基于因子分析和DEA模型的城市現(xiàn)代化評價

1、基于因子分析和DEA模型的城市現(xiàn)代化評價中央財經大學 龔磊、楊洋、李世坤摘要：城市現(xiàn)代化是城市發(fā)展的質量概念，同時也是一個國家或地區(qū)現(xiàn)代化的重要內容和主要表現(xiàn)形式。城市現(xiàn)代化成果及其效率的研究對明確城市發(fā)展差距，避免城市發(fā)展和建設的盲目性，促進城市可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。本文應用了因子分析和DEA組合評價方法，從中國城市統(tǒng)計年鑒獲取了2006年到2009年我國260個城市的相關數(shù)據(jù)，對近幾年城市現(xiàn)代化建設及其效率進行評價。該方法先通過因子分析法得出城市現(xiàn)代化的綜合得分作為DEA模型的產出指標，然后利用DEA模型計算出各城市現(xiàn)代化建設的相對效率值。關鍵詞：城市現(xiàn)代化；因子分析；DEA模型目錄1

2、研究背景12相關文獻回顧23數(shù)據(jù)描述24基于因子分析的城市現(xiàn)代化的評價與分析24.1評價指標24.2因子分析的基本步驟34.3評價過程34.4結果分析65運用DEA模型評價城市現(xiàn)代化的效率65.1原始數(shù)據(jù)的處理65.2 DEA模型的建立85.3結果分析96結論與建議10參考文獻11附錄121研究背景城市現(xiàn)代化是城市素質的綜合反映，具體體現(xiàn)在城市發(fā)展水平的方方面面。城市現(xiàn)代化可以分為經濟現(xiàn)代化，人文環(huán)境現(xiàn)代化以及城市建設現(xiàn)代化三個方面。經濟現(xiàn)代化。經濟是城市的物質體現(xiàn)，是城市進一步發(fā)展的基礎。經濟現(xiàn)代化除了要求經濟絕對量的提高，還要求經濟結構的不斷優(yōu)化。人文環(huán)境現(xiàn)代化。教育、醫(yī)療水平、科技以及制

3、度等是衡量人文環(huán)境現(xiàn)代化的具體方面。人文環(huán)境現(xiàn)代化是日益增長的城市居民對生活水平的需求。城市建設現(xiàn)代化。城市建設現(xiàn)代化包括城市基礎設施建設和城市環(huán)境建設等內容?；A設施、城市環(huán)境是城市運轉及居民生活的保障。改革開放以后，我國逐步放開了原有對人口流動的控制，大量農民工流向了城市，同時加快了城市的發(fā)展進程。尤其是近年來，隨著我國經濟的迅速發(fā)展，城市化水平和進程達到了一個前所未有的快速發(fā)展階段。但是由于各地區(qū)在經濟基礎、地理環(huán)境等方面有較大差別，使得各省市在城市發(fā)展上起點不一，城市發(fā)展水平存在一定差異。發(fā)達國家對城市現(xiàn)代化的已有較深入的研究，而我國由于發(fā)展起步較晚，城市現(xiàn)代化的統(tǒng)計數(shù)據(jù)及評價指標體系

4、都不夠完善。因此，在對我國城市現(xiàn)代化進行評價時，可借鑒英克爾（Alex Inkeles）教授提出的國際上較為通用的10項指標。英克爾教授的指標體系標準簡明、數(shù)據(jù)易得，是許多現(xiàn)代化定量研究的主要參照方法。這10項指標有：表1 英克爾城市現(xiàn)代化評價指標體系指標標準人均國民生產總值3000美元以上農業(yè)產值在國民生產總值中所占的比重不超過1215%服務業(yè)產值在國民生產總值中所占的比重大于45%非農業(yè)就業(yè)人口在總就業(yè)人口中所占的比例大于70%有文化的人口在總人口中所占的比例大于80%青年適齡年齡組中上大學的人數(shù)比例大于1015%城市人口占總人口比例大于50%平均每名醫(yī)生負擔的人口小于1000人平均預期壽

5、命大于70歲人口自然增長率小于1%目前國內對城市現(xiàn)代化成果及其效率的研究還比較少。城市現(xiàn)代化成果及其效率的研究對明確城市發(fā)展差距，避免城市發(fā)展和建設的盲目性，促進城市可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。用一種評價方法往往很難對復雜的客觀現(xiàn)實作出準確的判斷。合理地選取多種評價方法進行綜合，可以實現(xiàn)優(yōu)勢互補，得到更合理的評價結果。所以我們采用了因子分析法對城市現(xiàn)代化的成果進行綜合評價，再結合DEA模型計算出城市現(xiàn)代化建設的相對效率值，從而對各城市的現(xiàn)代化成果及效率進行更加客觀、科學的評價。2相關文獻回顧目前還沒有統(tǒng)一的城市現(xiàn)代化的評價指標，英克爾教授提出的10項指標雖然在國際上較為通用，但卻有過于偏重經濟方

6、面而忽略了城市設施的缺點。北京市統(tǒng)計應用研究所(2002)提出了適用于我國的城市現(xiàn)代化評價指標：人均GDP、R&D占GDP比重、第三產業(yè)增加值占GDP比重、信息化指數(shù)、平均預期壽命、高等教育毛入學率、恩格爾系數(shù)、萬人擁有醫(yī)生數(shù)、基尼系數(shù)、非農業(yè)化水平、人均道路面積、人均住房使用面積、人均公共綠地面積等。馮建中,何先平(2001)歸納了因子分析在經濟研究中的問題，并用因子分析對湖北省縣域經濟發(fā)展作出實證研究。王柏松等(2010)總結了數(shù)據(jù)包絡分析在SAS中實現(xiàn)的方法，詳細敘述了數(shù)據(jù)包絡分析模型的步驟。3數(shù)據(jù)描述本文使用的數(shù)據(jù)全部從中國城市統(tǒng)計年鑒中獲取。年鑒出版年份為2007、2008、2009

7、及2010年，對應取得的是2006年、2007年、2008年及2009年的數(shù)據(jù)。其中所用指標都為市轄區(qū)統(tǒng)計口徑，一是為了統(tǒng)一指標的觀察范圍，二是為了更準確地分析描述問題。同時由于部分城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完整，我們只選取了數(shù)據(jù)完整的260個地級市作為分析對象。只選取最近4年是為了反映各市現(xiàn)代化進程的最新情況以及避免時間跨度過長所產生的序列波動問題。同時為了方便分析問題，我們取每個城市4年各指標的均值作為分析的原始數(shù)據(jù)。4基于因子分析的城市現(xiàn)代化的評價與分析4.1評價指標城市現(xiàn)代化是城市發(fā)展的質量概念，同時也是一個國家或地區(qū)現(xiàn)代化的重要內容和主要表現(xiàn)形式。城市現(xiàn)代化除包括經濟水平，社會發(fā)展，人口素質，

8、教育文化等方面的現(xiàn)代化，還包括城市建設、環(huán)境保護等方面的現(xiàn)代化。為客觀評價我國大部分城市的城市現(xiàn)代化水平，本著評價的科學性、可操作性、全面性和可比性原則，選取相關指標。70年代初，美國現(xiàn)代化研究專家英格爾斯（Alex Inkeles）提出了后來在國際較為通用的現(xiàn)代化社會指標體系。結合我國的城市發(fā)展狀況及實際可獲得的數(shù)據(jù)，在此，我們選取了城市現(xiàn)代化水平的10個評價指標，以較為全面地反映各城市現(xiàn)代化進展的實際情況，評價指標見表2。表2 各市現(xiàn)代化水平評價指標體系影響因素變量指標（單位）經濟發(fā)展水平X1人均GDP（元/人）X2第三產業(yè)人員比重（%）X3第三產業(yè)增加值占GDP比重（%）基礎設施現(xiàn)代化水

9、平X4人均鋪裝道路面積（平方米）X5萬人擁有公共汽、電車數(shù)（輛）X6萬人擁有醫(yī)生數(shù)（人）人文環(huán)境水平X7萬人擁有電話（包括移動電話）數(shù)（部）X8人均公共圖書館藏書（冊）X9萬人擁有在校大學生數(shù)（人）X10人均公共綠地面積（平方米）4.2因子分析的基本步驟描述一種現(xiàn)象的指標可以有很多，但較多的指標給數(shù)據(jù)獲取和分析問題帶來很多麻煩。因此希望從一些有錯綜復雜的現(xiàn)象中找出少數(shù)幾個主要因子，每一個主要因子代表變量間相互依賴的一種作用，抓住這些主要因子就可以幫助我們對復雜問題進行分析和解釋。因子分析就是這樣一種既可以減少需要分析的指標數(shù)量，又盡量包含原指標的大部分信息的方法。因子分析的基本思想是從研究相關

10、矩陣內部的依賴關系出發(fā)，將多個指標轉化為少量不可觀測的綜合變量（公共因子），在保留絕大部分信息的前提下簡化指標。 因子分析的數(shù)學模型為X=AF+.其中，X=(X1,X2,X3Xn) 為原始指標；F=(F1,F2,F3Fm)為公共因子；A為因子載荷矩陣；為特殊因子。因子分析的基本步驟包括：對原始數(shù)據(jù)標準化，得到標準化矩陣Z，計算Z得到相關系數(shù)矩陣R；解特征方程R-E=0，得到特征值和特征向量，根據(jù)方差累計貢獻率85%以上確定因子個數(shù)P；如果因子意義不明顯，可對初始因子進行旋轉，一般采用方差極大旋轉；構造因子得分和綜合因子得分。最后根據(jù)得分情況進行相應的分析評價。4.3評價過程首先利用統(tǒng)計軟件SP

11、SS13.0對原始數(shù)據(jù)進行巴特利球度和KMO檢驗：巴特利球度檢驗統(tǒng)計量的觀察值為1080.57，相應的概率值為0.0000.800,根據(jù)Kaiser的度量標準，適合進行因子分析。為了消除觀測量綱的差異以及數(shù)量級的影響，對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，使標準化后的變量均值為0，方差為1。標準化：xij=xij-xiSi(i=1,2,n;j=1,2,m)xi=1mi=1mxij(i=1,2n)Si=1m-1i=1m(xij-xi)2( i=1,2n) 其中xij為原始數(shù)據(jù)。建立指標間的相關系數(shù)陣R，計算其特征值和累計貢獻率，見表3。表3 相關系數(shù)矩陣特征值及方差貢獻率主成分特征值方差貢獻率（%）累計方差

12、貢獻率（%）F14.15041.49741.497F21.74117.41458.911F30.9799.78768.699F40.8418.40777.106F50.5435.42782.533初始因子載荷矩陣還不能夠很好地解釋各個因子的含義，所以采用方差最大正交旋轉變換得到旋轉后的因子載荷矩陣，見表4。表4 旋轉后的因子載荷矩陣變量公共因子12345X10.575 -0.519 0.148 0.257 0.343 X2-0.004 0.873 -0.094 -0.104 -0.052 X30.214 0.743 0.084 0.218 0.396 X40.347 -0.304 0.504

13、0.331 0.265 X50.476 -0.092 0.510 0.494 0.187 X60.170 0.007 0.162 0.933 0.177 X70.916 0.067 0.108 0.097 0.016 X80.774 0.110 0.271 0.165 0.192 X90.140 0.078 0.050 0.177 0.940 X100.166 0.009 0.937 0.102 -0.016 由表2可知，第一主因子的方差貢獻率為22.388%，是最重要的影響因子。根據(jù)特征向量1，累計方差貢獻率85%的原則選擇公共因子。由于5個公共因子的累計方差貢獻率已很接近85%，此以外的公

14、共因子的方差貢獻率很小，所以選取5個公共因子。以此原則選取的5個公共因子方差貢獻率累計達到82.533%，反映了82%以上的信息。第1公共因子F1的方差貢獻率最大，為22.388%。其主要在X1（人均GDP），X7（萬人擁有電話數(shù)），X8（人均擁有公共圖書館藏書）等指標上有較大的載荷。該公共因子反映了城市居民的生活水平。第2公共因子F2的方差貢獻率為17.083%，為次重要的影響因子。其主要在X2（第三產業(yè)人員比重），X3（第三產業(yè)增加值占GDP的比重）等指標上有較大的載荷。該公共因子反映了城市的經濟結構。第3公共因子F3的方差貢獻率為15.441%。主要在X4（人均鋪裝道路面積），X5萬人擁

15、有公共汽、電車數(shù)數(shù)），X10（人均綠地面積）等指標上有較大的載荷。該公共因子反映了城市公共建設水平。第4公共因子F4的方差貢獻率為14.272%。其主要在X6（萬人擁有醫(yī)生數(shù)）上有較高的載荷。該公共因子反映了城市的衛(wèi)生服務水平。第5公共因子F5的方差貢獻率為13.349%，其主要在X9（萬人擁有在校大學生數(shù)）上有較高的載荷。該公共因子反映了城市的教育水平。以5個主成分對應的方差貢獻率為權數(shù)計算綜合得分，得分只代表在構建的指標下各城市現(xiàn)代化進展的相對差別。 F=1F1+2F2+3F3+4F4+5F51+2+3+4+5運用該公式計算個城市現(xiàn)代化的綜合得分F=0.2713F1+0.2070F2+0.

16、1871F3+0.1729F4+0.1617F5，結果見表5(限于篇幅，只列出部分排序結果)。表5 各市現(xiàn)代化水平得分與排名城市第1公共因子得分F1第2公共因子得分F2第3公共因子得分F3第4公共因子得分F4第5公共因子得分F5綜合得分F綜合排名深圳5.0024 0.2907 9.3936 2.9971 -2.6317 3.2672 1北京5.8047 2.4767 -1.4273 0.7939 -1.1226 1.7759 2廣州4.3410 0.8653 1.3292 -0.2625 -0.4450 1.4880 3上海7.4033 0.9193 -1.6533 -0.9115 -1.53

17、78 1.4829 4東莞4.0013 0.2493 1.3980 1.7680 -1.7355 1.4236 5呼和浩特0.4861 1.6672 -0.0829 0.5657 3.1338 1.0661 6長沙0.9419 0.8870 -0.3718 1.0612 2.9856 1.0359 7南京1.5922 0.2441 1.7824 -1.4417 2.1643 0.9167 8鄭州0.3158 1.1126 -0.2341 0.6755 3.1982 0.9063 9濟南1.2691 0.3659 -0.2603 -0.3058 3.2772 0.8485 10石家莊0.2000

18、 1.1508 -0.3627 1.4072 2.2825 0.8371 11懷化-1.1004 2.3431 -0.0556 3.2656 0.4946 0.8208 12齊齊哈爾-1.8818 1.6040 6.8431 -0.8224 -0.9207 0.8107 13福州0.7922 0.8689 -0.2096 0.9476 1.5330 0.7673 14南寧-0.0468 1.5479 1.7022 -0.4023 1.2330 0.7560 15樂山-0.3997 -0.9252 -0.4976 -0.3760 -0.9525 -0.6121 256來賓-0.3303 -0.3

19、136 -0.6016 -1.3128 -1.0104 -0.6575 257松原-0.1536 -2.0724 -0.1441 -0.0903 -0.9302 -0.6636 258漯河-0.2966 -1.1281 -0.2546 -1.0328 -0.8403 -0.6761 259莆田-0.1634 -1.1531 -0.5252 -1.2141 -0.7188 -0.7075 2604.4結果分析 從綜合得分和排名可以看出，城市的經濟發(fā)展水平是城市建設的基礎。排名靠前的城市都是處于我國較發(fā)達的地區(qū)；排名靠后的城市，其城市建設受限于經濟發(fā)展水平，因而得分較低。從綜合得分F來看，得分在0

20、分以上的有98個城市，只占37%；得分較高（1分以上）的城市則僅有7個，這說明我國城市現(xiàn)代化建設的差異較大，發(fā)展很不平衡，少數(shù)幾個城市處于絕對領先地位，而大部分城市在相似的低水平階段。綜合得分排名前5的城市分別是深圳、北京、廣州、上海、東莞?？梢姵鞘鞋F(xiàn)代化要以較高的經濟發(fā)展水平為前提，再進一步完善城市基礎設施，提升人口素質，以達到現(xiàn)代化的目的。5運用DEA模型評價城市現(xiàn)代化的效率我們已經得到了260個城市的綜合得分和排名。城市現(xiàn)代化建設還應該考慮其發(fā)展的效率：在達到目標成果的前提下盡量減少投入，提高資源配置效率。260個城市中，排名靠后的城市由于其城市現(xiàn)代化進展較慢，對研究城市現(xiàn)代化的效率沒有

21、太大意義。所以我們選取了綜合得分在0以上的其中20個城市為例，研究分析目前我國有較好成果的城市的現(xiàn)代化建設效率。下面我們將用DEA的方法對這些城市的現(xiàn)代化建設效益進行分析，最后結合兩者的結果對這些城市的發(fā)展提供科學的建議。5.1原始數(shù)據(jù)的處理首先要做的就是選取適合的指標。由于我們要衡量的是城市現(xiàn)代化的水平，所以我們將之前得到的城市現(xiàn)代化綜合得分作為DEA模型中的產出數(shù)據(jù)。接下來，我們以城市中就業(yè)總人數(shù)、地方財政一般預算內支出、當年實際使用外資金額以及全社會固定資產投資總額作為投入數(shù)據(jù)。因為這些數(shù)據(jù)構成了當?shù)亟ㄔO發(fā)展的主要資金來源和人力資源，是城市化發(fā)展的主要動力資源。城市投入的指標見表6。表6

22、 城市建設投入指標變量指標（單位）Y1就業(yè)總人數(shù)（人）Y2地方財政一般預算內支出（萬元）Y3當年實際使用外資金額（萬元）Y4全社會固定資產投資總額（萬元）和之前一樣，我們使用的是2006年至2009年20個城市的平均值作為最終投入數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源于中國城市統(tǒng)計年鑒2007至2010年）。投入產出數(shù)據(jù)見表7表7 20個城市的投入產出原始數(shù)據(jù)表城市就業(yè)人數(shù)財政支出外資使用固定資產投資現(xiàn)代化綜合得分北京市548.42 .5 1.7759天津市189.56 .0 0.3351呼和浩特市24.17 29286.3 1.0661沈陽市95.34 .3 0.5546長春市71.80 .3 0.2698哈爾濱市

23、120.92 40986.3 0.2755上海市362.51 .3 1.4829蘇州市58.09 .5 0.0431鄭州市66.61 79535.8 0.9063長沙市57.65 .3 1.0359廣州市207.71 .0 1.488深圳市200.92 .8 3.2672東莞市21.55 .5 1.4236成都市109.20 .0 0.6146昆明市64.07 27150.3 0.6251南京市98.45 .3 0.9167武漢市130.99 .3 0.6607大連市78.91 .8 0.6167寧波市68.37 .0 0.284杭州市144.08 .5 0.6667 可以看出，用以上數(shù)據(jù)直接

24、作分析會產生一些問題，原因是數(shù)據(jù)在量綱和數(shù)量級的差異。于是我們又對這些數(shù)據(jù)進行了無量綱化處理。具體做法如下：設，其中和分別是第j項指標的最大值和最小值。故得進行級差無量綱化后的每個指標的原始最小值轉化為1，原始最大值轉化為10，其余轉化為1到10之間的數(shù)。無量綱化后的投入產出數(shù)據(jù)見表8。表8 20個城市的投入產出無量綱化數(shù)據(jù)表城市就業(yè)人數(shù)財政支出外資使用固定資產投資總得分北京市10.000 7.669 6.352 8.573 5.837 天津市3.870 3.723 7.247 6.310 1.815 呼和浩特市1.045 1.000 1.022 1.000 3.856 沈陽市2.261 2.

25、020 5.646 5.121 2.428 長春市1.858 1.362 2.117 2.681 1.633 哈爾濱市2.698 1.531 1.144 2.107 1.649 上海市6.824 10.000 10.000 10.000 5.019 蘇州市1.624 2.274 4.108 2.175 1.000 鄭州市1.770 1.510 1.546 1.320 3.410 長沙市1.617 1.421 1.871 2.276 3.771 廣州市4.180 3.132 3.988 4.167 5.033 深圳市4.064 3.757 4.655 3.109 10.000 東莞市1.000

26、1.361 3.255 1.876 4.854 成都市2.497 2.028 2.448 4.003 2.595 昆明市1.726 1.288 1.000 1.264 2.625 南京市2.314 2.012 2.808 4.021 3.439 武漢市2.870 1.951 3.036 3.822 2.724 大連市1.980 1.975 4.647 3.564 2.601 寧波市1.800 1.973 2.310 2.438 1.673 杭州市3.093 1.986 3.570 3.132 2.741 5.2 DEA模型的建立用DEA方法中的CCR模型進行有效性檢驗，公式如下：min-ETS

27、-+ETS+=VDst. j=1njXj+S-=Xj0j=1njYj-S+=Yj0 j0, j=1,2,n;S+0,S-0其中：Xi和Yi分別為第Ji個DMU的投入產出， 為阿基米德無窮小，E為元素為1的向量，為第Ji個DMu的相對有效值，S+和S-為線性規(guī)劃問題的松弛變量，j為決策變量。在CCR模型中，當=1且S+=S-=0時，該DMU為DEA有效，即在原投入X0的基礎上獲得的產出Y0已經達到最優(yōu)；當=1且S+0或S-0時，則稱該DMU為DEA弱有效的；當1時，則稱該DMU為DEA無效的。我們應用SAS軟件進行了分析，分析結果見表9。表9 20個城市投入產出的效率得分城市vS1S2S3S4S

28、5有效性北京市0.24360.85440.354400.57450無效天津市0.1264-0.002500.43510.32710無效呼和浩特市100000有效沈陽市0.31170.046601.11610.96620無效長春市0.3120.135500.22530.41030無效哈爾濱市0.3820.58380.157200.37740無效上海市0.186700.537500.39710無效蘇州市0.147500.06590.144800無效鄭州市0.670.26180.12750.131600無效長沙市0.68830.09100.28820.58820無效廣州市0.41680.378400

29、.32780.43140無效深圳市0.83410.68010.54031.231400無效東莞市100000有效成都市0.3320.125800.12450.65560無效昆明市0.69580.490.215600.19890無效南京市0.44320.093800.33290.89040無效武漢市0.36220.301200.37740.67780無效大連市0.3452000.78030.51360無效寧波市0.241600.03700.11920無效杭州市0.3580.364600.55160.41040無效5.3結果分析可以看到，從總體上看的話，在這20座城市中，只有呼和浩特和東莞是屬于D

30、EA有效的，即投入產出達到了最有狀態(tài)。DEA有效城市占總體比例為10%，也就是說在我國城市中，在城市現(xiàn)代化進程發(fā)展中能達到有效率發(fā)展的城市所占比例很少。這說明了我國現(xiàn)有的城市發(fā)展還是以低效率的粗獷式發(fā)展為主，并沒有充分合理地利用當前的資源，如何提高發(fā)展效率，避免資源的浪費已經成為我們面臨的重大問題。接下來我們再將這20座城市的城市化程度和它們的效率放在一起考慮。我們將這20座城市的城市現(xiàn)代化得分排名和DEA效率排名放在一起進行了對比，可以看到城市現(xiàn)代化程度越高并不意味著發(fā)展效率越高，最明顯的例子就是北京和上海，這兩座城市的城市化得分都是出于較高水平，位列于城市前5。但是他們的DEA效率得分排名

31、卻相當靠后，成為了倒數(shù)前5的行列里。這是一個比較突出的問題，可以從這里看到我國還有很多發(fā)達城市也是這種情況，雖然有著較高的發(fā)展水平，但是發(fā)展效率卻并不是很好。我們認為，造成這個問題的根源是這些城市由于地理優(yōu)勢或者早期發(fā)展，早已成為經濟發(fā)達城市，而在擁有了雄厚的經濟基礎之后，這些城市加大了投入并以此獲得更大產出。但是這樣一味加大投入?yún)s是缺少統(tǒng)籌規(guī)劃的，并且很可能造成大力發(fā)展的產業(yè)較為單一，因為很多財力和人力投資都會投向那些較為熱門和賺錢的產業(yè)，于是產業(yè)投資的單一是很難避免的，同時還有些產業(yè)是屬于粗獷發(fā)展式的，這都是造成這些發(fā)達城市面臨發(fā)展低效率的原因。還有城市，例如武漢和杭州這類城市，它們的城市

32、化排名和發(fā)展效率排名是差不多在同一層次的，這是由于這些城市在經濟方面還沒有達到很高層次，同時也造成了科技水平還不能和那些發(fā)達城市相比，于是科技的有待提高造成了發(fā)展上的效率不高。并且這些城市同樣面臨著投資單一化，發(fā)展和資源配置缺少統(tǒng)籌規(guī)劃等問題，只是由于城市發(fā)展沒有達到一定水平，后一個問題還沒有很突出。最后還有一類城市，例如昆明和哈爾濱這類城市，它們的城市現(xiàn)代化排名不是很靠前，但是發(fā)展效率排名相對于城市化排名卻有了明顯的改善。對于這類城市，我們認為它們在經濟發(fā)展中并沒有處于領先的位置，但是這些城市都大力發(fā)展了旅游業(yè)，在經濟發(fā)展中注重了資源的合理利用，可以這些城市在產業(yè)方面是多方發(fā)展，共同發(fā)展，于是效率就會有顯著提高。但是應該注意，這些城市也并沒有達到有效的發(fā)展，最大的可能是這些城市在經濟上還和發(fā)達城市有一定差距，這也造成了它們無論在科技、資金還是人才方面都不能達到較高水平，于是科學技術的落后以及資金、人才的缺乏成為了這些城市提高發(fā)展效率的最大限制。6結論與建議通過對因子分析和DEA結果進行的分析，我們對中國這些城市的城市化建設現(xiàn)狀有了一定的認識，下面我們就針對以上結果對城市化建設提出自己的建議：對于第一類城市來說，它們有著資金、技術和人才的優(yōu)勢，所以首先要做的就是好好利用這三大資源，尤其是技術。將最先進的技術運用到生產中，效率自然會提高。還有就是政府或相關單位的認識需要得到提高，