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关于经济发展类论文例文,与我国电力消费与区域经济的关联模式相关毕业设计论文
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我国其它所有的省及直辖市,共30个地区.其中,海南省1999年的GDP数据不完整,只保留该省2000～2009年数据,其它地区数据区间仍为1999～2009年,由此导致的数据区间不一致,对本文所采用的分析方法不会产生影响.关联模式分析中使用的指标数据包括人均GDP（aveGDP）、第一产业GDP占比（wiGDP）、单位GDP电耗（eleGDP）,这三个指标全部可以由上面的数据计算得到.
（二）聚类分析识别典型特征
样本数据集包含30个地区、11年的329个样（除海南省1999年的样本数据）,应用SAS企业数据挖掘平台进行聚类分析,并采用最小二乘法聚类准则,自动分为10类,每类包含的样本数、地区数、年限数如表1所示.根据SAS聚类分析结果,三个变量aveGDP、wiGDP和eleGDP在聚类分析中的贡献度（Importance）分别为0.784、1.00和0.756,表明变量选取合理,聚类结果理想.
表1显示出11年间31个地区的经济发展与电力消费状况可以划分为10类,每一类代表了一种特征.其中1、2、5、6、10等五类包含的样本数较多（不少于26个样本）,每一类所涵盖的地区也比较多（不少于6地区）,并分布到各个年份中（均为11个年份）,3、4、7、8、9等五类包含的样本数较少（最大为14个样本）,涵盖的地区比较少(最多为3个地区),也只包含部分年限.
表2详细列出了各地区各年度在经济发展与电力消费方面所属的类别特征.如1999年共29个地区（不含海南）总体表现为9个特征,特征9在本年度中未出现；2009年30个地区表现为7个特征,特征3、7、8未出现.从表中可以看出,在同一时间截面上,各地区经济发展与电力消费的特征呈现多样性.
同时,根据表2的数据按时间序列进行分析,自1999～2009年间,北京、上海、天津三地区先后经历了6、2、9三个特征阶段.尽管在同步性上不完全一致,但阶段先后和特征趋向是相近的,这说明了三个直辖市在发展过程中既有其区域发展的个性特点,也具有发展进程及阶段的共性.同理,宁夏、青海、山西表现为相近的模式；甘肃、贵州也相似.海南地区较最为特殊,前9年的特征均为8,该特征也是海南独有的,其它地区未出现过此特征,到了最后一年表现为5,这一结果体现了海南在区域经济发展与电力消费关联方面的特殊性.黑龙江地区在研究期内其特征保持不变,其特征始终为1,表现出其经济发展与电力消费状况的稳定性.
根据以上分析,可以确定聚类结果较好的解释和呈现了我国各地区在区域经济发展与电力消费方面的基本特征,也体现了地区间经济发展不平衡、某些地区滞后的特点.
(三)关联分析发现特征序列模式
根据表2所列出的各地区特征变化序列,文本将采用关联分析方法继续研究其中蕴含的序列模式.表2中一个地区（一行）表示关联分析的一个事件,所有事件包含的项种类只有10类,即特征1～特征10.每一事件是由多个项按时间先后组成的特征序列.
根据SAS时序关联分析的数据要求,需要把表2的数据重新整理,一个样本表示一个地区某一年度的特征值,分别用area、year、class表示地区、年度、特征值,样本数为329.在进行时序关联分析时,area设置为id变量,year设置为
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关联分析的部分结果如表3所示.为了简略,表3只列出了支持度大于30%的关联规则.例如,关联规则“5等于等于>1”拥有36.67%的支持度和91.67%的置信度,说明该规则具有较强的适用性和可靠性.
由于关联分析实验的数据量较小（共30地区表示事件、10个特征表示事项）,同时各地区特征序列中连续重复出现相同特征的情形比较多（详见表2）,在研究期间内,有1个地区（黑龙江）的特征序列仅由1种特征（特征1）组成,22个地区的特征序列由2种特征组成,6个地区的特征序列由3种特征组成,1个地区（内蒙古）的特征序列由5种特征组成,各地区在时序上没有形成明显的阶段变化特点.由于这两个方面的原因,导致关联分析无法发现更长的关联规则链.因此,本文进一步应用SAS挖掘分析平台的链接分析工具,对各地区的特征序列进行分析,试图对潜在的变化规律进行更加全面的识别和展现.图1显示了链接分析建立的有向链接路径.图中10个结点表示了10种特征,边及边的方向表示了两个特征的先后关联顺序,边的粗细表示了链接次数的多少.表4具体列出了前、后结点及链接次数.
根据图1和表4,可以得到5→1→6→2→9或5→1→2→9等链接路径,并作为我国区域经济发展与电力消费的部分关联模式,用于判断和预测某些地区未来可能的变动趋势.例如,参照这一链接路径和表2显示的特征序列,则可以预测河南、湖南、吉林、江西、四川等地区在未来的几年内存在向特征6变化的可能.
结论
区域经济发展已经成为拉动我国经济社会发展的动力引擎.特别是实施西部大开发战略以来,西部地区生产总值年增长率明显高于大开发前,与全国和东部地区增长幅度之间的差距,亦呈收敛态势.在这一发展过程中,各地区也纷纷呈现出与地区实际相匹配的经济发展历程.
由于地区差异及发展战略重心不同,各区域在横向上表现为不同的经济发展形态及特征,具体表现为产业结构不同、经济增长与电力消费水平不同；在纵向上又表现为区域经济自身发展历程的趋同性,从第一、二产业到第三产业的比重逐步加大,随着经济规模的增长,电力消费水平也逐步提高.因此研究我国各地区经济发展与电力消费在发展过程中表现的阶段性,以及按时间先后形成的前后阶段关联模式,可以更好的了解各地区的经济结构、发展阶段及电力消耗状况,近而更好的把握和预测区域经济的发展趋势及电力消费水平,对促进我国经济结构转型、加强电力行业的协调发展以及完善和制定相关政策具有重要意义.
本文首先搜集了包含我国30个省、市行政地区1999～2009年连续11年的329个样本数据（除海南省1999年的样本数据；由于西藏地区的电力消费数据缺失,样本中不包含西藏地区）,这些样本包含了30个地区、11个年份的人均GDP、第一产业GDP占比、单位GDP电力消耗等指标数据.其次,应用SAS企业数据挖掘平台进行聚类分析,采用最小二乘法聚类准则,按10类进行归类识别,把各地区、各年份的经济发展状态划分为10类,三个指标变量均达到了较高的聚类贡献度,说明聚类结果较好地识别了各地区、各年份的经济发展特征；聚类分析的实际结果也显示出,在同一时间截面上,各地区的经济发展与电力消费的特征呈现出多样性,符合论文分析的基本假设.再次,应用关联分析方法研究了各区域经济发展过程中蕴含的序列模式,选择地区、年度、经济发展阶段的特征值作为分析变量,建立329个样本,应用时序关联分析建立了关联规则,确定地区经济的前后阶段关联情形,并在此基础上进一步应用SAS挖掘分析平台的链接分析工具,对各地区的特征序列进行衔接,建立了地区经济发展阶段的有向链接图,使各地区经济发展阶段的变化规律得到更加全面的识别和展现,从总体上揭示了我国东、中、西部各区域的经济发展格局及变化趋势.
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