第三章 河南省区域经济差异指标体系及评价方法
一 评价指标体系构建的基本原则。
可以反映河南省各地区经济水平的指标很多，如果要对区域经济差异问题进行比较深入的研究就要建立科学合理的指标体系，相关指标的选取可以遵循以下规则：
（一）客观、简明性。
所选取的指标体系应该能够客观的反映地区经济社会发展的主要方面，覆盖面要广，应相对完备。同时还要易于取得、便于统一分析。
（二）代表性。
反映区域经济差异的指标比较多，没有必要把所有相关性指标都包括在里面，只要选取其中具有代表性的能够反映情况的指标即可。这些代表性的指标就能反映出区域经济差异的主要特征了。
（三）内在联系性。
一个好的统计指标体系，不是已有的各种统计指标的简单列表，指标之间应当尽可能相对可比且具有一定的内在有机联系。衡量区域经济差异必须考虑各方面的影响因素，在选取指标时应包括经济、结构、文化、人民生活等各方面指标，他们相互独立又构成一个有机整体，二 评价指标体系的确定。
区域经济发展差异既体现在经济发展水平上又体现在社会发展水平的人民生活水平、人口素质、对外开放程度等方面。基于以上分析，本文主要从经济发展水平和社会发展水平两个总的方面设计了河南省区域经济发展相对全面的综合测评指标体系。
本文具体选取以下评价指标 GDP、财政收入、社会消费品零售总额、人均 GDP、人均财政收入、第一产业产值占 GDP 比重、第二产业产值占 GDP 比重、第三产业产值占 GDP 比重、在岗职工人均工资、人均用电量、使用外资金额、居民人民币储蓄存款余额、每万人拥有医生数量、大专及以上人口数。这些指标分别代表了地区的经济发展水平和社会发展水平。
三 评价方法的选择。
（一）聚类分析。
聚类分析是多元统计中研究事物分类的基本方法，它能够将很多个体变量根据其诸多特征，按照在这些特征上的相似性进行自动分类，产生特定个类的分类结果，就是我们俗称的"物以类聚".聚类分析依据数据的距离或相似系数分类，一般的规则是将距离较小的个体或相似系数较大的个体归为一类，反之将距离较大或相似系数较小的个体归为其他的类。聚类分析的方法有系统聚类法和逐步聚类法。系统聚类法需要系统根据数据之间的距离来自动列出类别，通常用于数据量较少的情况，在数据量较大时效率较低。逐步聚类法在处理大量数据时准确性高，速度快，效率高，但是需要自己指定聚类的类别数量。为了得到最为准确的结果本文采用逐步聚类法通过两次设定不同的类别数量对河南省 18 个市进行分类，初步判断我省区域经济差异情况。
逐步分析法的核心就是 K-均值法，其思想是首先随机选择 K 个个体代表 K 个类，这 K 个类是自己设定的，K 个个体分别作为 K 个类的原型，根据距离原型最近的原则将其他对象分配到各个类中。然后以每个类所有个体的平均值作为新的原型，再重复进行个体分配，直到无法再变动为止，最后得到 K 个类。
（二）主成分分析。
在分析区域经济差异时，为了更全面、准确的反映经济差异的特征和规律，我们要考虑 14 个变量。这样做是为了避免遗漏重要的代表信息，但是又不可避免的造成了信息的重叠。另一方面，这些变量之间存在的相关性也增加了分析问题的复杂性，会难以发现事物的真正特征与内在规律。主成分分析利用降维的思想，将多个变量结合为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间是不相关的，从而使这些主成分反映大部分原始变量的信息，且包含信息相互没有重叠之处。这样就可以简化问题，抓住主要矛盾，而又没有信息的缺失。
