基于基础设施建设的城市竞争力分析和比较

【摘要】城市竞争力是指一個城市在竞争和发展过程中与其他城市相比较所具有的吸引、争夺、拥有、控制、转化资源，争夺、占领、控制市场以及创造价值，为其居民提供福利的能力，是城市产业创造价值的综合能力。而基础设施是形成城市竞争力最重要的组成部分，提升基础设施建设水平对增强城市竞争力至关重要。本文根据全国31个省市自治区基础设施建设的数据，使用主成分分析方法结合用R软件对各省市自治区的城市建设作分析，并比较最终结果得出结论，给出相关政策建议。

【关键词】城市竞争力 基础设施建设 主成分分析

一、文献综述

近年来，中国城市飞速发展，城乡人口流动频繁，农业人口、非农业人口之间的界限糊化，城市人口规模迅速膨胀，城市大幅度建设使得众多的城市或城市群涌现，现今中国人口数量在200万以上经济发达一级城市已有18个，二级城市15个，三级城市24个。随着城市大量涌现和城市竞争越来越激烈，对城市建设和城市竞争力问题的研究十分重要。

城市竞争力是一个具有明确直观含义却又不易精确把握的概念，尽管国内外的学术界已经做过许多有益的探索，但到目前还远未形成一个一致性的框架来定义、理论化和经验分析城市竞争力。倪鹏飞（2002）[1]将城市竞争力概括表示为硬竞争力与软竞争力之和，众多要素和环境子系统以不同的方式存在，共同创造城市价值。而郭先登（2008）[2]认为基础础设施是形成城市竞争力最重要的组成部分，提升基础设施建设水平对增强城市竞争力至关重要。蒲伟强（2014）[3]实例验证表明城市基础建设与城市竞争力有着明显的正相关关系，得出了城市基础建设能显著提高城市竞争力的结论。

本文在借鉴前人城市竞争力评价分析的基础上，采用主成分分析的方法，对各省市自治区的城市基础设施指标数据做出分析和比较，讨论各省市自治区的城市建设情况。

二、统计方法

主成分分析是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要统计方法，它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息。基本思路可概述如下：借助一个正交变换，将分量相关的原随机变量转换成分量不相关的新变量，从代数角度，即将原变量的协方差阵转换成对角阵；从几何角度，将原变量系统变换成新的正交系统，使之指向样本点散布最开的正交方向，进而对多维变量系统进行降维处理。

三、统计分析

（一）数据的收集和预处理

本文从2015年中国统计年鉴数据库中获得2014年的城市建设指标数据。数据内容包括全国各省或直辖市31个样本和城区面积、城市人口密度、天然气供应量等43个指标的数据。对于有缺失的数据，用上一年的数据补齐，根据数据的相关系数和定义删除高度相关的指标，以此减少指标个数，降低分析难度。如分析城区面积、建城区面积、城市建设用地面积和本年征用土地面积等指标，发现城市建设用地面积与建成区面积之间的相关系数超过了0.9，并且从指标定义来看可知这2个指标数据是密切相关，因此可以删除一个而保留一个指标数据。类似地，对数据进行分析和整理，整理后的数据包括22个指标和31个样本内容。

（二）主成分分析

主成分分析利用了降维的思想，其主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中大部分变异，将数据中许多相关很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量，选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中变异的几个新变量。在我们的处理后的数据中共有22个指标变量，明显指标变量过多而不利于分析，因此选用主成分分析来达到降维的目的。

1.确认主成分。使用R中函数princomp进行主成分分析，在对原始数据进行无量纲化处理后，选择相关系数矩阵进行主成分分析，表1、表2分别为主成分表和因子载荷矩阵。

表1 主成分表

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表2 因子载荷矩阵

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由表可知，前4个主成分的累计贡献率已经达到了78%，根据标准差需要大于1，累计方差贡献率需要大于70%，并且选择的主成分变量需要对原始变量做出足够解释等规则，我们选择前四个主成分。因子载荷矩阵表明了每个主成分对变量的贡献，同时反映了主成分与变量的关系。

第一个主成分对大部分变量做出了解释，并且对各个变量的系数的绝对值大体相同，其值在0.2左右，命名其为综合因子。第二个主成分对城市密度、人均城市道路面积、人均公园绿化面积等做出了解释，与个人的生活舒适度有关，因此命名为舒适因子。第三主成分与建成区绿化覆盖率、城市燃气普及率及每万人拥有公交车量数等有关，命名为能源普及因子。第四主成分与每万人拥有公厕、城市用水普及率有关，将其命名为环保设施因子。

2.主成分得分。主成分得分是将标准化后的数据带入主成分表达式中计算得到，并将得到的主成分得分进行排名，表3列出了前五名和最后一名的省份或城市。

对于第一主成分综合因子得分，广东、江苏、山东这三个省份的城市建设综合水平较高。广东省是中国大陆南端沿海的一个省份，且自改革开放以来，广东良好的地理位置和改革新政策使得广东成为中国经济规模最大、经济综合竞争力、金融实力最强省份，那么广东省的城市建设综合水平最高也就不难以理解了。相对于第二主成分舒适因子，由于河南和上海的城市人口密度大，且人均绿化面积和人均城市道路面积低。从数据中来看上海的人口密度为3809人/Km2，相对于全国平均水平2817人/Km2来说，确实高了许多，因此得分不高，且河南作为中国人口第一大省，城市人口密度达到了4982人/Km2，是城市人口密度最大的省份。西藏不论是对公共因子、舒适因子还是能源普及因子，分值都较低，因此判断西藏是国内城市化建设进程中最低的省份。

表3 主成分得分

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四、结论与政策建议

本文使用了主成分分析的方法对我国31个省市自治区进行了排序，得出了广东的城市建设水平最高，西藏的最低的结论。广东、江苏、山东、北京、浙江这五个省份或城市可以被分为第一等级，根据事实我们得知由于广东、浙江、江苏省因为位处理沿海，地理位置好，经济发展速度快，城市建设力明显高于其他省份。江苏省在全国省市排名中排名第一、广东排名第二、浙江排名第三、山东排名第四，与本文分析结果差异甚小。

对于城市建设较差的省市自治区，除了西藏、青海、宁夏这些因地理位置较差而经济不发达的城市建设受限，我们可以提出以下意见和建议：

一是推进城市基础设施投资、建设和经营管理市场化。

二是开展以国家或城市政府为主体的基础设施建设债券融资，引导民间资本进入城市基础设施建设领域。债务融资是城市基础设施建设的主渠道，金融风险较低，城市政府可以为满足基础设施建设需要保持较大规模的债务水平。

三是积极吸引外资投入，合理利用外资不仅可以弥补国内的城市建设资金的不足，更重要的是能够引入新的技术和竞争，增强自身的“造血功能”和良性循环。

参考文献

[1]倪鹏飞.中国城市竞争力与基础设施关系的实证研究[J].中国工业经济，2002（5）：62-69.

[2]郭先登.关于提升城市基础设施建设水平的研究[J].东岳论丛，2008（1）：160-164.

[3]蒲伟强.城市基础设施建设与竞争力的关系[J/OL].商，2014（10）.

[4]Robert I.Kabacoff.R语言实战[M].北京：人民邮电出版社，2013.

作者简介：朱怡然（1992-），女，安徽宣城人，安徽大学经济学院研究生，研究方向：经济统计。