江苏省城市竞争力比较研究——基于因子分析和聚类分析

冯涛，朱帆

（南京财经大学产业发展研究院，南京 210023）

江苏省城市竞争力比较研究
——基于因子分析和聚类分析

冯涛，朱帆

（南京财经大学产业发展研究院，南京 210023）

参考可持续发展指标体系的相关原则，选用综合经济实力、基础设施服务、社会事业与人力资源这3个一级指标，以及地区生产总值、邮政业务量、科技事业支出等24个二级指标，建立城市竞争力的测度模型，运用因子分析法和聚类分析法，计算2013年江苏省13个地级市的城市竞争力。结果表明江苏省的城市发展不均衡现象明显，最后对江苏省的城市发展提出政策建议。

城市竞争力；因子分析；聚类分析

一、引言

城市发展竞争力是指一个城市在竞争和发展过程中与其他城市相比所具有的吸引、争夺、拥有、控制和转化资源，争夺、占领和控制市场，以创造价值，为其居民提供福利的能力[1]。世界经济空间发展的理论和实践证明，发展非均衡是绝大多数区域经济的共同特点，经济区是由中心城市（或大城市）和相邻的中等城市和小城市（镇）共同构成的一种在各种要素之间，以市场经济关系为基础、以城市网络为载体而密切相关的区域经济发展有机体。这种特性决定区域主体之间的发展是彼此影响、不可分割的，因此如何利用这个有机联系来提升城市的竞争力，应当成为当前研究的重点。

江苏省是我国最大的城市群——长江三角洲城市群的重要组成部分。2013年的国民生产总值占据了全国总量的十分之一左右，人口素质、生活质量等各项指标也都处于全国前列，是我国城市发展最好的省份之一。江苏省从总体来看城市建设成绩较为突出，但在省内却存在苏南、苏中、苏北城市发展不平衡的现象。因此，客观合理地对江苏省各城市竞争力的强弱做出正确的评价，有利于认清各城市在全省的竞争地位，从而提出解决城市发展不平衡问题的对策，促进江苏省城市竞争力的全面提升。

二、文献综述

国外关于城市竞争力的研究文献有很多。英国学者Paul Cheshire认为“城市竞争力是指一个城市在创造收入和提供就业方面的能力”[2]；美国学者Douglas Webster认为“城市竞争力更多表现在能比其他城市生产和销售更多的产品这一方面”[3]。在北美，由于城市化进程开展得较快，关于城市竞争力的相关研究开展得比较深入。美国的彼得教授早在上世纪80年代就涉足了这个领域。他认为评价城市竞争力应使用显示性框架和解释性框架相结合的评价方法，城市竞争力并不是一个可以被直接测量的指标，人们只能通过一系列反映城市竞争力的指标来间接地测算。因此彼得从现代经济增长理论出发，提出城市竞争力包括经济因素和战略因素。其中，经济因素包括生产要素、区位、基础设施、城市环境和经济结构；战略因素则由政府效率、公私部门合作、城市战略和制度灵活性等构成[4]。

在国内，目前关于城市竞争力的研究文献大都是通过构建多重指标来测算城市竞争力的大小，并与现实相结合来评价城市竞争力的作用。郝寿义和安虎森认为，城市竞争力是指创造财富的能力。一个竞争力强的城市，不仅要增加自身的财富，还要推动地区、国家或世界去创造更多的财富[5]。韩学键从资源型城市角度出发，构建了包括经济发展性、社会和谐性、技术创新性、环境友好性、资源短缺性和人力资源性6项一级指标，以及24项相关的二级指标的资源型城市竞争力评价指标体系[6]。宁越敏和唐礼智从洛桑国际管理发展学院和波特的国家竞争力模型的思想出发，把经济综合实力、科学技术实力、产业竞争力和企业竞争力作为一级指标，构建了城市竞争力的测度模型，同时认为金融环境、基础设施、政府作用、城市环境质量、对外对内开放程度、国民素质等这些指标也会影响城市竞争力的强弱[7]。

本文在现有研究的基础上采用因子分析法，因子分析法既能做到浓缩变量个数，同时又能做到保留原始变量之间的固有关系[8-9]，因而是一种很便捷实用的数据分析方法。同时采用聚类分析法，聚类分析法就是定量地分析样本之间的相似程度，认为研究的样本和指标之间存在着一定的相似度，并以这种相似度进行聚类。

三、实证分析

（一）因子分析

本文通过SPSS23软件，采用因子分析法对下文构建的指标体系指标数据进行计量分析。为了使最终的评价结果更具说服力和层次感，先使用2013年的数据①，对综合经济实力、基础设施服务、社会事业与人力资源这3个一级指标进行因子分析，然后再对这3个一级指标的综合得分进行聚类分析。

1.综合经济实力因子分析

综合经济实力是城市竞争力的重要支撑。综合经济实力的强弱，是一座城市经济发展现状以及与其他城市相比其地位的重要体现。这个方面的指标通常用经济总量指标、资金实力等来衡量，具体如表1所示。

表1 综合经济实力评价指标体系

通过SPSS23软件使用因子分析法进行整理和计算，得到2013年江苏省13个地级市的综合经济实力得分及排序（见表2）。

表2 2013年江苏省13个地级市的综合经济实力得分及排序

从表1中可以看出，江苏省这13个地级市的综合经济实力存在着明显差距，城市经济实力分布不均衡，两极分化现象严重。其中苏州实力强劲，与其他12个地级市相比具有较大优势。2013年苏州的GDP总值占到了全省的21.8%，是江苏省所有城市里当之无愧的领头羊、排头兵。南京作为江苏省的省会，经济实力也比较强劲，与苏州还有较大差距，但与其他城市相比有一定优势。无锡、常州是两个经济综合实力在全省平均水平之上的城市（即综合得分大于0）。其中无锡保持一定优势，并且与南京的差距不大。常州的综合得分也保持其作为苏南城市应有的水准。镇江和南通的综合得分逼近0分，其综合经济实力有望在未来跻身江苏省平均水平之上。其他城市如扬州、徐州、泰州、盐城的经济实力综合得分比较靠近，均在-0.4～-0.7之间，属于经济实力偏低的城市。剩下的淮安、连云港、宿迁与其他城市差距较大，这三个城市的经济综合实力得分都是-0.7～-1.1之间，在江苏省属于经济实力低的城市。

2.基础设施服务因子分析

基础设施服务作为一个真正属于城市的不可移动因素，是一个城市经济发展的载体，也是参与区域竞争的基本前提和保证。这个方面的指标主要包括运输系统、通讯系统、邮政系统等，具体如表3所示。

通过SPSS23软件使用因子分析法进行整理和计算，得到2013年江苏省13个地级市的基础设施服务得分及排序（见表4）。

表3 基础设施服务评价指标体系

表4 2013年江苏省13个地级市的基础设施服务得分及排序

从表4中可以看出，2014年江苏省13个地级市的基础设施服务水平差距较为明显。苏州还是名列前茅，这主要是因为苏州的经济实力雄厚，政府有足够的财力来支持基础设施建设。南京基础设施齐全，在“货运服务”因子F2④上的得分最高，综合得分排在第二位，显示其作为江苏省省会的优势以及交通运输的重要性。而徐州作为我国重要的交通枢纽城市之一，在“货运服务”因子F2上的得分紧随南京排在第二位，综合得分排在第七，还需要进一步发挥自身的优势。其他基础设施服务水平在全省平均水平之上的有无锡、常州和镇江。剩下的城市基础设施服务发展水平都偏低，与全省平均水平差距较大，还需要进一步发展。另外值得一提的是连云港在基础设施服务这一块的排名比经济综合实力排名要高出不少，这主要是因为连云港有优质港口。

3.社会事业与人力资源因子分析

社会事业主要是指科教文卫事业，是一个城市进步发展的重要力量。科学技术是第一生产力，人力资源则是推动一个地区生产力进步、科技创新的源泉，是提升城市竞争力不可或缺的重要一环。这个方面的指标主要包括科教文卫事业经费支出、卫生资源、人们的文化素质等，具体如表5所示。

表5 社会事业与人力资源评价指标体系

通过SPSS23软件使用因子分析法进行整理和计算，得到2013年江苏省13个地级市的社会事业与人力资源得分及排序（见表6）。

表6 2013年江苏省13个地级市的社会事业与人力资源得分及排序

从表6中可以看出，社会事业与人力资源发展水平位于全省平均水平之上的只有四个城市，其中苏州依然位居第一位，这主要是苏州有足够的财政资金来支持苏州社会事业的发展。另外有如苏州大学等一些高等院校来支撑当地人力资源的发展，但是苏州市的优势相比前两项已经没有那么大了。这主要是因为苏州在公因子F2上的得分较低，而排在第二位的南京市在公因子F2上的得分遥遥领先于其他城市，这主要是因为南京有南京大学、东南大学等众多享誉国内外的高等学府，这大大支撑了南京人力资源的发展，是江苏省其他城市难以企及的。无锡、南通的综合水平在全省平均水准之上。另外，镇江、常州的社会事业与人力资源综合得分已经接近全省平均水平，差距不大。

徐州、盐城和扬州得分相差不多，可归为一类。其余综合得分普遍在-0.4～-0.8之间，发展水平低下，泰州相比前两项，在此项的表现有所下滑，需要引起警惕。

（二）聚类分析

使用上文的2013年江苏省13个地级市的综合经济实力、基础设施服务、社会事业与人力资源等综合得分作为原始数据，再通过聚类分析的系统聚类法求出13个地级市2013年城市竞争力的树状图（见图1）。

图1 聚类分析树状图

进一步配合描述统计的平均值，可以将江苏省13个地级市归为五类。第一类是苏州。苏州经济实力雄厚，人文资源丰富，有着毗邻上海的区位优势，是整个江苏省经济中心。第二类是南京、无锡。南京作为江苏省的政治中心、文化科教中心，经济充满活力，文化富有特色，人居环境优良，城市竞争力这些年来正不断增强；无锡素有“小上海”之称，地处太湖平原，交通便利，生态良好，靠着承接上海的转移产业，经济不断发展，城市化水平、人口素质、生活质量不断提高，城市竞争力强劲。第三类是常州、南通、镇江。其中常州、镇江位于苏南，虽然整体发展这几年比较缓慢，但是城市的竞争力依然较强；南通发展势头不错，城市竞争力不断增强。第四类是徐州、扬州。其中徐州人口众多，城市竞争力在总量指标上表现不错，在均量指标上则表现较差；扬州这几年的发展则较为平稳，这两个城市的城市竞争力比较接近。第五类是连云港、淮安、盐城、泰州、宿迁。这五个城市虽然跟以前相比有较大进步，但是城市竞争力弱，第三产业比重不高，亟须进一步的发展。

四、结论及建议

虽然人们会认识到江苏省的城市发展不平衡问题比较明显，但从本文的实证分析可以看到这种不平衡正在发生变化，城市格局并不是再像过去按照苏南、苏中、苏北区域分类那样泾渭分明，如南通，虽然地处苏中地区，但大部分指标均在全省前列，部分指标甚至强于部分苏南城市，城市竞争力不可小觑。而镇江虽然地处苏南地区，但近年来城市发展已难以重现昨日的辉煌，在本文的实证部分，镇江的城市竞争力依然排在全省前列，但这在某种程度上是在啃过去的老本，如果再不引起足够重视的话，则形势不容乐观。苏北地区由于过去发展的种种原因，城市发展落后于苏中、苏南，但是近年来追赶的势头越来越明显，与苏南地区特别是与苏中地区的差距不再像过去那样不可逾越。比如说宿迁，虽然各项城市竞争力指标常年在全省垫底，但是近年来的发展速度很快，吸引了大量投资，经济发展势头迅猛。

另一方面现阶段仍要充分认识到江苏省城市发展不平衡问题虽然有所缓解，但是问题依然存在。这就说明研究江苏省城市发展问题，制定城市发展政策，都要考虑不同地区不同的发展情况，不能以偏概全，不加区分。要从各地区的实际水平出发，有针对性地研究解决问题。因此，建议江苏省在继续保持苏南地区城市发展投入的同时，加强生态环境保护力度，还要避免各城市间的产业趋同化，打造自己的城市品牌。苏中地区要把握好沿江的地理优势，利用长江港口资源，积极承接苏南地区的产业转移，进行产业对接。对苏北地区则要做到政策适当倾斜，集结苏南的部分资源来帮助苏北发展，提升城市竞争力。重点要完善基础设施建设，吸引投资，提升产品附加值，承接苏中地区的产业，利用好自身丰富的土地、人口等资源，以更积极的姿态参与到长三角城市群的建设中去。

注释：

①本文数据来源于国研网区域经济数据库以及《中国城市统计年鉴》。

②用互联网用户数除以总人口所得。

③利用各主因子方差贡献率占总方差贡献率的百分比作为权重，然后与各主因子得分加权求和而得。

④公因子F2在货运总量（万吨）这一指标上载荷系数较大。

⑤公因子F2在地方财政教育事业费支出（万元）、普通高等学校师生比（%）、每万人拥有大学生数（人）这三个指标上的载荷系数较大。

⑥公因子F3在地方财政科教事业费支出占总支出的比重（%）这一指标上的载荷系数较大。

[1]倪鹏飞．中国城市竞争力报告[M]．北京：社会科学文献出版社，2006：478-506.

[2]Cheshire P，Carbonaro G，Hayl D.Problems of Urban Decline and Grorth in EECC ountries：or Measuring Degrees of Elephantness[J].Urban Studies，1998（2）.

[3]Douglas Webster，Larissa Muller.Urban Competitiveness Assessment in Developing Country UrbanRegions：The Road for-ward[J].Paper Prepared for Urban Group，INFUD，The World Bank，2000.

[4]KreslPK，SinghB.Competitivenessandtheurban economy：twenty-four large US met-ropolitan areas[J]. Urban Studies，1999（36）：1017-1027.

[5]郝寿义，安虎森．中国城市竞争力研究：以若干城市为案例[J]．经济科学，1998（3）：50-56.

[6]韩学键，元野，王晓博，等.基于DEA的资源型城市竞争力评价研究[J].中国软科学，2013（6）：127-133.

[7]宁越敏，唐礼智.城市竞争力的概念和指标体系[J].现代城市研究，2001（3）：19-22.

[8]闫翠丽，梁留科，刘晓静，等.基于因子分析的城市旅游竞争力评价：以中原经济区30个省辖市为例[J].地域研究与开发，2014（1）：63-67.

[9]左桠菲，李悦，张红，等.基于因子分析与引力模型的中原城市群城市经济发展评价[J].特区经济，2012（11）：142-144.

（编辑：徐永生）

A Comparative Study of Urban Competitiveness of the Cities in Jiangsu Province on the Basis of Factor and Clustering Analysis

FENG Tao，ZHU Fan
（Research Institute of Industrial Development，Nanjing University of Finance and Economics，Nanjing 210023, China）

Following the principles of sustainable development index system and selecting three first-level indicators such as comprehensive economic strength，infrastructure services and social cause and human resoures as well as twenty-four second-level indicators including GDP，postal business volume，science and technology spending,a measurement model of urban competitiveness is established and both factor analysis and clustering analysis methods are used to calculate the urban competitiveness of 13 cities of Jiangsu province in 2013.The results indicate that there exist a significant imbalance in the development levels of the 13 cities in Jiangsu Province. Finally,some suggestions on further urban development are put forth for reference in policy-making process.

Urban competitiveness;Factor analysis;Clustering analysis

F 127.53

A

1671-4806（2016）06-0011-05

2016-09-23

国家社科基金（16BJL052）；江苏省高校哲社重点项目（2014ZDLXM028）；江苏省高校哲学社会科学优秀创新团队、江苏省高校“青蓝工程”科技创新团队资助

冯涛（1991—），男，湖北大冶人，硕士研究生，研究方向为现代服务业与区域市场分析；朱帆（1993—），女，河南驻马店人，硕士研究生，研究方向为现代服务业与区域市场分析。