贵州省经济发展水平的区域差异分析

李茂林，刘春莲，吴显春(凯里学院旅游学院，贵州凯里556000)

贵州省经济发展水平的区域差异分析

李茂林，刘春莲，吴显春
(凯里学院旅游学院，贵州凯里556000)

运用统计学中的主成分分析法和聚类分析法对贵州省9个地级市(州)的社会经济发展进行综合测度和分析。结果表明:贵州省区域经济和社会发展水平的空间分布表现出极不平衡，少数民族聚居区经济和社会发展明显落后于其他地区。文章认为，要充分发挥省会城市贵阳的增长极优势，通过主要交通干线辐射带动其他地区经济的发展。

经济发展;差异;贵州;主成分分析法;聚类分析法

区域经济发展不平衡是区域经济学重要课题之一。改革开放以来，我国三大地带之间经济发展差距引起国内外专家学者和政府部门的关注。贵州作为一个不临边、不靠海的内陆省份，经济发展相对落后，人均国内生产总值仅相当于全国平均水平的2/3，不到东部地区平均水平的40%。近年来，贵州省在经济总量规模、经济增长速度、产业结构等方面都取得较好成效，2012年从GDP增长速度来看在全国排名第二，但贵州省经济总量小，人均水平仅为19710元，在全国排名末位。贵州不仅省域经济落后，还由于自然资源禀赋、交通区位条件、社会经济基础、区域产业政策等条件的差异，致使省内各地区之间经济的发展存在明显的差异。本文根据贵州省2013年的社会经济统计资料，运用因子分析方法，对贵州省经济发展差异进行实证分析，并在此基础上提出促进贵州省经济健康、持续发展的建议。

1　研究方法

1．1研究单元

本文以贵州省的地级市(州)作为贵州省区域经济差异格局演变分析的基本单元。《贵州统计年鉴2013》中贵州省行政区划分为贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市和黔西南布依族苗族自治州、黔东南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州。

1．2经济指标体系的选择

国内外学者从不同侧面、不同尺度对区域经济发展进行了研究，所采取的区域经济差异测度的指标、方法各有不同。综合各学者的研究，本文选用2012年贵州省社会经济发展指标因子10项作为分析的依据。所选取的指标有:生产总值(X1)，人均生产总值(X2)，乡村从业人员(X3)，固定资产投资总额(X4)，居民人均储蓄年末余额(X5)，社会消费品零售总额(X6)，每千人口拥有卫生技术人员数(X7)，旅游总收入(X8)，农村居民人均纯收入(X9)，公路里程(X10)。以上所有数据来自《贵州统计年鉴2013》以及各地(州)国民经济和社会发展统计公报。

1．3评价方法

1．3．1主成分分析法

地理系统是多要素的复杂系统。在经济地理学研究中，多变量问题无疑会增加分析问题的难度与复杂性，主成分分析法可以在研究各个变量之间相关关系的基础上用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能地多保留原来较多变量所反映的信息。［1］

从数学角度来说，主成分分析是一种降维处理技术，即是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计方法。它的计算步骤如下:①计算相关系数矩阵;②计算特征值与特征向量;③计算主成分贡献率及累计贡献率;④计算主成分载荷。

表1　标准化后变量

1．3．2聚类分析法

聚类分析也称为点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按照这种亲疏关系程度对样本进行聚类。

2　贵州省各市(州)经济和社会发展分析

2．1主成分分析过程

将选取的10项指标建立原始矩阵，为了避免各市(州)经济和社会发展的10项指标数据分析中受各变量的不同量纲的影响，需采用SPSS软件对分析的变量进行标准化处理数据(见表1)。

表2给出了每个变量共同度的结果，从该表可知，用于因子分析的变量共同度都较高，都在0．8以上，这表明变量中的大部分信息均能被因子所提取，说明因子的分析结果是有效的。表3是用SPSS软件计算出的特征值、贡献率以及累积贡献率，它是因子贡献率和提取主因子的结果，其中只有X1、X2的特征值大于1，其特征值分别为7．274、2．165，其方差贡献率分别72．737%、21．648%。二者累积贡献率为94．385%，用它们可共同解释原始变量总方差的94．385%。在因子分析中，累积贡献率大于等于85%的几个主成分就可代表原来多个指标的绝大多数信息进行综合评价。因而这两个主成分所代表的信息量已能充分地解释并提供原始数据所能表达的信息，所选取的这两个主成分能作为评价各地级市经济发展状况的指标。采用方差最大旋转法得到旋转后的载荷矩阵(见表4)。

由因子载荷矩阵表4可以看出，第一主成分与X1、X2、X4、X5、X6、X8、X9有较大正相关。这些变量几乎包含了经济发展的主要指标，综合性很强，说明第一主成分在一定程度上代表该区域的经济发展水平。第二主成分在X3、X7上具有较大载荷，这两个经济指标反映的是乡村人口就业与基础设施建设水平。［2］

表2　公因子方差

表3　解释的总方差

计算各市(州)在第一、二主要成分的得分，若一个区域在某一个主成分上的得分为正，则意味着这一区域的该主成分在平均发展水平以上;反之，得分为负则表明在平均水平以下。按照SPSS软件计算出贵州9市(州)经济发展的两项主成分(FAC1_ 1、FAC2_1)的得分情况，定义综合主成分得分F= 72．737%*FAC1_1+21．648%*FAC2_1，它是两个主成分的线性组合，反映了各市(州)经济发展水平。综合主成分得分越高，说明该地区的经济实力越强，各地综合得分及排名结果见表5。首先，从各市(州)在第一主成分得分与排名的情况来看，贵阳市、遵义市、毕节市、六盘水市的整体经济实力相对较强，安顺市与黔西南州整体经济实力相对较弱。其次，从各市(州)在第一主成分得分与排名的情况来看，毕节市、遵义市和黔东南州在乡村从业人员及交通基础设施方面实力较强，而贵阳市、安顺市和六盘水市实力较弱。最后，从各市(州)的综合得分与排名情况来看，贵阳市的综合得分最高，说明其综合实力最高。而安顺市综合得分最低，且综合得分大于0的除贵阳市之外只有遵义和毕节市，说明只有3个市综合实力在贵州地区的平均水平之上。反之，有6个市(州)综合得分小于0说明其综合发展水平在贵州地区的平均水平之下。［3］

表4　旋转成分矩阵

表5　各市(州)主成分得分(2012)

2．2聚类分析

聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本文以各市(州)的FAC1_1、FAC2_1为变量进行系统聚类分析，找出不同地级市的类型异同。利用SPSS软件系统聚类功能，采用最短距离法，为了控制变量，采用平方Euclidean距离，得到树状图(见图1)。

图1　最短距离法聚类图

由图1可以看出，贵州省各市(州)经济和社会发展可以划分成4类:①贵阳市，单独成一类;②遵义市和毕节市为一类;③六盘水市和安顺市为一类;④铜仁市、黔东南州、黔西南州、黔南州为一类。结果显示，贵州9个市(州)经济和社会发展存在较大差异。

3　结论与建议

3．1结论

从9个市(州)经济实力因子综合得分来看，各市(州)综合经济实力存在较大差异，排名第一的贵阳市得分为1．4372，而排名最后的安顺市得分仅为－0．7913。在公因子F1上的差距更为显著，排名第一的贵阳与排名最后的安顺相差2．2308，但在公因子F2上的差距不明显，第一名毕节市与排在最后的贵阳市仅相差0．5964。

贵州省区域经济和社会发展水平的空间分布表现出极不平衡，除去贵阳市因是贵州省的经济政治中心，交通便利，集中了全省人、财、物优势，经济发展基础好，经济和社会发展处于全省最高水平之外，贵州省区域经济和社会发展在空间上呈现自西北向东南递减的三个经济和社会发展水平梯度区域。首先，位于西北部的遵义市和毕节市处于第一级，属于经济和社会发展综合能力较强的区域。从各项评价指标来看，两地的生产总值、乡村从业人口、固定资产投资总额、社会消费品零售总额明显高于其他地区，说明这个区域是以劳动力和资金的投入以及消费来拉动经济的增长。其次，六盘水市与安顺市处于第二级，是经济和社会发展实力中等区域，经济发展势头强劲。其他3个少数民族自治州与铜仁市由于地理区位、经济基础等原因，经济和社会发展缓慢，处于第三极。

3．2建议

区域经济存在一定的差异会使区域经济发展充满活力，但差异过大也可能会引起资源和要素从欠发达地区流向发达地区，加剧区域经济差异的扩大，引起区域间人们在心理上的对立，容易激化社会矛盾。贵州是一个多民族省份，各民族区域经济差异扩大，也容易产生民族问题。因此，贵州只有缩小区域经济发展的差异，促使区域经济协调发展，才能使各区域的经济持续发展。

3．2．1充分发挥省会贵阳“增长极”的优势，带动区域经济整体发展。贵阳市是贵州全省的政治、经济、文化、教育和交通中心，与本省其他地区相比，具有相对明显的区位优势及较好的基础设施，也是唯一一个人口超过100万的大城市，应加快形成在西南地区具有较强影响力的城市经济增长极，充分发挥其科技人才众多、经济技术基础好、产业集中、规模效益显著和公共服务设施完善等优势，优化发展布局，促进区域一体化发展，增强城市功能和整体竞争力，发挥对全省的辐射带动作用。

3．2．2依托交通干线，实施区域点轴开发模式。点轴模式是从增长极模式发展起来的一种区域开发模式。点轴理论认为:地域内增长极只能是区域内各种条件和区位优越的少数地点。增长极形成后会吸纳周围的生产要素日益壮大，并使周围的区域成为极化区域。当这种极化作用加强且增长极已足够强大时，会将生产要素向周围地区扩散从而带动周围区域的增长。贵州省目前交通网日趋完善，特别是贵阳市处于湘黔、川黔、黔桂铁路的交汇点，各地级市都有高速公路抵达贵阳，交通优势明显，客观上有利于实现贵州各地区间和城市间的协作，有利于形成有机的区域经济网络。贵州省应沿贵黄高速、贵遵高速、贵新高速、玉凯高速等主要交通干线，着力培养沿线城市竞争力，带动沿线区域经济发展，形成以城市为基点、大通道为轴的点轴经济发展模式。

［1］刘旭霞．基于主成分分析法的江苏经济发展研究［J］．陕西农业科学，2011(2)．

［2］陈培阳，朱喜钢．基于不同尺度的中国区域经济差异［J］．地理学报，2012(8)．

［3］刘慧．区域差异测度方法与评价［J］．地理研究，2006(4)．

(责任编辑刘成贺)

Analysis of the Regional Differences of Economic Development in Guizhou Province

LI Mao－lin，LIU Chun－lian，WU Xian－chun
(Tourism School，Kaili University，Kaili Guizhou 556000，China)

This paper，using the principal component analysis in statistics and cluster analysis，carries on a comprehensive measurement and analysis of the social and economic development in Guizhou province．The findings show that Guizhou regional economy and social development are of great imbalance in its distribution and economic and social development in the minority areas has lagged behind other areas．As a result，this paper draws the conclusion that the growth strength of the capital city，Guiyang should be used well and the development of other regional economy should be driven through the radiation of the main trunk transportation．

economic development;differences;Guizhou;principal component analysis;cluster analysis

10．13783/j．cnki．cn41－1275/g4．2015．01．004

F127

A

1008－3715(2015)01－0021－04

2014－12－03

2014年贵州省科技厅联合基金项目“黔东南州生态环境与经济协调发展研究”(黔科合LH字［2014］7244)

李茂林(1974—)，男，湖南新宁人，硕士，凯里学院旅游学院副教授，主要从事人文地理教学与科研工作。