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摘要：随着城市经济向着多元化的趋势发展，造成区域内经济发展不充分不平衡的影响因素颇多。提高城市的综合竞争力必然要从经济入手，经济活力正是城市综合竞争能力的最佳代表。本文从地级市角度对安徽省经济活力进行了综合评价，首先构建城市经济活力综合评价指标体系，其次采用主成分分析法对各城市经济活力进行计量分析，最后对主成分分析数据进行相关评价。
关键词：经济发展活力;主成分分析;因子分析;综合评价
经济活力可以反映一个城市的发展潜力以及以及持续增长能力，对城市经济活力的正确量化评价能准确的了解该城市经济未来的发展能力和潜力，有利于相关政府对城市经济的发展规划做出正确决策。
一、构建经济活力综合评价体系
安徽省经济发展有其中部地区发展的平稳特征，也有中国大多数发展中省（市、自 治 区）经济高速增长的特点。评价城市经济活力的高低优劣，适合于采用定量指标进行指标体系的构建，对于经济活力定量评价指标体系的构建，赵君彦、陆晓丽、郭万山、李晓西、丁焕峰等都进行了研究。
本文参照文献采用因子分析法，结合专家学者的研究经验和评价指标选取原则，按照科学性、完整性、灵活性、可操作性的原则，总量指标是地区经济发展 的综合性概括，人均指标更大程度上凸显了经济活力对居民、社会的平均辐射力度。因此，本文从国民经济核算、人口、财政、金融、城乡人民 生 活等方面选取了7个对经济活力有积极影响的正向指标，形成安徽省城市经济活力综合评价指标体系，分别是：人均GDP、年居民人均消费水平、人均出口额、城市单位科研人员数、企业单位数、人均实际利用外资总额和固定资产投资额。
二、经济活力计量评价
以上指标数据来源于2019年安徽省统计年鉴，实际分析的是安徽省16个地级市的各项经济指标数据。具体分析如下。本文的计量评价采用SPSS统计软件，利用因子分析方法进行。因子分析法的基本思想是通过降维的方式将多个变量降低为几个主要的因子，这些因子数量虽少，但是能对原变量的绝大部分进行结束，从而达到化多变量为少变量的目的。因子分析法一般要经过相关性分析、计算得分以及综合排名等步骤，最后根据综合得分以及排名对研究对象进行综合评价，因子分析是进行相关研究的重要方法。
（一）KMO和Bartlett检验
对以上因子数据利用SPSS软件进行检验，结果如表1所示。
KMO值为0.723>0.7，说明本文所选的指标数据适合于做因子分析。Bartlett的球形度检验结果显示，显著性水平为0.000<0.05，也说明了所选数据适合进行因子分析。
（二）提取公因子
变量之间提取的公因子方差越大，说明被公因子解释的能力越强，提取的公因子方差贡献率之和应大于85%。因此，在一定范围内，提 取 效 果 越 好，原始数据损失的信息越少。采用主成分分析方法提取公共因子，发现有三个指标的特征值大于1，累计方差贡献率达到89.986%，说明这三个公因子已经解释了数据总变动的绝大部分（90%），因子分析提取的信息有效性较高，解释性非常好，因此确定提取这三个因子进行分析。
根据成分得分系数矩阵：因子1主要受城市单位科研人员数量、企业单位数和固定资产投资额影响;科研人员数量、企业单位数目以及固定资产投资额反映了企业的经济发展现状，也反映了城市对科研创新的研发投入，研发投入是创新的源泉，创新反映了城市经济未来发展的潜力和动力，这三个指标都反应了城市经济发展的经济水平，可以将因子1命名为城市经济发展因子。
因子2由人均GDP、年居民人均消费水平组成，反映了居民的消费能力。因子2的高低衡量了城市消费能力的优劣;人均GDP衡量城市的经济发展状况，衡量了居民的生活水平;年居民人均消费水平反映了城市居民购买力的高低，这两个指标都反映了城市消费水平，可以将因子2命名为城市消费水平因子。
因子3由人均出口额和人均实际利用外资总额组成，反映了城市的开放程度。因子3的高低衡量了城市对外开放水平的高低;人均出口额反映了本城市的贸易受接受程度，人均实际利用外资总额反映了城市的对外开放接受程度;这两个指标都反映了城市的对外开放水平，可以将因子3命名为对外开放水平因子。
（三）计算因子得分
因子1、2、3得分由SPSS软件自动生成，根据各因子的方差贡献率，利用成分得分系数矩阵可计算得到因子总得分，即：
Fi 表示第 i 个因子得分;x1，x2，…，xp 表示指标标准化值;αi1，αi2，…，αip 表示因素得分系数。总因子得分等于各因子得分的加权算数平均数，即：
其中 F表示总因子得分，Fi 表示第 i个因子得分;bi 表示第 i个因子的贡献度。
最终通过计算得到安徽省16个地级市的经济活力得分值，并进行得分排名，如表3所示。
三、各城市经济活力综合评价与建议
综合得分，合肥市居于安徽省经济活力首位，其经济活力在安徽省属于第一层次;芜湖市、蚌埠市、马鞍山市、安庆市属于第二层次;淮南市、铜陵市、阜阳市、滁州市属于第三层次;淮北市、宿州市、六安市、宣城市属于第四层次;池州市、亳州市、黄山市属于第五层次。综上所述，安徽省16个地级市经济活力水平各城市间差异较大，各因子得分也差异较大。这一方面反映了不同城市具有不同的经济条件、经济基础和经济特点。各城市要认清影响经济活力的有利和不利条件，结合城市自身发展优势，有针对性的发展自身经济。
安徽省城市应从主要的经济发展方向出发，分析并结合其他城市优势特点发展其他产业。城市经济发展受到许多因素的共同影响，这就要求经济建设者在复杂的市场变化中找到自身的发展规划，利用数据指标量化经济发展质量和经济活力。安徽省各大地级市之间经济活力差异较大，这一方面反映了各城市分别有不同的经济条件、基础、经济优势、特征各不相同，各城市应该明确自身经济的优势和劣势，采取有针对性的对策提高区域内经济活力，结合本地区的实际情况，有的放矢。
安徽省地级市里得分最高的是合肥，合肥是安徽省的省会，是安徽省的政治、经济、文化中心，具有得天独厚的条件，经济活力安徽最强，各项经济指标均居于各城市和安徽省的前列，经济区位较好，经济基础较优，是安徽省内经济最为发达的区域，经济活力评价指数较高。
从主要的经济发展方向出发，分析结合其他城市经济发展的特点发展其他产业。城市区域经济发展受到许多因素的影响，这就要求经济建设者从多种市场变化中，找到适合自身城市的经济发展方案，为提高城市经济活力向着更持续长远的方向发展努力。如果要提高经济活力，必须首先带动和帮扶弱勢城市经济发展，缩小各地差距，唯有内部发展均衡，才可能向外扩展。因此，应制定区域发展差异性政策，结合各地发展特点，有针对性地推出具有地域特色的政策，先发展地区要发挥引领作用，后发展地区要找准发展定位。
参考文献：
[1]赵君彦.基于因子分析的城市经济活力评价[J].河北企业，2020（6）：83-84.
[2]胡联，沈鹏程.基于熵权-层次分析法的东部地区经济活力评价[J].江汉大学学报（社会科学版），2020，37（3）：80-88+126-127.
本文系安徽财经大学经济学院大学生科研创新基金项目研究成果，项目编号：ACJJXYZD2037;本文属安徽财经大学大学生创新训练项目《城市经济活力综合评价及空间分析--基于安徽省16个地市的实证分析》（编号：202010378162）阶段性研究成果
作者简介：
徐倚文（2000-），女，汉族，安徽阜阳人，安徽财经大学经济学院，2018级本科生，经济学专业。
作者单位：安徽财经大学经济学院 安徽财经大学金融学院 安徽财经大学国际经济贸易学院 安徽财经大学工商管理学院
关键词：经济发展活力;主成分分析;因子分析;综合评价
经济活力可以反映一个城市的发展潜力以及以及持续增长能力，对城市经济活力的正确量化评价能准确的了解该城市经济未来的发展能力和潜力，有利于相关政府对城市经济的发展规划做出正确决策。
一、构建经济活力综合评价体系
安徽省经济发展有其中部地区发展的平稳特征，也有中国大多数发展中省（市、自 治 区）经济高速增长的特点。评价城市经济活力的高低优劣，适合于采用定量指标进行指标体系的构建，对于经济活力定量评价指标体系的构建，赵君彦、陆晓丽、郭万山、李晓西、丁焕峰等都进行了研究。
本文参照文献采用因子分析法，结合专家学者的研究经验和评价指标选取原则，按照科学性、完整性、灵活性、可操作性的原则，总量指标是地区经济发展 的综合性概括，人均指标更大程度上凸显了经济活力对居民、社会的平均辐射力度。因此，本文从国民经济核算、人口、财政、金融、城乡人民 生 活等方面选取了7个对经济活力有积极影响的正向指标，形成安徽省城市经济活力综合评价指标体系，分别是：人均GDP、年居民人均消费水平、人均出口额、城市单位科研人员数、企业单位数、人均实际利用外资总额和固定资产投资额。
二、经济活力计量评价
以上指标数据来源于2019年安徽省统计年鉴，实际分析的是安徽省16个地级市的各项经济指标数据。具体分析如下。本文的计量评价采用SPSS统计软件，利用因子分析方法进行。因子分析法的基本思想是通过降维的方式将多个变量降低为几个主要的因子，这些因子数量虽少，但是能对原变量的绝大部分进行结束，从而达到化多变量为少变量的目的。因子分析法一般要经过相关性分析、计算得分以及综合排名等步骤，最后根据综合得分以及排名对研究对象进行综合评价，因子分析是进行相关研究的重要方法。
（一）KMO和Bartlett检验
对以上因子数据利用SPSS软件进行检验，结果如表1所示。
KMO值为0.723>0.7，说明本文所选的指标数据适合于做因子分析。Bartlett的球形度检验结果显示，显著性水平为0.000<0.05，也说明了所选数据适合进行因子分析。
（二）提取公因子
变量之间提取的公因子方差越大，说明被公因子解释的能力越强，提取的公因子方差贡献率之和应大于85%。因此，在一定范围内，提 取 效 果 越 好，原始数据损失的信息越少。采用主成分分析方法提取公共因子，发现有三个指标的特征值大于1，累计方差贡献率达到89.986%，说明这三个公因子已经解释了数据总变动的绝大部分（90%），因子分析提取的信息有效性较高，解释性非常好，因此确定提取这三个因子进行分析。
根据成分得分系数矩阵：因子1主要受城市单位科研人员数量、企业单位数和固定资产投资额影响;科研人员数量、企业单位数目以及固定资产投资额反映了企业的经济发展现状，也反映了城市对科研创新的研发投入，研发投入是创新的源泉，创新反映了城市经济未来发展的潜力和动力，这三个指标都反应了城市经济发展的经济水平，可以将因子1命名为城市经济发展因子。
因子2由人均GDP、年居民人均消费水平组成，反映了居民的消费能力。因子2的高低衡量了城市消费能力的优劣;人均GDP衡量城市的经济发展状况，衡量了居民的生活水平;年居民人均消费水平反映了城市居民购买力的高低，这两个指标都反映了城市消费水平，可以将因子2命名为城市消费水平因子。
因子3由人均出口额和人均实际利用外资总额组成，反映了城市的开放程度。因子3的高低衡量了城市对外开放水平的高低;人均出口额反映了本城市的贸易受接受程度，人均实际利用外资总额反映了城市的对外开放接受程度;这两个指标都反映了城市的对外开放水平，可以将因子3命名为对外开放水平因子。
（三）计算因子得分
因子1、2、3得分由SPSS软件自动生成，根据各因子的方差贡献率，利用成分得分系数矩阵可计算得到因子总得分，即：
Fi 表示第 i 个因子得分;x1，x2，…，xp 表示指标标准化值;αi1，αi2，…，αip 表示因素得分系数。总因子得分等于各因子得分的加权算数平均数，即：
其中 F表示总因子得分，Fi 表示第 i个因子得分;bi 表示第 i个因子的贡献度。
最终通过计算得到安徽省16个地级市的经济活力得分值，并进行得分排名，如表3所示。
三、各城市经济活力综合评价与建议
综合得分，合肥市居于安徽省经济活力首位，其经济活力在安徽省属于第一层次;芜湖市、蚌埠市、马鞍山市、安庆市属于第二层次;淮南市、铜陵市、阜阳市、滁州市属于第三层次;淮北市、宿州市、六安市、宣城市属于第四层次;池州市、亳州市、黄山市属于第五层次。综上所述，安徽省16个地级市经济活力水平各城市间差异较大，各因子得分也差异较大。这一方面反映了不同城市具有不同的经济条件、经济基础和经济特点。各城市要认清影响经济活力的有利和不利条件，结合城市自身发展优势，有针对性的发展自身经济。
安徽省城市应从主要的经济发展方向出发，分析并结合其他城市优势特点发展其他产业。城市经济发展受到许多因素的共同影响，这就要求经济建设者在复杂的市场变化中找到自身的发展规划，利用数据指标量化经济发展质量和经济活力。安徽省各大地级市之间经济活力差异较大，这一方面反映了各城市分别有不同的经济条件、基础、经济优势、特征各不相同，各城市应该明确自身经济的优势和劣势，采取有针对性的对策提高区域内经济活力，结合本地区的实际情况，有的放矢。
安徽省地级市里得分最高的是合肥，合肥是安徽省的省会，是安徽省的政治、经济、文化中心，具有得天独厚的条件，经济活力安徽最强，各项经济指标均居于各城市和安徽省的前列，经济区位较好，经济基础较优，是安徽省内经济最为发达的区域，经济活力评价指数较高。
从主要的经济发展方向出发，分析结合其他城市经济发展的特点发展其他产业。城市区域经济发展受到许多因素的影响，这就要求经济建设者从多种市场变化中，找到适合自身城市的经济发展方案，为提高城市经济活力向着更持续长远的方向发展努力。如果要提高经济活力，必须首先带动和帮扶弱勢城市经济发展，缩小各地差距，唯有内部发展均衡，才可能向外扩展。因此，应制定区域发展差异性政策，结合各地发展特点，有针对性地推出具有地域特色的政策，先发展地区要发挥引领作用，后发展地区要找准发展定位。
参考文献：
[1]赵君彦.基于因子分析的城市经济活力评价[J].河北企业，2020（6）：83-84.
[2]胡联，沈鹏程.基于熵权-层次分析法的东部地区经济活力评价[J].江汉大学学报（社会科学版），2020，37（3）：80-88+126-127.
本文系安徽财经大学经济学院大学生科研创新基金项目研究成果，项目编号：ACJJXYZD2037;本文属安徽财经大学大学生创新训练项目《城市经济活力综合评价及空间分析--基于安徽省16个地市的实证分析》（编号：202010378162）阶段性研究成果
作者简介：
徐倚文（2000-），女，汉族，安徽阜阳人，安徽财经大学经济学院，2018级本科生，经济学专业。
作者单位：安徽财经大学经济学院 安徽财经大学金融学院 安徽财经大学国际经济贸易学院 安徽财经大学工商管理学院