成渝经济区城市经济发展水平比较研究

程国家

[摘 要]经济发展水平是衡量城市综合实力与发展潜力的首要指标与基本单元，文章运用因子分析与聚类分析的基本方法，选取衡量经济发展水平的10个主要指标，在构建城市经济发展水平评价指标体系的基础上，对成渝经济区内16个城市的经济发展水平进行分类与排序，从而进一步揭示出成渝经济区城市经济发展的影响因素，并据此提出相应的提升策略。

[关键词]成渝经济区；经济发展水平；对比分析

[DOI]10.13939/j.cnki.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：//www.sc.gov.cn/.

[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.

[7]何雄浪，朱旭光.成渝经济区产业结构调整与经济发展研究[J].软科学，2010（6）：74-79.

[8]孙继琼，徐鹏.成渝经济区城市化特征及影响因素分析[J].经济纵横，2010（1）：58-61.