四、聚类过程及结果分析(参考)

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1、四、聚类过程及结果分析（参考）　　根据我国实际情况，利用区域城市循环经济发展的城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全指标作为分析变量，运用系统聚类方法(hierarchical cluster)对区域城市循环经济发展的有关指标进行分析，将全国30个省直辖市(由于西藏某些数据缺少，所以作为缺省值处理)按3、4、5类进行划分，主要针对4类的情况分析。此次聚类采用指标数据作为自变量，区域为因变量，计算区域之间的距离采用欧氏距离的平方，用最长距离法计算类与类之间的距离，采用SPSS 13.0分析软件，聚类结果如下。 　　在表2中，考察的

2、是参与分析的各个单变量的原始数据用Z—Scores法标准化处理后(对万元 GDP废水排放量、万元GDP废气排放量、单位 GDP耗电量、用水增量与GDP增量比、用电增量与 GDP增量比等负向指标进行了相应处理，以使其与正向指标具有一致性意义)，全国30个省直辖市城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全五个控制层指标均值的统计分析。  　　表3是聚类过程的输出表格—凝聚状态表。它显示聚类过程中每一步合并的类或观察值；被合并的类或观察值之间的距离以及观测量加入到一类的类水平。因此可以根据此表跟踪聚类的合并过程。因为最接近的两类先聚为一类

3、，因此可通过聚类过程仔细查看哪些观察量更接近一些。其中：Stage—聚类步骤顺序号；Cluster—指该步被合并的两类中的观测量号；Coefficients—距离测度值，表明不相似性的系数。数值越大，两个区域越不相似。从表中可以看出数值较小的两项(两个观测量、一个观测量与一类或两类)比数值较大的两项先合并。如第一步就是第10个观测量与第 11个观测量合并，第二步是第18个观测量和第 22个观测量合并，以此类推。Stage Cluster Pint Appears—合并的两项第一次出现的聚类步序号。 Clusterl和Cluster2都是0的是两个观测量合并；其中一个为

4、0的是观测量和类合并；两个值都为非 0值的是两个类合并。比如，第1步是第10个观测量与第11个观测量合并，第9步就是第3个观测量与第15观测量合并，而第3个观测量已经在第3步就和第16个观测量合并为一类了。因此，该项的3代表与第3步形成的类归并在一类。选择不同的类之间的算法和对距离的测度方法，聚类过程是不一样的，因此聚类的结果也会有所区别。NextStage—此步合并结果在下一步合并时的步序号。 　　表4是聚类结果，表明各观测量分别分到哪一类。在选择聚类的类数时，选择了分为3类、4类和5类三种，以便于对聚类结果的比较。在分为4类的时候，可以看出：第一类包括1个区域—北

5、京市；第二类包括10个区域，分别是天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、河南和海南，说明这10个省的城市循环经济发展水平相似；第四类只有6个区域—内蒙古，贵州、云南、青海、宁夏、新疆，说明这6个省的城市循环经济发展水平接近；其余的13个区域都属于第三类，包括山西、吉林、辽宁、黑龙江、安徽、湖北、湖南、广西、重庆、四川、陕西、甘肃、江西。说明这些区域的城市循环经济发展水平类似。   　　按照厉以宁经济发达程度的分类，即经济发达区域包括北京、上海、天津等3个城市，经济较发达区域包括广东、福建、江苏、辽宁、浙江、山东等6个省市，经济欠发达区域包括河北、广西、吉林、

6、海南、四川、重庆、湖北、黑龙江、湖南、山西、河南、江西、安徽13个省(区、市)，经济落后区域包括云南、贵州、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古、新疆等9个省区的划分。 　　总体上看城市循环经济发展水平与经济发展程度有很强的相关性，北京作为城市循环经济发展水平最高的单独作为第一类，其经济发达，原始数据Z—Scores标准化处理后的各控制层均值(见表2)大幅领先。天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等城市循环经济发展水平较高的归在一类，同时其经济也发达。结合原始数据Z—Scores标准化处理后的各控制层均值(见表2)来看，天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东表现

7、突出，其各控制层总均值与重庆、陕西、青海、贵州等相差极大。之所以如此，一个重要原因是沿海区域改革开放领先于全国，为循环经济发展提供了良好的管理体制和市场经济体系，从而有效地将循环经济理念贯彻到社会经济发展的实践之中。 　　但可以看出聚类的结果也有差异：如辽宁与城市循环经济发展水平低的中西部区域被归为一类。此处聚类归在了经济落后区域一类，这是与其经济发达程度不匹配的。从表2的计算中可以看出：辽宁的资源减量利用排名第19位，污染物的减量排放排名第14位，资源的再利用排名第29位，这说明该区域的经济增长与环境保护、资源节约未能协调发展，在经济增长下面临巨大