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一、城市競相加快發展，綜合經濟實力明顯增強
2004年，上海、深圳和武漢三個城市地區國內生產總值（GDP）分別為7450.27億元、3422.80億元、1956億元。1979年上海、深圳與武漢GDP之比為6.20∶0.04∶1,1992年為5.92∶1.24∶1，到2004年為3.81∶1.75∶1,可見經過改革開放，深圳發展突飛猛進，已遠遠超過武漢，GDP與上海的差距逐步縮小，而領先于武漢。從經濟增長速度看，1978年到2003年，武漢人均GDP年均增速要超過上海和深圳許多，達到15%左右，分別比上海快5.74個百分點，比深圳快1.24個百分點。 從人均GDP來看，上海和深圳人均GDP相差不大，在40000元～50000元人民幣左右，而武漢只有約20000元人民幣左右。三個城市人均GDP之比為2.21∶2.38∶1,上海、深圳的人均GDP是武漢的2倍。2004年，深圳全社會勞動生產率遠遠高于其它兩個城市，達77934元，相當于上海的1.4倍，武漢的4.4倍。
二、三個城市產業結構不斷優化，產業發展重點突出
1.三城市第一產業比重均不到一成，第二產業超過一半，第三產業比重較高
從2004年三次產業結構看，武漢呈現“三、二、一”的產業結構，上海、深圳呈現“二、三、一”的產業結構。三個城市第一產業的比重均不超過6%，都市型農業特征明顯。其中深圳的只有0.4%，明顯偏低，武漢較高，為5.3%。上海和深圳作為區域中心城市，產業結構較為相似，第二產業較為發達，占GDP的比重均超過50%。但武漢第三產業發展較快，比重高于上海0.6個百分點，高于深圳10.5個百分點。
2.武漢工業發展勢頭相對較弱，工業化進程卻明顯加快，與上海、深圳差距正在縮小
上海工業總量與速度均居第一，深圳次之，武漢最后。2004年，上海、深圳與武漢的工業增加值（全口徑）之比為4.77∶2.61∶1,武漢工業增加值總量雖居最后，但增長速度與上海、深圳相差不大，且超過上海，可見武漢工業發展后勢強勁。上海、深圳和武漢工業增加值占GDP的比重之比為1.25∶1.49∶1，其中深圳高達50%以上。規模以上工業總產值均增長20%以上，武漢增速高居第一，達26%，比第二位的深圳快1.2個百分點，比上海快個5.6百分點。武漢規模以上工業總產值雖落后于其他兩個城市，尤其是上海，但增長速度卻最快，可見武漢國有工業企業及年產品銷售收入500萬元以上的非國有工業企業正迅速發展，
武漢重工業化凸顯，三資企業帶動力弱，高新技術產品產值比重偏低。2004年，重工業增長明顯快于輕工業增長，全年重工業總產值1217.44億元，增長29.2%；輕工業總產值460.90億元，增長18.3%。在三城市中，武漢工業重型化程度低于深圳、上海（以上兩個城市比重均在70%以上）。武漢三資企業產值的比重為50%左右，遠低于其它兩個城市；深圳、上海均在80%～90%之間;但上海高新技術產品產值所占比重在三城市中最低，僅有28.2%;武漢在30.5%以上，深圳則高達78%左右。
三城市支柱產業雷同，武漢產業集中度偏高。2004年，從規模以上工業總產值看，三城市產值排前6位的行業大體相同。三城市均有的行業為電子信息設備制造業；武漢和上海均有的行業為鋼鐵制造業、光電子信心制造業、汽車制造業以及石油化工業；但從行業集中度看，武漢行業集中度比較高，排前6位行業的產值占全市工業總產值的八成，上海有六成左右，深圳占不到五成。表明深圳支柱產業的集中程度偏低。
上海工業經濟效益在三城市中最好。一系列反映工業企業效益的指標表明，2004年上海工業經濟效益好于其他四市。2004年上海工業企業經濟效益綜合指數達202.79,比排第二的深圳高近20個點，比居后的武漢高近30個點。此外，上海的工業增加值率、成本費用利潤率、產值利潤率、總資產貢獻率在五城市中均居首位;而虧損企業虧損面最低，萬元工業產值能耗較低。但是，上海工業企業的全員勞動生產率低于深圳。
三、上海國際交往頻繁，武漢吸引外資能力顯著提高
深圳2004年接待境外旅游者人數在三城市中高居榜首，旅游外匯收入排第二;2004年上海旅游外匯收入在三城市中高居榜首，接待境外旅游者人數僅次于深圳;而武漢這兩項都很低。由此可看出，上海和深圳國際交往比武漢要頻繁的多。
2004年上海、深圳和武漢實際利用外資比值為3.92∶1.41∶1;外商直接投資比值為7.68∶2.38∶1;武漢外商直接投資總量雖最少，但增速明顯加快,比上海高出15個百分點，比深圳高出7個百分點。
四、人民生活穩步提高，社會事業蒸蒸日上
1.深圳職工、居民收入居先，武漢與之差距較大
2004年，上海、深圳和武漢的職工平均工資之比分別是1.89∶2.61∶1，城市居民人均可支配收入分別為1.74∶2.89∶1，深圳職工平均工資和城市居民人均可支配收入均居首位。農村居民人均純收入分別為1.85∶3.24∶1，上海低于深圳，居次;武漢最后。
2.北京、天津科技實力雄厚，廣州稍稍遜色
2004年，武漢普通高等學校數和公共圖書館數在三城市中僅次于上海，在校學生數、圖書總藏量以及每萬人擁有醫院、衛生院床位數位列第一。可見，武漢近年教育事業保持較快發展，文化和衛生事業蒸蒸日上。
參考文獻:
中圖分類號：F127 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）08-0017-04
引言
我國幅員遼闊、地域廣大。不同區域的資源與環境稟賦情況有較大的差異，這也導致不同地區間的經濟發展水平的差異較大。自科學發展觀提出以來，如何促進區域經濟的協調發展成為一項重要的命題，相關研究也越來越得到重視。而想要通過制定適合的政策來統籌區域經濟的協調發展，就必須對區域經濟發展的水平做出合理的評價，根據實際情況，找出區域經濟發展水平不均衡的關鍵癥結，對癥下藥[1]。本文將結合江蘇省區域經濟發展的現狀，選取反映2015年江蘇省13個地級市經濟發展水平的主要統計指標，運用主成分分析和聚類分析的方法對江蘇省各地級市的經濟發展的基本狀況進行綜合評價，從而分析江蘇省各地級市經濟發展的總體情況以及彼此間的差異，并對其今后的發展提出若干建議。
一、指標的選取及評價體系的建立
在選取合適的評價指標以建立評價體系時，既要考慮能夠反映經濟總量的指標，也要考慮反映經濟質量的指標。基于此，本文共選取了11項指標，構成了江蘇省各城市經濟發展水平的評價體系。這11項指標分別反映了城市經濟發展水平的三個方面，具體如下。
（1） 綜合經濟實力指標：地區生產總值（X1）、公共財政預算收入（X2）、城鎮固定資產投資（X3）、工業總產值（X4）。
（2） 人民生活水平指標：人均GDP（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均生活消費支出（X7）、人均儲蓄存款（X8）。
（3） 對內對外經濟指標：社會消費品零售總額（X9）、凈出口總額（X10）、實際外商直接投資（X11）。
根據上述指標，將2015年江蘇省各市的指標值列入表中，得到表1的統計數據。
二、數據處理方法及過程
（一）統計方法
本文采用了主成分分析和聚類分析兩種方法，對江蘇省各市的經濟指標進行分析。主成分分析是一種通過降維技術把多個變量把多個變量化為少數幾個主成分的統計分析分析方法，這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息[3]。
聚類就是將數據對象分組成為多個類或者簇，使得同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象之間具有較大的差別[4]。
（二）提取主成分和公因子
使用SPSS 20.0軟件進行數據處理，用方差最大法進行正交旋轉，使成分負載向0和1兩極分化。計算主因子分值采用回歸法。
表2是因子分析后提取主成分的結果，在本例中，有兩個成分的特征值是大于1的，他們的累計方差貢獻率為94.547%，即兩者合計能解釋94.547%的方差，完全符合我們的需要。所以我們將成分1和2提取出來作為主成分，抓住最關鍵的因素，而其余成分包含的信息較少，所以舍去。
（三）因子旋轉
由于提取公因子無法得到最好的分析結果，所以通過因子的旋轉來獲得更好的解釋，如表3。
從表3可以看出，第一主成分在地區生產總值、公共財政預算收入、城鎮固定資產投資、工業總產值、社會消費品零售總額、進出口總額、實際外商直接投資等指標的載荷較大，這些都是主要反映一個地區經濟總量的指標，所以在本例中我們將第一主成分定義為“經濟總量因子”；第二主成分在人均GDP、居民人均可支配收入、居民人均生活消費支出、人均儲蓄存款等指標上具有較大的載荷，@是反映人民生活水平的指標，因此可以將第二主成分定義為“生活水平因子”。
（四）得分及排名
通過spss得出了各個城市的因子得分，用各城市因子1和因子2的得分乘以相應的方差的算術平方根，得出13座城市的主成分1和主成分2的得分，再結合各主成分得分，通過各主成分的方差貢獻率占兩個主成分總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總求出綜合得分[5]：
（五）聚類分析
為了驗證因子分析的正確性，我們進一步利用SPSS軟件再對已選定的第一主成分和第二主成分得分進行聚類分析。本次聚類采用系統聚類法，距離測度采用平方Euclidean距離，得到系統聚類分析的譜系圖（圖1）
三、結果分析與結果討論
（一）結果分析
根據表4，通過各城市的兩個主成分得分、綜合得分及其排名，結合系統聚類分析的結果，我們發現，江蘇省的13個城市可以較為詳細地劃分為以下四類。
第一類僅有蘇州一個城市。可以看出，蘇州市的綜合得分遙遙領先于其他城市，在構成指標體系的11項指標中，有9項指標排名全省第一，綜合得分也是遙遙領先。
第二類城市有兩個，為南京和無錫。從11項指標中我們可以看到，大部分指標，南京市和無錫市都分別占據了第二或第三，可見這兩座城市的經濟發展水平在省內僅次于蘇州市；從綜合得分看，這兩座城市的得分也分列二、三名。
第三類城市有五個，分別是常州、南通、揚州、鎮江、泰州。這五座城市均為江蘇省內的沿江城市，有一定的經濟基礎與經濟實力，各項經濟指標均位于省內中游水平。
第四類城市有五個，分別是徐州、鹽城、連云港、淮安、宿遷。這五座城市全部是蘇北城市，經濟發展水平相對較為落后，從綜合各項得分看與其他城市差距明顯。
（二）結果討論
從以上的分析結果，我們可以就江蘇省各城市經濟發展水平的情況得出以下結論。
1.各城市間的經濟發展水平差距較大。放眼全國來看，江蘇省的各城市之間的發展差距已經屬于比較小的，但是，光從數據分析的結果來看，即使是省內差距相對較小，江蘇省各城市間經濟發展水平的差距依然十分明顯。
2.經濟發展水平的南北差異明顯。從分類結果我們可以發現，第一、第二類城市，即蘇州、南京、無錫，均為蘇南發達城市，蘇北五市則全都在第四類城市中。可見，目前江蘇省的總體情況依然是南部經濟強于北部，且經濟發展水平呈現由南向北遞減的趨勢。
3.通過對城市間分類的進一步細化仍可發現城市間的同異。如第一、第二類的三座城市可以歸為一類，即蘇南核心城市，這三座城市普遍具備雄厚的經濟實力，在全國范圍內也是名列前茅的。第四類的五座蘇北城市則可再細分為兩類，其中，徐州、鹽城兩座城市地域廣大、人口眾多，它們較其他三個蘇北城市在發展上更具優勢，具體體現在這兩個城市在經濟總量因子的得分和綜合得分都排在全省6、7位；而第四類城市中的其他三個：連云港、淮安、宿遷三市則在各項指標上排名墊底，與其他城市相比落后較多。
四、對策及建議
根據以上分析結果，我們對江蘇省經濟發展提出以下建議。
（一）充分發揮蘇南核心城市的輻射作用，帶動周邊城市共同發展
從分析結果來看，蘇南的蘇州、南京、無錫三市的經濟實力在省內處于領先地位。而在2016年4月22日《第一財經周刊》的最新版“新一線”城市名單中，江蘇省的以上三個城市均成功入圍。作為省內的領頭羊，這三個城市應當進一步發揮輻射作用。江蘇省內存在著較為明顯的發展梯次，目前第一、第二類的三個城市都在進行產業升級與轉型，一些轉移的產業進入到第三、第四類城市中則會給這些城市的經濟發展帶來新的活力。所以，應進一步做好省內資源的合理配置，從而實現先發展的帶動后發展的，最終實現全省綜合實力的提升。
（二）加快沿江一體化的進程，推進蘇中融入蘇南
近些年來，隨著交通越來越便利，蘇南與蘇北的聯系也越來越緊密，在這一過程中，南通、泰州、揚州這三個沿江城市獲益最多，相比其他蘇北城市發展更快，加上在地理上位置的相似，這三座城市從廣義的“蘇北”脫離，被稱為“蘇中”。盡管如此，蘇中與蘇南發達城市的差距依然較大。因此，應當從加強交通設施建設著手，完善城際間的交通運輸環境，尤其是完善沿江以及跨江的交通線路，科學規劃區域內部的產業布局，強化城市間的產業聯系，促進省內沿江城市的一體化發展，堅實推進蘇中城市融入蘇南。
（三）進一步加強對蘇北城市發展的支持力度，努力打造蘇北中心城市
從統計數據和分析結果來看，蘇北城市的經濟發展水平同蘇南，甚至蘇中相比都仍有明顯差距。所以，應進一步加強對蘇北的政策支持，推動蘇北繼續保持快速健康發展。此外，由于蘇北五市與蘇南五市在地理上相隔較遠，所以，亟須在蘇北五市范圍內打造一個中心城市，帶動蘇北整體發展。
參考文獻：
[1] 張超鋒，張斌儒.基于因子分析的我國區域經濟發展水平實證研究[J].生態濟：學術版，2014，（1）：167-170.
[2] 江蘇省統計局.江蘇統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，2016.
一、引言
江蘇作為中國經濟最發達的地區之一，城市社會經濟發展已取得了很大的成就，但是，由于傳統的生產力布局上的不同，以及在地域、資源、人文和政策上的差異，江蘇又是一個典型的地區發展不平衡的省份，各城市在經濟社會發展水平存在著相大的差異。如何客觀、準確地評價江蘇各城市社會經濟發展現況，分析各城市的差異以及造成差異的主要原因，為各城市能針對性地制訂相應的政策和措施提供理論依據，進而促進江蘇各城市社會經濟協調發展，具有重要的理論和實踐意義。
二、城市經濟社會發展水平的實證分析
1.評價指標體系的設計
對于評價指標體系的設計，既要考慮經濟總量，更要考慮經濟質量和經濟效能，還要考慮指標的全面性、代表性和可操作性等原則。在借鑒了國內外相關評價理論和評價方法的基礎上，本文選取了五大類26個指標構成的指標體系。具體如下:
(1)經濟總量指標:總人口(X01)、土地總面積(X02)、總產值GDP(X03)、地方財政總收入(X04)、固定資產投資總額(X05)、第三產業總產值(X06)、第三產業占GDP比重(X07)。
(2)經濟效能指標:人均GDP(X08)、單位GDP能耗(X09)、單位GDP電耗(X10)。
(3)人民生活水平指標:在崗職工平均工資(X11)、農村居民人均純收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均儲蓄余額(X14)、社會消費品零售總額(X15)、保費收入(X16)、財政支出中民生支出額(X17)。
(4)對外經濟指標:實際外商直接投資額(X18)、進出口總額(X19)、進出口差額(X20)。
(5)基礎設施指標:人均公路里程數(X21)、人均民用汽車擁有量(X22)、人均土地面積(X23)、人均衛生機構床位數(X24)、技術人員占從業人員的比重(X25)、中專以上學生人數(X26)。
2.數據樣本和數據來源
本文選擇了江蘇省13個城市2007年相關指標數據，所有數據取自《江蘇省統計年鑒2008》[1]和《2007年全省及各省轄市單位GDP能耗等指標公報》[2]。
3.因子分析
因子分析方法是將具有相關性的多個原始指標的評價問題轉換為較少的、新的綜合指標的評價問題[3]的一種方法。新的綜合指標稱為主成分或公因子，這些主成分不僅保留了原始指標的絕大多數信息，并且彼此不相關。利用各主成分的因子得分計算出每個評價對象的綜合得分，并以此作為綜合評價的依據。
本文運用SPSS統計分析軟件，從26個評價指標中選取了4個主成分，利用各主成分的因子得分計算出每個城市的綜合得分，并以綜合得分作為評價依據。計算結果如下:
(1)提取的主成分及主成分的特征根和貢獻率
從表1可知，根據特征根的選取原則，選取前4個主成分作為新的綜合評價指標，這4個主成分已反映了原始指標中93.371%的信息。
(2)正交旋轉后的因子載荷矩陣
為了能更加明確地表示主成分與原始指標間的關系，經過對因子矩陣載荷矩陣7次方差最大正交旋轉得到正交旋轉后的因子載荷矩陣(K)，選取因子載荷矩陣各個主成分與原始指標載荷系數較大的指標，構成各個主成分的因子。從表可以看出(限于篇幅這里略去該表):
第一因子(F1)在X03、X04、X05、X06、X08、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X24上有絕對值較大的載荷系數，表明第一因子是城市的綜合經濟實力和經濟發展能力的反映。
第二因子(F2)在X07、X26上有絕對值較大的載荷系數，表明第二因子是城市的產業結構的反映。
第三因子(F3)在X01、X02、X25上有絕對值較大的載荷系數，表明第三因子是城市的總容量能力的反映。
第四因子(F4)在X09上有絕對值較大的載荷系數，表明第四因子是城市的的經濟效率的反映。
(3)各城市的綜合因子得分
對每個城市的4個主成分的因子得分，以對應主成分的貢獻率為權數進行加權累加，計算得出每個城市的綜合得分(Z)，結果如表2所示。
4. 綜合因子得分的聚類分析
為了能客觀地對江蘇省13個城市的經濟社會發展水平進行分類，本文采用Q型聚類分析方法，以每個城市的綜合得分為樣本進行分類。利用SPSS軟件分析得到下列分類結果:
第一類:蘇州市。
第二類:無錫市、南京市、常州市、南通市。
第三類:揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市、宿遷市。
三、結果評價與分析
經過對綜合得分進行散點圖分析，發現除了蘇州市的綜合得分較高外，其余城市的綜合得分基本呈直線狀。結合綜合得分和聚類分析的結果看，將江蘇省13個城市按經濟社會發展水平可分成三個等級:
第一級:水平最好的城市。只有蘇州市1個城市。蘇州市以1.3505的綜合得分高居榜首，明顯高于其它城市，單獨成為一組，可稱為“一枝獨秀”。
蘇州市在F1方面最為突出，列該因子的第1位，它在生產總值、地方財政總收入、固定資產投資總額、實際外商直接投資額、進出口總額和進出口差額等九項原始指標均列各市之首;它在F3方面也很突出，它的總人口原始指標列第1位;但它在F4方面子得分偏低為-0.68350，低于平均分，原因是它的第三產業占GDP比重較低，列第10位。此外，蘇州市在單位GDP能耗和人均公路里程數兩項原始指標均列全省最后1位。
第二級:水平較好的城市。有無錫市、南京市、常州市和南通市，這四個城市的綜合得分均在全省的平均之上。
無錫市在F1因子方面也很突出，列該因子的第2位，它在生產總值、人均GDP、在崗職工平均工資和居民人均儲蓄余額等四項原始指標均列各市第二位，特別是它的人均衛生機構床位數指標列全省之首;但它在F3因子方面得分偏低為-0.24495，低于平均分，原因是它的人均土地面積指標列全省末位。此外，它的土地總面積和單位GDP電耗兩項原始指標均列全省最后3位。
南京市作為江蘇省的省會城市，它在F2因子方面很突出，列該因子的第1位，它在第三產業占GDP比重和中專以上學生人數2項原始指標列全省首位。它的在崗職工平均工資、社會消費品零售總額、保費收入和中專以上學生人數等四項原始指標均列全省之首;但它在F4方面子得分偏低為-0.53436，列全省倒數第三位，原因是它的人均土地面積原始指標列全省最后第2位。此外，它的單位GDP能耗和技術人員占從業人員的比重兩項原始指標均列全省最后2位。
第三級:水平較弱的城市。有揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市，這八個城市的綜合得分均在全省的平均之下。
鹽城市盡管總體發展水平低于省平均水平，但它在它在F4因子方面卻很突出，列該因子的第1位，它在土地總面積、單位GDP能耗、人均公路里程數和人均土地面積等四項原始指標列全省首位。但它的人均民用汽車擁有量指標列全省末位、在崗職工平均工資列全省倒數第二位。
宿遷市的綜合得分列全省的末位，它在總產值GDP和地方財政總收入等十一項原始指標列全省末位。但它的單位GDP電耗指標列全省第一位。
四、政策建議
綜上所述，根據江蘇省各城市在經濟社會發展上存在的問題，各城市之間存在的差異，特別是蘇南、蘇中和蘇北三個地區間的差異更為明顯的特點。各個城市應該根據自身薄弱環節，制定出符合本市特點的發展戰略，進而制定出全省經濟社會發展的一體化戰略。
蘇州市作為江蘇省最發達的一個城市，在經濟社會發展過程中，應大力發展第三產業，特別是現代服務業的比重，如大力發展物流業和服務外包業。此外，應加大科技投入，進行技術創新，降低對電力和能源的需求，提高GDP產出效率，實現又好又快的發展目標。
對于無錫市、南京市、常州市和南通市等四個城市，除加快經濟發展、盡快提高經濟實力。以南京為例，應充分利用省會城市的地理優勢，充分利用其科技教育優勢，培植以電子、生物工程、新材料、機電一體化為主導的產業結構。
對于揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市等七個城市，特別是地處蘇北地區的徐淮鹽連等城市，由于其經濟社會發展基礎比較薄弱，差距是全方位的，要實現全面趕超，首要的任務是加快基礎設施建設、努力提高經濟發展水平和經濟實力。以連云港為例，作為新亞歐大陸橋的東橋頭堡，是我國海洋開發的三大特殊區域之一，其風景秀美，氣候宜人，具有豐富的旅游資源，為其充分發展旅游業提供了十分有利條件。連云港應充分利用優越的地理位置和旅游資源，在力發展海洋經濟和旅游業，推動經濟社會發展。
另外，省政府要加大省域內各城市的合作政策力度，把蘇南地區的資金、技術優勢與蘇北地區的資源優勢相結合，例如，正在建設中的“蘇州宿遷工業園區”。總之，在繼續保持蘇南、蘇中地區經濟穩定增長的同時，加快蘇北的開發，最終以科學的發展觀推動全省各城市的共同發展。
參考文獻
[1] 江蘇省統計局，江蘇省統計年鑒2008[M].北京.中國統計出版社. 2008.10.
[2] 江蘇省統計局，2007年全省及各省轄市單位GDP能耗等指標公報[EB/OL].江蘇省統計局網
關鍵詞 主成分分析；聚類分析；廣西；市域經濟發展；分析評價
【基金項目】廣西哲學社會科學規劃2013 年度研究課題（批準號：13BGL013）；廣西師范學院區域經濟學重點學科建設項目階段性成果。
【作者簡介】付海風，廣西師范學院經濟管理學院碩士研究生，研究方向：區域經濟與區域金融；韋海鳴，廣西師范學院經濟管理學院教授，碩士生導師，博士，研究方向：區域經濟與區域公共管理。
一、引言
廣西的區位優勢明顯，資源環境承載能力較強，發展前景十分廣闊，但由于人口、交通、經濟基礎等因素的影響，各地經濟發展速度和經濟結構存在一定差異。本文選取南寧、柳州、桂林、梧州、北海、防城港、欽州、貴港、玉林、百色、賀州、河池、來賓和崇左14個城市，利用主成分分析和聚類分析方法探討廣西各地區的經濟發展程度，這對于正確認識廣西各地區市域經濟所處的發展階段，制定正確的宏觀政策和經濟可持續發展，都具有非常重要的理論和現實意義。
二、構建評價指標
在對廣西市域經濟發展水平分析評價的過程中，可以用單一指標來完成，但要想對其全面進行衡量，就必須借助于多指標進行綜合評價，為此需要構建相對合理的評價指標體系。本文選取如下10個指標進行系統衡量：地區生產總值（億元）、地區人均生產總值(元)、城鎮居民人均可支配收入（元）、城鎮居民生活消費性支出（元）、貨物進出口總額（萬美元）、實際外商直接投資（萬美元）、全社會固定資產投資總額（億元）、社會消費品零售總額（億元）、公共財政預算收支總額（億元）、金融機構人民幣存貸總額（億元）。為研究方便起見，令X1為地區生產總值（億元）、X2為地區人均生產總值(元)、X3 為城鎮居民人均可支配收入（元）、X4為城鎮居民生活消費性支出（元）、X5為貨物進出口總額（萬美元）、X6為實際外商直接投資（萬美元）、X7為全社會固定資產投資總額（億元）、X8為社會消費品零售總額（億元）、X9為公共財政預算收支總額（億元）、X10為金融機構人民幣存貸總額（億元）。本文數據來源于《廣西統計年鑒》。
三、廣西各市市域經濟發展水平分析
（一） 主成分分析過程及結果
利用spss17.0軟件對廣西市域經濟進行主成分分析，通過設定目標累積貢獻率選取主成分，并依據所選主成分的貢獻率列出相應的回歸方程，再依據各主成分線性組合中各原始指標系數所反映出的件對原始數據進行標準化處理，對表1數據進行分析后得出相關系數矩陣（表2）。
從表2中我們可看到各變量之間的相關系數很高，同時結合KMO和球形Bartlett檢驗，進而判斷是否可以利用主成分分析法進行研究評價。
由表3檢驗可以看出，拒絕各變量獨立的假設，即變量間具有較強的相關性。
但是KMO統計量為0.620，小于0.7，說明這個主成分分析模型雖然不是很完善，但還可以接受，由此表明能使用主成分分析法進行分析。根據相關系數矩陣計算各個主成分的特征值、貢獻率及累計貢獻率，如表4所示。對經濟影響的程度進行比較分析，進而對市域經濟發展水平進行深入分析。以下依次列出利用統計軟件對市域經濟指標進行主成分分析的主要步驟及分析結果，表1為廣西市域經濟指標的原始數據。
表1中的原始數據具有不同的量綱，為了消除不同量綱對統計分析的影響，先利用SPSS17.0軟
根據累積方差貢獻率在85%以上的原則，從表4中提取3個主成分代替原有的14項指標，解釋了90.31%的方差變動，達到了減少變量的目的。依據我們所得出的主成分得分系數矩陣，即
F2 = -0.006X1 + 0.417X2 + 0.480X3 + 0.424X4 -0.104X5 - 0.157X6 + 0.016X7 - 0.070X8 - 0.118X9 -0.129X10
F3 = -0.043X1 + 0.238X2 - 0.086X3 - 0.251X4 +0.738X5 + 0.337X6 - 0.037X7 - 0.041X8 - 0.062X9 +0.052X10
從表5可看出，第一主成分與地區生產總值（億元）、全社會固定資產投資總額（億元）、社會消費品零售總額（億元）、公共財政預算收支總額（億元）、金融機構人民幣存貸款（億元） 有較高的載荷，可定義為經濟增長的綜合實力因子，用F1來表示。第二主成分地區人均生產總值(元)、城鎮居民人均可支配收入（元）、城鎮居民生活消費性支出（元） 載荷較高，可定義為居民收支的綜合實力因子，用F2來表示。第三主成分為貨物進出口總額（萬美元）、實際外商直接投資（萬美元） 有較高的載荷，定義為對外經濟的綜合實力因子，用F3來表示。提取的這3個公因子的性質及其順序較好地體現了居民消費支出和對外經濟對廣西經濟增長的影響及其地位。
依據各主成分的貢獻率可得到衡量地區經濟發展的回歸方程：F=0.6438F1+0.1525F2+0.1068F3，再根據樣本評價分析函數可得出廣西市域經濟發展的得分及排名，具體結果如表6所示。
（二） 聚類分析過程及結果
為了確保所選擇的數據正確、合理、沒有遺漏，對已經進行標準化的樣本數據進行有效性檢驗。經檢驗，14個樣本全部有效（見表7）。
對廣西各市的經濟發展水平用層次聚類法進行類分析，系統聚類圖如圖1 所示。圖中縱軸數字為樣本編號，橫軸數字為聚類標度。基于經濟意義分為以下三類：南寧、柳州和欽州為第一類；桂林、梧州、北海、貴港、玉林、百色、賀州、河池和來賓為第二類；防城港和崇左為第三類（見圖1）。
四、實證結果分析評價
由于本文選用的是總體規模指標，從主成分分析結果可知，表6的排名是廣西市域經濟發展整體規模的比較情況。從表6可知，經濟發展綜合實力因子得分最高的是南寧、柳州、桂林；居民收支的綜合實力因子得分最高的是防城港、北海、柳州和桂林；貨物進出口貿易額的綜合實力因子得分最高的是崇左、防城港和欽州。3個因子加權綜合后即表示市域經濟發展的整體水平。綜合得分最高的是南寧、柳州、桂林，排名靠前的主要是桂中北部地區，排名靠后的則是以防城港為代表的港口城市和桂東區域的賀州，基本上代表了2013年廣西各市域經濟發展的現狀。
由聚類分析結果得知，南寧、柳州和欽州為第一類，經濟發展實力較強，而農村地區面積較小，人口密集度大，工商業發達。南寧經濟基礎好，第三產業較發達，人口整體素質較高，競爭力強。柳州市利用自身的地域優勢發展第二產業，成為廣西工業重點城市，柳州市的工業經濟總量占廣西的1/4，邁入了現代化工業城市行列。欽州是廣西港口城市經濟發展速度較迅速，對外貿易額較大的城市，代表了廣西港口經濟發展的特點，從經濟發展程度上講，相對其他地區有明顯的優勢。桂林、梧州、北海、貴港、玉林、百色、賀州、河池和來賓為第二類，由于這類地區的地理位置和自然環境相對比較特殊，地區生產總值、財政收入及消費水平普遍較低，雖然政府給予一定的扶持，但是其基礎設施建設依然滯后，教育水平低，科技發展水平落后，人口素質不高，社會保障水平差。防城港和崇左為第三類。防城港是廣西三大港口城市之一，也是三港口建設規模最大的港口，但2013年整體經濟發展狀況較差，對外貿易額不高，投資規模不大，地方政府收入較少。崇左是桂西資源富集區，經濟基礎較差，公共基礎設施不完善，雖然資源豐富，但人力資源得不到很好的補充，是經濟發展較為落后的一類。
綜上所述，以廣西北部灣經濟區為代表的南寧市為第一類，北海為第二類，而防城港為第三類。其中，南寧綜合得分是防城港的3.75倍。同時，廣西西江經濟帶和桂西資源富集區的各個市域經濟發展也不均衡，兩大區域相比，廣西西江經濟帶的區域經濟排名較為靠前。由此可以看出，廣西構建“兩區一帶”的區域經濟發展戰略格局出現一定程度失衡，表現為市域經濟發展一定程度上的不平衡，地區經濟結構也有所變化。
五、促進廣西市域經濟協調發展的對策與建議
（一） 適度調整廣西“兩區一帶”區域發展戰略格局，建立健全區域協調發展機制
在面臨經濟總量下行壓力和經濟結構逐步轉型升級的背景下，廣西“兩區一帶”市域經濟出現不均衡、不協調發展現象，表現為北部灣經濟區的南寧經濟發展位居首位，防城港經濟發展居末位；西江經濟帶市域經濟發展零星散落，發展增速不均；桂西資源富集區經濟發展相對滯后。為此，首先應將工業發達的柳州并入北部灣經濟區來突破經濟發展的瓶頸，提升經濟增速，將北海和防城港兩大港口城市從北部灣經濟區分出，劃入西江經濟帶，從而實現江海互動、江海聯動發展的區域經濟協調機制。桂西資源富集區的3個城市區位相近，條件優越，資源互補，應繼續發揮河池、百色、崇左3市資源富集的優勢，進而實現陸海互動、陸海聯動發展的區域經濟協調機制。
（二） 發揮三個核心區域的發展優勢，強化經濟中心的輻射效應
從廣西經濟發展實力來看，南寧、柳州和桂林是三大核心經濟發展區，具備作為廣西市域經濟中心的能力。南寧市的綜合經濟排名居廣西首位，應充分發揮服務業優勢，整合海外聯絡的商會經濟，建設為區域性國際城市。柳州應充分發揮工業優勢，發展工業城市的循環經濟發展體系，擴大對外投資總量，加速工業跨越式發展。桂林要以旅游業作為支柱產業，加速旅游城市的工業化、產業化進程，把桂林市發展成為外向型工業化商貿旅游城市。南寧、柳州和桂林在廣西經濟發展排名相對靠前，一直保持良好的發展勢頭，要從服務業、工業和旅游業等多方面繼續增強經濟中心的輻射效應，帶動其他經濟腹地的發展。
（三） 發展沿海地區的港口經濟，增強對外經濟的龍頭帶動作用
廣西沿海環北部灣的防城港、欽州、北海三大港口是廣西乃至整個大西南對外開放的大通道和門戶。長期以來，三大港口基礎設施不完備，重復建設，功能定位不明確，也面臨著臨港產業的競爭壓力，造成三大港口城市的經濟發展出現一定程度上的不平衡。因此，北欽防應搶抓多重戰略機遇，大力爭取國家支持，繼續加快3市港口基礎設施建設，提高港口運作效率；高起點制定專門發展規劃，對各個港口進行功能定位；加快實施北欽防港區一體化進程，發展臨港經濟，從而建設大型現代化組合港。
（四） 完善落后地區的基礎設施建設，促進地區特色經濟發展
河池、百色、崇左等市地處偏遠地區，交通不發達，基礎設施不完善。同時，工業落后，經濟發展以農業為主，各項人均產值普遍偏低，整體經濟發展水平較低。尤其是桂西資源富集區表現尤為突出，缺乏對外界投資的吸引力。無論在地區工業化、產業化和城市化的進程中，還是提高居民收入和生活水平方面，這些地市都比較落后。因此，要完善基礎設施建設，擴大全社會固定資產投資總量，推進產業結構調整，注意發展地區特色經濟，在生產發展的基礎上，加快推進城鄉一體化進程，增加落后地區的城鄉居民收入。
總之，針對2013年廣西各地區市域經濟發展狀況，自治區政府要根據地區經濟發展特點來規劃布局，審時度勢，因地制宜，利用優勢條件和后發優勢實現廣西區域經濟聯動發展，形成區域協調發展的新格局。
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中圖分類號：TU985.2 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2016）16-4317-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.16.062
改革開放以來，中國經濟持續高速增長，至2014年底，年均增長率在9.5%以上[1]。城市經濟發展既對城市綠地建設水平提出了更高要求，也為其快速提升提供了必要的物質基礎。1981-2014年中國建成區綠地面積從11.00萬hm2增至182.00萬hm2，建成區綠地率從14.79%增至36.29%[2]。目前，中國經濟發展已進入到轉方式調結構的重要時期[3]，城市綠地建設也步入新的發展階段[4]，且不同地區間的城市經濟發展狀況與綠地建設水平均存在較大差異[5]，故探究前者對后者影響的時空差異，對全國及各地區城市綠地建設有針對性地把握經濟發展新契機，更好地利用經濟發展的促進作用，具有重要的理論意義與實踐價值。
目前，尚未有學者就城市經濟發展對城市綠地建設水平影響的時空差異做出研究，相關研究側重于討論兩者間的內在關系。例如，吳彤等[6]以南京為研究對象，定量分析出經濟發展水平與綠地規模存在顯著相關性；劉鵬等[7]以綿陽作為研究對象，借助軟件SPSS 10.0，分析出綿陽市經濟增長與綠地建設水平間存在密切關系。在上述成果基礎上，開展以下方面的探討將使研究體系更加完整，針對全國層面、不同地區層面等多個空間單元分別進行實證分析，比較不同空間單元城市經濟發展對城市綠地建設水平影響的差異；分析比較不同時間段內城市經濟發展對城市綠地建設水平影響的差異及演變趨勢。
1 變量選取、數據基礎與研究范圍
1.1 變量選取
城市經濟是以城市空間為載體，通過人口、資本、技術等高度聚集，形成二、三產業快速發展及結構不斷優化的地區經濟[8]，其促進綠地建設水平提高主要體現在總產值增加、人均產值提升、地均產值增長、產業結構升級、綠地建設投資增加等方面。體現城市經濟發展及城市綠地建設水平的變量選取如下：
1）二、三產業總值（INV），單位為億元，表征城市經濟總產值。由于第一產業的產值占城市經濟總產值比例較小，且對城市綠地建設水平影響程度較弱，故選第二與第三產業產值之和表征經濟總產值。
2）人均二、三產業總值（PNV），單位為萬元/人，表征人均產值。計算該指標的人口變量選城區常住人口更具科學性，但其統計口徑發生過變化，故選統計口徑一致且數據連續性強的城市非農人口作為替代。
3）地均二、三產業總值（MD），單位為千元/m2，表征地均產值。計算該指標時選建成區面積作為其分母。
4）三產比重（SC），單位為%，表征產業結構。該指標是通過第三產業產值與二、三產業總值相比得到的。
5）園林綠化固定資產投資（TZ），單位是萬元，表征城市綠地建設投資。此類投資為城市園林綠化固定資產再生產活動，包括改建、擴建及新建園林綠化等活動[2]。
6）建成區綠地率（GBD），單位為%，表征城市綠地建設水平。反映城市綠地建設水平的指標很多，有建成區綠地面積、人均公園綠地面積、建成區綠化覆蓋率等，但建成區綠地率具有統計口徑一致、數值精確、作為相對指標更適合用于不同地區間進行比較等優勢[9]。
1.2 數據來源及處理
以上各指標來自《中國城市建設統計年鑒（報）》、《中國城市統計年鑒》與《中國人口和就業統計年鑒》（《中國人口統計年鑒》）。為盡可能消除異方差對實證檢驗的影響，對部分指標采取對數化處理[10]，處理后各變量名稱為lnINV、lnPNV、MD、SC、lnTZ、GBD。
1.3 研究范圍
在空間尺度上，根據《中國城市建設統計年鑒》中按區域經濟帶劃分地區的方式，將中國劃分為東、中、西三大地區。在時間尺度上，根據中國二、三產業產值年均遞增速率的逐年變化情況，將1996-2014年劃分為3個時間段（圖1）。1996-2004年總產值年均增速不斷加快；2005-2010年為總產值年均增速處于波動起伏階段；2011-2014年為總產值年均增速下降階段。
2 實證分析
2.1 單位根檢驗及協整檢驗
在回歸分析前需驗證各指標序列是否平穩或存在長期均衡關系[11]。針對全國1996-2014年面板數據進行檢驗（表1），各指標的差分序列均在1%顯著性水平下接受LLC、Im-Pesaran-Skin、Fisher-ADF、Fisher-PP檢驗，說明各變量均為一階單整序列。在此基礎上需考察變量間是否有長期均衡關系，故有必要進行協整檢驗。
由于Pedroni檢驗允許存在較大程度個體差異，故本研究選此方法進行檢驗[10]。由表2可知，Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic、Group PP-Statistic與Group ADF-Statistic均通過5%顯著性水平檢驗。由于研究樣本數量較小，故主要參考Panel ADF-Statistic與Group ADF-Statistic的檢驗結果，確定變量間存在協整關系。綜上所述，全國面板數據可以進行回歸分析。
2.2 建立計量模型
通過F檢驗及Hausman檢驗，發現全國及三大地區的面板數據均拒絕常截距模型與隨機效應模型，故采用固定效應模型進行研究，考察不同時空內城市經濟發展對城市綠地建設水平影響的狀況及差異[9]。建立計量模型如下：
GBDit=C+β1lnINVit+β2lnPNVit+β3lnMDit+β4lnSCit+β5lnTZit （1）
式中，C為常數項，β1～β5為回歸系數，GBDit、INVit、PNVit、MDit、SCit、TZit分別代表第i個省份第t年的建成區綠地率、二三產業總值、人均二三產值、地均二三產值、三產比重和園林綠化固定資產投資。
2.3 城市經濟發展對城市綠地建設水平影響空間尺度分析
由表3可知，全國及三大地區城市經濟發展對城市綠地建設水平影響的回歸結果。全國經濟變量T值均顯著，且顯著性水平高；三大地區由于各自特點，其內部個別經濟變量T值不顯著。模型調整后R2均較高，F值較高且顯著，表明各模型擬合度均較好。回歸結果說明基于全國及三大地區，各經濟變量對城市綠地建設水平的解釋力強[12]。
2.3.1 全國SC回歸系數最大，MD影響效果最弱 從全國層面看，經濟總產值增加、人均及地均產值提高、產業結構升級與園林綠化固定資產投資均較大程度促進建成區綠地率提高。在各變量增幅相同的前提下，SC最大程度促進GBD增加。SC回歸系數為0.199 4，表示其每增長10%，GBD將提高19.94%。INV、TZ、PNV對GBD的影響效果顯著且作用力較強，T值分別為9.474 1、8.828 6與2.316 5，回歸系數分別是0.021 7、0.012 2與0.011 3。MD對GBD的影響效果及作用力度均較弱，T值為1.920 6，回歸系數為0.018 6。造成上述現象的原因主要是：①城市產業結構與城市綠地建設水平間的聯系十分密切，前者的調整與升級既對后者的提高提出了迫切需求，也為后者創造了更多的發展空間與有利條件；②城市經濟總產值及人均、地均產值增加都會為城市綠地建設提供必備的物質基礎與資金保障；③園林綠化固定資產投資中的一部分資金用于修復、改造原有建設，僅一部分用作新增投資，且投資的綠地僅為建成區綠地的一部分，故園林綠化投資對城市綠地建設的促進力度相對較小；④研究時段內，建成區面積擴張過快，導致地均產值的增長相對較慢，其影響效果及作用力度相對較弱。
2.3.2 東部SC作用力度最大，MD影響效果不顯著 從東部尺度看，SC對GBD的促進力度最大，回歸系數為0.267 9，表示SC每增長10%，GBD將提高26.79%；INV對GBD的促進力度排第2位，回歸系數為0.020 9；PNV、TZ對GBD的作用力度較小且接近，回歸系數分別是0.015 9與0.013 2，但PNV的T值僅為1.922 3；MD對GBD的影響效果不顯著。造成上述現象的原因有：①東部城市產業結構升級很快，比重不斷加大的第三產業對城市綠地的需求最強烈，且其所給予后者的發展空間最大，同時，與城市綠地建設相關的產業也大幅增加；②東部產業總值高，提升速度快，對綠地建設水平提高的支撐作用十分明顯；③研究時段內，東部城市人口數量與建成區面積增長均過快，減緩了人均產值及地均產值的提升速度，導致其對綠地建設水平提高的作用效果減弱。
2.3.3 中部SC作用力度最大，PNV影響效果不顯著 從中部尺度看，SC對GBD的促進力度最強，回歸系數為0.166 8；MD對GBD的促進力度較弱于SC，回歸系數為0.034 9；TZ的回歸系數為0.017 4，與全國、東部、西部相比，其在中部的促進力度更大；INV的促進力度最弱，回歸系數為0.015 2；PNV的影響效果不顯著。造成上述現象的原因主要有：①本地區產業結構調整、升級處于不斷加快階段，與城市綠地建設水平間的聯系不斷加深；②本地區城市綠地建設基礎相對薄弱，強有力的園林綠化投資使其建設水平能夠快速提升；③中部人口基數較大，導致人均產值增加對城市綠地建設水平的促進作用相對較弱；④中部建成區面積擴張速度相對較慢，地均產值的提升則相對較快，對城市綠地建設水平的促進作用相比其他地區更為明顯。
2.3.4 西部MD作用力度最大，SC影響效果不顯著 從西部尺度看，MD對GBD的作用力度在各變量同幅度增加條件下最大，且在全國及各地區間相對最大，回歸系數為0.040 8，表示其每增加10%，GBD增長4.08%；PNV的促進力度排第二位，回歸系數為0.027 6；INV與TZ的促進作用較為接近，回歸系數分別為0.010 6與0.008 6；SC影響效果不顯著。造成上述現象的原因有：①西部建成區面積相對較小，人口相對較少，兩者的擴張速度均較慢，而隨著西部大開發等政策制度的落實與實施，經濟總量快速增長，使西部地均產值與人均產值相對較快提升，成為促使城市綠地建設水平提高的重要因素；②西部產業結構較落后，第三產業產值比重小，較難在短時間內改變現狀。
2.4 城市經濟發展對城市綠地建設水平影響時間尺度分析
本研究不僅基于空間尺度進行分析，也從時間尺度考察了不同時間段中國經濟發展對城市綠地建設水平影響的差異及演變情況。對1996-2004年、2005-2010年、2011-2014年3個時間段分別進行檢驗，得到回歸結果（表4）。模型調整后R2均較高，F統計量均在1%水平顯著，表明各模型整體擬合均較好，即在不同時間段內城市經濟發展對城市綠地建設水平提高均具有很強的解釋力。
2.4.1 1996-2004年SC作用力度最強，MD與PNV影響效果不顯著 此時間段內，在各變量同幅增加條件下，SC對GBD的作用力度最大，回歸系數為0.351 3，表示SC每提高10%，GBD增加35.13%；INV促進力度較大，回歸系數為0.035 1；TZ促進力度較小，回歸系數為0.008 4；MD與PNV的影響效果不顯著。造成上述現象的原因主要有：①此階段的城市產業結構進入到加速調整與升級時期，三產比重不斷提升，對城市綠地建設的需求不斷提升，且為其創造更多的發展空間；②城市產業總值快速增加，為城市綠地建設的多方面均提供了必要保障，在基本物質層面支撐了其水平穩步提高；③針對城市綠地建設的專項投資還相對較少，對其整體水平提升的促進力度相對較弱；④在本階段內，城市建成區規模與人口均處于快速增長階段，人均及地均產值的增速相對減緩，對城市綠地建設水平影響不顯著。
2.4.2 2005-2010年SC作用力度減弱，TZ作用力度增強 此時間段內回歸模型的擬合度在3個模型中最高；SC回歸系數為0.218 8，對GBD的促進作用與前一階段相比開始減弱，但作用力度仍最大；MD對GBD的作用效果變得顯著，作用力度排第二位；TZ的回歸系數為0.019 5，相比前一階段，其對GBD的促進力度相對增強；INV與PNV的作用效果不顯著。造成上述現象的原因主要有：①該階段城市經濟發展水平明顯高于上一階段，其對城市綠地建設水平提高的促進作用明顯增強；②促進城市綠地建設水平提升的各方面因素增多，產業結構升級對其的影響比重開始下降；③該階段城市綠地建設更加受到重視，由于相關政策、建設理念等影響，對城市綠地的投資力度不斷增強。
2.4.3 2011-2014年各變量作用力度減弱 此時間段內經濟發展的大多變量對GBD的作用力度均減弱。SC的作用力度仍最大，回歸系數為0.167 7，但較前一階段已大幅減小；TZ作用力度較大，回歸系數是0.012 4，但也較前一階段有所減弱；INV的作用力度最小，回歸系數為0.004 9；PNV與MD的影響效果不顯著。造成上述現象的原因主要有：①中國整體經濟增速較上一階段開始放緩，制約了經濟發展，尤其是在總產值、人均及地均產值增加方面對綠地建設的促進作用；②在轉型時期，經濟發展更加側重于通過產業結構升級、固定資產投資等方面促進城市綠地建設水平提升。
3 結論與討論
3.1 結論
1）中國城市經濟發展有力地促進了城市綠地建設水平提高，產業結構升級、總產值增加、人均產值增長、地均產值提升、固定資產投資加大均不同程度的為其提供了強大動力。在相同幅度增加的條件下，產業結構升級對城市綠地建設水平提高的促進力度最強。
2）從空間尺度看，城市經濟發展對不同地區城市綠地建設水平提高的促進作用存在差異。產業結構升級在東部和中部的促進力度最大，而在西部的影響效果不顯著；經濟總產值增加的促進力度在東部排第二位，在中部與西部均排第三位；人均產值提高的促進力度在西部排第二位，在東部排第三位，而在中部影響效果不顯著；地均產值增加的促進力度在西部排第一，在中部排第二，而在東部影響效果不顯著；園林綠化固定資產投資的影響效果均顯著，但除中部外，在其他地區的作用力度均最小。
3）從時間尺度看，中國城市經濟發展對城市綠地建設水平的促進力度呈現為先加強，后不斷減弱的趨勢。產業結構升級雖在不同階段均保持最強促進作用，但隨時間推移，其作用力度不斷降低；經濟總量增加的促進強度在大多數時期處于第二位，且促進力度也在逐步下降；園林綠化固定資產投資的促進力度先大幅加強，后又小幅減弱；地均產值提高的促進效果經歷了由不顯著轉為顯著，后又變為不顯著的過程；人均產值增加在各階段的影響效果均不顯著。
3.2 討論
1）中國城市經濟發展對城市綠地建設水平提高的促進作用不斷減弱是客觀趨勢，需深刻認識與積極利用兩者間的規律及作用機制，把握好現階段產業結構升級與園林綠化固定資產投資加大為城市綠地建設帶來的良好契機，發揮好轉型時期經濟發展所能提供的促進效力。
2）各地區需就各自經濟發展現狀做出合理判斷與部署，為城市綠地建設水平提高探尋新的動力源。東部應在經濟總產值快速增加、產業結構不斷升級的同時，更加注重加快人均產值及地均產值的提高；中部應更加重視產業結構升級與經濟總產值增長；西部應大力推進產業結構調整與園林綠化固定資產投資，帶動城市綠地建設水平快速提升。
3）促進城市綠地建設水平提高的因素眾多，經濟發展僅為其中的一個重要方面。城市用地規模、城市人口數量、相關政策、建設理念、自然地理條件等均對城市綠地建設起到了推動或抑制作用[4]。在經濟發展的促進作用減弱時，可通過擴張城市建設用地規模、制定相關政策措施等途徑，在更多方面合理且較快地促進城市綠地建設水平提升。
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三、數據處理
1.數據整理
因為原始數據是分散的，且未按規定排放，所以需要先將數據整理到SPSS中的數據視圖中。數據整理將分以下步進行：（1）將所有數據依次載入到excel工作表中；（2）在變量視圖中定義變量，并依次用x1,x2,…,x8代替原始變量；（3）將excel中的數據導入到數據視圖中。
2.主成分分析過程
通過分析――降維――因子分析，依次將各個變量加入到變量中進行主成分分析，篩選出特征值大于1的每個主成分，依次得到描述統計量，相關系數矩陣，公因子方差，解釋總方差，成分矩陣，成分得分系數矩陣以及成分得分協方差矩陣。
四、結果分析
1.變量及對應內容
x1:城鎮居民家庭平均每百戶家用汽車數量(輛)
x2:每萬人擁有公共交通車輛(標臺)
x3:城鎮居民平均每人全年家庭可支配收入(元)
x4:城鎮居民家庭平均每人全年現金消費支出(元)
x5:地區生產指數(上年=100)
x6:省會城市廢氣中空氣質量達到二級以上天數占全年比重(%)
x7:省會城市廢氣中氮氧化物排放量(萬噸)
x8:各地區平均每起交通事故直接財產損失(元)
2.相關系數矩陣
在由主成分分析得到的相關系數矩陣中，我們可以得到以下結論：
（1）省會城市廢氣中氮氧化物排放量與各地區平均每起交通事故直接財產損失呈現完全的正相關（=1）；
（2）城鎮居民平均每人全年家庭可支配收入與城鎮居民家庭平均每人全年現金消費支出相關性也較強，幾近完全正相關（0.95以上）；
（3）省會城市廢氣中空氣質量達到二級以上天數占全年比重與城鎮居民平均每人全年家庭可支配收入和城鎮居民家庭平均每人全年現金消費支出兩種因素呈現的相關性都很低（0.05以下）；
（4）其余各變量間相關程度普遍偏低。
3.解釋總方差矩陣
在得到的解釋總方差矩陣中，總共得到3個主成分，對應的特征值依次為3.742、1.734和1.361，依次的累計貢獻值為46.777%、68.456%和85.468%,已經達到了總貢獻率在80%―85%以上的要求。
4.主成分載荷矩陣
計算得到的主成分載荷矩陣如表1所示。
表1 主成分載荷矩陣
從成分載荷矩陣中我們可以看到，在第一主成分中絕對系數相對較高的有兩項――城鎮居民平均每人全年家庭可支配收入（x3）和城鎮居民家庭平均每人全年現金消費支出(x4）；在第二主成分中，絕對系數相對較高的也有兩個――省會城市廢氣中氮氧化物排放量（x7）和各地區平均每起交通事故直接財產損失（x8)；在第三主成分中，絕對系數相對較高的還是有兩個――省會城市廢氣中空氣質量達到二級以上天數占全年比重（x6）和每萬人擁有公共交通車輛（x2）。
5.主成分分數系數矩陣
計算得到的主成分分數系數矩陣如表2所示。
表2 主成分分數系數矩陣
（1）計算得到每個主成分[4]
令ai表示每個特征向量（列項）（i=1,2,3），X=(x1,x2,…,x8)隨機變量，Fi表示第i個主成分，則Fi=Xai。
（2）計算得到每個觀測值在某主成分下的得分值輸出如表3所示，并加黑標注出得分均為正數的幾個城市。
表3 各大城市主成分得分矩陣
可見，重慶、河北、內蒙古、上海得分均為正，平均得分最高為上海。
6.結果分析
以上已經得出了各個主成分及其構成要素，附帶各因素在相應主成分中所占的系數及比重，總結并得到以下結論：
（1）從第一個主成分的構成情況我們可以看到，城鎮居民的收入與支出是影響最大的因素。作為決定城鎮交通狀況與空氣質量的主導因素，城鎮經濟發展帶動其他各項水平發展，進而影響到人們的生活。人們的生活水平提高到一定程度，自然會有買車的想法，特別是在城鎮的一些繁華地帶。當人們普遍都買了車，自然會在一定程度上造成交通擁堵，既而引發一系列不可避免的交通事故。而且，私家車的不斷增加，會使更多的汽車尾氣排入空氣中，引發一系列的空氣污染，嚴重的時候會使霧霾天氣大量增加。霧霾天更加難以避免交通事故，既而造成一定的財產損失。（2）由第二個主成分的構成情況我們可以看到，空氣中氮氧化物的排放量雖然不是造成交通事故的直接原因，卻與交通事故存在著不可忽視的聯系。其實是顯而易見的，在許多城市,汽車尾氣早已成為大氣污染的首要污染源，大氣污染使能見度降低，會嚴重影響到行車安全。（3）由有第三個主成分的構成情況我們可以看到，現如今不斷增加的城鎮公交運營數也在一定程度上對空氣質量造成了一定的影響，公交運營數越多，空氣質量越差。（4）從總體得分情況來看，上海是交通與空氣質量相對較好的一個城市。
五、總結
綜上所述，就現今城鎮經濟發展的現狀來看，一味地發展經濟早就已經對城鎮空氣與交通狀況造成了相當大的壓力。所以在今后的發展中，雖然經濟發展依然在首位，但應當多將發展經濟與環境保護結合，真正做到城鎮經濟又好有快發展，以保證人民生活安定。為了城市的健康，更是為了人類的未來，人們應該盡量不用或少用私家車出行，多坐地鐵，以保證綠色出行。
參考文獻：
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中圖分類號：F299.27；F127 文獻標識碼：A
文章編號：1004-4914（2016）10-072-03
一、未來山西省人口城鎮化水平預測
城鎮化水平的研究主要是對城市人口的發展進行預測。通過對人口規模歷史資料的統計分析，找出其在時間維度上的變化規律，以得出城市人口規模變化的比較精確的數值，以及探索其變化的規律。灰色預測法是一種既含有已知信息又含有不確定因素的系統進行預測的方法。其特點是所需信息量少，不僅能夠將無序離散的原始序列轉化為有序序列，而且預測精度高，能夠保持原系統的特征，可較好地反映系統的實際情況。這里采用GM（1，1）模型對山西省未來五年的人口規模進行預測，并對預測結果進行分析，得出山西省城鎮化發展的方針和對策。
1.GM（1，1）模型建立的基本過程。
2.山西省人口規模發展及其城鎮化分析。
（1）基于GM（1，1）模型的人口規模預測分析。采用近十年全國人口數據和山西省人口數據作為GM（1，1）模型的源數據，求得相應的預測模型，對未來五年全國總人口以及對山西省的總人口進行預測，計算未來五年相應的城鎮化發展水平，并以預測精度等級來衡量預測結果。
（2）基于GM（1，1）模型的人口規模預測結果。
運用GM（1，1）模型以及表2中山西省2006―2014年總人口數對山西省總人口的規模進行5年的預測。
得出預測模型：x（1）（t+1）=331351.816972e0.009869t-328058.106972，其預測結果如表3，其中P=1.0000，C=0.3688，預測精度等級為好，達到預測效果，所以運用GM（1，1）模型對人口進行預測有一定的可行性，具有一定的適用價值。
根據上述同樣的方法，對山西省城鎮人口進行預測，預測模型為：x（1）（t+1）=31234.755455e0.040106t-29980.195455，，P=1.0000，C=0.1425，預測精度等級為好，預測結果如表4所示。
根據表3、表4的數值，山西省未來城鎮化水平預測結果如表5：
根據表3、表4、表5可知，未來五年山西省的總人口數、城鎮化水平都在持續增加，山西省2018年總人口數達到3810萬人，城鎮化水平也相應的提高到了60%以上，并且具有持續增長的趨勢。
根據2006―2015年我國總人口數據對我國未來5年的總人口數進行預測，得出預測模型：x（1）（t+1）=24894603.092423e0.005182t-24766150.092423
P=1.0000，C=0.0344，預測精度等級為好，預測結果如表6所示。
同理得出我國未來5年城鎮人口數的預測模型：
x（1）（t+1）=1491208.072700e0.034595t-1440996.072700，P=1.0000，C=0.0344，預測精度等級為好，預測結果如表7所示。
根據表6、表7的數值，得出我國未來城鎮化水平的預測值，如表8所示。
（3）山西省未來城鎮化水平與我國未來城鎮化水平對比分析。
從表9中可以看出，無論山西省的城鎮化水平還是我國的城鎮化水平都有穩步增長的趨勢，但山西省的城鎮化水平始終低于我國的城鎮化平均水平，但差距正逐年縮小，從2016年到2020年山西省的城鎮化年均增長率均保持在3%以上，而且超過了全國城鎮化的年均增長率，并保持穩定的增長幅度，基于上述情況的分析，山西省在未來五年應加快城鎮化進程，縮小與全國的差距，但同時也應處理好加快城鎮化進程帶來的相關問題。
二、未來山西省經濟發展水平預測
運用前文分析得出的回歸模型，將未來山西省的人口城鎮化水平預測值代入回歸方程式（1）（2）（3）（4）（5）（6）中，預測未來山西省影響經濟發展水平的各相關因素的值（表10）。
1.山西省經濟規模預測。從預測結果中分析得出未來5年山西省的地區生產總值呈現穩步增長的態勢，2020年山西省地區生產總值突破4萬億元，是2016年地區生產總值的1.9倍，同比增長89.1%。對一二三產業產值的預測也同樣呈現出增長趨勢，其中第二三產業產值占地區生產總值的比重明顯增加，第二產業產值所占比重穩步保持穩定增長，其中伴隨著二三產業的發展，對生產條件、技術的改良，同時也提高了第一產業的生產總值，未來5年第一產業產值也同樣穩步增長（表10）。
2.山西省人均GDP預測。經濟規模的不斷擴大，勢必帶來人均GDP的增長，從對未來山西省經濟發展水平的預測結果中可以看出，未來5年山西省的人均GDP的增長幅度保持在15%左右。
人均GDP的顯著提高在很大程度上將推進城鎮化的進程，在此過程中則要不斷地對經濟結構進行優化，才能保持城鎮化進程的穩步發展（表10）。
3.山西省經濟結構的優化預測。
在城鎮化水平迅速提高的同時，也在不斷地改進經濟結構的運行模式，對未來山西省5年的經濟相關指標的預測結果中顯示，一二三產業的產值都在逐年增加，但是占地區生產總值的份額，二三產業仍占居主導地位，呈現出“二三一”的經濟結構模式，對預測數據的分析，第三產業的產值提升速度較快，正逐年縮小與第二產業產值之間的差距，經濟結構模式也逐年趨近與“三二一”的經濟結構模式。
在經濟結構模式轉變的同時，帶來的是就業人員結構模式的轉變，第一產業就業人員比重每年下降0.3個百分點，二三產業就業人員比重每年上升0.4個百分點，產業結構模式的轉變加之就業結構模式的轉變，在很大程度上對城鎮化的進程帶來了壓力（表11）。
因此，在城鎮化迅速發展的過程中，政府要不斷引導經濟結構模式的轉變，同時也要處理好新型就業結構模式下的工作、住房等民生問題。
三、未來山西省人口城鎮化與經濟協調發展的對策
結合對山西省未來城鎮化水平和經濟發展水平的預測，摸清未來一段時間山西省城鎮化發展的真實水平和在全國范圍內的相對位置，有效促進山西省人口城鎮化與經濟協調發展。
1.強化產業支撐城鎮化發展的新格局。根據全省產業發展的基本方向，圍繞區域資源稟賦、環境承載能力、現有經濟發展水平以及產業轉型發展趨勢，改造和提升現有產業，淘汰落后產能，強化產業支撐，加快城鎮產業發展方式的轉變，形成產業支撐城鎮化發展的新格局。發揮比較優勢，積極推動中心城市構建具有山西省特色的高端制造產業和服務業體系。結合山西科技創新城、太榆同城化建設、晉北現代煤化工基地建設、百里汾河經濟帶建設等重大布局，推動小城市和小城鎮發展具有特色鮮明、優勢互補、協同共進的產業體系。
2.加速產業梯度轉移帶動城鎮化發展的新面貌。借助全國產能結構調整的機遇，積極承接東部地區轉移而來的勞動密集型產業、資源密集型產業和加工制造業，通過產業轉移帶動山西省工業化和城鎮化的發展。對于資源優勢相對突出的城市，要借助本地豐富的優勢資源，換取轉出地的資本和技術要素，同時適當拓展產業鏈，積極探索資源產品的精細加工，實現與轉出地在產業發展方面的合作共享。對于資源枯竭型地區，要積極克服資源發展瓶頸，適當發展綠色高效的接續產業，著力探索出一條資源消耗低、環境污染少、經濟效益高的循環經濟的發展道路。
3.構建產業集聚助力城鎮化發展的新格局。推動產業集聚區高起點、高標準的建設，將基礎配套設施、標準化廠房、都市工業樓宇以及外部交通環境建設納入到城鎮發展規劃之中。通過工業化集聚水平的提升帶動城鎮化水平提高，進而推動城鎮綜合承載能力、要素吸納能力、產業輻射帶動能力的提升，最終形成產業聚集帶動城鎮化發展的新格局。
參考文獻：
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中圖分類號：F127.45 文獻標識碼：A DOI：10.13677/65-1285/c.2016.04.09
歡迎按以下方式引用：丁廣偉.新疆城市化效率與經濟發展水平的時空耦合分析[J].克拉瑪依學刊，2016（4）60-68.
一、引言
城市化進程是工業化發展、社會化組織和市場化管理的重要標志。隨著市場化、全球化的不斷深入，作為現代社會發展載體的城市化日益成為推動國家或區域發展的重要驅動力。[1]48-52新疆地處西北邊陲既有網絡上被評為：全國最富有的城市――克拉瑪依市，又有國家重點扶貧區域――南疆三地州，區域間城市化與經濟發展差異懸殊。2000年新疆城鎮化率僅為33.75%，2013年新疆城鎮化率達44.47%，新疆城鎮化正處于快速發展階段。然而，在新疆城市化進程中卻產生高能耗、低效率、區域差異大等一系列問題，城市化效率與經濟發展水平的關系問題逐漸成了研究熱點。
目前，國內外學者對城市化效率與經濟發展水平關系的研究主要集中于以下幾個方面：20世紀70年代，錢納里通過對世界各國的城市化水平和人均GDP進行統計分析，得出城市化與經濟發展呈正相關。[2]24-26方創琳等（2011）利用Bootstrap―DEA方法測算我國城市化效率，認為我國城市化效率存在地區差異，東部地區高于中西部地區。[3]1011-1022孫東琪等（2013）通過對長江三角洲城市群的研究，認為城市化效率與經濟發展存在動態耦合關系，經濟發展水平較高的城市會首先擺脫城市化效率帶來的效用。[4]1061-1071劉雷等（2015）通過對山東省17個地級市的城市化效率與經濟發展水平的耦合度進行測算，發現山東省的城市化效率與經濟發展水平存在動態耦合關系，目前山東省處于呈倒“U”型分布的左側發展階段。[5]75-82關于新疆城鎮化與經濟發展的研究主要在以下幾方面：韓桂蘭、孫建光（2008）研究了新疆農村人口城鎮化與經濟發展之間的關系。[6]128-130李廣舜（2008）通過對新疆城市化現狀研究，發現新疆城市化發展緩慢、南北疆區域差異大等問題，認為應該加快推進新疆城鎮化。[7]18-22劉雅軒等（2014）利用DEA和Malmquist指數模型方法，對新疆15個地州的城市化效率及其變化情況進行了分析。結果表明，新疆城市化效率呈現先上升后下降的趨勢，整體的城市化仍舊依靠擴張投入要素的粗放型增長方式。[8]42-50
總體而言，目前，關于城市化效率與經濟發展水平關系的研究多以實證為主，研究范圍多集中在中、東部經濟發達地區，對城市化效率與經濟發展水平都相對較低的西部地區研究較少。新疆國土面積166萬平方千米，占全國的1/6，作為少數民族聚居區、“西部大開發”重點區、“絲綢之路經濟帶”核心區，新疆的城市化與經濟發展對地區的社會、政治、經濟具有重要影響。因此，本文運用DEA模型分析了新疆15個地州市的城市化效率，運用熵值法測算其經濟發展綜合水平，并運用耦合度模型研究二者的時空變化，以期為我國城市化效率的提高提供借鑒。
二、模型構建與數據來源
（一）模型構建
1.DEA模型：測算城市化效率
DEA（Data Envelopment Analysis，數據包絡分析法）是一種線性規劃模型，DEA模型分為CCR（規模收益不變模型）與BCC（規模收益可變模型）兩種類型。CCR模型是由美國運籌學家 Charnes、Cooper、Rhodes 以“相對效率”概念為基礎，根據多指標投入和多指標產出對相同類型的決策單元進行相對有效性或效益評價的一種系統分析方法。BCC模型是在CCR模型的基礎之上假設其規模收益可變得到的。[9]51-56
DEA模型假設有n個決策單元（DMU），每個地州市視為一個決策單元i=1，2，3，…，m；其中xi、yi、Q分別表示第i個地州市的投入、產出變量和相對效率值，根據CCR模型，該線性規劃為：
式（1）中MinQ為目標函數；s.t.代表限制性條件；為各個地州市在某一指標上的權重變量；和分別代表決策單元的原始投入和產出值。CCR模型是在假設決策單元為固定規模收益（CRS）的情況下得到的，利用CCR模型計算得到的Q為決策單元的綜合效率，包括技術效率和規模效率兩部分。
在CCR模型中加入的約束條件，即可得到BBC模型。
式（2）中Q表示決策單元的純技術效率（VRSTE），綜合效率可以分解為技術效率和規模效率兩部分，且綜合效率=純技術效率×規模效率。[9]51-56
2.熵值法：測算經濟發展水平
本文利用熵值法對新疆15個地州市的經濟發展水平進行測算。熵值法是多指標綜合評價的一種重要方法，它根據指標數據提供的信息量進行客觀賦權，以減少主觀因素的影響，使結果更加精確。[10]387-398
3.耦合協調度模型：測算城市化效率與經濟發展水平的耦合協調關系
（1）耦合度模型。耦合是一個物理學概念，指的是兩個或兩個以上的系統或運動形式通過各種相互作用而彼此影響的現象，而耦合度是系統或要素相互影響的程度。本文把城市化效率與經濟發展水平相互作用、彼此影響的程度定義為城市化效率―經濟發展水平耦合協調度，并通過城市化效率指標與經濟發展水平指標體系構建響應模型，定量測算二者關系。[11]38-45具體計算公式為：
從空間范圍來看，新疆經濟中心不斷向北疆集聚，地域差異日趨明顯。經濟發展快的地區逐漸集中在自然條件好、資源豐富、交通沿線附近，如烏魯木齊市、克拉瑪依市、巴音郭楞蒙古自治州等地依靠其豐富的自然資源經濟取得快速發展；而南疆三地州與其他地區的經濟發展差距日益擴大。
（三）新疆城市化效率與經濟發展水平耦合關系
根據前文運用DEA模型測算的新疆城市化效率與熵值法測算的新疆經濟綜合發展水平的結果，運用公式（3）（4）測算新疆15地州市4個時間點的城市化效率與經濟發展水平的耦合度與耦合協調度。耦合度越大，說明城市化效率與經濟發展水平之間越協調；反之則不協調。
根據表2數據，利用Excel、ARCGIS10.2可繪制 1998、2003、2008、2013年新疆15地州市的城市化效率與經濟發展水平耦合度（圖3）以及空間分布圖（圖4）。根據聚類原理以及新疆的實際情況，將新疆城市化效率與經濟發展水平的耦合度劃分為4種類型（表3）：低度耦合，中度耦合，較高耦合，高度耦合。
從時間維度分析，新疆15地州市1998-2013年城市化效率與經濟發展水平耦合度呈現緩慢上升（1998-2003年）――迅速上升（2003-2008年）――緩慢下降（2008-2013年）的趨勢。新疆15地州市在1998、2003、2008、2013年4個年份年的耦合度整體平均值分別為0.5173、0.52550、0.58104、0.57432。在1998-2008年期間，新疆經濟快速發展，首先，一系列的重大基礎設施密集建設，對當地經濟帶動效應明顯，增加了當地就業，城鎮化投入形成規模經濟，促進了城市化效率的提高。另外，新疆在大力發展當地優勢產業的同時，積極承接東部產業轉移，工業化水平得到極大提高，工業對勞動力需求持續增加。農業領域，隨著現代機械設備的應用，極大地降低了勞動力需求，農村剩余勞動力向城市轉移，純技術效率水平提高。新疆經濟發展極大地影響當地城市化效率水平，城市化效率水平的提高又促進了當地經濟發展。由于石油化工產業占新疆產業比重較大，主導產業的擴散效應已達到相對穩定狀態，經濟發展對城市化效率的促進作用下降。2009年新疆積極推進兵團城鎮化建設，截至2013年底，新疆建設兵團城鎮化水平已達62%。新疆城鎮化受政府主導影響較大，且2009年受金融危機及一系列復雜社會因素的影響，新疆城鎮化效率受社會因素影響日益明顯。新疆15地州市城市化效率與經濟發展水平的耦合協調度呈現緩慢下降（1998-2008年）――急劇下降（2008-2013年）趨勢，地域差異明顯。1998、2003、2008、2013年的耦合協調度整體平均值分別為0.5062、0.5013、0.5019、0.4603，說明新疆城市化與經濟發展水平彼此促進的質量呈下降趨勢，并且日益明顯。
從空間維度分析：（1）烏魯木齊市最早出現城市化效率與經濟發展水平的耦合度下降趨勢。造成這種現象的原因是：烏魯木齊作為新疆首府城市、亞歐大陸橋重要的城市節點，烏魯木齊的經濟發展更多依賴商貿物流、產業集聚等其他因素，城市化效率對經濟發展貢獻的權重相對較小；另外，烏魯木齊1998年的城市化率已達到82.7%，其城市化水平已處于較高階段，很難再快速提高，所以烏魯木齊城市化效率與經濟發展水平之間的耦合度水平較低且出現一定程度的下降。（2）克拉瑪依市、阿勒泰地區、塔城地區、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、吐魯番地區、哈密地區在此期間的城市化效率與經濟發展水平的耦合度出現不同程度下降。其原因是克拉瑪依市、博爾塔拉蒙古自治州等地區屬于資源密集型地區，資源性產業占其GDP比重較大，產業結構單一，其經濟發展受資源開發的影響較大，受城市化影響較小，故這些地區城市化效率與經濟發展水平的耦合度較低。（3）喀什地區、和田地區、石河子市、昌吉回族自治州、伊犁哈薩克自治州等地區城市化效率與經濟發展水平的耦合度迅速提高。喀什、和田地區屬于國家扶貧重點開發地區，經濟基礎薄弱，城市化水平較低。近來受西部大開發、對口援疆等一系列優惠政策影響，喀什、和田地區經濟取得快速發展，經濟發展的同時極大地促進了當地城市化水平，而城市化水平的提高又為當地經濟發展提供了動力，二者相互促進。石河子市、昌吉回族自治州是“天山北坡經濟帶”中心地區、亞歐大陸橋沿線城市，城市化水平與經濟發展都處于迅速上升期，城市化效率與經濟發展水平耦合度不斷提高。昌吉回族自治州、伊犁哈薩克自治州、喀什地區、和田地區和石河子市在2013年的城市化效率與經濟發展水平的耦合度都處于較高水平，但是前4個地州與石河子市的耦合協調度差異懸殊。前者屬于城市化率與經濟發展水平都處于較低階段的高度耦合，石河子市屬于城市化率與經濟發展水平處于較高階段的高度耦合。
四、結論、對策與討論
（一）結論
1.新疆15地州市城市化綜合效率總體呈先上升后下降的趨勢，達到DEA有效的地州數下降明顯。新疆城市化的擴張主要靠增加投入，而技術效率未達到最優狀態，并且純技術效率不斷下降，最終導致綜合效率下降。從空間格局來看，北疆城市化效率明顯優于東疆與南疆地區。
2.新疆整體經濟發展水平呈現緩慢上升――急劇上升的趨勢。從空間格局來看，經濟發展的區域差異日益擴大，北疆地區經濟發展水平優于其他地區。
3.1998-2013年，新疆15地州市城市化效率與經濟發展水平的耦合度呈現緩慢上升――急劇上升―緩慢下降的趨勢。從空間格局來看，（1）城市化效率與經濟發展水平存在動態耦合關系，經濟發展水平較高的城市會首先擺脫城市化效率帶來的促進作用。（2）依靠礦產資源發展的地區其城市化效率與經濟發展水平的耦合度相對較低。（3）在城市化效率與經濟發展水平耦合度相同時，由于經濟發展水平不同，二者的耦合協調度不同。
（二）對策
1.增加新疆固定資產投資，協調區域經濟差異
新疆現階段有11個地州市的城市化處于規模報酬遞增階段，并且一些地區基礎設施、醫療教育條件等還比較薄弱，新疆應充分利用“絲綢之路經濟帶”核心區地位，加大固定資產投入，尤其是在南疆地區，以協調區域經濟發展差異。
2.加強教育發展
技術不僅是制約新疆城市化效率提高的重要因素，也是促進新疆經濟發展的動力。新疆勞動力豐富，但勞動力素質相對較低，應加大新疆教育投入，加強技能培訓，如普及中小學雙語教學、增加南疆地區高等學校數量等。
3.積極轉變經濟發展方式
新疆生態環境脆弱，城市大多聚集在綠洲地區，在城市化與經濟發展過程中應積極轉變經濟發展方式，制定科學合理的城市與經濟發展規劃，積極建設生態城市。在自然資源豐富地域，如克拉瑪依市、巴音郭楞蒙古自治州等地，應延長主導產業的產業鏈，增加附加值，并在此基礎上積極發展新興產業，提升經濟發展質量。
4.大力維護邊疆及社會安全
近期世界恐怖勢力、宗教極端勢力猖獗，新疆與多個國家相鄰，易受恐怖勢力影響，應大力維護新疆社會穩定，為新疆經濟發展與城市化建設營造良好的社會環境。
（三）討論
1.新疆地處西域邊陲，多民族聚居，城市化與經濟發展都處于上升期，研究其城市化效率與經濟發展水平的耦合關系對類似區域的發展有著重要借鑒意義。研究發現，新疆城市化效率與經濟發展水平呈現緩慢上升――急劇上升――緩慢下降的趨勢，與東部發達地區明顯呈倒“U”型發展趨勢略有不同，新疆城市化效率與經濟發展的耦合度未來趨勢如何，還需進一步研究。
2.新疆依靠礦產資源發展的地區城市化率與經濟發展水平耦合度不是很高，別的區域是否如此，還需進一步研究。因此，應加強對資源型地區或產業結構單一地區的城市化效率與經濟發展水平耦合度的實證研究。
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本文在我國各位學者研究社會保障尤其是住房保障的基礎上，借鑒住房保障測度模型，設計了公積金對我國城鎮居民的住房保障力度的測算模型，并探討公積金繳存水平與當地經濟發展的適應性，力圖分析我國公積金制度的保障水平和地區差異。本文運用統計軟件Excel和Eviews5.0，采用公積金保障密度指標、公積金保障深度指標等對我國2003～2007年公積金與國民經濟相關數據進行實證分析。其中，保障密度是衡量居民住房保障從公積金制度中實際受益程度的指標，以公積金繳納數額比總人口的結果來表示。公積金對城鎮居民住房保障相對水平即保障的深度，以當年的公積金繳存總額占當年國內生產總值的比例來表示。公積金對城鎮居民住房保障的密度和深度都與人均GDP有關。由于人均GDP是反映一個國家或地區經濟發展水平的重要指標，因此，可以構造出公積金對城鎮居民住房保障密度或深度與人均GDP的函數，根據該國或地區的人均GDP來預測保障密度或深度。
一、實證分析
(一)各地區公積金人均繳存額和人均國民生產總值的標準化值
首先，統計2003-2007年我國31個省、直轄市和自治區個人平均公積金繳存額。其次，計算公積金繳存率，即公積金繳存人數除以當地職工總人數。再次，以各地區的個人平均公積金繳存額乘以公積金繳存率，除以全國平均值，可以得到2003-2007年各地區個人平均公積金繳存標準化值。
以同樣的方法計算各地區人均國民生產總值的標準化值。首先，統計2003-2007年各地區人均國民生產總值。其次，以各地區的人均國民生產總值除以全國平均值，可以得到2003-2007年各地區個人平均公積金繳存標準化值。
(二)不同地區公積金保障深度與經濟發展適應性分析
為考察不同地區公積金保障深度與經濟發展適應性，可以將各地人均公積金繳納水平和反映經濟發展水平的人均GDP結合起來，考察各地區的公積金住房保障水平與經濟發展的適應性，同時，利用時間序列考察各地區公積金住房保障水平和經濟發展水平的動態變化特征，
首先，將2003年各地區的人均GDP進行標準化處理，即將各地區的人均GDP除以全國平均人均GDP，記為G(i)，然后將各地區的G作為橫軸，以同年的該地區公積金住房保障水平P(i)作為縱軸，繪在同一個散點圖中。在散點圖中。用一縱一橫兩條線把分布圖分成①、②、③、④四個區域。其中的橫線為Gfil=1，為全國人均GDP水平線。在這條線之上，表明該地區人均GDP水平比全國人均GDP水平高：相反，在這條線之下，表明該地區人均GDP水平比全國人均GDP水平低。縱線也為1，即對2003年各省、市、自治區公積金繳存水平做標準化處理，其平均值為1。右邊表示各地區公積金繳存水平低于全國平均水平，左邊表示各地區公積金繳存水平高于全國平均水平。根據這兩條線的含義。所分成的4個區域的經濟含義分別為：區域①屬于“經濟實力差，高保障型”，表示該地區的人均GDP水平低于全國平均水平，同時公積金住房保障水平高于全國平均水平。區域②屬于“經濟實力較好，高保障型”，表示該地區的人均GDP水平高于全國平均水平，公積金住房保障水平也高于全國平均水平。區域③屬于“經濟實力差，低保障型”。表示該地區人均GDP水平低于全國平均水平。同時公積金住房保障水平也低于全國平均水平。區域④屬于“經濟實力好，低保障型”，表示該地區人均GDP水平高于全國平均水平，但公積金住房保障水平卻低于全國平均水平。對2003年31個地區進行區域判定，并以同樣方法對2004-2007年各地區進行區域判定。
在房地產盲目助推大量高星級酒店誕生的情況下，“十二五”末已出現酒店布局不均、需求過剩、經營業績下滑、部分酒店面臨拍賣或轉型，為此，及時科學指導城市酒店業的發展與城市經濟的發展相協調，推進第三產業的健康發展，防止過度發展或發展不足而損害城市區域的經濟發展。為此，科學指導城市酒店的發展規模及其分布在“十三五”建設期間顯得尤其重要。
一、國內外文獻及研究現狀
國外針對區域酒店與經濟發展相關性研究的不多，因世界前10酒店管理集團中有7個在美國，為此重點關注了美國在該方面的研究。主要有：學者Smith分析美國從1990年到1998年這段時期，灑店業構成比例、規模增長和收益變化，他的分析是很有意義的，能對投資者降低酒店投資的風險。學者JanA Deroos的研究主要基于NOR指標，即理論住房率，他研究分析這個指標的重要意義，是實現對美國酒店業的供求情況進行平衡。學者Jeong-Gil Choi根據美國近30年的酒店增長率情況以及對美國酒店業的未來發展周期和轉折點進行預測。強調通過城市經濟的發展從多因素的角度對區域酒店業布局等進行系統的研究。
國內酒店管理方面的學者專家也在不斷完善相關的理論體系，瞿富強對酒店項目與區域經濟建設可行性研究進行了比較與分析。馬智亮、鄧子瑜等提出了酒店業與城市經濟發展研究集成化輔助系統的模型。葛良文結合以往宏觀行業調控研究成果，論述了酒店業在區域經濟建設中的框架及作用。王勇評述了酒店發展與地區建設的問題與對策，系統性地歸納了酒店業與地區經濟相互促進相互依賴的重點關注區域。楊永堂研究了酒店規模發展與地區GDP與CPI數據的關系，從基準收益率、現金流、影響因素等方面細致地作了財務評價研究。
本文嘗試通過地區經濟發展的主要指標體系給出地區經濟發展水平指數，將地區經濟發展與酒店業發展進行關聯分析，構建兩者之間協調關系的模型，并運用重慶市的樣本數據進行實證檢驗。
二、城市酒店業與經濟發展的彼此影響動因
（一）城市酒店業的發展是經濟發展的需要
酒店業的發展本身也是地區經濟發展的重要組成部分。由于城市資源和發展定位的區別，對地區經濟的貢獻占比也就不同，如以旅游度假定位的三亞等，酒店的收入與利潤對城市GDP的影響占比較大，而以中心城市定位的重慶等酒店對城市GDP的影響占比目前在10%-15%之間，且呈上升態勢。主要影響體現在五個方面：一是酒店業的發展會為城市經濟發展帶來發展資金；二是高星級酒店能提升城市形象，創造良好的投資環境；三是增加城市國民生產總值和稅收；四是會帶動相關行業的發展，如建筑業、商業、交通業等；五是酒店I是勞動密集型行業，對就業的吸納能力強，酒店業的發展能在很大程度上創造就業機會，提升城市的就業率。
（二）城市經濟的發展促進酒店業的發展
酒店業的發展依賴于地區經濟發展水平，且總是和地區經濟發展水平相適應。主要影響表現在三個方面：一是資本逐利的本性會吸引財團在城市經濟發展較好城市投資建造酒店；二是城市經濟的發展帶來商務和旅游人數增多、流動加快，促使解決餐飲、住宿問題的酒店業出現巨大的市場發展空間；三是政府部門會創造良好的投資政策，特別是銀行資金的支持、稅收的支持及土地費用的支持等；四是城市基礎設施配套、交通、通訊和市政設施等的提升改造，為酒店業的發展創造了良好的外環境；五是在城鎮化及房地產引領城市經濟發展中，近5年新建的高星級酒店約90%是以房地產集團為背景的酒店。
三、關聯性及協調性分析
（一）酒店業與城市經濟發展水平的衡量指標
鑒于數據的可獲取性，本文選取了國民生產總值、第三產業的投資額、第三產業的收入、房地產開發投資額、進出口總額、國內游客人次和收入、國外游客人次和收入、人均可支配收入、外資利用額等9個與酒店業緊密相關的經濟發展指標來衡量經濟發展水平。選取酒店數量、客房數量、床位數量、酒店員工數量等4個指標，及在地區的具有代表性的國有和私有酒店各一個，平均其總收入、總利潤、可售房價格、可售房利潤、客房收入、客房出租率等6個反映經營質量的發展指標來衡量酒店業的發展水平。數據來自《重慶旅游統計公報》、《重慶國民經濟和社會發展統計公報》及重慶勁力、萬友康年大酒店。
表1 重慶市2000年---2015年主要經濟發展指標及酒店發展指標數據
（二）城市酒店業與經濟發展水平指數測算
本文采用主分量分析方法來評價經濟發展水平。步驟如下：首先，將原始數據轉換成標準化的數據；然后，運用SPSS軟件進行主分量分析，得到特征值和方差貢獻率。將各主分量貢獻率占選取主分量的累積貢獻率的比重作為權重，計算經濟發展水平指數計算公式為：
F=■wk*fk （1）
其中，F表示地區經濟發展水平指數，wk為權重，wk=λk/■λk*λk，λk為第k個主分量的貢獻率，fk為地區第k個主分量得分。運用因子分析方法對11個指標的數據做KMO和Bartlett檢驗，運算結果為KMO=0.62，大于0.5；Bartlett球形檢驗統計量值為209.23，其相位的伴隨概率P值為0，小于顯著性水平值0.01，表明變量指標之間存在復雜的統計相關關系，樣本數據可做因子分析。對地區的相關指標數據做主成分分析，根據特征值大于1的原則，入選2個主成分的特征值分別為5.065、1.255，累積方差貢獻率為80.45%，由此可以判斷這兩個主分量能夠很好地代表所有指標的信息，能夠較好地反映地區的經濟發展水平。將地區在兩個主分量上相應的得分和主分量的權重代入到公式（1）中，即得到城市經濟發展水平指數-0.42，酒店業發展指數0.25。
（三）城市酒店業與經濟發展關聯分析
酒店業發展水平與地區經濟發展水平的皮爾松相關系數為0.875（顯著性水平在0.01的雙尾檢驗），表明酒店業發展和經濟發展高度正相關，兩者之間相互促進。為了進一步驗證酒店業發展與經濟發展之間的關聯關系，構建地區經濟發展水平對酒店業發展水平的回歸模型。建立回歸模型：Y=a1+b1X+e1 （2）
經計算，回歸系數b1=0.855，可決系數為0.756，回歸結果進一步驗證了酒店業與經濟發展之間存在的正相關關系。
（四）城市酒店業與經濟發展協調度y算
協調發展強調整體性、綜合性和內在性，是多系統或要素在協調基礎上的綜合發展。由于系統處于動態變化之中，系統內部要素或系統之間的關系也在不斷調整，通過協調度來度量系統之間或系統內部各要素之間協調狀況。設酒店業發展指數和地區經濟發展指數分別為X 與Y，參考有關協調度研究的文獻，定義酒店業與地區經濟發展的協調系數公式為：
SXY=（X+Y）/■ （3）
式中，SXY代表酒店業與地區經濟發展協調系數。協調系數SXY的大小與系統發展的協調性呈正相關，SXY越大，系統的協調性越高，反之，則協調性越低；SXY的取值介于-1.322和1.322之間。為了清楚地反映兩者協調發展的程度，根據SXY值的變化采用均勻分布函數法將協調度分為六個等級：1≤SXY
四、結論及意見補充
（一）結論
本文對城市酒店業與經濟發展之間的關系以及兩者之間的協調度進行了探討，結果表明：①酒店業與地區經濟發展之間有著較強的正相關關系；②酒店業與地區經濟發展水平，受到地域資源差異及城市發展定位的影響；③酒店業與地區經濟發展還受宏觀政策的影響；④城市經濟發展必然會帶動酒店業的發展，酒店業的發展成為城市經濟發展水平的標志。
（二）建議
酒店業是地區經濟發展這個大系統中的子系統，協調好酒店業與地區經濟發展之間的關系是酒店業與地區經濟良性發展的基礎。實證分析表明重慶地區酒店業與地區經濟的協調度是輕度失調，為了使兩者更好地協調發展，本文提出如下建議：（1）城市酒店業與經濟發展之間的相互促進是不對稱的，對當前酒店產能過剩，建議政府部門控制指導酒店建設的合理布局和總體建設規模；②對目前酒店的發展狀況進行全面調研，適當采取減稅等政策支持酒店的良性經營，調整兩者發展的失調。③城鎮化建設中，房地產企業為規避資產經營風險而利用政策投資建造酒店，政府部門應逐步退出對房地產企業的政策引導，同時也有利于當前對房地產的調控；④在酒店服務與管理人才方面，政府、酒店、學校要三方聯動搭建平臺，解決城市酒店業與經濟發展中的人力資源問題；⑤建議行業協會加強對酒店之間無序競爭的干預，規范市場價格，確保員工薪酬，確保服務品質，與地區經濟發展形成良性的互動。
（三）不足
以上分析主要是建立在高星級酒店層面，今后還需對城市酒店業中的特色酒店、主題酒店、民宿酒店和經濟型酒店等進行主成因素的分析。
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(二)消費者行為消費者效用函數由柯布道格拉斯效用函數表示，所有勞動力的偏好是一致的，并消費同質產品。地區代表性消費者效用函數如(1)式所示。如果為消費者收入，是傳統部門產品價格，而是制造業部門低端產品的價格，是制造業部門高端產品的價格，則消費者的預算約束為。
二、均衡分析
本文中的模型是在制造業部門使用服務部門產品的前提下展開的。當使用服務部門的產品時，制造業部門之所以在某區域集聚，是因為服務產業聚集在該區域，然后吸引制造業部門區位選擇至此，而制造業部門集聚此地，又提供了大量的服務產品需求，因此又會吸引大量的服務業部門集聚，相互作用，不斷循環。命題2企業異質性可以作為引起聚集的一種力量，更多的異質性企業更可能導致完全聚集的產生并在一定條件下保持穩定。相對于低效率服務企業而言，高效率服務企業由于自身單位投入系數較低而集聚在城市地區表現出的穩定性更高。
三、指標選擇與數據說明
(一)指標選擇通常情況下，經濟活動規模越大，所產生的規模經濟和外部經濟效應就越明顯，也就越能吸引更多的企業集聚于此。因此，經濟活動規模是衡量一個城市經濟發展水平的重要指標。本文將指標體系共劃分為兩大類:一類是城市經濟發展水平指標，主要從經濟活動規模來描述;另一類是城市空間結構演變過程中的影響因素指標，是指影響城市空間結構演變過程中的一些外部因素，主要包括腹地的綜合實力、貿易比率、人力資本水平、交通基礎設施水平、信息基礎設施水平、制造業集聚度、服務業集聚度、物流業集聚度以及宏觀稅率水平等指標。本文選取的研究對象是香港，香港以其優越的自然條件、自由的市場制度、發達的金融和物流服務以及完善的法律制度，已經成為全球公認的國際化大都市。香港不但擁有完備的交通基礎設施以及信息基礎設施，還提供較為完善的如融資、保險、經紀、仲裁與法律服務等中高端服務業。此外，很多國際知名的企業和國際組織總部都選擇在香港經營業務。因此，選擇香港作為新型城鎮化的代表來分析城市空間結構演變的對象具有代表性。
(二)數據說明鑒于相關數據的可得性和時間的連續性，本文采用2001年－2012年香港的季度時間序列數據，相關數據來源于2001年12月至2012年12月的《香港統計月刊》。本文的計量分析主要使用以下變量，詳細劃分見表1所示的城市經濟發展水平和影響因素的指標體系，計量軟件為Eviews6．0。
四、實證分析
(一)平穩性檢驗基于VAR模型要求系統中各變量的平穩性要求，本文通過AugmentedDickey－Fuller檢驗方法對時間序列ftop、gdp、hum、infor、jem、zem、tax、trade、traf、yem進行平穩性檢驗，結果顯示這些時間序列均為一階差分平穩過程，具體見表2所示。
(二)協整關系檢驗下面采用Johansen最大似然法來對以服務企業機構數量比重為代表的城市經濟發展水平和各演進影響因素進行協整檢驗。如表3所示，根據LR、FPE、AIC和HQ準則，確定VAR模型的最大滯后階數為3階，那么設定Johansen檢驗的滯后期為2。選擇由ftop和gdp、infor、trade、traf、jem、yem構成的列向量有確定線性趨勢且變量之間存在4個協整關系，具體見表4。協整關系方程表明在長期均衡關系中，以服務企業機構數量比重為代表的城市發展水平與腹地綜合實力、信息基礎設施水平、貿易比率、交通基礎設施水平、服務業集聚度和物流業集聚度之間存在穩定關系。而人力資本水平和宏觀稅率水平對 服務企業機構數量比重的影響不具有顯著性，此處暫不考慮這兩種因素的影響。具體而言，腹地綜合實力和貿易比率每增長1%分別會引起城市經濟發展水平提高1．09%和1．57%;而信息基礎設施水平和交通基礎設施水平在長期內對中心城市表現出負向作用，即兩個因素每增長1%會引起城市經濟發展水平降低1．14%和2．00%;同樣，企業異質性對中心城市長期發展的貢獻也較大且均起到了負向作用，服務企業集聚度和物流企業集聚度的負向效應系數分別為－1．45和－2．18。
(三)誤差修正模型的估計基于協整關系檢驗可知，變量城市經濟發展水平(ftop)與腹地綜合實力(gdp)、人力資本水平(hum)、信息基礎設施水平(infor)、貿易比率(trade)、交通基礎設施水平(traf)、服務業集聚度(jem)、物流業集聚度(yem)等因素之間存在長期均衡關系。因此，根據范曉莉(2012)［15］、郝壽義和范曉莉(2012)［16］的研究方法，在協整關系檢驗的基礎上進一步建立中心城市的誤差修正模型，探尋各演進影響因素與發展水平變量之間的短期動態關系，如式(37)所示。其中，誤差修正項為，誤差修正系數為－0．04，說明了城市經濟發展水平增長率的誤差修正項具有負向的修正機制，即發展水平增長率對長期均衡的偏離會對短期的發展水平增長率波動產生一個負向影響，但調整速度稍慢，不具有顯著性。從ECM模型來看，短期內城市經濟發展水平除了受自身增長率的影響外，還受到滯后一期的腹地綜合實力的正向影響和滯后二期的腹地綜合實力的負向影響。同時，滯后一期及二期的信息基礎設施水平和服務企業集聚度的增長率對于發展水平增長率具有負向作用。而滯后一期貿易比率的增長對發展水平增長率短期內起到正向影響，短期正向效應系數為0．01。而滯后二期的交通基礎設施水平的增長率對發展水平的增長影響也為正，短期效應系數為0．04。此外，滯后一期的物流業集聚度的提高則對城市發展起到了正向效應作用。
(四)脈沖響應與方差分解1．脈沖響應函數分析脈沖響應函數的結果顯示，對于來自于“城市經濟發展水平”自身的沖擊顯著為正，沖擊響應在第一期為最大值并逐步下降，在第二期達到最小值后處于一種波動的狀態;對于來自于“腹地綜合實力”的一個標準差的沖擊響應在前五期內呈現倒U型的負向效應，從第六期呈現穩步上升的正向影響;對于來自“信息基礎設施水平”的一個標準差的沖擊響應顯著為正，從第一期至第五期均呈現穩定上升的正向影響趨勢;而對于來自于“貿易比率”的一個標準差的沖擊是顯著為正的，在前五期呈現倒U型的波動狀態后呈現穩定的正向效應影響;對于來自于“交通基礎設施水平”的一個標準差的沖擊響應顯著為負，整體呈現先上升后下降的負向波動狀態，且負向影響力度逐漸減弱;對于來自于“企業異質性”影響因素的一個標準差的沖擊來說，在前二期內服務企業集聚的貢獻為負，從第三期開始逐漸上升，直至第七期達到峰值，此后呈現平緩下降的正向影響趨勢。而來自于“物流企業集聚”貢獻在前三期內影響力度較弱，從第四期開始呈現U字型的負向影響，從第十五期以后轉為穩定上升的正向影響趨勢。綜上所述，在短期內城市經濟發展水平除了受自身發展水平的較大影響外，服務業集聚度和物流業集聚度的提高對城市經濟發展水平帶來較大的正向沖擊效應。而信息基礎設施水平在短期內對中心城市發展起到較強的促進作用，但長期內則表現為抑制作用。此外，貿易比率在短期內對中心城市的影響較弱，但在長期中表現出較強的正向影響力度;與之類似，腹地綜合實力也主要在長期內利于城市經濟發展水平的提高。2．預測方差分解分析在VAR模型的基礎上對城市經濟發展水平指標的預測均方誤差進行分解。結果顯示，短期內主要受到城市自身發展水平的影響，占比為81．36%，同時還受到服務業集聚度、貿易比率和交通基礎設施水平高低的影響，占比分別為2．77%。6．46%和8．11%。長期而言，腹地綜合實力、貿易比率、服務業集聚度是影響中心城市發展的最重要的因素，影響占比分別為7．39%、11．7%和9．97%，其中服務業集聚度的影響力度上升較快。此外，長期內交通基礎設施水平仍發揮較大的影響作用，影響占比為9．7%，而信息基礎設施水平和物流業集聚度的影響力較弱，但也呈現逐步上升的趨勢。
