中国15个市综合经济发展水平的定量分析.doc

中国15个市综合经济发展水平的定量分析 摘要：首先选取2000年中国15个市的5个经济发展水平指标（GOP、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、城市居民人均可支配收入、城市居民人均消费支出），应用SPSS统计软件对此进行主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了中国15个市综合经济发展水平的区域谱系图；最后在此基础上，探讨了15个市综合经济发展水平的区域相似性和差异性。研究结果表明：利用主成分分析和系统聚类方法分析15个市综合经济发展水平，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高，是对中国15个市社会经济发展水平进行定量分析的一种新的尝试。 关键词：经济发展水平、主成分分析、系统聚类方法、GDP、降维 引言 经济发展是指一个国家摆脱贫困落后状态，走向经济和社会生活现代化的过程经济发展的财富增长体现在国民生产总值经济发展不仅意味着国民经济规模的扩大，更意味着经济和社会生活素质的提高。, 拉动内需, 对于经济的持续、健康稳定发展具有重要的意义。 X3——社会消费品零售总额（亿元）[5]，它是指批发和零售业、住宿和餐饮以及其他行业有直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。它反映的是一定时期内城市居民物质文化生活水平的提高情况，反映社会商品购买力的实现程度以及零售市场的规模状况。它是由社会商品供给和有支付能力的商品需求的规模所决定的，是研究居民生活水平中社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的重要指标之一。 X4——城市居民人均可支配收入（元）[6]，它是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入，它反映城市居民的富裕水平。它用以衡量城市居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标。这个指标用来观察农民实际收入水平和农民扩大再生产及改善生活的能力。 X5——城市居民人均消费支出（元）[7]，是指居民平日用于安排家庭日常生活的那部分支出，它是衡量居民消费支出的重要指标。 指标间的相关分析 利用SPSS软件对原始数据做标准化处理，然后计算出各指标之间的相关系数矩阵，其结果如下表： 表1——相关系数矩阵 X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000 0.667 0.459 0.888 0.920 X2 0.667 1.000 0.844 0.623 0.663 X3 0,.459 0.844 1.000 0.303 0.355 X4 0.888 0.623 0.303 1.000 0.993 X5 0.920 0.663 0.355 0.993 1.000 由上表1可以看出：原始变量数据中，X1（GDP）和X2(固定资产投资总额)、X4(城市居民人均可支配收入)、X5(城市居民人均消费支出)；X2(固定资产投资总额)和X3（社会消费品零售总额）、X4（城市居民人均可支配收入）、X5（城市居民人居消费支出）；X4（城市居民人均可支配收入）和X5（城市居民人均消费支出）均存在着较大的正相关。 主成分贡献率及其主成分载荷分析 表2——主成分特征值、贡献率和累积贡献率 特征值 贡献率 累积贡献率 1 3.732 76.640 76.640 2 1.056 21.119 95.759 表3——主成分载荷矩阵 1 2 X1 0.893 0.337 X2 0.472 0.846 X3 0.126 0.977 X4 0.971 0.185 X5 0.967 0.239 通过SPSS软件计算得到主成分特征值、贡献率、累积贡献率（如上表2所示）。由上表2可知，前两个主成分的累积贡献率为95.759﹪（理论上80﹪-85﹪），所以选取前两个主成分，可以综合代表5个指标所反映的中国15个市的经济发展的特征和基本状况。主成分载荷矩阵（如上表3所示）表明：第一主成分（贡献率为76.640﹪）在GDP、城市居民人均可支配收入、城市居民人均消费支出上具有很大的正载荷（0.893、0.971、0.967），这三个指标反映了中国15个地区大多数的经济发展水平高低与居民收入和支出有密切的关系，可以说明第一主成分在某种程度上代表着中国15个市经济发展水平高低的整体状况。第二主成分（贡献率为21.119﹪）在固定资产投资总额、社会消费品零售总额上具有较大的正载荷（0.846、0.977），这说明第二主成分在一定程度上也代表中国15个市经济发展状况。 全国15个市主成分得分评价与分析 计算得出各市在第一、第二主成分上的得分，如果一个区域在某一主成分上的得分为正，则意味着这一区域的该主成分在平