基于主成分分析法的贵州制造业产业集聚实证研究

发布时间：2017-08-10 14:07

  本文关键词：基于主成分分析法的贵州制造业产业集聚实证研究

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【摘要】：随着经济全球化程度的加深,各种要素如知识、劳动力、技术等对经济增长的促进作用日趋突出,并且各种要素的有机组合与创新也为企业的发展提供了较强的后续动力,影响到产业的内部专业化分工和经济运行的空间集聚,甚至影响到整个区域经济的发展。因此,同种类型的企业在特定地区的集聚已成为了一种普遍现象。近些年来,随着贵州工业化进程的加快以及自身的资源和政策优势,贵州产业集聚呈现快速发展态势,为贵州的经济增长起到了很大的促进作用。制造业是工业的核心,是国民经济的基础,同时也是衡量一个地区经济综合实力和科技技术水平的重要标准。因此本文主要围绕贵州制造业产业集聚来展开研究,通过对贵州制造业产业集聚发展状况进行实证评价,明确自身的发展定位与方向,一方面可以丰富相关理论,另一方面可以提出更适宜的产业发展建议。本文首先回顾了产业集聚的相关基础理论,并对产业集聚的国内外文献进行了梳理,在此基础上明确了本文的研究方向。继而定性分析了贵州制造业产业集聚的现状,介绍了贵州制造业产业集聚的历史进程和发展机遇等方面的内容,并着重分析了贵州制造业经济发展水平、产业结构和产业专业化水平三个方面的现状。通过贵州制造业专业化水平的分析对2010~2014年贵州制造业各行业的区位熵值进行了测算,衡量和评价了贵州制造业的产业集聚程度和动态变化特征。本文在研究过程中,既注重了对集聚现状的静态分析,又注重了制造业各行业的区位熵动态变化趋势的研究。而后,依据相关原则构建了包括产业经济创造能力、区际竞争力、产业关联效应和可持续发展能力四个层面的产业集聚指标体系,并运用主成分分析方法对贵州制造业产业集聚进行了实证研究,并辅以聚类分析验证。通过实证评价得到了贵州制造业各行业的综合得分和各主成分得分及排序情况,探究了贵州制造业产业集聚所呈现的特点以及存在的优势产业等问题。最后通过对实证分析的结果进行梳理与总结,从政府和产业两个方面提出相应的发展建议。
【关键词】：产业集聚 制造业 评价 主成分分析
【学位授予单位】：贵州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F427
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景及研究意义8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 文献综述9-13
• 1.2.1 国外研究概述9-11
• 1.2.2 国内研究概述11-13
• 1.2.3 研究评述13
• 1.3 研究方法及技术路线13-15
• 1.3.1 研究方法13-14
• 1.3.2 技术路线14-15
• 1.4 研究内容和创新点15-16
• 1.4.1 研究内容15
• 1.4.2 创新点15-16
• 第2章 相关概念界定及基础理论16-21
• 2.1 产业集聚的概念与分类16-17
• 2.1.1 产业集聚的概念16
• 2.1.2 产业集聚的分类16-17
• 2.2 产业集聚的相关理论17-18
• 2.2.1 古典区位理论17
• 2.2.2 聚集经济理论17-18
• 2.2.3 增长极理论18
• 2.2.4 空间经济理论18
• 2.3 制造业的概念与分类18-21
• 2.3.1 制造业的概念18
• 2.3.2 制造业的分类18-21
• 第3章 贵州制造业产业集聚现状分析21-34
• 3.1 贵州制造业产业集聚的发展历程21-22
• 3.2 贵州制造业产业集聚的基础与机遇22-23
• 3.2.1 发展基础22-23
• 3.2.2 发展机遇23
• 3.3 贵州制造业产业集聚发展现状23-32
• 3.3.1 贵州制造业发展水平23-27
• 3.3.2 贵州制造业产业结构27-28
• 3.3.3 贵州制造业专业化水平28-32
• 3.4 贵州制造业产业集聚的特点及主要问题32-34
• 3.4.1 贵州制造业产业集聚的特点32-33
• 3.4.2 发展中存在的问题33-34
• 第4章 贵州制造业产业集聚综合评价指标体系的构建34-41
• 4.1 主成分分析法34-35
• 4.1.1 主成分分析法的原理34
• 4.1.2 主成分分析法的步骤34-35
• 4.2 评价指标体系的建立35-37
• 4.2.1 评价指标选取的原则35-36
• 4.2.2 贵州制造业产业集聚评价的标准36-37
• 4.3 评价指标体系的构建37-41
• 4.3.1 经济创造能力指标分析38
• 4.3.2 区际竞争力指标分析38-39
• 4.3.3 产业关联效应指标分析39-40
• 4.3.4 可持续发展能力指标分析40-41
• 第5章 贵州制造业产业集聚实证研究41-52
• 5.1 研究对象与数据来源41
• 5.2 基于主成分分析的数据测算41-47
• 5.3 评价结果分析47-49
• 5.3.1 总体评价结果47-48
• 5.3.2 各个分指标评价结果48-49
• 5.4 聚类分析的验证49-52
• 第6章 研究结论与展望52-56
• 6.1 结论与对策52-55
• 6.1.1 研究结论52-53
• 6.1.2 建议及对策53-55
• 6.2 研究不足与展望55-56
• 参考文献56-59
• 附录59-63
• 致谢63-64
• 攻读硕士学位期间发表论文情况及参与科研项目64

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本文编号：651101