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sas长三角珠三角海西经济区代表性城市的综合竞争力分析
长三角、珠三角、海西经济区代表性城市的综合竞争力分析
——基于因子分析方法
姓名(学号):
魏丽燕(081107103)蔡恋秋(081107120)
卢文婷(081107125)叶雪君(081107129)
余富相(081107134)黄清阳(081107135)
项南(081107137)叶蕴锋(081107140)
陈平原(081107143)胡宴鹏(081107148)
陈超瑜(081107149)
年级:
经济学系08级统计
(1)班
2011年6月14日
摘要
近年来,许多学者运用不同的方法对各地区的城市竞争力进行了不同比较的分析,研究城市综合竞争力,对于区域经济的发展中存在的问题以及解决存在的问题具有重要的借鉴意义。
本文用SAS统计分析软件进行因子分析,选用长三角、珠三角、海西经济区这三个地区具有代表性的15个城市、13个指标进行因子分析,通过因子分析的特征根及其贡献率、因子旋转的方法、因子得分对比得出影响这三个地区城市竞争力的经济因子和城市因子,从因子得分可以看出珠三角和长三角地区的城市竞争力强于海西城市群,而长三角群的城市竞争力比珠三角城市群来得高。
关键词:
城市竞争力因子分析SAS软件
引言
对城市竞争力的研究始于上世纪九十年代初,国外学者主要围绕城市竞争机制、影响因素、评价体系及提升对策等方面展开相关研究。
目前国外城市竞争力评价模型主要有波特“钻石模型”、IMD模型、WEF模型、彼得模型及丹尼斯模型等。
本文主要运用SAS统计分析软件,选用长三角、珠三角以及海西经济区共15个代表性城市进行因子分析。
长三角、珠三角以及海西地区是我国综合实力较强的区域,在社会主义现代化建设全局中具有重要的战略地位和带动作用。
这些城市群具有得天独厚的交通、通信、人力资源、航运、外贸等优势。
就目前发展形势来看,长三角与珠三角实力差距较小,而紧随其后的新兴的海峡西案经济区具有开放优势、对台优势、港澳侨优势。
在发展的同时,长江三角洲与珠江三角洲的代表性城市均存在环境问题、城市化的问题、产业转移问题,导致城市竞争力发展优势已不再明显。
在新形势、新阶段研究长三角、珠三角及海西城市综合竞争力,对促进地区城市间优势互补,优化资源配置,全面提升这些城市在我国乃至世界城市群竞争力方面具有重要的现实意义。
一、城市综合竞争力概念界定及指标体系构建
(一)城市综合竞争力概念界定
城市综合竞争力指一个城市以其现有的自然、经济、社会及制度等方面的综合比较优势为基础,通过创造良好的城市环境,在资源要素流动过程中形成更强的聚集、吸引和利用各种资源要素的能力。
这种竞争力是在基本要素构成的基础上相互影响、密切配合、协调统一、有机结合的综合系统。
(二)评价指标的选取及说明
1.指标的选择:
城市竞争力涵盖的内容非常广泛,包括了城市经济社会发展的各个方面。
从现有文献来看指标体系的选择主要有综合型和简明型两种。
因此在注重科学性、可比性、系统性、可操作性、代表性等原则的基础上,为了比较全面评价城市的综合竞争力水平,本文认为指标体系的选择要以城市经济功能为核心,包括社会、经济、文化、环境、科技等方面的内容。
根据上述标准选择了13个指标对长三角、珠三角、海西经济区的城市竞争力状况进行分析。
2.指标说明:
地区GDP、单位从业人员、主要用来说明经济发展水平方面的竞争力;社会消费品零售总额、人均可支配收入用来说明人民生活水平方面的竞争力;年平均人口用来说明城市在人力资源、方面的竞争力;科学技术支出用来说明科技方面的竞争力;工业二氧化碳排放量、人均绿地面积用来说明在环境方面的竞争力;外商直接投资合同金额用来说明对外贸易竞争力;第三产业占GDP比重、固定资产、工业总产值用来说明经济结构方面的竞争力。
二、综合竞争力实证分析
(一)数据来源:
本文主要数据均来源于《中国城市统计年鉴2010》,选用地区生产总值、人均可支配收入、社会消费品零售总额、人均绿地面积、工业企业个数、外商直接投资合同金额、工业二氧化碳排放量、科学技术支出、单位从业人员、工业总产值、年平均人口、第三产业占GDP比重、固定资产这13个指标。
选取了15个城市,分别是海西经济区的福州、厦门、泉州、莆田、漳州5个代表性城市;珠江三角洲的东莞、汕头、佛山、深圳、广州5个代表性城市;长江三角洲的上海、杭州、南京、温州、无锡5个代表性城市。
详细数据见附录。
(二)因子分析:
运用SAS统计分析软件进行因子分析,结果如下
1、特征值及累计方差贡献率
TheFACTORProcedure
InitialFactorMethod:
PrincipalComponents
PriorCommunalityEstimates:
ONE
EigenvaluesoftheCorrelationMatrix:
Total=13Average=1
EigenvalueDifferenceProportionCumulative
19.112205667.680832900.70090.7009
21.431372750.554090140.11010.8110
30.877282610.202148440.06750.8785
40.675134170.335284500.05190.9305
50.339849670.067472330.02610.9566
60.272377340.143824030.02100.9776
70.128553310.062041970.00990.9874
80.066511340.022319260.00510.9926
90.044192080.007386100.00340.9960
100.036805990.025282950.00280.9988
110.011523030.008021840.00090.9997
120.003501190.002810330.00030.9999
130.000690860.00011.0000
2factorswillberetainedbytheMINEIGENcriterion.
图1-1因子分析的特征根及其贡献率
图1-1中给出了所有计算出来的特征根,可以根据特征根的贡献率来决定应当选择的公因子数目。
从各个特征根的贡献(proportion列)来看,前两个特征根的贡献率分别是0.7009、0.1101,远远大于其他特征根的的贡献率,两者特征根累计贡献率达到了81.1%,基本上可以在较大程度上反映原始数据的信息,可以先选择两个因子进行分析。
2、因子得分及排名
FactorPattern
Factor1Factor2
x10.91012-0.11776
x20.692480.45473
x30.96530-0.05307
x40.404340.84077
x50.879100.04301
x60.97951-0.05175
x70.75714-0.31368
x80.787470.39618
x90.91776-0.22962
x100.958520.09310
x110.75238-0.39609
x120.738980.00749
x130.95405-0.15101
图1-2旋转前的的因子载荷
根据因子载荷,可以利用因子分析模型写出原始变量与公因子之间的关系,
……
VarianceExplainedbyEachFactor
Factor1Factor2
9.11220571.4313728
FinalCommunalityEstimates:
Total=10.543578
x1x2x3x4x5x6x7
0.842192740.686300760.934616020.870390440.774673190.962126260.67165527
x8x9x10x11x12x13
0.777066060.895006940.927426460.722963740.546144870.93301564
图1-3因子分析的公因子方差表
在图中,系统给出了公因子对所有原始变量的解释能力,这些解释能力的总和是“total=”所代表的数值10.543578,从图中知道公因子对每个原始变量的解释能力均较大,其均值就是所选的公因子个数对应的特征根的累计贡献率,即0.8110,而“VarianceExplainedbyEachFactor”则表明了每个公因子的贡献。
为了能更好地解释公因子Factor1、Factor2,通过因子旋转的方法,使得图1-2所表示的每个变量仅在一个公因子上有较大的载荷,而在其余的公因子上的载荷较小。
本文中使用方差最大化正交旋转法进行因子旋转,可以得到图1-4所示的因子载荷结果和图1-5所示的旋转后的公因子方差表。
RotationMethod:
Varimax
OrthogonalTransformationMatrix
12
10.881070.47298
2-0.472980.88107
RotatedFactorPattern
Factor1Factor2
x10.857580.32672
x20.395050.72818
x30.875600.40981
x4-0.041410.93203
x50.754210.45370
x60.887500.41770
x70.815460.08174
x80.506430.72152
x90.917220.23177
x100.800490.53539
x110.850240.00688
x120.647550.35612
x130.912010.31819
图1-4方差最大化正交因子旋转的结果
VarianceExplainedbyEachFactor
Factor1Factor2
7.39391993.1496585
FinalCommunalityEstimates:
Total=10.543578
x1x2x3x4x5x6x7
0.842192740.686300760.934616020.870390440.774673190.962126260.67165527
x8x9x10x11x12x13
0.777066060.895006940.927426460.722963740.546144870.93301564
图1-5因子旋转后的公因子方差表
从因子旋转的结果可明显看到,各个原始变量在Factor1、Factor2两个因子上的载荷数值差距较图1-2所示的数值差距大,因而使得这三个因子的意义显得更加明显。
由图中因子载荷可知,公因子Factor1与
等变量的相关性较强,载荷均达到了0.8以上,这些变量是从经济发展角度来横各个城市的竞争力的,可以命名为“经济发展因子”。
而公因子Factor2与
等变量的相关性较强,主要是从城市的环境角度来衡量城市竞争力,可以命名为“环境因子”。
StandardizedScoringCoefficients
Factor1Factor2
x10.12691-0.02524
x2-0.083300.31585
x30.110870.01744
x4-0.238730.53852
x50.070790.07211
x60.111810.01899
x70.17686-0.15378
x8-0.054770.28474
x90.16461-0.09370
x100.061920.10706
x110.20363-0.20476
x120.068980.04297
x130.14215-0.04343
图1-6标准化因子得分系数
由图可以得到因子得分函数:
以各个因子的贡献率计算每个样本的综合得分,公式如下:
如下所示:
因子得分表:
F1
F2
F综合得分
排名
1
xiamen
5768351.393
2332488.919
4741964.352
12
2
fuzhou
8150506.877
2942731.876
6594800.612
10
3
putian
2075315.27
777758.6394
1687699.258
15
4
zhangzhou
3103603.55
1094830.22
2503527.461
14
5
quanzhou
9298807.95
3882762.458
7680885.535
9
6
dongguan
12476799.07
4697174.996
10152810.43
8
7
shangtou
3716029.832
1277618.041
2987608.865
13
8
foshan
18442099.5
10601702.88
16099956.43
4
9
shenzhen
27121975.65
13780704.4
23136569.35
2
10
guangzhou
27165006.91
9112866.833
21772333.95
3
11
shanghai
51664743.47
19337342.07
42007655.58
1
12
hangzhou
17382983.25
8061418.682
14598374.39
6
13
nanjing
14644563.03
5615838.863
11947433.69
7
14
wenzhou
7624931.897
2977676.252
6236668.249
11
15
wuxi
18422847.2
9247568.668
15681938.02
5
由上表知:
上海、深圳、广州、佛山、无锡、杭州、南京、东莞领先其他各个城市,这些城市在经济发展和环境方面的竞争力高于其余城市,而这些城市处于珠三角和长三角地区,可见这两个地带的城市竞争力强于海西城市群,从综合得分看,上海、杭州、无锡、南京的综合得分的平均值高于深圳、广州、佛山和东莞的均值,可见长三角群的城市竞争力比珠三角群来得高。
而海西城市群的城市竞争力落后于长三角和珠三角城市群。
三、政策建议
对于以上的研究结果,提出三点建议
1、发展经济与社会生活环境双赢
对于长江三角洲、珠江三角洲城市化进程起步早,发展迅速的城市而言,发展经济的同时,要兼顾环境质量。
经济的快速发展必然给环境造成伤害,城市环境质量的下降对于吸引外资,吸引外来人才技术的流入也会产生影响。
坚持可持续发展的战略,在经济发展的同时,要增加城区的绿化面积,控制二氧化硫的排放量,加强政府的服务职能,提高城市的管理水平,建设现代化新兴城市。
这对于具有城市竞争力优势的长三角和珠三角地区的城市而言尤为重要。
2、以科技为动力,努力提高经济总量水平
对于新兴的海峡西岸经济区,要发挥对台地区的优势,招商引资,吸引人才与技术,在人才资源集聚与共享的基础上,以科技创新带动经济发展,以区域中心城市的发展向外辐射,带动区域周边城市的发展。
3、加强区域交流与合作
要进一步加强这三个地区的区域合作交流,创建合作平台,创新合作机制,借力借势跨越发展。
在新的形势下,“泛珠”各方要抓住当前有利时机,立足交流合作的良好基础,发挥海峡西岸经济区对台前沿平台作用,促进泛珠区域与台湾地区之间的大交流、大合作、大发展,为推动两岸关系和平发展作出贡献。
四、总结:
通过用SAS统计软件进行因子分子得出影响城市综合竞争力的主要因子,我们把它总结为经济因子和环境因子,从综合得分看,长三角群的城市竞争力比珠三角群来得高。
而海西城市群的城市竞争力落后于长三角和珠三角城市群。
对于海西经济的发展,我们更应在发展经济的同时还要注重环境的协调发展,同长三角和珠三角的互动发展。
海峡西岸经济区建设,将有力推进福建与长江三角洲和珠江三角洲的区域协作,逐步形成从环渤海湾到珠江三角洲整个沿海一线的完整发展布局。
闽西南一翼要发挥厦门经济特区先行先试的龙头和示范作用,发挥泉州创业型城市经济快速发展的支撑和带动作用,加强产业分工协作和市场融合,推动与珠江三角洲的对接。
通过延伸南北两翼,使海峡西岸经济区与两个三角洲优势互补、联动发展。
参考文献:
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[6]李闽榕.全国省域经济综合竞争力评价研究[J].管理世界,2006,(5):
52-61.
附录
城市指标
地区GDP(万元)X1
人均可支配收入(元)X2
社会消费品零售总额(万元)X3
人均绿地面积(平方米)X4
厦门市
17372349
26131
5661225
80.81
福州市
26040448
20289
9712232
40.68
莆田
6914192
17308
2053885
10.71
漳州
11780103
18482
1301822
35.34
泉州
30695003
22913
2806066
31.37
东莞
37639142
27782.36
9590727
156.68
汕头
10358687
25456.23
6521774
13.5
佛山市
48208972
27245
14087766
391.83
深圳
82013176
29244.52
25679436
391.83
广州市
91382135
27572.5
34301889
190.05
上海
150464500
28838
51337084
87.81
杭州
50875530
26863.93
15498992
36.53
南京
42302608
25504.12
17931456
141.47
温州
25273448
26543.36
6837586
23.61
无锡
49917200
25145.11
9840461
69.53
城市指标
工业企业数(个)X5
外商直接投资合同金额(亿美元)X6
工业二氧化碳排放量(吨)X7
科学技术支出(万元)X8
厦门市
2266
10.32
45471
83952
福州市
1157
12.3
90277
23552
莆田
912
4.03
29491
9222
漳州
490
5.52
17871
14804
泉州
1055
9.59
50990
39346
东莞
5839
25.94
94031
116821
汕头
2394
2.56
18377
13205
佛山市
7807
21.92
102294
84083
深圳
8413
56.52
31347
791591
广州市
2394
49.74
86100
312159
上海
17611
105.38
239348
431980
杭州
6477
40.13
92926
220721
南京
2795
23.92
134026
137913
温州
2539
2.34
53337
56927
无锡
4383
32.03
93710
146915
城市指标
单位从业人员(万人)X9
工业总产值(万元)X10
年平均人口(万人)X11
第三产业占GDP比重X12
固定资产(万元)X13
厦门市
80.29
28127627
175.33
51.56
8391431
福州市
98.7
36346560
636.93
48.15
10588324
莆田
27.4
9590918
318.13
34.68
2622921
漳州
38.66
14361809
470.51
37.3
4038217
泉州
136.99
48835925
887.15
38.25
14513173
东莞
22.68
59351547
176.8
51.17
20775969
汕头
31.64
15310965
508.65
39.51
5132609
佛山市
55.48
117796240
365.98
35
24314319
深圳
222
154162429
884.03
53.25
30674539
广州市
235.15
113767645
789.39
60.85
33232430
上海
385.41
240912649
1395.87
59.36
84012532
杭州
204.36
93907333
680.51
49.33
23851680
南京
117.66
67997652
627.12
51.31
21548510
温州
107.64
36487149
775.55
44.82
9818177
无锡
69.43
108415288
464.93
41.3
30087444
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