平台经济发展分析范文

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第1篇

内容摘要：本文运用主成分分析和聚类分析方法，以2000、2007、2009年为研究样本，对广东省21个城市区域经济发展水平进行动态分析夜上海论坛与评估，并得出以下结论：广东省各城市区域经济发展总体水平不高且具有明显的区域差异特征；按照广东省各城市区域经济发展水平的差异可分为优秀、良好、中等、差四种类型，不同城市在不同年份其类型有所变化，但大部分类型变化不大；根据区域经济发展水平相对强度和增长强度大小可将广东省各城市区域经济发展水平演化类型分为稳步增长型、快速增长型、潜在增长型、缓慢增长型四种。

关键词：区域经济发展水平 动态分析 演化类型

问题的提出

区域经济发展水平历来就是政府和学术界广泛关注的问题，研究经济发展水平的区域差异对明确各区域的经济发展水平和制定合理的发展规划与战略、缩小地区之间的差异具有重要的现实意义。在区域经济发展水平的综合评价方面，因子分析、主成分分析和聚类分析方法的使用比较广泛。

马力等（2006）运用主成分分析方法对我国15个副省级城市的区域经济发展水平进行了实证分析与比较研究。惠俊刚等（2007）运用系统聚类分析法对陕西省十个地级市及杨凌示范区的社会经济发展水平进行了聚类分析。徐新等（2008）运用因子分析与聚类分析方法对2007年我国31个省级行政单位的区域经济发展水平进行了综合评价，并对影响区域经济发展水平差异的原因作了分析。王晔等（2009）运用主成分分析与聚类分析方法对甘肃省14个市（州）的区域经济发展水平进行了区域划分和评价研究。

已有文献对区域经济发展水平的评价主要是静态的评价，侧重于某个年份横截面的发展水平的对比，不能反映区域经济发展的动态变化特征，缺乏对某段时间区域经济发展水平的相对变动情况的研究。另外，有的评价指标体系的选取存在一定的片面性，不能反映区域经济发展的全面真实状况。

本文试图以广东省21个城市为研究对象，通过建立比较科学的评价指标体系，选择不同时段的同类数据源，采用基于主成分分析的时序动态评价方法对广东省区域经济发展水平进行动态综合评价，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法对广东省各城市区域经济发展水平进行类型划分并分析其类型变动情况，以期得到有益的政策启示。基本思路是先选择2000、2007、2009年作断面分析，然后通过3个时间段之间的变化作动态分析。主要数据源自《广东省统计年鉴2001，2008，2010》。

指标体系与评价模型

指标体系。区域经济发展水平是一个综合性的概念范畴，不仅是一个地区在一定时期内国民经济各方面的综合发展状况，而且还表现为该地区国民经济持续发展的可能性。因而，区域经济发展水平的评价指标应能综合反映该区现有的经济力量和经济发展前景。为此，根据科学性、实用性和可操作性、可比性、可量化等原则，本文构建出由经济规模、经济效益、经济结构和经济外向度四个层次的12项指标构成的区域经济发展水平综合评价指标体系（见表1），以全面、客观地反映各地区的经济总量、经济增长、经济效率、经济发展的协调程度。

评价模型与程序。本研究选取主成分分析法来评价广东省区域经济发展水平，主成分分析法是把多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。其评价具体过程为：一是构造样本矩阵Xij。其中i代表城市，总数为21个；j为评价指标，总数为12个。二是样本矩阵无量纲化处理，得到标准化后矩阵X’ij。三是求协方差阵Rjk。四是利用雅可比法求解主成分。由Rjk解特征值λj及相应特征向量Ijk并得方差贡献率。根据累计方差贡献率确定主成分数，然后计算第k个成分的载荷Pkj。五是计算各城市不同年度区域经济发展水平综合评分值Vi即。运用主成分分析模型计算出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的综合评分值，然后计算出各时间段综合评分值的变化，最后结合评价结果及相关背景进行分析。

评价结果与分析

按照累计方差贡献率达到85%以上的要求选取主成分，然后计算每个城市区域经济发展水平的综合评分值，并将综合评分值进行归一（见表2）。其具体计算过程由统计软件SPSS13.0完成。

（一）综合评估

夜上海论坛 根据表2结果并结合相关背景材料分析可知：第一，广东省各城市区域经济发展总体水平不高。2000年， 2007年，2009年的评价结果都表现出这一特点。超过80分的城市2000年没有，2007年有1个，2009年有2个；超过60分的城市2000年没有，2007年有2个，2009年有3个；超过40分的城市2000年有2个 ，2007年有6个，2009年有7个；40分以下的2000年有19个，2007年有15个，2009年有14个。可见，广东省各城市区域经济发展任务还相当艰巨但前景乐观。第二，广东省各城市区域经济发展水平具有明显的区域差异特征。排名靠前的基本上是集中在珠三角地区的城市，得分靠后的城市基本上居于粤东、粤西和粤北。3年的排名尽管有变化，但这一格局没有变。这种差异性还表现在绝对发展水平的差距上，排名第一和最后的城市区域经济发展水平差异过于悬殊。

（二）等级划分及变化

夜上海论坛 为了进一步分析广东省各城市区域经济发展水平的差异类型及其变化，采用主成分分析和聚类分析相结合的方法，分别对2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平进行了类型划分并分析了类型变动情况。具体方法过程如下：首先是对各年数据做主成分分析，获得各年各城市区域经济发展水平的各主成分得分。其次根据主成分分析中得到的主成分对广东省各城市区域经济发展水平进行分层聚类，聚类方法采用Ward最小方差法，距离测度采用Euclidean distance，分别计算并建立2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平欧氏聚类系数矩阵表（因表格较大，省略）及聚类谱系图（因图幅较大，省略）。第三是根据上述结果归纳总结出2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平的类型及异动情况（见表3）。前两步运用SPSS软件由计算机自动得出结果。

根据广东省各城市区域经济发展水平的差异，将其分为四类：第一类为优秀类。这类地区经济实力雄厚，区域经济发展水平比较优势突出。第二类为良好类。这类地区具有良好的经济发展基础，区域经济发展水平比较优势明显，潜力和后劲大。第三类为中等地区。这类地区经济实力居中，区域经济发展水平优势明显、问题突出。第四类为差等地区。这类地区经济实力较差，区域经济发展任务比较艰巨。比较2000、2007、2009年广东省各城市区域经济发展水平等级类型的变化，可以发现以下特点：广州、深圳是广东省区域经济发展水平优良且比较稳定的地区，而韶关、梅州、汕尾、阳江、湛江、茂名、肇庆、云浮等在广东省各城市中区域经济发展水平相对较差且多年变化不大，其它城市则处在较大变化之中。

（三）演化类型

为了从动态的角度揭示广东省各城市区域经济发展水平的变化，本文设计了两个指标来分析。一个指标是区域经济发展水平相对强度（X），用某城市某年区域经济发展水平综合评分除全部城市同年区域经济发展水平综合评分平均值来计算，一般以考察现状年为本底。另一个指标是区域经济发展水平增长强度（Y），用某城市区域经济发展水平某时段综合评分增加值除全部城市同时段区域经济发展水平综合评分平均增加值来计算。把这两个指标结合起来考虑的目的在于以现状为基础考察其动态变化轨迹。根据上述计算结果，分别选择本底年和参照年，计算出广东省各城市区域经济发展水平相对强度（X）和增长强度（Y）。以相对强度（X）为横轴、增长强度（Y）为纵轴、（1，1）为原点建立坐标系。根据坐标图分析广东省各城市区域经济发展水平的动态类型。根据区域经济发展水平相对强度（X）大小将广东省21个城市分为两类：第一类为区域经济发展水平超过广东省平均水平的城市（X>1），第二类为区域经济发展水平低于广东省平均水平的城市（X

夜上海论坛 据此，可将广东省各城市区域经济发展水平演化类型分为四种类型（见表4）：第一种为快速增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度也高于广东省平均水平。属于区域经济基础良好，且目前建设力度很大的城市。处于第一象限。第二种为稳步增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度超过广东省平均水平，增长强度低于广东省平均水平，属于实力雄厚的地区，区域经济发展水平优良。处于第四象限。第三种为潜在增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度高于广东省平均水平。属于区域经济发展潜力较大的城市，目前虽然存在明显问题，但发展潜力较大。处于第二象限。第四种为缓慢增长型。这种类型城市区域经济发展水平相对强度低于广东省平均水平，增长强度也低于广东省平均水平。这类地区目前区域经济发展任务比较艰巨。处于第三象限。

参考文献：

夜上海论坛 1.马力，史锦凤.15个副省级城市区域经济发展水平的实证分析[J].科技进步与对策， 2006（12）

2.惠俊刚，卫海燕，郎玉泉.陕西区域经济发展水平的聚类分析[J].兰州商学院学报，2007（1）

3.徐新，相丽君.中国区域经济发展水平实证分析[J].统计与决策，2008（17）

夜上海论坛 4.王晔，何启明，景履贞.甘肃区域经济发展水平的综合评价[J].经济研究导刊，2009（3）

夜上海论坛 5.甄江红，赵明，周瑞平等.内蒙古区域经济发展水平的评价研究[J].经济地理，2005（5）

第2篇

一、指标选取与数据来源

 

夜上海论坛 1.居民消费指标。居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。

 

居民消费水平，是按国内生产总值口径，即包括劳务消费在内的总消费进行计算的。计算公式为：

 

夜上海论坛 居民消费水平(元/人)=报告期国内生产总值中的居民消费总额/报告期年平均人口

 

本文将天津市居民消费水平作为衡量天津市居民消费的指标。

 

2.经济发展指标。GDP是反映国民经济的综合指标，它的权威性和可比性已被广泛认可。鉴于此，本文采用天津市GDP指标作为衡量天津市经济发展指标。

 

为了减少异方差，本文对居民消费水平(X)和地方生产总值(GDP)进行了自然对数变换，分别记为LNXt和LNGDP。变换后原时间序列的协整关系并不会受到影响。此外，本文中的所有数据均来自《中国统计年鉴》(2015)。

 

夜上海论坛 二、实证分析

 

夜上海论坛 1.基于VAR模型的分析。确定VAR模型的结构，一般用赤池信息准则(AIC)，选择最大滞后期k值。原则是在增加k值的过程中使AIC的值达到最小。适当加大k可以消除误差项中存在的自相关。但k值过大会导致自由度减小，影响模型参数估计量的有效性，并比较不同滞后期所建立的VAR模型的稳定性。经过比较，本文最后选择滞后2期，即k取2。经检验，所建模型除LR和SC外，最终预测差(FPE)、赤池信息准则和汉南-奎因信息准则(Hannan-Quinn)最小，三个检验准则同时得到了满足。在此基础上，可以对和LNXt时间序列进行协整检验。本文采用Johansen检验方法。该检验能判定协整方程的个数，即协整秩。经过反复检验，确定协整变量含截距项并有确定趋势。Johansen协整结果表明，在5%的显著水平下，和时间序列只存在一个协整关系。

 

2.格兰杰(Granger)因果关系。虽然通过实证研究可以得出和LNXt的协整关系，但没有表明这两个序列之间是否存在因果关系。 Granger(1980)指出，如果变量之间是协整的，则至少存在一个方向的Granger原因;在非协整情况下，任何原因的推断将都是无效的。从前面确立的天津市经济增长与居民消费水平的关系中，可以看出由于二者具有协整关系，所以他们之间至少存在一个方向上的因果关系。计量的检验结果表明(见下表)，在95%的置信度下，天津GDP增长是促进居民消费水平增加的Granger成因，但反向的影响关系则在统计意义不成立。

 

3.脉冲响应分析和方差分析。基于天津市GDP与居民消费水平的VAR模型的脉冲响应函数，可以描述二者的相互影响关系，基本思想是研究系统中个别方程中的新息(innovation，即随机误差项)产生变动时，由于变量间的相互影响而对系统中其他变量所产生的冲击强度和影响时滞。由于研究冲击响应时采用的是Cholesky分解技术，该方法的一个技巧是使误差项正交化。所以Cholesky分解的结果依赖于系统内变量的排序。 Koop，Pesaran和Potter(1996)提出了广义脉冲响应(Generalized ImpulseResponse)和广义方差分解(GeneralizedVariance Decomposition)，以避免正交化对变量排序的依赖性。故本文采用广义脉冲响应方法进行响应分析。

 

图1的脉冲响应结果表明，当在本期给居民消费水平一个正冲击后，天津GDP在第5期达到最低点，第5期以后呈现缓慢平稳上升的趋势，这说明居民消费水平受到外部冲击以后，给本市经济增长能够带来反向的冲击，但是这种冲击并不大，并且对第5期以后缓慢回落有一定拉动作用，不具有显著作用，这与上述格兰杰因果检验中居民消费水平的增加不是促进GDP增长的Granger成因的结论相一致。

 

图2中，LNXt的脉冲响应结果表明，当在本期给GDP一个正冲击后，居民消费水平在第7期会达到最高点，从第7期开始保持平稳下降，而且作用效果明显。这表明GDP的某一冲击会给居民消费水平带来同向冲击，且从第七年后对居民消费水平产生稳定的拉动作用。同时，它也印证了上述格兰杰因果检验结果。

 

与脉冲响应函数的分析视角相反，方差分解是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为各方程新息(innovation)相关联的组成部分，从而可以判断各新息对内生变量的相互重要性。方差分析图说明，是LNXt的重要影响因素，经过10期，其贡献率从42.38%上升为 82.23%;LNXt对的影响较弱，其贡献率最高仅为15.64%。

 

夜上海论坛 4.VAR模型预测。基于VAR(3)模型，可以对天津市经济增长和居民消费水平做出样本内预测和样本外短期动态预测。从样本内预测序列图可以看到，因为静态预测是使用样本实际观测值进行预测，所以静态预测的效果要好于动态预测，但是，样本内动态预测可以预测出序列的变化趋势。VAR模型的特点之一就是做样本外近期预测非常准确。本文结果很好的证明了这一点。如据统计，2014年天津市GDP和居民消费水平分别为 15726.53亿元和 28492元，取对数后分别为 9.6631亿元和 10.2574元，而该VAR(3)模型对2007年天津市GDP和居民消费水平的预测值分别是9.7425亿元和10.2547元，模型预测误差分别为 0.008和-0.0003.

 

三、结论和建议

 

虽然社会经济系统的复杂性决定了我们不能依据任何实证工具进行简单的决策，但本文的实证结果有助于我们对天津居民消费水平与经济发展的关系做出一个大致的判断。

 

夜上海论坛 从计量分析结果看，天津居民消费水平和GDP构成一个相互有长期影响的动态线性系统，只是程度有所不同，即GDP增长是促进居民消费水平增加的Granger成因，但反向的影响不显著。在受到经济波动的冲击下，GDP会对居民消费水平产生同向显著而持续的影响。这在一定程度上表明天津居民消费水平与母城经济发展水平息息相关，而居民消费水平对母城经济发展的带动作用有限。

 

为此本文提出以下建议：国内生产总值对消费水平存在显著影响，国内生产总值常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富，国民收入提高，其他因素不变的情况下，公众购买力提高，消费水平增加。因此，政府应大力发展经济，促进经济发展，增加国内生产总值，提高国民收入，最终达到提高居民的消费水平。

第3篇

关键词：高新技术开发区；聚类分析；因子分析

夜上海论坛 中图分类号：F120.3文献标识码：A文章编号：1003-4161(2009)02-0019-06

1.引言

从1991年国务院批准第一批国家高新技术开发区（以下简称高新区）建立到现在近十八年间，国家高新区经历了从无到有的初始建设与快速发展两个时期。1991~2000年的十年间属于国家高新区的初始建设时期，在此期间高新区的发展主要依靠国家与地方政府的综合配套政策及地方财力的支持，各国家高新区基本上采取了“土地开发与招商引资”的方式。在高新区发展的初期，依靠土地与园区内政策的优惠等措施，高新区形成了我国发展高新技术产业的重要基地，成为聚集创新资源、发展先进生产力的有效载体，为推进产业结构调整、促进经济增长方式转变积蓄了力量，为我国建立比较完整的高新技术产业体系打下了基础。初始建设时期，在梯度推移理论的指导下，东部地区的高新区抢先一步得到发展，1992年国家在全国兴建高新区时，中、西部地区才有了同样的发展机会。高新区发展初期，国家级高新区呈梯度发展，东部地区优于中、西部地区，大城市优于中小城市，经济特区得到优先发展［1］。

从2000年开始，国家高新区进入了快速发展时期，土地与政策的优惠对投资者与技术拥有者已缺乏了吸引力，更多的高新区越来越重视园区内软硬环境的建设，特别是服务环境与创新环境的建设，以吸引世界500强等知名企业入区。这一阶段高新区发展的核心是对孵化器的建设，以促进科技成果转化与中小科技企业的培育；技术改造与技术引进已成为企业科技创新活动的辅助形式，强调自主创新能力在高新区发展中的作用，园区内的企业更注重自主创新能力的培养；注重对尖端人才的引进。构建起以企业为主体的高新技术产业技术创新体系，为新时期国家和区域创新体系建设提供了有力支撑。2000年进入快速发展时期以后，国家级高新区的经济发展是否仍旧沿袭了初始建设时期的规律，是否有新的发展态势，以及下一阶段的发展趋势如何？这些问题的回答需要将国家级高新区进入快速发展时期以后的发展历程作一个整体性的、跨度较大的研究。本文针对我国53个国家级高新区，采用聚类分析对我国高新区的增长模式进行分类，在分析各类高新区个体特征的基础上得到高新区发展的动态演化情况。通过分解指标并用因子分析法，对53个国家级高新区的发展能力进行了详细的定量分析。通过以上分析，揭示我国高新区的发展规律、阶段性特征及其发展能力与潜力。

2.研究方法及模型

对高新技术产业发展能力进行研究可选择的方法很多，既有定性分析，又有定量分析。定向分析直观，而定量分析可靠、科学。本文将定性与定量相结合进行分析。首先利用各高新区增长的实证结果，用聚类方法对其进行客观分类，然后进一步讨论各类高新区的发展规律和阶段性特征。

2.1研究方法

夜上海论坛 聚类方法选用Ward’s法，即最小方差法，分类后，使每类方差最小，对应的测算距离的方法选用欧比米德距离，即:

夜上海论坛 EUCLID(x,y)=∑xi=1(xi-yi)2

夜上海论坛 由于参与聚类的变量存在数量级上的差异，所以采用Zscores来消除不同变量的数量级差异，标准化后的变量值平均值为0，标准差为1。

在聚类分析的基础上，采用因子分析法对各项详细指标因素的动态演变进行了分析。在因子分析之前，通过计算相关系数矩阵及进行KMO的检验，测试了各项指标是否适合于做因子分析。通过KMO检验后，在因子旋转方法中选择了斜交旋转法，并且用回归法计算出因子得分系数。

2.2指标体系的构建

夜上海论坛 本文分析的样本是53个国家级高新技术开发区。根据国家火炬计划（2000~2004年）以及科技部网站（2005~2007年）公布的数据，建立了53个国家级高新区经济发展能力区划及评估的指标数据库①。该数据库由8个表构成，每个表是一个53*12的矩阵，横行表示53个高新区，纵列表示每个指标变量。纵列除高新区的名称外包括11个指标，顺序依次为企业数、工业总产值、营业总收入、出口创汇、净利润、上缴税额、企业平均出口额、企业平均利税额、劳动生产率、市场占有率和出口产值率。

3.聚类分析

3.1聚类分析过程

首先进行系统聚类分析，采用层次聚类法进行聚类，聚类的指标选取企业数、工业总产值、营业总收入、出口创汇、净利润和上缴税额等6个指标。以上6个指标基本反映了高新区的经济增长情况。由于类间距离的测定是聚类中的关键要解决的问题，所以先采用Ward’s法进行层次集群分析，将相似的高新区归为一群，并且观察各个群合并时凝聚系数的变化率，如果凝聚系数增量变化率剧增，显示组内误差突增，应停止凝聚程序。由图1、图2可以看出，随着类的不断凝聚，类数目的不断减少，类间距离在逐渐增大。在聚成10类之前，类间距离增大的幅度较小，形成极为“陡峭的山峰”，但到5类之后，类间距离迅速增大，形成极为“平坦的碎石路”。根据类间距离小形成类的相似性大，类间距离大形成类的相似性小的原则［2］，可以找到“山脚”下的“拐点”碎石，即以4类作为确定分类数目的参考②。每类高新区分布如（表3）所示。

3.2聚类分析的结果

根据表1，可以得到2000~2007年中53个国家高新区如下的动态演化情况及特征：

3.2.1四类高新区的比较分析。第一类和第二类高新区主要是那些发展较成熟、发展速度较快、环境改善效应已不再明显的高新区。这些高新区基本位于我国经济发达地区，其自身的发展已经度过初期积累的阶段，靠粗放增长的潜力已不大，因而需要转变增长力式，例如依靠改进投入增长的环境，推动技术创新带动增长，从而提高增长的质量。第三类高新区属于我国高新区的中等水平。这些高新区应该主要是那些发展一般、发展速度稍高、还主要依靠外部投入增加而增长的高新区。第三类高新区增长主要依赖于当期的投入增长。与第一类和第二类高新区相比，该类具有更明显的粗放型增长特征。第四类高新区数量最多，说明我国高新区的发展还有很大的提升空间。

夜上海论坛 3.2.2龙头位置优势明显且稳定。2000~2007年共8年中有6年第一、二类高新区集中在北京，南京，无锡，苏州，上海，深圳等6个城市。其余两年的入选对象也集中在这6个城市，只是数目发生了变化。以上分析说明，上述6个城市的高新区与第三类高新区有着较大差距。第三类高新区短期内还不能够加入或取代以上6个高新区的“龙头”位置。

夜上海论坛 3.2.3长三角地区的高新区发展稳定。

从地域分布来看，第一、二类高新区共6个城市中，长三角地区的高新区占据4个（南京，无锡，苏州，上海）。这说明了随着上海浦东的开发开放，上海金融中心地位的确立，长三角整体呼应上海市取得了较好的发展，外资的有效引入，给这一地区的发展注入了新的活力，尤其苏州和无锡两市成为跨国公司本土化生产的生产制造基地，发展特别迅速。由于高新区的带动，美国新闻周刊将苏州市列为全球“信息时代重要角色”的新兴技术城市行列，在全球城市发展体系中占据了一席之地［3］。

3.2.4第三、四类高新区动态变化背后隐藏着规律。从上面动态演化（表3）可以看出，第三类高新区无论从数目还是对象上看各年的情况处于动态变化中，与第四类高新区进行着交换。但是，动态变化的背后也有稳定的个体。长春、成都、大连、天津、武汉、西安、广州、杭州等8个城市的高新区在2000~2007年共8年中有7年以上始终在第三类中，可见这8个城市的高新区发展比较稳定，实力相对较强。另外，惠州、青岛、厦门、中山、珠海等沿海城市的高新区长期处于第三类中，但是在2007年却滑向了第四类。这是因为2006年春季开始的美国“次贷危机”于2007年开始冲击美国、欧盟和日本等世界主要市场，我国沿海地区经济的对外依存度较高，因此危机爆发严重影响了该地区的出口企业，进而影响了该地区高新区的绩效指标。

4.因子分析法对高新区发展能力进行评估

夜上海论坛 在对2000~2007年的全国高新区进行聚类分析后，为了从经济效益、发展潜力、创新能力、企业效率等方面更详细、全面地分析高新区的发展能力，有代表性的选择2004年及2007年的数据进行因子分析。高新技术产业的发展能力除了与聚类分析中采用的主要指标密切相关外，还与高新区的经济效益、效率及发展程度都有关联，所以在因子分析中选取了更完备的指标体系，包括前述数据库中全部11个指标。

4.1因子评估过程

夜上海论坛 4.1.1首先对高新区评估体系原始数据求出相关矩阵，并对相关系数矩阵计算特征值、贡献比例值和累计贡献比例值，如下（表2）所示。按照特征值大于1的准则，前面三个因子解释了原有11个变量总方差的96%，另外根据（图3）中，横坐标为因子数目，纵坐标为特征根，根据碎石图可以看出，第一个因子的特征根值很高，对解释原有变量的贡献最大；第三个以后的因子特征根值都很小，对解释原有变量的贡献很小，可以忽略，所以提取三个因子是合适的。

夜上海论坛 4.1.2由于原始数据之间的有些变量的相关系数较大，因此，进行了斜交旋转，得到了因子载荷矩阵、因子图形矩阵和结构矩阵，如（表3）所示：

夜上海论坛 从上面的因子载荷矩阵表中可以看出，第一主因子在工业总产值、营业总收入、劳动生产率等变量上具有较大的载荷和解释能力，主要反应高新技术产业发展能力在产业规模与经济实力方面的主要指标。第二主因子企业平均利税额及劳动生产率上具有较大的载荷和解释能力，反映了企业的经济效益。第三主因子则在高新技术产业产品的出口总额及出口产值率上有较大的载荷和解释能力。

4.1.3计算因子得分

夜上海论坛 根据（图4）可写出以下因子得分函数：

F1=0.175企业数+0.151工业总产值+0.178营业总收入+0.048出口创汇+0.181净利润+0.190上缴税额-0.041企业平均出口额+0.024企业平均利税额-0.032劳动生产率+0.178市场占有率-0.039出口产值率

夜上海论坛 F2=-0.176企业数+0.043工业总产值-0.025营业总收入-0.054出口创汇+0.052净利润+0.109上缴税额+0.177企业平均出口额+0.491企业平均利税额-0.392劳动生产率-0.025市场占有率-0.120出口产值率

F3=0.047企业数-0.075工业总产值-0.031营业总收入-0.336出口创汇+0.037净利润+0.138上缴税额-0.276企业平均出口额+0.149企业平均利税额-0.043劳动生产率-0.031市场占有率-0.476出口产值率

利用上述计算方法对各个高新区的发展能力进行综合评价。这里采用因子加权总分的方法。三个因子的权重分别为0.35，0.33，0.32，于是计算公式为：F=0.35F1+0.33F2+0.32F4.2高新区发展能力评估结果分析

夜上海论坛 因此，根据因子得分及综合得分得到了高新区发展能力评估的结果，如表4、表5所示：

4.2.1关于三类因子得分的解释。根据2004年的数据统计结果，并且结合三类因子的解释，对这些高新区进行了分析，由于第一主因子表示在工业总产值、营业总收入、劳动生产率等变量上具有较大的载荷和解释能力，主要反应高新技术产业发展能力在产业规模与经济实力的主要指标，那么由表5可知，北京、上海、南京、长春、深圳在这些指标上均有较高的贡献，其中北京是上海的1.75倍，是南京的4.95倍。第二主因子企业平均利税额及劳动生产率上具有较大的载荷和解释能力，反映了企业经济效益，上海、深圳、南京、青岛、佛山、厦门、惠州等在该指标上具有较高的贡献。第三个因子则在高新技术产业产品的出口总额及出口产值率上有较大的载荷和解释能力。在这些指标上较高的高新区有苏州、无锡、上海、深圳、青岛、厦门、惠州、中山、威海、珠海、天津等。其中，上海、深圳、苏州、无锡、威海、珠海、厦门、青岛、天津、中山是国家科技部、外贸部共同认定的我国第一批16个高新技术产品出口基地的重要组成部分，具有较强的国际竞争力。

图52007年中国53个高新区发展能力因子评估综合得分排序

夜上海论坛 图62004年中国53个高新区发展能力因子评估综合得分排序4.2.22004年到2007年数据的综合比较

夜上海论坛 从图5、图6可以看出按照发展能力因子评估综合得分从高到低的排序53个国家级高新区出现了“聚类现象”。即尽管53个国家级高新区因子评估综合得分相差悬殊，但是53个国家级高新区大致可以分为几类，同类中高新区差距不大。例如，2007年中国53个高新区发展能力因子评估综合得分排序中，昆明、郑州、太原、大庆、厦门和佛山等6个城市的高新区得分都在0分附近，得分差距微小。

夜上海论坛 从图5、图6可以看出，排序靠前的高新区2007年下降的趋势比2004年下降的趋势缓和，说明排序靠前的高新区通过几年的发展差距不断缩小。2004年，排序靠后的高新区差距不大，但是到了2007年差距突然增大。从图5可以看出，2007年排序靠后的高新区为大连、广州、杭州、中山、惠州、珠海和苏州等。这些高新区几乎全部处于东部沿海地区，且2004年排名比较靠前。之所以2007排名靠后是由于“因子3”的得分相对其他高新区太低。“因子3”的得分反映的是高新区的出口增值能力，由于受到“次贷危机”的冲击，原本排序靠前的外向型高新区名次跌落。

5.关于高新区未来发展的对策建议

从以上聚类分析和因子分析的结论可以看出，国家高新区2000年进入快速发展时期后，早期经济实力较强的高新区仍旧保持了较好的经济增长态势，但是与其他高新区的差距越来越小；从地域分布来看，北京和长三角地区高新区经济实力优势明显，珠三角地区高新区由于受国际金融危机的影响经济实力下滑，其他地区形成了几个核心的、经济实力较强的高新区为主的结构特征。如西部地区高新区主要是以西安、成都和绵阳这三个高新区为主；东北地区高新区以沈阳、大连、吉林和哈尔滨四个高新区为主。

通过总结进入快速发展时期以来国家高新区的发展规律，可以更有效地指导高新区的下一步的发展战略。首先，在因子分析中看到同类高新区差距不大，趋同性明显。因此，高新区需积极发展特色产业、支柱产业，形成合理的生态链条结构和布局。我国高新区在产业建设上，出现了高度重复的现象，高新区内的产业布局不合理，各高新区在产业布局上基本趋同，总体体现出以电子信息为主，新材料、生物医药为辅的布局。几乎所有的高新区都把电子装备与信息产业、生物技术项目等列为重点发展和支持的产业。高新技术园区要结合自身特点形成鲜明的产业特色，扩大集聚效应和扩散效应，才能不断提升自身的竞争实力。

夜上海论坛 其次，通过对2007年国家高新区的数据进行分析发现东部沿海地区外向型高新区受到国际金融危机冲击较大。其根本原因在于区内企业绝大多数是外部植入的，而很少是内部自行繁育而成的。只有具有内部繁育能力的高新技术企业群才能有效地形成企业间专业化分工与协作，使每个企业都处于生长和创新的“最佳生态位”。这样的高新技术企业群才有较高的稳定性，才能更好地抵御外部冲击。因此，面对国际金融危机高新区要调整优化产业结构，实现园区企业类型的多元化，加强企业间的分工与合作，充分利用国内市场。

最后，通过聚类分析将经济发展规律相似的高新区分成了四类。因此高新区在制定未来发展战略时，就可以先判断自身的位置，以及借鉴其他类型高新区的发展经验，以制定合理的发展战略。长期处于第一集团即第一、二类国家高新区应实现由主要依靠政策驱动逐步转入功能驱动。政策过去、现在、将来仍然是推动高新技术产业开发区技术产业发展的重要力量。但是，高新技术产业开发区建设不能完全依靠优惠政策，而必须要靠自己探索形成的灵活有效的融资机制、市场体制、管理体制、创新机制，以及高起点、高标准的城市功能配套系统以获得长远的发展。长期处于第二集团即第三类高新区基础设施等硬环境已比较完善，重点应注重软硬投资环境的综合创建，由注重招商引资、基本建设向注重创新质量和优化配置科技资源转移，由扩大建设项目向优化创业、创新环境转移。长期处于第四类的高新区，制度环境和非制度环境均较差，经济环境只需取得较小的改善就能产生更大的增长效果。例如从2007年各地区高新区的发展情况看，营业总收入增长率增长幅度最大的是绵阳高新区，达到66.8%；工业总产值增长率增幅最大的也是绵阳高新区，为70.7%［4］。可见，此类高新区虽然现阶段经济实力较为落后，但是有很强的后发优势。通过借鉴其他规模较大的高新区的发展经验，积极改善制度环境和非制度环境，此类高新区将会保持较高的增长速度。

注释：

①宁波高新区2007年1月经国务院批准升级为国家高新技术产业开发区，国家级高新区变为54个。但是为了数据保持前后一致，2007年的研究数据并没有包含宁波高新区。

夜上海论坛 ②2000~2007年中，其余年份的聚类分析碎石图也表现出相同类型的特征，文中就不再显示。

参考文献：

夜上海论坛 ［1］屈驳韵，张树斌，李春林.我国高新区发展水平综合评价［J］.经济论坛，2003，(20)：84.

［2］薛薇.统计分析与SPSS的应用（第二版）［M］，北京：中国人民大学出版社，2008：340.

［3］李灿.苏州的探索――杨卫泽市长访谈［J］.决策与信息,2004，(12)：18.

夜上海论坛 ［4］科学技术部发展计划司.2007年国家高新技术产业开发区经济发展情况［EB/OL］(2008年7月15日).most.省略/kjtj/tjbg/200811/t20081104_64782.htm.

［作者简介］魏政（1983―），男，中国社会科学院研究生院政府政策与公共管理系博士生，研究方向是宏观经济、民营经济、产业经济。