基于全国31个省会城市综合水平评估分析

1、基于全国31个省会城市综合水平评估分析浙江工商大学 黄可遇、朱维芳、陈国浩摘要：本文以“城市让生活更美好”这一时代的背景下，对全国直辖市、省会城市的综合实力建立综合评价评价体系。通过人口规模、工农业规模、经济水平、公共设施、生态环境等八个方面相关的二十个指标对各城市2008年数据进行分析。主要采用主成分分析法、因子分析法、聚类分析法对全国这具有代表性的31个城市做综合水平评价分析，并对这三种方法的数据处理结果作了比较和详尽分析。此外，本文还提出各城市发展中仍存在的问题并提供了相关建议。关键字：综合水平评估分析 主成分分析 因子分析 聚类分析1课题背景加快转变经济发展方式，开创科学发展新局面。发

2、展是当代时代的潮流，是解决我过所有实际问题的关键。党的十七届三中全会审议通过了中共中央源于制定国名经济和社会发张的第十二个五年规划的建议，提出以科学发展为主题，与加快转变经济发展为主线，把把加快转变经济发展方式贯穿于经济社会发展全过程和各个领域，提高发展的全面性、协调性、可持续性，坚持在发展中促转变、在转变中某发展，实现经济社会又好又快发展，这是当前和今后一个时期我过经济社会发展的努力方向。经过30多年的全速拼搏，我国经济总量明显增加，综合国力大幅提升。改革开放30年来，中国共产党在建设中国特色社会主义的实践中，不断深化对执政规律、社会主义建设规律和人类社会发展规律的认识，从“发展是硬道理”，

3、到“发展是第一要务”，再到科学发展观，执政理念不断丰富和发展，中国特色社会主义建设取得了巨大成就，社会生产力得到了空前发展，人们的物质生活得到了极大丰富，战胜自然灾害的能力也越来越强。面对国内外环境的复杂变化和重大风险挑战，我们党团结带领全国各族人民，紧紧抓住发展这个党执政兴国的第一要务，贯彻落实党的理论和路线方针政策，实施正确而有力的宏观调控，充分发挥我国社会主义制度的政治优势，充分发挥市场在资源配置中的基础性作用，使国家面貌发生新的历史性变化。我们有效应对国际金融危机巨大冲击，保持了经济平稳较快发展良好态势，并为长远可持续发展奠定了重要基础。我们战胜了汶川特大地震等重大自然灾害，成功举办了

4、北京奥运会和上海世博会，胜利完成了“十一五”规划确定的主要目标和任务。经过五年努力奋斗，我国社会生产力快速发展，综合国力大幅提升，人民生活明显改善，国际地位和影响力显著提高，社会主义经济建设、政治建设、文化建设、社会建设以及生态文明建设和党的建设取得重大进展，谱写了中国特色社会主义事业新篇章。五年取得的成绩来之不易，积累的经验弥足珍贵，创造的精神财富影响深远。然而我国发展面临的任务仍旧非常艰巨。在当代中国，坚持发展是硬道理的本质要求就是坚持科学发展，注重以人为本，注重全面可持续发展，注重统筹兼顾，注重保障和改善民生，促进社会公平和正义。中国改革开放30年的实践证明，中国工业化发展理论和增长方式

5、有效率，但是没有和谐持续，中国社会经济发展的矛盾越来越突出。以人力资本为主要增长来源的服务经济可以有效地解决这些主要问题，北京开辟了服务经济发展的新路，这也是目前所有先进发达国家的发展之路。2、研究目的2.1创新城市综合评价“十一五”时期经济社会发展取得了巨大成就，我们应总结和归纳过去成功的经验和不足的教训，有效正确的评价各城市发展状况。为我国今后的一段时期的发展勾画出宏伟的蓝图，使我国经济发展更加符合科学发展规律，推动我国建设成为政治文明，经济发展、社会和谐、环境优美的国足人民美好家园。2.2注重生态建设、树立可持续的经济发展方式随着全球人口和经济规模的不断增长，能源使用带来的环境问题及其诱

6、因不断地为人们所认识，不止是烟雾、光化学烟雾和酸雨等的危害，大气中二氧化碳浓度升高将带来的全球气候变化，也已被确认为不争的事实。而能源与经济以至价值观实行大变革的结果，可能将为逐步迈向生态文明走出一条新路，即摒弃20世纪的传统增长模式，直接应用新世纪的创新技术与创新机制，通过低碳经济模式与低碳生活方式，实现社会可持续发展。2.3缩小东西差距。区域发展差距过大引发的负面效应近年来日益明显，若任其扩大经济社会发展到一定阶段必然会引起一定的问题。2.4均衡与校正城市医疗资源，医疗体制改革进行的成效明显，但仍旧存在一定的不均衡，因此通过综合分析评价各城市的发展情况可对均衡与校正城市医疗资源起到一定作用

7、。2.5增大各城市的开放度与增强地域文化队经济的贡献。城市的开放度、区域文化与经济发展有着密切的关系，因此需在城市开放度、地域文化方面做出一定改进。周绍杰，王有强，殷存毅区域经济协调发展：功能界定与机制分析，研究了改革开放以来中国区域间的发展不平衡问题，认为经济增长过程中的环境代价要求建立协调发展机制。蔡昉、都阳中国地区经济增长的趋同与差异对西部开放战略的启示经济研究2000年第十期，认为东部与西部地区之间的插于拉大，但内部呈现手链现象。2006年9月，国家环保总局国家统计局联合发布了中国绿色国民经济核算研究把报告2004研究结果表明，全国因环境污染造成的经济损失为5118亿元。左学金泛长三角

8、产业转移与区域合作研究得出结论，随着我过东部地区经过多年高速增长，它的先发及政策优势效应不断减弱，中西部地区不断现象低成本与土地优势，促使长三角地区的产业开始向中西部地区转移。认为我过应当借鉴发达国家产业转移经验促进沿海产业结构提升。单海鹏西部大开发：10年绩效评价中，作者通过考察1999到2008年西部地区经济和社会的变化，认为总的来说西部地区的经济有了非常明显的变化，地区经济总量，发展速度，经济结构，居民生活水平都有了较快的改善，基础设施建设的快速发展为西部地区将来的发展奠定了坚实的基础。陈建军、陈国亮等在“十二五”期间浙江在长三角区域一体化发展的战略研究中对“十二五”期间长三角一体化进程

9、进行了综合的回顾与评估。叶耀明，王胜.推进长三角金融合作发展的机制分析与进程设计J.上海经济研究，20073课题研究方法本文采用多元统计分析方法。主成分分析法、因子分析法、聚类分析法。4指标设置和数据搜集处理4.1指标设置不同的直辖市、省会城市的发展水平参差不齐，每个城市也有其特殊的一面。因此，对这些城市做综合水平的评估不能依靠单一指标趋衡量，需要建立综合评价体系。本文根据各城市发展水平涉及的有关指标和计量模型的可操作性，从人口规模、工农业规模、第三产业规模、经济实力、涉外竞争力、公共设施、生态环境、文化教育水平这八个方面去建立城市综合水平评价指标。表1：城市综合水平评估评价指标综合水平评估人

10、口规模年末总人口工农业规模主要农产品产量工业总产值第三产业规模社会消费品零售额第三产业占GDP比重经济水平地区生产总值固定资产投资额职工平均工资涉外竞争力外商投资企业个数实际使用外资金额公共设施医院卫生员数量客运总量城市道路面积实有公交等客运车辆数生态环境绿地面积工业固体废物综合利用率生活垃圾无害化文化教育水平科学支出教育支出影剧院数4.2数据搜集、处理本文参考了中国城市统计年鉴2009所设置的指标题以及相应数据，原始数据见附录一。其中上海的绿地面积、工业固体废物综合利用率、生活垃圾无害化和南宁的外商投资企业个数，天津的绿地面具数据缺失。为此，我们进而在中经网统计数据库找到了上海的绿地面积、工

11、业固体废物综合利用率、生活垃圾无害化和南宁的外商投资企业个数。但天津的2008年依旧未知，故我们参考了天津1999到2007的绿地面积，利用回归分析，近似预测天津2008的绿地面积。首先绘制天津1999到2007绿地面积和时间的相关图。图1：天津1999到2007绿地面积和时间相关图从图1可看出，呈较强的线性关系。因此用E-views做线性回归分析。图2：天津绿地面积线性回归分析结果可得出：绿地面积随年份的线性表达式为故可近似得出天津2008年绿地面积为18689.2公顷。因为我们研究的综合水平评估指标有20个，各指标具有不同量纲，为使数据在更平等的条件下进行分析，需对数据进行处理。目前进行数

12、据处理的方法大致有3种，即标准化、极差标准化和正规化。本文采取标准化，公式为：公式中为标准化后的值，为原值，为均值，为标准差。所有参与分析的指标数据均为标准化后的数据，见附录二：5数据分析5.1主成分分析法通过SPSS软件的Analyze-Data Reduction-Factor分析，在就是SPSS默认是选择Eigenvalues over 1也就是保留特征根大于1的主成分下，得出表2和表3：从表2和表3中可见，工业固体废物综合利用率和生活垃圾无害化的信息损失是相当大的，而且在保留4个主成分的情况下，累计方差贡献率也仅82.409%（85%）。因此，本为以选取5个主成分为宜。相关系数阵详见附

13、录。通过SPSS的因子分析模块运行结果输出的因子载荷矩阵Component Matrix表5将第i列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根 ，就可以得到主成分分析的第i个主成分的系数，结果见下表 6：主成分1主成分2主成分3主成分4主成分5年末总人口0.162-0.2210.410-0.2040.004主要农产品产量0.1170.420-0.019-0.180-0.135工业总产值0.274-0.049-0.2580.0510.058社会消费品零售额0.296-0.0390.0030.0500.021第三产业占GDP比重0.071-0.3980.3520.2750.024地区生产总值0.297

14、-0.042-0.0890.0360.028固定资产投资额0.2750.173-0.113-0.0980.002职工平均工资0.227-0.304-0.0010.1090.177外商投资企业0.241-0.155-0.318-0.046-0.045实际使用外资金额0.265-0.081-0.243-0.0520.119医院、卫生院数0.1640.3450.234-0.258-0.236客运总量0.1270.4340.2570.3120.050年末城市道路面积0.2620.153-0.0470.2600.063年末城市实有客运车辆数0.290-0.0880.109-0.023-0.046绿地面积

15、0.1790.1550.1760.6000.125工业固体废物综合利用率0.0520.135-0.4750.0950.112生活垃圾无害化处理率0.0350.1700.174-0.3270.875科学支出0.2600.1170.177-0.107-0.234教育支出0.294-0.0760.033-0.131-0.110影剧院数0.250-0.1700.083-0.285-0.060在以上的公式中,系数的大小直接表现了相应主成分反映指标的程度。主成分1对所有指标的反映程度都较为均衡，相对较多反映了社会消费品零售额、地区生产总值、年末城市实有客运车辆数、教育支出四个指标。主成分2明显较多地反映了

16、客运总量与主要农产品产量以及第三产业占GDP比重。主成分3主要反映了年末总人口和工业固体废物综合利用率。主成分4明显多于其他指标地反映了绿地面积。主成分5则反映了生活垃圾无害化处理率这一指标。表7：31个城市主成分得分表城市名F1F2F3F4F5F北京市9.4033 -2.2712 4.0614 -1.2995 9.4033 110.2542天津市3.6805 -0.1752 -2.5578 -0.3544 3.6805 37.44146石家庄市-0.6433 1.9503 -0.8862 -1.5691 -0.6433 -6.07376太原市-1.9519 -1.0921 0.5968 0.

17、0127 -1.9519 -24.5635呼和浩特市-2.0753 -0.7519 -0.5713 0.5694 -2.0753 -26.6239沈阳市1.4213 -0.0415 -1.3118 -0.5851 1.4213 13.36831长春市-0.6167 0.0488 -1.4752 -0.1825 -0.6167 -10.0803哈尔滨市-0.5145 -0.1601 0.2736 -0.7512 -0.5145 -6.85645上海市10.5228 -1.9997 -3.3137 -0.4352 10.5228 111.3528南京市1.4719 1.1592 0.0501 2.

18、4873 1.4719 23.40575杭州市1.7673 -0.2664 -1.0698 -0.4077 1.7673 17.51002合肥市-1.3268 -0.2870 -1.2180 0.3989 -1.3268 -18.0707福州市-0.8510 -0.1777 -0.9249 -0.7496 -0.8510 -13.0823南昌市-1.9081 -0.3871 -1.0297 -0.6512 -1.9081 -26.0812济南市-0.2048 0.7621 -0.6507 0.2366 -0.2048 -1.34917郑州市-0.7273 0.1577 -0.4938 -0.1

19、750 -0.7273 -9.24944武汉市0.9124 0.1901 -0.6636 0.0385 0.9124 9.988189长沙市-0.6410 0.2095 -0.7801 -0.5288 -0.6410 -9.07594广州市4.1217 0.6320 0.6427 4.0484 4.1217 56.11144南宁市-1.6938 -0.3548 -0.5907 1.4452 -1.6938 -20.0825海口市-2.5106 -0.5057 0.1008 0.8420 -2.5106 -29.4925重庆市5.0015 5.6545 2.5219 -0.0897 5.0015

20、 77.8416成都市0.8504 1.7355 -0.1058 0.0151 0.8504 14.27869贵阳市-2.3869 -0.3946 1.0540 -0.2533 -2.3869 -27.3247昆明市-1.7126 -0.3002 1.2894 -0.9330 -1.7126 -19.5795拉萨市-2.2126 -1.8677 0.9007 0.0613 -2.2126 -28.9985西安市-0.3169 -0.0113 -0.6131 0.2389 -0.3169 -4.59323兰州市-2.4469 -1.1131 -0.6351 0.8750 -2.4469 -31.

21、655西宁市-2.6971 -0.3421 0.0803 -1.0219 -2.6971 -33.5903银川市-2.2697 -0.0925 -0.0828 -0.8112 -2.2697 -27.9816乌鲁木齐市-2.0582 -1.2288 0.4467 0.9041 -2.0582 -25.34445.2因子分析法在进行因子分析之前，本文先进行分析变量之间的相关性来判断进行因子分析是否合适。Correlation Matrix见附录。由Correlation Matrix可知变量之间具有较强的相关性，进行因子分析是合理的。本文用主成分法提取因子，故由前文的主成分分析法可得到初始载荷矩

22、阵和提取5个公共因子。为了更便于解释各因子的实际意义，对因子进行旋转，本文选择Varimax方差最大正交旋转。旋转后公共因子解释原始数据的能力没有提高，但使得因子载荷矩阵的平方按列向0和1两极转化，达到结构简化，排除噪声干扰的作用。表8：由上表看出：分析可得因子1主要由工业总产值、地区生产总值、实际使用外资金额等经济类指标决定，是经济因子。因子2基本由主要农产品产量以及医院、卫生院数决定，可命名为社会供给因子。因子3由客运总量和绿地面积决定，应为公共设施因子。因子4由年末总人口、第三产业占GDP比重和工业固体废物综合利用率决定，大约可定义为城市发展因子。因子5由生活垃圾无害化处理率决定，是环境

23、因子。图4：因子1为x轴，因子2为y轴。表9：旋转后的因子方差解释最后，计算因子得分，以旋转后各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各城市的综合得分F，即表10：综合得分如下城市名F1F2F3F4F5F北京市2.3113 0.5909 -0.0674 4.0218 0.7441 1.9320 天津市1.5007 -0.0781 -0.2896 -1.5917 0.5632 0.6268 石家庄市-0.4317 1.4821 -0.8386 -0.9775 0.7931 -0.2380 太原市-0.6444 -0.1227 -0.4465 0.8818 -0.9

24、367 -0.3443 呼和浩特市-0.4608 -0.5992 -0.2488 0.0839 -1.1160 -0.3886 沈阳市0.6421 -0.1910 -0.3422 -0.7763 1.1313 0.2022 长春市-0.0552 0.2435 -0.5097 -0.8528 -0.6262 -0.1638 哈尔滨市-0.2749 0.5399 -0.6968 0.5049 -0.3370 -0.0995 上海市3.9246 0.0632 -0.7953 -0.8343 -1.4410 2.0900 南京市-0.0388 -0.8130 2.4595 -0.6286 0.6926

25、 0.0853 杭州市0.7160 -0.2877 -0.1989 -0.5372 1.0323 0.2776 合肥市-0.2516 -0.3143 -0.1447 -0.6667 -0.5957 -0.2994 福州市-0.0586 -0.1564 -0.7001 -0.4386 0.7393 -0.2048 南昌市-0.3389 -0.3915 -0.6479 -0.6290 1.0258 -0.4235 济南市-0.1790 0.1899 0.1529 -0.5473 -0.1491 -0.1209 郑州市-0.2959 0.2101 -0.1906 -0.3025 0.0285 -0.

26、2000 武汉市0.2568 0.0889 -0.0165 -0.3320 -0.0915 0.1209 长沙市-0.1364 -0.0562 -0.3186 -0.5855 1.0114 -0.2024 广州市0.5993 -1.4285 3.7413 -0.0397 0.0897 0.5952 南宁市-0.5888 -0.2361 0.3912 -0.0879 -2.2184 -0.3418 海口市-0.6262 -1.3889 0.3179 0.3174 0.4428 -0.5121 重庆市-0.5002 4.2062 1.9472 0.2977 -0.1624 0.6882 成都市-0

27、.1917 0.7896 0.5395 -0.5115 0.5913 0.0246 贵阳市-0.9395 -0.0748 -0.2100 0.8537 0.3269 -0.4811 昆明市-0.7324 0.2071 -0.5920 1.0660 0.7166 -0.3376 拉萨市-0.4187 -1.5172 -0.3454 1.2875 0.6893 -0.3783 西安市-0.1150 0.1367 -0.1562 -0.1850 -0.9436 -0.0877 兰州市-0.6356 -0.1216 -0.4222 0.2281 -2.8922 -0.4167 西宁市-0.7853 0

28、.0112 -0.8661 0.1795 0.8336 -0.5457 银川市-0.6572 -0.0638 -0.6667 0.0216 0.8695 -0.4771 乌鲁木齐市-0.5944 -0.9181 0.1613 0.7800 -0.8116 -0.3795 5.3聚类分析法为了对本文研究的31个城市进行分类研究，本文对它们进行聚类分析。本文选择系统聚类法，聚类方法选择组内连接法With-group linkage，计算距离选择平方欧式距离。图5：冰柱图Horizontal IcicleCaseNumber of clusters12345678910111213141516171

29、819202122232425262728293022:chongqingXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 9:shanghaiXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 19:guangzhouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 10:nanjingXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 28:lanzhouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 20:nanningXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

30、XXXXXXXXXXXXXXX 26:lasaXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 21:haikouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 23:ChechenXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 17:wuhanXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 16:zhengzhouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

31、XXXXXX 15:jinanXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 27:xianXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 12:hefeiXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 7:changchunXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 30:yinchuanXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

32、XXXXXXXXXXXXXX29:xiningXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 18:changshaXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 14:nanchangXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 13:fuzhouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 11:hangzhouXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

33、XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 6:shenyangXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 25:kunmingXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 24:guiyangXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 8:haerbinXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 31:wulumuqiXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

34、XXXXXXXXXXXXXXXXXX 5:huhehaoteXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 4:yayuanXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3:shijiazhuaXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 2:tianjinXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 1:beijingXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX图5：树状图由以上的聚类分析显然可以得到如下。表11：1北京2重庆3上海4南京、广州5其余城

35、市除了这相比全国特别具有代表性的5个城市外，还剩26个城市，为了对这26个城市做更直观的分类，在剔除这5个城市后，再做一次相同的分析，取结果中的树状分类图。图6：在剔除那5个城市后的分类结果如下所示。表12：1天津2沈阳、武汉、杭州、成都3其他北京作为我国的首都，在各项实力及规模上都不容小觑，更是拥有重要的历史意义和军事地位，明显区别于其他城市，综合水平强盛。重庆经济实力较强，城市规模极大，作为直辖市拥有重要的政治地位，发展前景很好，综合水平也极佳。上海各方面实力强盛、城市规模巨大，在我国拥有极高的地位，发展前景依旧看好。南京与广州同是军区所在，军事作用较大，城市历史也很丰富，在我国的综合水平

36、处于前列。天津靠近首都，经济实力较强，政治地位也较高，城市规模仅次于重庆和北京。沈阳、武汉、杭州、成都城市规模相似，杭州和成都的历史地位较高，沈阳军事地位较高，武汉科教实力领先，各有其重要作用，发展前景优越，综合水平相仿。6模型分析与结果讨论主成分分析法和因子分析法的城市综合水平得分。表13：名次主成分分析城市因子分析城市名次主成分分析法城市因子分析法城市1111.35 上海2.09 上海16 -9.25 郑州-0.20 长沙2 110.25 北京1.93 北京17-10.08 长春-0.20 福州3 77.84 重庆0.69 重庆18 -13.08 福州-0.24 石家庄4 56.11 广州

37、0.63 天津19 -18.07 合肥-0.30 合肥537.44 天津0.60 广州20 -19.58 昆明-0.34 昆明6 23.41 南京0.28 杭州21 -20.08 南宁-0.34 南宁7 17.51 杭州0.20 沈阳22 -24.56 太原-0.34 太原8 14.28 成都0.12 武汉23 -25.34 乌鲁木齐-0.38 拉萨9 13.37 沈阳0.09 南京24 -26.08 南昌-0.38 乌鲁木齐10 9.99 武汉0.02 成都25 -26.62 呼和浩特-0.39 呼和浩特11 -1.35 济南-0.09 西安26 -27.32 贵阳-0.42 兰州12 -4

38、.59 西安-0.10 哈尔滨27 -27.98 银川-0.42 南昌13 -6.07 石家庄-0.12 济南28 -29.00 拉萨-0.48 银川14 -6.86 哈尔滨-0.16 长春29 -29.49 海口-0.48 贵阳15 -9.08 长沙-0.20 郑州30 -31.66 兰州-0.51 海口31 -33.59 西宁-0.55 西宁从表13可以看出，这两种方法得到的城市排名基本一致，则此结果是较为合理、可信的。从聚类分析的结果看，北京作为北方最大的城市和政治文化中心，具有其他城市没有的不可替代的地位，以首都地位对内汇聚全国资源，对外有广泛的国际联系。北京的知识经济在全国也是最发达

39、的，高科技人才也是全国最有竞争力的。北京拥有全国最多的国企总部，也是拥有最多的外资企业总部的城市之一。目前北京城乡差距较大，环渤海城市群尚未形成整体聚焦效用，未来发展空间大。另外，政府立足现实，战略高远。因此，总体上看，北京的实力还是比较明显的。重庆也正一步步迈向国际大都会。国家将重庆定位为西部的重要增长极，使重庆获得有力的政策支持。在沿海工业梯度转移及重工业加速的双重机遇下，重庆将依托雄厚的基础进行产业升级。此外，城乡统筹发展，拉动了强劲的内需。开放的国际市场拓宽了上海获取资源的途径与潜在的发展空间，其全球战略地位日益突出。长三角城市群实力强劲，上海作为长三角中心城市将崛起成为世界级大都市。

40、此外，上海世博会的举办将进一步提升上海的国际影响力，吸引更多的高端要素。南京科教发达奠定了良好的基础，制度优势又进一步促进了城市的活力。南京基础坚实，现代化交通体系完善。市场化改革空间巨大，城市活力即将激发。同时，南京地处上海都市区辐射边缘，联动长江中下游城市群整体发展。而广州的平台吸引了许多大项目，集群招揽各大产业，在世界城市网络中扮演起越来越重要的角色。尽管我国各城市发展明显改善，但是还是存在一定的问题，主要如下：1、大城市发展迅速膨胀我国北京、上海、广州等大城市近年发展极其迅速，经历了60多年的城市建设，城市发展体系已逐渐走向成熟。城市区域空间为主体发展的新格局日益显现，一些区域具有区位、资源和产业优势，已经达到了较高的城市化水平，形成了城市发展相对集中的城市群或都市圈，除原有的长江三角洲、珠江三角洲、京津冀、厦泉漳闽南三角地带外，山东半岛城市群、辽中南城市群、中原城市群、长江中游城市群、海峡西岸城市群、川渝城市群和关中城市群也开始出露端倪。由于都市圈、城市群在本质上打破行了行政区的束缚，在一个巨大