各城市劳动力竞争力的谱系聚类分析

本文探讨了各城市劳动力竞争力的谱系聚类分析方法，旨在解决以往评价方法过于复杂且结果不清晰的问题。谱系聚类分析方法的提出，为分析城市间劳动力竞争力的差异提供了新的思路，并能为政策制定提供科学依据。 谱系聚类分析法是一种基于植物分类学思想的聚类方法，它通过计算样本间的距离，逐次合并最相似的样本，最终形成一个由相似性构成的谱系图。这种方法不仅可以直观地反映样本之间的关系，而且便于通过计算机技术实现多元统计学中复杂的聚类分析计算。 在分析过程中，研究者首先需要确定研究对象，并搜集相关的数据。对于城市劳动力竞争力的评价，研究者选用了包括总和生育率、人口增长率、出生预期寿命、平均受教育年限、识字率等在内的多个因素，并以它们为指标构建了劳动力竞争力评价体系。这些数据来源于中华人民共和国城市竞争力发展蓝皮书，通过这些数据，研究者得以分析各城市劳动力的竞争力。 聚类分析法的核心在于距离计算和类的合并。在谱系聚类过程中，可以采用不同的距离度量方式，如最短距离、最长距离、类平均距离等。通过计算每对城市间或城市内各指标的差异，可以将这些城市或城市内的区县按照相似性大小聚类。最终，研究者得到的谱系聚类图可以直观地展示城市间劳动力竞争力的差异情况。 在本文中，研究者构建了一个模型，首先将各城市劳动力竞争力因素视为独立的类别，然后根据它们之间的相似性进行合并，形成小类，再将小类进一步聚合成大类，直到所有类别都被聚合成一个大类。通过这种方法，可以发现哪些城市的劳动力竞争力最为接近，哪些差异较大。这样的分析对于政策制定者来说是极其有价值的，因为它能够指导劳动力结构优化和相关政策的制定。 此外，谱系聚类分析方法在市场分析和商业决策中也有很大的应用价值。企业可以通过这种方法对市场进行细分，制定更加精准的市场策略，优化产品定位和推广计划。 本文通过引入谱系聚类分析方法，为分析城市间劳动力竞争力提供了一个新的视角和工具。该方法不仅提高了评价过程的效率和准确性，而且能够帮助政府和企业更好地理解劳动力市场状况，为科学决策提供依据。