山东省各区域经济发展对比分析Word文档格式.docx
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城镇居民人均可支配收入(元\人)
各市地方交通旅客运输量(万人)
各市生产
总值(亿元)
济南市
25057
132054
18783
7799
35648
12286
青岛市
22790
552084
52795
9786
35227
23921
淄博市
20554
52666
8718
8133
30889
42041
枣庄市
13720
15850
186
6866
25238
7759
东营市
20713
19335
2520
7813
33983
4486
烟台市
18758
160597
31610
7343
32956
36084
潍坊市
16707
81021
49044
8556
28386
23530
济宁市
15082
83015
81121
6262
27956
10382
泰安市
18162
30689
1044
6319
28201
6416
威海市
28010
92018
7781
8493
31442
17439
日照市
14898
52991
8231
5314
25090
4698
莱芜市
15204
12134
563
6737
29179
4094
临沂市
9690
30870
12683
6204
30317
23739
德州市
13641
21472
940
5432
24812
12262
聊城市
12304
16302
1502
5623
26087
9333
滨州市
17242
30399
2494
7854
28363
6501
菏泽市
10827
21818
84
5163
21236
15935
对上述指标进行描述统计,并作出条形图如下。
表2-2描述统计量
N
极小值
极大值
和
均值
标准差
方差
社会消费品零售总额(亿元)
17
第三产业增加值(亿元)
居民消费水平(元)
.382
.757
.191
各市生产总值(亿元)
有效的N(列表状态)
图2-1条形图
从图2-1中可以直观地看出,各指标的发展都最大值和最小值之间的差距显着,从表2-2描述统计量表还中可以看出,各指标的标准差都较大,也说明各指标的在山东省各地市的发展不均衡。
第二章.数据分析
因子分析
因子分析介绍
因子分析是主成分分析的推广,由1904年查尔斯·
斯皮尔曼对学生考试成绩的研究的来,他利用降维思想由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种变量统计方法,其出发点是原始变量的相关矩阵。
原始变量可以分解为两部分之和的形式,一部分是少数几个不可测的公因子的线性函数,另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
在因子分析中得出的因子表达式之后,可以把原始变量的数据代入表达式得出因子得分值,根据因子得分在因子所构成的空间定位出样品点,达到分类的目的。
因子分析的应用
将收集的资料导入数据分析软件,通过计算得出以下图表数据。
表描述统计量
根据表描述统计量可以对衡量山东省各地市发展的各个指标进行大致的了解,获得各个指标在各区县的均值和标准差,以及各指标的样本个数。
相关矩阵
相关
.950
.395
.737
.608
.525
.615
.611
.931
.504
.878
.562
.643
.697
.490
.966
.451
.147
.760
.744
.196
.472
.546
.627
.550
.349
.843
.350
.301
.293
.620
.764
.401
.654
.329
.696
.582
从原始数据计算得到的相关矩阵可以看出,原始数据大部分变量的相关系数都大于,因此所搜集的原始数据适合采用因子分析的方法。
KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
Bartlett的球形度检验
近似卡方
df
36
Sig.
.000
KMO和Bartlett的检验表明,KMO用于观测相关系数值和偏相关系数值的一个指标,KMO值越大,因子分析的相关性越强,越适合于作公共因子分析,并且因子分析的结果越好,表显示KMO=>
,说明原始数据适合做做因子分析;
Bartlett’的球形检验P值为<
,也说明原始数据适合做因子分子。
从上面的三个方面来看,都说明,影响山东省区域经济的各指标适合做因子分析,本节采用的方法是有效可行的。
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的%
累积%
1
2
3
.759
4
.475
5
.324
6
.208
7
.115
8
.041
9
.004
提取方法:
主成份分析。
从表可以得知,选取的两个主成分F1、F2的方差占全部方差的比例为%,选取的主成分能够解释选取的9个变量的绝大部分,基本上是对原来指标的信息保留,并且将原指标的9个维度降为了2维,利于分析。
旋转成份矩阵a
.891
.333
.867
.833
.486
.771
.018
.740
.442
.631
.137
.080
.933
.353
.839
.837
提取方法:
主成份。
旋转法:
具有Kaiser标准化的正交旋转法。
a.旋转在3次迭代后收敛。
表为旋转成分矩阵(RotatedComponentMatrix),也为载荷矩阵,是一个系数矩阵,原变量可由各因子表示,如:
X1=×
F1’+×
F2’,其矩阵模式为
X=AF’
其中:
X=
为标准化原始变量,A=
,F=
。
以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总,得出各城市的综合得分F’公式为:
F’=(×
F2’)/
山东省各市因子得分和综合得分表如下
表主因子得分和综合得分表
区域名称
F1'
F2'
F'
图各城市因子得分图
通过图以及对山东省各地市的了解,可以将山东省的区域经济划分为以下几类,如表山东省各地市聚类(因子分析)所示。
表山东省各地市聚类(因子分析)
地区类别
城市
第一类地区
第二类地区
济南市、烟台市、潍坊市、济宁市、威海市
第三类地区
淄博市、枣庄市、东营市、泰安市、日照市、莱芜市、临沂市、德州市、聊城市、滨州市、菏泽市
从因素分析的结果来看,旋转后的因子载荷矩阵,公因子F1’在社会消费品零售总额、各市生产总值、第三产业增加值、各市境外投资、各市外商直接投资和各市地方交通旅客运输量上的载荷值很大,因此F1’是这六个全市经济指标的综合反映;
公因子F2’在居民消费水平、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均全年生活消费总支出上的载荷值远远高于其他指标,这说明F2’综合反映的是居民个人经济生活水平。
结合各个区县在公共因子和总得分情况,对山东省各市的发展情况进行评价。
在经济方面综合指标F1’得分最好的几个区县是青岛市、烟台市、济宁市;
在居民个人经济生活水平方面综合指标F2’得分最好的是济南市,青岛市、东营市、威海市;
总得分最高的地市是青岛市,这说明综合得分高的地市在选取的指标各方面发展比较均衡。
聚类分析
聚类分析介绍
近几年来,数理统计的多元分析方法有了迅速发展,多元分析的技术被引用如分类学中,于是聚类分析从数值分类学中逐渐分离出来,形成新的分支。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发自动分类。
聚类分析的实质是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度,在没有先验知识的情况下进行分类。
聚类的方法大致可以分为以下几种,层次聚类分析(或系统聚类分析)、模糊聚类分析、K-均值法、所有样品的聚类、分解法和加入法。
其中,层次聚类分析是应用最为广泛的分类方法。
聚类分析的应用
本文选用系统聚类分析对重庆各区县进行聚类分析,其思想是将样品(或指标)各视为一类,根据类别之间的距离或相似程度将最近的类别合并,在计算新类别与其他类的相似程度,并选取最佳的加以合并,直到所有样品(或指标)合并为一类为止。
由于变量的量纲并不全部相同,因此要对变量进行标准化。
标准化的方法很多,本文选用Z得分法进行标准化变化,形式为
xij*=
(i=1,2,……,n;
j=1,2,……,p)。
度量区间采用平方欧氏距离(SquaredEuclideanDistance),其计算公式为
EUCLID=
,
其中,k表示每个样本中有k个变量,Xi表示第一个样本在i个变量上的取值,Yi表示第二个样本在i变量上的取值。
聚类方法采用组间联接,它是两类之间的平方距离,公式为
DKL=
应用数据分析软件,根据上述方法,为了照应因子分析得到的分组,选择分为3个类别,得出以下结论图标。
图聚类树状图
根据软件分析,经整理得出的分组情况如表。
表山东省各地市聚类(聚类分析)
地区
由山东省的区域经济发展常识来看,根据聚类分析所得的表中的分类是正确的,这与本章上一节中的采用因子分析所得的分类大体趋势上是相同的,但是由于各种统计方面因素的影响,这样的分类也不尽如意。
将表山东省各地市聚类(聚类分析)与表山东省各地市聚类(因子分析)作对比,可以将山东省各地市划分为三类。
青岛市是山东省的沿海城市,经济一直位于山东的第一的位置,是山东的经济中心,因此可以青岛市作为第一类地区。
淄博市、潍坊市、济宁市是发展状况稍欠第一类地区,因此将其与沿海城市烟台市、威海市,以及山东省会济南市划分为一类,作为第二类地区。
将其与所有的城市划分为第三类地区。
如表所示。
表修正后的山东省各市聚类
济南市、淄博市、烟台市、潍坊市、济宁市、威海市
枣庄市、东营市、泰安市、日照市、莱芜市、临沂市、德州市、聊城市、滨州市、菏泽市
判别分析介绍
判别分析先根据已知类型的事物的性质(自变量),建立函数式(自变量的线性组合,即判别函数),然后对未知类别的新事物进行判断并将之归入已知的类别中。
判别分析不仅能够将未知类别的新事物归类处理,而且能够用以分析对聚类分析结果的准确性进行检验。
判别分析最基本的要求是分组类型在两组以上,每组案例的规模必须至少在一个以上,解释变量必须是可测量的。
判别分析的应用
为了判断经过因子分析和聚类分析比较所得新的分类是否正确,本文采用判别分析的后一种功能对表修正后的重庆区县分组进行判断检验。
软件处理的结果如下。
图典则判别函数
表分类结果a
组别
预测组成员
初始
计数
11
%
.0
a.已对初始分组案例中的%个进行了正确分类。
表得出对初始分组案例中的%个进行了正确分类,因此表中的区县分类是正确的。
在图中也能够体现,没有重叠的点。
第三章结论与对策
结论
根据前两章的统计和分析可以得出以下结论。
图山东省地图
第一,各市经济差异悬殊。
山东省共17个城市,在反应县际差异的主要指标GDP和人均GDP方面,各市两级差异严重。
2013年,GDP最高的是青岛市为亿元,是莱芜市亿元的倍;
人均GDP最高的是东营市为美元,是菏泽市美元的倍。
第二,经济发展水平西低东高,地域性差异明显。
山东省区域经济发展并不均衡,东部地区地市的总人口占全省43%,而GDP却占到了全省的60%以上,西部地区57%人口只创造了全省30%左右的GDP,同时,东部地区的人均GDP是西部地区的3倍左右。
这种经济发展的严重不平衡性将不利于社会稳定和实现社会公平,从长期来看也不利于山东省经济的全面发展。
第三,山东省城市地域分布格局称辐射状
山东省城市经济发展水平总体上表现为胶东半岛地区高于鲁西区、中心城市周围地区高于外围地区。
从全省城市经济发展水平地区分看,胶东半岛各市大都属于第一、第二层次。
而城市发展水平低的市,主要是区位和区域优势弱。
经济发展和城市化水平的提高都受到多种条件的限制。
从地域分布格局还可以得出结论:
大中城市的有效辐射对提高各市的经济发展水平起相当大的作用。
胶东半岛主要受特大城市青岛的辐射,并形成了城市群。
缺乏大城市辐射的地区,因区域发展缺乏必要的外动力,城市经济水平低,提高也慢。
发展对策
区域经济差异是区域竞争与合作的基础,一方面,适度的区域差异有利于提高资源的空间配置效率,发挥区域比较优势,但另一方面,区域差异又是影响经济发展的重要因素之一,区域问题解决得好坏直接影响到经济发展和社会稳定。
要解决问题,要做到以下几点。
(一)从“问题”区域看,加强区域差异调控
在调控区域差异时应在兼顾经济效益目标下,重点强调社会公平,综合运用财政金融政策、产业与政策以及经济协调发展政策。
在具体到地方政府的职能上,在综合协调经济与社会利益的目标下,开发本身具有优势的资源,客观配置自然资源,建立和管理市场体系,运用行政手段调节经济活动。
在现阶段,作为我国东部沿海经济大省,山东省已经具备了缩小本区域内的经济发展差异的条件。
(二)从重点发展区域加看,加快区域性经济中心的建设,更好地发挥经济中心青岛、济南的扩散和带动作用
必须进一步增强青岛、济南两大中心城市的辐射和带动作用,加强这经济两极与中等城市的连接。
积极发展两地的支柱和主导产业。
青岛市真正发挥经济龙头作用;
济南市作为政治中心,培养一批企业骨干,加快产业结构升级,分配、协调好与周边地区的分工与合作,成为连接东部与中西部的纽带。
其次,两市进一步加快现代化服务业的发展,为其他地区提供高效、综合的服务。
(三)在整体上看,加快经济结构的转型升级,提升区域形象
构建区域间合理的产业分工体系,以调整、优化产业结构,促进产业结构的升级和合理化,是提高经济效益、加快区域经济发展的重要途径。
转变产业结构,一是要进行全面的“结构改组”,吐故纳新;
二是要建立“技术立区”的战略,主要依靠创新推动。
在产业结构上,不断移出比较优势经济丧失的产品和产业。
在空间结构上,形成以青岛市、济南市为圆心第一,优化区域产业结构。
参考文献
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