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    基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)
    ——陜西延安的研究

    2016-05-07 06:40:36郝向舉
    關(guān)鍵詞:測度指標(biāo)體系城鄉(xiāng)

    王 淵,郝向舉,崔 弘

    (1.西安工程大學(xué) 管理學(xué)院, 陜西 西安 710048;2.西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710069;3.西安工業(yè)大學(xué) 學(xué)生處,陜西 西安 710048)

    【經(jīng)濟(jì)研究】

    基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)
    ——陜西延安的研究

    王 淵1,2,郝向舉1,崔 弘3

    (1.西安工程大學(xué) 管理學(xué)院, 陜西 西安 710048;2.西北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 西安 710069;3.西安工業(yè)大學(xué) 學(xué)生處,陜西 西安 710048)

    基于支持向量機(jī)(SVM)構(gòu)建評價(jià)模型測度城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平,并對陜西延安地區(qū)進(jìn)行實(shí)證研究,一方面檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行?另一方面為延安地區(qū)縣域城鄉(xiāng)發(fā)展一體化提供決策依據(jù)。為了解決構(gòu)建指標(biāo)體系過程中主觀性強(qiáng)的問題,研究將評價(jià)指標(biāo)看作空間維度,被評價(jià)樣本映射為高維空間中的點(diǎn)集,在構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本的基礎(chǔ)上,應(yīng)用網(wǎng)格搜索法和K-交叉驗(yàn)證訓(xùn)練樣本確定最優(yōu)核函數(shù)與參數(shù),并應(yīng)用該模型測度了延安地區(qū)12個(gè)縣的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平。結(jié)果表明,基于SVM的評價(jià)模型相對于傳統(tǒng)的指標(biāo)體系評價(jià)模型具有更高的科學(xué)性。K-Means聚類分析表明,12個(gè)縣的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平應(yīng)該劃分為四個(gè)階段:黃陵和吳起處于高度一體化階段,志丹處于中度一體化階段,洛川和安塞處于初步一體化階段,其余的七個(gè)縣均處于城鄉(xiāng)互動(dòng)起步階段。

    城鄉(xiāng)發(fā)展一體化;支持向量機(jī);聚類分析

    一、引言與問題的提出

    加快推進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化是黨的十八大提出的戰(zhàn)略任務(wù),也是落實(shí)“四個(gè)全面”戰(zhàn)略布局的必然要求。推進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化要堅(jiān)持從國情出發(fā),認(rèn)清城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡、不協(xié)調(diào)和二元結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)[1]。作為省委、省政府支持的率先實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的地區(qū),認(rèn)識(shí)和解讀城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的階段性和差異性是推進(jìn)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的前提和基礎(chǔ),也是新時(shí)期“上山建城”戰(zhàn)略目標(biāo)能否順利實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。

    城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的階段性和差異性客觀存在,構(gòu)建科學(xué)的評價(jià)模型并對特定樣本進(jìn)行橫向比較具有重要意義。但是,通過對已有研究的梳理和分析發(fā)現(xiàn),在內(nèi)容上,建立指標(biāo)體系是構(gòu)建評價(jià)模型的基礎(chǔ),主觀差異導(dǎo)致了指標(biāo)體系的多樣性;方法上,構(gòu)建指標(biāo)體系的降維過程很難規(guī)避信息損失和指標(biāo)間的多重共線對評價(jià)結(jié)果造成的影響。如果不對指標(biāo)進(jìn)行降維和分類,而是將每一個(gè)指標(biāo)看做空間的一個(gè)維度,則每個(gè)被評價(jià)樣本就對應(yīng)高維空間的一個(gè)點(diǎn),進(jìn)而利用支持向量機(jī)(SVM)的非線性處理能力在高維空間中對樣本點(diǎn)分類,結(jié)果用來評價(jià)樣本的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平,既實(shí)現(xiàn)了多個(gè)樣本之間的橫向比較,又減少了構(gòu)建指標(biāo)體系過程中引入的主觀誤差。

    本文的主要內(nèi)容包括:根據(jù)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的內(nèi)涵與影響因素,運(yùn)用頻率分析法與專家咨詢法選取反映城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的指標(biāo),進(jìn)而構(gòu)建基于多屬性SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)模型,尋找指標(biāo)到評價(jià)結(jié)果間的映射關(guān)系;通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法求解模型的核函數(shù)以及參數(shù);應(yīng)用模型實(shí)證研究延安地區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平存在的階段性和差異性,進(jìn)而提出下一步的發(fā)展建議。

    二、城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)研究評述

    城鄉(xiāng)一體化的思想源于馬克思、恩格斯,由“城鄉(xiāng)融合”演化而來,但表述方式卻源于我國學(xué)者,體現(xiàn)了我國學(xué)者對馬克思、恩格斯城鄉(xiāng)關(guān)系論述的理解和感悟[2]。十八大報(bào)告中明確了城鄉(xiāng)一體化的內(nèi)涵是城鄉(xiāng)發(fā)展一體化,即不是城市向鄉(xiāng)村靠攏的低水平一體化,而是在發(fā)展中縮小城鄉(xiāng)差距的高水平一體化。城鄉(xiāng)發(fā)展一體化內(nèi)容廣泛,很難用一個(gè)指標(biāo)體系或者幾個(gè)維度的指標(biāo)全面測度[3],但學(xué)者們還是從不同的角度進(jìn)行了嘗試。1997年,楊榮南設(shè)計(jì)了包括經(jīng)濟(jì)、人口、空間、生活、生態(tài)環(huán)境5個(gè)方面融合度的指標(biāo)體系,并采用數(shù)學(xué)平均法計(jì)算城鄉(xiāng)一體化水平得分[4]。從內(nèi)容上講,他的研究僅僅做了一些探索,沒有檢驗(yàn)指標(biāo)體系的效度;從方法上講,數(shù)學(xué)平均法沒有考慮指標(biāo)間的多重共線問題。不過他的研究提供了兩個(gè)重要的研究方向:

    第一,測度內(nèi)容。測度內(nèi)容就是指標(biāo)體系的維度設(shè)計(jì),即一級指標(biāo)。文獻(xiàn)中的維度設(shè)計(jì)有三種方式:第一種按城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的內(nèi)涵劃分,如經(jīng)濟(jì)、生活、基礎(chǔ)設(shè)施等。大部分學(xué)者都是以這種方式設(shè)計(jì)一級指標(biāo)[5-9];第二種按政府行為劃分,可以分為投入性指標(biāo)和產(chǎn)出性指標(biāo)[10,11]。第三種按指標(biāo)與結(jié)果的關(guān)系劃分,可以分為顯示性指標(biāo)、傳導(dǎo)性指標(biāo)和分析性指標(biāo)[12,13]。

    第二,測度方法。現(xiàn)有研究都是基于指標(biāo)體系測度城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平,即首先形成指標(biāo)體系,然后確定指標(biāo)權(quán)重,采用加權(quán)平均的方法計(jì)算城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平。指標(biāo)體系的形成有理論導(dǎo)向和數(shù)據(jù)導(dǎo)向兩種方式,前者基于理論推理指標(biāo)體系的二級、三級指標(biāo),具有很強(qiáng)的理論邏輯;后者按照承載信息的側(cè)重有選擇地進(jìn)入指標(biāo)體系,數(shù)理邏輯較強(qiáng)。權(quán)重的確定分為三類。第一類是主觀賦值法,如德爾菲法,采用主觀評分給各項(xiàng)指標(biāo)打分,充分利用專家們的經(jīng)驗(yàn)做出綜合評判,但是存在過度估計(jì)和估計(jì)不足的問題[14-16]。第二類是客觀賦值法,根據(jù)指標(biāo)對總體的貢獻(xiàn)來確定權(quán)重,如主成分分析、因子分析[5,10,17,18]。第三類是主客觀結(jié)合賦值法,如層次分析法、模糊綜合評判等[2,19-22]。

    現(xiàn)有研究存在三點(diǎn)共性:第一,內(nèi)容上采用不同劃分方法的目的都是為了確定合理的指標(biāo)體系,這是科學(xué)評價(jià)的基礎(chǔ);第二,方法上客觀賦值法和主客觀結(jié)合賦值法應(yīng)用廣泛,操作性較強(qiáng);第三,結(jié)果上以指數(shù)得分作為評價(jià)結(jié)果并作為分析差異性和階段性的依據(jù),區(qū)域間的發(fā)展差異可能因此被模糊甚至被消除。

    綜上所述,盡管學(xué)者們從不同角度構(gòu)建指標(biāo)體系,測度了全國和部分地市的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平,然而,始終缺乏一個(gè)能被廣泛認(rèn)可的指標(biāo)體系和測度方法。

    三、基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平測度模型的提出

    本研究將評價(jià)指標(biāo)視為城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平的屬性,將城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)轉(zhuǎn)化為多屬性評價(jià)問題,模型的效用偏好值即代表了城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平。應(yīng)用多屬性決策的支持向量機(jī)方法提出基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化測度模型,決策問題可以表示為:

    DR:[x1(u),x2(u),…,xn(u)]

    其中DR為決策原則,X={x1,x2,…,xn}是研究對象構(gòu)成的集合,Y={y1,y2,…,ym}是屬性集,aij是研究對象xi在yj下的屬性值(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m),矩陣A=(aij)n×m表示研究對象X關(guān)于屬性Y的決策矩陣,為避免屬性之間量綱不同對評價(jià)結(jié)果造成的影響,對矩陣A進(jìn)行無量綱化和正向化處理,得到規(guī)范化矩陣R=(rij)n×m。

    所提出的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平測度模型利用SVM強(qiáng)大的非線性處理能力和良好的學(xué)習(xí)能力描述決策者偏好,通過對決策樣本的學(xué)習(xí),建立基于SVM的決策模型,也就是要設(shè)計(jì)一個(gè)高維空間映射關(guān)系ui=F(rij),描述屬性向量(ri1,ri2,…,rim)與效用值ui之間的非線性映射關(guān)系,反映決策者偏好。

    基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平的測度分為學(xué)習(xí)階段和執(zhí)行階段。學(xué)習(xí)階段主要用于獲取決策者的偏好行為并建立決策模型,大致可將其分為構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本、模型訓(xùn)練和測試。學(xué)習(xí)樣本主要通過效用函數(shù)擬合將屬性值效用化以便獲取決策者偏好信息,通過訓(xùn)練和測試學(xué)習(xí)樣本選取SVM的核函數(shù)以及參數(shù)對比尋優(yōu)建立最優(yōu)決策模型,記憶決策者偏好信息。執(zhí)行階段則是將效用化的屬性真實(shí)值輸入已建立的決策模型獲得映射回歸值,即城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)值。

    四、延安城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的實(shí)證研究

    (一)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的屬性

    已有研究主要采用理論分析法、頻率分析法和專家咨詢法等選取評價(jià)指標(biāo),本文在查閱已有研究的基礎(chǔ)上,選取盡可能多的指標(biāo)作為測度城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平的屬性,共19個(gè),如表1所示。

    表1 城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)屬性

    (二)數(shù)據(jù)來源和處理

    數(shù)據(jù)來源有兩個(gè):第一,統(tǒng)計(jì)資料,包括《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒2013》《陜西省區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒2013》《延安統(tǒng)計(jì)年鑒2013》《陜西省縣域經(jīng)濟(jì)監(jiān)測排行榜2013》;第二,延安地區(qū)實(shí)地調(diào)查的數(shù)據(jù)。

    由表1可以看出各屬性之間具有不同的量綱和屬性方向,為避免對評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生影響,需要對屬性進(jìn)行趨同化和無量綱化處理。采用標(biāo)準(zhǔn)化方法處理數(shù)據(jù)得到規(guī)范化矩陣R=(rij)19×12。

    (三)構(gòu)造學(xué)習(xí)樣本

    (四)訓(xùn)練與測試

    隨機(jī)抽取18個(gè)樣本作為測試樣本,其余210個(gè)作為訓(xùn)練樣本。采用MATLAB下的libsvm工具箱,通過網(wǎng)格搜索法得到最優(yōu)核函數(shù)為徑向基核函數(shù),經(jīng)過10折交叉檢驗(yàn)得到最優(yōu)參數(shù):c=1,gamma=0.6,epsion=1.0×10-6。此模型對測試樣本進(jìn)行預(yù)測得到測試樣本均方差MSE=0.0009,平方相關(guān)系數(shù)SCC=0.988,說明模型具有很好的預(yù)測能力。

    (五)執(zhí)行階段

    利用訓(xùn)練好的SVM回歸模型將規(guī)范化矩陣R作為SVM的輸入,得到計(jì)算結(jié)果如表2所示。

    表2 延安地區(qū)各縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平排名

    由上表可知,延安地區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平中,黃陵和吳起的指數(shù)最高,分別是1.09、0.919;志丹次之,城鄉(xiāng)發(fā)展一體化指數(shù)為0.744;發(fā)展水平最差的是黃龍和延長,水平指數(shù)分別是-0.196、-0.178;居中的各縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平差距不大。為進(jìn)一步考察各縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化階段性,對各縣水平指數(shù)進(jìn)行K-Means聚類分析。通過聚類分析,將延安12縣的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平劃分為四個(gè)階段,高度一體化階段以1.0045為聚類中心,包括黃陵、吳起;中度一體化階段以0.7438為聚類中心,僅包括志丹一縣;初步一體化階段以0.3029為聚類中心,包括洛川和安塞兩縣;其余的七個(gè)縣處于城鄉(xiāng)互動(dòng)起步階段??梢娧影部h域城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平差異很大,兩極分化現(xiàn)象比較嚴(yán)重。

    五、結(jié)論及政策建議

    本研究將城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平測度轉(zhuǎn)化為多屬性評價(jià)問題,映射樣本到高維空間中,利用SVM在高維空間中進(jìn)行分類并計(jì)算效用值,研究得到了兩點(diǎn)結(jié)論:第一,提出了基于SVM的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平評價(jià)模型及測度方法;第二,利用提出的模型實(shí)證研究了延安地區(qū)12個(gè)縣的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平,一方面檢驗(yàn)了模型的有效性,另一方面定量描述了延安地區(qū)12個(gè)縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的階段性和差異性。

    實(shí)證研究的結(jié)果表明,延安城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平不均衡,存在兩極分化現(xiàn)象。12個(gè)縣的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平可以劃分為四個(gè)階段,對每個(gè)階段適用的差異化發(fā)展建議如下:

    第一,高度一體化階段要堅(jiān)持工業(yè)化帶動(dòng)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化,通過引入高水平的項(xiàng)目改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)轉(zhuǎn)型升級,同時(shí)加快發(fā)展社會(huì)公共服務(wù)。黃陵和吳起兩縣處于高度一體化階段,依托資源優(yōu)勢發(fā)展工業(yè)帶動(dòng)了本地的城鄉(xiāng)發(fā)展一體化,城鄉(xiāng)差距在經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展中不斷縮小。例如,城鄉(xiāng)人均GDP和城鄉(xiāng)人均收入都有了較大提高,而且差距越來越小。聚類結(jié)果表明,這兩個(gè)縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平相近,結(jié)構(gòu)相似,表現(xiàn)為工業(yè)化水平較高,經(jīng)濟(jì)總量較大,城鄉(xiāng)差距小。但是,社會(huì)公共服務(wù)方面有所欠缺。黃陵縣的農(nóng)村社會(huì)保障覆蓋率和安全飲用水普及率處于中等偏下水平,吳起縣的公路交通網(wǎng)密度排名倒數(shù)第二,這是兩縣在城鄉(xiāng)發(fā)展一體化進(jìn)程中的短板,也成為制約兩縣城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的主要因素。

    第二,中度一體化階段要加快發(fā)展工業(yè),增加信息化投入,促進(jìn)兩化融合,利用信息化提升產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢,縮小城鄉(xiāng)信息鴻溝,帶動(dòng)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化。志丹的資源優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢使得其工業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)都具有較高水平,工業(yè)和農(nóng)業(yè)的平衡發(fā)展帶動(dòng)了城鄉(xiāng)發(fā)展一體化,但是,該縣的問題是信息化水平較低,而且已經(jīng)成為制約發(fā)展的主要障礙,也是其跨入高度發(fā)展一體化的主要瓶頸。在延安地區(qū)12個(gè)縣中,志丹的信息化水平排名11位,較低的信息化水平制約了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,影響了產(chǎn)業(yè)鏈無縫銜接,同時(shí)也是加大城鄉(xiāng)信息鴻溝的主要原因。政府通過信息化基礎(chǔ)設(shè)施的投入,改善信息化環(huán)境,同時(shí)引導(dǎo)企業(yè)增加信息化投入,為兩化融合奠定基礎(chǔ),是促進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的重要抓手。

    第三,初步發(fā)展一體化階段要改變現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平較低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一的狀況。聚類的結(jié)果顯示,農(nóng)業(yè)規(guī)模較大,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一是洛川和安塞的特點(diǎn),優(yōu)越的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和明顯的區(qū)位優(yōu)勢是兩縣的優(yōu)勢所在,不足之處在于工業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)較慢。洛川的特點(diǎn)是農(nóng)業(yè)比重較大,表現(xiàn)是非農(nóng)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重、鄉(xiāng)村人員非農(nóng)就業(yè)比都是12個(gè)縣中最低的,而安塞盡管農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好,但是農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平在12縣中排名倒數(shù)第一。因此,兩縣優(yōu)越的農(nóng)業(yè)產(chǎn)生條件是一把“雙刃劍”,利用比較優(yōu)勢發(fā)展農(nóng)業(yè)是兩個(gè)縣的合理選擇,特色農(nóng)業(yè)取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益,但是卻削弱了推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的動(dòng)力。安塞和洛川依托資源優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢發(fā)展工業(yè)也取得了一定成果,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較單一,造成了兩極分化。工業(yè)農(nóng)業(yè)分別發(fā)展的結(jié)果雖然拉動(dòng)了城鄉(xiāng)發(fā)展,但是城鄉(xiāng)差距很難縮小,反而有越來越大之勢。因此,這兩個(gè)縣的發(fā)展應(yīng)該走工農(nóng)業(yè)齊頭并進(jìn)之路,在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)上大力推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化,通過集約化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)促進(jìn)農(nóng)業(yè)人口收入不斷增加,逐步縮小和城鎮(zhèn)人口的差距。同時(shí),利用其區(qū)位優(yōu)勢,通過引進(jìn)高水平項(xiàng)目改善增量,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。

    第四,對處于城鄉(xiāng)互動(dòng)起步階段的七個(gè)縣而言,需要在對比差距的基礎(chǔ)上,找到制約城鄉(xiāng)發(fā)展一體化的短板,以此為突破口,實(shí)行差異化的發(fā)展策略,提升城鄉(xiāng)發(fā)展一體化水平。七個(gè)縣中,子長最為特殊,是典型的低水平一體化,經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各個(gè)方面指標(biāo)都低于12個(gè)縣的平均水平,需要全面趕超。其他各縣均有某些方面遠(yuǎn)低于平均水平,包括:甘泉城鎮(zhèn)化水平和交通網(wǎng)密度較低;宜川教育投入和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值較低;延川人均固定資產(chǎn)投資和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平低于平均水平;富縣鄉(xiāng)村從業(yè)人員非農(nóng)占比和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)人員比成為發(fā)展短板;延長信息化水平較低;黃龍非農(nóng)產(chǎn)業(yè)增加值和安全飲用水不達(dá)中等水平。各個(gè)縣應(yīng)該以改善這些方面的狀況為工作重點(diǎn),推進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展一體化,盡快進(jìn)入初步城鄉(xiāng)發(fā)展一體化階段。

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    An evaluation model was proposed to measure rural-urban integration based on support vector machine (SVM) and then empirical study with data of Yan′an. There are two contributions of this research. Firstly, empirical study indicated the evaluation model is effective and is less subjective than evaluating by index system. Secondly, the evaluation results can support authorities′ decision. We take the index as spatial dimensions and the samples can be seen as set of points in high dimensional space. The optimal kernel function and parameters are determined by the grid search method and K-cross validation training samples, and then the 12 countries of Yan′an were evaluated by the SVM evaluation model. Results indicated that rural-urban integration of Yan′an has serious polarization: Huangling and Wuqi are in the high integration phase; Zhidan is in the moderate integration phase; Luochuan and Ansai are in the preliminary integration phase; the rest seven counties are in initial stage of rural-urban interaction.

    integation of rural and urban areas; support vector machine; clustering analysis; development phase

    2015-10-11

    陜西省軟科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(2014KRM51);西安市社科規(guī)劃基金(15J114);教育部人文社科青年基金(11YJC630217);陜西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地建設(shè)項(xiàng)目(14JZ018);西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(CX2014041)

    王淵,男,江蘇鎮(zhèn)江人,西北大學(xué)博士后,西安工程大學(xué)副教授,從事經(jīng)濟(jì)決策研究。

    F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.16152/j.cnki.xdxbsk.2016-02-022

    衛(wèi) 玲]

    Integration Evaluation of Rural-Urban Development based on Support Vector Machine Method:Empirical Study of Yan′an

    WANG Yuan1,2, HAO Xiang-ju1, CUI Hong3

    (1.ManagementSchool,Xi′anPolytechnicUniversity,Xi′an710048,China; 2.SchoolofEconomic&Management,NorthwestUniversity,Xi′an710069,China; 3.Students′AffairsDivision,Xi′anTechnologicalUniversity,Xi′an710048,China)

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