统计分析案例 课件 案例2-1：长三角城市一体化发展状况分析——基于面板数据的聚类分析

案例2-1：长三角城市一体化发展状况分析

——基于面板数据的聚类分析;目录;01;03;02;面板数据测度指标体系的熵值法;（2）计算指标体系中的比重矩阵。;（5）计算综合得分。;面板数据的聚类分析模型;面板数据聚类分析在度量样品相似性时采用绝对量距离、增长速度距离和波动距离的加权，该聚类分析过程为：首先，计算绝对量距离、增长速度距离和波动距离；然后，计算出三类距离的权重，求出三类距离的综合距离；最后，基于综合距离采用经典的系统聚类法。具体过程如下。;1.计算三种距离。;2.计算距离权重及综合距离。;客观权重可以采用熵权值法，在参考李因果（2020）的基础上进行了细微修改，具体步骤如下。;3.基于综合距离的系统聚类。;03;指标选取;数据来源与预处理;04;聚类分析;聚类分析;城市一体化水平的熵值测度;由表2-1-4可知，城市群一体化水平评价指标体系权重赋值中，权重较大的是经济和公共服务，其次是交通，市场和生态环境的较小。这说明较好的经济、公共服务和便利的交通是提升城市群一体化水平的关键，但也不能忽视市场和生态环境。

;城市一体化水平的类特征;由表2-1-6可知，在均值方面，第4类城市的城市群一体化水平综合和各分项的均值都是最大的，其次是第3类城市，最小的是第2类城市。

;在增长速度方面，第4类城市的综合、市场、交通一体化水平的增长速度都是最大的，而公共服务一体化水平的增长速度是最小的；第3类城市的生态环境一体化水平的增长速度是最小的；第2类城市的经济、生态环境和公共服务一体化水平的增长速度都是最大的，而综合一体化水平的增长速度是最小的；第1类城市的市场和交通一体化水平的增长速度都是最小的。

;在波动值方面，第4类城市的综合、经济、市场、交通一体化水平的波动值是最小的，但其生态环境和公共服务一体化水平的波动值达到第二大；第3类城市的交通和公共服务一体化水平的波动值最大，其他波动值居中，处于第二或第三大；第2类城市的综合和经济一体化水平的波动值是最大的，生态环境和公共服务一体化水平的波动值是最小的；第1类城市的市场和生态环境一??化水平的波动值最大。

;2.时序图。;由图2-1-2至图2-1-6可知，从整体上看，城市群综合一体化水平具有上升的趋势。

将图2-1-2至图2-1-6结合表2-1-6可知，上海（第4类城市）的综合一体化水平最高，增长速度最快，波动最小；

南京等第3类城市的综合一体化水平较高，增长速度较快，波动较小；

合肥等第1类城市的综合一体化水平较低，增长速度较慢，波动较大；

芜湖等第2类城市的综合一体化水平最低，增长速度最慢，波动最大。

;由图2-1-12至图2-1-16可知，从整体上看，城市群市场一体化水平具有上升的趋势。

将图2-1-12至图2-1-16结合表2-1-6可知，上海（第4类城市）的市场一体化水平最高，增长速度最快，波动最小；

南京等第3类城市的市场一体化水平较高，增长速度较快，波动较小；

合肥等第1类城市的市场一体化水平较低，增长速度最慢，波动最大；

芜湖等第2类城市的市场一体化水平最低，增长速度较慢，波动较大。;由图2-1-17至图2-1-21可知，从整体上看，长三角城市群交通一体化水平在2018年之前的上升趋势不明显，在2018年之后有上升的趋势。

将图2-1-17至图2-1-21结合表2-1-6可知，上海（第4类城市）的交通一体化水平最高，增长速度最快，波动最小；

南京等第3类城市的交通一体化水平较高，增长速度较快，波动最大；

合肥等第1类城市的交通一体化水平较低，增长速度最慢，波动较大；

芜湖等第2类城市的交通一体化水平最低，增长速度较慢，波动较小。;由图2-1-22至图2-1-26可知，从整体上看，城市群生态环境一体化水平无明显上升趋势，且有较大的波动。

将图2-1-22至图2-1-26结合表2-1-6可知，上海（第4类城市）的生态环境一体化水平最高，波动较大；

南京等第3类城市的生态环境一体化水平较高，波动较小；

合肥等第1类城市的生态环境一体化水平较低，波动最大；

芜湖等第2类城市的生态环境一体化水平最低，波动最小。

;由图2-1-27至图2-1-31可知，从整体上看，城市群公共服务一体化水平有明显的上升趋势。

将图2-1-27至图2-1-31结合表2-1-6可知，上海（第4类城市）的公共服务一体化水平最高，增长速度最慢，波动较大；

南京等第3类城市的公共服务一体化水平较高，增长速度较慢，波动最大；

合肥等第1类城市的公共服务一体化水平较低，增长速度最快，波动较小；

芜湖等第2类城市的公共服务一体化水平最低，增长速度最快，波动最小。

;05;本案例基于长三角城市群26个城市在经济、市场、交通、生态环境、公共服务5个方面38个指标的2010—

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