【正文】 017233923002483902011年9020108920006942421756432560249970由于存在部分?jǐn)?shù)據(jù)遺失，為解決這一不利情況，在作分析時選擇Spss軟件自帶的遺失數(shù)據(jù)補救辦法。這些都表明兩市經(jīng)濟措施的顯著成效以及經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的合理化。從這點說，我們所做的改進既是合理的又是成功的。新表中對于第一產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟發(fā)展貢獻的地位在下降，棉花這一指標(biāo)下滑的趨勢十分突出。表中最為顯眼的一塊是流通行業(yè)對經(jīng)濟的貢獻比率，這比率達到近1/4，這一點比表282更為突出了。工業(yè)發(fā)展的作用前后同樣顯眼，而輕工業(yè)和重工業(yè)的發(fā)展均衡而協(xié)調(diào)。仔細(xì)挖掘表中數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)，第一產(chǎn)業(yè)中農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)與該產(chǎn)業(yè)下其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展十分均衡，都保持在2%，沒有特別突出或者是發(fā)展特別落后的指標(biāo)項；第二產(chǎn)業(yè)中均衡規(guī)律得到更好的體現(xiàn)，房地產(chǎn)、采掘、制造、輕重工業(yè)等的發(fā)展都維持在了一個十分均衡的水平。改進后優(yōu)點不僅在于各個指標(biāo)之和為1，而且自從數(shù)據(jù)帶上了百分號之后，更有利于判別它們之間的比值關(guān)系，更便捷的判別它們分別所占GDP的總貢獻比率的多少。因為因子分析法和主成分分析法本來就是一個根源、兩種狀態(tài)，它們在過程和結(jié)果上是互補互助的，因而選用因子分析法作為主成分分析法的互補方法簡潔而適用。針對這一情況，我們需要消除這一隱含假定，以便得出更加科學(xué)合理的分析結(jié)果。既然存在不足之處，自然不必掩飾，只需要找出來改之。第三產(chǎn)業(yè)的第一主成分概率值不到1%，%，唯有其第二主成分出現(xiàn)反常，但結(jié)合R Square這一數(shù)值來看，總的回歸效果是肯定的。多元線性回歸分析的檢驗回歸的檢驗辦法主要根據(jù)多元線性對系數(shù)的t檢驗和對方程的F檢驗加以衡量。一開始我們便在表22中檢驗了原始變量的相關(guān)程度，由于變量間相關(guān)程度高，信息重疊較多，因而我們認(rèn)為它們適于主成分分析?？梢哉f，大部分結(jié)果大體符合實際，誤差都保證在了一個可靠而易于接受的程度。另一方面，冷門的工作并不是沒有好的崗位，有時候我們的觀念、思想?yún)s難以轉(zhuǎn)變過來。 283 張家界市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)細(xì)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?xì)饧八纳a(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)旅游收入以上給出了主成分分析法的主要過程和全部的分析結(jié)果，現(xiàn)在可以回到引言之中我們提出關(guān)于懷化市林業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻和張家界市旅游業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻問題。同時，以旅游業(yè)為首帶動起來的商業(yè)、物流和交通運輸、金融等行業(yè)日益強大。究其原因，張家界是境內(nèi)雖然多山多水，但是也存在大片相連的耕地區(qū)；耕地區(qū)地勢平坦，有力于發(fā)揮機械化種植的優(yōu)勢，也有助于糧食的生產(chǎn)。作為歷史文化遺產(chǎn)的省市之一，該市現(xiàn)存“通道轉(zhuǎn)兵遺址”、“粟裕故居”等多處革命古跡，“馬田鼓樓”、“芷江風(fēng)雨橋”、“芷江抗日受降儀式紀(jì)念館”記錄下歷史起起落落，而其他自然風(fēng)光亦增加了懷化市的旅游魅力。沃爾瑪、家樂福等超市營業(yè)額過億。境內(nèi)鐵路旅行很大程度上取代了市際、省際間長途旅行的低位，而客車運行大多在市內(nèi)進行。市區(qū)公共事業(yè)投入、采礦、建筑業(yè)及水電能源處于發(fā)展旺勢季節(jié)，對第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻率穩(wěn)定在15%。另一方面，畜牧業(yè)的發(fā)展有很大的潛力。懷化地區(qū)在鐵路業(yè)支撐下，城市規(guī)模翻了一番，其另一個名字是“火車?yán)瓉淼某鞘小?。在這個背景之下，建筑業(yè)對于第二產(chǎn)業(yè)的巨大貢獻不足為奇。因為兩市區(qū)處于武陵山區(qū)，多山多水，因而林業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻頗大；多以丘陵地形為主，是湖南省柑橘、刺梨、金秋梨、楊梅、西瓜等水果的主要供應(yīng)地，從而水果對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻是大的。如果要考察更為具體的分類，那么，第一產(chǎn)業(yè)之中，水果與林業(yè)產(chǎn)值的貢獻比率同為17%；居于次位的是棉花、蔬菜和漁業(yè)水產(chǎn)，它們的貢獻率并列為15%。以下分別給出張家界市、懷化市和兩市綜合的細(xì)化指標(biāo)分類式結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)化公式是：標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)貢獻率=指標(biāo)貢獻率247。為生動起見，以下列舉張家界市“糧食產(chǎn)量”這一指標(biāo)，嘗試求出其相對貢獻率。前面指出，將貢獻值一一列出，再去求出貢獻率是繁瑣的，不符合傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)理論的細(xì)想。因此，還需要引入貢獻率的概念。貢獻值是表述產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)對GDP貢獻大小的定量化概念。引入統(tǒng)計上的常用思想——權(quán)數(shù)，這一媒介將能解決我們的困擾。借助于各產(chǎn)業(yè)的主成分系數(shù)值以及各主成分的回歸系數(shù)值，可將我們想要求得的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)一一求出。表27 兩市三次產(chǎn)業(yè)比重估計三次產(chǎn)業(yè)比重估計值三次產(chǎn)業(yè)比重實際值兩市綜合 ： ： ： ： 懷化市 ： ： ： ： 張家界市 ： ： ： ： 不難看出，估計值與真實值之間的誤差是小的，在接受范圍之內(nèi)；而兩市單獨的比重估計效果更佳，基本上能將誤差控制在2個百分點之內(nèi)。216。第二、三、四步采用分部思想，第五步采用綜合思想，離合式求出系數(shù)值，解決實際問題；這樣同時達到了相互檢驗和相互補充的目的。 作F22，F(xiàn)12對GDP的線性回歸；216。主成分回歸系數(shù)值的直接目標(biāo)是估算細(xì)化分類指標(biāo)的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。并可通過上述兩個數(shù)學(xué)表達式便利的算出第三產(chǎn)業(yè)的一、二主成分具體數(shù)值，既有綜合性又有簡潔的優(yōu)點。下表列出了這唯一主成分的系數(shù)值：表25 第二產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)指標(biāo)變量F22建筑業(yè)總產(chǎn)值(萬元)采礦業(yè)產(chǎn)值(億元)電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值(億元)制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資(億元)工業(yè)增加值(億元)規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值(萬元) 同樣將主成分系數(shù)取至三位有效數(shù)字，并用數(shù)學(xué)語言將它表示出來：F22=*X21＋*X22＋*X23＋*X24＋*X25＋*X26＋*X27 （21） 據(jù)此不難得出第二產(chǎn)業(yè)主成分的數(shù)量值。按照這個思路，提取前兩個主成分作為簡化的綜合性指標(biāo)，將它們命名為F11，F(xiàn)12。把“棉花產(chǎn)量”亦納入主成分分析的范疇，一方面可以排除數(shù)據(jù)誤差，同時也更符合實際情況。u 三次產(chǎn)業(yè)各代表指標(biāo)主成分分析結(jié)果：A、第一產(chǎn)業(yè)細(xì)分指標(biāo)主成分分析統(tǒng)計上主成分分析法適用的情況是所研究變量數(shù)過多，需要找到能夠集中變量信息而且簡潔的主成分取而代之。 維數(shù)關(guān)系m≤p；216。C、因子分析：因子分析指出，對于一系列已取得確切觀測值的變量 ：總可找到若干不可觀測的因子來將他們加以度量和控制。B、主成分分析：為對n＜p的情況運用最小二乘估計，同時，為了解決解釋變量之間多重共線問題，自然地引進主成分分析法。 解釋變量個數(shù)p小于樣本量n。簡單的多元線性回歸模型的一般假定是：216。（2）理論與方法u 統(tǒng)計方法簡介：A、多元線性回歸： 設(shè)在研究某一問題時，想要控制的因素以y作為其變量，它的變化由一系列可以精確控制的因素量度，記這些因素所對應(yīng)的變量是：。為提高效率，增強時效性，應(yīng)用統(tǒng)計方法加以估計，并將誤差控制在一定范圍內(nèi)，是可行而且應(yīng)該運用的辦法。（1）基本思路有人認(rèn)為，三次產(chǎn)業(yè)子類的定量數(shù)據(jù)完全可以由各部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)匯總得出。比較張懷兩市的這一結(jié)果，便可分析她們經(jīng)濟上的相似點和區(qū)別。重點是流通部門和為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門；為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)的服務(wù)這一部門可簡單加以研究，提供佐證數(shù)據(jù)；公共服務(wù)部門的分析則可以放棄。216。第三產(chǎn)業(yè)分流和通服務(wù)兩部分，下轄四個層次：216。在每個分行業(yè)中各選取一個典型而具有代表性的指標(biāo)獲取數(shù)據(jù)。此四指標(biāo)，一方面部門編制完整，分工科學(xué)，因而可以獲取較高質(zhì)量的較為齊全的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，易于集中整理和分析；另一方面，他們代表了最廣大人民群眾的在衣、食、住等方面的真實內(nèi)容，能科學(xué)合理的反映出實際情況。研究張懷兩市具體的細(xì)化的行業(yè)結(jié)構(gòu)比重，必須首先找出關(guān)于第一，第二和第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)指標(biāo)，找到指標(biāo)數(shù)據(jù)，借助統(tǒng)計學(xué)工具運用統(tǒng)計軟件如spss進行分析。旅游業(yè)發(fā)展勢頭極好，現(xiàn)代物流業(yè)（運輸、裝卸、倉儲、配送、加工、信息等業(yè)務(wù)領(lǐng)域）、房地產(chǎn)業(yè)、會展業(yè)等行業(yè)快速發(fā)展。永定區(qū)形成環(huán)市城區(qū)蔬菜和高寒山區(qū)反季節(jié)蔬菜生產(chǎn)帶，丘陵區(qū)紅薯和湘西黃牛生產(chǎn)帶，有機茶葉、優(yōu)質(zhì)烤煙、特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。 種植業(yè)生產(chǎn)形勢良好。財政收入高速增長，金融部門運行良好，證券保險業(yè)務(wù)紅火。保持洪江老工業(yè)區(qū)特色，轉(zhuǎn)型或取締生產(chǎn)污染重、經(jīng)營效率低的企業(yè)。2008年超級稻等建設(shè)任務(wù)按照市級指標(biāo)超額完成，這些產(chǎn)業(yè)構(gòu)成懷化市農(nóng)業(yè)重要部分；同時，蔬菜，水果，花卉產(chǎn)業(yè)逐步發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展上升階段。 為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門，包括教育、文化、廣播、電視、科學(xué)研究、衛(wèi)生、體育和社會福利等業(yè)。 流通部門，包括交通運輸、郵電通訊、商業(yè)、飲食、物資供銷和倉儲等業(yè)。2．產(chǎn)業(yè)的分類20世紀(jì)20年代，國際勞工局最早對產(chǎn)業(yè)作了比較系統(tǒng)的劃分，即把一個國家的所有產(chǎn)業(yè)分為初級生產(chǎn)部門、次級生產(chǎn)部門和服務(wù)部門。運用統(tǒng)計法，卻可以簡潔有效的做到這一點。懷化境內(nèi)多山，耕地零碎，因而林業(yè)占第一產(chǎn)業(yè)較大比重，但這個比重仍需要考察。同一時間，：：。兩市經(jīng)濟發(fā)展的前景朝氣蓬勃，兩市在經(jīng)濟方面合作層次更高了，合作范圍更廣了，相互間貿(mào)易額逐年攀升。在實施之中的武陵山經(jīng)濟協(xié)作區(qū)規(guī)劃中，兩市地位尤為重要。其地處武陵山東段，境內(nèi)多山，地勢由西北向東南方向傾斜，最高峰斗篷山位于桑植縣境西北，海拔1890米。 we enter into the stage that who firstly get rich help those follow, another great economic goals win support among people. Hunan, as a big province in centre, the prosperity of it matters. As a result, Huaihua and Zhangjiajie city in Hunan province has bee the key to rise. Analysis of two cities’ economy and industry classification index contribution to economic growth can not only show what has gained in economic outes, but also give scientific basis for the next economic forecast. In this paper, I am focusing on the use of statistical regression analysis and principal ponent analysis method and then calculating the corresponding economic structure number in order to analyze the effects of proportional coefficient and the details of two cites’ economy grows. The main results are two cities’ structure proportion coefficient table, which shows the tertiary industry development of the two regions is full of vigour. Compared to the first industry, development of the second industry is more rapid and more stable.【Key word】Tertiary industry Principal ponent analysis Percentage position