温州市区域竞争力研究

1、温州市区域竞争力研究魏嘉琛 丰炯 王硕 杨兵摘要这是一个基于多因子分析的灰色预测评价问题，分别依据互联网上的查到的31个因子，对浙江省各市的竞争力水平做合理的分析。针对问题一，首先利用标准化消除量纲影响，本文从侠义经济竞争力和广义经济竞争力两方面进行考虑，利用主成分分析，通过三个主成分的综合经济指标得分，得到各市2004年到2010年得分及排名，温州市侠义和广义经济得分分别如下：年份2004200520062007200820092010侠义4.7394.8924.9755.1184.4715.3665.078广义15.10312.94313.50312.18510.86710.50810.3

2、52对狭义广义得分的定性分析，利用CAGR求得发展最快的为台州，温州排名第六。针对问题二，考虑数据较少和结构的不明朗，本文利用灰色GM（1,1）模型进行预测，观察数据结合当代经济发展背景，引进了新陈代谢的灰色GM（1,1），得到2012年的侠义竞争力排名如下杭州、宁波、温州、金华、台州、绍兴、舟山、嘉兴、湖州、丽水、衢州；广义竞争力排名为：杭州，宁波，温州，金华，绍兴，台州，嘉兴，湖州，丽水，衡州，舟山。针对问题三：本文利用层次分析法与主成分分析结合的方法，对2010年温州市区域竞争力进行分析，计算出总目标权值并进行排序。可得到2010年温州市区域竞争力的降序排名为杭州市，宁波市，温州市，金华

3、市，绍兴市，台州市，嘉兴市，湖州市，丽水市。这和第二问所求基本吻合。并且，通过两种方法的结合，使层次分析法大大消除了主观因素，提高本文计算的准确性。关键字：主成分分析，新陈代谢GM（1,1）预测，层次分析，CAGR一、问题重述在制定十二五发展计划前夕，面对新的烦恼与原有的劣势，温州市委、市政府有着清醒的认识和深深的忧患。温州必须冷静地分析自身的优势与劣势，加快发展，否则就可能落于人后。市委、市政府采取了一系列应对举措：通过围海造地，向海洋要发展空间；通过“百项千亿”工程，改善基础设施硬环境；通过品牌工程，提升“温州制造”的附加值与市场竞争力；加大引资力度，加快与世界经济接轨，。温州市政府主动承

4、担起了突围领路人的责任，为企业提供各项政策上的支持和帮助。请你们研究下列问题：1.对浙江省各个地区近几年（如2005-2008年，时间跨度可以更长）的经济发展状况做出定量的综合评价，找出发展最快和最慢的地区，并给出温州市在浙江省经济发展中的排名。（有关数据可以参考附件，也可以参考其它统计数据）。2.对2012年浙江省温州市经济发展状况进行预测与分析。并预测2012年温州市在浙江省经济发展中的排名。3 建立温州市区域经济竞争力评价模型，并进行相应的实证分析。二、模型假设1、只考虑本文中分析的指标对经济竞争力的影响，忽略其他因素的干扰；2、考虑各市政策不同而导致经济拉动带来的差异；3、预测中考虑经

5、济危机的影响，且考虑危机的后作效应；三、符号说明ai第i个指标的值mini第i个值中的最小值maxi第i个值中的最大值y标准化后的值X时间（年）Yi第i个城市的经济竞争力得分现有价值基础价值四、模型分析及求解4.1对问题一的求解与分析:4.1.1浙江各市经济指标的定量分析改革开放以来，浙江在发展社会主义市场经济的过程中走出了一条具有浙江特色、符合浙江实际的发展路子。全省经济社会发展取得显著成绩，主要经济指标在全国保持领先地位。由于国家对于经济发展的宏观调控和浙江省所处的优越地理位置,近年来浙江省经济发展一直处于飞跃式状态。但是各个区域由于存在各种差异,所以导致经济发展状况不同。其中在浙江省东南

6、部的温州地区以家庭工业和专业化市场的方式发展非农产业，从而形成小商品、大市场的发展格局。这种产业聚集发展模式称为“温州模式”。2010年是中国“十一五”发展规划收官之年，“十一五”规划主要目标落实情况如下。 提出宏观经济平稳运行，国内生产总值年均增长7.5%，国内生产总值能源消耗（单位GDP能耗）降低20%左右，城镇居民收入增长快于农村居民收入增长。本文根据十一五计划总体规划中对经济发展的总体要求和目标，整理出以下十三个评价指标：财政总收入、城乡居民储蓄存款年末余额、城镇居民人均可支配收入、地方财政收入、地方财政支出、第三产业百分比、工业总产值、居民消费价格指数、农村居民人均纯收入、就业率、人

7、均生产总值、消费品零售总额、生产总值。利用互联网查找到2004-2010年浙江省十一个地级市对应以上指标的数据。分析浙江省各地区发展状况，以便更好的指导的十二五计划的完成。由于所要考虑的指标数量过多，所以我们采用主成分分析的方法，对上述十三个指标进行降维，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标来进行考虑。进而计算出每个地区每年的一个综合得分，再进行排名。最后综合2004-2010年的排名情况，对浙江省各个地区近几年的经济发展状况做出定量的综合分析，找出发展最快和最慢的地区，并给出温州市在浙江经济发展中的排名。本文为避免各城市地域大小和人口数目的不同所导致的数据差异，本文将各因素的数

8、量换算成比例，如：不用就业人数，而使用就业率。通过查找浙江省历年年鉴我们得到表格一如下：以2004年杭州、宁波、绍兴、舟山、温州数据为例表格一指标杭州市宁波市绍兴市舟山市温州市财政总收入395.75 295.37 76.12 19.53 143.17 城乡居民储蓄存款年末余额1835.17 1208.98 759.06 152.30 1004.04 城镇居民人均可支配收入14565 15882 15642 13747 17727 地方财政收入197 152 51 14 86 地方财政支出196 216 65 29 83 第三产业百分比0.410.370.330.390.39工业总产值4380.

9、71 3815.04 2514.25 221.82 1886.36 居民消费价格指数102.50 102.70 104.80 103.60 101.80 农村居民人均纯收入63827018697062326202就业率0.700.720.660.580.60人均生产总值3885839174302542185518846消费品零售总额704.34595.63335.4387.52589.27生产总值2515.002158.041313.87212.041402.57因为各指标单位不同，将所有数据标准化消除量纲的影响。标准化公式如下：y=ai-minimaxi-mini其中ai为第i个指标的值，m

10、ini为第i个值中的最小值，maxi为第i个值中的最大值，y为标准化后的值。我们采用此方法是因为数据标准化后所有值均在0-1之间，更加符合实际。利用主成分分析主成分分析计算步骤计算相关系数矩阵（1）在（）式中，rij（i，j=1，2，p）为原变量的xi与xj之间的相关系数，其计算公式为（2）因为R是实对称矩阵（即rij=rji），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。计算特征值与特征向量首先解特征方程，通常用雅可比法（Jacobi）求出特征值，并使其按大小顺序排列，即；然后分别求出对应于特征值的特征向量。这里要求=1，即，其中表示向量的第j个分量。计算主成分贡献率及累计贡献率主成分的贡献率为

11、累计贡献率为一般取累计贡献率达8595%的特征值所对应的第一、第二，第m（mp）个主成分。计算主成分载荷其计算公式为（3）得到各主成分的载荷以后，还可以按照（）式进一步计算，得到各主成分的得分（4）各主成分得分相加得到综合得分：表格二2005-2009年各市侠义经济指标得分及排名20052006200720082009得分排名得分排名得分排名得分排名得分排名杭州8.60 18.52 19.88 19.48 110.16 1宁波7.36 27.16 28.89 27.06 28.15 2嘉兴2.54 73.88 53.74 62.55 62.71 7湖州1.14 81.76 82.19 80.6

12、1 81.14 9绍兴3.54 54.74 44.57 42.63 53.70 4舟山0.03 90.52 90.65 100.38 91.57 8温州4.89 34.97 35.12 34.47 35.37 3金华3.39 62.75 73.38 72.42 73.22 6衡州-0.53 11-0.63 110.61 11-0.48 110.33 11台州3.74 43.61 64.13 53.01 43.43 5丽水0.03 10-0.14 101.37 90.12 100.84 10从表格二可以看出温州市的经济竞争力在全省一直排名第三，仅次于杭州、宁波，因为改革开放以来温州形成了以民营经

13、济为主体的“温州模式”，经济在三十年中得以飞速发展。但仍与杭州、宁波差距明显，这是因为温州在历史条件，地理位置、自然资源等方面有先天的劣势。通过观察数据，根据各城市经济发展水平，选取四个具有代表性的城市（杭州、宁波、湖州、温州），通过差值拟合得到下图：图中各曲线从上至下分别代表杭州、宁波、温州、湖州。通过图像，明显可以看出各城市经济波动情况大致相同，且排名没有变化。2008年都为下降趋势，这是合理的。因为这是受到美国次贷危机引发的经融危机所致。而且宁波、湖州较其他城市受到影响更大，温州波动不明显，这说明温州在应对危机时采取措施及时有效。以上为针对经济方面的定量分析，为了更加充分的对浙江各市的经

14、济竞争力的分析我们又引入外贸、基础设施、教育等于经济竞争力有间接关系的指标，这样有利于我们更加全面的对浙江各市经济竞争力进行分析分析。建立如下浙江省各市经济发展状况综合评价指标体系：财政总收入、城乡居民储蓄存款年末余额、城镇居民人均可支配收入、地方财政收入、地方财政支出、农村居民人均纯收入、人均生产总值第三产业百分比、工业总产值、就业率、生产总值、消费品零售总额、农林牧渔业收入居民消费价格指数、货运量、客运量、全年用电量、互联网用户个数、全社会固定资产投资、公路里数、福利院数、社区服务设施数、保险人数、高等学校人数外企个数、进口总额、出口总额、国际旅游收入、国际旅游人数、国外新增合同个数经济竞

15、争力社会生活竞争力结构竞争力开放竞争力浙江省各个地区经济发展状况综合评价指标体系20052006200720082009得分排名得分排名得分排名得分排名得分排名杭州22.94123.40123.52123.24123.401宁波17.98218.20218.18217.31217.672嘉兴6.5677.0176.7576.1076.537湖州3.3783.6383.3983.3783.268绍兴7.9148.1347.4946.5957.464舟山1.4192.07101.37100.60111.1810温州12.94313.50310.87310.51310.353金华7.3567.486

16、7.3357.0847.175衡州1.25112.2291.31110.91101.1611台州7.3757.7457.2066.5566.856丽水1.39101.75112.3792.2092.099利用主成分分析法得到经济竞争力得分：表格三2005-2009年各市广义经济竞争力得分及排名表格三中温州市经济虽然在全省排名中依然为第三，但在2007年有明显的回落，这可能是因为全国房地产房价泡沫较高，而温州房价同比上涨百分之十以上，居全国第三，浙江省第一。4.1.2对浙江各市经济发展快慢的分析与求解首先浙江各市的经济竞争力用经济竞争力得分来表示，则我们可以建立浙江各市经济竞争力整体发展模型为：

17、Yi=ai+biX其中为时间，Yi为第个城市的经济竞争力得分， 通过斜率得到经济整体发展速率。根据各城市经济竞争力得分，运用matlab，得到估计结果：以温州市为例Y=4.74+0.052X通过图像可以明显看出各市在以一定速率增加，但以上模型只是简单的线性拟合，不是太科学，我们可以通过求解复合年均增长率（CAGR），即一定区域在特定时期内的年度增长率。公式为：=n-1其计算方法为总增长率百分比的n方根，n表示有关时期内的年数，表示现有价值，表示基础价值，就是符合年均增长率。根据各城市经济竞争力得分，运用matlab，得到估计结果：表四仅为杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、温州、金华、衡州的数

18、据表四城市杭州宁波嘉兴湖州绍兴舟山温州金华衡州台州丽水复合年均增长率0.070.020.421.442.402.652.442.605.797.615.37从表格四可以得出全省各市增速排名（由高到低）：台州、衡州、丽水、舟山、金华、温州、绍兴、湖州、嘉兴、杭州、宁波。温州仅为全省第六，这是因为温州市自1998亚洲金融危机后，受到人民币升值，东南亚发展中国家更廉价劳动力的冲击，银行部门对贷款的限制以及原材料价格上升，资源禀赋、区位条件和经济基础等都没什么优势等因素的影响，温州经济陷入了发展的低迷状态。相信在第十二个五年计划中，温州市政府会采取强而有力的措施，让温州经济再次进入高速发展期。4.2对

19、2012年浙江省温州市经济发展状况进行预测与分析对于问题二，是预测问题可以使用很多方法，如：灰色系统、回归、时间序列、BP神经网络。但回归、时间序列、神经网络要求以大量的数据为基础。针对本文数据较少，边界信息、结构信息不完全的情况，灰色理论较其他方法有很大优势，所以本文选用灰色预测。灰色系统理论认为：系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。灰色预测的数据是通过生成数据的模型所得到的预测值的逆处理结果，运用单序列一阶线性微分方程模型对2011年,2012年温州市经济竞争力评价指标进行预测。设数据列，为年份个数，本题为8。表示浙江省各市2004至2010年经济竞

20、争力评价指标。根据数据列建立来实现预测功能，其基本步骤如下：（1） 原始数据累加以便弱化随机序列的波动性和随机性，得到新数列：其中，中各数据表示对应前几项数据的累加。（2） 对建立的一阶线性微分方程：其中，为待定系数，分别称为发展系数和灰色作用量，的有效区间是（-2,2），并记构成的矩阵为。 （3）对累加生成数据做均值生成与常数项向量，即（4）用最小二乘法求解灰参数，则 （5）将灰参数带入，并对进行求解，得 （6）对函数表达式及进行离散，并将二者作差以便还原原序列，得到近似数据序列如下： （7）对建立的灰色模型进行检验，步骤如下：计算与之间的残差和相对误差：求原始数据的均值以及方差。求的平均值

21、以及残差的方差。计算方差比。求小误差概率。灰色模型精度检验如表所列。等级相对误差q方差比C小误差概率P一级0.010.95二级0.050.500.100.650.200.800.60（8）利用模型进行预测：4.2.1只从经济角度出发预测浙江省各市相关经济竞争指标单纯从经济角度出发，得到浙江省各市在2004至2011的经济竞争力指标。根据温州市的经济竞争力指标，利用灰色预测，得到温州市在2012年经济竞争力指标，并对温州市近9年经济竞争指标做图，如下所示：图1 温州市经济竞争指标作图根据图像可以看出，如果单从经济方面考虑，不结合社会其他因素，温州市经济呈平缓上升趋向。并且图中表现出2008年，温

22、州市经济明显受到冲击并下滑，在2009年又强势反弹，之后逐渐处于平缓。本文利用灰色预测，根据之前得到的浙江省各市在2004年至2011年经济竞争力指标，对浙江省各市2012年经济竞争力指标进行预测，并作出如下表：表1：浙江省各市经济竞争指标表1显示，2012年浙江省各市经济竞争力指标降序排名：杭州，宁波，温州，舟山，绍兴，台州，绍兴，嘉兴，湖州，丽水，衡州。可知，在只考虑经济因素下，温州经济竞争力指标排在第三位。通过对数据观察发现，有些城市在2011、2012两年里经济竞争力指标得分下降或上升过快，尤其舟山市，两年时间里经济竞争力就由1.60跳到4.04，这是不大合理的，因为舟山市陆地面积很小

23、，大部分是海洋，经济来源主要是旅游业、捕鱼业等，因为土地较少，工业、农业发展受到限制，这么快的增速不合理，面对这个问题，考虑到在任何一个灰系统的发展过程中，随着时间的推移，将会不断地有一些随机扰动或驱动因素进入系统，使系统的发展相继的受其影响。故而，本文进一步使用新陈代谢的灰色GM(1,1)模型新陈代谢GM(1,1)模型。即由原始序列= , , , 建立GM(1,1)模型求得预测值，将最新信息加入序列，并去掉最老信息，称用序列= , 建立的模型为新陈代谢GM(1,1)模型。新陈代谢GM(1,1)模型在不断补充新信息的同时，及时地去掉老化信息，建模序列更能反映系统目前的特征，能更好的揭示系统的发

24、展趋势，通常可获得较高的预测精度9。得到各市的时间响应函数，以温州为例如下：2011年的时间响应函数xk+1=576.932217*exp0.008421*k-572.1930022012年的时间响应函数xk+1=546.757423*exp0.008943*k-541.865054对上式分别带入k=1，得到2011和2012年温州市预测得分为5.13，5.18，相对误差分别为2.12，3.77。结果与非新陈代谢的GM(1，1)预测出来的得分一样，这是合理的，因为温州市预案机制完备，经济发展平稳导致旧信息与新信息权重相近。通过预测得到2012年数据如下：2012年浙江省各市经济指标得分及排名杭

25、州宁波嘉兴湖州绍兴舟山温州金华衡州台州丽水11.538.452.661.033.213.125.183.440.123.271.011289673411510通过改进后的预测，经济得分前三名依旧为杭州、宁波、温州，其余的排名变化很大，从高到低依次为金华、台州、绍兴、舟山、嘉兴、湖州、丽水、衢州。4.2.2从经济，科学，教育等综合角度出发预测浙江省各市相关经济竞争指标从经济，科学，教育等综合角度出发，得到浙江省各市在2004至2011的经济竞争力指标。根据温州市的经济竞争力指标，利用灰色预测，得到温州市在2012年经济竞争力指标，并对温州市近9年经济竞争指标做图，如下所示：图2 温州市经济竞争指

26、标作图从图中可以看出，从经济，科学，教育等综合角度出发，温州市经济竞争指标在逐年下滑。与5.2.1中图像作对比，发现，虽然温州市的经济是逐年上升的，但综合指标水平在逐年下滑。表明1998年东南亚金融危机之后，受到人民币升值，东南亚发展中国家更廉价劳动力的冲击，银行部门对贷款的限制以及原材料价格上升等因素的影响，温州经济陷入了发展的低迷状态。温州面临经济问题：首先是土地紧缺，其次是区位劣势，其三是产业结构，其四是外资难引。这一系列问题，成为温州经济发展的新瓶颈。这说明，温州经济已经出现隐患。即温州在其他方面的发展已经落后，托了经济发展的后腿。本文利用灰色预测，根据之前得到的浙江省各市在2004年

27、至2011年综合竞争力指标，对浙江省各市2012年综合竞争力指标进行预测，并作出如下表：表2：浙江省各市综合竞争指标上面表格所得结论与5.2.1表中大体相同，综合竞争指标降序排名：杭州，宁波，温州，金华，绍兴，台州，嘉兴，湖州，丽水，衡州，舟山。温州在综合竞争指标排名中排在第3位，位置不变。只有舟山和金华略有变化。这可能与舟山和金华两市在经济发展与教育科技发展不均衡有关。本文通过单纯从经济角度出发考虑经济竞争力指标，以及从经济，教育，科技等综合方面考虑经济竞争力指标，发现结果大致相同，即验证了本方法的准确性。4.3温州市区域竞争力评估根据网络调查显示：基础设施，国际贸易，财政收入，旅游，运输，

28、和个人消费这六方面对温州是区域竞争力影响较大。因此本文利用层次分析法，并结合主成分分析法，针对以上六方面对温州市区域竞争力进行评估。4.3.1基础设施，国际贸易等六方面的综合评估通过对浙江省年鉴及温州市年鉴等资料查询，对基础设施，财政收入等六方面，分别查找资料。以财政收入为例，本文通过对各市财政总收入，城乡居民储蓄存款年末余额，城镇居民人均可支配收入，第三产业百分比，工业总产值，农村居民人均纯收入这六项指标进行分析，利用主成分分析法求出财政收入的综合评价值。以财政收入为例，对财政收入下的各个指标进行主成分分析：解释的总方差表成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方

29、差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.11868.63768.6374.11868.63768.6372.64244.03744.03721.08918.14886.7861.08918.14886.7862.56542.74986.7863.61610.27397.0594.1201.99899.0575.046.77499.8316.010.169100.000由输出结果看到，前2个主成分Y1，Y2的方差和占全部方差的比例为86.786%。我们就选取Y1为第一主成分，Y2为第二主成分，即基本上保留了原来指标的信息，这样由原来的6个指标转化为2个新的指标，起到了降维的作用。主成分得分系

30、数如下表：成份得分系数矩阵表成份12财政总收入.271.044城市居民储蓄存款年末余额.366-.057城市居民人均可支配收入-.098.407第三产业百分比.490-.311工业总产值.157.169居民人均纯收入-.302.541得到主成分的的线性组合为：Y1=0.271*X1+0.366*X2-0.098*X3+0.490*X4+0.157*X5-0.541*X6Y2=0.044*X1-0.057*X2+0.407*X3-0.311*X4+0.169*X5+0.541*X6每个城市各指标数据标准化后的结果：财政总收入城乡居民储蓄存款年末余额城镇居民人均可支配收入第三产业百分比工业总产值农

31、村居民人均纯收入杭州1.00 1.00 0.89 1.00 1.00 0.85 宁波0.94 0.63 0.98 0.31 0.95 0.99 嘉兴0.22 0.27 0.70 0.00 0.41 1.00 湖州0.08 0.09 0.51 0.08 0.17 0.86 绍兴0.23 0.34 1.00 0.23 0.58 0.91 舟山0.02 0.00 0.57 0.69 0.00 0.99 温州0.29 0.60 0.68 0.62 0.35 0.62 金华0.17 0.35 0.43 0.54 0.24 0.47 衢州0.00 0.00 0.08 0.08 0.01 0.22 台州0.

32、20 0.29 0.67 0.46 0.26 0.61 丽水0.00 0.05 0.00 0.23 0.02 0.00 计算每个城市的一个综合得分：Z=0.686*Y1+0.181*Y2杭州宁波嘉兴湖州绍兴舟山温州金华衢州台州丽水0.7660.4500.0600.0100.1780.0930.3590.2530.0110.2110.079同理可得，国际旅游、国际贸易、基础设施、消费、运输个指标对应的每个城市综合得分如下表：4.3.2温州市区域竞争力评估温州市区域竞争力可以通过：纵向比较温州市历年来区域竞争力演变研究，即温州不同年份的比较研究。或者横向比较即温州市和浙江省其他兄弟城市在某一年的比

33、较研究。层次分析法的优点是把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。温州市区域竞争力中指标有多目标，多时期等因素，比较适合层次分析法。因此本文利用层次分析法，结合主成分分析法求综合评价值，以2010年为例，建立温州市区域竞争力模型。构造温州区域竞争力模型基本步骤：由于值有9个，本文只给出3个，其余省略。成对比较矩阵的最大特征值=6.5810该特征值对应的归一化特征向量对成对比较矩阵，求层次总排序的权向量并进行一致性检验，结果如下：1234560

34、.32470.50250.23310.19570.29110.18870.19490.15080.29980.10620.24940.23960.02170.07540.13300.06820.06580.07850.00420.03020.06660.04060.02080.06290.07780.05020.09980.08470.08310.05030.15160.05020.05150.24420.17500.12580.10810.10050.04980.07340.06240.11320.08660.00500.03320.11130.04820.13840.03030.03520.03320.07560.00420.00258.97488.99419.02059.32219.26999.3713-0.0031-0.00070.00260.04030.03370.04641.451.451.451.451.451.45。0.2726*0.3247+0.1016*0