聚类分析和因子分析

聚类分析和因子分析（共9篇）

篇1：聚类分析和因子分析

基于因子分析和聚类分析的生态环境质量评价

从当前生态环境研究现状出发,采用因子分析法对影响生态环境质量的所有因素进行主成分分析及贡献大小评价、合成综合得分评估,同时利用聚类分析方法,对综合得分进行分类比较研究,确定生态环境质量的评价等级,为区域生态环境保护和规划治理提供依据.

作 者：汤姿 TANG Zi  作者单位：哈尔滨商业大学,旅游烹饪学院,黑龙江,哈尔滨,150076;北京师范大学,环境学院,北京,100875 刊 名：哈尔滨商业大学学报（自然科学版）  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE(NATURAL SCIENCES EDITION) 年，卷(期)：2006 22(6) 分类号：X821 关键词：生态环境质量评价   因子分析   聚类分析   庄河市  

篇2：聚类分析和因子分析

目前，随着经济改革的不断深人，居民的生活水平改善的同时，结构也在逐步级。如何有针对性增强经济发展，这就需要我们分析每个城市的经济发展水平，有的放矢地制定经济发展计划。

二、实证分析

数据来源及处理：

根据数据的可获得性、权威性和统一统计口径原则，本文从国家统计局中得到关于全国各地区31个省市自治区城镇生活费支出的相关数据。主要包括居民家庭平均每人食品、衣着、居住、家庭设备及用品、医疗保健、交通通信、文教娱乐以及其他消费支出共分为八大类，这些指标分别记为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8。

(一)因子分析

1.模型检测

一般，满足线性相关性的变量才可以做因子分析。由上图可知，这八个指标间相似性的相关系数矩阵中绝大多数系数值都较高，说明原始数据适合做因子分析。

由KMO抽样适度测度值可知：kaiser-MSA=0.77294558，大于0.5，一般认为此值越大，做因子分析的效果越好。

其次，我们依据据旋转前的先验共同度估计结果λ>1，且累积方差贡献率大于或等于85%的变量作为公因子的要求，所以特征根λ1λ2λ3符合要求，三者累积方差贡献率达到90.80%，大于85%，说明前三个公因子可以解释原始变量的大部分信息量，因此提取前三个公因子是比较科学的。

从最初公因子载荷来看，八个变量在第一个公因子F1上的载荷都很高，这些变量同第一个公因子高度相关。但是，一般情况下，我们对所提取的公因子之间的相关性较低，或者不具有相关性。我们将采用方差最大化来进行对因子进行旋转增强公因子解释性。

由旋转后得到的因子负荷矩阵可知，食品、家庭、其他商品和服务这六项指标在第一个公因子F1上的载荷很高，说明第一个公因子主要体现居民生活的必要需求，同时也存在享受型的生活支出，如接受娱乐服务。因此，我们把第一个公因子定为日常生活因子。其次，衣着、交通与通信等指标在第二个公因子上的载荷很高，表明反映了外在生活因子。第三个公因子可以被定义为居住因子。

2.提取因子

为了比较分析各地区消费差异，我们需进一步计算各地区城镇居民消费支出状况的综合得分情况。我们需要先得到三个公因子计算公式，然后在以每个公共因子的贡献率作为权值，进而计算综合因子得分值。于是可以得到：

公共因子的计算公式为：

F1=0.93390*X1+0.22475*X2+0.63973*X3+0.85063*X4+0.10249*X5+0.91364*X6+0.84928*X7+0.84313*X8

F2=0.07529*X1+0.20548*X2+0.71759*X3+018865*X4+0.81880*X5+0.24581*X6+0.33126*X7+0.18732*X8

F3==0.00141*X1+0.093796*X2-0.01870*X3+0.30345*X4+0.51308*X5+0.12583*X6+0.24042*X7+0.38424*X8

將这三个公因子以各自的方差贡献率占累积方差贡献率的比重为权重来加权计算综合得分

F=4.3328965*F1+1.4740923*F2+1.4567295*F3

3.综合得分比较

由上图分析可知：对第一公因子日常生活因子来讲，东部地区发达的得分普遍较高，东北和中部地区得分一般，而偏远边界地区较低;第二个公因子外在生活因子得分：北方地区普遍偏高，南方地区相对较低，这可能与天气相关，一般来说，较冷的地区用于衣着比例较高，而天气更温和的南方地区反而交通与通讯的支出占消费支出总额的比重较高，这可能与发达的南方交通设施有关。从公因子居住因子F3得分来看，北京山西上海得分较高，原因可归纳为发达地区经济发展吸引了更多的人，所以相对来说住房需求较大，房价普遍较高。

最后分析31个地区的综合得分：其中上海得分最高为14.1972，上海为11.0372，;而贵州为-4.3822，青藏为-4.1430，黑龙江为-3.9581;可以看出北上广津超一线发达地区得分普遍较高，这与他们的经济发展密不可分，其次沿海二线城市欠发达地区得分一般，最后相对落后地区综合得分则较低。

(二)聚类分析

为了进一步验证结果;我们将采用聚类分析将八个指标重新聚类成三部分如下图所示，可以看出第一类包含5个指标解释方差4.4360173，第二类指标包含两个指标，解释了1.65552的.方差，最后一类只有一个指标包含了1的方差。总共解释了7.015692的方差，占总体方差的87.70%。

由上图标准化的回归系数阵，我们可知

C1=0.21026*X1+0.21091*X4+0.21993*X6+0.21681*X7+0.21278*X8

C2=0.54956*X2+0.54956*X5

C3=X3

分析可知：第一类包含了食品，家庭设备及用品，文教娱乐，医疗保健和其他消费，我们可以归类为日常生活因子;第二类外在因子包含了衣服和交通;最后一类也可以归纳为居住因子。

最后我们通过聚类分析的树状图可知，北上广江津发达地区可以聚为一类，因为这些城市居民的收入较高，因此有较强的消费能力。而吉林西藏青海可以聚为一类，这是因为落后的中西部地区，消费能力较弱;其他的聚为另一类。这与我们上述因子分析的结果基本一致。当前我国国民经济运行的主要问题之一是需求不足，消费需求是整个总需求的一个重要方面。

上述分析表明，我国的消费需求呈现出极大的地区不平衡性。而这种三梯度的地区性消费不均现象是与经济发展相关的。因此，我们需大力改善的第三梯度经济，扶持第二梯度地区经济，才能从根本上解决我国消费需求不均衡现象。

三、统计结果分析

通过因子分析和聚类分析可知：我国经济依地区划分主要分为三个梯度，居民消费支出的规模主要受地区经济发展水平影响。首先第一梯度经济发达地区要继续保持领头羊的作用，帮助他们摆脱经济发展怪圈，政府有重点地引导具有地方特色第二梯度地区要持续健康发展的同时，我们要大力增加科技引进，不断为经济发展注入新鲜血液。同时，政府需要大力挖掘文化休闲娱乐等建设。对于第三梯度经济欠发达地区，我们要从根本上解决需求不足，发展落后的问题，可以从减少消费税收的形式刺激一般消费需求，以此进一步提高经济落后地区城镇居民的消费水平。同时政府需要加大交通设施建设改善交通不便现象。

总之，国家实现“刺激消费，扩大内需，刺激经济增长”的目的，需要有的放矢地根据地区发展有针对性的提出发展策略。

参考文献：

[1]孙彩虹.我国城镇居民消费结构变动的因子分析[J].重庆工商大学学报(西部论坛)，(1).

[2]余明江，季丽，胡云霞.我国城镇居民消费结构的因子分析[J].安徽工业大学学报，(25).

[3]国家统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，.

篇3：聚类分析和因子分析

各国金融体系不可否认的最重要的主体之一即为商业银行。当经济不景气在全球蔓延的同时, 面临着人民币对内贬值对外升值的巨大压力情况下, 我国的金融体系面对的是日益严峻的考验。这对我国商业银行的管理和经营有了更高的要求———使商业银行不得不持续调整其经营观念, 不断寻找新的管理方案, 在金融风暴中不断提升自身运营能力。资产是银行的基础, 好的资产对于银行的运营有着重要的意义。近年来, 对于银行资产状况的分析一直是研究的重点之一, 已经取得了很多的研究成果。如[3,4,5]。

本文搜集了5家国有银行 (工商银行、交通银行、农业银行、建设银行、中国银行) 以及其他11家商业银行 (招商银行、上海浦东发展银行、中国民生银行、兴业银行、平安银行、南京银行、宁波银行、中信银行、光大银行、北京银行、华夏银行) 的半年报, 选取股东权益率, 资本充足率, 存贷比, 核心一级资本充足率, 资产总额, 净利润这6个影响指标, 由于这些指标具有一定的相关性, 所以采取可以对指标进行降维的因子分析, 并利用因子得分进行聚类, 将这16家上市银行分成两类。

1 因子分析和聚类分析方法简介

因子分析由Charles Spearman提出, 因子分析属于多元统计中降维的一种统计方法, 它的目的就是要减少变量的个数, 用少数因子代表多个原始变量。因子分析是通过对变量之间关系的研究, 找出能表示原始变量的少数几个因子, 使得少数因子能够反映原始变量的绝大部分信息, 然后根据相关性的大小将原始变量分组, 使得组内的变量之间相关性较高, 而不同组的变量之间相关性较低。

因子模型如下:设Xi, (i=1, 2, …, p) 为p个变量, 若:

称 (F1, F2, …Fm) 为公共因子, 是不可观测的量, 它们的系数称为因子载荷阵。εi是特殊因子, 是不能被前m个公共因子包含的部分。且该模型满足:cov (F, ε) =0, 即F与ε不相关;

因子得分的计算:假设选取了n个因子F1, F2, …Fn, 因子得分计算方法是:用每个因子的方差贡献率做权数, 对每个因子进行加权, 然后加总, 即, λi为第i个因子的方差贡献率。

分层聚类分析的思想是:最开始时, 将每个样品独自聚成一类, 假如有n个样品就有n类, 把距离较近的两个样品化为一类, 聚成n-1类, 再把剩下的最近的两类化成一类, 聚成n-2类, 这样下去, 最后合并为一大类。

2 上市银行资产的因子分析与聚类分析

本文参照相关的研究成果并结合各个银行2013年半年报中的有关资产的指标确定了如下指标体系:X1-股东权益率, X2-资本充足率, X3-存贷比, X4-核心一级资本充足率, X5-资产总额, X6-净利润。选取的样本为五家国有银行和十一家全国性股份制银行。

2.1 因子分析及其结果

从表1看出, Bartlett球度检验结果为92.765, 伴随概率P<0.01, 说明相关阵与单位矩阵有显著性差异, 同时KMO值为0.521, 表示各个变量间有较强相关性, 适合建立因子模型。

从表2中看到前两个因子累积方差贡献率达到了81.690%, 因此选取2个主因子进行分析。

使用方差最大化正交旋转法, 得到旋转后因子载荷矩阵 (表3) 。令主因子分别为F1, F2。由表可见, X1, X2, X4在第一个因子上载荷较高, 所以F1可表示资本的充足性, 称为“充足性因子”。同理, F2中X3, X5, X6在第二个因子上载荷较高, 所以F2可表示资产利润, 称为“利润因子”。

利用表4可以得到因子得分函数:

在计算因子得分的基础上, 根据其方差贡献率与两个因子累计贡献率之比对得分进行加权汇总, 得到各商业银行综合得分公式:

根据综合得分对样本排序得到表5:

由表5各个银行的综合得分可得出以下结论:1) 建设银行在充足性因子F1上得分较高, 说明其资本充足性较好。其资本充足性高的主要原因是获得政府注资使得资本充足率大幅提高。2) 中国银行在利润因子F2上得分高, 说明其利润获得的能力较强。而综合资本充足性和盈利能力来讲, 也是建设银行在商业银行资产管理方面做得最好。总分F的排名既取决于充足性因子的得分高低也取决于利润因子。F1是商业银行衡量资产的一个核心指标。它既量度了商业银行经营管理是否妥当, 又反映了商业银行在经受坏帐损失风险的同时能正常营运、盈利的能力。所以资本充足性越高, 商业银行所能承受违约风险的能力就越好。尽管从利润的角度看, 高的资本充足率意味着商业银行在开展资产业务时的资本的支持数量相对较多。但在商业银行经营管理中, 首要原则就是安全, 盈利性是后来才考虑的问题。因此虽然各商业银行资产状况并不平衡, 但其总体情况受资本充足性影响非常大。

2.2 对因子得分进行聚类分析

对因子得分进行分层聚类, 由图1分析, 根据充足性因子和利润因子可以将样本银行分为两大类:

第一类:中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行、交通银行、中国银行、中信银行;

第二类:中国民生银行、光大银行、浦发银行、兴业银行、招商银行、平安银行、华夏银行、北京银行、南京银行、宁波银行。

第一类中主要是5家国有银行和中信银行, 第二类是其他10家商业银行, 这主要是因为国有银行的资本支持数量相对较多, 再加上妥善的经营管理, 相对来讲自然比其它银行经营绩效更好。因此才能归为一类。

3 结论与建议

(1) 增加银行资产流动性

中国银行业现在所面临的一个比较突出的问题是流动性风险问题, 流动性风险是由于存贷款期限结构失配而形成的。2002年起新经济周期开始以来, 银行的中长期贷款所占的比重急速上涨, 原来为商业银行所用的流动性水平评价指标体系有待进一步的修改。于是, 如何针对流动性缺口进行融资, 如何为了获得较高的流动性而开展投资等等成为银行需要解决的问题。

(2) 加强资本充足率的监管

近几年, 为提高商业银行的资本充足率, 国家也在积极采取措施。虽然依靠国家的措施, 我国商业银行的资本充足率得到了明显提高, 其中主要是国有的5大银行, 但是总体来看仍不乐观。商业银行要想提高资本充足率可以通过增加资本和减少风险加权总资产来实现。

(3) 优化资本结构

投资主体的多元化有利于将风险分散。随着我国金融市场的开放, 外资金融机构逐渐进入我国银行业, 使商业银行加速了在制度以及管理上的改革和创新。引进机构投资者的有效方式之一就是商业银行间相互持股。在我国当前的情况下, 各个金融机构可通过证券机构的投资基金等间接持有商业银行股份。

参考文献

[1]朱建平.应用多元统计分析[M].2版.北京:科学出版社, 2006.

[2]米红, 张文璋.实用现代统计分析方法与SPSS应用[M].当代中国出版社, 2000.

[3]王一栋.商业银行资本结构对经营绩效的影响研究——基于上市银行面板数据分析[J].商业经济, 2012.

[4]江涵, 翟晓东.商业银行资产状况的因子分析——以国内部分上市银行为例[J].现代商业, 2011.

篇4：聚类分析和因子分析

摘要：水系沉积物测量数据较大，测试元素种类繁多。通过开展阿拉克湖——冬给措纳湖地区区域化探扫面，总结测区元素浓集特征，通过元素聚类分析和因子分析，确定测区内元素相关性和元素组合特征，为地球化学找矿模型建立提供依据。

关键词：阿拉克湖——冬给措纳湖地区；水系沉积物地球化学；聚类分析；因子分析

引言

测区位于青海省中部，昆仑山山脉东段，行政区划隶属玉树藏族自治州曲麻莱县和海西蒙古族藏族自治州都兰县管辖，地理坐标东经96°00′～99°00′，北纬35°20′～36°00′，工作面积20016km2。在地质找矿工作中以水系沉积物测量方法在区域化探扫面占有重要位置，是找矿的重要手段之一[1]。前人对该地区的基础地质及物化探做了比较系统的工作，但地球化学测量工作中分析项目较少，对研究区的成矿预测相对薄弱。因此就该地区1∶25万水系沉积物地球化学数据，通过R型聚类分析和因子分析方法，总结该地区的地球化学元素组合的相关性及元素组合特征，为工作区建立地球化学找矿模型提供依据。

1. 区域地质概况

1.1 构造单元划分

1.2 地层

区内地层分布受构造控制特征明显，具有明显的分区性。地层分布跨越两个地层大区，以测区北部的秦祁昆造山系地层为主，出露面积大；南部出露少量西藏——三江造山系地层。北部秦祁昆造山系由北向南主要分布东昆仑弧盆系地层区的北昆仑岩浆弧地层小区、东昆仑南坡俯冲增生杂岩带、木孜塔格——布青山蛇绿混杂岩带、玛多——玛沁增生楔、賽什塘——兴海蛇绿混杂岩带地层小区；南部为巴颜喀拉地块地层区的可可西里——松潘前陆地层小区[2]。

古元古代地层主要有金水口群（Pt1J）、宁多群（Pt1-2N）、万保沟群（Pt2-3W）。金水口群（Pt1J）地层主要分布于测区北部的布尔汗布达山一带，分布较广，空间上受断层所割，呈断块体产于断裂带中。

区内早古生代地层仅出露中—上奥陶统纳赤台群（O2-3N）地层，大致零星分布在艾肯德勒斯特北—狠哪克—龙什更公玛，总体方向为北西向。

区内晚古生代地层大致出露于测区中部，呈北西向横贯整个测区，大致沿扎木特和拉—布青山—瓦勒洼一线分布。

中生代地层于区内分布范围广，主要分布在测区南部，北部分布零星。与地层的接触关系多以不整合或断层形式接触。

古近纪（E）—新近纪（N）—第四纪（Q）地层分布于区内中南部广大地区的山间盆地、沟谷、谷坡地带。出露岩组较多，有沱沱河组（Et）、雅西措组（E3N1y）、干柴沟组（E3N1g）、五道梁组（N1w）、曲果组（N2q）、狮子山组（N2s）、羌塘组（QP1qt）等。

1.3 岩浆岩

测区处于两大板块碰撞——俯冲——拆沉——会聚地带，威尔逊构造旋回发育完整，因此缝合带附近的大陆活动边缘地带岩浆侵入活动极为活跃，岩浆岩体区内出露主要分布在测区的北部地带。区内岩浆主要以侵入为主，喷发少见。空间上受构造控制明显，多产于断裂带或其两侧，侵入体产状多呈小岩株或脉状，为活动大陆边缘弧、碰撞、后碰撞、后造山地质环境。岩石类型主要有中—酸性岩及碱性岩，超基性岩、基性岩由于构造侵位不够，区内未见出露。它们分属加里东期、印支期、燕山期和喜山期。

2. 水系沉积物异常特征

2.1 样品采集和数据处理

测区以昆仑山脊为界南部处于高寒湖泊丘陵区，北部地区为高寒山区景观，区内基岩大面积出露，水系发育。本次区域化探工作采用平均采用密度1.8个点/4km2，-10目～+60目截取粒级，能真实客观地反映本区元素地球化学分布特征[3-6]。

测试项目：Ag、Au、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cr、Cu、F、Hg、La、Li、Mn、Mo、Nb、Ni、P、Pb、Rb、Sb、Sn、Sr、Th、Ti、U、V、W、Y、Zn、Zr、SiO2、Al2O3、Fe2O3、K2O、Na2O、CaO、MgO，共40项。本次研究根据需要选择了Ag、Au、As、Co、Cu、Mn、Mo、Ni、Pb、Sb、Sn、W、Zn进行分析研究。将全区40种元素或氧化物的平均值作为丰度，与全省和东昆仑地区丰度作比较分析测区元素的富集特征。与东昆仑地区相比As、Sb、W、Sn、Mo、Bi、Pb、Zn、La、Ti、B、Zr元素丰度略低；而Ag、Ba、Cd、Sr、Th、CaO、MgO、K2O、Na2O丰度明显偏高；与全省相比As、B、Sb、Ti、W、Zr丰度比全省略低；而Ag、Ba、Cd、Sr、CaO丰度明显偏高，其余元素丰度与全省相当；As、Sb、W、Sn、Mo、Bi、Pb、Zn、La、Ti、B等元素在测区均呈现低背景局部强烈富集的特征（表2-1）。

2.2 元素聚类分析

对本区元素采用R型聚类分析法对全区水系沉积物测量中元素进行研究（图1）。从谱系图上可以明显的将40种元素分为八个大的族群，在相关系数大于0.268的基础上将元素组合近一步划分提取更科学合理的地质意义。第Ⅰ簇为单元素Ag，表征的地质意义可解释为反映昆南断裂以北火山沉积叠加后期热液改造，某种程度上反映了该地区火山岩地层中硫化物矿床的成矿地质作用。第Ⅱ簇元素以黑色金属元素为主。Cr、Ni、Co、Cu、V、Ti、Fe2O3、Mn、MgO、P是一组典型的反应基性火山岩或基性——超基性侵入岩的元素组合，B、Li在特定条件下与铁镁硅酸盐关系紧密，As、Sb为中低温热液元素。

第Ⅱ簇元素为与基性火山岩、基性——超基性岩有关及中低温热液元素组合。第Ⅲ簇元素组合为W、Mo，元素组合代表了该地区老变质基底地层经后期热液叠加改造的地球化学特征。第Ⅳ簇元素为单元素Bi，Bi与W、Sn、Mo地球化学行为十分相似，第Ⅳ簇和第Ⅲ簇距离较近，因此可以认为Bi与W、Mo代表了相同的地质意义。第Ⅴ簇元素为造岩氧化物、高温热液元素及稀有稀土分散元素组合，是典型的中酸性岩浆岩组合。第Ⅵ簇单元素Au，代表了测区主要的金成矿作用。第Ⅶ簇元素为Hg，在昆中断裂、昆南断裂及布青山南缘断裂带Hg呈现明显富集特征。第Ⅷ簇元素为Sr、CaO、Cd，代表测区浅海陆棚相、滨湖相碎屑岩沉积建造和中酸性岩浆活动（Sr）。

2.3 元素因子分析

因子分析实际上是一种降维分析，降维后使标本具有更明确的意义[7]。在40元素（化合物）相关矩阵的基础上进行因子分析，截取各因子特征根较大、累计贡献率达85%的前12个因子作为主要因子，对其作方差极大正交旋转，得到旋转后因子模型（表2-2）。

2.4 综合解释

（1）第Ⅰ簇和F5因子载荷均为单元素Ag，从聚类分析谱系图上可看出第Ⅰ簇与第Ⅱ簇距离较近。因此F5因子表征的地质意义可解释为反映昆南断裂以北火山沉积叠加后期热液改造，某种程度上反映了该地区火山岩地层中硫化物矿床的成矿地质作用。

（2）第Ⅱ簇元素与F1因子正载荷元素、F6因子负载荷元素、F12因子正载荷元素、F13因子正载荷元素一致，元素以黑色金属元素为主。Cr、Ni、Co、Cu、V、Ti、Fe2O3、Mn、MgO、P是一组典型的反应基性火山岩或基性——超基性侵入岩的元素组合，B、Li在特定条件下与铁镁硅酸盐关系紧密，As、Sb为中低温热液元素。因此第Ⅱ簇元素为与基性火山岩、基性——超基性岩有关及中低温热液元素组合。

（3）第Ⅲ簇元素组合为W、Mo，F11因子载荷元素为Mo，二者表征了相同的地质意义，二者均为偏酸性的元素，与中酸性侵入岩关系密切。反映出载荷元素在古元古金水口和中元古小庙组地层区呈现高强富集趋势，Mo、W元素组合代表了该地区老变质基底地层经后期热液叠加改造的地球化学特征。

（4）第Ⅳ簇元素和F9因子载荷元素均为单元素Bi，Bi与W、Sn、Mo地球化学行为十分相似，聚类分析谱系图上可以看出第Ⅳ簇和第Ⅲ簇距离较近，因此可以认为Bi与W、Mo代表了相同的地质意义。

（5）第Ⅴ簇元素和F2因子负载荷元素、F3和F4因子正载荷元素为造岩氧化物、高温热液元素及稀有稀土分散元素组合，是典型的中酸性岩浆岩组合。

（6）第Ⅵ簇和F8因子载荷元素仅有单元素Au，代表了测区主要的金成矿作用。

（7）第Ⅶ簇和F10因子载荷元素为Hg，Hg是对构造活动反应最为灵敏的元素，因此在昆中断裂、昆南断裂及布青山南缘断裂带Hg呈现明显富集的特征。

（8）第Ⅷ簇元素为Sr、CaO、Cd，分别为F7因子正载荷元素和F4因子负载荷元素，Sr除具有F7因子相同的地质意义外，一定程度上代表了昆中岩浆弧带的中酸性岩浆活动。因此Sr、CaO、Cd三种元素（氧化物）代表测区浅海陆棚相、滨湖相碎屑岩沉积建造和中酸性岩浆活动（Sr）。

3. 结论

（1）依据R型聚类分析，工作区40种元素或化合物可分为8族组合类型。

（2）依据因子分析，工作区40种元素或化合物可总结出13个主因子。

（3）因子分析和聚类分析结果对应较好，有效确定了测区内元素共生组合类型，为组合异常圈定提供依据，且按照该元素组合类型圈定的组合异常，异常套合程度高，异常明显。

（4）因子分析和聚类分析是划分元素相关性的有效方法，两者在地球化学测量中普遍共同应用，相互对比和验证，提高了元素组合类型划分的准确性。

（5）对于通过因子分析与聚类分析划分出来与成矿作用相关的元素组合，可确定后期测区地球化学找矿模型类型。

参考文献：

[1] 高延光等.青海北祁连中南沟水系沉积物地球化学特征[J].物探与 化探，2006，30（5）：382-386.

[2] 张雪亭、杨生德等.青海省1∶100万大地构造图说明书[D]. 2007年 10月，北京地质出版社

[3] 马英等.青海阿拉克湖—冬给措纳湖地区1∶25万水系沉积物地球 化学说明书[D].青海省第五地质矿产勘查院. 2015年3月

[4] 张华等.青海省可可西里高寒荒漠化草原区区域化探扫面方法研 究，河北廊坊物化探索.2002年10月

[5] 青海不冻泉——卡巴纽尔多地区1∶25万区域化探地球化学说明 书，青海省第五地质矿产勘查院.

[6] 姬丙艳.青海东昆仑开荒——错尼地区23幅水系沉积物测量及地 面磁法测量，青海省地质调查院.

篇5：聚类分析和因子分析

Q型主因子分析与聚类分析在柴达木盆地花土沟油田新近系砂岩储层评价中的应用

利用244口井的小层数据,尝试用Q型主因子分析与聚类分析相结合的方法对柴达木盆地花土沟油田新近系砂岩储层进行评价.为使评价结果定量化,以便利用评价结果深入分析储层储集性能及与沉积相的关系,提出如下处理方法:首先对由Q型主因子分析得到的各主因子得分进行归一化处理;然后用归一化得分与对应主因子的`方差贡献率相乘后相加,得到样本总得分.根据样本总得分,运用聚类分析,进行储层分级.对储层评价结果进行统计分析后认为,就储层储集性能而言,花土沟油田新近系下油砂山组明显好于上干柴沟组;辫状河三角洲前缘是最好的沉积亚相;河口坝是最好的沉积微相,其次为浊积砂与水下河道.研究表明,本文提出的储层评价方法具有定量化、地质意义明确等优点,有一定应用价值.

作 者：吕红华 任明达 柳金诚 李有利 L(U) Honghua REN Mingda LIU Jincheng LI Youli  作者单位：吕红华,任明达,李有利,L(U) Honghua,REN Mingda,LI Youli(北京大学环境学院,北京,100871)

柳金诚,LIU Jincheng(青海油田分公司勘探开发研究院,敦煌,736202)

刊 名：北京大学学报（自然科学版）  ISTIC PKU英文刊名：ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS PEKINENSIS 年，卷(期)： 42(6) 分类号：P61 关键词：储层评价   Q型主因子分析   聚类分析   新近系   柴达木盆地  

篇6：聚类分析和因子分析

基于因子分析和模糊神经网络的城市公共安全评价研究

摘要：采用因子分析和模糊神经网络方法,对我国的城市公共安全进行了评估.建立了我国城市公共安全水平的评价指标体系.并采用因子分析法对指标的`相关性进行了分析,用模糊神经网络对影响城市公共安全的主要指标进行了分析,如人为因素,设施,管理能力和自然事故等.最后通过实证检验,验证了该模型的科学性.作 者：刘承水 Liu Chengshui 作者单位：北京城市学院,北京,100083期 刊：北京城市学院学报 Journal：JOURNAL OF BEIJING CITY UNIVERSITY年，卷(期)：,“”(1)分类号：X913关键词：城市公共安全 指标体系 模糊神经网络 评价

篇7：聚类分析和因子分析

开 题 报

告

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开题报告

关于因子分析法和EVA法在我国食品饮料上市公司业绩评价中的应用的开题报告

一、选题的背景和意义

在经济全球化的不断深入和市场竞争日益激烈的背景下,企业所处的内外部环境复杂多变,这使得企业在经营管理过程中面临着前所未有的冲击和挑战。20世纪80年代以来,伴随着我国经济的发展，上市公司已经成为国民经济发展的主要力量。上市公司的经营业绩直接影响到潜在投资者的投资决策和已有股东的投资风险和收益水平。构建和使用科学的业绩评价体系对上市公司进行业绩评价，可以体现上市公司的投资价值，帮助投资者选择适当的投资对象，降低投资风险，提高收益水平，有助于投资者进行理性投资。[1]

近年来，国家一直都非常重视食品饮料安全的问题，也采取了一定的措施，但从实际的运行效果并不太好。我国食品饮料行业安全问题依然频发，这一问题不仅关系到企业自身发展、投资者的自身利益，也关系到社会的和谐稳定、人民的幸福安康。反思这背后的原因，除了与中国现实国情有密切关系外，企业自身一味追求高额利润的行为也难辞其咎。食品饮料上市公司在这一重大问题面前如何做才能达到双赢的目标？本人认为需要转变业绩评价理念，明确业绩评价的目标由以股东财富最大化转变为以企业价值最大化为主。因此，对食品饮料上市公司进行科学的业绩评价，引导其正确的经营行为，加强内部控制，使其做出正确的经济决策，该问题在理论和实践上已日益凸现其迫切性、必要性及重要性。这也使得本课题的研究具有重要的现实意义。

然而，关于业绩评价的方法，可谓多种多样，如：因子分析法、综合评价法和财务学方法（EVA方法、平衡积分卡等），但哪一种方法更适合于在业绩评价中运用，各学者众说纷纭。

鉴于此，本论文将以2010年的食品饮料上市公司为研究对象，基于其报表数据的分析和选取，采用因子分析法和EVA法对食品饮料上市公司进行业绩评

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价，以此比较他们的差异和优缺点，对上市公司未来发展提出建议。

二、国内外研究现状及发展趋势

西方国家对于企业经营业绩评价已出现100多年[3]，西方国家的业绩评价大体上经历了成本模式、财务模式、平衡模式等三种模式以及六个阶段。[4]

第一阶段——成本控制业绩评价阶段：19世纪初哈瑞(HarrelL，1911)设计的标准成本制度。第二阶段——财务会计业绩评价阶段：20世纪初亚历山大沃尔(Alexander Wole，1928)首次提出了多项财务评价指标；唐纳德森·布朗

[5](Donaldson Brown，1960)建立的杜邦财务分析评价体系；加里·阿什沃思(Gary Ashworth，1999)建立以每股收益(EPS)及每股收益增加值等为核心的财务指标。[6]第三阶段——经济价值基础业绩评价阶段：20世纪 90年代，思腾恩特咨询公司(Stem＆Stewart Co，1990)提出经济增加值(EVA)。[7]第四阶段——引入非财务指标的战略综合评价阶段：卡普兰和诺顿(Kapland and Norton．1992)提出平衡记分卡(BSC)；[8]霍尔(Robert Hill，1991)提出“四尺度”论。[9]第五阶段——引入相关利益者的可持续发展评价阶段：21世纪后，安迪·尼利(Andy Neely，2002)提出业绩三棱镜(Performance Prism)。

[10]

第六阶段——基于预期的绩效评价阶段：汤姆· 科普兰和亚伦·多戈夫(Tom Copeland and Aaron Dolgoff，2005)提出的基于预期的绩效管理(EBM)。[4]可见，国外学者对于上市公司的业绩评价体系的相关研究内容较为全面，但是对于评价业绩的各种研究主要是侧重于对业绩评价指标体系的讨论。

国内的学者对公司业绩评价的研究方法基本沿袭了西方业绩评价理论的框架，国内目前的研究主要有两个分支：一是将国外成熟的理论本土化，推广杜邦财务评价法、经济增加值（EVA）评价法、平衡记分卡（BSC）评价法等。二是主要对企业业绩评价做了大量实证研究。

刘绍新（2010）《基于因子分析法的上市公司绩效评价分析——以广西2006年21家上市公司为例》[11]：运用因子分析法，利用数据本身得到各个指标在综合评分中的权重，很好地体现了经营业绩评价的客观性和公允性。

李秀珠，张春萍（2010）《基于因子分析法的上市公司业绩评价——以家电

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行业为例》[12]：对家电行业上市公司的经营业绩进行实证分析，分析结果可为投资者提供决策信息，同时对于家电行业上市公司自身总结经验、改进管理、优化决策、提高效益等提供一定的帮助。

刘丹（2011）《基于EVA的上市公司经营绩效实证研究——以我国煤炭上市公司为例》：选取了沪市17家具有代表意义的煤炭业上市公司2009年的财务数据为依据，进行经营业绩评价，实证分析了经济增加值(EVA)、传统会计利润指标与公司市场增加值(MVA)之间的相关性，探讨EVA作为煤炭业上市公司经营业绩评价指标的合理程度。

为了提升企业综合竞争力，优化资源配置、降低成本和获得高额利润，越来越多的中国企业纷纷投身于国际市场。作为企业管理重要组成部分的业绩评价，也开始向国际标准靠拢。[3]伴随着集团化成为企业发展的趋势，企业集团的业绩评价也成为热点研究问题。因此，未来企业的业绩评价方法可结合我国提高经济发展质量、转变经营方式、调整经济结构等发展的政策制度要求，以及外部环境、行业背景等进行相关的实证研究，在这些方面还有很大的提升空间。[4]

综上所述：国外的各种业绩评价方法在产生时间上虽然有先有后，却是交叉并存，互相影响并在继承中演进。然而国内虽然起步晚，但国内学者对业绩评价在上市公司中的运用也已经做了大量的实证分析，不论是因子分析法还是EVA法，它们的理论研究及实证应用都已较为深入，大多研究也都证明了其可操作、可应用性。但这些研究多局限于运用单一的评价指标（如因子分析法或EVA法），往往只是从一个角度评价上市公司，得出的结论相对缺乏科学和合理性。因此，有必要考虑组合评价模式，使得评价结果更加全面科学。笔者将以前人的理论成果为铺垫，在此基础上运用因子分析法和EVA法对上市公司业绩进行组合评价，进一步使评价结果更加科学。[13]

三、研究的基本内容

本论文主要采用理论和实证相结合的研究方法，并侧重实证分析。以我国食品饮料上市公司为研究对象，运用EXCEL、SPSS等统计分析的软件，运用因子分析法和EVA法对我国食品饮料上市公司业绩进行评价，得出哪一种方法更能 浙江大学城市学院毕业论文

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评价上市公司的业绩。

研究的基本内容可以分为以下几个部分来介绍：

引言部分，阐述本课题的研究背景与意义，确立论文的研究目的及内容框架体系。

第一部分，国内外上市公司业绩评价方法研究综述。从业绩评价的产生和发展开始，介绍和阐述国内外已有的业绩评价体系和方法。

第二部分，因子分析法和EVA法理论基础与模型评述。包括因子分析法和EVA法的基本思想及其模型构建的相关内容与该方法的特点及局限性，以便为下文的应用做准备。

第三部分，因子分析法和EVA法在食品饮料上市公司的实证分析。选取52家食品饮料上市公司，利用其年度财务报表，运用因子分析法和EVA法对食品饮料上市公司的业绩进行评价。

第四部分，实证结果分析。将通过因子分析法和EVA法分别计算出的结果进行比较分析。

第五部分，结论与建议。在实证分析和比较分析的基础上，总结哪一种评价方法对上市公司业绩评价更合理，并指出评价体系的改进方法，给出相关政策性建议，并根据研究结论，指出食品饮料上市公司的发展趋势，并提出管理建议。

（一）论文基本框架

摘要 关键词

引言：研究背景和意义

一、国内外关于业绩评价研究现状及评述

二、因子分析法和EVA法理论综述

（一）因子分析法及其模型的综述 1.因子分析法及其模型相关内容的介绍 2.因子分析特点及局限性

（二）EVA法及其模型的综述 浙江大学城市学院毕业论文

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1.EVA法及其模型相关内容介绍 2.EVA特点及局限性

三、食品饮料上市公司业绩评价实证分析

（一）食品饮料行业分析

（二）实证样本的选取及指标确定

（三）基于因子分析法进行业绩评价

（四）基于EVA法进行业绩评价

四、实证结果分析

五、结论与建议 致谢 参考文献

（二）研究的重点和难点

通过运用因子分析法和EVA法对食品饮料上市公司的业绩进行实证分析是本文的重点也是难点。

研究的重点部分：样本数据处理，总结实证结果并进行对比分析与评价，提出合理的结果。

研究的难点部分有：首先，数据本身的局限性，由于每个公司内部管理和激励制度的不同，上市公司还存在操纵交易等现象，给实证研究的真实性造成困难。其次，要进行科学严谨的业绩评价，必须引入非财务指标，但是非财务指标无法从公开披露的信息中获取，也就无法对其进行评价和分析。

（三）拟解决的关键问题

本文拟解决的关键问题是哪一种评价方法更能评价上市公司的业绩情况，从而在此基础上将因子分析法和EVA法应用地客观和有效，最终在我国食品饮料上市公司业绩评价中进行对比分析，找出他们的优缺点。

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四、研究的方法及措施

（一）研究方法

本文主要采用的方法：实证研究和比较分析法，即运用因子分析法和EVA法对食品饮料上市公司进行实证研究，并对研究结果进行比较分析，得出上市公司应该采用哪一种业绩评价方法更为合理。

（二）研究措施

1.查阅图书馆、阅览室、报纸、杂志、期刊、资料等，充分利用文献资料；运用网络资源（例如深沪两市交易所网站等相关网络信息）等，浏览收集相关资料、信息。

2．明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，对前人的研究成果进行总结、归纳和分析，提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点，并筛选材料。

3.结合我国食品饮料上市公司实际财务数据，利用统计软件（EXCEL、SPSS软件）和统计分析方法（因子分析法和EVA法）对其若干个指标进行模型的构建和分析以达到最终期望结果。

五、预期研究成果

本论文是一篇理论与实证相结合的论文，重在实证分析研究，是对文献资料综合研究后实证运用，同时又以关乎民众健康安全的食品饮料上市公司为特定研究对象进行研究和分析，最终会形成一篇一万字左右的论文。

希望通过此篇论文，帮助上市公司的领导者更深入地了解该类统计分析方法在业绩评价体系中的应用，从而体现上市公司的投资价值，促进上市公司的可持续发展。

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六、研究工作进度计划

论文大致分为五个阶段，具体时间安排进度如下：

第一阶段：启动阶段(2011年10月25日——2011年11月26日)明确毕业论文的各项要求，开始进入选题阶段。查阅大量的核心期刊及网络资源，初步确定研究对象及论文的方向，形成研究方案的锥形；同时做好前期资料的积累。与导师就选题问题进行沟通，探讨论文撰写的基本思路，构建大致的框架，最终明确论题，提交学院审核。

第二阶段：开题阶段(2011年12月6日——2011年2月25日)在广泛查阅资料的基础上，完善课题的研究方案，消化所收集的文献资料，作好汇总工作。对资料中的国内外学者的观点进行归纳和提炼，完成文献综述、外文翻译，结合自己的观点，完成开题报告的撰写。在导师的指导下，对文献综述、外文翻译和开题报告进行修改完善。完成开题报告答辩环节。

第三阶段：实施阶段(2012年2月26日——2012年4月中旬)进行课题的设计、调研及结果的处理与分析等，完成论文写作初稿。期间，与导师保持经常的交流，及时汇报研究动态并听取意见。成文后，在导师的指导下不断完善初稿。

第四阶段：后期制作阶段(2012年4月中旬——2012年5月中旬)由导师斧正后，最终定稿。进入答辩准备阶段，打印装订论文、填写相关表格、准备答辩发言稿等。

篇8：聚类分析和因子分析

关键词：金融业,投资价值,因子分析,聚类分析

1因子分析

本节采用因子分析对金融板块45只股票的7个财务指标进行分析。由于这些指标之间具有一定的相关性,如果利用7个指标进行处理,难免会出现信息重叠,而利用因子分析可以很好地解决这个问题。分析所采用数据来自 “新浪网”“中国网”和 “东方财富网”,数据截止日期为2012年12月31日。

在进行实证分析时,本文选择的7个指标分别是代表盈利能力的每股收益和净资产收益率。代表偿债能力的现金流动负债比率、资产负债率。代表运营能力的总资产周转率和代表成长能力的总资产增长率、销售( 营业) 增长率。

借助spss软件,我们对数据基于相关矩阵进行因子分析。由KMO统计量为0. 603,Bartlett检验p - 值小于0. 05,说明该数据适合进行因子分析。选取4个公因子可以看出,它们不仅对每个原始变量的解释程度很高,而且累计贡献率达到了84. 26%。下面通过方差最大正交旋转的因子载荷矩阵对公因子的含义进行解释。

由表1可知,第一个公因子在每股收益,净资产收益率上有较高载荷,主要体现了股票的盈利能力。第二个公因子在现金流动负债比率、资产负债率上有较高载荷,可以体现股票的偿债能力。第三个公因子在总资产周转率上有较高载荷,可以反映股票的运营能力。第四个公因子在总资产增长率、销售增长率上有较高载荷,反映了股票的成长能力。除去运营能力与总资产周转率呈负相关外,其他公因子与之相关指标皆成正相关。因此,我们对体现运营能力的公因子取负值后再做下述分析。

2聚类分析

下面我们基于因子分析的结果,运用系统聚类法研究45家上市公司股票投资价值。根据聚合系数随分类数变化曲线,我们将45家公司分为七类。图1给出体现聚类结果的树状图。

由图1我们得到了分为七类后的结果。

由表2可知,第一类和第二类中除中国平安外都属于银行类,第三类属于保险和证券类,第四类至第七类分别属于租赁业和信托业。下面,我们分别给出上述七类公司的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力的均值对比图。

由图2可知,在盈利能力方面,第二类即兴业银行表现突出,其次是第一类,由剩余的所有银行和中国平安所构成的类,由证券公司和保险公司组成的第三类表现最差。在偿债能力方面,第六类爱建股份表现最差,其次是第五类陕国投A,表现最好的是中航投资。安信信托和香溢融通所在的第四类运营能力表现尤为突出。在成长能力方面,中航投资最具成长性,第六类爱建股份表现最差。

3结论

篇9：聚类分析和因子分析

关键词:因子分析；聚类分析；现代贸易中心；竞争力

中图分类号：F23文献标识码：A文章编号：1006-4117（2011）04-0169-02

贸易中心，总体意义上是指零售批发交易中心、口岸贸易中心、物流配送中心等多项功能的综合体。当今时代，对外贸易的发展出现了新特点，区域贸易中心无论在内涵和外延上都得以拓展，中心城市要想在日趋激烈的贸易竞争中与其它城市抗衡，必须紧密依托经济的发展，加快构建现代贸易中心。贸易中心建设是一项综合性的建设任务，其不仅关系到中心城市在全国城市竞争中的地位，而且关系到城市如何为全国的贸易增长方式转变提供平台，为获得贸易利益服务。

因子分析将具有复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量和因子之间的相关关系，而聚类分析则根据不同因子对变量进行分类，这不仅可以对贸易中心城市的竞争力进行综合评价，而且可以了解各城市发展的制约因素。本文应用因子分析对我国贸易中心城市的竞争力进行综合评价，并根据因子得分对各城市进行聚类分析，以进一步明确我国现代贸易中心的发展情况。

一、样本选择及变量定义

本文选取2006年集装箱吞吐量排名前10的10个具有代表性的贸易中心城市：天津，大连，中山，上海，连云港，厦门，宁波，青岛，广州，深圳。数据来源是2006年各地的《国民经济和社会发展统计公报》和2006年各地的《统计年鉴》，运用SPSSV13.0进行统计分析。

本文共选取了9个指标来进行贸易中心竞争力的比较，分别是第三产业占GDP比重（x1），限额上批发零售贸易业商品销售总额（x2），货运总量（x3），货物进出口总额（x4），货物进口额（x5），货物出口额（x6），外贸依存度（x7），进出口占本国比例（x8），港口集装箱吞吐量（x9）。

二、因子分析及其结果

（一）因子分析

本文使用因子分析方法提取10个样本中心综合竞争力指标主成分为F1，F2和F3及其对应的特征值和贡献率。从因子旋转后的载荷阵可以看出，第一个主成分对货物出口额，进出口占本国比例，进出口总额有绝对值较大的相关系数，这三个指标在第一因子上的负荷值最大，达到92%以上。第一公因子反映了贸易发展规模情况，因此定义第一个公因子为规模因子，主要解释贸易产业的发展规模情况（在这里虽然货物出口额的载荷值为94%，进出口总额的载荷值为92%，但考虑到实际生活中用进出口总额来衡量城市的贸易规模更贴切，这里的规模因子我们就用进出口总额来表示）。第二个因子相关系数绝对值最大的是货运总量，载荷为94.5%，它可以解释贸易中心城市的交通运输情况，因此定义第二因子为交通因子。第三个因子主要反映了第三产业的比重情况，因此定义第三公因子为服务贸易因子。取前3个主成分来代替原来9个变量，其累计贡献率达96.98%，能较好地评价中心城市的贸易竞争力。从因子得分系数矩阵，得出前3个主成分的线性组合方程。

以每一个主成分对应的贡献率为权数，对3个主成分加权平均，所选样本竞争力评价函数如下：

根据上述公式计算出相应的因子得分及综合竞争力得分，结果见表1。

（二）因子分析的結果

从综合竞争力指标来看，2006年我国样本中心城市的贸易竞争力呈现以下特征：

1、贸易竞争力排名前3的城市，都具有经济力量雄厚，贸易量巨大，对周边地区经济辐射力较强的优势。上海扼长江流域之龙头，居沿海经济带的心脏地域，优良的港口、广阔的腹地，使上海具备得天独厚的地理条件。此外，交通，通讯，航运和金融等基础设施和软环境都已具有一定的基础，是全国最大的经济中心和工业中心，产业体系完备，生产实力雄厚；深圳已经连续16年取得贸易出口额全国第一，包括深圳湾口岸、大铲湾码头等等在内的物流优势给深圳发展国际国内贸易提供了强大的支撑。而珠三角作为全球最大的生产型消费品基地为深圳发展贸易中心提供了强大的产业支持。

2、第三产业占GDP的比重即服务贸易亟需发展。在列表中，所有城市的F3得分都是负值。在现代贸易中心城市的发展过程中，服务贸易的重要性越来越突出，而我国这些城市的服务贸易发展还远远地低于要求，这是我们必须认识也务必要抓住的一个重点。促进服务贸易的发展，需要重点做好以下几个工作：第一，形成服务贸易推进机制。把推进服务贸易与建设贸易中心结合起来，与形成服务经济为主的产业结构调整结合起来，形成服务贸易发展的立体格局，形成服务贸易的推进机制。第二，营造有利于服务贸易发展的良好环境；第三，完善符合市场经济要求的服务贸易促进体系，加强服务贸易企业间和政府部门间的联系；第四，以“开放促发展”，但要把工作重点放在服务贸易的出口方面，在出口市场布局上，实现以点到面，从单个项目输出到产业转移的深度开发的战略转移。

3、两端城市的差距较大。排名在前的贸易带头城市上海，深圳与中山，连云港等的各项得分差距比较悬殊。其中上海为3926548，而连云港仅为247538.2，说明我国的各个贸易中心城市的竞争力水平参差不齐，很多城市的贸易业发展还是有乐观的追赶空间。

三、聚类分析及其结果

（一）聚类分析

聚类分析就是对研究样本或指标进行分类的一种多元统计方法，通过将一批数据的个案或者变量的诸多特征，按照关系的远近程度进行分类，以达到认识问题本质的作用。本文使用聚类分析中的逐步聚类分析法（K-means Cluster），选择规模、交通和服务贸易3个因子作为聚类变量，将10个样本城市分成3类，并对产生类的控制变量——3个因子得分作了单因素方差分析。从SPSS输出结果可知：3个类中心点进行了3次迭代，用于聚类分析的3个变量均呈现了显著性差异，说明聚类效果较好。聚类分析结果见表2。

（二）聚类分析的结果

第一类城市中包含上海和深圳。上海和深圳都是沿海城市，有较大的港口，又联系着广阔的腹地，因而是海陆交通的枢纽，是国内外经济、文化、技术交流的连接点，拥有雄厚的产业基础与技术力量，是经济和贸易的荟萃之地。这类城市规模因素，交通因素和服务贸易因素都拥有得天独厚的优势，继而综合排名名列前茅，分居第1和第2。尤其是在规模这个因子上，上海和深圳的货物进出口总额是遥遥领先于其它城市的。上海22750000（万美圆），深圳23723300（万美圆）的规模总额更是奠定了其我国一线贸易中心的地位。

天津，宁波，青岛，广州属于第二类城市。这几个城市都各有优势，特点突出，但劣势也不容忽视致使其综合得分达不到最高水平，排名在第3至第6位。天津，宁波，青岛3个城市都处于有利的交通位置，但是服务贸易的发展速度相对过缓，第三产业占GDP的比重远未达到一线现代贸易中心的水平。其中天津40.21，宁波40.06，青岛41.96，均只刚超出40%。广州是集加工和贸易于一体的港口城市，第三产业占GDP比重高达57.6%，居于10城市之首，然而有形贸易中的重要衡量指标进出口贸易总额和货运总量却列于上海和深圳之后，综合得分为4106579，排在第三位，和宁波，青岛，广州同属第二类城市。

大连，中山易绝对量来说，还是所拥有的交通地理资源和现代的贸易种类来说，这4个城市都是无法与前面几个城市抗衡的。进出口总额最多的厦门（3278961万美圆）比二类城市中的最小值青岛（3908243万美圆）都少将近600000万美圆；货运总量也仅为4550万吨（厦门）至27526万吨（大连）；第三产业占GDP比重最小的城市中山（35.33）也归属于此类。

结束语：通过对2006年我国现代贸易中心城市的研究表明，上海和深圳是我国目前最具贸易竞争力的城市，在规模和交通因子上占有绝对优势；但同时两极分化明显，如综合得分最高的上海，得分为11457274，而最差的连云港，得分为247538.2，两个城市的综合竞争力差值为11209735.8，两端的城市竞争力得分差异较大。最为凸显也最令人担忧的问题是，06年我国10个样本城市的服务贸易因子得分都是负值。这说明，我国贸易城市的竞争力在服务贸易这一块非常缺乏，要想建立真正的，有影响力的现代贸易中心城市，贸易方式急需转变。大力发展服务贸易，对城市经济和社会发展都具有重要的意义。

作者单位：华东政法大学

作者简介：肖芳（1988— ），女，汉族，湖南娄底人，华东政法大学商学院09级产业经济学硕士研究生，研究方向：产业经济学。

参考文献：

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