李娜

(榆林學(xué)院 政法學(xué)院， 陜西 榆林 719000)

0 引言

改革開放三十年,伴隨著中國經(jīng)濟(jì)增速不斷穩(wěn)步提高，社會(huì)、生活和環(huán)境等多方面均發(fā)生了翻天覆地的變化。同時(shí)，地區(qū)發(fā)展不均衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異也尤為突出。主要表現(xiàn)在：(1)經(jīng)濟(jì)方面，社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制初步建立，但是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性矛盾和粗放式增長依然存在，人均生產(chǎn)力水平無法與發(fā)達(dá)國家相比。(2)社會(huì)方面，雖然人民生活達(dá)到了基本小康，但是存在十分明顯的城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，區(qū)域發(fā)展不平衡和收入分配不平衡問題，改變城鄉(xiāng)和區(qū)域社會(huì)發(fā)展差距任務(wù)十分艱巨。(3)環(huán)境發(fā)展方面，北方部分省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中環(huán)境犧牲過大，帶來較為嚴(yán)重的空氣污染問題，東部省份各種高投入、低產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)模式導(dǎo)致大量的水環(huán)境污染。

如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展是世界各國均十分重視的課題，關(guān)于這方面的研究開始于上個(gè)世紀(jì)80年代，例如：Baumol(1986)提出最小命題論[1]，認(rèn)為發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)要想發(fā)展，必須首先沖破低水平均衡狀態(tài)，讓一部分區(qū)域先獲得發(fā)展；Harald(2002)提出了馬爾薩斯經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論[2]，將數(shù)學(xué)模型融入到發(fā)展中國家的資本收入評(píng)價(jià)中，該理論認(rèn)為發(fā)展中國家會(huì)在低水平收入中反復(fù)輪回，才能慢慢達(dá)到平衡。

關(guān)于中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展研究,目前研究成果較多，例如范敬雅等[3]利用EM算法改進(jìn)高斯混合模型，對(duì)中國31個(gè)省份的GDP進(jìn)行了分類擇優(yōu)，驗(yàn)證了該模型在特定情況下的可靠性；其他研究學(xué)者例如李澤宇、樊星和倪鵬飛等[4-7]從地理學(xué)角度、經(jīng)濟(jì)學(xué)角度和傳統(tǒng)聚類分析角度對(duì)我國的GDP發(fā)展情況、物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況和城市競爭力情況等進(jìn)行了研究和實(shí)踐，均取得了較好的效果。本文依據(jù)改進(jìn)的DEA聚類分析方法，對(duì)中國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了分析和研究，提出了針對(duì)性評(píng)價(jià)建議。

1 基于改進(jìn)聚類分析法

聚類算法是一種可以用于尋找數(shù)據(jù)之間內(nèi)在聯(lián)系的計(jì)算方法，同時(shí)該方法也被稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)法，在計(jì)算過程中聚類分析可以分成若干類別，主要為Q型聚類和R型聚類?？紤]到中國區(qū)域地方經(jīng)濟(jì)的相似性與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)體系的復(fù)雜性和系統(tǒng)性，本文的研究采用聚類分析中的系統(tǒng)聚類法。系統(tǒng)聚類法主要采用如下步驟進(jìn)行,如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)聚類法工作步驟

一般數(shù)據(jù)樣品中，假定該樣品具有m個(gè)特性指標(biāo)，那么將該樣品作為一個(gè)矩陣來進(jìn)行觀測。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過程中，n個(gè)樣品，每個(gè)樣品具有m個(gè)特性指標(biāo)，因?yàn)闊o法進(jìn)行直接分類處理，需進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,如式(1)。

(1)

經(jīng)過數(shù)據(jù)變換后可以消除樣品內(nèi)部的不同指標(biāo)單位的差異，對(duì)于每個(gè)樣品的特征值，其平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差是1。

點(diǎn)間距指的是兩個(gè)樣品之間的絕對(duì)值距離，假定樣品A和樣品B的特征值分別為一個(gè)n維向量空間，對(duì)于A和B的距離進(jìn)行定義，如式(2)。

(2)

類間距的計(jì)算過程與點(diǎn)間距類似，不再贅述。

本研究的聚類過程采用中間距離法，基于SAS軟件進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的融合分類，進(jìn)行聚類分析時(shí)所采用的算法,如圖2所示。

圖2 聚類分析時(shí)采用的算法

2 區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)

依據(jù)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展過程中的內(nèi)涵問題，本文將經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源以及可持續(xù)發(fā)展能力作為協(xié)調(diào)發(fā)展的首要位置，尤其是城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展協(xié)調(diào)性問題，并將其納入經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性整體發(fā)展體系中。最后，提出了基于4個(gè)1級(jí)指標(biāo)和15個(gè)2級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系，如表1所示。

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)分類

2.2 數(shù)據(jù)處理

利用聚類分析中的AHP分析法(層次分析法)，該方法首先由美國運(yùn)籌學(xué)家所提出來的一種多層次權(quán)重因子決策方法[8-9]，后來逐步被應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中?；趯哟畏治龅慕?jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)步驟如下。

(1) 階梯層次結(jié)構(gòu)建立。從一級(jí)指標(biāo)開始，對(duì)每一級(jí)指標(biāo)的下級(jí)分層情況進(jìn)行分解至最后一層可以量化的指標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)層級(jí)進(jìn)行矩陣式排列，標(biāo)明相近層級(jí)直接的邏輯關(guān)系，從而形成一個(gè)清晰的層次結(jié)構(gòu)圖。

(2) 判斷矩陣建立。采用專家打分或者決策者回答，將目標(biāo)層對(duì)于下一層級(jí)的影響程度進(jìn)行量化打分，并賦予重要程度為1—9層級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)值。

(3) 求解判斷矩陣。利用積分法進(jìn)行求解判斷矩陣的向量和特征根，并將判斷矩陣進(jìn)行歸一化處理。

(4) 各指標(biāo)層的權(quán)重求解。根據(jù)判斷矩陣所求解出來的成果，對(duì)每一層次元素的重要性全脂進(jìn)行一致性檢驗(yàn)并求出量化標(biāo)準(zhǔn)值。

(5) 協(xié)調(diào)度計(jì)算。將五個(gè)一級(jí)指標(biāo)的協(xié)調(diào)度以協(xié)調(diào)度系數(shù)進(jìn)行表征，式如式(3)。

(3)

式中，C代表經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)度系數(shù)；A代表一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重量化標(biāo)準(zhǔn)值；N代表調(diào)節(jié)系數(shù)。本文中N取值為4，只有當(dāng)A1—A5協(xié)同發(fā)展時(shí)C才能夠取得最大值，某一個(gè)指標(biāo)偏低均會(huì)影響協(xié)調(diào)度系數(shù)C的大小。本文所劃定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)度等級(jí)，如表2所示。

表2 經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)劃分

3 基于聚類分析法的成果分析

通過查閱中國2018年的各省級(jí)機(jī)構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本狀況，采用本文第2節(jié)所擬定的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，15個(gè)二級(jí)指標(biāo)均衡發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用AHP法獲取不同省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)度,如圖3所示。

圖3 全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)度指標(biāo)(按%換算)

然后利用聚類分析法對(duì)其發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)估,如表3所示。

表3 全國各省級(jí)城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性聚類分析表

其中，由于香港、澳門和臺(tái)灣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與政策導(dǎo)向與內(nèi)陸省份差別較大，資料不容易收集，本文并未將其納入評(píng)價(jià)范圍。

從表3可以看出，經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展能力最為突出的是深圳、上海，其次為北京和廣州，同時(shí)還可以發(fā)現(xiàn)處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展失調(diào)類別的省份大多為西北部地區(qū)(約占47.2%)，處于失調(diào)和協(xié)調(diào)臨界范圍內(nèi)的省份多為中東部省份，目前來看僅有15%左右的省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于協(xié)調(diào)狀態(tài)。說明我國目前在經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性上依然處于低位，尤其是西部地區(qū)依然有很大改善空間。

為驗(yàn)證該模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文對(duì)比2017年中國省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合得分情況以及基于PSO聚類分析方法的分析成果[4]，可以看出本文的研究成果與2017年中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展均衡性成果基本一致，說明本文的研究模型基本合理，如表4所示。

4 總結(jié)

我國目前存在的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)問題極大阻礙了我國社會(huì)主義現(xiàn)代化進(jìn)程，如何對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的平衡性進(jìn)行合理評(píng)價(jià)是十分重要的課題。基于這一問題，本文提出基于AHP層次分析結(jié)合聚類分析的方法，對(duì)我國各省市五個(gè)方面的經(jīng)濟(jì)均衡性發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)并量化分析，得出如下結(jié)論。

表4 2017年中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚類分析發(fā)展水平

(1) 將聚類分析方法和AHP層次分析法結(jié)合為中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的評(píng)價(jià)提供了一種更為精確和合理的評(píng)價(jià)方法，相比較傳統(tǒng)方法具有明顯優(yōu)勢。

(2) 從分析結(jié)構(gòu)來看，中國目前區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性依然不容樂觀，大型直轄市經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性良好，基本能夠?qū)崿F(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和生態(tài)等同步發(fā)展；中東部雖然處于協(xié)調(diào)和失調(diào)的臨界位置，但是具有非常好的經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展勢頭；西北部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性差，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展任務(wù)緊迫。

(3) 本文的研究基于歷史數(shù)據(jù)的反演，考慮的指標(biāo)因此具有一定局限性，基本能夠合理評(píng)價(jià)中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性中的狀態(tài)，希望今后的研究應(yīng)從模型降維和算法智能化方向進(jìn)一步深入。