乡镇经济社会发展空间聚类研究
乡镇经济作为国家经济最基础和重要的组成部分，是建设社会主义新农村十分重要的一个环节。它是国家经济最基础的层次，也是一个十分重要且关键的层次，乡镇经济可以带动基层的创造力和活力，是促进城乡经济统筹协调可持续发展不可或缺的动力。文章选取地区生产总值、乡镇财政收入、第三产业比重、农民人均纯收入、人均地区生产总值和工业总产值一共6个经济指标，对常州市的40个乡镇的经济社会发展水平进行聚类分析，从而把握其空间分布的一般规律。文章使用SPSS19.0软件，采用分层聚类对常州市40个乡镇的经济社会发展水平进行聚类分析，并输出分层聚类的6种不同聚类方法的树状图，并且制成当分成5类时，不同类中的聚类结果表格，然后采用快速聚类再次对这40个乡镇进行聚类分析，选择分成5类，并与前面分层聚类的6种不同结果相互比较，得出比较科学合理的分类，对分类结果进行分析与讨论，得出其相似性和差异性，最后提出对常州乡镇经济发展的相关建议。
Key words: level of economic development; spatial cluster analysis ; hierarchical clustering analysis ;KMeans clustering analysis 目 录
第一章 绪论 1
1.1论文的选题背景 1
1.2论文的研究目的和意义 1
1.3论文的研究内容和方法 2
1.3.1论文的研究内容 2
1.3.2论文的研究方法 2
1.4国内外研究现状 3
第二章 相关概念及理论方法 5
2.1聚类分析 5
2.2空间聚类 5
2.3样本间距离的种类 6
2.4衡量样本间亲疏程度的测量方法 7
第三章 空间聚类研究实证分析 8
3.1指标的选取 8
3.2分层聚类 10
3.2.1采用组间连接法的分层聚类 10
3.2.2 其他5种聚类方法的分层聚类树状图 14
3.3快速聚类 19
第四章 研究结果浅析 24
第五章 结论与展望 26
参考文献 28
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5^1^9^1^6^0^7^2^*
/> 第一章 绪论
1.1论文的选题背景
乡镇是我国最基层的行政机构。它一头连接着农村，一头连接着城市，在农村甚至整个国家的经济发展中发挥着重要作用，它是人民群众联系党和政府之间的纽带。
乡镇经济作为国家经济的基础和重要的组成部分，是社会主义新农村建设的非常重要的一个环节。它是国家经济最基础的层次，也是一个十分重要且关键的层次，它集各种功能于一身，能够联络城乡、沟通上下并且总揽农村经济全局。乡镇经济可以带动基层的创造力和活力，是带动经济全面统筹协调可持续发展不可或缺的动力。
发展乡镇经济可以吸收大量的农村剩余劳动力，帮助农民增收，从而缓解一定的就业压力；更能吸引外商前来投资，扩大乡镇的企业规模，提高乡镇的经济实力。自2008年经济危机之后，如何大力发展乡镇的经济成为各个地区各级政府工作中的难点问题。从发达地区的经验来看：一个地区要想发展，必须结合自身的优势和不足，因地制宜，努力发挥出自己的长处，避开自己的短处，形成带有自身地方特色乡镇经济。
常州位于长江的南边、毗邻太湖，是江苏省的省辖市，位于长江三角洲的中心地带，与南京和上海等距相望，与苏州、无锡联袂成片，构成苏锡常都市圈。截至2013年末，常州共辖天宁、钟楼、戚墅堰、武进、新北五个行政区和金坛、溧阳两个县级市，18个街道办事处、40个镇，总面积4385平方公里。
1.2论文的研究目的和意义
改革开放30多年以来,常州的经济得到迅猛发展, 截至2013年末，常州的城镇化率达到了67.5%，全年共实现地区生产总值（GDP）4360.9亿元，增长了10.9%。按常住人口计算的人均地区生产总值达92994元，全年公共财政预算收入共实现408.9亿元，比上年增长了7.9%。与此同时,由于所处的地理位置不同，所处环境不同、资源分布不均衡，基础政策等多方面的原因,常州市区域内部的经济社会发展水平有比较明显的空间相似性和差异性。
为此，我运用常用的统计方法对常州市内的乡镇经济发展进行科学合理的分析，并在此基础上对其40个乡镇经济社会发展水平进行聚类研究，从而把握其空间分布特征。进而更好的了解常州乡镇经济社会发展的差异性和相似性，并思考形成这种差异和相似性的原因，最后提出一些发展乡镇经济的可能建议。
1.3论文的研究内容和方法
1.3.1论文的研究内容
本文的研究内容主要分为以下四部分的内容：一是理论研究，在阐述文章的研究背景、意义和国内外研究进展的基础上，对乡镇、乡镇经济及聚类分析几个相关概念、理论和方法进行了阐述，为后续研究提供了理论基础；二是实证研究，本文选取常州市的40个乡镇单位作为研究对象，在具体分析时首先建立综合指标体系运用聚类分析对常州乡镇进行聚类以便分类对各类型乡镇的经济社会发展差异性和相似性进行探讨；三是在以上分析的基础上，对常州乡镇经济社会发展的聚类结果进行浅析与讨论；最后通过对发展差异、差异成因和聚类结果的分析，提出常州各类乡镇经济发展的建议。
1.3.2论文的研究方法
本文主要采用SPSS中的两种分类方法。
一是分层聚类。分层聚类既可以对个案进行聚类分析也可以对变量进行聚类以合并相似的变量。分层聚类又被称之为系统聚类，是根据个案或变量之间的亲疏程度，将数据对象按一定的层次进行聚类，把最相似的对象结合在一起，以逐次聚合的方式把所有的个案或变量组合分类，然后组成一棵聚类树。
根据层次聚合或分解方向的不同，系统聚类又分为凝聚法和分裂法。凝聚法是指假设数据集中的每个对象都单独成为一个小类，然后通过不断合并最相似的对象，组成一个个较大的类，然后再继续合并，直到最后所有队象都合并成为一个大类；分裂法跟凝聚法的思想正好相反，其开始假设所有的对象都在一个类中，之后不断将差异大的对象分离出去，直到所有对象都分离出去。
二是K均值聚类。K均值聚类又被称之为快速聚类，它将研究对象看成K维空间上的点，K是指需要聚类的类别数量，它把距离作为测度对象“亲疏程度”的指标，距离越小代表越亲密，距离越大代表越疏远。但是，实践时使用K均值法只能由用户指定产生的类的数目，而类数的确定离不开长期的实践经验和不断的实验操作。?
快速聚类分析的基本思想是：首先根据用户指定的类数k，随机选取k个对象形成初始分类，确定每个类别的初始聚类中心点或者由用户指定初始聚类中心点，然后逐一计算各个对象到各个类别之间的距离，再按照最近距离原则，不断合并直到达到一定的收敛标准，或者达到了预先规定的最大迭代次数，聚类结束。快速聚类分析是一个反复迭代的分类过程，在聚类的过程中，样本所属的类会不断调整，直到最终达到稳定为止。
1.4国内外研究现状
王树良教授曾经指出，空间信息科学的发展瓶颈，主要是因为空间数据过量而知识的贫乏，只有不断研究新的理论，发展新的技术和方法，才能从越来越多的空间数据库中挖掘出隐藏于其中的可靠的、有效的空间知识[1]。很多的学者和学术组织，在空间数据挖掘这一研究领域进行了深入系统的研究，取得了十分丰厚的研究成果，李德仁[2][3][4]院士曾对此做过总结。研究空间数据挖掘已经成为国际学术活动的热点[5]。
Key words: level of economic development; spatial cluster analysis ; hierarchical clustering analysis ;KMeans clustering analysis 目 录
第一章 绪论 1
1.1论文的选题背景 1
1.2论文的研究目的和意义 1
1.3论文的研究内容和方法 2
1.3.1论文的研究内容 2
1.3.2论文的研究方法 2
1.4国内外研究现状 3
第二章 相关概念及理论方法 5
2.1聚类分析 5
2.2空间聚类 5
2.3样本间距离的种类 6
2.4衡量样本间亲疏程度的测量方法 7
第三章 空间聚类研究实证分析 8
3.1指标的选取 8
3.2分层聚类 10
3.2.1采用组间连接法的分层聚类 10
3.2.2 其他5种聚类方法的分层聚类树状图 14
3.3快速聚类 19
第四章 研究结果浅析 24
第五章 结论与展望 26
参考文献 28
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5^1^9^1^6^0^7^2^*
/> 第一章 绪论
1.1论文的选题背景
乡镇是我国最基层的行政机构。它一头连接着农村，一头连接着城市，在农村甚至整个国家的经济发展中发挥着重要作用，它是人民群众联系党和政府之间的纽带。
乡镇经济作为国家经济的基础和重要的组成部分，是社会主义新农村建设的非常重要的一个环节。它是国家经济最基础的层次，也是一个十分重要且关键的层次，它集各种功能于一身，能够联络城乡、沟通上下并且总揽农村经济全局。乡镇经济可以带动基层的创造力和活力，是带动经济全面统筹协调可持续发展不可或缺的动力。
发展乡镇经济可以吸收大量的农村剩余劳动力，帮助农民增收，从而缓解一定的就业压力；更能吸引外商前来投资，扩大乡镇的企业规模，提高乡镇的经济实力。自2008年经济危机之后，如何大力发展乡镇的经济成为各个地区各级政府工作中的难点问题。从发达地区的经验来看：一个地区要想发展，必须结合自身的优势和不足，因地制宜，努力发挥出自己的长处，避开自己的短处，形成带有自身地方特色乡镇经济。
常州位于长江的南边、毗邻太湖，是江苏省的省辖市，位于长江三角洲的中心地带，与南京和上海等距相望，与苏州、无锡联袂成片，构成苏锡常都市圈。截至2013年末，常州共辖天宁、钟楼、戚墅堰、武进、新北五个行政区和金坛、溧阳两个县级市，18个街道办事处、40个镇，总面积4385平方公里。
1.2论文的研究目的和意义
改革开放30多年以来,常州的经济得到迅猛发展, 截至2013年末，常州的城镇化率达到了67.5%，全年共实现地区生产总值（GDP）4360.9亿元，增长了10.9%。按常住人口计算的人均地区生产总值达92994元，全年公共财政预算收入共实现408.9亿元，比上年增长了7.9%。与此同时,由于所处的地理位置不同，所处环境不同、资源分布不均衡，基础政策等多方面的原因,常州市区域内部的经济社会发展水平有比较明显的空间相似性和差异性。
为此，我运用常用的统计方法对常州市内的乡镇经济发展进行科学合理的分析，并在此基础上对其40个乡镇经济社会发展水平进行聚类研究，从而把握其空间分布特征。进而更好的了解常州乡镇经济社会发展的差异性和相似性，并思考形成这种差异和相似性的原因，最后提出一些发展乡镇经济的可能建议。
1.3论文的研究内容和方法
1.3.1论文的研究内容
本文的研究内容主要分为以下四部分的内容：一是理论研究，在阐述文章的研究背景、意义和国内外研究进展的基础上，对乡镇、乡镇经济及聚类分析几个相关概念、理论和方法进行了阐述，为后续研究提供了理论基础；二是实证研究，本文选取常州市的40个乡镇单位作为研究对象，在具体分析时首先建立综合指标体系运用聚类分析对常州乡镇进行聚类以便分类对各类型乡镇的经济社会发展差异性和相似性进行探讨；三是在以上分析的基础上，对常州乡镇经济社会发展的聚类结果进行浅析与讨论；最后通过对发展差异、差异成因和聚类结果的分析，提出常州各类乡镇经济发展的建议。
1.3.2论文的研究方法
本文主要采用SPSS中的两种分类方法。
一是分层聚类。分层聚类既可以对个案进行聚类分析也可以对变量进行聚类以合并相似的变量。分层聚类又被称之为系统聚类，是根据个案或变量之间的亲疏程度，将数据对象按一定的层次进行聚类，把最相似的对象结合在一起，以逐次聚合的方式把所有的个案或变量组合分类，然后组成一棵聚类树。
根据层次聚合或分解方向的不同，系统聚类又分为凝聚法和分裂法。凝聚法是指假设数据集中的每个对象都单独成为一个小类，然后通过不断合并最相似的对象，组成一个个较大的类，然后再继续合并，直到最后所有队象都合并成为一个大类；分裂法跟凝聚法的思想正好相反，其开始假设所有的对象都在一个类中，之后不断将差异大的对象分离出去，直到所有对象都分离出去。
二是K均值聚类。K均值聚类又被称之为快速聚类，它将研究对象看成K维空间上的点，K是指需要聚类的类别数量，它把距离作为测度对象“亲疏程度”的指标，距离越小代表越亲密，距离越大代表越疏远。但是，实践时使用K均值法只能由用户指定产生的类的数目，而类数的确定离不开长期的实践经验和不断的实验操作。?
快速聚类分析的基本思想是：首先根据用户指定的类数k，随机选取k个对象形成初始分类，确定每个类别的初始聚类中心点或者由用户指定初始聚类中心点，然后逐一计算各个对象到各个类别之间的距离，再按照最近距离原则，不断合并直到达到一定的收敛标准，或者达到了预先规定的最大迭代次数，聚类结束。快速聚类分析是一个反复迭代的分类过程，在聚类的过程中，样本所属的类会不断调整，直到最终达到稳定为止。
1.4国内外研究现状
王树良教授曾经指出，空间信息科学的发展瓶颈，主要是因为空间数据过量而知识的贫乏，只有不断研究新的理论，发展新的技术和方法，才能从越来越多的空间数据库中挖掘出隐藏于其中的可靠的、有效的空间知识[1]。很多的学者和学术组织，在空间数据挖掘这一研究领域进行了深入系统的研究，取得了十分丰厚的研究成果，李德仁[2][3][4]院士曾对此做过总结。研究空间数据挖掘已经成为国际学术活动的热点[5]。
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