重庆市区县经济发展水平的综合评价

　　关键词：区县  因子分析  聚类分析  综合评价 
　　论文摘要：本文运用因子分析和聚类分析方法，借用统计软件SPSS，对来自《2008重庆市统计年鉴》的有关指标数据，进行重庆市40个区县经济水平进行了分析和客观的综合评价。客观评价各区县的经济综合实力及在其在全市的地位，有益于各级政府或有关机构了解区县的经济情况，为促进区域经济发展提供决策依据。
　　0  引言
　　西部大开发这一跨世纪战略的实施后使直辖不久的新重庆获得了前所未有的性发展大机遇。重庆经济的崛起和腾飞将在经济发展中起到“增长极”的带动作用，而重庆经济的崛起则有赖于其自身地区间经济的协调发展。值得注意的是，由于历史条件及发展条件的差异，重庆地区经济发展存在明显的东西差异。新重庆是由相对发达的特大经济板块和落后的广大经济为主的板块组成，二元经济结构是重庆经济一个十分突出的特点。如何客观地评价重庆市社会经济发展状况，找出经济发展的差距及差距的主要原因，并提出协调发展的对策无疑具有重要的理论意义和实践意义。
　　衡量一个地区的发展情况，不仅仅是看某一项产业的产值，而是应该从社会生产的各个方面去考察，看各项生产情况的综合效果 这就需要一种综合评价的方法，同时通过综合评价帮助我们发现社会生产中存在的问题以及影响总体发展水平的因素，为各个地区实现均衡发展提供一些理论依据。
　　本文运用因子分析和聚类分析方法，对重庆市40个区县的经济情况进行分析，按经济综合实力评价各区县在全市的地位。
　　1 经济指标体系及相关数据
　　1.1 指标体系。
　　本文选择反映经济情况的十四项主要指标：国民生产总值、全社会固定投资、社会消费品零售额、工业总产值、农林牧渔业产值、农村居民消费恩格尔系数、建筑业总产值、人均国民生产总值、地方预算内财政收入、地方预算内财政支出、机构存款余额、金融机构贷款余额、城乡居民储蓄、农村居民人均纯收入等。表1是《2008重庆市统计年鉴》提供的区县各项经济指标数据。
　　1.2 对部分指标选取的解释
　　（1）工业总产值：重庆是一个工业重镇，全市各区分布着众多工业，历来工业就是重庆的一个龙头产业，所以在评价重庆的经济发展水平时，工业总产值是一个重要的标准。
（2）农村居民消费恩格尔系数：重庆城市化水平不是很高，在地理条件上，由于存在许多山村，经济发展受到阻碍。农村居民的消费水平在一定程度上影射了重庆整体经济水平。实际中：
　　农村居民消费恩格尔系数=农民居民食品支出/农村居民可支配消费收入
表1 重庆市各区县经济指标

地区	国民生产总值（万元）	全固定（万元）	社会消费品零售额（万元）	总产值（万元）	牧渔业产值（万元）	农村居民消费恩格尔系数	业总产值（万元）
渝中区	2432268	988012	1800921	1417503		.	685178
大渡口	772504	605589	126874	1805388	22190	0.4609	107567
江北区	1514183	1605183	831577	2085557	32781	0.4887	409084
沙坪坝	1930456	1482894	1043846	2812089	64813	0.4671	626915
九龙坡	3152317	1514706	1270924	4873582	86574	0.4535	1175316
南岸区	1298000	1978035	831441	2156393	42323	0.4514	570569
北碚区	917982	652094	369998	1482832	98440	0.4841	192620
渝北区	1831073	2807123	512734	3647784	180830	0.5007	1053427
巴南区	1163232	1159216	369236	1776711	277960	0.5113	543609
万盛区	210739	231046	96328	141539	48128	0.5067	15654
双桥区	100466	44055	19220	415475	4045	0.4509	4827
江津区	1489424	807269	500515	1138364	431440	0.5236	337832
合川区	1421633	884728	460452	327664	339009	0.528	177904
水川区	1261944	876250	504600	618425	269090	0.5295	480871
南川区	695206	364707	227295	449404	200038	0.5125	48399
綦江县	873146	328601	279261	463162	226897	0.5188	62476
潼南区	635565	219967	204063	134185	228273	0.5507	192127
铜梁县	714418	335181	253855	347325	204042	0.4972	87818
大足县	732597	295045	229167	239404	217820	0.5025	95892
荣昌县	661039	262410	219277	386935	205514	0.4834	93146
璧山县	758016	406773	245849	815575	122434	0.5474	96246
涪陵区	1538664	611748	467564	1512174	251758	0.534	359514
长寿区	1000518	599692	260164	819276	200594	0.4947	347219
万州区	1522924	1020702	566712	603515	307998	0.4975	434185
梁平县	523987	241809	185682	114336	184275	0.5637	22258
城口县	111007	113956	33537	50717	42155	0.549	1636
丰都县	399474	276414	154008	101868	159250	0.4962	35948
垫江县	541234	231246	207318	244985	182617	0.4745	97833
忠县	500380	336162	185090	61934	219130	0.5313	99793
开县	751278	497477	328447	241745	282138	0.5024	178922
云阳县	466774	352355	209882	53199	226588	0.5525	63071
奉节县	508594	335689	150542	36508	197164	0.577	64478
巫山县	226569	180140	93643	22972	113891	0.5392	12810
巫溪县	159505	119824	66529	20187	90563	0.5189	6597
黔江区	399147	260195	168082	259955	114070	0.5147	73774
石柱县	290168	291444	121081	100134	126695	0.5173	23790
秀山县	296370	166202	132511	189298	113564	0.5142	13570
酉阳县	222057	175166	129694	37424	145988	0.5066	13514
彭水县	304714	507652	139217	37318	134116	0.5289	11335
武隆县	335495	351594	111240	99499	101398	0.5356	29962

地区	人均国民生产总值（万元）	地方预算内收入（万元）	地方预算内财政支出（万元）	机构存款余额（万元）	金融机构贷款余额（万元）	城乡居民储蓄   （万元）	居民人均纯收入（元）
渝中区	40450.16	131888	219168	12490817	17306610	2922581
大渡口区	35145.77	50757	86571	792681	683418	505726	4789.64
江北区	30151	148168	212302	3411722	2150095	1470113	4728.27
沙坪坝区	25860.09	151123	250039	3503008	2036514	2137456	4796.37
九龙坡区	39958.39	115282	193013	4883811	3642685	2289497	4743.03
南岸区	23315.97	92581	231802	2617186	2337751	1395686	5004.24
北碚区	14040.72	43669	97210	1293299	650961	928163	3813
渝北区	20304.65	105789	226458	2754538	1813467	1439852	3604.38
巴南区	13430.69	57892	172061	1286019	674683	911930	3606.86
万盛区	7869.27	14800	39304	272537	109008	203688	3267.63
双桥区	20886.9	8028	13303	110903	35554	69352	3742.71
江津区	10161.17	80926	152125	1349796	576418	1075196	3691.03
合川区	9365.79	71038	126492	1333836	714505	1124113	3594.59
水川区	11648	63808	124510	1113503	422087	872401	3681.69
南川区	10683.97	25405	63315	480677	221728	361659	3165.61
綦江县	9221.1	36187	88911	698743	340986	559416	3418.51
潼南区	6961.28	16851	60019	473683	156648	425629	3199.31
铜梁县	8806.93	55427	91652	757168	284652	659004	3715.04
大足县	7863.01	32341	75480	485813	170670	395578	3529.39
荣昌县	8038.9	33198	72624	602632	171347	462072	3488.49
璧山县	12285.51	54809	86327	737013	353478	589539	3751.75
涪陵区	13683.09	82442	203354	1483094	999225	923923	2853.94
长寿区	11297.63	62752	122029	1082129	404395	786258	3480.06
万州区	8872.78	75098	236274	2273856	955995	1627208	2739.13
梁平县	5861.15	22996	67788	646919	154349	551226	2919.81
城口县	4713.67	8278	43486	130679	78055	82090	2075.32
丰都县	4949.5	16631	73789	504600	222730	407827	2479.05
垫江县	5897.08	28232	70317	570972	190879	481138	3099.5
忠县	5140.54	20723	87278	784954	195288	617245	2750.49
开县	4815.58	30157	126679	1102491	199136	814943	2607.22
云阳县	3573.53	14413	148939	719776	174951	492901	2336.89
奉节县	4945.49	16716	111473	463671	167722	300641	2231.67
巫山县	3727.69	11439	74188	341664	143218	201066	2145.12
巫溪县	3037.03	8442	56320	212965	110604	146854	2028.96
黔江区	7788.23	30389	107373	333616	328873	203434	2278.73
石柱县	5536.5	12125	57304	355678	125506	250559	2457.26
秀山县	4704.29	16826	65104	239398	102537	168761	2172.17
酉阳县	2867.1	12395	79090	314716	118107	202186	2030.98
彭水县	4702.38	17561	66210	232042	339681	159867	2232.22
武隆县	8289.97	18140	69488	282813	211363	178501	2456.8

　　数据来源：《2008重庆市统计年鉴》
　　（3）农村居民人均纯收入：是评价农村经济发展水平的重要指标之一。
　　（4）建筑业：重庆处于发展之中，基础建设需要大的投入，包括城市化建设、桥梁建筑、道路修建等。
　　（5）财政收支：财政收入一般来源自税收，与国民生产总值有一定的关系，可以部分反映地区年度经济规模；财政支出则可以适量体现当地政府对经济的投资。
　　（6）年末金融机构存贷款余额：与社会经济收入水平和居民、企业或政府投资热度有关系。
　　1.3 数据的选取与预处理
　　本文选取的各区14项指标的原始数据如表1及表1（续），由于篇幅的关系，农村居民消费恩格尔系数直接由结果给出，基本数据即农村居民食品支出和农村居民可支配消费收入省略。
　　设选取的数据矩阵为(Xij)n*p，其中n为样本个数（40个区县），p为选取的指标总数或变量数（14项），为了消除变量间在数量级上或量纲上的不同而产生的影响，需要对各变量进行标准化处理，以使每个变量的平均值为0，方差为1。标准化变换的公式为： 
　　Xij=(Xij-X.j)/σj    i=1~n ,  j=1，2，……，p .
　　其中X._j=  ， = j=1，2，……，p .
　　2 区县的经济发展水平的因子分析
　　2.1 R型因子分析的数学模型
　　（1）因子分析是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，因此属于多元统计分析的范畴。具体地说，就是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量间相关性较强，不同组的变量间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，称为公共因子，然后选取几个可以基本反映原始数据信息的公共因子作为主要因子。
　　 
　　并且满足：
　　① c2k1+ c2k2+…+ c2kp=1(k=1,2,…,p)，其中ckj(j=1,2,…,p)表示第j个单项对与第k个公共因, , 子的权数，由权数的大小来决定yj的经济意义；
　　② yi与yj（i≠j；i，j=1,2,…,p）相互独立；
　　③ y1是x1、x2…xp的满足表达式（1.1）的一切线形组合中方差最大；y2是与y1不相关的x1、x2…xp的所有线形组合中方差次大；yp是与y1、y2、yp-1都不相关的x1、x2…xp的所有线形组合中方差最小。
　　这样求得的公共因子y1,y2,……,yp分别称为原变量的第一，第二，……，第p主成分，y1在总方差中占的比重最大，其余递减。在评价经济发展水平时，选取几个方差较大的公共因子，就可反映出众多复杂指标的最大信息量。而原指标向量X的协方差阵的特征根λk就是公共因子yk的方差。一般第i个公共因子保持原始数据总信息量的比重是αi=λi/∑λk(k=1,2,…,p)。通常要求所选公共m个应保持原始数据总信息量的85%以上，即∑λi/∑λk≥85%(i=1,2,…,m；m<p)，一般当m=3就能使公共因子表示的总信息量达到85%以上。
　　（2）因子的旋转。当初始因子不能典型代表变量的含义时，对因子载荷矩阵实行旋转，得到新的较为理想的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵。
　　（3）因子得分模型。
　　（4）综合得分。所有因子与其贡献率乘积再求和即可得到各因子综合得分。
　　2.2 SPSS输出结果及其解释
　　本文采用R型因子分析，利用软件SPSS 13. 0辅助得到相关系数矩阵（在此略去）、总方差解释表（见表2）。
表2 总方差分析表（因子提取方法：主成分分析法）

　　　　　　　　　　　　　　　图1    碎石图
　　由表2和图1知，前三个公共因子包含的原始数据的信息量已达到了90.349%，根据贡献率大于85%的原则，提取前三个公共因子（该点也可以由表3 碎石图得到说明）作为反映各区水平的主要因子，即为F1，F2，F3。这说明用F1，F2，F3代表原来14个指标来评价各区经济发展水平有90.349%的把握。
　　因子分析的目的不仅是要找出主要因子，更重要的是知道每个主要因子的意义，而一般初始因子成分矩阵并不满足“简单结构原则”, 各因子的典型代表变量不很突出, 意义也不明确。为此我们需要对因子成分矩阵进行旋转变换, 对其进行Varimax正交旋转，得旋转后的成分矩阵，见表4。
　　由表4知，F1主要由x11：机构存款余额、x10：地方预算内财政支出、x7：建筑业总产值、x13：城乡居民储蓄、x1：国民生产总值、x3：社会消费品零售总额、x12：金融机构贷款余额、x2：全社会固定投资、x9：地方预算内财政收入9个指标综合刻画，它反映社会需要方面的经济发展指标； F2主要由x4：总产值、x8：人均国民生产总值刻画，它反映了工业方面的经济发展指标；F3则主要由x5：农林牧渔业总产值、x6：居民消费恩格尔系数、x14：农村居民人均纯收入3个指标综合刻画，它反映农村方面的经济发展指标。
表4 旋转后的因子载荷阵

表5  因子得分系数矩阵
　　　
（因子旋转法：正交旋转、Varimax 旋转）
　　根据因子得分系数矩阵（表5）可得模型：
　　F1=0.082*x’1+0.184*x’2+0.102*x’3+0.115*x’4-0.060*x’5+0.245*x’6+0.166*x’7-0.038*x’8+0.075*x’9+0.195*x’10+0.140*x’11+0.156*x’12＋0.088x’13-0.186x’14　
　　F2=0.058*x’1-0.189*x’2+0008*x’3-0.043*x’4+0.188*x’5-0.627*x’6-0.138*x’7+0.247*x’8+0.063*x’9-0.203*x’10-0.076*x’11-0.126*x’12＋0.044x’13+0.571x’14
　　F3=0.190*x’1-0.140*x’2+0.049*x’3-0.189*x’4+0.842*x’5-0.138*x’6-0.059*x’7-0.136*x’8+0.090*×x’9+0.027*x’10-0.078*x’11-0.239*x’12＋0.151x’13-0.277x’14
　　2.3  各区县经济发展水平的综合评价
　　每个公共因子贡献率表明了该公共因子综合反映原始指标信息能力的大小, 其值越大, 说明因子反映能力越大, 因此根据各公共因子综合反映能力的大小, 对主因子进行加权, 得到综合因子评价模型
　　F＝0.73253 ×F1+0.12576× F2+0.04519 ×F3
　　由此我们可以分别得到各县级市的综合因子得分情况, 见表6
　　从表6可知，综合实力(除工农业外)因子得分最高的是渝中区、九龙坡区、渝北区、沙坪坝区和江北区。工业实力因子得分最高的双桥区、九龙坡区、渝中区、南岸区和沙坪坝区，农业实力因子得分最高的是江津市、合川区、万州区和水川市。三个因子加权综合后即表示各地区社会经济发展的整体水平，综合得分最高的是渝中区、万州区和涪陵区，排名靠前的主要是主城各区。排名靠后的则是以城口县、巫溪县、万盛区双桥区为代表的库区区县。分析结果基本上体现了重庆市的社会经济现状。
表6 各区县因子得分排名情况

区名	y1	y2	y3	Y	名次	区名	y1	y2	y3	Y	名次
渝中区	2.9105	1.2312	-1.3762	2.2247	1	梁平县	-0.2312	-0.9772	0.0958	-0.2879	21
九龙坡	2.8574	1.3406	-1.2242	2.2064	2	铜梁县	-0.6181	0.92614	0.8442	-0.2981	22
渝北区	2.5607	-0.931	-0.7938	1.7229	3	潼南区	-0.3889	-0.4603	0.5799	-0.3165	23
沙坪坝	1.953	1.1301	-0.5102	1.5497	4	黔江区	-0.3386	-0.6963	-0.717	-0.368	24
江北区	1.6194	0.8092	-1.2343	1.2322	5	大渡口	-0.8909	2.52437	-1.167	-0.3879	25
南岸区	1.3521	1.2199	-1.1335	1.0927	6	南川区	-0.6434	0.34566	0.3803	-0.4107	26
万州区	1.1846	-0.425	1.52612	0.8832	7	大足县	-0.7638	0.74202	0.8449	-0.428	27
涪陵区	1.0555	-0.822	0.6243	0.698	8	彭水县	-0.3945	-0.9946	-0.669	-0.4443	28
巴南区	0.6801	-0.002	0.89939	0.5386	9	武隆县	-0.4264	-0.8978	-0.901	-0.4659	29
江津区	0.4633	0.4205	2.75996	0.517	10	荣昌县	-0.8904	1.09064	0.7755	-0.48	30
水川区	0.4181	0.0085	1.19698	0.3614	11	巫山县	-0.412	-1.2415	-0.806	-0.4944	31
合川区	0.3343	0.1916	1.96586	0.3578	12	丰都县	-0.6842	-0.048	-0.067	-0.5103	32
长寿区	-0.071	0.5571	0.60364	0.0455	13	垫江县	-0.9089	0.90902	0.5003	-0.5289	33
北碚区	-0.166	0.9029	-0.3981	-0.026	14	石柱县	-0.6479	-0.4879	-0.527	-0.5598	34
开县	-0.128	-0.118	1.20012	-0.054	15	酉阳县	-0.6408	-0.6243	-0.381	-0.5651	35
云阳县	0.0867	-1.47	0.3183	-0.107	16	秀山县	-0.6289	-0.6336	-0.681	-0.5711	36
璧山县	-0.129	-0.173	-0.2771	-0.129	17	城口县	-0.5023	-1.476	-1.575	-0.6248	37
奉节县	0.1156	-1.921	-0.1427	-0.163	18	巫溪县	-0.6666	-0.8923	-0.969	-0.6443	38
綦江县	-0.432	0.3368	0.79977	-0.238	19	万盛区	-0.9804	0.2583	-0.973	-0.7296	39
忠县	-0.31	-0.532	0.46815	-0.273	20	双桥区	-1.787	2.11028	-1.236	-1.0995	40

　　渝中区的经济发展水平最高，发展速度最快；九龙坡区次之；紧接着的是万州区和沙坪坝区；…………；万盛区和双桥区则排名倒数第二和最后。
　　从影响经济发展水平的三个主要因子得分来看，y1(社会需要方面的经济发展指标)是影响地区经济发展水平的主要因素，因此排名第一的渝中区和最后的双桥区在此项上的各自得分就形成了鲜明的对比，反映出了渝中区在投资与消费方面具有优势，而排名靠后的则显然投资力度不够。所以综合以上结果，我们可以对全市的经济状况进行宏观调控，找出优势，挑出弱势，合理安排资金建设项目，以便保持并促进优势、弥补并消除弱势，从而做出更的决策，使落后的地区得到充分健康的发展，早日实现重庆地区化。
　　3 区县经济发展水平的分类研究
　　3.1 聚类分析基本思想方法
　　聚类分析又称为群分析，是多元统计分析中研究样本或指标的一种主要的分类方法，起源于考古分类学。随着经济和社会发展，结合了更为强大的数学工具的聚类分析方法已经越来越多应用到经济分析和社会工作分析中。在经济领域中，主要是根据影响国家、地区乃至单个的经济效益、发展水平的各项指标进行聚类分析，然后根据分析结果进行综合评价，以便得出科学的结论。
　　3.2  SPSS聚类分析结果
　　利用SPSS的Q型系统聚类法对2007年重庆市各区县国民经济主要指标数据进行聚类分析。生成的图2。此文涉及的原表中渝中区有一部分信息丢失，由于信息的丢失无法参与聚类分析生成的各种图形，所以在分类分析中认定渝中区单独为一类。
　　从下面图2树形图可以看出：万盛区、巫山县、石柱县、秀山县、酉阳县、武隆县城口县、黔江区、彭水县、双桥区、潼南区、大足县、南川区、荣昌县、丰都县、奉节县、忠县、云阳县、梁平县、垫江县、綦江县、铜梁县、璧山县、开县的相似性较高且较早地聚成了一类；永川区、长寿区、合川区的相似性较高且较早地聚成了一类；江津区、涪陵区、北碚区、巴南区的相似性较高且较早地聚成了一类；江北区、南岸区的相似性较高且较早地聚成了一类。
 　　 
                 图2 
　　根据图2所示，可将区县聚成5类：九龙坡区单独为一类（第1类），渝北区为一类（第2类），江北区、沙坪坝区、南岸区为一类（第3类），永川区、长寿区、合川区、江津区、涪陵区、北碚区、巴南区、大渡口区、万州区为一类（第4类），其余剩下的25个区县为一类(第5类)，另外由于渝中区信息的缺失所以单独为一类（第6类）。
　　由上面分析可知，渝中区（第6类）和九龙坡区（第1类）虽分为两类，但各个经济指标比较相近，属都市经济发达I类区。这类地区是重庆市目前经济实力最发达的地区，其中渝中区由于是重庆市的商业和中心，经济水平处于重庆经济发展的最高层次。
　　渝北区（第2类）和江北区、沙坪坝区、南岸区（第3类）虽分成两类，但都属都市经济发达Ⅱ类区。这类地区虽处于都市经济发达圈内，但其经济发展稍逊于渝中区和九龙坡区，处于重庆的第2类水平。这四个区由于其区划范围相对较小、人口少以及区内大量引进规模和效益较好的大型工业企业等因素，其区内人均国内生产总值、工业总产值、工业企业利润总额等经济发展指标良好，使得其进入重庆的第2类经济发展水平。
　　以巴南区、大渡口区、合川区为代表的第4类区县中包括发展较迟缓的主城区和主城区周边的一些区县。其中，北碚区、巴南区、大渡口区虽属主城区，但由于地形、人口等客观条件的限制，无法大力发展工业、农业来提高各类经济指标，达到经济高速发展的目的。周边区县中的万州区、涪陵区、合川区等6个区县除万州区、涪陵区两市外，大部分处于重庆主城周边或者直辖前的区县，有一定的经济发展优势。万州区、涪陵区是带动长江三峡区域经济发展的2个核心城市，它们在重庆市的三峡库区生态经济区建设中起着经济领头羊的作用。
　　剩下的25个区县（第5类）包括黔江区、酉阳县、秀山县、巫溪县等目前处于重庆市较边缘的经济欠发达地区，由于和地理等原因，目前这类地区的经济水平处于重庆乃至全国经济发展中比较落后的水平，需要在以后的经济发展中，利用三峡建设以及国家西部大开发等有利政策，结合自身经济优势和特点，提高该类区县的经济发展水平。
　　由聚类结果得知，渝中区和沙坪坝区两大主城区各个经济指标都很高，综合实力非常强，体现了直辖后重庆高水平的一面，无论在工业、商业还是农业各个方面都处在高水平，透彻地表现了重庆作为现代大都市的一面；以渝北区、沙坪坝区为代表的第2类主城区，综合实力因子虽比渝中区和沙坪坝区都低，但随着直辖后重庆的发展，其找到了自己发展的巨大机会和特殊有利的发展条件，基本上也处于高水平行列；以巴南区、大渡口区、合川区为代表的第4类区县有的工业实力因子较强，而有的农业实力因子较强，但主要由于重庆山高、山多等地形地限制，阻碍了大中型企业等可带动经济发展的要素进驻，使得经济发展缓慢；而以库区边远区县为代表的第5类区县，各类经济指标都很低，整体经济基础薄弱，社会生产力水平低下，有的区县甚至处于贫困状态，这些区县应在政府的带动下，客观地根据自身特有的条件充分地发展独特型经济以带动当地经济的发展。
　　4  对区域经济发展的建议
　　各区市县的综合得分和聚类结果很好地解释了重庆市政府制定的整体经济发展战略，即将整个重庆市划分为都市经济发达圈、渝西经济走廊和三峡库区生态经济带的发展思路。三个经济区域应针对各自特点确定经济发展方向和重点。
　　（1）对于都市经济发达圈来说，其发展重心应该是进一步增强综合实力，提高其作为主城区的辐射和带动能力。特别是渝中区，应逐步强化其中央商务区、商业和金融中心地位，弱化传统产业，突出其作为重庆市窗口和主城中心的作用。而沙坪坝、江北区和九龙坡等主城区应加快完成产业结构升级。
　　（2）渝西经济走廊各区市县的特点是传统农业较强，具有一定的工业基础，但第三产业不够发达，在制定经济发展战略时应该准确定位，结合实际情况进行传统产业改造，形成各自的特色发展模式。如璧山县以皮革为代表的私营经济模式、铜梁县的矿产加工业、大足的业等。
　　（3）重庆三峡库区生态经济区地理位置偏远，远离重庆主城，受中心都市圈的影响较弱，经济发展水平较低。位于重庆市东北部的城口县，距重庆市主城区530公里，大大超过重庆市主城距成都市的距离（350多公里），库区的万州（距重庆市主城区283公里）、涪陵（距重庆市主城区110公里）受主城区经济辐射较小。要缩小都市区内外的差距，只有建设区域性经济中心，发展小城镇。把发展小城镇的重点放到县城和部分基础条件好、发展潜力大的建制镇，并将有条件的小城镇逐步发展成为小城市，使之尽快完善功能，集聚人口，发挥地域性经济、文化中心的作用，把黔江、永川、合川、江津、南川、长寿、开县等建设成为地区性中心城市。
　　此外，还要不断深化企业改革,按照建立现代企业制度的要求,把基础工业变为优势产业,以带动其他产业协调发展,并为长江上游地区的资源优化配置和产业发展起到导向和协调作用；另一方面,按照“现代化国际大都市”的要求,不断完善大城市的辐射功能,增强其对重庆市的大农村全方位、综合性的扩散能力,使其成为真正的区域性资金、商品、技术、劳动力、信息等生产要素集散中心,完善对大农村的综合服务功能。
　　
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　　[4]卢纹岱，《 SPSS for windows统计分析》，电子工业出版社，2002.9 
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