【正文】 以具體化，得到展開的內(nèi)容，不僅可以驗證對三次產(chǎn)業(yè)比重計算的準(zhǔn)確性，而且可以了解各行業(yè)的具體運作，方便有關(guān)部門編制統(tǒng)計數(shù)據(jù)，做出統(tǒng)計決策?？紤]到兩市少數(shù)民族聚居現(xiàn)狀，研究其經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r有一定代表性意義。有時專指工業(yè)，如產(chǎn)業(yè)革命。第二次世界大戰(zhàn)以后，西方國家大多采用了三次產(chǎn)業(yè)分類法。 為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門，包括金融、保險、地質(zhì)普查、房地產(chǎn)、公用事業(yè)、居民服務(wù)、旅游、咨詢信息服務(wù)和各類技術(shù)服務(wù)等業(yè)。 為社會公共需要服務(wù)的部門，包括國家機關(guān)、政黨機關(guān)、社會團體以及軍隊和警察等。（2）工業(yè)興建新園區(qū)懷化工業(yè)園，倡導(dǎo)綠色工業(yè)，充分運用自然資源豐富，生態(tài)環(huán)境良好的地理優(yōu)勢，發(fā)展新興工業(yè)。積極引進外資，旅游產(chǎn)業(yè)繁榮興旺，星級賓館數(shù)量增加。廣播電視事業(yè)繼續(xù)發(fā)展，文化產(chǎn)業(yè)較快發(fā)展，文物保護成效顯著。糧、油、蔬菜、水果、茶、季麻等種植面積增加。（2）工業(yè)該市在煙草，醫(yī)藥，化工，輕紡，電力建材，機械，食品和煤炭等產(chǎn)業(yè)取得較大成績，以張家界科技工業(yè)園為首的張家界工業(yè)發(fā)展迅速，但總的缺點是規(guī)模過小，銷售收入實現(xiàn)不大。第三產(chǎn)業(yè)的興起能帶動大量旅游消費，對當(dāng)?shù)夭惋?、旅館行業(yè)有很大拉動作用。第一產(chǎn)業(yè)細分為農(nóng)，林，牧，漁四大業(yè)，而農(nóng)業(yè)是分析的重點。以下針對第二產(chǎn)業(yè)選取指標(biāo)。這四項指標(biāo)既能體現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)實經(jīng)濟意義，而又十分貼近于人們現(xiàn)實生活規(guī)范，所以適得其所。216。216。擬定第一類服務(wù)部門選取以下代表指標(biāo)：“國內(nèi)旅游收入”、“金融機構(gòu)年末存款余額”；擬定第二類服務(wù)部門選取代表指標(biāo)“普通中學(xué)在校人數(shù)”。表21 三次產(chǎn)業(yè)下細化指標(biāo)選取第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)值 棉花產(chǎn)值 蔬菜產(chǎn)值 水果產(chǎn)值林業(yè)林業(yè)產(chǎn)值牧業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值漁業(yè)漁業(yè)產(chǎn)值第二產(chǎn)業(yè)采掘采礦業(yè)產(chǎn)值制造制造業(yè)總產(chǎn)值自來水、電力、蒸汽、熱水、煤氣電氣、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)總產(chǎn)值建筑行業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值第三產(chǎn)業(yè)流通郵政業(yè)務(wù)總量 等級公路里程鐵路客運量 限額以上餐飲法人企業(yè)個數(shù) 社會消費品零售總額服務(wù)國內(nèi)旅游收入 金融機構(gòu)年末存款余額 普通中學(xué)在校人數(shù)2．理論簡介、統(tǒng)計方法概述及運用解決問題的基本途徑是收集整理中國統(tǒng)計年鑒上對應(yīng)代表性指標(biāo)的數(shù)據(jù)，下一步運用spss統(tǒng)計軟件分析，得出結(jié)果。數(shù)據(jù)匯總的工作量龐大而繁瑣，即便在計算機時代，仍然存在各種誤差，誤差匯總后的偏差難以估計，準(zhǔn)確性差。其核心思想是首先運用主成分分析法的解出各類產(chǎn)業(yè)代表指標(biāo)的前幾個主成分，達到簡化的目的；其次，以所得簡化指標(biāo)作為解釋變量，GDP作為應(yīng)變量，進行多元線性回歸，從而得出各簡化指標(biāo)（各主成分主要部分）的回歸系數(shù)；最后，根據(jù)回歸系數(shù)整理分析各產(chǎn)業(yè)子類細化的具體的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)，從而定量得到子類對各三次產(chǎn)業(yè)的貢獻程度。若變換成樣本回歸模型，便是：其中，變量i的取值為：1,2,3……n。 自變量是一組取值確定的數(shù)組；216。 需要構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，找到置信區(qū)間事，一般還會假定隨機誤差項：服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。其數(shù)學(xué)模型可表述為：其中，i=1,2，……，p 約束條件是：由此看到：作為的線性組合，仍為一P維向量。其一般數(shù)學(xué)模型為：其中。 隨機變量彼此不相關(guān)且各自方差皆為1，即：216。因此，首先研究“糧食產(chǎn)量”、“棉花產(chǎn)量”、“蔬菜產(chǎn)量”、“水果產(chǎn)量”、“漁業(yè)產(chǎn)值”、“林業(yè)產(chǎn)值”、“牧業(yè)產(chǎn)值”七項指標(biāo)彼此間相關(guān)系數(shù)陣：表22 第一產(chǎn)業(yè)細分變量彼此間相關(guān)系數(shù)矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣糧食產(chǎn)量棉花產(chǎn)量蔬菜產(chǎn)量水果產(chǎn)量漁業(yè)產(chǎn)值林業(yè)產(chǎn)值牧業(yè)產(chǎn)值糧食產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù)1.931**.863**.944**.893**.981**顯著性概率.988.000.000.000.000.000棉花產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù)1.214顯著性概率.988.510.098.238.255.426蔬菜產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).931**1.901**.943**.983**.914**顯著性概率.000.510.000.000.000.000水果產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).863**.901**1.973**.969**.831**顯著性概率.000.098.000.000.000.000漁業(yè)產(chǎn)值(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).944**.943**.973**1.983**.915**顯著性概率.000.238.000.000.000.000林業(yè)產(chǎn)值(萬元)皮爾遜相關(guān)系數(shù).893**.983**.969**.983**1.866**顯著性概率.000.255.000.000.000.000牧業(yè)產(chǎn)值(萬頭)皮爾遜相關(guān)系數(shù).981**.214.914**.831**.915**.866**1顯著性概率.000.426.000.000.000.000 由上表不難看出，“糧食產(chǎn)量”、“蔬菜產(chǎn)量”、“水果產(chǎn)量”、“漁業(yè)產(chǎn)值”、“林業(yè)產(chǎn)值”、“牧業(yè)產(chǎn)值”六個指標(biāo)間存在較高相關(guān)性，這一事實為第一產(chǎn)業(yè)細化指標(biāo)主成分分析提供了充足的依據(jù)。借助因子分析的結(jié)果，首先得到相關(guān)系數(shù)矩陣各特征值的累計貢獻率表23 第一產(chǎn)業(yè)變量相關(guān)陣特征值主成分方差表主成分編號相關(guān)陣特征值主特征值旋轉(zhuǎn)后主特征值特征值貢獻率(%)累計貢獻率(%)特征值貢獻率(%)累計貢獻率(%)特征值貢獻率(%)累計貢獻率(%)123.0734.023.3325.013.1876.003.0377.000.004表23指出，%。B、第二產(chǎn)業(yè)細分指標(biāo)主成分分析經(jīng)過完全相同的步驟，可輕易得出第二產(chǎn)業(yè)細分指標(biāo)的分析結(jié)果。C、第三產(chǎn)業(yè)細分指標(biāo)主成分分析有了第一、二產(chǎn)業(yè)的主成分分析經(jīng)驗，自然容易得出第三產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)值表。并且，5個主成分的數(shù)量值已經(jīng)能夠計算。 計算GDP值和各個主成分值的Z得分，并作線性回歸；216。 作所有主成分對GDP的線性回歸。表示各產(chǎn)業(yè)作為整體對GDP的貢獻時，分產(chǎn)業(yè)的將各主成分回歸系數(shù)值相加求和，三個和值之比就是對三次產(chǎn)業(yè)比重估算。 結(jié)果二，懷化市回歸系數(shù)表：表272 懷化市回歸系數(shù)值主成分回歸系數(shù)F11F12F21F31F32216。這一估計結(jié)果不僅驗證了所取統(tǒng)計方法的可靠與準(zhǔn)確，進而證明產(chǎn)業(yè)細化指標(biāo)運用統(tǒng)計方法得出結(jié)構(gòu)比例系數(shù)的可行性；而且減少了工作量，簡化了工作程序，借助統(tǒng)計軟件充分發(fā)揮國民經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)的優(yōu)勢，從而簡化了人力、物力和財力，為社會經(jīng)濟工作帶來了極大的便利。（1）計算過程主成分回歸系數(shù)的大小代表著它們各自對國民生產(chǎn)總值的貢獻；然而，由于主成分是原始變量綜合而成的代表性極強的新變量，因而光看它們的回歸系數(shù)也求不出結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。這一權(quán)數(shù)具有絕對值小于1，權(quán)與權(quán)之間數(shù)量級相當(dāng)?shù)囊话銉?yōu)點；更重要的是，這一權(quán)數(shù)突破了權(quán)數(shù)總是正數(shù)的限制，進而出現(xiàn)負權(quán)數(shù)，從而使得問題的解決辦法適應(yīng)性更好，實用性更強。貢獻值可以體現(xiàn)細化指標(biāo)的具體貢獻數(shù)值，卻不能表達各細化指標(biāo)最終對GDP的貢獻。例如，上例中，牧業(yè)產(chǎn)值對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻率就是2除以40，即5%。在求出產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)和主成分回歸系數(shù)的那一刻，我們便也找到了這樣一個間接受的辦法一一將這兩項數(shù)值相乘。另一方面，為直觀起見，附加一個求和條件，即所有貢獻率之和為3。（2）分析結(jié)果有了以上的計算過程，便可輕易得到張懷兩市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)簡表，也可算出兩市綜合的同類表格。因為，三表對應(yīng)的分別是兩市綜合結(jié)構(gòu)比例系數(shù)、張家界市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)和懷化市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。第三產(chǎn)業(yè)，流通中的郵政業(yè)務(wù)貢獻達到16%；次位是教育，貢獻率為14%；流通業(yè)中交通運輸中的鐵路、公路的貢獻率同為13%，列為榜眼。境內(nèi)星羅密布的河流和湖泊為漁業(yè)和水產(chǎn)帶來了福音，不僅有天然的河魚、水庫區(qū)魚，人工水產(chǎn)數(shù)量仍在增長之中。位于懷化市的新晃侗族自治縣重晶石儲量居全國首位。 281 兩市綜合結(jié)構(gòu)比例系數(shù)細化指標(biāo)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)糧食產(chǎn)量農(nóng)業(yè)棉花產(chǎn)量蔬菜產(chǎn)量水果產(chǎn)量漁業(yè)產(chǎn)值漁業(yè)林業(yè)產(chǎn)值林業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值牧業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值建筑行業(yè)采礦業(yè)產(chǎn)值采掘電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值水電能源制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資制造工業(yè)增加值其他工業(yè)規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值等級公路里程流通鐵路客運量郵政業(yè)務(wù)總量社會消費品零售總額限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)金融機構(gòu)年末存款余額服務(wù)普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)國內(nèi)旅游收入懷化市與張家界市相比，境內(nèi)崎嶇多山，耕地面積更少，因而更有利于棉花這種山地作物的種植，據(jù)表282估計數(shù)據(jù)，棉花產(chǎn)量對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻達到驚人的1/4；該市水果和林業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻也是突出的，同時，漁業(yè)起到支撐的作用。但是，黃牛這一產(chǎn)業(yè)盡在少數(shù)地區(qū)得以生產(chǎn)，而且規(guī)模較小，沒有形成規(guī)模效應(yīng)，尚為走向，依舊處于初中級發(fā)展階段；因此，畜牧業(yè)的發(fā)展還存在這很大的發(fā)展空間。懷化市新興的河西工業(yè)園以及投入數(shù)億的懷化印刷廠使得懷化市工業(yè)開始了興旺之旅。2010年——2011年間，懷化市火車站得以整修，規(guī)模更大了，乘客更多了，秩序也更為安定了。懷化市房地產(chǎn)之首天龍集團贊助的“天龍班”給那些品學(xué)兼優(yōu)但家境的學(xué)子帶來了福音。悄然間，市區(qū)金融行業(yè)呈現(xiàn)崛起之勢，發(fā)展?jié)摿σ琅f很大。該市自然風(fēng)景區(qū)受到保護，也增加了山地作物種植的壓力。其將配合該市的旅游業(yè)成為經(jīng)濟增長的一大支柱行業(yè)。因而，某一產(chǎn)業(yè)分類的龍頭地位并沒有取代整個產(chǎn)業(yè)的意思，我們應(yīng)該運用哲學(xué)原理去看待一個某個產(chǎn)業(yè)中某個領(lǐng)域的發(fā)展，注重適度原理，既不要輕視它的龍頭老大的低位，也不要過于看重它的帶頭作用。 貢獻率的結(jié)果給出了看待經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)貢獻的另一個不同角度，雖然其用到的統(tǒng)計思想方法是普遍的，但對于這一方法解決這一特定問題還屬少見。下一步工作，就是要檢驗結(jié)果的準(zhǔn)確性了；并就方法中的不妥之處提出改進辦法。這樣一來，我們便認為這個主成分分析合乎邏輯理論。 表29 主成分回歸檢驗結(jié)果第一產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)t1 Sig.t2 Sig.F Sig.RR SquareAdjusted R Square從上表看，各主成分回歸的結(jié)果是極好的。這一檢驗結(jié)果驗證了我們之前可靠性的說法。其中還隱含著產(chǎn)業(yè)類指標(biāo)之和為1這樣一個假定。因此，我們需要找到另一個互補的方法來達到檢驗和完善的目的。這樣一來達到消除不足、形成互補的目的。從結(jié)果上看，新表更加突出了第二產(chǎn)業(yè)工業(yè)對GDP的貢獻，而農(nóng)業(yè)的分量變得小了；而對于第三產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻依舊保持在突出的位置。 表2102 改進后張家界市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)細化指標(biāo)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)糧食產(chǎn)量%%農(nóng)業(yè)棉花產(chǎn)量%蔬菜產(chǎn)量%水果產(chǎn)量%漁業(yè)產(chǎn)值%%漁業(yè)林業(yè)產(chǎn)值%%林業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值%%牧業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值%%建筑行業(yè)采礦業(yè)產(chǎn)值%%采掘電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值%%水電能源制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資%%制造工業(yè)增加值%%其他工業(yè)規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值%規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值%等級公路里程%%流通鐵路客運量%郵政業(yè)務(wù)總量%社會消費品零售總額%限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)%