地区经济发展水平

2024-10-17

地区经济发展水平（通用12篇）

地区经济发展水平篇1

一、引言

当今社会是一个信息爆炸的时代,社会中存在多种不确定性,所以要正确使用数据分析方法进行数据分析,有效提取信息是生活中决策的关键。我国经济发展水平是大家都很关心的问题,它关系到人民的生活水平,社会的发展程度以及国家的综合国力,因此研究我国各地区的经济发展水平非常有必要。

因子分析、聚类分析和判别分析是多元统计分析中三个重要的分析方法。本文针对2005年全国31个省市自治区直辖市(除港澳台地区外)的主要经济发展指标,先后运用因子分析方法、聚类分析方法和判别分析方法,进行分析评价。

二、文献综述

目前,针对区域经济的研究很多,随着研究地不断深入,越来越多的定量方法被引入进来。吴玉鸣在采用因子分析法对我国31个行政区划的第三产业综合发展水平进行了评估,提出实施第三产业非均衡协调发展战略。梁晓俐对全国30个行政区划的经济发展水平进行了主成分分析,根据因子加权综合得分进行分类排序,得到全国的经济发展水平总体上呈现东高西低的地域分布。这几篇文章都只是对各地区经济发展水平进行了排序,并没有很好地进行分类,不利于看出各个地区经济发展的快慢情况。陈佳、吴润衡、刘喜波先后运用因子分析方法和聚类分析方法针对2004年全国31个省市自治区直辖市(除港澳台地区外)的26个主要经济发展指标进行分析评价。王维、李仕明、肖磊先后运用因子分析方法和聚类分析方法,对全国31个省、市、自治区的地区经济发展水平进行动态分析。这几篇文献使用的数据都已经比较陈旧,不能反映近几年的经济发展。为了弥补以上不足,本文对全国2006年的经济数据进行分析,首先对所选的经济指标做因子分析,科学有效地缩减指标规模,得出三个意义较为明确的公共因子,再用聚类分析方法,得到各地区经济发展层次分布状况,最后用判别分析方法看所选方法的判断准确性。

三、样本数据

本文选取了2005年全国地区23个主要经济发展指标(数据来源:《中国国家统计年鉴2006》):年底人口数(万人);就业人员(万人);职工人数(万人);地区生产总值(亿元);人均地区生产总值(元);商品房销售额(万元);竣工房屋面积(万平方米);房屋住宅销售面积(万平方米);职工平均工资(元);旅游外汇收入(百万美元);社会消费品零售总额(亿元);各地区货物周转量(亿吨公里);各地区货运量(万吨);各地区客运量(万人);城镇居民平均每人全年总收入(元);农村居民平均每人全年总收入(元);城镇居民全年最终消费支出(亿元);农村居民全年最终消费支出(亿元);城镇固定资产投资(亿元);外商投资总额(亿美元);税金总额(万元);利润总额(亿元);工业增加值(亿元)。

四、统计分析

本文采用SPSS 11.5进行统计分析。

(一)对原始数据的因子分析和主成分分析

1、KMO检验与Bartlett球度检验(见表1)。KOM值是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标,其值越逼近于1,表示对这些变量进行因子分析的效果越好。本样本的KOM值为0.792,适合因子分析,而且可以得到比较满意的结果。而且,Bartlett球度检验的显著性概率为0.000小于显著性水平0.05,也说明适合因子分析。

2、旋转后的因子载荷矩阵。利用SPSS提取了三个因子,因为未经旋转的载荷矩阵中,因子变量在许多变量上都有较高的载荷,为了使因子更具直观含义,所以运用方差极大法对因子载荷矩阵旋转。因子1包括年底人口数、就业人员、职中国集工人数、地区生产总值、房屋住宅销售面积、社会消费品零售总额、各地区货运量、各地区客运量、城镇居民全年最终消费支出、农民居民全年最终消费支出、城镇固定资产投资、利润总额和工业增加值,主要反映经济总量和人民生活水平,所以可以命名为经济总量因子;因子2包括人均地区生产总值、商品房销售额、竣工房屋面积、职工平均工资旅游外汇收入、城镇居民平均每人全年总收入、农村居民平均每人全年总收入、外商投资总额和税金总额,反映的是全社会各方面收入情况,可以命名为收入因子;因子3只有各地区货物周转量这一个变量,这个变量对于我国经济发展具有重要作用,所以可以命名为经济发展因子。

3、因子得分函数。根据因子得分矩阵,可以得到因子得分函数:

4、各因子得分和综合得分。以三个因子所解释的方差的比例为权重,可以构造综合评价模型:

F=65.136%×F1+21.142%×F2+4.185%×F3

(二)对综合得分数据的聚类分析

对全国各地区经济发展水平进行3-6类的聚类分析,类间距离为类间平均链锁法,样本间距离为欧式距离平方法。通过对比发现分为四类是比较恰当的,能够体现各省市经济发展的快慢情况。分成四类时:北京和上海属于第一类;江苏、浙江和山东属于第三类;广东属于第四类;其他属于第二类。我们分析不同类的地区时同样采用指标平均值。

通过分析各类均值结果,可以得出各类地区所选取的经济指标方面发展的水平情况,综合分析就可得出各类地区的发展水平。

(三)对各类进行判别分析

因为本身所选的样品就比较少,所以没有从中抽调一些分析,这样我们可以用交互验证的方法来判别聚类效果优劣(见表2)。

表2显示了交互验证结果。可以看到该判别函数的准确率为100%,交互验证的结果和自身验证的结果完全相同,因此该判别函数是较为稳定的。

五、结论

应该说本文的分析结果对于宏观地考察地区经济发展状况以及对各地区制定和调整经济发展战略是具有一定的实际意义的。

a Cross validation is done only for those cases in the analysis.In cross validation,each case is classified by the functions derived from all cases other than that case. b 100.0%of original grouped cases correctly classified. c 96.8%of cross-validated grouped cases correctly classified.

从因子分析的结果来看,因子1包含了全部信息的65.136%,这说明我国经济的发展主要是经济总量的增长。

以下几个问题值得我们注意:城镇固定资产投资额的载荷较高,所以投资热问题是我们一直比较关注的;人口因素的载荷也是比较高,说明人口因素在中国经济增长中所起的作用不容忽视;交通运输量相关指标的载荷很大,这说明交通在经济发展中起了很重要的作用,而且从目前来看,各个城市都比较重视交通的发展。

因子2反映了一个我们现在比较关注的问题——城乡差距问题。此外,商品房和住房指标的载荷也很突出,说明2005年我国的房地产业的发展非常突出,从目前的形式来看,房地产仍然是非常热门的。

从聚类分析的结果,可以得出如下结论:2005年,经济发展最快的省份是广东;其次是江苏、浙江、山东三省;发展中等的是北京、上海;其他省份发展相对比较慢。

从判别分析的结果来看,以上分类的结果是比较理想的。

尽管以上分析只是就2005年我国经济发展水平的评价,但是却可以从中发现长期以来我国经济的一些优势和存在的一些问题,也可以看出一些我国经济的未来发展趋势。

由于查找的数据有限,数据虽比之前研究的文献新,但相对来说也不是最新的,所以有待以后用更新更多的数据进行分析。

参考文献

[1]、吴玉鸣．我国31个省市区第三产业综合发展水平的最新评估[J]．中国软科学，2000(10)．

[2]、梁晓俐．地区经济发展水平的主成分分析研览[J]．纺织高等基础科学学报，2000(2)．

[3]、陈佳，吴润衡，刘喜波．2004年我国经济发展水平分析评价[J]．教学的实践与认识，2007(5)．

[4]、王维，李仕明，肖磊．全国地区经济发展水平动态比较研究[J]．中国管理科学，2004(8)．

[5]、蔡建琼，于惠芳，朱志洪．SPSS统计分析实例精选[M]．清华大学出版社，2006．

地区经济发展水平篇2

选取黑龙江和河北等使用农用地膜的典型地区,对温室大棚、蔬菜田和作物田农用地膜使用及残留情况进行了调查研究.结果表明,这些地区在相应地块上所从事的农事活动及农膜使用上具有一定的.相似性.残膜尺寸大小一般集中在5～15 cm左右.农用地膜使用后,其表面出现龟裂、分层现象.黑龙江地区温室大棚、蔬菜田和作物田中土壤残留地膜的平均水平分别为4 122.3、3 660.1和2497.3 g・hm-2;河北保定、邯郸地区温室大棚、蔬菜田及作物田土壤残留地膜的水平分别为5 629.5、7 369.5和2 821.8 g・hm-2,两地区使用农膜地块残留地膜水平显著高于相应对照土壤.研究结果还表明,河北受调查的三种农田农用地膜平均残留水平普遍高于黑龙江相应农田残留平均水平,两地对照土壤中平均残留水平均很低.

作者：徐刚杜晓明曹云者汪群慧许端平卢桂兰李发生作者单位：徐刚,汪群慧(哈尔滨工业大学环境科学与工程系,黑龙江,哈尔滨,150090)

杜晓明,曹云者,卢桂兰,李发生(中国环境科学研究院,北京,100012)

地区经济发展水平篇3

关键词：高等教育发展水平；因子分析法；相关分析法

中图分类号：G64 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2013）20-0229-02

新中国成立以来，我国高等教育经历了几十年的高速发展时期，取得了辉煌的成就。然而地区以及各省市之间的高等教育发展水平却形成了非常明显的差距，造成这种差距的原因，不妨从以下三个方面去理解：第一，国家对各地区教育方面财政性投入的差别。第二，各地区自身经济发展的不平衡。第三，各地区居民的教育消费投入的差别。本文尝试通过相关分析法，分析高等教育发展水平与上述三个方面的相关性强弱，从而发现其规律性，对高等教育的健康发展做出科学的建议。下文运用因子分析法进行综合评价，计算出综合因子得分以近似的代表各地区高等教育发展水平。然后再与上述三个方面的具体数据进行相关分析，通过计算得出结论，进行科学的评价以及提供可行性的建议。

一、运用因子分析法对高等教育发展水平进行综合评价

1.指标体系构建

在此，从高等教育的三个方面：学校情况、学生情况和教师情况选取了8个指标来构建评价指标体系。利用定量筛选方法中的极大不相关法与选取典型指标法相结合的方法筛选得到X1～X8这8项指标：X1：各地区普通高校总数；X2：每十万人口高校在校生数；X3：高等学校招生总数；X4：高等学校在校生总数；X5：高等学校毕业生总数；X6：高等学校教职工总数；X7：高等学校专任教师总数；X8：高等学校师生比。本文以我国31个省市作为样本，选用上述8个评价指标。则评价样本矩阵为[Xij]31×8，下面结果都是根据SPSS13.0计算完成的。

2.因子分析

因子分析就是用少数几个彼此不相关的因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法。数据处理过程运用的是统计分析软件SPSS13.0。首先将原始数据标准化，以消除量纲的影响，本文采用T分数对原始数据进行标准化处理；其次对标准化指标体系X（i=1，2，3，4；5，6，7，8，）进行因子分析；最后通过因子得分矩阵和各因子方差贡献率，计算出地区高等教育水平的综合得分。

通过KMO检验和Bartlett球度检验，可知巴特利特球度检验统计量的观测值为587.079，KMO值为0.787，大于0.6，因此适合做因子分析。Bartlett球度检验的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合于因子分析。检验结果见表1。

因子提取和因子旋转的结果表明：第一个因子变量对于原始变量的方差贡献率为75.780%，第二个因子变量对于原始变量的方差贡献率为16.382%，两个因子变量对于原始变量的累积贡献率达到92.162%，因此选取前两个因子变量作为公共因子。从因子得分矩阵可以看出，第一个公共因子主要解释了指标体系中的各地区普通高校总数、高等学校招生总数、高等学校在校生总数、高等学校毕业生总数、高等学校教职工总数、高等学校专任教师总数，第二个公共因子主要解释指标体系中的每十万人口高校在校生数、高等学校师生比。因子得分矩阵见表2。

为了便于了解各地区高等教育的发展现状，利用上述公式得出各地区高等教育发展水平的排名，其结果见表3。

二、运用相关分析法对造成高等教育地区发展水平差异的原因进行分析

1.变量的选择

我们要分析高等教育发展水平和国家教育经费投入、居民教育消费、地区经济发展水平之间的关系，就必须获得准确而且具有代表性的数据。因此本文同样选取《中国统计年鉴2008》中部分相关的数据进行分析（分别为“城镇居民家庭平均每人全年教育消费支出”、“国家财政性教育经费”、“各地区人均GDP”）。

2.相关分析

运用上面获得的高等教育发展水平公因子F的综合得分与前述三个变量进行相关分析，得出以下结果。如表4。

三、结果评价以及分析

通过以上两个部分的数据操作以及分析，我们得到了高等教育发展水平与家庭教育消费、国家教育投入、各地区人均GDP的相关关系。很清楚的能够看到教育发展水平和地区人均GDP的相关系数最大，其次是居民教育消费，再次是国家财政性教育经费的投入，说明它们的关系强弱呈一种递减的趋势。我们看到国家教育经费投入更多的地区，教育水平却并不是更高。所以我们应该去挖掘造成这种水平差距的其他原因，而不能总是着眼于国家教育经费投入差别这个理由上。

根据上个步骤的相关分析结果，我们看到教育发展水平和各地区人均GDP的相关系数最高，说明了地区经济的发展对教育发展有很大的影响作用。所以普遍来说，首先，经济发达的地方教育都会有优先的发展，教育水平普遍都会更高。其次，居民的教育消费投入也不容忽视，居民自身的投入代表了对教育的重视程度，对教育的消费观念，对教育的发展水平有很大的促进作用。综上所述，通过以上对高等教育发展水平的各种分析，笔者认为至少可以提供以下三点意见以及建议：第一，发展教育首先要发展经济，良好的经济基础是教育水平能够健康发展的根基。同时，高水平的教育发展又同样为经济更快更好的发展保驾护航，提供智力支持。它们完全是一种相辅相成的关系。教育的发展离不开经济，经济的发展同样离不开教育。第二，提高居民的自身教育消费意识，个人教育消费不仅是教育水平发展很重要的财力支持，而且能够提高大众对教育的重视程度。不仅为国家的发展做出贡献，也让国民自身的素质得到更大的提高。第三，不能完全依赖国家财政性的教育经费投入，国家投入是有限的，要鼓励社会性力量以及地方优质资本流向教育事业，为教育事业的发展以及繁荣做出贡献。

参考文献：

[1]杨栋辉，刘慧峰.我国各地区高等教育发展水平的因子分析[J].太原科技大学学报，2008，（2）.

[2]相丽君，徐新.我国高等教育发展水平的区域差异[J].统计与决策，2008，（14）.

[3]孙彩虹.区域教育与经济协调发展的实证分析[J].重庆工商大学学报：西部经济论坛，2003，（5）.

辽西北地区经济发展水平比较分析篇4

一、辽西北地区三次产业生产总值比较分析

为更好反映辽西北地区经济发展水平, 本文将辽宁沿海经济带、沈阳经济区和辽宁全省经济发展相关指标一同列出, 通过比较分析, 说明辽西北地区经济发展状况。根据统计数据, 2013年辽宁三大区域三次产业生产总值及构成情况见表1。

单位:亿元, %

数据来源:根据《辽宁统计年鉴-2014》整理

从表1可以看出, 辽西北地区第一产业比重为21.5%, 大大高于辽宁沿海经济带8.40%、沈阳经济区6.89%和辽宁全省8.66%的平均水平;而第二产业比重为49.32%, 明显低于辽宁沿海经济带52.16%、沈阳经济区53.72%和辽宁全省52.72%的平均水平;第三产业比重为仅29.63%, 比辽宁沿海经济带和沈阳经济区第三产业比重低近10个百分点, 比全省平均水平低近9个百分点。辽西北地区二三产业比重低, 特别是第三产业比重低是其经济发展相对落后的主要原因。

二、辽西北地区人均GDP水平比较分析

根据统计数据整理, 2013年辽宁沿海经济带、沈阳经济区、辽西北地区和全省的人均GDP分别为77278元、70368元、31823元、70287元 (见图1) 。辽西北地区人均GDP仅为沿海经济带的41.18%、沈阳经济区的45.22%、全省平均水平的45.28%, 是辽宁人均GDP最低的地区。

三、辽西北地区三次产业就业人员构成比较分析

2013年, 辽宁全省及三大区域的三次产业就业人员构成情况见表2。

单位:万人, %

数据来源:根据《辽宁统计年鉴-2014》整理

从表2可以看出, 辽西北地区第一产业就业人员比重最大, 为38.19%, 比辽宁沿海经济带和沈阳经济区高12个百分点左右, 比全省平均水平高约10个百分点。而第二产业就业人员比重为24.82%, 低于辽宁沿海经济带27.87%、沈阳经济区30.06%和辽宁全省28.35%的平均水平。第三产业就业人员比重为36.99%, 大大低于辽宁沿海经济带46.22%、沈阳经济区43.63%和辽宁全省43.63%的平均水平。

四、辽西北地区人均公共财政预算收入比较分析

根据统计数据, 2013年辽宁沿海经济带、沈阳经济区、辽西北地区和辽宁全省的人均公共财政预算收入分别为8683元、7540元、3443元和7660元 (见图2) 。辽西北地区人均公共财政预算收入仅为沿海经济带的39.65%、沈阳经济区的45.66%和全省平均水平的44.95%。

五、辽西北地区实际利用外商投资额比较分析

2013年, 辽宁沿海经济带、沈阳经济区和辽西北地区实际利用外商投资额分别为1931881万美元、1084136万美元、97065万美元。 (见图3) 。辽西北地区实际利用外商投资额仅为辽宁沿海经济带的5.02%、沈阳经济区的8.95%, 仅占全省实际利用外商投资总额的3.1%。

六、结论

地区经济发展水平篇5

摘要：采用气相色谱-质谱联用的方法,研究了浙江台州电子废物拆解地区表层土壤样品中邻苯二甲酸二甲酯(DMP)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)、邻苯二甲酸丁基苄基酯(BBP)、邻苯二甲酸二乙酯(DEP)、邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(DEHP) 、邻苯二甲酸二正辛酯(DOP)等6种酞酸酯污染物(PAEs).结果表明:在拆解点附近100 m内,6种PAEs化合物的.总含量(ΣPAEs)为9.11～50.58 mg・kg-1,离拆解点1 000 m处,ΣPAEs为2.63～17.55 mg・kg-1.对照点ΣPAEs为低于检测限(nd)～7.15 mg・kg-1.DEHP和DBP是电子废物拆解地区主要的酞酸酯污染物.分析结果表明:浙江台州电子废物拆解地区表层土壤受到了严重的PAEs污染.作者：张中华金士威段晶明黎明黄艳 ZHANG Zhong-hua JIN Shi-wei DUAN Jing-ming LI Ming HUANG Yan 作者单位：张中华,ZHANG Zhong-hua(武汉工程大学化工与制药学院,绿色化工过程省部共建教育部重点实验室,湖北,武汉,430074;浙江省台州市环境科学设计研究院,浙江,台州,318000)

金士威,段晶明,黎明,黄艳,JIN Shi-wei,DUAN Jing-ming,LI Ming,HUANG Yan(武汉工程大学化工与制药学院,绿色化工过程省部共建教育部重点实验室,湖北,武汉,430074)

地区经济发展水平篇6

【关键词】孕妇；空腹血糖；正常范围

孕妇空腹血糖正常值是多少？这个问题让每一个孕妇都感到困惑，因为不同地区，由于生活习惯等因素的不同，其参考范围也不同。作为医务工作者，我们都知道孕妇血糖较正常人群会低一些，有研究也表示，孕周多少对孕妇空腹血糖的影响也不大[1]。但是本地健康孕妇空腹血糖值究竟是多少，正常范围是如何确立呢？恐怕很少人知道。为了解本地健康孕妇空腹血糖值的水平，现对400例健康孕妇空腹血糖值进行检测与统计分析，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料健康孕妇400例（年龄22-30岁，孕周24-28周），为2012年1月至2013年2月焦作市人民医院门诊健康孕妇体检者。

1.2仪器、试剂方法仪器采用日立全自动生化分析仪（7600-020），试剂采用宁波美康生物科技股份有限公司的葡萄糖（GLU）检测试剂盒，采用与试剂配套的校准品。GLU采用葡萄糖氧化酶（GOD-POD）法，按照7600-020生化分析仪的SOP文件进行校准，质量控制与检测。

1.3统计方法通过SPSS17.0统计软件进行数据处理，血糖数据用 χ±s表示。

2结果

通过统计学分析，400例健康孕妇空腹血糖值用 χ±s表示，结果为4.43±0.44mmol/L，按±2s计算其参考范围，其结果为3.55-5.31mmol/L，低于全国临床检验操作规程中非孕妇正常人群3.89-6.11mmol/L的水平，也低于本地非孕妇正常人群3.5-6.4mmol/L的水平。

3讨论

孕妇空腹血糖过高或过低都会对胎儿和孕妇造成不良影响。血糖过高，可引起胎儿窒息，先天畸形，巨大儿，死胎；孕妇则易发生羊水过多，妊高症，宫缩乏力性出血，难产，发生产伤的机会也大大增加[2]，若不及时发现，控制，将严重威胁母婴生命。血糖过低，则会造成胎儿宫内发育迟缓，影响胎儿神经系统的发育以及胎盘功能；也有研究表示，孕妇低血糖，将会增加所产新生儿低血糖的发生率[3]。所以将空腹血糖的检查作为常规检查很有必要。

随着医疗知识普及的不断提高，自我保护意识不断加强，现在，绝大多数孕妇都会主动去医院做产前检查，包括血糖检测。而健康孕妇的空腹血糖值参考范围的确立尤为重要，因为其对孕妇血糖水平的评估，监测有着重要意义。

通过此次研究，确定本地（焦作市）健康孕妇空腹血糖范围为3.55-5.31 mmol /L，在以后工作中，应以此为健康孕妇空腹血糖参考范围，对孕妇的空腹血糖水平进行评估和监测。

参考文献

[1]计有珉.500例正常孕妇血糖水平的调查[J].皖南医学院学报，1994，13（4）：376-377.

[2]单宁，张青，王福兴.糖尿病孕妇血糖水平與围产结局的临床研究[J].中外医疗，2010（36）：3-5.

地区经济发展水平篇7

教育和人力资本投资不仅是保持地区综合竞争力的根本, 同时也是提升地区综合竞争力的关键, 高等教育是教育体系的核心, 研究我国高等教育的状况, 对于进一步明确各地区高等教育水平, 为各地区更好地提升综合竞争力, 提供了一定的科学依据。我国高等教育实行中央和省 (自治区、直辖市) 两级管理, 以省级管理为主的体制。由于区域间自然资源禀赋、经济发展水平、经济结构、政府财政支持能力、居民收入水平、高等教育基础、高等教育适龄人口数量与结构、文化传统以及制度等方面的原因, 地区高等教育发展水平存在差异。因此对高等教育地区发展水平的评估分析与研究, 有其重要的现实意义, 能为均衡发展战略的实施提供新的思路。

本文通过因子分析和聚类分析对我国各省、直辖市、自治区的高等教育发展水平进行了系统性研究, 透视我国高等教育发展的区域性差异, 并发现随着区域社会经济的快速发展而不断扩大的各地区高等教育的明显差异。同时, 根据一定的目的对各地区高等教育水平加以划分和描述, 揭示其一般性规律, 并在此基础上提出了相应对策和建议, 为各区域因地制宜采取切合实际的措施促进本地区教育事业的发展提供了理论依据。

2 研究原理和方法

2.1 研究分析原理

2.1.1 因子分析法

因子分析 (Factor Analysis) 是通过研究众多变量之间的内部依赖关系, 探求观测数据中的基本结构, 并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构, 并根据原始变量与因子的关系以及因子得分进行分析、评价的多元分析技术。其中, 这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。

因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵的内部结构的研究, 找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。然后根据相关性的大小把变量进行分组, 使得同组内的变量之间的相关性较高, 但不同组的变量相关性较低。

因子分析的因子模型表达式为:

其中因子系数构成的矩阵, U称为因子载荷矩阵。

U中的每个元素uij (i=1, 2, …, p;j=1, 2, …, m) 叫做因子载荷, 它是第i个指标与第j个公因子的相关系数。U中每一列的平方和, 即undefined为Fj的方差。称undefined为第j公因子的贡献率, 它反映了公因子Fj对原指标信息的贡献。称undefined为前m个公因子的累计贡献率, 它表明前m个公因子对原指标信息的累积贡献。一般情况下, 累计贡献率达到85%以上, 即可用前m个公因子F1, F2, …, Fm大致反映原指标的信息。

2.1.2 聚类分析法

聚类分析是一种将相近的样本分类的统计方法这种分类甚至可以在不知道类别到底有多少的情况下进行, 聚类分析实际是寻找一种能客观反映样本之间远近关系的统计量然后根据这种统计量把元素分成若干类常用的聚类统计量有距离系数和相似系数两种距离系数一般用于对样本分类而相似系数一般用于对变量聚类距离的定义以及相似系数的定义都有很多种。

而在聚类分析中, 最常用的是系统聚类的方法, 系统聚类法的基本思想是:先将n个样品各自看成一类, 共有n个类, 然后计算类与类间的距离。选择距离最小的两类合并成一个新类, 使总类数减少为n-1。接着再计算这n-1类两两间的距离, 从中找出距离最近的两类合并, 总类数又减少一个, 剩下n-2个类。照此下去, 每合并一次, 减少一类, 直至所有样品都合并成一类为止。用不同的方式定义类间的距离就随之产生了不同的系统聚类法, 其中包括最短距离法, 最长距离法, 中心距离法, 重心法, 类平均法, 密度估计法和WARD最小方差法。

2.2 确定评价指标

为了综合描述各地区高等教育发展水平, 指标体系固然越完善越好, 但由于受指标数据本身的限制, 特别是在实证研究中, 往往只能有针对性的筛选那些具有一定代表性的指标体系和指标项, 在此本文从高等教育的五个层面选取了8个指标来构建评价指标体系。这五个层面依次是:普通高校数量、高等院校学生数量、高等院校教职工情况、经费投入、高等院校规模。其中, 高等院校数量指标包括普通高校数量 (X1) , 高等院校学生数量指标包括普通高校招生数 (X2) 、在校学生数 (X3) 、毕业生数 (X4) 三类, 高等院校教职工情况包括普通高校教职工数 (X5) , 经费投入指标包括国家财政性教育经费 (X6) 、社会捐赠经费 (X7) 两类, 高等院校规模指标包括每十万人口各地区在校学生数 (X8) , 具体评价指标的分类见下表:

3 实证分析及指标的评估比较

根据《中国统计年鉴2009》各地区的指标, 利用31个省 (市、自治区) 2008年的数据, 采用SAS软件进行数据处理分析。

首先调用FACTOR过程对数据做因子分析, 经标准化处理消除量纲的影响后, 构造因子模型, 并输出了KMO抽样适度测度值, 这里overall MSA=0.79116150, 大于0.5, 一般认为此值越大, 做因子分析的效果就越好。这里前三个主成分的累计解释方差的比率已达到96.48%, 因此, 三个公因子完全足以解释本文所要研究的问题了, 并且选择三个因子的模型也比较符合我国的现实情况。

然后对公共因子进行估计和分析, 采用方差最大旋转, 得到包含三个公因子的因子模型:

并输出了标准因子得分函数:

根据因子模型可以看出, 得到的因子比旋转前有了较大的改进, 因子Factor1主要反映普通高校数量x1、普通高校招生数x2、在校学生数x3、毕业生数x4四个方面, 因此Factor1可以解释为数量性的因子。Factor2主要反映了国家财政性教育经费x6、社会捐赠经费x7两个方面, 因此Factor2可以解释为经费建设性的因子。而Factor3主要反映普通高校教职工数x5、每十万人口各地区在校学生数x8两个方面, 可以解释为建校规模性的因子。

最后, 对31个省市做高等教育发展水平的综合评价, 构建综合得分函数:

y=5.88* Factor1+1.04*Factor2+0.80*Factor3, 由省份高等教育发展水平的综合得分排序可以看出, 山东、江苏、湖北、广东均排名靠前, 而西部地区如西藏、青海、宁夏则排名靠后, 这与事实相符。

在我国, 山东是中国儒家思想的发祥地以及扬名中外的伟大教育思想家孔子的故乡, 同时, 山东作为我国最著名的教育大省之一, 有着人杰地灵的美誉, 在中华文明的历史长河中, 文学家、政治家、科学家若群星灿烂, 光耀史册, 这样的一个省份担当了我国地区高等教育发展水平综合得分的首位, 自然是合情合理。湖北作为我国中部重要地区, 不仅经济实力较强硬, 其地区传统观念中对教育的重视和投入以及繁多的高校数量也毋庸置疑有着高水平的高等教育发展情况。而紧随其后的江苏、广东也是由于其区域经济实力的强大以及政府和社会对教育事业的巨大投入和重视, 使得它们能荣登前几名的榜位。而排名靠后的几个西部地区, 由于其区域经济发展水平一直处于落后的地位, 经济起步晚, 从而导致了教育的发展也比较迟缓和落后。

为了使评价结果更加直观、清晰, 最后我们对标准化的原始数据做了聚类分析, 采用Ward最小方差聚类法。选项pseudo要求输出伪F统计量和伪T2统计量, 根据统计量数值以及现实情况的比较, 我们认为归为4类为最佳。当把31个省份分为4个组时, 各地区分类如下表:

第一类地区江苏、广东和浙江, 由于这三个省份是我国最先实现改革开放政策的几个地区, 当今的江浙、广东一带已成为我国内地综合经济实力最发达、最具市场活力和投资吸引的几个地区。同时, 作为沿海大省, 这些地区不仅在国家财政性拨款上有优势, 从这几个地区出去的海外侨胞对于家乡的社会性教育捐助建设也十分丰厚, 从而更加奠定了这些地区教育事业的良好发展。

第二类地区是我国最早的三个直辖市, 上海、天津和北京, 由于行政设制、地理面积及人口构成方面的类似, 三大直辖市在高等教育方面的成就与第一类地区中的三大经济发达沿海地区不相上下。北京作为我国的经济、政治、文化中心, 当然在教育方面有着非同一般的贡献;上海的经济发展水平全国首屈一指, 自然在高等教育方面也名列前茅;而天津作为我国新兴的经济发展导向地区, 其不断扩大的经济实力也为其高等教育奠定了不少基础。

第三类地区中的湖北、湖南、河南、江西等居于我国的中部地区, 经济实力方面有着一定的基础, 其对教育的投入和对人才的重视使其高等教育水平处于相对较高的地位。而黑龙江、辽宁作为我国东北老工业地区, 虽然在经济结构方面稍显滞后, 但一直以来对教育的投入和重视也使其高等教育水平并不落后于其他省份。

第四类地区中的内蒙古、甘肃、青海、西藏、宁夏、新疆等偏远西部地区由于历史的原因和经济发展落后的因素, 这些地区的高等教育水平在我国一直处于落后的局面。而贵州、云南、海南等省份由于对教育的不重视和教育产业的起步较晚等因素, 也与西部偏远地区处于同一境地, 都是我国高等教育水平最欠发达的几个地区。

4 评估结果的分析和讨论

由以上的评估结果和分析可以看出, 影响高等教育的因素主要有两个, 一是各地区的经济发展水平, 二是各地区对于教育的重视程度。经济发展水平与高等教育发达程度有着高度的相关性。经济发展水平高的地区, 由于在教育方面经费投入高, 社会人士对教育方面的捐赠多, 其高等教育发展水平也比较高, 经济发展为高等教育发展提供了强有力的物质基础。高等教育发展水平较高也对经济发展提供了有力的人才资源和智力投入, 促进了经济的迅速发展, 尤其是在知识经济时代更是如此。同时, 地区对教育的重视程度直接导致了地区对教育方面经费的投入, 从而影响高等教育的发展, 教育关系到人才的素质、经济的盛衰, 政府应该对教育发展的重要性有清楚的认识, 引导公众不断提高对教育事业基础地位的认同。

虽然从分析中我们看到我国大量的西部地区仍然处于我国教育发展水平的低谷, 但是由于当前我国正在加快发展西部地区, 在经济上采取各种优惠政策促进西部地区发展, 相信在不久的以后, 这些地区将会在高等教育方面有一定的提高。当然, 西部地区经济的发展归根到底要靠西部拥有大量的人才, 而西部所需大量人才除了靠东部输送外主要应立足当地培养。因而大力发展西部的教育应是一项重要的基本政策。为此就应大力改善教育政策, 发展教育产业, 提高区域特别是西部地区的高等教育水平, 为促进各地区经济发展尤其是西部经济发展提供强有力的人才保障。在此基础上, 经济发达地区也需要继续保持其自身优势, 加大对教育的认识程度, 保证教育发展与经济发展相适应, 注重人才的培养, 提高人力资本的配置效率。

参考文献

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[2]苏为华.多指标综合评价理论与方法问题研究[D].厦门大学计划统计系, 2000.

[3]刘亚荣.我国高等学校办学效率评价分析[J].教育与经济.2001, (4) ;31-36.

[4]周静, 王立杰, 石晓军.我国不同地区高校科技创新的制度效率与规模效率研究[J].研究与发展管理.2005, (1) :109-117.

[5]汪远征, 徐雅静.SAS软件与统计应用教程[M].北京:机械工业出版社, 2007, 2 (1) .

[6]于秀林, 任雪松.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社.

地区经济发展水平篇8

关键词：洱海,农村经济,经济区位熵,时空演变

图1环洱海地区2000年、2006年、2012年农村经济发展水平综合得分

图4环洱海地区2000、2006、2012年

图5环洱海地区2000年村庄发展水平空问分异

图6环洱海地区2006年村庄

图7坏洱海地区2012年村生

1前言

农村经济作为区域经济运行的重要组成部分,一直是学术界关注的焦点。自20世纪90年代起,我国的农村经济发展问题就引起了国内外学者的广泛关注。Wan G H[1]的研究表明,1980年以来,中国农民人均纯收入的地带间、地带内、省市内以及同乡镇间差异皆呈现扩大趋势;Liu H[2]认为,中国农村区域发展差异总体上呈上升趋势,但中间有一个短暂的下降过程,且不同指标以及不同区域下的测度结果变化规律不一致;薛宇峰[3]、张晓辉[4]等也对农村居民收入地区差异以及差异成因等问题进行了剖析。纵观农村经济发展方面的研究成果,大部分从全国或省域尺度切入且多集中在发达区域,从村域角度结合空间分析对西部典型区域进行的实证研究相对较少[5]。

环洱海地区[6]位于云南省西部,是我国白族的重要聚居地,同时也是云南省具有高原湖泊生态脆弱区、民族文化多元融合区、乡村经济发展活跃区等多重叠合特征的典型区域。截至2012年,全区土地总面积1815km2,人口61.57万人,含10镇1乡111个村庄。近年来,随着云南省“城镇上山”项目启动和大理海东新区开发建设的推进,该区域农村经济发展受非农化、城镇化影响变化深刻,2010年环洱海地区农民人均纯收入已达5407元,远超云南省3952元的同期水平,总体乡村经济增长取得了显著成绩。基于此,本文选择2000年、2006年、2012年三个不同时期村域属性数据,对2000年以来环洱海地区农村经济发展水平的时空演变特征进行分析,以期为该区聚落发展规划及村域经济发展提供决策依据。

2环洱海地区农村经济发展水平的测度

2.1研究方法和指标选取

测度农村经济发展水平的方法很多,主要有主成分分析[7]、灰色综合聚类法[8]、变异系数、泰尔指数等[9]。主成分分析法能够从指标体系的内在结构关系出发,将多个指标简化为少数几个综合性指标,并能够在尽可能反映原指标体系大部分信息的同时保证综合指标间的相互独立[10]。因此,本文选用主成分分析法对环洱海地区111个村庄的农村经济发展水平进行了测度。

衡量农村经济发展水平的指标较多。郭晓东[9]选取农村居民人均纯收入等指标对农村经济发展水平进行了测度;牛剑平[11]从农村经济实力等方面对农村经济发展水平进行了综合评价。借鉴多数学者的研究成果,本文从经济实力、生产力水平、产业结构三方面构建指标体系(表1)。

2.2数据来源

本文所用数据主要来自2000—2012年《大理州农村经济收支情况统计年报》和2000—2012年《中国农村统计年鉴》。

2.3农村经济发展水平的测度

本文基于环洱海地区11个乡镇111个村庄2000—2012年的数据,选取2000年、2006年和2012年为研究断面,运用主成分分析法测度环洱海地区各村庄的经济发展水平。首先,构造因子变量。依据公因子提取原则,2000年选入特征根分别为3.873、1. 859、1.186、1.071的主因子;2006年选入的特征根分别为3.993、1.584、1.076、0.977的主因子;2012年选入特征根分别为4.558、1.708、1.062、0.826的主因子。依据表2可知,累计方差贡献率均已涵盖了大部分信息,能解释环洱海地区农村经济的发展水平。其次,将初始因子载荷矩阵的第i列向量除以第i个特征值的开根后可得主成分载荷矩阵,进而与各标准化后的数据相乘再求和,可计算出各主成分的值。最后,对各村在各公因子上的得分以及贡献率加权,按照最大四次方值法将各村主成分得分转化为综合得分,表达式为[12]:式中,λi为第i个公因子旋转后的方差贡献率为提取公因子的累计方差贡献率。经济发展综合得分F越大, 表明发展的水平越高。如果F>0,表明该村的发展水平高于区域的平均水平;如果F<0,表明该村的发展水平低于区域平均水平。

2.4结果分析

环洱海地区农村经济发展水平呈明显的东西差异,西部村庄发展水平明显高于东部(图1,彩图见封二)。

主要体现在:1洱海东部(简称“海东”)农村经济发展水平较低,呈明显的南北差异。以凤仪镇、海东镇为主的海东南部除后山、吉祥等少数村庄之外,大部分村庄的农村经济综合得分为正值;以挖色镇、双廊镇、上关镇为主的北部与南部相反,除挖色、海印等少数村庄外,大部分村庄的农村经济发展综合得分为负值。自2000年以来海东南北两部分的农村经济发展差距呈先减小后扩大的趋势。2洱海西部(简称“海西”)除太邑乡各村外整体的农村经济发展水平较高,且呈上升的发展态势,综合得分为负值的村庄由2000年的24个下降到2012年的13个;自2000年以来海西各村间的农村经济发展差距呈先扩大后减小的趋势;海西总体上除太邑乡这一发展短板外,其余村庄自北向南呈“W”型的发展布局。

3环洱海地区农村经济发展水平的时空演变分析

对农村经济发展水平进行测度与分析,时空上的比较分析尤为重要,有利于进一步了解村庄经济发展的阶段性和差异性。

3.1时间演变分析

2000—2012年环洱海地区农村经济发展水平变动较大,通过借助欧氏距离[13]等度量指标对环洱海地区农村经济发展水平的时间差异进行分析,可分为上升型村庄、稳定型村庄、下降型村庄3类(图2、图3)。主要体现在:12000—2006年环洱海地区农村经济发展水平呈上升趋势。这一时期,农村经济发展水平得分上升的村庄占60%以上,不同村庄农村经济发展差异悬殊,得分上升最高的仁里邑村和下降最大的挖色村之间的变动极差在2.1以上;洱海东西两部分农村经济发展水平变动差异明显,海西除新邑、温泉、乌栖、者么等村外,得分处于稳定或上升态势的村庄占总数的90%以上;海东除丰乐、凤鸣、名庄、上和、高兴、青山和上关镇各村外,大部分村庄农村经济发展得分均处于下降趋势。22006—2012年环洱海地区的农村经济发展水平略有下降。这一时期,农村经济发展水平得分正向变动的村庄仅占50%左右,各村间的发展得分差异变大,得分上升最高的吊草村和下降最大的下兑村之间的极差扩大到2.3以上;海东、海西的差异依旧明显,海西除喜洲、云峰、湾桥、上阳溪、双阳村、西门、荷花、大邑等村外,大部分村庄的得分变动均处于稳定或下降态势;海东除上关镇各村、名庄、凤鸣石龙等村外,多数村庄的发展均处于上升或稳定态势。

3.2空间演变分析

为了更准确地分析环洱海地区农村经济发展水平的空间演变过程,本文借鉴经济区位熵[9]的判别方法, 计算了2000年、2006年和2012年环洱海地区各村的经济区位熵,对环洱海地区农村经济发展的空间演变进行分析。经济区位熵计算公式定义为:Qi=Si/Pi。式中,Qi为第i村的经济区位熵,Si和Pi分别为该村总产值和农村人口数占环洱海区的比重。Qi越大,说明i村的经济发展水平越高;反之,说明i村经济发展水平越低。用Q表示环洱海区各村经济区位熵的平均值。当Qi>Q时,将i村定义为经济发达区;当1<Qi<Q时,将i村定义为经济发展区;当Qi<1时, 将i村定义为经济落后区。

通过测度各村的经济区位熵,结合Arcgis软件对环洱海地区各村庄经济发展水平的类型和空间差异演变进行分析,发现2000年以来环洱海地区农村经济发展水平呈现出明显的空间差异 (图4,图5—7见封二)。

不同发展型村庄空间分异明显:依据经济区位熵的分类法则,将环洱海地区111个村庄分为发达、发展、落后三类,且三类村庄在数量和空间分布上有明显变动(表3)。主要体现在:1发达型村庄在数量上呈先降后升的态势。在空间上,海西发达型村庄呈分散—集中—分散的分布态势,由主要分布在G214、 G320、G56与洱海间变为主要集中在G214、G320与洱海间,此后又变为分布在G214、G320、G56与洱海间的区域;海东发达型村庄主要分布在G56、G5611和洱海组成的交叉区域与深入洱海的金梭岛。自2000年以来,海东、海西在发达型村庄的分布上呈相反的特点,海东发达型村庄由分散在凤仪、海东、挖色三镇转为集中向海东一镇,集中发展的态势明显;海西则由银桥镇、下关镇“双核心”逐渐向以银桥镇、下关镇为“主核心”,以喜洲、大理两镇为“次核心”的趋势转变,多极化态势逐渐显现。2发展型村庄在数量上呈逐渐上升的态势。在空间上,海西发展型村庄呈现出由以洱海为核心逐渐向外扩展的态势,由主要分布在S221之内变为分布在G214与S221之间乃至G214沿线的区域;海东发展型村庄主要集中分布在G5611、G56和洱海交汇的区域,但凤仪和海东两镇由于受下关镇的辐射带动,整体的经济区位熵较高。海东、海西发展型村庄的分布呈相反的特点,海东发展型村庄主要在以海东为核心的凤仪—海东—挖色一线集中分布;海西除分布在银桥和下关之外,发展型村庄向喜洲、湾桥、大理三镇扩散的趋势较明显。3落后型村庄在数量上呈逐渐下降的态势。在空间上,海西除少量村庄呈点状分布在洱海沿线外,大部分村庄分布在G214之外的区域和太邑彝族乡;海东落后型村庄主要呈带状和块状分布在凤仪、海东、挖色三镇G5611之外的区域和双廊、上关两镇大部分地区。

农村经济东西空间分异明显:1海东地区农村经济发展水平呈明显的南北差异。海东发达型和发展型村落主要集中在南部凤仪、海东、挖色三镇,而落后型村落主要集中在北部双廊、上关两镇,南北差距较悬殊。海东南部的发展呈先下降后上升的态势,2000— 2006年间海西社会生产总值的增幅远高于海东,海东和海西间的发展差距不断扩大,海东总体社会总产值占环洱海总产值的比重由2000年的34%下降到2006年的25.4%,地区经济发展的重心向海西倾斜造成了该区整体经济区的位熵下降;2006—2012年随着大理州“两保护、两开发”等政策的提出,海东新区的开发建设提上了议事日程,发展重心逐渐向海东倾斜,海东南部依托其优越的区位条件得以率先发展,2012年海东总体社会总产值占环洱海总产值的比重再次上升至28.5%,从而促进了该地区经济区位熵的再次提升。总体上看,自2000年以来海东南部的发达型村庄数量虽然有所减少,但空间分布却更加集中;其经济区位熵虽然有所变动,但整体呈上升趋势,显示出了该区良好的发展潜力。以双廊、上关两镇为主的北部山区交通不便、开发成本较高,加之远离下关镇等经济中心,自2000年以来各村的经济区位熵一直较低,成为落后型村庄的集中分布区域。2海西地区北、中、南三部发展各具特色。以喜洲和湾桥两镇为主的海西北部2000年以来发展型和发达型村庄迅速增加,整体经济区位熵快速上升,呈现出非常强劲的发展势头。2000年以来海西中部的银桥和大理两镇呈现出不同的发展态势;银桥镇发达型村庄不断减少,整体的经济区位熵下降,呈现逐渐下降的发展态势;而大理镇发展型和发达型村庄稳定增加,整体的经济区位熵不断上升,显示了强劲的发展潜力;以下关镇和太邑乡为主的海西南部变动较小,落后型村庄不断减少,整体经济区位熵不断稳定上升。

4结论与讨论

地区经济发展水平篇9

改革开放以来, 全国及各省内部的发展出现了不同的情况, 导致这些年来地区发展差异越来越大, 而西部大开发这一跨世纪战略的实施, 使位于西部地区青藏高原的青海省获得了前所未有的历史性发展机遇。近年来, 青海省各县市经济发展取得了明显的进步, 但是藏区的社会经济发展却呈现出严重的不平衡性。如何客观、准确地评价社会经济发展水平, 找出各个藏区经济发展的差距, 及产生差距的主要原因, 并确定各个藏区地方经济协调发展的策略, 是我们面临的主要问题。

社会经济发展水平评价的难点在于反映社会经济发展的经济指标众多, 每项指标从不同角度反映社会经济发展状况, 但依据它们做综合评价却有一定的难度。而多元统计分析是将多维因子纳入统一体系加以综合研究的定量化方法, 并在很多领域中得以应用。

本文选定青海省藏区25个县市为研究对象, 综合藏区的社会经济发展特点, 运用多元统计中的聚类分析法对其经济发展水平进行了定量化的综合评价, 并用类平均法对其结果进行分类, 从而探讨其发展的对策。

2 方法介绍

2.1 聚类分析的概念

聚类分析又称群分析, 它是研究 (样品或指标) 分类问题的一种多元统计方法, 所谓类, 通俗地说, 就是指相似元素的集合。

聚类分析内容非常丰富, 有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。本文主要采用系统聚类分析。

2.2 距离和相似系数

为了将样品 (或指标) 进行分类, 就需要研究样品之间的关系。目前用得最多的方法有两个:一种方法是用相似系数, 性质越接近的样品, 它们的相似系数的绝对值越接近1, 而彼此无关的样品, 它们的相似系数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类, 不怎么相似的样品归为不同的类。另一种方法是将一个样品看作这P维空间的一个点, 并在空间定义距离, 距离越近的点归为一类, 距离较远的点归为不同的类。

设有N个样品, 每个样品测得P项指标 (变量) , 原始资料阵如右式。

其中Xij (i=1, …, n;j=1, …, p) 为第i个样品的第j个指标的观测数据。第i个样品Xi为矩阵X的第i行所描述, 所以任何两个样品Kk与Xl之间的相似性, 可以通过矩阵X中的第K行与第L行的相似程度来刻划;任何两个变量xK与xL之间的相似性, 可以通过第K列与第L列的相似程度来刻划。

本文主要采用相似系数法进行分析。

2.2.1 夹角余弦

2.2.2 相关系数

通常所说相关系数, 一般指变量间的相关系数, 作为刻划样品间的相似关系也可类似给出定义, 即第i个样品与第j个样品之间的相关系数定义为:

2.2.3 类平均法

正如样品之间的距离可以有不同的定义方法一样, 类与类之间的距离也有各种定义。例如可以定义类与类之间的距离为两类之间最近样品的距离, 或者定义为两类之间最远样品的距离, 也可以定义为两类重心之间的距离等等。类与类之间用不同的方法定义距离, 就产生了不同的系统聚类方法。本文采用类平均法对样品进行归类。

以下用dij表示样品Xi与Xj之间距离, 用Dij表示类Gi与Gj之间的距离。

类平均法定义两类之间的距离平方为这两类元素两两之间距离平方的平均, 即

设聚类到某一步将Gp和Gq合并为Gr, 则任一类Gk与Gr的距离为

3 评价指标和数据来源

由于各地区的资源和天下无双条件的不同, 应采用不同的因素来进行分析。本文参考相关文献[3,4]选择能够评价经济发展水平的17个指标:

X1:人均国内生产总值 X2:人均工业增加值

X3:人均地方财政收入 X4:第一产业增加值比重

X5:非农业人口比重 X6:城乡居民人均 (元)

X7:城镇职工人均工资 X8:农民人均纯收入

X9:农民人均住房面积 X10:人均社会零售商品总额

X11:万人电话拥有量数 X12:万人拥有医院卫生院床位

X13:万人小学在校人数 X14:万人中学在校人数

X15:万人刑事立案数子力学 X16:万人民用汽车拥有量

X17:公路密度

对青海藏区25个县市的经济发展水平进行分析。原始数据来源为青海省2006年统计年鉴[2] (篇幅所限, 原始数据不再具体列出) 。

4 计算分析过程

4.1 评价方法的选择

多元统计中聚类分析的方法有多种, 各有优劣。本文中共选取了17个指标, 我们将要采用系统聚类方法中的pearson相关系数为度量指标, 来衡量个指标间的相关系数 (距离) , 再采用类平均法对各样品之间的关系进行度量。

4.2 指标的分析

首先为了消除量纲影响, 我们对原始数据进行标准化变化, 即对同一变量减去其均值再除以标准差:

而rij就会反映第i个指标和第j个指标的相似程度, 其值越接近1, 表示相似程度越高。如表1即为各指标间的相关系数表。

4.3 对各地区间的经济发展差异聚类分析

在对原始数据标准化, 求各指标间相似系数 (距离) 的基础之上, 采用系统聚类法中的类平均法对各地区间经济发展的相似程度进行分类, 具体聚类过程如表2。

采用软件SPSS10.0下的CLUSTER过程进行归类, 作图如下 (聚类分析谱系图) 。

从聚类分析谱系图可以看出, 在不同的聚类标准下, 聚类结果不同, 当距离标准逐渐放大时, 25个区域单元被依次聚类。

当距离为0时, 每个样本为单独的一类;当接近距离25时, 则25个区域单元被聚为3类 (效果最佳) ;最终, 当聚类标准 (距离) 扩大到25时, 25个区域单元被聚为1类。

5 结果讨论

依据以上结果将青海省藏区25个县市的社会经济发展水平划分为三个类别 (梯度) , 如表3。

通过表3可知:

I主要由环青海湖地区和柴达木盆地内的较发达牧业县组成;

II主要是由位于黄南州和海南州的一些中等地区组成;

III主要是由位于平均海拔高、自然条件恶劣、生态极为脆弱的青南玉树和果洛两个藏族自治州的落后地区组成。

环青海湖地区和柴达木盆地内主要是由于他们具有较发达的畜牧业产业, 以及较强的旅游业, 从而使得这些地区的经济发展在藏区的各县市中居于首位。而黄南州和海南州主要是以农业为主, 也不具备充裕的资源, 使得它们的经济发展呈现出中等水平。青南玉树和果洛两个藏族自治州位于平均海拔较高、自然条件恶劣、生态极其脆弱的地方, 其畜牧业及农业的发展相对太差, 经济发展缓慢。

但是青海省藏区总体经济发展水平较落后, 虽然这些地方拥有得天独厚的畜牧业条件, 可是由于这些地区的基础设施落后, 交通、信息条件差, 使得这些地区的社会经济发展水平较缓慢。而本文中的这三类分法正好符合藏区的社会经济发展形势, 能够为藏区社会经济发展策略的提出提供依据, 有利于政府正确及时为该地区的经济发展作出相应的对策。

参考文献

[1]孙文爽, 陈兰祥.多元统计分析[M].高等教育出版社, 1994.

[2]青海省统计局.青海统计年鉴:2006[M].北京:中国统计出版社, 2007.

[3]王晓鹏, 曹广超, 等.基于多元统计和AHP的青藏高原牧区可持续发展评价模型及应用[J].系统工程理论与实践, 2005, 25 (6) .

地区经济发展水平篇10

刘家义审计长在2008年提出建设“审计免疫系统”的科学理论。现代国家审计应当作为国家的“免疫系统”, 而建设“审计免疫系统”主要应当注意把握审计的“批判性”和“建设性”功能。“批判性”是指审计揭露出问题和错误的功能, 主要体现在审计查出问题的数量、涉及金额以及案件数量上;而“建设性”是指审计不仅要揭露问题, 更要对产生这些问题的原因进行深入分析, 提升审计成果、促进改革体制、健全法制、完善制度、规范机制、强化管理、防范风险。提高经济社会运行质量和绩效, 主要体现在审计处理执行的效率上。而我们在建设“审计免疫系统”的过程中, 应当从哪些方面着手?如果要进一步促进我国政府审计“批判性”和“建设性”功能的提升, 从增加审计经费方面着手是否有效?而审计经费的投入, 又受到地方政府财力的制约 (熊建华、李卓, 2008) 。也就是说, 是否经济越发达或者审计经费越多, 审计揭露的问题也越多?审计“批判性”与“建设性”功能更加能够得到发挥?

本文以不同经济发展水平的地区为研究主体, 根据各地地方审计机关审计揭露的问题以及审计处理执行情况的统计数据, 分别对审计“批判性”和“建设性”功能同地区GDP均值进行回归分析发现, 审计揭露问题数量与地区经济发展水平的关系比较密切, 但对问题的执行效率与地区经济发展水平关系并不明显, 这在一定程度上揭示了我国政府审计发展存在的问题, 并指出了“审计免疫系统”建设过程中应当引起注意的方面。

二、理论分析和研究假设

国家审计机关要具有“免疫系统”的功能, 其不仅要揭露问题, 更要对产生这些问题的原因进行深入分析、提升审计成果, 促进改革体制、健全法制、完善制度、规范机制、强化管理、防范风险, 提高经济社会运行质量和绩效。也就是说, 审计“免疫功能”可以分为两部分:批判性与建设性功能。“批判性功能”即审计机关在工作中能发现、揭示多少问题, “建设性功能”即审计机关在发现问题后所提出的建议意见有多少被采用执行。毫无疑问, “批判性”功能虽然是政府审计立足的根本, 也是政府审计自出现以来一直具有的功能, 但仅仅坚持“批判性”功能已经无法满足政府自我监督以及不断完善机制、防范风险和提高经济社会运行质量、绩效的目的。如果政府审计不能有效发挥“建设性”功能, 必然造成“屡查屡犯”, 审计机关忙于“救火”的局面, 难以从制度层面根本的解决问题。我国政府审计的发展也将局限于“查漏”这一较低层次, 难以发挥“补缺”的作用。

在我国的行政审计模式和双重领导体制下, 地方审计机关发挥“免疫系统”功能, 必须有足够的经费作为支撑。我国《审计法》第十一条规定:“审计机关履行职责所必需的经费, 当列入财政预算, 由本级人民政府予以保证。”地区经济发展水平必然影响地方财政对审计的经费支持以及政府领导对审计的重视程度, 但这种来自于行政体系的经费支撑又会在一定程度上影响审计机关的独立性以及审计处理执行效率。一般来说, 一个地区经济发展水平越高, 其财政对审计的经费支持也就越充足, 地方政府领导对发挥审计的作用也就越重视。

那么, 经济发展水平和财政投入能够从多大程度上帮助审计发挥作用?经济发展对审计的“批判性”和“建设性”功能分别有哪些影响?为此, 本文提出如下假设:地方审计机关揭露问题的数量以及审计处理执行效率与地区经济发展水平呈正线性相关关系。

三、研究设计

1. 变量设计。

(1) 经济发展水平。本文根据中华人民共和国的行政区划, 选取了除香港、澳门和台湾以外的其余全部31个行政区划的GDP为经济发展水平的代表变量, 分析中使用的GDP数据是根据《中国统计年鉴》计算的各地区2003~2007年GDP的算术平均数。

(2) 审计揭露问题数量。本文选用各地方审计机关2003~2007年审计结果数据的算术平均数作为审计揭露问题数量的指标。各个指标的计算方法如表1所示。

(3) 审计处理执行效率。选取各地方审计机关2003~2007年审计结果执行情况总数占审计结果总数的比例以及审计结果利用总数占审计提供信息总数的比例作为审计处理处理执行情况的指标。各个指标的计算方法如表2所示。

2. 样本选择和数据收集。

本文的样本是2003年至2007年各审计机关的审计数据统计, 上述数据均来源于审计署官方网站的“统计数据”栏目, 且各地GDP数据均来源于《中国统计年鉴》。

根据以上设计, 由于本文将审计执行水平分为18个指标, 为了便于数据分析的相互比较, 本文将上述18个指标再次归类为四部分:金额绝对数 (指标1~5) 、非金额绝对数 (指标6~9) 、金额相对数 (指标10~14) 以及非金额相对数 (指标15~18) 。

本文采用双变量回归分析的方法, 分析比较不同经济发展水平地区的审计机关在上述方面是否与该地区GDP均值存在显著的相关关系。

地区经济发展水平篇11

【关键词】写作；情感；生活

【中图分类号】 G623.2【文献标识码】 A【文章编号】 2095-3089（2016）31-0-01

一、以教师的热情激发学生的写作情感（以师之情激生之情）

因为情绪具有感染性的特征，所以在作文教学中，教师和学生之间积极的或消极的情绪都会互相感染，而教师的情绪对学生的内心体验起着极为重要的导向和催化作用。这就要求教师要以热情的言语，充满激励的目光，表情达意的肢体语言，使学生产生积极向上、愉悦振奋的情感体验，诱发作文的内驱力，从而积极思维，兴趣盎然地投入作文活动。

作文课上，教师突破常规，用校园幽默故事来引发作文训练，引导学生尝试写一写校园幽默。学生的情绪一下被调动起来了，首先用滑稽的语调讲了两则幽默故事，惹得同学们哈哈大笑，营造了轻松、愉悦的课堂氛围。在学生们激情飞扬的时候，让大家说一说，我们周围的教师、同学身上有没有笑点呢？于是同学们的思维被激活了，这个说：课堂上一片笑声，一张张兴奋的脸，一个个笑得东倒西歪。在这种欢乐的情境中，让学生将自编我创？？？？的校园幽默写下来，同学们摩拳擦掌，情绪高昂，能迅速投入到创编之中。15分钟后，一篇篇构思奇特、语言幽默的作品与同学、老师一起分享。课后有同学说：“原来作文并不可怕，还挺有趣的呢！”让学生体会到了作文的快乐是作文教学的宗旨。

二、营造愉悦情境，激发学生的写作情感

创设一定的情境，可以激发学生情感的共鸣。这样，学生写出的文章都有生活气息，有真情实感，才能避免写空话、假话的弊端。

如写《心愿》为题的作文，我引导学生看璀璨的夜空。当看到流星划过天际时，你想到了什么？学生争先恐后地说：“我要许愿，愿望会变成现实！”我说：“太好了！那快快说说你有什么心愿呢？”这时有的学生说到将来想当一名宇航员，遨游太空；有的说想成为一名警察，为大家的安危贡献自己的力量。我一一予以肯定。这时，我进一步引导，有没有同學能说一说最近想实现的愿望，也就是你最迫切的愿望。要有新意，要和别人的不一样。这时，一位小个子同学说：“老师，我想快快长高。同学都叫我小不点，我很烦恼！”另一位同学说：“我已经超重了，可妈妈总害怕我的营养不够……”“我希望爸爸的身体早日康复！”学生们在生活的源泉中，把平日所见、所想、所闻、所做畅所欲言，叙述了喜闻乐见的事，刻画了具体可感的人，这样，写起作文挥洒自如，得心应手。

生活中可写的东西太多，有些情景转瞬即逝，把校长的讲话、老师的讲课、父母的叮嘱、玩伴的游戏、餐桌上的闲聊、一次体验、一张照片、一番争议、一阵风雨等等情景再现，让学生去感受、体会，就会唤醒真挚的情感，迎来忠实的作文记录，其中有生活的滋味，有丰富敏感的心灵。

三、养成多阅读多思考多练习多修改的习惯

我们每一个人，凭直接经验，对社会的了解总是有限，要积累素材，也不可能样样亲历，这就必须学会多积累间接经验。而获取间接经验的最有效途径便是阅读。阅读是写作的基础，是获取写作范例的唯一途径。“读书破万卷，下笔如有神”，“劳于读书，逸于作文”，这都是前人在读写实践中总结出来的经验。读书是吸收、积累的过程，思想、素材、感受以至语言的表达方法都在不知不觉中储存起来。一旦需要，这些储存就会蜂拥而至，跳出来供你应用；你可以很自然地随手拈来，不费思索而顺理成章，进而推陈出新，把自己的情意表达得生动、完美。多读的确是一条通向学好写作的成功之路。

自然，多读还要多写，任何技能技巧，都需要反复历练，写作也一样，训练达不到一定强度或熟练程度，就难奏效。写作更是一种创新，必须在反复实践中体味、揣摩才能悟出其中的规律。要养成勤动笔的习惯。滴水穿石，熟能生巧，写作能力是在不断实践中提高的。多读多写文自工，只有多写了，作起文章来才能得心应手。连大文豪鲁迅先生说起自己的写作体会，也是这样强调的：“文章应该怎样做，我说不出来，因为自己的作文，是由于多看和练习，此外并无心得或方法的。”因此，初学写作者应勤练笔，只有坚持练笔，才能以“量”来促进“质”的飞跃。持之以恒，写作习惯也就养成了。

多思考，除了指平时对所见所闻要多思考，对周围的点点滴滴要有自己的看法或独到的见解之外，在写作时，也要养成构思、列提纲的习惯。没有思考就没有深邃隽永的文章。动笔之前，要思考选什么样的材料，定什么样的主题，以及对材料要如何组织等等。最好养成列提纲、打腹稿的习惯，这样，下笔才能一挥而就，不至于一句一句像挤牙膏似的硬挤出来

一篇好文章是要经过反复的修改才能成功。那么如何指导学生修改文章呢？笔者认为可从①增加、补充；②删减；③改正、修正；④调整、调动；⑤连接；⑥看这几方面指导。

（一）增加、补充。在教学作文写作时一定要让学生先打草稿，草稿打好后，自己读读看看，如发现材料上疏漏和文字上的遗漏都应增补上。

（二）删减。如材料上有与中心思想没有关系，或者是重复繁杂，语言啰嗦等这种现象应删去。

（三）改正、修正。把文章中用得不妥贴、不准确的地方都改正过来。

（四）调整、调动。在文章中段与段、句与句、材料与材料之间顺序不正确，联系不紧密，该调整的都要调整顺当。

（五）连接。在改动一篇文章后，笔者认为还要让学生反复读几遍，若发现句、段之间有连接、过渡不够的地方，要设法引导学生使之联起来。

（六）看。总的来说，修改文章做到六看：1、看是否具体符合中心；2、看段落是否分明，层次是否清楚；3、句子是否完整、通顺、连贯；4、用词是否准确，搭配是否得当；5、用字是否正确；6、标点符号是否恰当。这六要素如果自己认为都做得可以了，就可以把作文誊写到作文本上。

四、认真批改，引导学生总结经验

小学语文教师要认真批改学生的每一篇作文，不论自己学生的作文写得如何，都要认真批改，并且要一分为二地写出评语，批出作文中的优缺点，千万不可只写分数或对写得差的作文只写“重写”二字，这样批改出来的作文，对于小学生来说，他不明白自己写的作文写得如何，优点是什么？不足之处在什么地方？为什么要叫我“重写”？这不便于小学生提高作文水平。除了教师认真批改每篇作文之外，学生更应该认真对待教师的“劳动成果”。很多小学生拿到教师批改后的作文往往只看分数，而不注意看教师的评语，这是作文水平提不高的一个重要因素，因为只有总结才会有提高，只有看到自己的不足才会虚心地进取，也只有认真阅读教师的批改，吸取经验，才能帮助自己提高作文水平。

地区经济发展水平篇12

关键词：县域经济,因子分析,综合评价

县域经济是一个极为复杂的概念, 它属于区域经济学研究的范畴, 通常说来它是一种行政区划型的区域经济, 它以县城为中心、乡镇为纽带、农村为腹地, 是城市经济与农村经济的连接点, 是宏观经济和微观经济的结合部, 在国民经济和社会发展中处于重要的基础地位, 县域经济的发达与否最能折射地区的经济发展程度。

本文采用因子分析法对江苏省苏北地区5个省辖市, 24个县的县域经济可持续发展水平进行评价分析。根据江苏省苏北地区的特点, 充分考虑资料的可得性及客观性, 建立体现县域经济发展水平的经济实力、基础设施、开放程度、人才资源和环境保护这五方面内容共18个具体指标构成的县域经济发展评价指标体系 (见表1) 。

一、因子分析的基本原理

因子分析的基本步骤如下:

一是原始数据进行标准化处理, 计算指标 (变量) 间的相关系数矩阵。二是确定因子变量。文章利用主成分分析, 根据特征值大于1, 因子累计方差贡献率大于80%的原则来确定主因子的个数。三是进行因子旋转。使每个变量在尽可能少的因子上有比较高的载荷, 一个因子变量就能够成为某几个变量的典型代表, 因子实际含义就更容易解释。四是计算各县、市综合得分。以因子变量方差贡献率作为权数, 计算综合得分。

二、数据处理和分析

根据SPSSl6.0运行结果, KMO和球形Bartlett检验情况如表2所示。KMO给出了抽样充足度的检验, 是用来比较相关系数数值和偏相关系数是否适中的指标, 其值越接近1, 表明对这些变量进行因子分析的效果越好, Bartlett检验用来检验相关系数矩阵时是否是单位阵, 如果结论是不拒绝假设, 则表示各个变量是各自独立的。从表中可以看出此时的KMO值为0.771, 说明因子分析的结果是可以接受的, Bartlett球形检验Sig.的取值是.000, 表示拒绝该假设。

三、确定公共因子和载荷矩阵

对上述选取的18个指标, 运用软件分析可得到18个指标的相关矩阵及特征值, 方差贡献率和累计方差贡献率 (见表3) 。按照特征值大于1、累计方差贡献率大于80%的原则, 选出三个主因子。计算结果为:旋转前的3主因子的方差贡献率为80.677%, 其中第1个公共因子F1的方差贡献率为61.998%, 第2个公共因子F2的方差贡献率为9.586%, 第3个主因子F3的方差贡献率为9.092%。

由于计算原始指标的初始载荷矩阵发现各个因子的典型代表指标不是很突出, 其实际意义难以得到合理解释。故需对因子进行旋转, 采用方差最大正交旋转法, 经过25轮正交旋转, 因子旋转不改变模型对数据的拟合。旋转后的3个主因子的方差贡献率为80.677%, 其中第1主因子F1的方差贡献率为53.582%, 第2个公共因子F2的方差贡献率为35.653%, 第3个主因子F3的方差贡献率为18.281%。

据旋转后的因子载荷矩阵, 第1主因子在X4、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X14、X15指标上载荷较高, 这些指标依次是反映县域经济发展水平指标中的经济实力、基础设施、人才资源, 统称之为县域经济实力因子;第2主因子在X14上载荷较高, 这指标是反映县域经济的对外开放程度称之为县域经济活力因子;因此我们第3主因子在X17指标上载荷较高, 称之为县域经济环境因子。

四、县域经济可持续发展水平综合评价

县域经济可持续实力因子F1的特征根解释了原有18个变量总方差37.811%, 故其权重为0.37811;县域经济可持续活力因子F2的特征根解释了原有18个变量总方差的35.653%, 故其权重为0.35653;县域经济可持续环境因子F3的权重同理为0.18281, 3大主因子累计解释方差贡献率为80.677%, 分别计算各个县、市的综合因子得分并排序, 得到江苏省苏北地区的县域经济可持续发展水平的综合得分。

F= (37.811*F1+35.653*F2+18.281*F3/80.677

从总得分来看, 连云港市、徐州市、盐城市、淮安市排在前4名, 得分为正。其中连云港市、徐州市、盐城市的得分又遥遥领先于第4名淮安市, 领先幅度分别在1.1和0.9分以上。从因子来看, 盐城市是29个县、市中唯一3个主因子得分均为正的城市, 可以说县域经济可持续发展在各方面发展都十分均衡。连云港市除了在第3因子得分不甚理想、其余因子得分均较高, 尤其是在第2因子得分可以说是遥遥领先, 而第2因子主要反映的是城市开放程度, 从这个角度看来与连云港市特殊地理位置不无关系。而徐州市在权重最高的第1因子得分极高, 领先于盐城市2分左右, 由于在第2因子上的落后, 也使徐州市在总分上稍稍逊色于连云港市, 但是还是能见徐州市经济实力的优势 (见表4) 。

苏北县域经济之间产业结构、产业构成都有着较大的相似性。要充分考虑原有产业基础、产业结构和产业布局, 充分利用县域资源、地缘、资金、技术、人才等优势, 寻求新的经济增长点。依靠项目推动技术进步, 推动特色经济, 大力推广先进技术和工艺, 注重增加科技含量, 由过去的初级加工向深度加工延伸, 提高产品的附加值。区域产业竞争优势又依靠区域企业、产品竞争力的提高。各县主导产业之间形成互补、联动。这种基于不发达县域之间的集群可以有效地培育县域工业基础, 改善投资环境, 优化产业结构, 是苏北县市之间打破行政区划, 形成统一市场的必由出路, 也是苏北县域经济发展的合理途径。

参考文献

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[4]、陈俐谋.重庆市县域综合实力研究[J].重庆师范大学学报·自然科学版, 2005 (3) .

[5]、楼海淼, 孙秋碧.基于因子分析的我国各省经济活力评价研究[J].福州大学学报 (哲学社会科学版) , 2005 (3) .

[6]、罗应婷, 杨钰娟.SPSS统计分析从基础到实践[M].电子工业出版社, 2007.

【地区经济发展水平】推荐阅读：

地区经济开发08-05

民族地区经济08-24

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地区经济现状11-15