计量地理学课程论文Word格式.docx
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2007
2008
2009
2010
2011
35333.9
48197.9
60793.7
71176.6
78973
84402.3
89677.1
99214.6
109655.2
120332.7
135822.8
159878.3
184937.4
216314.4
265810.3
314045.4
340902.8
401512.8
472881.6
1662.76
2224.43
3002.74
3683.41
4079.26
4356.6
4576.1
5137.66
5640.11
6168.73
7048.59
8815.09
10587.42
12495.97
15012.46
18018.53
19480.46
23092.36
26931.03
1424.38
1878.65
2391.42
2970.2
3450.24
3704.21
3857.99
4276.32
4662.28
4975.63
5401.71
6309.92
6520.14
7581.32
9333.4
11328.89
12961.1
15967.61
19632.26
1278.28
1694.42
2195.7
2647.16
2993
3211.4
3326.75
3691.88
3983
4340.94
4638.73
5612.26
6511.34
7568.89
9439.6
11555
13059.69
16037.96
19669.56
723.06
948.16
1245.11
1517.26
1715.18
1851.98
1962.98
2003.07
2175.68
2450.48
2830.46
3495.94
4056.76
4670.53
5800.25
6971.05
7655.18
9451.26
11702.82
1069.84
1488.47
2003.58
2339.25
2669.95
2805.45
2908.59
3038.24
3290.13
3569.1
3972.38
4812.68
5375.12
6148.73
7360.92
8851.66
10062.82
12359.33
15300.65
704.7
853.77
1092.48
1305.5
1480.13
1601.11
1506.78
1643.81
1779.97
2017.54
2456.59
3042.41
4179.52
4752.54
6024.45
7315.4
7358.31
9200.86
11237.55
资料来源：
据1993-2011年中国统计年鉴整理得出
3我国中部六省经济指标的主成分分析
3.1指标的筛选
在进行因子分析之前，必须建立指标体系，指标体系的各指标之间必须相互联系，但又不能完全相关。
本文选取了反映我国中部六省经济情况的11项指标（如表2所示）：
国生产总值X1，人均国生产总值X2，第一产业增加值X3，第二产业增加值X4，第三产业增加值X5，全社会固定资产投资X6，地方一般预算收入X7，进出口总额X8，城镇化率X9，城镇居民人均可支配收入X10，农民人均纯收入X11。
表22006年我国中部六省经济指标
省份
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
12464.09
13279
2049.42
6762.4
3652.27
5907.74
678.4
104.8
32.5
9810.26
3261.03
7497.17
13169
1140.41
3363.76
3572.69
469.82
117.38
43.8
9803
3419.35
7493.17
11830
1331.31
3123.46
3038.4
3242.39
475.3
73.53
38.7
10504.67
3389.81
4618.8
10679
786.3
2319
1513.5
2683.2
305.3
61.9
9551
3585
6141.9
10044
1027.2
2656
2458.7
3544.7
427.7
122.5
37.1
9771.1
2969.1
4746.5
14106
276.6
2742.5
1727.4
2321.5
583.1
66.3
43
10027.7
3180.9
据2006年中国统计年鉴整理得出.
通过SPSS软件对数据进行主成分分析，得到变量的相关关系矩阵（表3）和变量共同度表（表4）。
从表3可知，前8个变量间存在着较为显著的关系，直接的相关性比较强，证明它们存在信息上的重叠，适合作因子分析。
而进出口总额X8，城镇化率X9，城镇居民人均可支配收入X10，农民人均纯收入X11这四个变量与其他变量间的相关性普遍比较低，它们存在潜在共同因子的可能性较小，不适合作因子分析，因此考虑把这四个变量剔除。
表3变量的相关系数矩阵
Correlation
1.000
.319
.938
.963
.912
.968
.698
.456
-.670
.085
-.077
.009
.433
.249
.165
.759
-.110
.300
.243
.055
.839
.898
.931
.423
.469
-.749
.067
.034
.778
.945
.779
.336
-.674
-.031
-.082
.841
.588
.592
-.469
.311
-.129
.611
.553
-.762
-.123
-.160
.198
-.290
.287
-.394
-.194
-.258
-.511
.118
.196
-.074
从表4可知，绝大多数指标与提取的主成分之间存在紧密的部结构关系，满足主成分分析的基本要求，但进出口总额X8，城镇化率X9，城镇居民人均可支配收入X10这三个指标的共同度较低，其保留的信息较少，会影响因子分析的效果，因此在之后的主成分分析中考虑把这三个变量剔除。
综合表3和表4的结果分析，最终保留7个变量指标：
国生产总值X1，人均国生产总值X2，第一产业增加值X3，第二产业增加值X4，第三产业增加值X5，全社会固定资产投资X6，地方一般预算收入X7。
表4变量共同度
Initial
Extraction
.998
.850
.958
.942
.828
.988
.926
.725
.363
.876
3.2指标简介
1、国生产总值X1，简称GDP，是指在一定时期（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
2、人均国生产总值X2，也称作“人均GDP”，将一个国家核算期（通常是一年）实现的国生产总值与这个国家的常住人口（目前使用户籍人口）相比进行计算可得，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
3、世界各国把各种产业划分为三大类：
第一产业、第二产业和第三产业。
第一产业为农业（包括林业、牧业、渔业等）；
第二产业为工业（包括采掘业、制造业、自来水、电力、蒸汽、热水、煤气）和建筑业；
第三产业是除上述一、二产业以外的其他各业，主要包括流通部门、为生产和生活服务的部门、为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。
产业增加值指在一定时期单位产值的增加值。
4、全社会固定资产投资是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。
它包括基本建设投资、更新改造投资、国有单位其他固定资产投资、房地产开发投资、城镇集体固定资产投资、联营经济、股份制经济、外商投资经济、港澳台投资经济及其他经济类型的固定资产投资，农村集体5万元以上固定资产投资，城镇工矿区私人建房投资和国防、人防基本建设投资。
5、一般预算收入，是财政收入的来源之一，通过一定的形式和程序，有计划有组织并由国家支配的纳入预算管理的资金。
3.3主成分分析
1、主成分分析
本文主要利用SPSS16.0软件中的主成分分析方法，利用中部六省2006年国民经济与社会发展统计公报的数据，对以上指标体系中最终保留的指标进行主成分分析，从中提取出几个主要的、相对独立的综合指标来代替原来的指标对中部六省的经济发展水平进行综合评价。
主成分个数提取的原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分，由表5可知，成分1的特征值为5.216，成分2的特征值为1.388，均大于1。
因此，可提取两个主成分，成分1的贡献率是74.513%，成分2的贡献率是19.829%，它们的累积贡献率是94.342%，超过了85%，说明这两个主成分解释了7个指标的大部分变差，因此选取两个主成分足够说明问题。
表5方差分解主成分提取分析表
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
5.216
74.513
2
1.388
19.829
94.342
3
.246
3.517
97.859
4
.127
1.810
99.669
5
.023
.331
100.000
6
1.921E-16
2.744E-15
7
-9.624E-17
-1.375E-15
.949
.011
.973
.991
-.024
.862
.449
.212
.179
.470
.838
分析得到表6，从中得出，人均国生产总值X2，地方一般预算收入X7在第一主成分和第二主成分上有较为相近的载荷，因此对其进行正交旋转，得到表7。
从表7可知，国生产总值X1，第一产业增加值X3，第二产业增加值X4，第三产业增加值X5，全社会固定资产投资X6这六个变量在第一主成分上有较高载荷,说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；
人均国生产总值X2，地方一般预算收入X7这两个变量在第二主成分上有较高载荷,说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。
表6主成分载荷矩阵表7旋转后的主成分载荷矩阵
.994
.406
.895
.970
.906
.952
.771
-.103
.884
-.426
.058
-.172
-.229
.574
2、综合评价模型
用表7中的数据除以主成分相对应的特征值的开平方根值便得到两个主成分中每个指标所对应的系数，从而得到两个主成分得分的表达式。
F1=0.415X1+0.005X2+0.434X3+0.377X4+0.393X5+0.422X6+0.206X7
F2=0.263X1+0.826X2-0.02X3+0.381X4+0.18X5+0.152X6+0.711X7
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型，即用第一主成分F1中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和,然后加上第二主成分F2中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和，即可得到综合得分模型：
F=0.383X1+0.178X2+0.339X3+0.378X4+0.348X5+0.365X6+0.312X7
将标准化后的数据代入F1、F2、F，可以根据主成分综合模型计算出的综合主成分值，并对其按综合主成分值进行排序，以此对中部六省的经济发展状况进行综合评价比较，结果见表8。
表8我国中部六省经济发展状况综合评价表
F主成分值
排名
F1主成分值
F2主成分值
3.7233
3.8257
3.3375743
0.28616
0.2311
0.4923334
0.12791
0.2313
-0.260347
-2.097
-1.957
-2.623167
-0.8043
-0.55
-1.755291
-1.2361
-1.781
0.8088909
4结论
1、从表7可知，国生产总值X1，第一产业增加值X3，第二产业增加值X4，第三产业增加值X5，全社会固定资产投资X6这六个变量在第一主成分上有较高载荷,说明第一主成分基本反映了这些指标的信息，而第一主成分的贡献率为74.513%，又从两个主成分得分表达式和综合得分模型中得出，三大产业对于中部六省的经济发展水平具有较大的影响。
而中部地区经济发展存在的主要问题是农业比重过大，即第一产业比重过大，普遍高于全国平均水平。
2、由于中部六省发展容和水平有趋同性，所以给人的印象是六省发展水平差不多。
实际上，六省差别和变化是非常大的。
如表8所示，F主成分值均值为0，故F=0代表中部六省的经济发展平均状况，据此可知中部六省的经济发展水平大致如下：
高于平均水平的有省、省和省，低于平均水平的有省、省和省；
排名第一的省和排名最后的省差距明显。
3、在表8的综合得分排名中，省位列第一，这主要得益于其电力、蒸汽、热水生产和供应业、煤炭采选业和非金属矿物制品业的发展，其对经济的贡献率依次为17.02%、15.46%和11.87%。
近年来省的经济取得了较快的发展，经济总量已经跃居全国前五位，应该继续保持优势，并吸引和带动其他省份的发展。
排在第二位，主要原因在于交通运输设备制造业和黑色金属冶炼及压延加工业是的优势产业，其交通运输设备制造业对经济的贡献率高达24.26%，黑色金属冶炼及压延加工业的贡献率达10.1%。
而、、、分别位列第三、第四、第五、第六。
第二产业比重则偏低，在素质不高，大型企业过小，集中度低，专业化程度不高；
第二产业升级迟缓，从工业化发展阶段来看，仍处于工业化初级阶段后期，工业发展远未成熟，工业在国民经济中所占比重太低；
第一产业的比重偏高，第二产业的基础比全国平均水平差，发展速度也显然落后于全国的平均水平。
而作为资源大省的也处于落后状态，其经济的主要容在第二产业，煤炭和化工在第二产业中占有绝对比重，所以减少第二产业比较困难，增加一、三产业也比较困难。
参考文献
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