衡量希腊周边地区的发展和区域差异:变量分析法外文翻译资料

 2022-11-17 17:05:48

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衡量希腊周边地区的发展和区域差异:变量分析法

  1. Goletsis*, M. Chletsos

希腊，约阿尼纳, 约阿尼纳大学，经济学系。

关键词:

区域发展、收敛、聚类、因子分析、综合指数

区域差异和区域增长模式的确定是影响政策制定的一个重要因素。通常基于gdp的单一指标，存在着显著的缺点。在本文中，我们提供了分析区域差异的方法、工具和发展模式，旨在讨论生活不同方面的发展和生活质量。我们的方法是多维的:首先，我们开发一个复合索引;然后,我们应用多元聚类以确定具有相似社会经济概况的区域。该方法适用于检查希腊地区。研究结果并没有为1995到2007年间的希腊地区的融合提供有力的证据。

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  1. 介绍

一个国家内部存在的区域差异是资源和资金分配上和规划中的一个重要的理论和实践问题。尽管一些研究指出此差异在国家层面上可能是欧盟造成的，在区域层面上并非总是如此。不平衡发展对国家稳定、社会关系和经济资源的有效利用具有重要意义。减少社会与经济的不平等已成为政策的一个关键问题，欧盟内部对此常有争论,特别是在地中海国家加入欧盟之后(欧盟由此扩大到中欧和东欧国家)变得更加重要。对于这个原因，区域发展的衡量和区域不平等的确定是许多人优先考虑的问题。

目前，平均收入的分配（以GDP的形式）和人均收入由国家和欧盟当局评估。每个地区的发展水平和资金由各区域通过国家和欧洲政策（例如社区支持框架）确定。这是一个长期的争论，单一指标方法的局限性，故引入生活质量或福利的概念，以提供人类发展的多维性。复合指标主要用于国家级的统计，发展到可比的多个维度，是有意义的综合措施。应用于区域一级，因为没有可用的区域数据，而某些指标，或数据质量差，或数据没有生成。因此，该指标不能随着时间的推移而使用。此外，一些次级指标虽然适合于国家比较，但在区域一级有细微的变化（在相同的范围内），因此，他们在捕捉具体的发展维度是值得怀疑的。

最著名和最广泛应用的综合指数是人类发展指数(HDI)。联合国将HDI作为综合指数，来衡量发展和生活质量的三个基本社会经济方面(长寿，受教育程度和生活水平/获得货物的标准表示为收入)。长期以来，HDI主要用于国家测量和比较，主要是由于指数值的概念、计算和解释比较简单。但是，区域一级的数据的可用性和质量是不可预测的，而对类人发展方法的权重启发则可能受到严重的批评。类似于hdi的方法[4]取决于你关注的焦点指数(例如:发展、可持续性、竞争力)，可以找到一系列其他的复合索引方法，例如。HDI[9,10]的修改版，幸福指数[11]，技术成就指数[12]，欧盟区域竞争力指数[13][14]。每个特定的索引捕获包含不同的维度，指数的多个维度/支柱，例如经济，基础设施，凝聚力，教育，劳动力市场，技术，环境、健康等)，在复合材料的评审和评估中可以找到发展指标。

由于综合指数是一个多维度的结构，因此，最近因子分析/主成分分析作为一种降低维数的方法被应用于该问题，将多个维度转换为一组不相关的维度。(参见e)。g(16、17))。复合索引结构中权重的赋值是一个受到很多批评的问题之一，因为它通常是任意执行的。[18]。相等的权重通常是解决问题的方法，并且是最常见的应用方法，如[15]中表2所示。应该指出的是，相等的权重并不意味着没有权重，因为前者意味着对重量相等的隐含判断。其效果还取决于如何将组件指标划分为类别或组：加权相等的类别（由不同的子指标组成）可以掩盖应用于每个单独子指标的不同权重[19]。特别或专家的权重，虽然对某些政策目标有用，但不能帮助从批评中获得任意性[20]。最近，数据包络分析（DEA）已应用于权重提取和综合指数的建立[ 21 ]。然而，以这种方式导出的权重往往是不现实的，可能会导致忽略一些指标，而模型参数可能强烈地影响所得的综合指标[ 22 ]。

考虑到这些因素，我们考虑了对希腊地区差异问题的衡量。根据[ 23 ]，人们普遍认为，希腊周边地区的繁荣指标有了显著改善，特别是在实施社区支持框架方案之后。仍然存在的问题是，这种改善是否减少了区域不平等，或者，由于希腊的平均指标已经接近欧盟平均水平，大城市地区的改善幅度甚至更大。此外，分析希腊区域（穷富/欠发达地区）的模式以及这些模式如何随着时间演变，可以支持区域框架设计和区域经济的形成。

以希腊为我们的工作基础，我们开发了一种分析区域差异的方法和工具，研究趋同假说，识别和监测区域发展模式，然后运用这种方法对希腊区域的趋同假说进行实证调查。除实证结果外，从方法论上看，该手稿的贡献率为3倍：（1）第一，新的综合指数为区域发展测度及其异同点的构建。我们的索引是根据一个具体的方法框架构建的。拟议的指数有效地结合了经济凝聚力和竞争力作为两个主要发展支柱。新指标能够在区域一级捕捉多方面的福祉，同时能够克服区域数据中经常出现的综合指数（数据不可用、数据质量差）的局限性。此外，我们的索引避免了任意权重的获取。采用多因素分析法（即因子分析法）推导出子指标权重，因子分析也有效地处理了各指标间的相互关系，最后，将聚类分析应用于区域发展模式的识别。这样，共享相似特征的区域可以组合在一起。正如讨论部分所描述的，这种分组对决策者的资金分配具有特殊价值。

本文的其余部分结构如下：下一节介绍了有关希腊地区趋同研究的文献综述。他们的主要发现被提出，然后给出了方法框架。这包括选择单个特征/指示器和自动获取权重的框架。然后，描述用于分析的数据。以下部分介绍我们的方法在1995至2007年间适用于希腊区域的结果，这是所有数据都可用的最后一年。最后，在讨论部分对我们的方法进行了评估，并分析了它的优缺点。

  1. 与希腊地区趋同有关的研究

文献回顾显示，对希腊的地区和他们的差距关注GDP统计主要研究（[ 23,24 ]），而大多数人应对存在收敛速度（S / bconvergence1）（[ 25e27 ]）。在[ 23 ]中，使用索引结构中的一组特性进行复合索引分析。就结果而言，虽然学习间隔不尽相同，二元论和没有收敛的证据是大多数研究者的结果。根据[ 25 ]，在北部和南部地区的叠加和二元论不存在，文献[ 26 ]发现二元论和不收敛的证据，参考文献[ 27 ]接受区域收敛，参考文献[ 28 ]报道不收敛的证据。参考文献。[ 23,29 ]报告的弱收敛。[ 30 ]的研究人员在区域一级找不到收敛的迹象（他们在州（坚果III）2级发现了收敛的迹象）。参考文献[ 31 ]相反，报告的证据表明，区域性不平等的分歧或证据在坚果III级停滞不前。有关希腊区域的这些工作的概览可在表1中找到。对取得的成果缺乏一致意见，这也是我们工作的动机。此外，这些研究大多是以国内生产总值为基础的，不包括发展或生活质量的其他方面。仅参考文献中的方法。[31,32]（在坚果III级）遵循一个复合指标法。它们在相等权重聚集中聚集一组20（21）指标。这种聚合可以对所使用的指标集产生严重的反对意见，因为这不是基于方法论框架和采用的加权模式。

  1. 材料和方法

3.1. 方法

我们的方法的主要目的是提供一个工具评估每个地区的发展水平,允许随着时间的演变比较发展,确定差距和增长模式,通过这种方式可以确定一个规划和资源分配的政策工具。除了纯粹的财务方面的发展，也由其他方面来决定，然后遵循一种多维的方法，以便从市场和经济、社会平等和对商品和服务的获得进行审查。从这个意义上讲，我们的工作融合了生活质量的多维概念，克服了基于GDP的方法的不足。在确定区域差异时采用了三阶段的方法:(i)选择指标，(ii)加权和指标聚合(iii)模式分析和聚类。

1.如果一个国家或地区的人均收入差距随着时间的推移而下降，就会出现趋同现象。如果我们发现人均收入增长率与初始收入水平之间存在负相关关系，就会出现b-趋同现象。

2 .统一区域统计(NUTS)的命名法是欧盟用来规范领土单位的五层等级结构。一个区域相当于坚果II的水平。

3.在[39]中可以找到可以用于复合指标建筑的多变量技术的概述。

3.1.1. 指标的选择

为了构建一个能够捕捉不同发展维度的工具，我们区分了两个主要的支柱:第一个是关于经济凝聚力和对商品的获取，这表明每个区域的公民的生活条件和生活水平是可接受的;第二个问题与该地区未来的机会和竞争力有关，即在未来创造有价值的商品和服务的能力，以便今后生活水平提高(见相关参考资料)。(40、41))。在这个基于索引的方法中，我们考虑了一系列的指导方针(根据[42]):

--新指数将衡量发展的基本概念，以扩大人们的选择。

--新的指数应该是可控的，可以理解的。

--综合指数更倾向于大量单独的指数，因为它有助于比较和决策。

--经济和社会方面都应纳入指数。

--索引结构应考虑到数据的可用性和质量(在区域一级)。

此外，在我们的方法中，我们试图涵盖HDI的大致方向(即获取货物、健康、教育)。

根据这些指导原则，根据经济理论和文献中的其他方法，确定了一系列潜在的指标。采用一套标准来选择个别指标。根据[11]提出的指示，这些指标要求:

--在逻辑上对索引概念作出贡献。

--公众可以理解和理解。

--从理论上看，这并不是一个糟糕的指标。

--现在和将来都有可用的区域数据(以便为将来的比较提供一个工具)。

--来自可靠的来源。

--在不同的地区和不同的时间，都有相同的测量方法。

--显示变异性和频率足以反映区域变化。

基于上述，在排除了具有小可变性或没有持续可用性的指标后，选择了一组11个子指标。GDP、就业、住房、私家车、医生和医院床位的当前生活水平指标和经济凝聚力(支柱1),而总固定形成、储蓄、学生、学校和酒店床有关的物质和人力资本可以带来未来竞争力提高的生活标准,因此区域(2)支柱。参与指数的指标集施工表2中所示。

3.1.2. 权重和指标聚合

我们的方法的第二阶段将阶段(i)所确定的指标汇集成一个综合指标。聚合需要两个之前的步骤:(a)规范化和(b)权重捕获，如下所示。

(a)正常化:

为了去除尺度效应，在第i个区域j的第i个指标下，Iij在区间[0,1]中被转换为Iad，根据下面的公式:

（b）权重启发:

为了克服重力诱导的问题，通常采用多变量法进行空间减重，即利用因子分析(FA)来进行权值提取。FA组将共线的子指标组合成新的因子。因素能够尽可能多地捕捉这些子指标的共同信息。FA决定了权重集，它解释了原始变量中最大的变化。在保留信息的最大值的同时，也可以采用不同的标准来选择因子的个数，最常用的是保持因子(i)与大于[43]的特征值相关联的因子[0];ii)分别对数据的总体方差的解释贡献超过10%和(iii)，并累计贡献超过60%[44]的数据的总方差解释。

这样，我们将原始数据集转换为一个新的数据集，其中变量是无关联的。然后旋转因素。我们应用varimax旋转来最小化在同一因素上具有高负载的子指标的数量。这种方法的一个很大的优点是，FA考虑了因素之间的相关性，并通过调整它们的权重来消除不需要排除某些相关变量的需要。每一个因素的分量载荷计算允许重量计算:权重被估计为归一化的平方分量(即每个变量解释的每个分量的方差的部分)[19]-p.57。我们采用了[45]中使用的方法，该方法使用每个变量加权的最高因子加载，根据各自因素的相对贡献来解释总体方差。

通过加权相加函数进行指标聚合:

CIWDj是j地区的幸福和发展综合指数，wi是指标i的权重，而Iaj是区域j的指标Ii的调整值。

3.1.3. 模式分析和聚类

集群的总体目标是确定共享共同开发特性的区域，因此需要确定开发需求。聚类分析的目的是找出一组既能最小化群体变异，又能最大限度地增加群体间变异的群体。多变量聚类可用于基于多个社会经济维度的区域分组。文献综述显示，集群技术在区域一级[8,16]、市级[46]和国家一级[47]的成功应用，最后一项研究更注重竞争力，更少关注发展。在文献中可以确定两种主要的聚类技术:层次结构和分区。在分区技术中，对象被分配给所有集群，直到一个预定义的目标函数达到最佳状态。分层聚类从最精细的对象分区开始(即每个区域首先是自己的集群)，并将基于距离矩阵的对象(区域)结合起来，而不需要重新分组，确保组间的最小方差。这提供了对象的分层分组的能力，这反过来又允许图形表示。dendrogram是一个二维图，说明在过程的每个连续阶段所做的融合。对象(区域)列在水平轴上，纵轴表示连续的步骤。与分区算法相比，可视化表示允许选择要使用的集群数量(根据策略目标)，并提供更大的聚类结果的可解释性。

所采用的聚类方法对应于群体方法与欧几里得距离之间的平均联系，4个作者强调其性能(e)。g[48岁,49])。在组间的平均联系中，两个簇之间的距离是所有簇间对之间的平均距离。这种方法通常优于最近的或最远的邻居方法，因为它基于所有的组间对的信息，而不仅仅是最近的(如单个链接的例子)，或最远的(如完全链接的情况)。一般来说，它产生的聚类具有相似的方差，受极端值的影响较小(例如Ward的方法)。平均连接保证了单调性，消除了组大小依赖和反转。一般来说，这种方法与其他方法相比似乎提供了良好的结果[50]，并且通常在没有特定的原因选择其他策略时选择[51,52]。

在这种类型的区域数据中通常遇到的主要问题是(i)每个变量的不同规模，以及(ii)数据之间的高度相关性。我们克服了第一个问题，应用了标准化，如前所述(步骤ii-a)。至于第二个问题，我们也运用因子分析。在步骤ii-b中标识的因素现在用于集群过程，而不是初始数据集。这样我们就可以确保所使用的变量不相关。

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