由于分配系数的差别，使各组分在柱内形成差速移行 ，达到分离的目的 。 下面以聚类分析为例对我国区域经济进行划分，并结合金融发展和经济学指标衡量各区域经济现状和差异比较。

2聚类分析法在区域经济分类中的应用

2.1区域划分

传统的区域划分有“七五”计划时期提出的东中西部划分法，但是三大地带的划分方法比较粗略，只是按地理位置的接近来划分，现实中各地区经济和社会差异很大，并且这种划分方法对所要分析的问题缺乏针对性。另外国务院发展研究中心根据“十一五”规划的需要，综合分析各区域经济状况，同时考虑制定经济政策的可行性，提出了八大区域的划分方法，这个方法虽然比三大地带划分法更细致，考虑的更全面，但是由于本文考察的是金融发展水平对经济增长的影响，那么金融发展就是区域划分中必然考虑的重要因素。 因此本文除了考虑地理位置和其它经济、人文等因素外，还将金融发展的影响引入到区域划分中。具体的，选择合适的指标衡量我国区域金融发展水平，并以此为分类标准使用聚类分析的方法，将各省分为金融发展水平高低不等的几个区域，然后再根据地理上的位置关系和政策制定执行时的方便程度给予必要的调整，完成最后的分类，并通过计量经济学中面板数据研究方法将区域金融发展与区域经济增长间关系数量化，使得两者间的关系更加明晰，为提出针对性的政策建议做出准备。

2.2区域经济发展的衡量指标

如何衡量区域经济发展是经济发展理论中的重要组成部分，从现有的研究文献来看还没有关于区域经济发展的完整的研究体系，因此也没有衡量区域经济发展的指标，在具体实践中由于区域经济发展是宏观经济发展在中观领域的延伸，因此在国家层面衡量经济发展的指标适用于衡量区域经济发展。区域经济发展可以从金融发展方面的指标来考虑，选择以下指标：

1.衡量金融发展的指标

前文已经选择了本文使用的衡量金融发展的指标，在此明确计算公式

（1）金融相关比率

这个指标是戈德史密斯在1969 年提出的，该指标表示一国金融工具的总价值与实物形式的国民财富总价值的比。麦金农提出的衡量金融发展的指标是货币存量（M2）与国内生产总值的比。本文选择各地全部金融机构贷款和存款余额与国内生产总值的比来计算各地的金融相关比率。 用FIR 表示。由于资料的限制，本文选择各省全部金融机构存款（用C 表示）和贷款（用D 表示）来近似表示一国金融资产总量，用国内生产总值（GDP）表示国民财富。公式为： FIR= (C+D)/GDP

（2）贷存款转换率 用SLR 表示。使用全部金融机构的贷款(D)与存款（C）之比计算SLR，公式为： SLR=D/C 考察的金融发展指标就是以上两个指标，具体方法是利用系统聚类的思想，使用欧式距离计算个省之间的相似性，采用组内连接法为聚类方法， 将各省分类，最终的分类数由碎石图提供的信息和实际的经济地理情况两方面确定。

2. 经济增长的衡量

本文选择人均实际GDP 环比增长速度(用RGDP 表示)来衡量经济增长，由于使用的是剔除价格影响的实际值，因此在各区域间和各时期间对比时更有说服力。 3.控制变量

现实中影响经济增长的因素很多，为了使模型更符合实际的经济情况，在模型分析时引

入控制变量。使用政府消费占GDP 的比(XG)，衡量各地政府对经济的干预，出口额占GDP 的比(CG)表示各地经济的对外依存度，居民消费价格指数(HP)表示通货膨胀因素。

2.3聚类分析过程

每年各地的金融发展指标都会发生变化，但是金融发展是一个渐进的过程，本文可以将聚类时选择在某几个年份作比较，选择聚类样本，比如全国各省，最终目标是将他们分成金融发展程度不同的几类。考察的金融发展指标就是上文提到的两个指标，具体方法是利用系统聚类的思想，使用欧式距离计算个省之间的相似性，采用组内连接法为聚类方法，将各省分类，最终的分类数由碎石图提供的信息和实际的经济地理情况两方面确定。

具体到本文，由于数据收集的原因，我们的聚类目标中不包括西藏，新疆，另外重庆市1997年才从四川省分离因此将重庆市合并入四川省，实际聚类样本是2７省，可以选择1990年和2007年做比较。

1990年根据碎石图（图1）显示分为六类比较合适。第一类：湖北、湖南、安徽、江西、四川、内蒙古；第二类：云南、福建、浙江、甘肃、河南、贵州、山东、广西、 江苏、山西、河北；第三类：吉林；第四类：广东、黑龙江、上海、宁夏、青海、陕西、辽宁；第五类：海南、天津；第六类：北京。

1995年根据碎石图（图2）显示分为六类比较合适。 第一类：青海、吉林；

第二类：湖南、四川、广西、河南、安徽、贵州、湖北、江西、黑龙江、辽宁、

内蒙古；

第三类： 山东、福建、浙江、江苏、云南、河北；

第四类：海南；

第五类：广东、上海、山西、 陕西、宁夏、甘肃、天津；第六类：北京。

2007年根据碎石图（图3）显示分为六类比较合适。第一类：上海；第二类：四川、 海南、甘肃、辽宁、陕西、山西、广东、青海、贵州；第三类：湖南、江西、广西、河 南、湖北、福建、安徽、江苏、吉林、山东、内蒙古；第四类：黑龙江、河北、云南； 第五类：浙江、天津；第六类：北京

2.4聚类分析划分结果分析及金融发展等指标对经济增长的影响分析

从以上三次分类的情况看，许多分类与我们通常的区域划分结果并不符合，这是因为系统聚类的方法只是根据数值计算的相似性分类，并不考虑样本的地理位置等条件，本文分析区域金融发展对区域经济增长的影响，是为了更好的制定有利于区域金融发展的政策从而促进区域经济增长，因此我们除了借助于聚类的方法外还需要全面衡量。分析上面三次分类的结果，我们发现北京市都是单独划分为一类，上海市2007年也被单独划为一类，由于后文还需进行计量分析，鉴于北京、上海、广东是我国三个区域金融中心，因此把这三个地区分为一类。宁夏、青海、甘肃、贵州在三次分类中虽然与一些经济较发达地区分为一类，但这反映的是西部落后地区在我国银行体系普遍使用分支行制度情况下，在资金的分配上有被东中部地区“抽血”的现象，因此还应该单独成类。综合上面的分析结果和后文计量分析的要求，最终将上述各地分为五类，第一类：北京、上海、广东；第二类：山东、江苏、浙江、第三类：天津、河北、福建、海南、云南；第四类：湖北、湖南、安徽、江西、内蒙古、广西、河南、吉林、黑龙江、辽宁、山西、四川；第五类：陕西、贵州、青海、宁夏、甘肃。

区域划分之后，可以通过matlab分析这几类区域的金融相关比率和贷存款转换率图，从而得出个地区经济发展的不同比较，并可以研究我国各区域内金融发展对经济增长的影响，在此就不再做具体研究。最后提出各区域经济发展的建议，不同区域可以根据当地的产业发展状况、金融改革进展等因素推行差别性的金融发展政策，同时促进区域间金融协调发