1成都市区县综合竞争力空间分异特征 -
基于主成分分析的成都市一二圈层经济综合竞争力分析
基于主成分分析的成都市一二圈层经济综合竞争力分析作者：何徐兴,张延茜来源：《经济研究导刊》2010年第14期摘要:以城区经济综合竞争力作为研究对象,采用主成分分析分析方法,对成都市一二圈层的11个区(县)2005—2007年的经济发展态势进行定量分析;并以成华区为研究重点,结合定性分析,可得出结论:要缩小与兄弟城区发展差距,进一步提高发展质量和速度,就必须从加强基础服务设施建设入手,在构建区域特色产业体系的同时,加强区域形象宣传,培育可持续发展实力。
关键词:成华区;经济综合竞争力;主成分分析;城区品牌中图分类号:F127 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)14-0061-03一、成都市主要城区经济综合竞争力评价(一)指标体系的构建指标体系共分为两部分(即:核心竞争力和辅助竞争力),共25项基本变量。
其中,核心竞争力是衡量一个区域经济综合竞争力的主要系统指标,囊括了“经济实力(城区的总体经济发展水平和所处阶段)、企业经营(区内主要工业企业的经营现状)、开放程度(城区对外部资源的吸引力和辐射度)”三个方面共17项基本变量,包括:地区生产总值、固定资产投资额、社会消费品零售总额、引进到位国内市外资金、外商直接投资、出口总额商品房销售额、地区生产总值增长率、二三产业产值比重、工业增加值增幅、第三产业增加值增幅、规模以上工业企业产品销售率、规模以上工业企业综合经济效益指数、固定资产投资额占地区生产总值比重、出口总额占地区生产总值比重、人均地区生产总值、人均社会消费品零售总额。
辅助竞争力是影响区域经济综合竞争力提升重要因素,囊括“政府管理、社会生活”两个方面8项指标,包括:地方财政收入、地方财政收入增长率、财政支出、财政支出占地区生产总值比重、在岗职工平均工资、农民人均纯收入、卫生技术人员、中小学数。
(二)基于主成分分析的综合评价为了能使研究对象的发展现状和特质更全面地得到展现,笔者将2005年、2006年、2007年作为连续时间序列,分别进行主成分分析,完成对成华区及其他10区(县)经济综合竞争力动态比较研究,最终结果如图1所示。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析成都作为四川省的省会城市，其县域经济发展水平一直备受关注。
随着城市化进程的不断推进，成都市各县区的经济发展水平也呈现出多样化的特点。
为了更好地了解成都市各县区的经济发展状况，我们可以通过聚类分析的方法，对其进行分类和比较，从而为地方发展提供科学合理的指导和建议。
一、聚类分析的原理聚类分析是一种将数据划分为若干个类，使得同一类内的数据相似度尽量高，不同类之间的数据相似度尽量低的一种方法。
在本次研究中，我们将通过收集各县区的经济指标数据，包括GDP总量、人均GDP、财政收入、工业增加值等，然后利用聚类分析方法将其进行分类，从而分析出各县区的经济发展水平。
二、数据收集为了准确全面地进行聚类分析，我们需要收集成都市各县区的经济指标数据。
这些数据可以通过成都市统计局、各县区的统计局、各地方政府网站等途径获得。
需要注意的是，我们需要获取的数据包括但不限于GDP总量、人均GDP、财政收入、工业增加值等经济指标，同时还需要考虑到地理位置、自然资源、产业结构等因素对经济发展的影响。
1. 数据预处理在进行聚类分析之前，我们需要对收集到的数据进行预处理。
主要包括数据清洗、缺失值处理、标准化等操作。
通过数据预处理，可以使得数据更为规整、准确，为后续的分析打下良好的基础。
2. 确定聚类数目在进行聚类分析之前，需要确定分成几类。
常见的确定聚类数目的方法包括肘部法则、轮廓系数法等。
3. 选择聚类方法聚类方法有很多种，例如K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
根据实际情况选择合适的聚类方法。
4. 进行聚类分析利用所选的聚类方法进行分析，将各县区划分为不同的类别。
5. 结果解释和评估分析完成后，需要对结果进行解释和评估。
主要包括各类别的特征、各县区的归属等。
四、实施步骤1. 数据收集我们需要收集成都市各县区的经济指标数据。
通过市统计局和各县区的统计局，获取到GDP总量、人均GDP、财政收入、工业增加值等数据。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析【摘要】本文通过对成都市各县域经济发展水平进行聚类分析，揭示了不同县域之间的差异性和发展特点，为制定相应的优化策略提供了重要参考。
在内涵与影响因素分析部分，探讨了县域经济发展水平的定义及影响因素，为后续研究打下基础。
在调研部分，对成都市各县域的经济现状进行了全面梳理，为后续聚类分析提供了数据支撑。
通过构建聚类分析模型，对成都市县域经济进行分类，从而得出了不同县域的发展特点。
根据聚类结果提出了针对性的优化建议，旨在提高成都市县域经济整体发展水平，推动区域经济协调发展。
本研究对于深入理解县域经济发展的规律性与特点，为地方政府提供科学依据，同时也为相关学术研究提供了重要的参考价值。
【关键词】成都市、县域经济、发展水平、聚类分析、内涵、影响因素、现状、模型构建、结果解读、优化建议、结论、研究启示、未来展望1. 引言1.1 研究背景成都市县域经济是成都市区域经济的重要组成部分，对于推动全市经济发展、促进城乡一体化发展具有重要意义。
近年来，随着国家对县域经济发展的高度重视和政策扶持，成都市各县域经济取得了一定的发展成绩，但也存在不少问题和挑战。
深入研究成都市各县域经济发展水平的差异及影响因素，对于科学制定区域经济发展政策，促进不同地区经济协调发展具有重要意义。
成都市县域经济的发展水平受到多方面因素的影响，包括资源禀赋、经济结构、政策扶持等因素。
不同县域经济之间存在较大差异，有的县域经济发展较快，有的则相对滞后。
通过对成都市县域经济发展水平进行聚类分析，可以更好地把握各县域经济发展特点和优势，有针对性地制定发展政策，促进整体区域经济的平衡发展。
在这样的背景下，本文旨在通过对成都市各县域经济发展水平的聚类分析，深入探讨不同县域经济的特点和发展趋势，为进一步优化县域经济结构、促进整体区域经济协调发展提供参考依据。
1.2 研究目的研究目的是为了深入了解成都市各县域经济发展水平的差异性和特点，通过聚类分析方法对成都市各县域进行分类，为县域经济发展政策制定提供科学依据。
空间分异特征
空间分异特征
1 空间分异
空间分异是一种空间变化的统计分析方法，其旨在识别出某个行
政空间单元限定的空间对象中特定的特征。
空间分异可以用来识别各
种类型的正反趋势，尤其是在决策过程中有重要应用。
空间分异通过计算每个空间单元分布及其变化的特征，以构建其
价值观来描述空间结构特征，从而完成空间结构的可视化。
也可以通
过计算空间变量之间的多元关系和模式，从而识别解释和可视化的空
间关系。
它把这些特征浓缩成一种简洁的指标，研究人员可以观察分
析这些指标来理解和探究空间变化的规律和变化规律。
空间分异应用于多种场景，比如研究不同地区的社会经济发展状况、某个地区空气质量变化等。
它有助于人们深入探究地理或社会环
境中的不同变量之间的关系，从而更好地理解现象和表现。
它还可以
帮助决策者更好的把握发展的趋势，便于政策的制定与落实。
空间分异是地理和空间信息分析中最常用的分析手段之一，是研
究地理信息空间,经济空间,社会空间,以及管理空间等方面的重要工具。
它将多元变量的变化表示出来，给出不同空间环境下不同变量应当联
系的关系，给出总的景象和分布特征，促进了客观真实的空间特征的
理解和分析。
成都市各城区经济综合实力分析
【 关键 词】 成都 市； 经济综合 实力 ； 主成分分析 ； 聚类分析 ；Ｐ Ｓ ＳＳ
ｖｌ ｍｅｔｅｅｏ ｎ ｉｒ ｔｉ ｈｎｄ ， ｅ ｎ ａ Ｊ ｊ ｎ ， ｉ ｙｎ， ｈｎｈ ａＷｕ ｏ ｄＪ ｎｕｄ ｔｃ ｒａｈｔｅ ｉ ｅｔ＿ ｅｏ ｎ ｌ ｌ ｆ ｉｅ ｓ ｉｓｎＣ ｅｇ ｕ ｗ ｄｔ ｔｉ ｉ ｇ Ｑｎ ａｇ Ｃ ｅｇｕ ， ｈｕａ ｎｉ ｉｒ ｔｅｃ ｇ ｓ ｅ ｐ ｖ ｎ ｄ ｔｃ ｉ ｆ ｈ ｎ ａ ｇ ｎ ｉ ｓ ｉ ｈ ｈ ｈ － ｃｎｍｃｄｖｌ ｍｅｔｅｅ ａ ｄｔｅ ｏ ｐｅｅｓ ｅ ｃｎｍｃｓｅ ｇ ｓ ｉ ｅ ｒ ｔＷｈ ｅ ｔｅｆ ｒ ｉｒ ｔ Ｗｅｊ ｎ， ｉ ￣ ｏｏ ｉ ｅｅ ｐ ｎ ｖｌ ｎ ｉｃｍ ｒｈｎｉ ｏｏ ｉ ｔ ｎｔ ｓｉ ｔ ｏ ； ｉ， ｕ ｓ ｉ ， ｎｉ ｇ Ｑｎ ｉ ｏ ｌ ， ｈ ｒ ｖｅ ｒ ｈ ｌｔｎｈ ｆ ｎ ｌ ｈ ｏ ｄ ｔｃ ｓ ａ ｈ ｇ —
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成都大都市区的界定及其特征分析
成 大 市 的 定 都 都 区 界 及 特 分 其 征 析
■ 杨
▲
个城市地域是否具备都市 区形态的标准 ） ，
具 备 现 实可 行 性 。综 上 所 述 ，界 定 成 都 大
蒲 江 县 、彭 州 市 、 崇州 市 、邛 崃 市 。
验 ，根据成 都实际情况 ， 本文认 为ＧＤＰ 非
农 产 值 比 重 确 定在 ７ ％ 以 上 为 宜 。 镇 人 ５ 城 口比 重 （ 镇 化 率 ） 映外 围地 区城 市 化 城 反
模经济开 始转向规模 不经济 时 ， 成都城 市
（ ）成 都 大都 市 区 的判 断标 一 住 关于 大 都 市 区 中心 区 域 的人 Ｖ规 模 。 Ｉ 以市 区非 农 业 人 口在 １ ０万 以上 为宜 。 因 Ｏ 为 与西 方 国家 相 比 ，我 国人 口众 多 ，人 口 密度 高 ，大 中城 市 数 量 多 。２ 一 Ｏ万 之 间 Ｏ５
大都市区内部的协 调管理 ，而且县一级 的 统计资料比较完善 ，容 易获得 ，可操作性
就城 镇 人 口比 重 （ 镇 化 率 ） 标 ，金 堂 城 指 县 （ １０ ％ Ｊ ３ ０ 、大 邑县 （ ９２ ％ ） 蒲江 ３ ０ 、 县 （ ２０ ％ ） 州市 （ ４７ ％ ） 崇 州 ３ ０ 、彭 ３ ．１ 、
题 《 都 大都 市 区管理 与 国外 经验借 鉴 》的阶段 性成 果 成
都市 区的指标体系如表 １ 所示。
（ ）成 都 大都 市 区的 范 围确 定 二
考虑到指标数据的可获性 ，本文以区 （ ） 市 县为基 本单位 （ 见表 ２） 并结合 实地 ，
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析近年来，我国经济发展水平呈现出分化的现象，一线城市实力日益增强，而许多县域经济发展水平相对较低。
针对这一问题，对县域经济发展水平进行聚类分析，可以有助于明确各县的发展状况，并为进一步改善县域经济发展提供指导。
成都市是四川省的省会城市，拥有较高的经济实力和较好的经济基础。
成都市的县域经济发展水平也存在着较大的差异，采取聚类分析方法，可以将成都市的县域按照发展水平进行分类，从而更好地了解其经济发展状况。
我们需要确定影响县域经济发展的指标。
一般来说，可以选择GDP、人均收入、工业产值、城镇化率、财政收入等指标作为判断经济发展水平的依据。
接下来，我们将对这些指标进行数据采集和整理。
然后，我们可以使用聚类分析方法对这些指标进行分析。
聚类分析是一种多变量统计分析方法，旨在将样本根据其特征分为若干个类别，同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的相似度较低。
这样，我们就可以将成都市的县域进行分组，并且找出每个组别的特征。
在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行标准化处理，以避免不同指标值的差异对聚类结果的影响。
常见的标准化方法有最小-最大标准化和Z-score标准化，根据实际情况选择合适的标准化方法。
接下来，我们可以选择适当的聚类算法进行分析。
常见的聚类算法有层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
对于成都市的县域经济发展水平聚类分析，可以选择K均值聚类算法。
聚类过程中，我们需要确定类别的个数，即确定K值。
一般来说，可以使用肘部法则或轮廓系数法来确定K值。
肘部法则是指在聚类过程中，计算各个K值对应的总平方距离的变化程度，当变化程度明显减小时即可确定K值。
轮廓系数法是指计算样本的轮廓系数，当轮廓系数接近1时即可确定K值。
通过分析聚类结果，我们可以找出不同类别的县域，了解其发展特点和问题，并提出相应的对策和建议。
对于经济发展较为落后的县域，可以加大对其的扶持力度，提供更多的政策支持和经济投资，帮助其加快经济转型和发展。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析随着国家经济的持续发展，城市化进程加快，更多的人们开始关注城市经济的发展状况。
城市经济水平是衡量一个城市综合实力和发展潜力的重要指标之一，也是衡量城市发展程度的重要依据。
在中国的城市经济发展中，县域经济是一个重要的组成部分。
县域经济的发展水平直接影响着一个地区的经济发展，因此对县域经济的状况进行聚类分析，可以帮助我们更好地了解这些地区的发展水平，以及之间的差距和趋势。
成都市作为四川省的省会城市，以其发达的经济、完善的基础设施和良好的市场环境，吸引了众多的企业和投资者。
城市经济的发展也带来了一些问题，例如资源的短缺、环境污染等。
对成都市各个县域经济的发展水平进行聚类分析，可以帮助我们更好地了解成都市的整体经济状况，找出存在的问题，并提出相应的解决方案。
我们需要确定聚类分析的指标。
一般来说，县域经济的发展可以从多个方面进行评估，如人均GDP、财政收入、固定资产投资、工业增加值等。
在选择指标时，我们应该综合考虑其代表性、数据的可获得性和相互之间的相关性。
在这里，我们选择了以下几个指标作为县域经济发展水平的评估指标：人均GDP、固定资产投资、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资增长率、工业增加值增长率和城镇居民人均可支配收入。
接下来，我们使用聚类分析方法来对成都市的县域经济进行分析。
聚类分析是一种无监督的机器学习方法，它可以将相似的个体归为一类，不同的个体归为不同的类别。
聚类分析的目标是使类别内的个体之间的相似性尽可能大，类别之间的相似性尽可能小。
在这里，我们采用了层次聚类分析的方法，通过计算个体之间的相似度来划分县域经济的类别。
我们对成都市的县域经济进行了聚类分析。
根据聚类结果，我们将县域经济划分为若干个类别，并对不同类别的县域经济进行了比较。
通过比较可以看出，成都市的县域经济发展水平存在较大的差异。
一些县域经济较发达，人均GDP较高，固定资产投资和社会消费品零售总额也相对较高。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析成都市是中国西部的重要城市，也是四川省的省会城市。
在中国经济快速发展的背景下，成都市的县域经济发展水平也不断提升。
本文拟通过聚类分析的方法对成都市的县域经济发展水平进行分析。
一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种常用的数据分析方法，旨在找出一组相似性较高的观测值，并将其归为同一类别。
聚类分析的基本流程包括：选择合适的聚类算法、确定聚类数、进行数据预处理、计算相似度或距离矩阵、进行聚类并进行结果评价。
通过聚类分析，我们可以将具有相似特征的县域进行分类，进而了解不同县域的发展水平。
二、成都市县域经济发展水平的评价指标要进行聚类分析，首先需要确定合适的评价指标。
影响县域经济发展水平的因素较多，常见的评价指标包括：人均GDP、财政收入、固定资产投资、居民收入、城乡居民消费水平等。
这些指标综合反映了县域的经济发展水平、财政实力和居民生活水平。
根据数据的可获得性和综合性，可以选择适当的指标进行聚类分析。
三、成都市县域经济发展水平的数据收集与处理收集成都市各县域的经济发展数据，并进行数据预处理，如缺失值填充、数据标准化等。
四、成都市县域经济发展水平的聚类分析1. 选择合适的聚类算法，常见的聚类算法有层次聚类法和K-means聚类法。
层次聚类法将样本依次合并到一个类中，形成一棵聚类树；K-means聚类法根据样本之间的距离将其分为K个聚类。
2. 确定聚类数。
可以采用手肘法、轮廓系数法等方法确定最优的聚类数。
3. 计算相似度或距离矩阵。
根据选定的聚类算法，计算各个县域之间的相似度或距离。
4. 进行聚类。
根据相似度或距离矩阵进行聚类操作，将县域划分为不同的类别。
5. 进行结果评价。
对聚类结果进行评价，如计算类别内离差平方和、轮廓系数等指标，评估聚类的效果。
五、成都市县域经济发展水平的聚类结果分析根据聚类分析的结果，对成都市的县域经济进行分类，并对不同类别中的县域进行特点分析。
可以分析不同类别的县域在人均GDP、财政收入、固定资产投资、居民收入、城乡居民消费水平等方面的差异。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析成都市作为四川省的省会城市，经济实力雄厚，是西部地区的经济中心和国家重要的综合交通枢纽。
随着经济的不断发展，成都市的县域经济也得到了快速的增长和发展。
本文将对成都市各县的经济发展水平进行聚类分析，以期为进一步的经济发展提供参考和指导。
一、成都市县域经济概况成都市下辖11个区、3个市、17个县，是人口较多、经济较为发达的城市之一。
在城市化快速发展的今天，除成都、都江堰、彭州等城市经济较为发达外，其他县区的发展情况也受到了广泛关注。
各县区的经济发展水平不仅反映了地区的产业结构、区位优势等，更是成都市整体经济发展的重要组成部分。
二、聚类分析的方法聚类分析是一种将数据根据相似性进行划分的方法，可用于对多个城市或地区的经济发展水平进行分组比较。
在本文中，我们将采用K均值聚类算法进行分析。
我们将选取一些代表性的指标，如地区生产总值、人均收入、固定资产投资等，然后通过对这些指标的数据进行加工和整理，得到一个多维数据矩阵。
我们将根据这个多维数据矩阵对成都市各县的经济发展水平进行聚类分析，以期发现其中的规律和特征。
经过对成都市各县的多维数据矩阵进行K均值聚类分析，我们得到了如下的结果。
经过分析发现，成都市的县域经济发展可以划分为三类。
第一类：经济发展较为发达的县区，包括成都市、都江堰市、彭州市等，这些地区的地区生产总值、人均收入、固定资产投资等指标都处于较高水平，经济结构较为成熟，产业基础较为扎实。
第二类：经济发展中等的县区，包括金堂县、崇州市、邛崃市等，这些地区的经济发展水平虽然不及第一类地区，但也有一定的优势和特色，具有较强的发展潜力。
第三类：经济发展相对落后的县区，包括大邑县、蒲江县、新津县等，这些地区的经济发展水平较为滞后，需要加大对其的扶持力度，加快经济结构调整和产业转型升级。
四、对策建议根据上述的聚类分析结果，我们可以为成都市县域经济的发展提供一些建设性的对策建议。
对于第一类地区，应进一步加强对其的政策支持和资金投入，鼓励其发展现代服务业和高新技术产业，提高经济发展的质量和效益。
成都大都市区的界定及其特征分析
成都大都市区的界定及其特征分析内容摘要:大都市区是以某一特大城市为中心,中心城市与周边地区社会经济相互关联,有一定空间层次、地域分工和景观特征的巨型地域综合体。
成都正处于由个体城市向大都市区演进的重要转型期。
本文提出界定成都大都市区的指标模型,通过数据分析和实证研究,界定成都大都市区的确切范围,并研究其基本特征。
关键词:区域经济大都市区空间范围成都自20世纪90年代以来,成都城市化进程明显加速。
在近域推进和广域扩展过程中,城市建成区与城市边缘区共同构成了成都中心城区。
20世纪90年代中后期,当集聚形成的规模经济开始转向规模不经济时,成都城市空间扩张到周边城镇及中远郊区。
事实上,成都城市空间结构也正处于从单一的向心集聚转至向心集聚与离心扩散同时并存的转型进程中,逐渐形成由核心城市和外围地区共同组成的新的城市空间形态—大都市区。
成都大都市区的界定大都市区是一种新的城市空间形态。
界定成都大都市区范围的原则,一是以行政区划界限为基础,充分考虑城镇建设和管理的连续性;二是以城市总体规划为依据,充分考虑城镇建设发展的长远利益;三是在构建指标体系时,既要体现指标的代表性,又要考虑到指标数据的可获性。
本文以成都市域行政范围为基础,通过构建界定成都大都市区的指标体系,分析统计数据,旨在勾勒出成都大都市区现阶段真正的实体范围。
(一)成都大都市区的判断标准关于大都市区中心区域的人口规模,以市区非农业人口在100万以上为宜。
因为与西方国家相比,我国人口众多,人口密度高,大中城市数量多。
20-50万之间的中等城市更表现为强烈的向心集聚,城市形态多为集中块状结构,城市边缘组团和卫星城发育不明显。
中心城市人口在50 -100万之间的称为都市区,中心城市人口在100万以上的称大都市区。
关于外围地区边界的确定,采用适当的非农化水平指标和城市化指标较为可行。
借鉴国内外经验,根据成都实际情况,本文认为GDP非农产值比重确定在75%以上为宜。
基于主成分分析的成都市各区县综合发展水平分析
基于主成分分析的成都市各区县综合发展水平分析作者：曾闻茹来源：《价值工程》2020年第24期摘要：成都作为四川盆地西部边缘地区重要的中心城市，二元经济结构明显。
要实现成都市的全面发展，既要加强重点区域经济发展，又要缩小各地区发展差距，防止两级化。
本文，利用主成分分析对成都市各区县综合发展水平进行差异分析，以SPSS软件为分析工具。
对成都市各区域进行差异分析，为寻求有效措施为协调发展做出贡献。
Abstract： Chengdu is an important central city in the western fringe of the Sichuan Basin， and its dual economic structure is obvious. To achieve comprehensive development of Chengdu， it is necessary to strengthen the economic development of key regions， but also to narrow the development gap between regions and prevent two-tiered development. In this paper， the principal component analysis is used to analyze the differences in the comprehensive development level of various districts and counties in Chengdu， and SPSS software is used as the analysis tool. The differences of various regions in Chengdu are analyzed， which makes contributions to the search for effective measures for coordinated development.关键词：主成分分析;综合评价;区域发展差异Key words： principal component analysis;comprehensive evaluation;regional development difference中图分类号：F224;F124 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1006-4311（2020）24-0031-020 ;引言近年来，成都市因其惊人的发展速度和丰硕的产业成果，成功跻身新一线城市榜首。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市是四川省的省会城市，也是中国的八个直辖市之一，拥有着丰富的资源和较为发达的经济。
成都市下辖的各个县域经济发展水平却存在较大的差异。
为了更好地了解和分析成都市各县域的经济发展水平，可以采用聚类分析的方法进行研究。
聚类分析是一种常见的无监督学习方法，它根据样本之间的相似度或距离将样本聚集到一起，形成具有相似特征的簇。
对于成都市的县域经济发展水平聚类分析，可以选取一些指标作为评价标准，如地区生产总值（GDP）、人均可支配收入、劳动力参与率等。
这些指标能够反映一个地区的经济状况和人民的生活水平。
需要收集成都市各县域的相关数据，并对数据进行预处理。
预处理包括缺失值填充、异常值处理和数据标准化等步骤，以保证分析的准确性和可靠性。
接下来，可以使用聚类算法对数据进行分析和建模。
常用的聚类算法有层次聚类、K 均值聚类和密度聚类等。
在选取适当的聚类算法之后，需要确定合适的聚类数目，可以采用肘部法则、轮廓系数等方法进行判断。
通过绘制热力图、散点图等可视化工具，可以直观地展现成都市县域经济发展水平的聚类结果。
通过聚类结果，可以较为清晰地看到成都市各县域的经济发展水平差异，并根据分析结果针对性地制定发展策略和政策。
成都市县域经济发展水平聚类分析是一种有效的研究方法，可以帮助我们更好地了解和分析成都市的经济发展情况。
通过对不同县域的经济发展水平进行聚类分析，可以为地方政府提供决策参考，促进经济的持续稳定发展。
成都人口现代化水平区域分布差异
主成分分析在区域经济中的应用——成都人口现代化水平区域分布差异摘要：本文根据相关文献选取了11个人口现代化指标作为人口现代化研究的指标体系，以2000年人口普查数据和2008年成都市的统计年鉴为基础数据，然后通过SPSS统计分析软件进行主成分分析、选取三个主成分，分别用来反映各市县的人口现代化发展水平的差异。
关键词：人口现代化，主成分分析人口现代化的概念是由刘铮教授在1992年的时候提出的，现在人口现代化已经是国内学者的研究重要内容，刘铮教授认为，我国不仅要有农业、工业、科技和国防现代化的四化目标，还应该有人口现代化的目标。
但是由于人口问题的复杂性，尽管对人口现代化发展状况、人口现代化的界定及其指标体系的建立的著作较多，但成果都不是很显著。
而在我国的社会经济从传统形态向现代形态转变的过程中，人口现代化是整个社会经济现代化重要且不可缺少的组成部分，也是实现社会经济现代化的主要标志之一。
成都市是四川省省会城市，是中西部地区的重要的中心城市。
成都市还是西南地区科技中心、商贸中心、金融中心和交通通信枢纽，全市12390平方公里，中心城区建成面积598平方公里。
市辖区面积1418平方公里。
2008年末全市户籍人口为1103.40万人，比上年末增加12.7万人。
常住人口1270.6万人，增加12.7万人。
成都市自从提出城乡统筹以后，大量的农村人口涌入城市，人口的素质结构较为复杂，人口现代化问题的形势比较严重，这影响着未来的社会经济可持续发展。
因此，文章在这里对成都市人口的现代化状况及其区域差异进行研究，主要用主成分分析方法和主成分聚类对成都市人口区域差异进行研究。
一、指标的选用尽管很多研究人员对人口现代化进行了大量的研究，但此概念本身的复杂性使人们对人口现代化研究的指标未形成共识，人口的现代化应该包括两个方面：一个是人口再生产类型的现代化，二是人口素质的现代化。
贺满林等人综合了目前的文献中的多种指标体系，按照生育模式、人口素质、生活质量、人口结构等4个方面进行了筛选得到了11个指标，由于这套指标体系易于操作，数据易于获取，可计算性强，在根据成都市统计年鉴数据进行了部分修改后，仍为11个指标，即人口自然增长率、总和生育率、平均受教育年限、识字率、人口总数、成年劳动力比重、城市人口比重、第三产业人口比重、人均国内生产总值、城乡居民储蓄年底余额与人均社会消费额等11个方面。
提升中心城市郊区综合竞争力初探——关于成都市龙泉驿区综合竞争力的实证分析
连 接 中心 城 市 核 心 城 区 ， 端 连 接 中心 城 市 周 边 农 村 。这 一 处 于 结 合 部 位 的 独 特 地 理 位 置 使 一 中心 城 市 郊 区 在 区域 经 济 体 系 中起 着 重 要 的 承 接 作 用 。一 方 面 ， 是 中 心 城 市 通 过 聚 集 效 应 它 获取 外 部 资 源 的必 经 途 径 ； 一 方 面 ， 又 是 中心 城 市 通 过 扩 散 作 用 影 响 周 边 地 区 的 根 本 通 另 它 道 。在 中心 城 市成 为 区 域 经 济 的重 要 增 长极 以 及 我 国步 人 以 中 心 城 市 带 动 经 济 发 展 的新 阶 段
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析近年来，中国经济实现了飞速发展。
同时，城市化进程也在不断推进。
在这一过程中，县域经济发展的重要性逐渐凸显出来。
成都市是中国西部的物流和交通中心，县域经济的发展也十分重要。
本文将对成都市下属县域的经济发展水平进行聚类分析并探讨其特征。
首先，从县域经济总体情况来看，成都市下属的各县区之间的发展水平存在着较为明显的差异。
总体上，工业和服务业发展较好，农业发展相对落后。
其中，青白江区、新都区、崇州市和温江区的县域经济发展较好，而其他地区的发展水平相对较低。
其次，从人均GDP来看，县域经济发展也存在较大差异。
以2019年为例，青白江区的人均GDP达到了2.86万元，位居榜首，而彭州市的人均GDP却只有1.25万元，位于成都市各县区垫底。
这表明，不同县域经济发展的差异是十分明显的。
然后，从产业结构上看，工业和服务业是成都市各县区的主要产业。
青白江区和温江区的工业和服务业占比较高，而彭州市和郫都区的工业和服务业占比则较低。
这一现象表明，工业和服务业在不同的县域中发展水平存在较大差异。
最后，从公共服务设施建设看，不同县域的公共服务设施建设也存在着较大差异。
例如，青白江区的医疗设施和教育设施建设相对较好，而彭州市的公共服务设施建设则相对较差。
这一现象表明，公共服务设施建设对县域经济发展也具有重要的影响。
综上所述，成都市下属的县域经济发展水平存在较大差异，这一差异主要表现在经济总体情况、人均GDP、产业结构和公共服务设施建设等方面。
分析这些特征，可以为成都市下属各县区的发展提供一定参考。
同时，还可以为制定县域经济发展战略提供一定的理论支持。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析成都市是中国四川省的省会，也是中国西部地区经济、文化和交通中心之一。
近年来，随着国家西部大开发政策的实施以及成都市自身的发展努力，成都市县域经济发展水平不断提升。
本文将对成都市县域经济发展水平进行聚类分析，以便更好地了解各县区的发展状况和特点。
聚类分析是一种无监督学习方法，它将具有相似特征的对象归为一类，并将不同类别的对象区分开来。
在本文中，我们将采用层次聚类的方法对成都市的各县区进行聚类分析，以实现对县域经济发展水平的划分。
我们需要选择适当的指标来衡量县域经济发展的水平。
一般而言，经济发展水平可以从多个角度进行评估，如GDP、人均收入、就业率等。
考虑到成都市县域经济发展的特点，我们选择以下指标进行分析：GDP总量、人均GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值、服务业增加值、固定资产投资。
接下来，我们需要收集成都市各县区的相应数据，以便进行聚类分析。
这些数据可从成都市统计局、各县区政府或相关统计年鉴中获取。
在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等。
然后，我们可以利用层次聚类的方法对各县区进行分组。
层次聚类是一种基于相似性度量的聚类方法，它将对象构建为一个层次结构，并从底部开始逐步合并相似的对象，直到所有的对象都被合并为一个整体或满足某个停止准则。
在本文中，我们将使用凝聚层次聚类的方法进行分析。
在本文中，我们选择欧氏距离作为相似性度量，并采用最短距离法作为合并准则。
具体而言，我们计算各县区之间的欧氏距离，并将距离最近的两个县区合并为一个新的类。
然后，我们再次计算新类与其他县区之间的欧氏距离，并继续合并最近的两个类，直到所有的县区都被合并为一个整体。
我们可以根据聚类结果对各县区进行分类和描述。
根据聚类结果，我们可以看出哪些县区具有相似的经济发展水平，哪些县区发展水平较高或较低。
我们还可以进一步分析聚类结果与其他变量之间的关系，如地理位置、人口规模等。
成都市县域经济发展水平聚类分析
成都市县域经济发展水平聚类分析【摘要】本文通过对成都市县域经济发展水平进行聚类分析，探讨了不同县域经济发展的特点和影响因素。
首先进行了成都市县域经济发展现状分析，接着分析了影响县域经济发展的因素。
然后介绍了聚类分析方法，并展示了成都市县域经济发展水平的聚类分析结果。
最后对不同县域经济发展水平的特点进行对比分析，提出了对成都市县域经济发展的启示，并展望未来研究方向。
通过本文的研究，可以更好地了解成都市县域经济的发展状况，为政府部门制定相应的政策提供参考依据。
【关键词】关键词：成都市、县域经济、发展水平、聚类分析、因素分析、特点对比、启示、展望1. 引言1.1 研究背景成都市作为四川省的省会城市和西部重要的经济中心，其县域经济发展水平一直备受关注。
随着中国经济的快速发展和城市化进程加速推进，各县域之间的经济发展水平存在着明显差异，如何有效促进县域经济的协调发展成为当前的重要课题。
在这一背景下，深入研究成都市各县域的经济发展水平及其影响因素，对于制定有效的县域经济发展政策和推动区域经济一体化具有重要意义。
开展成都市县域经济发展水平的聚类分析，有助于揭示不同县域间经济发展的差异性和共性，为促进各县域间的经济协作提供科学依据。
本研究旨在通过对成都市各县域的经济发展现状进行全面分析，探讨影响县域经济发展的关键因素，运用聚类分析方法对各县域进行分类，比较不同县域的经济发展水平特点，为成都市县域经济发展提供有益启示，并展望未来研究方向。
1.2 研究目的本文旨在通过对成都市各县域经济发展水平的聚类分析，揭示不同县域间存在的发展差异和特点，为进一步制定差异化的县域经济政策提供依据。
具体目的包括以下几点：1. 探讨成都市各县域经济发展状况，了解不同县域之间的发展差异性和水平。
2. 分析影响成都市县域经济发展的因素，包括人口规模、产业结构、基础设施等方面的影响因素。
3. 研究聚类分析方法在县域经济发展水平评估中的应用，探讨其在识别县域经济形态类型和特征方面的优势和局限性。
成都市城市能级和核心竞争力分析——基于武汉、杭州、西安、东莞的比较
成都市城市能级和核心竞争力分析●孙超英 邹 炀——基于武汉、杭州、西安、东莞的比较2019年11月3日，中共中央总书记、国家主席、中（一）城市能级央军委主席习近平在上海考察时指出，要深入学习贯彻集聚效应和辐射效应的影响程度是城市能级的重要党的十九届四中全会精神，加快改革开放步伐，加快建设 特征。
聚集效应是指各种经济活动和要素向某一区域集现代化经济体系，不断提高社会主义现代化国际大都市 中的吸引力。
城市通过这种吸引力，使得劳动力、资本、治理能力和治理水平，着力提升城市能级和核心竞争 技术、数据等要素向着城市集聚，带来规模经济效益。
辐力。
当前我国正处于新的历史方位和新的历史时期，如 射效应是指城市在吸引各种要素向其集聚的过程中，也何提升城市的城市能级和核心竞争力是所有城市在其发 对周边地域产生辐射影响，特别是随着经济发展阶段的展过程中值得思考的问题。
其中，成都作为国家中心城 转变，会使得各种要素从城市流向城市边缘区和广大乡53市、成渝城市群的重要增长极，在与其它新一线城市的竞 村腹地，与此同时，也将各种新的技术、新的理念等也扩争中，理应在经济建设中明晰现状、取长补短、着力提高 散到这些地区，促进这些地区的发展和变革。
比如，四川成都城市能级和核心竞争力。
省委十一届三次全会中所提出的“一干多支、五区协同”一、理论分析区域协调发展格局中，成都市作为主干的成都平原经济城市能级是以对城市以外区域的集聚效应和辐射效 区区域增长极，通过自身的集聚效应和辐射效应，带动周应的影响程度为特征，以城市竞争力为重要内容，来带动 边区域的发展和变革，缩小周边地区与成都的经济发展相关区域的经济增长和社会进步的一种影响力。
核心竞 差距，就是成都城市能级的特征体现。
争力是城市竞争力的重要组成部分，是可带来一个城市另一方面，城市能级的高低取决于城市竞争力水平长远发展的关键优势，是城市在经济社会的诸多发展阶 的高低。
城市竞争力反映着城市的就业情况、生产力水段中，需强力打造的竞争力。
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目录1 前言 (1)2 研究方法 (1)2.1 研究区概况 (2)2.2 研究方法 (3)2.3 指标选取 (4)2.4 数据来源及处理 (6)3 结果与分析 (6)3.1 KMO检验 (6)3.2 公因子提取 (6)3.3 旋转因子载荷矩阵 (7)3.4 因子得分 (8)3.5 综合得分 (10)3.6 基于因子分析的成都市区县综合竞争力评价 (11)4 成都市区县综合竞争力的空间自相关分析 (13)4.1 空间自相关性 (13)4.2 全局Moran's I指数 (13)4.2.1 确定权重矩阵W (13)4.2.2 计算全局Moran指数 (13)4.2.3 对空间自相关关系进行标准化Z值的P值检验 (14)4.3 局部Moran's指数 (14)5 结论与对策建议 (16)参考文献 (18)成都市区县综合竞争力空间分异特征研究摘要：本文首先对成都市区县综合竞争力状况进行分析，结合我国区县经济发展现状，借鉴一些学者和学术机构的研究成果，从总量、结构、效益、质量四个方面选择了共12个指标建立了区县综合竞争力评价指标体系，利用SPSS软件采用主成分分析方法对成都市19个区县的综合竞争力进行实证研究，求得各区县综合竞争力的综合得分；在此基础上，利用GIS技术对成都市区县综合竞争力进行动态的结果研究，对成都市区县综合竞争力的空间分布进行分析，首先采用全局Moran’I指数判断各区县综合竞争力是否存在集聚现象，再利用局部Moran’I指数得出成都市各区县的综合竞争力在空间分布上是否存在高值和低值集聚，最后得出且县间综合竞争力存在两极分化的结论，并对其原因进行了探究，提出了合理的建议。
关键词：成都市区县；综合竞争力；空间分异特征1 前言区县综合竞争力是指在市域范围内，各区县作为资源集散地为客户提供产品和服务以获得竞争优势的能力，是县(市)经济、社会、科技、环境等综合发展能力的集中体现[1]。
成都市自2014年就提出打造区域“首位城市”的目标，“首位城市”是指在一个相对独立的地域范围内（如全国、省区等）或相对完整的城市体系中，处于首位的、亦即人口规模最大的城市。
成都市下辖19个区县，区县经济的发展对于成都市“首位城市”的打造起着至关重要的作用，区县综合竞争力成为成都市发展为我国西部地区经济增长核心的重要指标[2]。
然而，总结既往研究发现，成都市的区县经济仍然存在着较大的动态变化与空间分异性特征。
大力发展区县经济，努力平衡区县之间的差异与空间分异，是促进各区县均衡与充分发展，从而带动整个成都市全面发展的重要步骤。
因此，本文所研究的区县综合竞争力的空间分异特征对于如何进一步提高成都市的首位度具有重要的参考意义。
文章通过对各区县的综合竞争力进行对比，提取综合竞争力较弱的地区并分析原因，进而提出相应的改善措施，以期实现强者带动弱者，各区县综合实力均衡，整个成都市全面发展的局面。
2 研究方法图1 研究区域分布图2.1 研究区概况成都位于四川中部，四川盆地西部，介于102°54′E ～104°53′E 和30°05′N ～31°26′N 之间（图1），东西最大横距192km ，南北最大纵距166km ，幅员面积12390k ㎡，耕地面积4320km 2。
成都东与德阳、资阳毗邻，西与雅安、眉山、阿坝接壤；距离东海1852km ，距离南海1090km 。
成都市区县主要包括：锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、金堂县、郫县、大邑县、蒲江县、新津县、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市共10个区，5各县和4个县级市（图2）。
图2成都市区县示意图图3 2011—2015成都市地区生产总值及增长速度2015年是“十二五”规划胜利收官之年。
成都市认真贯彻落实党中央、国务院和省委、省政府各项决策部署，紧紧围绕“稳中求进、统筹发展”主基调，坚定信心、克难奋进、主动作为，经济社会保持平稳较快发展。
全市实现地区生产总值(GDP)10801.2亿元（图3），按可比价格计算，比上年增长7.9%。
全年固定资产投资完成7007.0亿元(图4)，比上年增长5.8%。
全年一般公共预算收入1157.6亿元，比上年增长12.9%，其中，税收收入800.1亿元，6950.68138.99108.910056.610801.215.213.010.28.97.92468101214160200040006000800010000120002011年2012年2013年2014年2015年地区生产总值（亿元）增速（%）增长3.3%。
全年一般公共预算支出1468.4亿元，增长9.6%。
全年城镇新增就业26.4万人。
全年居民消费价格总水平(CPI)比上年上涨1.1%。
城乡居民生活质量明显改善，科教文卫基础设施建设日益完善，城市面貌发生重大变化[3]。
图4 2011—2015成都市全社会固定资产投资总额2.2 研究方法对成都市区县综合竞争力的研究，是选择代表当地经济、社会、文化等指标，对区县发展进行量化、衡量和对比分析的过程[4]。
由于区县综合竞争力受到诸多因素的影响和指标选择具有较强的主观性，不同指标在某些情况下存在一定的关联，使得所反映的信息重叠，影响最终评价结果。
这就需要通过使用一定的分析方法对此进行处理[6]。
要解决这个问题首先需要将众多的指标简化成少数几个综合指标，然后对少数指标进行分析。
对原始数据的信息进行评价，尽可能多的是新的几项综合指标，并且它们之间是相互独立的[6]。
本研究采用主成分分析法进行上述的分析，对原始指标体系进行简化，构建改进的新指标体系。
4995.75890.16501.16620.4700720004000600080002011年2012年2013年2014年2015年亿元图5区县年末总人口图6区县地区生产总值2.3 指标选取结合我国区县经济发展现状，借鉴一些学者和学术机构的研究成果，本文从总量、结构、效益、质量四个方面选择了共12个指标建图7区县固定资产投资总额图8 区县社会消费品零售额图9 区县地方财政收入图10区县城镇化率图11 区县第二产业比重图12区县第三产业比重图13 区县房地产投资占投资比重图14 区县人均地区生产总值图15 区县城镇居民可支配收入图16 区县单位GDP财政收入立了区县综合竞争力评价指标体系[7]（表1），包括总量指标：年末总人口(图5)、地区生产总值(图6)、全社会固定资产投资总额(图7)、社会消费品零售总额(图8)、地方财政收入(图9)；结构指标：城镇化率(图10)、第二产业比重(图11)、第三产业比重(图12)、房地产投资占投资比重（图13）；效益指标：人均地区生产总值(图14)、城镇居民人均可支配收入(图15)；质量指标：单位GDP财政收入(图16)。
这些指标的选取主要考虑指标的实际经济意义和指标之间的因果关系，可以从不同程度上反映区县的经济，社会，民生等因素。
表1 成都市区县综合竞争力评价指标体系评价指标代码年末总人口（万人）X1地区生产总值（亿元）X2全社会固定资产投资总额（亿元）X3社会消费品零售总额（亿元）X4地方财政收入（万元）X5城镇化率（%）X6第二产业比重（%）X7第三产业比重（%）X8房地产投资占投资比重（%）X9人均地区生产总值（万元）X10城镇居民人均可支配收入（元）X11单位GDP财政收入（亿元）X122.4 数据来源及处理论文数据来源于《成都市统计年鉴2016》，数据处理主要应用SPSS 22.0和ArcGIS 10.2。
在SPSS 22.0统计软件中导入原始数据,并标准化处理原始数据,消除量纲影响。
然后将标准化后的数据在SPSS里面进行降维因子分析，得到各区县综合竞争力的综合得分值。
最后根据各区县综合竞争力的综合得分值，在ArcGIS里进行全局Moran's I指数和局部Moran's I 指数的计算,对成都市区县综合竞争力的空间分布进行分析，研究成都市各区县的综合竞争力是否存在空间自相关性。
3 结果与分析3.1 KMO检验KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，主要应用于多元统计的因子分析。
KMO值越接近于1,说明变量之间的联系越强，原有变量就更适合作主成分分析[9]。
本文利用SPSS22.0软件，对标准化的12个指标进行了KMO和Bartlett的球形度检验，得到KMO值为0.71，说明原有数据之间有较强的相关性，需要进行主成分分析。
3.2 公因子提取建立指标间的相关系数矩阵，并通过相关系数矩阵得到了特征值，并计算出各主成分的贡献率和累计贡献率（表2）。
表2 2015年特征值及主成分贡献率因子序号初始结果主成分提取结果特征值方差贡献率累计方差贡献率特征值方差贡献率累计方差贡献率1 6.994 58.281 58.281 6.994 58.281 58.2812 2.061 17.174 75.455 2.061 17.174 75.4553 1.408 11.733 87.188 1.408 11.733 87.1884 0.860 7.163 94.3505 .306 2.550 96.9006 .198 1.648 98.5497 .073 .609 99.1578 .050 .415 99.5729 .040 .336 99.90810 .006 .048 99.95611 .004 .033 99.98912 .001 .011 100.000根据公因子的累计贡献率大于等于85%和特征值大于等于1.0的原则确定主成分的个数。
由表2可知，确定前3个成分为主成分。
3.3 旋转因子载荷矩阵因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，表达提取的公因子对原始变量的影响程度[10]。
利用SPSS软件，旋转后的因子载荷矩阵可以较好的解释原始指标数据（表3）。
表3 旋转因子载荷矩阵指标主成分1 2 3年末总人口0.159 0.148 0.96 地区生产总值0.911 0.298 0.249 全社会固定资产投资0.848 -0.134 0.357 社会消费品零售总额0.509 0.811 0.11 地方财政收入0.874 0.264 0.307城镇化率0.662 0.719 0.006 第二产业比重0.043 -0.979 -0.119 第三产业比重0.25 0.958 0.069 房地产投资占投资比重0.526 0.574 -0.181 人均地区生产总值0.905 0.262 -0.277 城镇居民人均可支配收入0.796 0.317 0.016 单位GDP财政收入0.14 -0.044 0.061图17 因子1对原始变量影响程度 图18 因子2对原始变量影响程度图19 因子3对原始变量影响程度从表3中可见，主要成分对原始指标的反映有明显的重点。