关于选定的欧洲国家结构性经济指标的聚类分析和因子分析外文翻译资料

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关于选定的欧洲国家结构性经济指标的聚类分析和因子分析

Natasa Kurnoga Zivadinovic

Ksenija Dumicic

Anita Ceh Casni

Department of Statistics, Faculty of Economics and Business,

University of Zagreb

Trg J. F. Kennedyja 6, HR-10000 Zagreb

CROATIA

摘要：新一轮的欧盟东扩截止于2007年1月1日罗马尼亚和保加利亚的加入。欧洲东南部的许多国家都渴望加入欧盟。其中，克罗地亚似乎是一个准会员，所以本文的目的是根据结构性经济指标，将克罗地亚和欧盟27个成员国进行分类。这些国家根据以下经济结构指标被聚集到同质群体：人均GDP，总就业率，比较价格水平，大龄员工的就业率，长期失业率和国家生产力相对于欧盟的平均水平。首先，聚类分析被运用于人均GDP、总就业率和比较价格水平三个结构经济指标，层次聚类分析和无等级聚类分析类似。然后再使用因子分析找出人均GDP，总就业率，比较价格水平，大龄员工就业率，长期失业和国家经济生产力这六个结构经济指标的公因子，提取出两个公因子并计算出观测值的因子得分。因子得分被运用于进一步的聚类分析，然后再次得到相似的结果。

关键词：分类；结构性经济指标；多元统计方法；层次聚类分析；无等级聚类分析；因子分析

1背景介绍

20世纪80年代末90年代初也就是冷战过后^[14]，共产主义崩溃，对于前东盟集团的国家来说，他们有了欧洲一体化进程的机会。这种扩展是由它的重要性来区分的，但是，要从政治和经济两个方面来衡量。事实上，这是之前属于共产主义的国家第一次成为单一市场的成员^[10]。

随着处于市场经济过渡期的东欧国家^[4]越来越开放，他们成为了外来投资者的目标。他们的特异性在吸引不同类型的投资者的过程中发挥了重要作用，这也导致了市场结构的变化^[9]。

德国统一之后，更确切的说，是十年之后，欧盟的五日扩展浪潮开始了，它象征着欧洲大陆集合的一个最大的摇摆，这要归功于新成员的加入和欧洲东西部的废除分割。2004年5月1日，欧盟新加入了10个国家，分别是：爱沙尼亚，立陶宛，拉脱维亚，波兰，捷克，斯洛伐克，匈牙利，斯洛文尼亚，马耳他和塞浦路斯。最后一次（第五次）扩张结束于2007年1月1日罗马尼亚和保加利亚的加入。许多欧洲东南部的国家都十分渴望加入欧盟^[14]。

这些国家的集合在人口和欧盟的面积上提升了三分之一，但是在经济上经济增加了百分之五。事实上，真正的融合是在欧盟东扩的所有经济问题中心上。扩张集团成员之间的财富差异的存在引起了经济可持续上的问题。这种集合代表了对于欧盟的一个挑战，如果以购买力均价来衡量的话，这些集合国家的人均收入低于欧盟平均水平的40%^[10]。

但是，欧洲东南部的许多国家仍然渴望加入欧盟^[14]，克罗地亚似乎就是下一个准会员。和克罗地亚不同，马其顿和土耳其已经有了候选人的状态，而阿尔巴尼亚、波斯尼亚和黑塞哥维那、塞尔维亚和黑山不同程度的参与了SAP（它在成员可能加入之前的时期内，给欧盟和潜在成员之间的关系提供了一个法律框架）。在许多情况下，这些伙伴关系被视为一个更紧密融合的第一步，但是这并不是一个完全会员的保证^[6]。常见的观点来说，这种扩展造成了欧盟结构性和凝聚力政策上的一个严重的挑战。这种说法表明以往的经验和分析依据远不能清晰、无争议的参考下去了。

2000年3月，在里斯本召开的会议上，欧洲理事会制定了下一个十年的战略目标，要让欧洲成为“最具竞争力和世界可持续经济增长能力的动态知识经济，拥有更多更好的工作和更大的社会凝聚力”之地。（里斯本议程在欧洲的改革，目标是提高欧洲的全球竞争力^[11]）。2005年，针对里斯本战略的一项新方法出台，专注于增长和就业。结构性指标提供了一个针对里斯本目标的发展的客观评估提供了一个方法，其中客观评估的内容被欧洲委员会用于在欧洲委员会议的年度进展报告中支持他们的分析^[15]。

本文专注于选定的与欧盟27国对比的克罗地亚结构性经济指标，主要的目的就是调查在经济结构指标上，克罗地亚与欧盟的27个成员国之间存在多大程度的类似。换句话说，克罗地亚在什么样的国家群组之下，因为人们很自然的认为各国应与具有相似的历史和政治背景的国家分组（中欧和东欧国家）。

根据基督教怀斯的研究（德国经济研究所），尽管最近的增长率高于欧盟15个平均点，但是经济收敛仍然有限。波兰、斯洛文尼亚、匈牙利、斯洛伐克和捷克共和国显示了最积极的宏观经济指标。经济重组的过程和私有化、自由化引起了大量的劳动力市场的改变。这包括了大幅下滑的工业就业和大幅上升的服务部门就业，但很明显的事欧盟成员之间的就业结构仍存在着差异。所以不同区段的中东欧国家的失业率都有所上升。收入水平和生活水平也有所下降，广泛蔓延的贫困带来了国与国之间的差异和某些社会群体间的不相称效应。中东欧国家的GDP地方差异的蔓延和失业率要小于欧盟的成员国州。

根据前面提到的研究结果，差距模式（ NUTS II级）包括：中东欧地区的人均GDP大大低于欧盟平均水平（只有布拉格和布拉迪斯拉发高于这个水平）、相较起欧盟15国（带有明显的地方变异）中东欧的区域失业率相对较低，一般来说，中东欧地区相较欧盟15国人烟稍显稀少，如罗马尼亚、波兰的农业占主导地位的地区就业结构范围比欧盟15国更大。然而，关于欧盟吸收能力日渐增长的不确定性和其未来的扩充问题，以及制度上的无序之类的问题似乎并没有影响克罗地亚当前加入其中的脚步^[12]。

克罗地亚尺寸较小的问题引起一些担忧，这关系到它在欧盟机构中的政策和预算问题中能发挥多大的影响。因此，通过欧盟官员的多次确认，假如克罗地亚可以满足所有的进入的标准，那么它就能尽快加入欧盟，这首先要看其采取的进程和是否能贯彻欧盟的法律。然而在某些地区，还需包括更多的政治和经济上的改革^[6]。

2指标介绍

本文分析了以下克罗地亚的经济（CR）结构性指标：人均GDP（GDPpc），总就业率（EMPL），比较价格水平（PRICE），老龄化就业率（EMPLOLD），长期失业率（UNEMPL）和克罗地亚相对于欧盟（27国）平均水平的经济生产力（PROD）。这些列举的指标与以下国家对比分析：比利时（BE），法国（FR），意大利（IT），希腊（GR），西班牙（SP），捷克共和国（CZ），立陶宛（LI），爱沙尼亚（ES），拉脱维亚（LA），塞浦路斯（CY），葡萄牙（PT），斯洛文尼亚（SN），保加利亚（BU），匈牙利（HU），波兰（PL），罗马尼亚（RO），斯洛伐克（SK），马耳他（MA），丹麦（DE），德国（GE），奥地利（AU），英国（UK），荷兰（NE），瑞典（SW），爱尔兰（IR），芬兰（FI）和卢森堡（LU）。本文使用聚类分析和因子分析，主要目的是基于列举的结构经济指标，探索克罗地亚适合哪个国家组群。（1，2，3，5，7，8）。分析数据来自2007年的欧盟统计局网站。

作为经济活动的指标，我们选择了国内生产总值（GDP）。它被定义为所有的商品和服务所产生的价值减去每个产品和服务在产生过程中的价值。人均GDP的在购买力标准中数量指数（PPS）以欧盟（欧盟27国）的平均水平为100来表达。基本数据在PPS中表示，即一个消除了国家之间价格水平的差异的通用货币，并允许国家之间的GDP有意义的量的比较。

另一个有趣的指标时总就业率。总就业率的计算是用户15到64岁的就业人数除以相同年龄组的总人数。这个指标时基于欧盟劳动力调查，这项调查涵盖了私人家庭和不包括那些例如公寓、学校宿舍和医院在内的集体家庭。就业人口由这些在工作周内为了报酬工作或者工作获利至少一个小时以及那些没有在工作，但是他们拥有工作只是暂时缺席的人群。

大龄工作人员就业率是用55到64岁的就业人员数除以相同年龄组的总人数。

长期失业（12个月或更久）的人群定义是年龄至少在15岁，不是那些住在集体家庭内且在接下来两周内不会工作的人，而是在接下来两周可工作或者正在找工作（在之前4周内积极寻求就业或者已经找到一个马上开始的工作而没有再找）。总的活跃人口（劳动力）是就业和失业人群的总数。失业持续时间定义为找工作期间或者自上次工作的时间开始的时间（加入这个时间比找工作的时间更短）。

比较价格水平也是此次分析选取的指标，它是购买力评价（PPS）和各个国家市场汇率之间的比例。该比例如欧盟平均水平所示（EU27=100）。

最后，就业所得的人均GDP预期给出的生产力的总体以欧盟（EU-27）最后截止的平均水平来表示。如果一个国家的指数高于100，该国家就业人均GDP的水平将高于欧盟的平均水平，反之亦然。基本的数据在PPS中表示，应该注意的是，在该指标中，“就业人群”不区分全职和兼职工作。

虽然这个分析伴随着一系列，在解释结果时必须要进行解释的约束条件，但了解克罗地亚在欧盟27国中的分组这件事还是相当有意义的。

3实例操作

本文应用了聚类分析和因子分析将欧盟27国和克罗地亚进行分类，该分析基于以下的结构经济指标：人均GDP，总就业率，比较价格水平，大龄工作人员就业率，长期失业率和基于欧盟平均水平的国民经济生产力。

首先，在人均GDP、总就业率和比较价格水平上运用层次聚类分析，然后运用无等级聚类分析改善分层聚类分析给出的结果。运用聚类分析将克罗地亚和12个在过去两波扩张浪潮中加入的欧洲国家进行分类，其中夹杂着分层聚类和无等级聚类。

接下来运用因子分析来找出以下六个结构经济指标的公共因子：人均GDP、总就业率、比较价格水平、大龄员工就业率、长期失业率和欧盟平均水平下的国民经济生产力。一共提取了两个公因子，计算它们相对于各个国家的因子得分。计算出的因子得分被运用于聚类分析、层次聚类和无等级聚类。

3.1标准化变量的层次聚类分析

使用层次聚类分析时要将数据标准化（SGDPpc，SEMPL和SPRICE）以防测量误差的出现。

再进行多重共线性检验，如果所有的VIF值均小于5，就表示没有过高的多重共线性。

运用层次聚类分析的多种方法来发现集群的数量，我们选取由欧式平方距离的Ward方法出的四个类为最佳的分类。

图1显示了采用欧式平方距离的Ward方法得出的谱系图。参与分析的国家在谱系图左侧的纵轴中列出。

图1 谱系图（Ward法，欧式平方距离）

在图1中谱系图的基础上，通过检查连接距离，可以选择两类或者四类的方案。

在两类的方案中，第一类包含19个国家，第二类包含8个国家。第一类由以下国家组成：比利时、法国、意大利、希腊、西班牙、捷克共和国、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、塞浦路斯、葡萄牙、斯洛文尼亚、保加利亚、匈牙利、克罗地亚、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克和马耳他。第二个类包含丹麦、德国、奥地利、英国、荷兰、瑞典、爱尔兰、芬兰和卢森堡。表1显示了由欧式平方距离的Ward方法得出的四类国家。

在四类方案中，第一类包含了12个国家（比利时、法国、意大利、希腊、西班牙、捷克共和国、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、塞浦路斯、葡萄牙、斯洛文尼亚），第二类包含7个国家（保加利亚、匈牙利、克罗地亚、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克、马耳他），第三类包含8个国家（丹麦、德国、奥地利、英国、荷兰、瑞典、爱尔兰、芬兰），第四类只包含一个国家卢森堡。

基于三个选定的结构经济指标和欧式平方距离的Ward法可以看出，克罗地亚与具有相似的历史和政治背景的国家分为一类，即保加利亚、匈牙利、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克和
马耳他。

克罗地亚的人均GDP为61.9PPS或者说比欧盟的平均水平低38.1%，这与该指标在匈牙利、波兰和斯洛伐克的水平类似。然而，保加利亚和罗马尼亚这些聚集到同组的国家却有着低得多的人均GDP，大约是该指标在欧盟中的平均水平的40%。

当比较第二类的总就业率时，得出的方案却相当不同。保加利亚和斯洛伐克有最高的就业率（约60%或者5.4%低于欧盟），然而其他的同类国家只有低得多的就业率，大约只有57%。在第二类中，马耳他和克罗地亚有最高的比较价格水平（70PPS左右或者少欧盟30%），其他同类国家只有60PPS左右或者是比欧盟平均水平少40%。拥有最低价格水平的国家是保加利亚，知道了46.5PPS。

3.2标准化变量的无等级聚类分析

运用无等级聚类分析来改善上文提到由层次聚类分析和Ward法得出的四类方案。其中我们使用了无等级聚类分析的K-means法和欧氏距离来对标准化后的变量进行分析。

表1显示了Ward法和K-means法给出的四类方案。我们可以注意到，K-means法得到了和Ward法类似的分类结构。K-means法中只有立陶宛有不同分类。立陶宛被分到比利时，法国，意大利、希腊、西班牙、捷克、爱沙尼亚、拉脱维亚、塞浦路斯、葡萄牙和斯洛文尼亚和一类，采用加入Ward法的K-means法时被分到保加利亚、匈牙利、克罗地亚、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克和马耳他一类。

基于三个选定的结构经济指标和K-means法，克罗地亚被到保加利亚、匈牙利、波兰、罗马尼亚、斯洛伐克、马耳他和立陶宛国家组中。

表

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