我国36个主要城市经济发展水平的合理等级排序与聚类分析.pdf

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1、Mo n t h l y HAI N AN nN ANC E 我国3 6 个主要城市经济发展水平的合理等级排序与聚类分析 李 菁，赵邦宏(河北农 业大 学 经 济贸易学院，河北 保定 0 7 1 0 0 0)摘要：经济水平是考 察城 市发展 的重要方 面。论 文采 用因子分析法和 B o r d a 模糊数学法结合的方式建立综合评 估模 型，依据序数 总和理论建立合理等级排 序，运用聚类分析方法把城 市经济发展 水平相似 区域 归在一 类发现：影 响 经济发展 的主要 因子有 经济社会 因子、基础设施 因子和生态环境 因子；城 市经济发展 水平前三名依 次为上 海、广州和 北京；3 6个城 市

2、按 经济发展 水平由高到低，可划分 为三个能级。实证 结果表 明：区域城 市化与城市 区域化是 当今城镇 发展 的规律，城 市的竞争更多表现 为城 市所依托 区域 的竞争。基 于此，各城 市在经济发展 中 应加快拓展 城市的发展 空 间，走 区域协调 发展 的新型城镇化道路。关键词：经济发展水平；因子分析；B o r d a 模糊数 学法；合理等级排序；聚类分析 中图分 类号：F 2 9 9 文献标识码：A 文章编号：1 0 0 3 9 0 3 1(2 0 1 3)0 2-0 0 1 6 0 4 DOh l 0 3 9 6 9 0 i s s n 1 0 0 3 9 0 3 1 2 0 1 3

3、 0 2 0 4 国内外学 者对城 市经 济发 展状况 的评 价指 标体 系 进行 了不少 研究，但 由于各 地 区城市 经济系统本身 的复 杂性和相关 理论 的有待 深入，目前还 没有一种公认 可靠 的评 价方法1 1 目前，综合排名有多种方法。主要 的研究方法 是直接 利用 因子分 析结果，通过计算第 一公共 因子得 分排序，或 是结合权重计算公 共因子综合得 分排序。本文对 国内研 究成果加 以利用 和创新，首次将 因子分析法 和模糊 综合 评价法结合系统评 价城市经济发 展水平。本文 的主要贡 献体现在：一方面 方法上选择基 于因子分 析的 B o r d a 模 糊综合评判法弥补 了

4、因子分析法的不足。并 根据序数总 和理 论建立合 理等 级排 序，优化排 序方 案；另 一方 面，本 文得 出的我 国 3 6个 主要城 市经济 发展水平排名结果。对 于帮助各城 市判断其 经济所处位置具 有参考价值，对于 思考其未来经济发展模 式有一定启发作 用。一、研 究设计(一)样本选择、指标体 系和数据来源 遵循科 学性、全面性 和可操作性 原则，本 文选择 中 国统计年鉴 中列出的省会城市 和计划 单列市(共 3 6个)作 为研究样本。参 阅相关 文献并结合现状，论文构 建以下 指标体系：X 1：年末总人 口(万人)；X 2：地区生产 总值(亿元)；X 3：第 一产业增加值(亿元)；

5、x 4：第二产业增加 值(亿 元)；X 5：第三产 业增 加值(亿元)；X 6：客运 量(万 人)；X 7：货运量(万吨)；X 8：地方财政预算内收入(万 元)；X 9：地方财政预算 内支 出(万元)：X1 0：固定资产投 资 总额(万 元)；X 1 h城 乡居 民储 蓄年 末余 额(万 元)；X1 2：在 岗职工平 均 工资(元)；X 1 3：年末 邮政局所数(处)；X1 4：年末 固定 电话 用户数(万户)；X1 5：社 会商 品零售 总 额(万元)；X 1 6：货 物进 出 口总额(万美 元)；X 1 7：年末 实 有公共汽车 营运 车辆数(辆)；X1 8：剧场、影剧 院数(个)；X1

6、9：普 通高 等 学 校 在校 生 数(人)；X 2 0：医 院卫 生 院(个)；X 2 1：执业助理 医师(人)；X 2 2：废综合利用 产品产 值(万元)。各项指标 的统计数据来源于 中国统计年鉴 (2 0 0 9)中省会城市 和计划单列市 的主要经济指标。(二)实证方法 与数学模型 本文设立指标较 多且是通 过定性分析得到 带来两 个 问题：(1)多指标 变量增加 了问题分析 的复杂性；(2)指 标问可能存在相关性。因而。有必要通过 因子分析法，对 收稿 日期：2 0 1 2 1 2 3 0 作者简 介：李菁(1 9 8 8 一)，女，河北石家庄人，河北农 业大学经济 贸易学院硕 士研

7、究生；赵 邦宏(1 9 6 4 一)，男，河北唐 山人，河北农业 大学教授、博士 生导师。1 6 2 0 1 3年第 2期总第 2 9 1期 HAI NAN F I NAN C E ,翌 变量 的相关 系数矩 阵内部结构进 行研究，根据相关 性大 小把变量分 组以最终 达到简化评估 指标和对变量 进行 分类的 目的I 1 _。因子分 析基于如下数 学模 型：设 m个 可能存在 相关 关 系的评价指标变量 Z ，Z ，Z 含有 P个独立 的公共 因 子 F ，F：，F (I T I p)，变量 Z，含 有 独 特 因 子 U (i _ 1，2，IT I)，各 U。间互不相关，且与 F j(j=I

8、，2，p)也互 不相关，每个 Z；可 由 P个公共 因子和 自身对应 的独特 因 子 U；线 性表示：Zl=a n Fl+a 1 2 F 2+a l p F p+c l Ul Z2=a 2 Fl+a m F 2+。a 2 p Fp+c 2 U2 l Z m=a m l F 1+a 已 F 2+a 衄 F p-C I U m 通 过上 述模 型，以 F代 Z，一 般有 p m，可 达到 降维 目的。最后，采用 加权算 数法可得到综合评估线性模 型：F=w i F l+w j F i，j=l，2，P 其 中，F为综合评价值；F j 为第 j 个公共 因子；w i 为第 i 个公共 因子权 重。通

9、常取每一个公 共 因子方差 贡献 率 占所 有公共 因子累积 方差 贡献 率 的 比重确 定该 公共 因 子 权重。采用 因子 分析，由于是先对各个 公共 因子得 分直接 加 权求 和，而后 对加权 结果排序，存 在某些城 市 由于某 几 个 公共 因子 分值极高而使 综合得分也提 高的可能 影响 评 价客观性。因此，考虑引入模糊数学 中的 B o r d a法对评 估 的群体先进 行单一指标 排序，最后 综合所有指标 排序 得 出最终排序，弥补因子分析 的不足。B o r d a 法 数 学模 型 为2 1：设 J=J 一，J 为评 价对 象 集 合，L=L 一，L 为评 价 因子 集合，对

10、 于 L中 的每个 因 素 L i，都可将集 合 J中的元素 J I 排成一个线性 序，用 B i(J i)表示 J i 在按 L排序后 的序数。B j(J )称为对 象 J i 在评 价因子 方面的 B o r d a 数，若 f(L)为评价因素 L 的权重 系数。则：B(J。)=f(L j)B j(J i)，其中，B(J i)称为评价对象 J 的综合 J=1 B o r d a 数。与因子分析法 结合进行综 合评估时。可将通过 因子 分 析提取 的公共 因子作为 B o r d a 法 的评 价 因子 权 重选 择 因子分析确定 的权 重。B o r d a 数依 据各评价对 象在每一 公

11、 共 因子上 的得分 排序计算 获得。最后 根据 B o r d a法所 建评 价模型计算各评价对象综合 评估 B o r d a 数。因子分 析基 础上 的 聚类结 果 剔 除 了指 标 间相互 影 响，其精 确度 高 引。聚类分析思路为：将每个数据对象各视 为一类，根据类 与类之 间的距离将最相似 的类合并，再计 算新类与其它类之 间的相似程度，不断继续这一过程，直 到所有数据对象合并为一类。实 际应用 中可根据具体问 题 的现实需要选择 阀值。(三)实证结果 利用 S P S S 1 7 0对 标准 化后 的数据进 行 因子分 析4 1。由表 l，相关矩 阵特征值 大于 1的共有 3 个

12、：=1 3 9 1 9，入 =3 5 0 5，3=1 0 5；其 对 应 的贡 献 率 分 别 是：6 3 2 6 8 ，1 5 9 3 1。4 7 7 2，累计贡献率为 8 3 9 7 2。表 1 总 方 差解 释 因子 特征值 方差贡献率 累积方差 贡献率 l 1 3 91 9 6 3 2 6 8 6 3 2 68 2 3 5 0 5 1 5 9 31 7 92 3 1 O5 47 7 2 8 3 9 7 2 为便 于各 因子 的名词解 释，采用方差极 大法，对 因子 载荷矩 阵进行旋转(表 2)。从 因子载荷来看。公共 因子一 F 1在 X5、X8、X1 l、X1 6、X 9、X2、X1

13、 7、X1 5、X1 4、X1 2、X4、X 1 8、X 2 1、X l O和 X 7上有 较大 载荷；公共 因子二 F 2在 X 1、X 3、X 2 0、X1 3、X 6和 X 1 9上 有较大 载荷；公共 因子三 F 3在 X 2 2 上有较 大载荷。结合各个 指标 的含义，可将 F l 命名 为经济社会 因子，主要 反映各市地 方财政 预算、第 二、三产业 增加值和储蓄 年末余 额等经济指标；F 2命名 为基础设施 因子。主要反 映各市 总人 口和医疗教育等情 况；F 3 命名 为生态环境 因子，反 映各 市三废 综合利用产 品产值 表 2 旋 转后 因子载荷 阵 变量 因子 l 因子

14、2 因子 3 X5 9 66 1 7 5 07 6 X8 9 66 1 6 3 一 0 04 X1 1 9 5 4 2 3 0 05 4 X1 6 9 41 一08 7 一 0 7 0 X9 9 3 9 2 8l 一 O 4 3 X2 9 3 8 2 6 5 1 2 7 X1 7 9 2 3 2 7 2 0 5 6 X1 5 9 1 4 3 2 3 1 2 2 X1 4 8 71 4 41 1 3 1 X1 2 8 50 一 1 6 5 1 5 6 X4 8 3 6 2 8 6 1 7 8 X1 8 8 01 2 0 2 07 2 X21 7 72 5 4 8 0 7 2 X1 0 6 8 4

15、 6l 2 1 1 3 X7 5 93 5 7 5 1 5 5 X1 2 8 2 9 41 0 2 2 X3 一 0 6 7 8 7 2 0 9 4 X2 O 1 98 8 3l 一 1 3 4 Xl 3 3 2 1 7 9 5 一 1 0 7 X6 0 2 0 7 7 7 3 0 8 Xl 9 3 07 4 61 3 3 7 X2 2 1 09 0 6 9 8 8 8 2 0 1 3年第 2期总第 2 9 1期 1 7 Mo n t h l y H AI NAN F I NAN C E 由因子得分系数矩阵(表 3)，可 以写 出公共 因子得分 函数(其 中各变量均取标准化以后 的值)：F1=

16、-0 0 4 3 X1+0 0 8 4 X2+一 0 0 4 6 X2 2 F 2=O 21 1 X1-0 0 2 X2+一 0 0 6 6 X2 2 F 3=一 0 0 7 6 X1+0 0 4 X2+O 8 2 2 X2 2 表 3 因子得分 系数矩阵 变量 因子 1 因子 2 因子 3 X1 一 o 0 43 0 2l 1 -o0 7 6 X2 o08 4 -o 0 2 o0 4 X3 一 o 0 8 4 0-21 6 O01 9 X4 OO6 7 -o Ol 1 o0 9 3 X5 O O 9 7 -o04 1 -o o o 2 X6 一 o 0 7 9 o 1 6 7 o 2 2 2

17、 X7 O 01 5 o0 8 3 o 0 6 2 X8 0 1 O 3 -o0 3 7 一 o 0 7 6 x9 o 0 9 3 -o0 0 2 0 1 2 1 Xl O 0 0 2 6 00 8 8 0 01 3 X1 l O O 9 3 -0 0 2 4 -0 02 6 X1 2 0 1 0 6 0 1 23 0 1 o 9 Xl 3 -0 01 9 0 1 8 2 0 1 8 6 X1 4 O O 6l 00 2 9 0 0 3 4 X1 5 0 0 7 6 -00 o 3 0 0 3 2 Xl 6 0 1 2 4 00 9 2 一 O 1 l 5 Xl 7 0 0 8 5 -001

18、1 0 0 2 6 X1 8 0 O 7 5 00 2 O 0 0 3 X1 9 0 O 21 00 6 2 0 2 6 X2 O -0 0 3 5 02 0 3 -0 _ 2 0 7 X21 0 0 4 4 00 6 9 -0 0 2 5 X2 2 0 04 6 -0O 6 6 0 8 2 2 以各公共 因子的方差贡献率为权重，得到综合评价 函数：F=0 7 5 3 4 41 6 2 3 4 F1+0 1 8 9 71 8 F2+0 0 5 6 8 2 8 F 3 本例 中，综合 B o r d a 数的计算公 式可写为：3 、广1 B(J J=w()B j(J i-l，2，3 6；j=1，

19、2，3 j=1 其 中，B(J，)是综合 B o r d a 数；F 是 因子分 析 中得到 的 公 共因子；W(F i)是直 接利用 因子分析 法得到 的客观权 重；对象 J 在评价 因子 方面的 B o r d a 数可以依据各 评 价对象 在每一公共 因子上 的得分排序计算获得，即 B i(J i)=n k=3 6 一 k(k为 J i 在 F i 中 4 E 第 k)相应的权 重可由表 1 计算得到：W1=6 3 2 6 8 (6 3 2 6 8+1 5 9 3 1+4 7 7 2)=6 3 2 6 8 8 3 9 7 2 =0 7 5 3 44 1 6 2 3 4 W=1 5 9 3

20、1 8 3 9 7 2=0 1 8 9 71 8 O 01 W=4 7 7 2 8 3 9 7 2=0 0 5 68 28 4 6 7 依据 序数总和理论，将 2 种评 价方法下 的排 序号相 加，得到序数总和，确定合理 等级排序5 1。若序号之和相同，则再结合其重要指标(主要 是第一公共 因子得分)。结果 见表 4。1 8 2 0 1 3年第 2期总第 2 9 1期 应用 S P S S 1 7 0进行 聚类，将 3 6 个 主要城市按其 经济 发展水平划分为三类(表 5)。二、结果分析 由聚类分析 的结果并结合等级排名，把 3 6 个城市划 分为三个 能级。第一能级城市数量 最少，有 3

21、个，分别是：金融中心上 海、沿海城市广州 和我 国首都北 京，属 于经济发展水平 高 的城市。因子分析综合得分上海为 2 8 2 0 9 3 2 0 7 9，是 最高 分；而综合 B o r d a 数广州 为 3 1 4 9，是最高分。可见，按 不同 的衡量方法，会有 不同的排序结果 闼 而综 合两种排 序方 法 的合 理等级排序，比单独用某 一种方法排序，可 能更合 理。从单个 因子排名来看，这三个城市在经济社会 因子排 名都名列前茅，验证 了经济社会 因子 的重要性。第二能级城市队伍 最为庞 大，有 1 9 个，属于经济发展 水平较好 的城市。从地理位置看，排名相对较前 的城市，如天 津

22、、深圳、杭州，多 临海 或位于东南 沿海地区，说 明区 域也是影响经济发展水平的重要因素。从单个 因子排名 来看，杭州在第 三公共 因子生 态环境 因子位居 第一，独具 特色，其 经验值得进一 步研究、借鉴。第三能级数量居 中 有 l 4个，属 于经济发展水平一般 的城市。从地理位置看。排名相对较后 的城市，如西宁、银 川和贵 阳，多位 于内陆的中西部地 区。这与这些地 区的交 通不发达有关。另外这些地区的专业 优秀人才 大多流向 经济 较发达地 区，使得这些地 区与经 济较发达地 区间经 济发展差距有进一步扩大 的趋势。分析各 区域经 济发展情况可看 出 我 国西部 各省份 应 注意 区域经

23、济 的协调发展，我 国中部地 区应 充分发挥 区域的资源优势，加 强 区域间协调 和协作，以增强 区域 竞争 力：我 国经济发展水平较高 的城市，应力争建设 成为 特 大城市。城市 区域化与 区域城市化成为当今城镇 化发 展 的客观规律，城市 间的竞争 更多地表现为城市所依 托 区域 间的竞争。因而，各市在经济 发展中，应注意加快 拓 展城市发展 空间，走区域协调发展的新型城镇化道路。在此特别需要指 出的是，聚类结果和合理等级 排序 有很大关系，但 略有不同：石家庄和厦 门两个城市排 名和 聚类 结果有 出入，可能是 由于排序与聚类 的数学原 理和 方法不同造成的，是合理 的。三、总结 本文对

24、 已有 的研究成果加 以创新，首次将 因子 分析 法和模糊综合评价法结合对城市经济发展水平进行排 名。实证 发现，影响经济发展的主要因子有经济社会 因 子、基 础设施 因子和生 态环境 因子；基 于序数总 和理论，表 4 合理等级 排序 城市 因子一得分 因子二得 分 因子三得分 因子综合得分 因子综 合得分排 序 综合波达数 波达数综合排序 序号和 合 理等级排序 北 京 3 2 7 9 9 5 0 0 4 1 7 7 -0 9 1 9 3 4 2 4 2 6 9 3 l 1 2 2 2 9 3 4 4 6 3 天 津 0 7 8 7 1 5 0 5 3 3 0 3 -0 3 5 8 3 0

25、 6 7 3 8 3 5 4 8 7 5 2 9 8 6 3 8 4 石家庄-0 5 4 5 2 4 0 5 6 0 7 2 -0 4 0 3 8 9 -0 3 2 7 3 8 0 0 9 5 2 2 l 1 6 9 2 6 4 8 2 4 太 原-0-3 8 6 4 3 -0 5 3 0 3 7 -0 1 4 4 2 9 一 O _3 9 9 9 7 2 8 9 4 2 4 l 5 0 7 2 2 4 6 2 3 呼 和浩特-0 5 2 8 2 7 0 7 3 9 8 5 0 3 4 0 9 5 0 5 5 7 7 5 8 9 7 5 3 0 7 7 l 3 0 6 0 3 O 沈 阳 0

26、1 3 7 3 4 0 0 8 6 1 4 0 2 2 3 1 2 0 1 0 7 1 4 0 5 1 8 1 l 2 7 1 0 6 1 7 8 大 连 一 O O 3 6 4 6 0 1 6 3 6 9 -0 1 6 9 9 3 -0 O O 6 0 7 2 3 2 4 1 4 2 4 O 8 1 2 2 6 1 3 长 春-0 3 9 8 9 1 0 1 5 0 1 3 -0 1 9 6 5 l -0 2 8 3 2 4 O 3 0 5 2 1 1 6 2 4 2 0 4 1 2 2 哈尔滨 一 0 4 4 2 8 2 0 9 9 8 6 -0 5 3 3 3 9 0 1 7 4 4 9

27、 8 l 1 2 1 6 1 5 5 9 2 1 3 7 1 9 上 海 3 7 5 4 8 9 0 0 6 2 6 9 -0 3 5 2 8 5 2 8 2 0 9 3 2 0 7 9 1 3 1 0 4 2 3 1 南 京 0 O 4 3 9 9 -0 O 1 8 5 7 1 5 1 4 6 7 O 】1 5 6 9 6 5 0 1 1 0 2 4 7 5 l l 2 1 l 1 杭 州 0 1 4 6 o 1 0 3 5 3 1 4 4 9 1 2 3 0 3 2 2 1 6 9 l 8 1 7 2 6 8 7 7 1 4 6 宁 波 0 0 1 8 5 9 0 1 2 6 3 1 0

28、6 3 0 3 3 0 0 2 5 8 6 3 5 9 2 1 3 2 3 4 4 1 3 2 6 1 2 合 肥 一 0 4 5 8 6 7 0 2 4 5 2 2 -0 2 3 1 4 4 一 O 4 0 5 2 5 5 9 9 2 5 l 1 7 8 2 5 5 0 2 5 福 州 一 0 3 3 7 3 6 -0 0 1 3 9 8 -0 3 3 6 3 6 0 2 7 5 9 4 7 9 9 2 0 1 7 0 2 l 9 3 9 2 0 厦 门-0 2 3 6 4 7 -1 0 3 9 1 6 一 O 2 6 4 6 3 -0 3 9 0 3 5 2 O 9 l 2 3 1 7 1

29、 l l 8 4 1 2 1 南 昌 一 0 5 4 5 8 8 -0 3 9 7 5 7 -0 0 8 5 6 7 -0 4 9 1 5 8 3 3 5 3 2 8 7 9 0 2 9 5 7 2 8 济 南-0 2 9 9 6 6 0 O 4 7 6 5 0 4 6 7 8 4 一 O 1 9 o 1 4 9 8 4 3 1 8 1 9 8 1 1 7 3 5 1 7 青 岛 O 0 4 8 9 3 O 1 9 9 5 3 0 1 2 8 2 6 0 0 8 2 O 0 9 0 9 1 2 2 6 8 l 8 2 0 1 0 郑 州-0 2 8 5 6 6 O 1 O 9 3 9 O 1

30、7 6 o 2 0 1 8 4 4 7 2 O l 8 1 7 2 1 o 2 1 5 3 2 1 6 武 汉 0 0 6 7 7 7 0 2 6 2 9 1 0 9 5 8 8 8 0 1 5 5 4 3 0 7 3 l 9 2 8 2 3 5 1 4 7 长 沙 一 0 3 2 2 2 4 0 3 8 5 1 l -0 _ 3 6 5 0 5 一 O 1 9 O 4 7 1 7 9 l 1 9 1 9 8 2 1 6 3 5 1 8 广 州 1 0 7 2 4 5 0 2 9 8 5 9 1 2 2 3 5 6 0 9 3 4 2 0 8 8 3 4 4 3 1 4 9 l 5 2 深 圳

31、 1 6 3 7 4 一 1 1 8 4 2 0 7 4 0 2 3 O 9 6 6 9 5 5 4 6 8 3 2 5 2 2 1 0 l 3 5 南 宁-0 6 4 5 9 3 -0 0 9 8 5 6 -0 1 3 7 5 9 -0 5 l 3 1 8 8 l l 8 2 9 7 4 1 3 1 6 0 3 1 海 口 -0 7 1 1 7 3 0 7 7 7 5 3 0 3 6 9 2 9 0 7 0 4 7 4 4 4 5 5 3 5 2 0 2 3 5 7 0 3 5 重 庆 一 0 4 7 7 2 8 4 8 1 3 7 4 -0-3 8 O 3 5 O 5 3 2 0 3 5

32、9 7 8 6 1 4 6 3 2 3 2 9 1 5 成 都 一 0 1 2 2 7 5 1 2 5 7 0 1 9 7 4 7 0 1 5 7 2 1 2 3 9 2 8 2 5 4 3 9 1 7 9 贵 阳 一 0 6 9 4 0 2 0 3 8 4 2 3 -0 2 6 5 l 一 0 6 1 0 8 6 4 o 0 5 3 3 4 4 5 3 3 6 6 3 3 昆 明-0 4 9 2 4 1 -0 2 2 2 1 4 0 1 8 8 9 9 0 4 2 3 8 8 6 0 7 2 6 1 0 6 3 2 8 5 4 2 7 拉 萨-0 4 3 9 3 1 3 7 0 5 5 一

33、O 1 O 6 5 1 -0 5 9 7 0 5 7 6 6 3 2 l 1 2 2 2 7 5 9 2 9 西 安-0 2 0 7 3 4 0 2 0 7 8 9 0 2 5 2 5 5 一 O 1 3 1 l 3 o 0 2 3 l 5 2 2 6 6 1 4 2 9 1 4 兰 州-0 5 9 6 9 3 -0 6 5 5 2 2 0 3 9 2 7 9 -0 5 9 6 3 8 0 4 0 6 3 l 5 3 O 3 2 6 3 3 2 西 宁-0 7 2 3 2 -0 6 3 3 0 7 -0 9 4 7 5 4 -0 7 l 8 8 4 0 5 5 9 3 6 1-3 3 3 6

34、7 2 3 6 银 川 一 0 6 7 0 3 -0 5 6 9 2 -0 9 3 6 2 6 0 6 6 6 2 2 5 l 8 9 3 4 3 8 3 3 4 6 8 3 4 乌鲁木齐 一 0 3 8 9 2 -0 8 l 9 6 9 -0 5 6 6 4 4 0 4 8 0 9 3 9 0 8 2 7 1 2 1 0 2 4 5 1 2 6 表 5 聚 类分 析 城市 聚类结果 3类 排序成果 城市 聚类结果 3类 排序成果 城市 聚类结果 3类 排序成果 北 京 1 3 福 州 2 2 0 合 肥 3 2 5 上 海 l l 济 南 2 1 7 厦 门 3 2 1 广 州 l 2 青

35、岛 2 1 0 南 昌 3 2 8 天 津 2 4 郑 州 2 1 6 南 宁 3 3 1 石 家庄 2 2 4 武 汉 2 7 海 口 3 3 5 沈 阳 2 8 长 沙 2 l 8 贵 阳 3 3 3 大 连 2 1 3 深 圳 2 5 昆 明 3 2 7 长 春 2 2 2 重 庆 2 1 5 拉 萨 3 2 9 哈尔滨 2 L 9 成 都 2 9 兰 州 3 3 2 南 京 2 l 1 西 安 2 1 4 西 宁 3 3 6 杭 州 2 6 太 原 3 2 3 银 川 3 3 4 宁 波 2 1 2 呼和浩特 3 3 0 乌鲁木 齐 3 2 6 (下转 第 2 4页)2 0 1 3年第

36、 2期总第 2 9 1期 镧 M o n th ly H A I N A N F I N A N C E 所求得 的 P值表示 了该客户的守约概率。将客户数 据代人模型预测信用状况，则 可计算 出 P值。P值越接 近 1，则 申请人信用较好，P值越接 近 0，则 申请人信用较 差。表 4回归 方 程 变 量 B S E Wa l d d f S i g E x p(B)F1 1 2 8 6 0 1 9 6 43 1 6 4 1 O 0 O H0 3 62 0 F3 1 1 7 7 0 2 O 4 3 3 3 8 0 1 0 0 o 0 3 2 46 F 4 O5 4 4 0 1 7 0 1 0

37、 2 78 l 0 0 01 1 72 4 F 6 -0 5 3 4 0 1 9 0 7 9 05 1 0 0 0 5 0 5 8 6 S t e p 7 F 7 1 2 01 0 2 6 0 21 3 7 7 l 0 0 0 0 3 3 2 2 F 8 05 8 5 0 21 O 7 7 3 2 1 0 o 0 5 1 7 9 4 F 9 -0 5 0 6 O 21 4 5 5 8 1 1 0 O1 8 0 6 0 3 Co ns t a n t 04 3 7 02 6 8 0 2 6 5l 1 0 1 0 3 1 5 4 8 在预测分类的准确率方 面 在概率界 限为 0 5的条 件下，该模

38、 型判定的总准确率为 8 8 1，其 中对信用好 的 客户判为守信率高 的准确率 为 9 2 6，对信用较差 的客 户判 为守信率低 的准确率为 8 1，所得结果 比较理想。四、结 论 及 建 议 在小企业业务 开展 中，信用 风险 的有效识 别是此 类 业务 获得 良性发展 的保 障。采用供应链 金融使得商业 银 行围绕核心企 业对上下游 的小企业开展信贷 业务，更 易 于准确识别借 款人 的信用 风险状况，从 而降低对小企 业(上接 第 1 9页)城市经济发展水平前三名依次为 上海、广 州和北京；运用 聚类分 析方 法，3 6个城市按经 济发展水 平 由高到低，可划分为三个能级。实证结果表

39、 明，区域城 市化与城市 区域化是 当今城镇发展 的规律，城市 的竞争 更 多表现为城市所依托 区域 的竞争。基于此，各城市在 经济 发展 中，应加快拓展 城市 的发展 空间，走 区域协调 发 展 的新 型城镇化道路。应 当指 出的是，本文仍然存在一些不足。第一，根据 因子分析法得到 的权重，受客观数据采集 的准确性影响，与实 际可能会 存在偏差：第二，本文参与 因子分析 的指标 只有 2 2 个，可能不足 以解 释问题；第三，因子分 析法 的缺 点表现在样本容量要足够大，评价标准与样本有关，评价 结 果是一个相对优劣顺序：第 四，序号总 和理论有两 条立 论 的前提是评 价方法要足够 多。每

40、种评价方 法 的结果 要 大体上 准确，但评价方法 多就很难实现6 1。(特约编辑：罗洋)2 4 2 0 1 3年第 2期总第 2 9 1期 信贷 的违约风险。在供 应链金 融的小企业信用风险识别 方面，商业银行需要注意以下几点：一是要注重完善信 贷数据库。由于 国内的商业银行 开展供应链金融业务时间还不 长，同时传统 的信贷数据 更侧重于企业的财务数 据，而对企业 主人品等定性数据 关注甚少，因此各商业 银行 的信贷数据库有待于完善。二是要 关注评价指标及模 型对不 同行 业的适 用性。由于不 同行业的属性各 异 因此能很好地反映某一行业 信贷客户 的信用风险识 别模型未必 能较好地在 另一

41、行业 适用，需要根据各行业的特性 对模 型进行相应 的调整。三是要加强对风险识别模 型的检 验 由于我 闭正处 于经济转型期，企业的外部经 营环境 和内部经 营条件变 化较快，特别是小企业经营易受外部经济环境 的影 响，此对信用识别模型需要定期进行检验，以考 察该模 型是 否 能较好地反映小企业 的信用变化情况。(特约编辑：罗洋)参 考文 献：1】熊熊，马佳，赵 文杰，王小琰，张今 供应链金融模式 下的信用风险评价l J】南开管理评论，2 0 0 9(4)：9 2 9 8 2 l a)海青，张琅，张道宏，陈亮 基 于支持 向量机 的供 应链金融信 用风险评估研究【J J 软科学，2 0 1 1

42、(5 J：2 6 3 6 参考 文献：1】于秀林，任雪松 多元统计分析【M】北京：中国统计 出版 社 1 9 9 9 1 71-1 7 2 【2 谢季坚，刘承平 模糊数 学方法及其应用【M】武汉：华 中 科 技 大学 出版社 2 0 0 6 1 2 8 1 2 9 3】朱建平 应 用多元 统计分 析【M】北 京：科 学 出版社，2 0 o 6 8 2-8 5 4】苏金 明，傅 荣华，周建斌，张莲花 统计软件 S P S S F o r Wi n d o w s实用指 南 M1 北 京：电子工 业 出版社，2 0 0 0 4 6 2 4 6 3 f 5 1 白雪梅，赵 松 山 多种 综 合评 价 方 法 的优 劣判 断研 究 l J 1 统计研 究，2 0 0 0，7：4 5 4 8 【6 R a v e n，M R T h e A p p l i c a t i o n o f E x p l o r a t o r y F a c t o r A n a l y s i s i n Ag r i c u l t u r a l E d u c a t i o n R e s e a r c h J J o u r n a l o f A g r i c u h u r a l E d u c a t i o n，1 9 9 4，3 5(4)：9 1 4