模糊聚类分析在城市综合竞争力评价的应用

聚类分析的省级行政区综合竞争力评价研究摘要：当前,对省级行政区竞争力的关注已成为一个热门话题。本文根据科学性、系统性，可比性、可行性原则，建立了一套综合评价省级行政区综合竞争力的指标体系。依据指标体系收集权威数据通过运行SPSS数理统计软件，采用了因子分析和聚类分析法，从微观和宏观两个层面上分析评价了全国省级行政区综合竞争力水平。并从聚类分析的结果中提取代表特征的省级行政区进行分析，找出其发展中的宝贵经验和吸取的教训。关键词：省级行政区竞争力；因子分析；聚类分析TheEvaluationStudiesonCity`sComprehensiveCompetitivenesswithFatorandClusterAnalysisAbstract:theprovincial-leveladministrativeregion'scompetitiveedgehasbecomeahottopicofconcern.Basedonscientific,systematic,comparable,feasibility,setupacomprehensiveevaluationofthecomprehensivecompetitivenessofprovincial-levelindicatorsystem.AuthoritativedatacollectionsystembasedonindicatorsthroughseveraloperationsSPSSstatisticalsoftware.usingthefactoranalysisandclusteranalysis.fromthemicroandmacrolevelanalysisandevaluationofthecomprehensivecompetitivenessofChina'sprovincialleveladministrativeregion.Resultsfromclusteranalysisandfeatureextractionbehalfoftheprovincial-levelanalysisidentifydevelopmentofthevaluableexperienceandlessonslearned.Keyword:Provincial-levelcompetitiveness;Factoranalysis;Clusteranalysis一引言当前,对省级行政区竞争力的关注已成为一个热门话题。由于工业化的全球扩散、市场经济的全球发展和资本的国际化,经济全球化已成为新世纪世界经济和社会发展的必然趋势。经济全球化的载体是省级行政区,省级行政区经济繁荣与否对于一个国家和地区乃至全球经济的盛衰。努力提高综合国力、增强我国国民经济综合竞争力，各地纷纷提出提高省级行政区综合竞争力的措施，通过对省级行政区综合竞争力的研究及各省级行政区间综合竞争力的比较分析，能够勾勒出促进省级行政区综合竞争力提高的主要因素，支撑省级行政区综合竞争力的主要框架结构，及目前中国综合竞争力的状况、水平和特点。同时，通过比较，能够发现各省级行政区在综合竞争力方面的优势和缺陷，有助于发挥更大优势，修正缺陷，增强综合竞争力。也有助于各省级行政区间互相取长补短，相互学习，共同提高。二比较研究的基本思路及其指标体系如何加快提高省级行政区综合竞争力、充分发挥省级行政区经济在我国社会主义现代化进程中的作用，成为一个重要的研究课题。通过科学、深入的比较分析和研究，努力对我国省级行政区经济发展、综合竞争力提高、省级行政区功能发挥提出较为完整、清晰的思路和理论。（一）省级行政区综合竞争力的比较指标设置省级行政区综合竞争力的比较要求全面。但由于省级行政区综合竞争力比较的关键是省级行政区经济的集聚和扩散功能的比较，加上初次进行这方面的分析研究，因此，对省级行政区竞争力比较研究的指标体系的设置主要从集聚和扩散功能比较上着手，并把省级行政区综合竞争力划分为总量、质量和流量三个一级指标，来基本涵盖省级行政区综合竞争力的丰富内容和各具体分类指标。总量指标主要突出体现一个省级行政区的经济实力、实际产出能力及发展状况。总量是省级行政区经济持续发展和综合竞争力的基础，也是省级行政区经济发挥集聚和扩散功能的基础。如果缺乏总量支撑，那么质量再高，其综合竞争力也就受到阻碍，难以发挥应有的作用。质量指标深刻反映省级行政区经济的发展质量和社会经济的“健康”状况，并且质量是决定省级行政区综合竞争力强弱和集聚和扩散功能的主要因素。流量指标体现出省级行政区经济集聚和扩散功能的发挥程度，通过指标比较可具体反映各省级行政区在GDP流量规模、资本、技术、人力资源、对外开放、资源利用等方面的集聚和扩散能力。流量是总量和质量的综合体现，只有总量和质量的相互协调，整体水平高，才能真正提高流量规模。在以上三个一级指标下分列12个二级指标和若干个三级指标。其中的二级和三级指标在今后研究深入的基础上将不断充实、修改和完善。同时在研究过程中还将设计专门的指标体系进行省级行政区综合竞争力的专项比较分析。（表1）表1省级行政区综合竞争力的评价指标体系一级指标二级指标三级指标国内生产总值、A1总量指标B1经济实力社会商品零售总额固定资产投资总额人均国内生产总值B2金融实力居民储储蓄存款B3科技实力高校教师数B4政府实力财政收入财政支出第二产业增加A2质量指标B5产业结构农业产业增加第三产业增加B6省级行政区服务设施基础设施投资总额B7社会环境人均居住面积人均公共绿地面积空气质量A3流量指标B8GDP流量暂无B9人口流量旅游方面的流量状况B10资金流量吸引外资B11实物流量货物客运集装箱运输B12信息流量市内电话函件数量A1总量指标B1经济实力：通过对国内生产总值、人均国内生产总值、社会商品零售总额、固定资产投资总额等指标的分析比较，反映该省级行政区目前达到的发展状况和实际水平。B2金融实力：通过居民储畜存款指标，反映金融市场的发展程度及资金融通实力。金融实力是省级行政区综合竞争力的有力利器，缺乏这一手段，省级行政区的聚集和扩散功能将无法发挥，特别是省级行政区的扩散功能，它是以资金、技术和产品为主要手段的。B3科技实力：以研究和发展投入金额、专利申请数、拥有科技人员数等指标，评价该省级行政区在科技进步、技术创新方面的能力和基础。由于数据收集困难，现仅进行高校教师状况B4政府实力：由于数据收集因素，目前只设置了财政收入和财政支出指标，反映政府对社会经济发展的一种主动性促进能量。A2质量指标B5产业结构：主要对三次产业比重的比较，评价产业结构的高级化程度。B6省级行政区服务设施：对省级行政区公共服务设施及基础设施的比较，反映省级行政区的现代化服务水平。B7社会环境：从人均居住面积、人均公共绿地面积、空气质量等指标，比较各省级行政区的环境状况。A3流量指标B8GDP流量：由于数据收集问题，目前无法进行这方面的比较。B9人口流量：原主要比较人力资源的流量状况，如吸引科技人员数等，由于数据收集困难，现仅进行旅游方面的流量状况，但在一定程度上反映了省级行政区的吸引力和集聚能力。B10资金流量：由于各省级行政区情况不一，一些指标如外汇交易量、股票交易量等无法比较，因此目前主要对吸引外资及变动状况的比较，反映省级行政区在这方面的集聚能力。B11实物流量：通过对货物运输、客运、集装箱运输能力的比较，评价省级行政区在这方面的集散能力。B12信息流量：原设计了举办大型国内外展览会、举办国际性重要会议等指标，由于数据缺乏，现仅为较狭义的信息水平的比较，函件数量、市内电话数，在一定程度上反映了省级行政区的信息产品生产和信息化水平。需要说明的是，由于是初次尝试通过比较分析的方法来研究省级行政区综合竞争力问题，因此在研究比较方法、内容、体系、手段及指标体系设置方面，存在着不足和缺陷。虽然比较分析是以一种科学、认真态度进行的研究，但其比较分析的结果仅供参考。三、省级行政区综合竞争力的实证研究因子提取选取我国31个省级行政区2005年社会经济统计的主要数据,根据因子模型对其竞争力状况进行综合分析评价,同时借助计算机工具和SPSS14.0统计软件进行相关数据处理，根据已经选定的指标,对省级行政区的相关原始数据进行同向化处理和标准化处理,得到标准化后的结果,标准化后的数据服从正态分布N(0,1)在此基础上运行SPSS14.0软件,求出特征根(见表2)。表2TotalVarianceExplained14.70173.50673.50614.70173.50673.5068.02940.14440.1442.14110.70784.2132.14110.70784.2135.74628.73168.8751.1995.99790.2101.1995.99790.2104.26721.33490.210.5292.64392.852.4422.21195.063.3711.85396.917.2381.18998.106.146.72998.835.090.44899.283.038.18999.472.037.18499.656.023.11799.773.017.08599.857.012.06199.919.008.04299.961.005.02499.984.002.00899.992.001.00699.998.000.002100.000.000.000100.000Component1234567891011121314151617181920Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%InitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsRotationSumsofSquaredLoadingsExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.由表2可以明显地观察到,前三个主因子的贡献率已达90.210%,这说明前三个主因子所含的信息量已占全部信息量的90.210%，按照特征值大于1的原则提取的前三个主因子，经过旋转后,三个主因子特征值仍大于1,其累计贡献率并没有发生变化,说明信息量经过旋转后并没有减少。因此,选取这三个主因子作为省级行政区综合实力评价的组合指标进行分析。指标分类根据表2确定的三个主因子(累积贡献率≥85%),采用主成分方法计算得出因子载荷矩阵A(省略)因为A的结构不够简化,不易于对因子做出具有实际意义的解释为了得到结果更为明确的因子载荷矩阵,对A实施方差最大旋转,旋转后的因子载荷矩阵为(表3)表3旋转后的因子载荷矩阵RotatedComponentMatrixa.796.505.308.018.267.850.777.539.302.868.307.317.650.583.430.526.603.588.608.719.292.657.696.248.909.105-.174.654.621.411.808.450.295.118.560.655.181.947.202.815.233.230.317.338.764.239-.043.879.495.828.143.733.593.273.817.192.244.559.524.511国内总值人均总值社零总额固定投资财政支出财政收入居民存款农村存款农业增加三产增加二产增加基本建设旅游人数货运量水运量人均面积邮政业务市内电话高校教师外商投资123ComponentExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:VarimaxwithKaiserNormalization.Rotationconvergedin5iterations.a.从表3中可以看出,第一主因子F1主要在次级因子上有较大的载荷，这些次级因子分别是:固定资产、农业