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一、引言
1978年改革开放以来,伴随区域经济非均衡发展战略的实施,我国区域经济之间出现了较大的发展差异,中国不同区域的发展特征及其差异性随之成为国内外学者的研究热点[1-5]。长期以来中外学者不断通过对东西方共同经验的总结与遴选,根据中国国情展开了一系列多元性、系统性的学术研究:不少学者把区域经济发展特征归纳为经济总量、经济增长总量、增长速度等方面或是经济在总量、增长速度、经济结构等所有方面的特征,从而在测度区域经济发展特征的指标选取上也存在单项与复合性指标的不同[6-7];研究尺度不断由省域、三大地带的中观尺度转向县乡区域单元的微观尺度上;中外学者从区域角度来探讨区域政策、经济发展基础、产业结构、投资规模、区位条件和政府作为等复合因素对区域经济发展的影响。普遍认为1990年以来无论是省份之间还是四大地区之间区域差异都不断趋于拉大,并且经济在几大都市圈地区集聚的趋势加强,不存在显著的收敛趋势,导致中国欠发达地区与相对发达地区并存的格局[8]。
鉴于以往研究成果主要集中在省内(际)、三大地带之间的发展特征分析上,而中国西部省际之间县域单元发展研究较少,对于该地区社会经济发展特征与内部差异的深层次研究更为不足,本文试图对目前全国经济格局下的西部地区的经济发展及其影响因素进行研究,以此回答以下问题:理论上,空间极化是地区经济发展的原始动力也是地区内部发展差异产生的主要原因,西部地区空间极化发展现状如何?增长极与所导致的地区内部差异呈现何种格局,其影响因素是什么,今后发展趋势怎样及应该采取的发展策略。
二、数据采集与研究方法
(一)数据采集。兰州—西宁城镇密集区是指日月山以东,西秦岭末端以北,屈吴山以西,达坂山、乌鞘岭以南的青海省和甘肃省所在地区;属黄土高原与青藏高原的过渡地带,地势西北高,东南低;气候以温带半干旱大陆性气候为主。行政区划包括青海省的西宁市、海东地区,甘肃省的兰州市、白银市、定西市(除漳县、岷县)、临夏回族自治州等6个地级行政单元,以及青海省的尖扎、贵德两县,区域面积8.36×104km2,占甘青两省土地总面积的7.11%。2007年底,密集区总人口1.39×107人,占两省总人口的44.09%。本区人均国内生产总值1.08×104元,农民人均纯收入2194.23元,城市化水平30.53%,分别只有全国平均水平的57.33%、53.00%和69.32%,为我国典型的欠发达区域。
本文选取兰州—西宁城镇密集区31个县级行政单元(包括市辖区、县、县级市,以下简称“县”)为研究单元,利用2008年的统计年鉴,统一选取22个统计指标,包括:城市化水平(%)(X1)、年末城乡居民人均储蓄存款余额(元)(X2)、人均GDP(元)(X3)、人均财政收入(元)(X4)、国有及限额以上非国有工业企业总产值(万元)(X5)、农民人均纯收入(元)(X6)、第二产业产值占GDP比重(%)(X7)、年末单位从业人员数(人)(X8)、万人中学生数(人)(X9)、GDP增长率(%)(X10)、第一产业产值(万元)(X11)、化肥施用折纯量(T)(X12)、农作物总播种面积(hm2)(X13)、农业机械总动力(KW)(X14)、人均耕地面积(hm2)(X15)、农村用电量(万KWH)(X16)、第三产业产值占GDP比重(%)(X17)、社会销费品零售总额(万元)(X18)、年末电话用户数(户)(X19)、每万中学生拥有教师数(人)(X20)、人均基本建设固定资产投资(元)(X21)、城镇建成区面积(km2)(X22)等。在指标的选取上,在考虑数据可获得性的基础上,注重指标的科学性和全面性,力求能够从社会经济实力、结构及活力等多方面全面反映密集区社会经济发展状态。
(二)研究方法。在研究社会经济发展时,应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,得到每个主因子对各个县域的得分。以旋转各个主因子的方差贡献作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县域社会经济发展指数值,以此作为依据比较评价兰州—西宁城镇密集区县域社会经济发展水平。再运用断列点模型分析各县与社会经济发展辐射范围,运用方差分析评价县域之间及其内部发展差异特征。
三、社会经济发展水平指数的计算
应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,选取KMO检验和巴特利特球形检验,设定提取特征值大于1主因子,采用方差极大法旋转,把因子得分作为新变量保存在数据文件中,得到经济社会主因子载荷矩阵。结果显示:KMO值为0.728,根据统计学家Kaiser给出的标准,KMO值大于0.6,说明变量间的相关性很小,适宜进行因子分析[9]。经过方差极大法旋转后,提取特征值大于1的4个主因子,其累积方差贡献率是79.591%,包含了22个指标的大部分信息。由主因子载荷矩阵可看出: 第一主因子与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10有较大的正相关,根据其意义判断出是经济发展水平因子;第二主因子与X11、X12、X13、X14、X15、X16有较大的正相关,是第一产业发展水平因子;第三主因子与X17、X18、X19、X20有较大的正相关,是第三产业发展水平因子;第四主因子与X21、X22有较大的正相关,是固定资产投资发展水平因子。
因子分析解决了原有22个社会经济统计指标有较大相关性的问题,得出的4个主因子涵盖了约80%的原有信息,并生成了4个主因子对31个县域的得分,以旋转后4个主因子的方差贡献率作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县社会经济发展水平综合指数,以此作为依据分析兰州—西宁城镇密集区社会经济发展水平。
四、社会经济发展水平分析与评价
(一)县域社会经济发展水平整体较低,中心城市为强增长极。根据社会经济发展水平得分(为了便于与中心城市发展水平相比较,以22个指标为基础,加入兰州市区、西宁市区、白银市区构成34个县市,进行因子分析,得到各县市社会经济发展水平得分,以此仅作为第4节第1小节的评价依据),利用断裂点模型[10]求各县市社会经济辐射圈,辐射圈的大小代表了县市发展水平强弱。
兰州市区、西宁市区、白银市区的社会经济辐射圈半径均在其它县域的2倍以上,辐射范围是其它县域的4倍以上。其中,兰州市区的辐射范围是实力最强县域红古的11.75倍,其与红古的社会经济发展水平指数差异是县域之间最大差距7.87倍,兰州市区成为密集区发展的强力增长极,仅其石油化工、有色冶金两种产业的产值占到密集区工业总产值的41.08%。
社会经济发展水平较高的县有红古、永登、平川等17个县,占县域总数的54.84%。从社会经济辐射圈来看,17个县的辐射圈半径变化于14.02km—24.28km之间,辐射圈面积变化于617.82km2—1851.84km2之间;辐射圈面积占县域土地面积的比重变化于14.8%—356.8%之间,平均比重为60.7%;辐射圈面积占县域土地面积比重最高的是红古,是唯一辐射圈面积超过县域土地面积的县域。
社会经济发展水平较低的县有陇西、贵德、会宁等14个县,占县域总数的45.16%。14个县社会经济辐射圈半径都小于13.25km,辐射圈面积占县域土地面积的比重平均仅为16.53%,比发展水平较高县域的平均比重低44%。
1978年改革开放以来,伴随区域经济非均衡发展战略的实施,我国区域经济之间出现了较大的发展差异,中国不同区域的发展特征及其差异性随之成为国内外学者的研究热点[1-5]。长期以来中外学者不断通过对东西方共同经验的总结与遴选,根据中国国情展开了一系列多元性、系统性的学术研究:不少学者把区域经济发展特征归纳为经济总量、经济增长总量、增长速度等方面或是经济在总量、增长速度、经济结构等所有方面的特征,从而在测度区域经济发展特征的指标选取上也存在单项与复合性指标的不同[6-7];研究尺度不断由省域、三大地带的中观尺度转向县乡区域单元的微观尺度上;中外学者从区域角度来探讨区域政策、经济发展基础、产业结构、投资规模、区位条件和政府作为等复合因素对区域经济发展的影响。普遍认为1990年以来无论是省份之间还是四大地区之间区域差异都不断趋于拉大,并且经济在几大都市圈地区集聚的趋势加强,不存在显著的收敛趋势,导致中国欠发达地区与相对发达地区并存的格局[8]。
鉴于以往研究成果主要集中在省内(际)、三大地带之间的发展特征分析上,而中国西部省际之间县域单元发展研究较少,对于该地区社会经济发展特征与内部差异的深层次研究更为不足,本文试图对目前全国经济格局下的西部地区的经济发展及其影响因素进行研究,以此回答以下问题:理论上,空间极化是地区经济发展的原始动力也是地区内部发展差异产生的主要原因,西部地区空间极化发展现状如何?增长极与所导致的地区内部差异呈现何种格局,其影响因素是什么,今后发展趋势怎样及应该采取的发展策略。
二、数据采集与研究方法
(一)数据采集。兰州—西宁城镇密集区是指日月山以东,西秦岭末端以北,屈吴山以西,达坂山、乌鞘岭以南的青海省和甘肃省所在地区;属黄土高原与青藏高原的过渡地带,地势西北高,东南低;气候以温带半干旱大陆性气候为主。行政区划包括青海省的西宁市、海东地区,甘肃省的兰州市、白银市、定西市(除漳县、岷县)、临夏回族自治州等6个地级行政单元,以及青海省的尖扎、贵德两县,区域面积8.36×104km2,占甘青两省土地总面积的7.11%。2007年底,密集区总人口1.39×107人,占两省总人口的44.09%。本区人均国内生产总值1.08×104元,农民人均纯收入2194.23元,城市化水平30.53%,分别只有全国平均水平的57.33%、53.00%和69.32%,为我国典型的欠发达区域。
本文选取兰州—西宁城镇密集区31个县级行政单元(包括市辖区、县、县级市,以下简称“县”)为研究单元,利用2008年的统计年鉴,统一选取22个统计指标,包括:城市化水平(%)(X1)、年末城乡居民人均储蓄存款余额(元)(X2)、人均GDP(元)(X3)、人均财政收入(元)(X4)、国有及限额以上非国有工业企业总产值(万元)(X5)、农民人均纯收入(元)(X6)、第二产业产值占GDP比重(%)(X7)、年末单位从业人员数(人)(X8)、万人中学生数(人)(X9)、GDP增长率(%)(X10)、第一产业产值(万元)(X11)、化肥施用折纯量(T)(X12)、农作物总播种面积(hm2)(X13)、农业机械总动力(KW)(X14)、人均耕地面积(hm2)(X15)、农村用电量(万KWH)(X16)、第三产业产值占GDP比重(%)(X17)、社会销费品零售总额(万元)(X18)、年末电话用户数(户)(X19)、每万中学生拥有教师数(人)(X20)、人均基本建设固定资产投资(元)(X21)、城镇建成区面积(km2)(X22)等。在指标的选取上,在考虑数据可获得性的基础上,注重指标的科学性和全面性,力求能够从社会经济实力、结构及活力等多方面全面反映密集区社会经济发展状态。
(二)研究方法。在研究社会经济发展时,应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,得到每个主因子对各个县域的得分。以旋转各个主因子的方差贡献作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县域社会经济发展指数值,以此作为依据比较评价兰州—西宁城镇密集区县域社会经济发展水平。再运用断列点模型分析各县与社会经济发展辐射范围,运用方差分析评价县域之间及其内部发展差异特征。
三、社会经济发展水平指数的计算
应用SPSS软件对2008年的22个社会经济统计指标进行因子分析,选取KMO检验和巴特利特球形检验,设定提取特征值大于1主因子,采用方差极大法旋转,把因子得分作为新变量保存在数据文件中,得到经济社会主因子载荷矩阵。结果显示:KMO值为0.728,根据统计学家Kaiser给出的标准,KMO值大于0.6,说明变量间的相关性很小,适宜进行因子分析[9]。经过方差极大法旋转后,提取特征值大于1的4个主因子,其累积方差贡献率是79.591%,包含了22个指标的大部分信息。由主因子载荷矩阵可看出: 第一主因子与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10有较大的正相关,根据其意义判断出是经济发展水平因子;第二主因子与X11、X12、X13、X14、X15、X16有较大的正相关,是第一产业发展水平因子;第三主因子与X17、X18、X19、X20有较大的正相关,是第三产业发展水平因子;第四主因子与X21、X22有较大的正相关,是固定资产投资发展水平因子。
因子分析解决了原有22个社会经济统计指标有较大相关性的问题,得出的4个主因子涵盖了约80%的原有信息,并生成了4个主因子对31个县域的得分,以旋转后4个主因子的方差贡献率作为权重,与各主因子得分的加权求和得到各县社会经济发展水平综合指数,以此作为依据分析兰州—西宁城镇密集区社会经济发展水平。
四、社会经济发展水平分析与评价
(一)县域社会经济发展水平整体较低,中心城市为强增长极。根据社会经济发展水平得分(为了便于与中心城市发展水平相比较,以22个指标为基础,加入兰州市区、西宁市区、白银市区构成34个县市,进行因子分析,得到各县市社会经济发展水平得分,以此仅作为第4节第1小节的评价依据),利用断裂点模型[10]求各县市社会经济辐射圈,辐射圈的大小代表了县市发展水平强弱。
兰州市区、西宁市区、白银市区的社会经济辐射圈半径均在其它县域的2倍以上,辐射范围是其它县域的4倍以上。其中,兰州市区的辐射范围是实力最强县域红古的11.75倍,其与红古的社会经济发展水平指数差异是县域之间最大差距7.87倍,兰州市区成为密集区发展的强力增长极,仅其石油化工、有色冶金两种产业的产值占到密集区工业总产值的41.08%。
社会经济发展水平较高的县有红古、永登、平川等17个县,占县域总数的54.84%。从社会经济辐射圈来看,17个县的辐射圈半径变化于14.02km—24.28km之间,辐射圈面积变化于617.82km2—1851.84km2之间;辐射圈面积占县域土地面积的比重变化于14.8%—356.8%之间,平均比重为60.7%;辐射圈面积占县域土地面积比重最高的是红古,是唯一辐射圈面积超过县域土地面积的县域。
社会经济发展水平较低的县有陇西、贵德、会宁等14个县,占县域总数的45.16%。14个县社会经济辐射圈半径都小于13.25km,辐射圈面积占县域土地面积的比重平均仅为16.53%,比发展水平较高县域的平均比重低44%。