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摘 要：资源型城市的转型问题已成为我国经济可持续发展的迫切要求.本文以石油资源型城市——延安市为例,运用定量分析方法,对延安市转型现状进行评价,探索适合延安的转型路径,并在此基础上提出推进延安经济转型的对策建议.
关键词：经济转型；评价指标体系；转型路径
中图分类号：F830.572 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2017（4）-0044-04
近年来,随着能源的不断开采与使用,“资源枯竭”、“产业转型”、“可持续发展”一系列问题密集地出现在政府政策规划以及学术研讨中.延安作为以石油为主导的资源型城市,近几年产业结构失衡、经济易受冲击、经济发展后劲不足等困境逐渐凸显,经济转型迫在眉睫.本文是在供给侧结构性改革的背景下,依据有关统计数据,运用经济学理论,对延安市转型现状进行评价,探索适合延安的转型路径,并在此基础上提出推进延安经济转型的对策建议.
一、延安市经济转型现状
（一）经济总量不断提高,但近几年在全省所占比重有所下降.改革开放以来,延安借助矿产资源优势,形成了以石油、煤炭工业为主的能源体系,拉动了延安经济的快速增长.1978年,延安全市经济总量只有3.44亿元,仅占全省GDP的4.24%,到2006年末,延安GDP已增长至541.86亿元,占全省GDP的11.42%.随着能源石化工业的迅速发展,延安在陕西省地市中的经济位置也在不断前移,GDP占全省的排位由1978年的第9位上升至2006年的第3位.而在2015年,延安GDP為1198.6亿元,居全省第6,占全省GDP的6.6%,GDP总量、在全省排位、占全省GDP的比重均呈现出下降的态势.数据显示,从2010年开始,延安经济增速一直处于全省末位,从13.6%下降至2015年的1.7%.
（二）经济结构不断优化,但仍与全省平均水平有差距.由于延安市能源行业的主导地位,对石油、煤炭产量的单一追求,造成延安的产业结构表现出对能源高度依赖的特点.在三次产业结构的占比分布上,第二产业占绝对主导地位,而第一产业、第三产业则发展不足,因此一直以来延安市三次产业都呈现出“二三一”的格局.2006年延安市的三次产业结构占生产总值的比重为6.4：76.7：16.9,2015年调整变化为9.2：62：28.8,第二产业所占比重明显下降,第三产业所占比重不断上升（详见图2）.延安市产业结构不断优化升级,但和陕西省2015年三次产业结构的9：52：39相比,还有较大差距.
（三）非油工业较好发展,但石油仍占主导地位.近几年,延安非油经济已有较好发展,设备制造业、烟草制品等行业保持快速增长.2015年,非油工业完成增加值200.96亿元,同比增长5.3%,占规模以上工业增加值的比例提升到28.5%.但在工业内部,石油仍占据着重要地位.据延安市发改委统计,延安石油产值占工业总产值的比重已由1990年的53.2%,升到2014年的76.6%,且石油产值和工业总产值的变化一致,石油产业对工业经济的影响可见一斑（详见图3）.然而,单一的石油经济造就了延安经济的脆弱性,很容易遭受国际油价及外部经济周期性波动等因素的冲击.2013年下半年石油价格断崖式下跌,随后油价持续低迷,给延安经济带来了巨大的冲击.
二、延安市经济转型评价实证分析
为客观评价、分析延安市经济转型水平,本文选取2005-2015年度延安经济指标,构建反映经济转型水平的指标体系及模型,得出延安市经济转型水平,纵向比较分析延安市经济转型的水平.
（一）经济转型评价指标体系构建.经济转型根本目的是实现城市的可持续发展,转型过程中涉及经济、社会、资源、环境等诸多方面.因此,在对延安市经济转型状况进行评价时,需要综合考虑经济、社会、资源、环境这四个系统.在确定了经济转型框架所包含的内容后,我们建立经济转型评价指标体系,由于需要对社会、经济、资源和环境四个系统进行综合评价,在构建指标体系时必须使其具备如下功能：一是反映城市经济发展的综合水平和能力；二是反映社会发展的综合水平和能力；三是反映可持续发展的资源支持能力；四是反映城市的生态环境改善程度.
根据指标体系建立的原则和功能要求,本文分别从经济发展、社会发展、资源资产和生态环境四个子系统入手,通过指标预选及指标体系优化,最终构建了完整、层次分明的经济转型评价体系,下设4个子系统,在各个子系统下设立10个一级指标,在一级指标下设置28个二级指标（表1）.
（二）基于因子分析法的经济转型评价.因子分析可在许多指标中提取出少数具有代表性的公共因子,用这些少数的公共因子来描述许多指标之间的联系,原始指标之间必须具有较强的相关性.为了确定原始指标是否适合作因子分析,首先对指标间的相关性进行检验.检验有多种方法,在此使用KMO统计量和Bartlett球形检验.KMO统计量检验的原理是假设变量间的偏相关性很小,当检验结果在0.5以下时,可以接受原假设,说明原始数据不适合因子假设；否则就拒绝原假设,认为变量间偏相关性较强.Bartlett检验假设相关矩阵为单位矩阵,即检验原始变量是否相互独立.分别对各个子系统进行检验,从KMO统计量检验结果可以看出KMO>0.7,较适宜因子分析.从Bartlett检验结果来看,可以拒绝原假设,判断原始变量间具有较强的相关性.以上均说明模型的原始指标适合进行因子分析.
本文采用主成分分析法提取原始指标的公共因子,基于特征值大于1的方法确定公共因子个数.通过分析,确定经济子系统提取2个主因子,社会子系统提取2个主因子,资源子系统提取1个主因子,环境子系统提取2个主因子,并得出主因子特征值、贡献率.通过将各子系统主因子贡献率进行归一化,分别计算出各主因子的权重.
经济发展子系统提取的2个公共因子累计方差贡献率为91.514%,社会发展子系统提取的2个公共因子累计方差贡献率为91.034%,资源资产子系统提取的1个公共因子累计方差贡献率为94.110%,生态环境子系统提取的2个公共因子累计方差贡献率为85.924%,各系统主因子的累计贡献率都达到85%以上,说明提取的公共因子具有良好的解释原有信息的能力,变量丢失信息很少,提取的公共因子具有评价经济转型水平的作用.根据SPSS处理的结果可以得到各主因子的得分.
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参考文献：
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