新疆城市竞争力的综合评价 2.docx

1、新疆城市竞争力的综合评价 2 石河子大学应用多元分析课程论文 论文题目：新疆城市竞争力的综合评价 基于因子分析与聚类分析班 级统计20101班组 长马培胜学 员张帅 文娟课程名称应用多元分析2013年06月【摘 要】 在评述相关国内外对城市竞争力研究的基础上，以新疆为案例，从城市经济综合实力、对外开放程度等6个方面选取了18个指标，构建了新疆城市综合竞争力评价指标体系；引入因子分析和聚类分析方法，系统全面地研究了新疆城市综合竞争力的空间格局特征。结果表明：新疆城市综合竞争力在空间格局存在明显差异，可以分为四种梯度类型。【关键词】 城市竞争力 空间格局 因子分析 聚类分析 新疆 abstract

2、 Commenting on the relevant domestic and international competitiveness of the city based on the research to Xinjiang as an example, from the city comprehensive economic strength, openness and other six areas selected 18 indicators constructed Xinjiang citys comprehensive competitiveness evaluation i

3、ndex system; introduction factor analysis and cluster analysis, systematic and comprehensive study of the citys comprehensive competitiveness of Xinjiang spatial pattern characteristics. The results showed that: Xinjiang citys comprehensive competitiveness there are significant differences in the sp

4、atial pattern can be divided into four kinds of gradient type.Key words：Urban Competitiveness Spatial pattern Factor analysis Cluster analysis Xinjiang 目 录【摘 要】 2【关键词】 2【引 言】 41 城市综合竞争力综合评价指标体系构建 42 基于因子分析方法的城市竞争力综合评价 52.1 因子分析方法的原理、思想与步骤 52.2 城市综合竞争力的因子分析 52.2.1 选取因子 52.2.2 相关性分析 62.2.3 提取主因子 72.2.

5、4 新疆城市综合竞争力水平因子得分 112.3 方法的新疆城市综合竞争力水平的空间格局特征分析 132.3.1 聚类分析方法的原理与步骤 132.3.2 新疆城市综合竞争力的聚类分析 132.4 新疆城市综合竞争力空间格局特征分析 142.4.1 第类型区城市综合竞争力较强的全区中心城市 142.4.2 第类型区城市综合竞争力中等的城市 142.4.3 第类型区城市综合竞争力一般的城市 142.4.4 第类型区城市综合竞争力较弱的城市 143.1 结论分析与建议 143.1.1 结论分析 153.1.2 建议 15【参考文献】 16 新疆城市竞争力的综合评价基于因子分析与聚类分析【引 言】随着

6、我国城市化进程的加速和城市化战略的实现,城市在社会经济活动中的地位日益重要。城市之间的竞争也日趋激烈,城市竞争力成了城市现代化的核心内容。我国学者从城市经济实力、资金、开放程度、人才及科技水平、基础设施、资源状况等许多方面构建了城市竞争力评价指标体系，并以我国少数发达省区为案例做了分析。新疆地域广阔，区域资源环境、经济发展差异大，经济发展水平和城市化水平仍较低，属于我国典型的欠发达地区。以新疆为案例开展城市综合竞争力的研究，不但具有典型性和借鉴性，其理论和现实意义也是很重要的：一方面有助于正确评价新疆个别城市的现状与潜力、优势与不足；另一方面可以为制定新疆城市未来的发展战略与决策提供科学根据和

7、理论基础，为我国其他同类地区对城市竞争力的研究提供借鉴意义。1 城市综合竞争力综合评价指标体系构建 城市综合竞争力是一个区域城市经济实力、活力、潜力的集中体现，是关系到每一个国家和地区城市发展水平的重要衡量标准。其指标体系的构建必须遵循科学性、可比性、可操作性等原则。本文根据城市竞争力的内涵和表现形式，从城市经济实力、城市对外开放程度、城市基础设施保障水平、城市文化发展水平、城市环境质量水平、城市规模来构建评价的指标体系。综合资料的可获取性，本文选取了18个指标，构建新疆城市综合竞争力的评价指标体系（见表1）。 表1 新疆城市综合竞争力评价指标体系准则层 指标层城市综合经济实力 地区生产总值（

8、X1）；人均生产总值（X2）；社会消费品零售总额（X3） 城市对外开放程度 国际旅游者人数（X4）；国际旅游收入（X5）；国际互联网用户数（X6） 城市排水管道总长度（X7）；生活用水量（X8）；年末邮电局(所)数(处)（X9）；城市基础设施保障水平 医院、卫生院数床位数（X10）；年末实有公共汽(电)车营运车辆数(辆)（X11） 城乡居民生活用电（X12）城市文化发展水平 公共图书馆图书藏量（X13）；高等学校数（X14）；剧场、影剧院数(个)（X15） 城市环境质量水平 园林绿地面积(公顷)（X16）；建成区绿化覆盖面积（公顷）（X17）城市规模 建成区面积(平方公里)（X18）2 基于因

9、子分析方法的城市竞争力综合评价2.1 因子分析方法的原理、思想与步骤因子分析的原理是多元统计分析中数据降维和研究多指标间关系的最常用方法之一，是研究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子。它通过研究多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原来众多的观测变量所代表的主要信息，并解释这些观测变量之间的相互依存关系，我们把这些假想变量称之为基础变量，即因子。因子分析的基本思想：通过变量（或样品）的相关系数矩阵(对样品是相似系数矩阵)内部结构的研究，找出能控制所有变量（或样品）的少数几个随机变量来描述多个变量（或样品

10、）之间的相关（相似）关系。根据相关性（相似性）的大小把变量（或样品）分组，使得同组内的变量（或样品）之间的相关性（相似性）较高，不同组较低。每组变量代表一个基本结构，并用少数几个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。因子分析的具体步骤如下：（1）收集数据。本文统计、整理出2007年新疆21个地级市有关城市竞争力的18个指标的原始值，建立原始数据矩阵。然后对原始数据矩阵进行标准化处理，得到标准化数据矩阵。（2）因子提取。计算标准化数据矩阵中变量的均值、方差和变量间的相关系数，再用“最大方差正交旋转法”提取因子。（3）计算因子值。将因子分数矩阵与标准化数据矩阵相乘，计算因子在各地市的

11、得分值。（4）结果分析。运用因子得分来进行分析。2.2 城市综合竞争力的因子分析 2.2.1 选取因子 对新疆21个城市的综合实力情况进行了分析，然后按照城市的综合得分进行排名并为新疆各个城市的未来规划提出意见和建议。对此，我们根据表1的评价指标体系选取了18个指标分别是地区生产总值（X1）；人均生产总值（X2）；社会消费品零售总额（X3）；国际旅游者人数（X4）；国际旅游收入（X5）；国际互联网用户数（X6）；城市排水管道总长度（X7）；生活用水量（X8）；年末邮电局(所)数(处)（X9）；医院、卫生院数床位数（X10）；年末实有公共汽(电)车营运车辆数(辆)（X11）；城乡居民生活用电（X

12、12）；公共图书馆图书藏量（X13）；高等学校数（X14）；剧场、影剧院数(个)（X15）；园林绿地面积(公顷)（X16）；建成区绿化覆盖面积（公顷）（X17）；建成区面积(平方公里)（X18），运用因子分析方法对新疆城市竞争力的综合评价进行研究。2.2.2 相关性分析 用SPSS进行数据处理后将得到18个指标的Bartlett球度检验统计量的观测值为821.907，相应的伴随概率为0.000，小于显著性水平0.05。因此拒绝Bartlett球度检验的原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异，即原有变量适合进行因子分析。而从KMO值可以看出KMO等于0.762，远大于0.5，说明变量之间的

13、相关性可以被其他变量解释，因此适合做因子分析（见表2、表3）。表2 KMO和Bartlett球度检验KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.762Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square821.907df153Sig.000表3 18个指标的相关系数矩阵X1X2X3X4X5X6X7X8X9X11.000.647.830-.065.336.840.890.838.875X2.6471.000.129-.103-.058.168.325.140.2

14、26X3.830.1291.000-.028.474.985.933.994.978X4-.065-.103-.0281.000.852-.006-.124-.046-.003X5.336-.058.474.8521.000.482.335.453.483X6.840.168.985-.006.4821.000.948.974.972X7.890.325.933-.124.335.9481.000.942.924X8.838.140.994-.046.453.974.9421.000.976X9.875.226.978-.003.483.972.924.9761.000X10X11X12X13

15、X14X15X16X17X18X101.000.988.973.937.940.721.536.930.980X11.9881.000.984.932.936.687.615.951.992X12.973.9841.000.916.912.679.609.937.980X13.937.932.9161.000.950.686.437.857.930X14.940.936.912.9501.000.625.461.869.922X15.721.687.679.686.6251.000.370.711.717X16.536.615.609.437.461.3701.000.727.597X17.9

16、30.951.937.857.869.711.7271.000.953X18.980.992.980.930.922.717.597.9531.0002.2.3 提取主因子 为克服多指标变量间信息重叠及认为确定指标权重的主观性，本文运用统计分析软件SPSS17.0，采用“最大方差正交旋转法”进行因子分析，按特征值大于1的原则共选取了3个城市综合竞争力水平因子，3个因子方差累计贡献率为92.193% ，基本能够反映出原始指标所代表的城市综合竞争力水平的信息，其具有显著代表性。表4 方差分解表方差分解成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差%累计%合计方差%累计%合计方差%累计%113.

17、37874.32274.32213.37874.32274.32212.41568.97068.97021.92410.69085.0121.92410.69085.0122.27212.62081.58931.2937.18192.1931.2937.18192.1931.90910.60492.1934.6663.69995.8925.3581.98897.8806.157.87298.7527.088.48799.2388.048.26699.5049.031.17099.67410.021.11899.79311.015.08399.87612.012.06899.94413.004.

18、02099.96414.003.01899.98215.002.01099.99216.001.00599.99717.000.00399.99918.000.001100.000提取方法：主成分分析表5 成分矩阵成分矩阵 成份123Zscore: X11.993Zscore: X18.993Zscore: X8.989-.112Zscore: X3.987-.121Zscore: X9.984Zscore: X12.981Zscore:X10.980-.169Zscore: X6.978Zscore: X17.969-.134Zscore:X7.958-.131Zscore: X13.930

19、-.184Zscore: X14.929.104-.181Zscore: X1.896-.210.370Zscore:X15.738.182Zscore: X16.629-.282.278Zscore: X4.899.424Zscore: X5.457.840.278Zscore: X2.255-.467.799提取方法：主成分分析已选取了3个主成份 由于表5初始因子载荷矩阵系数不是很明显，为了使载荷矩阵中的系数向01分化，进而对初始因子载荷矩阵进行采用最大方差正交旋转法旋转，旋转后的因子载荷矩阵（见表6）。表6 旋转成份矩阵表旋转成份矩阵成份123Zscore: X10.989Zscore:

20、 X3.983.131Zscore: X8.982.152Zscore: X11.976.182Zscore: X18.967.222Zscore: X12.966.179Zscore: X6.964.160.117Zscore: X9.950.230.126Zscore: X13.946Zscore: X14.946.103Zscore: X17.908.368Zscore: X7.906.339Zscore: X1.748.648Zscore: X15.654.387Zscore: X2.958Zscore: X16.516.531Zscore: X4-.117.986Zscore: X5

21、.389.916提取方法：主成分分析a. 旋转在5次迭代后收敛根据表4和表6因子载荷系数来反映的变量特征将其命名如下： （1）第一因子（F1）的特征值为 13.378 ，因子方差贡献率达68.970 %。医院、卫生院数床位数（X10）；社会消费品零售总额(X3)；生活用水量(X8)；年末实有公共汽(电)车营运车辆数(辆)(X11)；建成区面积(平方公里)(X18)；城乡居民生活用电(X12)；国际互联网用户数(X6)；年末邮电局(所)数(处)(X9)；公共图书馆图书藏量(X13)；高等学校数(X14)；建成区绿化覆盖面积（公顷）(X17)；城市排水管道总长度(X7)；地区生产总值(亿元）(X1

22、)；剧场、影剧院数(个)(X15)这14指标在F1有最大的正值载荷，与F1正相关。X1、X3 、X7、X8、X9、X10、X11这7个指标与城市经济发展水平密切相关，而且有较大的正值载荷； X13、 X14 、X17、X18这4个指标体现着一个城市的网络化发展水平，因而将F1命名为城市经济规模与文化竞争力因子。（2）第二因子（F2）的特征值是1.924，方差贡献率12.620%，次重要因子。人均生产总值（X2）、 园林绿地面积(公顷)（X16）在此因子上具有较大的正值载荷，与F2呈正相关。X2、X16指标是一个城市经济发展和环境发展的基石，它们与城市竞争力水平有着协同发展的关系，因而将F2命名

23、为城市绿色经济竞争力因子。（3）第三因子（F3）的特征值为1.293，方差贡献率10.604%。国际旅游者人数（X4）、国际旅游收入（X5）这两个指标在F3上均有较大的正值载荷，与F3正相关。其中X4、X5与城市旅游经济竞争力水平保持一致的发展，而且在此因子中有最大的正值载荷，为0.986和0.916，因而将此因子命名为城市国际旅游竞争力因子。2.2.4 新疆城市综合竞争力水平因子得分 首先，应用“最大方差正交旋转法”计算出新疆21个城市各因子竞争力的得分；第二，将三个因子的特征值归一化，即分别求出3个因子对应的因子方差贡献率占累计方差贡献率的比重，并将其作为三个因子的权重系数，求出的前三个因

24、子权重系数见表7；第三，对21个城市的因子加权求和（公式一），得到新疆21个城市竞争力水平的综合得分值及排序（表7）。Fac=(Fac1*68.970+Fac2*12.620+Fac3*10.604)/92.193 （公式一）表7 新疆综合城市竞争力各因子得分及排名表城市名称城市经济规模与文化竞争力因子城市绿色经济竞争力因子城市国际旅游竞争力因子综合得分得分排名得分排名得分排名得分排名乌鲁木齐市4.257 10.329 30.515 23.289 1克拉玛依市-0.533 203.499 1-0.061 50.073 3石河子市 -0.007 7-0.229 12-0.380 19-0.081

25、 10吐鲁番市 -0.670 21-0.198 114.261 1-0.038 8哈密市0.009 6-0.193 10-0.306 14-0.055 9昌吉市0.095 4-0.167 9-0.341 180.009 5奎屯市-0.271 11-0.042 5-0.294 11-0.242 12伊宁市0.104 3-0.492 16-0.388 20-0.034 7塔城市-0.306 15-0.370 14-0.299 13-0.314 19阿勒泰市-0.271 12-0.540 17-0.310 15-0.312 18博乐市-0.283 13-0.312 13-0.258 9-0.284

26、14库尔勒市-0.215 102.126 2-0.315 160.094 2阿克苏市0.166 2-0.654 19-0.221 80.009 4阿图什市-0.340 17-0.691 20-0.274 10-0.380 21喀什市0.056 5-0.147 8-0.185 60.000 6和田市-0.132 8-0.809 21-0.210 7-0.234 11阜康市-0.451 19-0.121 70.180 3-0.334 20乌苏市-0.401 18-0.054 6-0.037 4-0.312 17五家渠市-0.285 14-0.413 15-0.298 12-0.304 16阿拉尔市

27、-0.183 9-0.643 18-0.335 17-0.263 13图木舒克市-0.339 160.122 4-0.443 21-0.288 15 从表7结果来看，计算出的各城市的综合因子得分符合新疆地区经济综合实力的实际情况。第一个主因子反映的是城市经济规模与文化方面，乌鲁木齐市、阿克苏市和伊宁市排在前三位；第二个主因子反映的是城市绿色经济方面，克拉玛依市、库尔勒市和乌鲁木齐市排在前三位；第三个主因子反映的是城市国际旅游方面，吐鲁番市、乌鲁木齐市和阜康市排在前三位。三个因子的综合得分中，乌鲁木齐市、库尔勒市和克拉玛依市排在了前三位，这三个地方也是在新疆经济发展较好的地区；塔城市、阜康市和阿图什