我國長三角百強(qiáng)縣市政公用設(shè)施和市容建設(shè)水平因子聚類研究

1、我國長三角百強(qiáng)縣市政公用設(shè)施和市容建設(shè)水平因子聚類研究摘要：中小型城市是當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，而分布在長三角地區(qū)的中國百強(qiáng)縣在社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展 方面均處于領(lǐng)先地位。通過分析其市政公用設(shè)施與市容建設(shè) 水平，可以對(duì)其市政規(guī)劃起到重要的指導(dǎo)作用。本文以我國2011年全國百強(qiáng)縣中位于長三角地區(qū)的41個(gè)縣市為研究對(duì)象，采用因子聚類分析方法，對(duì)其2011年度的市政市容相 關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析。結(jié)果顯示，城市的市政公用設(shè)滋與市 容建設(shè)水平與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)，加大經(jīng)濟(jì)建設(shè)力 度，提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是提高市政建設(shè)水平的最重要前提和 最主要手段。關(guān)鍵詞：因子分析；聚類分析；百強(qiáng)縣；經(jīng)濟(jì)發(fā)展；市政建設(shè)0引

2、言自改革開放以來，中國的經(jīng)濟(jì)得到了飛速的發(fā)展，人民 群眾基本擺脫了貧困，過上了富足的生活。目前，我國已勝 利實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代化建設(shè)“三步走”戰(zhàn)略的第一步和第二步目 標(biāo)，進(jìn)入了全面建設(shè)小康社會(huì)、加快推進(jìn)社會(huì)主義現(xiàn)代化的 新的發(fā)展階段。為了全面提高人民生活水平，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展運(yùn) 轉(zhuǎn)良好的現(xiàn)在，我國開始逐漸加大投入公共設(shè)施建設(shè)工作。 公共設(shè)施建設(shè)與市容建設(shè)是城市功能的重要組成部分，它和 城市整體發(fā)展水平息息相關(guān)，是決定廣大市民生活質(zhì)量與幸 福指數(shù)的重要指標(biāo)。而縣級(jí)市在行政區(qū)劃分級(jí)上介于地級(jí)市 與鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間，是連接城市與鄉(xiāng)村的紐帶，同時(shí)也承載著中國 絕大部分的人口。因此，縣級(jí)市的公共設(shè)施建設(shè)與市容建設(shè) 水平在很大

3、程度上反映了我國整體的人民生活質(zhì)量。同時(shí)其 也是縮小城鄉(xiāng)公共設(shè)施建設(shè)程度差距的突破口。中國百強(qiáng)縣是為了客觀衡量中國縣域社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā) 展、協(xié)調(diào)發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展的狀況，國家統(tǒng)計(jì)局連續(xù)多年根 據(jù)全國2000多個(gè)縣域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料，從發(fā)展水平， 發(fā)展活力，發(fā)展?jié)摿θ齻€(gè)方面對(duì)縣域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展進(jìn) 行測算，這就是每年一屆的全國百強(qiáng)縣評(píng)比。因此，百強(qiáng)縣 排名靠前的縣市一般有著不俗的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和公共設(shè)施完善 度。而在每年的百強(qiáng)縣排名中，又以長三角地區(qū)的入選數(shù)為 最多。本文以中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒2011為數(shù)據(jù)來源， 選取了中國2011年城市市政公用設(shè)施與市容建設(shè)水平統(tǒng)計(jì) 表中長三角地域位列百強(qiáng)縣的41個(gè)

4、縣級(jí)市進(jìn)行因子分析與 聚類分析，以期能對(duì)其當(dāng)前的公共建設(shè)發(fā)展水平做出較為系 統(tǒng)的比較分析。1指標(biāo)的選取及分析方法1. 1指標(biāo)的選取公共設(shè)施與市容水平是一個(gè)籠統(tǒng)的概念，無法準(zhǔn)確地用某個(gè)特定的指標(biāo)來限定。且很多指標(biāo)并非與經(jīng)濟(jì)掛鉤，統(tǒng)計(jì) 起來有很大難度。因此，本著科學(xué)、客觀、可操作的原則， 選取了 13個(gè)有代表性的指標(biāo)，分別為建成區(qū)供水管道密度（公里/平方公里）、建成區(qū)排水管道密度（公里/平方公里）、人均公綠地面積（平方米）、建成區(qū)綠化覆蓋率（）、建成區(qū)綠地率（）、道路清掃保潔面積（萬平方米）、生活垃 圾清運(yùn)量（萬噸）、生活垃圾處理量（萬噸）、無害化處理量 （萬噸）、公廁數(shù)（座）、市容環(huán)衛(wèi)專用車輛設(shè)

5、備總數(shù)（臺(tái)）、 人均日生活用水量（升）和無害化處理能力（噸）。1.2因子分析理論介紹因子分析法是指從研究指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些信息重疊、具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少 數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法?；舅?想是：根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間 相關(guān)性較高，但不同組的變量不相關(guān)或相關(guān)性較低，每組變 量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。因子分析的特點(diǎn)是因子 變量的數(shù)量遠(yuǎn)少于原有的指標(biāo)變量的數(shù)量，對(duì)因子變量的分 析能夠減少分析中的計(jì)算工作量。因子變量不是對(duì)原有變量 的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重新組構(gòu)，它能夠反 映原有變量大部分的信息。因子分析的實(shí)現(xiàn)

6、方式有很多，在本文中，釆用主成分分 析法計(jì)算因子載荷矩陣，然后根據(jù)公因子的方差貢獻(xiàn)大小順 序提取公因子，再對(duì)因子進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)，然后用 回歸法估算因子得分，再根據(jù)各因子的方差貢獻(xiàn)率占比對(duì)各 因子進(jìn)行加權(quán)，得出綜合得分，進(jìn)行評(píng)價(jià)。1.3聚類分析理論介紹聚類分析又稱群分析，是根據(jù)“物以類聚”的道理，對(duì) 樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它們討論的 對(duì)象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性來進(jìn)行合理 的分類，沒有任何模式可供參考或依循，即是在沒有先驗(yàn)知 識(shí)的情況下進(jìn)行的。其基本思想是根據(jù)對(duì)象間的相關(guān)/相似 程度進(jìn)行類別的聚合。對(duì)于沒有先驗(yàn)知識(shí)的分類任務(wù)，如果 沒有特定的標(biāo)準(zhǔn)或充分的

7、經(jīng)驗(yàn)，分類便會(huì)顯得隨意主觀，缺 乏說服力，這時(shí)如果采用聚類分析，便可得到較為科學(xué)合理 的分類結(jié)果。此外，對(duì)于一些多變量決定的分類，聚類分析 也有很好的效果。根據(jù)分類對(duì)象的不同，可把聚類分析分為樣品聚類和變 量聚類，本文中使用樣品聚類。使用因子分析中得到的綜合 因子得分作為聚類統(tǒng)計(jì)量，再通過系統(tǒng)聚類法，將關(guān)系密切 的樣品聚為一類，將關(guān)系不密切的樣品進(jìn)行區(qū)分。2數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析2. 1因子分析過程本文采用spss20. 0軟件作為數(shù)據(jù)分析工具。調(diào)用spss 中的因子分析程序，首先進(jìn)行bartlett球度檢驗(yàn)與kmo檢 驗(yàn)，以確定因子分析的適用性。分析得到，bartlett球度檢 驗(yàn)值為642.

8、053,對(duì)應(yīng)的p值為0. 000,小于0.05的顯著性 水平。此外，km0統(tǒng)計(jì)量為0. 699,根據(jù)km0值的參考標(biāo)準(zhǔn), 說明本文所涉及的指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，數(shù)據(jù)較適合 因子分析，分析得到的效果也較好（見表1）。變量共同度是 反映因子分析效果的常用指標(biāo)，通常用提取公因子之后的方 差來表示。數(shù)據(jù)分析顯示，本文涉及指標(biāo)中除了市容環(huán)衛(wèi)專 用車輛設(shè)備總數(shù)（臺(tái)）的共同度在70%以下，其余指標(biāo)的共 同度均在70%以上。這表明提取的公因子對(duì)指標(biāo)有較強(qiáng)的解 釋能力（見表1）。依據(jù)特征值大于1的原則，采用主成分分析法提取了 4 個(gè)公因子。其累計(jì)方差貢獻(xiàn)度達(dá)到了 82. 446%,可以有效反 映原指標(biāo)的絕大

9、部分信息（見表2）。由于初始因子載荷矩陣 區(qū)分度較小，各因子含義不突出，因此采用方差最大正交旋 轉(zhuǎn)變化對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使各指標(biāo)在某一因子上產(chǎn) 生較高載荷，同時(shí)減小其在其余因子上的載荷。經(jīng)過5次迭 代后旋轉(zhuǎn)收斂，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（見表3）o 因子1在道路清掃保潔面積（萬平方米）、生活垃圾清運(yùn)量 （萬噸）、生活垃圾處理量（萬噸）、無害化處理量（萬噸）、 公廁數(shù)（座）、市容環(huán)衛(wèi)專用車輛設(shè)備總數(shù)（臺(tái)）這六個(gè)指 標(biāo)上載荷值較大。這些指標(biāo)是反映一個(gè)縣城公共環(huán)境整潔度 的重要標(biāo)志，因此，可將因子1命名為公共環(huán)境整潔度因子（fl）；因子2在人均公園綠地面積（平方米）、建成區(qū)綠化 覆蓋率（）、建

10、成區(qū)綠地率（）上載荷值較大，這些指標(biāo) 反映了一個(gè)縣城的綠化水平，因此可將因子2命名為綠化程 度因子（f2）；因子3在人均日生活用水量（升）、無害化處 理能力（噸/日）上載荷值較大，這些指標(biāo)反映了一個(gè)縣城 的生活垃圾處理能力，因此可以將因子3命名為垃圾處理能 力因子（f3）；因子4在建成區(qū)供水管道密度（公里/平方公 里）、建成區(qū)排水管道密度（公里/平方公里）上載荷較大， 這兩個(gè)指標(biāo)反映了一個(gè)縣城的給排水能力，因此可將因子4 命名為給排水能力因子（f4）。利用回歸法求出因子得分系數(shù)矩陣（見表4）,然后將各 指標(biāo)對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入，可得到各百強(qiáng)縣在各因子上的得 分。然后根據(jù)各因子的方差貢獻(xiàn)率占總方差

11、貢獻(xiàn)率的比重作 為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，得到各百強(qiáng)縣的綜合得分fo其計(jì)算公式 為：據(jù)此，我們可以計(jì)算得到41個(gè)百強(qiáng)縣在公共環(huán)境整潔 度因子（f1）、綠化程度因子（f2）、垃圾處理能力因子（f3）、 給排水能力因子（f4）與綜合建設(shè)水平因子（f）的得分， 并各自進(jìn)行排序（見表4）。2.2聚類分析過程根據(jù)各百強(qiáng)縣計(jì)算出的四項(xiàng)因子得分，釆用離差平方和 法進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，可得到我國長三角地區(qū)百強(qiáng)縣市政公 用設(shè)施與市容建設(shè)水平的聚類表（見表5）。根據(jù)聚類表可知，我國長三角地區(qū)的41個(gè)百強(qiáng)縣按公 用設(shè)施與市容建設(shè)的不同發(fā)展水平可分為如下6類：第一類是常熟、昆山、吳江、宜興、太倉、江陰、紹興、 上虞、永康、張家港

12、、平湖、如皋、溫嶺、東陽、臨海、金 壇、啟東、奉化、丹陽、海寧、桐鄉(xiāng)、興華、涕陽、海門、 邳州、靖江、諸暨、大豐、新沂、姜堰、句容、儀征、東臺(tái) 和泰興，占總體數(shù)目的82. 9%0此類城市在各項(xiàng)因子得分上 的差距不大，在地域上均依靠發(fā)達(dá)地級(jí)市，擁有著較高的經(jīng) 濟(jì)發(fā)展水平。在綜合建設(shè)水平因子（f）的得分上，各城市 的排名與百強(qiáng)縣排名基本成正相關(guān)。因此，此類城市應(yīng)堅(jiān)持 貫徹以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，采取措施提高經(jīng)濟(jì)效益，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì) 規(guī)模，通過經(jīng)濟(jì)建設(shè)帶動(dòng)公用設(shè)施與市容建設(shè)。第二類是義烏，占總體數(shù)目的2. 4%。義烏市位于浙江省 中部，是目前全球最大的小商品集散中心。被聯(lián)合國、世界 銀行等國際權(quán)威機(jī)構(gòu)確定為世界

13、第一大市場。在百強(qiáng)縣排名 中，義烏市排在第8位，屬于經(jīng)濟(jì)相當(dāng)發(fā)達(dá)的縣級(jí)市。義烏 是全國外商入駐最多的縣級(jí)市，外商常駐機(jī)構(gòu)數(shù)量在全國排 名第一。2011年，義烏市被國務(wù)院批準(zhǔn)成為全國第十個(gè)經(jīng)濟(jì) 特區(qū)。也正因?yàn)榱x烏市的高貿(mào)易特性，其有著相當(dāng)大的客流 量，并間接引起了髙度的衛(wèi)生需求。義烏市在公共環(huán)境整潔 度因子（f1）上的得分位列第一，達(dá)到了 3. 74,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其 他所有百強(qiáng)縣的水平。但由于義烏市的崛起較晚，在綠化程 度因子（f2）、垃圾處理能力因子（f3）與給排水能力因子 （f4）的得分上排名仍較為靠后，但因?yàn)槠湓诠箔h(huán)境整潔 度因子（f1）上的突出表現(xiàn)，在綜合建設(shè)水平因子（f）的 排名上義烏市

14、仍舊有著排名第三的不俗表現(xiàn)。第三類是慈溪和余姚，占總體數(shù)目的4.8%。慈溪市和余 姚市地域相鄰，均位于寧紹平原，毗鄰東海，水資源豐富， 因此其在給排水能力因子（f4）的得分排名上均位列前茅。 同時(shí)慈溪和余姚的公共環(huán)境也較為良好，余姚市為全國衛(wèi)生 城市，慈溪市則是國家衛(wèi)生應(yīng)急綜合示范縣與全國環(huán)境綜合 整治先進(jìn)城市。因此，這兩者在公共環(huán)境整潔度因子（f1） 上的得分也較高。第四類是臨安，占總體數(shù)目的2. 4%。臨安市的公共環(huán)境 整潔度因子（f1）、綠化程度因子（f2）與垃圾處理能力因 子（f3）得分排名均不在前列，但其在給排水能力因子（f4） 上的得分排名位列第一。這是因?yàn)榕R安市于2011年8月曾

15、 在主城區(qū)的多條重要道路實(shí)施大規(guī)模低壓水管改造工程，大 面積更新了供排水管道，提高了管道的供水壓，增強(qiáng)了管道 的運(yùn)水能力。第五類是瑞安和富陽，占總體數(shù)目的4. 8%o瑞安市與富 陽市的垃圾處理能力因子（f3）與給排水能力因子（f4）得 分排名均比較靠前，富陽市的垃圾處理能力因子（f3）得分更是排在第二位。但這兩座城市與其他城市區(qū)別明顯之處在 于其公共環(huán)境整潔度因子（f1）與綠化程度因子（f2）得分 異常低下，其中綠化程度因子（f2）得分分別為-1.76與 -3. 24,遠(yuǎn)低于總體平均水平。這是因?yàn)槿鸢彩泻透魂柺芯?內(nèi)多為山地地形，相較平原地形更難覆蓋植被與種植樹木。第六類是樂清，占總體數(shù)目的2

16、.4%。樂清市的公共環(huán)境 整潔度因子（f1）與排水能力因子（f4）排名均在前十之內(nèi), 但綠化程度因子（f2）與垃圾處理能力因子（f3）得分均相 當(dāng)?shù)拖拢渚G化程度因子（f2）得分為-4.31,位列倒數(shù)第 一。樂清市境內(nèi)山脈眾多，有西北部的北雁蕩山山脈、中部 橫亙的白龍山山脈、西南部的白石山（中雁蕩山）山脈，其中雁蕩山為國家首批5a級(jí)旅游景區(qū)，獲“國家地質(zhì)公稱號(hào)。因此，樂清市是著名的旅游城市，人流量較多，所以 政府在公共環(huán)境上投入較多。但基于與瑞安市和富陽市相同 的原因，樂清市的地形也不適合覆蓋植被與種植樹木。綜上所述，我國長三角地區(qū)的41個(gè)百強(qiáng)縣市政公用設(shè)施與市容建設(shè)水平大體上與經(jīng)濟(jì)水平掛鉤，

17、四項(xiàng)因子得分均 衡的縣市占到了總數(shù)的82. 9%o因此可以看出，縣級(jí)市的發(fā) 展必須堅(jiān)持把經(jīng)濟(jì)建設(shè)放在首位，以經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)公共設(shè)施與市 容建設(shè)。如果沒有堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，市政建設(shè)的效率必然達(dá) 不到理想的標(biāo)準(zhǔn)。此外，部分城市由于自身發(fā)展原因，在市 政建設(shè)的不同方面存在著發(fā)展不平衡的情況，對(duì)于這些城 市，需要有針對(duì)性地加強(qiáng)弱勢項(xiàng)目的建設(shè)工作，做到均衡發(fā) 展。3總結(jié)本文應(yīng)用因子和聚類分析技術(shù)對(duì)我國2011年百強(qiáng)縣排 名中位于長三角地域的41個(gè)縣市的市政公用設(shè)施與市容建 設(shè)水平進(jìn)行了綜合分析，結(jié)果表明，縣級(jí)市的市政公用設(shè)施 與市容建設(shè)水平主要受公共環(huán)境整潔度因子（f1）、綠化程 度因子（f2）、垃圾處理能力因子（f3）和給排水能力因子 （f4）這四個(gè)因子影響。其中公共環(huán)境整潔度因子（f1）對(duì) 市政建設(shè)水平的反映程度最大，而綠化程度因子（f2）、垃 圾處理能力因子（f3）和給排水能力因子（f4）對(duì)市政建設(shè) 水平的反映程度則依次下降。將這四個(gè)因子作為聚類分析的 指標(biāo)，可以剔除傳統(tǒng)聚類分析時(shí)指標(biāo)間存在的信息重疊，提 高聚類分析的準(zhǔn)確度。從而使分析更為準(zhǔn)確客觀，決策更加 科學(xué)合理。參考文獻(xiàn)：1 梁進(jìn)社，鄭蔚，蔡建明中國能源消費(fèi)增長的分解 j. j0urn