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    基于模糊聚類分析的我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距研究

    2017-03-09 17:22:45王丹丹
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2017年4期
    關(guān)鍵詞:差距

    王丹丹

    內(nèi)容摘要:本文以北京市、河北省與黑龍江省等13省市作為樣本,選擇人均GDP、全社會(huì)固定投資總額、人均財(cái)政收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入和農(nóng)村居民家庭人均生活消費(fèi)支出為主要聚類因子,研究我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,基于各聚類因子的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用傳遞閉包法對(duì)樣本進(jìn)行分類。結(jié)果表明,將樣本分為三類比較合理,三類省市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距明顯。造成省市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距的原因主要有制度因素、區(qū)位因素、人力資本因素、自然稟賦因素與歷史文化因素等。

    關(guān)鍵詞:中國區(qū)域經(jīng)濟(jì) 模糊聚類分析 模糊等價(jià)矩陣 差距

    問題的提出

    我國地域廣闊,地理區(qū)劃分為七個(gè)大區(qū),包含31個(gè)省市自治區(qū)。不同省市區(qū)基于其獨(dú)特的區(qū)位、資源稟賦、政治、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)文化等條件形成了各省市區(qū)發(fā)展的路徑模式。不同路徑模式的運(yùn)行效率與效果不同,造成各省市區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,導(dǎo)致各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了較大的差異。目前,我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)非均衡發(fā)展的局面,且有加劇的趨勢(shì),不利于國民經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展和和諧社會(huì)建設(shè)。科學(xué)判斷各省市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,合理地對(duì)全國各省市區(qū)的經(jīng)濟(jì)類型進(jìn)行劃分,對(duì)提高政府制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃政策的科學(xué)性和針對(duì)性,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的非均衡發(fā)展已受到廣泛關(guān)注。楊英(2013)認(rèn)為人均GDP、財(cái)政收入與支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、居民收入及居民消費(fèi)等指標(biāo)是對(duì)省市區(qū)域聚類分析的主因子;戚珉(2006)提出人均GDP、職工平均工資及第一二三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所占的比重等指標(biāo)是判斷各省市區(qū)域經(jīng)濟(jì)類型的主要參考依據(jù);陳海波(2015)認(rèn)為省市區(qū)域GDP總量、居民最終消費(fèi)支出及第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值等是區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力的決定性因素,對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有較大影響;謝金生(2011)認(rèn)為人均GDP、人均地方財(cái)政收入、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入及農(nóng)村居民家庭人均生活消費(fèi)支出對(duì)省市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的貢獻(xiàn)比較大,其次是第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重。在方法的應(yīng)用方面,謝明霞(2008)運(yùn)用系統(tǒng)聚類法對(duì)全國省市區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類;左繼宏(2005)綜合運(yùn)用因子分析法、聚類分析法、拉開檔次法及對(duì)應(yīng)分析法,劉爽(2013)運(yùn)用擬合斜率法、黃宏亮(2003)綜合運(yùn)用層次分析法和聚類分析法分別研究了省市區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力,并對(duì)省市區(qū)域進(jìn)行分類。省市區(qū)域經(jīng)濟(jì)類型是由人均GDP、人均財(cái)政收入、全社會(huì)固定資產(chǎn)投入、第一二三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所占的比重、城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入及農(nóng)村居民家庭人均生活消費(fèi)支出等多個(gè)因素共同決定,而各因素本身又帶有一定的模糊性和不確定性。 主成分分析、因子分析等傳統(tǒng)的分類方法不能有效地分析具有一定的模糊性和不確定性的問題。模糊聚類分析方法能夠較好的處理那些具有模糊性與不確定性的數(shù)據(jù)和類,反映出省市區(qū)域類屬的模糊性,建立起省市區(qū)域?qū)τ陬悇e的不確定性描述,客觀反映省市區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r。

    理論與方法

    模糊聚類概念最初是數(shù)學(xué)家查德教授于 1965 年提出來的(朱泉雯等,2015),模糊聚類分析是一種根據(jù)客觀事物間的特征,通過模糊相似關(guān)系分析,對(duì)客觀事物進(jìn)行分類的數(shù)學(xué)方法(蔣德瓏等,2011;梁寶松等,2007)。

    (一)有關(guān)定義

    定義 1 設(shè)矩陣 R=(rij)m×n,rij=∈[0,1] 則稱 R為模糊矩陣, rij為模糊矩陣的元素。

    定義 2 設(shè) R=(rij)m×n,λ∈[0,1],記 Rλ(rij)=(rij(λ)) m×n其中 ,則稱 Rλ為 R的λ 截矩陣。

    定義 3 設(shè) R∈F(U×U), λ∈[0,1],如果R(u,v)≥λ且 R(v,w)≥λ,則 R(u,w)≥λ,那么稱R 是傳遞模糊關(guān)系。

    定義 4 設(shè) R∈F(U×U),如果(1) R是傳遞模糊關(guān)系且RR ;(2) Q是任意傳遞模糊關(guān)系且QR 和QR 。則稱 R為 R的傳遞閉包。

    定義 5 設(shè) R∈F(U×U),如果滿足:(1)自反性 RI 或 R(u,u)=1;(2)對(duì)稱性 RT=R或R(u,v)= R(v,u) ;(3)傳遞性 RR2 或按傳遞定義。則稱R 為U 上的模糊等價(jià)關(guān)系。

    定義 6 設(shè) R∈F(U×U),如果具有自反和對(duì)稱關(guān)系,則稱R 為U 上的一個(gè)模糊相似關(guān)系。

    (二)模糊聚類分析的主要步驟

    第一步,確定樣本空間。 U=(X1,X2…Xn),Xi代表待分類的對(duì)象, n為樣本容量, Xi=(xi1,xi2…xim)為第i 個(gè)待分類對(duì)象Xi 的特征屬性,m 為指標(biāo)數(shù)量。

    第二步,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為了使具有不同量綱的量能進(jìn)行比較,需對(duì)數(shù)據(jù)做適當(dāng)?shù)奶幚恚阉袛?shù)據(jù)都?jí)嚎s到區(qū)間[0,1]上。標(biāo)準(zhǔn)化通常用平移·標(biāo)準(zhǔn)差變換:

    (1)

    其中:,

    若所得到的 x′ik還沒落在 [0,1]上,對(duì) x′ik進(jìn)行平移·極差變換:

    (2)

    第三步,建立對(duì)象之間的相似關(guān)系,然后建立模糊相似矩陣。建立待分類對(duì)象 Xi與 Xj之間相似關(guān)系的方法主要有數(shù)量積法、相關(guān)系數(shù)法、最大最小值法和距離法等(楊曦,2014)。

    第四步,改造相似關(guān)系為等價(jià)關(guān)系。由第一步得到的矩陣 R一般只滿足自反性和對(duì)稱性,即R 是相似矩陣,需將它改造成模糊等價(jià)矩陣。根據(jù)等價(jià)矩陣對(duì)樣本進(jìn)行分類。

    第五步,確定最佳分類閾值 λ。設(shè) r為分類閾值 λ所對(duì)應(yīng)的樣本分類的類數(shù),第 s類包含樣本的個(gè)數(shù)為ns,第s 類的元素記為 xs1,xs2,…,xns,x=(x1,x2…xm)為總樣本的中心向量,xs=(x1s,x2s…xms)為第S類樣本的中心向量。

    引入 F統(tǒng)計(jì)量,則,

    (3)

    其中,,

    ,。

    此 F統(tǒng)計(jì)量遵從第一自由度為 r-1,第二自由度為 n-r的 F分布。分子表示類與類之間的距離,分母表示每一類的各個(gè)樣本之間的距離。對(duì)于總樣本的一個(gè)分類,其對(duì)應(yīng)的 F值越大,表明類與類之間的距離越大,分類就越好。

    給定信度 α比較每一種分類的 F值與對(duì)應(yīng)的 Fα的大小,若 F>Fα,表明類與類之間的差異比較顯著,分類就比較合理。在所有滿足 F>Fα的分類中,選擇 F與 Fα差值最大的分類對(duì)應(yīng)的λ值,作為分類的最佳分類閾值,最佳分類閾值 λ對(duì)應(yīng)的分類為最佳分類。

    研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    (一)研究區(qū)域

    以我國七大區(qū)域的劃分為基礎(chǔ),從華東地區(qū)隨機(jī)抽取三個(gè)省市區(qū),從華南、華北、西南、西北四個(gè)區(qū)域分別隨機(jī)抽取兩個(gè)省市區(qū),從華中與東北兩個(gè)區(qū)域分別隨機(jī)抽取一個(gè)省市區(qū)作為研究對(duì)象,設(shè) U={X1,X2…X13},表示由隨機(jī)抽取的13個(gè)省市構(gòu)成的集合,就所抽取的13個(gè)省市區(qū)的綜合實(shí)力進(jìn)行分類。其中 Xi(i=1,2…13)分別代表北京市、河北省、黑龍江省、上海市、安徽省、江西省、河南省、廣東省、廣西省、陜西省、新疆維吾爾族自治區(qū)、貴州省和四川省。

    (二)指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

    結(jié)合我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀, 選擇( A1) 人均GDP、(A2) 全社會(huì)固定投資總額、(A3)人均財(cái)政收入、(A4)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入、(A5)農(nóng)村居民家庭人均生活消費(fèi)支出為主要聚類因子,對(duì)13省市區(qū)域的經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行測(cè)算,區(qū)分不同發(fā)展水平的省市區(qū)域經(jīng)濟(jì)。根據(jù)2015年中國統(tǒng)計(jì)年鑒得到5類聚類因子的原始數(shù)據(jù)如表1所示。

    我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模糊聚類分析過程

    運(yùn)用平移·標(biāo)準(zhǔn)差變換和平移·極差變換對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,得到樣本指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,基于標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,再用歐氏距離法建立對(duì)象之間的相似關(guān)系,求得模糊相似矩陣R。歐氏距離法計(jì)算公式為:

    (4)

    其中,c為適當(dāng)選取的參數(shù),使得0≤rij≤1。在這里基于表2所求得的模糊相似矩陣,采用平方法求出 R的傳遞閉包R,經(jīng)過計(jì)算得到 R4=R8,可見 R4就是所要求的傳遞閉包R,也就是最終所要的模糊等價(jià)矩陣,如表3所示。

    按降序,依次取 λ∈[0,1],計(jì)算 λ截矩陣Rλ(rij)。根據(jù) Rλ(rij)對(duì)樣本進(jìn)行分類,依次取模糊等價(jià)矩陣中的數(shù)據(jù)1,0.849,0.843,…,0.645等11個(gè)數(shù)據(jù)作為 λ,對(duì)樣本進(jìn)行分析,分類結(jié)果如表4所示。

    利用表1中13省市的原始數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)分類閾值λ 的F 統(tǒng)計(jì)量,選定 α=0.05的置信度,計(jì)算每一分類的 F分布臨界值,并比較每個(gè)分類閾值λ 的F 統(tǒng)計(jì)量與F 分布臨界值的大小,確定最佳分類。將樣本分為1類或13類是沒有意義的,故以下的計(jì)算不考慮 λ=1與 λ=0.645的情景。分類閾值 λ的F 統(tǒng)計(jì)量與 F分布臨界值的計(jì)算結(jié)果如表5所示。

    從表5可得,滿足 F>Fα的分類有5種,當(dāng) λ=0.717時(shí), F與Fα 差值最大為6.44,故λ=0.717 是最佳分類闕值,由此得到樣本的最佳分類為3類,即北京與上海為第一類;河北省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、廣東省、廣西省、陜西省、新疆維吾爾族自治區(qū)和四川省為第二類;貴州省為第三類。

    結(jié)果分析與建議

    (一)結(jié)果分析

    第一類是我國最發(fā)達(dá)的省市區(qū)。北京作為國家的政治、文化、科技、信息中心,是物流、資金流、信息流和人才流的聚集地,具有政治資源、科教資源、高端人才資源和大企業(yè)總部資源優(yōu)勢(shì),造就了北京強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)力,產(chǎn)生了其他省市不可比擬的經(jīng)濟(jì)效益;上海市是我國的金融中心,金融業(yè)經(jīng)濟(jì)總量居全國第一,服務(wù)業(yè)高度發(fā)達(dá)并在整個(gè)GDP中的比重不斷擴(kuò)大,服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間布局不斷優(yōu)化,以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)聚集布局逐步形成,為上海市經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支持。

    第二類是我國較發(fā)達(dá)的省市區(qū)。河北省位于渤海地區(qū)的中心地帶,區(qū)位條件優(yōu)越,是北方重要的水產(chǎn)品基地,同時(shí)又是礦產(chǎn)資源大省。能源種類齊全,儲(chǔ)量豐富。但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力偏弱,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不盡合理,科技經(jīng)費(fèi)不足,技術(shù)創(chuàng)新薄弱。黑龍江省農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),工業(yè)基礎(chǔ)雄厚,門類比較齊全,是國家重要的工業(yè)基地之一,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不盡合理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展活力不足。安徽省與廣西自治區(qū)都擁有豐富的勞動(dòng)力資源和旅游資源,但都面臨著經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,城鎮(zhèn)發(fā)展水平低和人才短缺等問題。江西省礦產(chǎn)資源與旅游資源豐富,生態(tài)環(huán)境良好,但江西經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,三農(nóng)問題突出,社會(huì)事業(yè)發(fā)展嚴(yán)重滯后。河南省區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,擁有豐富的礦產(chǎn)資源,人力資源和文化資源。但河南省人口比較多,開放度較低,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還比較薄弱。廣東省是全國第一經(jīng)濟(jì)大省,GDP總量、金融機(jī)構(gòu)存貸款、地方財(cái)政收入和支出等指標(biāo)連續(xù)多年居全國第一,但其同時(shí)也是我國第一人口大省,導(dǎo)致在各類平均經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)上與北京、上海存在較大的差距。陜西省能源資源豐富,科教實(shí)力較強(qiáng),工業(yè)基礎(chǔ)較好,但工業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,經(jīng)濟(jì)效益不好,區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡。新疆是全國重要的商品棉基地和畜牧基地,礦產(chǎn)資源豐富,但地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡,失業(yè)問題突出,城市化水平較低。四川省自然資源豐富,勞動(dòng)力成本低,能源工業(yè)比較發(fā)達(dá),但存在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不協(xié)調(diào)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)等問題。

    第三類是我國的欠發(fā)達(dá)省市區(qū)。貴州省的能源資源、礦產(chǎn)資源與生物資源豐富。近幾年來,盡管貴州省經(jīng)濟(jì)面貌已發(fā)生了巨大的改變,但經(jīng)濟(jì)總量仍然偏小,與周邊省市區(qū)相比,其各項(xiàng)平均經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都處于較低的水平,固定資產(chǎn)投資相對(duì)不足,經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較緩慢。

    (二)建議

    通過聚類結(jié)果分析,可以看出不同類別的省市區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距明顯,表明目前我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是不協(xié)同的,不利于和諧社會(huì)建設(shè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。造成省市區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距的原因主要有制度因素、區(qū)位因素、人力資本因素、自然稟賦因素與歷史文化因素等。結(jié)合省市區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距原因,文章提出縮小發(fā)展差距的建議:

    1.建立健全的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度。政府建立財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度,通過財(cái)政部門向經(jīng)濟(jì)比較落后的省市區(qū)域提供額外的投資、就業(yè)與稅收等補(bǔ)貼,有利于促進(jìn)落后省市區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同時(shí)政府還可以為發(fā)展滯后的各區(qū)域企業(yè)減免部分稅收或直接向企業(yè)撥款進(jìn)行公共產(chǎn)品生產(chǎn),發(fā)揮企業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用。

    2.加大資金、貨幣政策的支持力度。為了促進(jìn)落后省市區(qū)域改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀,政府應(yīng)加大資金與貨幣政策的傾斜力度,適當(dāng)加大發(fā)達(dá)省市區(qū)域市場(chǎng)化融資比重和落后省市區(qū)域的政策性融資比重。充分發(fā)揮國家政策性銀行的作用,鼓勵(lì)發(fā)達(dá)省市區(qū)域通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、跨域投資辦廠和聯(lián)合開發(fā)等方式進(jìn)行經(jīng)濟(jì)協(xié)作,帶動(dòng)落后省市區(qū)域產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。

    3.繼續(xù)推進(jìn)“一帶一路”戰(zhàn)略。中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出的“推進(jìn)‘一帶一路、京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)”是我國中長(zhǎng)期最為重要的國家戰(zhàn)略?!耙粠б宦贰睉?zhàn)略有利于打破地區(qū)封鎖和利益藩籬,強(qiáng)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí),不斷縮小我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

    4.加大對(duì)落后省市區(qū)教育的支持力度。高層次、高素質(zhì)人才的匱乏也是導(dǎo)致落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后的根本原因。各級(jí)政府一方面要加大落后省市區(qū)域的教育投資力度,大力開發(fā)當(dāng)?shù)氐娜肆Y源,培養(yǎng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展所需的高層次、高素質(zhì)人才;另一方面,要促進(jìn)發(fā)達(dá)省市區(qū)與落后省市區(qū)人才的交流合作,帶動(dòng)落后省市區(qū)人才素質(zhì)的提升。

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