基于因子聚类分析的安徽省产业转移承接力评价

王庆才，王建民,兰国辉，王清清

安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南,232000



基于因子聚类分析的安徽省产业转移承接力评价

王庆才，王建民*,兰国辉，王清清

安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南,232000

为评价安徽省各市产业转移承接力水平，运用因子分析法对各市经济发展、社会生活、科技教育、对外开放和能源环境进行测算，在此基础上运用聚类分析对各市综合承接力进行分类。结果表明，安徽省各市产业转移承接力差异较大且普遍偏低，各市综合承接力被归为五类，其中经济发展和能源环境是导致差异性的主要原因，而经济发展和社会生活是导致普遍偏低的主要原因。最后，提出科学有序承接、因地制宜、转变政府职能和可持续发展的建议。

安徽省；产业转移；因子分析；聚类分析

1 相关研究与问题提出

关于产业转移的研究，国内学者主要集中于对承接转移动因、类型、方向、效应和污染转移的研究。在动因上，龚晓菊指出生产成本的降低是导致产业转移发生的主要动因，而随着我国东部地区生产率的提高，西部地区的成本优势并不明显[1]。在产业转移类型上，刘友金运用Hayter理论对中部地区进行研究，指出在承接产业转移过程中安徽、湖南具有区位优势，湖北、河南具有劳动密集型优势，山西、河南具有资源密集型优势，而湖北、湖南具有技术密集型优势[2]。在产业转移方向上，刘洪光指出中国的产业转移具有明显“北上”特征，产业向中西部地区转移的倾向并不明显[3]。在产业转移效应上，罗若指出产业转移主要包括优化效应、扩大效应和发展效应，而内部因素、环境因素和政策因素是影响三种效应的主要原因[4]。在产业污染转移上，何龙斌认为我国产业转移存在梯度转移，由于资源、劳动力等成本的不断提高，部分粗放型、高排放、劳动、资源密集型产业将会向中西部转移，导致中西部地区成为“污染天堂”[5]。然而张仁枫等学者却认为如果中西部欠发达地区利用区域优势产业实现区域产业协同创新，完全有可能发生“反梯度转移”现象；部分学者也对安徽省承接产业转移的比较优势[7]、产业转移与产业集聚的关系[8]、皖江城市带承接产业转移能力[9]以及承接产业转移对安徽省产业结构优化升级的作用[10]等作了研究，以上学者的研究成果为笔者提供了有益借鉴。

纵观国内学者的研究主要集中于对区域间产业转移的研究，而对区域内承接产业转移竞争能力的评价则相对较少，研究过于宏观，缺乏实际指导意义。基于此，本文以安徽省各地级市为研究对象，运用因子聚类分析法对各市承接转移综合能力进行评价归类，以期为安徽省各市科学有序承接产业转移提供指导意见。

2 研究设计

2.1 指标体系构建

产业转移承接力评价是一个综合性评价，涉及经济、社会、教育、开放程度以及能源环境等多种因素。在遵循指标全面性、代表性、可得性和可比性原则的基础上，从经济发展、社会生活、科技教育、对外开放和能源环境五个层次构建产业转移承接力评价指标体系，该体系分为综合层、评价层和指标层三部分，共30个指标，如表1。

2.2 评价方法

产业转移承接力评价是一个多因素系统，需要遵循科学评价步骤。本文分两步处理：一是运用因子分析法，确定指标权重对评价层和综合层进行测算；二是在因子分析结果基础上，以评价层作为聚类变量进行聚类分析。基本步骤为：

(1)首先对指标层进行KMO值和Bartlett球形检验。当KMO>0.7时，较适合因子分析，KMO<0.5时，不适合作因子分析；Bartlett球形检验要达到显著水平，即P<0.05,否则不适合作因子分析。

(2)其次计算相关性矩阵。运用特征值大于1对指标进行抽取，并确定因子个数；利用因子成分矩阵，确定各指标在公因子上的权重；运用回归法测算各因子得分Xit。公式为：

Xit=∑PijtXij

=P11tX11+P12tX12+P13tX13+PijtXij

(1)

式(1)中，Pijt表示i层j指标在t因子的权重，Xij表示i层j指标，Xit表示i层t因子。

表1 产业转移承接力评价指标体系

(3)以因子得分为自变量，以方差贡献率作为因子权重，求得评价层得分。公式为：

Yi=∑WitXit=W1tX1t+WwtXwt+WitXit

(2)

式(2)中，i=1,2，…，5,表示t因子在i层的方差贡献率，Yi表示评价层得分。

(4)以评价层测算结果作为聚类变量，以地区作为聚类样本，采用最短距离法进行聚类分析，公式为：

(3)

式(3)中，Gp与Gq的距离为两类样本最近距离，设类Gp与Gq合并成一个新类别Gr,Gkr为任一类别Gk到Gr的最短距离。

3 实证研究

3.1 数据来源

本文原始数据均来自于《安徽省统计年鉴(2015)》，部分数据为计算所得。为了降低数据波动对评价结果的影响，所有数据均采用归一法进行无量纲化处理，公式为：Xi=Xi/Xmax，其中Xi为第i个指标，Xmax为第i个指标在各市的最大值。

3.2 因子检验

表2 KMO和Bartlett检验

综合评价需要逐层进行，运用SPSS20.0对评价层进行因子分析。以科技教育为例，因子检验(表2)得到KMO值为0.761，适合作因子分析，Bartlett球形检验显著水平P=0.000<0.01,因子检验通过。如此类同，其他4个评价层均通过因子检验。

3.3 产业转移承接力测算

以科技教育为例，通过因子成分矩阵(表3)可知，因子1=0.32X31+0.81X32+0.68X33+0.98X34+0.90X35+0.98X36；因子2=0.89X31+0.47X32-0.69X33-0.08X34-0.07X35-0.06X36；同时，依据因子贡献率表(表4)可知，两个公因子的方差贡献率分别为65.47%和24.96%，累计贡献率为90.44%，说明共提取了所有指标的90.44%的有效信息，数据拟合度较高。因此，科技教育的测算公式为：X3=0.655因子1+0.250因子2；利用上面同样步骤可依次得到经济发展、社会生活、对外开放和能源环境的因子分析结果，限于篇幅，不再赘述。安徽省各地级市评价层测算结果如表5。

表3 成分矩阵

表4 因子贡献率

表5 产业转移承接力测算得分

由表5知，整体上安徽省各市产业转移综合承接力差异较大且普遍偏低，其中，68.75%的城市低于安徽省平均值，合肥的承接力最大，且与其他城市出现断层，池州具有最小的承接力，是唯一出现负值的城市。同时，安徽省各市在经济发展、社会生活、科技教育、对外开放和能源环境上也存在较大差异。从离散程度来看，安徽省地级市各评价层方差分别为0.618、0.650、0.679、0.659和0.470，说明经济发展和能源环境是导致安徽省各市产业转移承接力差异性的主要原因，而社会生活、科技教育和对外开放是次要原因；从集中程度来看，以上五方面分别有75%、62.5%、43.75%、50%和56.25%的城市低于安徽省平均水平，说明各市在评价层水平普遍偏低，且经济发展和社会生活是导致偏低的主要原因。

2.3 聚类分析

图1中Y轴第一列是参加聚类的对象(这里指地区)；第二列数据是地区的编号，X轴数值代表类别合并的相对距离，这里把类别间的最大相对距离设定为25，其余距离换算成与之相比的相对距离，括号中数值指计算类间距的方法；图中线段的长短代表类别之间相对距离的大小，相对距离小的归为一类，本文中以评价层测算结果为聚类变量对安徽省各市产业转移承接力大小进行归类。

图1 聚类分析树状图

通过因子分析测算出安徽省各市在评价层和综合层上的得分，以评价层得分作为聚类变量进行聚类分析(图1)，可以看出，安徽省各市产业转移承接力被分为五类：高位区(合肥)、中高位区(马鞍山、蚌埠、淮北、铜陵、淮南)、中位区(阜阳、安庆、滁州、宿州、亳州、六安 )、中低位区(芜湖)和低位区(宣城、黄山、池州)。

3 结论与建议

通过对安徽省各市产业转移承接力进行评价，得到以下结论：安徽省各市产业转移承接力的差异性较大且普遍偏低，从高到低依次为合肥、马鞍山、蚌埠、淮北、铜陵、淮南、阜阳、安庆、滁州、宿州、亳州、六安、芜湖、宣城、黄山和池州。经济发展和能源环境是导致安徽省各市差异的主要原因，社会生活、科技教育和对外开放是次要原因，而经济发展和社会生活是导致普遍偏低的主要原因。从聚类分析看，安徽省各市从高到低被归为五类，且75%的城市位于中高位区，说明安徽省大多城市适合承接产业转移。因此，安徽省各市在承接转移过程中应注重以下几方面：

一是科学有序承接。产业转移是一个渐进式的过程，不能急于求成，要遵循科学的步骤。在“十三五”开局之年，安徽省应在遵循科学发展观的基础上，积极主动承接转移，遵循从高位区承接产业转移开始，逐步向低位区递进，实现“梯度承接”。

二是可持续发展。产业转移是承接区实现经济转型的过程，同时也是转出区污染转移的过程。安徽省在承接转移过程中，要放弃只追求经济发展的短视行为，走经济发展和环境保护齐头并进的可持续发展道路。

三是转变政府职能。政府是地区经济发展的主导者。政府在安徽省承接转移过程中，要立足于安徽省长远发展，放弃短期“政绩观”，不断加大安徽省地区基础设施建设，为产业转移提供有利条件；同时实施均衡但有区别的承接产业转移政策，实现地区均衡发展。

四是因地制宜。安徽省各市在承接转移过程中，要结合地方特色优势，实现产业承接与区域发展的完美耦合。以合肥为经济发展中心，不断向周围城市辐射，打造“合芜蚌”高新技术产业区，加快铜陵有色金属制造，振兴马鞍山钢铁发展，促进“两淮”地区煤炭转型，刺激黄山、安庆、六安旅游业发展，构建亳州中药材发展基地，推动宿州、阜阳特色农业规模化种植，不断推进安徽省在承接产业转移过程中跨越式发展。

[1]龚晓菊,刘祥东.产业区域梯度转移及行业选择[J].产业经济研究，2012(4)：89-94

[2]刘友金，肖雁飞，廖双红，等.基于区位视角中部地区承接沿海产业转移空间布局研究[J].经济地理,2011,31(10)：1686-1691

[3]刘红光,刘卫东,刘志高.区域间产业转移定量测度研究：基于区域间投入产出表分析[J].中国工业经济,2011(6)：79-88

[4]罗若，愚申琴.区域产业转移的效应分析及政府引导作用模型[J].区域经济评论,2013(3):23-29

[5]何龙斌.国内污染密集型产业区际转移路径及引申：基于2000-2011年相关工业产品产量面板数据[J].经济学家,2013(6):78-86

[6]张仁枫,王莹莹.承接产业转移视角的区域协同创新机理分析：兼论欠发达地区跨越式发展的路径创新[J].科技进步与对策,2013,30(7)：26-30

[7]陈书胜，程克群.安徽省承接产业转移的比较优势分析[J].宿州学院学报，2013，28(4)：29-32

[8]张晴，王业.产业集聚与产业转移互动关系研究：基于安徽省的实证分析[J].宿州学院学报，2012,27(8)：27-29

[9]郭健敏.皖江城市带县级承接产业转移能力分析[J].宿州学院学报，2013,28(7)：13-16

[10]周泽炯，马艳平.承接产业转移，促进安徽产业结构优化升级[J].宿州学院学报，2014,29(12):25-29

(责任编辑：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.06.003

2016-02-25

国家自然科学基金项目“区域承接产业低碳发展绩效评价与驱动模式创新”(71473001)；安徽省高校人文社会科学研究重大项目“皖江城市带承接产业低碳发展绩效评价与利益驱动机制研究”(SK2014ZD026)；安徽省高校人文社科研究基地项目“复杂环境下煤矿企业管理者行为对矿工不安全行为的影响路径及实证研究”(SK2015A081)；安徽理工大学社科联项目“长江流域经济发展的不平衡性及其产业联动研”(xskl2015-2016-05)。

王庆才(1988-)，安徽亳州人，硕士，主要研究方向：区域经济。

F127

A

1673-2006(2016)06-0007-04

*通讯作者：王建民(1978-)，河南泌阳人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：环境经济与政策。