“中国城市服务经济指数·”发布和分析报告

2014年已是编制“中国城市服务经济指数”的第七个年头。七年来，我们始终怀揣着探索、开拓和创新的理念，力求通过不断改进指标体系，来使这项工作日趋完善，真正做到为各有关城市制定发展战略和相关政策提供依据，进而为中国服务经济的健康持续发展提供智力支持。

表1，是“中国城市服务经济指数· 2014”的排名。我们运用2010年的数据，对中国35个城市（直辖市、省会和自治区首府市、计划单列市，除拉萨市）的服务经济发展状况进行了总体排名。从这张表中可以看到各城市服务经济发展水平在全国的位次，也可以看到各城市以及区域在服务经济发展方面的差距。从该表不难发现，各城市之间的服务经济发展水平存在相当大的差距。其中，排名前两位的北京和深圳与排名最后一位的南宁市，绝对值分别相差2.33和2.28。不仅如此，北京、深圳、上海和广州四个城市的服务经济发展水平已经远超出其他31个城市。通过聚类分析可知，北京和深圳的城市服务经济指数得分相近，归为一类；上海和广州也可以归为一类。

表1　“中国城市服务经济指数·2014”排名

2014年，我们继续沿用2013年改进过的指标体系，即：5大类，26个指标（参见表2）。为了进一步直观地反映各个城市在不同指标方面所具有的优势和劣势，我们继续运用脸谱分析，根据我们设计的“城市服务经济指数”指标体系，建立与脸谱图多元统计模型的变量转换关系。

表2　“中国城市服务经济指数· 2013”的指标体系

（续表）

①指标后面的“逆”表示该项指标的实际值越高，其对系统的负作用越大。我们已对其作了调整，即求倒数的方式。这样，通过调整使具有“逆”作用的指标和其他的指标保持同一。

脸谱图由Chernoof H.于1970年提出，其思想是将每个指标用人脸形的某一部位的形状或大小来表达，这样利用p个指标的数值就可以勾画出一个人的脸谱，利用这些脸谱之间的差异，就反映了所对应的样本之间的差异，利用脸谱图的直观性，可以为我们的数据分析带来极大的方便。下面介绍的是Chernoof脸谱图的指标含义及其与“中国城市服务经济指数”的指标对应。

Chernoof脸谱图的绘制方法如下。假设有一个多维数据集{xj∈Rd，j=1，2，…，N}，若直接对每个原始数据做脸谱图通常没有实际意义，需要把各变量变换到预定义的区间，其线性变换公式为：

整个脸谱图的各部位，可以用18个变量X1，X2，…，X18刻画出来，当变量p=18时，可以将脸谱中某n个部位采用某一固定常数或者标准脸谱参数；当p>18时，可以考虑将脸谱中再增加一些部位，或者将关系系数较大的变量进行合并，使得p=18，并且，记标准脸谱的18个变量为Z1，Z2，…，Z18。

需要说明的是，本报告中我们采用的分析软件是S-Plus，该软件提供的脸谱图的做法只有15个变量，因此，在对所有25个指标变量进行合并处理之后，我们选取了15个指标。因此，这里需要对这15个指标变量的含义做简单解释（详见表3）。

表3　15个指标变量在脸谱图的含义

根据我们设计的“城市服务经济指数”指标体系，建立与脸谱图多元统计模型的变量转换关系。具体过程如下：先把原始数据标准化（采用正规化标准方法）后，根据各个子要素分别对各自所包含的指标进行等权综合，然后得到15个方面的竞争力得分。根据这15个方面的分值情况，我们在脸谱图的15个变量中对应表示指标体系中的子要素。有关城市服务经济指数每个子要素对应脸谱的各个部位，参见表4。

表4　脸谱中的特定位置所指代的含义

依据上文的设置，我们对35个城市服务经济指数脸谱图评价如图1所示。

图1　35城市脸谱图

同时，取出每个要素中的最大、最小值做出城市服务经济指数最好和最差的脸谱图，可以看出，上述脸谱图很能直观地评价出35城市之间的服务经济发展的差异和优劣势特征的区别。

对照图1中35个城市服务经济指数的脸谱图不难发现，总体而言，北京、深圳、上海和广州四个城市均表现出色，其中：北京、深圳和上海的脸谱虽有个别部位接近最大值的脸谱图，但是仍旧存在差异；而南宁和西宁的排名虽然分列倒数一二位，但仍然与最小脸谱图有较大不同。接下来，我们将对照服务经济指数的脸部部位，对35个城市做出解析。

（1）脸的大小和脸的形状。这两个指标分别表示各个城市的服务业增加值和社会消费品零售总额。对照“最大值”和“最小值”两个脸谱，可以看出：北京、上海、广州和深圳4个城市表现相对较好，其中：北京和上海的脸最大、最宽，表示北京和上海在这两方面的竞争力优势最强。

（2）鼻子的长度。这个部位代表金融业增加值，鼻子越长表示该城市的服务业区位熵越大。对照图1的脸谱可以看出，上海、北京、深圳、广州这4个城市在金融业增加值方面的竞争力相对较好，其中：上海在这方面最具竞争力。

（3）嘴的位置。这个部位代表各个城市信息传输、计算机服务和软件业增加值的大小，嘴的位置越高表示该方面的表现越好。从上面的脸谱图中不难看出，这方面较好的城市是上海、广州、北京了，其中：上海在这方面最具竞争力。

（4）嘴的弯度和嘴的宽度。这两个部位表示各城市的服务业就业人员和交通运输仓储业增加值，若这两个指标值越大，则嘴的宽度和弯度越大；反之，嘴的宽度和弯度越小，则表示这两个指标的值也越小。结合各城市脸谱图不难发现，除北京、上海、广州3个城市外，其余城市在这两方面的表现都不是十分明显，尤其是嘴的宽度。

（5）眼睛的位置。这个部位代表各个城市的人均服务业增加值水平，眼睛越高表示该城市的人均服务业增加值水平越高。可以看出，北京、广州、深圳和上海4个城市在该指标的表现较好，即眼睛的位置较高。

（6）两眼之间的距离。这个部位表示各城市的区位熵，即：两眼之间的距离越宽，表示各城市的区位熵水平越高。结合脸谱图可知，35个城市中两眼之间距离较大的城市有北京、广州、深圳、上海和呼和浩特5个城市。

（7）眼睛的角度和形状。这两个部位分别代表各个城市地方法规条例健全程度和服务业从业人员占比的大小。一般来讲，眼角往上吊的、眼睛较大的（即：眼位置的纵坐标越大）表现较好。结合图1的脸谱图，35个城市中这两方面表现较好的有深圳、上海、北京和广州4个城市。

（8）眼睛的宽度。这个部位代表各城市政府执法能力的大小，眼睛的宽度越大，即：眼位置的横坐标越大，表示该城市政府执法能力越大。在35个城市中该方面表现较好的城市有深圳、上海、宁波、广州和北京5个城市。

（9）眉毛的位置。这个部位代表各个城市最具公共服务性质的人均财政支出的大小，眉毛的位置越高，表示该城市最具公共服务性质的人均财政支出越大，结合脸谱图可知，35个城市当中表现较好的城市有杭州、北京、上海、深圳和厦门，其中，杭州脸谱图中眉毛的位置最高。

（10）眉毛的角度。这个部位代表城市化率的大小，眉毛的倾斜角越大，表示该城市的城市化率越高，不难看出，深圳、广州、上海、南京、厦门、北京6个城市在这方面表现良好，其中：深圳和广州在这方面的表现尤为突出。

（11）眉毛的宽度。这个部位代表各个城市在城镇居民服务性消费支出占人均消费性支出比重方面的表现，一般来说，眉毛越宽，表示该城市在服务性消费支出占比方面的数值越高，结合图1不难发现，在35个城市中该方面表现较好的有广州、南京、深圳、北京4个城市。

（1）数据来源：《中国城市统计年鉴2011》、《中国区域经济统计年鉴2011》、《中国城市竞争力年鉴2011》、《中国工会统计年鉴2011》、《中国城市年鉴2011》、《中国统计年鉴2011》、35个城市2010年统计公报以及35个城市10年的城市统计年鉴。

（2）财政数据源于华通数据库。

[1]由于26个指标的数据不属于同一量纲，因此在运算之前需要对指标进行无量纲化处理，这里，我们采用了正规化的标准化方法，将数值标准化到0~1的范围内，即：若经过无量纲化处理后，有些数据会变成负数。将这些无量纲化数据输入SPSS软件运算，采用四次方最大法（Quartimax）进行旋转，再经计算便得到表1中的“城市服务经济指数· 2014”得分，其中：一些负值得分表示该城市在所有被选城市中的相对低位，即：处于平均水准之下，并不代表其综合水平为真正的负值，它们只是一些具有可比性的数值，仅为排名提供依据。

[2]参考资料：方开泰．实用多元统计分析[M]．上海：华东师范大学出版社，1989.