统计方法及软件应用作业重庆部分区县经济综合实力Word文档下载推荐.docx

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我们通过对重庆31个区县的数据（来源于2010年重庆市统计年鉴，其中，原始数据存在的缺失值，采用均值进行代替），利用SPSS软件的统计分析功能对31个区县的测定数据进行了分析评价，对于31个区县，选取11个衡量经济综合实力的指标，来对重庆市各区县经济实力进行综合评价。

在这里，只选择了重庆2010年经济发展总量指标和平均指标，选取11个衡量指标：

社会消费品零售总额（X1），全社会固定资产投资（X2），区县级地方财政收入（X3），农林牧渔业总产值（X4），地区生产总值（X5），工业总产值（X6），金融机构人民币存款余额（X7），城镇非私营单位职工年评价工资（X8），城镇居民人均可支配收入（X9），建筑业总产值（X10），金融机构人民币存款余额（X11）。

二、原始数据

三、数据分析

我们将地区总产值排序后可以发现：

重庆市九龙坡地区的总产值是重庆全省最高的一个，接下来是渝北区和渝中区等。

但是单单从总产值是不能够全面细致的说明重庆区县经济发展状况，因为一些原因：

如当地人口，发展重点，政府投入等，都对当地的经济情况有所影响，所以以当地的总产值还不能反映一个区域的经济状况。

我们还可以再进一步对重庆经济发展进行合理有效的分析。

一个省的经济发展依靠当地主产业带动起来，据调查，重庆的工业发展和建筑行业发展颇为迅速。

我们认为每个区县的经济主要依靠当地工业经济和建筑行业发展带动起来的，所以我们利用多因素方差分析，通用SPSS软件计算分析得到下面的结果：

主体间效应的检验

因变量:

地区生产总值（万元）

源

III型平方和

df

均方

F

Sig.

校正模型

7.859E13

30

2.620E12

.

截距

1.804E14

1

工业总产值（万元）

.000

建筑业总产值（万元）

工业总产值（万元）*建筑业总产值（万元）

误差

总计

2.590E14

31

校正的总计

a.R方=1.000（调整R方=.）

如表所示：

第一列是对观测变量总差分解的说明；

第二列是观测变量变差分解的结果；

第三列是自由度；

第四列是方差；

第五列是F检验统计量的观测值；

第六列是检验统计量的的概率P值。

可以看到：

总变差为7.859E13，无论是“工业总产值”还是“建筑总产值”以及混合产值都对总产值有着极大的影响，其概率P值均为0。

00（或不显示出来），我们的显著性水平a为0.05，所有的概率P值远远小于显著性水平a，所以拒绝原假设（原假设为两大行业对总经济发展没有显著性差异），可以认为这两种社会产值对重庆区县的经济发展确实有着显著性影响。

我们还想了解在总产值由低到高的排序中，每个区县居民消费是不是也是按照递升的顺序呢，每个区县居民消费的分布是按照什么形式的呢？

我们采用K-S检验。

看它是否为正态分布，均匀分布，指数分布或是泊松分布？

首先我们将总产值排序后，再将各县居民消费水平的K-S检验结果公布如下：

单样本Kolmogorov-Smirnov检验

社会消费品零售总额（万元）

N

正态参数a,b

均值

947877.39

标准差

834932.029

最极端差别

绝对值

.229

正

负

-.149

Kolmogorov-SmirnovZ

1.277

渐近显著性（双侧）

.077

a.检验分布为正态分布。

b.根据数据计算得到。

单样本Kolmogorov-Smirnov检验2

均匀参数a,b

极小值

37722

极大值

3448026

.457

-.032

2.543

a.检验分布为均匀分布。

单样本Kolmogorov-Smirnov检验3

Poisson参数a,b

.613

-.387

3.413

.000c

a.检验分布为Poisson分布。

c.该数据包含一个对Poisson分布而言过大的值。

将使用常态近似值。

单样本Kolmogorov-Smirnov检验4

指数参数。

a,b

.182

.105

-.182

1.015

.254

a.检验分布为指数分布。

我们发现生产总值结果分布的“正态分布”、“均匀分布”和“泊松分布”的概率P值都小于显著性水平a=0.05，所以拒绝原假设，认为在社会产值逐渐上升的地区，其居民日常消费水平可以看做是两种分部状态，而且“均匀分布”和“泊松分布”的概率P值都为0.00<

<

0.05.。

他们更加趋向于“均匀分布”和“泊松分布”。

我们再分析重庆市的职工收入与居民日常消费有着怎样的关系？

这里使用相关分析中的的简单散点图观察。

图像如下：

我们发现左上角的点分布较多，虽然散点图的分析方式并不准确，但是也可以大概了解其相关关系。

而且很明显，它不是线性相关的关系：

既不是线性也不是橄榄球形，即重庆市地区的职工收入与居民日常消费生活并不存在线性相关的关系。

我们对重庆主要的这31个区县的测定数据，采用R型因子分析方法，通过R因子分析方法实现对数据的降维，从而对经济实力进行综合评价，针对城市排名分析31个区县经济实力的差异，进而得出经济综合实力的结论与建议。

从上图中可知：

大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。

KMO和Bartlett的检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。

.861

Bartlett的球形度检验

近似卡方

380.464

55

巴特利特球度检验统计量的观测值是380.465，相应的概率P值=0.00.显著性水平a为0.05，概率P小于显著性水平a，所以拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。

重新指定提取特征根的标准，指定提取三个主成分。

结果如下图所示：

公因子方差

初始

提取

1.000

.961

全社会固定资产投资（万元）

.892

区县级地方财政收入（万元）

.774

农林牧渔业总产值（万元）

.929

.863

.926

金融机构人民币存款余额（万元）

.970

城镇非私营单位职工年平均工资（元）

.924

城镇居民人均可支配收入（元）

.689

.843

金融机构人民币贷款余额（万元）

.949

提取方法：

主成份分析。

从第二列可知：

所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失都较少。

因此，因子提取的总体效果较理想。

由上面的碎石图可以分析出：

之前提取的三个因子是合适的。

旋转成份矩阵a

成份

2

3

.936

.118

.190

.898

.291

-.003

.773

.410

-.092

.735

.549

.027

.669

.640

.079

.557

.368

.493

.163

.958

.162

.502

.831

.141

.583

.778

.070

.085

-.006

-.960

.263

.634

.673

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4次迭代后收敛。

这个是旋转后的因子载荷矩阵。

我们得到以下信息：

（1）第一个因子主要解释了经济总量因子：

工业总产值全社会固定资产投资区县级地方财政收入建筑业总产值，地区生产总值，城镇居民人均可支配收入；

（2）第二个因子主要解释了消费水平因子：

金融机构人民币存款余社会消费品零售额，金融机构人民币贷款余额；

（3）第三个因子主要解释了居民生活水平因子：

农林牧渔业总产值，城镇非私营单位职工年平均工资。

对各个区县的经济实力进行综合评价，并求和，得到的结果如下：

区县

FAC1_2

FAC2_2

fFAC3_2

SUM

　渝中区

-1.52859

4.69411

0.051145

3.216661

　大渡口区

-0.47793

-0.54428

2.207532

1.185325

　江北区

0.63691

1.107404

1.383322

3.127635

　沙坪坝区

1.228357

0.494086

1.198165

2.920608

　九龙坡区

1.280512

1.142674

0.923532

3.346717

　南岸区

1.143158

0.072974

1.235243

2.451375

　北碚区

0.431739

-0.50129

1.189725

1.120177

　渝北区

2.585631

0.526535

0.380563

3.492729

　巴南区

0.94032

-0.39933

-0.15273

0.388266

　万盛区

-1.37287

-0.62161

0.442274

-1.5522

　双桥区

-0.96241

-1.03002

1.936071

-0.05636

　涪陵区

1.048575

-0.1603

-0.79268

0.095596

　长寿区

0.850291

-0.63304

-0.25256

-0.03531

　江津区

0.824602

-0.05742

-1.9896

-1.22242

　合川区

0.281217

0.042956

-1.57417

-1.25

　永川区

0.775536

-0.32842

-0.93699

-0.48987

　南川区

-0.33711

-0.57762

-0.54768

-1.46242

　綦江县

-0.33482

-0.32065

-0.55156

-1.20703

　潼南县

-0.7872

-0.15079

-0.51196

-1.44994

　铜梁县

-0.15831

-0.51481

-0.21586

-0.88898

　大足县

-0.33035

-0.49316

-0.23076

-1.05428

　荣昌县

0.046941

-0.35267

-0.49651

-0.80224

　璧山县

-0.03551

-0.57572

0.611465

0.000242

　万州区

1.061769

0.486446

-1.45276

0.095456

　梁平县

-0.89216

-0.31352

-0.16306

-1.36874

　丰都县

-0.93413

-0.42719

-0.2098

-1.57112

　垫江县

-0.927

-0.18054

0.037308

-1.07023

　忠县

-0.91954

-0.18486

-0.20794

-1.31235

　开县

-0.90043

0.235758

-1.11975

-1.78442

　云阳县

-1.23406

-0.05219

-0.71867

-2.00492

　黔江区

-1.00314

-0.38351

0.528689

-0.85796

将求和的结果排序后，比较大小，能够得到得分排名，得分越高。

经济综合实力越强。

我们可以看出以下结果：

（1）经济综合实力是最强的区有：

渝中区，渝北区，九龙坡区；

（2）其次是江北区，沙坪坝区，南岸区，大渡口区，北碚区，巴南区；

（3）其余区县的经济综合得分都为负，则综合实力相对较弱。

论 

通过以上的分析，我们可以得出以下结论：

重庆市所辖31区县在经济发展水平存在着显著的差异：

（一）渝中区，渝北区，九龙坡区三区的经济发展水平较高，大大了带动本市的经济发展，属于重庆市主要的经济增长核心区，应当继续保持其原有的稳定发展方式。

（二）江北区，沙坪坝区，南岸区，大渡口区，北碚区，巴南区六大区域第二、三产业都处于很高的位置，虽然略逊于前三区，但是政府再加大相关投入，也可以是这些区域的经济发展再上一层楼。

（三）剩下的地区属于重庆欠发达地区，该类地区的第二产业比重和第三产业比重偏低，据相关资料所知，这些地区大都处于重庆市比较偏远的地区，基础设施建设相对滞后，劳动力外流十分严重。

需要重点发展，培养扶持。

（四）重庆市部分区县在经济发展过程中出现了非均衡发展的现象；

部分区县为发挥各地区资源禀赋优势，推进地区经济发展，缩小与发达地区差距，可能做出在某些方面暂时的牺牲和妥协。

但是若不及时扶持欠发达地区，将来也会带来极大的社会损失。

五、参考文献

（1）、《统计分析与SPSS的应用》，中国人民大学出版社，薛薇

（2）、《重庆市2010统计年鉴》

（3）、《重庆经济综合实力分析》

（4）、薛薇《SPSS统计分析方法及应用》PPT课件

（5）、《多元统计分析》，中国统计出版社，于秀林

（6）、《重庆各区县经济发展水平的因子分析》徐科，2012、08

（7）、《SPSS16.0实用教程》. 

人民邮电出版社，宋志刚

（8）、《数理统计与管理2004》，王璐.

（9）、《重庆市2011年县域经济发展报告》 

[2011-6-3] 

（10）、《近期重庆经济发展的制约因素分析》，重庆市综合经济研究院