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开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇城市经济发展水平，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
[关键词] 区域经济经济差距
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:
[1]赵青弋:长江三角洲、珠江三角洲地缘经济发展对比研究[J].上海社会科学院学术季刊,1994(2):25～29
一、城市物流与城市经济的关系
依据城市物流发展水平与城市经济发展水平的一致程度，将其分类为超前、匹配和滞后三状态。只有城市物流与城市经济发展水平匹配，效用才会最大。他们的匹配是强调城市物流供给与城市经济发展的需求相匹配。所谓匹配考察的包括单纯的量上的匹配，更强调质上的匹配[3]。超前区：城市物流需求不足，小于城市物流服务供给。超前区里可能是城市经济并没有预期繁荣，物流需求量不足，导致物流供给量过剩，市场反映出来的现象是物流设施设备大量闲置。另一种情况是物流企业不顾城市整体经济较落后的现实情况，引进各种先进物流技术，大量增加物流成本使物流需求方无法接受。
匹配区：城市物流需求与供给基本均衡，其表现为市场上基本无闲置物流资源，也不存在需求得不到及时满足的现象。匹配区内城市物流技术可能不是最先进的，物流设施不是最新的，物流发展水平也不是最高的，但其职能效用得到最大化，对城市经济的辅助协调作用体现得最明显。滞后区：城市物流需求明显大于物流服务供给，市场反映出来的表现为物流设施落后，误时延时频率高，物流管理水平低，进而导致物流成本高。造成上述现象的原因是物流发展水平远比城市经济发展水平落后。
二、城市物流对城市经济的影响
城市物流支撑着城市日常经济活动的正常运行。在第一第二利润源相继枯竭的二十一世纪，作为第三利润源的物流对城市经济的影响作用不言而喻。值得提出的是，城市物流对经济发展有正负两面影响。
1.负面影响无论城市物流发展水平是位于超前区或滞后区，对城市经济和环境的消极作用远大于积极作用。当城市物流水平滞后于城市经济发展时，其典型表现是库存仓储量大、服务水平低、物流成本高、物不能通畅其流。低效率的物流运作水平，妨碍了商品流通与区域城市间职能分工与合作，严重损害区域城市经济的“吸收”与“辐射”面积，更不利于生产效率的提高。另一种伪命题是认为城市物流发展水平越快越好。须知若城市经济发展速度跟不上，导致物流有效需求不足，同样会造成物流资源大量闲置，物流成本居高不下，最后物流产业只能成为当地产业的累赘。
2.正面影响在匹配状态下，城市物流水平与城市经济发展之间能产生良性互动，从而在节约交易成本、扩大就业、优化产业结构、促进城市产业布局等方面都有积极的作用[4]。（1）节约交易成本，提高经济运作效率城市物流与经济的匹配发展，对节约交易成本的促进作用尤其大。从交易过程和交易主体行为两方面的考察，可见证现代物流对节约交易成本的积极作用。首先，在商品交易过程中，物流业越来越现代化、科技化，无疑减少了人工提高了服务水平，节约了时间，从而降低了相关交易费用。其次，从交易主体行为看，现代物流业发展导致供应链体系和供应网络体系的兴起，其中核心企业和各节点企业之间的关系不仅是相互协调互利互惠，更是一个相“组织学习”的过程，这减少了因交易主体的“有限理性”而产生的交易费用。供需双方交易成本的降低，最终反映在产品价格上，使商品具有低价格优势，从而使区域经济核心竞争力得到提升。（2）扩大就业物流业作为第三产业，从服务行业的特点和发展史来看，它是一个有助于社会扩大就业的行业。随着城市物流业的繁荣，其吸纳高、中、低等人力劳动力的数量越多，扩大就业的能力也就越强。在我国，近十几年来交通运输业、仓储业、邮电通信业等与物流相关的从业人数由1978年底的750万人增长到2010年的5000多万人，呈现快速上升趋势。（3）成为新区域城市经济增长点对于枢纽型城市，政府可以把物流业定位为主导产业。因为合理的物流产业规划有利于当地扮演区域专业分工的交通枢纽角色，它能作为区域经济的一个增长极。而物流业的高关联性和高辅，使得它的高速发展带动了相关产业的兴旺，从而形成一个新的经济增长点。（4）影响城市的产业布局城市各产业的分布情况会受到物流业发展状况的影响。若物流产业在城市经济中占有重要地位，其产业带动性作用就能得以充分发挥。另外，它还能吸引机械制造业、会展业和信息服务业等服务性行业的聚集。物流园区、物流中心等的集聚效应对城市的产业布局形成显著影响。
作者：吕律陈鑫董姗姗单位：广西科技大学管理学院
[关键词]城市经济；因子分析；聚类分析 [中图分类号]F121 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）8-0027-02
城市经济是以市级行政区划为地理空间，以市级政权为调控整体，以市场导向，优化配置资源，具有地域特色和功能完备的区域经济。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，新疆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、准确地评价新疆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，进而促进新疆各城市社会经济协调发展，具有重要的理论和实践意义。
1 评价指标体系的建立
笔者选取指标时遵循指标数据的客观性、可比性和可搜集性原则，力争指标科学地、全面地反映城市社会经济发展水平，从城市经济发展总量、城市发展规模、社会发展水平、居民生活质量四个子系统出发，分析了十个原始数据和统计指标，构成了新疆城市发展差异的评价指标体系。本文所建立的指标体系共包括14个指标，分别从城市经济发展规模、城市产业结构、农业生产规模、工业生产规模、消费品销售、第三产业发展等方面来反映城市经济发展特征（除特殊标记外单位均为万元）。
X1：国内生产量总值X2：固定资产投资量
X3：社会消费品零售总量X4：地方财政收入
X5：工业增加值X6：第一产业生产值
X7：第二产业生产值X8：第三产业生产值
X9：城镇化率X10：居民储蓄存款余额
X11：城市用电量（万千瓦小时）
X12：农作物播种面积（千公顷）
X13：教育事业费
X14：在岗职工平均工资
2 因子分析在经济研究中的应用
2.1 因子分析模型及其步骤
因子分析（Factor Analysis）是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量（指标）归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，并且这些少数几个综合因子能够反映原来多个变量（指标）所反映的绝大部分信息变量（指标）的减少便于进行进一步的计算和分析评价。设X1，X2，… ，Xk为k个观测变量，且都已经经过标准化，具有零均值、单位方差的标准化变量，则因子分析模型的一般表达式为：Xi=ai1f1+ai2f2+…+aimfm+ui（i=1，2，… ，k）在该模型中：f1，f2，…，fm叫做主因子，ui称为特殊因子，aij称为因子负载。
2.2 样本选取及数据来源
本文采用分层抽样方法随机从新疆选取了10个城市作为样本进行分析（乌鲁木齐市、喀什市、昌吉市、阿克苏市、克拉玛依市、阿勒泰市、石河子市、塔城市、库尔勒市、奎屯市），用于探讨如何基于因子分析和聚类分析方法来研究城市的经济发展状况。本文中的所有数据均来源于2012年新疆统计年鉴及各市统计局的有关资料。
2.3 数据处理结果
确定主因子载荷矩阵及解释主因子。对前述选取的14指标，采用SPSS for Window 11.20进行分析，可得到14个指标的相关矩阵R及相关矩阵R的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率按照特征值大于1的原则，选出四个主因子，其累计方差贡献率为88.6%，表明四个主因子已经包含了原始14个指标的大部分信息，同时信息损失仅为11.4%，所以取前4个特征值建立因子载荷矩阵。因此，可将指标分为四类，并对各个因子进行命名。综合经济实力因子：X1、X5、X7。农业发展实力因子：X6、X12、X13、X14。第三产业发展因子：X3、X8、X10。工业发展水平因子：X2、X5、X7，同时可以发现累计贡献率分别为：0.448、0.549、0.746、0.905。
依据因子载荷矩阵，计算10个城市样本主因子得分矩阵，结果见下表：
2.4 结果讨论
基于上述因子分析结果，可以得出如下结论：
影响城市经济发展的主要因子是经济发展整体水平和工业生产规模，这两项因子的方差贡献率分别达到44.8%和20.1%。
在所有主因子中，综合经济实力因子是基础，并决定着其他因子的发展。综合经济实力因子得分较高的市，相应的其他因子也较高，以乌鲁木齐市为例，综合经济实力因子为0.952，远远高于其他城市，其第三产业发展因子，工业发展水平因子分别为0.325、0.469，大大超过其他城市的水平，这说明随着经济的发展，人民对生活水平质量也提出了新的要求。
局部看来，各城市工农业发展较为不平衡，差距较大，综合经济实力因子得分高的城市，但其农业发展实力因子得分并没有得到相应的提高。相反，农业发展实力因子得分位居各市前列，而其综合经济实力因子得分却远远落在后面。这说明在发展城市经济的过程中，一方面各城市工业发展较为不平衡，差距较大，另一方面，工业发展却是决定城市经济的主要因素。
3 基于因子得分的乡镇经济聚类分析
根据各个城市主因子得分数据，采用类平均法进行聚类分析，大致将新疆10市的城市经济发展状况分为三类。
第一类：乌鲁木齐市。乌鲁木齐市工业经济实力强，农业和第三产业发展水平也较好，综合发展实力较强，综合经济发展水平也尤为突出。乌鲁木齐在构成要素的14个指标中，有5项排首位（接近占50%），包括国民生产总值、工业增加值、第二产业生产值，而第三产业比重、社会消费品零售总额、2个指标也均位列第二。故其4个主因子得分都均为正，综合实力排列第一。可见具有相对雄厚的经济实力，在10城市经济发展水平最高。
第二类：昌吉市、克拉玛依市、石河子市。这几个城市综合经济实力相对也较好，但与经济发达城市相比在各方面的差距较大。要赶上平均水平，只有靠国家的政策扶持与自身优势特点结合起来，并加大基础设施的投资，为经济的发展打下较好的基础，以提高其整体经济水平。
第三类：喀什市、阿克苏市、阿勒泰市、塔城市、库尔勒市、奎屯市。这些城市以传统农业经济为主，农业经济实力较强，但其工业和第三产业基础薄弱，综合经济实力一般。
4 结论及建议
通过以上分析，我们可以知道，与地区生产总值关系最密切的是工业的发展，其次是第三产业的发展。了解了促使地区经济发展的主要因素，我们便可以对症下药，即大力发展地区工业和第三产业。但是我们不能只追求眼前的经济发展而牺牲未来的长远发展，我们应该在尊重自然发展的客观规律的基础上，大力发展本地区工业和第三产业的同时，加强对周边环境的保护，从而追求地区乃至整个国家长远的可持续发展。
乌鲁木齐作为新疆最发达的一个城市，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，应充分发挥资源优势加大科技投入，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。而对于喀什、奎屯等城市，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。加强科技投入，大力调整产业结构，重视招商引资工作，增强企业实力，同时调整农业种植结构，发展各自的特色农业、生态农业。
世界经济趋于全球化，经济运行打破了国界，使城市与城市、企业与企业之间的竞争日益加剧。所以城市的发展不仅要面对国内其他城市的竞争，而且还将遇到世界强国和经济实力强劲城市的挑战。从目前看，我国城市在总体上是落后的，竞争力较低，这直接影响了国家的竞争力。我国加入WTO（世界贸易组织）后，我们的诸多产业将面临直接与国际上同行业竞争的局面，而我们这些产业起步晚、水平低，且由于长期受国家计划经济的保护，与国际水平差距很大，在这样的条件下融入到世界竞争的浪潮中，对我们的生产和发展无疑是一种严峻的考验、城市经济也将面临巨大的挑战。为了迎接这样的挑战，我国城市经济发展的战略思路须作出一系列调整：①加强基础设施建设，落实投资积累政策。②加快工业化和城市化进程，推动产业结构升级。③顺应潮流，结合国情，调整城市发展战略。
参考文献：
[1]王学民.应用多元统计分析[M].2版.上海：上海财经大学出版社，2004.
[2]赵莹雪.县际经济差异与协调发展研究[J].经济地理，2003，23（4）：467-471.
关键词：混合市场；混合所有制经济；城市经济增长；所有制结构；国有经济；私营经济；港澳台经济；外商经济；国有企业改革
中图分类号：F030；F121文献标志码：A文章编号：16748131（2016）06009110
一、引言
十八届三中全会指出，国有资本、集体资本、非公有资本等交叉持股、相互融合的混合所有制经济，是基本经济制度的重要实现形式。混合所有制经济的内涵可从广义和狭义两个层面进行解读：狭义的混合所有制经济，指由不同出资者投资共建或由不同所有制经济组织联合组建而形成的一种企业形式；广义的混合所有制经济，指各种不同所有制的经济相互联系、有机结合而形成的一种宏观经济形式和体制结构。中国的市场经济体制作为一种特殊的转型经济体，与一般市场经济体的一大差异就是企业产权制度的多样化。
学术界关于经济体制和所有制结构的研究由来已久，对混合所有制经济与经济增长关系的研究也具有多样化的视角。国外较早研究混合所有制经济行为的学者是Merrill & Schneider（1966），他们主要研究了国有企业和私人企业如何通过互动行为实现政府对企业运营的影响。Miyazawa（2008）基于数量竞争的假定研究证明，在国有企业与私营企业共存的混合市场中，即使国有企业存在问题也会改进预期的社会福利；相反，完全私有化则会降低预期的社会福利。刘伟和李绍荣（2001）运用CD生产函数和线性对数模型分析认为，非国有经济比重的提高提升了全社会劳动和资本的效率，尤其是资本效率。王文成（2011）探讨了经济周期不同阶段国有经济对经济增长的作用机制，认为国有经济对我国经济健康发展起到了保驾护航的作用，并且混合所有制应该是国有企业改革的一个方向。贺灿飞和潘峰华（2006）研究发现，企业、产业以及区位特定因素决定了城市所有制结构多元化程度，一个城市所有制结构的多元化程度越高，越能发挥市场机制在资源配置中的决定作用，城市竞争力和经济活力越强。Phillips & Shen（2007）基于中国省级面板数据的计量检验发现，国有企业规模和省域经济增长率之间存在显著的负向关系。刘瑞明（2011）对中国1985―2008年的数据分析发现，国有经济比重的下降显著促进了地区经济增长，认为地区间的“经济收敛”需要“所有制结构的收敛”。丁永健和刘培阳（2011）运用我国省级面板数据的实证分析表明，地区国有工业比重与地区经济增长、金融发展水平、对外开放水平以及劳动力充裕程度呈负相关。
任毅，东童童：混合所有制经济有效推动了城市经济增长吗？
综上可知，以往研究所有制结构对经济发展影响的文献，多从单一所有制经济角度入手，鲜有研究多种所有制经济共存的混合市场武常歧和李稻葵（2005）指出，中国市场环境的一个显著特点是不同所有制企业在同一市场竞争；企业大体可以分为国有企业、民营企业和跨国公司在中国的子公司三类，其拥有的资源和面临的环境、目标等发展条件不同，产生的绩效也不同，这种市场类型就是混合市场。本文对混合市场的定义沿用武常歧和李稻葵两位学者的理论，在一个市场中若存在国有经济、私营经济、外商及港澳台经济等多种所有制形式的经济类型，并且不同的经济类型的目标函数和市场行为不同，则认为该市场为混合市场。 对经济发展的影响。有鉴于此，本文立足宏观，以多种所有制共存的混合所有制经济为研究对象，分析在混合所有制市场中多种所有制经济共同发展对城市经济增长的作用。
三、实证检验
1.样本、变量与方法
本文研究样本为中国31个省、直辖市和自治区的地级以上城市（不包括港、澳、台地区），时间区间为2003―2013年。由于一些城市存在数据的缺失以及统计口径的不一致等问题，将这些城市样本剔除，最终样本为255个地级以上城市。本文所有数据均来自于2004―2014年的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》以及各省、市的政府网站；对于确实无法获取的个别数据，采用插值法进行补齐。
在统计年鉴中，规模以上工业企业的划分有两种方法：一是按登记注册类型划分为内资企业、港澳台企业和外资企业三大类，其中内资企业又包括国有企业、集体企业、股份合作企业、私营企业、股份有限公司、有限责任公司、联营企业和其他内资企业八种；二是按经济类型划分为国有经济、集体经济、私有经济、港澳台经济、外商经济和其他经济六种。本文采用第二种划分方法，由于一些城市集体经济和其他经济这两种经济类型的份额非常低，在统计年鉴中并没有体现，因此样本数据选取了国有经济、私有经济、港澳台经济和外商经济这四种经济类型。
本文构建所有制多样化指标，即各类型所有制工业产出占比的平方和，以表示混合所有制经济的发展程度：
diversityi=100×n[]i=1pgrossij2
其中，pgrossij=grossij[]n[]i=1grossij。i表示混合市场i或城市i，j表示经济类型j，n代表混合市场i共有n种经济类型的工业企业，grossij表示混合市场i的第j种经济类型的规模以上工业企业总产出，pgrossij表示其在所有经济类型规模以上工业企业总产出中的比重。对于n[]i=1pgrossij2，某地区（城市）各种所有制经济类型产出所占比重越趋于平均化，该指标越小（最小值为1/n，此时定义为企业所有制多样化程度最高）；反之，当所有制经济类型越趋于单一化，该指标越大（最大值为1，此时定义为企业所有制多样化程度最低）。由于本文的选取了四种经济类型作为研究对象，因此diversityi的取值范围是[25，100]。
本文选取非农业产出作为被解释变量，解释变量除了所有制多样化指标外，还包括规模以上国有企业产值、私营企业产值、港澳台企业产值和外商企业产值四个变量。同时，根据已有研究的成果，从要素和资本、区位和禀赋、行政和政策三个层面选取了若干控制变量。具体变量解释见表1。
本文构建以下计量模型：
ln nonagrit=β0+iβiln Xit+
jβjln Controlit+εit
其中，Xit为五个解释变量，Controlit为一系列控制变量，εit表示残差项。绝大多数的回归模型着重考察解释变量对被解释变量的条件期望的影响，即均值回归。但如果条件分布不是对称分布，则条件期望很难反映整个条件分布的全貌。为此，Koenker和Bassett于1978年提出了分位数回归（Quantile Regression）的方法，相对于最小二乘估计，分位数回归具有多方面的优势，特别适合具有异方差的数据模型，不要求很强的分布假设，不易受到异常值的影响，估计结果更加稳健。因此，本文采用分位数回归进行实证分析。
1984年，国务院批准14个东部沿海城市为全国首批对外开放城市。时至今日，我国的沿海开放城市已经从最初的14个发展为如今的37个。这些沿海开放城市享受的特殊投资和发展政策，极大地推动了当地的经济发展，从而使得东部沿海地区率先获得了改革开放的红利，城市经济发展水平处于领先地位。2013年，我国首次确定了资源型城市，其中地级市达100多个，这些城市依靠自身丰富的自
然资源推动了城市的发展。
在我国，直辖市和省会城市不仅具有重要的政治功能，在经济、文化等各方面也享有重要地位。1994年，中央将16个城市确定为副省级市（1997年重庆直辖后变为15个城市）。在国民经济和社会发展规划上，副省级市政府拥有省级政府的权限，使这些城市成为改革开放政策红利的受益地区，在经济发展水平上领先于地级市，城市化发展进程和水平处于较高阶段。
2.混合所有制经济对城市经济增长的长期及短期影响
为了更为清晰地考察企业所有制多样化以及不同所有制经济对城市经济增长的影响，本文从长期和短期两方面进行深入探讨，表2中的数据是2003―2013年全国255个城市面板分位数估计结果，表3和表4分别是2003―2007年和2008―2013年的面板分位数估计结果。
从长期来看，混合所有制经济对城市经济增长具有较为显著的推动作用，但作用程度在各分位点并不相同。所有制多样化程度变量系数的绝对值在0.5分位点最大，并且整体呈现倒“U”型变化趋势。在各种所有制经济中，国有企业对城市经济增长的推动作用最大，其他三种经济类型对城市经济增长的推动作用相对较小。其中，国有企业的系数呈现从低分位点到高分位点逐渐上升的趋势，并且在0.9分位点达到最大系数0.06；私营企业在0.75分位点达到最大系数0.03；港澳台企业和外商企业则分别在0.9分位点达到最大系数0.02和0.03。总体来看，近十年来，城市经济发展水平位于前50%的城市，混合所有制经济对城市经济增长贡献显著；城市经济发展水平位于前10%的城市，国有企业、港澳台及外商企业的发展对城市经济增长的贡献显著；城市经济发展水平位于前25%的城市，私营企业的发展对城市经济增长贡献显著。
从短期来看，混合所有制经济对城市经济增长的推动作用在两个时间段中呈现“前期强后期弱”的趋势。2003―2007年，所有制多样化在0.75和09分位点达到最大系数绝对值，呈现随分位点上升而上升的变化趋势；2008―2012年中，该变量对经济增长的影响明显降低，在0.5分位点达到最大。国有企业和私营企业对城市经济增长的影响基本呈现“前低后高”的趋势，港澳台企业和外商企业对城市经济增长的影响则呈现“前高后低”的趋势。2003―2007年，国有企业在0.9分位点达到最大系数0.04，私营企业在0.75分位点达到最大系数003，港澳台企业和外商企业分别在0.9分位点达到最大系数0.03和004；2008―2012年，国有企业在0.9分位点达到最大系数0.08，而私营企业对城市经济增长的影响则明显降低，港澳台企业和外商企业最大系数都在0.9分位点处达到0.02。总体来讲，经济水平处于前50%的城市，混合所有制经济对经济的推动作用显著，并且这种影响力在2003―2007年最为明显；经济水平处于前10%的城市，国有企业对经济的推动作用显著，并且这种影响力随时间推移而增大；经济水平处于前25%的城市，私营企业对经济的推动作用较为显著，并且这种影响力在2003―2007年较为明显；经济水平处于前10%的城市，港澳台企业和外商企业对经济的推动作用显著，并且这种影响力在2003―2007年较为明显。
3.混合所有制经济对城市经济增长影响的区域差异
为了进一步剖析混合所有制经济以及不同所有制经济影响城市经济增长的区域差异，划分东、中、西部地区进行分析。表5是2003―2013年东、中、西部地区面板分位数估计结果。
东部地区：混合所有制经济对城市经济增长的作用显著，在0.9分位点所有制多样化的系数为正，其余分位点均为负，并且系数的绝对值随着分位点的增大而增大。国有企业对城市经济增长的作用均为正且十分显著，同时随着分位点的增大而增大；私营企业对城市经济的增长作用在0.5分位点开始比较显著，并且在0.75分位点达到最大；港澳台企业和外商企业分别在0.75和0.9分位点达到最大系数。
中部地区：混合所有制经济对城市经济增长的作用十分显著。所有制多样化的系数均为负，说明混合所有制经济对中部地区城市经济增长起到了重要的推动作用；国有企业对城市经济增长的推动明显，并且在0.9分位点达到最大系数；私营企业和港澳台企业对城市经济增长的推动作用在0.5分位点开始显著，外商企业则在0.75分位点开始为正，这三种所有制类型的企业均在0.9分位点达到最大系数。
西部地区：混合所有制对城市经济增长的推动作用十分显著，所有制多样化在0.1分位点到达最大的系数绝对值。国有企业对城市经济增长的推动显著，并且随着分位点的增大而增大，在0.9分位点达到最大系数；私营企业的系数在0.5分位点开始显著为正，并且在0.9分位点达到最大系数；港澳台企业和外商企业对城市经济增长的作用基本都不显著，只有在0.9分位点处港澳台企业的系数显著为正。
四、结论与启示
本文通过理论模型和面板分位数回归分析，考察了中国混合所有制市场中多样化的所有制形式及不同所有制企业对城市经济增长的影响。分析发现混合所有制经济确实能够有效推动中国城市经济的增长，但不同所有制经济对城市经济增长的推动作用在长期和短期以及不同区域之间有所不同。从全国范围来看，混合所有制对城市经济增长具有显著的推动作用，这种作用在2003―2007年尤为显著。对经济增长处于不同水平的城市，国有经济的经济增长推动作用均十分显著；但私营经济、港澳台经济和外商经济的推动作用基本是在经济发展水平处于前50%的城市才较为显著。从区域差异来看，较东、西部地区而言，混合所有制经济在中部地区表现出更为活跃的态势。其中，国有经济对城市经济增长的推动作用在区域之间基本没有太大差异，体现了大型国有企业对中国整个城市经济发展的重要性；而私营经济、港澳台经济以及外商经济对城市经济增长的推动作用在区域间的差异则十分明显，尤其是港澳台及外商经济对西部地区城市经济增长的推动作用不显著，这很大程度上是由历史原因和区位条件造成的。
混合所有制经济对经济增长的推动作用，并非随城市经济发展水平的提高而提高。国有经济在不同区域对城市经济增长均有较大的推动作用，且越是经济发展程度高的城市，国有经济对其经济增长的推动力越大。其原因，一方面在于规模以上国有企业在全部规模以上企业中所占比重较大，并且这些企业绝大多数长期分布在我国的一线和二线城市；另一方面也由于这些国有企业大多属于电力、烟草、航运、石油等垄断产业，同类型的私营企业和外商及港澳台企业基本不具备竞争能力，从而使得国有企业长期占有整个中国市场。私营经济对城市经济增长的推动作用并非十分显著，其对经济增长推动较大的城市基本为二、三线城市，对一线大城市经济增长的推动作用并不大。相比国有经济和私营经济，港澳台经济和外商经济对中国城市经济增长的推动作用明显较小，并且区域差异较大。这两类企业大多分布在中国的东部沿海地区和中西部较为发达的城市，因此其对城市经济增长的推动作用有限。
从政策方面来看，发展混合所有制经济，对中国市场经济的发展有着重大的意义。混合所有制经济在我国出现和发展，源于国有企业改革，经过多年股份制改造，虽然很多国有企业早已变成混合所有制，国资占比已较低，但政府过度干预仍明显存在，准入限制并未真正放开，行政化垄断体制也未真正打破。从实际情况来看，国有企业具有多方面的优势，比如资本雄厚、资源充足、人才丰富、技术先进等，但同时也存在包袱重、创新力不足等问题；而非国有企业具有创新力强、效率高、生命力强等优势，但同时存在资源与资本欠缺、技术管理较落后等现实问题。因此，在合适的产业和行业积极发展混合所有制经济，通过取长补短、优势互补，充分发挥各种所有制经济的自身优势，无论对国有企业还是非国有企业，乃至整个混合市场的发展，都将具有重大的积极意义。
对于国有企业而言，走混合所有制道路，寻找国有经济与市场经济相结合的有效形式和途径，有利于国有资本放大功能、保值增值、提高竞争力，有助于“走出去”，是国资和国企改革的重要支撑。对于非国有企业而言，走混合所有制道路，是其进入垄断行业的有效途径，通过参与国资改造、参股国资项目等途径，非国有经济将在资本金、投资领域、竞争力等方面获得极大提升。对于整个国家的经济发展而言，积极发展混合所有制经济，对城市经济的发展以及新型城镇化的推进都有着重要的推动作用。从目前实际情况来看，混合市场的发展程度具有明显的区域差异性，各种所有制经济的发展也呈现较大的区域差异。发展混合所有制经济的确能够有效推动经济增长，但并非要实现混合市场发展的区域均衡化和一致化，而是要在合适的地区选择合适的产业发展混合所有制经济，在典型的城市选择典型的产业实现多样化的所有制形式。这一方面取决于市场的自主选择机制，另一方面也需要地方政府与企业的有效合作。
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Dose Mixed Ownership Economy Effectively Promote
Urban Economic Growth？
―From the Empirical Study of China’s Mixed Market
REN Yi1，DONG Tongtong2
（1.State Research Base of Intelligent Manufacturing Service， Chongqing Technology and Business
University，Chongqing400067， China； 2.Institute of Finance and Economics Research，
Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China）
Abstract： The mixed oligopoly model analysis shows that the higher the diversification degree of ownership is， the higher the mixed market economic output is. By using the panel data of 255 cities above prefecture level of China during 20032013， by using diversification index of ownership and the square of the proportion of scaled industrial output of four economic types and by using quantile regression analysis， this paper empirically tests the longterm effect of ownership structure and different ownerships on urban economy and their regional difference， and the results show that mixed ownership economy can indeed effectively promote the urban economic growth， that in the different ownership economy， the driving effect from stateowned economy on economic growth is with universality throughout the whole nation， that the driving effects on economic growth from private economy， Hong Kong， Macao and Taiwan economy and foreign funded economy are of greater regional differences. The development of mixed ownership economy is of great significance to China’s market economy development， but currently the degree of mixed market development has significant regional difference， and China should choose suitable industries to develop mixed ownership economy in appropriate places.
关键词：房价；地区生产总值；协整检验；因果关系检验；河南省
中图分类号：F293.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）15-0063-03
一、房地产价格影响因素分析
房地产是土地、建筑物和地上附着物的综合体，而房价是房地产市场各种关系的综合反映。在2008年金融危机影响下，我国房地产市场经历了高涨、继而下降的时期。房地产市场是我国经济的重要组成部分，由于金融危机造成我国经济的下滑，因此以房地产市场带动我国经济复苏成为发展经济的首要选择。我国为了带动经济的增长，促进了房地产市场的发展，其中金融政策出现了松动，且房地产价格持续上涨并连创新高。房地产开发程度出现了前所未有的高涨，造成了我国房地产价格的非理性上涨。
关于房价的影响因素，一直是关注的焦点。李玲等以北京市为例，阐述了房地产调控政策对房价的影响，指出了高强度的调控政策对房价有明显的抑制作用[1]。车欣薇等的研究表明，各金融中心房地产价格和银行贷款存在长期均衡的关系，房价的波动与银行贷款之间互相影响[2]。谢太峰和路伟认为，货币供应量、贷款利率和国民收入对房地产价格存在不同的影响，货币供应量的增加会迅速推动房地产价格上涨，国民收入的增加对房价的上涨有轻微的推动作用，贷款利率的提高会降低房地产价格[3]。李黎认为，流入房地产市场的货币供应量与房屋销售价格指数之间存在显著地正相关关系[4]。文凤华等从房地产价格与金融脆弱性相联系得出两者存在双向的因果关系[5]。黄忠华、吴次芳、杜雪君从房价、利率的角度出发，分析房价与宏观经济的关系，他们得出房价与GDP之间存在相互因果关系，但房价与利率之间的因果关系不显著；历史的GDP和房价是影响GDP的主要因素[6]。王杰明从房价的角度对城市经济发展水平的理论影响进行分析，最后从房价对城市经济发展的有利影响和不利影响说明房价对城市发展水平的影响效果[7]。
对房地产价格的影响因素很多，每种因素对房价的影响都是不同的，不同的学者对房价影响因素的研究角度也不同。大部分学者都是从货币、宏观金融政策、银行信贷等角度分析了房地产价格的影响因素。已有文献对经济发展水平方面解释房地产价格大都是从房价对经济发展水平方面影响进行分析，但经济发展水平对房价的影响因素分析较少，因此本文从经济发展水平的综合方面分析了河南省房地产价格波动的影响因素。
二、经济发展对房价的实证分析
（一）研究区概况
河南位于中国中东部，是全国经济活动的中心之一。1998―2012年河南省平均房价处于增长趋势，从1998年的977.075元至2012年的3 831.237元，同时，河南省地区生产总值（GDP）也呈现上涨的趋势，由1998年的4 308.24亿元上升至2012年的29 599.31亿元。另外，城市化水平不断提高，从1998的20.8%上升至2012年的42.4%。
（二）变量的选取
房地产价格主要受国家宏观金融政策、经济发展水平、城市化水平、居民收入水平等因素影响，根据科学性、差异性、数据的可获得性等原则，选取GDP（X1，单位：亿元）、城镇化率（X2，单位：%）、城镇居民人均可支配收入（X3，单位：元）为解释变量，商品房的平均价格（Y，单位：元）为解释变量。
选取河南省1998―2012年的GDP、城镇化率、城镇居民人均可支配收入与商品房的平均价格数据，所需数据均来自2012年《河南省统计年鉴》。商品房的平均价格是由商品房销售额比上商品房销售面积，而后利用居民消费价格指数进行折算。为了消除价格的影响，GDP以1998年为基期，将地区人均生产总值指数（上年=100）转化为定基指数，再将定基指数分别乘以1998年人均生产总值得到。
为了减少异方差性和增强线性，将变量取自然对数，分别表示为LnX1、LnX2、LnX3、LnY。计算各变量间的相关系数，结果（见表1）。
由表1结果可知，lnX1与lnX2、lnX3的相关系数分别为0.997和0.998，lnX2和 lnX3的相关系数为0.996，说明lnX1与lnX2、lnX3，lnX2与 lnX3之间有多重线性关系，为了消除变量间的多重线性关系，因此可只选择一个综合性解释变量即lnX1。lnX1与lnY的相关系数为0.995。
lnX1与lnY具有较高的相关性，但并不能说明两者之间有一定的因果关系，因此还需对它们进行协整、因果关系检验来检验两者的因果关系。
（三）平稳性检验
为避免出现“伪回归”现象，需对时间序列进行平稳性检验。根据Eviews6.0得出的单位根检验可以得到，lnX1、lnY时间序列是非平稳的。对lnX1、lnY进行一阶差分检验，t值小于5%的显著水平值，因此，地区人均生产总值和商品房平均价格是一阶单整时间序列。然后在此基础上进行协整性检验。
（四）协整性检验
两个或者两个以上的不平稳时间序列具有各自的波动规律，若它们之间有协整关系，则存在着长期的均衡关系，反之，则不存在长期均衡关系。lnX1和lnY为一阶单整序列，所以满足协整检验的条件：两者为非平稳性变量，都是阶数相同的单整变量。
假设lnX1和lnY之间存在协整关系，利用Johansen法对lnX1和lnY进行协整检验，由运行结果可知，迹检验和最大特征值检验在5%的显著水平上，变量间都存在协整关系。这说明地区生产总值与房地产价格之间存在着协整关系。
协整回归方程为：LnY=0.286488LnX1+7.618319 （1）
（0.00729） （0.09781）
此方程表示GDP每增长1%，商品房价格将上涨0.286488%。该协整方程只是说明了各变量间的长期稳定关系，不能说明相互间的关系，因此，还需进行因果关系检验。
（五） Granger 因果关系检验
进行因果检验是为了确定GDP和房价之间的因果关系。Granger因果检验的前提是变量间序列是否平稳，由ADF检验可知，满足该条件，因此可进行Granger因果关系检验，结果（见表2）。
由表2结果可知，当滞后期为1时，GDP的增长影响房价的上涨，而房价的上涨不是GDP增加的原因。当滞后期为2时，GDP与房价互为因果关系，房价的上涨能拉动GDP的上升，GDP的增长同时也能带动房价的上升。这与我国目前的实际情况大致相吻合。
Granger因果关系检验对滞后期的选择非常敏感，以AIC的值最小为原则确定最佳的滞后期，因此选择滞后期2为最佳结果。
三、结论与讨论
本文通过选取经济发展的综合指标GDP、城镇化率、城镇居民人均可支配收入、商品房平均价格，对城市经济发展水平与房价的关系进行研究。GDP的增长说明了我国经济发展水平的提高和居民生活条件的改善，而经济发展水平的提高和居民生活条件的改善又会拉动房地产需求量的上升。同时，短时间内由于房地产供给缺乏弹性，房地产需求的增加并不会带动房地产供给的增加，结果必然导致房地产价格的上升。
通过SPSS19.0软件对可选变量间进行了相关性分析，并利用EViews6.0统计软件对1998―2012年间的GDP与平均房价进行了平稳性检验、协整性检验和Granger因果关系检验，可以得到以下结论与建议：
1.河南省的房价与GDP存在长期的均衡关系。固定资产投资是拉动经济增长的主要因素，而房地产又是固定资产投资的重要因素之一，因此，房价的升高，促进了固定资产投资的快速增加，从而推动了经济的发展。同时，经济的发展提高了居民生活水平，加大了对房地产的需求。
2.通过Granger因果关系检验，河南省房价和GDP之间存在着双向因果关系，房价的升高或降低会导致GDP的增加或减少。从协整关系可以看出，在其他因素不变的条件下，当GDP上升1%时，房价就会上涨0.286488%，即随着经济的发展，GDP的增加影响房价的高低。因此，经济的持续增加带动了房价的上升和房地产市场的繁荣，反之房地产市场的发展带动了经济的发展，促进了经济的增长。
3.经济快速发展中，研究促进房价与经济发展相协调具有重要的现实意义。重视房价波动的研究，分析房价波动的原因，使房价保持在合理的范围之内，如建立完善的房地产税制，以遏制购房投机者行为的大量出现；房价的适度上涨能够推动经济的发展，应发挥房价对经济发展的积极作用，使经济保持持续的增长；注意房价的上涨速度，防止房价上涨过快，超过经济发展的承受能力，导致经济发展受阻，进而影响房价与经济的协调发展。
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Analysis of the Effect on Prices of Economic Development in Henan Province
WANG Bin1，WANG Wei-bin1，CHEN Ning-li2
（1.Qinyan gland resources bureau，Jiaozuo 454000，China；
2.School of Surveying and Landing Information Engineering，Henan Polytechnic University，Jiaozuo 454000，China）
【关键词】中心城市 发展水平 因子分析
与周边城市相比，中心城市在所在地区往往具有雄厚的物质基础和强大的生产能力，拥有优越的自然条件，交通便利，文化教育发达，科学技术力量雄厚，是信息交流中心和金融中心。鉴于独特的优势，中心城市的综合发展在有效带动周边地区和周边城市的经济发展等方面发挥的作用可以说是无可取代的。因此，准确评判中心城市的综合发展水平有很重要的作用。
因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量间的相关性较低。因子分析模型是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。本文采用因子分析的方法分析比较全国各中心城市的综合发展水平。
在参考《中国城市统计年鉴》的基础上，选取能够反映城市综合发展水平的12个指标。其中包括8个社会经济指标，分别为：X1-非农业人口数（万人），X2-工业总产值（万元）；X3-货运总量（万吨）；X4-批发零售住宿餐饮业从业人数（万人）；X5-地方政府预算内收入（万元）；X6-城乡居民年底储蓄余额（万元）；X7-在岗职工人数（万人）；X8-在岗职工工资总额（万元）。还包括4个城市公共设施水平的指标，分别为：X9-人均居住面积（平方米）；X10-每万人拥有公共汽车数（量）；X11-人均拥有铺装道路面积（平方米）；X12-人均公共绿地面积（平方米）。
对原始数据进行标准化之后导入到SPSS19.0软件并利用因子分析得到得初步结果。根据特征根大于1的原则，选入3个公共因子，其累计方差贡献率为87.1%。对公共因子进行方差最大化正交旋转之后，得到旋转成份矩阵和三个因子总方差贡献率的比重，则可以将原变量用各个因子进行表示。为了便于得出结论，将输出的载荷矩阵中各列按载荷系数大小排列，使得在同一个公因子上具有较高载荷的变量排在一起，得到按载荷系数大小排列得到的因子载荷矩阵。
由因子载荷矩阵可知，公共因子F1在城乡居民年底储蓄余额、在岗职工工资总额、在岗职工人数、地方政府预算内收入、非农业人口数、货运总量、工业总产值、批发零售住宿餐饮业从业人数这八项上的载荷值都比较大。所以说， F1是一个反映城市规模和经济发展水平的公共因子。一个城市在这个因子上的得分越高，城市规模就越大，经济发展水平越高。在城市经济规模因子F1上得分最高的五个城市是上海、北京、广州、天津和重庆，且上海和北京的得分远远高于其他城市。这说明，在城市规模和经济规模上，上海和北京是我国最大的城市，其规模远远大于其他城市。西宁、银川和海口的城市规模较小，经济发展较慢。公共因子F2在人均拥有铺装道路面积、每万人拥有公共汽车数、人均公共绿地面积上的载荷较大，因此F2是反映城市基础设施水平的公共因子，在该因子上的得分就是反映城市的基础设施水平。深圳、广州和南京在F2上的得分最高，重庆和武汉得分则较低，这说明深圳、广州和南京三个城市的基础设施较好，而重庆和武汉在这方面还要花大力气改善。公共因子F3在人均居住面积上有较大的载荷，说明F3仅仅反映城市居民居住条件。在F3上得分较高的城市主要是上海、重庆和深圳，说明这几个城市的居民在居住条件上比其他城市的居民好，北京和哈尔滨还有待改善。
以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得到各城市的综合得分。综合得分前五名的城市是上海、北京、深圳、广州和天津，综合得分最低的是西宁、银川、兰州、呼和浩特和海口。再结合各因子得分，北京在城市规模和经济发展及基础设施上均是位于前列的，但在人均居住面积上得分较低。上海在城市规模和经济发展水平及人均居住面积上得分较高，但基础设施的得分并不理想。而且，可以发现，综合得分较低的城市在经济发展水平上的得分也普遍较低，可见这些城市要想得到综合发展，首要的还是发展经济，这样才能提高基础设施水平和改善居民居住条件。
利用以上的信息各城市明确所处位置的同时可以详细制定赶超目标，更有针对性地在某个方面加快发展。例如，对于在城市规模和经济发展上表现抢眼的城市，如上海和北京，应该利用这一优势，加快其他方面的发展。如北京可以在改善居民居住环境上下功夫，建立较为完善的公共住房制度，大力推行廉租住房、经济适用住房、限价商品房建设，切实保障中低收入家庭的基本住房需求。对外来务工人员的居住环境也应加强关注。上海则应加强基础设施建设，科学编制城市区域规划，进一步完善城市功能，提高城市的承载能力，使基础设施的发展和目前城市经济巨大发展和居民居住条件遥遥领先的良好态势同步。而那些城市和经济规模比较靠后的城市，要注重把握宏观经济形势，加强战略思维，及时跟踪和认真研究宏观经济形势的变化发展以及变化带来的新情况、新要求，做到审时度势、科学应对。总之，各个中心城市都必须在各自比较弱势的方面加强改进工作，这样才能均衡发展、全面发展，从而达到提高综合发展水平的目的。
参考文献：
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关键词:经济集聚;发展地理不平等;一体化发展
中图分类号:F120文献标识码:A文章编号:1003-4161(2009)06-0027-03
1.引言
集聚、移民和专业化等市场力量以无可比拟的规模和速度改变了当今世界最成功发展中国家和区域的经济走势。Krugman(1991)指出当制造业的厂商选择了某个地区,他们将会雇佣当地居民并在当地消费,从而创造出前向和后向联系。这样,更多的工人、更丰富的多样化和实际收入的上升,会进一步吸引更多的工人来到这个地区。而为了减少运输成本,更多的厂商也会选择进入该地区,从而形成一个自我增强的循环。世界银行(2009)研究表明,人类居住区的日益密集化、工人移民和企业的集中缩短了市场距离,减少了市场分割,从而对经济的成功发展产生了决定性的影响。也就是说,不断增长的城市、人口的迁移和专业化生产是发展不可或缺的部分。城市化之所以能够促进经济增长,在于城市化有利于人力资本积累、科学技术创新、劳动分工深化、信息知识外溢、投入设施共享等,并产生聚集和扩散效应。城市在城市体系和经济区域中发挥的效应多种多样、纷繁复杂,但基本形式只有两种:集聚和扩散。(1)聚集效应。城市能够以优势的环境与条件吸引众多个人、企业和机构在城市内集聚,使城市成为各种要素的集聚中心。城市的集聚主要源于其规模效益、市场效益、信息效益、人才效益、设施效益等,正是这些效益的吸引,使得区域中的资源、人才、资金、信息、交通和技术等向城市集聚。(2)扩散效应。除了产生聚集效应外,城市还不断拓展自己的腹地空间,以其技术、资金、管理、观念、生产体系等优势提高和带动腹地的经济发展,产生扩散效应。从单纯的经济活动看,城市的集聚是为了获取规模效益,然而过度集聚也会导致集聚不经济,如资源短缺、环境恶化等问题。市场经济条件下,城市经济系统受利润和价值规律的支配,与其他系统在工业内部各行业间、产业间、城乡之间及城市与区域之间的相互渗透,共同形成城市的扩散效应。扩散也是进一步增强集聚能力的表现,城市的产品与服务最终必须在市场上才能实现其价值,而城市本身的市场有限,因此城市必须向农村、向其他城市扩散。城市的扩散功能主要源于中心城市自身结构的优化、科技进步的推动、规模效益的消失、土地价格的上涨、生活费用的攀升等等。通过扩散,城市的实力不断增强,集聚力进一步强化。
跨国的研究表明,平均而言一个国家的城市化率与人均 GDP增长的简单相关系数可高达 0.85(Henderson,2000)。Lucas(1988)首次较为明确地提出了城市与经济增长的命题。此后城市化和经济增长不仅为理论界所关注①,而且日益为各国政府及政策研究部门所关注,1996年的联合国人居署报告《城市化的世界》和 1999―2000 年的世界发展报告通过对全世界大量国家经济发展和城市化过程的考察,进一步指出“城市是经济增长的发动机”,城市化和城市发展是促进经济增长和消除贫穷的重要途径和措施(UNCHS,1996,WDR,2000)。
在国内学者的研究中,周一星(1997)较早地利用 1977年世界上157个国家和地区的资料,发现了二者是一种十分明显的对数关系:y=α+βlnx,其中y为城市化率,x为人均GDP;王金营(2003)利用OECD国家和其他主要国家的数据,对城市化和经济增长进行了相关性分析;并使用Logistic模型对英国、日本、美国、韩国、德国、巴西和印度等国家的城市化率和人均GDP两者的关系进行了较好的拟合;徐雪梅和王燕(2004)则利用中国2002年266个地级及以上城市的数据进一步验证了上述模型,并发现在其他条件不变的情况下,若城市化水平每提高一个百分点,可以促进人均GDP提高4.17%。总体而言, 目前学术界对城市化发展研究主要立足于区域经济发展与城市化水平的相关性研究与分析, 而就城市化对经济地理变迁和增长的影响研究还很少, 本文将从这一角度对城市化与经济发展关系进行探讨。
2.中国改革开放以来以城市化为主导的集聚及外溢提升了经济发展水平和产业多样性,导致了不同区域生活水平先分化再趋同
2.1以城市化为主导的集聚及外溢提升了经济发展水平和产业多样性
从1978年到2007年,中国城市化水平已经增长了一倍以上,达到了45%,其中,东部地区城市化水平达到了55%,但中西部地区城市化水平仅为38%。总体来看,城市化和强劲的经济增长相辅相成,城市是GDP增长的主要驱动因素。据麦肯锡全球研究院研究(2008),在过去十年内,中国总体GDP增长的50%来自于城市固定资产投资,2007年支出最高达到6.4万亿人民币。个人消费的增长也主要出现在城市,因为中国快速增长的中产阶层主要集中在城市。从1990年到2005年期间,中国城市消费市场崛起为一支独立的增长引擎,占总体GDP增长的26%。
从各省区城市化和经济发展水平看,见图1,经济发展水平随着城市化水平的提高而提高。上海、北京、天津和广东的城市化水平都超过了60%,已经进入从“极化效应”向“扩散效应”的转化阶段。在城市扩散效应基础上形成的长三角、环渤海和珠三角三大都市圈的城市化水平均超过了51%,带动了整个东部地区的城市化经济发展。总体看,改革开放以来,经济集聚的现象变得逐渐显著,地区GDP占全国GDP的比重在省与省之间差异日益扩大。2007年,广东省和黑龙江省GDP占全国的份额分别为10.1%和2.5%,分别是其1978年水平的1.86倍和0.5倍,其GDP份额增幅和降幅分别居各省区之首,见表1。各省区中,广东、浙江、福建、江苏、山东等东部沿海省份GDP占全国的份额从1978年的24.82%上升到2007年的40.1%,表明这些省区的集聚效应较大;同期其他省区GDP份额有不同程度的下降,其中,邻近东部沿海的省区的GDP份额下降幅度较小;离东部沿海较远的省区的GDP份额一般来说下降较大。
图1各省区城市化和经济发展水平
随着经济的集聚,生产和运输中规模经济趋于显著。生产成本的降低为更大规模的专业化生产提供了契机。陈良文、杨开忠(2006)发现,1993―2003年间,我国各地区专业化指数呈明显上升趋势,表明各个地区之间的产业分工趋势加强;利用基尼系数、CR指数和SP指数测算整个制造业的集聚水平也表明,我国整个制造业空间集聚的特征加强。林秀丽(2007)发现,我国西部地区专业化程度很高,产业结构单一,经济发展滞后;而东部地区既有产业多样性,又有几个产业有一定的专业化程度,从而带动了经济的强劲发展。东部地区产业多样性对产业发展的影响超过了资本、劳动力和产业内集聚的影响。但产业集聚对产业发展仍然是正向作用,东部省区最大,其次是西部省区。这表明,地理位置邻近的产业多样性引致的产业间的“溢出效应”(也称Jacobs型外部性),比产业集聚更能促进经济增长。
2.2集聚效应导致了不同区域生活水平先分化再趋同
随着收入增加,不同区域城乡人均消费水平先分化再趋同,见图 2。在人均GDP达到3万元(2007年价格)前(大多为中西部地区),城乡人均消费差异较大,平均为3.2∶1,最高的贵州为5∶1;在人均GDP达到3万元后,城乡人均消费差异缩小,平均为2.8∶1,最低的浙江为2.1∶1。上述研究表明,以城市化为主导的集聚及外溢在提升经济发展水平和产业多样性的同时,导致了不同区域生活水平先分化再趋同。不平衡的经济增长可以渐次达到和谐性发展。即当经济从低收入水平向高收入水平增长时,生产也随之集中(集聚到城市和沿海地区);与之同时,随着收入增加,经济密集区和非密集区的生活水平趋同,但趋同之前有个分化过程。
图2各省区经济发展水平和城乡消费差距
资料来源:根据2008年《中国统计年鉴》整理,下同。
3.经济集聚的启示和政策讨论
经济增长是不平衡的。在过去两个世纪里,经济增长的重要特征之一,就是人口和生产在国内某些地区的集中。虽然发展活动并非给所有地区都带来经济繁荣。然而,使生产活动分散化并不一定促进繁荣。因此,阻止集中就是阻止增长本身。在空间上均衡分配经济活动只会阻碍经济增长。这样,生产中的空间差异是不可避免的。由于集中能促进空间效率的提高,国家内部的空间差异甚至是一种有益的现象。随着经济增长至较高水平,收入和生产方面的差异会缩小,但这个过程是缓慢的,并且差异永远不能完全消失。尽管如此,和谐性发展仍然可以实现。成功的发展表现为在政府政策的协助下,逆转这种由集中所导致的基本生活水平差异扩大的趋势,即对聚集、迁移、专业化等市场力量辅以经济一体化政策,这样,即使那些远离经济机会的人口也可以因财富不断向少数地区集中而受益,国家也能实现空间效率和公平的兼顾,为市场青睐地区和机遇不佳地区之间生活水平差距趋于缩小。这表明通过经济一体化可以同时享受不平衡增长与和谐性发展带来的好处。
鉴于不平衡的经济增长可以渐次达到和谐性发展,经济上取得成功的国家就是一方面促进生产活动的集中化,另一方面通过实行各种政策来使各地区人民生活水平(包括营养、教育、健康、卫生)均等化。因此,要获得经济集中化和社会平等化这两个方面的效益,就需要采取有利于实现经济一体化的政策,并通过经济集聚和增长解决不平衡问题。根据成功的城市化经验,乡城转化得以成功进行的基础是一套非空间政策。而如印度几十年采取的主要依靠针对性措施促进工业的政策,无助于落后地区追赶先进地区生活水平。政策可以加速基本生活标准的趋同,这样,不必等到国家跨入高收入国家行列,居住在最落后地区的人们就可以享受基本的公共服务和基本福利设施。这意味着,解决经济在东部地区集聚导致的发展地理不平等问题的一个重要途径,就是取代传统的针对地理空间的干预措施,制定无空间区别的发展机制,推进落后地区和先进地区的一体化。也就是说,针对中西部地区经济密度低、运输距离远和市场分割等问题,政策的首要选择就是运用无空间区别的发展制度,并辅之以缩短距离的基础设施和具有地理针对性的激励措施等工具,在允许、甚至是鼓励“不平衡”经济增长的同时,通过拉近落后地区和先进地区的距离,也就是说通过实现经济一体化,保证社会发展的和谐和生活福利的普惠。
就实现经济一体化而言,最佳途径是充分发挥聚集、移民和专业化等市场力量的作用,任何制约市场力量发挥作用的行为都只能适得其反。由于城市化在二元经济中的集聚作用,城市化所伴随的经济密度增加与农业经济向工业经济再向后工业经济的转变密切相关,欠发达地区的城市化推进是大势所趋。因此,应通过城市化发展促进二元经济的集聚,从而把三农问题的解决纳入到统筹城乡发展的框架之中,把重点放在创造巨大财富的城市发展上。具体而言,区域政策应根据区域城市化水平和城市经济密度的差异有所侧重。(1)在城市化水平向中期阶段过渡的地区,鉴于城市化水平低和城市经济密度不高,政策的首要选择就是提供基础服务和优化环境,促进城市化和提高城市经济密度。(2)在城市化处于中期阶段的地区,随着经济活动的较快集中和城市的迅速扩张,工业化经济了导致土地使用模式的变化,从而要求商品和服务的快速流通。对这类拥挤的地区,无空间差别的公共服务应当继续发挥对城乡一体化的促进作用。而且,即使这些服务到位,城市的日益拥挤仍然会导致运输成本的攀升,从而影响到企业对地理位置的选择。这就需要加大对交通基础设施的投资力度,以缓解日益恶化的拥挤堵塞问题,扩大经济密度利益的受惠范围, 从而维持这些地区的一体化。(3)在面临一体化挑战的地区,应同时加大基础设施投资和一体化制度建设,即通过基础设施投资将先进地区和落后地区连接起来并促进市场准入,通过制度建设促进劳动力等要素和生产的聚集,以促进高效、普惠和谐的城市化发展。
注释:
① Henderson(2004)已对这方面的研究工作做了一个非常好的综述。
参考文献:
[1]陈良文,杨开忠.地区专业化、产业集中与经济集聚――对我国制造业的实证分析[J]. 经济地理,2006.12.
[2]Henderson, J-F Thisse eds. Handbook of Urban and Regional Economics, 2004, Vol. 14, Geography and Cities J.V.().
[3] 林秀丽.地区专业化、产业集聚与省区工业产业发展[J]. 经济评论,2007.6.
关键词：区域发展；都市圈；关中地区；二级城市；卫星城镇
Abstract:：In this paper, the interpretation of the geographical area location in Xi'an, the theoretical understanding of the domestic and international metropolitan area, analysis Xi'an largest metropolitan area in the background, structure and the existence of the problem, put forward views and outlook on the future development of the metropolitan area.
Keywords: regional development; metropolitan area; Guanzhong area; two cities; satellite towns.
中图分类号：F124 文献标识码：A文章编号：2095-2104（2012）
1前言
1.1研究背景
当今，在科学技术推动下，经济全球化速度加快，中国也随着这股动力迅速崛起。国内各个地区都以迅猛的速度发展着，放眼全国，京津唐地区，长江三角洲，珠江三角洲，环渤海湾地区等都逐步显示起其雄厚的经济实力，带动影响着周边地区经济共同发展，发展趋势倾向于以点带动面，形成了各大都市圈，改变了过去的单一的城市发展模式，加快了城市化的步伐。
2都市圈理论研究
2.1对都市圈的一般认识
目前都市圈并没有统一的概念和界定标准。一般认为所谓的“都市圈”是指一个大的核心城镇，以及与这个城镇具有密切的社会、经济联系，具有一体化倾向的临接城镇与地区组成的圈层式结构。
有关学者对区域的有关地域概念进行辨析，得出在较发达地区，城市沿主要交通干线或沿江、沿海成轴线发展。我国都市圈的形成源于近现代区域发展战略，早在1986年，国家就确定沿京广、京沪、京哈、陇海线以及长江中下游发展主要城市带，重点抓好长江三角洲、浙江三角洲、辽宁中部、京津唐、长株等主要大城市地区规划、重点保护西安、杭州、苏州等主要古城。发展至今，我国的主要城市带都聚集在以上地区形成。
2.2都市圈形式空间结构
都市圈最重要的两种形式是：
1、以单一中心城市为核心构成的“日常都市圈”，是以当日往返通勤范围为主形成的日常生活、生产都市圈，“一小时距离法则”对其地域范围有明显的制约作用。
2、以一个或多个中心城市为核心构成的“都市圈”，其中一个中心城市极为突出的都市圈称为“单中心都市圈”，其内圈往往是日常都市圈，其外全市首中心城市经济辐射影响很大、同时具有便捷的交通联系通道的市县，一般对应着一个较为综合的城市经济区，也可以成为大都市圈。西安大都市圈就属于此类。
目前我国都市圈空间发展结构可以归纳为核心—放射空间模式、核心—圈层空间模式、多中心网格化空间模式。
3西安大都市圈
西安大都市圈包括西安市、咸阳市辖区、兴平市及三原县、泾阳县、礼泉县、乾县、武功县局部、杨凌区、铜川市辖区及渭南市辖区。西安大都市圈是陕西省人口与城镇最密集的区域，经济发展水平处于陕西省前列。区域内有多条高速公路、国道及铁路交汇，西安---咸阳国际航空港辐射西北地区，奠定了大都市圈的区域通枢纽地位，城镇与社会经济发展的交通条件十分优越。
西安大都市圈处于关中地区的一线两带城镇群的内圈，该城镇群是以西安为中心，以陇海铁路西段和宝潼高速公路为轴线，以线串点、以点带面，形成涵盖整个关中地区的高新技术和先进技术为特点的产业经济体系，使关中地区率先崛起，以关中带动陕南、陕北，进而实现全省经济跨越式发展。
3.1发展背景分析
西安自古以来就是中国经济发展前沿的城市之一。起初秦汉时期，长安一直作为国都而处在全国经济的至高点，到唐宋元时期，经济优势逐渐向南倾移，在明清时期，汉口、南京、杭州、上海等借其水运优势纷纷赶超，处在国家经济发展水平的前端。西安逐渐成为了二级城市，孤独的在西部，与那些发达城市遥遥相望。
但西安的发展优势也是极为明显的，数千年文化的积淀，西部枢纽城市的地位，新兴高科技产业园的建立，良好生态旅游景观的依托，这些都是其余众多城市都无法比拟的。当前，西安面临着经济全球化，城市化进程加快，西部大开发，欧亚经济论坛的举办均为西安的发展带来众多机遇和挑战。在这多重优势下，深入研究大西安的都市圈的结构和其发展导向，明确发展目标，不仅可发展西安城市经济，还可进而带动西安周边整个城市圈，搞活关中地区，使西安不再是一根独苗，而可发展西安周边地级市，以点为原点，沿轴线带动面，影响整个陕西经济发展水平。
3.2西安大都市圈空间结构
西安大都市圈发展的城市空间总体结构已基本确定，即形成以西安咸阳为核心，以主要交通线为放射轴的“放射状多圈层”空间结构，它由一个主副核心，三条主轴，五条副轴组成。
西安大都市圈的构建将在三条主轴（倒“T”型结构） 的基础上加强北部空间拓展，特别是紧密区“米”字形结构的西北和东北方向城市生长轴上发展。在紧密区的围圈层加强五条副轴的空间联系，由轴向发展演进到轴间填充，进而形成城市群再构筑都市圈。
一个主副核心：西安和咸阳。咸阳是西安大都市圈核心区城市化的主要地域，核心区将成为西安实现城市跨越发展、生产力布局调整、空间布局优化的主要空间。咸阳位于西安城西，相距30公里。 西咸一体化的架构为西安都市圈的核心区。
三条主轴：西宝、西潼、西延。从经济发展水平、城镇人口、工业总产值、高新技术企业数量、人均GDP、人均收入等指标看，这三条轴线发展的趋势十分强劲，不仅是大都市圈内优势较明显的发展主轴线，也是西安大都市圈城市空间发展的主轴线。
五条副轴：西汉、西康、西商、西韩、西庆。为扩大核心城市对的辐射力，增强对周边欠发达地区的带动力，完善西安大都市圈的空间结构体系和城市规模等级体系，根据现状发展基础和规划的培育和引导。
多圈层结构：核心区、紧密区、辐射区、影响区。根据核心城市功能的扩散程度，城市之间联系的产业、交通、信息、物流以及整个经济、社会、科技的发展水平、历史文化的紧密程度以及城市分布的特点，将西安分为这四个圈层。核心区和紧密区是西安大都市圈的重要组成部分 ，这两个圈层基本上覆盖了整个关中城市群。
这一阶段，充分发挥倒“T”型结构中的东、西、北三条城市发展长廊，积极推进西咸一体化进程和培育杨凌、渭南和铜川三个中心城市，利用已有的区位及交通优势，优先发展具有优势的产业和基础较好的城市，逐渐带动轴线上各点城市。
关键词： 城市化 区域差异 因子分析
城市化水平是衡量城市化发展程度的一个重要指标，通常采用“一个国家或地区城市人口占总人口的比重”这个指标来衡量。这种方法简单易行，但严格说来这并不能全面地反映城市化发展水平。城市化是一个含义更广的反映现代城市发展过程和阶段的综合概念，不仅仅指城市规模的扩大、人口的增长，同时还反映城市发展的质量，包括经济、社会、文化、生态环境的全面进步。
一、城市化水平评价指标体系
为此，本文选取反映经济城市化水平、人口城市化水平、生活方式城市化水平和地域环境城市化水平的四大类共14个单项指标，构建了山东省的城市化水平综合指标评价体系（表1）。所用数据来自《山东统计年鉴（2006）》。
1．经济城市化水平。经济的增长是城市化的直接推动力，城市化发展水平与经济发展水平之间成正相关关系，其中工业化是直接推动因素，第三产业的兴起与兴旺则是城市化向纵深推进的表现。非农化生产所具有的高度聚集特性，提高了单位空间内经济活动的强度和总量规模。因此，可以从经济实力、产业结构、经济效益、收入水平等方面设置指标：X1――人均GDP（元），X2――第三产业增加值占GDP比重（%），X3 ――工业增加值占GDP比重（%），X4――城镇居民人均可支配收入（元）等反映经济城市化水平。
2．人口城市化水平。人口城市化是经济城市化的直接结果， 表现为人口向工业区聚集、农业人口转化为非农业人口、乡村人口转变为城镇人口，从而使非农业人口占总人口的比重上升。而随着城市化进程的深入，城市规模扩大、等级提高，则会出现不同规模等级城镇人口比例的变化。因此，我们选取X5――非农业人口比重（%）、X6――第三产业从业人员比重（%）和X7――市区人口密度（人/平方公里）三个指标反映人口城市化水平。
3．生活方式城市化水平。城市化过程是个深刻的、全方位式的变革过程。伴随经济、人口、空间的城市化过程，人们的生产方式、行为习惯、社会组织关系以及精神与价值观念都会发生转变，从而形成与乡村不同的生活方式。生活方式的城市化是整个城市化过程的有机组成部分，也是城市化内涵丰富性的重要体现。虽然其中许多转变（如精神与价值观念的转变）是无形的、难以度量的，但区域内交通、通信、医疗卫生、文化娱乐及社会服务等设施的发达程度能一定程度地反映生活方式的城市化水平，其中最能体现城市生活方式的是消费水平以及与外界联络的便捷与密切程度。因此，我们选取X8――人均社会消费品零售额（元），X9――人均住房使用面积（平方米），X10――每万人拥有移动电话数，X11――每万人拥有公共交通车辆，X12――人均拥有道路面积这五个指标来衡量生活方式的城市化水平。
4．地域环境城市化水平。随着生活水平的提高，人们也越来越重视生活环境质量。城市化的过程必然伴随着环境破坏的产生，环境状况也从一个方面反映了城市化水平的高低，因此，可选取X13――建成区绿化覆盖率（%）和X14――污水处理率（%）来描述地域环境的城市化水平。
二、城市化区域差异的因子分析与聚类分析
（一）因子分析
整个分析过程借助SPSS13.0软件完成。首先对原始数据进行标准化（从略），求R的特征值以及贡献率，并按特征值大于1的原则提取主因子F1，F2，F3。各主因子的特征值依次为6.430、2.115和1.664，贡献率（%）依次为45.932、15.109和11.877，F1，F2，F3包含了原始数据信息量的72.928%；其次，对因子载荷矩阵进行方差最大正交旋转（数据从略），并命名因子。由于主因子F1在上X1，X3，X4，X5，X6，X8，X10，X11上载荷较大，它们分别从人均GDP，工业增加值占GDP的比重，城镇居民人均可支配收入，非农人口比重，第三产业从业人员比重，人均社会消费品零售额，每万人拥有移动电话数和每万人拥有公共交通车辆来反映经济、人口城市化水平，故称为经济与人口因子；F2在X2，X7，X13，X14上载荷较大，它们分别从第三产业增加值占GDP的比重，市区人口密度，建成区绿化覆盖率，污水处理率来反映地域环境的城市化水平，故称为环境质量因子；F3在X9，X12上载荷较大，它们分别从人均居住面积和人均拥有道路面积来反映生活方式的城市化水平，故称为生活质量因子。最后，计算各因子和综合得分并排序（表2）。根据各因子的贡献率及在各城市上的得分，可以计算出各城市综合得分及排名状况，其计算公式为：Zi=0.45932F1+0.15109F2+0.11877F3，其中：Zi为各城市综合得分（i=1,2,3…,17）；F1，F2，F3为各城市在各个共因子上的得分。据此，可以计算出山东省各城市的综合得分及排名状况（如表2所示）。
由于因子分析是在标准化处理的基础上进行的，因此，在表2中综合得分项为正的表明该城市的城市化综合水平在全省平均水平之上；反之，表明城市化水平在全省平均水平之下。
（二）聚类分析
从因子分析的各城市综合得分，我们可以看出山东省17个地市的综合城市化水平的高低。为了使因子分析的结果进一步明晰化，本文对综合得分因子采用组间连接法进行聚类分析（过程从略）。根据聚类结果，山东省17个地市按城市化水平高低可以分为四类：第一类：东营；第二类：济南、青岛、淄博、烟台、威海和莱芜；第三类：枣庄、潍坊、济宁、泰安、日照、临沂、德州、聊城和滨州；第四类：荷泽。
三、评价结论
（一）山东省城市化进程快步推进，东西部城市化发展水平差异明显
从各城市综合得分中，我们可以看出，东部城市（济南、青岛、淄博、东营、烟台、潍坊、威海和日照）中只有日照和潍坊的城市化水平在全省平均水平之下，但是日照的排名在全省为第八名，其余六城市的城市化水平均在全省平均水平之上，且占据了全省的前六名。与之形成鲜明对比的是，西部城市（德州、滨州、聊城、荷泽、泰安、莱芜、枣庄、临沂和济宁）中，除莱芜之外其余八城市的城市化水平均在全省平均水平之下，且作为全省城市化水平最低的荷泽与最高的东营的差距达到了2.0661分，所以东西部城市化水平差异明显，东部城市化水平明显高于西部城市。
（二）城市化水平的区域特色分析
根据聚类结果，可以将城市分为四类。
第一类为东营市。综合得分排名第一位，远远高于其他各城市，这主要得益于经济发展水平。东营市在经济和人口因子F1和生活质量因子F2上的单项排名为第一和第二，主要原因在于东营是胜利油田所在地，丰富的石油资源使得东营人均GDP位列全省第一，而经济的发展又带动了其基础设施的修建，使得生活方式城市化水平较高。但是，东营在环境质量因子的排名却是全省倒数第二名，这和其产业结构主要偏于重工业有关，再加上其本省自然环境条件就比较差。虽然城市化综合得分排名第一，但东营城市化发展还存在一个很严重的问题就是城市规模偏小，对周边地区的辐射作用小，所以，今后东营城市化的重点应是扩大城市规模，要强化城市管理与服务，扩大城市人口的聚集效应，进一步提高综合城市化水平。
第二类为济南、青岛、淄博、烟台、威海和莱芜，城市化水平较高。济南作为省会城市，综合城市化水平在全省排名第六，这是极为不相称的。所以济南今后要进一步强化城市功能，重点加强城市基础设施建设，大力改善城市生态环境，强化城市管理与服务。青岛、烟台和威海三市地处胶东半岛，地理位置得天独厚，是国内距离日韩最近的地方，与日韩贸易往来频繁，经济发展水平较高，再加上自然环境优美，所以综合城市化水平也较高。莱芜市比较特殊，行政辖区只有两个城区莱城区和钢城区，因此其相关统计数据都归入城市口径里面，导致其城市化水平评价值偏高。但其行政辖区较小，经济发展水平较低，工业主要以莱钢为主，这成为其城市化发展的制约因素。淄博虽然城市化水平较高，但其经济发展水平较低，工业主要以齐鲁石化为主，今后要加快城市经济发展，改善城市生态环境，强化城市的管理与服务功能。
第三类城市为日照、聊城、济宁、潍坊、枣庄、临沂、泰安、德州和滨州，城市化水平较低，处于全省平均水平之下。其中进步最快的应属聊城，近些年，聊城加大了对城市基础设施的投资，改善了生态环境，大力建设“江北水城”，提高了其城市化水平。日照属于沿海城市，自然环境很好，适宜人们居住，但其经济发展水平比较低，制约了城市化的发展，今后要逐步扩大城市聚集功能，逐步提高城市居民的生活水平，促进社会进步。临沂、德州、枣庄、滨州等市都需加快经济发展水平，以促进城市化的发展。
第四类城市是荷泽，城市化水平最低。荷泽地处山东省西南内陆地区，区位条件差，自然环境也比较差。经济发展水平低是制约荷泽城市化发展的重要因素，2005年其人均GDP为5104元，仅相当于全省平均水平23899元的五分之一。城市基础设施落后，居民生活质量差，荷泽城市化发展当务之急是要大力发展城市经济，为加快城市化进程提供支撑。
四、推进城市化发展的对策和基本思路
（一）坚持以人为本的科学发展观
在城市化进程中充分体现以人为本的科学发展观，就是要通过推进城市化来转移农村人口，增加农民收入，根本解决“三农”问题，缩小城乡差别，扩大消费需求，促进城市与农村、经济与社会的协调发展。最终实现满足人的需要、促进人的全面发展，促进经济、社会和环境可持续发展的科学发展目标。
（二）正确处理城市化和经济发展的关系
城市化是工业化的结果，城市化水平与地区经济发展水平成正相关关系。只有经济发展了，才能创造更多的就业岗位，吸纳更多的富余劳动力，提高城市化水平，城市化水平又反过来促进经济的进一步发展。二者是相互促进、协调发展的，这也是目前各国普遍重视城市化，城市化进程得到快速发展的根本原因。从我国近年来的实践看，一些地方城市化出现了急功近利和盲目无序的发展倾向。要汲取国内外城市化发展的经验教训，正确把握经济发展与城市化的关系，健康有序地推进山东省城市化进程。
（三）加强规划，合理布局
城市化是一个复杂的系统工程，而规划是这个系统工程的龙头。规划的制定要以科学发展观为指导，结合当前的实际情况和未来发展的需要，遵循五个统筹的方针，协调整合各类规划。党的十六大提出的“坚持大中小城市和小城镇协调发展”是中国城市化战略的核心。在城镇结构上，要大、中、小并举。山东应在大力推进“两大中心、四个层次，五条城镇发展轴线”的基础上，加强县城和中心镇的规划建设，加强城镇规划工作的组织与协调。
（四）创新制度，改革政策
城市化是经济社会的大变革，推进城市化进程必须抓住制度创新这个关键环节，顺应市场经济的要求，充分发挥市场机制的调节作用，加快城市化进程。因此要对现行的一系列政策措施，包括户籍、土地、就业、社保、财政、教育、卫生、公共服务等方面的政策措施进行改革，形成人口城市化的正常机制。同时要大力发展第三产业，加快产业结构调整，为人口的集聚创造机会，真正实现农村人口向城镇的转移，从而不断提高山东省城市化的整体水平。
（五）实施区域协调发展战略
如前所述，山东省东西部地区城市化水平差异明显，西部地区城市化水平远远低于东部地区，这影响了山东省整体城市化水平的提高。实施区域协调发展战略，既保持东部地区快速的城市化发展水平，同时要加快西部地区的城市化发展，缩小地区差距，保持东西部协调发展，实现山东省城市化水平的整体提高。
实施区域协调发展，还有另外一层含义，即在山东省17个地市的这种小区域中，要实现区域的整体发展。
[参考文献]
[1]陈彭述.城市化与城市地理信息系统[M].北京:科学出版社,2001.
[2]许学强,周一星,宁越敏.城市地理学[M].北京:高等教育出版社,1997.
[3]苏金明,傅荣华,周建斌,张莲花.统计软件SPSS系列应用实战篇[M].北京:电子工业出版社,2002.
【关键词】城市化；主成分；综合评价
0 引言
自1978年以来，我国逐渐进入加速上升期。城市化的发展水平是衡量一个国家或地区最重要的指标。正确评价我国城市现有的发展水平多层次横向比较和纵向比较，对我国的发展具有重大的意义。前人对这一问题也做出了许多的研究，在具体的研究方法选取上，华中、牛慧恩以深圳市特区外地区为例，分别采用了“复合指标法”、“各态历经假说法”和“指标比较法”，测度了特区外地区城市化的实际发展水平。吴永保构建了城市现代化的指标体系，并将该指标体系用来对几个城市的对比分析。本文是通过主成分模型选取7个指标，对36个省会和直辖市做城市化水平的综合评价排名，同时给出研究结论和政策建议。
1 指标的选取
由于国内目前还没有比较系统权威的评价城市化水平的指标体系对于部分虽有价值但无法统计或难以取得数据资料的指标，暂不纳入指标体系。本文选了36个城市和7个指标，数据来源于2011年中国统计年鉴。x1：旅客运输量（万人）；x2：邮政局数（所）；x3：固定电话用户数（万户）；x4：普通高等学校在校生数（万人）；x5：执业医生数（万人）；x6：影剧院数（个）；x7：开发区新高技术企业数（个）。
2 主成分分析
先将原始数据进行标准化处理，消除量纲的影响。调用SPSS统计软件对数据进行KMO和Bartlett的检验所选取的数据适合作主成分分析。然后，用主成分分析的方法对样本数据进行分析计算，在降低指标位数上，计算可知前3个特征根累计方差贡献率已达到85%，也就是说3个主成分已经基本可以代替所选择的7个指标的内容，同时损失的信息又很少。因此，本文选取前三个主成分作为降维以后模型评价的核心指标。其次，使用旋转因子方法，得出第一主成分在旅客运输量、邮政局数、固定电话用户和数执业医生数的指标上有较大的载荷，主要是生活中的一些基本设施，可以命名为基础设施因子；第二主成分在开发区高新技术企业数、影剧院数的指标上载荷较大，科技是第一生产力，对经济的发展起决定性作用，命名为经济发展因子；第二主成分在普通高等学校在校生数的指标上载荷较大，教育与素质密切相关，命名为人文素质因子。
在得到3个主成分之后，设第一主成分为Y1（基础设施因子），第二主成分为Y2（经济发展因子），第三主成分为Y3（人文素质因子），根据因子得分系数矩阵得到主成分的表达式；然后，分别计算36个城市公因子的得分，从而可以构造综合得分函数Y=0.73527Y1+0.13770Y2+0.12703Y3。就可计算出样本在各个主成分上的得分情况和综合得分。
3 分析与结论
不同城市在基础设施因子、经济因子、人文素质因子及综合得分的表现各不相同，投资者可以从不同的侧重点做出不同的决策。
基础设施因子比较靠前的是上海、重庆、深圳、北京。它们的基础设施非常完善，为城市化的顺利推进奠定了硬件基础。排在后面的为兰州、南昌、呼和浩特、拉萨。这些西部地区，由于区位优势欠缺，经济基础薄弱以及政策支持不够等原因。造成电话用户数、邮政局数、执业医生数等指标排在后列，导致总体发展水平落后，基础设施因子得分很低。由于第一主成分权重较大，在很大程度上影响到综合排名的结果，所以这也是东部整体排名靠前，中西部排名靠后的最重要的原因。
至于经济发展因子北京的得分为5.46把其他地区远远甩在后面，由于它是我国的首都，所以，北京的高新技术企业非常多，影剧院数也非常多。而武汉的得分是0.62309处在第二位，这与这几年的中原崛起政策有关，可见武汉是一个发展潜力很大的城市。而上海，重庆得分分别为-0.96、-1.18，排在最后。这个主要是因为第二主成分中邮政局数、固定电话用户数、普通高等学校在校生数的指标为负的系数，而标准化后的数据中上海的邮政局数为4.51084，固定电话用户数为3.15024，普通高等学校在校生数为0.36673，而旅客运输量为-0.58372，这就造成了上海的经济发展因子排在倒数第二，而重庆排在倒数第一是由于邮政局数为2.74514，固定电话用户数为1.45561，普通高等学校在校生数为0.73349，而且影剧院数、开发区高新技术企业数的指标系数分别为0.467、0.745但是影剧院数为0.24363，开发区高新技术企业数为-0.3174。这就造就了重庆排在最后一名。重庆的高新技术企业不是很多，它以后的发展不会太迅速。
从人文素质因子上看，武汉，广州，南京，郑州排在前四，虽然上述五个城市经济发展水平远远落后与北京，上海，但教育水平远远超过一线城市，特别值得一提的是武汉、南京高校云集，人才供给充足，人们素质也能相对提高，城市化发展潜力巨大。排在最后的是银川、西宁、拉萨和深圳。深圳虽然经济发展水平位于前列，但由于高校数量较少，教育水平落后，以较为明显的劣势排在最后一名。其他大部分西部城市不仅经济发展水平落后。其教育水平和高校数量也远远落后于东部沿海城市。
最后，从综合得分来看上海、重庆、北京位列城市化综合排名的前三甲，深圳、成都、广州紧随其后。相对而言，中西部城市排名靠后，城市化发展水平非常滞后。
城市化水平是一个多层次多维度概念，其表现形式丰富多样，为此需结合多个视角制定一整套促进城市化快速发展的战略方案。对于传统大城市如北京、上海、广州等。其外延式增长潜力已经得到充分的挖掘，进入规模报酬递减阶段，后期应注意改善在第二、三主成分上的得分。对于这些比较有优势的城市。如成都、武汉、南京等，不必走北京等城市发展的旧的道路，可结合自身优势，扬长避短。通过打造有特色的核心竞争力，从而达到全方位的发展，如杭州为旅游城市，武汉、南京为高级人才中心，成都可打造宜居城市吸引人才、投资的进入。对于大多数中西部城市，基础设施薄弱，经济发展水平落后。三个因子得分均排名靠后，无任何优势可言。因此，继续贯彻落实西部大开发战略和中部崛起战略，缩小区域结构性发展不平衡，提高整体城市人才培养等方面加大投入。在制度上通过户籍改革，健全社保体系，完善收入分配机制等，以刺激城市化的推进，缩小与发达地区城市化水平的差距，最终达到相对平衡发展的战略目标。
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随着现今经济全球化步伐的加快，世界正步入全球经济一体化、生产要素全球范围的流动与竞争以及生产网络全球配置的新时代。在这个经济背景下，近些年经济发展速度最快、经济规模最大、最具有发展潜力的长江三角洲城市群受到了更多全国乃至全世界的关注。长江三角洲城市群包括了江苏省的南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、南通、泰州和浙江省的杭州、宁波、绍兴、嘉兴、湖州、舟山、台州以及上海市总共16个城市，是中国经济最有活力的地区之一，是亚太和世界经济中发展的亮点，也是世界六大都市圈之一。然而在这个以全球经济为背景的条件下，每个城市在其中的地位与作用，最终都是通过其自身的综合经济实力来实现的。长三角的每个城市的经济发展水平具有比较大的差异性，通过对比分析每个城市经济实力的差异，有利于更加深刻地了解长江三角洲每个城市的经济发展水平，使其在国家产业转移和生产价值链全球分布的新时期，找准各自的定位，促进每个城市制定适合自身和大经济背景下的经济发展战略。从这一角度说，分析长三角城市经济实力的差异性，对于促进长三角地区经济合作与交流、促进其综合竞争力的提升以及对于促进长三角地区区域经济一体化发展具有着重要的意义。
本文基于因子分析法和聚类分析法，利用SPSS软件对于长三角16个城市（上海、南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、南通、泰州、杭州、宁波、绍兴、嘉兴、湖州、舟山、台州）的经济评价指标进行定量分析，并且与定性分析相结合，比较研究其城市经济实力的差异并对其进行评价，由此初步体现出各个城市在长三角经济发展中的地位和作用。
二、评价指标的构建
对于城市经济发展水平的评价，并不能只选取一个或几个指标，要针对经济实力的内涵，遵守科学性、代表性、可比性、系统性、易获性以及可操作性的原则，进行指标的选取。经济实力是全面反映地区的经济发展水平、潜力以及对地区外的影响力，在中国国家统计局的十大经济指标的基础上，并结合上述指标选取的原则，对评价长三角城市经济实力的评价指标进行了如下选取，即GDP增长率（%）、人均GDP（元）、第二产业比重（%）、第三产业比重（%）、规模以上工业总产值（亿元）、全社会固定资产投资额（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、进出口总额（亿美元）、实际利用外资（亿美元）、地方一般预算收入（亿元）、金融机构本外币存款余额（亿元）、城市居民人均可支配收入（元）、农民人均纯收入（元）和授权专利件数（件），总共14个指标。如表1所示。
三、相关计量方法的基本原理
（一）因子分析法
因子分析是从矩阵内部出发，研究如何用少数的几个变量来表示信息错综复杂的众多原始变量，即用假设的少数因子变量来表示原始变量的主要信息，以达到减少数据的目的。它不仅可以表示原始变量的主要信息，还可以解释其主要信息之间的关系，是一种可以用因子变量来分析与解释现实经济现象的多元统计方法[4]。
因子分析的数学模型如下：假设有n个原始变量，表示为X1，X2，X3，…，Xn，且这些变量已经标准化，并且这n个原始变量可由k个因子f1，f2，f3，…，fn表示为线性组合那么就有：
上式如果用矩阵形式表示则为X=AF+ε，这个就是因子分析的数学模型。其中X为可以测量的n维变量向量，即原始变量，它的每一个分量都表示一个可测得的指标或变量；F即为因子变量向量，每一个分量表示为一个因子，每一个原始变量都可表示为每一个因子变量的线性组合，因此因子变量又可以称其为公共因子；A为因子负载荷矩阵，每个元素aij表示因子负荷，反映的是因子和各个变量间的密切程度。ε为特殊因子，为原始变量中不能被解释的部分。因子分析的基本思路是对原始变量的相关系数矩阵的内部结构开始分析，从中能够找出少数几个能够控制原始变量的公共因子，在尽可能多的反映原始信息的情况下，建立因子分析模型，揭示公共因子与原始变量之间的相关程度，达到缩减变量、降低维度和解释原始信息的目的[4]。
（二）系统聚类分析法
聚类分析的基本思想是依据样本或变量的数值特征来观察各样本或变量之间的亲疏关系或相似程度，其原则就是认为不同的样本或是变量之间存在不同程度的亲疏关系或相似性。聚类分析首先是根据样本或变量的数据特征，寻找出能够度量出样本或变量之间亲疏关系的统计量，按照其关系的远近程度（即相似性）作为依据，把距离近的（相似性大的）的样本或变量分成一类，再把另一些距离远的（相似性小的）样本或变量分成一类，直到所有样本或变量分类完毕，最终形成系统的聚类谱系图，从而达到根据样本或变量的数值特征，对其进行分类与探索分析的目的[4]。
系统聚类分析则是聚类分析最常用的方法之一，根据分层聚类过程的不同，又可分为凝聚法和分解法，前者是逐步将样本或变量归为一大类，后者是先将样本或变量归为一大类再逐步分解，是两种相反的聚类过程。而系统聚类分析由于根据不同的类与类的距离计算方法，可以得到不同的聚类结果，本文将采用的是欧几里得距离。
四、长江三角洲城市经济差异比较的实证研究
本文通过搜集长三角16个城市的2010年的上述评价指标数据，利用SPSS17.0统计软件对所得指标数据进行因子分析和聚类分析，得出16个城市经济实力得分和排名，分析出长三角各个城市的发展特点以及现状，并由此得出使得长三角地区经济更进一步发展的政策建议。
（一）因子分析
1.KMO检验及Bartlett’s球形检验
首先对于指标变量数据做KMO和Bartlett’s球形检验，看数据是否需要做因子分析，以及是否符合进行因子分子的前提条件。KMO检验统计量是用于比较变量间皮尔逊相关系数和偏相关系数的指标，取值在0与1之间，其值越接近于1，说明变量间的相关性越显著，就越适合做因子分析，一般认为KMO检验值大于0.5就属于适合做因子分析。如表2所示，指标数据的KMO统计量值为0.721，且Bartlett’s球形检验结果亦为显著（Sig.值
2.因子提取
在这里运用主成分法求解因子负荷矩阵，进行因子提取，得到对于总变量解释的结果，并且对于提取的因子数目并没有基于特征值的大小，而是固定了提取因子数目为4个。根据以上的步骤，通过SPSS统计软件最终得出总方差解释表格以及变量共同度表格，如表3与表4。由表3总方差解释表得出的主成分信息可知，前4个因子的累积贡献率达到了95.046%，反映了原始变量95.046%的信息，说明这4个公因子较好地解释了原始变量信息。且因子FAC1_1的贡献率为65.778%，因子FAC2_1的贡献率为13.403%，因子FAC3_1的贡献率为11.447%，因子FAC4_1的贡献率为4.418%。而从表4变量共同度可以看出，每个变量的共性方差均在0.5以上，且大部分高达0.9，这也说明了这4个公因子能够很好地反映出原始变量的绝大部分信息。由图1也可看出从第5个因子开始曲线开始变得平缓，所以取前4个公因子。
3.因子旋转，得到因子得分
为了使得各因子具有更加明显的专业意义，并对各个因子的载荷做出合理的解释，就需要进行因子旋转，通过旋转对因子负荷起到明显的分离作用，这里用的因子旋转方法是最大方差法。旋转后的因子负荷矩阵如表5所示，从表中可以看出，公共因子FAC1_1支配的变量有规模以上工业总产值（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、全社会固定资产投资额（亿元）、进出口总额（亿美元）、实际利用外资金额（亿美元）、地方一般预算收入（亿元）、金融机构本外币存款余额（亿元）、授权专利件数（件）；公共因子FAC2_1支配的变量有第二产业比重（%）和第三产业比重（%）；公共因子FAC3_1支配的变量有农民人均纯收入（元）和城市居民人均可支配收入（元）；公共因子FAC4_1支配的变量有GDP增长率和人均GDP。因此，综上所述，公因子FAC1_1反映的是经济规模各方面的综合情况，可称为经济规模综合因子；公因子FAC2_1反映的是产业结构方面的情况，可称为产业结构因子；公因子FAC3_1反映的是人均收入情况，可称为收入水平因子；公因子FAC4_1反映的是有关于GDP方面的情况，包括了其增长情况和人均水平，可称为GDP指标因子。这4个公因子较好地支配了原始变量的主要信息，其中因子得分可见表6，通过各个因子的得分，SPSS可以自行定义权重，来计算4个公因子的得分，并以变量的形式保存在数据集中。
4.根据公因子得分，利用回归法计算出各个城市的综合得分及排序
可根据公因子得分以及各个公因子的贡献率来计算各个城市的综合得分F，其计算公式为：
F = （65.778%*FAC1_1+13.403%*FAC2_1+11.447%*FAC3_1+4.418%*FAC4_1）/95.046%
通过此公式计算出的各个城市的综合得分及其排序如表7所示。根据表7，长三角16个城市综合得分从第1位到第16位的排序为：上海、苏州、无锡、杭州、宁波、南京、南通、常州、嘉兴、扬州、绍兴、镇江、泰州、台州、湖州、舟山，这与事实基本吻合。
（二）系统聚类分析
根据长三角各个城市的4个公共因子和城市综合得分，对各个城市进行Q型基于欧几里得距离的系统聚类分析，得到了如图2的聚类分析树状图。从图中可知，可将长三角各个城市按经济实力划分出4种类型，即为上海市属第一类，经济实力最强；苏州是属第二类，经济实力仅次于上海市的城市；南京、无锡、杭州、常州、宁波、嘉兴、镇江属于第三类，经济实力较强的城市；扬州、南通、泰州属于第四类，经济实力表现为一般；湖州、绍兴、舟山、台州属于第四类，经济实力表现为相对不发达，即排序相对靠后。
五、分析与结论
1.通过因子分析得到各个城市经济实力综合得分和聚类分析得到的树状图可知，上海市以最高城市经济实力综合得分2.06600而位居长三角16个城市中第一位，表现出其经济实力的优越。但是位于第二位的苏州市因为经济发展突飞猛进，其经济实力综合得分为1.16514，紧跟上海市的步伐。上海市和苏州市的经济实力综合得分远远超过了长三角其他城市，呈现出“上海市已不是一枝独秀，苏州市正在奋力追赶”的趋势，于2010年，苏州市的人均GDP与GDP增长率均超过上海市，其在长三角的经济地位已不容忽视。从总体看，上海、南京、杭州这三个长三角三极城市排名依然靠前，江苏省城市经济实力整体要强于浙江省，而苏南地区城市经济实力不但比苏中地区要强，而且也超过浙江省的大部分城市。
2.对于上海市来说，四个公共因子中，经济规模综合因子和产业结构因子的排名比较靠前，说明上海市经济实力长三角第一位的主要原因是由于长期的积累，其经济发展水平较高，经济规模总量很大，在表6因子得分矩阵中可以看出，对于经济规模综合因子有主要贡献的有规模以上工业总产值、进出口总额、实际利用外资和专利件数，可见其经济规模目前主要是靠工业产值、对外贸易、跨国公司和科技创新来拉动。上海市的产业结构在长三角地区也比较合理，尤其是推进优先发展现代服务业之后，2010年上海市第三产业比重已增至57.3%，远远超过第二产业的比重。但是，上海市的收入水平因子和GDP指标因子得分排名相对靠后。其中，从收入水平因子中的农民人均纯收入2010年的16个城市的数据来看，上海的农民人均纯收入已位居靠后，这说明上海市在农民生产生活方面还需要进行改善。且在GDP指标方面，于2010年，长三角其他15个城市的GDP增长率均已超过上海市，这说明上海市急需拓宽经济发展渠道和发展新兴产业，努力寻找新的经济增长点。
3.对于苏州市来说，根据公共因子得分，可以看出其经济规模综合因子、收入水平因子和GDP指标因子都取得了较好的得分，这说明苏州这几年走外来加工型经济道路已经有了显著的成效，吸引外资进行了一批新兴产业的产业集聚，比如电子信息制造业、精密仪器制造、生物医药和新材料等，其2010年第二产业总产值为5253.81亿元在为长三角城市群排名第二，带动了地区经济规模总量和人均收入的提升。但是苏州的产业结构因子得分较低。2010年，苏州的第二产业比重和第三产业比重是56.9%和41.4%，第二产业比重远高于第三产业，说明苏州应继续加强产业结构优化，而且苏州作为长三角高科技制造业服务中心的角色正在确立，使得其现代物流、信息咨询和服务外包等现代生产业正在蓬勃发展，加快了苏州市服务业和工业化互动并进的趋势，促进了苏州市产业结构将趋于更加合理。
4.对于长三角的两个次中心南京和杭州来说，经济发展水平都比较靠前，城市综合得分排序分别为第6和第4，对于周边地区起到了很好的辐射带动作用。对于南京市来说，对于其经济实力水平贡献比较大的是产业结构因子和GDP指标因子。于2010年南京市第二产业与第三产业比重分别为45.4%和51.9%，产业结构比较合理，南京市除了确立了工业以电子信息、石油化工、钢铁和汽车等产业作为支柱产业，带动GDP增长外，作为长江中下游的商贸和旅游中心城市，第三产业也比较发达。另外，2010年，GDP指标因子中的GDP增长率高达13.1%，远高出上海市的10.3%，这说明南京市的经济还有很大的增长空间，应进一步优化经济结构和产业布局，使得经济进一步得到发展，来弥补经济规模和收入水平所表现的不足。而杭州市，根据4个公共因子得分来看，其经济发展在经济规模综合因子、产业结构因子、收入水平因子和GDP指标因子都表现的比较平均，是一个全面平稳发展的城市。其在经济规模综合因子和收入水平因子上的得分都要强于南京市，这说明杭州市推行的以促进消费为主的“十大特色潜力产业”带动经济规模增长，以拓展市场潜力进行经济增长和人民生活水平互相拉动的措施得到了很大的成效，符合杭州市的比较优势和竞争优势，发展空间比较大。
5.江苏省其他的地级市的经济实力都普遍高于浙江省的其他地级市。特别是苏南的无锡、常州和南通，城市经济实力综合得分均超过浙江省除宁波以为的其他地级市。特别是无锡市，其经济实力仅次于上海与苏州，2010年，其GDP增长率和人均GDP分别为13.2%和92166元，在长三角排名分别为第二和第一。而浙江省排名比较好的城市除了杭州市以外，就只有宁波市，其以独特的临港产业和私营经济，带动了其经济发展。嘉兴和绍兴市的经济实力也表现的略显薄弱，需从经济规模综合因子、产业机构方面进行调整，促进GDP运行指标更进一步提高。浙江省的湖州、舟山和台州的经济实力各方面表现的都不突出，由聚类分析可看出，其被归为经济实力相对不发达的一类，排在了扬州、南通和泰州之后。可见，浙江省的部分城市，都要在各方面加大努力，促进经济全面发展。
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关键词：经济发展水平；交通优势度；耦合关系；福建省
中图分类号：F49 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）23-0038-04
引言
一个地区具有良好的交通运输条件可以决定整个区域的经济发展的稳定性、交通运输方式或运输干线的枢纽度及密集度，方便了整个地区与外界的经济贸易交流。交通基础的建设促进区域经济增长，交通网络可达性的提高将对区域发展产生直接经济效益，因此，研究交通与区域经济之间的协调关系对于社会经济发展具有重要意义。
在交通基础设施与区域经济发展关系的实证研究方面，国外学者对交通网络构建与区域经济发展的关系研究取得不少成果。Aschauer运用新古典经济增长模型进行计量分析，认为交通基础设施对经济增长有重要作用[1]。Gutierrez和Gonzalez以高速铁路为例，研究了穿越欧洲大陆的高速铁路网的兴建对欧洲各大城市间交通通达性变化所带来的影响[2]。Linneker和Spence 研究了伦敦M25环形公路引起的通达性变化，结果表明，M25环形公路对大伦敦区域的经济发展具有积极促进作用[3]。关于交通与经济发展的相互关系，国内学者也做了相关研究。金凤君等对铁路客运提速的空间经济效果进行了评价[4]；麻清源使用节点连通性和可达性指标评价了甘肃交通网络与区域发展的内在关系[5]；吴威等探讨了过江通道建设对南通社会经济的促进作用以及挑战和威胁[6]；刘海隆等采用柯布道格拉斯生产函数结合GIS方法分析了交通可达性在区域经济发展中对投资绩效的影响并模拟了交通可达性在经济发展中的作用[7]；王伯礼等将投入产出分析与ESDA方法相结合，对1997―2008 年新疆公路交通基础设施建设对经济增长的贡献进行了分析[8]。
综合以往研究可以看出，研究内容上，目前关于交通与区域经济发展的研究较多集中在具体交通方式或某条线路与经济的关系研究；研究尺度上，多集中于国家与城市内部两个层面，从中观尺度整体上考虑综合交通运输体系的区域效应的研究并不多见。基于此，本文以福建省67个县级行政区为研究单元，通过构建交通优势度与经济发展水平评价体系，对福建省交通优势度与区域经济发展空间格局特征进行了分析，进而采用耦合协调度模型对福建省交通优势度与区域经济发展的协调发展空间格局进行了分析。
一、研究方法与数据来源
（一）研究方法
1.交通优势度测度方法
交通优势度是评价区域交通优势高低的一个集成性指标，由区域交通设施网络规模（支撑能力）、干线的技术等级的影响程度（联系与集聚能力）和在宏观整体交通基础设施网络中该区域的通达性状态（区位优势）三方面集成计算交通优势度[9]。
2.区域经济发展水平评价方法
评价区域发展水平，目前有综合指标法和单指标法。为了更全面地客观反映区域经济发展整体水平，本文采用综合指标法，并基于指标的科学性、全面性以及数据的可获取性三方面的考虑，选取了人均出口贸易额（美元）、人均GDP（元）、城镇人均可支配收入（元）、城镇化率（%）、农民人均纯收入（元）、人均财政收入（元）、人均固定资产投资额（元）、在岗职工平均工资（元）、非农产业增加值占GDP比重（%）、人均实际利用外商投资额 （美元）等共10项经济指标。采用主成分分析与多目标综合加权方法[10]计算福建各县市经济发展水平。
3.耦合协调发展度模型
交通与经济两系统间存在相互依赖、相互制约、相互促进、协同发展的动态耦合关联机制，可称为交通―经济耦合协调系统[10]。借鉴容量耦合系数模型，构建交通优势度与区域经济发展水平间的耦合度函数，并在耦合模型基础上构造交通与经济协调度模型，以判断交通与经济的协调发展程度。
（二）研究区概况与数据来源
福建省地处台湾海峡西岸，是海峡西岸经济区的主要组成部分。近年来，铁路发展迅猛，逐步形成两纵两横铁路网络；公路建设持续推进，“三纵八横”高速公路网逐渐成型。全省土地面积为12.14万km2，山地丘陵占土地面积的89.95%，2014年总人口为3 804万，国内生产总值达24 055.76亿元，人均GDP达63 238元。
本研究以福建省为研究区域，县（市）为研究单元，包括67个行政单位（金门县除外，设区市市辖区视为一个单元）。公路、铁路等矢量化数据来自2014年公路、铁路交通地图，经ACRGIS数字化获得；机场、港口、城市等分类及分布来自中国交通网、港口网等网站，各项经济指标来源于《福建统计年鉴（2014）》以及2014年福建省各地市经济普查资料。
二、结果分析
（一）交通优势度空间格局
（1）交通设施网络密度空间特征。在全省 67个县市中有41个低于全省平均水平0.92公里/平方千米，占县市单元总量的61.2%，其中35.8%的县市的路网密度还不足0.7公里/平方千米。总体而言，全省交通密度明显分布不均，南部高于北部，自东南向西北地区递减，呈现块状分布，形成以漳州-厦门为中心的四级阶梯分布。全省绝大多数县市的路网密度还比较低，反映了交通对这些县市经济发展的支撑能力还很低。（2）交通干线影响度空间特征。在全省 67个县市中有40个低于全省平均水平3.15，占县市单元总量的59.7%，其中37.3%的县市路网密度还不足2.5。总体上，城市建成区交通干线影响度比较大，各县市交通干线影响度大致呈“井”字形分布，以福州、厦门-泉州这两片区域为中心，向南北两端县市递减，再向内陆县市继续降低，呈明显的圈层结构，东西向差异减小。（3）区位优势度空间特征。在全省 67个县市中有36个低于全省平均水平1.27，占县市单元总量的53.7%，其中41.8%的县市路网密度还不足1.0。总体上，全省区位优势分布空间差异大，自东向西依次递减，形成以福州-厦门为中心的4条带状区域差异，反映了各县市接受中心城市辐射带动作用的机会和潜力较小。（4）交通优势度空间特征。在全省 67个县市中有37个低于全省平均水平0.375，占县市单元总量的55.2%，其中49.3%的县市的路网密度还不足0.3。总体上，空间分布差异明显，东部沿海县市交通优势度较高，西部偏低，省内交通发展地区不平衡，形成明显的由沿海向内陆递减的4个块状的区域差异，全省仍存在大量交通不便的地区。
（二）区域经济发展空间格局
将各县市的4项主成分进行分析，计算综合成分得分，利用ArcGIS的自然断裂点法对其进行分类，制作得出表示2014年福建省各县市综合成分得分空间分布图（图2），表示其经济发展水平。
从总体格局上看，2014年福建省各县市经济发展水平呈现南高北低的趋势，高值区主要由东部沿海、各市区市辖市以及内陆部分县市组成，呈环状分布。全省经济发展水平变异系数为0.229，表明县域经济发展水平地域差异显著，其中高于县市平均水平0.260的县市28个，占县市总数的41.8%，最高的厦门市综合评价值达1.787，最低的政和县仅-0.615。从次级区域来看，闽东南地区的福鼎―福州―莆田―晋江―厦门―龙海沿海一带，以及内陆的龙岩、永安、沙县、建瓯等县市其经济发展水平较高。北部呈块状分布的蒲城、松溪、政和、屏南、古田、尤溪、闽清、永泰县等为低值区，西部、南部的武平、长汀、宁化、光泽、蒲城、诏安等县市经济发展水平也较低。
（三）县域交通优势度与区域经济耦合协调度
交通优势度与区域经济协调度空间格局：
通过对县域交通优势度和经济发展水平的耦合度和协调度测算发现，86%的县市耦合度都在0.8以上，78%以上县市耦合度指数在0.9以上，有30%的县市耦合度指数达0.99，反映了各县市交通与经济发展的相互作用强度较高。但交通与经济的协调度区域差异显著，总体来看，呈现以福州、厦门、漳州、泉州、龙岩五市为中心，向四周逐渐减小的空间格局，闽东南地区协调度较高，闽北、闽西等地偏低。最高的厦门市为0.96，最低的政和县低于0.1，相差悬殊。其中严重失调型的占比有14.9%，主要分布在福建省西部和北部的一些经济较为落后的地区，如南平地区的政和县和光泽县、三明地区的宁化县、清流县和建宁县、龙岩地区的武平县等，这些县市主要位于福建省经济发展较为落后的地区。中度失调型的占比达34.3%，包括宁德地区的屏南县和寿宁县以及南平地区的松溪县，分布在福建省北部，以及东部的仙游县、永泰县以及南部的诏安县等，其经济发展属于中等偏低型。中度协调型的占比达34.3%，主要分布在东部沿海地区和大多数设市区市辖市，大多是一些经济较为发达的县市，如武夷山市、安溪县、福安市等。高度协调型的占比达16.4%，主要为地级市市区，在空间上呈点状分散分布，其中仅厦门市、石狮市、晋江市、泉州市协调度大于0.8，说明全省各县市交通与经济的协调度指数并不高，且县市间差异较为显著。
三、结论与讨论
本文以福建省为实例，以县域为基本单元，运用GIS空间分析技术，采用多指标，从多角度系统度量了交通网络的地域空间特征以及经济发展的总体水平，并对其耦合协调度进行测算，揭示交通优势度与区域经济发展空间格局的内在联系，主要得到以下研究结论。
1.交通发展空间格局。福建省各县市交通干线影响度呈“井”字形分布，中部凹陷，受铁路、公路布局影响大，城市建成区分布密集，交通干线影响度大。交通设施网络密度分布不均，东南部地区较高，而西部地区普遍偏低。区位优势度分布空间差异大，东部靠近厦门、福州等地区，优势度高，西部、北部地区普遍偏低。交通优势度区域差异明显，省内交通发展地区不平衡，仍存在大量交通不便的地区，总体上东部沿海地区交通优势度较高，西部偏低，呈明显的圈层结构，从沿海中部到内陆及南北两端地区的优势度减小。
2.区域经济空间格局。总体上，福建省区域经济发展差异较大，呈现南高北低、东高西低的趋势。高值区主要由东部沿海各市区市辖市以及内陆部分县市组成，呈环状分布；其余大多数地区经济实力仍然较弱，全省还有较大区域范围处于经济发展边缘区和不发达地区。次级区域上，受经济发展基础、资源禀赋、经济地理区位、产业结构等多种因素的影响，福建省县域经济差异主要体现在东部资源县高于山区农业县，沿海城市群地区高于内陆地区县市，中心城市经济发展水平相对较高但对县域经济的辐射带动作用还有待提升。
3.区域交通优势度与经济耦合协调度。各县市交通与经济耦合作用强度较高，但协调发展度有待提高，多数地区还处于中度协调或良好协调发展状态，高度协调的地区较少，交通仍然是制约其经济发展的重要因素之一。因此，福建省应该分区制定发展战略，东部地区考虑如何在现有的交通优势条件下加快促进各县市经济的快速发展这是实现其交通与经济协调发展的关键；而西部地区还应大力发展交通，以促进经济发展。
4.本文通过构建交通优势度与经济发展水平评价体系，对福建省交通优势度与区域经济发展空间格局特征进行了分析，进而采用耦合协调度模型对福建省交通优势度与区域经济发展的协调发展空间格局进行了分析。但是限于篇幅，本文仅选择2014年一年的数据为例讨论县域交通优势度与区域经济发展水平的相互关系，而忽视从长时间维度上分析交通与经济发展间的时空演变关系；仅通过统计分析得出交通优势度与经济发展的相关关系，但是对于交通与经济之间相互作用机理探讨不够深入。这些问题有待进一步探讨。
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