楊韡韡+苗冉+
文章編號:1001-148X(2014)04-0017-08
摘要:目前對現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究主要是基于實用性考慮,依據(jù)國家統(tǒng)計標準、以定性分析方法和按經(jīng)驗進行分類,這對于深入研究現(xiàn)代服務業(yè)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況和內(nèi)部結構關系尚存欠缺。本文以學術研究的立場,從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構發(fā)展的角度,在進一步明確現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵、特征的基礎上,選取反映現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展情況的數(shù)量指標,運用聚類分析的方法對現(xiàn)代服務業(yè)的分類進行定量研究,希望能為進一步的現(xiàn)代服務業(yè)理論研究提供參考。
關鍵詞:現(xiàn)代服務業(yè);分類;聚類分析;K-means
中圖分類號:F719文獻標識碼:A
收稿日期:2014-01-07
作者簡介:楊韡韡(1973.12-),女,西安人,北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院副教授,經(jīng)濟學博士,研究方向:技術經(jīng)濟學、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學;苗冉(1988-),男,河南鶴壁人,北京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院研究生,研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學。隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構調整的深化,加快現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展成為各級政府部門制定、執(zhí)行經(jīng)濟社會發(fā)展戰(zhàn)略的重要考慮。2011年我國服務業(yè)占國民經(jīng)濟總量的比重達到了434%,接近于第二產(chǎn)業(yè)所占的比重,部分經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)服務業(yè)所占比重已經(jīng)接近80%。然而自2001年我國服務業(yè)占國民經(jīng)濟的比重超過40%以來,經(jīng)過10年的發(fā)展,我國服務業(yè)比重僅僅增長了29%,有些年份如2003年和2008年甚至出現(xiàn)比重下降。一方面,這是受國際金融危機的影響,使得和經(jīng)濟形勢聯(lián)系較為密切的現(xiàn)代服務業(yè)受到較大影響;另一方面,我國服務業(yè)的發(fā)展更多地依賴于傳統(tǒng)服務業(yè)的發(fā)展,現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展依然比較落后,這也是近些年服務業(yè)在國民經(jīng)濟總量中所占比重徘徊不前的主要原因。
為加快現(xiàn)代服務業(yè)向更高層次發(fā)展,黨的十八大報告進一步提出了“加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級、推動服務業(yè)特別是現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展壯大”的要求,因而對現(xiàn)代服務業(yè)的理論研究也提出了更高的要求。現(xiàn)代服務業(yè)的分類是現(xiàn)代服務業(yè)研究的基礎理論,本文對現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究做定量分析,是對現(xiàn)代服務業(yè)分類方法新的探索和補充。
一、現(xiàn)代服務業(yè)分類研究現(xiàn)狀
關于現(xiàn)代服務業(yè)的分類,國際組織和國家統(tǒng)計部門還沒有專門的分類標準,目前部分組織和學者關于現(xiàn)代服務業(yè)分類的研究如下:
經(jīng)合組織(OECD)國家將金融保險服務業(yè)、信息服務業(yè)、教育服務業(yè)、專業(yè)技術服務業(yè)、健康保健服務業(yè)五大類服務業(yè)列為“知識密集型”服務業(yè),又稱為戰(zhàn)略性服務業(yè)[1]。
國內(nèi)目前比較被認可的分類方法是徐國祥、常寧(2004)將現(xiàn)代服務業(yè)分為八大類若干小類:(1)物流與速遞業(yè),包括物流業(yè)、速遞業(yè);(2)信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè),包括電信和其他信息傳輸服務業(yè)、計算機服務業(yè)、軟件業(yè);(3)電子商務,包括批發(fā)業(yè)、零售業(yè);(4)金融保險業(yè),包括銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)和其他金融活動;(5)房地產(chǎn)業(yè);(6)租賃和商務服務業(yè),包括租賃業(yè)、咨詢服務業(yè)、會展業(yè);(7)科學研究、技術服務業(yè),包括研究與試驗發(fā)展、專業(yè)技術服務業(yè)、科技交流和推廣服務業(yè);(8)遠程教育,包括學歷教育與非學歷教育[2]。這一分類方法主要是為了滿足對現(xiàn)代服務業(yè)統(tǒng)計核算的需要,以及為統(tǒng)計數(shù)據(jù)資源的共享而設計的。
北京市統(tǒng)計局利用指標權重分析法的定量分析和專家判別法的定性分析相結合,對北京市現(xiàn)代服務業(yè)范圍進行了界定,選取了信息化應用水平、技術和知識密集程度、行業(yè)效率和效益三個指標分別按照3:4:3的權重進行定量打分,然后經(jīng)過專家判斷法剔除、增加了某些行業(yè),界定出現(xiàn)代服務業(yè)的范圍。然后依據(jù)統(tǒng)計標準將現(xiàn)代服務業(yè)分為信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)、水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)、衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)九大類、若干小類[3]。
王志明、張斌、方名山(2009)認為現(xiàn)代服務業(yè)統(tǒng)計分類的體系標準應該是一個動態(tài)體系,并依據(jù)現(xiàn)代服務業(yè)產(chǎn)生的兩種來源即新興的現(xiàn)代服務業(yè)和因技術進步改造提升的傳統(tǒng)服務業(yè)而將現(xiàn)代服務業(yè)分為:改造提升的傳統(tǒng)服務業(yè)(現(xiàn)代金融業(yè)、現(xiàn)代商業(yè)服務業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代物流與運輸業(yè)、現(xiàn)代社會服務業(yè))和新興的知識密集型服務業(yè)(信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、科學研究技術服務業(yè))兩大類、八中類、若干小類[4]。此外,還有一些學者分別依據(jù)自己的研究需要和不同的學術觀點,提出了各具側重點的分類方法,分類結果也稍有不同。
總第444期楊韡韡:我國現(xiàn)代服務業(yè)分類:基于聚類分析的定量研究????商 業(yè) 研 究2014/04通過以上分析,目前對現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究主要是基于實用性考慮、按照統(tǒng)計標準以定性方法進行的分類。由于目前對于現(xiàn)代服務業(yè)的范圍界定尚未達成共識,因此這種分類方法在對現(xiàn)代服務業(yè)的范圍進行界定時,主要依據(jù)經(jīng)驗主觀地對現(xiàn)代服務業(yè)進行篩選,使得范圍界定與現(xiàn)代服務業(yè)的屬性特征可能出現(xiàn)偏差;其次,定性分類方法難以體現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)在趨勢和產(chǎn)業(yè)之間的關聯(lián)性,分類結果無法更多體現(xiàn)出現(xiàn)代服務業(yè)內(nèi)部結構發(fā)展的不同和各小類之間更微觀的關系,使得一些雖然在一個行業(yè)大類內(nèi)但小類的經(jīng)濟屬性、發(fā)展狀況和程度差別懸殊。如果站在學術研究的立場,現(xiàn)有的現(xiàn)代服務業(yè)分類設計在理論上不能充分體現(xiàn)出對現(xiàn)代服務業(yè)內(nèi)部結構的認識。
為此,本文在進一步明確現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵和特征的基礎上,依據(jù)現(xiàn)代服務業(yè)的特征建立特征指標體系,通過數(shù)據(jù)計算遴選出現(xiàn)代服務業(yè)的范圍,進而從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構發(fā)展的角度,運用聚類分析的方法對現(xiàn)代服務業(yè)的分類進行定量分析。這一研究將數(shù)據(jù)挖掘技術聚類分析方法引入現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究之中,是對現(xiàn)代服務業(yè)分類方法的一種新的嘗試,也是對經(jīng)濟研究中的國民經(jīng)濟行業(yè)分類方法的補充。
二、現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵、特征
定性分析是定量分析基礎,本文正是在進一步明確現(xiàn)代服務業(yè)內(nèi)涵和特征的基礎上,建立現(xiàn)代服務業(yè)的特征數(shù)據(jù)指標體系和確定現(xiàn)代服務業(yè)的行業(yè)范圍。
(一)現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵
“現(xiàn)代服務業(yè)”是一個比較有中國特色的概念,國際上常用的相似概念有“知識型服務業(yè)”(Knowledge-based service industry)、“知識密集型服務業(yè)”(knowledge-intensive business services)、“戰(zhàn)略性服務業(yè)”、“現(xiàn)代生產(chǎn)性服務業(yè)”、“知識經(jīng)濟”等?!艾F(xiàn)代服務業(yè)”的概念最早來自于1975年布朗寧和辛格曼對服務業(yè)的功能性分類研究,在其關于服務業(yè)發(fā)展的三階段劃分中[5],認為西方發(fā)達國家服務業(yè)發(fā)展的第三階段是現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展的階段,這也是對西方發(fā)達國家服務業(yè)發(fā)展普遍規(guī)律的總結?,F(xiàn)代服務業(yè)概念受到較大關注是在1997年9月中國共產(chǎn)黨的十五大報告發(fā)表之后,這也使得現(xiàn)代服務業(yè)成為我國國民經(jīng)濟結構調整和理論研究的重點。
目前理論界關于現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵界定的觀點可謂仁者見仁、智者見智,尚未達成共識。但在對現(xiàn)代服務業(yè)的理論研究和經(jīng)濟生活的發(fā)展過程中,對現(xiàn)代服務業(yè)的認識也逐步加深并達成了一些關于現(xiàn)代服務業(yè)本質的共識,主要有以下幾個方面。一是認為現(xiàn)代服務業(yè)的核心是生產(chǎn)性服務業(yè)?,F(xiàn)代服務業(yè)是在工業(yè)化比較發(fā)達的階段產(chǎn)生的,伴隨著信息技術和知識經(jīng)濟的發(fā)展、滲透,工業(yè)生產(chǎn)方式也向復雜化、精尖化發(fā)展,社會生產(chǎn)分工也進一步深化,生產(chǎn)性服務業(yè)作為社會生產(chǎn)的中間環(huán)節(jié),從生產(chǎn)過程中分化開來,以一種單獨的生產(chǎn)要素形式進入生產(chǎn)領域,是生產(chǎn)進一步分工的結果[6]。由于信息技術滲透、知識化的作用,使得生產(chǎn)性服務業(yè)具有較高的技術科技屬性和外溢性,這種服務業(yè)的快速發(fā)展必然帶來社會生產(chǎn)領域生產(chǎn)力的快速提高。二是現(xiàn)代服務業(yè)之所以區(qū)別于傳統(tǒng)服務業(yè),關鍵在于信息化和知識化的滲透和作用。一方面新興服務業(yè)的產(chǎn)生來源于科技革命的影響,服務業(yè)存在的根基在于社會生產(chǎn)、生活對于服務的需求,在信息技術革命影響下社會生產(chǎn)、生活產(chǎn)生了新的、高層次的服務需求,刺激了新興的服務產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn);另一方面,信息技術的發(fā)展使生產(chǎn)的方式和手段發(fā)生轉變,部分傳統(tǒng)服務業(yè)更多地采用效率更高的科技手段和現(xiàn)代經(jīng)營方式、組織形式,完成了對傳統(tǒng)服務業(yè)向現(xiàn)代服務業(yè)的提升和轉變。三是現(xiàn)代服務業(yè)是動態(tài)發(fā)展的,因科技發(fā)展水平的不同現(xiàn)代服務業(yè)的涵義也不同。不同時代有不同時代的先進技術,隨著科技水平的發(fā)展,社會技術和經(jīng)營方式也在不斷變化,隨之而來的服務需求也是動態(tài)發(fā)展的,因此現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵也在不斷發(fā)展變化[7]。
綜合以上的共識本文認為:現(xiàn)代服務業(yè)是在信息化、知識化意義上和傳統(tǒng)服務業(yè)相區(qū)別的,伴隨著工業(yè)化進程而產(chǎn)生的,依托信息技術、現(xiàn)代經(jīng)營管理理念和組織形式發(fā)展起來的高附加值、知識密集型生產(chǎn)和生活服務業(yè)。它既包括現(xiàn)代化進程中產(chǎn)生的新興服務業(yè),也包括以現(xiàn)代化的新技術、新業(yè)態(tài)和新服務方式改造和提升了的傳統(tǒng)服務業(yè)。
(二)現(xiàn)代服務業(yè)的特征
隨著現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展,其特征也在不斷變化。隨著理論界對現(xiàn)代服務業(yè)特征的研究增多,認識也在不斷深化。結合前文對現(xiàn)代服務業(yè)內(nèi)涵的分析,現(xiàn)代服務業(yè)的特征主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
1.現(xiàn)代服務業(yè)的本質屬性?,F(xiàn)代服務業(yè)主要有高技術性、高知識性、新興性、高附加值性、高聚集性、開放性等特征?,F(xiàn)代服務業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展壯大,在一定程度上講是一種社會生產(chǎn)分工深化的結果,這種分工是伴隨著信息技術、知識的滲透作用而來的,使得這類產(chǎn)業(yè)具有較高的科學技術屬性和知識含量,其運作需要具有專門知識的人才來策劃、管理和經(jīng)營,這些行業(yè)的人力資源不僅要熟悉行業(yè)的業(yè)務而且要有理論、技術和豐富的工作經(jīng)驗。現(xiàn)代服務業(yè)是與和高技術含量、知識密集型伴隨而來的,是在生產(chǎn)過程中占據(jù)較高利潤和附加值的生產(chǎn)環(huán)節(jié),是高增值性行業(yè),也是提高社會經(jīng)濟效益、增強競爭力的重要途徑?,F(xiàn)代服務業(yè)的高聚集性體現(xiàn)在向城市的聚集,是一種伴隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展而來的地理集中現(xiàn)象。無論是制造業(yè)還是信息技術高科技產(chǎn)業(yè),其發(fā)展過程中都會有產(chǎn)業(yè)集聚效應的產(chǎn)生,但現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展和壯大只有在人口聚集到一定規(guī)模才能作為產(chǎn)業(yè)來經(jīng)營,對于城市的聚集更為依賴。城市市場腹地廣闊、信息交流快,不僅有利于現(xiàn)代服務業(yè)擴展市場,最大程度的接近客戶,也有利于知識外溢效應和生產(chǎn)中學習效應的擴大,此外大城市科技人才豐富、科研基礎雄厚,有利于現(xiàn)代服務業(yè)獲取人才和技術支持。
2.產(chǎn)業(yè)發(fā)展的屬性。首先,從市場結構看,現(xiàn)代服務業(yè)具有低進入壁壘、內(nèi)部結構以競爭性市場為主的特征,對于競爭具有較高的開放性。服務業(yè)屬于人力資本密集行業(yè),機械化大生產(chǎn)產(chǎn)生的規(guī)模效應不能在現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)揮顯著作用,現(xiàn)代服務業(yè)的關鍵在于人才而非機器,高素質的人才隊伍往往才是現(xiàn)代服務企業(yè)發(fā)展的根本保障,而并不過分依賴資本積累,因而資本進入門檻較低,新企業(yè)的進入也相對容易。此外服務業(yè)產(chǎn)品具有個性化特征,需求的多樣性使得中小企業(yè)可以在競爭環(huán)境中依據(jù)需求而靈活轉變戰(zhàn)略,適應市場需求,因此現(xiàn)代服務業(yè)的產(chǎn)業(yè)結構競爭性也比較顯著,對市場具有較高的開放性。其次,從產(chǎn)業(yè)關聯(lián)角度看,現(xiàn)代服務業(yè)應具有高產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度的特征?,F(xiàn)代服務業(yè)處于生產(chǎn)、消費、投資的中間環(huán)節(jié),也是融合各產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié),在國民經(jīng)濟中起到黏合劑的作用,尤其是對高科技產(chǎn)業(yè)等對知識、技術、資本要求較高,現(xiàn)代服務業(yè)的促進作用更加明顯,理應具有較高的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)程度。然而目前,我國現(xiàn)代服務業(yè)產(chǎn)業(yè)關聯(lián)程度并不高,遠遠低于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性程度,這和我國現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展水平不高、內(nèi)部結構不合理有關,這也是我國強調發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)的原因之一。
三、聚類分析方法研究設計
本文以聚類分析的方法對現(xiàn)代服務業(yè)進行分類。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術的重要組成部分,它能夠在無先驗經(jīng)驗的條件下在潛在的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)令人感興趣的數(shù)據(jù)分布模式。和過去主要依靠經(jīng)驗和專業(yè)知識對事物做定性分類的方法不同,聚類分析方法是一種非監(jiān)督的分類方法,通過建立一種分類標準并根據(jù)彼此之間不同的特性辨識出具有相似性的事物[8]。本文采用K-means聚類分析法,該方法也稱快速聚類法,是最經(jīng)典的一種聚類方法,具有運行效率高、速度快、操作簡單等特點,是聚類分析方法中最常用的一種方法[9]。
(一)指標的選擇
建立指標體系要遵循科學性、系統(tǒng)性、全面性、獨立性、可操作性等原則。在建立現(xiàn)代服務業(yè)分類指標體系中應該注意以下幾點。(1)指標要充分反映現(xiàn)代服務業(yè)的特征。由于社會經(jīng)濟是不斷在變化的,現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵也在動態(tài)的變化,只有根據(jù)現(xiàn)代服務業(yè)的特征選取指標,才能相對準確地界定、篩選出現(xiàn)代服務業(yè)的范圍,進而對現(xiàn)代服務業(yè)進行分類,同時使每個指標更有針對性。(2)指標要具有可獲得性。由于服務業(yè)的產(chǎn)業(yè)門類比較多,要兼顧各個產(chǎn)業(yè)選擇指標,就不得不考慮指標的可獲得性,這也是可操作性原則的具體體現(xiàn),同時,這也是以定量分析方法進行現(xiàn)代服務業(yè)研究的極為重要的要求。(3)指標的選擇應盡量精簡化。聚類分析方法是一種無監(jiān)督的分類方法,如果指標選擇過多,不僅會使聚類分析的精度下降,也會在對分類的結果進行分析時造成困難。
為此,根據(jù)前文對現(xiàn)代服務業(yè)特征的分析并遵循建立指標體系的原則,選擇了以下三大類綜合性指標作為進行現(xiàn)代服務業(yè)分類的指標(見表1)。
表1現(xiàn)代服務業(yè)行業(yè)分類的指標體系一級指標二級指標三級指標計算方法產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度產(chǎn)業(yè)規(guī)模就業(yè)人數(shù)從業(yè)人員數(shù)產(chǎn)業(yè)本質屬性信息化水平人均計算機擁有量計算機擁有量/從業(yè)人員數(shù)技術和知識密集程度??埔陨先藛T比重大專以上學歷人員數(shù)/從業(yè)人員數(shù)中級以上職稱人員比重中級以上職稱以上人員數(shù)/從業(yè)人員數(shù)高級工以上人員比重高級工以上人員數(shù)/從業(yè)人員數(shù)行業(yè)效率勞動生產(chǎn)率年營業(yè)收入/從業(yè)人員數(shù)投入產(chǎn)出效益年營業(yè)利潤/年營業(yè)成本市場結構赫希曼-赫芬達爾系數(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展屬性企業(yè)平均人員規(guī)模行業(yè)從業(yè)人數(shù)/行業(yè)企業(yè)數(shù)非公企業(yè)比重行業(yè)非公有制企業(yè)數(shù)/行業(yè)企業(yè)數(shù)外資企業(yè)比重行業(yè)外資企業(yè)數(shù)/行業(yè)企業(yè)數(shù)產(chǎn)業(yè)關聯(lián)程度感應度系數(shù)影響力系數(shù)
需要說明的是,赫希曼-赫芬達爾系數(shù)(Herschman- Herfindahl index)是衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展地理集聚程度的指標:
HHi=∑mj=1(sij-xj)2(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)其中sij表示產(chǎn)業(yè)i在區(qū)域j中的就業(yè)或產(chǎn)值比重,xj表示區(qū)域j中的總就業(yè)或產(chǎn)值占全國的比重,m表示省份數(shù)。如果某一產(chǎn)業(yè)在各地區(qū)的分布和地區(qū)總體經(jīng)濟在全國的分布一致,則HH=0。此外衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展地理集中程度的指標還有赫芬達爾(Herfindahl)系數(shù)、信息熵(Entropy index)、錫爾系數(shù)(Theil index)、區(qū)位基尼系數(shù)(Gini Coefficient)等[10],因中國各省區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度差別較大,人口、地域等均有較大差別,為剔除這些差別在產(chǎn)業(yè)地理集中程度中的影響,故而選擇了赫希曼-赫芬達爾系數(shù)指標作為衡量產(chǎn)業(yè)集中程度的指標。感應度系數(shù)和影響力系數(shù)是產(chǎn)業(yè)關聯(lián)理論中衡量產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應的核心指標:i產(chǎn)業(yè)感應度系數(shù)=n∑nj=1qij∑ni=1∑nj=1qij,(i=1,2,…,n)j產(chǎn)業(yè)影響力系數(shù)=n∑ni=1qij∑nj=1∑ni=1qij,(j=1,2,…,n)其中qij是里昂惕夫逆矩陣(E-A)-1中的元素。感應度系數(shù)衡量某一產(chǎn)業(yè)受其他產(chǎn)業(yè)的波及作用程度,體現(xiàn)某一產(chǎn)業(yè)通過向其他產(chǎn)業(yè)提供供給而對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生波及作用;影響力系數(shù)衡量某一產(chǎn)業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的波及影響,體現(xiàn)某一產(chǎn)業(yè)通過對其他產(chǎn)業(yè)供給的吸收而對其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生的波及影響作用。(二)指標數(shù)據(jù)的處理文中現(xiàn)代服務業(yè)行業(yè)類別和含義按照《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T4754-2002)標準,該標準中將現(xiàn)代服務業(yè)劃分的179個服務業(yè)中類339個小類,指標數(shù)據(jù)主要以《2008年中國經(jīng)濟普查年鑒》、《2007年中國投入產(chǎn)出表》中行業(yè)中類數(shù)據(jù)為來源。由于2008年未對計算機擁有量做普查,故人均計算機擁有量由2004年經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)計算得出;赫希曼-赫芬達爾系數(shù)依據(jù)《2012年中國基本單位統(tǒng)計年鑒》計算得出。此外部分金融業(yè)數(shù)據(jù)以《中國金融統(tǒng)計年鑒》、《中國證券業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國保險業(yè)統(tǒng)計年鑒》等為數(shù)據(jù)來源。聚類分析是以樣本點之間的距離大小為分類依據(jù),不同聚類分析方法所設定的距離定義公式和聚類算法不同,但距離的計算始終會對聚類結果產(chǎn)生較大影響。因此,不同指標間因計量單位不同而產(chǎn)生的數(shù)量級差別會對聚類過程中數(shù)據(jù)點之間的距離產(chǎn)生較大影響;同時數(shù)量級大的指標會對數(shù)量級小的指標的差別產(chǎn)生掩蓋作用,而使分類結果傾向于按照數(shù)量級大的指標進行分類。為避免這種無為的偏差對分類結果產(chǎn)生影響,我們對每一指標數(shù)據(jù)按以下公式進行標準化:
x′j=xj-minxjmaxxj-minxj×100,(j=1,2,…,n)對于指標數(shù)據(jù)和欲反映的特征成反比的指標,如行業(yè)平均企業(yè)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)開放程度成反比,對這些指標我們按以下公式進行了標準化:
x′j=maxxj-xjmaxxj-minxj×100,(j=1,2,…,n)通過標準化,使得各指標數(shù)據(jù)最小的為0,最大的為100,其他數(shù)據(jù)在0-100之間分布。(三)現(xiàn)代服務業(yè)的行業(yè)范圍界定在本研究中,前文得到的數(shù)據(jù)是所有服務業(yè)行業(yè)中類的數(shù)據(jù)。在聚類分析的過程中,我們必須對參與聚類的行業(yè)進行精簡化,剔除非現(xiàn)代服務業(yè)樣本,以減少這些樣本對分類結果產(chǎn)生的影響,同時也有助于對分類的結果進行調整和分析。因此我們需要對現(xiàn)代服務業(yè)的行業(yè)范圍進行界定和篩選。關于現(xiàn)代服務業(yè)的行業(yè)范圍的界定一般認為有兩種標準,即嚴格型標準和寬泛型標準。嚴格型標準認為,現(xiàn)代服務業(yè)應該是滿足所有現(xiàn)代服務業(yè)特征的服務業(yè),如果一些產(chǎn)業(yè)有任何一個特征不能滿足就不能將其界定為現(xiàn)代服務業(yè);而寬泛性標準與此相反,認為現(xiàn)代服務業(yè)應該是一個范圍較為廣闊的定義,凡是具有現(xiàn)代服務業(yè)任何一個或多個特征的服務業(yè),就應該被界定為現(xiàn)代服務業(yè)。根據(jù)前文對現(xiàn)代服務業(yè)內(nèi)涵的探討,我們認為應以相對較為寬泛的標準來界定現(xiàn)代服務業(yè)的范圍。首先,這樣可以使得某些特征不太明顯,但對社會經(jīng)濟作用較大,尤其是對提高社會生產(chǎn)力有較大作用的行業(yè),保留在現(xiàn)代服務業(yè)界定范圍之內(nèi),以分析它們的發(fā)展狀況;其次,某些新興的現(xiàn)代服務業(yè)和因信息化而被改造和提升的服務業(yè),由于產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的不同,其現(xiàn)代服務業(yè)的特征也未必十分顯著,若被排除出現(xiàn)代服務業(yè)范圍之外,也會使得研究結果不盡合理。所以,在本研究中,我們按照相對較為寬泛的標準對現(xiàn)代服務業(yè)的范圍進行了定量和定性的分析,以確定現(xiàn)代服務業(yè)的行業(yè)范圍。具體方法是:首先,依據(jù)前文標準化后的行業(yè)數(shù)據(jù),將各行業(yè)13個三級指標數(shù)據(jù)按照1:1的平均權重計算總得分并排序,優(yōu)先選擇排名前40%的行業(yè)作為現(xiàn)代服務業(yè),排名最后40%的行業(yè)作為非現(xiàn)代服務業(yè),排名40%-60%的服務業(yè)依據(jù)該行業(yè)所屬大類的其他行業(yè)的界定結果進行界定;其次,在按照得分情況進行界定的基礎上,剔除如部分包含于交通運輸業(yè)、住宿餐飲業(yè)、公共管理和社會組織業(yè)等顯著不屬于現(xiàn)代服務業(yè)或政府公共管理部門類的行業(yè);另外,對于其他如寄遞服務、其他商務服務業(yè)、其他未列明的金融活動等行業(yè)的處理,因這些行業(yè)包含有諸如物流業(yè)、會展業(yè)、金融業(yè)等現(xiàn)代服務業(yè),我們依據(jù)其行業(yè)總體屬性進行界定,以確定其是否被列入現(xiàn)代服務業(yè)范圍。詳見下文的分類結果。(四)對現(xiàn)代服務業(yè)的聚類分析經(jīng)過初步對現(xiàn)代服務業(yè)進行界定之后,我們用SPSS210統(tǒng)計軟件對包含于現(xiàn)代服務業(yè)的67個行業(yè)以K-means方法進行聚類分析。K-means方法在進行聚類分析時,會自動確定初始聚類中心,在運算過程中逐步迭代并修正聚類中心,但K-means方法需要事前確定聚類數(shù),即需要確定K的大小。在關于K-means方法的應用中,K的確定始終是一個難點,不同學者研究提出了不同的方法。一般認為,K的大小應該接近于n,為了研究的簡便,我們通過列舉嘗試,當K=8時,聚類結果中的赫希曼-赫芬達爾指標的顯著性較差,而K=9時,則所有指標的顯著性都較合理,因此,我們選擇K=9,也就是通過聚類分析將67類現(xiàn)代服務業(yè)分為9類,結果見表2、表3。
表2 K=9時K-means聚類結果類別[]包含行業(yè)1[]貿(mào)易經(jīng)紀與代理、機械設備租賃2
[]運輸代理服務、其他寄遞服務、電信、互聯(lián)網(wǎng)信息服務、計算機系統(tǒng)服務、數(shù)據(jù)處理、其他計算機服務、公共軟件服務、其他軟件服務、咨詢與調查、廣告業(yè)、醫(yī)學研究與試驗發(fā)展、其他科技服務、自然保護、環(huán)境治理3[]財務公司4[]人壽保險、物業(yè)管理、企業(yè)管理服務、其他商務服務5
[]自然科學研究與試驗發(fā)展、工程和技術研究與試驗發(fā)展、農(nóng)業(yè)科學研究與試驗發(fā)展、社會人文科學研究與試驗發(fā)展、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術檢測、環(huán)境監(jiān)測、工程技術與規(guī)劃管理、其他專業(yè)技術服務、科技中介服務、礦產(chǎn)地質勘查、廣播、電影、文藝創(chuàng)作與表演、新聞業(yè)、基礎地質勘查、地質勘查技術服務、廣播電視傳輸服務、其他房地產(chǎn)活動、非人壽保險、保險輔助服務、法律服務、知識產(chǎn)權服務、旅行社、音像制作6[]衛(wèi)星傳輸服務、氣象服務、技術推廣服務、出版業(yè)、電視、其他文化藝術、文化藝術經(jīng)紀代理7[]商業(yè)銀行8[]其他銀行、證券市場管理9[]證券經(jīng)紀與交易、證券投資、證券分析與咨詢、金融信托與管理、金融租賃、其他未列明的金融活動、房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營
表3 K=9時K-means聚類中心類別[][ZB(]最終聚類中心從業(yè)
人員
數(shù)[]大專以
上人員
比重[]中級以
上職稱
比重[]高級工
以上人
員比重[]人均擁
有計算
機量[]生產(chǎn)
率[]投入
產(chǎn)出
效益[]平均
人員
規(guī)模[]非公企
業(yè)收入
比重[]外資企
業(yè)收入
比重[]感應
度系
數(shù)[]影響
力系
數(shù)[]赫希曼
赫芬代
爾系數(shù)1[]7.9[]26.3[]12.6[]9.2[]0.7[]27.7[]6.3[]99.0[]78.5[]15.6[]94.7[]56.0[]6.32[]14.3[]55.3[]19.6[]15.6[]7.2[]6.3[]7.5[]94.8[]92.8[]56.9[]15.8[]72.2[]9.13[]0.2[]91.4[]88.2[]4.3[]1.2[]100.0[]100.0[]97.2[]91.7[]7.3[]40.7[]3.5[]8.24[]67.9[]19.1[]9.7[]11.8[]0.4[]5.9[]7.6[]70.8[]77.2[]16.6[]42.2[]81.5[]5.65[]5.4[]59.4[]41.7[]26.3[]2.6[]4.7[]9.4[]95.3[]69.8[]9.4[]17.0[]67.8[]10.56[]3.9[]62.8[]32.8[]13.5[]3.6[]4.9[]6.6[]95.8[]70.0[]6.7[]8.7[]61.7[]59.67[]100.0[]74.0[]48.1[]3.7[]2.9[]30.4[]8.0[]17.6[]68.4[]3.8[]92.9[]12.7[]9.78[]1.8[]86.7[]63.1[]7.8[]34.6[]69.0[]23.4[]78.8[]14.6[]4.2[]70.9[]5.8[]15.19[]12.7[]85.5[]44.6[]6.6[]27.5[]33.3[]9.7[]91.2[]92.3[]17.8[]43.2[]3.4[]6.2
從以上聚類分析的結果來看,第5類中集中包含了27個行業(yè),從指標數(shù)據(jù)來看,其大部分都是指標數(shù)據(jù)較為中庸的行業(yè),為使最終的分類結果不過于集中,我們嘗試將第五類中行業(yè)單獨進行一次聚類,并根據(jù)它們的聚類中心來重新分析、調整這些現(xiàn)代服務業(yè)的分類。用K-means方法取K=5對第5類行業(yè)進行聚類,結果見表4、表5。
表4 K=5時對第5類行業(yè)單獨進行的K-means聚類結果類別[]包含行業(yè)1
[]自然科學研究與試驗發(fā)展、工程和技術研究與試驗發(fā)展、農(nóng)業(yè)科學研究與試驗發(fā)展、社會人文科學研究與試驗發(fā)展、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術檢測、環(huán)境監(jiān)測、工程技術與規(guī)劃管理、其他專業(yè)技術服務、科技中介服務、礦產(chǎn)地質勘查、廣播、電影、文藝創(chuàng)作與表演2[]新聞業(yè)3[]基礎地質勘查、地質勘查技術服務4[]廣播電視傳輸服務、其他房地產(chǎn)活動5[]非人壽保險、保險輔助服務、法律服務、知識產(chǎn)權服務、旅行社、音像制作
表5 K=5時對第5類行業(yè)單獨進行的K-means聚類中心類別[][ZB(]最終聚類中心從業(yè)
人員
數(shù)[]大專以
上人員
比重[]中級以
上職稱
比重[]高級工
以上人
員比重[]人均擁
有計算
機量[]生產(chǎn)
率[]投入
產(chǎn)出
效益[]平均
人員
規(guī)模[]非公企
業(yè)收入
比重[]外資企
業(yè)收入
比重[]感應
度系
數(shù)[]影響
力系
數(shù)[]赫希曼
赫芬代
爾系數(shù) 1[]5.20[]57.64[]49.28[]27.14[]1.80[]3.87[]8.40[]96.28[]71.37[]10.80[]11.48[]64.81[]10.382[]0.15[]90.37[]34.22[]16.98[]2.74[]8.45[]8.53[]89.99[]0.00[]4.70[]2.48[]66.12[]7.283[]0.79[]48.12[]70.09[]84.54[]4.19[]2.96[]6.51[]93.57[]38.28[]1.35[]1.17[]81.96[]13.954[]12.38[]30.63[]17.26[]24.99[]6.42[]4.34[]9.50[]93.46[]67.29[]12.49[]26.94[]15.53[]14.945[]5.89[]72.48[]21.34[]6.62[]2.83[]6.99[]12.95[]94.96[]88.57[]7.92[]36.03[]88.81[]8.68
表6現(xiàn)代服務業(yè)行業(yè)分類目錄產(chǎn)業(yè)大類[]產(chǎn)業(yè)性質[]產(chǎn)業(yè)小類高產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性產(chǎn)業(yè)[]生產(chǎn)中介類[]貿(mào)易經(jīng)紀與代理、機械設備租賃高影響力、開放性產(chǎn)業(yè)
[]生產(chǎn)支持類
[]運輸代理服務、其他寄遞服務(物流業(yè))、電信、互聯(lián)網(wǎng)信息服務、計算機系統(tǒng)服務、數(shù)據(jù)處理、其他計算機服務、公共軟件服務、其他軟件服務、咨詢與調查、廣告業(yè)、醫(yī)學研究與試驗發(fā)展、其他科技服務、自然保護、環(huán)境治理行業(yè)規(guī)模大、高影響力產(chǎn)業(yè)
[]商務、 居民
服務類[]人壽保險、物業(yè)管理、企業(yè)管理服務、其他商務服務(會展業(yè))、電子商務、其他房地產(chǎn)活動高知識性、高技術性產(chǎn)業(yè)
[]科研、專業(yè)
技術類
[]自然科學研究與試驗發(fā)展、工程和技術研究與試驗發(fā)展、農(nóng)業(yè)科學研究與試驗發(fā)展、社會人文科學研究與試驗發(fā)展、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術檢測、環(huán)境監(jiān)測、工程技術與規(guī)劃管理、其他專業(yè)技術服務、科技中介服務、礦產(chǎn)地質勘查、廣播、電影、文藝創(chuàng)作與表演、基礎地質勘查、地質勘查技術服務開放性、高影響力產(chǎn)業(yè)[]商務服務類[]非人壽保險、保險輔助服務、法律服務、知識產(chǎn)權服務、旅行社、音像制作高技術性、高聚集性產(chǎn)業(yè)
[]文化類產(chǎn)業(yè)
[]廣播電視傳輸服務、衛(wèi)星傳輸服務、氣象服務、技術推廣服務、新聞業(yè)、出版業(yè)、電視、其他文化藝術、文化藝術經(jīng)紀代理高知識性、高增值性產(chǎn)業(yè)[]管理性金融類[]其他銀行、證券市場管理、財務公司高素質、高開放性產(chǎn)業(yè)
[]金融房地產(chǎn)類
[]商業(yè)銀行、經(jīng)紀與交易、證券投資、證券分析與咨詢、金融信托與管理、金融租賃、其他未列明的金融活動、房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營
(五)現(xiàn)代服務業(yè)的分類結果以上的聚類分析結果需調整和分類處理,以使分類結果更為合理:(1)依據(jù)聚類中心的數(shù)字特點,對聚類分析的結果進行處理。將較為分散的行業(yè)如商業(yè)銀行、財務公司與指標數(shù)據(jù)接近的分類進行合并;將聚類為一類,但行業(yè)屬性和指標數(shù)據(jù)差別較大的行業(yè)分離,并歸并入行業(yè)屬性、指標數(shù)據(jù)與其接近的分類,確定分類數(shù)。(2)由于聚類分析的結果是完全按照特征指標數(shù)據(jù)進行的距離相似性分類,對各個產(chǎn)業(yè)小類之間的相似性、行業(yè)屬性缺乏界定和分析,結果也過于零散,不利于分類結果的應用和分析,因此在聚類分析的基礎上,對行業(yè)分類結果的行業(yè)進行調整。(3)對一些新興的或統(tǒng)計年鑒還未進行統(tǒng)計的行業(yè),如會展業(yè)、物流速遞業(yè)、電子商務等行業(yè),按相應的行業(yè)性質加入行業(yè)分類目錄。對現(xiàn)代服務業(yè)的最終分類結果如表6所示。
四、結論本文將K-means聚類分析方法引入現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究,通過指標數(shù)據(jù)分析對我國現(xiàn)代服務業(yè)進行分類,從結果來看,目前我國現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)因產(chǎn)業(yè)性質和發(fā)展情況的不同,而表現(xiàn)出了不同的發(fā)展特征,而各類內(nèi)的產(chǎn)業(yè)也從數(shù)量上表現(xiàn)出了一定的相似性,這為進一步從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展趨勢和內(nèi)部結構狀況打下了基礎,同時為研究現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)之間以及和其他產(chǎn)業(yè)之間的關系提供了便利。隨著國民經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,各產(chǎn)業(yè)的數(shù)量指標將會持續(xù)變化,而現(xiàn)代服務業(yè)因其動態(tài)性,其涵蓋范圍也將是一個動態(tài)的發(fā)展過程。因此,本文的分類方法為研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展提供了一個研究框架,為深入研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構調整提供參考。
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Classification of Modern Service Industry in China: A Quantitative
Study based on Cluster AnalysisYANG Wei-wei, MIAO Ran
(School of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Abstract:At present, the classification of modern service industry is for the purpose of statistic application. The related studies usually base on the existing statistical standards and qualitative analysis method to classify the modern service industry, which is still deficient for the in-depth study of development situation and the internal structure of modern service industry. In this paper, we stand on an academic research position, and from the internal industrial structure development point of view to classify the modern service industry. Firstly, we further clarify the connotation and the character of the modern service industry; then we select quantitative indicators which reflect the developing situation and characters of modern service industry and use cluster analysis method to carry out quantitative analysis in order to provide reference for further theoretical studies of the modern service industry.
Key words:modern service industry; classification; cluster analysis; K-means
(責任編輯:李江)
表5 K=5時對第5類行業(yè)單獨進行的K-means聚類中心類別[][ZB(]最終聚類中心從業(yè)
人員
數(shù)[]大專以
上人員
比重[]中級以
上職稱
比重[]高級工
以上人
員比重[]人均擁
有計算
機量[]生產(chǎn)
率[]投入
產(chǎn)出
效益[]平均
人員
規(guī)模[]非公企
業(yè)收入
比重[]外資企
業(yè)收入
比重[]感應
度系
數(shù)[]影響
力系
數(shù)[]赫希曼
赫芬代
爾系數(shù) 1[]5.20[]57.64[]49.28[]27.14[]1.80[]3.87[]8.40[]96.28[]71.37[]10.80[]11.48[]64.81[]10.382[]0.15[]90.37[]34.22[]16.98[]2.74[]8.45[]8.53[]89.99[]0.00[]4.70[]2.48[]66.12[]7.283[]0.79[]48.12[]70.09[]84.54[]4.19[]2.96[]6.51[]93.57[]38.28[]1.35[]1.17[]81.96[]13.954[]12.38[]30.63[]17.26[]24.99[]6.42[]4.34[]9.50[]93.46[]67.29[]12.49[]26.94[]15.53[]14.945[]5.89[]72.48[]21.34[]6.62[]2.83[]6.99[]12.95[]94.96[]88.57[]7.92[]36.03[]88.81[]8.68
表6現(xiàn)代服務業(yè)行業(yè)分類目錄產(chǎn)業(yè)大類[]產(chǎn)業(yè)性質[]產(chǎn)業(yè)小類高產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性產(chǎn)業(yè)[]生產(chǎn)中介類[]貿(mào)易經(jīng)紀與代理、機械設備租賃高影響力、開放性產(chǎn)業(yè)
[]生產(chǎn)支持類
[]運輸代理服務、其他寄遞服務(物流業(yè))、電信、互聯(lián)網(wǎng)信息服務、計算機系統(tǒng)服務、數(shù)據(jù)處理、其他計算機服務、公共軟件服務、其他軟件服務、咨詢與調查、廣告業(yè)、醫(yī)學研究與試驗發(fā)展、其他科技服務、自然保護、環(huán)境治理行業(yè)規(guī)模大、高影響力產(chǎn)業(yè)
[]商務、 居民
服務類[]人壽保險、物業(yè)管理、企業(yè)管理服務、其他商務服務(會展業(yè))、電子商務、其他房地產(chǎn)活動高知識性、高技術性產(chǎn)業(yè)
[]科研、專業(yè)
技術類
[]自然科學研究與試驗發(fā)展、工程和技術研究與試驗發(fā)展、農(nóng)業(yè)科學研究與試驗發(fā)展、社會人文科學研究與試驗發(fā)展、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術檢測、環(huán)境監(jiān)測、工程技術與規(guī)劃管理、其他專業(yè)技術服務、科技中介服務、礦產(chǎn)地質勘查、廣播、電影、文藝創(chuàng)作與表演、基礎地質勘查、地質勘查技術服務開放性、高影響力產(chǎn)業(yè)[]商務服務類[]非人壽保險、保險輔助服務、法律服務、知識產(chǎn)權服務、旅行社、音像制作高技術性、高聚集性產(chǎn)業(yè)
[]文化類產(chǎn)業(yè)
[]廣播電視傳輸服務、衛(wèi)星傳輸服務、氣象服務、技術推廣服務、新聞業(yè)、出版業(yè)、電視、其他文化藝術、文化藝術經(jīng)紀代理高知識性、高增值性產(chǎn)業(yè)[]管理性金融類[]其他銀行、證券市場管理、財務公司高素質、高開放性產(chǎn)業(yè)
[]金融房地產(chǎn)類
[]商業(yè)銀行、經(jīng)紀與交易、證券投資、證券分析與咨詢、金融信托與管理、金融租賃、其他未列明的金融活動、房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營
(五)現(xiàn)代服務業(yè)的分類結果以上的聚類分析結果需調整和分類處理,以使分類結果更為合理:(1)依據(jù)聚類中心的數(shù)字特點,對聚類分析的結果進行處理。將較為分散的行業(yè)如商業(yè)銀行、財務公司與指標數(shù)據(jù)接近的分類進行合并;將聚類為一類,但行業(yè)屬性和指標數(shù)據(jù)差別較大的行業(yè)分離,并歸并入行業(yè)屬性、指標數(shù)據(jù)與其接近的分類,確定分類數(shù)。(2)由于聚類分析的結果是完全按照特征指標數(shù)據(jù)進行的距離相似性分類,對各個產(chǎn)業(yè)小類之間的相似性、行業(yè)屬性缺乏界定和分析,結果也過于零散,不利于分類結果的應用和分析,因此在聚類分析的基礎上,對行業(yè)分類結果的行業(yè)進行調整。(3)對一些新興的或統(tǒng)計年鑒還未進行統(tǒng)計的行業(yè),如會展業(yè)、物流速遞業(yè)、電子商務等行業(yè),按相應的行業(yè)性質加入行業(yè)分類目錄。對現(xiàn)代服務業(yè)的最終分類結果如表6所示。
四、結論本文將K-means聚類分析方法引入現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究,通過指標數(shù)據(jù)分析對我國現(xiàn)代服務業(yè)進行分類,從結果來看,目前我國現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)因產(chǎn)業(yè)性質和發(fā)展情況的不同,而表現(xiàn)出了不同的發(fā)展特征,而各類內(nèi)的產(chǎn)業(yè)也從數(shù)量上表現(xiàn)出了一定的相似性,這為進一步從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展趨勢和內(nèi)部結構狀況打下了基礎,同時為研究現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)之間以及和其他產(chǎn)業(yè)之間的關系提供了便利。隨著國民經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,各產(chǎn)業(yè)的數(shù)量指標將會持續(xù)變化,而現(xiàn)代服務業(yè)因其動態(tài)性,其涵蓋范圍也將是一個動態(tài)的發(fā)展過程。因此,本文的分類方法為研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展提供了一個研究框架,為深入研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構調整提供參考。
參考文獻:
[1] The Service Economy 2010[EB/OL].http://www.oecd.com.
[2] 徐國祥,常寧.現(xiàn)代服務業(yè)統(tǒng)計標準的設計[J].統(tǒng)計研究,2004(12):10-12.
[3] 佚名.現(xiàn)代服務業(yè)界定標準浮出水面[J].數(shù)據(jù),2005(9):46-47.
[4] 王志明,張斌,方名山.現(xiàn)代服務業(yè)的內(nèi)涵界定與分類[J].上海商業(yè),2009(6):8-12.
[5] 劉成林.現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展的理論與系統(tǒng)研究[D].天津:天津大學,2007.
[6] Muller E,Doloreux D.Managing the protection of innovations in knowledge一intensive business services[J].Technology in Society,2009(31):64-72.
[7] 張智.現(xiàn)代服務業(yè)實質特征辨析[J].城市,2011(10):25-28.
[8] 方開泰,潘恩沛.聚類分析[M].北京:地質出版社,1982.
[9] 楊韡韡.我國民用機場投資研究[M].北京:中國水利水電出版社,2010.
[10]賀燦飛,潘峰華.產(chǎn)業(yè)地理集中、產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)集群:測量與辨識[J].地理科學進展,2007(2):3-15.
Classification of Modern Service Industry in China: A Quantitative
Study based on Cluster AnalysisYANG Wei-wei, MIAO Ran
(School of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Abstract:At present, the classification of modern service industry is for the purpose of statistic application. The related studies usually base on the existing statistical standards and qualitative analysis method to classify the modern service industry, which is still deficient for the in-depth study of development situation and the internal structure of modern service industry. In this paper, we stand on an academic research position, and from the internal industrial structure development point of view to classify the modern service industry. Firstly, we further clarify the connotation and the character of the modern service industry; then we select quantitative indicators which reflect the developing situation and characters of modern service industry and use cluster analysis method to carry out quantitative analysis in order to provide reference for further theoretical studies of the modern service industry.
Key words:modern service industry; classification; cluster analysis; K-means
(責任編輯:李江)
表5 K=5時對第5類行業(yè)單獨進行的K-means聚類中心類別[][ZB(]最終聚類中心從業(yè)
人員
數(shù)[]大專以
上人員
比重[]中級以
上職稱
比重[]高級工
以上人
員比重[]人均擁
有計算
機量[]生產(chǎn)
率[]投入
產(chǎn)出
效益[]平均
人員
規(guī)模[]非公企
業(yè)收入
比重[]外資企
業(yè)收入
比重[]感應
度系
數(shù)[]影響
力系
數(shù)[]赫希曼
赫芬代
爾系數(shù) 1[]5.20[]57.64[]49.28[]27.14[]1.80[]3.87[]8.40[]96.28[]71.37[]10.80[]11.48[]64.81[]10.382[]0.15[]90.37[]34.22[]16.98[]2.74[]8.45[]8.53[]89.99[]0.00[]4.70[]2.48[]66.12[]7.283[]0.79[]48.12[]70.09[]84.54[]4.19[]2.96[]6.51[]93.57[]38.28[]1.35[]1.17[]81.96[]13.954[]12.38[]30.63[]17.26[]24.99[]6.42[]4.34[]9.50[]93.46[]67.29[]12.49[]26.94[]15.53[]14.945[]5.89[]72.48[]21.34[]6.62[]2.83[]6.99[]12.95[]94.96[]88.57[]7.92[]36.03[]88.81[]8.68
表6現(xiàn)代服務業(yè)行業(yè)分類目錄產(chǎn)業(yè)大類[]產(chǎn)業(yè)性質[]產(chǎn)業(yè)小類高產(chǎn)業(yè)關聯(lián)性產(chǎn)業(yè)[]生產(chǎn)中介類[]貿(mào)易經(jīng)紀與代理、機械設備租賃高影響力、開放性產(chǎn)業(yè)
[]生產(chǎn)支持類
[]運輸代理服務、其他寄遞服務(物流業(yè))、電信、互聯(lián)網(wǎng)信息服務、計算機系統(tǒng)服務、數(shù)據(jù)處理、其他計算機服務、公共軟件服務、其他軟件服務、咨詢與調查、廣告業(yè)、醫(yī)學研究與試驗發(fā)展、其他科技服務、自然保護、環(huán)境治理行業(yè)規(guī)模大、高影響力產(chǎn)業(yè)
[]商務、 居民
服務類[]人壽保險、物業(yè)管理、企業(yè)管理服務、其他商務服務(會展業(yè))、電子商務、其他房地產(chǎn)活動高知識性、高技術性產(chǎn)業(yè)
[]科研、專業(yè)
技術類
[]自然科學研究與試驗發(fā)展、工程和技術研究與試驗發(fā)展、農(nóng)業(yè)科學研究與試驗發(fā)展、社會人文科學研究與試驗發(fā)展、地震服務、海洋服務、測繪服務、技術檢測、環(huán)境監(jiān)測、工程技術與規(guī)劃管理、其他專業(yè)技術服務、科技中介服務、礦產(chǎn)地質勘查、廣播、電影、文藝創(chuàng)作與表演、基礎地質勘查、地質勘查技術服務開放性、高影響力產(chǎn)業(yè)[]商務服務類[]非人壽保險、保險輔助服務、法律服務、知識產(chǎn)權服務、旅行社、音像制作高技術性、高聚集性產(chǎn)業(yè)
[]文化類產(chǎn)業(yè)
[]廣播電視傳輸服務、衛(wèi)星傳輸服務、氣象服務、技術推廣服務、新聞業(yè)、出版業(yè)、電視、其他文化藝術、文化藝術經(jīng)紀代理高知識性、高增值性產(chǎn)業(yè)[]管理性金融類[]其他銀行、證券市場管理、財務公司高素質、高開放性產(chǎn)業(yè)
[]金融房地產(chǎn)類
[]商業(yè)銀行、經(jīng)紀與交易、證券投資、證券分析與咨詢、金融信托與管理、金融租賃、其他未列明的金融活動、房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營
(五)現(xiàn)代服務業(yè)的分類結果以上的聚類分析結果需調整和分類處理,以使分類結果更為合理:(1)依據(jù)聚類中心的數(shù)字特點,對聚類分析的結果進行處理。將較為分散的行業(yè)如商業(yè)銀行、財務公司與指標數(shù)據(jù)接近的分類進行合并;將聚類為一類,但行業(yè)屬性和指標數(shù)據(jù)差別較大的行業(yè)分離,并歸并入行業(yè)屬性、指標數(shù)據(jù)與其接近的分類,確定分類數(shù)。(2)由于聚類分析的結果是完全按照特征指標數(shù)據(jù)進行的距離相似性分類,對各個產(chǎn)業(yè)小類之間的相似性、行業(yè)屬性缺乏界定和分析,結果也過于零散,不利于分類結果的應用和分析,因此在聚類分析的基礎上,對行業(yè)分類結果的行業(yè)進行調整。(3)對一些新興的或統(tǒng)計年鑒還未進行統(tǒng)計的行業(yè),如會展業(yè)、物流速遞業(yè)、電子商務等行業(yè),按相應的行業(yè)性質加入行業(yè)分類目錄。對現(xiàn)代服務業(yè)的最終分類結果如表6所示。
四、結論本文將K-means聚類分析方法引入現(xiàn)代服務業(yè)的分類研究,通過指標數(shù)據(jù)分析對我國現(xiàn)代服務業(yè)進行分類,從結果來看,目前我國現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)因產(chǎn)業(yè)性質和發(fā)展情況的不同,而表現(xiàn)出了不同的發(fā)展特征,而各類內(nèi)的產(chǎn)業(yè)也從數(shù)量上表現(xiàn)出了一定的相似性,這為進一步從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展趨勢和內(nèi)部結構狀況打下了基礎,同時為研究現(xiàn)代服務業(yè)各產(chǎn)業(yè)之間以及和其他產(chǎn)業(yè)之間的關系提供了便利。隨著國民經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,各產(chǎn)業(yè)的數(shù)量指標將會持續(xù)變化,而現(xiàn)代服務業(yè)因其動態(tài)性,其涵蓋范圍也將是一個動態(tài)的發(fā)展過程。因此,本文的分類方法為研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展提供了一個研究框架,為深入研究現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構調整提供參考。
參考文獻:
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[8] 方開泰,潘恩沛.聚類分析[M].北京:地質出版社,1982.
[9] 楊韡韡.我國民用機場投資研究[M].北京:中國水利水電出版社,2010.
[10]賀燦飛,潘峰華.產(chǎn)業(yè)地理集中、產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)集群:測量與辨識[J].地理科學進展,2007(2):3-15.
Classification of Modern Service Industry in China: A Quantitative
Study based on Cluster AnalysisYANG Wei-wei, MIAO Ran
(School of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Abstract:At present, the classification of modern service industry is for the purpose of statistic application. The related studies usually base on the existing statistical standards and qualitative analysis method to classify the modern service industry, which is still deficient for the in-depth study of development situation and the internal structure of modern service industry. In this paper, we stand on an academic research position, and from the internal industrial structure development point of view to classify the modern service industry. Firstly, we further clarify the connotation and the character of the modern service industry; then we select quantitative indicators which reflect the developing situation and characters of modern service industry and use cluster analysis method to carry out quantitative analysis in order to provide reference for further theoretical studies of the modern service industry.
Key words:modern service industry; classification; cluster analysis; K-means
(責任編輯:李江)