曾麗君 隋映輝，2

(1.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山東青島266510;2.青島社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略與管理研究所，山東青島266071)

中國(guó)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的聚類實(shí)證研究*

曾麗君1隋映輝1，2

(1.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山東青島266510;2.青島社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略與管理研究所，山東青島266071)

由于粗放型的發(fā)展模式受到嚴(yán)格限制，資源型城市的發(fā)展普遍面臨嚴(yán)峻困境，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，是資源型城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然途徑。對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行計(jì)量實(shí)證研究，找出其發(fā)展共性和差異具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。通過(guò)構(gòu)建資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，收集涵蓋全國(guó)34個(gè)典型資源型城市、17個(gè)資源枯竭城市的39個(gè)地級(jí)資源型城市和參照城市北京的22個(gè)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)，用功能互補(bǔ)的因子分析和聚類分析進(jìn)行實(shí)證研究:首先用因子分析法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用得到的8個(gè)因子代替原來(lái)的22個(gè)指標(biāo)，進(jìn)一步進(jìn)行K－means聚類分析，對(duì)資源型城市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平做了較為完整的評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示:資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體水平不高，循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念有待深入，東營(yíng)、克拉瑪依等城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r很好，為循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，晉城在循環(huán)經(jīng)濟(jì)的某些領(lǐng)域取得了較好的效果，白山的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)最低。

資源型城市;循環(huán)經(jīng)濟(jì);因子分析;聚類分析;實(shí)證研究

資源型城市是伴隨資源的開(kāi)發(fā)而發(fā)展起來(lái)的城市，長(zhǎng)期以來(lái)資源型城市為國(guó)家提供了主要生產(chǎn)資料，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展作出了巨大貢獻(xiàn)。但是，原有的“大量開(kāi)采，大量消耗，大量廢棄”的對(duì)資源的粗放和一次性利用模式，導(dǎo)致可開(kāi)采資源的大幅減少，以及開(kāi)采的客觀條件的日益嚴(yán)峻。資源型城市的原有發(fā)展模式受到嚴(yán)格限制，資源型城市的可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)重的困境，目前資源型城市的發(fā)展普遍面臨以下問(wèn)題:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，產(chǎn)業(yè)鏈條短;環(huán)境污染嚴(yán)重，三廢問(wèn)題突出;資源利用效率低，資源浪費(fèi)大;失業(yè)人數(shù)增加，社會(huì)問(wèn)題嚴(yán)重等。因此，轉(zhuǎn)變?cè)邪l(fā)展模式，選擇對(duì)資源高效利用和循環(huán)利用為核心，以減量化、再利用、資源化為原則，以低消耗、低排放、高效率為特征的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，是資源型城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然途徑。

1 研究背景

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)的研究主要集中在概念、內(nèi)涵、意義、發(fā)展模式等定性研究方面［1－5］，對(duì)于各資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的計(jì)量研究非常少。清華大學(xué)的李王峰，張?zhí)熘紫忍岢隽税ㄋ膫€(gè)要素21個(gè)指標(biāo)的資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)貴陽(yáng)市和義馬市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行了橫向比較［6］。哈爾濱工程大學(xué)的徐建中，劉淼群提出了涵蓋5個(gè)準(zhǔn)則層30個(gè)指標(biāo)的資源型城市發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了介紹，但并未進(jìn)行量化實(shí)證研究［7］。因此，現(xiàn)有文獻(xiàn)建立的資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)體系，還未對(duì)全國(guó)范圍的資源型城市進(jìn)行實(shí)證研究。盡管有為數(shù)不多的文獻(xiàn)對(duì)全國(guó)或某省城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行綜合分析、深入比較的聚類實(shí)證研究，但聚類方法一般采用層次聚類方法［8－10］，而層次聚類方法存在著較大的缺陷:一旦一個(gè)步驟完成，它就不能被撤消，這樣它就不能更正錯(cuò)誤的決定，從而使得聚類結(jié)果不能反映數(shù)據(jù)的真實(shí)面貌。由此可見(jiàn)，構(gòu)建合理的指標(biāo)體系，選擇合適的方法，對(duì)資源型城市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行實(shí)證研究，找出中國(guó)各資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異和共性所在，對(duì)于把握資源型城循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局，促進(jìn)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和各資源型城市之間的交流，都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。

基于此，本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)研究研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用原始權(quán)威統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用因子分析法和K-means聚類算法對(duì)涵蓋全國(guó)34個(gè)典型資源型城市和17個(gè)資源枯竭城市的39個(gè)地級(jí)市進(jìn)行聚類實(shí)證研究，以期為提高我國(guó)的資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提供必要的參考。

2 指標(biāo)體系的構(gòu)建和數(shù)據(jù)收集

2.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，并不排斥經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而是要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)性發(fā)展，所以在指標(biāo)體系中要體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況。發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，應(yīng)當(dāng)遵循循環(huán)經(jīng)濟(jì)的“減量化、再使用、再循環(huán)”為內(nèi)容的“3R”原則，必須要重視水、能源、土地等資源的使用方式，提高資源的使用效率，減少資源浪費(fèi)，并努力減少?gòu)U物直接排放，從而減少每單位經(jīng)濟(jì)活動(dòng)造成的環(huán)境壓力，也就是說(shuō)在指標(biāo)體系中要體現(xiàn)資源的減量利用、資源的再利用和減少?gòu)U棄物的排放的情況。發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，要能緩解社會(huì)矛盾，為人口日益增長(zhǎng)的社會(huì)提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)重視人文關(guān)懷，提高人居環(huán)境質(zhì)量和生活質(zhì)量，促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步、和諧與安定。所以在指標(biāo)體系中應(yīng)體現(xiàn)社會(huì)人文發(fā)展的情況。

根據(jù)上述反映資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的各要素，按照系統(tǒng)性、可比性、可操作性、動(dòng)態(tài)與靜態(tài)相結(jié)合等原則，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)建立的資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［6－7］，并借鑒其他城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系［8］，本文建立資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由1個(gè)目標(biāo)層指標(biāo)，5個(gè)控制層指標(biāo)和22個(gè)指標(biāo)層指標(biāo)構(gòu)成(見(jiàn)表1)。

2.2 數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)表1所設(shè)計(jì)的指標(biāo)體系，通過(guò)對(duì)《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒(2007)》，《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2007)》，《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2006)》等年鑒資料和統(tǒng)計(jì)公報(bào)的收集，整理39個(gè)地級(jí)資源型城市和北京市各個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)。39個(gè)地級(jí)資源型城市主要包括34個(gè)典型資源型城市(根據(jù)參考文獻(xiàn)11確定)，國(guó)家發(fā)改委和國(guó)務(wù)院等部門首批和第二批確定的17個(gè)資源枯竭型地級(jí)城市(不包括重慶萬(wàn)盛區(qū))，其中12個(gè)城市既是資源枯竭型城市又是典型資源型城市，39個(gè)用于實(shí)證研究的資源型城市的情況如表2所示。選擇北京市一起進(jìn)行實(shí)證研究是把北京作為參照城市，從而更好地將資源型城市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與全國(guó)其他城市進(jìn)行比較。根據(jù)參考文獻(xiàn)8的研究結(jié)果，北京是中國(guó)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最好的城市。

表1 資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of circular-economy of resource-based city

表2 用于實(shí)證研究的資源型城市的情況Tab.2 Condition of resource-based cities used in empirical study

3 關(guān)于實(shí)證研究方法的選擇

基于因子分析進(jìn)行聚類實(shí)證研究的理論依據(jù)在參考文獻(xiàn)8、9中有詳細(xì)說(shuō)明，本文不再贅述。在此重點(diǎn)分析一下基于因子分析進(jìn)行聚類分析的優(yōu)越性和K-means聚類算法的依據(jù)。

3.1 基于因子分析進(jìn)行聚類分析的優(yōu)越性

因子分析和聚類分析是功能互補(bǔ)的兩種方法。首先，通過(guò)因子分析能夠?qū)⒈姸嗟目捎^測(cè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為幾個(gè)互不相干而又對(duì)可觀測(cè)指標(biāo)起支配作用的公因子，消除了指標(biāo)間的相關(guān)性，找到了重要因素，避免了主觀隨意性。其次，以少數(shù)公因子代替原觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，既滿足完備性又能建立起能揭示出事物之間本質(zhì)關(guān)系的簡(jiǎn)潔結(jié)構(gòu)模型。再次，通過(guò)因子分析我們能夠得到各樣本綜合水平的排序和各樣本在各因子上的排序，但樣本之間特征是否相似，差異如何，不能直觀地看到，特別是樣本數(shù)量大時(shí)更是無(wú)從了解。而直接用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析盡管能將特征相似的樣本聚成一類，但各類的水平如何只能大略估計(jì)，而將二者結(jié)合正好可以取長(zhǎng)補(bǔ)短:既能得到樣本的綜合排序，又能全面了解樣本的特征;既能發(fā)現(xiàn)差異，又可找到共性。

3.2 用spss進(jìn)行K-means聚類算法的依據(jù)

聚類分析是根據(jù)事物本身的特性來(lái)研究個(gè)體分類的一種方法。聚類分析的原則是同一類中的個(gè)體有較大的相似性，不同類中的個(gè)體差異很大。在這里一般用距離來(lái)度量事物個(gè)體之間的相似性或相異性(差異)，距離越大表明事物個(gè)體之間的差異越大、相似性越小，而距離越小表明事物個(gè)體之間的差異越小、相似性越大。樣本之間的距離有多種定義方式，其中最常用的是歐式距離和平方歐式距離，K-means聚類算法使用的是平方歐式距離。其定義如下:

設(shè)兩個(gè)樣本

則兩個(gè)樣本的平方歐式距離為:

給定一個(gè)有n個(gè)個(gè)體的數(shù)據(jù)集，將它劃分為k類(k≤n)，k的確定需要使用者根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。K-means聚類算法步驟如下:

(1)在n個(gè)數(shù)據(jù)中選取k個(gè)作為凝聚點(diǎn);

(2)其余n－k個(gè)點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)入，每個(gè)點(diǎn)進(jìn)入時(shí)歸入與相應(yīng)凝聚點(diǎn)距離最近的類中，每個(gè)點(diǎn)進(jìn)入之后重新計(jì)算每一類的重心最為該類新的凝聚點(diǎn);

(3)重復(fù)(2)直至所有類的凝聚點(diǎn)均不再變化為止。

因此，通過(guò)K-means聚類算法，最終以各凝聚點(diǎn)為中心聚成各類，各類內(nèi)部各樣本之間距離小、相似性高，而不同類樣本之間的距離大、相似性低。

4 基于因子分析的聚類實(shí)證過(guò)程和結(jié)果

4.1 用SPSS進(jìn)行因子分析的過(guò)程和結(jié)果

運(yùn)用因子分析對(duì)全國(guó)39個(gè)資源型城市和北京市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析。首先對(duì)逆向指標(biāo)(失業(yè)率、單位GDP電耗、單位GDP水耗、人均日生活用水和萬(wàn)元GDP廢水排放量)進(jìn)行處理，使其與正向指標(biāo)具有一致性意義。然后選擇原始數(shù)據(jù)的樣本相關(guān)矩陣作為分析矩陣——這樣可以避免由于各變量量綱不同而產(chǎn)生的問(wèn)題，計(jì)算樣本相關(guān)矩陣的特征值及其貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率。接下來(lái)運(yùn)用主成分法作為提取公因子的方法，并運(yùn)用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)載荷矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行因子分析，提取可描述原變量方差80.661%的前8個(gè)公因子，基本反映了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息。因子得分系數(shù)矩陣見(jiàn)表3。

通過(guò)表3的因子得分系數(shù)矩陣，可以用各變量寫(xiě)出因子表達(dá)式:F1=0.207 X1－0.301 X2－0.18 X39+0.047 X4－0.130 X5+0.170 X6+0.024 X7’+0.153 X8+0.240 X9－0.015 X10+0.143 X11+0.118 X12’+0.159 X13+0.068 X14’+0.014 X15’－ 0.001 X16－ 0.049 X17－ 0.008 X18+0.006 X19－0.140 X20－0.055 X21+.046 X22。同理可以寫(xiě)出 F2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5，F(xiàn)6，F(xiàn)7和 F8的表達(dá)式。

根據(jù)因子表達(dá)式可以求出各城市的各因子的得分，根據(jù)下面的表達(dá)式可以求出各資源型城市的綜合得分，其中F為綜合得分，F(xiàn)i(i=1，2，…，8)為各因子得分，由此形成新的矩陣，見(jiàn)表4。

至此，因子分析完成，用8個(gè)因子代替原來(lái)的22個(gè)指標(biāo)，既消除了指標(biāo)間的相關(guān)性，又減少了變量維數(shù)。

4.2 基于因子分析的聚類過(guò)程和結(jié)果

下面將運(yùn)用K-means聚類方法，根據(jù)因子分析新產(chǎn)生的8個(gè)變量對(duì)40個(gè)城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行聚類，分別按3類、4類和5類進(jìn)行劃分，以便對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行深入的分析和比較。聚類采用新的8個(gè)變量作為自變量，地區(qū)為因變量。

表5是聚類的結(jié)果，表明最終聚類后各城市分別屬于哪一類，以及各城市與其類中心的距離。

從聚為5類的結(jié)果看，北京、晉城、白山各獨(dú)自聚成一類，分別為第一類，第三類和第四類，盤錦、大慶、馬鞍山、景德鎮(zhèn)、東營(yíng)和克拉瑪依等6個(gè)城市聚為第五類，其余31個(gè)城市聚為第二類。

首先我們可以看到無(wú)論是聚為3類、4類還是5類，北京和白山市都是獨(dú)自各聚為一類，由此可見(jiàn)其循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與其他城市差異較大。結(jié)合因子分析的結(jié)果，我們可以得出結(jié)論北京為循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的一類城市，而白山則是循環(huán)經(jīng)濟(jì)水平最低的城市;這說(shuō)明資源型城市和北京相比，循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還有較大的差距;同時(shí)也說(shuō)明在資源型城市中，白山市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅綜合水平而且各項(xiàng)指標(biāo)都是資源型城市中較低的城市。

表3 因子得分系數(shù)矩陣Tab.3 Component score coefficient matrix

其次，第五類的六個(gè)城市是資源型城市中循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是較高的城市，這一點(diǎn)可從表4各城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合得分得到印證。而這六個(gè)城市中有四個(gè)是石油資源城市(盤錦、大慶、克拉瑪依、東營(yíng))，馬鞍山為有色冶金城市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r都很好，除景德鎮(zhèn)外，人均GDP均領(lǐng)先于北京，因此為循環(huán)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。同時(shí)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平領(lǐng)先于北京的情況下循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后于北京，也說(shuō)明循環(huán)經(jīng)濟(jì)的理念還并未深入到資源型城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域。

進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于第三類的晉城市，在聚為四類和五類時(shí)都獨(dú)自聚為一類，說(shuō)明晉城的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況有自己獨(dú)特的特征。進(jìn)一步分析因子分析結(jié)果和原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，晉城的綜合排名為第7位，F(xiàn)4因子和F7因子排名分別為第7位和第1位，特別是F7因子得分與排

名第二的本溪之間拉開(kāi)了很大的差距，而F4因子與建成區(qū)綠化覆蓋率和工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率有較高的相關(guān)系數(shù)，F(xiàn)7因子與人均日生活用水有較高的相關(guān)系數(shù)，這說(shuō)明晉城的節(jié)水工作、水資源的循環(huán)利用工作和綠化工作做得很好，因此晉城的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平也較高。

表4 資源型城市和參照城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的因子及綜合得分Tab.4 Component and total score of circular-economy of resource-based cities and reference city

最后，第二類的31個(gè)資源型城市，循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似，屬于循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般的城市。占絕大多數(shù)的資源型城市都聚在這一類，說(shuō)明資源型城市的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體水平不高。

表5 聚類結(jié)果Tab.5 Result of cluster

5 結(jié)論

本文以資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為研究對(duì)象，采用功能互補(bǔ)的因子分析法和聚類分析方法，對(duì)39個(gè)資源型城市及參照城市北京市共40個(gè)城市的22項(xiàng)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。首先對(duì)40個(gè)城市的22項(xiàng)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，用得到的包含原始指標(biāo)80.661%信息的8個(gè)因子進(jìn)一步進(jìn)行聚類分析，得出以下結(jié)論:

資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體水平不高，循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念有待深入;東營(yíng)、克拉瑪依、大慶、盤錦、馬鞍山等資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r很好，為循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ);晉城積極探索，在循環(huán)經(jīng)濟(jì)的某些領(lǐng)域取得了較好的效果;白山的循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)最低，需要大力加強(qiáng)。

本文主要是基于因子分析的聚類實(shí)證研究，這既消除了指標(biāo)間的相關(guān)性，又簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，既能區(qū)分差異，又找到了共性，對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平做了較為完整的評(píng)價(jià)。總的來(lái)說(shuō)，本文對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的實(shí)證研究還只是一個(gè)初步探索，指標(biāo)的選取還需要進(jìn)一步的完善和修正，方法的運(yùn)用也需要更多的驗(yàn)證?？傊?，對(duì)資源型城市循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評(píng)價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。

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AbstractBecause the extensive development mode has been restricted strictly，the resource-based cities face severe difficulties to develop their economy.To develop circular economy is necessary for resource-based cities to keep the sustainable development.It has realistic and theoretical significance to find commonness and differences by the empirical study on circular economy of resource-based cities.The paper constructed evaluation indicator system of circular economy for resource-based cities.The paper collects data of 22 original indexes of reference city Beijing and 39 prefectural-level resource-based cities which include 34 typical resource-based cities and 17 resource-exhausted cities，and made empirical study by using factor analysis and K-means cluster analysis.First，the paper used factor analysis method to obtain 8 factors，and then 8 factors are used to replace initial 22 indexes to do K-means cluster analysis.The conclusion is as follows:the level of circular economic development of resource-based cities is not high and the philosophy of circular economy has not been adopted widely;the good economic condition of several cities such as Dongying lays the good foundation for circular economy;Jincheng has made achievement in some circular economic areas;the level of circular economic development of Baishan is the lowest relatively.

Key wordsresource-based city;circular-economy;factor analysis;K-means cluster;empirical study

Cluster Empirical Study on the Level of Circular Economic Development of Chinese Resource-based Cities

ZENG Li-jun1SUI Ying-hui1，2
(1.College of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao Shandong 266510，China;2.Institute of Economic Strategy and Management，Qingdao Academy of Social Science，Qingdao Shandong 266071，China)

F299.23

A

1002－2104(2011)03－0143－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.03.025

2010－04－06

曾麗君，博士生，主要研究方向?yàn)榭萍冀?jīng)濟(jì)與管理、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展等。

隋映輝，研究員，博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)榭萍冀?jīng)濟(jì)與管理，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。

*國(guó)家軟科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(No.2007GXQ4D198);青島市軟科學(xué)專項(xiàng)計(jì)劃項(xiàng)目(No.青科計(jì)字2008)17號(hào);山東科技大學(xué)科學(xué)研究“春蕾計(jì)劃”項(xiàng)目(No.2009AZZ069)。

(編輯:溫武軍)