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[摘 要]我国各地区在经济发展过程中，经济发展不协调。适当的区域经济差异能够使资源得到合理的优化和配置，促进经济的发展。区域经济差异过大，地区的基尼系数就会提高，容易造成社会矛盾，不利于和谐社会的建设。文章以四川省为研究对象，利用聚类分析和主成分分析法对区域的经济差异进行了实证研究。通过研究发现，四川省区域经济差异性较大，有12个市（州）综合经济发展得分为负数，发展水平明显较差，有6个市（州）经济发展综合经济发展水平处于最低水平，仅有3个市（州）的综合经济发展水平处于良好状态。
[关键词]区域经济差异;聚类分析;主成分分析
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.14.004
1 引言
世界各国在经济发展过程中都存在一定的区域经济差异，我国幅员辽阔，每个地区都拥有独特的自然资源和文化背景，区域经济差异在我国尤为明显[1]。
区域经济差异对地区的发展有积极和消极的影响，要控制在一定的范围内。适度的区域经济差异的积极影响表现在，区域经济存在一定的差异，可以使一些地区获得发展优势，吸引人才和资源的涌入，能够对资源进行优化和配置，促进经济的发展，经济发展较快的地区可以对其他的地区形成示范效应，激励其他地区采取一定的政策促进经济发展[2]。
然而，区域经济差异较大时，就会产生一系列的消极影响，过度的区域经济差异，各地区经济发展不协调，容易使各地区之间产生矛盾，不利于建设和谐社会[3]。
因此，区域经济差异要控制在一定的范围内，充分发挥区域经济差异的经济作用。
四川地处中国西部，面积居中国第5位，辖21个市（州），是我国的资源大省、人口大省、经济大省，2017年地区生产总值在31个省市自治区中位列第6位，但区域内部地形状况、人口分布和经济规模差异很大。
为了完成全面建成小康社会的目标，有必要对四川省区域经济差异进行分析，从定量角度测量四川省区域经济差异的程度。
2 研究设计
2.1 研究方法
利用主成分分析法，对反映区域经济的13个指标进行降维处理，将13个指标转化为2个主成分，并且这2个主成分涵盖了大部分的原始信息[4]。
聚类分析法，可以根据多个变量对样本进行分类[5]，按照提
2.3 数据来源
为了研究四川省区域经济差异，本文从《四川省统計年鉴》选取了2017年的数据，结果如表2所示。
3 实证分析
3.1 主成分分析
3.1.1 KMO和Bartlett检验
运用SPSS 22.0软件对四川省各市（州）2017年区域经济情况进行KMO和Bartlett检验，以检验能够使用主成分分析对13个指标进行降维处理[7]，检验结果如表3所示。当KMO检验的数值大于0.70，Bartlett检验的P值小于0.05，可以采用主成分分析对这些指标进行降维处理。本文KMO检验结果为0.712，Bartlett检验的P值为0.000，说明可以使用主成分分析方法对四川省的区域经济差异进行分析。
3.1.2 提取主成分
提取特征值大于1的主成分[8]，利用SPSS22.0进行处理，结果如表4所示。本文将13个指标转化为2个主成分，其中第1个主成分的方差贡献率为65.44%，第2个主成分的方差贡献率为21.52%，合计86.96%，说明两个主成分包含86.96%的原始信息。
为了保证各主成分的差异性，进行因子载荷矩阵的旋转[9]，结果如表5所示。
可以看出，第1主成分主要在X2、X4、X8、X9、X10、X12、X13的载荷值较大，说明第1主成分主要社会发展水平有关。第2主成分主要在X1、X3、X5、X6、X7、X11的载荷值较大，说明第2主成分主要与反映经济发展水平的指标有关。利用SPSS22.0软件计算成分得分系数矩阵[10]，结果如表6所示。
根据成分得分系数矩阵计算成分得分协方差矩阵，结果如表7所示。可以发现两个主成分的协方差为0，说明第1主成分和第2主成分不相关，2个主成分之间具有明显得差异性，能够从不同角度影响区域的综合经济发展状况[11]。
3.2 聚类分析
利用SPSS22.0软件计算四川省各市（州）区域经济的第1主成分得分F1、第2主成分得分F2，并利用公式F=（65.44×F1+21.52×F2）/86.96计算综合得分。利用系统聚类法，F1、F作为分类变量，将四川省各市州的区域经济分为5类，成分得分及聚类情况如表8所示。
可以发现，成都市在第1主成分和第2主成分的得分都是最高分，分别为4.1842和0.7243，综合得分为3.3278，区域综合经济发展水平排名第1;甘孜藏族自治州第1主成分和第2主成分的得分分别为-0.1697和-1.6173，其社会发展水平处于最低水平，综合得分为-0.5280，区域综合经济发展水平排名第21。
通过聚类分析，第1类包含成都市1个地区。第2类包含自贡市、广元市、遂宁市、内江市、眉山市、广安市、雅安市、巴中市、资阳市、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州12个地区。第3类包含攀枝花市1个地区。第4类包含泸州市、德阳市、乐山市、南充市、宜宾市、达州市6个地区。第5类包含绵阳市1个地区。计算5个类别中各市（州）各主成分得分和综合得分的均值，结果如表9所示。
可以看出，第1类地区的第1主成分主成分和综合得分最高，分别为4.1842和3.3278分，综合经济发展水平最好。第3类地区的第2主成分得分最高，为3.2380分，社会发展水平较高，综合得分为0.2863;第5类地区的第1主成分得分较高，为0.5370分，经济发展水平较高，综合得分为0.2480，第3类地区和第5类地区主要差异存在于第1主成分和第2主成分，综合得分相差较小。第4类地区的第1主成分和第2主成分得分均为负数，综合得分为-0.0258，综合经济发展水平明显较差。第2类地区的第1主成分和第2主成分得分均为负数，综合得分为-0.3089，综合经济发展水平最差。综合经济发展水平较好的第1类、第3类和第5类都分别只包含1个州（市），而第2类地区综合经济发展水平最差，包含四川省的14个市（州），说明四川省区域经济发展水平存在很大差异。 4 总结
四川省区域经济发展严重不协调，容易影响社会和谐，影响全面建设小康社会目标的完成。因此，四川省在经济发展过程中，要关注区域经济差异，使各区域之间协调发展，促进社会和谐。新时代四川省应紧扣成渝地区双城经济圈国家战略，省委提出的“‘一干多支’发展战略，构建‘一干多支、五区协同’区域发展新格局;全方位提升开放型经济水平，推动‘四向拓展、全域开放’”，促进区域协调发展，综合经济发展水平落后的地区要向发展水平较好的地区学习先进的经验，通过经济发展获得地区优势，增强城市凝聚力，使人才、技术、资金、信息等资源充分流动、聚集、整合。
参考文献：
[1]王少剑，方创琳，王洋，等. 广东省区域经济差异的方向及影响机制[J].地理研究，2013，32（12）：2244-2256.
[2]高翯，王士君，谭亮.东北振兴以来吉林省区域经济差异的时空演变研究[J].地理科学，2017，37（11）：1712-1719.
[3]吴爱芝，杨开忠，李国平. 中国区域经济差异变动的研究综述[J].经济地理，2011，31（5）：705-711.
[4]关伟，朱海飞. 基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析[J].地理研究，2011，30（11）：2008-2016.
[5]蔡安宁，庄立，梁进社. 江苏省区域经济差异测度分析——基于基尼系数分解[J].经济地理，2011，31（12）：1995-2000.
[6]夏雪，韩增林，赵林，等. 省际边缘区区域经济差异的时空格局与形成机理——以鄂豫皖赣为例[J].经济地理，2014，34（5）：21-27.
[7]叶信岳，李晶晶，程叶青. 浙江省经济差异时空动态的多尺度与多机制分析[J].地理科学进展，2014，33（9）：1177-1186.
[8]欧向军，赵清. 基于区域分离系数的江苏省区域经济差异成因定量分析[J].地理研究，2007（4）：693-704.
[9]杨智斌，曾先峰. 中国区域经济差异问题研究综述[J].经济地理，2010，30（6）：899-905.
[10]趙玉芝，董平. 江西省县域经济差异特征及其成因分析[J].人文地理，2012，27（1）：87-91.
[11]欧向军，陈修颖. 改革开放以来江苏省区域经济差异成因分析[J].经济地理，2004（3）：338-342，360.
[基金项目]本文系广安市2020年党史课题“广安推进成渝双城经济圈建设研究”（项目编号：2020-20）;广安市2020年社会科学规划项目“‘双城经济’圈背景下创新深广合作的路径研究”（项目编号：2020-42）研究成果。
[作者简介]谭燕（1982—），女，重庆人，广安职业技术学院经济管理学院讲师，研究方向：国民经济。
[关键词]区域经济差异;聚类分析;主成分分析
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.14.004
1 引言
世界各国在经济发展过程中都存在一定的区域经济差异，我国幅员辽阔，每个地区都拥有独特的自然资源和文化背景，区域经济差异在我国尤为明显[1]。
区域经济差异对地区的发展有积极和消极的影响，要控制在一定的范围内。适度的区域经济差异的积极影响表现在，区域经济存在一定的差异，可以使一些地区获得发展优势，吸引人才和资源的涌入，能够对资源进行优化和配置，促进经济的发展，经济发展较快的地区可以对其他的地区形成示范效应，激励其他地区采取一定的政策促进经济发展[2]。
然而，区域经济差异较大时，就会产生一系列的消极影响，过度的区域经济差异，各地区经济发展不协调，容易使各地区之间产生矛盾，不利于建设和谐社会[3]。
因此，区域经济差异要控制在一定的范围内，充分发挥区域经济差异的经济作用。
四川地处中国西部，面积居中国第5位，辖21个市（州），是我国的资源大省、人口大省、经济大省，2017年地区生产总值在31个省市自治区中位列第6位，但区域内部地形状况、人口分布和经济规模差异很大。
为了完成全面建成小康社会的目标，有必要对四川省区域经济差异进行分析，从定量角度测量四川省区域经济差异的程度。
2 研究设计
2.1 研究方法
利用主成分分析法，对反映区域经济的13个指标进行降维处理，将13个指标转化为2个主成分，并且这2个主成分涵盖了大部分的原始信息[4]。
聚类分析法，可以根据多个变量对样本进行分类[5]，按照提
2.3 数据来源
为了研究四川省区域经济差异，本文从《四川省统計年鉴》选取了2017年的数据，结果如表2所示。
3 实证分析
3.1 主成分分析
3.1.1 KMO和Bartlett检验
运用SPSS 22.0软件对四川省各市（州）2017年区域经济情况进行KMO和Bartlett检验，以检验能够使用主成分分析对13个指标进行降维处理[7]，检验结果如表3所示。当KMO检验的数值大于0.70，Bartlett检验的P值小于0.05，可以采用主成分分析对这些指标进行降维处理。本文KMO检验结果为0.712，Bartlett检验的P值为0.000，说明可以使用主成分分析方法对四川省的区域经济差异进行分析。
3.1.2 提取主成分
提取特征值大于1的主成分[8]，利用SPSS22.0进行处理，结果如表4所示。本文将13个指标转化为2个主成分，其中第1个主成分的方差贡献率为65.44%，第2个主成分的方差贡献率为21.52%，合计86.96%，说明两个主成分包含86.96%的原始信息。
为了保证各主成分的差异性，进行因子载荷矩阵的旋转[9]，结果如表5所示。
可以看出，第1主成分主要在X2、X4、X8、X9、X10、X12、X13的载荷值较大，说明第1主成分主要社会发展水平有关。第2主成分主要在X1、X3、X5、X6、X7、X11的载荷值较大，说明第2主成分主要与反映经济发展水平的指标有关。利用SPSS22.0软件计算成分得分系数矩阵[10]，结果如表6所示。
根据成分得分系数矩阵计算成分得分协方差矩阵，结果如表7所示。可以发现两个主成分的协方差为0，说明第1主成分和第2主成分不相关，2个主成分之间具有明显得差异性，能够从不同角度影响区域的综合经济发展状况[11]。
3.2 聚类分析
利用SPSS22.0软件计算四川省各市（州）区域经济的第1主成分得分F1、第2主成分得分F2，并利用公式F=（65.44×F1+21.52×F2）/86.96计算综合得分。利用系统聚类法，F1、F作为分类变量，将四川省各市州的区域经济分为5类，成分得分及聚类情况如表8所示。
可以发现，成都市在第1主成分和第2主成分的得分都是最高分，分别为4.1842和0.7243，综合得分为3.3278，区域综合经济发展水平排名第1;甘孜藏族自治州第1主成分和第2主成分的得分分别为-0.1697和-1.6173，其社会发展水平处于最低水平，综合得分为-0.5280，区域综合经济发展水平排名第21。
通过聚类分析，第1类包含成都市1个地区。第2类包含自贡市、广元市、遂宁市、内江市、眉山市、广安市、雅安市、巴中市、资阳市、阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、凉山彝族自治州12个地区。第3类包含攀枝花市1个地区。第4类包含泸州市、德阳市、乐山市、南充市、宜宾市、达州市6个地区。第5类包含绵阳市1个地区。计算5个类别中各市（州）各主成分得分和综合得分的均值，结果如表9所示。
可以看出，第1类地区的第1主成分主成分和综合得分最高，分别为4.1842和3.3278分，综合经济发展水平最好。第3类地区的第2主成分得分最高，为3.2380分，社会发展水平较高，综合得分为0.2863;第5类地区的第1主成分得分较高，为0.5370分，经济发展水平较高，综合得分为0.2480，第3类地区和第5类地区主要差异存在于第1主成分和第2主成分，综合得分相差较小。第4类地区的第1主成分和第2主成分得分均为负数，综合得分为-0.0258，综合经济发展水平明显较差。第2类地区的第1主成分和第2主成分得分均为负数，综合得分为-0.3089，综合经济发展水平最差。综合经济发展水平较好的第1类、第3类和第5类都分别只包含1个州（市），而第2类地区综合经济发展水平最差，包含四川省的14个市（州），说明四川省区域经济发展水平存在很大差异。 4 总结
四川省区域经济发展严重不协调，容易影响社会和谐，影响全面建设小康社会目标的完成。因此，四川省在经济发展过程中，要关注区域经济差异，使各区域之间协调发展，促进社会和谐。新时代四川省应紧扣成渝地区双城经济圈国家战略，省委提出的“‘一干多支’发展战略，构建‘一干多支、五区协同’区域发展新格局;全方位提升开放型经济水平，推动‘四向拓展、全域开放’”，促进区域协调发展，综合经济发展水平落后的地区要向发展水平较好的地区学习先进的经验，通过经济发展获得地区优势，增强城市凝聚力，使人才、技术、资金、信息等资源充分流动、聚集、整合。
参考文献：
[1]王少剑，方创琳，王洋，等. 广东省区域经济差异的方向及影响机制[J].地理研究，2013，32（12）：2244-2256.
[2]高翯，王士君，谭亮.东北振兴以来吉林省区域经济差异的时空演变研究[J].地理科学，2017，37（11）：1712-1719.
[3]吴爱芝，杨开忠，李国平. 中国区域经济差异变动的研究综述[J].经济地理，2011，31（5）：705-711.
[4]关伟，朱海飞. 基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析[J].地理研究，2011，30（11）：2008-2016.
[5]蔡安宁，庄立，梁进社. 江苏省区域经济差异测度分析——基于基尼系数分解[J].经济地理，2011，31（12）：1995-2000.
[6]夏雪，韩增林，赵林，等. 省际边缘区区域经济差异的时空格局与形成机理——以鄂豫皖赣为例[J].经济地理，2014，34（5）：21-27.
[7]叶信岳，李晶晶，程叶青. 浙江省经济差异时空动态的多尺度与多机制分析[J].地理科学进展，2014，33（9）：1177-1186.
[8]欧向军，赵清. 基于区域分离系数的江苏省区域经济差异成因定量分析[J].地理研究，2007（4）：693-704.
[9]杨智斌，曾先峰. 中国区域经济差异问题研究综述[J].经济地理，2010，30（6）：899-905.
[10]趙玉芝，董平. 江西省县域经济差异特征及其成因分析[J].人文地理，2012，27（1）：87-91.
[11]欧向军，陈修颖. 改革开放以来江苏省区域经济差异成因分析[J].经济地理，2004（3）：338-342，360.
[基金项目]本文系广安市2020年党史课题“广安推进成渝双城经济圈建设研究”（项目编号：2020-20）;广安市2020年社会科学规划项目“‘双城经济’圈背景下创新深广合作的路径研究”（项目编号：2020-42）研究成果。
[作者简介]谭燕（1982—），女，重庆人，广安职业技术学院经济管理学院讲师，研究方向：国民经济。