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目录中文摘要 (I)英文摘要 (I)一、引言 (1)（一）江苏经济发展现状 (1)（二）循环经济的内涵 (2)二、江苏循环经济发展 (4)（一）江苏发展循环经济的重要性 (4)（二）江苏循环经济建设存在的主要问题 (4)三、循环经济评价指标体系 (5)（一）环境与资源可持续发展指标体系内容 (5)（二）环境与资源可持续发展指标体系的综合评价方法 (6)四、循环经济发展的重点及对策 (9)（一）发展重点 (9)1．构建循环经济产业体系 (9)2．生态社区建设 (10)（二）加快发展循环经济的对策建议 (10)参考文献 (12)附录 (13)江苏省循环经济发展分析摘要：十一五期间，江苏省经济发展飞速，但创造的财富越多，消耗的资源和产生的废弃物就越多，对环境资源的负面影响也就越大。
为解决这一问题，江苏省自2002年引入循环经济理论，2005年被国家列为循环经济试点重点省份，可持续发展初见成效。
本文从循环经济内涵入手，分析循环经济发展过程中出现的问题，指出江苏省发展循环经济的重要性。
采用环境与资源可持续发展指标体系，选取各年份指标数据，通过SPSS统计分析软件主成分分析法，分析江苏省循环经济发展水平。
总结未来发展循环经济的重点方向和对策。
关键词：循环经济；指标体系；发展重点Analysis on the development of circular economyin Jiangsu provinceAbstract: During the 11th five-year, the economy of Jiangsu province develops rapidly. Not only more wealth is created, but also more resources and the waste is consumed. To solve this problem, the circular economy theory was introduced into Jiangsu province in 2002. In 2005, Jiangsu was listed as the circular economy key provinces by the state. This article starts from the connotation of circular economy. It analyses the problems of the process of developing circular economy and points out the importance of circular economy in Jiangsu province. It uses the sustainable development index system of the environment and resources, chooses several years’ data and analyzes the development level of circular economy by the principal component analysis with the help of SPSS. This paper summarizes the development direction and countermeasure of circular economy’s future.Keywords: circular economy; indexes system; main point of development一、引言（一）江苏经济发展现状近年来，江苏省国民经济和社会事业都取得了较快发展，江苏省统计局调查结果显示，2008年江苏省地区生产总值为30312.61亿元，占全国的比重达到10.1%。
江苏区域金融发展水平测度及聚类
董金玲
【期刊名称】《华东经济管理》
【年(卷),期】2009(23)12
【摘要】文章从金融发展规模、金融发展深度与广度等方面,建立了区域金融发展水平的评价体系,并利用因子分析和Q型聚类等方法对江苏13个地区金融发展及其差异情况进行了测度.结果显示:江苏区域金融具备"数量型"发展特征,转变金融增长方式,提高金融效率是江苏区域金融发展的路径选择.
【总页数】6页(P20-25)
【作者】董金玲
【作者单位】徐州工程学院,经济学院,江苏,徐州,221008
【正文语种】中文
【中图分类】F061.5
【相关文献】
1.江苏省普惠金融发展水平测度及其影响因素研究\r——基于全省41个县域的实证研究 [J], 孙天洋;杨晓丽
2.江苏省区域金融发展水平测度与评价 [J], 黄建康;张丹慧
3.基于聚类分析和因子分析的长江经济带金融发展水平测度 [J], 戴正本;任森春;
4.基于聚类分析和因子分析的长江经济带金融发展水平测度 [J], 戴正本;任森春
5.基于灰色模型的区域金融发展水平测度及影响因素分析 [J], 安静
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基于因子分析的江苏省主要城市发展水平综合评价摘要】本文以江苏省十三个省辖市为样本，选取了2012年江苏省统计年鉴中的十个能够代表城市发展水平的指标数据作为分析对象。
运用SPSS软件，通过因子分析对这十个指标进行处理，提出了三个主要因子，并计算出了十三个省辖市综合因子得分及其排名,并为进一步提升江苏省区域经济提出了一些建议。
【关键词】江苏省经济；因子分析；综合评价一、引言江苏省一直以来走的是由城市乡镇共同发展逐步走上以大城市集聚发展为主导的城市化道路，也就是说现如今城市的发展成为了经济和社会发展的重要依赖。
因此，为了反映整个江苏省的社会经济发展水平以及各个城市的经济增长速度，对各个城市的社会发展水平进行评估就显得特别重要。
根据江苏省2012年统计年鉴数据可知，截至2011年末，江苏省全省共有13个省辖市、38个各级市单位数、104个县级单位数，其中有24个县、25个县级市以及55个市辖区。
而往更细地看，整个江苏省共有860个镇，96个乡，344个街道办事处，15625个村民委员会，6083个居民委员会。
作为中国大陆内经济发展水平名列前茅的江苏省来说，其中不乏经济、社会增长水平都位于前列的实力强市。
根据地域划分，江苏省可以分为苏南、苏中和苏北三大区域，其中苏南包括南京、无锡、常州、苏州和镇江五市，苏中包括南通、扬州和泰州三市，而苏北则包括徐州、连云港、淮安、盐城和宿迁五市。
一般来说，苏南经济普遍好于苏中和苏北。
具体苏南、苏中、苏北三大区域地区生产总值及生产总值指数分布图见下图1。
从图中我们可以看出，自2005-2011年七年间，三大区域的地区生产总值都在稳步增长过程中，但是可以明显看出，从生产总值总量这一个标准来看，苏南的经济总量明显高于苏中和苏北，而苏北在一定程度上又稍好于苏中。
而地区生产总值指数是按可比价计算的，以上年为100来计算得出，那么从图中可以看出在2007年至20011年间三大区域的经济总体出现了下滑趋势，其中在金融危机刚刚爆发的2007年至2008年间，三大区域经济增长速度下滑最快，而在2008-2009年间苏中和苏北的经济增长速度都出现了一定程度的回升，而苏南的经济增长速度却持续下降。
4摘要：本文将灰色系统相关理论与物流产业结合，运用灰色关联方法分析影响物流需求变化的相关因素，通过计算各个因素与GDP的灰色关联度，选取货物周转量作为衡量物流需求的关键指标。
通过构建GM(1,1)进行预测精度分析，结果表明此模型精度较高，具有很好的预测效果，并基于灰色系统理论预测结果为江苏省物流产业的发展提出相关建议。
关键词：物流需求；灰色关联；GM(1,1)；江苏省引言自“一带一路”和“长江经济带”等战略提出以来，江苏省大力投资物流产业，发展第三方物流，协同区域物流同步发展，作为第三利润源泉的物流业呈现出良好的发展态势[1]。
据2018年江苏省物流业发展统计公报相关数据显示，江苏省物流总额高达302551.9亿元，同比增长8.2%。
江苏省位于长江三角洲，得天独厚的地理条件与丰富的自然资源加快了物流产业的发展，同时促进了经济的迅速发展，而经济的发展必然带来更大的物流需求。
本文根据灰色系统理论对1999-2018年江苏省物流的相关数据进行分析处理，选择一个最适合衡量物流需求的指标，并通过GM（1，1）预测未来6年江苏省的物流需求，为江苏省物流产业的发展提出相关建议。
1、灰色系统理论概述客观事物之间相互联系相互制约，形成系统。
人们为了更好地认识世界，尝试用各种方法对系统已经外露的特征进行分析，从而揭露系统内部的运行机制。
从认识层面上讲，系统分为黑、白、灰三色系统。
黑色系统表明系统内部特性完全未知；白色系统表明该系统的信息量充分、结构参数具体，具备明显的发展规律；而灰色系统介于两者之间，部分内部特性已知，需要运用相关数理统计方法进行分析。
本文将运用灰色系统理论中的灰色关联分析和灰色预测模型对江苏省物流需求进行预测。
1.1 灰色关联分析灰色关联分析方法的本质是动态过程发展态势的量化分析比较，通过计算各因素之间发展态势的相似或相异程度来确定因素之间的关联程度。
因其量化基础是处理原始数据后生成的生成数，进而得到规律性较为明显的生成函数，对原始数据量没有过高要求，突破了传统概率统计的局限性。
经济论坛Economic ForumMay.2013 Gen.514No.052013年5月总第514期第05期区域之间、区域内部以及省域经济发展存在显著差异，是我国区域经济发展的一个重要特点。
近年来在对区域经济差异问题的研究中，理论和实证研究都有较大突破。
在理论上，空间经济学把空间因素纳入一般均衡理论分析框架，解释了“块状”区域经济的空间分布规律，得出空间非中性的重要结论。
在实证上，国内外学者引入空间数据分析方法，对区域经济差异的空间集聚、空间结构、空间相关性等特征进行了分析，显示了空间因素对区域经济发展差异的重要影响（Rey，1999；Ertur，2006；Maie，2000；Zhang&Felmingham，2002；王晓丹、王伟龙，2011；马晓熠、裴韬，2010）。
改革开放以来，江苏省作为我国经济快速增长且最具活力的省份之一，其区域经济发展差距也迅速扩大，形成了苏南、苏中、苏北经济发展差异明显的区域经济格局。
那么江苏省区域经济发展是否存在空间相关性？区域经济发展差异有什么样的空间统计特点？本文运用探索性空间数据分析方法(ES⁃DA)，选取江苏省13个地级市2001～2010年10年间的人均GDP数据进行空间数据分析，试图更准确地揭示江苏省区域经济的全局和局域空间相关性及空间集聚特征。
一、探索性空间数据分析方法探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)是空间计量经济学的一个重要分支，主要研究与空间位置相关的空间自相关性（空间依赖性）以及空间差异性。
ESDA本质上是由数据驱动的探索过程，其目的是要揭示对象的空间分布、辨别对象的空间离群点和发现对象的空间关联模式，分析内容包括全局空间自相关和局域空间自相关。
全局自相关是从区域整体上刻画区域活动空间分布的集群情况，通常检验区域变量之间是否存在全局空间相关性，最广泛运用的是Moran指数。
引言《联合国海洋法公约》的实施，使海洋国家利益的效力空间发生了新的变化，超越了传统国家利益的认知框架和范围，涵盖了政治、经济、文明进步的方方面面。
推行海洋战略是资源约束和经济发展的必然要求，也是我国繁荣富强和可持续发展的现实需要。
党的十六大正式提出“实施海洋开发”战略。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》也提出，“强化海洋意识，维护海洋权益，保护海洋生态，开发海洋资源，实施海洋综合管理，促进海洋经济发展。
”从经济上认识海洋产业对一个国家和地区发展的影响，很早就有人涉足。
早在18世纪，经济学的开山鼻祖亚当·斯密在其《国富论》中就提到“水运开拓了比陆运所开拓的广大得多的市场，所以从来的各种产业的分工改良，自然而然的开始于沿海沿河一带。
”他分析了北美文明发展过程，还考查了中国大陆文明，结论是文明财富的分布“都沿着海岸和河岸，很少扩展到离此很远的地区。
”另外，他对海洋渔业经济中的价格形成也有十分精到的微观分析。
但由于全球范围内海洋经济的兴起是20世纪中叶以后，所以对海洋经济及其影响进行系统研究，是从20世纪60年代中期才真正开始。
如1967年，美国罗德岛大学资源经济系教授N.Rorholm 研究了13个海本文为江苏省教育科学研究“十五”规划课题“江苏海洋高等教育发展战略研究”、2007年国家软科学课题“海岸带产业成长机理与经济发展战略研究”阶段性成果。
课题编号分别为[滚]C/2005/01/09、2007GX3D083江苏海洋经济对区域经济发展影响的实证分析：1996-2005吴明忠晏维龙黄萍内容提要随着江苏海洋经济的快速发展，海洋经济将成为江苏区域经济的重要增长极。
本文在分析江苏海洋经济系统自身发展的基础上，结合《中国海洋统计年鉴》公布的1996-2005年江苏海洋经济和区域经济发展的历史数据，利用定量方法，从静态和动态两个方面实证分析了江苏海洋经济对区域经济发展的影响程度，并对未来十年海洋经济发展状况进行预测。
基金项目南京信息工程大学教改课题资助项目。
作者简介门可佩（１９４９－），男，江苏南京人，硕士生导师，教授，从事信
息预测理论研究与应用统计分析。
收稿日期２００７!０４!１５
区域经济发展水平的不平衡是各国经济发展过程中面临的一个普遍性问题，不仅在我国的西部存在，华东地区也存在。江苏省地处长江中下游，地理条件优越，苏南地区与上海相邻，经济比较发达，苏北地区经济相对落后。缩小江苏省各地区经济发展差距，实现区域经济的协调发展，不仅具有重要的政治、经济和社会意义，而且也是江苏省整体经济迈上新台阶的客观需要。为寻找协调、持续、稳定的发展途径，推进江苏经济又好又快地发展，笔者根据《江苏统计年鉴（２００６）》关于１３个省辖市的最新统计资料，采用灰色关联聚类分析的方法，对江苏区域经济发展现状及其差异进行综合评价。１灰色关联聚类方法［１］１．１灰色关联聚类的原理设有ｎ个观测对象，每个对象观测有ｍ个特征数据，得到序列Ｘ１＝［ｘ１（１），ｘ１（２），…，ｘ１（ｎ）］Ｘ２＝［ｘ２（１），ｘ２（２），…，ｘ２（ｎ）］……Ｘｍ＝［ｘｍ（１），ｘｍ（２），…，ｘｍ（ｎ）］对所有的ｉ≤ｊ（ｉ，ｊ＝１，２，３，…，ｍ），计算出Ｘｉ与Ｘｊ的绝对关联度εｉｊ，得到上三角矩阵Ａ＝ε１１ε１２ε１３…ε１ｍε２２ε２３…ε２ｍε３３…ε３ｍ"εｍｍ#$$$$$$$$$$$$$$%&’’’’’’’’’’’’’’(式中，εｉｊ＝１，ｉ＝１，２，…，ｍ。矩阵Ａ为特征关联矩阵。然后取定临界值ｒ∈［０，１］，一般要求ｒ＞０．５，当εｉｊ≥ｒ（ｉ≠ｊ），则视Ｘｉ与Ｘｊ为同类特征。ｒ可根据实际问题的需要确定，ｒ越接近１，分类越细，每一组的变量相对越少；ｒ越小，分类越粗，每一组的变量相对越多。１．２灰色绝对关联度设系统行为序列Ｘｉ＝［ｘｉ（１），ｘｉ（２），…，ｘｉ（ｎ）］，Ｄ序列算子，且ＸｉＤ＝［ｘｉ（１）ｄ，ｘｉ（２）ｄ，…，ｘｉ（ｎ）ｄ］其中，ｘ
ｉ（ｋ）ｄ＝ｘｉ（ｋ）－ｘｉ（１），ｋ＝１，２，…，ｎ，
则称Ｄ为始点零化
算子，ＸｉＤ为Ｘｉ的始点零化像，记为Ｘ０ｉ＝［ｘ０ｉ（１），ｘ０ｉ（２），…，ｘ０ｉ（ｎ）］
设序列Ｘ０与Ｘｉ长度相同，Ｓ
ｉ｛Ｓｉ＝ｎ１,［Ｘｉ－ｘｉ（１）］ｄｔ，
Ｓｉ－Ｓｊ＝
ｎ１,
（Ｘ０ｉ－Ｘ０ｊ）ｄｔ，则称
ε０ｉ＝
１＋Ｓ０＋Ｓ
ｉ１＋Ｓ０＋Ｓｉ＋Ｓ
ｉ－Ｓ０
为Ｘ０与Ｘｉ的灰色绝对关联度，简称绝对关联度。设Ｘ
ｉ
与Ｘｊ的长度相同，且皆为１－时距序列，而
Ｘ０ｉ＝［Ｘ０ｉ（１），Ｘ０ｉ（２），…，Ｘ０ｉ（ｎ）］Ｘ０ｊ＝［Ｘ０ｊ（１），Ｘ０ｊ（２），…，Ｘ０ｊ（ｎ）］分别为Ｘｉ与Ｘｊ的始点零化像，则有
Ｓｉ＝
Σ
ｎ－１
ｋ＝２ｘ０ｉ（ｋ）＋１２ｘ０ｉ（ｎ）
Ｓｊ＝
Σ
ｎ－１
ｋ＝２ｘ０ｊ（ｋ）＋１２ｘ０ｊ（ｎ）
Ｓｊ－Ｓｉ＝
Σ
ｎ－１
ｋ＝２［ｘ０ｊ（ｋ）－ｘ０ｉ（ｋ）］＋１２［ｘ０ｊ（ｎ）－ｘ０ｉ（ｎ）］
２用灰色关联聚类对江苏省经济发展水平进行分析２．１指标体系的创建［２］指标体系的构建应考虑以下３个原
则：①既要反映区域经济发展水平，又能反映地区发展的潜
力即可持续水平。②有些指标在评价区域间的发展水平时具有重要意义，但指标数值不可得，这时可选择相近指标来代替。③指标体系中所含指标应尽可能的精炼实用。为了更
好地反映江苏各地区经济发展水平的差异，笔者采用以下１０项指标：Ｘ１，地区生产总值，反映区域经济总体发展水平；
Ｘ２，人均地区生产总值，反映区域经济平均发展水平；Ｘ３，
第
一产业产值，反映区域内农业发展水平；Ｘ
４，第二产业产值，
反映区域内工业发展水平；Ｘ
５，第三产业产值，
反映区域内
服务业及城镇化水平；Ｘ
６，社会固定资产投资，
反映区域内
经济实力和经济投入；Ｘ
７，地方财政一般预算收入，
反映区域
内经济实力与公益设施建设能力；Ｘ
８，消费品零售总额，
反映
区域内居民消费水平和实际购买力；Ｘ
９，人均可支配收入，
反映区域内居民平均消费能力；Ｘ
１０，进出口总额，
反映对外
贸易的发展与商业竞争能力。根据《江苏统计年鉴（２００６）》
和江苏统计信息网统计数据［３－４］
，
得到２００５年江苏省１３个
江苏区域经济发展水平的灰色关联聚类分析门可佩，周丽（南京信息工程大学数理学院，江苏南京２１００４４）
摘要根据２００６年最新统计资料，采用灰色关联聚类分析的方法对江苏省区域经济发展现状及其差异进行分析和评价。结果表明：
江苏１３个省辖市可划分为三大类，其中苏州、南京、无锡和常州４市属于第１方阵，是江苏经济最为发达的地区。
关键词区域经济；灰色关联聚类分析；综合评价中图分类号Ｆ２０７文献标识码Ａ文章编号０５１７－６６１１（２００７）２０－０６２４３－０２
ＧｒｅｙＲｅｌｅｖａｎｔＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＬｅｖｅｌｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅＭＥＮＫｅ!ｐｅｉｅｔａｌ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１００４４）ＡｂｓｔｒａｃｔＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｌａｔｅｓｔｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａｉｎ２００６，ｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｇｒｅｙｒｅｌｅｖａｎｔｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓ．Ｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ１３ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｌｙａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄｃｉｔｉｅｓｃｏｕｌｄｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏ３ｇｒｏｕｐｓ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，Ｓｕｚｈｏｕ，Ｎａｎｊｉｎｇ，ＷｕｘｉａｎｄＣｈａｎｇｚｈｏｕｗｅｒｅｉｎｔｈｅｆｉｒｓｔｇｒｏｕｐ，ｗｈｉｃｈｗａｓｔｈｅｍｏｓｔｄｅｖｅｌｏｐｅｄｒｅｇｉｏｎｉｎＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＲｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｓ；Ｇｒｅｙｒｅｌｅｖａｎｔｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓ；Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
…
安徽农业科学，ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｉＡｇｒｉ．Ｓｃｉ．２００７，３５（２０）：６２４３－６２４４责任编辑金琼琼责任校对王淼DOI:10.13989/j.cnki.0517-6611.2007.20.158地区的各项经济指标，具体见表１。２．２灰色关联聚类分析灰色绝对关联反映了序列间关联程度。为了体现各市之间经济发展水平的差异，并将其进行分类，需要计算出关联矩阵。笔者采用Ｃ语言编程，由计算
地区Ｘ１∥亿元Ｘ２∥元Ｘ３∥亿元Ｘ４∥亿元Ｘ５∥亿元Ｘ６∥亿元Ｘ７∥亿元Ｘ８∥亿元Ｘ９∥元Ｘ１０∥亿美元南京２４１１．１１４０８８７８０．０４１２００．３０１１３０．７９１１１６．４４２１１．０７１００４．９９１４９９７２７０．９０
无锡２８０４．６８６２３２３４８．１７１６９５．９０１０６０．５４８９１．７６１８１．６８８２４．１０１６００５２９１．８８
徐州１２１２．１５１３１６０１６９．９６６１３．９２４２８．２７４５０．９９５５．２２３９６．０４１１１８５１１．２６
常州１３０３．３６３７２０７５６．５６７９６．１２４５０．６８５３４．７０９４．９９４４４．０８１４５８９８３．３８
苏州４０２６．５２６６７６６８８．６６２６８１．５０１２５６．３２１２３３．７６３１６．７８９０５．０７１６２７６１４０６．７８
南通１４７２．０８１９０６０１６０．０３８２５．８５４８６．２０３７０．６９７１．９９５３６．４１１２３８４８５．２６
连云港４５５．９７９６９１９３．３６２０１．５２１６１．０９２２０．２８２４．５９１８２．０８１０００６２０．３８
淮安５６１．８１１０６８３１１９．９０２５５．７５１８６．１６２３４．４９２６．７７１９８．６２９１１５６．８２
盐城１００４．９０１２５８５２２８．４８４４２．１８３３４．２４２６５．０６３７．８９３１６．９１１０５８０１４．３５
扬州９２２．０２２０２５１８９．２９５１９．１７３１３．５６２９５．５５４９．５５３０６．８９１１３７９２７．９３
镇江８７１．６７３２５９７３８．６９５２８．１６３０４．８２２６０．３５４７．１４２４１．３９１２３９４３９．６５
泰州８２２．２６１６３６６８９．８９４７６．６５２５５．７２２１８．５９４６．９１２３３．８１１１１２２１９．２９
宿迁３７５．９３７１８８９９．６５１６３．２５１１３．０３１２４．５５１３．７７１０９．５７２０８１．５３
表１２００５年江苏１３个省辖市主要经济指标
１．０００．８９０．７７０．９２０．９７０．８５０．８７０．８４０．８００．７９０．７７０．７９０．７１１．０００．７２０．９７０．８７０．７７０．７９０．７７０．７３０．７３０．７１０．７３０．６６１．０００．７３０．７９０．９００．８８０．９００．９７０．９７０．９９０．９８０．８８１．０００．９００．８００．８１０．７９０．７５０．７４０．７４０．７４０．６８１．０００．８６０．８８０．８６０．８１０．８００．７８０．８００．７２１．０００．９７０．９９０．９２０．９２０．８９０．９２０．８０１．０００．９６０．９００．９００．８７０．９００．７８１．０００．９３０．９００．９００．９２０．８１１．０００．９５０．９５０．９９０．８５１．０００．９６０．９９０．８６１．０００．９７０．８３１．０００．８６１．００
"#####################################$%&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&’安徽农业科学２００７年机计算得到关联矩阵：２．３对结果进行聚类取ｒ＝０．８８，根据上面的关联矩阵Ａ，大于ｒ的有ε１，２，ε１，４，ε１，５，ε２，４，ε３，６，ε３，７，ε３，８，ε３，９，ε３，１０，ε３，１１，ε３，１２，ε３，１３，ε４，５，ε５，７，ε６，７，ε６，８，ε６，９，ε６，１０，ε６，１１，ε６，１２，ε７，８，ε７，９，ε７，１０，ε７，１２，ε８，９，ε８，１０，ε８，１１，ε８，１２，ε９，１０，ε９，１１，ε９，１２，ε１０，１１，ε１０，１２，ε１１，１２。则｛１，２，４，５｝为第１组，｛３，６，７，８，９，１０，１１，１２，１３｝为第２组，｛４，５，７｝为第３组，｛６，７，８，９，１０，１１，１２｝为第４组，｛７，８，９，１０，１２｝为第５组，｛８，９，１０，１１，１２｝为第６组，｛９，１０，１１，１２｝为第７组。选择每组中最小的标号为一类的代表进行归类。第１组与第３组都含有｛４，５｝，第１组最小标号为｛１｝，所以｛１，２，４，５｝归为一类。第４、５、６、７组都是第２组的元素且都不含元素｛１３｝，并且第２组中的｛３｝标号最小，故将｛３，６，７，８，９，１０，１１，１２｝归为一类。｛１３｝单独作为一类。３小结与讨论通过以上分析，江苏省１３个省辖市可划分为以下３类：第１类有苏州、南京、无锡和常州４市，属于经济发达地区。南京具有优越的投资环境和发展环境。南京利用政策优势、雄厚的经济技术基础与高素质人力资源，着重发展技术含量高的产业，进行科技创新，变科技优势为技术优势，突出高新技术产业的发展地位。苏州、无锡靠近上海地区，受其辐射影响，第二、三产业产值明显高于其他地区，尤其是苏州在各项指标上都比较高。无锡以建设国家创新型城市为突破口，从各个方面积极抢占在苏、锡、常都市圈中的有利地位，率先建成全面小康社会。常州地理、环境条件较有优势，经济实力强，人口素质、生活质量与全省平均水平相当，与全面实现小康社会的标准对照，当前特别要在农民增收、环境整治等方面继续采取有效措施，狠抓落实。第２类有徐州、南通、盐城、扬州、镇江、连云港、泰州和淮安，为经济欠发达城市。徐州有丰富的矿产资源，第一产业产值较高。徐州的难点在农村，关键在县、区，区县经济是制约徐州整体经济发展的关键。这类城市可以充分利用自己的资源发展特色经济，以此带动其他行业的发展。作为江
