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论文方法大全-基于多层因子分析的广西地级市发展潜力评价

2021-04-29 14:45:21

  当前,广西正处于经济转型升级和“两个建成”的关键时期,正在加快推动经济转型升级,持续优化产业结构,但各地级市在发展过程中也出现了许多问题。为了解广西各地级市的优劣势和提升发展质量,需要对各地级市发展潜力进行客观评价。论文首先介绍研究背景及意义、内容、方法,同时对发展潜力及多层因子分析法进行文献的研究。接着从自然、经济发展、居民生活、交通建设、科教发展等方面分析了广西发展的概况,从中了解到广西地理位置优越、资源丰富、经济规模小、教育发展水平落后等特点。然后从经济、文化创新与居民生活、基础设施建设与社会保障、开放程度、资源环境等5个方面选取39个指标建立广西地级市的发展潜力评价体系,并进行分析及评价。最后针对广西各地级市在发展中存在的问题进行总结,并提出了一些建议。

  1.1研究背景及意义

  习近平总书记心系广西发展,描绘美好新蓝图。2015年习近平总书记在参加广西代表团审议时明确赋予了广西“三大定位”。2017年4月19日至21日,习近平总书记到广西北海、南宁等地考察并提出了打造“向海经济”和“五个扎实”新要求。2018年12月9日,中央代表团向广西赠送纪念品,其中习近平总书记题词“建设壮美广西共圆复兴梦想”的贺匾上各种图案花纹寓意丰富,表达了对广西的美好祝福和对广西继往开来、创造新辉煌的殷切期望[1]。这都为广西经济和社会的发展提供了指导性意见。

  开放成为时代主流,广西拥有区位优势。经济全球化的当下,各国及各地区都在寻求开放合作的发展机遇。广西的北部湾经济区港口资源丰富,具有较好的深水条件和较大的开发潜力[2],且具有明显的区位优势,不仅对通过深化合作实现与东盟国家共赢具有重要作用和地位[3],而且也是我国外贸及开放的重要出口。同时在“一带一路”的倡议下,广西作为与东盟国家发展助长且地理区位具优势的地区应该在此机遇下促进合作共赢的同时发现自身发展中存在的问题,以促进更好更长久的良性合作关系。

  全国正值建成小康的决胜时期,且广西处于经济转型升级和广西“两个建成”目标的关键时期。全面建成小康是国家层面目标,也是国家发展水平的总体体现,而2020年是全国建成小康社会的关键时期,时间紧迫,各地区都卯足了劲奔向这个奋斗目标。而从广西自身来看,经济规模较小、城镇化率较低、投资效益不高、城市辐射能力较弱且创新活动比例过低[4]。虽然经济在持续增长,但经济发展不平衡、不协调且存在资源约束,基础设施建设滞后、产业统筹发展不足、体制机制改革创新步伐缓慢等问题日益凸显。在此三个目标建设的关键时期,广西面临着严峻挑战。因此,对各地级市的发展潜力做分析有助于各地级市明确优劣势并发展优势、减弱劣势,在发展的过程中找准自身定位及发展重点并制定对策,携手获得更好的发展。

  1.2文献综述

  通过阅读文献发现,目前不少学者进行了发展潜力评价的研究。孟杰等人使用主成分和聚类分析法,对社会发展、经济及资源发展、人民生活等3个方面的水平进行了甘肃省14个市(州)城市发展潜力的研究[5]。郭亚军等人使用专家赋权法,从人口、资源、环境、科教、社会、管理调控等6个方面进行了区域发展潜力评价方法的研究[6]。贾晓霞等人通过层次分析法,对人口、经济、资源、环境、科教、社会、管理调控等7个方面进行了基于复合系统的区域发展潜力的研究[7]。马仁锋等人基于层次聚类的空间叠加法,对经济发展、人口集聚、交通发达度、政策战略支持、可利用土地资源等5个方面进行了云南省区域综合发展潜力的研究并提出发展对策[8]。综上所述,对于发展潜力评价问题的研究方法较多,而因子分析法较能体现评价客观性,多层因子分析能够排除不同维度指标间相关程度的影响。因此,本文建立以多层因子分析为基础的城市综合发展潜力评价体系。

  1.3研究内容

  本文首先从自然、经济发展、居民生活、交通建设、科教发展等方面分析广西发展的概况,然后从经济、文化创新与居民生活、基础设施建设与社会保障、开放程度、资源环境等5个方面选取39个指标,通过多层因子分析法建立起包含5个一级指标、9个二级指标、39个三级指标在内的城市发展潜力评价体系,从而了解广西各地级市的城市发展潜力,发现城市发展中的问题和劣势。

  1.4研究方法

  (1)文献阅读法。通过查阅有关广西发展、城市发展潜力评价的论文,对广西发展现状进行初步了解;通过收集大量数据尽可能多的从对数据的感知上了解各地级市的发展情况。

  (2)因子分析法。因子分析法是用原变量分解出的公因子来解释原变量的分析方法。以此用比较原变量个数较少的公因子来了解原变量之间的关联和区别,同时反映原变量的大部分信息。一个城市的发展往往受多方面因素的影响,需要用多种指标来反应其特征。而多层因子分析减弱了各原变量在合成中的重要度影响,平衡了各原变量的权重,排除了不同维度原变量间相关的影响,既能对城市发展潜力做总体判断,又能了解各地级市在每个方面的优势和劣势,有利于各地级市明确自身发展中欠缺的方面,便于深入分析城市在发展中的问题[9]。因此,本文考虑使用多层因子分析法对数据进行分析。

  2广西概况

  2.1自然概况

  (1)地理位置优越。广西壮族自治区处于中国南疆且由14个地级市组成,西南与越南相邻,东接粤港澳大湾区。防城港市、钦州市、北海市等三个北部湾城市构成的北部湾港是中国沿海主要港口之一。

  (2)资源丰富。广西地跨四大水系,河流众多且水量丰富,降雨充沛,因而水资源丰富;矿产资源丰富,尤其是有色金属矿;由于雨热同季,提供了林木生长的适宜条件,广西除了天然森林植被外还种植了人工森林植被,同时树种资源丰富,因而林业资源丰富。丰富的自然资源、悠久的历史以及多样的民族和地方文化习俗使得广西在旅游业上也占据着一定优势。

  (3)自然灾害频发。受气流、气团等的交替影响,广西常见雷暴、冰雹、暴雨、低温冷(冻)害等气象灾害,由于河水暴涨暴落,干旱和洪涝灾害十分常见,由此引发生态环境恶化和灾害程度加深,每年带来很大的经济损失。

  2.2经济发展概况

  (1)经济实力提升,但发展缓慢。近年来,广西经济实力不断提升,但经济规模还较小。2018年全区地区生产总值为20352.51亿元,同比增长6.8%,而全国国内生产总值达到900309.5亿元,同比增长9.7%。2018年广西GDP仅占全国GDP的2.3%,较2017年占比下降0.2%。根据图2-1显示,全区生产总值增速逐年回落,而增速小于国内生产总值,说明广西经济发展较为缓慢。

  图2-1 2014-2018年广西地区生产总值及增速

  (2)产业结构在优化中,但还处于较低层次。目前第二产业效益较低且第三产业发展滞后。根据图2-2显示,广西的三次产业结构在2018年开始形成了“三二一”的格局,而全国早已在2012年初步形成。广西第一产业占比多年来一直高于全国平均,而目前第二产业占比不低但经济效益不高,第三产业占比逐渐增加。因而,广西产业结构还需要不断的优化[10]。

  图2-2 2014-2018年广西产业结构情况

  (3)城镇化率偏低,经济发展滞后。城镇化率用于衡量地区经济的发展水平,城镇化水平越高其经济发展水平越高。2014年全国的城镇人口占比为54.77%,2018年已达到59.58%。根据图2-3显示,无论是常住人口还是户籍人口计算的城镇化率都低于全国平均水平,说明广西经济的发展较为滞后[4]。

  图2-3 2014-2018年广西城镇化率情况

  (4)进出口总额总体上升,单一的贸易结构在优化中。从图2-4可知,2014-2018的5年里进出口总额从2489.96亿元增长到4107.48亿元,增长十分迅速。广西的对外贸易长期以来是以一般贸易为主,改革开放以后边境小额贸易和加工贸易逐渐增长,对外贸易方式逐渐多元化[11]。2018年全区一般贸易进出口总额达1380.77亿元,占比33.62%;边境小额贸易进出口总额达1076.23亿元,占比26.21%;加工贸易进出口总额达915.59亿元,占比22.29%。而从进出口国家(地区)来说,广西进出口与亚洲国家(地区)关系较为密切,尤其是东南亚的越南。2018年广西对亚洲国家(地区)的进出口总额为2923.42亿元,而对越南的进出口总额达1749.37亿元,占进出口总额的42.60%。

  图2-4 2014-2018年广西进出口情况

  2.3居民生活概况

  城乡居民人均可支配收入稳步提高,但仍低于全国平均水平。根据图2-5,广西城镇居民人均可支配收入从2014年的24669元到了2018年的32436元,5年内增加了7767元,增长率为31.48%;农村居民人均可支配收入从2014年的8683元到了2018年的12435元,5年内增加了3752元,增长率为43.21%。而广西无论是城镇居民还是农村居民的人均可支配收入都低于全国的平均水平,城镇居民可支配收入5年增长率低于全国水平,但农村居民人均可支配收入5年增长率高于全国水平。

  图2-5 2014-2018年广西城镇/农村居民人均可支配收入情况

  2.4交通建设概况

  交通建设处于全国中等水平,发展迅速。港口发展迅速,西江内河港口成为仅次长江最重要内河航道,但港口的基础设施水平和技术有待提高[12],同时全国规模以上货物吞吐量为922392万吨而广西数据为37866万吨,仅占4.11%,说明广西港口吞吐能力还有待提高;高速公路网覆盖了所有设区市,“十三五”期间,广西要建立“六横七纵八支线”的高速公路网络[13],而根据图2-6显示,2018年广西高速公路里程为5563公里,较2016年的4603公里增长了20.86%,成效显著;铁路建设从铁路网分支点到了区域枢纽的形成,广西动车通全国一半以上省份,根据图2-6显示,2018年广西高铁里程达1771公里,居全国前列,基本形成了“北通、南达、东进、西联”的高铁路网新格局[14]。

  图2-6 2014-2018年广西交通建设情况

  2.5科教发展概况

  (1)高新技术发展加快,知识产权意识不断提高。在自治区领导及相关政策的推动下,广西自治区科学技术厅围绕高质量发展的问题起草了相关行动方案,且桂林市在指导下成为国家可持续发展议程的创新示范区。2018年广西高新技术产业开发区为13个,其中3个为国家级,9个为自治区级。2018年广西高新区工业总产值为7000.28亿元,同比增长2.51%;营业总收入为7743.29亿元,同比增长2.99%。2018年全区总共申请44220件专利,获专利授权20545件,而其中南宁、柳州和桂林三市的专利授权量就占全区的62.55%。根据图2-7显示,发明专利授权仅占专利授权总量的21.1%,比例偏低。以上数据说明广西科学技术在往增长的方向努力着,知识产权意识也逐渐提高,但科技创新能力还有待提高。

  图2-7 2018年广西专利授权情况

  (2)义务教育不断推进均衡发展,高等教育发展较为落后。义务教育普及目标得以实现,且在城乡均注重义务教育且经费向农村地区倾斜机制的保障下,城乡免费的义务教育目标得以全面实现。根据表2-1显示,2018年广西各地普通高等院校有76所,在校学生数为94.2万人,在校生较2014年增加34.2%;培养研究生的单位有14所,在校学生数为3.4万人,在校生较2014年增加31.33%。以上数据说明普通高等院校数量不多,本科院校更少,而培养研究生的单位也较少。自治区根据自身情况对于教育方面出台了相关意见和计划,加强了制度建设,加快推进高校“双一流”建设,且广西大学及其土木工程学科入选世界一流学科建设名单,同时高校的科研实力也显著增强[15]。但与其他教育比较发达的地区相比,广西的生源、教育资源和水平确实还较为落后。因而,广西人才吸引力不足,影响高校的人才引进和保留。

  表2-1 2014-2018年广西普通高等学校及培养研究生单位情况

  普通高校数(所)普通高校在校生数(万人)培养研究生单位数(所)培养研究生单位在校学生数(人)

  2014年70 70.19 13 25888

  2015年70 75.12 13 26731

  2016年73 81.03 13 27713

  2017年74 86.67 13 29400

  2018年76 94.2 14 34000

  3指标体系的构建及分析

  3.1数据来源及指标选取

  从广西统计年鉴、地方统计年鉴、科学技术厅、邮政管理局发布的数据中选取指标和数据。由于选取的部分指标更新问题,因而只选取了2014-2018年的指标数据,建立城市发展潜力综合评价指标体系。该指标体系从经济、文化创新与居民生活、基础设施建设与社会保障、开放程度、资源环境等方面考虑,选取了39个三级指标,具体指标见表3-1。

  表3-1城市发展潜力综合评价指标

  变量指标名称指标单位

  地区生产总值亿元

  固定资产投资亿元

  社会消费品零售总额亿元

  金融机构人民币存亿元

  公共财政预算收入亿元

  规模以上工业企业数个

  第二产业占GDP比重%

  第三产业占GDP比重%

  公共财政预算支出占GDP比重%

  公共图书馆图书总藏量千册

  教育支出万元

  普通高等学校数个

  科学技术支出万元

  专利授权量项

  在岗职工平均工资元

  城乡居民人均可支配收入比-

  城镇登记失业率%

  快递业务及投递总量万件

  出租车运营车辆数辆

  公共汽车运营车辆数辆

  卫生机构床位数张

  互联网用户数万户

  供水综合生产能力万立方米/日

  液化石油气供气总量吨

  城镇职工基本养老及医疗保险参保人数人

  失业保险参保人数人

  排水管道长度公里

  国家A级及以上景区个

  接待入境旅游者人数万人次

  续表3-1

  变量指标名称指标单位

  国际旅游消费万元

  新签项目数个

  新签项目合同外资额万美元

  进出口总额万元

  垃圾无害化处理量万吨

  污水处理厂集中处理能力万吨/日

  绿地面积公顷

  森林覆盖率%

  年平均气温℃

  人均水资源量立方米/人

  3.2数据处理

  (1)逆指标正向化:取原指标值的负值后对数据进行标准化处理。

  (2)标准化处理:对单位、数量级不同的各指标均进行无量纲化处理,使其平均值为0,标准差为1,即:

  (3-1)

  式中为指标的样本平均值,为指标的样本标准差。

  3.3指标体系建立过程概述

  首先,通过处理后的数据将与经济相关的变量、、、、、、、、(第一维度),与文化、科技和居民生活水平相关的变量、、、、、、(第二维度),与城市交通邮电、部分设施建设、社会保障情况相关的变量、、、、、、、、、、(第三维度),与进出口、外资投资和合作等对外贸易情况和旅游及其消费情况相关的变量、、、、、(第四维度),与自然资源和对城市环境的建设相关的变量、、、、、(第五维度)分别进行因子分析,得到第一层因子分析结果。接着将第一层因子分析得到的五个大的维度放在一起(综合维度)进行因子分析,得到第二层因子分析结果。然后综合两层的因子分析结果得到因子得分函数并计算因子得分。最后根据因子得分进行排名并进行各个维度的分析。

  3.4因子分析具体过程

  (1)KMO、Bartlett检验

  利用SPSS19.0软件对标准化后的数据按维度分别进行KMO和Bartlett检验,检验结果见表3-2。

  表3-2 KMO和Bartlett检验表

  维度KMO度量值Bartlett检验Sig.

  第一维度0.835 0.000

  第二维度0.750 0.000

  第三维度0.821 0.000

  第四维度0.648 0.000

  第五维度0.714 0.000

  综合维度0.818 0.000

  从表3-2中可以看出KMO值均大于0.6,指标间相关性较强,因子分析效果较好;p值均小于0.05,各指标间不独立,适合做因子分析。

  (2)因子方差贡献率与成份得分系数矩阵

  分别先对第一、二、三、四、五维度通过主成分分析法提取、最大方差法旋转进行第一层因子分析,各公因子方差贡献率见表3-3,对应的旋转成份矩阵(第三维度仅提取一个主成分,无旋转)见表3-4,对应的成份得分系数矩阵见表3-5。然后五个维度放在一起进行第二层因子分析,仅提取一个公因子,累积方差贡献率为80.598%,对应的成份矩阵见表3-6,对应的成份得分系数矩阵见表3-7。

  表3-3第一层因子分析各公因子方差贡献率

  公因子旋转后方差贡献率(%)旋转后累积方差贡献率(%)

  68.710 68.710

  23.427 92.136

  52.560 52.560

  22.461 75.02

  80.238 80.238

  45.894 45.894

  续表3-3

  公因子旋转后方差贡献率(%)旋转后累积方差贡献率(%)

  28.421 74.315

  48.983 48.983

  34.344 83.327

  表注:表示第i维度第j个公因子。

  表3-4第一层因子分析的旋转成份矩阵

  指标成份指标成份指标成份指标成份指标成份

  0.985 0.034 0.770-0.152 0.891 0.760 0.426 0.980-0.067

  0.977-0.014 0.929 0.234 0.944 0.960 0.034 0.969 0.020

  0.987-0.122 0.897-0.015 0.959 0.970 0.009 0.910-0.204

  0.963-0.173 0.893 0.054 0.905 0.266 0.836-0.164 0.883

  0.966-0.010 0.944 0.069 0.843 0.444 0.742-0.230-0.867

  0.919 0.098 0.433 0.598 0.916-0.210 0.522-0.362 0.694

  -0.053 0.953 0.066 0.794 0.940

  0.563-0.798-0.256 0.850 0.777

  0.507 0.712 0.950

  0.813

  表3-5第一层因子分析的成份得分系数矩阵

  指标成份指标成份指标成份指标成份指标成份

  0.162 0.041 0.191-0.116 0.111 0.236 0.138 0.339 0.038

  0.159 0.018 0.214 0.095 0.118 0.398-0.169 0.341 0.081

  0.158-0.034 0.216-0.044 0.119 0.407-0.188 0.305-0.035

  续表3-5

  指标成份指标成份指标成份指标成份指标成份

  0.153-0.058 0.213-0.005 0.113-0.055 0.516 0.007 0.430

  0.157 0.020 0.225 0.002 0.105 0.039 0.417-0.144-0.451

  0.152 0.070 0.080 0.320 0.114-0.193 0.398-0.076 0.321

  0.015 0.455-0.015 0.444 0.117

  0.072-0.367-0.095 0.489 0.097

  0.101 0.353 0.118

  0.101

  表3-6第二层因子分析的成份矩阵

  指标成份

  0.901

  0.936

  0.959

  0.827

  0.859

  表3-7第二层因子分析的成份得分系数矩阵

  指标成份

  0.224

  0.232

  0.238

  0.205

  0.213

  从表3-3可以看出,第一层因子分析旋转后累积方差贡献率都大于70%,最大超过90%,说明各公因子基本都反映了原变量的大量信息。

  从表3-4及表3-6可以看出,公因子在变量、、、、、上载荷较大,而这些变量又与经济的实力有关,所以将公因子命名为经济实力;因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与经济的结构有关,所以将公因子命名为经济结构。因此和综合反映了城市的经济水平,将因子命名为经济情况。公因子在变量、、、上载荷较大,而这些变量又与文化和科技建设有关,所以将公因子命名为文化创新;公因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与居民生活水平有关,所以将公因子命名为居民生活。因此和综合反映了二者组成的由人的因素影响的文化创新与居民生活水平,将因子命名为文化创新与居民生活。公因子在变量、、、、、、、、、、上的载荷都较大,而这些变量又与城市基础设施建设和社会保障的水平有关,所以将公因子、均命名为基础设施建设和社会保障。公因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与城市的旅游建设和吸引力有关,所以将公因子命名为旅游情况;公因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与城市与对外的贸易有关,所以将公因子命名为对外贸易情况。因此和综合反映了城市的开放程度水平,将因子命名为开放程度。公因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与城市对于环境的建设有关,所以将公因子命名为环境建设;公因子在变量、、上载荷较大,而这些变量又与城市拥有的自然资源有关,所以将公因子命名为自然资源。因此和综合反映了城市所拥有的自然资源与环境建设水平,将因子命名为资源与环境。

  (3)因子得分函数

  根据表3-5,第一层因子分析的因子得分函数为:

  (3-2)

  根据表3-3,第二层因子分析的因子得分函数为:

  (3-3)

  由表3-7可得,综合得分函数为:

  (3-4)

  (4)经济因子分析

  城市是开展经济活动的主要环境,而提升经济力量能够激发城市的发展潜力。从城市的经济因子得分排名情况(见表3-8)可以粗略感受城市大体发展情况。南宁、柳州、桂林经济因子得分排名稳居前三,北海有上升趋势,钦州、玉林排名有来回波动情况,梧州、防城港、崇左排名有下降趋势。常年居于后位的有百色、贺州、河池、来宾和崇左,且河池市常年处于最后一名。

  表3-8 2014-2018年地级市经济因子得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市1 1 1 1 1

  柳州市2 2 2 2 2

  桂林市3 3 3 3 3

  梧州市4 4 4 4 8

  北海市5 6 6 5 4

  防城港市7 8 7 9 9

  钦州市8 7 8 7 7

  贵港市9 9 10低10低6

  玉林市6 5 5 6 5

  百色市10低10低9 8 10低

  续表3-8

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  贺州市13低13低12低13低13低

  河池市14低14低14低14低14低

  来宾市12低12低13低12低12低

  崇左市11低11低11低11低11低

  (5)文化创新与居民生活因子分析

  文化教育与科技的发展离不开“人”这一因素的推动,居民生活就是“人”的生活,而城市的发展离不开“人”的要素。从文化创新与居民生活因子得分排名情况(见表3-9)可以看出区内城市的文化、科技的相对发展程度及居民的相对生活水平。南宁、柳州、桂林文化创新与居民生活因子得分排名稳居前三,北海排名有上升趋势,梧州、玉林排名有来回波动情况,钦州、来宾、崇左排名有下降趋势。常年居于后位的有百色、贺州、河池、来宾和崇左,且河池市和来宾市常年处于最后两名。

  表3-9 2014-2018年地级市文化创新与居民生活因子得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市1 1 1 1 1

  柳州市2 2 2 2 2

  桂林市3 3 3 3 3

  梧州市9 8 9 10低7

  北海市7 9 7 5 4

  防城港市8 7 11低9 8

  钦州市6 5 5 7 9

  贵港市4 4 4 6 6

  玉林市5 6 6 4 5

  百色市12低12低8 8 10低

  贺州市11低10低10 11低11低

  河池市14低14低13低13低13低

  来宾市13低13低14低14低14低

  崇左市10低11低12低12低12低

  (6)基础设施建设与社会保障因子分析

  城市发展的必要和基础条件——基础设施保证社会的顺利发展。社会保障是提供保障居民基本生活的物质帮助,也是人民在所在社会环境下生活最关心的利益。从基础设施建设与社会保障因子得分排名情况(见表3-10)可以看出城市基础设施建设的相对水平及社会保障情况。南宁、柳州、桂林得分排名稳居前三,来宾排名有下降趋势。常年居于后位的有防城港、百色、贺州、来宾和崇左,且崇左市常年处于最后一名。

  表3-10 2014-2018年地级市基础设施建设与社会保障因子得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市1 1 1 1 1

  柳州市2 2 2 2 2

  桂林市3 3 3 3 3

  梧州市6 6 8 8 6

  北海市5 5 6 6 5

  防城港市11低12低11低12低12低

  钦州市7 7 5 7 6

  贵港市8 8 9 10低8

  玉林市4 4 4 5 4

  百色市9 10低10低4 10低

  贺州市13低13低13低13低12低

  河池市12低9 11低9 9

  来宾市9 10低6 11低11低

  崇左市14低14低14低14低14低

  (7)开放程度因子分析

  当今世界是开放的世界,而中国的发展离不开世界,因而开放程度对城市发展来说很重要。对外贸易促进各城市或地区之间文化、经济等方面的交流,从而通过城市或地区间的合作促进城市的发展;旅游业的发展吸引外部入境消费,从而拉动城市发展。从开放程度因子得分排名情况(见表3-11)可以看出区内各城市与其他地区之间的贸易情况和旅游业发展程度。崇左市外贸发展较好,桂林市旅游业发展较好,因而二者常年居于第一位。南宁常年居于第二。梧州、北海、玉林、百色排名有上升趋势,崇左排名基本稳定,防城港、钦州、贺州、河池排名有下降趋势。常年居于后位的有防城港、贵港、贺州和来宾,且贵港市和来宾市经常处于最后一名。

  表3-11 2014-2018年地级市开放程度因子得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市2 2 2 2 2

  柳州市3 3 3 3 3

  桂林市1 1 1 1 1

  梧州市10低13低8 9 6

  北海市8 9 5 7 5

  防城港市11低8 12低13低12低

  钦州市4 4 7 6 8

  贵港市13低14低13低11低14低

  玉林市9 10低11低7 7

  续表3-11

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  百色市12低12低9 11低9

  贺州市7 7 10低10低11低

  河池市6 6 5 4 10低

  来宾市14低11低14低13低13低

  崇左市5 5 4 5 4

  (8)资源与环境因子分析

  自然资源提供了一定的物质基础,而城市人工环境建设水平直接影响了城市居民的生活幸福感和城市的形象。从资源与环境因子得分排名情况(见表3-12)可以看出目前区内各城市的资源拥有情况及城市人工环境建设情况。南宁、桂林、柳州得分排名稳居前三,钦州、崇左排名有上升趋势,河池、来宾排名有来回波动情况,玉林排名有下降趋势。常年居于后位的有北海、防城港、贵港、崇左,且北海市除2014年外均处于最后一名。

  表3-12 2014-2018年地级市资源环境因子得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市1 1 1 1 1

  柳州市3 3 3 3 2

  桂林市2 2 2 2 3

  梧州市6 6 5 6 6

  北海市11低14低14低14低14低

  防城港市9 11低11低11低11低

  钦州市13低12低9 7 7

  贵港市12低10低12低13低12低

  玉林市7 7 7 8 10低

  百色市8 8 10低9 9

  贺州市4 4 4 5 4

  河池市5 5 6 4 5

  来宾市10低9 8 10低8

  崇左市14低13低13低12低12低

  (9)城市发展潜力综合得分分析

  从城市的综合得分情况(见表3-13)可以看出14个地级市之间的差距及总体发展潜力情况。2014-2018年广西三大地级市——南宁、柳州、桂林的综合得分均大于0,并有上升趋势,且作为首府的南宁市综合得分远超于区内其他地级市。2014-2016年玉林市的综合得分均小于0,但在2017年后上升至大于0。除此之外,2014-2018年梧州、北海、防城港、钦州、贵港、百色、贺州、河池、来宾、崇左等10个地级市的综合得分均小于0。说明广西目前总体发展潜力较小,且发展不均衡,地级市间差距明显。

  从城市的综合得分排名情况(见表3-14)可以看出14个地级市近年来的相对发展情况。排名上升的有百色和崇左,排名下降的有防城港、河池和来宾,而常居于后位或降至后位的有防城港、贺州、河池、来宾和崇左。其中,崇左市排名上升较为显著,而来宾市排名已降至最后一名。由此可以看出,广西总体发展基础薄弱,发展缓慢。

  表3-13 2014-2018年地级市综合得分表

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市2.01 2.37 2.53 3.27 3.52

  柳州市0.70 0.93 1.08 1.45 1.74

  桂林市0.79 1.06 1.15 1.34 1.49

  梧州市-0.37-0.32-0.19-0.05-0.07

  北海市-0.49-0.67-0.43-0.26-0.13

  防城港市-0.63-0.64-0.65-0.48-0.43

  钦州市-0.54-0.41-0.25-0.06-0.16

  贵港市-0.63-0.56-0.47-0.37-0.22

  玉林市-0.37-0.26-0.18 0.05 0.09

  百色市-0.75-0.69-0.52-0.20-0.33

  贺州市-0.66-0.55-0.52-0.45-0.35

  河池市-0.84-0.74-0.71-0.34-0.45

  来宾市-0.90-0.84-0.70-0.65-0.57

  崇左市-0.92-0.93-0.74-0.53-0.42

  表3-14 2014—2018年地级市综合得分排名

  地级市2014年2015年2016年2017年2018年

  南宁市1 1 1 1 1

  柳州市3 3 3 2 2

  桂林市2 2 2 3 3

  梧州市4 5 5 5 5

  北海市6 10低7 8 6

  防城港市8 9 11低12低12低

  钦州市7 6 6 6 7

  贵港市9 8 8 10低8

  玉林市5 4 4 4 4

  百色市11低11低9 7 9

  贺州市10低7 10低11低10低

  河池市12低12低13低9 13低

  来宾市13低13低12低14低14低

  崇左市14低14低14低13低11低

  (10)综合分析

  南宁市作为首府,其发展潜力远高于区内其他地级市,但对于其总体水平而言,城乡居民人均可支配收入比偏高,近两年城镇登记失业率也较高,而且从周边的防城港市、河池市、来宾市、崇左市的排名可以看出南宁市的辐射能力不强,说明未来应在城乡统筹和劳动力就业问题上下功夫,同时可以谋划一些区域合作。柳州市是广西第一大工业城市,汽车、机械是支柱产业,但从产业结构及生产总值构成来看,柳州工业的发展质量不高,需要产业转型来推动工业向高质量发展,因而未来柳州在环境建设方面将面临很大的挑战。桂林市作为广西三大地级市之一,其依靠自身资源发展的旅游业非常突出,但其对外贸易与南宁市和柳州市相比水平偏低。

  其余地级市综合得分都不高,且综合得分大体都小于0,体现出广西城市发展的不均衡和基础薄弱。其中,梧州市自身木材、花岗岩资源丰富,同时承接发达地区产业转移,建设粤桂合作特别试验区,因而梧州市得到迅速发展,吸引了很多新兴产业和科技项目,但工业产品质量不高,工业进入转型期,要逐步淘汰工业低档产品、调整工业结构,以推动核心产业和新兴产业共同发展;北海市非金属矿品种多、海产资源丰富,产业结构在不断调整中,但2018年为止还是“二三一”的产业结构,而陆地部分属于滨海平原,森林覆盖率比较全区较低,因而资源与环境因子排名低;钦州市是广西沿海最便捷出海大通道,资源丰富,尤其是海产资源,因而第一产业比重较大,石化产业是支柱产业,北部湾的绿色石化一体化产业基底项目也落户于此,旅游业是战略性支柱产业,但在区内相比其他地级市的旅游吸引力不高,因此未来应提出相关政策和计划,用以打造特色旅游业;贵港市矿产丰富、土壤种类多,旅游吸引力不足,而目前对外贸易进口产品主要是矿砂和农产品且出口产品主要是圣诞用品、机电产品、鞋和服装,其进出口总额在全区来说相对较少,因而开放程度因子排名常年靠后,普通高等学校较少,但教育支出排名不低,说明贵港正在努力发展教育,未来应多关注教育结构的优化和提升办学水平,为本市建设储备人才;玉林市矿产丰富,工业发展质量较高,且是重要的商贸中心,其2017年综合得分开始大于0且2018年初步形成了“三二一”的产业结构格局,近几年旅游业的发展使开放程度因子得分排名上升;百色市具有特色的百色芒果,支柱产业主要是铝工业,但从产业结构可以看出百色市服务业发展质量不高,在岗职工平均工资偏低、城乡居民人均可支配收入比偏高,导致居民生活因子排名靠后,同时基础设施建设和城市环境建设水平较低,因此应该多注意城乡统筹和城市的基础设施建设。

  常年排名靠后的有防城港、贺州、河池、来宾和崇左。其中,防城港市产业结构与北海市类似,地区生产总值主要依靠外贸的拉动,城市基础建设水平低且教育和科学技术发展水平也较低,造成发展潜力得分排名靠后;贺州市丘陵和山地多、平地少,矿产资源种类丰富,且热矿泉较多,根据各方面排名显示,贺州经济增长依靠其丰富的自然和旅游资源,而其他方面的发展水平都相对较低,其中2015-2018年进出口总额相比较2014年进出口总额下降了很多,但得益于2018年的中国广西(斯里兰卡)和中国广西(波兰)等商品博览会的举办,2018年进出口总额开始回升;河池市是广西西部大开发重点地区,自然资源十分丰富,农业发展也具有特色,但从产业结构来看服务业发展质量还不高,同时城乡居民人均可支配收入比较高,未来应多关注农业结构的调整及农业现代化的问题;来宾市自然资源在区内不算突出,工业发展有具地区特色的制糖业,目前第三产业发展质量不高,各方面基础薄弱且城乡居民人均可支配收入比偏高,但开放程度和资源与环境因子排名有小幅上升,因此应多关注城乡统筹与基础设施建设;排名有上升趋势的崇左市是广西最年轻的地级市,作为中国重要的边境城市,充分发挥了“边”的优势,因而进出口贸易发展水平在全区较高,除此之外的其他方面发展水平还较低,基础设施建设与社会保障因子得分常年处于最后一名且对教育方面的支出较低,而从经济因子的排名可以看出仅靠进出口贸易的发展动力不足,因此未来应首先关注城市的基础建设。