邹涛竹 王娟

（渤海大学经济学院，辽宁 锦州 121000）

摘要：为研究辽宁城市经济发展水平，本文以辽宁省14个地级市为研究对象，依据2021年《辽宁统计年鉴》相关数据，使用STATA 17.0软件进行分析，选取了11个研究变量，分别采用相关分析法、回归分析法、因子分析法和聚类分析法对辽宁省14个城市的经济发展水平进行比较与评价，然后对辽宁14个城市的因子得分进行排序并按城市经济社会发展水平分为3个等级，分析出辽宁的城市经济发展水平不均衡、存在较大的地区间差异现象，最后对此提出针对辽宁城市经济发展的对策与建议。

关键词：辽宁各城市；经济发展水平；STATA；实证分析

一、引言

从经济发展长远角度来看，城市经济均衡发展是整体经济发展的重要保障，并且城市经济发展水平也是展现城市综合实力的重要指标。如果一个地区的城市群经济发展水平出现了不均衡，那么就会阻碍本地区的共同发展，加大地区之间的贫富差异。2020年，辽宁 GDP 为 25115.0 亿元，在全国排名第十六，较上一年 GDP 增速为 1.05%，在东北三省中排名第一。但较全国各省级区域经济发展状况来说，仍处于急需改革创新的处境。本文通过对2020年辽宁各城市的经济水平发展水平指标进行分析，总结出辽宁城市经济发展存在的问题并对此提出解决对策及建议。

二、研究设计

1.研究变量的选择   

本文选取了11个变量，分别是地区（k1）、生产总值（k2）、社会消费品零售总额（k3）、城镇常住居民人均可支配收入（k4）、农村常住居民人均可支配收入（k5）、农林牧渔业总产值（k6）、第三产业生产总值（k7）、城市建成区面积（k8）、卫生机构数（k9）、金融机构（含外资）本外币存款余额（k10）。

本文选取了辽宁省的14个地级市为研究对象，分别是：沈阳市、大连市、鞍山市、抚顺市、本溪市、丹东市、锦州市、营口市、阜新市、辽阳市、盘锦市、铁岭市、朝阳市、葫芦岛市。

2.数据来源及分析方法

本文的所有数据均来源于辽宁省2021年的《统计年鉴》，分析过程中主要运用了相关分析法、回归分析法、因子分析法以及聚类分析法。

三、研究过程

1.描述性分析

本文的数据变量除了城市名为字符串变量以外，其他的变量都为数值型变量，所以可以直接进行描述性分析。描述性分析结果主要包含以下几个统计指标，分别为最大值、最小值、均值、百分位数、中位数、偏度系数和峰度系数等。在STATA17.0的Command命令框中输入命令“summarize k2-k10 ,detail”，得到k2-k10的描述性分析结果。结果以地区生产总值（k2）为例，在k2的百分位数中，504.5803，663.0791，770.3502，779.4472为四个最小值，1325.458，1738.78，6571.559，7030.388为四个最大值，其均值为1793.64，标准差是2146.671；偏度为1.959999，显示为正偏态；峰度为5.006841。通过分析描述性结果可以得出，本文选取的各个变量不存在极端值或者异常值，数据间的量纲差距也处于可接受的范围之内。

2.相关分析

运用STATA17.0在Command命令框中输入命令“pwcorr k2- k10，sidak sig star(0.01)”，得到k2、k3、k4、k5、k6、k7、k8、k9、k10各个变量之间的Pearson相关系数。从结果中可以得出，地区生产总值（k2）与社会消费品零售总额（k3），第三产业生产总值（k7），城市建成区面积（k8），金融机构（含外资）本外币存款余额（k10）有着很强的的相关性（在0.01水平上显相关）。而地区生产总值（k2）与城镇常住居民人均可支配收入（k4），农村常住居民人均可支配收入（k5），农林牧渔业总产值（k6），卫生机构数（k9）的相关性则有所下降。除此之外，同样进行了k3-k10各个变量之间的相关性分析，得到结果显示其两者之间并不存在显著的相关性。

3.回归分析

（1）构建线性模型

本文以地区生产总值（k2）为因变量，以社会消费品零售总额（k3），城镇常住居民人均可支配收入（k4），农村常住居民人均可支配收入（k5），农林牧渔业总产值（k6），第三产业生产总值（k7），城市建成区面积（k8），卫生机构数（k9）金融机构（含外资）本外币存款余额（k10）为自变量建立如下线性模型：

k2=a*k3+b*k4+c*k5+d*k6+e*k7+f*k8+g*k9+h*k10+u

其中a、b、c、d、e、f、g、h、为回归方程的回归系数，u是随机误差项。在STATA 17.0的Commond窗口输入命令“sw regress k2 k3-k10，pr(0.1)”,得到回归分析结果。

（2）模型修正

本文采用普通最小二乘回归法做逐步回归分析，由回归分析结果得出，经过逐步回归修正后的模型的F值是2121.11，p值是0.0000，可决系数是0.9992，修正后的可决系数是0.9988。通过以上数据可以得出，经过修正后的模型具有良好的解释能力，可以用于本文对于辽宁省的城市经济水平发展的研究。

此外，在模型中，因为农村常住居民人均可支配收入（k5）、农林牧渔业总产值（k6）、城市建成区面积（k8）这三个变量的P值都大于0.01，所以本文将这四个变量剔除，剔除之后的回归模型为：K2=-0.528k3+0.033k4+2.358 k7+0.074k9-0.112k10-974.687

（3）异方差检验

在STATA17.0·的Commond窗口输入“ predict kk2”。可以从结果得出，kk2的值与k2的值已经非常接近了，也就表明模型的拟合效果很好。随后对拟合值进行检验，本文采取怀特检验和BP检验。通过对结果进行分析可得，怀特检验的P值为0.3738，BP检验时分为两种情况，使用拟合值对数据检验的P值为0.2696，使用方程右边的解释数据检验的P值为0.3764。可以看出，通过进行怀特检验和BP检验的两次检验时P值均大于0.05，从而证明了非常显著地接受了同方差的原假设，排除了存在异方差的可能性，因此不需要再次进行回归分析。从逐步回归分析结果可以得出，辽宁14个城市的地区生产总值与社会消费品零售总额、城镇常住居民人均可支配收入、第三产业生产总值、卫生机构、金融机构（含外资）本外币存款余额数呈显著关系，但与其他变量之间的关系并不显著。其中城镇常住居民人均可支配收入，第三产业生产总值，卫生机构数，金融机构（含外资）本外币存款余额这四个变量每增加1个单位，地区生产总值将分别增加0.033、2.358、0.074个单位；社会消费品零售总额，金融机构（含外资）本外币存款余额分别每增加1个单位，地区生产总值将减少0.6528和0.112个单位。

4.因子分析

首先在STATA17.0 Commond窗口中输入命令 “factor k2 k3－k10，pcf”，得出因子分析结果。由结果得出在全部选取的因子中，只有两个因子的特征根是大于1的，而且这两个因子的累计方差贡献率达到了92.62%，可以解释原始数据中的绝大多数信息。并且，如果选择这两个因子作为新的综合评价指标，得出的P值为0.0000，这也表明了此时模型非常显著。

接下来采取最大方差正交旋转法进行因子结构旋转分析。首先在Commond窗口中输入“rotate”，得到三个部分的结果。第一部分可以从结果中分析出旋转后的模型仍可以对原始数据解释92.62%的信息。第二部分呈现出旋转后的因子载荷图，其中第一因子主要解释变量k2、k3、k6、k7、k8、k9、k10 的信息，第二因子主要解释变量k4、k5的信息。第三部分可以看出选取的两个因子之间不相关性明显。接着在命令窗口中输入命令 “predict f1 f2”，进而得到10个研究指标的因子得分状况，然后通过得分写出各个因子的表达式。 即 f1= 0.11052 k2 + 0.14189k3 -0.13901 k4 - 0.24497k5 + 0.24844k6 + 0.12876k7 + 0.13885k8 + 0.33851k9 +0.13037k10; f2= 0.087022 + 0.02798k3 + 0.41479k4 + 0.52150 k5 - 0.16598 k6 + 0.06054k7 + 0.04259k8 - 0.31332k9 + 0.05768k10。随后在Commond窗口中输入命令“ correlate f1 f2 ”来检测两个主成分之间是否存在较强的相关性，从结果来看，两者之间的相关关系微弱，这也表明采用正交旋转的因子分析方式是合适的。之后在Commond框中输入命令“estat kmo”对数据进行KMO检验，目的为了检验数据是否适用于因子分析。一般来说，KMO的取值在0.9～1 表示非常好，0．8 ～0．9表示很好，0．7～ 0．8表示还可以，0．6～0．7 表示中等。在结果显示中，只有变量k9的KMO值低于0.6，为0.5416，效果相对较差，其他的变量单个KMO取值都在0.6之上，总体的KMO值为0.6859，这就意味着因子分析的效果处于中等水平的，数据可以用于因子分析。最后在Commond中输入命令“generate f= * f1+0.3403* f2”和”sort f”，由此可以得到辽宁14个城市的经济发展水平的综合得分，其中0.5859和0. 3403是方差贡献率。将辽宁省14个城市经济社会发展水平分为3个等级，对综合得分使用K均值聚类分析，在Commond窗口中输入命令 “cluster kmeans f，k(3)”。结果结果如表1所示：第一等地区为沈阳市和大连市，第二等级地区依次是鞍山市、营口市、朝阳市、锦州市、盘锦市，第三等级地区依次是葫芦岛市、铁岭市、丹东市、辽阳市、抚顺市、本溪市、阜新市。

表1   14个城市的因子得分、综合得分、城市等级和排名

四、研究结论

第一，经过相关性分析，辽宁省的地区生产总值与社会消费品零售总额、第三产业生产总值、城市建成区面积和金融机构（含外资）本外币存款余额有着很强的相关性，并且这四个变量之间两两相关性也很强。

第二，经过回归分析，城镇常住居民人均可支配收入，第三产业生产总值，卫生机构数，金融机构（含外资）本外币存款余额对辽宁省各个城市经济发展产生了积极的促进作用。

第三，经过主成分因子分析后，得出14个城市的综合得分排名。在辽宁省14个城市经济社会发展水平排名中，沈阳市位列第一，综合得分是1.6733461。大连市位列第二，第三是鞍山市，其余城市依次按排名为营口市、朝阳市、锦州市、盘锦市、葫芦岛市、铁岭市、丹东市、辽阳市、抚顺市、本溪市，排在末位的是阜新市，综合得分是 - 0.4642104。根据因子分析法将城市发展水平分为三个等级，第一等级地区为沈阳市和大连市，因此大连和沈阳属于辽宁省内高发展地区。第二等级地区依次是鞍山市、营口市、朝阳市、锦州市和盘锦市，因此以上地区属于中等发展地区。第三等级地区依次是葫芦岛市、铁岭市、丹东市、辽阳市、抚顺市、本溪市和阜新市，因此以上地区属于低发展地区。

根据相关分析、回归分析、因子分析以及聚类分析显示，辽宁的城市之间的经济发展水平确实存在较大差距，经济发展失衡现象也较为严重，本文的研究结果可为日后辽宁城市经济发展改革提供一些参考。

五、对策及建议

尽管因子综合得分可以得出城市经济发展的总体水平如何，但是因子综合得分高并不代表一个城市各方面发展均位于前列，所以应根据不同城市的特点来对发展路径进行改进。对于处于第一等级的城市来说，沈阳的第一因子得分最高，说明沈阳在有关于社会消费品零售总额、农林牧渔业总产值、第三产业生产总值、城市建成区面积、卫生机构数、金融机构（含外资）本外币存款余额这六个指标中占据发展前列。但其在第二因子的排名中却排到了第三位，说明在第二因子的相关指标中，沈阳相较于前两位城市还是具有一定的差距，也就是说在城镇常住居民人均可支配收入和农村常住居民人均可支配收入上还需要一定的发展改进。除此之外，沈阳市的农林牧渔业总产值为609.8亿元，相比于同样处于第一等级地区的大连市的916.6亿元来说，存在一定差距，应加强其农林牧渔业的发展，扩大产值，制定相应的规划。同时，作为省会城市，沈阳市应提升自身辐射能力，在继续提升自身实力的基础上，也要发挥带动作用，与周边城市共同发展。而对于经济发展水平排名第二的大连来说，第一因子和第二因子均排名第二，经济发展、基础建设、医疗水平等方面都位于前列。但大连的社会消费品零售总额仅为1828.0亿元，与沈阳市相比差距较大，应加大民生优惠政策，促进消费品零售额增长，刺激消费者消费需求。总而言之，沈阳与大连这两个城市分别作为辽宁省的政治和经济中心，无论从政策制度、人才储备、财政收入还是就业人数上看都是具有显著的优势的。所以这两座城市应作为中心城市带动周边落后城市协同发展，形成经济发展共同体，营造中心辐射经济群，使全省的城市经济共同发展。

对于第二等级地区，鞍山的第一因子排名位于第七位，第二因子排名位于第六位。虽然鞍山的综合得分排在第三位，但鞍山的经济发展仍应继续注重不能掉以轻心。因为鞍山的城镇、农村常住居民人均可支配收入排在第五位，农林牧渔业总产值、卫生机构数排在第六位，对于日后的经济发展是处于劣势的。所以鞍山应提高工资水平，增加居民收入保障，给予普通居民更大的就业机会，并为高水平人才提供更多就业福利。除此之外，鞍山应扩展农林牧渔业，加大对农业，牧渔业等的产业投入，为农民、牧民、渔民提供政策支持。对于卫生基础建设也应增设更多机构，保障居民日常就医需求，达到医疗资源分散化的目标。营口的第一因子排名位于第十位，第二因子排名位于第四位。可以看出营口的居民收入较高，但其他方面较欠缺，所以发挥沿海城市的优势，发展渔业经济顺势应成为提升经济发展水平的第一选择。在2020年，营口的农林牧渔业生产总值仅仅为192.1亿元。如果在注重渔业发展的同时结合自身沿海城市优势的情况下，营口的经济水平可能会有很大的提升。朝阳的问题恰好与营口相反，朝阳的第一因子排在第三位，而第二因子排在最后一位。这就说明朝阳的居民收入水平很低，所以对于居民的就业问题应给予一定保障，对居民自主就业以及创业提供一定支持，保障居民能够充分就业，人均收入达到稳定增长。此外，朝阳的卫生机构数量较多，超出了日常维持医疗就诊的需求，应削减一部分，将此项财政经费用于居民福利政策以及鼓励居民自主创业上，这样才能将有限的财政资源高效运用在经济发展上。锦州市的发展中规中矩，较为稳定，但锦州城市建成面积较小，对于日后发展可能形成阻力，应加大城市化建设，增大城市腹地面积，促进市中心形成发散辐射，带动各区经济发展。盘锦的第一因子与第二因子排名较为两极化，第一因子排名最后一位，第二因子排名第一位。说明盘锦的城市基础建设、医疗水平、金融发展、产业增值等都处于较为良好的水平。但居民收入水平却与之不匹，应着力提高工人工资，保障工人福利，促进居民充分就业，提升本地居民就业率，加大农村经济发展力度。除上述意见之外，第二等级城市应加强与中心城市的经济联系，应以沈阳、大连为经济中心，发挥各自的优势，实现共同发展。特别针对受到较弱辐射作用的城市，应加大政策保护力度，帮助其能够同样得高水平经济发展城市所带来的“经济能量”。

对于第三等级地区，葫芦岛市、铁岭市、丹东市、辽阳市、抚顺市、本溪市和阜新市的第一因子与第二因子均为负数，综合经济实力较差。今后要着重加强城市基础建设，加大对各地区的政策扶持，使较发达城市带动落后城市发展，大力改善金融环境，充分积累各项人力资本，做好达到充分就业准备，将第三等级城市发展潜力更好地发挥出来。除此之外，对于经济发展落后的城市要重点发展教育，为本地人力资本积累、提升经济发展空间水平、保障经济增长做好基础准备。

总之，辽宁省的城市综合发展水平的提升，第一在于找准各城市自身特点，总结优势与劣势，把握时机，充分发挥各自优势，把控辽宁城市群发展可能面临的风险，降低劣势带来的影响，不断完善辽宁各城市之间的合作机制，加强地区之间的协调机制，规划多元多向投入与发展。第二，要明确不同经济水平等级城市的定位，深化企业与政府之间的合作，整合省内各城市资源，实现多方资源共享，加强各城市之间的协同发展，采取大城市与小城市联动发展的模式，使经济发达城市带动经济落后城市，强化大城市对于小城市的辐射程度，着力于辽宁城市群的整体发展水平的提升。第三要加强基础设施的建设，加大网络建设覆盖面积，提升高新技术水平发展，吸收外来高水平人才，加强欠发达城市的改革力度，落实对于经济落后城市发展的保护政策，为辽宁城市发展综合能力提供一定的保障。

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