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一、城市竞相加快发展，综合经济实力明显增强
2004年，上海、深圳和武汉三个城市地区国内生产总值（GDP）分别为7450.27亿元、3422.80亿元、1956亿元。1979年上海、深圳与武汉GDP之比为6.20∶0.04∶1,1992年为5.92∶1.24∶1，到2004年为3.81∶1.75∶1,可见经过改革开放，深圳发展突飞猛进，已远远超过武汉，GDP与上海的差距逐步缩小，而领先于武汉。从经济增长速度看，1978年到2003年，武汉人均GDP年均增速要超过上海和深圳许多，达到15%左右，分别比上海快5.74个百分点，比深圳快1.24个百分点。 从人均GDP来看，上海和深圳人均GDP相差不大，在40000元～50000元人民币左右，而武汉只有约20000元人民币左右。三个城市人均GDP之比为2.21∶2.38∶1,上海、深圳的人均GDP是武汉的2倍。2004年，深圳全社会劳动生产率远远高于其它两个城市，达77934元，相当于上海的1.4倍，武汉的4.4倍。
二、三个城市产业结构不断优化，产业发展重点突出
1.三城市第一产业比重均不到一成，第二产业超过一半，第三产业比重较高
从2004年三次产业结构看，武汉呈现“三、二、一”的产业结构，上海、深圳呈现“二、三、一”的产业结构。三个城市第一产业的比重均不超过6%，都市型农业特征明显。其中深圳的只有0.4%，明显偏低，武汉较高，为5.3%。上海和深圳作为区域中心城市，产业结构较为相似，第二产业较为发达，占GDP的比重均超过50%。但武汉第三产业发展较快，比重高于上海0.6个百分点，高于深圳10.5个百分点。
2.武汉工业发展势头相对较弱，工业化进程却明显加快，与上海、深圳差距正在缩小
上海工业总量与速度均居第一，深圳次之，武汉最后。2004年，上海、深圳与武汉的工业增加值（全口径）之比为4.77∶2.61∶1,武汉工业增加值总量虽居最后，但增长速度与上海、深圳相差不大，且超过上海，可见武汉工业发展后势强劲。上海、深圳和武汉工业增加值占GDP的比重之比为1.25∶1.49∶1，其中深圳高达50%以上。规模以上工业总产值均增长20%以上，武汉增速高居第一，达26%，比第二位的深圳快1.2个百分点，比上海快个5.6百分点。武汉规模以上工业总产值虽落后于其他两个城市，尤其是上海，但增长速度却最快，可见武汉国有工业企业及年产品销售收入500万元以上的非国有工业企业正迅速发展，
武汉重工业化凸显，三资企业带动力弱，高新技术产品产值比重偏低。2004年，重工业增长明显快于轻工业增长，全年重工业总产值1217.44亿元，增长29.2%；轻工业总产值460.90亿元，增长18.3%。在三城市中，武汉工业重型化程度低于深圳、上海（以上两个城市比重均在70%以上）。武汉三资企业产值的比重为50%左右，远低于其它两个城市；深圳、上海均在80%～90%之间;但上海高新技术产品产值所占比重在三城市中最低，仅有28.2%;武汉在30.5%以上，深圳则高达78%左右。
三城市支柱产业雷同，武汉产业集中度偏高。2004年，从规模以上工业总产值看，三城市产值排前6位的行业大体相同。三城市均有的行业为电子信息设备制造业；武汉和上海均有的行业为钢铁制造业、光电子信心制造业、汽车制造业以及石油化工业；但从行业集中度看，武汉行业集中度比较高，排前6位行业的产值占全市工业总产值的八成，上海有六成左右，深圳占不到五成。表明深圳支柱产业的集中程度偏低。
上海工业经济效益在三城市中最好。一系列反映工业企业效益的指标表明，2004年上海工业经济效益好于其他四市。2004年上海工业企业经济效益综合指数达202.79,比排第二的深圳高近20个点，比居后的武汉高近30个点。此外，上海的工业增加值率、成本费用利润率、产值利润率、总资产贡献率在五城市中均居首位;而亏损企业亏损面最低，万元工业产值能耗较低。但是，上海工业企业的全员劳动生产率低于深圳。
三、上海国际交往频繁，武汉吸引外资能力显著提高
深圳2004年接待境外旅游者人数在三城市中高居榜首，旅游外汇收入排第二;2004年上海旅游外汇收入在三城市中高居榜首，接待境外旅游者人数仅次于深圳;而武汉这两项都很低。由此可看出，上海和深圳国际交往比武汉要频繁的多。
2004年上海、深圳和武汉实际利用外资比值为3.92∶1.41∶1;外商直接投资比值为7.68∶2.38∶1;武汉外商直接投资总量虽最少，但增速明显加快,比上海高出15个百分点，比深圳高出7个百分点。
四、人民生活稳步提高，社会事业蒸蒸日上
1.深圳职工、居民收入居先，武汉与之差距较大
2004年，上海、深圳和武汉的职工平均工资之比分别是1.89∶2.61∶1，城市居民人均可支配收入分别为1.74∶2.89∶1，深圳职工平均工资和城市居民人均可支配收入均居首位。农村居民人均纯收入分别为1.85∶3.24∶1，上海低于深圳，居次;武汉最后。
2.北京、天津科技实力雄厚，广州稍稍逊色
2004年，武汉普通高等学校数和公共图书馆数在三城市中仅次于上海，在校学生数、图书总藏量以及每万人拥有医院、卫生院床位数位列第一。可见，武汉近年教育事业保持较快发展，文化和卫生事业蒸蒸日上。
参考文献:
中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）08-0017-04
引言
我国幅员辽阔、地域广大。不同区域的资源与环境禀赋情况有较大的差异，这也导致不同地区间的经济发展水平的差异较大。自科学发展观提出以来，如何促进区域经济的协调发展成为一项重要的命题，相关研究也越来越得到重视。而想要通过制定适合的政策来统筹区域经济的协调发展，就必须对区域经济发展的水平做出合理的评价，根据实际情况，找出区域经济发展水平不均衡的关键症结，对症下药[1]。本文将结合江苏省区域经济发展的现状，选取反映2015年江苏省13个地级市经济发展水平的主要统计指标，运用主成分分析和聚类分析的方法对江苏省各地级市的经济发展的基本状况进行综合评价，从而分析江苏省各地级市经济发展的总体情况以及彼此间的差异，并对其今后的发展提出若干建议。
一、指标的选取及评价体系的建立
在选取合适的评价指标以建立评价体系时，既要考虑能够反映经济总量的指标，也要考虑反映经济质量的指标。基于此，本文共选取了11项指标，构成了江苏省各城市经济发展水平的评价体系。这11项指标分别反映了城市经济发展水平的三个方面，具体如下。
（1） 综合经济实力指标：地区生产总值（X1）、公共财政预算收入（X2）、城镇固定资产投资（X3）、工业总产值（X4）。
（2） 人民生活水平指标：人均GDP（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均生活消费支出（X7）、人均储蓄存款（X8）。
（3） 对内对外经济指标：社会消费品零售总额（X9）、净出口总额（X10）、实际外商直接投资（X11）。
根据上述指标，将2015年江苏省各市的指标值列入表中，得到表1的统计数据。
二、数据处理方法及过程
（一）统计方法
本文采用了主成分分析和聚类分析两种方法，对江苏省各市的经济指标进行分析。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量把多个变量化为少数几个主成分的统计分析分析方法，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息[3]。
聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇，使得同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间具有较大的差别[4]。
（二）提取主成分和公因子
使用SPSS 20.0软件进行数据处理，用方差最大法进行正交旋转，使成分负载向0和1两极分化。计算主因子分值采用回归法。
表2是因子分析后提取主成分的结果，在本例中，有两个成分的特征值是大于1的，他们的累计方差贡献率为94.547%，即两者合计能解释94.547%的方差，完全符合我们的需要。所以我们将成分1和2提取出来作为主成分，抓住最关键的因素，而其余成分包含的信息较少，所以舍去。
（三）因子旋转
由于提取公因子无法得到最好的分析结果，所以通过因子的旋转来获得更好的解释，如表3。
从表3可以看出，第一主成分在地区生产总值、公共财政预算收入、城镇固定资产投资、工业总产值、社会消费品零售总额、进出口总额、实际外商直接投资等指标的载荷较大，这些都是主要反映一个地区经济总量的指标，所以在本例中我们将第一主成分定义为“经济总量因子”；第二主成分在人均GDP、居民人均可支配收入、居民人均生活消费支出、人均储蓄存款等指标上具有较大的载荷，@是反映人民生活水平的指标，因此可以将第二主成分定义为“生活水平因子”。
（四）得分及排名
通过spss得出了各个城市的因子得分，用各城市因子1和因子2的得分乘以相应的方差的算术平方根，得出13座城市的主成分1和主成分2的得分，再结合各主成分得分，通过各主成分的方差贡献率占两个主成分总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总求出综合得分[5]：
（五）聚类分析
为了验证因子分析的正确性，我们进一步利用SPSS软件再对已选定的第一主成分和第二主成分得分进行聚类分析。本次聚类采用系统聚类法，距离测度采用平方Euclidean距离，得到系统聚类分析的谱系图（图1）
三、结果分析与结果讨论
（一）结果分析
根据表4，通过各城市的两个主成分得分、综合得分及其排名，结合系统聚类分析的结果，我们发现，江苏省的13个城市可以较为详细地划分为以下四类。
第一类仅有苏州一个城市。可以看出，苏州市的综合得分遥遥领先于其他城市，在构成指标体系的11项指标中，有9项指标排名全省第一，综合得分也是遥遥领先。
第二类城市有两个，为南京和无锡。从11项指标中我们可以看到，大部分指标，南京市和无锡市都分别占据了第二或第三，可见这两座城市的经济发展水平在省内仅次于苏州市；从综合得分看，这两座城市的得分也分列二、三名。
第三类城市有五个，分别是常州、南通、扬州、镇江、泰州。这五座城市均为江苏省内的沿江城市，有一定的经济基础与经济实力，各项经济指标均位于省内中游水平。
第四类城市有五个，分别是徐州、盐城、连云港、淮安、宿迁。这五座城市全部是苏北城市，经济发展水平相对较为落后，从综合各项得分看与其他城市差距明显。
（二）结果讨论
从以上的分析结果，我们可以就江苏省各城市经济发展水平的情况得出以下结论。
1.各城市间的经济发展水平差距较大。放眼全国来看，江苏省的各城市之间的发展差距已经属于比较小的，但是，光从数据分析的结果来看，即使是省内差距相对较小，江苏省各城市间经济发展水平的差距依然十分明显。
2.经济发展水平的南北差异明显。从分类结果我们可以发现，第一、第二类城市，即苏州、南京、无锡，均为苏南发达城市，苏北五市则全都在第四类城市中。可见，目前江苏省的总体情况依然是南部经济强于北部，且经济发展水平呈现由南向北递减的趋势。
3.通过对城市间分类的进一步细化仍可发现城市间的同异。如第一、第二类的三座城市可以归为一类，即苏南核心城市，这三座城市普遍具备雄厚的经济实力，在全国范围内也是名列前茅的。第四类的五座苏北城市则可再细分为两类，其中，徐州、盐城两座城市地域广大、人口众多，它们较其他三个苏北城市在发展上更具优势，具体体现在这两个城市在经济总量因子的得分和综合得分都排在全省6、7位；而第四类城市中的其他三个：连云港、淮安、宿迁三市则在各项指标上排名垫底，与其他城市相比落后较多。
四、对策及建议
根据以上分析结果，我们对江苏省经济发展提出以下建议。
（一）充分发挥苏南核心城市的辐射作用，带动周边城市共同发展
从分析结果来看，苏南的苏州、南京、无锡三市的经济实力在省内处于领先地位。而在2016年4月22日《第一财经周刊》的最新版“新一线”城市名单中，江苏省的以上三个城市均成功入围。作为省内的领头羊，这三个城市应当进一步发挥辐射作用。江苏省内存在着较为明显的发展梯次，目前第一、第二类的三个城市都在进行产业升级与转型，一些转移的产业进入到第三、第四类城市中则会给这些城市的经济发展带来新的活力。所以，应进一步做好省内资源的合理配置，从而实现先发展的带动后发展的，最终实现全省综合实力的提升。
（二）加快沿江一体化的进程，推进苏中融入苏南
近些年来，随着交通越来越便利，苏南与苏北的联系也越来越紧密，在这一过程中，南通、泰州、扬州这三个沿江城市获益最多，相比其他苏北城市发展更快，加上在地理上位置的相似，这三座城市从广义的“苏北”脱离，被称为“苏中”。尽管如此，苏中与苏南发达城市的差距依然较大。因此，应当从加强交通设施建设着手，完善城际间的交通运输环境，尤其是完善沿江以及跨江的交通线路，科学规划区域内部的产业布局，强化城市间的产业联系，促进省内沿江城市的一体化发展，坚实推进苏中城市融入苏南。
（三）进一步加强对苏北城市发展的支持力度，努力打造苏北中心城市
从统计数据和分析结果来看，苏北城市的经济发展水平同苏南，甚至苏中相比都仍有明显差距。所以，应进一步加强对苏北的政策支持，推动苏北继续保持快速健康发展。此外，由于苏北五市与苏南五市在地理上相隔较远，所以，亟须在苏北五市范围内打造一个中心城市，带动苏北整体发展。
参考文献：
[1] 张超锋，张斌儒.基于因子分析的我国区域经济发展水平实证研究[J].生态济：学术版，2014，（1）：167-170.
[2] 江苏省统计局.江苏统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2016.
一、引言
江苏作为中国经济最发达的地区之一，城市社会经济发展已取得了很大的成就，但是，由于传统的生产力布局上的不同，以及在地域、资源、人文和政策上的差异，江苏又是一个典型的地区发展不平衡的省份，各城市在经济社会发展水平存在着相大的差异。如何客观、准确地评价江苏各城市社会经济发展现况，分析各城市的差异以及造成差异的主要原因，为各城市能针对性地制订相应的政策和措施提供理论依据，进而促进江苏各城市社会经济协调发展，具有重要的理论和实践意义。
二、城市经济社会发展水平的实证分析
1.评价指标体系的设计
对于评价指标体系的设计，既要考虑经济总量，更要考虑经济质量和经济效能，还要考虑指标的全面性、代表性和可操作性等原则。在借鉴了国内外相关评价理论和评价方法的基础上，本文选取了五大类26个指标构成的指标体系。具体如下:
(1)经济总量指标:总人口(X01)、土地总面积(X02)、总产值GDP(X03)、地方财政总收入(X04)、固定资产投资总额(X05)、第三产业总产值(X06)、第三产业占GDP比重(X07)。
(2)经济效能指标:人均GDP(X08)、单位GDP能耗(X09)、单位GDP电耗(X10)。
(3)人民生活水平指标:在岗职工平均工资(X11)、农村居民人均纯收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均储蓄余额(X14)、社会消费品零售总额(X15)、保费收入(X16)、财政支出中民生支出额(X17)。
(4)对外经济指标:实际外商直接投资额(X18)、进出口总额(X19)、进出口差额(X20)。
(5)基础设施指标:人均公路里程数(X21)、人均民用汽车拥有量(X22)、人均土地面积(X23)、人均卫生机构床位数(X24)、技术人员占从业人员的比重(X25)、中专以上学生人数(X26)。
2.数据样本和数据来源
本文选择了江苏省13个城市2007年相关指标数据，所有数据取自《江苏省统计年鉴2008》[1]和《2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报》[2]。
3.因子分析
因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题[3]的一种方法。新的综合指标称为主成分或公因子，这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息，并且彼此不相关。利用各主成分的因子得分计算出每个评价对象的综合得分，并以此作为综合评价的依据。
本文运用SPSS统计分析软件，从26个评价指标中选取了4个主成分，利用各主成分的因子得分计算出每个城市的综合得分，并以综合得分作为评价依据。计算结果如下:
(1)提取的主成分及主成分的特征根和贡献率
从表1可知，根据特征根的选取原则，选取前4个主成分作为新的综合评价指标，这4个主成分已反映了原始指标中93.371%的信息。
(2)正交旋转后的因子载荷矩阵
为了能更加明确地表示主成分与原始指标间的关系，经过对因子矩阵载荷矩阵7次方差最大正交旋转得到正交旋转后的因子载荷矩阵(K)，选取因子载荷矩阵各个主成分与原始指标载荷系数较大的指标，构成各个主成分的因子。从表可以看出(限于篇幅这里略去该表):
第一因子(F1)在X03、X04、X05、X06、X08、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X24上有绝对值较大的载荷系数，表明第一因子是城市的综合经济实力和经济发展能力的反映。
第二因子(F2)在X07、X26上有绝对值较大的载荷系数，表明第二因子是城市的产业结构的反映。
第三因子(F3)在X01、X02、X25上有绝对值较大的载荷系数，表明第三因子是城市的总容量能力的反映。
第四因子(F4)在X09上有绝对值较大的载荷系数，表明第四因子是城市的的经济效率的反映。
(3)各城市的综合因子得分
对每个城市的4个主成分的因子得分，以对应主成分的贡献率为权数进行加权累加，计算得出每个城市的综合得分(Z)，结果如表2所示。
4. 综合因子得分的聚类分析
为了能客观地对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行分类，本文采用Q型聚类分析方法，以每个城市的综合得分为样本进行分类。利用SPSS软件分析得到下列分类结果:
第一类:苏州市。
第二类:无锡市、南京市、常州市、南通市。
第三类:扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市、宿迁市。
三、结果评价与分析
经过对综合得分进行散点图分析，发现除了苏州市的综合得分较高外，其余城市的综合得分基本呈直线状。结合综合得分和聚类分析的结果看，将江苏省13个城市按经济社会发展水平可分成三个等级:
第一级:水平最好的城市。只有苏州市1个城市。苏州市以1.3505的综合得分高居榜首，明显高于其它城市，单独成为一组，可称为“一枝独秀”。
苏州市在F1方面最为突出，列该因子的第1位，它在生产总值、地方财政总收入、固定资产投资总额、实际外商直接投资额、进出口总额和进出口差额等九项原始指标均列各市之首;它在F3方面也很突出，它的总人口原始指标列第1位;但它在F4方面子得分偏低为-0.68350，低于平均分，原因是它的第三产业占GDP比重较低，列第10位。此外，苏州市在单位GDP能耗和人均公路里程数两项原始指标均列全省最后1位。
第二级:水平较好的城市。有无锡市、南京市、常州市和南通市，这四个城市的综合得分均在全省的平均之上。
无锡市在F1因子方面也很突出，列该因子的第2位，它在生产总值、人均GDP、在岗职工平均工资和居民人均储蓄余额等四项原始指标均列各市第二位，特别是它的人均卫生机构床位数指标列全省之首;但它在F3因子方面得分偏低为-0.24495，低于平均分，原因是它的人均土地面积指标列全省末位。此外，它的土地总面积和单位GDP电耗两项原始指标均列全省最后3位。
南京市作为江苏省的省会城市，它在F2因子方面很突出，列该因子的第1位，它在第三产业占GDP比重和中专以上学生人数2项原始指标列全省首位。它的在岗职工平均工资、社会消费品零售总额、保费收入和中专以上学生人数等四项原始指标均列全省之首;但它在F4方面子得分偏低为-0.53436，列全省倒数第三位，原因是它的人均土地面积原始指标列全省最后第2位。此外，它的单位GDP能耗和技术人员占从业人员的比重两项原始指标均列全省最后2位。
第三级:水平较弱的城市。有扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市，这八个城市的综合得分均在全省的平均之下。
盐城市尽管总体发展水平低于省平均水平，但它在它在F4因子方面却很突出，列该因子的第1位，它在土地总面积、单位GDP能耗、人均公路里程数和人均土地面积等四项原始指标列全省首位。但它的人均民用汽车拥有量指标列全省末位、在岗职工平均工资列全省倒数第二位。
宿迁市的综合得分列全省的末位，它在总产值GDP和地方财政总收入等十一项原始指标列全省末位。但它的单位GDP电耗指标列全省第一位。
四、政策建议
综上所述，根据江苏省各城市在经济社会发展上存在的问题，各城市之间存在的差异，特别是苏南、苏中和苏北三个地区间的差异更为明显的特点。各个城市应该根据自身薄弱环节，制定出符合本市特点的发展战略，进而制定出全省经济社会发展的一体化战略。
苏州市作为江苏省最发达的一个城市，在经济社会发展过程中，应大力发展第三产业，特别是现代服务业的比重，如大力发展物流业和服务外包业。此外，应加大科技投入，进行技术创新，降低对电力和能源的需求，提高GDP产出效率，实现又好又快的发展目标。
对于无锡市、南京市、常州市和南通市等四个城市，除加快经济发展、尽快提高经济实力。以南京为例，应充分利用省会城市的地理优势，充分利用其科技教育优势，培植以电子、生物工程、新材料、机电一体化为主导的产业结构。
对于扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市等七个城市，特别是地处苏北地区的徐淮盐连等城市，由于其经济社会发展基础比较薄弱，差距是全方位的，要实现全面赶超，首要的任务是加快基础设施建设、努力提高经济发展水平和经济实力。以连云港为例，作为新亚欧大陆桥的东桥头堡，是我国海洋开发的三大特殊区域之一，其风景秀美，气候宜人，具有丰富的旅游资源，为其充分发展旅游业提供了十分有利条件。连云港应充分利用优越的地理位置和旅游资源，在力发展海洋经济和旅游业，推动经济社会发展。
另外，省政府要加大省域内各城市的合作政策力度，把苏南地区的资金、技术优势与苏北地区的资源优势相结合，例如，正在建设中的“苏州宿迁工业园区”。总之，在继续保持苏南、苏中地区经济稳定增长的同时，加快苏北的开发，最终以科学的发展观推动全省各城市的共同发展。
参考文献
[1] 江苏省统计局，江苏省统计年鉴2008[M].北京.中国统计出版社. 2008.10.
[2] 江苏省统计局，2007年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报[EB/OL].江苏省统计局网
关键词 主成分分析；聚类分析；广西；市域经济发展；分析评价
【基金项目】广西哲学社会科学规划2013 年度研究课题（批准号：13BGL013）；广西师范学院区域经济学重点学科建设项目阶段性成果。
【作者简介】付海风，广西师范学院经济管理学院硕士研究生，研究方向：区域经济与区域金融；韦海鸣，广西师范学院经济管理学院教授，硕士生导师，博士，研究方向：区域经济与区域公共管理。
一、引言
广西的区位优势明显，资源环境承载能力较强，发展前景十分广阔，但由于人口、交通、经济基础等因素的影响，各地经济发展速度和经济结构存在一定差异。本文选取南宁、柳州、桂林、梧州、北海、防城港、钦州、贵港、玉林、百色、贺州、河池、来宾和崇左14个城市，利用主成分分析和聚类分析方法探讨广西各地区的经济发展程度，这对于正确认识广西各地区市域经济所处的发展阶段，制定正确的宏观政策和经济可持续发展，都具有非常重要的理论和现实意义。
二、构建评价指标
在对广西市域经济发展水平分析评价的过程中，可以用单一指标来完成，但要想对其全面进行衡量，就必须借助于多指标进行综合评价，为此需要构建相对合理的评价指标体系。本文选取如下10个指标进行系统衡量：地区生产总值（亿元）、地区人均生产总值(元)、城镇居民人均可支配收入（元）、城镇居民生活消费性支出（元）、货物进出口总额（万美元）、实际外商直接投资（万美元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、公共财政预算收支总额（亿元）、金融机构人民币存贷总额（亿元）。为研究方便起见，令X1为地区生产总值（亿元）、X2为地区人均生产总值(元)、X3 为城镇居民人均可支配收入（元）、X4为城镇居民生活消费性支出（元）、X5为货物进出口总额（万美元）、X6为实际外商直接投资（万美元）、X7为全社会固定资产投资总额（亿元）、X8为社会消费品零售总额（亿元）、X9为公共财政预算收支总额（亿元）、X10为金融机构人民币存贷总额（亿元）。本文数据来源于《广西统计年鉴》。
三、广西各市市域经济发展水平分析
（一） 主成分分析过程及结果
利用spss17.0软件对广西市域经济进行主成分分析，通过设定目标累积贡献率选取主成分，并依据所选主成分的贡献率列出相应的回归方程，再依据各主成分线性组合中各原始指标系数所反映出的件对原始数据进行标准化处理，对表1数据进行分析后得出相关系数矩阵（表2）。
从表2中我们可看到各变量之间的相关系数很高，同时结合KMO和球形Bartlett检验，进而判断是否可以利用主成分分析法进行研究评价。
由表3检验可以看出，拒绝各变量独立的假设，即变量间具有较强的相关性。
但是KMO统计量为0.620，小于0.7，说明这个主成分分析模型虽然不是很完善，但还可以接受，由此表明能使用主成分分析法进行分析。根据相关系数矩阵计算各个主成分的特征值、贡献率及累计贡献率，如表4所示。对经济影响的程度进行比较分析，进而对市域经济发展水平进行深入分析。以下依次列出利用统计软件对市域经济指标进行主成分分析的主要步骤及分析结果，表1为广西市域经济指标的原始数据。
表1中的原始数据具有不同的量纲，为了消除不同量纲对统计分析的影响，先利用SPSS17.0软
根据累积方差贡献率在85%以上的原则，从表4中提取3个主成分代替原有的14项指标，解释了90.31%的方差变动，达到了减少变量的目的。依据我们所得出的主成分得分系数矩阵，即
F2 = -0.006X1 + 0.417X2 + 0.480X3 + 0.424X4 -0.104X5 - 0.157X6 + 0.016X7 - 0.070X8 - 0.118X9 -0.129X10
F3 = -0.043X1 + 0.238X2 - 0.086X3 - 0.251X4 +0.738X5 + 0.337X6 - 0.037X7 - 0.041X8 - 0.062X9 +0.052X10
从表5可看出，第一主成分与地区生产总值（亿元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、公共财政预算收支总额（亿元）、金融机构人民币存贷款（亿元） 有较高的载荷，可定义为经济增长的综合实力因子，用F1来表示。第二主成分地区人均生产总值(元)、城镇居民人均可支配收入（元）、城镇居民生活消费性支出（元） 载荷较高，可定义为居民收支的综合实力因子，用F2来表示。第三主成分为货物进出口总额（万美元）、实际外商直接投资（万美元） 有较高的载荷，定义为对外经济的综合实力因子，用F3来表示。提取的这3个公因子的性质及其顺序较好地体现了居民消费支出和对外经济对广西经济增长的影响及其地位。
依据各主成分的贡献率可得到衡量地区经济发展的回归方程：F=0.6438F1+0.1525F2+0.1068F3，再根据样本评价分析函数可得出广西市域经济发展的得分及排名，具体结果如表6所示。
（二） 聚类分析过程及结果
为了确保所选择的数据正确、合理、没有遗漏，对已经进行标准化的样本数据进行有效性检验。经检验，14个样本全部有效（见表7）。
对广西各市的经济发展水平用层次聚类法进行类分析，系统聚类图如图1 所示。图中纵轴数字为样本编号，横轴数字为聚类标度。基于经济意义分为以下三类：南宁、柳州和钦州为第一类；桂林、梧州、北海、贵港、玉林、百色、贺州、河池和来宾为第二类；防城港和崇左为第三类（见图1）。
四、实证结果分析评价
由于本文选用的是总体规模指标，从主成分分析结果可知，表6的排名是广西市域经济发展整体规模的比较情况。从表6可知，经济发展综合实力因子得分最高的是南宁、柳州、桂林；居民收支的综合实力因子得分最高的是防城港、北海、柳州和桂林；货物进出口贸易额的综合实力因子得分最高的是崇左、防城港和钦州。3个因子加权综合后即表示市域经济发展的整体水平。综合得分最高的是南宁、柳州、桂林，排名靠前的主要是桂中北部地区，排名靠后的则是以防城港为代表的港口城市和桂东区域的贺州，基本上代表了2013年广西各市域经济发展的现状。
由聚类分析结果得知，南宁、柳州和钦州为第一类，经济发展实力较强，而农村地区面积较小，人口密集度大，工商业发达。南宁经济基础好，第三产业较发达，人口整体素质较高，竞争力强。柳州市利用自身的地域优势发展第二产业，成为广西工业重点城市，柳州市的工业经济总量占广西的1/4，迈入了现代化工业城市行列。钦州是广西港口城市经济发展速度较迅速，对外贸易额较大的城市，代表了广西港口经济发展的特点，从经济发展程度上讲，相对其他地区有明显的优势。桂林、梧州、北海、贵港、玉林、百色、贺州、河池和来宾为第二类，由于这类地区的地理位置和自然环境相对比较特殊，地区生产总值、财政收入及消费水平普遍较低，虽然政府给予一定的扶持，但是其基础设施建设依然滞后，教育水平低，科技发展水平落后，人口素质不高，社会保障水平差。防城港和崇左为第三类。防城港是广西三大港口城市之一，也是三港口建设规模最大的港口，但2013年整体经济发展状况较差，对外贸易额不高，投资规模不大，地方政府收入较少。崇左是桂西资源富集区，经济基础较差，公共基础设施不完善，虽然资源丰富，但人力资源得不到很好的补充，是经济发展较为落后的一类。
综上所述，以广西北部湾经济区为代表的南宁市为第一类，北海为第二类，而防城港为第三类。其中，南宁综合得分是防城港的3.75倍。同时，广西西江经济带和桂西资源富集区的各个市域经济发展也不均衡，两大区域相比，广西西江经济带的区域经济排名较为靠前。由此可以看出，广西构建“两区一带”的区域经济发展战略格局出现一定程度失衡，表现为市域经济发展一定程度上的不平衡，地区经济结构也有所变化。
五、促进广西市域经济协调发展的对策与建议
（一） 适度调整广西“两区一带”区域发展战略格局，建立健全区域协调发展机制
在面临经济总量下行压力和经济结构逐步转型升级的背景下，广西“两区一带”市域经济出现不均衡、不协调发展现象，表现为北部湾经济区的南宁经济发展位居首位，防城港经济发展居末位；西江经济带市域经济发展零星散落，发展增速不均；桂西资源富集区经济发展相对滞后。为此，首先应将工业发达的柳州并入北部湾经济区来突破经济发展的瓶颈，提升经济增速，将北海和防城港两大港口城市从北部湾经济区分出，划入西江经济带，从而实现江海互动、江海联动发展的区域经济协调机制。桂西资源富集区的3个城市区位相近，条件优越，资源互补，应继续发挥河池、百色、崇左3市资源富集的优势，进而实现陆海互动、陆海联动发展的区域经济协调机制。
（二） 发挥三个核心区域的发展优势，强化经济中心的辐射效应
从广西经济发展实力来看，南宁、柳州和桂林是三大核心经济发展区，具备作为广西市域经济中心的能力。南宁市的综合经济排名居广西首位，应充分发挥服务业优势，整合海外联络的商会经济，建设为区域性国际城市。柳州应充分发挥工业优势，发展工业城市的循环经济发展体系，扩大对外投资总量，加速工业跨越式发展。桂林要以旅游业作为支柱产业，加速旅游城市的工业化、产业化进程，把桂林市发展成为外向型工业化商贸旅游城市。南宁、柳州和桂林在广西经济发展排名相对靠前，一直保持良好的发展势头，要从服务业、工业和旅游业等多方面继续增强经济中心的辐射效应，带动其他经济腹地的发展。
（三） 发展沿海地区的港口经济，增强对外经济的龙头带动作用
广西沿海环北部湾的防城港、钦州、北海三大港口是广西乃至整个大西南对外开放的大通道和门户。长期以来，三大港口基础设施不完备，重复建设，功能定位不明确，也面临着临港产业的竞争压力，造成三大港口城市的经济发展出现一定程度上的不平衡。因此，北钦防应抢抓多重战略机遇，大力争取国家支持，继续加快3市港口基础设施建设，提高港口运作效率；高起点制定专门发展规划，对各个港口进行功能定位；加快实施北钦防港区一体化进程，发展临港经济，从而建设大型现代化组合港。
（四） 完善落后地区的基础设施建设，促进地区特色经济发展
河池、百色、崇左等市地处偏远地区，交通不发达，基础设施不完善。同时，工业落后，经济发展以农业为主，各项人均产值普遍偏低，整体经济发展水平较低。尤其是桂西资源富集区表现尤为突出，缺乏对外界投资的吸引力。无论在地区工业化、产业化和城市化的进程中，还是提高居民收入和生活水平方面，这些地市都比较落后。因此，要完善基础设施建设，扩大全社会固定资产投资总量，推进产业结构调整，注意发展地区特色经济，在生产发展的基础上，加快推进城乡一体化进程，增加落后地区的城乡居民收入。
总之，针对2013年广西各地区市域经济发展状况，自治区政府要根据地区经济发展特点来规划布局，审时度势，因地制宜，利用优势条件和后发优势实现广西区域经济联动发展，形成区域协调发展的新格局。
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中图分类号：TU985.2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）16-4317-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.16.062
改革开放以来，中国经济持续高速增长，至2014年底，年均增长率在9.5%以上[1]。城市经济发展既对城市绿地建设水平提出了更高要求，也为其快速提升提供了必要的物质基础。1981-2014年中国建成区绿地面积从11.00万hm2增至182.00万hm2，建成区绿地率从14.79%增至36.29%[2]。目前，中国经济发展已进入到转方式调结构的重要时期[3]，城市绿地建设也步入新的发展阶段[4]，且不同地区间的城市经济发展状况与绿地建设水平均存在较大差异[5]，故探究前者对后者影响的时空差异，对全国及各地区城市绿地建设有针对性地把握经济发展新契机，更好地利用经济发展的促进作用，具有重要的理论意义与实践价值。
目前，尚未有学者就城市经济发展对城市绿地建设水平影响的时空差异做出研究，相关研究侧重于讨论两者间的内在关系。例如，吴彤等[6]以南京为研究对象，定量分析出经济发展水平与绿地规模存在显著相关性；刘鹏等[7]以绵阳作为研究对象，借助软件SPSS 10.0，分析出绵阳市经济增长与绿地建设水平间存在密切关系。在上述成果基础上，开展以下方面的探讨将使研究体系更加完整，针对全国层面、不同地区层面等多个空间单元分别进行实证分析，比较不同空间单元城市经济发展对城市绿地建设水平影响的差异；分析比较不同时间段内城市经济发展对城市绿地建设水平影响的差异及演变趋势。
1 变量选取、数据基础与研究范围
1.1 变量选取
城市经济是以城市空间为载体，通过人口、资本、技术等高度聚集，形成二、三产业快速发展及结构不断优化的地区经济[8]，其促进绿地建设水平提高主要体现在总产值增加、人均产值提升、地均产值增长、产业结构升级、绿地建设投资增加等方面。体现城市经济发展及城市绿地建设水平的变量选取如下：
1）二、三产业总值（INV），单位为亿元，表征城市经济总产值。由于第一产业的产值占城市经济总产值比例较小，且对城市绿地建设水平影响程度较弱，故选第二与第三产业产值之和表征经济总产值。
2）人均二、三产业总值（PNV），单位为万元/人，表征人均产值。计算该指标的人口变量选城区常住人口更具科学性，但其统计口径发生过变化，故选统计口径一致且数据连续性强的城市非农人口作为替代。
3）地均二、三产业总值（MD），单位为千元/m2，表征地均产值。计算该指标时选建成区面积作为其分母。
4）三产比重（SC），单位为%，表征产业结构。该指标是通过第三产业产值与二、三产业总值相比得到的。
5）园林绿化固定资产投资（TZ），单位是万元，表征城市绿地建设投资。此类投资为城市园林绿化固定资产再生产活动，包括改建、扩建及新建园林绿化等活动[2]。
6）建成区绿地率（GBD），单位为%，表征城市绿地建设水平。反映城市绿地建设水平的指标很多，有建成区绿地面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率等，但建成区绿地率具有统计口径一致、数值精确、作为相对指标更适合用于不同地区间进行比较等优势[9]。
1.2 数据来源及处理
以上各指标来自《中国城市建设统计年鉴（报）》、《中国城市统计年鉴》与《中国人口和就业统计年鉴》（《中国人口统计年鉴》）。为尽可能消除异方差对实证检验的影响，对部分指标采取对数化处理[10]，处理后各变量名称为lnINV、lnPNV、MD、SC、lnTZ、GBD。
1.3 研究范围
在空间尺度上，根据《中国城市建设统计年鉴》中按区域经济带划分地区的方式，将中国划分为东、中、西三大地区。在时间尺度上，根据中国二、三产业产值年均递增速率的逐年变化情况，将1996-2014年划分为3个时间段（图1）。1996-2004年总产值年均增速不断加快；2005-2010年为总产值年均增速处于波动起伏阶段；2011-2014年为总产值年均增速下降阶段。
2 实证分析
2.1 单位根检验及协整检验
在回归分析前需验证各指标序列是否平稳或存在长期均衡关系[11]。针对全国1996-2014年面板数据进行检验（表1），各指标的差分序列均在1%显著性水平下接受LLC、Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF、Fisher-PP检验，说明各变量均为一阶单整序列。在此基础上需考察变量间是否有长期均衡关系，故有必要进行协整检验。
由于Pedroni检验允许存在较大程度个体差异，故本研究选此方法进行检验[10]。由表2可知，Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic、Group PP-Statistic与Group ADF-Statistic均通过5%显著性水平检验。由于研究样本数量较小，故主要参考Panel ADF-Statistic与Group ADF-Statistic的检验结果，确定变量间存在协整关系。综上所述，全国面板数据可以进行回归分析。
2.2 建立计量模型
通过F检验及Hausman检验，发现全国及三大地区的面板数据均拒绝常截距模型与随机效应模型，故采用固定效应模型进行研究，考察不同时空内城市经济发展对城市绿地建设水平影响的状况及差异[9]。建立计量模型如下：
GBDit=C+β1lnINVit+β2lnPNVit+β3lnMDit+β4lnSCit+β5lnTZit （1）
式中，C为常数项，β1～β5为回归系数，GBDit、INVit、PNVit、MDit、SCit、TZit分别代表第i个省份第t年的建成区绿地率、二三产业总值、人均二三产值、地均二三产值、三产比重和园林绿化固定资产投资。
2.3 城市经济发展对城市绿地建设水平影响空间尺度分析
由表3可知，全国及三大地区城市经济发展对城市绿地建设水平影响的回归结果。全国经济变量T值均显著，且显著性水平高；三大地区由于各自特点，其内部个别经济变量T值不显著。模型调整后R2均较高，F值较高且显著，表明各模型拟合度均较好。回归结果说明基于全国及三大地区，各经济变量对城市绿地建设水平的解释力强[12]。
2.3.1 全国SC回归系数最大，MD影响效果最弱 从全国层面看，经济总产值增加、人均及地均产值提高、产业结构升级与园林绿化固定资产投资均较大程度促进建成区绿地率提高。在各变量增幅相同的前提下，SC最大程度促进GBD增加。SC回归系数为0.199 4，表示其每增长10%，GBD将提高19.94%。INV、TZ、PNV对GBD的影响效果显著且作用力较强，T值分别为9.474 1、8.828 6与2.316 5，回归系数分别是0.021 7、0.012 2与0.011 3。MD对GBD的影响效果及作用力度均较弱，T值为1.920 6，回归系数为0.018 6。造成上述现象的原因主要是：①城市产业结构与城市绿地建设水平间的联系十分密切，前者的调整与升级既对后者的提高提出了迫切需求，也为后者创造了更多的发展空间与有利条件；②城市经济总产值及人均、地均产值增加都会为城市绿地建设提供必备的物质基础与资金保障；③园林绿化固定资产投资中的一部分资金用于修复、改造原有建设，仅一部分用作新增投资，且投资的绿地仅为建成区绿地的一部分，故园林绿化投资对城市绿地建设的促进力度相对较小；④研究时段内，建成区面积扩张过快，导致地均产值的增长相对较慢，其影响效果及作用力度相对较弱。
2.3.2 东部SC作用力度最大，MD影响效果不显著 从东部尺度看，SC对GBD的促进力度最大，回归系数为0.267 9，表示SC每增长10%，GBD将提高26.79%；INV对GBD的促进力度排第2位，回归系数为0.020 9；PNV、TZ对GBD的作用力度较小且接近，回归系数分别是0.015 9与0.013 2，但PNV的T值仅为1.922 3；MD对GBD的影响效果不显著。造成上述现象的原因有：①东部城市产业结构升级很快，比重不断加大的第三产业对城市绿地的需求最强烈，且其所给予后者的发展空间最大，同时，与城市绿地建设相关的产业也大幅增加；②东部产业总值高，提升速度快，对绿地建设水平提高的支撑作用十分明显；③研究时段内，东部城市人口数量与建成区面积增长均过快，减缓了人均产值及地均产值的提升速度，导致其对绿地建设水平提高的作用效果减弱。
2.3.3 中部SC作用力度最大，PNV影响效果不显著 从中部尺度看，SC对GBD的促进力度最强，回归系数为0.166 8；MD对GBD的促进力度较弱于SC，回归系数为0.034 9；TZ的回归系数为0.017 4，与全国、东部、西部相比，其在中部的促进力度更大；INV的促进力度最弱，回归系数为0.015 2；PNV的影响效果不显著。造成上述现象的原因主要有：①本地区产业结构调整、升级处于不断加快阶段，与城市绿地建设水平间的联系不断加深；②本地区城市绿地建设基础相对薄弱，强有力的园林绿化投资使其建设水平能够快速提升；③中部人口基数较大，导致人均产值增加对城市绿地建设水平的促进作用相对较弱；④中部建成区面积扩张速度相对较慢，地均产值的提升则相对较快，对城市绿地建设水平的促进作用相比其他地区更为明显。
2.3.4 西部MD作用力度最大，SC影响效果不显著 从西部尺度看，MD对GBD的作用力度在各变量同幅度增加条件下最大，且在全国及各地区间相对最大，回归系数为0.040 8，表示其每增加10%，GBD增长4.08%；PNV的促进力度排第二位，回归系数为0.027 6；INV与TZ的促进作用较为接近，回归系数分别为0.010 6与0.008 6；SC影响效果不显著。造成上述现象的原因有：①西部建成区面积相对较小，人口相对较少，两者的扩张速度均较慢，而随着西部大开发等政策制度的落实与实施，经济总量快速增长，使西部地均产值与人均产值相对较快提升，成为促使城市绿地建设水平提高的重要因素；②西部产业结构较落后，第三产业产值比重小，较难在短时间内改变现状。
2.4 城市经济发展对城市绿地建设水平影响时间尺度分析
本研究不仅基于空间尺度进行分析，也从时间尺度考察了不同时间段中国经济发展对城市绿地建设水平影响的差异及演变情况。对1996-2004年、2005-2010年、2011-2014年3个时间段分别进行检验，得到回归结果（表4）。模型调整后R2均较高，F统计量均在1%水平显著，表明各模型整体拟合均较好，即在不同时间段内城市经济发展对城市绿地建设水平提高均具有很强的解释力。
2.4.1 1996-2004年SC作用力度最强，MD与PNV影响效果不显著 此时间段内，在各变量同幅增加条件下，SC对GBD的作用力度最大，回归系数为0.351 3，表示SC每提高10%，GBD增加35.13%；INV促进力度较大，回归系数为0.035 1；TZ促进力度较小，回归系数为0.008 4；MD与PNV的影响效果不显著。造成上述现象的原因主要有：①此阶段的城市产业结构进入到加速调整与升级时期，三产比重不断提升，对城市绿地建设的需求不断提升，且为其创造更多的发展空间；②城市产业总值快速增加，为城市绿地建设的多方面均提供了必要保障，在基本物质层面支撑了其水平稳步提高；③针对城市绿地建设的专项投资还相对较少，对其整体水平提升的促进力度相对较弱；④在本阶段内，城市建成区规模与人口均处于快速增长阶段，人均及地均产值的增速相对减缓，对城市绿地建设水平影响不显著。
2.4.2 2005-2010年SC作用力度减弱，TZ作用力度增强 此时间段内回归模型的拟合度在3个模型中最高；SC回归系数为0.218 8，对GBD的促进作用与前一阶段相比开始减弱，但作用力度仍最大；MD对GBD的作用效果变得显著，作用力度排第二位；TZ的回归系数为0.019 5，相比前一阶段，其对GBD的促进力度相对增强；INV与PNV的作用效果不显著。造成上述现象的原因主要有：①该阶段城市经济发展水平明显高于上一阶段，其对城市绿地建设水平提高的促进作用明显增强；②促进城市绿地建设水平提升的各方面因素增多，产业结构升级对其的影响比重开始下降；③该阶段城市绿地建设更加受到重视，由于相关政策、建设理念等影响，对城市绿地的投资力度不断增强。
2.4.3 2011-2014年各变量作用力度减弱 此时间段内经济发展的大多变量对GBD的作用力度均减弱。SC的作用力度仍最大，回归系数为0.167 7，但较前一阶段已大幅减小；TZ作用力度较大，回归系数是0.012 4，但也较前一阶段有所减弱；INV的作用力度最小，回归系数为0.004 9；PNV与MD的影响效果不显著。造成上述现象的原因主要有：①中国整体经济增速较上一阶段开始放缓，制约了经济发展，尤其是在总产值、人均及地均产值增加方面对绿地建设的促进作用；②在转型时期，经济发展更加侧重于通过产业结构升级、固定资产投资等方面促进城市绿地建设水平提升。
3 结论与讨论
3.1 结论
1）中国城市经济发展有力地促进了城市绿地建设水平提高，产业结构升级、总产值增加、人均产值增长、地均产值提升、固定资产投资加大均不同程度的为其提供了强大动力。在相同幅度增加的条件下，产业结构升级对城市绿地建设水平提高的促进力度最强。
2）从空间尺度看，城市经济发展对不同地区城市绿地建设水平提高的促进作用存在差异。产业结构升级在东部和中部的促进力度最大，而在西部的影响效果不显著；经济总产值增加的促进力度在东部排第二位，在中部与西部均排第三位；人均产值提高的促进力度在西部排第二位，在东部排第三位，而在中部影响效果不显著；地均产值增加的促进力度在西部排第一，在中部排第二，而在东部影响效果不显著；园林绿化固定资产投资的影响效果均显著，但除中部外，在其他地区的作用力度均最小。
3）从时间尺度看，中国城市经济发展对城市绿地建设水平的促进力度呈现为先加强，后不断减弱的趋势。产业结构升级虽在不同阶段均保持最强促进作用，但随时间推移，其作用力度不断降低；经济总量增加的促进强度在大多数时期处于第二位，且促进力度也在逐步下降；园林绿化固定资产投资的促进力度先大幅加强，后又小幅减弱；地均产值提高的促进效果经历了由不显著转为显著，后又变为不显著的过程；人均产值增加在各阶段的影响效果均不显著。
3.2 讨论
1）中国城市经济发展对城市绿地建设水平提高的促进作用不断减弱是客观趋势，需深刻认识与积极利用两者间的规律及作用机制，把握好现阶段产业结构升级与园林绿化固定资产投资加大为城市绿地建设带来的良好契机，发挥好转型时期经济发展所能提供的促进效力。
2）各地区需就各自经济发展现状做出合理判断与部署，为城市绿地建设水平提高探寻新的动力源。东部应在经济总产值快速增加、产业结构不断升级的同时，更加注重加快人均产值及地均产值的提高；中部应更加重视产业结构升级与经济总产值增长；西部应大力推进产业结构调整与园林绿化固定资产投资，带动城市绿地建设水平快速提升。
3）促进城市绿地建设水平提高的因素众多，经济发展仅为其中的一个重要方面。城市用地规模、城市人口数量、相关政策、建设理念、自然地理条件等均对城市绿地建设起到了推动或抑制作用[4]。在经济发展的促进作用减弱时，可通过扩张城市建设用地规模、制定相关政策措施等途径，在更多方面合理且较快地促进城市绿地建设水平提升。
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三、数据处理
1.数据整理
因为原始数据是分散的，且未按规定排放，所以需要先将数据整理到SPSS中的数据视图中。数据整理将分以下步进行：（1）将所有数据依次载入到excel工作表中；（2）在变量视图中定义变量，并依次用x1,x2,…,x8代替原始变量；（3）将excel中的数据导入到数据视图中。
2.主成分分析过程
通过分析――降维――因子分析，依次将各个变量加入到变量中进行主成分分析，筛选出特征值大于1的每个主成分，依次得到描述统计量，相关系数矩阵，公因子方差，解释总方差，成分矩阵，成分得分系数矩阵以及成分得分协方差矩阵。
四、结果分析
1.变量及对应内容
x1:城镇居民家庭平均每百户家用汽车数量(辆)
x2:每万人拥有公共交通车辆(标台)
x3:城镇居民平均每人全年家庭可支配收入(元)
x4:城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出(元)
x5:地区生产指数(上年=100)
x6:省会城市废气中空气质量达到二级以上天数占全年比重(%)
x7:省会城市废气中氮氧化物排放量(万吨)
x8:各地区平均每起交通事故直接财产损失(元)
2.相关系数矩阵
在由主成分分析得到的相关系数矩阵中，我们可以得到以下结论：
（1）省会城市废气中氮氧化物排放量与各地区平均每起交通事故直接财产损失呈现完全的正相关（=1）；
（2）城镇居民平均每人全年家庭可支配收入与城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出相关性也较强，几近完全正相关（0.95以上）；
（3）省会城市废气中空气质量达到二级以上天数占全年比重与城镇居民平均每人全年家庭可支配收入和城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出两种因素呈现的相关性都很低（0.05以下）；
（4）其余各变量间相关程度普遍偏低。
3.解释总方差矩阵
在得到的解释总方差矩阵中，总共得到3个主成分，对应的特征值依次为3.742、1.734和1.361，依次的累计贡献值为46.777%、68.456%和85.468%,已经达到了总贡献率在80%―85%以上的要求。
4.主成分载荷矩阵
计算得到的主成分载荷矩阵如表1所示。
表1 主成分载荷矩阵
从成分载荷矩阵中我们可以看到，在第一主成分中绝对系数相对较高的有两项――城镇居民平均每人全年家庭可支配收入（x3）和城镇居民家庭平均每人全年现金消费支出(x4）；在第二主成分中，绝对系数相对较高的也有两个――省会城市废气中氮氧化物排放量（x7）和各地区平均每起交通事故直接财产损失（x8)；在第三主成分中，绝对系数相对较高的还是有两个――省会城市废气中空气质量达到二级以上天数占全年比重（x6）和每万人拥有公共交通车辆（x2）。
5.主成分分数系数矩阵
计算得到的主成分分数系数矩阵如表2所示。
表2 主成分分数系数矩阵
（1）计算得到每个主成分[4]
令ai表示每个特征向量（列项）（i=1,2,3），X=(x1,x2,…,x8)随机变量，Fi表示第i个主成分，则Fi=Xai。
（2）计算得到每个观测值在某主成分下的得分值输出如表3所示，并加黑标注出得分均为正数的几个城市。
表3 各大城市主成分得分矩阵
可见，重庆、河北、内蒙古、上海得分均为正，平均得分最高为上海。
6.结果分析
以上已经得出了各个主成分及其构成要素，附带各因素在相应主成分中所占的系数及比重，总结并得到以下结论：
（1）从第一个主成分的构成情况我们可以看到，城镇居民的收入与支出是影响最大的因素。作为决定城镇交通状况与空气质量的主导因素，城镇经济发展带动其他各项水平发展，进而影响到人们的生活。人们的生活水平提高到一定程度，自然会有买车的想法，特别是在城镇的一些繁华地带。当人们普遍都买了车，自然会在一定程度上造成交通拥堵，既而引发一系列不可避免的交通事故。而且，私家车的不断增加，会使更多的汽车尾气排入空气中，引发一系列的空气污染，严重的时候会使雾霾天气大量增加。雾霾天更加难以避免交通事故，既而造成一定的财产损失。（2）由第二个主成分的构成情况我们可以看到，空气中氮氧化物的排放量虽然不是造成交通事故的直接原因，却与交通事故存在着不可忽视的联系。其实是显而易见的，在许多城市,汽车尾气早已成为大气污染的首要污染源，大气污染使能见度降低，会严重影响到行车安全。（3）由有第三个主成分的构成情况我们可以看到，现如今不断增加的城镇公交运营数也在一定程度上对空气质量造成了一定的影响，公交运营数越多，空气质量越差。（4）从总体得分情况来看，上海是交通与空气质量相对较好的一个城市。
五、总结
综上所述，就现今城镇经济发展的现状来看，一味地发展经济早就已经对城镇空气与交通状况造成了相当大的压力。所以在今后的发展中，虽然经济发展依然在首位，但应当多将发展经济与环境保护结合，真正做到城镇经济又好有快发展，以保证人民生活安定。为了城市的健康，更是为了人类的未来，人们应该尽量不用或少用私家车出行，多坐地铁，以保证绿色出行。
参考文献：
[1]王保进.多变量分析――统计软件与数据分析【M】，北京大学出版社，2007.8.
中图分类号：F299.27；F127 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）10-072-03
一、未来山西省人口城镇化水平预测
城镇化水平的研究主要是对城市人口的发展进行预测。通过对人口规模历史资料的统计分析，找出其在时间维度上的变化规律，以得出城市人口规模变化的比较精确的数值，以及探索其变化的规律。灰色预测法是一种既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测的方法。其特点是所需信息量少，不仅能够将无序离散的原始序列转化为有序序列，而且预测精度高，能够保持原系统的特征，可较好地反映系统的实际情况。这里采用GM（1，1）模型对山西省未来五年的人口规模进行预测，并对预测结果进行分析，得出山西省城镇化发展的方针和对策。
1.GM（1，1）模型建立的基本过程。
2.山西省人口规模发展及其城镇化分析。
（1）基于GM（1，1）模型的人口规模预测分析。采用近十年全国人口数据和山西省人口数据作为GM（1，1）模型的源数据，求得相应的预测模型，对未来五年全国总人口以及对山西省的总人口进行预测，计算未来五年相应的城镇化发展水平，并以预测精度等级来衡量预测结果。
（2）基于GM（1，1）模型的人口规模预测结果。
运用GM（1，1）模型以及表2中山西省2006―2014年总人口数对山西省总人口的规模进行5年的预测。
得出预测模型：x（1）（t+1）=331351.816972e0.009869t-328058.106972，其预测结果如表3，其中P=1.0000，C=0.3688，预测精度等级为好，达到预测效果，所以运用GM（1，1）模型对人口进行预测有一定的可行性，具有一定的适用价值。
根据上述同样的方法，对山西省城镇人口进行预测，预测模型为：x（1）（t+1）=31234.755455e0.040106t-29980.195455，，P=1.0000，C=0.1425，预测精度等级为好，预测结果如表4所示。
根据表3、表4的数值，山西省未来城镇化水平预测结果如表5：
根据表3、表4、表5可知，未来五年山西省的总人口数、城镇化水平都在持续增加，山西省2018年总人口数达到3810万人，城镇化水平也相应的提高到了60%以上，并且具有持续增长的趋势。
根据2006―2015年我国总人口数据对我国未来5年的总人口数进行预测，得出预测模型：x（1）（t+1）=24894603.092423e0.005182t-24766150.092423
P=1.0000，C=0.0344，预测精度等级为好，预测结果如表6所示。
同理得出我国未来5年城镇人口数的预测模型：
x（1）（t+1）=1491208.072700e0.034595t-1440996.072700，P=1.0000，C=0.0344，预测精度等级为好，预测结果如表7所示。
根据表6、表7的数值，得出我国未来城镇化水平的预测值，如表8所示。
（3）山西省未来城镇化水平与我国未来城镇化水平对比分析。
从表9中可以看出，无论山西省的城镇化水平还是我国的城镇化水平都有稳步增长的趋势，但山西省的城镇化水平始终低于我国的城镇化平均水平，但差距正逐年缩小，从2016年到2020年山西省的城镇化年均增长率均保持在3%以上，而且超过了全国城镇化的年均增长率，并保持稳定的增长幅度，基于上述情况的分析，山西省在未来五年应加快城镇化进程，缩小与全国的差距，但同时也应处理好加快城镇化进程带来的相关问题。
二、未来山西省经济发展水平预测
运用前文分析得出的回归模型，将未来山西省的人口城镇化水平预测值代入回归方程式（1）（2）（3）（4）（5）（6）中，预测未来山西省影响经济发展水平的各相关因素的值（表10）。
1.山西省经济规模预测。从预测结果中分析得出未来5年山西省的地区生产总值呈现稳步增长的态势，2020年山西省地区生产总值突破4万亿元，是2016年地区生产总值的1.9倍，同比增长89.1%。对一二三产业产值的预测也同样呈现出增长趋势，其中第二三产业产值占地区生产总值的比重明显增加，第二产业产值所占比重稳步保持稳定增长，其中伴随着二三产业的发展，对生产条件、技术的改良，同时也提高了第一产业的生产总值，未来5年第一产业产值也同样稳步增长（表10）。
2.山西省人均GDP预测。经济规模的不断扩大，势必带来人均GDP的增长，从对未来山西省经济发展水平的预测结果中可以看出，未来5年山西省的人均GDP的增长幅度保持在15%左右。
人均GDP的显著提高在很大程度上将推进城镇化的进程，在此过程中则要不断地对经济结构进行优化，才能保持城镇化进程的稳步发展（表10）。
3.山西省经济结构的优化预测。
在城镇化水平迅速提高的同时，也在不断地改进经济结构的运行模式，对未来山西省5年的经济相关指标的预测结果中显示，一二三产业的产值都在逐年增加，但是占地区生产总值的份额，二三产业仍占居主导地位，呈现出“二三一”的经济结构模式，对预测数据的分析，第三产业的产值提升速度较快，正逐年缩小与第二产业产值之间的差距，经济结构模式也逐年趋近与“三二一”的经济结构模式。
在经济结构模式转变的同时，带来的是就业人员结构模式的转变，第一产业就业人员比重每年下降0.3个百分点，二三产业就业人员比重每年上升0.4个百分点，产业结构模式的转变加之就业结构模式的转变，在很大程度上对城镇化的进程带来了压力（表11）。
因此，在城镇化迅速发展的过程中，政府要不断引导经济结构模式的转变，同时也要处理好新型就业结构模式下的工作、住房等民生问题。
三、未来山西省人口城镇化与经济协调发展的对策
结合对山西省未来城镇化水平和经济发展水平的预测，摸清未来一段时间山西省城镇化发展的真实水平和在全国范围内的相对位置，有效促进山西省人口城镇化与经济协调发展。
1.强化产业支撑城镇化发展的新格局。根据全省产业发展的基本方向，围绕区域资源禀赋、环境承载能力、现有经济发展水平以及产业转型发展趋势，改造和提升现有产业，淘汰落后产能，强化产业支撑，加快城镇产业发展方式的转变，形成产业支撑城镇化发展的新格局。发挥比较优势，积极推动中心城市构建具有山西省特色的高端制造产业和服务业体系。结合山西科技创新城、太榆同城化建设、晋北现代煤化工基地建设、百里汾河经济带建设等重大布局，推动小城市和小城镇发展具有特色鲜明、优势互补、协同共进的产业体系。
2.加速产业梯度转移带动城镇化发展的新面貌。借助全国产能结构调整的机遇，积极承接东部地区转移而来的劳动密集型产业、资源密集型产业和加工制造业，通过产业转移带动山西省工业化和城镇化的发展。对于资源优势相对突出的城市，要借助本地丰富的优势资源，换取转出地的资本和技术要素，同时适当拓展产业链，积极探索资源产品的精细加工，实现与转出地在产业发展方面的合作共享。对于资源枯竭型地区，要积极克服资源发展瓶颈，适当发展绿色高效的接续产业，着力探索出一条资源消耗低、环境污染少、经济效益高的循环经济的发展道路。
3.构建产业集聚助力城镇化发展的新格局。推动产业集聚区高起点、高标准的建设，将基础配套设施、标准化厂房、都市工业楼宇以及外部交通环境建设纳入到城镇发展规划之中。通过工业化集聚水平的提升带动城镇化水平提高，进而推动城镇综合承载能力、要素吸纳能力、产业辐射带动能力的提升，最终形成产业聚集带动城镇化发展的新格局。
参考文献：
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[4] 崔晋生.关于山西城镇化建设的若干思考[J].太原大学学报，2004（5）.
中图分类号：F127.45 文献标识码：A DOI：10.13677/65-1285/c.2016.04.09
欢迎按以下方式引用：丁广伟.新疆城市化效率与经济发展水平的时空耦合分析[J].克拉玛依学刊，2016（4）60-68.
一、引言
城市化进程是工业化发展、社会化组织和市场化管理的重要标志。随着市场化、全球化的不断深入，作为现代社会发展载体的城市化日益成为推动国家或区域发展的重要驱动力。[1]48-52新疆地处西北边陲既有网络上被评为：全国最富有的城市――克拉玛依市，又有国家重点扶贫区域――南疆三地州，区域间城市化与经济发展差异悬殊。2000年新疆城镇化率仅为33.75%，2013年新疆城镇化率达44.47%，新疆城镇化正处于快速发展阶段。然而，在新疆城市化进程中却产生高能耗、低效率、区域差异大等一系列问题，城市化效率与经济发展水平的关系问题逐渐成了研究热点。
目前，国内外学者对城市化效率与经济发展水平关系的研究主要集中于以下几个方面：20世纪70年代，钱纳里通过对世界各国的城市化水平和人均GDP进行统计分析，得出城市化与经济发展呈正相关。[2]24-26方创琳等（2011）利用Bootstrap―DEA方法测算我国城市化效率，认为我国城市化效率存在地区差异，东部地区高于中西部地区。[3]1011-1022孙东琪等（2013）通过对长江三角洲城市群的研究，认为城市化效率与经济发展存在动态耦合关系，经济发展水平较高的城市会首先摆脱城市化效率带来的效用。[4]1061-1071刘雷等（2015）通过对山东省17个地级市的城市化效率与经济发展水平的耦合度进行测算，发现山东省的城市化效率与经济发展水平存在动态耦合关系，目前山东省处于呈倒“U”型分布的左侧发展阶段。[5]75-82关于新疆城镇化与经济发展的研究主要在以下几方面：韩桂兰、孙建光（2008）研究了新疆农村人口城镇化与经济发展之间的关系。[6]128-130李广舜（2008）通过对新疆城市化现状研究，发现新疆城市化发展缓慢、南北疆区域差异大等问题，认为应该加快推进新疆城镇化。[7]18-22刘雅轩等（2014）利用DEA和Malmquist指数模型方法，对新疆15个地州的城市化效率及其变化情况进行了分析。结果表明，新疆城市化效率呈现先上升后下降的趋势，整体的城市化仍旧依靠扩张投入要素的粗放型增长方式。[8]42-50
总体而言，目前，关于城市化效率与经济发展水平关系的研究多以实证为主，研究范围多集中在中、东部经济发达地区，对城市化效率与经济发展水平都相对较低的西部地区研究较少。新疆国土面积166万平方千米，占全国的1/6，作为少数民族聚居区、“西部大开发”重点区、“丝绸之路经济带”核心区，新疆的城市化与经济发展对地区的社会、政治、经济具有重要影响。因此，本文运用DEA模型分析了新疆15个地州市的城市化效率，运用熵值法测算其经济发展综合水平，并运用耦合度模型研究二者的时空变化，以期为我国城市化效率的提高提供借鉴。
二、模型构建与数据来源
（一）模型构建
1.DEA模型：测算城市化效率
DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析法）是一种线性规划模型，DEA模型分为CCR（规模收益不变模型）与BCC（规模收益可变模型）两种类型。CCR模型是由美国运筹学家 Charnes、Cooper、Rhodes 以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的决策单元进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。BCC模型是在CCR模型的基础之上假设其规模收益可变得到的。[9]51-56
DEA模型假设有n个决策单元（DMU），每个地州市视为一个决策单元i=1，2，3，…，m；其中xi、yi、Q分别表示第i个地州市的投入、产出变量和相对效率值，根据CCR模型，该线性规划为：
式（1）中MinQ为目标函数；s.t.代表限制性条件；为各个地州市在某一指标上的权重变量；和分别代表决策单元的原始投入和产出值。CCR模型是在假设决策单元为固定规模收益（CRS）的情况下得到的，利用CCR模型计算得到的Q为决策单元的综合效率，包括技术效率和规模效率两部分。
在CCR模型中加入的约束条件，即可得到BBC模型。
式（2）中Q表示决策单元的纯技术效率（VRSTE），综合效率可以分解为技术效率和规模效率两部分，且综合效率=纯技术效率×规模效率。[9]51-56
2.熵值法：测算经济发展水平
本文利用熵值法对新疆15个地州市的经济发展水平进行测算。熵值法是多指标综合评价的一种重要方法，它根据指标数据提供的信息量进行客观赋权，以减少主观因素的影响，使结果更加精确。[10]387-398
3.耦合协调度模型：测算城市化效率与经济发展水平的耦合协调关系
（1）耦合度模型。耦合是一个物理学概念，指的是两个或两个以上的系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象，而耦合度是系统或要素相互影响的程度。本文把城市化效率与经济发展水平相互作用、彼此影响的程度定义为城市化效率―经济发展水平耦合协调度，并通过城市化效率指标与经济发展水平指标体系构建响应模型，定量测算二者关系。[11]38-45具体计算公式为：
从空间范围来看，新疆经济中心不断向北疆集聚，地域差异日趋明显。经济发展快的地区逐渐集中在自然条件好、资源丰富、交通沿线附近，如乌鲁木齐市、克拉玛依市、巴音郭楞蒙古自治州等地依靠其丰富的自然资源经济取得快速发展；而南疆三地州与其他地区的经济发展差距日益扩大。
（三）新疆城市化效率与经济发展水平耦合关系
根据前文运用DEA模型测算的新疆城市化效率与熵值法测算的新疆经济综合发展水平的结果，运用公式（3）（4）测算新疆15地州市4个时间点的城市化效率与经济发展水平的耦合度与耦合协调度。耦合度越大，说明城市化效率与经济发展水平之间越协调；反之则不协调。
根据表2数据，利用Excel、ARCGIS10.2可绘制 1998、2003、2008、2013年新疆15地州市的城市化效率与经济发展水平耦合度（图3）以及空间分布图（图4）。根据聚类原理以及新疆的实际情况，将新疆城市化效率与经济发展水平的耦合度划分为4种类型（表3）：低度耦合，中度耦合，较高耦合，高度耦合。
从时间维度分析，新疆15地州市1998-2013年城市化效率与经济发展水平耦合度呈现缓慢上升（1998-2003年）――迅速上升（2003-2008年）――缓慢下降（2008-2013年）的趋势。新疆15地州市在1998、2003、2008、2013年4个年份年的耦合度整体平均值分别为0.5173、0.52550、0.58104、0.57432。在1998-2008年期间，新疆经济快速发展，首先，一系列的重大基础设施密集建设，对当地经济带动效应明显，增加了当地就业，城镇化投入形成规模经济，促进了城市化效率的提高。另外，新疆在大力发展当地优势产业的同时，积极承接东部产业转移，工业化水平得到极大提高，工业对劳动力需求持续增加。农业领域，随着现代机械设备的应用，极大地降低了劳动力需求，农村剩余劳动力向城市转移，纯技术效率水平提高。新疆经济发展极大地影响当地城市化效率水平，城市化效率水平的提高又促进了当地经济发展。由于石油化工产业占新疆产业比重较大，主导产业的扩散效应已达到相对稳定状态，经济发展对城市化效率的促进作用下降。2009年新疆积极推进兵团城镇化建设，截至2013年底，新疆建设兵团城镇化水平已达62%。新疆城镇化受政府主导影响较大，且2009年受金融危机及一系列复杂社会因素的影响，新疆城镇化效率受社会因素影响日益明显。新疆15地州市城市化效率与经济发展水平的耦合协调度呈现缓慢下降（1998-2008年）――急剧下降（2008-2013年）趋势，地域差异明显。1998、2003、2008、2013年的耦合协调度整体平均值分别为0.5062、0.5013、0.5019、0.4603，说明新疆城市化与经济发展水平彼此促进的质量呈下降趋势，并且日益明显。
从空间维度分析：（1）乌鲁木齐市最早出现城市化效率与经济发展水平的耦合度下降趋势。造成这种现象的原因是：乌鲁木齐作为新疆首府城市、亚欧大陆桥重要的城市节点，乌鲁木齐的经济发展更多依赖商贸物流、产业集聚等其他因素，城市化效率对经济发展贡献的权重相对较小；另外，乌鲁木齐1998年的城市化率已达到82.7%，其城市化水平已处于较高阶段，很难再快速提高，所以乌鲁木齐城市化效率与经济发展水平之间的耦合度水平较低且出现一定程度的下降。（2）克拉玛依市、阿勒泰地区、塔城地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州、吐鲁番地区、哈密地区在此期间的城市化效率与经济发展水平的耦合度出现不同程度下降。其原因是克拉玛依市、博尔塔拉蒙古自治州等地区属于资源密集型地区，资源性产业占其GDP比重较大，产业结构单一，其经济发展受资源开发的影响较大，受城市化影响较小，故这些地区城市化效率与经济发展水平的耦合度较低。（3）喀什地区、和田地区、石河子市、昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州等地区城市化效率与经济发展水平的耦合度迅速提高。喀什、和田地区属于国家扶贫重点开发地区，经济基础薄弱，城市化水平较低。近来受西部大开发、对口援疆等一系列优惠政策影响，喀什、和田地区经济取得快速发展，经济发展的同时极大地促进了当地城市化水平，而城市化水平的提高又为当地经济发展提供了动力，二者相互促进。石河子市、昌吉回族自治州是“天山北坡经济带”中心地区、亚欧大陆桥沿线城市，城市化水平与经济发展都处于迅速上升期，城市化效率与经济发展水平耦合度不断提高。昌吉回族自治州、伊犁哈萨克自治州、喀什地区、和田地区和石河子市在2013年的城市化效率与经济发展水平的耦合度都处于较高水平，但是前4个地州与石河子市的耦合协调度差异悬殊。前者属于城市化率与经济发展水平都处于较低阶段的高度耦合，石河子市属于城市化率与经济发展水平处于较高阶段的高度耦合。
四、结论、对策与讨论
（一）结论
1.新疆15地州市城市化综合效率总体呈先上升后下降的趋势，达到DEA有效的地州数下降明显。新疆城市化的扩张主要靠增加投入，而技术效率未达到最优状态，并且纯技术效率不断下降，最终导致综合效率下降。从空间格局来看，北疆城市化效率明显优于东疆与南疆地区。
2.新疆整体经济发展水平呈现缓慢上升――急剧上升的趋势。从空间格局来看，经济发展的区域差异日益扩大，北疆地区经济发展水平优于其他地区。
3.1998-2013年，新疆15地州市城市化效率与经济发展水平的耦合度呈现缓慢上升――急剧上升―缓慢下降的趋势。从空间格局来看，（1）城市化效率与经济发展水平存在动态耦合关系，经济发展水平较高的城市会首先摆脱城市化效率带来的促进作用。（2）依靠矿产资源发展的地区其城市化效率与经济发展水平的耦合度相对较低。（3）在城市化效率与经济发展水平耦合度相同时，由于经济发展水平不同，二者的耦合协调度不同。
（二）对策
1.增加新疆固定资产投资，协调区域经济差异
新疆现阶段有11个地州市的城市化处于规模报酬递增阶段，并且一些地区基础设施、医疗教育条件等还比较薄弱，新疆应充分利用“丝绸之路经济带”核心区地位，加大固定资产投入，尤其是在南疆地区，以协调区域经济发展差异。
2.加强教育发展
技术不仅是制约新疆城市化效率提高的重要因素，也是促进新疆经济发展的动力。新疆劳动力丰富，但劳动力素质相对较低，应加大新疆教育投入，加强技能培训，如普及中小学双语教学、增加南疆地区高等学校数量等。
3.积极转变经济发展方式
新疆生态环境脆弱，城市大多聚集在绿洲地区，在城市化与经济发展过程中应积极转变经济发展方式，制定科学合理的城市与经济发展规划，积极建设生态城市。在自然资源丰富地域，如克拉玛依市、巴音郭楞蒙古自治州等地，应延长主导产业的产业链，增加附加值，并在此基础上积极发展新兴产业，提升经济发展质量。
4.大力维护边疆及社会安全
近期世界恐怖势力、宗教极端势力猖獗，新疆与多个国家相邻，易受恐怖势力影响，应大力维护新疆社会稳定，为新疆经济发展与城市化建设营造良好的社会环境。
（三）讨论
1.新疆地处西域边陲，多民族聚居，城市化与经济发展都处于上升期，研究其城市化效率与经济发展水平的耦合关系对类似区域的发展有着重要借鉴意义。研究发现，新疆城市化效率与经济发展水平呈现缓慢上升――急剧上升――缓慢下降的趋势，与东部发达地区明显呈倒“U”型发展趋势略有不同，新疆城市化效率与经济发展的耦合度未来趋势如何，还需进一步研究。
2.新疆依靠矿产资源发展的地区城市化率与经济发展水平耦合度不是很高，别的区域是否如此，还需进一步研究。因此，应加强对资源型地区或产业结构单一地区的城市化效率与经济发展水平耦合度的实证研究。
参考文献：
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本文在我国各位学者研究社会保障尤其是住房保障的基础上，借鉴住房保障测度模型，设计了公积金对我国城镇居民的住房保障力度的测算模型，并探讨公积金缴存水平与当地经济发展的适应性，力图分析我国公积金制度的保障水平和地区差异。本文运用统计软件Excel和Eviews5.0，采用公积金保障密度指标、公积金保障深度指标等对我国2003～2007年公积金与国民经济相关数据进行实证分析。其中，保障密度是衡量居民住房保障从公积金制度中实际受益程度的指标，以公积金缴纳数额比总人口的结果来表示。公积金对城镇居民住房保障相对水平即保障的深度，以当年的公积金缴存总额占当年国内生产总值的比例来表示。公积金对城镇居民住房保障的密度和深度都与人均GDP有关。由于人均GDP是反映一个国家或地区经济发展水平的重要指标，因此，可以构造出公积金对城镇居民住房保障密度或深度与人均GDP的函数，根据该国或地区的人均GDP来预测保障密度或深度。
一、实证分析
(一)各地区公积金人均缴存额和人均国民生产总值的标准化值
首先，统计2003-2007年我国31个省、直辖市和自治区个人平均公积金缴存额。其次，计算公积金缴存率，即公积金缴存人数除以当地职工总人数。再次，以各地区的个人平均公积金缴存额乘以公积金缴存率，除以全国平均值，可以得到2003-2007年各地区个人平均公积金缴存标准化值。
以同样的方法计算各地区人均国民生产总值的标准化值。首先，统计2003-2007年各地区人均国民生产总值。其次，以各地区的人均国民生产总值除以全国平均值，可以得到2003-2007年各地区个人平均公积金缴存标准化值。
(二)不同地区公积金保障深度与经济发展适应性分析
为考察不同地区公积金保障深度与经济发展适应性，可以将各地人均公积金缴纳水平和反映经济发展水平的人均GDP结合起来，考察各地区的公积金住房保障水平与经济发展的适应性，同时，利用时间序列考察各地区公积金住房保障水平和经济发展水平的动态变化特征，
首先，将2003年各地区的人均GDP进行标准化处理，即将各地区的人均GDP除以全国平均人均GDP，记为G(i)，然后将各地区的G作为横轴，以同年的该地区公积金住房保障水平P(i)作为纵轴，绘在同一个散点图中。在散点图中。用一纵一横两条线把分布图分成①、②、③、④四个区域。其中的横线为Gfil=1，为全国人均GDP水平线。在这条线之上，表明该地区人均GDP水平比全国人均GDP水平高：相反，在这条线之下，表明该地区人均GDP水平比全国人均GDP水平低。纵线也为1，即对2003年各省、市、自治区公积金缴存水平做标准化处理，其平均值为1。右边表示各地区公积金缴存水平低于全国平均水平，左边表示各地区公积金缴存水平高于全国平均水平。根据这两条线的含义。所分成的4个区域的经济含义分别为：区域①属于“经济实力差，高保障型”，表示该地区的人均GDP水平低于全国平均水平，同时公积金住房保障水平高于全国平均水平。区域②属于“经济实力较好，高保障型”，表示该地区的人均GDP水平高于全国平均水平，公积金住房保障水平也高于全国平均水平。区域③属于“经济实力差，低保障型”。表示该地区人均GDP水平低于全国平均水平。同时公积金住房保障水平也低于全国平均水平。区域④属于“经济实力好，低保障型”，表示该地区人均GDP水平高于全国平均水平，但公积金住房保障水平却低于全国平均水平。对2003年31个地区进行区域判定，并以同样方法对2004-2007年各地区进行区域判定。
在房地产盲目助推大量高星级酒店诞生的情况下，“十二五”末已出现酒店布局不均、需求过剩、经营业绩下滑、部分酒店面临拍卖或转型，为此，及时科学指导城市酒店业的发展与城市经济的发展相协调，推进第三产业的健康发展，防止过度发展或发展不足而损害城市区域的经济发展。为此，科学指导城市酒店的发展规模及其分布在“十三五”建设期间显得尤其重要。
一、国内外文献及研究现状
国外针对区域酒店与经济发展相关性研究的不多，因世界前10酒店管理集团中有7个在美国，为此重点关注了美国在该方面的研究。主要有：学者Smith分析美国从1990年到1998年这段时期，洒店业构成比例、规模增长和收益变化，他的分析是很有意义的，能对投资者降低酒店投资的风险。学者JanA Deroos的研究主要基于NOR指标，即理论住房率，他研究分析这个指标的重要意义，是实现对美国酒店业的供求情况进行平衡。学者Jeong-Gil Choi根据美国近30年的酒店增长率情况以及对美国酒店业的未来发展周期和转折点进行预测。强调通过城市经济的发展从多因素的角度对区域酒店业布局等进行系统的研究。
国内酒店管理方面的学者专家也在不断完善相关的理论体系，瞿富强对酒店项目与区域经济建设可行性研究进行了比较与分析。马智亮、邓子瑜等提出了酒店业与城市经济发展研究集成化辅助系统的模型。葛良文结合以往宏观行业调控研究成果，论述了酒店业在区域经济建设中的框架及作用。王勇评述了酒店发展与地区建设的问题与对策，系统性地归纳了酒店业与地区经济相互促进相互依赖的重点关注区域。杨永堂研究了酒店规模发展与地区GDP与CPI数据的关系，从基准收益率、现金流、影响因素等方面细致地作了财务评价研究。
本文尝试通过地区经济发展的主要指标体系给出地区经济发展水平指数，将地区经济发展与酒店业发展进行关联分析，构建两者之间协调关系的模型，并运用重庆市的样本数据进行实证检验。
二、城市酒店业与经济发展的彼此影响动因
（一）城市酒店业的发展是经济发展的需要
酒店业的发展本身也是地区经济发展的重要组成部分。由于城市资源和发展定位的区别，对地区经济的贡献占比也就不同，如以旅游度假定位的三亚等，酒店的收入与利润对城市GDP的影响占比较大，而以中心城市定位的重庆等酒店对城市GDP的影响占比目前在10%-15%之间，且呈上升态势。主要影响体现在五个方面：一是酒店业的发展会为城市经济发展带来发展资金；二是高星级酒店能提升城市形象，创造良好的投资环境；三是增加城市国民生产总值和税收；四是会带动相关行业的发展，如建筑业、商业、交通业等；五是酒店I是劳动密集型行业，对就业的吸纳能力强，酒店业的发展能在很大程度上创造就业机会，提升城市的就业率。
（二）城市经济的发展促进酒店业的发展
酒店业的发展依赖于地区经济发展水平，且总是和地区经济发展水平相适应。主要影响表现在三个方面：一是资本逐利的本性会吸引财团在城市经济发展较好城市投资建造酒店；二是城市经济的发展带来商务和旅游人数增多、流动加快，促使解决餐饮、住宿问题的酒店业出现巨大的市场发展空间；三是政府部门会创造良好的投资政策，特别是银行资金的支持、税收的支持及土地费用的支持等；四是城市基础设施配套、交通、通讯和市政设施等的提升改造，为酒店业的发展创造了良好的外环境；五是在城镇化及房地产引领城市经济发展中，近5年新建的高星级酒店约90%是以房地产集团为背景的酒店。
三、关联性及协调性分析
（一）酒店业与城市经济发展水平的衡量指标
鉴于数据的可获取性，本文选取了国民生产总值、第三产业的投资额、第三产业的收入、房地产开发投资额、进出口总额、国内游客人次和收入、国外游客人次和收入、人均可支配收入、外资利用额等9个与酒店业紧密相关的经济发展指标来衡量经济发展水平。选取酒店数量、客房数量、床位数量、酒店员工数量等4个指标，及在地区的具有代表性的国有和私有酒店各一个，平均其总收入、总利润、可售房价格、可售房利润、客房收入、客房出租率等6个反映经营质量的发展指标来衡量酒店业的发展水平。数据来自《重庆旅游统计公报》、《重庆国民经济和社会发展统计公报》及重庆劲力、万友康年大酒店。
表1 重庆市2000年---2015年主要经济发展指标及酒店发展指标数据
（二）城市酒店业与经济发展水平指数测算
本文采用主分量分析方法来评价经济发展水平。步骤如下：首先，将原始数据转换成标准化的数据；然后，运用SPSS软件进行主分量分析，得到特征值和方差贡献率。将各主分量贡献率占选取主分量的累积贡献率的比重作为权重，计算经济发展水平指数计算公式为：
F=■wk*fk （1）
其中，F表示地区经济发展水平指数，wk为权重，wk=λk/■λk*λk，λk为第k个主分量的贡献率，fk为地区第k个主分量得分。运用因子分析方法对11个指标的数据做KMO和Bartlett检验，运算结果为KMO=0.62，大于0.5；Bartlett球形检验统计量值为209.23，其相位的伴随概率P值为0，小于显著性水平值0.01，表明变量指标之间存在复杂的统计相关关系，样本数据可做因子分析。对地区的相关指标数据做主成分分析，根据特征值大于1的原则，入选2个主成分的特征值分别为5.065、1.255，累积方差贡献率为80.45%，由此可以判断这两个主分量能够很好地代表所有指标的信息，能够较好地反映地区的经济发展水平。将地区在两个主分量上相应的得分和主分量的权重代入到公式（1）中，即得到城市经济发展水平指数-0.42，酒店业发展指数0.25。
（三）城市酒店业与经济发展关联分析
酒店业发展水平与地区经济发展水平的皮尔松相关系数为0.875（显著性水平在0.01的双尾检验），表明酒店业发展和经济发展高度正相关，两者之间相互促进。为了进一步验证酒店业发展与经济发展之间的关联关系，构建地区经济发展水平对酒店业发展水平的回归模型。建立回归模型：Y=a1+b1X+e1 （2）
经计算，回归系数b1=0.855，可决系数为0.756，回归结果进一步验证了酒店业与经济发展之间存在的正相关关系。
（四）城市酒店业与经济发展协调度y算
协调发展强调整体性、综合性和内在性，是多系统或要素在协调基础上的综合发展。由于系统处于动态变化之中，系统内部要素或系统之间的关系也在不断调整，通过协调度来度量系统之间或系统内部各要素之间协调状况。设酒店业发展指数和地区经济发展指数分别为X 与Y，参考有关协调度研究的文献，定义酒店业与地区经济发展的协调系数公式为：
SXY=（X+Y）/■ （3）
式中，SXY代表酒店业与地区经济发展协调系数。协调系数SXY的大小与系统发展的协调性呈正相关，SXY越大，系统的协调性越高，反之，则协调性越低；SXY的取值介于-1.322和1.322之间。为了清楚地反映两者协调发展的程度，根据SXY值的变化采用均匀分布函数法将协调度分为六个等级：1≤SXY
四、结论及意见补充
（一）结论
本文对城市酒店业与经济发展之间的关系以及两者之间的协调度进行了探讨，结果表明：①酒店业与地区经济发展之间有着较强的正相关关系；②酒店业与地区经济发展水平，受到地域资源差异及城市发展定位的影响；③酒店业与地区经济发展还受宏观政策的影响；④城市经济发展必然会带动酒店业的发展，酒店业的发展成为城市经济发展水平的标志。
（二）建议
酒店业是地区经济发展这个大系统中的子系统，协调好酒店业与地区经济发展之间的关系是酒店业与地区经济良性发展的基础。实证分析表明重庆地区酒店业与地区经济的协调度是轻度失调，为了使两者更好地协调发展，本文提出如下建议：（1）城市酒店业与经济发展之间的相互促进是不对称的，对当前酒店产能过剩，建议政府部门控制指导酒店建设的合理布局和总体建设规模；②对目前酒店的发展状况进行全面调研，适当采取减税等政策支持酒店的良性经营，调整两者发展的失调。③城镇化建设中，房地产企业为规避资产经营风险而利用政策投资建造酒店，政府部门应逐步退出对房地产企业的政策引导，同时也有利于当前对房地产的调控；④在酒店服务与管理人才方面，政府、酒店、学校要三方联动搭建平台，解决城市酒店业与经济发展中的人力资源问题；⑤建议行业协会加强对酒店之间无序竞争的干预，规范市场价格，确保员工薪酬，确保服务品质，与地区经济发展形成良性的互动。
（三）不足
以上分析主要是建立在高星级酒店层面，今后还需对城市酒店业中的特色酒店、主题酒店、民宿酒店和经济型酒店等进行主成因素的分析。
参考文献：
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(二)消费者行为消费者效用函数由柯布道格拉斯效用函数表示，所有劳动力的偏好是一致的，并消费同质产品。地区代表性消费者效用函数如(1)式所示。如果为消费者收入，是传统部门产品价格，而是制造业部门低端产品的价格，是制造业部门高端产品的价格，则消费者的预算约束为。
二、均衡分析
本文中的模型是在制造业部门使用服务部门产品的前提下展开的。当使用服务部门的产品时，制造业部门之所以在某区域集聚，是因为服务产业聚集在该区域，然后吸引制造业部门区位选择至此，而制造业部门集聚此地，又提供了大量的服务产品需求，因此又会吸引大量的服务业部门集聚，相互作用，不断循环。命题2企业异质性可以作为引起聚集的一种力量，更多的异质性企业更可能导致完全聚集的产生并在一定条件下保持稳定。相对于低效率服务企业而言，高效率服务企业由于自身单位投入系数较低而集聚在城市地区表现出的稳定性更高。
三、指标选择与数据说明
(一)指标选择通常情况下，经济活动规模越大，所产生的规模经济和外部经济效应就越明显，也就越能吸引更多的企业集聚于此。因此，经济活动规模是衡量一个城市经济发展水平的重要指标。本文将指标体系共划分为两大类:一类是城市经济发展水平指标，主要从经济活动规模来描述;另一类是城市空间结构演变过程中的影响因素指标，是指影响城市空间结构演变过程中的一些外部因素，主要包括腹地的综合实力、贸易比率、人力资本水平、交通基础设施水平、信息基础设施水平、制造业集聚度、服务业集聚度、物流业集聚度以及宏观税率水平等指标。本文选取的研究对象是香港，香港以其优越的自然条件、自由的市场制度、发达的金融和物流服务以及完善的法律制度，已经成为全球公认的国际化大都市。香港不但拥有完备的交通基础设施以及信息基础设施，还提供较为完善的如融资、保险、经纪、仲裁与法律服务等中高端服务业。此外，很多国际知名的企业和国际组织总部都选择在香港经营业务。因此，选择香港作为新型城镇化的代表来分析城市空间结构演变的对象具有代表性。
(二)数据说明鉴于相关数据的可得性和时间的连续性，本文采用2001年－2012年香港的季度时间序列数据，相关数据来源于2001年12月至2012年12月的《香港统计月刊》。本文的计量分析主要使用以下变量，详细划分见表1所示的城市经济发展水平和影响因素的指标体系，计量软件为Eviews6．0。
四、实证分析
(一)平稳性检验基于VAR模型要求系统中各变量的平稳性要求，本文通过AugmentedDickey－Fuller检验方法对时间序列ftop、gdp、hum、infor、jem、zem、tax、trade、traf、yem进行平稳性检验，结果显示这些时间序列均为一阶差分平稳过程，具体见表2所示。
(二)协整关系检验下面采用Johansen最大似然法来对以服务企业机构数量比重为代表的城市经济发展水平和各演进影响因素进行协整检验。如表3所示，根据LR、FPE、AIC和HQ准则，确定VAR模型的最大滞后阶数为3阶，那么设定Johansen检验的滞后期为2。选择由ftop和gdp、infor、trade、traf、jem、yem构成的列向量有确定线性趋势且变量之间存在4个协整关系，具体见表4。协整关系方程表明在长期均衡关系中，以服务企业机构数量比重为代表的城市发展水平与腹地综合实力、信息基础设施水平、贸易比率、交通基础设施水平、服务业集聚度和物流业集聚度之间存在稳定关系。而人力资本水平和宏观税率水平对 服务企业机构数量比重的影响不具有显著性，此处暂不考虑这两种因素的影响。具体而言，腹地综合实力和贸易比率每增长1%分别会引起城市经济发展水平提高1．09%和1．57%;而信息基础设施水平和交通基础设施水平在长期内对中心城市表现出负向作用，即两个因素每增长1%会引起城市经济发展水平降低1．14%和2．00%;同样，企业异质性对中心城市长期发展的贡献也较大且均起到了负向作用，服务企业集聚度和物流企业集聚度的负向效应系数分别为－1．45和－2．18。
(三)误差修正模型的估计基于协整关系检验可知，变量城市经济发展水平(ftop)与腹地综合实力(gdp)、人力资本水平(hum)、信息基础设施水平(infor)、贸易比率(trade)、交通基础设施水平(traf)、服务业集聚度(jem)、物流业集聚度(yem)等因素之间存在长期均衡关系。因此，根据范晓莉(2012)［15］、郝寿义和范晓莉(2012)［16］的研究方法，在协整关系检验的基础上进一步建立中心城市的误差修正模型，探寻各演进影响因素与发展水平变量之间的短期动态关系，如式(37)所示。其中，误差修正项为，误差修正系数为－0．04，说明了城市经济发展水平增长率的误差修正项具有负向的修正机制，即发展水平增长率对长期均衡的偏离会对短期的发展水平增长率波动产生一个负向影响，但调整速度稍慢，不具有显著性。从ECM模型来看，短期内城市经济发展水平除了受自身增长率的影响外，还受到滞后一期的腹地综合实力的正向影响和滞后二期的腹地综合实力的负向影响。同时，滞后一期及二期的信息基础设施水平和服务企业集聚度的增长率对于发展水平增长率具有负向作用。而滞后一期贸易比率的增长对发展水平增长率短期内起到正向影响，短期正向效应系数为0．01。而滞后二期的交通基础设施水平的增长率对发展水平的增长影响也为正，短期效应系数为0．04。此外，滞后一期的物流业集聚度的提高则对城市发展起到了正向效应作用。
(四)脉冲响应与方差分解1．脉冲响应函数分析脉冲响应函数的结果显示，对于来自于“城市经济发展水平”自身的冲击显著为正，冲击响应在第一期为最大值并逐步下降，在第二期达到最小值后处于一种波动的状态;对于来自于“腹地综合实力”的一个标准差的冲击响应在前五期内呈现倒U型的负向效应，从第六期呈现稳步上升的正向影响;对于来自“信息基础设施水平”的一个标准差的冲击响应显著为正，从第一期至第五期均呈现稳定上升的正向影响趋势;而对于来自于“贸易比率”的一个标准差的冲击是显著为正的，在前五期呈现倒U型的波动状态后呈现稳定的正向效应影响;对于来自于“交通基础设施水平”的一个标准差的冲击响应显著为负，整体呈现先上升后下降的负向波动状态，且负向影响力度逐渐减弱;对于来自于“企业异质性”影响因素的一个标准差的冲击来说，在前二期内服务企业集聚的贡献为负，从第三期开始逐渐上升，直至第七期达到峰值，此后呈现平缓下降的正向影响趋势。而来自于“物流企业集聚”贡献在前三期内影响力度较弱，从第四期开始呈现U字型的负向影响，从第十五期以后转为稳定上升的正向影响趋势。综上所述，在短期内城市经济发展水平除了受自身发展水平的较大影响外，服务业集聚度和物流业集聚度的提高对城市经济发展水平带来较大的正向冲击效应。而信息基础设施水平在短期内对中心城市发展起到较强的促进作用，但长期内则表现为抑制作用。此外，贸易比率在短期内对中心城市的影响较弱，但在长期中表现出较强的正向影响力度;与之类似，腹地综合实力也主要在长期内利于城市经济发展水平的提高。2．预测方差分解分析在VAR模型的基础上对城市经济发展水平指标的预测均方误差进行分解。结果显示，短期内主要受到城市自身发展水平的影响，占比为81．36%，同时还受到服务业集聚度、贸易比率和交通基础设施水平高低的影响，占比分别为2．77%。6．46%和8．11%。长期而言，腹地综合实力、贸易比率、服务业集聚度是影响中心城市发展的最重要的因素，影响占比分别为7．39%、11．7%和9．97%，其中服务业集聚度的影响力度上升较快。此外，长期内交通基础设施水平仍发挥较大的影响作用，影响占比为9．7%，而信息基础设施水平和物流业集聚度的影响力较弱，但也呈现逐步上升的趋势。
