信息产业发展水平综合评价体系研究

科学地分析信息产业发展水平是制定信息产业相关政策的重要基础。通过对信息产业发展阶段特征的综合分析,提出了一套科学的信息产业发展水平评价指标体系,运用层次分析法对评价指标进行综合分析,对国家信息产业发展水平作出了基本评价。通过对12个国家信息产业发展水平进行综合评价,对不同国家信息产业发展水平进行聚类分析,从而分析总结出信息产业各个发展层次的主要特征,为进一步制定信息产业发展的相关战略和政策提供了理论依据。     

江苏省耕地保护区划研究

文章以江苏省58个县级行政区为区划单元,应用主成分析法得出影响耕地保护的4个主成分,在此基础上应用聚类分析法初步得出耕地保护区,再结合定性分析最后确定六大耕地保护区。从区划结果看,与江苏省综合农业区划相一致,与客观实际能很好地吻合,说明应用综合数值分析模型研究耕地保护区划是成功的。最后,对得出的六大耕地保护区进行了简要的分析,为有计划分区制定耕地保护政策、措施提供了理论基础。     

旅游产业的区域集聚、收敛与就业差异:基于分省面板的说明

本文利用1992-2005年分省面板数据分析了中国旅游产业,主要是饭店业和旅行社业的区域集聚,以及在此过程可能出现的收敛和发散;研究发现分省数据无法有效提供产业的分布对就业的显著影响,但是,分区域(东部、东北、中部和西部)的数据表明,1992-2001年旅游产业的集聚总体上呈现发散态势,而2002年之后则呈现收敛态势,并且显著地支持就业增长的假说.最后,根据这些结论提出合理的政策建议.     

移民搬迁农户收入来源的区位差异研究

移民搬迁的迁入区条件有较大差异,致使移民户收入差距拉大。以宁夏为例,采用典型调查法选取"十二五"期间移民搬迁的若干具有代表性移民安置点,设计出反映地理位置、自然环境、经济条件等方面的指标进行Q型聚类分析,将不同安置点划分为4类,比较各类特点以及农户生计特点;对分布在四类安置点的农户进行抽样调查,用描述统计方法比较家庭收入的均值和标准差,反映不同迁入区移民户收入来源及其差异,并对差异原因分析。研究结果表明:(1)移民农户收入与地域有直接关系,各类地区由于自然条件、资源禀赋以及政策扶持差异而导致移民收入有较大差距。移民区公共投入建设的力度、政府组织培训、劳务输出对移民收入及来源有很大影响;各地的经济基础也直接影响到移民的收入水平;移民户个人因素也不容忽视。(2)移民区后期建设应区别对待,因地制宜,改善条件,加大资源条件差的安置区的基础建设投入力度;加强产业培育,引导致富;通过各种形式组织农民培训;重视移民区社会管理,健全管理体系,建设和谐新村。     

我国畜产品价格波动分析——基于ARCH类模型

运用ARCH类模型对我国主要畜产品的价格波动率进行了分析。结果表明:牛肉、羊肉和鸡肉的价格波动具有显著的波动积聚性,鸡蛋价格波动没有显著的异方差效应;除牛肉市场外,羊肉和鸡肉市场不具有高风险、高回报的特征;猪肉、牛肉、羊肉和鸡肉的价格波动没有非对称性。认为应在畜产品市场出现大的价格波动时及时采取平抑措施,且政府需规范畜产品市场秩序、完善畜产品市场制度。     

北京市药品批发企业物流能力分级研究

结合北京市药品批发企业特点,建立了基于信息熵和模糊聚类的分类模型,并依据聚类结果,提出了药品批发企业物流能力分级方法。模型以实际调研数据为基础,首先应用信息熵理论简化评价指标体系,然后运用熵权法加权的模糊聚类方法对简化后的指标体系进行聚类分析。根据聚类情况,将北京市药品批发企业按物流能力划分为三级,同时指出影响分级结果的指标因素及相应权重,期望为政府监管和行业发展提供一定的指导。     

基于灰色聚类的珠三角区域物流竞争能力分析

建立区域物流能力指标体系,收集相关数据,应用灰色定权聚类分析法,对珠三角各个城市物流能力各项指标定量分析。依据结果,判断各个城市属于哪个类别,分析各个城市的物流发展潜力并提出相关建议。     

一种基于数据挖掘的面条品质综合评价方法

为了准确评价面条品质,文章以46种不同品牌的市售面条为材料,通过实验采集面条样本的力学性能数据和其他属性数据,对构建的数据集进行主成分分析,并借助其结果进行聚类分析,样本最终被划分成5个类,对面条样本进行感官评价。参考感官评价的指标再对每一个簇中的样本进行评价,描述出每个簇中面条样本的品质特性。该方法融合了多种数据分析和评价方法,既具备数据分析的客观性,又不失主观评价的优势。     

A Probabilistic Clustering Model for Variables of Mixed Type

This paper develops a probabilistic clustering model for mixeddata. The model allows analysis of variables of mixed type: thevariables may be nominal, ordinal and/or quantitative. The modelcontains the well-known models of latent class analysis as submodels.As in latent class analysis, local independence of the variables isassumed. The parameters of the model are estimated by the EMalgorithm. Test statistics and goodness-of-fit measures are proposedfor model selection. Two artificial data sets show the usefulness ofthese tests. An empirical example completes the presentation.