摘要：文章截取了全國65個(gè)資源型城市2006年的地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、全社會(huì)固定值產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額等10項(xiàng)指標(biāo)，運(yùn)用因子分析、聚類分析和回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法，研究了影響資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。由此得出定量分析結(jié)論，并提出了資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有關(guān)對(duì)策與建議。
　　關(guān)鍵詞：資源型城市，因子分析，回歸分析
　　在我國的城市體系中，資源型城市是一個(gè)重要的組成部分，在我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有舉足輕重的作用。長期以來，資源型城市是我國基礎(chǔ)能源和重要原材料的供應(yīng)地，在促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、加速我國城市化進(jìn)程、擴(kuò)大就業(yè)等方面都做出了巨大的貢獻(xiàn)。但是，由于缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃和資源衰減等原因，這些城市在發(fā)展過程中積累了許多矛盾和問題，因此，資源型城市的發(fā)展已成為研究熱點(diǎn)。
　　然而，綜觀國內(nèi)研究現(xiàn)狀，資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究仍然以定性研究和個(gè)案研究為主。如何通過定量方法進(jìn)一步深化資源型城市研究，是我們應(yīng)重點(diǎn)探索的問題。
　　1模型的選擇和確定
　　1.1樣本城市的選擇
　　參照國家計(jì)委宏觀經(jīng)濟(jì)研究院關(guān)于確定資源型城市的原則和步驟以及國際公認(rèn)的分類標(biāo)準(zhǔn)，并借鑒有關(guān)專家學(xué)者的研究成果，并考慮到資料的可獲得性，在研究中確定了65個(gè)地級(jí)資源型城市作為研究的樣本城市[1]。我們認(rèn)為，在研究過程中不必過于拘泥于資源型城市的定義而落入概念陷阱。實(shí)際上，只要一個(gè)城市由于資源型產(chǎn)業(yè)的衰退就會(huì)陷入困境，研究其發(fā)展就具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　1.2指標(biāo)（變量）的選擇
　　本文根據(jù)《2007年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的數(shù)據(jù)，遵循科學(xué)性、合理性、可比性和可操作性的原則，選取地區(qū)生產(chǎn)總值等10項(xiàng)指標(biāo)，分別從不同角度反映資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信息[2]。將65個(gè)地級(jí)及以上資源型城市作為分析樣本，統(tǒng)計(jì)范圍為市轄區(qū)。
　　2因子分析
　　2.1因子分析簡介
　　由于每個(gè)變量（指標(biāo)）所包含的信息量參差不齊，有多重共線性，給數(shù)據(jù)處理帶來很大不便。因子分析是一種通過降維來簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法：如何把多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量（綜合指標(biāo)），而這幾個(gè)綜合變量可以反映原來多個(gè)變量的大部分信息[3]。這些新的綜合變量稱之為主因子，可以反映出原來數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，并可以用所找出的少數(shù)幾個(gè)主因子代替原來的變量做回歸分析、聚類分析、判別分析等。
　　3.2因子分析過程
　　用SPSS軟件進(jìn)行因子分析。通過求出的標(biāo)準(zhǔn)化值的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看到，大部分相關(guān)系數(shù)都較高，各變量呈較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系，適合進(jìn)行因子分析。巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為955.484，相應(yīng)的概率P-值接近0。同時(shí)，KOM值為0.861，可知原有變量適合進(jìn)行因子分析。
　　 采用主成分分析法并選取大于1的特征根，提取了2個(gè)主因子，其特征根分別為6.892和1.890。其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到87.829%（分別為68.925%和18.904%）。從系統(tǒng)輸出的表1中可以看出，因子1除了在第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重上載荷非常小外，在其它各指標(biāo)上都有較大的載荷。特別是在在崗職工工資總額、地區(qū)生產(chǎn)總值等5個(gè)指標(biāo)上都有90%以上的載荷。而因子2在第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重上載荷為86.9%，在其余指標(biāo)上的載荷都很小。因此，因子1可解釋為經(jīng)濟(jì)因子，因子2為第三產(chǎn)業(yè)因子，從而解釋了這10個(gè)指標(biāo)。
　　表1因子載荷矩陣
　　　　

　　 根據(jù)SPSS軟件得出的各城市在兩個(gè)因子上的得分，以這兩個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重（分別為78.48%和21.52%），得到各城市的綜合得分，并因此對(duì)它們的經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行排序，如表2所示。
　　表2因子得分表
　　
　　3聚類分析
　　以因子分析中得到的兩個(gè)主因子的綜合得分作為分析變量，采用迭代聚類法，使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，選擇K-均值聚類法，對(duì)65個(gè)資源型城市進(jìn)行聚類分析。輸出結(jié)果解釋為，第一類：鄭州；第二類：唐山、包頭、大慶、徐州、貴陽、鞍山、東營、撫順、大同、邯鄲；其余城市為第三類。聚類結(jié)果，分為三類城市的個(gè)數(shù)分別為1、10、54。
　　4回歸分析
　　4.1回歸分析模型的選擇
　　選擇影響經(jīng)濟(jì)最大的地區(qū)生產(chǎn)總值作為因變量，考慮它與其余9個(gè)變量（自變量）之間的線性關(guān)系，作相應(yīng)的回歸分析。采用逐步回歸方式，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性概率Sig.≤0.05，變量將被引入回歸方程；Sig.≥0.10，變量將被移出回歸方程。
　　4.2回歸分析輸出結(jié)果
　　使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，進(jìn)行回歸分析。系統(tǒng)在進(jìn)行逐步回歸過程中產(chǎn)生了四個(gè)回歸模型，模型1先將與地區(qū)生產(chǎn)總值Y線性關(guān)系最密切的自變量工業(yè)總產(chǎn)值X1引入模型，建立了Y與X1之間的一元線性回歸模型，而后再逐步引入其它自變量。模型2和模型3按照Y與各個(gè)自變量線性關(guān)系密切程度大小，依次將全社會(huì)固定值產(chǎn)投資總額X2、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額X3引入模型。表3中模型4表明，最后將限額以上工業(yè)企業(yè)利潤總額X4引入模型，建立了Y與X1、X2、X3、X4之間的四元線性回歸模型。其它自變量沒有進(jìn)入線性回歸模型。
　　 根據(jù)系統(tǒng)輸出的結(jié)果可知，相關(guān)系數(shù)R=0.988，R2=0.977，調(diào)整后的R2=0.975，在0.5%的顯著水平下通過檢驗(yàn)。這些數(shù)據(jù)表明，線性擬合程度很高，因變量與這四個(gè)自變量之間存在極為顯著的線性相關(guān)關(guān)系。方差分析結(jié)果也表明，線性回歸模型的擬合程度比較顯著。擬合優(yōu)度非常理想。
　　表3模型系數(shù)表
　　
　　1　　4.3回歸方程
　　得回歸方程如下。
　　Y=-212959.306+0.301X1+0.880X2+0.278X3+0.277X4
　　其中：
　　Y—地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）
　　X1—工業(yè)總產(chǎn)值（萬元）
　　X2—全社會(huì)固定值產(chǎn)投資總額（萬元）
　　X3—城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額（萬元）
　　X4—限額以上工業(yè)企業(yè)利潤總額（萬元）
　　5結(jié)論與對(duì)策
　　5.1結(jié)論
　　在影響經(jīng)濟(jì)效益的各指標(biāo)中，可以提取兩個(gè)因子，因子1可以解釋為經(jīng)濟(jì)因子，因子2可以解釋為第三產(chǎn)業(yè)因子，從而解釋了這10個(gè)指標(biāo)。地區(qū)生產(chǎn)總值與兩個(gè)因子之間存在線性關(guān)系，而且經(jīng)濟(jì)因子與地區(qū)生產(chǎn)總值呈強(qiáng)正相關(guān)。
　　聚類結(jié)果表明只有個(gè)別資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展特別迅速或者發(fā)展特別緩慢。個(gè)別城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速或者發(fā)展緩慢可能是與該城市的資源類別，或者所處的地理位置、城市的規(guī)模大小等因素有關(guān)，如石油城市、煤炭城市、省會(huì)城市、經(jīng)濟(jì)政治中心或者偏僻地區(qū)等。
　　回歸分析結(jié)果表明，地區(qū)生產(chǎn)總值與工業(yè)總產(chǎn)值、全社會(huì)固定值產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、限額以上工業(yè)企業(yè)利潤總額存在線性回歸關(guān)系。影響地區(qū)生產(chǎn)總值的主要因素為工業(yè)總產(chǎn)值、全社會(huì)固定值產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額、限額以上工業(yè)企業(yè)利潤總額，其中最重要的因素為工業(yè)總產(chǎn)值。第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重與地區(qū)生產(chǎn)總值不存在線性關(guān)系，但它是影響地區(qū)生產(chǎn)總值的一個(gè)重要因素。
　　5.2對(duì)策建議
　　從回歸分析的結(jié)論可以看到，影響地區(qū)生產(chǎn)總值最重要的因素為工業(yè)總產(chǎn)值，而第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重并沒有被歸入到模型的自變量中。可見，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，仍然是資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的問題之一。
　　資源型城市要因地制宜，大力培育發(fā)展接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。對(duì)資源開采處于增產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)期的城市，要制訂合理的開采計(jì)劃，提高資源采收率，拉長產(chǎn)業(yè)鏈條，提高資源利用效率，把資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)要積極培育新興產(chǎn)業(yè)。對(duì)資源開采開始衰減的城市，要加強(qiáng)資源綜合評(píng)價(jià)，開發(fā)利用好各種共伴生資源，充分挖掘本地資源潛力，拓寬資源開發(fā)領(lǐng)域，重視開發(fā)利用區(qū)外、境外資源，為本地資源型企業(yè)尋找后備基地，同時(shí)抓緊培育發(fā)展成長性好、競爭力強(qiáng)的接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)。對(duì)于資源已經(jīng)或?yàn)l臨枯竭的城市，要選擇好產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型方向，重點(diǎn)用高新技術(shù)、先進(jìn)適用技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，因地制宜，盡快形成新的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。繼續(xù)扶持第三產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)由傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)變。有關(guān)部門在規(guī)劃重大產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目布局時(shí)，要適當(dāng)向資源枯竭城市傾斜，幫助其加快培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。
　　主要參考文獻(xiàn)
　　[1]國家計(jì)委宏觀經(jīng)濟(jì)研究院課題組.我國資源型城市的界定與分類[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2002（11）：37-39，59.
　　[2]國家統(tǒng)計(jì)局.中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒2007[M].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，2008：125-360.
　　[3]郝黎仁，樊元，郝哲歐.SPSS實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：中國水利水電出版社，2003：206-222.
 

　　搜論文知識(shí)網(wǎng)致力于為需要刊登論文的人士提供相關(guān)服務(wù),提供迅速快捷的論文發(fā)表、寫作指導(dǎo)等服務(wù)。具體發(fā)表流程為：客戶咨詢→確定合作，客戶支付定金→文章發(fā)送并發(fā)表→客戶接收錄用通知，支付余款→雜志出版并寄送客戶→客戶確認(rèn)收到。鳴網(wǎng)系學(xué)術(shù)網(wǎng)站，對(duì)所投稿件無稿酬支付，謝絕非學(xué)術(shù)類稿件的投遞！