安徽省城市创业环境评价

(河北地质大学 河北 石家庄 050031)

一、引言

(一)背景介绍

经济的发展一方面需要靠各省市自身的不断突破、转型；另一方面各省市还需要抓住机遇。安徽位处于中东部地区，长江、淮河流域横穿。安徽省四季分明，并且物产资源丰富。2016年5月，部分城市正式成为长三角城市群的成员，这不仅让长三角的实力以及地区进一步扩大，而且让长三角城市群内部城市合作、共赢、产业互相转移以及人口之间的交往更加密切联系。因而，长三角城市群由江浙沪转化为江浙沪皖，有26个城市加入其中。在2019年，长三角进一步继续扩大，从而上海、江苏、安徽、浙江一市三省已经全部属于长三角地区，在国家层面上，要求长三角为在全世界都具有很大影响的世界级城市群。这对于安徽各地市的发展是黄金机遇期，而城市的创业环境对于一个城市的发展是至关重要的，本文正是基于这一背景，针对安徽省各地级市的创业环境，利用PAM聚类分析以及主成分分析法进行分析。

(二)研究意义

我国已经进入了新时代，科学技术的快速发展，人工智能、大数据、机器人在很多领域的运用，不断改变着我国技术与行业的变革，企业为了未来更好的发展，不得不进行一系列的创新，从而促进产业升级。由此越来越多的企业通过自我研发、并购、购买等方式进行转型升级和抓住“万众创新”的时代背景，达到自我创新能力。党的十九大报告也特别指出，要加快建设创新型国家，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系。正是基于以上原因，安徽省需要建立一套属于自己的城市指标体系(关于城市创业环境评价)，这不仅有利于各城市之间进行一定的对比，达到竞争的效果，而且还有利于城市上层建筑对于省市未来城市环境创业环境的规划与决策；从而发现自己城市的不足，提出针对性的意见，发现其他城市的过人之处，达到取长补短的目的，让安徽省的经济不断有质的飞跃，不断超越自我，为中国建设贡献自己的一份力，促进长三角成为有影响力的世界级城市群。

二、方法简介

(一)PAM聚类

聚类分析法就是根据一组数据的特征，按照一定的相似度进行归类，从而让属于同一类的个体差距很小，同时让不同类别的数据之间的差距拉大，这个是数据挖掘的一个目标。PAM聚类属于聚类分析法中的一种，每种聚类分析法都有自己的特点，聚类分析法也有它本身的独特优点：相对于K均值聚类方法，PAM聚类方法更加优化，它基本不受孤立点或者是异常值的影响，与此同时，它还可以针对不同类型的数据进行处理与分析，对于小的数据集非常有效，现在广泛用于电信、航空、金融、医药等领域。

(二)主成分分析法

主成分分析法是利用降维的思想，为了避免数据的过度冗余，从而将多个指标进行一定的筛选，保留一些最有价值的指标，并且让这些有价值的指标不仅可以反映原始变量的绝大部分指标，还可以让这些指标之间没有过多的多重共线性，从而可以更加有效地将问题简单化，并且让得到的数据信息更有一定的科学依据。在多元统计分析中，也被称为变量。

三、指标的选取

结合参考文献以及综合分析，本文进行一定筛选以及对比，又考虑数据来源的真实、可靠以及收集的科学原则，笔者最终确定了一套指标体系：一级指标为政府支持度和社会消费能力。二级指标有固定资产投资总额、金融机构贷款余额、社会消费品零售总额、道路面积、旅客周转量、第三产业占全省GDP比重、社会保障和就业支出、普通高等学校在校生人数、专利申请量以及人均生产总值、城镇居民人均可支配收入、人均生活消费支出、货物周转量、城镇单位在岗职工平均工资、教育支出占总支出比重。

四、城市创业环境实证

(一)数据处理

本文以以上指标数据为样本，采取一定原则对数据进行筛选：去掉数据缺失的数据，数据主要来源是笔者从《安徽省统计年鉴》进行筛选和按照一定依据进行整理所得。由于数据量级不同，需要对数据做标准化处理，利用处理之后的数据进行分析得出的结果较好。

(二)PAM聚类分析

可以将数据分为三类。在Rstudio中进行PAM聚类的分析。

第三层为社会消费品零售总额和货物周转量。第二层为固定资产投资总额和金融机构贷款余额；其余变量为第一层。

(三)主成分分析

1.累积方差贡献率

根据累计方差贡献率的结果来看，选取三个主成分就可以解释总体的84.9%，已经是比较好的结果。

RC1RC2RC3SS loading8.5453.8422.902Proportion Var0.4750.2130.161Cumulative Var0.4750.6880.849

2.因子载荷矩阵

本节只对第一主成分和第二主成分进行分析。根据实际意义对指标进行分类。第一主成分在X2、X3、X8、X9、X11、X13、X16、X17即固定资产投资总额、金融机构贷款余额、社会消费品零售总额、道路面积、旅客周转量、公共交通车辆数、普通高等学校在校生人数、专利申请量具有较大的载荷，可以归结为政府支持力度；第二主成分在X4、X12、X18即第三产业占全省GDP比重、货物周转量、教育支出占总支出的比重具有较大的载荷，可以归结为社会消费能力。由此我们初步将城市的创业环境分为政府的支持力度以及社会的消费能力两个方面。

3.聚类分析与主成分分析结合

在上面PAM聚类分析中，将社会消费品零售总额与货物周转量聚类为第三类；将固定资产投资总额与金融机构贷款余额分类为第二类。而在主成分分析中，PAM聚类中的第二类与第三类在主成分分析中第一主成分或者第二主成分都占据较高的载荷，从而说明两者之间有一定的内在关系。PAM聚类分析在某中方面可以验证主成分分析法的科学性。

4.主成分得分

从主成分得分信息可以看出，合肥市一直都是处于全省领先位置，然后是芜湖、阜阳、马鞍山。特别是在固定资产投资总额、金融机构贷款余额、社会消费品零售总额、道路面积、旅客周转量、公共交通车辆数、普通高等学校在校生人数、专利申请量合肥一直表现优异。芜湖、阜阳、马鞍山紧追其后。

五、结论与建议

根据上文的实证分析，基于PAM聚类分析法与主成分分析法，发现安徽省各市之间的发展是存在差异性的，合肥有着一家独大，遥遥领先的优势或者趋势。安徽省的其他城市，相比于合肥，发展不平衡的特点。非常明显，在一些方面，总是出现一定的不足，从而导致其创业环境并不好。各市应该看到自身问题，积极地进行城市经济结构升级以及优化，政府部门也应该积极响应优惠政策，鼓励并且支持创业者，首先给他们提供优良的创业环境。从而最大限度地减少创业障碍，对此，本文提供以下建议：

(1)城市的创业环境与城市经济发展具有相辅相成的作用，二者是不可分割的，各市在发展经济的同时，不能只侧重哪一方面，从而忽视了其他方面。在发展城市经济的同时，绝不能忽略了城市创业环境的改善。

(2)消费作为经济活力的一大源泉，可以让经济不断进行运转，创业者可以进行一定的分析与判断，去研究什么邻域的消费多，从而进行有效的投资。

(3)基础建设决定了上层建筑的高度，同理，一个城市的基础建设也决定了该城市未来发展的高度，政府部门应该提供优雅的环境以及公平公正的市场，不断升级自己的硬件设备，同时进行招商引资，从而进行总结以及继续发展城市。

(4)安徽省各市应该互相帮助，一起进步，提供一定的经验，进行一定的产业转移。