为经济发展因子。因子F3在X2万元GDP水耗、X3万元GDP电耗、X4万元GDP化学需氧量排放量上占有较大负荷,定义为资源消耗因子。因子F4在X8工业污水达标排放率、X9化肥使用强度、X10农药使用量上占较大负荷,且与X9、X10成负相关,与X17、X18成负相关,体现了资源再利用及资源化与经济发展的正相关关系,此因子定义为再利用及资源化因子。

根据因子负荷矩阵(见表3)可以得到4个主因子的线性模型。

表3是软件输出的因子模式阵,包含了公因子解释原始变量的方程的回归系数,因此函数关系为:

F1=0.724X1+0.082X2+0.257X3+0.415X4-0.194X5+0.527X6+0.517X7+0.424X8-0.407X9-0.587X10-0.016X11-0.556X12-0.309X13+0.697X14+0.662X15-0.670X16-0.232X17+0.521X18

F2=0.470X1+0.574X2+0.526X3+0.681X4+0.046X5-0.460X6+0.505X7 +0.223X8+0.081X9+0.137X10-0.104X11+0.211X12+0.427X13-0.317X14+0.529X15+0.532X16+0.563X17-0.363X18

表2 总方差解释表

Tab.2 Variance Explained

因子Component初始特征值Initial Eigenvalues提取因子载荷平方和

Extraction Sums of Squared Loadings旋转后的因子载荷平方和Rotation Sums of Squared Loadings因子特征值

Total因子方差贡献率

% ofVariance累积方差贡献率

Cumulative %因子特征值

Total因子方差贡献率

% ofVariance累积方差贡献率

Cumulative %因子特征值

Total因子方差贡献率

% ofVariance累积方差贡献率

Cumulative %14.14623.03123.0314.14623.03123.0313.25718.09318.09323.18417.68940.7203.18417.68940.7203.21917.88435.97732.76015.33556.0552.76015.33556.0552.51513.97249.94842.03611.30867.3632.03611.30867.3632.00911.16461.11251.4478.03775.4011.4478.03775.4012.00711.14972.26161.2867.14482.5451.2867.14482.5451.85110.28482.545提取方法:主成份分析法。

表3 因子负荷矩阵

Tab.3 Component Matrix ComponentMatrixa

项目

Item因子Component123456万元GDP能耗0.7240.470-0.1920.0140.1370.038万元GDP水耗0.0820.574-0.717-0.1310.0700.064万元GDP电耗0.2570.5260.639-0.163-0.279-0.073单位工业增加值能耗0.4150.681-0.312-0.359-0.0380.137万元GDP化学需氧量排放量-0.1940.0460.5940.1040.532-0.369万元GDP二氧化硫排放量0.527-0.460-0.206-0.012-0.4820.156万元工业产值污水排放量0.5170.5050.266-0.2640.4920.125工业污水达标排放率0.4240.2230.0650.406-0.354-0.575化肥施用强度(折纯)-0.4070.081-0.224-0.4660.263-0.567农药使用量-0.5870.1370.393-0.483-0.1070.330工业固废综合利用率-0.016-0.1040.4310.3830.3070.299第三产业占GDP的比率-0.5560.211-0.5630.2900.2810.341城镇生活污水集中处理率-0.3090.4270.6220.109-0.2310.181城镇生活垃圾集中处理率0.697-0.3170.263-0.2770.1020.180建成区绿化覆盖率0.6620.5290.0420.2270.031-0.045地区生产总值-0.6700.532-0.1810.387-0.104-0.119人均GDP-0.2320.5630.1690.500-0.1680.167地区生产总值增长率0.521-0.363-0.0870.6300.3230.059提取方法:主成份分析法;

a:提取6种成份。

F3=-0.192X1-0.717X2+0.639X3-0.312X4+0.594X5-0.206X6+0.266X7+0.065X8-0.224X9+0.393X10+0.431X11-0.563X12+0.622X13+0.263X14+0.042X15-0.181X16+0.169X17-0.087X18

F4=0.014X1-0.131X2-0.163X3-0.359X4+0.104X5-0.012X6-0.264X7+0.406X8-0.466X9-0.483X10+0.383X11+0.290X12+0.109X13-0.277X14+0.277X15+0.387X16+0.500X17+0.603X18

利用以上四个关系式可求得四个因子的得分以及综合得分,以主因子旋转过后的方差贡献率作为权重计算各城市总得分:

SCOR=0.341 89F1+0.262 59F2+0.227 65F3+0.16787F4

列出F1因子得分、 F2因子得分、 F3因子得分、 F4因子得分和总得分及其排名序列,依次为:上海市(1.71)、宁波市(1.55)、杭州市(0.73)、无锡市(0.67)、南京市(0.59)、苏州市(0.16)、镇江市(0.0076)、绍兴市(-0.012)、嘉兴市(-0.13)、常州市(-0.15)、湖州市(-0.18)、南通市(-0.23)、扬州市(-0.32)、泰州市(-0.72)、台州市(-1.03)、舟山市(-2.60)。

从综合得分来看,得分为正的有7个城市,占16个城市的43.8%,说明各城市在循环经济发展水平上存在一定差距。总体来看,综合发展因子对循环经济的总得分贡献率为23.03%,经济发展因子对循环经济总得分的贡献率为17.69%。在城市发展的初级阶段,受资金、技术、人力资源等多方面因素的影响,生产活动往往会选择一些资金投入少、技术水平较低的产业作为其发展的重点。像泰州、南通这样的相对来说循环经济水平较低的城市,2007年人均GDP分别为23 933、27 500元,分别位于长三角16个城市的16、15位。工业总产值主要集中在纺织业,电力、热力的生产和供应业,建筑业,黑色金属冶炼及压延加工业等技术水平不高,资源、能源消耗较高,对环境影响较大的产业。而当城市经济水平发展到一定阶段后,随着资金、技术不断积累,生产工艺技术不断改进及循环经济意识的不断提高,城市循环经济发展水平也不断提高。

资源消耗因子对循环经济贡献率为15.34%,说明资源消耗型产业仍然占有相当比重,未来长三角必须走能源集约型道路。依靠科学技术开发环保技术,制定有利于城市污水集中处理和生活垃圾安全处置的政策,政府应大力支持发展环保产业。

3.3 聚类分析

聚类分析的基本原理是,首先将一定数量的样品以指标各自看成一类,然后根据样品(或指标)的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并。然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度,再进行合计。重复这一过程,直至将所有的样品(或指标)合并为一类。

系统聚类法是根据样品或指标之间的亲疏程度来进行合并。衡量亲疏程度的指标有两种,即距离和相似系数。距离是将每个样品看成是m个变量对应的m维空间中的一个点,然后在该空间中定义,距离越近,则亲密程度越高。相似系数接近于1或-1时,认为样品或指标之间的性质比较接近;相似系数接近于0时,认为样品或指标之间是无关的。SPSS软件中使用欧式距离进行聚类分析。

dij=∑pt=1(xit-xjt)2(i,j=1,2,…,n)

通过聚类分析,长三角16城市大致可以分为三类。

上海市作为第一类特大城市在综合发展因子和经济发展因子上占到了绝对的优势地位,上海经济发展水平高,地理位置优越,资源的投入量比较大,生产效率较高,第三产业比较成熟,但受人口、资源、环境的约束,经济发展潜力较其他城市不大。第二类城市杭州、南京、 宁波、苏州、无锡在四个因子上都比第三类城市略高,但在资源利用和污染治理上总体差别并不显著。常州、湖州、嘉兴、 南通、绍兴、台州、泰州、扬州、镇江、舟山为第三类城市。 第二三类属于大中型城市,发展潜力大,自然地理环境较好,但在污水治理、废物处理、第三产业发展上与第一类城市存在一定差距。

4 长江三角洲地区的循环经济功能定位与产业分工4.1 第一类城市

上海市循环经济理念实践较早,金融、贸易、物流等服务业比较发达,循环经济的发展水平领先于长三角其他城市,但与国际同类城市相比还有很大差距。因此,根据上海目前的实际情况,应注重前端治理,把重点放在生产和消费的减物质化上,预防经济“长胖增重”;加大末端废弃物处理,逐步实现自然资源循环利用。

上海是经贸枢纽驱动型城市,它的地域优势是经贸联系广泛,经济腹地大,经济发展快速,带动科技创新,使其循环经济静脉产业中的技术创新优于长江三角洲其他城市。但缺点是土地、能源匮乏,在循环经济的建设上,改变消费方式比改变生产方式更为重要。消费的短期政策思路是直接规范消费领域存在的资源浪费型和环境不友好型的不可持续的消费现象,长期的政策思路是通过宣传教育改变人们的生活、消费价值观,建立和强化人们的资源环境意识。

优先发展与经济生产、社会生活和生态环境相匹配的现代服务业,如现代物流、滨江临海休闲观光业、信息服务业、商贸会展、文化服务业等等。以世博会的召开为契机,积极开展上海循环经济的国际合作交流,尤其是在开发实用技术和先进工艺方面、生态工业园区建设方面,提升发展高附加值、高关联度、低物耗能耗的高科技创新产业和先进制造业,上海市将成为长三角甚至全国学习、借鉴和引进循环经济先进经验的窗口城市。

4.2 第二类城市

杭州、南京、宁波、苏州、无锡这几个城市拥有丰富的自然、文化资源优势,具备建设创新型城市的潜力。但是,制造业高度发达、城市群集聚度高,环境污染问题比较严重。

发展循环经济的首先任务是依靠高新技术和工艺,改造传统制造业,构筑循环经济的技术支撑体系。目前,这些城市发展循环经济的重点是积极调整产业结构,摆脱资源约束和降低环境污染水平,包括信息技术、生物技术以及环境无害化技术,替代技术、再利用技术、系统化技术等等。循环经济政策的重点是加强制造业技术改造的金融支持,改变大多数企业技术改造资金不足的问题。

在区域经济发展层面,充分利用区域间的分工,优先发展资源消耗低和环境影响小的产业,停产或转移目前难以改造升级的生产企业。有步骤地发展现代服务业,尽快改变工业生产中资源和能源粗放利用的现状。同时,促进绿色、生态、高效的都市循环型现代农业的发展,以附加值较高的绿化、良种、花卉等产业为主,发展节水型、土地集约型高效农业。

4.3 第三类城市

第三类城市基本上算是长三角城市群中欠发达地区,这些城市的支柱产业多属于排放固废污染较多的传统产业,传统“粗放型”经济发展方式,导致严重的流域性生态破坏和环境污染,经济发展与环境保护之间的矛盾突出。

作为长三角区域循环经济体系的重要组成部分,该区域承载各类固体废弃物分类拆解和再资源化的产业,即对传统的工业生产的70%-80%工业废弃物进行再利用,同时对电视机、电冰箱、空调等家用电器进行拆解和再利用。尽快出台相关法律政策,构建再生资源回收利用的市场机制,培育资源回收利用产业的市场基础。

第三类城市拥有丰富的自然生态资源和悠久的人文历史,以及广阔地种植、养植、及农产品加工体系,适合发展度假、休闲、会议等“农游合一”、“城乡互补”的第三产业。一方面为一、二类城市居民提供绿色、安全、无污染的农产品,另一方面营造田园风光式的绿色生态环境,吸引发达城市居民休闲度假。需要当地政府从资金、税收、金融保障等方面制定优惠政策扶持。

5 结 论

本文对长江三角洲地区16个城市的循环经济发展水平进行了实证研究。因子分析表 明经济发展因子、资源消耗因子、再利用及资源化因子是影响循环经济发展水平的主要因素。聚类分析表明该区域的16个城市按循环经济发展水平明显分为三个层次,这三个层次基本上与经济发展水平相一致,说明经济发展初期阶段往往要以牺牲环境为代价。根据三类城市循环发展水平及区域功能定位,三类地区循环经济发展政策既相互支撑,重点产业各有特色与分工。上海市应当发展以金融、贸易、物流等为主的服务业,以杭州、南京、苏州等城市为主的二类城市,政策重点是支持企业用高新技术和工艺改造传统制造业,构筑循环经济的技术支撑体系。以常州、湖州、嘉兴等城市为主的三线城市重点发展资源回收产业和农游合一生态旅游产业。

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Empirical Analysis about Recycling Economy Development Level of

City Grop of the Yangtze River Delta

WANG Baoqian ZHANG Yanran

(Business School,Hohai University,Nanjing Jiangsu 210098,China)

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关键词：旅游产业；旅游规划；经济发展

中图分类号：F590 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）15-0144-04

一、问题提出

当发展成为人类共同的语言以及旅游行为成为一种普遍现象，旅游业在大多数经济欠发达地区被视为了一种宏观经济问题的万能良药，或是作为社会变化的引擎以及在国际舞台上打造良好形象的武器[1]。旅游规划也因此变得更为普遍，编制规划也成为旅游发展广泛采用的手段[2]。然而，旅游规划似乎并不总能奏效。尤其是在中国，旅游规划正在或将要面临较高的流产率和较低的实施效力，特别在内陆地区情况表现得更为糟糕[3]。

为了解释规划实施效果不佳的原因，近年来对旅游规划与实施的差距（Gap between planning and implementation, GPI）研究逐渐受到关注。国外从20世纪90年代起，一些研究者在各类研究中也接触和发现了旅游规划与执行之间的差距现象，如：社区参与研究[4～5]，关于土地使用控制的错误计算[6～7]，中央计划与地方可能性的差距 [8]，缺乏可用资金[2]，环境变化的不可控因素等等[7]。在中国，最早指出中国GPI问题的是在“2001年中国旅游规划高峰研讨会”和“2001年发展中国家旅游规划与管理国际研讨会”上提出了旅游规划与实施现状的问题。随后Kun lai[1]，惠红[9]等从规划编制者、规划执行者、当前制度和标准等方面解析了可能存在的原因。现实中，旅游规划的实施成功若以旅游产业的成功作为衡量标准，那么“规划实施成功”的意义则不仅仅局限于规划蓝图的建设部分得到实现，而是在于规划下旅游目的地通过旅游产业获得了满意的社会经济效益。现实中，规划实现其预期的效果涉及到诸多因素的干扰。在本文看来，社会经济因素可能扮演了重要角色。即：在一般情况下，旅游规划实施成功的概率与经济发展的程度呈正相关。为了证实此假设，本文另辟蹊径，从世界旅游产业的分布规律研究入手，以国家为单位对象，间接分析旅游规划成功实施与经济因素的关系。

二、研究方法与数据来源

为了验证关系假设，需要充足的统计数据与适宜的方法。由于世界各国情况差异较大，世界旅游产业的分布与比较采用计量分析的效果似乎并不理想。因此，本文借鉴库兹涅茨、钱纳里等建立的经济截面国际比较分析方法，将2007年数据齐全的国家运用分组统计的方式考察旅游产业指标随着国家富裕程度的特征变化[1]。

（一）国家分组

本文对于研究对象的145个国家进行分组。分组主要按照人均GDP（根据当年购买力平价计算）从高到低进行排列，并尝试按照平均值法或相对均衡的方式将其分为5组。两种分组方式的结果并未见显著差异，本研究采用后一种方法使各组国家数量相对均衡以利于观察。

（二）计算每组国家相关变量的“特征值”

计算特征值的方法主要可分为如下几种：一是“总和法”，即取每组国家某个经济变量数值的总和；二是“中值法”，即每组国家某个经济变量的“中间值”；三是“平均值法”，可以是加权平均或是未加权平均；四是“回归分析法”，用回归方程进行计算。此外，还包括其他的统计方法。本研究将综合采用“总和法”、“平均值法”表征相关变量的特征。其中，“平均值法”采取未加权平均值法，具体方法是：

Yij=∑yij/n

其中，Yij为第i组国家的第j个经济变量的“特征值”，∑yij为第i组国家第j个经济变量的每个国家的数值的加和，n为第i组国家的个数。

（三）分析旅游产业相关变量“特征值”的变化与关系

本文主要选择世界银行数据库、世界旅游组织出版的《UNWTO World Tourism Barometer》以及世界贸易组织（WTO）提供的可比较的2007年世界各国旅游统计数据，在各截面上综合选择绝对数量、份额数量以及产业效率等指标，具体包括：国际旅行收入额、国际旅行收入份额、国际旅行接待收入密度、国际游客人次、国际游客人次份额、国际游客接待人次密度。本研究运用不同指标在各分组国家中进行特征比较，分析世界旅游产业分布的总特征与趋势。

三、主要发现

以人均GDP2 000美元、5 000美元、10 000美元、30 000美元（购买力平价）为分界点，对2007年全世界数据齐全的145个国家进行排列（原始数据表略），各组国家数分别是：23个、25个、30个、41个、26个。分组后，相关指标的计算结果如下表所示，旅游产业分布表现出如下鲜明特征：

篇8

关键词：中原经济区；农业发展水平；灰色关联度；聚类分析

中图分类号：F323，F302.5 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）24-6197-03

国务院于2011年10月了《国务院关于支持河南省加快建设中原经济区的指导意见》，以文件的形式明确地提出了“中原经济区”的发展战略。2012年11月，党的“十”闭幕后，国务院正式批复了《中原经济区规划》，对河南中原经济区的战略定位之一就是“国家重要的粮食生产和现代农业基地”。

如何能不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价，开展新型城镇化、新型工业化、新型农业现代化，“三化”协调科学发展，是当前面临和亟待解决的一个问题。在发展农村经济，增加农民收入的同时，又要保护和改善农业资源生态环境，从而满足当代和今后世世代代的需求，达到全面实现小康社会目标，需要构建适当的农业发展水平的评价体系，对经济区内主要城市的农业发展情况进行正确的评价和分析，为制定合理的农业和农村发展战略规划提供依据。

1 农业发展水平的评价体系

2 农业发展水平灰色聚类计算

2.1 灰色关联度算法

2.2 聚类分析算法

1）确定对象（就是数据集中的每个数据点）之间的相似性，实际上就是定义一个表征对象之间差异的距离，最经常使用的就是欧氏距离、马氏距离等[3-5]。

2）利用指定算法计算聚类树或聚类图，常用的算法有最短距离法、最长距离法、平均距离法、质心距离法、离差平方和距离法等。

2.3 计算结果

根据2.1给出的灰色关联系数和关联度算法，对原始数据进行无量纲化和归一化处理之后，在各级指标权重相等的情况下计算出18个城市各指标与评价标准的关联系数和关联度排序结果见表2。

接下来以表2中计算出来的关联系数为样本，首先计算出各个关联系数的欧氏距离，然后采用平均距离法作出18个城市聚类图（图1）。

3 结果分析

第一类城市为传统的农业大市，行政区域面积较大，农村人口较多，耕地面积较大，在9项农业发展水平指标中，均有1或2项居于领先地位，因此综合排名较为领先。但是需要注意的是，商丘市机耕地面积相对较少，说明机械化程度还不高，在这方面有待加强；5个城市的农村用电量排名均相对靠后，但农产品加工机械排名稍微靠前，说明这5个城市的农村农产品深加工产业发展还没有形成规模，小型和微型加工厂较多，大型加工企业较少，在这方面还有待进一步发展；同时这也从另一个侧面说明了这5个城市虽农业发展水平排名较高而农民人均纯收入排名并不十分靠前的原因。因此这一类城市今后还需要在提高农民人均收入方面多下功夫，努力实现既增产又增收。

第二类城市农业发展水平处于中游地位。该类城市中的郑州市为河南省的省会，虽然农业发展水平不算太高，但是农民人均纯收入却是排名第一位，充分证明了省会城市辐射带动作用的强大；该类城市中的其他城市，具备了冲击一类农业发展城市的能力，但还有一定距离。

第三类城市中的鹤壁市、漯河市、三门峡市、济源市等城市，虽然各自都有自己的特色产业，如鹤壁市的煤炭矿产工业、漯河的食品和饮料加工工业、济源市的铅锌深加工工业、三门峡的有色金属工业等，但是现代农业的发展进度都相对较慢，各项农业发展水平指标均处于较为靠后位置，需要在农业现代化方面加大发展力度。

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关键词：城市化水平；经济发展水平；关系特征；空间格局；河南省

中图分类号：F290 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）12-0138-02

引言

城市化与经济发展水平具有的高度关联性[1]。城市化与经济发展水平之间关系的空间格局研究，对区域城市化与经济发展道路的选择具有明确的实际指导意义。目前，对城市化与经济发展水平关系的研究，多侧重全国或全省的宏观尺度，对市域的研究较少。进入21世纪，中国城镇化进入快速的发展时期，在快速发展的过程中，有些地方出现了片面追求城市化速度、忽视了城市化速度与当地经济发展水平的关系，使得城镇化对当地经济社会发展产生了消极影响。本文基于国际和河南的城市化与经济发展水平的数据，通过定量的比较方法，侧重从市域的空间尺度出发，分析河南省城市化与经济发展水平关系的空间格局特征。

一、研究方法与数据来源

1.研究方法。本文采用陈明星等提出的引入偏离程度的象限图分析方法[2~3]，该方法以多国的城市化与经济发展水平关系为客观判断标准，能够对各地区的指标进行客观的比较分析，更直观的反映城市化与经济发展水平间的关系，增加地区类型的区分度。

具体数据处理方法如下：（1）选取2009年河南省多个地市的人均GDP（PCGDP）和城市化率（UBRAN）作为处理数据。（2）将两个指标数据进行z-score标准化处理，生成经济发展水平指标（ZPCGDP）和城市化水平指标（ZUBRAN）。标准化处理主要是由于数据单位不同，通过标准化处理来消除量纲的影响。

具体处理计算方法如下：z=（xi-x）/s

式中，i是样本观测值（1，2……n）；x为xi的平均值，x=xi /n

S为样本标准差，s=

（3）数据分析，经过处理后的数据ZPCGDP和ZUBRAN分别代表了其偏离PCGDP和ZUBRAN样本中心的程度。把ZPCGDP和ZUBRAN求差，当ZPCGDP-ZUBRAN=0时，表示两者偏离其样本中心的程度完全相同，即完全协调。当ZPCGDP-ZUBRAN>0时表示城市化滞后于经济发展。反之，当ZPCGDP-ZUBRAN

ZUBRAN|>0.1为轻微偏离型，1>|ZPCGDP-ZUBRAN|≥0.5为中度偏离型，当|ZPCGDP-ZUBRAN|>1时，为严重偏离型。据此，把城市化水平和经济发展水平的关系划分为七个类型，即：城市化严重超前、城市化中度超前、城市化轻微超前、基本协调、城市化轻微滞后、城市化中度滞后、城市化严重滞后。

2.数据来源。本文旨在对城市化与经济发展水平关系的市域间比较分析，主要数据指标为城市化指标和经济发展水平指标。城市化水平（URBAN）采用城市人口占总人口的百分比的城市化率来衡量。经济发展水平采用人均GDP（per capita GDP以下简称PCGDP）来衡量，人均GDP是一个包含综合信息的指标，能表达出多个经济相关的维度信息，联合国和世界银行均主要采用其作为衡量各国经济发展水平的指标，在一定程度上包含着产业结构、工资收入等信息，因为产业结构与工资收入与GDP之间存在关联关系[3]。另外，多国的数据比较方法在城市化水平研究中得到较为广泛的采用[3]。因此，本文采用世界多国的城市化和经济发展数据作为比较研究数据，其数据来源于世界银行在线数据库，样本选取采用2009年216个国家和地区数据，去除数据缺失的国家和地区，共有190个样本点。河南省的各地市的城市化和经济发展数据来源于《2010年河南省统计年鉴》，共18个地市，最终样本数为208个。

二、2009年河南省城市化与经济发展水平格局

1.河南省经济发展水平格局。2009年河南省GDP在全国31个省份（不包括港澳台）排名中，排第十九位。河南省2009年经济发展水平的空间格局总体特征是：除郑州的GDP最高外，其他地市大致呈由东向西逐渐增加走势，与该时期城市化水平空间格局基本一致，其中，郑州作为河南省省会人均GDP最高，达到44 231.35元，高于全国平均水平，济源次之为42 180.83元。全省经济发展水平从高到低排序依次为：郑州市、济源市、三门峡市、焦作市、洛阳市、许昌市、鹤壁市、漯河市、平顶山市、安阳市、濮阳市、新乡市、南阳市、开封市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。经济发展水平空间差异显著。

2.河南省城市化水平格局。2009年河南省城市化水平空间格局特征其与经济发展水平的空间格局基本一致，2009年河南省城市化水平达到37.7%，其中郑州高达63.41%，超过全国平均水平。全省城市化水平从高到低排序依次为：郑州市、鹤壁市、济源市、焦作市、三门峡市、洛阳市、平顶山市、新乡市、开封市、许昌市、漯河市、安阳市、南阳市、濮阳市、信阳市、商丘市、驻马店市、周口市。城市化水平空间分布差异显著。

三、2009年河南城市化与经济发展水平关系格局

1.各地城市化与经济发展水平关系类型划分。根据前述数据处理方法，对河南省地市的人均GDP和城市化率数据进行处理，根据计算结果和划分方法，把河南省18个地市分为五种类型（见图1），即城市化中度超前（I）、城市化轻微超前（II）、基本协调（III）、城市化轻微滞后（IV）、城市化中度滞后（V）。

I类区属于城市化中度超前地区，属于该区的只有郑州市，其城市化水平为63.41%，人均GDP为44 231.35元，是河南经济最发达、人口最为集中的城市。

II类区属于城市化轻微超前类型，属于该区域的只有鹤壁市，其城市化水平为49.62%，人均GDP为25 369.96元。鹤壁市近年来经济发展迅速，城市人口不断增长，但总人口数较少，因此其人均GDP和城市化水平相对较高，发展态势良好。

III类区属于基本协调类型，包括济源、焦作、三门峡、洛阳。其城市化率分别为 49.01%、46.95%、45.4%、44.17%。其人均GDP分别为42 180.83、31 356.15、31 586.92、31 170.19。其城市化和经济发展水平潜力较大。

IV类区属于城市化轻微滞后类型，包括新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘。城市化率分别为40.96%、41.75%、39.58%、38.93%、39.25%、39.26%、36.63%、35.43%、34.09%、33.38%。人均GDP分别为17 992.17、23 080.59、16 564.91、21 578.38、23 777、26 226.61、16 997.38、18 855.28、13 780.48、12 779.49。经济发展水平偏低，城市化水平落后。

V类区属于城市化中度滞后类型，包括周口、驻马店，其城市化率分别为29.49%、29.49%。人均GDP分别为10 648.65、11 708.35。还处于城市化起步阶段，经济发展水平和城市化水平都较低。

2.各地城市化与经济发展水平关系的特征。根据上述分类结果，用ARCGIS软件绘制河南省城市化与经济发展水平关系空间分布图，其特征如下：大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到城市化基本协调，城市化超前的城市郑州和鹤壁相对分散。

结论

河南省城市化与经济发展水平关系可划分为五个类型。城市化中度超前城市1个，郑州市；城市化轻微超前城市1个，鹤壁市；基本协调型4个，济源、焦作、三门峡、洛阳；城市化轻微滞后型10个，新乡、平顶山、开封、安阳、漯河、许昌、南阳、濮阳、信阳、商丘；城市化中度滞后型两个，周口市、驻马店市。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系上存在显著差异。既存在城市化中度超前的城市，又存在中度滞后的城市，部分属于基本协调，多数属于轻微滞后型。

河南省在市域尺度上经济发展水平和城市化水平关系区域分布特征上，大致呈由东向西逐渐变化，从城市化中度滞后型到轻微滞后型，再到城市化基本协调，城市化超前的城市只有两个，并且相对分散。

上述研究，对河南省城市化与经济发展水平关系进行了分类，并分析了空间格局特征，为各地认识自身发展规律，因地制宜的推动城市化与经济协调发展提供有益参考。

参考文献：

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[2] 陈明星，陆大道，查良松.中国城市化与经济发展水平关系的国际比较[J].地理研究，2009，(2):464-474.

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内容摘要：城市经济发展不平衡是辽宁省面临的诸多问题之一，成为制约全省经济发展的重要因素。本文对辽宁省经济不同城市经济发展水平现状和差异进行了分析，并在此基础上选取了19个影响城市经济发展不平衡的因素，分别计算这些因素与城市经济发展的关联度，并根据分析结果提出缩小辽宁城市经济差异的对策建议。

关键词：城市经济发展不平衡 灰色关联度

辽宁虽然是我国东部沿海比较发达的省份，但是仍然存在诸多问题，其中以城市经济发展不平衡问题最为突出。辽宁城市经济发展极不平衡，可以分为几个不同的层次，每两个层次之间人均GDP差距均为10000元左右。以上分析可以看出，城市经济发展不平衡已成为制约全省经济振兴的重要因素之一，因此，寻求造成这种局面的原因以及如何改善这种状况，已成为当前辽宁区域经济发展急需解决的问题。

灰色关联度的计算

设Xi为系统因素，其在序号k上的观测数据为Xi(k)，k =1,2,3,…,n，则称因素Xi为行为序列。设系统行为序列：

X0= (x0(1)，x0(2)，…x0(n))

X1= (x1(1)，x1(2)，…x1(n))

……………………………

Xi= (xi (1)，x0(2)，…xn(n))

……………………………

Xm= (xm (1)，xm (2)，…xm (n))

计算灰色关联度，第一步：求各序列的均值像。

令

第二步：求序列差。

第三步：求两极最大差与最小差，记

第四步：求关联系数

第五步：计算关联度。

辽宁省各城市经济发展水平及不平衡程度测算

（一） 辽宁省各城市经济发展水平描述

2000年到2008年辽宁经济总体呈增长趋势，各城市经济发展水平持续增长，各城市之间经济发展水平略有缩小。2003年以前，仅有沈阳、大连、鞍山和盘锦四个城市经济发展水平高于全省平均水平，而其他十个城市的经济发展水平均低于全省平均水平，辽宁各城市经济发展水平差距较大。2003年至今，全省仅五个城市（沈阳、大连、鞍山、盘锦和本溪）人均GDP高于全省人均GDP，其他九个城市GDP均低于全省平均水平，可见辽宁城市经济发展极不平衡，各市经济发展水平差异较大。

从表1可以看出，辽宁全省14各城市的经济发展水平的差距是比较大的，可以分为五个等级，各城市之间呈现一种金字塔式的区域差距模式。最发达的城市大连，构成塔尖，落后地区的面很广，构成庞大的塔基，不利于整体国民经济的发展。

（二） 各城市经济发展不平衡程度描述

表2 给出了经济最发达的城市与经济最落后的城市人均GDP的比值。比值越大说明各城市经济发展水平极端差异越大，比值越小，说明各城市经济发展水平极端差异越小。从中可以看出，2000到2008年辽宁经济最发达的城市与经济落后的城市之间的差距在逐渐缩小。

变异系数能反映出区域差异的变化，并且消除了量纲的影响，变异系数越大，区域绝对差异越大；表2可以看出，2000到2008年，辽宁省各城市间经济发展的变异系数呈逐渐下降的趋势，说明城市之间的差距在缩小。

基尼系数可以反映区域经济发展的平衡程度，基尼系数大于0.5表示收入差距悬殊，0.4-0.5之间表示差距较大。从表2可以看出，辽宁省各城市经济分配的基尼系数呈递减趋势，说明辽宁各城市经济发展差距逐渐缩小，但基尼系数处于0.4-0.5之间，说明虽然近年来辽宁各城市经济发展差距在逐步缩小，但城市经济发展仍不平衡，各城市发展仍不合理，需要进一步缩小城市之间的发展差距。

影响辽宁城市经济发展因素的灰色关联度的计算

（一）变量的选取

在变量的选取上，描述城市经济发展水平的指标选取人均GDP（y），在相关因素的指标选取上，选取如下19个指标，见图1所示。计算人均GDP与各序列相关因素Xi（i＝1,2....19）关联度如图2所示。影响人均GDP的相关经济因素可以分为以下几个层次，见表3所示。

（二）相关因素分析

从表3可以看出，各相关经济因素对辽宁城市经济发展的重要作用可以分为四个层次：

第一个层次，各相关因素与人均GDP的灰色关联系数均大于0.9，对辽宁城市经济发展影响最大。这个层次的影响因素主要包括：就业人口占总人的比重、第二产业、第三产业的劳动生产率、旅游产业的发展以及科研技术投资。

第二层次，各相关因素与人均GDP的灰色关联系数处于0.8到0.9之间。是影响辽宁城市经济发展的第二重要的几个因素。这些因素包括外商投资、每十万人受高等教育人数、工业增加值和工业流动资产。

第三层次，各相关因素相对于人均GDP的灰色关联系数处于0.6到0.8之间。对于辽宁城市经济发展的影响程度处于一般水平。主要因素包括教育投资占总体的比重、产业结构（第二产业比重和第三产业比重）。

第四个层次的因素为次要因素，这些相关因素相对于人均GDP的灰色关联系数处于0.5-0.6之间，对辽宁城市经济发展的影响程度相对较小。

对策建议

（一）提高第二、三产业的劳动生产率

社会的进步，主要是生产力的发展，而劳动生产率就是衡量生产力高低的核心指标。真正的经济增长必须是“质的增长”与“量的增长”的结合，归根结底要靠质的增长，经济发展不是要做加法，而是要做乘法，这种质的增长就是提升劳动生产率。丹东、锦州、铁岭、朝阳、葫芦岛和阜新等城市无论是第二产业还是第三产业劳动的生产率都比较低，远低于大连、沈阳、鞍山和本溪等城市，仅为这些城市的十分之一左右。

（二）促进劳动就业

近年来，辽宁省劳动年龄人口占总人口的比率趋于下降；劳动人口的减少，导致就业人口在总人口中的比率下降，劳动要素投入减少，说明失业人口和非劳动人口在总人口中的比率就越大，越不利于国民经济的发展。一方面阜新、朝阳、葫芦岛就业率比较低，另一方面这些城市非劳动人口数量比较庞大，造成劳动投入要素较少，经济发展水平低下。对于这些经济欠发达城市，一方面要采取措施提高就业率或鼓励自主创业，另一方面，贯彻实施计划生育，控制人口出生率，从而控制非劳动力人口的比率。

（三）提高科研投资并促进科技进步

抚顺、营口、盘锦、铁岭、阜新、朝阳和葫芦岛市科学研究和技术服务投入比较少，仅占固定资产投入的15%左右，远低于大连、沈阳等城市的科技投入量，这些城市应该加大科技投入，促进科技创新，形成以科学发展观为指导的经济发展观。因为科学技术是第一生产力，经济落后归根到底是科技落后。因此要进行科技创新，科技创新是经济发展的核心动力，它决定着经济发展的质量与速度。

（四）发展优势产业并改善产业结构

盘锦之所以人均GDP在全省排名第三，位于鞍山市之前，最根本的原因在于盘锦能够很好的利用本地资源优势，大力发展石油产业，其第二产业比重达70％以上。因此，每一个城市都应该利用本地资源优势，发展优势产业，改善产业结构。大连、锦州、营口、盘锦、丹东和葫芦岛等城市，要充分利用临港、临海优势，大力发展临港产业，形成了功能布局合理、竞争合作有序、产业高度发达的港口特色经济，形成了以重工业为主，门类比较齐全的临港产业体系，如临海石油化工、钢铁、造船和临海重型装备制造产业、发电等临港重工业以及海洋生物制药、海洋食品加工和海盐业、海洋化工、海水淡化等临港加工业。同时这些环渤海城市进一步利用临海优势发展临海城市旅游产业，推动辽宁环渤海城市旅游群的发展，从而带动地方经济。鞍山、阜新这样的资源型性枯竭城市，要加快其资源型性城市转型的步伐，确定新的经济转型方向，发展新能源，依托比较优势，加速产业聚集，培育壮大一批优势特色产业

（五）引进优秀人才

营口、盘锦、朝阳、铁岭和葫芦岛人才匮乏，每十万人口中受高等教育人数不足500人，远远低于大连、沈阳等城市，因此，为了保持城市经济的高速发展，这些城市应该制定一系列优惠措施引进和吸引高素质的人才，并不断培育高素质的人才，通过企业培训、进修等手段提高人才素质。

（六）吸引外资

2008年沈阳、大连外商投资占总国民产出收入的1.37％和1.47％，而朝阳、葫芦岛的外商投资仅占国民产出的0.11％，约为大连市的十分之一。外商投资较少也是我省城市间经济发展巨大差异的一个重要原因。由于省内的资本和技术等生产要素相对短缺，外商直接投资满足了辽宁省各城市经济建设对资金的大量需求。通过吸引外资，补充城市现代化建设资金的不足，加快现代化建设的速度。

参考文献：

1.杨军.城市差异对区域经济发展不平衡影响的实证分析：[硕士学位论文].2005

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5.王娜.东北地级以上城市的发展经济分异研究：[硕士学位论文].东北师范大学，2006

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关键词：构成要素；创新型城市；路径

一、创新型城市的构成要素

创新型城市的构成要素系统包括创新主体要素系统、创新资源要素系统、创新支撑要素系统三大要素系统。企业、大专院校、科研院所等主体要素是创新主体要素系统的重要组成元素，它们是创新活动得以实现的重要载体，是创新成果产生并促使其进入市场流通的关键环节；创新资源要素系统是由人力、物力、财力、知识等资源要素组成的，是城市创新资源集聚的表现，也是建设创新型城市的重要基础；创新支撑要素系统主要包括城市基础设施、法律法规、创新文化、中介机构、金融机构等要素，这些要素为城市创新活动的开展、创新成果的转化等提供交通、法规、文化、专业服务等方面的支持，是整个城市创新体系顺利运行的重要保障。

创新型城市构成要素系统是创新主体系统、创新资源系统、创新支撑要素系统三者的有机组合，对三大系统之间及系统各要素之间的因果关系分析是构建创新型城市构成要素系统系统动力学模型的基础，是对城市创新演化、创新资源优化配置过程中各要素间相互依赖、相互制约关系的详尽描述。

二、创新主体要素系统

各创新主体作为创新活动的主要实施者，是创新型城市建设必须的组成要素，也是实现城市发展的主力军。企业、大专院校、科研院所是建设创新型城市的关键行为主体，通过科技人员、技术、产品、市场等元素的流通互动，影响整个系统的运行形态。

在创新主体系统中，各创新主体形成一个较为稳定的创新网络，在竞争与合作机制的共同作用下，进行新技术、新产品的研发制造，并将这些创新成果或者经过产业化后投入市场，再根据市场反馈的信息，进行新一轮的技术、产品研发，在创新知识-技术-产品-知识的循环往复中促进创新型城市的建设发展。在对系统整体结构分析的基础上，以各创新主体间的行为及相互关系为主线，建立基于创新主体系统的创新型城市系统动力学模型，如图1。

如图1所示，该模型主要存在5条反馈环，这5条反馈系统的描述了创新型城市创新主体要素系统各要素间的相互作用，以下是对这5条反馈环的分析：

（1）城市经济发展水平政府财政收入政府财政支出研发投入政府对教育、科研的投入科研院所、大专院校的数量及水平城市科技人员科研院所、大专院校科技人员（企业科技人员）城市创新能力创新收益城市经济发展水平（正反馈）

（2）城市经济发展水平政府宏观经济收益政府创新意识创新激励保障政策企业创新意识企业创新动力企业研发投入科研成果数目创新收益企业利润城市经济发展水平（正反馈）

（3）城市经济发展水平政府财政收入政府财政支出研发投入政府对教育、科研的投入科研院所、大专院校的数量及水平研发平台科技成果转化率创新收益城市经济发展水平（正反馈）

（4）城市经济发展水平市场需求政府创新意识（创新激励保障政策）（企业创新意识）企业创新动力企业研发投入研发平台创新主体合作创新成本创新收益城市经济发展水平（负反馈）

（5）企业利润企业研发投入科研成果数目创新收益企业利润城市经济发展水平（正反馈）

三、创新资源要素系统

创新型城市可以看作是对城市资源要素的重新整合，它要求创新资源在空间上集聚，其创新资源要素主要包括人力、物力、财力、知识等。人力资源要素主要指参与创新活动的科技人员；物力资源主要指城市创新活动顺利开展所需要的自然资源基础、研发平台、设施等物质资源；财力资源为创新型城市建设提供资金支持，主要来自政府财政支持、银行贷款、企业自筹等；知识资源为创新活动提供知识基础，主要包括专利、数据库、科技文献等。

在对创新资源要素及要素间相互关系分析的基础上，建立基于创新资源要素的创新型城市系统动力学模型，如图2。

如图2所示，该模型主要存在3条反馈环，这3条反馈系统的描述了创新型城市创新资源要素系统各要素间的相互作用，以下是对这3条反馈环的分析：

（1）城市经济发展水平城市吸引力风险投资研发资金投入量企业科研投入（科研院所、大专院校数量）科研设施、研发平台数量科研成果转化率创新收益创新利润城市经济发展水平（正反馈）

（2）城市经济发展水平城市吸引力引进人才量科研人员知识存量专利、科技文献数量城市创新力创新收益创新利润城市经济发展水平（正反馈）

（3）城市经济发展水平城市吸引力风险投资研发资金投入量企业科研投入企业技术水平（科研人员知识存量专利、科技文献数量科研成果转化率）创新收益创新利润城市经济发展水平（正反馈）

四、创新支撑要素系统

创新支撑要素系统是为创新型城市建设提供服务支撑的要素及其相互作用的集合，主要是为了有效实施创新，加速知识的传播和技术的流通。主要包括城市基础设施、相关的制度及法律法规、中介机构、金融机构、文化等方面。

在创新支撑要素系统中，各创新支撑要素相互作用，共同支持创新型城市的建设，在对创新支撑要素系统整体结构分析的基础上，建立基于创新支撑要素的创新型城市建设系统动力学模型，如图3。

如图3所示，该模型中主要存在6条反馈回路，这6条反馈系统的描述了创新型城市创新支撑系统各要素间的相互关系，以下是简要分析：

（1）市场机制健全程度市场需求科研院所创新动力（企业创新动力）科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（正反馈）

（2）市场机制健全程度技术创新成本企业研发投入企业创新动力科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（负反馈）

（3）城市经济发展水平金融体系完善程度政府研发投入科研院所创新动力（企业研发投入企业创新动力）科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（正反馈）

（4）政府宏观经济收益科技体制完善程度法律法规合理性市场机制健全程度产学研联合程度科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（正反馈）

（5）政府宏观经济收益城市经济发展水平创新基础设施水平中介机构完善程度（科技体制完善程度）中介机构服务水平（创新主体合作创新成本产学研联合程度）（技术创新成本企业创新动力）科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（负反馈）

（6）城市经济发展水平创新基础设施水平（创新文化）城市吸引力人才引进量科研成果数量科研成果转化率城市经济发展水平（正反馈）。

五、基于创新型城市构成要素的城市建设路径分析

在对创新型城市构成要素系统分析的基础上，通过对各个要素的系统动力学模型及其主要反馈回路的研究，进而从创新主体培育、创新资源集聚及配置、创新支撑条件完善三个方面提出创新型城市的建设路径。

1.创新主体培育路径分析

通过分析创新主体要素系统的动力学模型，在创新主体培育中，应主要遵循以下三条路径。

①企业-龙头企业-产业-产业集群、联盟的路径。应当鼓励企业开展创新活动，重点支持新兴企业和高新技术企业，加快对传统企业的改造；优胜劣汰企业，充分发挥龙头企业的引导、辐射作用，形成知名企业、知名品牌，提升城市吸引力；促使企业以行业或产业链为纽带加强协同创新，引导企业形成产业集群，以实现规模优势、知识溢出效应、创新集聚效应。

②构建完善的产学研创新网络，强化产学研组织之间的互动联系。企业在市场信息、生产、管理等方面具有优势，而大专院校及科研院所在对新技术及新知识的敏感度、研发能力、科技人员等方面具有企业所没有的优势；产学研合作能够提升科研成果的转化率，进而能够提高创新收益、增加创新利润；产学研互动的创新网络可以实现企业和大专院校及科研院所的优势互补，更好的发挥创新资源的作用。

③建立政府引导、激励、协调机制。包括依据城市实际发展情况，制定建设创新型城市的相关战略规划及政策措施、完善创新基础设施、营造创新文化环境；具体表现在各种激励机制的建立，包括知识产权保护、公共采购、税收优惠、财政支持等；创新型城市建设参与的主体多且复杂，出现利益冲突是难免，这就需要政府完善其协调机制，以使创新工作有序进行。

2.创新资源集聚及配置路径分析

创新型城市的标志之一就是城市创新资源的集聚及创新力的提高，建设创新型城市，应当加强对其创新资源的集聚整合及优化配置。

①加强创新资源的集聚整合。除了积极争取政府财政支持外，企业应拓宽创新财力资源的渠道，增加创新研发投入；通过人才引进、使用观念的转变及引进多渠道多样化，增加人才储备量；以多种方式组建技术研发平台，提供必要的实验设施等，为创新主体研发能力的提升提高物质保障；重视知识产权、专利的保护，增加知识存量的基础上，提高知识资源的生产力转化率。在创新资源集聚整合过程中，还应当提升创新资源的质量，优化资源结构。

②强化对创新资源的优化配置。不同创新主体对创新资源的数量及质量有不同的要求，结合各个创新主体的创新特征，合理分配创新资源；强化对创新资源的管理，充分发挥创新主体的协同效应，以提高创新绩效。

3.创新支撑体系建设路径分析

创新支撑要素是建设创新型城市的重要保障要素，在整个创新型城市建设过程中都需要不断加强和完善创新支撑要素。

①完善城市基础设施。以科学规划为前提，在城市总体规划和城市实际水平的基础上，因地制宜、合理配置城市基础设施；加强基础设施投融资平台的建设，多渠道吸纳社会资金，通过市场化运作吸引有实力的企业参与基础实施建设，为基础设施建设提供有力的资金保证；重视城市“绿色基础设施”的建设，改善人居环境，增强城市的宜居功能。

②加强相关制度、政策、法律法规的保障。建立公平、高效、完善的市场机制，完善创新体制；健全创新激励机制，制定相关激励制度、政策，充分调动创新主体的创新积极性；完善相关的法律法规，加大对知识产权等的保护力度，降低技术创新和科研成果转化的成本，从而有效推进创新型城市建设。

③健全中介服务、金融服务体系。积极培育各种培训机构和提供专业服务的事务所以及各种行业协会、技术开发中心等组织机构，完善城市创新服务体系；加大对中介机构、金融机构的管理力度，提高这些机构服务人员的素质和服务水平；健全技术产权等交易机制，促使形成形式、主体多样化的市场网络。

④营造具有浓厚创新氛围的创新文化。将创新与城市文化特色及地域文化相结合，积极开展创新文化活动；建设“学习型”城市，改革教育制度，鼓励终身教育，鼓励创新思维；促进消费者对创新产品的认同，只有认同了最终的产品形式，创新活动才算真正完成，也才会再反馈到创新活动的开始。

参考文献：

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依据城市物流发展水平与城市经济发展水平的一致程度，将其分类为超前、匹配和滞后三状态。只有城市物流与城市经济发展水平匹配，效用才会最大。他们的匹配是强调城市物流供给与城市经济发展的需求相匹配。所谓匹配考察的包括单纯的量上的匹配，更强调质上的匹配[3]。超前区：城市物流需求不足，小于城市物流服务供给。超前区里可能是城市经济并没有预期繁荣，物流需求量不足，导致物流供给量过剩，市场反映出来的现象是物流设施设备大量闲置。另一种情况是物流企业不顾城市整体经济较落后的现实情况，引进各种先进物流技术，大量增加物流成本使物流需求方无法接受。

匹配区：城市物流需求与供给基本均衡，其表现为市场上基本无闲置物流资源，也不存在需求得不到及时满足的现象。匹配区内城市物流技术可能不是最先进的，物流设施不是最新的，物流发展水平也不是最高的，但其职能效用得到最大化，对城市经济的辅助协调作用体现得最明显。滞后区：城市物流需求明显大于物流服务供给，市场反映出来的表现为物流设施落后，误时延时频率高，物流管理水平低，进而导致物流成本高。造成上述现象的原因是物流发展水平远比城市经济发展水平落后。

二、城市物流对城市经济的影响

城市物流支撑着城市日常经济活动的正常运行。在第一第二利润源相继枯竭的二十一世纪，作为第三利润源的物流对城市经济的影响作用不言而喻。值得提出的是，城市物流对经济发展有正负两面影响。

1.负面影响无论城市物流发展水平是位于超前区或滞后区，对城市经济和环境的消极作用远大于积极作用。当城市物流水平滞后于城市经济发展时，其典型表现是库存仓储量大、服务水平低、物流成本高、物不能通畅其流。低效率的物流运作水平，妨碍了商品流通与区域城市间职能分工与合作，严重损害区域城市经济的“吸收”与“辐射”面积，更不利于生产效率的提高。另一种伪命题是认为城市物流发展水平越快越好。须知若城市经济发展速度跟不上，导致物流有效需求不足，同样会造成物流资源大量闲置，物流成本居高不下，最后物流产业只能成为当地产业的累赘。

篇13

关键词：城市土地利用；演变趋势；人均GDP

中图分类号：F293文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）04-0076-04

一、引言

改革开放以来，我国城市土地利用快速扩张。1984～2010年，我国地级城市建成区总面积年均增长548%。特别是1994～2004年，年均增长率达到727%。同期，珠江三角洲地区城市建成区面积年均增长1646%，长三角地区年均增长911%，京津塘地区年均增长731%。

快速城市化进程中我国的城市土地利用形势日趋紧张。到2010年底，我国有城镇人口670亿。据估计，到2030年我国城镇人口比例将达到675%[1]，按联合国对中国人口的预测，今后20年间我国城镇还将吸纳人口275亿，平均每年净增1375万左右。城市人口的快速增长，在人多地少的国情和耕地政策约束下，城市土地利用越来越紧张。

因此，研究我国城市土地利用效率及其各项用途中所占比例的演变趋势，对于我国城市土地集约利用有重要意义。鉴于此，本文将以我国具备完整数据的226个地级城市数据为基础，重点分析我国城市经济增长与城市土地利用效率及城市土地各项用途分布的演变趋势。

二、文献回顾

最先考虑到城市土地利用问题的是韦伯提出的工业区位论。但韦伯的工业区位论主要集中于工业企业的布局选择上。伯吉斯、霍伊特、哈里斯和厄尔曼分别提出了同心圆模型、扇形模式和多核心模式。20世纪60年代，阿郎索[2]从家庭在平衡通勤成本和土地成本的基础上构建了现代城市区位模型。布吕克纳[3]和亨德森[4]将阿朗索模型中的距离参数改变为闲暇时间，认为城市土地利用的区位均衡是距离增加导致住房成本的减少被闲暇的减少所抵消。穆特（1969）和米尔斯[5]则认为家庭选址的最优区位是通勤距离增加导致的运输成本提高被相应的住房成本减少所抵消。20世纪末，对城市土地的利用主要集中于资本全球流动和产业全球转移情况下的城市土地利用空间结构演变[6]。

国内相关研究主要有三个方面。一是研究土地对城市经济增长的作用，如王爱民 （2005）、李明月和胡竹枝（2005）等等。二是从土地利用结构方面探讨我国城市土地利用的合理性问题。如边学芳等人的研究结果表明，我国目前城市土地利用中工业用地比例过大，而道路、绿化用地比例过低[7]。郑新奇等人则通过计算基尼系数的方法来探讨我国城市土地利用的合理性问题[8]。三是针对土地瓶颈效应研究我国土地集约利用。董黎明和袁利平针对我国“房地产热”和“开发区热”圈占浪费土地的现象，研究认为我国城市只能走土地集约利用、提高城市土地使用效率的道路[9]。陈彦光和刘继生采集了北京、上海、广州等10个大城市1995年城市土地各项用途比例数据计算了信息熵和均衡度来研究城市土地利用向均衡状态的趋近问题[10]。赵鹏军和彭建（2001）、谭永忠（2003）、曹银贵（2008）等在构建城市土地集约利用评价指标体系方面进行了探索。

从以上文献回顾可见，国外对于城市土地利用问题的研究着重于从产业分布与通勤成本角度来研究城市土地利用模式。而国内对于城市土地利用问题的研究则更多侧重于城市土地投入对城市经济增长的贡献以及从单一类型、区域甚至是单个城市角度探讨城市土地的集约利用问题或构建城市土地集约利用评价指标。本文则从整体上探讨我国城市经济增长过程中的单位面积城市土地的人口承载力、投资密度、产值密度以及城市土地各项用途所占比例的演变趋势。

三、指标、数据来源与模型设定

1.我国城市土地利用分类

依据建设部1991年3月颁布实施的《城市用地分类与规划建设用地标准》，城市建成区土地各种用途类型主要包括居住、公共设施、工业、仓储、对外交通、道路广场、市政公用设施、绿地、特殊用地等9种类型。本文对以上9种用途进行了归类，分别是：将公共设施用地和市政公用设施用地加总当作城市公用设施建设用地，将道路广场用地和绿地用地加总当作城市广场绿地用地，将对外交通用地和仓储用地加总作为城市交通仓储用地，加上居住用地和工业用地，总共是5类。

2.本文的分析指标及数据来源

本文中所使用的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（1999～2011），《中国城市建设统计年报》（1998～2010）。本文将依照如下指标来探讨城市土地利用模式：

（1）城市人均用地=城市建成区面积/市区人口（平方千米/万人）。

（2）城市土地单位面积的产值=市区GDP/城市建成区面积（亿元/平方千米）。其中市区GDP均采用以1998年为基准的全国GDP平减指数进行校正得到的可比数据。

（3）城市土地单位面积的投资额=市区固定资产投资/城市建成区面积（亿元/平方千米）。其中市区固定资产投资均采用以1998年为基准的全国固定资产投资价格指数进行校正得到的可比数据。

（4）城市土地各种用途的比例。计算各个城市的各种用途土地所占的比例。

3.模型设定

本文统一以历年城市人均GDP（单位：万元）为自变量，分别衡量历年城市单位面积人口密度、投资密度、产值密度及5种城市土地用途所占比例随人均GDP的变化趋势。模型如下：

yti=αti+βtixt+εti （1）

其中yti代表t年（t=1998，1999，…，2010）城市单位面积人口密度、投资密度、产值密度及5种城市土地用途所占比例等变量，xt为t年各城市市区人均GDP，αti为常数项，βti为参数系数，εti为残差。

四、城市经济增长与我国城市土地利用效率演变趋势

对我国城市经济增长与城市土地利用效率演变趋势的分析主要从城市市区人均GDP与城市土地人口密度（万人/km2）、单位面积城市土地的GDP产值密度（亿元/km2）、单位面积城市土地的全社会固定资产投资密度（亿元/km2）之间的面板数据回归来进行。回归分析结果参见表1。

1.我国城市经济发展水平提高与城市土地人口密度

如表1所示，回归方程的常数均在1%显著性水平上显著。常数项结果表明，我国城市每平方千米土地上分布的人口大约为1万人，且上升趋势不明显。而从城市建成区土地人口密度对城市市区人均GDP的回归系数看，除1999年、2000年在5%显著性和2008年在1%显著性上体现出人口密度随人均GDP的升高而升高外，其他各年均不显著，表明我国城市经济发展水平提高对城市土地的人口承载力没有显著影响。由此可以认为，1998～2010年我国城市土地的人口承载力没有显著增强，城市经济发展水平提高对城市土地的人口承载力整体上没有显著影响。

2.我国城市经济增长与GDP产值密度演变趋势

表1中GDP产值密度对城市市区人均GDP的回归结果显示，常数项α除2002、2004和2006年不显著外，其他年份均在5%或1%显著性水平上显著。常数项α的回归结果表明，自1998～2009年，城市土地GDP产值密度不断上升，由1998年的05亿元/ km2左右提高到2010年的179亿元/ km2。回归系数β的符号为正且全部在1%显著性水平上显著，表明我国城市单位土地面积的产值密度随着经济发展水平的提高而上升。表中回归结果还显示，1998～2004年间的回归系数β不断提高，表明该时期内城市土地产值密度的差距随城市市区人均GDP的提高趋于扩大，而2005～2010年间的回归系数趋于下降则表明城市土地产值密度差距随人均GDP的提高而趋于减小。

3.我国城市经济增长与固定资产投资密度演变趋势

五、城市经济增长与我国城市土地各项用途分布演变趋势

1.我国城市经济增长与居住用地所占比例演变趋势

如表2所示，居住用地所占比例对城市市区人均GDP回归分析结果，常数项均在1%显著性水平上显著，回归系数则在2001年及之前不显著，2002年后均显著，且2006年后均在1%显著性水平上显著。从常数项α看，从1998年的3072上升到2010年的3418，表明居住用地在我国城市土地用途中所占比例越来越高。而参数系数β的符号全部为负且显著性越来越强，表明我国城市居住用地所占比例呈现出随城市经济发展水平提高而下降的趋势，且人均GDP每提高1万元，居住用地所占比例下降值在2003年之前越来越大，2004年之后则趋于减小。

2.我国城市经济增长与工业用地所占比例演变趋势

与居住用地所占比例日益提高的趋势相反，工业用地在我国城市土地用途中所占的比例则不断减少。如表2所示，回归结果常数均在1%显著性水平上显著，α的值从1998年的2462下降到2010年的1733。而回归系数β在2002年之前要么不显著要么仅在10%显著性水平上显著，2003年在5%显著性水平上显著，2004年之后均在1%显著性水平上显著。

3.我国城市经济增长与绿地广场用地所占比例演变趋势

如表3所示，绿地广场用地所占比例对城市市区人均GDP的回归分析结果，常数α从1998年的1663上升到2010年的高于2193，且均在1%显著性水平上显著，表明绿地广场用地在我国城市土地利用中所占的比例呈不断上升的趋势。而回归系数β的符号不规则，且显著性不确定，表明我国城市绿地和广场用地所占比例没有表现出随城市经济发展水平而变化的趋势。

4.我国城市经济增长与交通仓储用地所占比例演变趋势

如表3所示，交通仓储用地所占比例对城市市区人均GDP的回归分析结果，常数α均在1%显著性水平上显著，其值从1998年的11左右下降到2010年的796左右，表明交通仓储用地在我国城市土地利用中所占的比例呈不断下降的趋势。尽管回归系数β的符号除1998年外均为负号，但显著性较差，表明我国城市土地利用中交通仓储用地所占比例没有表现出随城市经济发展水平的提高而上升或下降的趋势。

5.我国城市经济增长与城市公用基础设施用地所占比例演变趋势

如表3所示，城市公用基础设施用地所占比例对城市市区人均GDP的回归分析结果，常数α均在1%显著性水平上显著，其值由1998年的146提高到了2001年的1628，但自2001年来没有表现出明显的上升或下降趋势。可以认为，我国城市土地利用中，公用基础设施用地所占比例基本保持在16%左右不变。回归系数β除2000年在5%显著性水平上显著外，其他年份均不显著，因此可以认为城市公用基础设施用地所占比例没有表现出随城市经济发展水平而变化的趋势。

六、结论及建议

研究结果表明：首先，从反映城市土地利用效率的指标来看，我国城市土地的人口承载力在1998～2010年间没有显著提高，城市经济发展水平提高同样对城市土地的人口承载力没有显著影响；我国城市单位土地面积的GDP密度不断上升，并明显表现出随经济发展水平（城市市区人均GDP）的提高而上升的趋势，且在1998～2004年间城市土地GDP密度的差距随城市市区GDP的提高趋于扩大，而2005～2010年间随人均GDP的提高而趋于减小；我国城市全社会固定资产投资强度随着时间的推移在不断提高，并明显表现出随着经济发展水平（城市市区人均GDP）的提高而上升的趋势，且同样表现出1998～2004年间投资密度的差距随城市市区人均GDP的提高趋于扩大，而2005～2010年间随人均GDP的提高而趋于减小。其次，从城市土地各项用途随城市经济发展水平的演变趋势看，居住用地所占比例在1998～2010年间不断提高，并在2002年之后体现出明显地随城市经济发展水平提高而减少的趋势；工业用地所占比例则不断下降，但在2002年之后表现出随城市经济发展水平的提高而增加的趋势；1998～2010年间，绿地广场用地所占比例不断上升、交通仓储用地所占比例不断下降，而城市公用基础设施用地所占比例大体维持不变。

基于本文研究结论，笔者提出以下政策建议：首先，我国城市土地的人口承载力没有得到显著提升，而且居住用地所占比例呈不断上升的趋势，这意味着在我国的城市化进程中，城市人口数量的增加将导致城市土地利用近乎等比例地增加。由此将对我国在快速城市化进程中日益紧张的土地利用问题带来更加严峻的挑战。因此，在我国城市化进程中提升城市土地的人口承载能力日益重要。其次，从城市土地的GDP密度、投资密度不断上升且随城市经济发展水平的提高而上升的趋势，以及工业用地所占比例不断下降的趋势表明，随着我国城市经济发展水平的不断提高，经济用途的城市土地（比如工业用地、对外交通和仓储用地）集约利用程度在不断上升。但与此同时，我国城市土地利用中，绿地广场所占比例不断增加，公共设施用地维持较高比例，意味着我国城市土地利用中非经济用途所占比例在不断增加。尽管这同时意味着城市的生活环境可能得到了改善，但从解决进城人员的非农就业问题角度看，应在保证城市生活环境不断得到改善的同时适当加强城市土地的经济用途。

参考文献：

[1]陈甬军，景普秋，陈爱民.中国城市化道路新论[M].商务印书馆，2009.369-372.

[2]威廉·阿朗索.区位和土地利用—地租的一般理论[M].梁进社等译.商务印书馆，2007.

[3]Brueckner， Jan K. Residential Succession and Land-use Dynamics in a Vintage Model of Urban Housing[J].Regional Science and Urban Economics， Elsevier，1980，10（2）：225-240.

[4]Henderson J. Vernon. Economic Theory and the Cities[M]. Second Edition. Orlando， FL： Academic Press， 1985.

[5]E S 米尔斯.区域和城市经济学手册（第二卷：城市经济学）[M].郝寿义等译.经济科学出版社，2003.18-22.

[6]Edward L Glaeser & Matthew E Kahn. Decentralized Employment and the Transformation of the American City[Z]. NBER Working Paper，2001.8117.

[7]边学芳，吴群，刘玮娜.城市化与中国城市土地利用结构的相关分析[J].资源科学，2005，27（3）：73-78.

[8]郑新奇，孙元军，付梅臣，等.中国城镇建设用地结构合理性分析方法研究[J].中国土地科学，2008，22（5）：4-10.

[9]董黎明，袁利平.集约利用土地—21 世纪中国城市土地利用的重要方向[J].中国土地科学，2000，14（5）：6-8.

篇14

调发展研究”（项目编号：13CJL047）阶段性成果

中图分类号：F830 文献标识码：A

内容摘要：城市化质量和城市化水平协调发展是科学、合理地推动城市化进程，促进经济发展的关键要素。本文构建了以经济指标、公共服务指标和环境指标为核心的城市化质量评价指标体系，利用因子分析法对2011年中国各地区城市化质量进行测算，并进一步分析了各地区城市化质量和城市化水平的协调程度，探求城市化质量和水平非协调发展的原因，提出相关政策建议，为推动城市化合理发展提供理论依据。

关键词：城市化质量 城市化水平 因子分析 协调发展

引言

城市化是指在产业结构升级过程中农村人口向城镇转移，城镇人口占总人口的比重是反映城市化水平的核心标志。随着我国改革开放的深入进行，我国城市化水平不断提高，表现为农村人口向城镇迁移规模持续增大。但是在人口城市化快速推进过程中，却出现了城市经济发展水平低、公共服务不足以及环境污染等一系列问题，导致城市化质量降低，城市化水平和城市化质量之间呈非协调发展状态。相关学者对人口城市化进程中城市化质量问题进行了研究：叶裕民（2001）提出在人口城市化过程中要注重城市化质量，并以经济现代化、基础设施现代化和人的现代化三个指标进行城市化质量测算。赖德胜（2012）以劳动力市场为视角分析了城市化质量。李明秋（2010）以城市发展质量、城市化推进效率和城乡一体化程度为指标定义城市化质量。

本文在已有研究基础上，进一步研究城市化质量和城市化水平的协调发展问题，建立以城市化质量经济指标、公共服务指标和环境指标为核心的城市化质量评价指标体系，分析各地区城市化质量与城市化水平协调程度，为推动城市化合理、科学发展提供助力。

城市化质量和城市化水平界定

城市化质量是指在城市化进程中城市经济发展水平、居民社会福利水平和城市环境等因素的综合水平，高城市化质量要以高经济发展水平、高福利、良好城市环境为标志。城市化不仅要以产业升级为核心途径，实现经济快速发展，而且要使城市居民分享经济发展成果，营造良好的城市环境，实现城市科学、可持续的发展。

城市化水平具有广义和狭义之分。广义城市化水平是包含了城市经济社会发展、城镇人口比重、居民社会福利等所有元素的城市发展水平。狭义城市化水平是指城镇人口占总人口比重。本文采取城市化水平的狭义概念，即城镇人口比重。

基于因子分析法的城市化质量测算

（一）指标选取及数据来源

城市化水平和质量协调发展是合理推动城市化进程的客观要求，人口城市化水平要与城市经济发展水平、社会福利供给、城市环境优度相一致。本文选取经济指标、公共服务指标、环境指标为衡量城市化质量的一级指标，并且为剔除地区间城市规模、人口数量差异的影响，二级指标均采用与人口规模、城市土地面积相对应的相对值，其中经济指标包括人均国内生产总值、人均财政支出、人均消费剩余，公共服务指标包括人均供水管长度、人均实有道路面积、人均拥有病床数，环境指标包括绿化覆盖率、每平方公里工业废水排放量、每平方公里工业二氧化硫产生量。其中，人均指标均采用市辖区总体水平与城镇人口之比进行测算，每平方公里环境指标采用市辖区总体水平与市辖区面积之比进行测算。以上数据来源于《中国统计年鉴2012》、《中国城市统计年鉴2012》（见表1）。

（二）各地区城市化质量测算

本文以因子分析法对城市化质量进行具体测算，首先通过数据标准化建立因子分析模型：

X=AF+ε （1）

然后对因子载荷矩阵A进行估计，并以最大方差法进行旋转，提取3个公共因子（过程利用SPSS19.0进行），这3个因子涵盖了近73%的信息量（见表2）。

通过旋转因子载荷矩阵能够发现，因子F1与人均GDP、人均财政支出、人均消费剩余和人均供水管长度明显相关，因子F2与人均消费剩余、绿化覆盖率、每平方公里工业废水排放量明显相关，因子F3与人均实有道路面积、每万人拥有病床数、每平方公里工业二氧化氯产生量明显相关（见表3）。

利用《中国统计年鉴2012》、《中国城市统计年鉴2012》中各省份数据，通过SPSS19.0软件进行具体测算，可以得到各省份因子得分。进一步以各公共因子方差对公共因子总方差贡献率为权重确定城市化质量综合得分，具体公式为：

F=α1F1+α2F2+α3F3 （2）

其中，α1=38.295/72.959，α2=

17.652/72.959，α3=17.012/72.959。

2011年北京市城市化质量最高，综合得分为1.778，城市化质量最低，综合得分为-1.609。受经济发展水平的影响，城市化质量排名靠前地区均为高经济发展水平地区（见表4）。

城市化质量和水平协调发展分析

在农村人口逐渐向城镇转移过程中，人口城市化水平应与城市化质量协调一致，这种一致性体现为各省份城市化水平排名与城市化质量排名相等。城市化水平排名超过城市化质量排名说明该地区虽然实现了农村人口向城市集聚，但城市经济发展水平、社会公共服务以及城市环境的发展相对滞后。

通过对2011年各地区城市化质量和城市化水平排名对比能够发现，内蒙古、黑龙江、吉林、海南、青海等地区城市化质量远滞后于城市化水平。上海、北京、天津、辽宁、浙江、福建等地区实现了高层次的质量与水平协调发展，广西、贵州、等地区实现了低层次的城市化质量与城市化水平协调，江西、湖南、四川等地区虽然城市化水平不高，但城市化质量较高（见表4、图1）。

为明确城市经济发展指标、公共服务指标和城市环境指标对城市化质量影响，分析城市化质量和城市化水平非均衡发展的原因，现对各地区按城市化质量3个公共因子分别排序。北京、上海、天津等地区虽然公共因子F1（与经济发展指标明显相关）的排名较高，但与公共服务和城市环境相关联的公共因子F2和F3的排名相对滞后，城市化质量分指标与城市化水平不协调，江苏、浙江、山东等地区也在不同程度上存在这一问题。福建等地区虽然城市经济发展水平低，但城市公共服务较好（见表5）。

结论和建议

本文以城市经济指标、公共服务指标和城市环境指标为核心指标体系，利用因子分析法对各地区城市化质量进行测算，得到如下结论：

第一，北京、上海等地区城市化综合质量与城市化水平实现高水平协调，内蒙古、黑龙江、吉林、海南、青海等地区城市化质量远滞后于城市化水平，广西、贵州、等地区实现了低层次的城市化质量与城市化水平协调。第二，经济发展指标是导致北京、上海等地区高城市化质量的关键因素，这些地区存在着公共管理和城市环境相对滞后的问题，城市化质量分指标与城市化水平不协调。

针对得到的结论，笔者提出相关政策建议：第一，以各地区要素资源禀赋为基础，充分利用优势资源，促进城市产业升级，实现城市经济快速发展。第二，增加财政的公共服务支出，提高城市居民社会福利。第三，以产业升级为核心途径，实现人口城市化与产业结构、就业结构相一致。第四，明确环境的产权，减少企业污染物排放量。

1.叶裕民.中国城市化质量研究[J].中国软科学，2001（7）

2.常阿平.我国城市化质量现状的实证分析[J].统计与决策，2005（3）