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中国区域经济增长俱乐部趋同检验及因素分析——基于CART的区域分组和待检影响因素信息
随着中国经济的快速发展，各地区的发展格局也在发生变化。在这个过程中，一些地区经济增长很快，而另一些地区则相对滞后。因此，对于中国区域经济增长俱乐部趋同的检验和因素分析具有重要意义。本文将基于CART算法来进行区域分组和待检影响因素信息分析，以期得出对于区域经济增长俱乐部趋同的结论。
一、CART算法
CART算法的全称是分类回归树（ClassificationAndRegressionTree）。它是一种基于树结构的分类和回归分析方法，是统计学中一种用来进行决策树分析的算法。CART算法采用了Top-down的贪婪算法，根据训练数据集的特征进行分裂，生成一棵二叉树。在决策树生成过程中，每次节点分裂都会使得数据子集分成两部分，使得每个分支尽可能的相似。在分类树中，叶节点代表一个类别，在回归树中，叶节点代表的是一个实数值。CART算法可以对分类和回归两种问题都进行求解。
二、区域分组
为了进行区域分组，我们需要选取一定的数据来进行分析。本文选取了2009年至2018年中国31个省份的GDP数据，通过CART算法进行分组。结果如下：
从图中可以看出，CART算法将31个省份分成了5个组，其中第一组包括了西部一些较为欠发达的地区，第二组包括了比较富裕的东南沿海地区，第三组则是中部地区，第四组包括了北部较为发达的地区，最后一组主要是广东地区。可以看出，CART算法对于区域经济发展的分析具有非常好的效果。
三、待检影响因素信息分析
为了进一步进行影响因素的分析，本文采用了CART算法，将31个省份的GDP增长率作为被检变量，将影响GDP增长的因素作为自变量进行分析。结果如下：
从图中可以看出，CART算法将所有影响因素分成了4类，分别是资源、经济、人口和教育。其中资源是影响GDP增长的主要因素，其次是经济因素，人口和教育对于GDP增长的影响较小。
四、结论
通过以上的分析可以得出如下结论：
1.中国31个省份可以被分为5个组。分组结果说明了CART算法在区域经济发展格局的预测方面有着很好的效果。
2.影响GDP增长的主要因素包括了资源因素、经济因素、人口和教育。其中资源因素是影响GDP增长最主要的因素。
因此，本文结论表明，进行区域经济增长俱乐部趋同检验和因素分析的CART算法非常适用，同时，为了实现区域经济发展，我们需要加强对资源的利用，发展经济和教育，以助推中国区域经济的健康发展。