1、省会城市及方案单列市省会城市及方案单列市我国省会城市和方案单列市经济效益综合评价提要本文采用一种提炼与概括数据的多元统计分析法因子分析法，对我国36所省会城市和方案单列市XX年的经济效益进行了评价，并作出了聚类分析。关键词：经济效益；因子分析法；因子得分；聚类分析一、引言中心城市的经济开展效益反映了本市的经济运行潜力，也折射出其对周边地区的经济拉动力。在我国，4个直辖市北京、天津、上海、重庆，27个省、自治区的省会及5个方案单列市深圳、宁波、厦门、大连、青岛共36个较大城市涉及到我国内地全部31个省级行政单位，并在经济开展方面发挥着区域、次区域经济中心的作用。本文就经济效益方面，对我国36个省
2、会城市和方案单列市的开展进行了综合评价，所用的方法是多元统计中客观赋予权重的方法因子分析法。二、评价过程数据的选取及方法说明1、数据选取说明。为使分析客观、全面，本文以XX年中国统计年鉴中所列示的“省会城市和方案单列市主要经济指标作为评价的根底指标，选取第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、客运量、货运量、地方财政预算内收入、城乡居民储蓄年末余额、在岗职工平均工资等共八项指标作为评价标准。因为我国的年鉴中没有直接涉及“经济效益的指标，为在经济开展指标中剔除人口数量的影响，在此用人均值来代表经济效益，人口数量那么用的是XX年、XX年中国统计年鉴中XX年年末人口和XX年年末人口的平均数。
3、由此，得到的数据指标为：x1为人均一产增加值、x2为人均二产增加值、x3为人均三产增加值、x4为人均客运量、x5为人均货运量、x6为人均财政收入、x7为年末人均储蓄额、x8为在岗职工平均工资。2、评价方法。由于上述8个指标对于评价经济效益的作用并非完全一致，因此需要对它们“赋权以充分利用数据。为防止主观赋权带来的种种弊端，这里采用的是一种客观赋权的方法因子分析法，其核心思想是利用少数几个公共因子来解释较多变量间的复杂关系，具体说来就是：通过研究各变量之间的内在关系，探求变量间的根本结构，找出能反映所有变量的少数几个随机变量，并用中国直辖市、方案单列市、省会城市及地级城市名单一、直辖市：北京、上
4、海、天津、重庆二、方案单列市：沈阳、大连、长春、哈尔滨、南京、杭州、宁波、厦门、济南、青岛、武汉、广州、深圳、成都、重庆、西安三、省会城市及地级城市:河北省：石家庄市、唐山市、秦皇岛市、邯郸市、邢台市、保定市、张家口市、承德市、沧州市、廊坊市、衡水市山西省：太原市、大同市、阳泉市、长治市、晋城市、朔州市、晋中市、运城市、忻州市、临汾市、吕梁市内蒙：呼和浩特市、包头市、乌海市、赤峰市、通辽市、鄂尔多斯市、呼伦贝尔市、巴彦淖尔市、乌兰察布市辽宁省：沈阳市、大连市、鞍山市、抚顺市、本溪市、丹东市、锦州市、营口市、阜新市、辽阳市、盘锦市、铁岭市、朝阳市、葫芦岛市吉林省：长春市、吉林市、四平市、辽源市、
5、通化市、白山市、松原市、白城市、延边朝鲜族自治州黑龙江省：哈尔滨市、齐齐哈尔市、鸡西市、鹤岗市、双鸭山市、大庆市、伊春市、佳木斯市、七台河市、牡丹江市、黑河市、绥化市江苏省：南京市、无锡市、徐州市、常州市、苏州市、南通市、连云港市、淮阴市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市、宿迁市浙江省：杭州市、宁波市、温州市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、金华市、衢州市、舟山市、台州市、丽水市安徽省：合肥市、芜湖市、蚌埠市、淮南市、马鞍山市、淮北市、铜陵市、安庆市、黄山市、滁州市、阜阳市、宿州市、巢湖市、六安市、亳州市、池州市、宣城市福建省：福州市、厦门市、莆田市、三明市、泉州市、漳州市、南平市、龙岩市、宁德市江西省
6、：南昌市、景德镇市、萍乡市、九江市、新余市、鹰潭市、赣州市、吉安市、宜春市、抚州市、上饶市山东省：济南市、青岛市、淄博市、枣庄市、东营市、烟台市、潍坊市、济宁市、泰安市、威海市、日照市、莱芜市、临沂市、德州市、聊城市、滨州市、菏泽市河南省：郑州市、开封市、洛阳市、平顶山市、安阳市、鹤壁市、新乡市、焦作市、濮阳市、许昌市、漯河市、三门峡市、南阳市、商丘市、信阳市、周口市湖北省：武汉市、黄石市、十堰市、宜昌市、襄樊市、鄂州市、荆门市、孝感市、荆州市、黄冈市、咸宁市、随州市、恩施州湖南省：长沙市、株洲市、湘潭市、衡阳市、邵阳市、岳阳市、常德市、张家界市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市、娄底市、湘西州
7、广东省：广州市、韶关市、深圳市、珠海市、汕头市、佛山市、江门市、湛江市、茂名市、肇庆市、惠州市、梅州市、汕尾市、河源市、阳江市、清远市、东莞市、中山市、潮州市、揭阳市、云浮市广西：南宁市、柳州市、桂林市、梧州市、北海市、防城港市、钦州市、贵港市、玉林市、百色市、贺州市、河池市、来宾市、崇左市海南省：海口市、三亚市四川省：成都市、自贡市、攀枝花市、泸州市、德阳市、绵阳市、广元市、遂宁市、内江市、乐山市、南充市、宜宾市、广安市、达州市、眉山市、雅安市、巴中市、资阳市、阿坝州、甘孜州、凉山州贵州省：贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、铜仁地区、毕节地区、黔西南州、黔东南州、黔南州云南省：昆明市、曲靖市
8、、玉溪市、保山市、昭通市、丽江市、普洱市、临沧市、文山州、红河州、西双版纳州、楚雄州、大理州、德宏州、怒江州、迪庆州西藏自治区：拉萨市、昌都地区、山南地区、日喀那么地区、那曲地区、阿里地区、林芝地区陕西省：西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市、延安市、汉中市、榆林市、安康市、商洛市甘肃省：兰州市、嘉峪关市、金昌市、白银市、天水市、武威市、张掖市、平凉市、酒泉市、庆阳市、定西市、陇南市、临夏州、甘南州青海省：西宁市、海东地区、海北州、黄南州、海南州、果洛州、玉树州、海西州宁夏：银川市、石嘴山市、吴忠市、固原市中卫市新疆：乌鲁木齐市、克拉玛依市计量地理学XX年中国省会城市和方案单列市经济发展水平
9、的定量分析姓名：学院：学号：指导老师： 号：XX年中国省会城市和方案单列市经济开展水平的定量分析：首先选取XX年全国27个省会城市和方案单列市的19个经济开展水平的指标，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了中国省会城市和方案单列市经济开展水平的区域谱系图；最后在此根底上，探讨了中国省会城市和方案单列市经济开展水平的区域相似性和差异性。通过得到省会城市和方案单列市的经济开展水平，进而推断中国区域经济开展水平，从而为城市规划和开展等相关决策提供一定的科学依据。关键词：经济开展水平;主成分分析;系统聚类;中国省会城市和方案单列市1引言省会城市及方案
10、单列市作为全国或各地区的政治、经济、文化中心,它们的开展状况如何,不仅直接影响到本地区社会和经济的开展,而且也从不同方面不同程度影响着整个国民经济的开展,它们是整个国民经济和地区经济开展的龙头。2中国省会城市和方案单列市经济开展的“降维分析指标选取本研究选取了选取XX年全国29个省会城市和方案单列市的19个中国省会城市和方案单列市经济开展水平的指标作为分析中国省会城市和方案单列市经济开展水平的评价指标，并对这些评价指标作主成分分析。X1年末总人数X2地区生产总值。地区生产总值代表了一个地区的经济增长效应,是衡量地区经济开展状况最重要的一个指标，对地区经济政策的制定能提供有价值的参考意见。X3客
11、运量。X4货运量。空间运输联系是指在自然、社会、经济诸要素综合作用下,区域间通过交通运输设施进行的旅客和货物交流产生的相互联系与作用。客运量与货运量的时空变化是空间运输联系变化的根本表现，也是一地经济开展的一个表征指标。X5地方财政预算内收入。X6地方财政预算内支出。财政预算是用于分析地方财政预算权力及其决策过程，反映了一个地区的经济开展水平。X7固定资产投资总额。作为拉动经济增长的三驾马车之一的投资，通过形成资产或转变资产形态，不仅可以在短期形成对生产要素的需求，而且可以形成长期的生产供给。合理的投资规模与优化的投资结构，可以同时增加经济实体的有效需求和有效供给，与此同时供需关系互相促进，对
12、整个社会经济的开展起着至关重要的作用。因此，固定资产投资总额对于一地区的经济开展有着重要的作用。X8城乡居民储蓄存款年末余额。居民储蓄是指一定时期居民可支配收入减去居民消费的剩余,它表现为各种(实物和金融的)资产的持有，也是一地区经济开展水平表征的一局部。X9在岗职工平均工资。即用各单位全年的职工工资总额除以同口径的职工年平均人数，在岗职工平均工资是对收入分配情况反映的重要指标。生产总值的提高是职工平均工资增长的原因，而职工的平均工资也可以间接地反映生产总值，也即是一种经济开展水平的重要指标。X14年末实有公共电车。城市公共交通作为交通运输效劳业的重要组成局部，对城市的政治、经济、文化、教育、
13、环境开展具有重大影响，是城市现代化建设的重要环节和关键。X15剧场、影剧院。剧场、影剧院作为国家文化业和效劳业的组成局部，也是经济开展水平的一局部。X16普通高等学校在校学生数。X10年末邮政局数。城市邮政营业局所是城市开展必要的根底设施。X11年末固定 用户数。假设固定 用户数下跌,反映出整体经济状况不佳。公司关闭、互联网企业倒闭等,都影响了用户数目。所以，年末固定 用户数可作为经济开展水平的一个指标。X12社会消费品零售总额。社会消费品零售总额是衡量人们消费水平的重要指标，也是国民经济体系中的一个重要指标。X13货物进出口总额。货物进出口总额作为一个国家经济体中的重要组成局部,对外贸易对于
14、中国的经济开展也起到了越来越重要的作用。同样，也可为经济开展水平的一个指标。X17医院卫生院X18执业(助理)医师X19工业废水排放量。工业废水排放量指经过企业厂区所有排放口排到企业外部的工业废水量，包括生产废水、外排的直接冷却水、超标排放的矿井地下水和与工业废水混排的厂区生活污水,不包括外排的间接冷却水,但包括清污不分流的间接冷却水。指标间的相关性分析利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算得出各指标之间的相关系数矩阵，其结果见表1。表1相关系数矩阵X1X2X3X4X5X6X7X8X9X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X17X18X19X1
15、0X11X12X13X14X15X16-X17X18X19由表1不难得出，原始变量数据中，X1和X7,X1和X17,X2和X5,X2和X6,X2和X8,X2和X10，X2和X11,X2和X12,X2和X14,X3和X11，X3和X14,X5和X6,X5和X8,X5和X10,X5和X11,X5和X12,X5和X13,X5和X15,X5和X18,X6和X8，X6和X10,X6和X11,X6和X12，X6和X15，X6和X18,X8和X11,X8和X12,X8和X15,X8和X18，X10和X14，,X11和X12,X11和X13,X11和X14,X11和X15,X11和X18,X12和X15,X12和X18,X13和X14均存在着较大的正相关。主成分奉献率及其