基于主成分分析法的區(qū)域經(jīng)濟資源位建模討論

一、使用主成分分析法計算各個區(qū)域的資源位

本文的目的是建立經(jīng)濟系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因此需要實驗數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。

二、輸入指標選擇和模型構(gòu)建

本文參考系統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)中區(qū)域經(jīng)濟度量 中計量區(qū)域經(jīng)濟資源位的指標輸入體系，并結(jié)合《2006中國統(tǒng)計年鑒》 中實際的數(shù)據(jù)指標，選取的投資類指標包括:人均資本形成總額、人均全社會固定資產(chǎn)投資和人均全社會建設(shè)總規(guī)模；選取的人力資源類指標包括每萬人中受教育程度大學(xué)本科人口數(shù)、每萬人中國有企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員數(shù)、每萬人中衛(wèi)生機構(gòu)人員數(shù)、每萬人中執(zhí)業(yè)醫(yī)師人員數(shù)；選取的科技知識類指標包括：每萬人普通高等學(xué)校專任教師人數(shù)、每萬人各地區(qū)技術(shù)市場成交額、各地區(qū)每萬人教育經(jīng)費情況、每萬人科研經(jīng)費內(nèi)部支出和每萬人教育經(jīng)費情況；選取的制度類指標包括：全社會固定資產(chǎn)投資中國有經(jīng)濟、私營企業(yè)就業(yè)人數(shù)占人口比例和城鎮(zhèn)人口比重。模型建立起來之后，通過前述主成分分析法得到的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練就可以得到數(shù)軍對網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，就可以評測區(qū)域經(jīng)濟的資源位了，詳細建模過程參見。

三、討論

資源位的統(tǒng)計和計算有其自身的特點，是一套較為全面的綜合評價，其既不同于地區(qū)生產(chǎn)總值的簡單排序也不同于人均國民生產(chǎn)總值的排列，但同時人均資源位的排名與人均國民生產(chǎn)總值的排名又具有較大的相同點和可比性，前八名的排序雖然略有改變，但整體具有較大的可比性，例如前八名的地區(qū)是沒有改變的，這在一定程度上說明了資源位評價體系的科學(xué)性，當然，二者還是具有較大的不同點，例如北京人均國民生產(chǎn)總值低于上海，而資源位卻高于上海，這部分是因為北京在政治、科教、文化等綜合領(lǐng)域相對于上海有較大的優(yōu)勢。此外，還有一些地區(qū)的資源位與人均國名生產(chǎn)總值的排名有較大的差別，如四川、內(nèi)蒙古和黑龍江的資源位在這兩個排名上有較大的不同，其中四川的資源位排名第九位，而人均國民生產(chǎn)總值排名僅列23；而內(nèi)蒙古和黑龍江正好相反，人均國民生產(chǎn)總值排序靠前分別排到第九位和第十一位，而資源位排名僅排到第23和第25位。經(jīng)過分析，原因在于四川不僅在與人口相關(guān)的從業(yè)人員數(shù)量上有較大的優(yōu)勢，更在于該地區(qū)與技術(shù)、資本相關(guān)的諸多因素有較大的優(yōu)勢，因此在資源位的綜合評價體系中取得了較高的排名；而內(nèi)蒙古、黑龍江恰好相反，由于資源豐富，而具有較高的國民生產(chǎn)總值使其在人均國民生產(chǎn)總值中排名靠前，而資源位綜合考慮了這兩個地區(qū)比較薄弱特別是資本方面的內(nèi)容，因此資源位排名比較靠后。

在研究區(qū)域經(jīng)濟的時候，通常會有一套有別于國民生產(chǎn)總值的綜合評價體系，而資源位評價可以作為一套較為科學(xué)的評價指標。作為一套評價體系，指標的選擇非常重要，本文的研究中發(fā)現(xiàn)，側(cè)重分析人均的數(shù)據(jù)與側(cè)重研究整體的數(shù)據(jù)得到的結(jié)果是明顯不一樣的，這就提示在今后的研究中應(yīng)該將這兩類數(shù)據(jù)分別研究，從而側(cè)重研究區(qū)域經(jīng)濟中不同的兩類指標。

此外，本文用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型可以不考慮區(qū)域經(jīng)濟各子系統(tǒng)和各指標之間定量關(guān)系的問題，利用各指標值的歷年數(shù)據(jù)作為樣本進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，模擬出現(xiàn)實系統(tǒng)的基本規(guī)律，通過樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練可以度量經(jīng)濟系統(tǒng)資源位，為研究區(qū)域經(jīng)濟提供了一種可能方法。本文所提出的只是定量研究區(qū)域經(jīng)濟復(fù)雜系統(tǒng)的一種可能方法，存在以下一些問題：該模型由于僅采用一個年份的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是隨著學(xué)習(xí)的樣本的增多而使得判別能力不斷增強的，因此需要進一步收集大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)去訓(xùn)練本文中設(shè)計的模型，通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值來改進該模型的判別能力，從而達到更好的效果。當然，并不能期望依賴這樣一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就完全滿足區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的各個要求，必須使用統(tǒng)計以及其它各種算法等對區(qū)域經(jīng)濟進行計量研究，本文所設(shè)計的這個模型只是提出對區(qū)域經(jīng)濟這樣一個復(fù)雜的經(jīng)濟系統(tǒng)進行研究的一種可能方法。

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