摘要：文章截取了全國65個資源型城市2006年的地區生產總值、工業總產值、第三產業占GDP的比重、全社會固定值產投資總額、城鄉居民儲蓄年末余額等10項指標，運用因子分析、聚類分析和回歸分析等統計方法，研究了影響資源型城市經濟發展的主要因素。由此得出定量分析結論，并提出了資源型城市經濟發展的有關對策與建議。
　　關鍵詞：資源型城市，因子分析，回歸分析
　　在我國的城市體系中，資源型城市是一個重要的組成部分，在我國的經濟發展中具有舉足輕重的作用。長期以來，資源型城市是我國基礎能源和重要原材料的供應地，在促進國民經濟發展、加速我國城市化進程、擴大就業等方面都做出了巨大的貢獻。但是，由于缺乏統籌規劃和資源衰減等原因，這些城市在發展過程中積累了許多矛盾和問題，因此，資源型城市的發展已成為研究熱點。
　　然而，綜觀國內研究現狀，資源型城市經濟發展的研究仍然以定性研究和個案研究為主。如何通過定量方法進一步深化資源型城市研究，是我們應重點探索的問題。
　　1模型的選擇和確定
　　1.1樣本城市的選擇
　　參照國家計委宏觀經濟研究院關于確定資源型城市的原則和步驟以及國際公認的分類標準，并借鑒有關專家學者的研究成果，并考慮到資料的可獲得性，在研究中確定了65個地級資源型城市作為研究的樣本城市[1]。我們認為，在研究過程中不必過于拘泥于資源型城市的定義而落入概念陷阱。實際上，只要一個城市由于資源型產業的衰退就會陷入困境，研究其發展就具有理論和現實意義。
　　1.2指標（變量）的選擇
　　本文根據《2007年中國城市統計年鑒》提供的數據，遵循科學性、合理性、可比性和可操作性的原則，選取地區生產總值等10項指標，分別從不同角度反映資源型城市經濟發展的信息[2]。將65個地級及以上資源型城市作為分析樣本，統計范圍為市轄區。
　　2因子分析
　　2.1因子分析簡介
　　由于每個變量（指標）所包含的信息量參差不齊，有多重共線性，給數據處理帶來很大不便。因子分析是一種通過降維來簡化數據結構的方法：如何把多個變量化為少數幾個綜合變量（綜合指標），而這幾個綜合變量可以反映原來多個變量的大部分信息[3]。這些新的綜合變量稱之為主因子，可以反映出原來數據的基本結構，并可以用所找出的少數幾個主因子代替原來的變量做回歸分析、聚類分析、判別分析等。
　　3.2因子分析過程
　　用SPSS軟件進行因子分析。通過求出的標準化值的相關系數矩陣，可以看到，大部分相關系數都較高，各變量呈較強的線性相關關系，適合進行因子分析。巴特利特球度檢驗統計量的觀測值為955.484，相應的概率P-值接近0。同時，KOM值為0.861，可知原有變量適合進行因子分析。
　　 采用主成分分析法并選取大于1的特征根，提取了2個主因子，其特征根分別為6.892和1.890。其累計方差貢獻率達到87.829%（分別為68.925%和18.904%）。從系統輸出的表1中可以看出，因子1除了在第三產業占GDP的比重上載荷非常小外，在其它各指標上都有較大的載荷。特別是在在崗職工工資總額、地區生產總值等5個指標上都有90%以上的載荷。而因子2在第三產業占GDP的比重上載荷為86.9%，在其余指標上的載荷都很小。因此，因子1可解釋為經濟因子，因子2為第三產業因子，從而解釋了這10個指標。
　　表1因子載荷矩陣
　　　　

　　 根據SPSS軟件得出的各城市在兩個因子上的得分，以這兩個因子的方差貢獻率為權重（分別為78.48%和21.52%），得到各城市的綜合得分，并因此對它們的經濟情況進行排序，如表2所示。
　　表2因子得分表
　　
　　3聚類分析
　　以因子分析中得到的兩個主因子的綜合得分作為分析變量，采用迭代聚類法，使用SPSS統計分析軟件，選擇K-均值聚類法，對65個資源型城市進行聚類分析。輸出結果解釋為，第一類：鄭州；第二類：唐山、包頭、大慶、徐州、貴陽、鞍山、東營、撫順、大同、邯鄲；其余城市為第三類。聚類結果，分為三類城市的個數分別為1、10、54。
　　4回歸分析
　　4.1回歸分析模型的選擇
　　選擇影響經濟最大的地區生產總值作為因變量，考慮它與其余9個變量（自變量）之間的線性關系，作相應的回歸分析。采用逐步回歸方式，F統計量的顯著性概率Sig.≤0.05，變量將被引入回歸方程；Sig.≥0.10，變量將被移出回歸方程。
　　4.2回歸分析輸出結果
　　使用SPSS統計分析軟件，進行回歸分析。系統在進行逐步回歸過程中產生了四個回歸模型，模型1先將與地區生產總值Y線性關系最密切的自變量工業總產值X1引入模型，建立了Y與X1之間的一元線性回歸模型，而后再逐步引入其它自變量。模型2和模型3按照Y與各個自變量線性關系密切程度大小，依次將全社會固定值產投資總額X2、城鄉居民儲蓄年末余額X3引入模型。表3中模型4表明，最后將限額以上工業企業利潤總額X4引入模型，建立了Y與X1、X2、X3、X4之間的四元線性回歸模型。其它自變量沒有進入線性回歸模型。
　　 根據系統輸出的結果可知，相關系數R=0.988，R2=0.977，調整后的R2=0.975，在0.5%的顯著水平下通過檢驗。這些數據表明，線性擬合程度很高，因變量與這四個自變量之間存在極為顯著的線性相關關系。方差分析結果也表明，線性回歸模型的擬合程度比較顯著。擬合優度非常理想。
　　表3模型系數表
　　
　　1　　4.3回歸方程
　　得回歸方程如下。
　　Y=-212959.306+0.301X1+0.880X2+0.278X3+0.277X4
　　其中：
　　Y—地區生產總值（萬元）
　　X1—工業總產值（萬元）
　　X2—全社會固定值產投資總額（萬元）
　　X3—城鄉居民儲蓄年末余額（萬元）
　　X4—限額以上工業企業利潤總額（萬元）
　　5結論與對策
　　5.1結論
　　在影響經濟效益的各指標中，可以提取兩個因子，因子1可以解釋為經濟因子，因子2可以解釋為第三產業因子，從而解釋了這10個指標。地區生產總值與兩個因子之間存在線性關系，而且經濟因子與地區生產總值呈強正相關。
　　聚類結果表明只有個別資源型城市經濟發展特別迅速或者發展特別緩慢。個別城市經濟發展迅速或者發展緩慢可能是與該城市的資源類別，或者所處的地理位置、城市的規模大小等因素有關，如石油城市、煤炭城市、省會城市、經濟政治中心或者偏僻地區等。
　　回歸分析結果表明，地區生產總值與工業總產值、全社會固定值產投資總額、城鄉居民儲蓄年末余額、限額以上工業企業利潤總額存在線性回歸關系。影響地區生產總值的主要因素為工業總產值、全社會固定值產投資總額、城鄉居民儲蓄年末余額、限額以上工業企業利潤總額，其中最重要的因素為工業總產值。第三產業占地區生產總值的比重與地區生產總值不存在線性關系，但它是影響地區生產總值的一個重要因素。
　　5.2對策建議
　　從回歸分析的結論可以看到，影響地區生產總值最重要的因素為工業總產值，而第三產業占GDP的比重并沒有被歸入到模型的自變量中。可見，產業結構單一，仍然是資源型城市經濟發展的問題之一。
　　資源型城市要因地制宜，大力培育發展接續替代產業，優化產業結構。對資源開采處于增產穩產期的城市，要制訂合理的開采計劃，提高資源采收率，拉長產業鏈條，提高資源利用效率，把資源優勢轉化為經濟優勢，同時要積極培育新興產業。對資源開采開始衰減的城市，要加強資源綜合評價，開發利用好各種共伴生資源，充分挖掘本地資源潛力，拓寬資源開發領域，重視開發利用區外、境外資源，為本地資源型企業尋找后備基地，同時抓緊培育發展成長性好、競爭力強的接續替代產業。對于資源已經或瀕臨枯竭的城市，要選擇好產業轉型方向，重點用高新技術、先進適用技術改造傳統產業，因地制宜，盡快形成新的主導產業。繼續扶持第三產業，推進第三產業由傳統服務業向現代服務業的轉變。有關部門在規劃重大產業項目布局時，要適當向資源枯竭城市傾斜，幫助其加快培育新的經濟增長點。
　　主要參考文獻
　　[1]國家計委宏觀經濟研究院課題組.我國資源型城市的界定與分類[J].宏觀經濟研究，2002（11）：37-39，59.
　　[2]國家統計局.中國城市統計年鑒2007[M].北京：中國統計出版社，2008：125-360.
　　[3]郝黎仁，樊元，郝哲歐.SPSS實用統計分析[M].北京：中國水利水電出版社，2003：206-222.
 

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