安徽省城市綜合發展水平評價

鐘畫

摘要：本文以安徽省16個地級市為研究對象，主要從經濟發展、居民生活、社會發展和環境資源這四個方面選取了12個指標，構建城市發展水平的綜合評價指標體系，通過因子分析法對安徽省各個城市的綜合發展水平進行評價。研究的結論表明：安徽省各城市的發展水平存在著顯著的差異，其中發展最好的是合肥市，發展較好的是馬鞍山市、蕪湖市，其他城市的發展水平較為一般，而發展落后的是滁州市、宣城市。

關鍵詞：城市發展水平;因子分析;綜合評價

隨著中國經濟的發展，我國經濟步入新常態，安徽省的經濟發展水平也有了一定的提升，但經濟的發展水平并不能代表一個地區全部的發展水平，安徽經濟發展較快，但安徽的發展水平在全國仍然處于比較落后的狀態。因此，分析安徽省各市的發展情況，對了解安徽省的整體發展趨勢是有一定益處的，且有利于促進不同地區的協調發展。

1.文獻綜述

近年來，有很多學者研究了不同城市的發展水平，有的是針對某一方面的發展情況，比如經濟水平，也有的是從綜合發展水平來進行評價。

以山東省為例，宗曉潔[1]基于因子分析和聚類分析的方法，選取能夠衡量城市發展水平的10項指標來對山東省各城市發展水平進行綜合評價并給出建議。以安徽省為例，武童[2]根據實際情況，先了解安徽省內不同城市的經濟發展水平，再根據它們各自的發展特點，運用R語言中的探索性因子分析法對安徽省各城市經濟發展水平進行綜合評價。嚴清清[3]運用Topsis方法來研究安徽省各城市競爭力，研究表明安徽省各城市間發展不均衡，差異表現在自然區位、社會區位和產業結構因素方面。以陜甘寧地區為例，宋光飛等[4]根據實際的發展情況，構建了城市綜合發展評價指標體系。運用主成分分析法，從經濟、社會、環境、人口和四位一體來對陜甘寧地區綜合發展水平進行評價，同時使用GIS技術繪制層級圖來進行差異分析。以我國整體地區為例，基于因子分析法，李敬科[5]選取了7個指標對全國36個主要城市的經濟發展水平、高等教育、醫療衛生狀況進行研究分析。

本文在前人研究的基礎上，總結分析選取12個具有代表性的指標，利用2018年安徽各城市發展水平，采用因子分析法對安徽省城市發展水平展開研究，希望能夠為安徽省的發展提供一定的參考。

2.因子分析模型

2.1因子分析的基本原理

因子分析是一種簡化、分析高維數據的統計方法，它的原理是通過對變量間關系的研究，找出能夠綜合原始變量的少數幾個公共因子，使得少數公共因子能夠反映原始變量的絕大部分信息，達到降維的目的。

假設用xi（i=1，2，…，p）表示所要研究的p個變量，運算后得到的公共因子用F1，F2，…，Fk（i≤p）來表示，εi為特殊因子，表示每個觀測變量不能被公共因子所解釋的部分，且它們滿足以下條件：（1）Cov（Fi，εi）=0，即Fi和εi不相關;（2）DF=Ik，即F1，F2，…，Fk不相關，且方差為1;則因子分析模型可表示為：

2.2因子分析的具體步驟

（1）標準化處理：為了消除量綱的影響，需要對數據進行標準化處理。本文采用的是Z-score法來對數據進行標準化處理。（2）對因子分析的適用性檢驗：因子分析要求原始變量之間需要具有較強的相關性，這里采用KMO和巴特萊特檢驗。KMO統計量取值在0～1，一般認為，它的值在0.5以上就適合做因子分析。對于巴特萊特檢驗，若統計量值較大，而p值低于規定的顯著性水平，則拒絕原假設，可認為原始變量間存在一定的相關性，說明做因子分析是有效的。（3）確定公共因子：公共因子提取方式包括：選取特征值大于1的所有的公共因子;選取累計貢獻率達85%的特征值，分別對應為第一、第二、…、第k（k≤p）個公共因子。（4）因子旋轉：經過運算得到初始因子載荷矩陣解釋各主因子的代表變量不是很突出，得到的未旋轉的公共因子的實際意義也不好解釋。因此，需要進行因子正交旋轉，使得負載盡量向0或1的方向靠近，使實際意義顯示出來。（5）計算因子綜合得分：為反映每一個樣本在總體中的位置關系，我們需要計算每個樣本的因子綜合得分，計算公

3.實證研究

3.1研究對象

安徽省是長三角的重要組成部分，處于全國經濟發展的戰略要沖和國內幾大經濟板塊的對接地帶，為了解其發展水平，本文選取2018年安徽省各城市主要發展指標數據，通過因子分析法對安徽省16個地級市的綜合發展水平進行分析。

3.2指標選取

本文主要從經濟發展、居民生活、社會發展和環境資源這四個方面對安徽省各個城市的綜合發展水平進行分析，選取12個具有代表性的評價指標，構建了如表1所示的城市發展水平綜合評價指標體系：

3.3數據來源

考慮分析到準確性，本文所選數據均來源于安徽省2019年統計年鑒。

3.4實證分析

3.4.1對數據的標準化處理與適用性檢驗

采用KMO和巴特萊特檢驗對數據的相關性進行檢驗，檢驗的結果如表2。從檢驗結果可以看出，KMO值為0.611，符合false，可進行因子分析。再由Sig.值為0.000，表示拒絕原假設，說明數據之間存在一定的相關性，適合做因子分析。

3.4.2總方差解釋分析

運用軟件計算數據的特征值、方差貢獻率和累計貢獻率，得出總方差解釋表如下，可看出有四個指標的特征值大于1，且累積方差貢獻率達到88.21%，足以反映所有指標的絕大部分信息，故選取F1、F2、F3、F4為第一、二、三、四公共因子。

3.4.3因子載荷矩陣分析

由于初始因子變量用來解釋各主因子典型代表變量不夠突出，因此需要通過旋轉坐標軸進行方差最大化正交旋轉，得到旋轉后的因子載荷矩陣。由此將F1、F2、F3、F4分別命名為居民、社會水平因子，經濟、居民、環境水平因子，經濟水平因子，環境水平因子，并將旋轉后的因子變量記為? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 。

3.4.4公共因子得分及排名

可根據公共因子得分系數矩陣，計算四個公共因子的表達式。為得到各城市的公共因子得分情況，取四個公共因子的方差貢獻率作為權重，并根據公式計算綜合得分F：

F=（46.383F1+20.100F2+12.529F3+9.196F4）÷88.208

由此得出各項因子得分并排名，得到如下的因子得分排名表：

從表5來看，在F1得分最高的是合肥市，說明合肥市的居民生活水平和社會發展水平都是比較靠前的，緊隨其后的是蕪湖市和安慶市。但安慶市在其他三個公共因子上的得分都不靠前，所以綜合得分排名靠后，安慶市應該要加強經濟建設與環境資源保護并重。在F2得分較低的有亳州市和阜陽市，這些城市應該需要擴大生產，提升居民的生活水平。F3反映城市的第二、三產業的占比情況，在這方面得分最高的是黃山市。黃山市歷來以旅游景點著名，黃山市的旅游服務行業發展是不錯的，他們的經濟收入也大多靠旅游服務業支撐，可看出2018年黃山市的經濟發展水平還不錯，但其在F1上的得分排在最后，說明在發展旅游服務業的同時還需要加強自身的社會發展水平，可以加強公共設施的建設，如醫院、圖書館等場所。F4反映城市的環境資源水平，在F4上得分靠前的有淮南市、淮北市和阜陽市，說明這些城市環境資源水平發展比較好，但其他方面的發展還有待提升。

4.結論

綜上來看，2018年安徽省城市綜合得分排在前三的分別是合肥市、馬鞍山市和蕪湖市。合肥市綜合得分最高，這與合肥是安徽省的省會離不開關系。合肥市一直以來處于安徽省發展的前端，綜合發展水平最好。從整體也能看出安徽省的各城市間的發展差異較大，如合肥市各項發展水平一直遙遙領先，但排名靠后一些城市，如宣城市、滁州市等，它們的各項得分排名都不高，說明這些城市仍需加強各方面的發展，全面提升綜合水平。

通過以上分析得出如下結論：安徽省各城市的發展水平存在著顯著的差異，其中發展最好的是合肥市，其在各方面的發展都表現不錯;發展較好的馬鞍山市、蕪湖市等地區，它們總體發展還不錯，但在某一或某些方面還存在不足，需要針對具體的情況采取措施來提升自身發展水平;發展較為落后的滁州市、宣城市等地區，它們在各方面的發展狀況都不是很理想，對于這類地區，可通過周圍發展較好城市進行幫扶，重點針對薄弱方面進行改進，還可以利用地理位置、自然資源等特點充分發揮出優勢。

參考文獻：

[1]宗曉潔.山東省各城市發展水平綜合評價[J].知識經濟，2017（15）：18-19.

[2]武童.基于因子分析的安徽省各城市經濟發展水平綜合評價探究[J].中國市場，2019（26）：20-21.

[3]嚴清清.基于Topsis法的安徽省城市競爭力比較分析[J].保定學院學報，2014，27（05）：82-87.

[4]宋光飛，王曉峰，包珺瑋，王磊.基于PCA分析的陜甘寧綜合發展評價研究[J].河南科學，2014，32（07）：1340-1345.

[5]李敬科.我國主要城市綜合發展水平評價[J].合作經濟與科技，2016（10）：59-60.