貴州經濟協調增長的聚類分析研究

唐晨添 繆輝 孫一飛

【摘 要】近年來，我國西南地區正在實現整體崛起，不僅體現在重慶、成都這些基礎較好的特大城市迅速躋身于新一線城市前列，更體現在長期處于非常落后狀態的貴州、云南、西藏實現了超常規增長。我國區域經濟協調增長和理論研究開啟了歷史新征程，回顧總結歷史經驗，進一步針對區域協調發展，將新時期區域經濟增長的綜合水平提升至新高度。要實現區域經濟協調增長，就要全面整合常規化經濟運營管理要素，在發揮政府引導作用的基礎上，提高各區域經濟發展水平之間的協調性，從而達到社會效益與經濟效益的雙贏。對于全面協調增長區域經濟的方式，則需要科學的指導和理性的發展。

【關鍵詞】貴州經濟;聚類分析;協調增長

【中圖分類號】F127;F224 【文獻標識碼】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域協調發展戰略，構建更高層次的開放型經濟，我國的區域經濟發展方式自此將發生質的轉變。協調在組織管理中是作為調節組織個體之間的相互關系達到最終目標的一種職能，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，促使整體目標的實現[1]。

當前，利用協調度開展研究的學者有很多，蘇靜等人[2]利用空間計量的方法分析了中國能源—經濟—環境（3E）系統協調度的地理空間分布特征，研究發現中國3E系統協調水平總體上不容樂觀的現狀;李江蘇等人[3]采用協調度模型評價了河南省城鎮化水平與質量的協調情況，發現省內各地城鎮化水平整體呈上升的態勢;謝傳勝等人[4]基于層次分析法-距離協調度組合模型對低碳電源電網規劃的協調度進行了評價，以南方兩省為例，分析其協調程度及其內在原因，給出了相應的指導建議;童玉芬等人[5]基于主成分法對北京市人口、經濟和環境系統進行綜合評價，建立了變異系數協調度模型對北京市1996—2010年協調度進行定量分析。由此可以看出，協調度在很多方面的研究都有成功的應用。

協調的本意為“和諧一致，配合得當”[6]。張遼（2013）[7]認為依靠地區間的要素流動能夠優化空間結構并實現區域協調發展，從而達到促進經濟增長的目的。陸善勇等人（2015）[8]認為勞動、資本、技術3種生產要素流動對區域外貿增長有積極作用。盛斌等人（2011）[9]認為提高國內市場一體化水平能有效促進經濟增長。

聚類分析是多元統計分析的一種，也是無監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則處理等眾多領域中獲得最廣泛的應用，它把一個沒有類別標記的樣本按照某種準則劃分為若干子集，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最優方法的聚類算法，使用微積分計算技術求最優代價函數，在基于概率算法的聚類方法中將使用概率密度函數，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

區域協調發展戰略作為指導地區經濟和社會發展的戰略導向而提出，經過20多年的形成和完善，對我國經濟社會發展起到了重要作用。深入實施區域協調發展戰略，提升新時代區域發展的理論和實踐水平[10]，仍是未來西南地區需要著重考慮的內容。通過聚類分析對貴州各城市進行分類。所構建的評價指標體系可以為下一步貴州經濟協調增長評價研究做準備。

2 聚類分析方法

2.1 系統聚類法

系統聚類法是目前國內外使用比較多的一種聚類方法，其實現方式如下：首先將每個樣本單獨看成一類，在規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 系統聚類實現的一般步驟

系統聚類法（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，同樣再根據計算出的距離合并距離最近的兩類為一個新類;循環以上過程直至類別個數為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）。

選擇適當的樣本距離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。諸如此類的問題，如果用傳統的聚類方法（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，它允許一個數據屬于兩個或多個聚類。該方法（由Dunn在1973年開發，并在1981年由Bezdek改進）經常用于模式識別。

具體步驟如圖1所示。

3 實證分析

3.1 評價指標體系的構建

此次分析包括貴州各市2011—2018年的相關數據。指標包括以下幾個方面。

{1}城鄉結構：二元對比分析、工業化率;{2}產業結構：第一產業對比系數、第二產業對比系數、第三產業對比系數;{3}投資消費結構：消費率;{4}金融結構：存款占比、貸款占比。其中：城鄉二元對比=城鎮人均收入/鄉村人均收入。該指標反映的是城鎮與農村人均收入的比值，比值越大，城鄉差異越大。工業化率=工業增加值/地區生產總值。該年工業增加值占該年總值的比重，值越大，工業增加值相比其他產業增長速度更快。第一產業占比=第一產業增加值/地區生產總值;第二產業占比=第二產業增加值/地區生產總值;第三產業占比=第三產業增加值/地區生產總值。這3項指標反映的是該產業于地區生產總值的占比。消費率=社會消費品零售總額/地區生產總值;存款占比=金融機構存款余額/地區生產總值;貸款占比=金融機構貸款余額/地區生產總值。消費率、存款、貸款占比反映隨著地區生產總值的增加，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生產總值增加速度越快。

3.2 R聚類分析

本文分別采用系統聚類法和模糊聚類法依據貴州相關經濟指標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;F：銅仁;G：黔東南;H：黔西南;I：黔南）。具體結果見表3、表4。

在系統聚類法分類中，貴陽均被單獨分為一類，而六盤水穩定出現在第二類中，遵義、畢節等偶爾在第二類中出現，其余城市主要出現在第三類中，結果見表5。

在模糊C聚類法中分類層次不清，效果并不顯著。可見，關于貴州經濟協調增長的聚類分析中系統聚類法是優于模糊聚類法的。

4 總結

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

本文以統計年鑒所提供2011—2018年的數據為基礎，通過對數據的選擇篩選與R聚類，初步構建了包含各產業勞動生產率、工業化率等關鍵指標的貴州經濟協調增長評價指標體系。如今，國家的目光仍讓放在西部地區一帶，不僅是基礎扎實的成都、西安和重慶，對于基礎薄弱的云南、貴州也不會忽視。貴州經濟的崛起只是時間問題，那么貴州能否經濟協調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，所構建的評價指標體系為下一步貴州經濟協調增長評價研究提供了準備。

參 考 文 獻

[1]張竟竟，陳正江，楊德剛.城鄉協調度評價模型構建及應用[J].干旱區資源與環境，2007，21（2）：5-11.

[2]蘇靜，胡宗義，唐李偉.我國能源—經濟—環境（3E）系統協調度的地理空間布與動態演進[J].經濟地理，2013，33（9）：19-24.

[3]江蘇，王曉蕊，苗長虹，等.城鎮化水平與城鎮化質量協調度分析——以河南省為例[J].經濟地理，2014，34（10）：70-77.

[4]謝傳勝，董達鵬，段凱彥，等.基于層次分析法-距離協調度的低碳電源電網規劃協調度評價[J].電網技術，2012，36（11）：1-6.

[5]童玉芬，劉長安.北京市人口、經濟和環境關系的協調度評價[J].人口與發展，2013，19（1）：44-51.

[6]張曉東，池天河.90年代中國省級區域經濟與環境協調度分析[J].地理研究，2001，20（4）：506-515.

[7]張遼.要素流動、產業轉移與區域經濟發展[D].武漢：華中科技大學，2013.

[8]陸善勇，李國英.生產要素流動、區域外貿增長與轉型升級——基于PVAR的實證分析[J].經濟管理，2015，37（12）：31-38.

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

[10]劉霜，李敬.區域協調發展新征程、新戰略、新機制——“2019年中國區域經濟年會”綜述[J].西部論壇，2019（12）：1-5.