张洪亮

（安徽工业大学管理科学与工程学院，安徽马鞍山243032）

基于主成分的安徽省服务业发展水平聚类分析

张洪亮

（安徽工业大学管理科学与工程学院，安徽马鞍山243032）

构建了安徽省服务业发展水平的评价指标体系，利用主成分分析方法对选取的15个指标进行分析，提取5个主成分，获得安徽各市各主成分上得分。在基础上，利用聚类方法对安徽16市的服务业发展水平进行分析，根据聚类结果将安徽16市服务业发展水平分为4个类别，结合分析结果并针对各个类别城市的特点给出了相应的服务业发展建议。

服务业发展水平；安徽省；主成分；聚类分析

服务业的发展水平是衡量现代社会经济发展发达程度的重要指标，20世纪末以来世界经济逐渐向步入服务经济时代，这是继农业经济、工业经济之后以服务业为主导的经济形态。在国外，欧美等发达国家自20世纪90年代以来，积极进行产业结构调整与升级，服务业增加值在GDP中的比重逐年上升，美国、德国、英国等主要发达国家该比重已经达到70%以上，即使从世界平均水平来看这一比重也达到了60%，可见大力发展服务业是社会经济发展的必然要求。安徽是中部省份中的工业大省，第二产业占GDP的比重由2007年的44.7%上升到2012年的54.6%，但服务业发展并不理想，虽然服务业的总产值在逐年增加，但占GDP的比重却在逐渐下降，尤其是自2005年以后与全国平均水平的差距逐步扩大，如2005年，安徽省服务业增加值占GDP的比重为40.7%，全国平均水平为39.9%，安徽稍高于全国平均水平，但到2012年，安徽省的这一比重仅为32.7%，而全国平均水平为44.6%，两者间差距明显。

目前安徽正处于承接产业转移及中部崛起的历史机遇中，大力发展服务业是安徽省培育新的经济增长点、促进经济发展方式转变、走新型工业化道路的内在要求，也是安徽省提升制造业竞争力、推进产业结构优化升级的重要保障，发展好服务业对安徽经济的崛起及区域经济的协调发展具有重要的意义。基于此，论文运用主成分方法分析安徽省服务业发展的主要影响因素，并应用聚类方法对安徽省16市的服务发展水平进行了分析，并针对每一类城市的特点给出促进服务业发展的建议。

1 相关研究及安徽省服务业发展水平评价指标的构建

国内外学者对服务业发展及竞争力评价等方面进行了较为丰富的研究。在国内，张晓林等[1]以第三产业固定资产投入量、就业人数及专业技术人员数量作为输入指标，以第三产业增加值及第三产业人员年工资总额作为输出指标，利用超效率DEA两阶段法对我国部分省市的第三产业发展进行比较研究。李文秀等[2]构建了包括行业的区域聚集与行业内区域聚集这个方面的服务业聚集二维评价模型。潘海岚[3]就服务业发展水平的评价指标进行研究，从数量规模指标、比例结构指标、质量效益指标及发展潜力4个方面构建了包含16项二级指标的评价体系。崔锦荣等[4]在应用因子分析评价辽宁省城市服务业竞争力时，从经济基础、服务业发展水平、主要行业发展水平及科技实力支撑这个4个方面构建了包含19项二级指标的评价体系。王颖等[5]从服务业发展速度、发展规模及产业结构等方面，应主成分法对江苏省服务业的发展水平进行了综合评价。在国外，Chen等[6]利用ANP模型研究了信息服务业开发国际市场的关键因素，并给出了各因素的重要性权重。Naqshbandi等[7]研究了马来西亚服务业竞争优先权的构成要素，并分析了不同服务行业的竞争优先权。Shrake等[8]从产业生态学的角度构建面了向全生命周期的服务业环境绩效多维度评价模型。Tyagi等[9]构建了融合传统指标与标杆管理思想的记分卡模型。

在参阅文献[3-5,10-11]的基础上，结合指标的代表性、可操作性及可比较性等原则的要求，本文从服务业发展基础、服务业发展规模与速度及服务业发展潜力3个方面构建安徽省服务业发展水平评价的指标体系，如表1。其中，“服务业发展基础”指服务发展所处的经济环境及人口素质等；“服务业发展规模与速度”从绝对量及相对值两个方面考察服务业的发展状况；“服务业发展潜力”主要考察服务业发展的未来态势与发展空间，包括服务业固定资产投资增长率、服务业增加值占GDP的比重、城镇化率、专利申请数及服务密度等。该指标体系融合了绝对值指标与相对值指标，体现了服务业发展的静态与动态发展状况，可以较全面地反映安徽省服务业的发展状况。

2 安徽省服务业发展水平的主成分分析

通过查阅2012年安徽省统计年鉴及安徽各市2012年安徽各市国民经济和社会发展统计公报，获取了如表2所示的指标数据。

表2 安徽各市服务业发展水平指标数据Tab.2 Index data of service industry developm ent level for every city of Anhui

应用SPSSStatistic 19.0对数据进行主成分分析。首先利用该软件对数据进行标准化处理，以便消除量纲。分析过程中按照特征根大于1的原则提取了前5个主成分，这5个主成分所对应的特征根分别为6.168、2.654、2.070、1.321和1.101，此时这5个主成分的方差累计贡献率达到88.768%,已经包含了原数据绝大部分信息量,不会对整体分析结果产生实质影响。主成分提取结果可用碎石图来清晰地表示，如图1所示，可知前5个主成分已能较好地反映原始数据的大部分信息。

图1 主成分提取的碎石图Fig.1 Scree p lotof principalcom ponents

SPSS19.0提供了5个主成分与原指标标准化数据之间的线性关系系数，其中第一主成分（F1）在人均地区生产总值（x1）、大专以上学历人数（x3）、服务业固定资产投资（x6）、服务业劳动生产率（x7）、城镇化率（x12）及申请专利数（x14）上的系数分别为0.795、0.934、0.793、0.900、0.817和0.752，因此，称这一主成分为服务业发展的经济与人力基础成分；第二主成分在服务业增加值（x5）及服务业增加值占GDP的比重（x11）上的系数为0.581和0.833，称其为服务业发展规模成分；第三主成分在经济发展速度（x4）、服务业固定资产投资增长率（x10）及服务业增加值增长率（x8）上的系数分别为0.795、0.645及0.604，称其为服务业发展速度成分；第四主成分在服务业固定资产投资占固定资产投资的比重（x13）及城镇居民全年可支配性收入（x2）上的系数分别为0.558和0.316，称其为服务业投资力度成分；第五主成分在服务业密度（x15）及服务业就业人数增长率（x9）上系数分别为0.478和0.279，称其为服务业发展潜力成分。

根据该各主成分与指标间的关系，可得安徽各市在各主成分上的得分，计算式为

式中:Fi为第i个主成分的得分；Zxj表示第j个变量的标准化数据；aij为第i个主成分上的载荷值；p,m分别为指标变量的个数和所提取的主成分的个数，文中，p=15,m=5，如表3。

表3 安徽16市在各主成分上的得分Tab.3 Grade ofAnhui’s16 citieson each principal com ponent

3 安徽省各市服务业发展水平的聚类分析

经过主成分分析实现了指标的降维，同时得到了各市在各主成分上的得分，论文利用SPSSstatistic19.0软件对安徽各市服务业发展水平进行系统聚类，分析过程中距离取平方Euclidean距离，n维空间的欧氏距离的计算式为

式中：xik表示i点的第k维坐标；xjk表示j点第k维坐标。

由聚类分析得到安徽省各市服务业发展水平的聚类图，如图2所示。

图2 安徽省16市服务业发展水平聚类Fig.2 Service industry development level clustering of 16 cities in Anhui

根据分析结果，可将安徽16市的服务业发展水平分为4类：

第一类是合肥。合肥是皖江城市带承接产业转移示范区核心城市和长三角城市经济协调会成员，辖区内教育资源丰富，这些为合肥市的服务业发展提供了良好的支撑性条件，其服务业水平在省内处于明显的领先地位。从表3可知，合肥市在第一主成分“服务业发展的经济与人力基础”及第二主成分“服务业的发展规模”在省内具有绝对的优势，但合肥市的服务业发展也有不足，其在第三、四、五主成分上分别居全省第十位、十一位和九位，所以合肥应从服务业发展速度、投资力度及发展潜力等几个方面提升服务业的发展水平，抓住服务业产业转移的机遇，进一步提升服务业的产业聚集效应。在发展速度与投资力度方面应树立新的标杆，向华东乃至全国性服务业发展中心而努力；在服务业发展潜力方面，应积极拓展服务业发展空间，大力培育和发展成长潜力大的新兴服务业态，提升服务密度。

此外，据统计2012年合肥市服务业增加值占GDP的比重约为39.17%，与全国平均水平的44.60%仍有差距，所以合肥应充分利用区位、交通优势，以合肥经济圈为依托，进一步做大服务业的体量与规模。

第二类包括马鞍山、芜湖、铜陵三个城市。芜湖是皖江城市带承接产业转移示范区“双核”之一，近几年积极转变经济发展方式，服务业水平在逐年提高。由表3可知其在第一主成分和第三主成分上表现居全省前列，但在第四主成分“服务业投资力度”上表现较差，居全省后几位，因此如何利用自身的产业基础、港口优势并充分利用皖江城市带产业承接转移的历史机遇，进一步提升服务业固定资产投资比重，实现第二、三产业的联动发展是芜湖市服务业发展的重点。

马鞍山和铜陵是典型的资源型城市，但几年来两市都在积极调整产业结构，三产的比重在逐年优化。尽管如此，根据分析结果可知两市在“服务业发展规模”及“服务业发展速度”两个主成分上的表现一般，说明提高服务业发展规模及发展速度是两市提升服务业发展水平的关键。2012，年马鞍山、铜陵两市工业增加值占GDP的比重都达到了65%以上，服务业产值及占其GDP的比重相对于省外同等规模的城市来说普遍偏小。因此，两市需要充分利用资源禀赋，协调好产业结构性矛盾，大力发展生产性服务业，提升服务业发展规模与速度，提高与深化服务业发展水平。

第三类包括淮北、淮南、蚌埠、滁州四个城市。这四个城市的服务业水平在省内处于中等偏下，其中淮南、淮北是典型的能源城市，根据表3可知，两市在第三、第四主成分，即服务业发展速度与服务业投资力度这两个主成分上表现尚可，但在服务业发展环境与人力环境、服务业发展规模及服务业发展潜力等主成分上表现较差，如2012年这两市第三产业占GDP的比重均低于30%。因此，如何优化服务业发展的环境，大力发展非煤产业，提高发展生产性服务业速度，缓解资源环境约束的压力是这两市的发展重点。

蚌埠市在第三、第四主成分上表现尚可，说明该市正在加大服务业的投资力度、加快服务业发展速度，但其在第一、第二及第五主成分上表现不尽人意，说明其服务业发展环境有待改善、服务业规模有待提升。因此，蚌埠市需要充分利用其全省交通枢纽及较完备的工业体系的优势，做大、做强服务业发展的载体，提升服务业发展的结构层次。同时，应充分利用合芜蚌自主创新综合配套改革试验区的政策优势，培育服务业龙头企业，挖掘与提升其服务业发展的潜力。

滁州近几年经济发展速度较快，其在第二主成分“服务业发展速度”上表现居全省第二位，但在其它主成分上，尤其是服务业发展的经济与人力环境、服务业发展潜力等方面表现较差。据资料显示2012年滁州市服务业占GDP的比重仍未达到30%。因此，滁州应充分利用皖江城市带、南京都市圈及长三角城市经济协调会成员的优势，做大经济体量、推进服务业的规模扩展与结构优化。同时，滁州要借助于其良好的区位优势及产业承接转移的机遇，找准服务业发展的突破口，实现与南京都市圈、长三角城市间的错位发展，并充分利用长三角区域的人才资源，优化服务业发展环境。

第四类包括黄山、安庆、六安、阜阳、宿州、亳州、池州及宣城。黄山、池州及宣城旅游资源丰富，徽派文化底蕴深厚，但三市服务业发展水平仍处于全省落后位置。从表3可知，三市在第一主成分上的表现都不理想，说明三市服务业发展的经济及人力环境不佳，即经济总量偏小，科技含量偏低，综合效益不高。因此，三市应抓住承接长三角产业转移的机遇，积极发展循环经济，优化产业结构，改善服务业发展环境，做大服务业规模。此外，黄山在“服务业发展速度”和“服务业发展潜力”两个主成分上也是处于全省落后位置，因此，对黄山而言，在推进旅游业快速发展的同时带动服务业的大发展也是迫切的任务。

安庆市虽然经济总量居全省前三强，但其服务业发展水平处于全省下游水平。根据表3可知，该市在第一、第三、第四主成分上表现处于全省落后位置，说明该市在服务业发展的经济与人力环境较差、服务业投资力度不强、发展速度缓慢。数据显示2012年第三产业对该市地区经济的贡献率仅为24.9%，所以，安庆市如何抓住皖江承接产业转移的机遇，优化服务业发展环境，提升服务业发展速度与发展层次，充分利用其国家历史文化名城的优势积极培育新兴服务业态，是该市实现服务业跨越式发展的重点。

六安、阜阳、亳州、宿州四市服务业发展水平在省内处于落后位置。在第一主成分上四市处于全省最后几位，说明服务业发展的经济环境及人力环境欠佳，经济规模偏小，服务业发展滞后，在其它四个主成分上，四市的表现也是不尽如意。尤其是，六安在第三、第四主成分上也都处于全省落后位置，说明其服务业发展速度及投资力度也急需进一步加强。整体而言，优化服务业发展环境，依托自身优势，打造现代产业体系，加快服务业发展速度，形成规模优势，缩小与省内领先城市的差距是这四市的发展重点。

4 结论

利用主成分及聚类分析对安徽省的服务业发展水平进行了研究，发现安徽省服务业整体发展水平与全国平均水平有不小的差距，规模偏小、速度偏慢，同时安徽省内各市服务业发展水平也是不均匀，地区差异较明显。合肥作为省会服务业发展在省内处于领先地位；皖江城市带的芜湖、马鞍山、铜陵处于第二聚类，这三市虽在省内领先，但与省外城市相比，服务业发展仍有不足；淮南、淮北、蚌埠、滁州处于第三聚类；其余8市服务业水平较低，处于第四聚类，服务业发展规模与潜力有待进一步提升。根据成分分析结果并针对各聚类城市的特点，论文给出了相应的服务业发展建议。

参考文献：

[1]张晓林，王磊.超效率DEA的两阶段法及其在服务业评价中的应用[J].天津大学学报:社会科学版,2007,19(2):148-151.

[2]李文秀，谭力文.服务业集聚的二维评价模型及实证研究——以美国服务业为例[J].中国工业经济,2008,25(4):55-63.

[3]潘海岚.服务业发展水平的评价指标的构建[J].统计与决策,2011,26(3):23-25.

[4]崔锦荣，吴萌.辽宁省城市服务业竞争力评价[J].中国统计,2012（8）:51-52.

[5]王颖，任文颖，施鹏程.江苏服务业综合发展水平评价及区域比较[J].华东经济管理,2013,27(4):14-18.

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[7]NaqshbandiM M,Idris F.Competitive priorities in Malaysian service industry[J].Business Strategy Series,2012,13(6):263-273.

[8]Shrake SO,Bilec M M,Landis A E.The application of amulti-faceted approach for evaluating and improving the life cycle environmentalperformance of service industries[J].Journalof Cleaner Production,2013,42:263-276.

[9]TyagiR,Gupta P.Gauging performance in the service industry[J].Journalof Business Strategy,2013,34(3):4-15.

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[11]武洪玲.基于统计视角的安徽省外资利用效率分析[J].安徽工业大学学报:自然科学版，2012,29（2）:188-191.

责任编辑：丁吉海

ClusterAnalysisofAnhuiService Industry Development Level Based on PCA

ZHANG Hongliang
(SchoolofManagementScienceand Engineering，AnhuiUniversity of Technology,Ma′anshan 243032,China)

Appraisal index system of Anhui Province’s service industry development level is constructed,and then through PCA,5main componentsaswellas the grade of every city on the 5main componentsare got.Based on this,cluster analysis is used to analyze the service industry development level of Anhui’s 16 cities,and 4 clusters are got.In accordance with the cities’characters in every cluster,the corresponding suggestion for service development isgiven out.

service industry development level;Anhuiprovince;PCA;cluster analysis

F719

A

10.3969/j.issn.1671-7872.2014.02.024

1671-7872(2014)02-0218-06

2013-09-10

科技部创新方法工作专项项目（2012IM 040500）；安徽省教育厅人文社科项目（SK2012B085）

张洪亮（1979-），男，河北沧县人，博士，讲师，研究方向为决策理论、现代工业工程。