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    貴州經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長的聚類分析研究

    2020-12-09 05:24唐晨添繆輝孫一飛
    企業(yè)科技與發(fā)展 2020年10期
    關(guān)鍵詞:聚類分析

    唐晨添 繆輝 孫一飛

    【摘 要】近年來,我國西南地區(qū)正在實現(xiàn)整體崛起,不僅體現(xiàn)在重慶、成都這些基礎(chǔ)較好的特大城市迅速躋身于新一線城市前列,更體現(xiàn)在長期處于非常落后狀態(tài)的貴州、云南、西藏實現(xiàn)了超常規(guī)增長。我國區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長和理論研究開啟了歷史新征程,回顧總結(jié)歷史經(jīng)驗,進一步針對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,將新時期區(qū)域經(jīng)濟增長的綜合水平提升至新高度。要實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長,就要全面整合常規(guī)化經(jīng)濟運營管理要素,在發(fā)揮政府引導(dǎo)作用的基礎(chǔ)上,提高各區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平之間的協(xié)調(diào)性,從而達到社會效益與經(jīng)濟效益的雙贏。對于全面協(xié)調(diào)增長區(qū)域經(jīng)濟的方式,則需要科學(xué)的指導(dǎo)和理性的發(fā)展。

    【關(guān)鍵詞】貴州經(jīng)濟;聚類分析;協(xié)調(diào)增長

    【中圖分類號】F127;F224 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】1674-0688(2020)10-0004-03

    1 研究背景及意義

    1.1 研究背景

    黨的十九大報告提出要堅定實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,構(gòu)建更高層次的開放型經(jīng)濟,我國的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展方式自此將發(fā)生質(zhì)的轉(zhuǎn)變。協(xié)調(diào)在組織管理中是作為調(diào)節(jié)組織個體之間的相互關(guān)系達到最終目標(biāo)的一種職能,它可以使這些個體組織在一個整體中,減少相互之間的矛盾,促使整體目標(biāo)的實現(xiàn)[1]。

    當(dāng)前,利用協(xié)調(diào)度開展研究的學(xué)者有很多,蘇靜等人[2]利用空間計量的方法分析了中國能源—經(jīng)濟—環(huán)境(3E)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度的地理空間分布特征,研究發(fā)現(xiàn)中國3E系統(tǒng)協(xié)調(diào)水平總體上不容樂觀的現(xiàn)狀;李江蘇等人[3]采用協(xié)調(diào)度模型評價了河南省城鎮(zhèn)化水平與質(zhì)量的協(xié)調(diào)情況,發(fā)現(xiàn)省內(nèi)各地城鎮(zhèn)化水平整體呈上升的態(tài)勢;謝傳勝等人[4]基于層次分析法-距離協(xié)調(diào)度組合模型對低碳電源電網(wǎng)規(guī)劃的協(xié)調(diào)度進行了評價,以南方兩省為例,分析其協(xié)調(diào)程度及其內(nèi)在原因,給出了相應(yīng)的指導(dǎo)建議;童玉芬等人[5]基于主成分法對北京市人口、經(jīng)濟和環(huán)境系統(tǒng)進行綜合評價,建立了變異系數(shù)協(xié)調(diào)度模型對北京市1996—2010年協(xié)調(diào)度進行定量分析。由此可以看出,協(xié)調(diào)度在很多方面的研究都有成功的應(yīng)用。

    協(xié)調(diào)的本意為“和諧一致,配合得當(dāng)”[6]。張遼(2013)[7]認(rèn)為依靠地區(qū)間的要素流動能夠優(yōu)化空間結(jié)構(gòu)并實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,從而達到促進經(jīng)濟增長的目的。陸善勇等人(2015)[8]認(rèn)為勞動、資本、技術(shù)3種生產(chǎn)要素流動對區(qū)域外貿(mào)增長有積極作用。盛斌等人(2011)[9]認(rèn)為提高國內(nèi)市場一體化水平能有效促進經(jīng)濟增長。

    聚類分析是多元統(tǒng)計分析的一種,也是無監(jiān)督模式識別的一個重要分支,在模式分類圖像處理和模糊規(guī)則處理等眾多領(lǐng)域中獲得最廣泛的應(yīng)用,它把一個沒有類別標(biāo)記的樣本按照某種準(zhǔn)則劃分為若干子集,使相似的樣本盡可能地歸于一類,而把不相似的樣本劃分到不同的類中。

    模糊聚類算法是一種基于函數(shù)最優(yōu)方法的聚類算法,使用微積分計算技術(shù)求最優(yōu)代價函數(shù),在基于概率算法的聚類方法中將使用概率密度函數(shù),為此要假定合適的模型,模糊聚類算法的向量可以同時屬于多個聚類,從而擺脫上述問題。

    1.2 研究意義

    區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略作為指導(dǎo)地區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展的戰(zhàn)略導(dǎo)向而提出,經(jīng)過20多年的形成和完善,對我國經(jīng)濟社會發(fā)展起到了重要作用。深入實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,提升新時代區(qū)域發(fā)展的理論和實踐水平[10],仍是未來西南地區(qū)需要著重考慮的內(nèi)容。通過聚類分析對貴州各城市進行分類。所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系可以為下一步貴州經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長評價研究做準(zhǔn)備。

    2 聚類分析方法

    2.1 系統(tǒng)聚類法

    系統(tǒng)聚類法是目前國內(nèi)外使用比較多的一種聚類方法,其實現(xiàn)方式如下:首先將每個樣本單獨看成一類,在規(guī)定類間距離的條件下,選擇距離最小的一對合并成一個新類,并計算新類與其他類之間的距離,再將距離最近的兩類合并,這樣每次會減少一個類,直到所有的樣本合為一類為止。

    2.1.1 系統(tǒng)聚類實現(xiàn)的一般步驟

    系統(tǒng)聚類法(自下而上)先將聚類的樣本或變量各自看成一群,然后確定類與類間的相似統(tǒng)計量,并選擇最接近的兩類或若干個類合并成一個新類,計算新類與其他各類間的相似性統(tǒng)計量,再選擇最接近的兩群或若干群合并成一個新類,直到所有的樣本或變量都合并成一類為止。以n個樣本的聚類分析為例,系統(tǒng)聚類法的步驟如下:定義k維空間中一種距離,k為樣本維度;計算n個樣本兩兩之間的距離;將每個樣本歸為一類,根據(jù)計算出的樣本間的距離合并距離最近的兩類為一個新類;計算新類與其他各類的距離,同樣再根據(jù)計算出的距離合并距離最近的兩類為一個新類;循環(huán)以上過程直至類別個數(shù)為1。

    2.1.2 常用的距離

    常用的距離包括絕對值距離、歐氏距離、明氏距離、切比雪夫距離、馬氏距離、蘭氏距離、余弦距離(見表1和表2)。

    選擇適當(dāng)?shù)臉颖揪嚯x和類間距離計算方法,便可從每樣本作為單獨類開始逐漸合并,最終合為一類。

    2.2 模糊C均值聚類法

    在很多分類問題中,分類對象之間沒有明確的界限,往往具有亦此亦彼的表現(xiàn)。諸如此類的問題,如果用傳統(tǒng)的聚類方法(如K值聚類法等)進行分類,把每個待分類的對象嚴(yán)格的劃分到某個類中,這也存在一定的不合理性。模糊聚類分析呼之欲出。

    模糊C均值算法(FCM)是一種聚類方法,它允許一個數(shù)據(jù)屬于兩個或多個聚類。該方法(由Dunn在1973年開發(fā),并在1981年由Bezdek改進)經(jīng)常用于模式識別。

    具體步驟如圖1所示。

    3 實證分析

    3.1 評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

    此次分析包括貴州各市2011—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)。指標(biāo)包括以下幾個方面。

    {1}城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu):二元對比分析、工業(yè)化率;{2}產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu):第一產(chǎn)業(yè)對比系數(shù)、第二產(chǎn)業(yè)對比系數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)對比系數(shù);{3}投資消費結(jié)構(gòu):消費率;{4}金融結(jié)構(gòu):存款占比、貸款占比。其中:城鄉(xiāng)二元對比=城鎮(zhèn)人均收入/鄉(xiāng)村人均收入。該指標(biāo)反映的是城鎮(zhèn)與農(nóng)村人均收入的比值,比值越大,城鄉(xiāng)差異越大。工業(yè)化率=工業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值。該年工業(yè)增加值占該年總值的比重,值越大,工業(yè)增加值相比其他產(chǎn)業(yè)增長速度更快。第一產(chǎn)業(yè)占比=第一產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值;第二產(chǎn)業(yè)占比=第二產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值;第三產(chǎn)業(yè)占比=第三產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值。這3項指標(biāo)反映的是該產(chǎn)業(yè)于地區(qū)生產(chǎn)總值的占比。消費率=社會消費品零售總額/地區(qū)生產(chǎn)總值;存款占比=金融機構(gòu)存款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值;貸款占比=金融機構(gòu)貸款余額/地區(qū)生產(chǎn)總值。消費率、存款、貸款占比反映隨著地區(qū)生產(chǎn)總值的增加,消費、存款、貸款的增長幅度。該值越大,則消費、存款、貸款的增長幅度比地區(qū)生產(chǎn)總值增加速度越快。

    3.2 R聚類分析

    本文分別采用系統(tǒng)聚類法和模糊聚類法依據(jù)貴州相關(guān)經(jīng)濟指標(biāo)對各城市進行了分類(A:貴陽;B:六盤水;C:遵義;D:安順;E:畢節(jié);F:銅仁;G:黔東南;H:黔西南;I:黔南)。具體結(jié)果見表3、表4。

    在系統(tǒng)聚類法分類中,貴陽均被單獨分為一類,而六盤水穩(wěn)定出現(xiàn)在第二類中,遵義、畢節(jié)等偶爾在第二類中出現(xiàn),其余城市主要出現(xiàn)在第三類中,結(jié)果見表5。

    在模糊C聚類法中分類層次不清,效果并不顯著。可見,關(guān)于貴州經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長的聚類分析中系統(tǒng)聚類法是優(yōu)于模糊聚類法的。

    4 總結(jié)

    本文研究的要點在于:從評價指標(biāo)信息出發(fā),對貴州各城市進行R聚類,保證聚類后不同類間指標(biāo)信息相關(guān)性較小,而同類指標(biāo)間相關(guān)性較大,確保篩選后的指標(biāo)體系信息重復(fù)性小。

    本文以統(tǒng)計年鑒所提供2011—2018年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過對數(shù)據(jù)的選擇篩選與R聚類,初步構(gòu)建了包含各產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率、工業(yè)化率等關(guān)鍵指標(biāo)的貴州經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長評價指標(biāo)體系。如今,國家的目光仍讓放在西部地區(qū)一帶,不僅是基礎(chǔ)扎實的成都、西安和重慶,對于基礎(chǔ)薄弱的云南、貴州也不會忽視。貴州經(jīng)濟的崛起只是時間問題,那么貴州能否經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長將是這個問題的重點。本文通過Matlab中的聚類分析對貴州各城市進行了分類,所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系為下一步貴州經(jīng)濟協(xié)調(diào)增長評價研究提供了準(zhǔn)備。

    參 考 文 獻

    [1]張竟竟,陳正江,楊德剛.城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)度評價模型構(gòu)建及應(yīng)用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2007,21(2):5-11.

    [2]蘇靜,胡宗義,唐李偉.我國能源—經(jīng)濟—環(huán)境(3E)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度的地理空間布與動態(tài)演進[J].經(jīng)濟地理,2013,33(9):19-24.

    [3]江蘇,王曉蕊,苗長虹,等.城鎮(zhèn)化水平與城鎮(zhèn)化質(zhì)量協(xié)調(diào)度分析——以河南省為例[J].經(jīng)濟地理,2014,34(10):70-77.

    [4]謝傳勝,董達鵬,段凱彥,等.基于層次分析法-距離協(xié)調(diào)度的低碳電源電網(wǎng)規(guī)劃協(xié)調(diào)度評價[J].電網(wǎng)技術(shù),2012,36(11):1-6.

    [5]童玉芬,劉長安.北京市人口、經(jīng)濟和環(huán)境關(guān)系的協(xié)調(diào)度評價[J].人口與發(fā)展,2013,19(1):44-51.

    [6]張曉東,池天河.90年代中國省級區(qū)域經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)度分析[J].地理研究,2001,20(4):506-515.

    [7]張遼.要素流動、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展[D].武漢:華中科技大學(xué),2013.

    [8]陸善勇,李國英.生產(chǎn)要素流動、區(qū)域外貿(mào)增長與轉(zhuǎn)型升級——基于PVAR的實證分析[J].經(jīng)濟管理,2015,37(12):31-38.

    [9]盛斌,毛其淋.貿(mào)易開放、國內(nèi)市場一體化與中國省際經(jīng)濟增長:1985—2008年[J].世界經(jīng)濟,2011(11):44-66.

    [10]劉霜,李敬.區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新征程、新戰(zhàn)略、新機制——“2019年中國區(qū)域經(jīng)濟年會”綜述[J].西部論壇,2019(12):1-5.

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