中国各省经济发展类型比较分析

孟 璇

改革开放以后，我国的经济快速发展，各省市相互之间经济发展产生了各种差别与联系。对于一国内部来说，商品和要素能够自由流动，且货币制度和经济政策大体相同，各个地区面临外部环境相差不大，经济发展却呈现出一定的差异性。分析导致差异的原因，一方面是否国内的地区间也受边界效应影响。而边界效应一般发生在国家间，随着一体化进程的加快，这种效应在逐渐弱化。另一方面，我国是一个幅员辽阔、人口众多的发展中国家，各地区在人文地理、历史起点、对外开放等多个方面存在差异，这些差异必然使得中国经济发展呈现出明显的区域化特征。具体表现在东部、西部、中部三大块，它们在自然条件、人文环境、工业化城市化的发展进程、市场开放以及经济发展造成生活水平等都存在着差异。

近两三年来，中国政府先后批复了涉及珠江三角洲、长江三角洲、天津滨海新区、福建省海峡西岸经济区、包括陕西、甘肃两省部分地区的关中-天水经济区、中国图们江区域、横琴新区、安徽皖江城市带、鄱阳湖生态经济区等区域规划文件，主要目的是寻求省市经济发展的相似性、缩小地区差距、促进区域间的协调发展。本文在测定相似性上运用多维尺度研究法和聚类分析，以下是对两种方法的介绍以及实证分析的结果阐述。

一、测定的方法

（一）多维尺度研究方法

多维尺度法是一种将多维空间的研究对象 （样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。是研究事物之间的相似性(或差异性)程度的一种技术，这种相似(或差异)程度可在低维空间中用点与点之间的距离表示出来。具体在分析原理上，多维尺度法是将观察数据分配到低维概念空间图的特殊位置，从而可以在低维度空间描述相似性和差异性，以得到对象关系的“空间”理解。

多维尺度分析方法多应用于市场营销调研中，本文将此分析方法运用在判断各省经济发展的相似性上，以每个省份为一个样本，然后计算样本间的距离，将其分配到概念空间图的位置。可以看出哪些散点比较接近即相似，这些散点大致被分为了几类。

算法：取N个样本，对于这N个样本间会有N（N－1）/2个距离，构成了基本数据。假设这些数据均不相等，可以将其严格按照升序排列（如1式）：

（二）系统聚类法

聚类分析常常被用作描述和衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇。聚类分析中的系统聚类法就是根据数据或指标找出能度量这些数据或指标之间相似程度的统计量；然后以统计量作为划分类型的依据，把一些相似程度大的变量首先聚合为一类，而把另一些相似程度较小的变量聚合为另一类，直到所有的变量都聚合完毕，最后根据各类之间的亲疏关系，逐步画成一张完整的分类系统图，又称谱系图。其相似程度由距离或者相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。

本文分别运用系统聚类方法中的最短距离法、最长距离法、重心距离法和ward法绘制出谱系图。最终采用在本例中能更好地反应出类与类之间的关系的ward法（离差平方和法）。ward法基本步骤如下：

（1）计算所有变量的均值，然后计算每个对象到类的均值点的欧式距离。

（2）计算离差平方和（等于欧式距离的平方）。

（3）将距离之和的增加值最小的两个类进行合并，直到所有的对象都合并为一类止。

二、实证分析

本文的数据均选自于 《中国统计年鉴》（2001-2010年）的年度数据，从年鉴中取得的原始数据单位不同，先进行标准化处理，经过数据相关性分析剔除相关性较大的变量后最终确定了12项指标（如图1）：

图1 经济发展指标框架图

对我国31个省、自治区和直辖市的这12项指标进行主成分分析，以此为基础计算综合得分，最终实现多维尺度分析（图2）。图中变量的名称如表1。

图2 31个省区市经济发展水平空间分布

图2中变量的名称如下：var1（北京）、var2（天津）、var3（河北）、var4（山西）、var5（内蒙古）、var6（辽宁）、var7（吉林）、|var8（黑龙江）、var9（上海）、var10（江苏）、var11 （浙江）、var12 （安徽）、var13 （福建）、var14（江西）、var15（山东）、var16（河南）、var17（湖北）、var18（湖南）、var19（广东）、var20（广西）、var21（海南）、var22 （重庆）、var23 （四川）、var24 （贵州）、var25（云南）、var26（西藏）、var27（陕西）、var28（甘肃）、var29（青海）、var30（宁夏）、var31（新疆）。

从图2可以看出，在第一维度方向上广东、北京、上海、江苏、浙江、山东、天津、福建、辽宁、河北位于右侧，其他省市位于左侧。其中广东、北京和上海在这一维度中占有较大比重，可以将第一维度认作是经济发展水平，位于右侧的省市经济发展水平明显高于位于左侧的省市。图中第一维度比重最大的广东是我国改革开放的先行省，改革开放30多年来，广东省生产总值年均增长，经济发展水平不断提高；上海则是我国的金融中心，它的金融业、服务业和工业都高度发达，特别是金融业经济总量居全国第一。上海经济的腾飞还带动长三角经济圈的快速发展，图中长三角经济圈中的江苏和浙江也位于右侧；首都北京的经济发展由投入型增长向创新型转变，经济总量不断扩大，服务功能也稳步增强；在第二维度上占有较大比重的省市有北京、上海、西藏和天津，比重较小则是山东、河南和江苏。因为在设定社会生活水平这个指标时，考虑到了人口因素，如：农村居民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入等。山东、河南和江苏都是人口大省，所以第二维度可以理解为是社会生活水平。

从图2还可以看出，我国大部分省市的“经济距离”非常接近，即具有很强的相似性。为了进一步衡量数据源之间的相似性，本文采用聚类分析对具有相对同质群组进行归类，图3是ward法聚类分析的结果。

经过对31个省区市2010年经济发展状况的分析，将这31个样本数据分作三种类型（经济发达型、经济较发达型和经济欠发达型）。经济发达的地区包括北京、上海、天津；经济较发达的地区有广东、浙江、山东和江苏；其余的省市为经济欠发达地区。用ward法聚类分析的结果更好地显示了具有同质性的省份。

三、结论

图3 使用Ward联接的树状图

综合以上分析，我国31个省、自治区和直辖市可分作三种类型，每一种类型中省市经济发展水平和社会生活水平呈现出相似性。环渤海、长三角和珠三角三大经济圈的发展明显优于其它地区，特别是各经济圈的核心城市。作为长三角的核心城市上海拥有雄厚的经济实力和丰富的资源。由京津领衔的环渤海经济区域是内地沿海北部通往世界的重要门户地区。珠江三角洲地区已经成为带动全国发展的强大引擎。这些中心城市被划分成为经济发达型，它们的综合经济发展水平和社会生活水平整体发展势头比较强势。

省区市经济体系应当作为一个开放的系统，各省区市应该保持良好的交流和互动，包括信息、物质、资金、技术、市场等方面，从而促进经济的全面发展，缩小区域性差异。

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