摘要：2017年,中国共产党第十九次全国代表大会指出:中国经济已经进入了转型升级的攻关期,即发展方式转变、经济结构优化、增长动力转变的时期。中国的经济发展已经不再是单一地追求速度,而是稳中求进追求高质量发展。在此背景下,本文针对福建省各城市的经济发展状况进行详细的整理和研究,主要运用聚类分析法、主成分分析法对其经济发展综合水平进行分析评价,并构建综合指标对经济状况进行测度。这有利于在经济新常态下,认清福建省发展中存在的地区差异,重视差异带来的经济发展结果。同时,也助于营造经济建设 比学赶帮 的氛围,激励各地区积极提高经济发展质量,进而提高整个城市的经济质量。分析结果显示,福州市、泉州市、厦门市位居综合排名前三位,福建大部分城区经济发展质量良好,但是城区之间的经济综合得分存在较大差别。
关键词：福建省; 区域经济发展; 综合评价; 主成分分析; 聚类分析;
一、引言
2013年10月,习近平总书记出访东南亚国家时首次提出建设 21世纪海上丝绸之路 ,这一倡议构想是中国推进新一轮开放的大手笔、大战略和大布局,蕴含着不可限量的政治、外交和经济等多重价值。
福建省地处东南沿海,战略地位十分重要。因此,中央将其定位为 21世纪海上丝绸之路 的核心区域。福建也逐步成为经济特区、自由贸易区和综合试验区等多区叠加改革开放的前沿阵地,也是享受国家优惠政策最集中的省份之一。福州作为福建省省会,是中国首批14个沿海对外开放港口城市之一。厦门作为副省级城市和经济特区,获批建设开发开放类国家综合改革试验区和自由贸易试验区。泉州,被列入国家 一带一路 建设的 21世纪海上丝绸之路 先行区。尽管福建省经济发展备受关注,经济发展总体水平处于全国前列,但各城区经济发展仍存在较大差异。能否抓住 一带一路 倡议这一重要机遇,是实现福建省区域经济全面可持续发展的关键。
因此,合理客观地剖析各城区综合经济发展水平,认清福建省发展中存在的地区差异,重视差异带来的经济发展结果,可以为拟定区域的经济发展提供参考。
二、文献综述
区域经济作为长期学术研究的热点,无论是在国家层面还是在区域尺度上都取得了不少研究成果。秦志霞(2020)分析了宏观经济管理下的区域经济协调发展模式,指出由于我国幅员辽阔,不同地区在科技、文化、资源等方面存在较大差异。宏观调控作为一种有效的经济管理手段,有助于解决区域经济发展不平衡的问题。曹成鋆(2020)认为,区域经济发展的基础是人才。只有积极协调和控制人力资源,才能促进区域经济的健康发展。朱林平(2020)指出,区域经济的发展离不开市场调节、资源供给和劳动力参与。
区域经济差异主要表现在一定时期内各地区人均意义上的总体经济发展水平的不平衡,而基于县级单位的区域经济差异分析可以有效地为区域发展规划提供依据。基于生态压力人口模型和基尼系数等方法,杨洪川等人(2020)分析了福建省生态压力 山海分异 的时空分布特征。方文婷等人(2017)采用传统统计分析与ESDA相结合的方法,从时间、空间和相关性三个方面分析了2005年～2013年福建省县域经济差异的时空格局演变。研究发现,福建省县域经济的相对差异逐年减小,绝对差异波动率逐年增大。
上述几篇研究成果对于福建省区域经济发展的大致方向起到一定的指导作用,本文将在此基础上,细化福建省各地市经济状态,使用聚类方法对9个地级市的经济发展水平进行归类,运用主成分分析法对福建省各地市的经济发展水平的综合得分进行计算和排序,并构建综合指标对经济状况进行测度。
三、分析方法介绍
1.聚类分析
聚类分析的基本原理是通过分析数据,找出某种数据特征,并以此为分类依据,将样本分成不同类型。经常使用的方法有类平均法、最短距离法、离差平方和法(Ward法)等。其目标是让类别之间的差异性明显体现出来,类别内部相似度尽量高。这类方法直观简便,因此是统计分析中应用最普遍的方法。
2.主成分分析
主成分分析(PCA)作为多元统计方法之一,通常将原始P个指标作为线性组合,形成新的综合指数。简而言之,借鉴降维方法,将众多指标缩减为少量综合性指标,新的综合指标之间相关系数为0,并保留大部分原本的指标信息。
四、实证分析
1.2000年以来福建地区生产总值变化趋势和预测
从福建省统计局官网获得2000年～2018年福建省地区生产总值的数据,运用R软件对数据建立时间序列模型,得到ARIMA(0,2,0),并对数据进行十步预测,绘制时序图(图1)。由图1可知,福建省自2000年以来,地区生产总值逐年递增,经济形势整体向好,未来十年福建省GDP也将继续保持增长态势。
图1 ARIMA(0,2,0)模型预测时序图
2.经济指标选取
为反映福建省各城区经济发展状况,以2018年福建省福州市、厦门市、莆田市、三明市、泉州市、漳州市、南平市、龙岩市、宁德市9个市的经济状况为研究对象,按照代表性、正确性、可行性与可获得性的指标选取原则,从国家统计局官网上获取了这九个城市的9项主要经济指标(具体数据见表1):地区生产总值(X1)、人均地区生产总值(X2)、全社会从业人员(X3)、农林牧渔业总产值(X4)、工业增加值(X5)、社会消费品零售总额(X6)、一般公共预算总收入(X7)、城镇居民人均可支配收入(X8)、农村居民人均可支配收入(X9)。
表1 福建省各城市2018年主要经济社会统计数据
数据来源:国家统计局
由表1可知,2018年福建省区域经济发展不平衡。
各城市地区生产总值、人均地区生产总值、一般公共预算总收入均相差较大。泉州市地区生产总值高达8467.98亿元,而南平市仅有1792.51亿元,相差接近6700亿元。厦门市人均地区生产总值高达204624元,而南平市仅有66760元,相差接近14万元。厦门市一般公共预算总收入高达12831856万元,而南平市仅有1476690万元,相差11355166万元。
产业发展不平衡。第一产业方面,福州市农林牧渔业总产值最高,达到876.78亿元,厦门市最低,为47.24亿元,两者相差829.54亿元。工业方面,泉州市工业增加值最高,达到43464600万元,南平市最低,为5737359万元,两者相差37727241万元。
社会消费品零售总额、城乡居民人均收入差距大,且从业人员集中在部分地区。福州市社会消费品零售总额高达46664607万元,而三明市仅有5884962万元,相差40779645万元。福建省城乡收入差距悬殊比例约为2.15,城乡收入差距最大的是厦门市,悬殊比例接近2.5。从业人员主要聚集在福州市和泉州市,人数为600万人以上,而福建省其他城市的从业人员大部分在200万人左右。
3.聚类分析
首先,标准化处理数据。然后通过比较系统聚类的多种方法实验结果,得出离差平方和法的聚类效果最优。因此,最终利用离差平方和法画出聚类水平树形图(见图2)。
图2 聚类水平树形图
按聚类分类标准将福建省城区划分类别,聚类数为3时聚类效果较优。此时,半偏R方等于0.051,R方等于0.865,伪 F统计量等于19.1。
因此将福州市和泉州市归为一类,厦门市作为经济特区独自为一类,莆田市、三明市、漳州市、南平市、龙岩市、宁德市归为一类,综合经济发展水平最高的是作为福建省省会的福州市以及被联合国唯一认定的海上丝绸之路起点泉州市。
4.主成分分析
对衡量综合经济水平的9个变量进行主成分分析。
首先计算相关矩阵,得到9个指标之间相关性较高,变量的线性关系较强,适合提取主成分。
采用SAS软件进行主成分分析,得到前两大主成分对所有变量的解释涵盖水平高达92%。通过计算成分矩阵(见表2),可从中验证各个主成分的特征值及每个变量提取信息的占比。因此,选取地区生产总值(X1)、人均地区生产总值(X2)、工业增加值(X5)、社会消费品零售总额(X6)、一般公共预算总收入(X7)、城镇居民人均可支配收(X8)、农村居民人均可支配收入(X9)为第一主成分,代表了福建省各城区经济发展总量,全社会从业人员(X3)、农林牧渔业总产值(X4)归为第二主成分,代表了福建省各城区人民的劳动生产水平。
表2 特征向量
由表2可给出主成分计算公式:
F1=0.39325X1+0.259282X2+0.296586X3-0.023387X4+0.353982X5+0.357285X6+0.394388X7+0.376654X8+0.373244X9 (式1)
F2=0.205073X1-0.464711X2+0.431834X3+0.53346X4+0.194809X5+0.284462X6-0.130825X7-0.268397X8-0.250814X9 (式2)
表3 综合得分评价表
为了检验主成分变量之间的相关性,计算得到主成分变量之间的相关系数都为零,这表示主成分变量之间线性无关。将标准化后的指标值X1,X2 ,X9代入主成分表达式F=0.637F1+0.2823F2,最终求得各城区经济质量的综合得分以及综合排序(见表3)。由表可知,第一主成分最能反映各城区经济发展差异,是影响城区经济发展水平排名的关键因素,第二主成分对排名的作用较弱但不可忽视。综合主成分得分为正数的有福州市、厦门市、泉州市,其中福州市的经济发展综合实力最高;综合主成分得分为负数的有莆田市、三明市、漳州市、南平市、龙岩市和宁德市,这6个地级市的经济发展水平欠发达,其中南平市的经济发展水平最差。
五、结论与政策建议
1.结论
聚类分析和主成分分析结果基本契合,各类别城区间经济发展差异较大。福建省整体经济发展水平较高,但分区域来看,经济综合实力位列前三的是本身就具有资本、技术等各类优质资源的省会福州、最早对外开放并且政策环境优越的侨乡泉州、地理位置优越的经济特区厦门。
地理区位对经济发展影响较大。福建省沿海城市有宁德市、福州市、莆田市、厦门市、漳州市、泉州市,内陆城市有南平市、三明市、龙岩市。
这六个沿海城市的平均综合得分为:
(2.54806+0.74624-1.02534+2.54341-0.06949-1.24399)/ 6= 0.583 (式3)
这三个内陆城市的平均综合得分为:
(-1.14149-1.37924-0.97816)/ 3 = -1.166 (式4)
综上,沿海城市由于地理优势,综合得分较内陆城市高,经济发展情况较好。
2.政策建议
(1)对经济较发达的城区,要全面综合地推进城区产业均衡发展
在保证城市功能得到发挥的前提下,合理优化城区产业构成,根据发展布局及空间组织形式,进一步优化产业布局。加强对产业链延伸配套的产业基地或产业园的培养、扶植,以提高产业集聚效应,特别是对百亿龙头企业的培育力度的加大,阐扬其对产业的带动作用,同时加速千亿产业集群的培育,进一步加强福建省支柱产业的竞争实力。
(2)对经济欠发达地区,要扬长避短,走差异化发展道路
依托当地资源禀赋,合理安排产业结构。例如,在产业互动上,福州与闽东北各市携手共搭旅游营销平台,挖掘特色旅游资源,推动福州市的龙头企业在内陆经济欠发达的地级市投资开发旅游项目。三明依托 绿色产业 这一新名片的优势,踊跃寻求和 一带一路 沿线国家和地区的经济技术合作机会,把国外优秀的技术 引进来 ,结合地域特点融合形成相应的产业配套基础,打响国际知名度,加速东南亚地区对当地产业的资金流入,并带动当地的优势产能 走出去 ,以争取国际新兴市场份额。
(3)把握战略机遇,加快融入 一带一路 建设
突出城区特色,利用好政策优势以及当地优势资源,根据各区域的发展定位规划,促进各地重点领域经济的突破性进步。在福建省的核心城区,即经济发展水平较优的城区,要继续以经济发展稳步前进为方针,利用其人才科技水平优势,推进创新科技。福建紧靠台湾海峡,要充分利用区位优势,结合区域特点,构建以厦门、福州、台北为中心城市的文化创意产业圈,促进与台湾地区经济、文化、旅游等产业的交流与合作。
(4)加强区域利益共享与补偿
由于每个地区在发展当地经济的过程中都会或多或少地存在相对的本地优势和本地劣势,这将会导致在开展区域经济合作的进程中,劣势区域的利益不断地流向优势区域。为了对区域产业的分布进行更加合理的规划和科学的布局,政府应当出台有利政策来保障区域经济合作过程中的利益共享与补偿。确保经济发达地区与经济欠发达地区应形成优势互补、良性互动的融洽氛围。中心城区,例如福州市、厦门市、泉州市等,应为城市新区提供资金支持,对当地基础性设施的建设进行投资开发,并输送一部分高素质人才;而城市新区,例如漳州市、宁德市等,则可以承接一部分中心城区的非核心功能,并且在承接过程当中为吸引投资、引入人才提供优惠政策。二者在发展过程中应当改变独立发展模式,提高协同发展的主动性与自觉性,取长补短,互帮互助,促进城市和谐共赢发展。
(5)促进区域协调与互动
为确保政府能够更加有效地发挥宏观经济管理职能,应建立区域协调互动机制。这一机制为充分实现资源的优化配置提供了有力的保障,并且能够有效解决生产要素在不同地区之间流动受阻的问题。具体包括:政府扶持机制、互帮互助机制和市场调节机制等。在政府充分发挥引导作用的同时,应当保障市场调节的基础地位,努力实现区域间互帮互助、协调发展的和谐氛围。
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