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论文：泛长三角地区经济梯度研究论文：泛长三角地区经济梯度研究发表时间:2015-5-15 12:13:01论文：泛长三角地区经济梯度研究内容摘要：本文根据广义梯度推移等理论，运用主成分分析方法，从经济发展水平、产业结构、公共基础设施等方面对泛长三角地区的经济梯度进行了研究，得出结论认为泛长三角地区存在明显经济梯度差异，并针对高梯度区和低梯度区提出了相应的政策含义。关键词：长三角地区；泛长三角地区；主成分分析法；经济梯度一、 引言我国区域经济发展不平衡的现象是客观存在的，而历年来各地的发展经验表明，梯度发展虽然不能尽如人意，但是它符合经济发展规律，符合各地区资源分布不平衡的社会现状，是协调发展的主要表现，也是当今全球化社会经济发展的特点。长三角地区由上海、苏州、南京、镇江、无锡、扬州、南通、泰州、常州、杭州、宁波、嘉兴、舟山、台州、湖州、绍兴16个城市组成，区域内沪、苏、浙三省市，地域相连，文化相近，经济相融，人缘相亲。从经济总量上看，2005年，十六个城市实现GDP为33859亿元，占全国的18.57%。从人均GDP看，超5万元的城市有3个，35万元的7个城市；23万元的城市有4个城市。从产业结构看，2005年长三角地区第一、二、三产业比重分别为4.1%、55.3%和40.6%，与全国平均水状况平相比，第一产业比全国平均水平低8.36个百分点，第二产业高于全国平均水平8.02个百分点，但第三产业高于全国平均水平仅0.34个百分点。从城市居民人均可支配收入看，2005年长三角地区城市居民人均可支配收入分三个层次：第一层次超过16000元的有8个城市。第二层次14000元16000元的有4个城市。第三层次11000元-14000元的有4个城市。资料来源于长三角城市论坛网址：/b587345/board.asp虽然长三角地区经济发展水平较高，但是，经济发展过程中存在的问题也不容忽视。如上文所述，在产业结构上，虽然长三角地区的第一产业比重比全国平均水平低很多，但是这差额主要在第二产业上弥补，第三产业比重与全国平均水平相差无几，离“经济服务化”的发展状态还很远。加之区域内原有产业的技术含量普遍较低，自主创新能力弱，长三角地区产业结构软化程度还比较低。此外，由于地理区位、自然条件以及经济文化特点的相似形，长三角地区存在严重的产业结构同构现象。各城市的产业布局普遍是“小而全”，区域内城市之间缺乏合理的垂直分工和水平分工，整个区域的发展存在过度的自主性，没有很好地发挥联动效应。此外，由于产业同构，使同一资源、劳动力的竞争相当激烈，加上人口的集聚，土地价格飞涨，资源稀缺、环境污染等已日分区：1.主成分分析法(Principal Component Analysis)主成分分析法(PCA)是把多个具有复杂关系的指标，进行简化，归结为几个既保持了原有因素信息又去除了多重共线性的综合指标，然后对同类事物进行比较的方法，它实际上起到了降维和解除共线性的作用。其原理如下：设有n个样本的p个指标值，则建立主成分的方程，如下：总方程为 (=1，2，3，)其中是x的协方差矩阵的特征值对应的特征向量，是原有统计指标无量纲化后的值。根据的方差大小进行降序排列，Var()越大则说明它包含的信息越多。为了使综合指标能更准确地反映原信息，一般要求，不相关，即Cov(，)=0，()。记Var()=(=1，2)，各主成分贡献率，(，2，2) 累积贡献率，取85%的前个主成分作为综合指标，以对应主成分的贡献率占所取的个主成分的累积贡献率的比重()为权重，计算综合指标值，即。(=1，2，)。(二)指标选择本文根据数据指标的可获得性、全面性、可比性等原则，从经济发展水平、经济发展效益、经济发展速度、产业结构等角度选取了以下指标:市辖区人均绿地面积,该指标在一定程度上代表了市区人民生活的自然环境状况。第二产业占GDP比重，结合泛长三角地区经济发展的水平以及安徽省等一些中部地区第三产业产值虚高的实际情况，本文选取第二产业比重来代表产业结构状况。GDP总量是反映了一个地区的整体经济实力最常用的经济指标，针对其存在的缺陷，本文加入人均GDP以反映人均的相对状况，加入GDP增长率以动态反映经济增长状况，年末从业人口占总人口比重、人均固定资产投资、地方财政支出中科学研究支出比重这三个指标在一定程度上代表了生产过程中的劳动力、资本、以及科学技术方面的投入。人均社会消费品零售总额反映了一地区的消费状况，人均年末金融机构储蓄余额反映了一地区的财富积累状况以及潜在的资金投资能力，人均限额以上工业产值反映了一地区的工业经济发展规模。人均地方财政收入反映了一地区的政府财力，也间接反映经济发展中政府的调节力度。非农人口所占比重主要反映一地区的城市化水平，限额以上工业利润占工业总产值比重则反映了一地区工业企业发展的效益状况，均公路里程反映了公路交通的便捷程度，人均进出口反映了一地区的开放程度。具体指标及其含义见下表表1 梯度划分指标选取及指标含义指标指标含义指标指标含义市辖区人均绿地面积市区自然环境人均社会消费品零售总额消费状况第二产业占GDP比重产业结构人均年末金融机构储蓄余额财富积累状况GDP总量经济实力人均限额以上工业产值工业经济规模人均GDP经济发展水平人均地方财政收入政府财力GDP增长率经济发展速度非农人口所占比重城市化水平年末从业人口占总人口比重生产要素中劳动力投入限额以上工业利润占工业总产值比重工业企业经营效率人均固定资产投资资本要素投入人均公路里程公路交通便利程度地方财政支出中科学研究支出比重政府支持及科技投入人均进出口对外开放度注:虽然产业结构一般用第三产业比重来表示,但是结合我国目前经济发展过程中,中部地区的第三产业发展水平虚高的现状以及我国整体经济发展水平和所处阶段,本文采用第二产业比重表示产业结构。(三)数据处理本文根据上述16项指标，对2005年上海、浙江、江苏、安徽、江西四省一市各个地级市的综合发展水平，用SPSS软件中实现主成分分析，得到如下结果：1.各主成分的贡献率以及累积贡献率表2 各主成分的贡献率以及累积贡献率主成分方差贡献率%累积贡献率%主成分方差贡献率%累积贡献率%18.08350.52150.5219.3101.93596.58421.90711.91662.43710.2011.25997.84231.3638.51870.95511.1671.04598.8874.9776.23177.18612.108.67399.5605.9055.65882.84413.025.15599.7156.8545.33588.17914.020.12899.8437.6053.78391.96215.015.09799.9398.4302.68794.64916.010.061100.00从上表可以看出，各主成分的贡献率递减排列，其中第一主成分的贡献率超过50%，前六个主成分的累积贡献率为88.179%，大于85%，根据“八五原则”取前六个主成分作为本文计算梯度综合值的依据。2.主成分系数矩阵表3 主成分系数矩阵指标主成分1主成分2主成分3主成分4主成分5主成分6人均绿地面积0.369 0.491 0.637 0.054 0.046 -0.171 第二产业产值占GDP比重0.614 0.550 -0.240 -0.159 -0.049 0.163 GDP总量0.849 -0.417 -0.077 0.050 0.015 -0.065 人均GDP0.531 0.187 0.691 0.217 0.049 -0.067 GDP增长率0.286 0.853 -0.217 -0.126 0.035 0.103 年末从业人口比重0.600 0.108 -0.102 -0.338 -0.474 0.249 人均固定资产投资0.936 0.054 0.008 -0.089 0.114 0.038 财政支出中科学支出比重0.540 -0.155 0.160 0.393 0.549 0.336 人均社会消费品零售总额0.958 -0.092 0.064 0.027 -0.003 0.012 年末金融机构人均存款余额0.938 -0.257 0.040 0.040 0.005 0.005 限额以上工业人均产值0.923 -0.075 -0.081 -0.114 0.202 0.040 人均财政收入0.938 -0.267 -0.066 0.003 0.026 -0.015 非农业人口比重0.788 0.265 -0.002 -0.077 0.026 -0.241 限额以上工业利润占产值比重0.245 0.267 -0.370 0.707 0.314 0.270 人均公路里程-0.328 -0.151 0.407 -0.279 0.352 0.684 人均进出口0.799 -0.271 -0.119 -0.167 0.306 -0.041 上表的主成分系数矩阵中的各列列出了各主成分与原始指标标准化后的值之间的关系。从该系数矩阵中可以看出来，第一主成分中GDP总量、人均固定资产投资、人均社会消费品零售总额、人均年末金融机构存款余额、人工限额以上业产值、人均财政收入系数较大，可以归结为第一主成分主要反映了经济发展水平。第二主成分中GDP增长率系数较大，因此第二主成分主要代表了GDP增长速度，第三主成分中市辖区人均绿地面积等系数较大，本文认为其代表了市区的自然环境,第四主成分中,限额以上工业利润占产值比重系数较大,该主成分一定程度上代表了工业经济的发展效益,第五主成分中财政支出中科学支出比重系数较大,一定程度上反映了政府对科研投入的支持力度,第六主成分中人均公路比重较大,虽然公路只是交通运输系统的一部分,但一定程度上也反映出了交通便捷程度。3利用主成分系数矩阵，以各主成分的贡献率占所选的六个主成分累积贡献率的比重为权重，计算出各市的各主成分值及综合梯度值，得出泛长三角地区53个地极市的各主成分排