基于多元统计分析的城市竞争力研究

王中+邓琼+王跃恒

摘要应用多元统计分析方法对34个省会城市和计划单列市的竞争力进行了综合评估.首先设立城市竞争力评价指标，由于指标之间存在相关性，采用因子分析法选取公共因子作为评价的综合指标，然后构造评价函数，根据城市竞争力在各公因子上的得分及其综合排名，分析各城市的发展特色和竞争优劣点.基于因子分析法得到的公因子替代原始变量，分别采用系统聚类分析法和K均值聚类分析法给各城市划分类型，比较两种不同聚类法得出的结果，分析聚类结果可靠性.最后基于综合评估结果给出了提高城市竞争力的合理建议.

关键词区域经济学；竞争力与综合实力正相关；多元统计分析；聚类分析

中图分类号F224.7文献标识码A

Research on Urban Competitiveness Based on Multivariate Statistical Analysis

Zhong WANG，Qiong DENG，Yueheng WANG

（School of Mathematics and Statistics，Changsha University of Science and Technology，410114，China）

AbstractThis paper made a comprehensive study on the urban competitiveness of 34 provincial capitals and municipalities.First，the evaluation index of urban competitiveness was set up.Due to the correlation between the indicators，the factor was used as the comprehensive index of the evaluation，and then the evaluation function was constructed.According to the scores of the city's competitiveness on the common factor and its comprehensive rank，the development characteristics of the city and the advantages and disadvantages of competition were analyzed.Based on the factor analysis，the common factors were replaced by the common variables.The clustering types and the Kmeans clustering analysis were used to classify the cities respectively.The results of the two different clustering methods were compared and the reliability of the clustering results was analyzed.Finally，based on the comprehensive evaluation of the results，some recommendations were put forward to improve the competitiveness of the cities.

Key wordsUrban competitiveness；Factor analysis；System clustering；Kmeans clustering method；Comprehensive evaluation

1引言

在研究35个省会城市和计划单列市的竞争力综合评估中，采用的具体分析方法为因子分析法和聚类分析法.

李如（2008）[1]认为隨着经济全球化的到来，城市在全球竞争中主体特性表现得越发鲜明，在经济和社会发展中影响力越来越显著.然而，有多方面因素会影响城市具体功能，不能仅仅通过城市特定某个或某几个方面就确定其相应的定位.需要综合考虑社会经济的各个方面.通过利用多元统计学中的因子分析和聚类分析方法，建立城市竞争力综合评估模型.根据系统性、科学性原则考虑关于城市综合发展评价的指标体系，对34个省会城市和计划单列市（其中有部分数据不完整）的城市竞争力发展水平进行定量分析并给出合理建议.徐俊杰（2004）[2]提出随着中国经济的迅速发展，中国城市竞争力探讨逐渐成为一项具有深远意义的全新课题.城市竞争力的研究能够帮助城市了解自身的竞争机遇和威胁、地位和环境等等.能够帮助城市掌握其他城市的发展情况.能够帮助城市学习其他城市发展的长处和优势，从而制定科学的竞争与区域合作策略.许东（2003）[3]认为中国各城市充分积极的合作，合理有效的竞争，有利于形成科学的区域经济.

对一个复杂系统通过收集有关信息和客观评价营运状态的过程为综合评估.

系统的多目标性是综合评估的难点.王燕飞（2015）[4]指出进行综合评估，往往需要综合观察许多运行指标，然而只有在一维空间中才能实现排序评估，在众多的指标中，很难直接比较其实力，所以解决综合评估的核心问题的方法就是客观、科学的用单指标的形式综合替换多指标.宁越敏，唐礼智（2001）[5]说因子分析主要是一种降维思想，以较少的几个综合因子反映原始变量的大部分信息，将多个指标综合为少数几个公因子去描述与因素之间的联系.它的优点在于不受主观因素的影响，它是基于由数据分析而得出的指标之间的内在结构关系确定的权数，由于抽取的公因子之间相互独立，从而减少信息的交叉，这对于分析评价十分有力.endprint

因子分析法做加权评估主要是构造公因子F1，F2，…，Fm的线性组合，由于公因子的方差较大，则该公因子反映原始信息量越多，故以各公因子Fj的方差贡献率aj作为权数构造一个综合评价函数，即形如y=a1F1+…+amFm，对每个城市计算出y的值，并按照其大小进行排序或城市分类划级.

钟灵，张莹，伍艳春（2011）[6]介绍了关于城市竞争力的研究，国外起步较早，主要是围绕城市竞争机制、城市竞争影响因素、城市竞争评价、以及城市竞争力提升战略等开展的.国内起步相对较晚，主要是对城市竞争力评价指标体系的研究，总体上还未形成一个权威、科学、统一的评价体系.

周振华，陈维，汤静等（2001）[7]的文章表明，上海社会科学院首次提出现代市场竞争是最有价值的生产要素，另外，比较有代表性的是倪鹏飞（2005）[8]的“弓弦模型”，模型认为城市竞争力为一个城市在发展过程中与其他城市相比较所具有的吸引、竞争、占有和转化资源，占领和控制市场、创造价值及为其居民提供福利的能力.他把影响城市竞争力硬要素比作弓，把软要素比作弦，把城市产业比作箭，它们相互作用形成城市竞争力.

2研究方法

2.1构建评价指标体系

根据系统性原则、可比、可量、可行性原则及全面与重点相结的原则设立7个一级评价指标、21个二级评价指标.一级指标为：国民经济核算、人口与就业、房地产、财政和金融、运输和邮电、经济贸易、教育、卫生文化.二级指标为：x1国内生产总值、x2第一产业增加（亿元）、x3第二产业增加（亿元）、x4第三产业增加（亿元）、x5年末总人口（万元）、x6在岗职工平均工资（元）、x7房地产开发投资额（亿元）、x8房地产开发企业购置土地面积（万平方米）、x9地方财政预算内收入（亿元）、x10地方财政预算内支出（亿元）、x11城乡居民储蓄年末余额（亿元）、x12旅客运输量（万人）、x13货物运输量（万吨）、x14邮政局数（所）、x15固定电话用户数（万户）、x16社会商品零售总额（亿元）、x17货物进出口总额（百万美元）、x18普通高等学校在校学生数（万人）、x19医院卫生院数（个）、x20职业（助理）医师数（万人）、x21剧场影院数（个）.

2.2多元统计学方法

在使用上述方法构建指标、收集样本数据后，检验指标间的相关性，若变量之间存在相关性，采用因子分析法，通过线性变换，将原始变量综合为少数几个公共因子，公共因子之间相互无关，并且这少数几个公因子包含原始变量的大部分信息，然后把方差贡献率作为权重，构造公因子的线性函数，该函数值即城市的综合竞争力大小.

何晓群（2015）[9]基于因子分析法得到的公因子替代原始变量，分别采用系统聚类分析法和K均值聚类分析法给各城市划分类型，并比较两种不同聚类法得出的结果，分析聚类结果可靠性.

2.3分析工具

（1）EXCEL：数据录入EXCEL，对收集到的数据进行指标筛选，处理数据缺失值，再进行指标分类.

（2）SPSS：统计分析用SPSS统计分析软件.在SPSS软件上，实现因子分析法、系统聚类法及K均值聚类法.

3研究结果

3.1样本特征

研究对象是35所省会城市和计划单列市，研究数据来源于2014年中国统计年鉴，数据处理包括：

1.数据有严重缺失的拉萨市没有列入本文的讨论范围.

2.深圳的x21指标数据缺失，因为该指标数据波动小，所以通过将其前五年的数据平均补充该缺失值.

3.由于各指标有量纲差别，在因子分析中是从相关矩阵出发求公共因子，各城市的聚类分析，是利用公因子替代原始变量进行聚类的.

3.2因子分析法结果

3.3聚类分析结果

4结论

根据上面计算的结果可以得出以下几个结论.

1.竞争力与经济总量正相关

根据表1可知，抽取3个公因子，累计贡献率达86%，Factor_1的贡献率最大为65.084%.由表2与表3结合表4可知，Factor_1与经济变量的相关性较大，主要表现的是各城市经济总量情况，由于在公因子中权重最大，在综合评价上起决定性作用.整个地区的竞争力基本体现在城市经济总量的水平.上海作为中国的金融中心，改革开放以来上海是经济飞速发展龙头城市，在公因子Factor_1上面得分远超于其它城市的得分，北京作為中国首都，在地理位置、国家政策便利、对外开放程度等方面都有得天独厚的优势，北京在这项的得分也很高；而西部城市、没有经济依靠的东部城市和沿海城市或是内陆城市的公因子Factor_1得分均为负值.

2.竞争力与公共事业正相关

Factor_2主要反映的是城市人口，还包含着为居民所提供的条件，包含城市交通、邮电通讯、医疗及文化娱乐.因此，要提高城市竞争力，可以从改善城市交通条件、邮电通讯设施以及进行医疗改革、控制人口数量方面着手.

3.竞争力与文化教育正相关

Factor_3主要反映的是城市高校的教育水平.通过比较，不难发现教育水平和综合竞争力的关系，教育水平较高的，综合竞争力基本都靠前.当今是一个创新驱动发展的时代，创新依靠人才培养，所以各个城市提高综合竞争力的当务之急是提高教育水平、加快教育改革步伐.

因子分析法得出的排名情况和基于公共因子得出的两种聚类法的聚类结果是基本一致的.表5和表6聚类结果一致，聚类结果中北京、上海、深圳聚为一类，上海、北京成一类，它们的各项指标均位于前列，具有各种优势；对于深圳，它是我国最具活力的新兴的工业城市；广州、武汉为一类，广州的各项指标均衡发展，武汉发展的特点是商贸中心、重工业基地，位于中国主要城市带的中心，也位于中国大城市带的正中心，基本上连贯东西，承接南北，武汉又有长江水道和汉江水道，武汉有希望发展成为中国最大的商贸集散和物流中心.重庆单独为一类，从原始数据分析看来，作为我国人口数量最多的城市，重庆的客运量和人口远超于其余城市.其它城市聚为另一类，由因子分析法排名结果可知：上海、北京、深圳、天津、重庆、广州它们的竞争力排名分数高于其它城市，且具有显著优势，从地理位置来看，我国的主要经济圈是以这些城市为中心的地区组成的，这些城市分别是长江三角洲、环渤海地区及珠江三角洲的领头城市.成都、杭州、宁波、青岛的竞争力排名分数均为正数，武汉、大连、沈阳的排名分数也趋近于正值，除武汉、重庆、成都以外，以上城市均位于我国的东部地区.除此以外的其它城市竞争力排名分数均为负值，由于诸如自然条件、历史条件、经济政策等因素的差异，我国各城市发展程度极不均衡，在社会商品零售总额和固定资产投资上，综合排名为负值的城市均低于排名为正值的城市.要形成各区域经济的均衡发展态势，必须增加对这些区域的资金投入，同时给予政策上一定的支持和便利，当然授人以鱼不如授人以渔各地区应该了解自身的发展特色、深入挖掘发展潜力扩展发展空间，通过扬长避短努力提高自身的竞争实力.

参考文献

[1]李如.多元统计分析方法在评估城市竞争力中的应用[D].天津：南开大学数学科学学院，2008.

[2]徐俊杰.城市竞争力研究—以西安为例[D].西安：西安理工大学理学院，2004.

[3]许东.我国典型案例城市竞争力的分析和评价-兼论郑州市城市竞争力的提升[D].河南：河南大学数学与统计学院，2003.

[4]王燕飞.基于多元统计分析法的吉林省城市竞争力评价[J].吉林化工学院学报，2015，12（32）：98-103.

[5]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，2001，10（3）：19-22.

[6]钟灵，张莹，伍艳春.基于多元统计分析法的城市综合实力评价研究—以黑龙江省为例[J].金融经济，2011，32（6）：50-52.

[7]周振华，陈维，汤静等.国内若干大城市综合竞争力比较研究[J].上海经济研究，2001（1）：14-24.

[8]倪鹏飞.中国城市竞争力报告No.3[M].北京：社会科学文献出版社，2005.

[9]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2015.endprint