我国城市第三产业发展水平综合评价统计分析报告调整版Word格式文档下载.docx
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2.1研究目的
在对我国19个城市的第三产业发展水平进行综合评价的基础上,分析引起各城市第三产业发展差距的原因和因素,建立完善准确的第三产业综合评价体系,最后针对性地提出缩小第三产业发展差距、提高第三产业发展水平的建议。
2.2研究方法
整个研究过程主要借助于SPSS17.0软件,另外加入了其他统计软件(如Clementine)的功能进行补充研究。
具体包括:
描述性分析,因子分析,信息熵法,灰关联法,聚类分析,判别分析等。
2.3研究过程
(1)通过查找文献,确定初始指标;
(2)通过描述分析,对指标进行初步了解;
(3)因子分析,提炼综合因子;
(4)用不同方法确定权重,计算综合得分及排名;
(5)聚类分析,对19个样本城市进行合理分组。
(6)判别分析,对有异议的城市分组进行反判。
3数据分析
3.1描述性分析
3.1.1评价体系指标选取
通过查阅相关文献并分析,最终选取指标为:
X1---第三产业增加值占GDP比重(%),X2---第三产业从业人员占整个社会从业人员比重(%),X3---第三产业人均增加值(元),X4---第三产业人均固定投资额(元),X5---第三产业增加值增长速度,X6---第三产业从业人员增长速度(%),X7---人均GDP(元),X8---国内生产总值增长速度,X9---非农业人口占总人口比重(%)。
3.1.2指标数据描述性分析
表1描述性分析
指标
N
最小值
最大值
中位数
均值
标准差
偏度
峰度
X1
19
37.94
73.25
46.29
47.50
8.38
1.67
4.05
X2
32.46
74.95
46.21
47.61
9.80
1.07
2.25
X3
3.73
29.94
11.20
12.70
6.34
1.15
1.68
X4
4495.5
35199487
67633.05
1948283
8052683
4.36
X5
9.90
17.10
13.80
13.60
2.15
-0.16
-0.83
X6
0.89
30.59
5.40
7.45
7.52
2.05
4.52
X7
18025
89814.00
55473.00
53368.06
19095
-0.07
-0.46
X8
9.00
16.50
13.00
13.14
2.43
0.03
-1.12
X9
27.86
78.00
56.06
54.60
14.29
-0.17
-0.72
由表1可知:
(1)对比最大值和最小值发现,19个城市的指标数值相差比较大,说明各个城市第三产业发展的水平差距比较大。
(2)对比中位数和均值发现,除X4外其他指标差距比较小,说明有个别城市第三产业人均固定投资额很大,但大多数城市第三产业人均固定投资额却比较小。
(3)对比偏度和峰度发现,X5,X7,X9这三个指标的数据右偏,其他指标均是左偏,并且X4,X1,X3左偏的程度比较大,X4的峰值特别大,说明19个城市第三产业发展水平基本不呈现标准的正态分布,左偏指标的个数比右偏指标多,且左偏的程度大于右偏的程度,说明19个城市第三产业发展的水平总体还普遍偏低。
3.2因子分析
表2KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量
0.604
Bartlett的球形度检验近似卡方
256.419
Sig.
0.000
由表2所示,KMO值=0.602,表明可以做因子分析,另外Bartlett的球形度检验的近似卡方值比较大,且P值为0.000<
0.05,说明适合做因子分析。
从因子分析的共同度中,我们取大于85%的指标进行因子分析,故删除了指标X6---第三产业从业人员增长速度(%)。
表3因子分析的解释总变量
提取因子因子个数
初始因子解的情况
提取后的因子对总方差的解释情况
旋转后的因子解
特征根
解释总方差比(%)
累计解释方差比(%)
1
5.32
66.45
4.93
61.64
2
1.35
16.90
83.35
1.50
18.71
80.35
3
1.10
13.70
97.05
1.34
16.70
4
0.16
2.00
99.04
5
0.04
0.56
99.60
6
0.02
0.27
99.88
7
0.01
0.10
99.97
8
0.00
100.00
分析表3,我们觉得取3个因子比较满意,对总方差的解释度达到97.05%,能较好的反应原始数据的信息。
表4因子得分系数矩阵
FACT_1
FACT_2
FACT_3
X1---第三产业增加值占GDP比重(%)
-.168
.801
.107
X2---第三产业从业人员占整个社会从业人员比重(%)
.190
.023
.049
X3---第三产业人均增加值(元)
.131
.196
-.017
X4---第三产业人均固定投资额(元)
.252
-.213
.018
X5---第三产业增加值增长速度
-.031
-.245
.646
X7---人均GDP(元)
.219
-.077
X8---国内生产总值增长速度
.030
.135
.736
X9---非农业人口占总人口比重(%)
.237
-.146
.042
由表4得到:
由表3得到:
我们选择旋转后因子比例为80%以上的结果发现,因子1主要解释了发展结构水平,因子2主要解释了发展规模水平,因子3主要解释了发展速度水平,得到表5。
表5旋转后因子提取结果
发展结构水平
发展规模水平
发展速度水平
0.98
0.96
0.88
0.84
0.99
3.3指标权重的确定
确定权重的方法有很多,例如层次分析法(AHP),模糊评判法,评分系统确定权重法,基于粗糙集理论的权重确定方法,信息熵法及离差最大化法等。
考察各地区综合预警系统权重的确定方法并结合实际情况,我们使用信息熵法及灰关联度法来确定第三产业评价体系中各指标的权重,两种方法的基本原理如下。
3.3.1信息熵法
熵的概念最初产生于热力学,它被用来描述运动过程中的一种不可逆现象,后来在信息论中用熵来表示事物出现的不确定性。
基于信息熵的权重确定方法具体步骤如下:
步骤1、对于某一多属性问题,构造决策矩阵,并利用适当的方法把它规范化为。
步骤2、计算矩阵,得到列归一化矩阵,其中
步骤3、计算属性Xj输出的信息熵
当时,规定=0。
步骤4、计算属性权重向量,其中
利用信息熵法确定的权重具体结果如下表6所示。
表6信息熵法确定权重
权重(%)
7.21
11.59
9.11
19.83
6.61
15.65
10.46
19.55
3.3.2灰关联法
设X={X0,X1…,Xm}为灰关联因子集,X0为系统特征行为序列,Xi为相关因素为序列,X0(k)(k=1,2,…,m),Xi(k)分别为X0与Xi的第k个点的数,即
步骤1:
求初值像,即用每个序列第一个数据去除其他各个数据后得到新的序列
其中i=0,1,2,…,m
步骤2:
求差序列
步骤3:
求灰关联度
设
称r(X0(k),
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