“一带一路”沿线十五个沿海港口城市竞争力比较研究

阮红伟 李晓静 赖秀云（青岛大学 商学院，山东 青岛 266071）

“一带一路”沿线十五个沿海港口城市竞争力比较研究

阮红伟 李晓静 赖秀云
（青岛大学 商学院，山东 青岛 266071）

以城市竞争力的视角，因子分析的方法审视“一带一路”15个沿海港口城市，可以发现上海、天津、广州、深圳城市竞争力较强，湛江、汕头和海口城市竞争力较弱。以聚类分析法可把这15个沿海港口城市分为一级城市竞争力上海；二级城市竞争力天津、广州、深圳；三级城市竞争力宁波、青岛、烟台、大连、福州、厦门和泉州；四级城市竞争力湛江、汕头、海口、三亚四类。这些沿海港口城市发展水平差异较大，未来发展方向应是统筹各港口城市经济社会的发展，建立“一带一路”港口城市联盟，强化上海、天津、广州、深圳等港口城市带动作用，打造“一带一路”友好城市朋友圈，“以港兴城”、港城融合、提高城市竞争力。

一带一路；沿海港口城市；城市竞争力；因子分析；聚类分析

一、引言

2015年3月28日，国家发展和改革委员会、外交部、商务部联合发布的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》中提出，加强上海、天津、宁波-舟山、广州、深圳、湛江、汕头、青岛、烟台、大连、福州、厦门、泉州、海口、三亚等沿海城市港口建设。这份“一带一路”路线图圈定了15个港口城市。港口城市竞争力的强弱对区域发展的快慢起决定作用。如何提升 15个沿海港口城市竞争力，对“一带一路”战略决策的有效实施及对中国经济的发展具有重要意义。

国际上对城市竞争力的研究较早的是美国巴克内尔大学Peter KarlKresl，他从二十世纪八十年代开始，将显性框架和解释性框架相结合作为评价框架，对城市竞争力进行研究；世界经济论坛（WEF）与瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD）从1989年起共同研究创建国际竞争力评价体系。2001年，IMD评价指标体系进行了修改，建立了政府效率、企业效率、经济运行、基础设施和社会系统四大要素组成的国际竞争力体系；这期间，英国Paul Cheshire提出不均衡性作为一种系统性差异形成城市竞争力，伦敦政治经济学院的Iain Begg教授分析了城市经济行为与企业、系统运作的相互关系，将居民生活质量的高低作为最终目标，提出了城市竞争力“迷宫”模型；美国斯坦福大学Douglas Webster认为评价竞争力的4个因素是经济结构、区域禀赋、人力资源和制度环境；德国的里奥（Leo van den Berg）和艾瑞克（Erik Braun）将城市竞争划分为弱竞争、区域竞争、广域竞争、全球化竞争等四个阶段。

国内城市竞争力的研究开始于二十世纪九十年代末期，虽起步时间不长，但是国内学者也根据不同的研究需要，构建了不同的模型和评价体系，采用不同的方法对城市竞争力进行分析研究。目前国内针对城市竞争力研究模型主要有：中国社科院城市与竞争力研究中心倪鹏飞的“弓弦”模型，后修改为“竞争力飞轮模型”；北京国际城市发展研究院将计算结果进行排序比较、问题分析、决策分析和结果预测，最终建立的“城市价值链"模型；华东师范大学西欧北美地理研究所的宁越敏教授等根据中国城市发展的特点，在继承IMD国际竞争力理论和波特“钻石理论”模型特点的基础上，构建的城市竞争力的理论模型。但该模型尚未经实践检验［1］（P4-6）。国内研究城市竞争力的方法主要有：主成分分析法、因子分析法、回归分析法、数据包络分析法（DEA）、层次分析法（AHP）、模糊曲线法、多因素综合评价法等方法。用得较多的为主成分分析法和因子分析法。其被广泛使用的原因就在于这种方法可以解决指标与指标之间存在的相关关系，无需主观地确定指标的权重。

本文从港口城市竞争力视角出发，选取“一带一路”战略15沿海港口城市为研究对象，分析目前我国港口城市经济发展态势，通过比较发现各港口城市在经济竞争发展中存在的不足，以期为各港口城市抓住“一带一路”战略决策机遇，增加城市竞争力提供一定的参考。

二、研究方法及指标体系

（一）研究方法

本文采用因子分析法和聚类分析法进行研究。因子分析方法是通过分析可观测到的原始多个变量的特征、性质及其内部关联性，寻找数目相对较少的、尽可能多地表达原可测变量信息的潜在支配因子，并估计潜在因子对可测变量的影响程度及潜在因子之间关联性的多元统计分析方法［2］（P507）；聚类分析法是从事物数量特征出发对事物进行分类的方法。本文利用因子分析法对“一带一路”战略中我国15个港口城市竞争力进行分析研究，以期发掘各港口城市发展过程中所存在的优势和劣势，提出针对性强的提高港口城市竞争力的对策和建议，增强各港口城市在国际竞争中的整体实力；利用聚类分析法对“一带一路”战略15个沿海港口城市进行分类，目的帮助各港口城市找准自己的位置，寻找适宜的合作伙伴和奋斗目标，相互借鉴城市经济发展中的经验教训，促进沿海港口城市的协调发展。

（二）指标体系设计

港口城市竞争力受到多种因素的影响，其表现也是多方面的。指标体系的构建应遵循以下基本原则1.全面性原则，指标体系中不仅有反映经济发展指标，还要有反映社会发展的综合指标；经济指标中，不仅有反映水平的总量指标，也应当有反映经济结构的相对指标；2.功能性原则，即指标要具有描述功能、评价功能和解释功能；3.代表性原则，即指标群要合理，最好能全面反映所研究对象的主要本质；4.相关性原则，指标之间围绕共同研究目的，但非重叠性，以防止多重共线性的发生；5.可比性原则，指标在涵义、统计口径和时空上要有可比性；6.可操作性原则，即指标数据要能从公开的权威性刊物上获得，且可信度要大。

遵循上述原则，基于国内外文献对港口城市竞争力问题研究的梳理和回顾，本文收集了2015年15个沿海港口城市的国民经济和社会发展统计公报的相关数据，主要选取了常用的14个指标，这14个指标是从不同方面对港口城市竞争力的评价，而且彼此之间还有内在联系。所选择的评价指标及在本文中的代码具体如下：

1.地区生产总值（亿元） （A）2. 地区生产总值增长率（%）（B）3.人均生产总值（万元/人）（C）4.第三产业所占比重（%）（D）5. 城镇居民人均可支配收入（元） （E）6.固定资产投资（亿元）（F）7. 年末金融机构各项存款余额（亿元） （G） 8.公共预算支出（H）9. 社会消费品零售总额（亿元） （I）10.货物进出口总额（亿元） （J）11.旅游总收入（亿元）（K）12. 医疗卫生机构数（个）（L）13. 每万人高校在校生数（人）（M）14. 全年环境空气质量优良率（AQI，%） （N）

表1　15个沿海港口城市2015年指标数据（14项）

青岛9300.07 8.1 10.25 52.8 40370 6555.7 13155.7 1222.9 3713.7 4361.3 1200 3146 353.96 80..3烟台6446.08 8.4 9.2 41.6 35907 4667.14 7029.82 643.53 2679.45 3308.9 700.95 5395 257.27 83.3大连7731.6 4.2 11.07 85.5 35889 4559.3 13864.5 910.7 3084.3 3691.1 1008.7 2739 415.1 74福州5618.1 9.6 7.53 48.1 34982 4893.91 11270.96 1237.24 3488.74 2065.5 537.29 4133 428 95.3厦门3466.01 7.2 9.04 55.8 42607 1896.52 8876.25 652.1 1168.42 5580.5 832.36 1437 413.5 99.18泉州6137.74 8.9 7.24 36.1 37275 3406.25 6612.31 536.07 2459.59 1816 617.89 1351 145.8 98.9海口1161.28 7.5 5.25 75.7 28535 1012.04 4069.71 171.13 595.53 270.49 160.06 923 571.3 95.3三亚435.02 8.1 5.84 65.7 28782 705.97 1209.42 118.32 181.72 16.26 302.31 497 2510 99.7

三、“一带一路”战略15沿海港口城市竞争力因子分析

本文运用SPSS20.0因子分析法，对“一带一路”战略15沿海港口城市竞争力进行综合分析。首先，对原始数据进行标准化处理，消除各指标间量纲差异的影响；其次，进行KMO 检验与巴特利特球形度检验，决定是否适合进行因子分析；适合因子分析的基础上，进行公因子提取、获得因子载荷矩阵，进而计算各因子综合得分，反映各城市竞争力高低。

（一）数据的标准化处理

15沿海港口城市竞争力的评价体系由多个指标构成，各指标的计量单位不同，量纲的差异会对数据产生影响，因此需将原始数据转化为标准化的无量纲的数据，结果如表2所示。

表2　15个沿海港口城市2015年指标标准化后的数据表

（二） KMO 检验与巴特利特球形度检验

在进行多元统计的因子分析之前必须要通过KMO检验与Bartlett球形度检验。本文对15沿海港口城市的14个指标进行检验，KMO检验值为0.756，Bartlett球度统计量较大，其伴随概率＜0.05，表明各变量间相关性较强，且各变量独立（如表3所示），可以进行因子分析。

表3　KMO 检验与巴特利特球形度检验表（KMO and Bartlett's Test）

（三） 公因子提取

根据15个沿海港口城市竞争力评价指标数据，利用SPSS20.0软件进行公因子提取，得出提取结果如表4所示。利用主因子分析法选择公共因子时，一般要求因子的特征值大于或约等于1。从表4可以看出，符合条件的公因子有4个，解释了原有指标数据总方差的88.137%，表明此4个公因子包含了原有指标数据的大部分信息，故选取前四个公共因子作为评价15个沿海港口城市竞争力的指标。

表4　总方差解释（Total Variance Explained）

（四） 因子载荷矩阵

因子载荷矩阵可以表达提取的公因子对原始数据的相关程度。由于初始的因子载荷矩阵系数不太明显，为使主成分因子更具有实际意义，利用SPSS20.0软件对反映15个沿海港口城市竞争力的14个评价指标，采用Quartinax 四次方最大法进行正交旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。

表5　旋转后的因子载荷矩阵（ Rotated Component Matrixa ）

从表5可以看出，第一个因子对地区生产总值、人均生产总值、城镇居民人均可支配收入、年末金融机构各项存款余额、公共预算支出、社会消费品零售总额、货物进出口总额、旅游总收入等指标的因子载荷较大，第一公因子的方差贡献率占到52.249%，因而可以把第一公因子定义为经济规模总量因子。第二公因子主要解释了固定资产投资、医疗卫生机构数及全年环境空气质量优良率等指标，可以定义为环境设施因子。第三公因子主要解释了地区生产总值增长率、第三产业所占比重指标，反映城市经济发展速度及产业结构，称为速度结构因子。第四公因子与每万人高校在校生数指标高度相关，而对其他各指标解释力度均不太显著，把第四公因子定义为发展潜力因子。

（五） 因子得分

根据回归分析法计算因子得分，得因子得分系数矩阵，如表6 所示：

表6　因子得分系数矩阵（Component Score Coefficient Matrix）

根据上表所示的各个指标所对应的因子得分系数和标准化后的原始变量，计算出四个主因子的具体得分：

F1=0.140A+0.045B+0.126C+0.026D+0.156E-0.014F+0.167G+0.137H+0.133I+0.177J+0.103K-0.003L+0.011M+0.049N

F2=-0.012A-0.036B-0.07C+0.015D-0.186E+0.429F-0.165G-0.043H-0.005I-0.264J+0.126K+0.280L +0.048M-0.450N

F3=0.053A+0.608B-0.017C+-0.414D-0.005E+ 0.088F+0.000G+0.033H+0.050I+0.013J+0.041K+0.0 62L +0.106M+0.187N

F4=0.056A+0.281B+0.067C+0.208D-0.034E+0.173F-0.016G-0.012H+0.056I-0.145J+0.203K-0.180L +0.827M+0.041N

由于主因子F1、F2、F3、F4的贡献率分别为52.249%、14.527%、12.881%和8.480%，总贡献率为88.137%，所以每个港口城市综合得分函数为：

F=（52.249%×F1+14.527%×F2+12.881%× F3+8.480%×F4）/ 88.137%

为观察方便，将因子得分进行百分制化处理，即百分制化后的因子得分= F×40+60

经过计算，15个沿海港口城市竞争力得分及排名如表7：

表7　15个沿海港口城市竞争力得分及排名

（六） 基于因子分析的15个沿海港口城市竞争力评价

从城市竞争力综合得分来看，上海、天津、广州、深圳和宁波、青岛位列前茅，福州、烟台、泉州和三亚排在7至10名，而位居后5位的城市依次是厦门、大连、湛江、汕头及海口。

从第一项因子即城市经济规模总量看，上海、深圳、广州、天津仍位居前4位，厦门和大连虽然综合得分居后，但城市经济规模总量排位靠前，位列7、8位；三亚、海口、湛江、汕头城市规模总量较小。

第二公因子主要反映城市的设施环境等因素，天津、烟台、大连、青岛固定资产投资及医疗机构数较多，空气质量较好等排在前面，而深圳在2015年固定资产投资较少、医疗机构数少，排在最末位；

第三公因子主要解释城市发展速度结构，数据显示，2015年福州、泉州、湛江、汕头经济增速快，第三产业占比逐渐上升；第四公因子与每万人高校在校生数指标高度相关，反映发展潜力城市。三亚2015年末常住人口74.89万人，但高等学校在校生达18.8万人，每万人高校在校生数远远超出其他城市。而深圳、宁波、烟台、汕头和湛江位于后5位。

四、“一带一路”战略15个沿海港口城市竞争力聚类分析

聚类分析法是依据事物的数值特征，根据相互之间的距离来观察亲疏关系，从而对事物进行分类的一种统计分析方法［2］（P459）。本文对15个沿海港口城市采用层次聚类方法中平均距离法（Median Method），得到聚类图如下图1。

图1　15个沿海港口城市按城市竞争力聚类图

将15个沿海港口城市分为四类：第1类，一级城市竞争力的港口城市包括上海；第Ⅱ类，二级城市竞争力的港口城市包括天津、广州、深圳；第Ⅲ类，三级城市竞争力的港口城市包括宁波、青岛、烟台、大连、福州、厦门、泉州；第Ⅳ类，四级城市竞争力的港口城市包括湛江、汕头、海口、三亚。

五、提升15个沿海港口城市竞争力的对策建议

影响城市综合竞争力的因素很多，本文通过构建评价指标得到“一带一路”战略圈定的重要的沿海15个港口城市竞争力的综合得分，发现各城市发展水平差异较大，未来发展方向应是统筹各港口城市经济社会的发展，各港口城市要“以港兴城”、优势互补、城城联动，共同舞动“一带一路”经济。发展对策和建议如下：

（一）建立“一带一路”港口城市联盟

上海、天津、宁波－舟山、广州、深圳、湛江、汕头、青岛、烟台、大连、福州、厦门、泉州、海口、三亚这15个城市是“一带一路”战略圈定的重要的沿海节点城市，战略位置极其重要，在国家大力推进“一带一路”战略的背景下，15个沿海港口城市进入了经济提速发展的战略机遇期。成立“一带一路”港口城市联盟，建立政府间领导磋商机制，成立协同发展领导小组，在海关区域通关一体化、物流仓储—体化、金融市场服务一体化、网络信息服务一体化等多方面建立合作互通机制，并在未来的执行中不断完善、升级，定期举行联盟港口城市论坛（会议）。打造常态化政府间交流平台，携手推动城市间产业、港口、社会等各方面更大范围、更高水平、更深层次的大开放、大合作、大发展。

（二）强化上海、天津、广州、深圳等港口城市带动作用

研究表明，在联盟区域内，地处华北的天津、华东的上海及华南的广州和深圳，城市综合竞争力较强。以其为中心，在产业协作、交通网络、物流基础设施等方面既协调联动发展，又发挥带头作用，强化资源整合，深化城市合作，带动其他港口城市成为“一带一路”建设的生力军。

（三）打造“一带一路”友好城市朋友圈

“一带一路”涉及65个国家和地区，总人口45亿占全球的62.5%，经济总量约占全球的28.6%。“一带一路”的战略构想强调相关各国互利共赢的“利益共同体”。有研究表明，国际友好城市的数量越多、发展速度越快、友好城市关系确定得越早，则城市的开放型经济发展水平就越高［4］（P52）。而本文定量分析显示，城市对外经济进出口总额是影响城市竞争力的重要因素。各港口城市应借助“一带一路”战略，广泛缔结“友好城市”“姊妹城市”，扩大国际城市的朋友圈。通过国际友好城市的高层互访、举办各种经贸推介会、洽谈会、论坛等，既有可能通过深层次合作交流，吸引外资、引进先进的技术和管理经验，吸纳优秀人才，实现互利合作共赢发展，更能加快企业、港口、城市“走出去”的步伐和方向，开拓国际市场、扩大对外开放，提高城市竞争力。

（四）“以港兴城”，港城融合，提高城市竞争力

我国目前是世界第一贸易大国，货物贸易中90%以上物资通过海运完成，因此，“一带一路”战略15个沿海城市的港口在经济大潮中发挥着巨大的作用。各港口城市通过创新经营管理体制和经营策略， 以港口产业发展为纽带， 加快海陆联动布局， 扩大港口经济腹地，港口与城市在空间形态上相互融合，打造港城一体化发展体系［3］（P96），提高城市竞争力。从“硬件”上，完善海上通道设施及其集疏运体系建设，同时积极参与“一带一路”相应国家港口基础设施建设。建设“海铁联运”系统，实现铁路与港口的无缝对接。从“软件”上，开辟多元经营领域， 引进外资，学习国际码头经营、管理经验，探索逐步形成投资经营集装箱码头为主，投资经营散货码头为辅的路径。

［1］ 孙夏青. 沿海港口城市竞争力研究［D］.大连： 辽宁师范大学，2013.

［2］ 宗传华.SPSS与统计分析［M］.北京：电子工业出版社，2007.

［3］ 陈文喆.“一带一路”综合枢纽的发展策略研究——以青岛市为例［J］. 商，2015，（48）.

［4］ 许春，许锋.友好城市资源与开放型经济关系的经济学分析——以江苏为例［J］.南京航空航天大学学报（社会科学版），2006，8（3）.

责任编辑：胡燕京

A Comparative Study on Urban Competitiveness of 15 Coastal Port Cities under the Belt and Road Strategy

RUAN Hong-wei LI Xiao-jing LAI Xiu-yun
（ School of Commerce， Qingdao University， Qingdao 266071， China ）

From the perspective of urban competitiveness， this paper focuses on 15 coastal port cities under the Belt and Road Initiative， and makes a research on competitiveness of the coastal port cities by using factor analysis method. The results show that Shanghai， Tianjin， Guangzhou and Shenzhen are more competitive， and that Zhanjiang， Shantou and Haikou are less competitive. Through the cluster analysis method， the 15 coastal port cities are divided into four levels in terms of urban competitiveness: the frst level includes Shanghai； the second level includes Tianjin， Guangzhou and Shenzhen； the third level includes Ningbo， Qingdao， Yantai， Dalian， Fuzhou， Xiamen and Quanzhou； the fourth level includes Zhanjiang， Shantou， Haikou and Sanya. Finally， this paper puts forward the countermeasures and suggestions on how to promote urban competitiveness under the background of the Belt and Road Initiative.

the Belt and Road； 15 coastal port cities； urban competitiveness； factor analysis； cluster analysis

F207

A

1005-7110（2016）05-0077-08

2016-08-20

阮红伟（1966-），女，山东威海人，青岛大学商学院副教授；李晓静（1980-），女，山东济南人，青岛大学商学院讲师；赖秀云（1966-），女，山东青岛人，青岛大学商学院讲师。