【正文】 ，我們有理由對(duì)上述結(jié)果提出質(zhì)疑，懷疑結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。 我們分析時(shí)的假定條件是所有貢獻(xiàn)率之和是3，以便于分析各產(chǎn)業(yè)下分類指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，以便于產(chǎn)業(yè)內(nèi)指標(biāo)的對(duì)比。對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)而言，流通和服務(wù)行業(yè)同時(shí)并舉，但似乎流通行業(yè)的發(fā)展更快些。 表2103 改進(jìn)后懷化市結(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(jí)公路里程%%流通鐵路客運(yùn)量%郵政業(yè)務(wù)總量%社會(huì)消費(fèi)品零售總額%限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)%金融機(jī)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%結(jié)論 所要求的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)已經(jīng)在第三、四部分給出來，表后亦坐出了相應(yīng)分析。這樣一來，數(shù)據(jù)的課操作性更好了，而分析結(jié)果的可比性也因此增強(qiáng)了。這是一個(gè)與舊表不大一樣的地方。經(jīng)對(duì)比，改進(jìn)前后綜合區(qū)的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)在細(xì)化分類指標(biāo)上做出了微調(diào)，但是總體的比值改變并不顯著，結(jié)構(gòu)比例的方向性依舊明顯，依舊保持著與原來一直的前景方向上。因此，我們可認(rèn)為主成分回歸方法是可行的，分析結(jié)果也是可靠的。敵我形勢因時(shí)而異，而冷熱狀態(tài)亦是因人而異；沒有絕對(duì)的冷門或熱門，只是在不同的時(shí)期，針對(duì)不同的人，觀點(diǎn)不同，立場不同，形式不同罷了。境內(nèi)旅游業(yè)有進(jìn)一步發(fā)展的空間。新晃縣素有“黃牛之都”的美譽(yù)，這里的出產(chǎn)的黃牛肉質(zhì)鮮美、營養(yǎng)豐富，是由于特殊地形和礦質(zhì)適合草類生長，因?yàn)轱曫B(yǎng)出特殊肉質(zhì)的黃牛。第二產(chǎn)業(yè)中，建筑和水電煤氣能源位居榜首，貢獻(xiàn)率同為16%；其次是制造業(yè)，貢獻(xiàn)率達(dá)15%；而采礦的這個(gè)比率則是13%。因而，我們需要找到一個(gè)間接的辦法求出貢獻(xiàn)率。以下就來分別介紹計(jì)算過程和分析結(jié)果。 作F31，F(xiàn)32對(duì)GDP的線性回歸；216。由此，得到兩主成分的系數(shù)值：表24 第一產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)指標(biāo)變量F11F12糧食產(chǎn)量(噸)棉花產(chǎn)量(噸)蔬菜產(chǎn)量(噸)水果產(chǎn)量(噸)漁業(yè)產(chǎn)值(噸)林業(yè)產(chǎn)值(萬元)牧業(yè)產(chǎn)值(萬頭)如果系數(shù)取三位有效數(shù)字，將要求的主成分具體寫出來，即可得到：F11=*X11－*X12＋*X13＋*X14＋*X15＋*X16＋*X17 （11）F11=*X11＋*X12－*X13－*X14－*X15－*X16＋*X17 （12） 由這兩個(gè)計(jì)算式，就能得到第一產(chǎn)業(yè)兩主成分的具體數(shù)值，從而完成了問題的一步，達(dá)到量化的目的。這些隱含的因子具有抽象特征，能表征較多原變量信息。則多元線性模型可以表示為： 其中，表示解釋變量：之外的影響因素，亦稱之為隨機(jī)誤差項(xiàng)。初步考慮交通郵電的代表指標(biāo)擬定為“郵政業(yè)務(wù)總量”、“等級(jí)公路里程”和“鐵路客運(yùn)量”；計(jì)劃商業(yè)飲食產(chǎn)業(yè)的代表指標(biāo)擬定為“限額以上餐飲法人企業(yè)個(gè)數(shù)”、“社會(huì)消費(fèi)品零售總額”。“林業(yè)產(chǎn)值”作為林產(chǎn)業(yè)代表性無可厚非；牧產(chǎn)業(yè)代表性指標(biāo)及漁產(chǎn)業(yè)代表指標(biāo)分別擬取為“牧業(yè)產(chǎn)值”和“漁業(yè)產(chǎn)值”。全市油料作物，蔬菜播種面積數(shù)十萬畝。216。具體深入分解三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，比較兩市經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀顯得趣味可行。正是由于張家界境內(nèi)奇特山地地形，她自古以來以自然風(fēng)光聞名于世。主要結(jié)果是兩市的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)表，該表顯示兩地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展生機(jī)勃勃；相比于第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭迅猛而穩(wěn)定。對(duì)兩市的經(jīng)濟(jì)解析可從他們的三次產(chǎn)業(yè)比重著手。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。積極引進(jìn)外資，旅游產(chǎn)業(yè)繁榮興旺，星級(jí)賓館數(shù)量增加。第三產(chǎn)業(yè)的興起能帶動(dòng)大量旅游消費(fèi)，對(duì)當(dāng)?shù)夭惋?、旅館行業(yè)有很大拉動(dòng)作用。216。數(shù)據(jù)匯總的工作量龐大而繁瑣，即便在計(jì)算機(jī)時(shí)代，仍然存在各種誤差，誤差匯總后的偏差難以估計(jì)，準(zhǔn)確性差。 需要構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，找到置信區(qū)間事，一般還會(huì)假定隨機(jī)誤差項(xiàng)：服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。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(xiàng)指標(biāo)彼此間相關(guān)系數(shù)陣：表22 第一產(chǎn)業(yè)細(xì)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(gè)指標(biāo)間存在較高相關(guān)性，這一事實(shí)為第一產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)主成分分析提供了充足的依據(jù)。并且，5個(gè)主成分的數(shù)量值已經(jīng)能夠計(jì)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。貢獻(xiàn)值可以體現(xiàn)細(xì)化指標(biāo)的具體貢獻(xiàn)數(shù)值，卻不能表達(dá)各細(xì)化指標(biāo)最終對(duì)GDP的貢獻(xiàn)。（2）分析結(jié)果有了以上的計(jì)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。位于懷化市的新晃侗族自治縣重晶石儲(chǔ)量居全國首位。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。其將配合該市的旅游業(yè)成為經(jīng)濟(jì)增長的一大支柱行業(yè)。這樣一來，我們便認(rèn)為這個(gè)主成分分析合乎邏輯理論。因此，我們需要找到另一個(gè)互補(bǔ)的方法來達(dá)到檢驗(yàn)和完善的目的。然而，表格前后的變化是很細(xì)微的，沒有改變基本的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)框架；這印證了分析結(jié)果的可靠，又起到減少不足，改進(jìn)求新的效果。三、 附錄附錄一 統(tǒng)計(jì)分析表資料補(bǔ)充部分 表31 第二產(chǎn)業(yè)各變量相關(guān)系數(shù)矩陣Correlations建筑業(yè)總產(chǎn)值工業(yè)增加值規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值建筑業(yè)總產(chǎn)值(萬元)Pearson1.945**.922**.939**Sig. (2tailed).000.000.000工業(yè)增加值(億元)Pearson.945**1.977**.989**Sig. (2tailed).000.000.000規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)Pearson.922**.977**1.990**Sig. (2tailed).000.000.000規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)Pearson.939**.989**.990**1Sig. (2tailed).000.000.000 表32 第二產(chǎn)業(yè)相關(guān)系數(shù)陣特征值及其累計(jì)貢獻(xiàn)率Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsTotal%Cumulative %Total%Cumulative %12.3643.060.8644.015.2085.002.03267表33 第三產(chǎn)業(yè)各變量相關(guān)系數(shù)矩陣Correlations等級(jí)公路里程鐵路客運(yùn)量郵政業(yè)務(wù)總量社會(huì)消費(fèi)品零售總額限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)金融機(jī)構(gòu)年末存款余額普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)國內(nèi)旅游收入等級(jí)公路里程(公里)Pearson1.279.683**.916**.773**.805**.265.056Sig..263.002.000.000.000.287.824鐵路客運(yùn)量(萬人)Pearson.2791.730**.198.245.289.967****Sig..263.001.432.361.244.000.004郵政業(yè)務(wù)總量(萬元)Pearson.683**.730**1.541*.624**.563*.774***Sig..002.001.021.010.015.000.018社會(huì)消費(fèi)品零售總額(市轄區(qū))(萬元)Pearson.916**.198.541*1.798**.762**.168.315Sig..000.432.021.000.000.506.203限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)(個(gè))Pearson.773**.245.624**.798**1.557*.272Sig..000.361.010.000.025.308.973金融機(jī)構(gòu)年末存款余額(萬元)Pearson.805**.289.563*.762**.557*1.298.086Sig..000.244.015.000.025.229.734普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)(人)Pearson.265.967**.774**.168.272.2981**Sig..287.000.000.506.308.229.002國內(nèi)旅游收入(萬元)Pearson.056***.315.086**1Sig..824.004.018.203.973.734.002 表34 第三產(chǎn)業(yè)相關(guān)系數(shù)陣特征值及其累計(jì)貢獻(xiàn)率Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction S