首批沿海开放城市经济发展水平比较分析文档格式.docx
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城镇居民人均可支配收入
元
X8
农村居民人均纯收入
X9
由生产、投资和消费三方面建立的二级指标,既相互联系,又有明显区别。
每一个二级指标所表示的方面另有具体的三级指标来具体体现,共建立了9个具体的三级指标,以便实证数据的收集、整理和分析。
说明如下:
生产水平。
包括地区生产总值、工业增加值、进出口总额和地方财政收入。
生产作为经济发展的基础,与经济发展水平密切相关,地区生产总值最能体现这一水平;
工业在我国城市经济发展中占有较大的比重,故工业增加值体现工业生产力;
进出口业务是沿海开放城市的命脉,进出口总额是针对沿海开放城市的特殊生产力;
地方财政收入体现了政府为本地区生产提供基础设施的能力。
投资水平。
包括固定资产投资和中外资金融机构本外币贷款余额。
投资是扩大生产的必要条件。
固定资产投资对于企业改进新技术设备,调整经济结构和生产力分布尤为重要。
由于2013年数据有限,故选取中外资金融机构本外币贷款余额以体现企业贷款融资,进而代表投资能力。
消费水平。
包括社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入。
消费是拉动经济发展的重要力量,社会消费品零售总额反映社会消费的需求,城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入反映人民的消费能力水平。
(三)数据说明
本文采用的数据来自各个沿海开放城市的国民经济与社会发展统计公报(2013)。
其中北海市相关数据来自北海市政府经济动态。
三、实证分析
(一)因子分析
1.检验数据可行性
通过SPSS21对变量进行KMO检验(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett球度检验。
通过计算得到的KMO值为0.714>
0.7,符合进行因子分析的标准,Bartlett球度检验统计量对应的P值为0.00<
0.05,说明满足因子分析的前提条件。
表3-1KMOandBartlett'
sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.714
Bartlett'
sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
224.488
df
36
Sig.
.000
2.方差解释
表3-2总方差分解
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
7.166
79.623
4.588
50.982
2
.868
9.642
89.265
2.267
25.193
76.176
3
.644
7.152
96.417
1.822
20.241
4
.193
2.149
98.565
5
.099
1.102
99.668
6
.020
.227
99.894
7
.005
.054
99.949
8
.004
.043
99.991
9
.001
.009
100.000
由上表可以看到,前3个因子的累计方差贡献率为96.417%>
85%,已经能够代表原始数据的大部分信息,故提取3个因子加以分析。
3.确定因子
为使提取的因子更具命名可解释性,采取方差最大法进行因子旋转,得到旋转后的因子载荷矩阵。
表3-3旋转后的因子载荷矩阵
x1
.800
.384
.436
x2
.675
.394
.614
x3
.930
.268
.159
x4
.911
.174
.335
x5
.310
.239
.914
x6
.897
.332
.282
x7
.787
.456
.313
x8
.492
.821
.129
x9
.189
.902
.296
从因子载荷矩阵看,第一公因子在X1、X2、X4、X5、X6、X9这6个指标上有较大的载荷,主要反映经济中生产力,可将其命名为生产水平因子;
第二公因子在X7和X8这两个指标上有较大的载荷,主要反映居民的收入能力,可将其命名为消费水平因子;
第三公因子在X3这个指标上有较大的载荷,反映社会投资规模,可将其命名为投资水平因子。
可以看出,因子命名与之前构建的城市经济发展水平评价体系中的二级指标名称相吻合,这既验证了构建的评价指标体系的合理性,也说明因子分析的结果具有可信度。
4.因子得分
表3-4因子得分系数矩阵
.150
-.036
.091
-.004
-.042
.372
.386
-.101
-.287
.329
-.243
-.020
-.297
-.168
.970
.291
-.069
-.134
.172
.078
-.086
-.041
.588
-.313
-.318
.008
根据因子得分系数矩阵,得到各因子得分函数,进而利用各因子得分,以方差贡献率为权重,计算因子综合得分并排序,计算公式如
(1),结果见表3-5。
F=0.50982F1+0.25193F2+0.20241F3
(1)
表3-5各沿海开放城市因子综合得分与排名
城市
生产因子
消费因子
投资因子
综合因子
得分
排名
上海
3.22
0.25
-0.38
1.63
广州
0.61
1.25
-0.10
天津
0.35
-0.81
10
2.83
0.54
宁波
-0.30
1.64
-0.52
0.16
青岛
-0.21
0.24
0.45
0.04
大连
-0.54
12
0.03
1.28
0.00
烟台
-0.96
14
1.32
0.06
-0.14
温州
-0.57
13
0.87
-0.55
-0.18
福州
-0.24
-0.23
-0.04
-0.19
南通
-0.44
11
-0.02
0.05
-0.22
连云港
-0.35
-0.82
-0.59
-0.50
湛江
-1.12
-0.73
秦皇岛
-0.17
-1.20
-0.89
北海
-1.42
-0.87
-0.62
由上表可以看出,综合得分上海、广州和天津遥遥领先,反映这三个城市经济发展水平高。
宁波、青岛和大连的得分也为正,虽不像上海、广州和天津经济实力雄厚,但已经取得了较好的成绩,未来经济发展空间较大。
烟台、温州、福州和南通四个沿海开放城市经济发展水平一般。
连云港、湛江、秦皇岛和北海经济发展水平较低,未能充分发挥沿海开放城市的优势。
从各公因子上看,上海、广州和天津在生产因子上表现良好,在消费因子和投资因子中的表现也不错;
大连、烟台和温州在生产因子方面表现不佳,但它们在消费因子和投资因子中排名相当靠前;
而综合排名靠后的湛江、秦皇岛和北海则在生产因子中表现相当不错,但是其在消费因子和投资因子中的得分拉低了它们的综合得分。
(二)聚类分析
以因子分析得到的因子综合得分作为变量,对首批沿海开放城市经济发展水平进行聚类分析。
图3-1聚类分析系谱图
根据聚类分析结果,我国首批沿海开放城市经济发展水平可划分为五类。
第一类为经济发展水平领先区,仅包括上海1个城市,因子综合得分排名第1为最高,该地区在生产水平上有较大优势,消费和投资水平略有不足。
第二类为经济发展水平发达区,包括广州和天津2,因子综合得分排序处于前列,广州在生产和消费水平上有较大优势,天津则在投资水平上有绝对优势。
第三类为经济发展水平潜力区,包括宁波、青岛和大连3个城市,这些城市充分利用沿海开放区位优势和国家特殊政策,已发展成为经济水平较高的城市,其综合得分为正。
第四类为经济发展水平中等区,包括烟台、温州、福州和南通4个城市,这些城市在经济发展中未展现出明显优势,其综合得分为负,但接近于0。
第五类为经济发展水平滞后区,包括湛江、连云港、秦皇岛、北海4个城市,这些城市综合得分较低,在沿海开放城市经济发展水平比较中未见成效,其中,北海市经济发展水平最为滞后。
表3-6聚类分析结果
领先区
地区
上海
1
发达区
广州
天津
2
3
潜力区
宁波
青岛
大连
4
5
6
中等区
烟台
温州
福州
南通
7
8
9
10
滞后区
湛江
北海
11
12
13
14
(三)时序分析
根据上述划分的五大类型,现分析2010年以来这五类地区经济发展水平的变动趋势。
对不同年份五大类地区经济发展水平的发展趋势进行分析,以每一类地区每一年份(2010年、2011年、2012年、2013年)为分析单位,以9个指标为分析变量,每类地区每年的各指标值通过对所属地区的指标值取平均值得到,之后运用因子分析,分别求出这五类地区的因子得分,得到如下趋势图。
图3-2五类地区经济发展水平得分变动趋势
由图3-2可知,近年来上海在沿海地区经济发展水平中一直稳定遥遥领先,发达区经济发展水平与领先区之间的差距在逐渐减小,中等区经济发展水平保持稳定不变,而潜力区、滞后区和中等区之间经济水平发展差距在逐渐减小,而且增长不明显。
具体分区域来看,五个地区经济发展水平得分变动趋势各异。
自2010年以来,领先区经济发展水平得分维持领先地位稳定不变;
发达区2010至2012经济发展水平得分有较大的提高,2013年则止步不前;
潜力区2010至2012年经济发展水平得分有轻微下降,2013年又有回升转趋;
中等区2010至2013年,经济发展水平得分相对来说保持稳定不变;
滞后区2010年至2012年经济发展水平得分缓慢增加,但增加趋势未能维持到2013年。
四、结论与分析
综合以上分析,可以得到以下几点结论:
1.对外开放对中国国民经济高速发展有强大的推动效应,经济特区和沿海开放城市在经济发展中表现良好。
14个沿海城市的开放,让改革开放的覆盖面进一步扩大,起到了较好的周边辐射和扩散效应。
这也是90年代后国家建立一系列经济技术开发区、高科技区、保税区等区域,继续开放沿江及沿边城市乃至建立上海自贸区的现实依据。
2.首批沿海开放城市发展到如今30年,总体来说,成果丰厚,但发展速度参差不齐。
尽管这些城市对外开放后,国家无一例外的扩大地方权限和给予外商投资优惠,由于各自的局限性,一些城市并没有充分利用这些便利。
根据因子分析和聚类分析的结果,可以将我国首批沿海开放城市经济发展水平划分为五个层次:
领先区、发达区、潜力区、中等区和滞后区。
3.我国首批沿海开放城市经济发展水平的不均衡是由于三方面因素导致的:
生产能力水平、投资能力水平和消费能力水平。
其中生产能力影响力最大,但投资和消费能力的作用也不可忽视。
要谋求沿海城市经济均衡发展,三方面都缺一不可。
只有充分利用区位优势和优惠政策条件,积极招商引资,引导企业创新经济增长方式,才能在经济发展中取得良好的效果。
4.从沿海开放城市中的潜力区城市的发展中,可以看出在生产条件并不非十分优越的情况下,消费和投资对城市经济发展的强有力的促进作用,对于滞后区的城市应予以借鉴。
五、主要的政策建议
1.国家应进一步支持沿海开放城市的经济发展,同时根据沿海开放城市经济发展水平和速度的不同,实行差异化策略。
同时,应赋予沿海开放城市重要的身份地位,对于经济发展实力不强的省份内的港口城市,应直接由国家指定政策和划拨资金,不能只任由当地政府盲目的探索和无所作为。
2.各沿海开放城市应积极探索适合自己发展的独特道路。
经济实力较弱的港口城市应避免与位于同一经济圈的经济实力雄厚的港口城市发生直接冲突。
例如与天津和大连同时位于环渤海经济圈的秦皇岛,港口建设应该避免与天津和大连两个实力强的港口相近,以免被强势港口分流,要在创新中求生存。
3.不遗余力地引进优质人才。
上海的发展很重要的一个因素在于汇集了各界的精英。
人才资源是当今社会的第一资源,充分利用人才的创造力,对于经济发展来说事半功倍。
4.各沿海开放城市在充分发挥自身优势的同时,也应时刻关注自身发展的不足之处,努力做到生产、投资、消费三方面能力协调发展,提高城市综合经济实力,营造良好的发展环境。
参考文献
[1]朱建平.应用多元统计分析.北京:
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(1)
[8]北海市政府网:
[9]国家统计局网站:
[10]海关总署网站:
附录A
备表12013年14个沿海开放城市各经济指标数据
城市
21602.12
7236.69
4413.98
4109.51
5647.79
44357.88
8019.05
43851
19208
14370.16
6678.60
1285.28
2078.30
10121.20
20857.80
4470.43
32658
15405
15420.14
4754.85
1188.88
1141.79
4454.55
22016.18
6882.85
42049
18887
7650.80
3438.60
688.23
850.00
6478.10
10185.00
2526.50
30238
17717
4003.86
1767.98
206.02
323.98
2950.00
7263.33
2136.38
37852
16194
7128.90
3378.00
1003.30
792.80
3423.00
13300.00
2635.70
41729
20534
8006.60
3248.40
779.12
788.72
5027.90
9642.40
2904.30
35227
15731
5613.87
2757.80
493.13
437.23
3538.19
3942.99
2110.65
32956
22006
1168.75
353.26
43.73
197.46
786.34
1365.59
508.97
24353
9356
5038.90
2583.90
298.10
485.90
3298.70
4672.80
1927.10
31059
14754
1785.42
820.94
66.41
233.30
1654.75
1088.17
655.57
26898
10745
湛江
2060.01
726.17
55.13
105.92
795.57
1227.29
1010.70
22371
10689
4678.50
1654.51
314.29
453.90
3834.22
8159.89
2681.72
32265
12910
735.00
313.10
27.00
42.11
685.90
372.98
167.03
23407
8239
数据来源:
各市政府公开信息
备表22012年14个沿海开放城市各经济指标数据
20101.33
7159.36
4367.58
3743.71
5254.38
40982.48
7387.32
40188
17401
12885.18
6122.92
1156.23
1760.02
8871.31
18396.81
3921.43
29626
13571
13552.21
4326.52
1171.31
1102.25
3758.39
19936.52
5977.27
38054
16788
7002.80
3207.40
641.13
750.10
5654.10
9111.70
2224.00
27539
15990
3650.06
1615.07
204.38
279.01
2357.11
7013.00
1929.29
34820
14719
6524.70
3116.20
965.70
725.50
2901.40
11961.00
2329.30
37902
18475
7302.11
2942.40
732.08
670.18
4153.90
8632.84
2564.50
32145
13990
5281.38
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