我国生物医药产业发展水平的聚类分析..doc

我国生物医药产业发展的聚类分析 陈韫伟，李野，陈玉文（沈阳药科大学工商管理学院，沈阳市 110016） 摘要 选取2009年6个能反映生物医药产业发展水平的重要指标系统聚类分析方法对全国29个省市（不包含青藏自治区和宁夏自治区）的生物医药产业发展水平进行聚类。将29个省市划分为5类，比较系统地反映了各省市的生物医药发展水平 关键词 聚类分析；生物医药产业； Cluster Analysis on the Level of Biomedical Industry Development in China CHEN Yunwei, LI Ye, CHEN Yuwen, Xu Jing （School of Business Administration, Shenyang Pharmaceutical University, Shenyang 110016, China） ABSTRACT the level of biomedical industry development of each province in China. METHODS: Using 6 items in 2009 to reflect the level of biomedical industry development, the paper uses cluster analysis to analyze the level of biomedical industry development of 29 provinces (not including Qing Zang and Ning Xia). RESULTS and CONCLUSION: It classifies 29 provinces as five classes, which systematically reflects the level of biomedical industry development of each province. The results are basically consistent with the actual situation in China. KEY WORDS: Cluster Analysis; Biomedical Industry; Level of Development; 1 引言 生物制药是一种知识密集、技术含量高、多学科高度综合且互相渗透的新兴产业。该行业以高技术、高投入、高风险、高回报和投资回收期长为主要特点。目前全球正处于生物医药技术大规模产业化的开始阶段，生物医药已成为全球最活跃、发展最快的产业之一。相比，我国生物技术药物的研究和开发起步较晚整体发展规模小，与发达国家的差距十分巨大。近年来我国政府不断加大投入将生物医药纳入重点发展领域，863”计划、973”计划相继实施，我国生物医药产业快速发展，并已逐步形成比较完善的生物医药产业链和生物医药产业集群。，全国很多省市均已将生物医药产业作为重点发展的行业之一 本文依据6个与生物医药产业发展情况相关的指标，运用聚类分析法，将全国29个省市分为五类，代表五种不同的类型，避免按单一指标进行分类的片面性，以期客观反映各省市的生物医药发展水平 2 聚类分析方法 2.1 聚类分析的基本原理 聚类分析是一种完全按照反映对象特征的数据把对象进行分类的方法，而在分类之前并不知道存在什么类别。根据变量对所观察的样本进行分类根据样本对多个变量进行分类根据多项指标（变量）对不同的（样本）进行分类。 聚类分析的基本思路是根据之间将进行分类，从而使得类别内部的差异尽可能小，而类别之间的差异尽可能大。 2.2 聚类方法的介绍 聚类分析的方法主要有系统聚类法、K-均值聚类法和两步聚类法。其中，系统聚类法是一种较为常用的方法。它不需要事先确定分多少类，聚类过程一层层进行，最后把所有可能的分类结果都列出，研究者视具体情况选择一个合适的分类结果。本文主要介绍系统聚类法其聚类过程如下： 第一步，将每一个样本作为一类，如果是k个样本就分为k类。 第二步，按照某种方法度量样本之间的距离，并将距离最近的两个样本合并为一个类别，从而形成了k-1个类别。 第三步，再计算新产生的类别与其他各类别之间的距离，并将距离最近的两个类合并为一类，直到最后所有的类别都合并为一类为止。 2.2.1 样本点间距离的计算方法 在聚类过程的第二步中，需要根据样本之间的距离，将距离最近的两个样本合并为一个类别，即计算点间距离。本文采用的是平方欧式距离（Squared Euclidean distance）。 假定原始数据中包含个变量，那个每个样本就是维空间中的一个点。用=（，，…，）和=（，，…，）表示两个样本，则两