重庆区域经济发展的时空差异分析

第34卷第4期西南大学学报(自然科学版)2012年4月V o l.34 N o.4J o u r n a l o f S o u t h w e s tU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)A p r. 2012

文章编号:16739868(2012)04012905

重庆区域经济发展的时空差异分析①

华娟1,涂建军1,卢德彬1,

张戈1,杨爱秋2

1.西南大学地理科学学院,重庆400715;

2.腾冲县民族完全中学,云南腾冲679100

摘要:在对2000-2010年重庆市各区域经济发展数据进行统计的基础上,采用主成分分析法并结合A r c g i s9.3空间分析功能,对重庆经济发展特征与趋势进行分析,结果表明:近几年,重庆经济发展水平整体显著上升,但各区域间的差异仍比较明显;在 一圈两翼 这一空间格局下,区域经济发展水平呈现出 一圈 高㊁ 两翼 低的态势,经济发展水平与区域空间范围成反比; 一圈 内经济发展水平呈现出圈层分布, 两翼 内则出现具有一个弱核的单中心结构.2000-2010年重庆经济发展水平遵循空间距离衰减规律, 一圈 始终高于 两翼 ;经济发展水平较高区域空间范围不断扩大;主城区中心地位不断提升, 一圈 与 两翼 间经济差异仍比较明显.

关键词:经济发展水平;时空差异;重庆

中图分类号:F127文献标志码:A

区域经济差异是一种客观存在的经济与社会现象,适度的差异有利于推动资源的合理配置和产业的空间转移,但过大的差异不仅阻碍区域经济发展,而且危及到社会稳定[1-2].我国改革开放以来,经济总体上得到快速发展,但也存在区域经济发展不平衡㊁差异明显的问题,伴随经济的不断发展,区域差异不断发生变化,引起了我国政府㊁学术界和社会各界的广泛关注[3-4].不少学者从不同的尺度㊁方面对区域经济差异进行了研究,如对省域或县域经济发展水平差异㊁旅游经济差异等的研究[5-6].已有的研究中大多数采用单一的人均G D P这一指标来反映区域经济差异[7],采用综合指标对不同空间尺度的区域经济差异进行研究尚显不足.本文以区㊁县为研究单元,通过统计软件与空间分析软件对综合指标的处理,分析重庆区域经济发展水平差异变化的时空特征,拟为促进重庆区域协调发展㊁缩小地区之间的差距提供科学依据,并为相关的区域经济差异研究提供参考.

1研究区概况

重庆市位于中国西南部,介于东经105ʎ11ᶄ-110ʎ11ᶄ㊁北纬28ʎ10ᶄ-32ʎ13ᶄ之间,与四川㊁贵州㊁湖南㊁湖北㊁陕西等省接壤.重庆市现辖19个区㊁21个县,全市总面积为8.23ˑ104k m2.2010年总人口3303.45万人,人均G D P27475.3元.其中,在重庆所界定的 一圈两翼 空间格局下, 一圈 ㊁渝东北翼㊁渝东南翼所占面积分别为重庆市土地总面积的34.73%,41.22%,24.50%,其G D P分别为6145.32亿元㊁1347.53亿元㊁432.73亿元,人均G D P分别为34827元㊁14323元㊁16019元.

2研究方法

2.1研究方法及指标选取

影响一个地区经济发展的因素很多,包括资源禀赋㊁区位㊁人文社会经济㊁政策等.单一指标法虽然简

①收稿日期:20110710

基金项目:国家自然科学基金资助项目(40701179);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(X D J K2009C102).

作者简介:华娟(1988),女,云南禄丰人,硕士研究生,主要从事区域发展与城市规划的研究.

通信作者:涂建军,副教授.

031西南大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.c n第34卷单直观,但无法全面反映区域经济发展的整体水平[8],因此本文采用多指标综合分析法分析重庆各区域经

济发展综合水平.

一个地区经济发展与该地区的经济结构㊁经济规模㊁经济活力等密切相关,考虑到指标的科学性㊁代表性㊁全面性及数据的可获得性,本文选取12个相关的经济指标:X1(人均G D P(元/人)),X2(城镇化率(%)),X3(工业增加值占G D P的比重(%)),X4(第三产业产值占G D P的比重(%)),X5(第二产业从业人员所占比重(%)),X6(第三产业从业人员所占比重(%)),X7(财政收入占G D P的比重(%)),X8(人均社会固定资产投资额(元/人)),X9(人均社会消费品零售总额(元/人)),X10(人均财政收入(元/人)),X11 (人均城乡储蓄存款余额(元/人)),X12(在岗职工平均工资(元/人)).研究的时间序列为2000年至2010年共11年,数据来源于相应年份的‘重庆统计年鉴“.

2.2区域经济发展水平综合指数计算

基于S p s s16.0软件平台,对整理好的11年数据进行相关性㊁主成分分析,计算出各年份各区域经济发展水平综合指数.以2000年数据为例,通过对所选取指标进行相关性检验,发现某些指标之间存在较强相关性,相关性在0.8以上,所选数据适合进行主成分分析,结果见表1,表2.

表1方差贡献率及累计贡献率

主成分特征值方差贡献率/%累计贡献率/%主成分特征值方差贡献率/%累计贡献率/%

17.32661.04661.04670.1401.16597.962

22.04717.05878.10380.0900.75498.716

31.20610.05488.15890.0800.67099.385

40.4974.13892.296100.0450.37999.764

50.2942.45194.747110.0180.15199.916

60.2462.05096.797120.0100.084100.000

表2主成分载荷矩阵

变量主成分1主成分2主成分3变量主成分1主成分2主成分3 X10.962-0.117-0.127X70.1030.2880.925

X20.948-0.087-0.115X80.9060.0340.059

X30.631-0.7310.072X90.9290.287-0.080

X40.3130.846-0.264X100.9470.1470.222

X50.775-0.485-0.241X110.8530.240-0.069

X60.7590.434-0.029X120.713-0.3270.353

根据选择主成分的原则,特征根大于1且累计方差贡献率大于80%[9-10],可提取出3个主成分,且主成分累计贡献率达到了88.16%(表1),均已涵盖了大部分信息,能解释重庆各区域的经济发展水平.

由表2可知,第一主成分在X1,X2,X3,X5,X6,X8,X9,X10,X11,X12上有较大载荷,说明第一主成分主要体现区域经济发展综合水平;X4在第二主成分上有较大载荷,说明第二主成分是区域经济结构主成分;X7在第三主成分上有较大载荷,说明第三主成分主要体现区域经济发展活力(表2).

由表1与表2的数据计算出主成分特征向量矩阵,再以选取的各主成分的特征值占选取的总主成分特征值的百分比为权重,得出重庆各区域经济发展水平综合指数的计算公式,最后加权求和得到各区域经济发展水平的综合指数.2000年重庆各区域经济发展水平综合指数计算公式如下:

F1=0.365X1+0.35X2+0.233X3+0.116X4+0.286X5+0.281X6+0.038X7+

0.335X8+0.343X9+0.35X10+0.315X11+0.263X12(1)

F2=-0.082X1-0.061X2-0.511X3+0.591X4-0.339X5+0.303X6+0.201X7+

0.024X8+0.201X9+0.103X10+0.168X11-0.228X12(2)

F3=-0.116X1-0.105X2+0.066X3-0.24X4-0.22X5-0.026X6+0.842X7+

0.053X8-0.073X9+0.202X10-0.063X11+0.321X12(3)

F=0.69F1+0.19F2+0.12F3(4)其中:F1㊁F2㊁F3分别是第一㊁二㊁三主成分得分,F是重庆各区域经济发展水平的综合指数;X1,X2,X3