基于灰色聚类的河南省小康社会发展水平分析

岳晓鹏， 孟晓然

(许昌学院 数学与统计学院,河南 许昌 461000)

基于灰色聚类的河南省小康社会发展水平分析

岳晓鹏， 孟晓然

(许昌学院 数学与统计学院,河南 许昌 461000)

摘要：采用灰色聚类分析方法对河南省的18个城市小康社会的发展水平进行了评价、分析、聚类排序,建立较为全面的小康社会发展水平评价体系,旨在为河南省小康社会建设提供决策依据.

关键词：小康社会;灰色关联度;聚类分析

党的十八大根据我国经济社会发展实际,从五个方面提出了全面建成小康社会的新的目标要求:一是经济持续健康发展，实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番；二是人民民主不断扩大，依法治国基本方略全面落实,法治政府基本建成,司法公信力不断提高,人权得到切实尊重和保障；三是文化软实力显著增强.社会主义核心价值体系深入人心,文化产业成为国民经济支柱性产业；四是人民生活水平全面提高，基本公共服务均等化总体实现,全民受教育程度和创新人才培养水平明显提高,就业更加充分,收入分配差距缩小,社会保障全民覆盖；五是资源节约型、环境友好型社会建设取得重大进展.

全面建成小康社会这一目标是党和国家从宏观角度提出的要求,从微观角度考虑,现在这一宏伟目标实施情况如何,各项要求都进行到哪一步,完成情况如何,距离终极目标还有多远等都需要进行具体的测算和评估.但是近几年来这类文献相对较少,对河南省小康社会发展进行统计分析的更是少之又少.为此本文进行以下的讨论和分析.

1小康社会发展水平的指标体系

在1992年,国家统计局就会同国家计委和农业部共同制定出《全国人民小康生活水平的基本标准》等相关文件,是从当时的国情出发制定的小康生活水平的标准,对当时及今后的小康社会研究都具有重要意义.2003年,中国社会科学院“全面建设小康社会指标体系研究”课题组以2010年全面小康社会的第一阶段为目标值,建立了一套包括社会结构和生产条件、经济效益、人口素质、生活质量4个子系统共计27个指标的指标体系.之后,一些学者和研究人员也都结合研究对象提出过各具特色的指标体系,对全国或者部分区域的小康社会发展程度进行研究[1～7].

对于河南省而言,指标体系一方面要在大方向上与现有的各个指标体系保持一致,另一方面也要客观、全面反映河南省全面建设小康社会进程,结合党的十八届四中全会精神的具体要求和《河南省全面建设小康社会规划纲要》的详细内容,在参考部分文献的基础上,本文建立了一个较为全面的小康社会发展水平评价指标体系(限于篇幅,该体系的详细论证将另文介绍),该体系由经济产业、文化发展、生活水平、环境质量四个类别,包括26个指标组成.为消除因城市规模、人口规模等因素的造成的影响,所有指标都是以人均值或者比率的形式出现(见表1).

需要说明的是,所有的指标并不是越高越好,例如城镇失业率、文盲占15岁以上人口比例、恩格尔系数、单位GDP能耗、单位GDP废水排放等,在后续处理时,为了与其他数据顺序一致,要将它们倒置.

表1　河南省小康社会发展水平评价指标体系

2小康社会发展水平的灰色聚类分析

2.1灰色关联度的计算[8,9]

(1) 确定评价集合,若评价对象有m个,评价指标有n个,评价集合为X=(xij)m×n;

(2) 确定评价标准Y=(yi)1×n;

表2　处理后的河南省内18个城市小康社会发展指标

2.2数据分析及计算结果

基于上面的26个指标(IN1～IN26),采集河南省18个主要城市(C1～C18)的相关数据(数据主要来源为2014年河南省统计年鉴),由于数据量纲的不一致,在计算时需要进行无量纲处理.将数据进行适当处理后得到结果如下(省略了部分数据):

根据上述2.1部分给出的算法,评价集合X为表2中经过处理后的26个小康社会发展水平指标,评价标准Y为表2中各指标的最小值.

关于各个指标的权重的计算方法较多,这里采用的是变异系数法[10,11],其计算原理为:

W=[0.05,0.03,0.04,0.04,0.05,…,0.04,0.03,0.02,0.03,0.04]1×26.

接下来按照2.1部分内容计算各个城市对评价标准的关联度如下(省略了部分数据).

表3　18个城市各指标与评价标准的关联系数

关于关联度排序的说明,由于计算的是与各指标最小值的关联度,所以计算结果的顺序反映的是小康社会发展的落后程度,排序的数值从大到小反应的是小康社会发展水平的高低,也就是说排在第一位的周口市(C16)是小康社会发展水平最低的,发展水平最高的是排名第18位的郑州市(C1).

由于灰色关联度排序只反映出顺序,为了更直观的表现小康社会发展的水平,接下来计算表2中各指标的欧氏距离,利用较为常用的内平方距离法[9]进行聚类作图,可以得到如下结果.

图1　内平方距离法聚类图

将之与表3中的关联度排序结果进行对比可以发现,该结果与内平方距离法所得分类结果能够较好的保持一致,例如排名18,17的城市C1和C18被归为一类.这也从另一方面验证了我们所采用方法的有效性.

3结果分析

将表3和图1的结果相结合,可以按照灰色关联度排序将河南省的18个主要城市分为3类,每类中排名顺序反映了小康社会发展的水平:

第一类:郑州市(C1)、济源市(C18);

第二类:三门峡市(C12)、洛阳市(C3)、许昌市(C10)、焦作市(C8)、开封市(C2)、鹤壁市(C6)、平顶山市(C4)、安阳市(C5)、新乡市(C7) 、漯河市(C11)、濮阳市(C9);

第三类: 南阳市(C13)、信阳市(C15)、驻马店市(C17)、商丘市(C14)、周口市(C16).

第一类城市中为小康社会发展较好的城市,在26项指标中,均有多项居于领先地位, 与各指标最小值的关联度最小,因此综合排名数值较大,其中郑州市为省会,在小康社会发展过程中当仁不让的居于领头羊的位置;济源市为新兴城市,虽然城市较小,但发展较为迅速,2013年地区生产总值完成460亿元,居全省第二位,各项指标虽多不及郑州高,但也是多项处在第二名的位置,是小康社会发展的生力军.

需要注意的是,第一类城市中也有发展短板,郑州市的人均道路里程和人均绿化面积与指标最小值最为接近,对居民的生活水平和环境质量的影响较大.济源市的单位GDP能耗排名与指标最小值最为接近,说明在大力发展工业的同时要注意节能减排,提高资源的利用率;同时其人均从事科研、文化教育、医疗卫生、社会保障人员排名都与指标最小值较为接近,说明该城市对民生重视程度不够,今后需要加大在这些方面的关注.

第三类城市中的周口市、驻马店市、南阳市、商丘市、信阳市等城市,行政区域较大, 人口相对较多,特别是农村人口较多,城镇化水平较低,以上诸多因素造成小康社会建设进程较为缓慢.但是也有其优点,如森林覆盖率和人居绿化面积都比较高,在小康社会发展过程中如果能保持这些优势,是难能可贵的.对于这类城市,今后要大力推进城镇化和工业化进程,提高农业现代化水平,在保持精神文明建设的同时,大力推进物质文明建设.

第二类城市的小康社会发展水平处于中游地位,大多数城市各项指标没有特别突出的地方.但需要注意的是,新乡市、焦作市和洛阳市的失业率较高;漯河市、濮阳市人均从事科研、文化教育人员较少;漯河市人均从事医疗卫生服务人员较少,这是这些城市小康社会建设的重点.

由于小康社会发展水平评价是一个相对比较复杂的课题,上述分类结果只是为了说明方便起见.事实上,第一类和第二类和第三类之间并没有太大的差距,选取不同指标,选用不同的评价模型对结果都会有一定的影响,因此,我们在这里作出的评价结果,仅供参考.

参考文献：

[1]全面建设小康社会统计监测课题组.中国全面建设小康社会进程统计监测报告[J].调研世界,2011，36(12):3-7.

[2]杜心灵,赵彦云.小康社会的指标体系与综合评价[J].统计与决策,2007,29(12):61-64.

[3]施凤丹.我国东中西部地区全面建成小康社会发展差异研究[J].调研世界,2014,39(2):8-13.

[4]宋林飞.中国小康社会指标体系及其评估[J].南京社会科学,2010,20(1):6-14.

[5]朱冬辉.小康社会建设进程的影响因素指标体系与分析方法研究[J].湖北社会科学,2003,16(10): 61-64.

[6]马晓燕，魏立平,杜玉祥.小康社会与小康家庭的定量研究模型[J].系统工程理论与实践，2005,24(8)：44-49.

[7]乔家君,郭买红.河南省小康水平实现程度差异研究[J].河南科学，2004,22(1):134-138.

[8]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉:华中理工大学出版社,1990．

[9]刘思峰，谢乃明．灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,1991．

[10]贾俊平，何晓群，金勇进.统计学[M].5版.北京:中国人民大学出版社,2013.

[11]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2004.

Analysis of the Development of Well-off Society in Henan

Province Based on Gray Cluster

YUE Xiao-peng, MENG Xiao-ran

(SchoolofMathematicsandStatistics,XuchangUniversity,Xuchang461000,China)

Abstract:This paper first proposes an evaluation system of the development of well-off society. Then it evaluates and analyzes the development of well-off society in 18 cities in Henan province based on gray cluster analysis. The findings can provide references for decision-making in constructing well-off society in Henan province.

Key words:well-off society; gray correlation; cluster analysis

责任编辑：周伦

中图分类号：C812,F06,F2

文献标识码：A

文章编号：1671-9824(2015)02-0015-04

作者简介：岳晓鹏(1981—),男,河南开封人,讲师,硕士,研究方向：数学建模与数理统计.

基金项目：国家自然科学基金(112722770);河南省社科联经团联调研课题(SKL-2014-3343)

收稿日期：2014-11-17