中国经济区域划分

——基于工业经济效益指标的聚类分析

哈尔滨理工大学 杨俊丽、范宇超、周伟超

目 录

摘要 .................................................... 1 一、引言及问题的提出 .................................... 2 二、研究现状及评价 ...................................... 3 （一）国外研究综述 ..................................... 3 （二）国内研究综述 ..................................... 4 （三）评价 ............................................. 5 三、模型的建立 .......................................... 5 （一）样本的选取和数据来源 ............................. 5 （二）工业经济效益指标描述 ............................. 6 (三)工业经济区域的聚类分析 ............................. 7 1、聚类分析过程 ...................................... 7 2、聚类结果描述 ..................................... 16 3、各类工业经济区域指标差异分析 ...................... 18 四、结论与发展建议 ..................................... 22 参考文献 ............................................... 24

摘要

从建国至今，我国经济区域划分的过程在不断变化，每一种经济区域划分都是从不同角度、适应不同需要、使用不同标准、在不同的层次上进行的，经济区域划分是制定区域经济的一项基础性工作。

评价和划分我国工业经济区域发展状况一直是经济学界、企业理论界关心的热点和重点。本文选择工业经济效益指标作为划分标准对我国工业经济区域进行重新划分，目的是为我国工业区域的划分提供新的视角，对工业发展的策略提供新的依据。本文运用我国现行的工业经济效益评价指标体系，利用多元统计学中聚类分析的方法，从国家统计局网站搜集整理我国31个省份单元2007年的各省工业经济效益指标作为研究样本，对我国工业经济效益运行现状进行评价。选取2007年的数据样本进行聚类分析研究，根据各省的工业经济效益发展的相似性将我国工业区域进行重新划分，对新区域类型进行特征分析和研究。实证结果显示，我国工业经济区域按照工业经济效益情况可分为六类地区。最后根据理论论述和实证结果，提出相关建议。

关键词: 经济区域划分，工业经济效益，聚类分析

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一、引言及问题的提出

区域概念是非常广泛的，各个学科都有自己不同的界定，谈到区域，我们首先想到的是一个空间的概念。美国区域经济学家E.M.Hovver认为“区域实际与描述、分析、管理、计划或制定等目的而作为一个应用性整体加以考虑的一

【1】

片地区。它可以按照内部的同质性或功能一体化原则划分。”

经济区域是现实中客观存在的实体，它是由某种经济、地域、自然条件而联系着的不同地区，为了促进经济发展而互相联系在一起的一个整体。经济区域之间本质区别是区域经济性质上的差别，经济区域划分是区域经济研究的基础，是制定区域经济的一项基础性工作,是用来分析地区差距，进行区域，促进地区发展的最基本单元。我国是典型的发展中大国，经济、社会、地理差异较大，地区经济发展不平衡是当前我国经济运行中一个十分突出的间题，这种大国经济特点决定了我国在进行经济时必须以一定的单元为对象，所以经济区域划分对我国具有重要的意义。

不同学者对于划分经济区域指标的选取也有所不同，例如GDP，金融因素等等。长期以来，评价工业企业的区域运行效益情况一直是大家比较关心的问题，围绕工业经济效益评价考核指标体系，我国理论界、经济界和统计部门进行了大量的研究探讨工作，并在实践中进行积极有益的探索。根据不同时期的实际情况，制定了不同的指标体系和考核办法，学者们利用不同时期建立起的工业经济效益评价指标体系对我国区域工业经济运行的状况进行了分析。

在以往的研究中，运用工业经济效益指标对工业经济区域进行空间分类取得了一定的研究成果，但是学者们所采用的评价指标体系并不统一。例如，有的学者运用人均产值、平均企业规模、人均占有资产、全民所有制工业企业的比重、集体所有制工业企业的比重、个体工业企业的比重、其他所有制工业企业的比重(张二勋，2000;姚静，2000);有的学者运用人均工业增加值指数、高技术产业所占比重指数、技能水平、研究开发、技术引进、外商直接投资、基础设施(黄磺，2006)。指标体系的不同就导致了区域分类结果的不同。随后，学者们运用这些指标对我国不同区域的工业发展水平做出了评价，那么这就涉及到如何将区域进行划分。国内的大部分学者都按照传统的地域划分方法，随着我国的工业经济发

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展，如果从工业经济效益的角度衡量，这些区域工业的发展是否还具有相似性，在综合以前学者们的研究结果可以发现，他们对于这个方面考虑得很少。另外，学者们一般以某一年的样本进行分类研究，这种方法是否会造成结果的片面性，这些都是值得我们进行探究的问题。

二、研究现状及评价

（一）国外研究综述

探讨工业经济区域划分归类的研究情况，可以说，国外的学者在很早以前就有所研究，并且留下了很多经典的理论。这些理论主要有以下几个:

1、农业区位理论【2】

农业地理学具有重要的两个原理:第一是不存在对于所有地域而言的绝对优越的农业生产方式，也即只存在农业生产方式的相对优越性;第二是距市场越近，单位面积收益越高的农业生产方式的布局是合理的，由此而形成的农业生产方式布局，从农业地域总体上看收益最大。

2、工业区位论

进入二十世纪，韦伯(Alfred认 /eber，1868一1958德国经济学家)于1909年出版了《工业区位论:区位的纯理论》一书，从而提出工业区位论。

3、中心地学说

德国地理学家克里斯泰勒(W.Christaller)在1933年提出了“中心地学说”。为市场区位理论研究奠定了基础。

4、中心地理论

1940年德国学者廖什(A.Lsch)论证并发展了中心地理论，提出生产区位经济景观。第二次世界大战后，中心地理论在美洲、西北欧各国得到承认，并在居民点网和交通网规划中应用。

5、工业空间集聚体理论

工业空间集聚体的集聚效益可分为规模经济内部效、定位经济和城市化经济。规模经济内部效益是指单个企业因为规模经营而产生的经济增长效益。定位经济是指一个或多个工业企业集中分布而产生的集约化互助发展关系所带来的经济增长。城市化经济从空间制度上更为扩大，是从城市产业经济发展角度，组织发展某一项获多项相对优势产业而形成的空间集聚效益。

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（二）国内研究综述

近几年来，国内很多学者对工业经济区域的划分进行了一定的研究，具有代表性的主要有以下几个:

1、宋晓杰在发表的《工业企业经济效益综合评价与分析》中，对我国31个省、直辖市的大中型工业企业的总资产贡献率、成本费用利润率、资本保值增值率、流动资产周转次数、全员劳动生产率、产品销售率、资产负债率、总资产周转率、净资产收益率、销售利润率等十个经济效益指标进行了因子分析，并将这十个指标归结为盈利、销售、运营、发展等多个因子。最后，根据每个因子得分情况将所有地区归为六类，进而做出综合评价。

2、张二勋、姚静发表的《中国工业发展的区域差异分析》采用主成分及聚类分析方法，选择了反映地区工业企业平均规模、技术水平、投入产出效率以及所有制结构等7个经济指标，以省、自治区和直辖市为地域单元，搜集整理了29个地域单元样本1996年的数据资料，建构了一个29x7维的数据表。对中国的29个地域单元1996年人均工业产值和所有制结构状况进行分析。文章把中国工业发展划分为5个类型区，在此基础上，进一步分析了所有制结构对区域工业发展水平的影响。文章最后用聚类法将工业发展按空间划分为五类，第1类:上海市和广东省;第2类是东部沿海省份;第3类是北京、天津两个直辖市;第4类是内地中部和南部的大部分省区;第5类是内地的中西部偏远省份。

3、刘忠群、黄书权发表的《空间相互作用对中国地区工业集聚的影响分析》提出:工业部门是集聚特征最为明显的产业部门。文章以中国1997一2003年的省级面板数据为基础，利用空间计量学的分析方法对中国地区工业集聚的影响因素进行了实证研究。文章用各省1997一2003年的工业产值占该年份全国工业总产值的比重来衡量工业在一该地区的集聚水平，同时还有以下指标:①消费者购买力。②固定资产投入③劳动力供给④人力资本存量⑤技术创新能力⑥交通区位⑦开放度⑧支持⑨行业规模，对中国地区工业水平进行分类，研究结果表明中国地区工业集聚水平存在着明显的负向空间依赖性，除了传统影响因素之外，区域间的相互作用关系也显著影响工业的地区集聚。

4、黄磺在发表的《中国工业绩效和工业趋动力的研究》中，运用联合国工

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业发展组织于2002年和2004年出版的《工业发展报告2002.2003))和《工业发展报告 2004))。以省(直辖市、自治区)为基本构成单位，对各地区工业绩效和工业驱动力进行基准评价，构建中国各地区间的工业绩效和工业驱动力指标体系。最后分析对比了东部、中部、西部、东北部各地区的工业发展情况。刘靖宇、张宪平发表了《中国区域经济差距的测度与分解》，文章利用泰尔指数，对2005年的中国区域经济差距进行了测度和分解，将中国区域划分为东部、中部、西部和东北部四大区域。通过考察中国区域经济差距整体变动情况，以及四大区域内部及四大区域间差距对总差距贡献率的变动情况，以期为缩小中国区域经济差距带来一些上的启示。文章提出今后一段时间将是中国区域经济差距的最主要贡献力量，这将可以极大改善中国区域经济差距的整体状况。 （三）评价

从上述总结的研究成果来看，对于工业经济类型的区域划分并没有形成定论，不同的学者可能会采用不同的研究方法，从经济效益指标体系的角度来评价和划分区域的研究还很少。另外，前述的学者们选取的样本和评价指标均不相同。所以，对于他们的研究结果不能进行对比、总结和归纳。

本文在研究的过程中,选取国家统计局给出的最新的经济效益指标、新的规模以上工业企业划定标准下的2007年数据，用聚类分析方法【3】对中国经济区域进行重新划分。

三、模型的建立

（一）样本的选取和数据来源

本文选取全国规模以上的工业企业作为研究样本，是因为规模以上的工业企业作为国民经济的主体，在我国的经济生活中发挥着主导作用，这些企业代表了我国工业经济的发展水平。一方面能有效反映我国工业企业的经济效益水平，另一方面反映各行业的规模经济程度。

本文以我国省、自治区和直辖市为地域单元，搜集整理31个地域单元2007年的各省工业经济效益指标作为样本，所有数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站的《中国统计年鉴》。在选取样本数据时，之所以选取2007年的工业经济效益指标，没有选其他年份的数据是因为有的年份均有一些指标数据缺失，例如2010年数据还没有公布；2009年缺少工业增加值率、流动资产周转次数的数

5

据；2008年缺少工业增加值率的数据；2004年的数据全部缺失。不同程度的数据缺失会造成在聚类分析研究结果的不准确性，并且从2007年开始统计对象范围发生了变化，从1998年至2006年为全部国有及年主营业务收入在500万元以上非国有工业企业。2007至2008年为年主营业务收入在500万元以上工业企业（即规模以上工业企业）。因此，为保证研究的客观性、代表性，本文选取指标全的2007年的数据作为研究对象。以2007年数据为准划分经济区域。 （二）工业经济效益指标描述

工业企业经济效益是衡量工业经济活动的最终指标。工业企业经济效益考核指标体系从反映企业盈利能力、发展能力、偿债能力、营运能力、产出效率、产销衔接状况六个方面考虑，共包括总资产贡献率、工业增加值率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、产品销售率等六项指标。下面对其内容进行说明：

①盈利能力指标。盈利能力指标主要是总资产贡献率，一般说来，总资产贡献率越大，说明工业企业的盈利能力越强;越小，说明工业企业的盈利能力越差。

②发展能力指标。发展能力指标主要是工业增加值率。

③偿债能力指标。用于衡量企业负债水平高低，既反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力。偿债能力指标主要是资产负债率。

④营运能力指标。是反映企业经营状况的指标，也是企业资金利用效果方面的指标，用于衡量企业流动资产周转快慢，即再生产循环的速度。营运能力指标主要是流动资产周转次数，数值越大，说明流动资产的利用效果越好。

⑤产出效率指标。是企业全部生产投入与实现利润的对比关系，反映工业投入的生产成本及费用的经济效益，同时也反映企业降低成本所取得的经济效益，是衡量企业盈利水平高低的指标。产出效率指标主要是成本费用利用率。

⑥产销衔接指标。衡量企业生产与销售比例的大小，反映工业产品已实现销售的程度，是分析工业产销衔接情况、研究工业产品满足社会需求的指标。产销衔接指标主要是工业产品销售率。 本文使用如下几号：

X1-工业增加值率；

6

X2-总资产贡献率； X3-资产负债率； X4-流动资产周转次数； X5-工业成本费用利用率； X6-产品销售率。

(三)工业经济区域的聚类分析 1、聚类分析过程

表3-1 描述统计量

描述统计量 工业增加值率(%) 总资产贡献率(%) 资产负债率(%) 流动资产周转次数(次/年) 工业成本费用利润率(%) 产品销售率(%) 均值 33.3487 14.2087 56.8626 2.4668 9.8603 97.8626 标准差 7.62351 4.48800 7.96770 .58404 6.08562 1.15150 分析 N 31 31 31 31 31 31 表3-1为2007年我国31个省份做聚类分析前的工业经济效益总体描述，该表由SPSS软件生成。

（1） 应用软件SPSS17.0中的系统聚类分析对2007年的各省份经济效益指标值数据进行聚类分析，其中，系统聚类类型为Q型聚类，聚类方法为组间联接，个体间距离采用平方欧式距离，标准化采用全距-1到1，过程及结果如下：

表3-2 聚类表1 聚类表 群集组合 阶 1 2 3 4 5 6 群集 1 20 13 6 17 20 2 群集 2 22 19 12 23 28 21 系数 .014 .020 .021 .023 .023 .028 首次出现阶群集 群集 1 0 0 0 0 1 0 群集 2 0 0 0 0 0 0 下一阶 5 9 11 12 11 19 7

7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 15 3 10 4 6 6 3 5 9 9 4 4 2 8 5 4 2 3 5 2 2 1 1 1 18 14 13 24 20 17 15 27 10 11 30 6 9 31 25 7 4 16 29 3 5 2 8 26 .039 .041 .043 .047 .049 .053 .066 .068 .077 .080 .081 .092 .102 .116 .125 .135 .1 .211 .290 .338 .446 .524 1.336 2.853 0 0 0 0 3 11 8 0 0 15 10 17 6 0 14 18 19 13 21 23 26 0 28 29 0 0 2 0 5 4 7 0 9 0 0 12 16 0 0 0 22 0 0 24 25 27 20 0 13 13 15 17 12 18 24 21 16 19 18 22 23 29 25 23 26 26 27 27 28 29 30 0 表3-2中第一列表示聚类分析的第几步；第二、三列表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一类；第四列是个体距离或小类距离，距离越大表示两者越不相似；第五、六列表示本步聚类中参与本步聚类的是个体还是小类，0表示样本，非0表示由第n步骤类生成的小类参与本步聚类；第七列表示本步聚类的结果将在以下第几步中用到

【4】

。

8

表 3-3 群集成员表1 群集成员 案例 10 群集 9 群集 8 群集 7 群集 6 群集 5 群集 4 群集 1:北京市 2:天津市 3:河北省 4:山西省 5:内蒙古自治区 6:辽宁省 7:吉林省 8:黑龙江省 9:上海市 10:江苏省 11:浙江省 12:安徽省 13:福建省 14:江西省 15:山东省 16:河南省 17:湖北省 18:湖南省 19:广东省 20:广西壮族自治区 21:海南省 22:重庆市 23:四川省 24:贵州省 25:云南省 26:自治区 27:陕西省 28:甘肃省 29:青海省 30:宁夏回族自治区 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 4 4 6 4 7 6 2 2 2 2 2 2 4 4 2 2 3 3 3 3 8 7 4 4 3 3 2 2 4 4 2 2 4 4 4 4 4 4 5 5 9 8 5 5 4 4 10 9 4 4 1 1 2 2 3 3 2 2 4 4 2 2 2 2 5 5 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 6 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 7 6 4 4 2 2 8 7 2 2 9

1 1 2 2 3 2 2 2 4 3 2 2 2 2 5 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 6 5 4 3 2 2 4 3 2 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 群集成员 案例 1:北京市 2:天津市 3:河北省 4:山西省 5:内蒙古自治区 6:辽宁省 7:吉林省 8:黑龙江省 9:上海市 10:江苏省 11:浙江省 12:安徽省 13:福建省 14:江西省 15:山东省 16:河南省 17:湖北省 18:湖南省 19:广东省 20:广西壮族自治区 21:海南省 22:重庆市 23:四川省 24:贵州省 25:云南省 26:自治区 27:陕西省 28:甘肃省 29:青海省 30:宁夏回族自治区 31:维吾尔自治区 10 群集 1 2 3 4 5 4 6 7 2 2 2 4 2 3 3 8 4 3 2 4 2 4 4 4 5 9 5 4 10 4 7 9 群集 1 2 3 4 5 4 4 6 2 2 2 4 2 3 3 7 4 3 2 4 2 4 4 4 5 8 5 4 9 4 6 8 群集 1 2 3 2 4 2 2 5 2 2 2 2 2 3 3 6 2 3 2 2 2 2 2 2 4 7 4 2 8 2 5 7 群集 1 2 3 2 4 2 2 5 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 4 6 4 2 7 2 5 6 群集 1 2 3 2 4 2 2 5 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 4 6 4 2 4 2 5 5 群集 1 2 2 2 3 2 2 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 5 3 2 3 2 4 4 群集 1 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 3 图3-1 聚类分析的树状图1

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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)

Rescaled Distance Cluster Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

广西壮族自治区 20 -+ 重庆市 22 -+ 甘肃省 28 -+ 辽宁省 6 -+ 安徽省 12 -+ 湖北省 17 -+-+ 四川省 23 -+ | 山西省 4 -+ | 贵州省 24 -+ | 宁夏回族自治区 30 -+ | 吉林省 7 ---+-+ 天津市 2 -+ | | 海南省 21 -+ | | 福建省 13 -+-+ | 广东省 19 -+ | 江苏省 10 -+ +-+ 上海市 9 -+ | | 浙江省 11 -+ | | 山东省 15 -+ | | 湖南省 18 -+-+ | | 河北省 3 -+ +-+ +-+ 江西省 14 -+ | | | 河南省 16 ---+ | |

内蒙古自治区 5 -+ | +-------------+ 陕西省 27 -+---+ | | |

云南省 25 -+ +-+ | +-------------------------+ 青海省 29 -----+ | | | 北京市 1 ---------+ | | 黑龙江省 8 -+---------------------+ | 维吾尔自治区 31 -+ | 自治区 26 -------------------------------------------------+

表3-3和图3-1反映了聚类过程的结果。聚类分析一般把类别分为四到五类

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较合适【5】，通过分析聚类表、群集成员表、聚类树形图的结果把聚类结果认为分为六类较合适，如果分四到五类会把大部分城市聚集到一起，不能说明类别之间差异；分九到十类过多、过细；对比分为六、七、八类结果主要差异在河南省、自治区、青海省归为哪类，通过观察聚类表最终分为六类：第一类包括1个省份，第二类包括18个省份，第三类包括5个省份，第四类包括4个省份，第五类包括2个省份，第六类包括1个省份。因此，将全国31个省、自治区划分为六个工业经济区域，有效案例31，缺失指标为0。从聚类结果的类别间距的结果看来，聚类效果良好。

（2） 下面采用不同方法对数据重新分类，对比分析结果。同样应用软件SPSS17.0中的系统聚类分析对2007年的各省份经济效益指标值数据进行聚类分析，其中，系统聚类类型仍为Q型聚类，聚类方法为组内联接，个体间距离采用欧式距离，标准化采用Z得分，过程及结果如下：

表3-4 聚类表2

聚类表 群集组合 阶 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 群集 1 20 13 20 6 17 10 20 2 3 6 15 20 10 3 4 2 7 群集 2 22 19 28 12 23 13 24 21 14 17 18 30 11 15 6 9 20 系数 .535 .605 .662 .761 .784 .863 .872 .0 .2 .959 .986 1.070 1.104 1.121 1.174 1.206 1.234 首次出现阶群集 群集 1 0 0 1 0 0 0 3 0 0 4 0 7 6 9 0 8 0 群集 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 5 0 0 0 11 10 0 12 下一阶 3 6 7 10 10 13 12 16 14 15 14 17 20 21 19 20 19 12

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 5 4 2 3 4 5 8 2 1 1 1 1 1 27 7 10 16 25 29 31 4 2 5 3 8 26 1.318 1.348 1.359 1.468 1.502 1.663 1.670 1.687 1.838 2.0 2.306 2.610 2.965 0 15 16 14 19 18 0 20 0 26 27 28 29 0 17 13 0 0 0 0 22 25 23 21 24 0 23 22 25 28 25 27 29 26 27 28 29 30 0 注：分析表方法参照表3-2

表3-5 聚类成员表2

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群集成员 案例 1:北京市 2:天津市 3:河北省 4:山西省 5:内蒙古自治区 6:辽宁省 7:吉林省 8:黑龙江省 9:上海市 10:江苏省 11:浙江省 12:安徽省 13:福建省 14:江西省 15:山东省 16:河南省 17:湖北省 18:湖南省 19:广东省 20:广西壮族自治区 21:海南省 22:重庆市 23:四川省 24:贵州省 25:云南省 26:自治区 27:陕西省 28:甘肃省 29:青海省 30:宁夏回族自治区 31:维吾尔自治区 10 群集 1 2 3 4 5 4 4 6 2 2 2 4 2 3 3 3 4 3 2 4 2 4 4 4 7 8 5 4 9 4 10 9 群集 1 2 3 4 5 4 4 6 2 2 2 4 2 3 3 3 4 3 2 4 2 4 4 4 4 7 5 4 8 4 9 8 群集 1 2 3 4 5 4 4 6 2 2 2 4 2 3 3 3 4 3 2 4 2 4 4 4 4 7 5 4 5 4 8 7 群集 1 2 3 4 5 4 4 6 2 2 2 4 2 3 3 3 4 3 2 4 2 4 4 4 4 7 5 4 5 4 6 6 群集 1 2 3 2 4 2 2 5 2 2 2 2 2 3 3 3 2 3 2 2 2 2 2 2 2 6 4 2 4 2 5 5 群集 1 1 2 1 3 1 1 4 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 5 3 1 3 1 4 4 群集 1 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 3

图3-2 聚类分析的树状图2

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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *

Dendrogram using Average Linkage (Within Group)

Rescaled Distance Cluster Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

广西壮族自治区 20 -+-+ 重庆市 22 -+ +---+ 甘肃省 28 ---+ +---+ 贵州省 24 -------+ +---+ 宁夏回族自治区 30 -----------+ +-+ 吉林省 7 ---------------+ | 辽宁省 6 -----+---+ +-+ 安徽省 12 -----+ +---+ | | 湖北省 17 -----+---+ +---+ +---+ 四川省 23 -----+ | | | 山西省 4 -------------+ | | 云南省 25 -------------------+ +---+ 福建省 13 -+-----+ | | 广东省 19 -+ +---+ | | 江苏省 10 -------+ +-----+ | | 浙江省 11 -----------+ +-----+ +---+ 天津市 2 -------+-----+ | | | 海南省 21 -------+ +---+ | | 上海市 9 -------------+ | +-----+ 北京市 1 ---------------------------+ | | 内蒙古自治区 5 -----------------+-----+ | | 陕西省 27 -----------------+ +-------+ +-----+ 青海省 29 -----------------------+ | | 河北省 3 -------+-----+ | | 江西省 14 -------+ +-----+ | +-----+ 山东省 15 ---------+---+ +-----------------+ | | 湖南省 18 ---------+ | | | 河南省 16 -------------------+ | | 黑龙江省 8 -----------------------+-------------------+ | 维吾尔自治区 31 -----------------------+ | 自治区 26 -------------------------------------------------+

把聚类结果同样分为六类：第一类包括1个省份，第二类包括19个省份，

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第三类包括5个省份，第四类包括3个省份，第五类包括2个省份，第六类包括1个省份。因此，将全国31个省、自治区划分为六个工业经济区域，有效案例31，缺失指标为0。从聚类结果的类别间距的结果看来，聚类效果良好。

2、聚类结果描述

分析上述两种聚类过程及结果，虽然聚类过程不同，树状图也有很大差异，但聚类结果却只有云南省划分为第二类还是第四类的区别。进一步观察表3-2和表3-4，第四列是个体距离或小类距离，距离越大表示两者越不相似，表3-2中云南省出现在第21步聚类，与小类之间距离为0.125，表3-4中云南省出现在第22步聚类，与小类之间距离为1.502。则认为把云南省划分为第四类。

通过以上分析，2007年的31个省份按照工业经济效益的相似程度可以分为六大区域，如表3-4所示

表3-6 工业经济区域划分结果1

类型 第一类 北京市 第二类 天津市 山西省 辽宁省 吉林省 上海市 江苏省 浙江省 安徽省 福建省 湖北省 广东省 广西壮族自治区 海南省 重庆市 四川省 贵州省 甘肃省 宁夏回族自治区 第三类 河北省 江西省 山东省 湖南省 河南省 第四类 内蒙古自治区 云南省 陕西省 青海省 第五类 黑龙江省 维吾尔自治区 第六类 自治区 各类地区的基本信息为：

表3-7 第一类地区各指标一览表

省份 北京市 省份 X1 22.38 X2 7.07 X3 40.14 X4 2.13 X5 6.99 X6 98.56 表3-8 第二类地区各指标一览表

省份 天津市 X1 29.31 X2 13.91 X3 60.12 X4 2.58 X5 8.13 X6 99. 16

山西省 辽宁省 吉林省 上海市 江苏省 浙江省 安徽省 福建省 湖北省 广东省 广西壮族自治区 海南省 重庆市 四川省 贵州省 甘肃省 宁夏回族自治区 36.08 29.56 32.07 24.68 24.25 20.99 32.25 28.75 33.98 25.53 12.27 10.67 14.05 10.99 12.96 11.52 11.3 14.68 11.09 13.59 67.16 58. 56.25 52.36 60.76 61.43 62.88 55.53 .38 56.78 1.98 2.44 2.71 2.24 2.77 2.22 2.58 2.58 2.38 2.57 7.99 5.13 8.26 6.02 5.6 5.32 4. 8.05 7.8 6.2 97.91 98.06 96.06 98.61 98.31 97.6 97.71 97.71 97.93 97.83 33.12 27.88 31.76 36.38 35.33 28.53 13.27 13.33 12.57 12.35 12. 12.45 62.23 55.31 59.71 59.51 .46 57.91 2.44 2.47 2.3 2.31 2.04 2.32 7.52 8.42 6.08 7.27 8.1 7.37 96.93 98.97 97.08 97.96 96.68 97.26 34.79 8.63 63.06 1.91 5.05 96.83 表3-9 第三类地区各指标一览表

省份 河北省 江西省 山东省 湖南省 河南省 X1 28.28 29.42 29.63 33.72 36.03 X2 15.95 14.18 18.74 17.86 23.48 X3 59.2 59.28 55.99 57.45 57.8 X4 3.18 3.36 3.68 3.44 3.55 X5 8.15 5.4 7.57 7.01 11.59 X6 99.23 98.58 98.29 99.05 98.33 表3-10 第四类地区各指标一览表

省份 X1 X2 X3 X4 X5 X6 17

内蒙古自治区 云南省 陕西省 青海省 43.59 36.44 41.86 41.66 15.33 18.15 15.69 13.52 60.15 .4 57.35 62.8 2. 1.9 1.97 1.88 13.4 10.79 14. 21.95 98.01 98.31 97.49 97.11 表3-11 第五类地区各指标一览表

省份 黑龙江省 维吾尔自治区 42.37 23.06 50.61 2.78 25.6 99.44 X1 46.47 X2 27.79 X3 56.22 X4 2.4 X5 24.92 X6 98.66 表3-12 第六类地区各指标一览表

省份 自治区 56.72 7.13 22.87 0.72 24.56 93.6 X1 X2 X3 X4 X5 X6 注：其中Xi(i1,2,3,4,5,6)参照前面经济效益指标描述。

3、各类工业经济区域指标差异分析

下面，本文对以上六类地区的总资产贡献率、工业增加值率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、产品销售率六项指标进行对比分析和总结。

（1） 总资产贡献率

经计算，第一类地区总资产贡献率平均值为7.07%；第二类地区总资产贡献率为12.36%；第三类地区总资产贡献率平均值为18.04%；第四类地区总资产贡献率平均值为15.67%；第五类地区总资产贡献率平均值为25.43%；第六类地区总资产贡献率平均值为7.13%。

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总资产贡献率30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为盈利能力指标主要是总资产贡献率，由上面结果知从盈利能力水平看：第五类地区>第三类地区>第四类地区>第二类地区>第六类地区>第一类地区。

(2) 工业增加值率

经计算，第一类地区工业增加值率平均值为22.38%；第二类地区工业增加值率平均值为30.29%；第三类地区工业增加值率平均值为31.42%；第四类地区工业增加值率平均值为40.%；第五类地区工业增加值率平均值为44.52%；第六类地区工业增加值率平均值为56.72%。

工业增加值率60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为发展能力指标主要是工业增加值率，从发展能力水平看：第六类地区>第五类地区>第四类地区>第三类地区>第二类地区>第一类地区。

(3) 资产负债率

经计算，第一类地区资产负债率平均值为40.14%；第二类地区资产负债率平均值为59.36%；第三类地区资产负债率平均值为57.94%；第四类地区资产负债率平均值为58.68%；第五类地区资产负债率平均值为53.42%；第六类地区资

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产负债率平均值为22.87%。

资产负债率70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为偿债能力指标主要是资产负债率，从偿债能力看：第二类地区>第四类地区>第三类地区>第五类地区>第一类地区>第六类地区。

(4) 流动资产周转次数

经计算，第一类地区流动资产周转次数平均值为2.13次/年；第二类地区流动资产周转次数平均值为2.38次/年；第三类地区流动资产周转次数平均值为次/年3.44；第四类地区流动资产周转次数平均值为次/年2.10；第五类地区流动资产周转次数平均值为2.59次/年；第六类地区流动资产周转次数平均值为0.72次/年。

流动资产周转次数43.532.521.510.50平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为营运能力指标主要是流动资产周转次数，从营运能力看：第三类地区>第五类地区>第二类地区>第一类地区>第四类地区>第六类地区。

(5) 成本费用利润率

经计算，第一类地区成本费用利润率平均值为6.99%；第二类地区成本费用

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利润率平均值为6.84%；第三类地区成本费用利润率平均值为7.94%；第四类地区成本费用利润率平均值为15.17%；第五类地区成本费用利润率平均值为25.26%；第六类地区成本费用利润率平均值为24.56%。

成本费用利用率30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为产出效率指标主要是成本费用利用率，从产出效率能力看：第五类地区>第六类地区>第四类地区>第三类地区>第一类地区>第二类地区。

(6) 产品销售率

经计算，第一类地区产品销售率平均值为98.56%；第二类地区产品销售率平均值为97.72%；第三类地区产品销售率平均值为98.70%；第四类地区产品销售率平均值为97.73%；第五类地区产品销售率平均值为99.05%；第六类地区产品销售率平均值为93.60%；

产品销售率100.00%98.00%96.00%94.00%92.00%90.00%平均值系列1第一类地区第二类地区第三类地区第四类地区第五类地区地区第六类地区

因为产销衔接指标主要是工业产品销售率，从产品衔接能力看：第五类地区>第三类地区>第一类地区>第四类地区>第二类地区>第六类地区。

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四、结论与发展建议

通过以上研究分析，可以看出中国31个省市、自治区划分为六个工业经济区较符合实际情况。虽然有些被划分为同类经济区的地理位置上相距甚远，但是它们在工业经济发展上确有相似之处。通过分析结果我们看出，对于个别案例，不能完全用经济效益衡量其工业水平，以地区为例，虽然其发展能力指标非常高，但是盈利能力、营运能力等都处于落后水平。

我国提出的经济区划的设想相比东、中、西部的简单划分确有很大进步，但仍未脱离地理位置的约束。若在我国情况允许的条件下，国家根据各地区工业经济效益的水平，因地制宜制定相关的经济发展，将会使我国的经济向着更加良性的方向发展。

通过本文的研究发现，各地区工业经济效益发展具有不平衡现象，这种差异主要来源于总资产贡献率、工业成本费用利润率这两项指标的差异。因此，各地区应该根据自身的实际情况制定相关的改革和发展战略，增强本地区工业企业的盈利能力、经营业绩。对于未来各地区工业经济的发展，根据本文研究结果，现提出以下建议。

(1) 建设循环节约型工业经济

我国在推进工业现代化战略的过程中，应把能源节约放在更加突出的位置。应在未来的发展中大力主张加快转变经济增长方式，努力建立节约型企业，依靠科技进步，促进产业结构优化升级，坚决控制高耗能企业盲目扩张。

(2)合理利用资源，提高经济效益水平

随着市场经济的不断完善，市场机制在资源配置中的作用不断增强。例如西部地区，资源配置效率与产业的经济效益都有了较大的提高。大部分西部地区和一部分中部地区，就目前来讲，这些地区工业产业组织的基本现状仍然是资源配置不合理，工业经济效益较差。因此，造成了这些地区指标偏低。

一般来讲，资源的配置效率和经济效益通过利润率指标来衡量，在这里也就是工业成本费用利润率，长期的高利润率或低利润率都意味着资源分配的不合理。通过对近几年的中国统计年鉴有关数据我们可以发现，这些地区除医药和通信设备、计算机及其他电子设备制造业的利润率略高于全国平均水平外，其他行业均较低。纺织业和石油加工、炼焦及核燃料加工业处于亏损状态，利润率为负。

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并且，各工业行业利润率之间存在着一定的差异。由此说明，这些地区工业资源的配置是不合理的。因此，对于这些地区来说，在未来首先要解决资源配置问题，从而提高经济效益水平。

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参考文献

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[5] 许丽利.聚类分析的算法及应用[D].吉林大学，2010年

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