城市基础设施与经济发展的关联分析

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1、第27卷第10期河南科学Vol.27No.102009年10月HENANSCIENCEOct.2009文章编号：1004-3918（2009）10-1315-04城市基础设施与经济发展的关联分析———以江苏省为例马璇，谈步稳（南京大学城市与区域规划系，南京210093）摘要：对江苏省13个省辖市的经济和基础设施指标进行聚类分析，寻找基础设施与城市经济发展的关系.然后基于不同类别基础设施对各城市进行等级分类，得出四类基础设施对城市经济的不同影响.最后，通过基础设施投资与城市经济的回归方程，说明加强城市基础设施建设对城市发展的巨大促进作用.关键词：基

2、础设施；城市经济；聚类分析；回归分析；江苏中图分类号：F290文献标识码：A[1]对于基础设施与经济增长关系的实证研究始于Aschauer的开创性贡献.他运用柯布—道格拉斯生产函数得出生产率的提高和政府支出用于公共设施的资本高度相关，尤其是核心基础设施如高速公路、机场、运输、水、电等.20世纪90年代以来，我国基础设施产业日益成为经济发展的瓶颈，基础设施与经济发展问题引起学者[2-6]们的日益关注.随着城市可持续发展研究的深入，众多学者逐渐开始关注城市基础设施建设与社会协调[7-8]发展之间的关系.韩传峰等总结了基础设施与经济协调的合理比例，指出

3、城市基础设施建设控制在一定范围内（城市基础设施投资占GDP百分比应保持在6％～15％，占固定资产投资的百分比应保持在20％～30％），会带动和刺激城市经济、社会、环境协调发展.同时，还运用模糊数学和灰色模型，提出了评价基础设施系统长效性的模型，给出了如何促进城市基础设施与城市协调发展的路径.但这一时期的研究具有两大缺陷：其一，这一阶段的研究多为定性分析，对基础设施的产出弹性及其对经济贡献率缺乏定量化的计算；其二，未将不同类型的基础设施进行分类，区别对待，讨论其影响经济发展的不同路径.作者在总结近年来研究成果的基础上，从不同的角度对基础设施与经济发

4、展关系进行分析，从不同的侧面揭示出基础设施在经济发展中的重要作用，并做出相应的回归方程，得出它们的量化关系.1研究方法及数据1．1聚类分析聚类分析（clusteranalysis）属于多变量统计分析的范畴.它能够将一批样本数据（或变量）按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类.它能够从样本数据自身出发，客观地决定分类标准.本文采用层次聚类分析，其基本思想是分类开始时，每个个体自成一类，依据个体之间的相似性或距离逐步合并，直到最终一类.因此，数据之间的亲疏程度的度量极为关键.连续变量的样本距离测度方法有欧氏距离（Euclidea

5、nDistance）、欧氏距离平方（SquaredEuclideanDistance）、Cheby2chev距离、Block距离、Minkowski距离、Customized距离等.作者利用欧氏距离平方，其基本公式为k2SEUCLID＝∑i=1（xi-y）i.式中：SEUCLID代表欧氏距离平方，k代表样本中有k个变量，xi代表第一个样本在第i个变量的取值，yi代表第二个样本在第i个变量的取值.1．2回归分析回归分析是数据定量分析的一种统计方法，用于研究变量之间的关联.包括线性回归、曲线回归、逻辑回归等，由于能够生成数学表达式，因此应用广泛，对于

6、数据预测、相关关系分析等具有重要意义.本文采用的是一元线性回归分析.它是涉及一个变量的回归分析，主要用于处理两个变量之间的线性关系，建立收稿日期:2009-07-08作者简介:马璇（1985-），女，福建长汀人，硕士研究生，主要研究方向为城市与区域规划.-1316-河南科学第27卷第10期数学模型并进行评价预测.1．3数据来源以江苏省2004年统计数据为聚类分析的基础，以SPSS10为平台，先从经济指标、基础设施指标两个方面对江苏省13个市进行分类.通过比较两组分类结表1各城市基本经济指标果，得出基础设施与经济发展的定性相关性.确定Tab.1Ba

7、siceconomicindicatorsofthe13cities相关性后，再通过时间序列回归分析得出经济发展城市X1/元X2/元X3/%X4/亿元X5/亿元X6/亿美元X7/%与基础设施之间关系的数学方程，得到定量关系.南京354641160219954.38661.78204.3945所有数据均来自于文献［9-10］.无锡589761358813550.12371.45160.6842徐州31592984011182.33147.786.58432实证研究常州363351286816353.28219.3663.6937苏州60326144

8、5117515.84247.81530.59322．1以经济指标为基础的聚类南通350591093716144.9795.6947.68