江苏沿海与内陆县域经济增长比较与评价
目前对经济运行效率的研究方法大多是基于DEA方法进行分析的。DEA方法在确定指标时会遇到指标不易确定、主观性强等问题，而本文运用GMDH和DEA结合的方法进行研究，运用GMDH方法可以筛选出对产出影响较大的指标，再使用DEA方法就可以避免以上问题。以往使用DEA方法进行的研究只是从某个省或某些省的角度进行研究，本文为首次尝试从我国西部区域的角度进行研究。

相关理论阐释

（一）GMDH理论

自组织理论数据挖掘的核心是数据分组处理方法GMDH( Group Method ofData Handling)，是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的，它极大减少了人为认识过程中的主观参与，从而更具有客观性与公正性。

GMDH算法的主要思想是处理对象为若干输入变量，一个或多个输出变量构成的变量间关系以寻求并确定系统最优复杂度模型的过程，它是不断重复的过程。其基本步骤如下：

1．预先加工观测样本集，即数据的预处理，可将数据样本集分为训练集和测试集。

2建立因变量和自变量的一般关系，作为“参考函数”，一般采用Kolmogorov-Gabor多项式的离散形式。

3．从具有外补充性质的选择准则中选一个（或若干个）作为目标函数，或称外准则。

4．在训练集上使用内准则进行参数估计得到中间待选模型集。

5．在测试集上使用外准则进行中间候选模型的选择，被选出的若干中间模型作为下一层的输入变量。

6．重复4、5两步，直到外准则值不能再改善才停止，最终得到显式最优复杂度模型。

（二）DEA理论与CzR模型

数据包络分析（Data Envel-opment Analysis，简记DEA）自从1978年第一个DEA模型_C2R模型提出至今已有20多年，它根据投入指标数据和产出指标数据评价决策单元的相对效率，处理具有多个输入和多个输出的决策问题的方法。

一个经济系统或一个生产过程可以看成是一个单元在一定的可能范围内，通过投入一定数量生产要素并产生一定数量产品的活动，投入为x变量，产出为y变量。虽然这种活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能的使这一活动取得最大的效益。由于产出是决策的结果，所以这样的单元被称为决策单元DMU。

C2R模型用来评价具有多个投入、多个产出的单位（部门）是否为“技术有效”和“规模有效”oDEA模型中的C2R模型如下：

经营效率值e。经营效率值e =i时，称为经营效率有效，表明当年投入产出组合已达到最佳匹配，该组织结构合理、管理科学、经营效益好，能充分利用、转化投入成本而获得最大的收益。经营效率值e<1时，称为经营效率无效，表明当年投入产出指标组合没有达到最佳匹配。由于组织结构或管理不善等原因使经营效率欠佳，投入有浪费，可以减少投入而仍保持产出不变。规模收益值入。规模收益值A≥1时，称当年规模收益不变或递减，即在这一年里希望通过增加投入的方式使产出规模扩大的目标难于实现。规模收益值A<1时，称当年规模效益递增，且A值越小规模递增趋势越大。表明在这一年里，加大投入或增加生产布局点，能获得产出规模扩大的效果。

基于GMDH的西部区域经济运行效率影响因素分析

本文借鉴相关资料，选定了一定的输出指标：y，财政收入（亿元）和y，地方生产总值（亿元），而将x，固定资产投资额（亿元）、x。就业人数（万人）、x。电力消耗量（亿千瓦时）、x。居民消费支出（亿元）、×。R&D经费支出（亿元）、x。进出口差额（亿元）作为输入变量。

运用GMDH方法，在knowledgeminer软件中代入2000-2007年西部1 1省统计数据（西藏统计数据不全，故未予评价）。数据来源于中国统计年鉴和中国科技统计年鉴，得出两个输入、输出方程：

yi= -0.000003+0.990646x1+0.600579x2

y2=0.747336x.4-0.071508x+0.233424x4+0.0523269x；