長江三角洲城市群經濟發展水平分析

俞佳立 錢芝網

摘 要：長三角地區是中國經濟最具發達的區域，在全國經濟的發展中占據著重要的地位。文中以長三角第一批16個城市為研究對象，選取了具有代表性的11個指標，數據來自2015年上海市、江蘇省、浙江省統計年鑒。運用因子分析的方法對該區域各個城市的經濟發展水平做定量分析。結果顯示：根據綜合得分，上海、蘇州、杭州位居前列，城市之間存在著較大的發展差距。最后給出相關的政策建議。

關鍵詞：長三角城市群；區域經濟；因子分析

中圖分類號：F 062.2 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2017）02-0150-05

Abstract：The Yangtze River delta region which plays a role of vital importance in the countrywide economy progress is the most developed one in China.This paper chose the first batch of 16 cities in Yangtze River delta as the research subjects，11 representative indexes，and analyzed the data from Shanghai，Jiangsu，and Zhejiang.The results show that Shanghai，Suzhou，Hangzhou rank in the forefront according to comprehensive score，and a large development gap exists in the cities.In the end，the paper provided some relevant policy recommendations based on above analysis.

Key words：Yangtze river delta region；regional economy；factor analysis

0 引 言

長三角城市群是中國城市分布密度最大、區域范圍最廣、經濟發展水平最高的城市綿延區，在中國具有舉足輕重的經濟地位，在國際上也享有盛譽[1]。國內學者對它的存在和崛起已經產生了廣泛關注和濃厚興趣，從不同的視角和層面進行分析。韓佳、徐長樂（2007）在肯定長三角區域經濟高速發展的同時，提出了長三角區域存在行政壁壘導致地方保護主義和市場分割等所面臨的6大主要問題。楊鳳華（2011）提出要推動經濟一體化需要優化區域生產力的空間布局、打破區域要素市場的行政分割、建立完善的區域合作制度以尋求突破。李寶慶、陳琳（2014）運用耦合模型對該區域戰略性新興產業與區域經濟協調發展的整體情況和分空間情況進行研究。隨著經濟改革的不斷深化，區域經濟發展取得顯著成就，區域經濟發展水平位居中國主要經濟區域前列。但是長三角區域各主要城市經濟發展并不平衡，促進區域內各市一體化發展，已列入國家區域發展戰略，通過推動區域內部城市的分工合作、以提升區域的整體實力，實現區域經濟的一體化。文中使用spss 23.0統計軟件，運用多元統計中因子分析的方法對所選取的自變量進行降維，將多個變量綜合為幾個因子，以解決各變量之間的存在的多重共線性問題，已達分析的要求，最后給出相關的政策建議。

1 因子分析模型

因子分析于1931年由Thurstone首次提出，其概念起源于20世紀初Karl Pearson和Charles Spearmen等人關于智力測驗的統計分析[2]。近些年來，隨著計算機的發展和統計分析軟件普及，因子分析已應用于各個領域。因子分析的基本原理是將具有一定相關關系的多個變量綜合為數量較少的幾個因子，研究一組具有錯綜復雜的實測指標是如何受少數幾個內在的獨立因子所支配的，因子分析屬于多元分析中處理降維問題的一種常用的統計方法[3]。因子分析的數學模型是

2 各城市經濟發展水平的因子分析

2.1 經濟發展水平的指標

衡量經濟發展水平的指標眾多，文中選取了長三角16個城市的11個變量做實證研究，變量分別為X1第一產業總產值（億元）、X2第二產業總產值（億元）、X3第三產業總產值（億元）、X4人均生產總值（萬元）、X5全社會就業人員（萬人）、X6消費品零售總額（億元）、X7固定資產投資（億元）、X8出口總額（億美元）、X9進口總額（億美元）、X10城鎮居民人均可支配收入（元）、X11農村居民人均可支配收入（元）。數據來源于2015年《上海市統計年鑒》[4]、《江蘇省統計年鑒》[5]、《浙江省統計年鑒》[6]，各變量原始數據見表1.

2.2 數據處理

KMO檢驗值為0.732，適合進行因子分析。Bartlett檢驗的Sig值為0.000，表明數據來自正太分布總體，適合進一步分析。見表2，用主成分分析法提取公因子，共提取了3個公因子，3個公因子特征值累積貢獻率達到92.262%，表明原變量92.262%變異可由所提取的3個公因子來表示。

表3是對因子載荷矩陣施行最大正交旋轉后的結果，由此不難建立旋轉后的因子模型。可以清晰地看出，第一，主因子主要由變量X3，X5，X9，X6，X2，X8，X7決定，它們在主因子上的載荷分別為：0.984，0.964，0.961，0.958，0.924，0.910，0.778，該因子反映的是第三產業、全社會就業人員、出口總額、消費品零售總額、第二產業總產值、進口總額、固定資產投資，可概括為城市經貿總量因子；第二，主因子主要由變量X11，X4，X10決定，它們在主因子上的載荷分別為：0.889，0.848，0.781，該因子反映的是人均信息，可概括為人均因子；第三，主因子主要由變量X1決定，載荷為0.923，該因子反映的是第一產業的信息，可概括為農業因子。

3 結 論

如表6所示，長江三角洲各主要城市經濟發展水平綜合得分排名與各市的城市化水平基本相吻合，上海遙遙領先于長三角其他主要城市，蘇州、杭州、南京、寧波、無錫分列2至6位，其他城市得分均為負值，經濟發展水平相較靠后。

上海是長三角中心城市，其綜合得分為1.87，位列頭把交椅；第二、三產業總量及其他綜合性指標都占據第一；截至2014年，上海市人口數量達2 425萬人，是南京人口數量的3.74倍、杭州人口數量的3.39倍，所以人均因子得分較低；第三因子即農業因子得分-1.287，位列14，表明上海市第一產業產值較低，反之城市化水平較高。

蘇州綜合得分1分位列第二；蘇州市二三產業總產值，進出口貿易總額明顯高于其他城市，表明蘇州利用外資的比例和對外開放的程度較高；人均經濟水平和第一產業產值也保持在較高的水平。

杭州綜合得分0.44位列第三；雖然進出口貿易總額不及省內沿海城市寧波，但經濟總量在浙江省內領先，人均因子位列第二，人民生活水平很高；農業因子也位于第二，表明杭州進一步實現城市化有足夠的空間。

南京綜合得分0.31位列第四；由于南京地處江蘇省的西南部，地理位置相對不利，使得對外開放、引進外資能力明顯不足。

寧波是副省級市，計劃單列市，世界第四大港口城市，綜合得分0.28，長三角地區排名第五，省內僅次于杭州。人均因子更是高居第一，人民生活水平質量最高。

其他城市綜合排名都相對靠后，城市化水平不高，以農業為代表的第一產業產值較高，各項綜合性指標和人均指標都居于中后。總之區域內經濟發展的地區差異明顯[7]。

4 政策建議

1）上海作為中國第一大城市、全國的經濟、金融、貿易、航運中心，各方面優勢十分明顯。長三角其他城市要主動接軌上海，提升城市競爭力，進一步縮小與上海的差距，實現區域內的一體化發展。

2）綜合排名相對靠后的城市要借鑒蘇州、寧波的發展經驗打造自己的城市名片，在保證第一產業相對穩定的前提下，大力發展第二、三產業，同時積極響應“大眾創業，萬眾創新”的政府號召，區域內要加強產學研合作，構建產業技術創新戰略聯盟，促進長三角區域的協調發展。

3）政府應該制定協調區域內部發展的總體規劃，營造良好的制度環境，從制度層面來統籌區域經濟的一體化發展。

參考文獻：

[1]左學金.長江三角洲城市群發展研究[M].上海：學林出版社，2006.

[2]潘潔義，王娟茹，楊一文，等.應用統計學[M].北京：機械工業出版社，2014.

[3]楊維忠，張 甜.SPSS統計分析與行業應用案例詳解[M].北京：清華大學出版社，2013.

[4]中國統計局.上海統計年鑒（2014）[M].北京：中國統計出版社，2015.

[5]中國統計局.江蘇統計年鑒（2014）[M].北京：中國統計出版社，2015.

[6]中國統計局.浙江統計年鑒（2014）[M].北京：中國統計出版社，2015.

[7]韓 佳，徐長樂.長三角區域經濟一體化發展問題及對策研究[J].經濟問題探索，2007（8）：70-75.

（責任編輯：許建禮）