摘要:经济全球化与区域经济一体化进程的加速使得城市间相互依赖发展变得尤为重要,彼此相邻的城市必须作为一个群体,参与国际产业的集聚与分工才更具有竞争力。长三角城市群作为中国第一大城市群,在未来进行经济整合、经济重构成为其必然趋势。未来长三角城市群采取何种模式进行经济整合变得非常重要,而建立因子模型,采用主成分分析方法分析长三角城市群各城市的职能现状,研究城市职能分工模式在长三角经济整合中的应用尤其必要。
关键词:长三角城市群;经济整合;城市职能分工
中图分类号:F293文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)21-0123-03
一、开放经济条件下城市职能的变化
一般的统计资料中,将反映城市职能的部门分为农林牧渔业、采掘业、制造业、电力燃气及水生产供应业、建筑业、交通仓储邮电业、信息计算机服务软件业、批发零售贸易业、住宿餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科研技术地质勘察业、水利环境公共设施管理、居民服务业、教育业、卫生社会保障社会福利业、文化体育娱乐业、公共管理与社会组织业共19个部门,①这些部门从不同角度反映了城市的职能。
开放经济条件下,城市的作用范围超出国界,资本的跨国流动、企业跨国投资和全球生产重组趋势增强了城市涉外经济职能。从生产职能来讲,从生产车间的集中地转变成控制公司总部的集中地;贸易职能看,从原来的简单货物集散、交易职能,扩展到物流、贸易管理职能;金融职能方面,从原来的银行贷款单一职能逐步扩展到包括股票、外汇、保险、黄金、票据、期货、离岸金融市场在内的多功能、开放式金融职能。开放经济条件下,更加突出城市职能的服务性、外向性,扩大城市的辐射能力。
二、城市职能分工因子模型的构建
因子分析是由心理学家Chales Spearman于1904年提出的,其基本思想是根据相关性大小对变量分组,使组内变量间高相关、组间变量低相关,每组变量代表一个因子,然后把每个变量表示为这几个因子的线性组合。由于能够反映城市职能的部门很多,利用因子分析的思想可以把其中相似的部门进行归类,准确反映城市的主要职能。
(一)因子模型的基本原理
1.模型简单说明
首先假设要统计的变量有p个,分别为Xi(i=1,2……p),他们之间不是相互独立,而是存在某种相关关系。那么存在m(m≤p)个因子fj(j=1,2……m),使得Xi可以用它们的线性组合表示为:
X1=11f1+12f2+…+1mfm+ε1
X2=21f1+22f2+…+2mfm+ε2(1)
…… …… ……
Xp=p1f1+p2f2+…+pmfm+εp
其中,fj为公共因子,εi为特殊因子,即单个变量特有因子(本文分析模型时用主成分分析方法,εi=0),аij表示第i个变量在第j个因子载荷,载荷越大,说明第i个变量与第j个因子关系越密切。矩阵A成为因子载荷矩阵:
A=(2)
k=(i=1,2,……p),称为各变量Xi的方差,是全部公共因子对变量Xi的方差所作的贡献, gj=(j=1,2,……m),称为同一公共因子fj对诸变量所提供的方差之和,是衡量公共因子相对重要性的指标。模型构建好后,一般经过适用检验、因子数目确定、旋转变换、因子得分四个步骤,即可完成因子分析。
2.初始公共因子的确定
通常用主成分分析方法求出初始公共因子和初始因子载荷矩阵,首先,应将观测样本进行标准化处理,令
Yij=(Xij-Xj)/Sk,其中Xk=X,Sk为无偏标准差(3)
其次,计算样本相关系数矩阵:
R=|rij|,其中rjk==YkiXkj (4)
第三,求出样本相关系数矩阵R的特征值,用λi表示按大小顺序排列的p个特征值,求出(λ1+λ2+…+λm)/p≥85%的正整数m,即为所需选择的公因子数。最后,求出矩阵R的对应特征向量l和因子载荷矩阵A:
…, …,… …
A=…… … …(5)
对于旋转变换和因子得分,可以利用统计分析软件SPSS直接实现。
(二)城市职能因子模型变量的选取与数据的处理
1.变量选取
根据以上分析,农林牧渔、采掘、制造、电力燃气及水生产供应、建筑、交通仓储邮电、信息计算机服务软件、批发零售贸易、住宿餐饮、金融、房地产、租赁和商务服务、科研技术地质勘察、水利环境公共设施管理、居民服务、教育、卫生社会保障社会福利、文化体育娱乐、公共管理与社会组织加上涉外经济共二十个职能都可以作为城市职能因子模型变量进入模型。
有学者研究城市职能时认为农林牧渔不能看做是城市的职能,往往将其剔除,本文认为长三角城市群某些城市由于优越的地理位置,林业或渔业比较发达,本文研究仍将其作为模型一个变量进行分析。另外,经济全球化的影响使得城市涉外经济职能越来越重要,但以往研究没有给予重视,本文将涉外经济作为变量进行分析,更全面地反映了城市的职能;由于涉外经济主要用外商投资与国际贸易两个变量衡量,为比较两种因素的影响力度,在模型中,本文用两个变量衡量。为了更好地把握各城市的主要职能,本文建立用城市群16个城市的上述21个变量建立因子模型,用主成分分析方法,对某些相关职能进行归类,找出能反映城市主要职能的主因子。
2.数据的处理
为使模型所得结果更加科学、准确,本文尽量使用统一口径的数据来测度。因此使用各部门就业人数占整个城市就业人数比例代表模型中每个变量,即因子模型中Xi(i=1,2…21)。数据主要来源于《中经网统计数据库》中《城市年度库》,但由于有关涉外经济的两个变量的就业人数没有统计,本文用实际利用外资额与进出口额占地区生产总值的比例来衡量。本文根据相关数据计算出城市职能分工因子模型中各变量的值⑴。
三、因子模型的主成分分析
对以16个城市为样本,21个变量所构成的因子模型,本文采用统计分析软件SPSS 11.5对模型进行主成分分析,从总方差解释表②得到贡献率之和能达到85%以上的有7个主因子,通过正交旋转方法③得到因子载荷④,并由此得到因子模型如下所示。
X1=0.179f1+0.014f2-0.029f3+0.075f4+0.921f5+0.020f6+0.172f7
X2=0.127f1-0.116f2-0.111f3-0.058f4-0.088f5-0.139f6-0.924f7 (6)
…… …… ………… …………
X21=0.336f1-0.140f2+0.829f3-0.148f4-0.019f5-0.003f6-0.122f7
由模型6可看到,第1主因子以电力燃气及水的供应、交通仓储邮电、住宿餐饮、科研技术地质勘察、水利环境公共设施管理、教育、卫生保障、文化体育娱乐八个部门的载荷最高,该因子的贡献率达到23.543%,尤其是交通仓储邮电、科研技术地质勘察、水利环境公共设施管理、教育、文化体育娱乐突出反映了城市科教文化事业、交通水利管理的职能特征;第2主因子以批发零售贸易、房地产、租赁和商务服务、居民服务四个部门载荷最高,贡献率为17.977%,集中反映了城市的商务服务消费职能;第3个主因子以金融、公共管理及社会组织两个部门载荷最高,展现了城市的金融及行政职能;第4个主因子以制造业、涉外经济为主,贡献率为11.149%,反映了城市的加工制造、涉外经济职能;第5个主因子以农林牧渔业载荷最高,贡献率也超过了10%;第6个主因子以信息计算机服务软件为主,反映了城市高科技职能;第7个主因子主要反映了城市的建筑职能。从以上对主因子的解释来看,江浙沪城市群总体是属于综合性职能区,但主要职能还多展现在科教文化、交通航运、商贸社会服务、金融、加工制造、涉外经济以及渔业和高科技服务等方面。
四、城市群内各城市的职能现状
进一步根据主因子的得分矩阵求出各城市主因子得分如表1所示,以便解释各城市的职能类型。
由表1可知城市群16个城市展现了相近的职能,主因子1、主因子4和主因子7得分都比较高,反映了城市群科教文化、交通水利管理、制造业、涉外经济以及城市建筑等职能特征。造成这种状况的原因有三:首先,近年来,该区域各城市比较重视科教文化的经费投入、注意各种运输方式的交通基础设施以及港口的建设,如轨道交通、跨江大桥、越江隧道建设等等;其次,经济全球化的推进加快了国际产业的转移、跨国公司纷纷走出国门在世界范围寻找投资地,长三角城市群由于地理位置优势、港口优势、劳动力优势吸引了世界制造业向该区域转移,增强了其加工制造与涉外经济职能;另外,制造业的发展、外国客商的进入加速了该区域的建筑业的发展,增强了其建筑功能。
城市群各城市雷同的职能结构说明,近年来各城市“接轨上海”的发展战略发挥了不小的作用,也表明以上海单城市为中心的发展战略已经不适合该城市群的持续发展,多核心发展战略是该区域持续发展的必然选择。另外各城市主因子1、4、7的得分表明,上海并不是得分最高的城市,这可能和模型分析没有考虑城市规模的因素有关,但另一方面也旁证了单中心城市的发展战略已经不适应该区域的发展的结论。
另外,上海主因子3的得分较低,表明目前金融、行政职能并不是其主要职能,暗含了上海达到国际金融中心的发展目标还应该注重加强金融结构的调整、金融风险的防范等;主因子5得分较低证明了农林牧渔业不是城市的主要职能的结论,即使该区域临海渔业比较发达,但与城市的其他职能相比还是显得微不足道;主因子6得分较低,表明该地区信息计算机服务软件职能不强,应该引起相关政府部门的重视,因为信息传递不通畅不利于区域的经济整合。
因此,该城市群经济职能的整合需要上海改变其发展战略,不能把目标仅限于四个中心,而是要建设为世界城市,成为主宰经济全球化的核心城市,加快“脑力密集型(brainwork-
intensive)产业”的发展,因为世界城市所在国家或地区融入世界经济的程度,它在新的国际地域劳动分工中所担当的职能,决定了该城市及其所在区域的结构转型(弗里德曼,1986),世界城市的生产活力和就业结构直接决定了其全球的控制职能。中心城市职能建设非常重要,因为城市的中心地位越突出,辐射范围越广,越能穿透行政壁垒,影响整个区域的发展。面对区域经济一体和经济全球化的趋势,上海应加快从生产型中心向服务型中心的转变。
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