本报告将滨海新区与其他同类型24个副省级城市（地区）相比较，选取反映实际经济运行情况的三项指标（地区生产总值、第三产业占比、地方财政一般收入），投资指标两项（固定资产投资、实际利用外资），对外开放程度指标一项（进出口总值），民生指标两项（社会消费品零售总额、人均可支配收入），共计八项指标，如表1-1所示。

表1-1　25个城市（地区）2011年8项经济指标数据

注：表中单位分别为亿元（地区生产总值、全社会固定资产投资、社会消费品零售总额、地方财政一般预算收入）；亿美元（进出口总额、实际利用外资金额）；元（城镇居民人均可支配收入）；%（第三产业占地区生产总值比重）。
资料来源：各省统计年鉴，滨海新区统计年鉴，2012。

由表1-1看到，本研究所采用的指标数量多，需要处理的数据量大，这就增加了分析问题的复杂性，大量数据经过反复处理也可能导致误差增大，影响分析结果的准确性，并且通过SPSS软件的计算结果可发现大多数指标之间存在较强的相关性，说明各指标中存在信息的重叠，因此可以考虑通过克服相关性，用较少的变量替代大量的原始指标，以降低问题的复杂性，增加分析结果的准确性，同时这种替代又包含了原来多个变量的大部分信息，这体现了一种“降维”的思想，主成分分析就是由这种思想衍生出来的一种多元统计分析方法，因此选取主成分分析为研究方法。

主成分分析也称主分量分析，它是将多变量（多指标）通过线性组合转化为少数几项彼此不相关的综合指标，综合指标即为主成分，所得主成分要尽可能多的保留原始变量的信息。同时，对各个变量进行主成分分析产生的主成分通过加权可得到综合评价函数，由此函数计算综合得分，能够对客观经济现象进行科学评价，这就为本研究涉及的25个城市和地区的评价体系提供了依据，通过计算综合得分对其进行排名。

实际上对经济发展水平的评价属于多指标综合评价问题，对这类问题传统上大都采用主观赋权的方法：根据主观经验或专家评判，来设定综合评价指标体系中各项指标的权重。主观赋权法尽管简单直观，但由于其没有考虑到各项指标之间的相关性、赋权方法的主观性又较强，因而这种评价方法的科学性往往受到质疑，评价的结果缺乏说服力。相反，主成分分析法通过线性变换的方式进行赋权，并同时消除了各项指标之间的相关性，从而克服了上述缺陷，是一种较为客观的评价方法。本研究应用SPSS16.0统计分析软件对数据进行主成分分析，具体分析步骤如下。

主成分分析适宜性检验。在进行主成分分析前，要检验所选取的指标是否适用于此方法，检验常采取的是KMO检验和Bartlett球形检验。检验所得结果显示KMO检验值为0.523，大于0.5，Bartlett球形检验值为0<0.05，说明所选指标适合做主成分分析，如表1-2所示。

表1-2　KMO检验和Bartlett球形检验(www.daowen.com)

经0-1标准化处理后的数据进行因子分析可以得到特征根和因子载荷矩阵。利用因子分析结果进行主成分分析可得主成分的特征向量矩阵，由此得到25个城市的三项主成分表达式，进而计算得出各主成分得分、综合得分及综合排名，如表1-3所示。

表1-3　25个城市和地区各主成分得分、综合得分及综合排名

从上述排名中可以看到，滨海新区处于25个城市（地区）的中间水平。我们还要具体寻找和滨海新区相类似的城市以确定滨海新区的定位。定位问题，需要寻求一种科学的方法对25个城市（地区）进行归类，这一问题具体到统计学中，属于对样品（或变量）进行量化分类的问题。在统计学中，解决此类问题常用的方法是聚类分析。

聚类分析需要依据样品性质上的亲疏程度进行分类，目前最常用的描述样品间亲疏程度的统计量是距离。根据所收集的数据，对25个城市和地区分类是Q型聚类，选取系统聚类法。系统聚类法的基本思想是：设有n个样品，每个样品测得m项指标，首先定义样品间的距离和类与类之间的距离。初始将n个样品看成n类，这时，类间距离与样品间距离是等价的；然后将距离最近的两类合并成新类，并计算新类与其他类的类间距离，再按最小距离准则并类。这样每次缩小一类，直到所有的样品都并成一类为止。系统聚类由于类间距离定义的不同而有多种分析方法，实际应用中，采用欧氏距离进行离差平方和法（Ward法）应用比较广泛，分类效果较好。SPSS给出聚类结果如下图1-5所示。

图1-5　聚类分析树状图

资料来源：由SPSS统计软件生成。

SPSS给出的聚类分析树状图描述了25个不同城市的分类情况，由右向左体现了城市的分类情况。由右向左看，所有城市最初被分为两大类，由广州、深圳、苏州所组成的一线城市类，由其余城市所组成的第二类城市。其他22个城市（地区）又可以进一步分为多种类型。从滨海新区所处位置来看，滨海新区与大连的发展情况最为相近。与滨海新区发展水平近似的还有武汉、沈阳、成都、南京、杭州、无锡和青岛。这些城市都是与滨海新区发展相近区域以及未来区域竞争目标、发展参考对象。