《（毕业设计论文）《湖南省主要城市经济发展水平的分析》》由会员分享，可在线阅读，更多相关《（毕业设计论文）《湖南省主要城市经济发展水平的分析》（24页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、精品河北经贸大学毕业论文河北经贸大学毕业论文湖南省主要城市经济发展水平的分析湖南省主要城市经济发展水平的分析专业名称：信息与计算科学 班 级： 学生姓名： 指导教师： 完成时间： 精品摘摘 要要本文先对湖南省14个主要城市的经济发展水平的9个指标做因子分析， 并根据因子分析得到的综合因子得分对14个主要城市的经济发展水平进行 排名，再根据因子分析的结果进行聚类分析,最后综合分析了各个主要城 市在湖南的经济地位。这项研究表明湖南省各主要城市的发展不平衡：长 沙作为省会，城市发展水平远远高于其他城市，株洲，湘潭，衡阳，岳阳， 常德，郴州这几个城市发展水平比较接近，处于较高水平，而邵阳，张家 界，益
2、阳，永州，怀化，娄底这一组城市位于一个层次，发展处于较低水 平，湘西的发展水平在湖南省各城市中处于最低地位。最后在分析结果的 基础上给出了政策建议。关键词 因子分析；聚类分析；综合分析 精品ABSTRACTThis paper first analysised the development level of 14 major cities in Hunan Province by nine indicators with factor analysis,then we ranked these cities in accordance with the comprehensive facto
3、r scores of 14 major cities. According to the results of factor analysis we did cluster analysis.We analysised the various economic status of each major city in Hunan province compsrehensively at last. The study showed that the levels of the major cities in Hunan province are uneven: as the capital
4、, Changsha, the level of urban development is much higher than other cities, Zhuzhou, Xiangtan, Hengyang, Yueyang, Changde, and Chenzhou are close each other on the level of development,all in a relatively high position. Shaoyang, Zhangjiajie, Yiyang, Yongzhou, Huaihua, Loudi are on one development
5、level, a relatively low one.The level of development of Xiangxi is at the lowest position in Hunan Province. In the final, policy recommendations are given on the basis of the analysis results.Keywords Factor analysis, Cluster analysis, Comprehensive analysis精品目目 录录一、湖南省主要城市经济发展水平分析的意 义1 二、因子分析 法1（一
6、）因子分析方法简 介1（二）R 型因子分析数学模型2 （三）指标的选 取3 （四）具体分 析4 三、聚类分析 法7 （一）聚类分析方法简介7 （二）对综合得分数据的聚类分 析8 四、综合分析和建议 8 （一）进一步发挥中心城市的带动作用10 （二）以旅游资源为依托,大力发展西部经济10 （三）推动城市合作共进，形成优势互补的城市格局11 （四）加大招商引资力度，提升城市开放水平12 （五）加大人力培养和引进,早日实现科教兴湘12 参考文献15精品湖南省主要城市经济发展水平的分析湖南省主要城市经济发展水平的分析一、湖南省主要城市经济发展水平分析的意义随着我国城市化进程的加速和城市化战略的实施，城
7、市在社会经济活动中的地位日益重要，城市之间的竞争也日趋激烈。 各地政府均致力于推进城市化进程，不断提高城市发展水平。特别是新经济和全球化使城市之间的竞争空前激烈而广泛，为应对新经济和全球化带来的机遇、挑战和竞争，进一步提升城市发展水平成为共识。客观地测度城市发展水平并进行分析和比较，明确各地级城市所处的环境和地位、优势和劣势，可为科学地制定城市经济社会发展战略指明方向。现阶段关于城市发展水平比较的文章很多，但大部分不是关于世界各大城市发展水平的比较，就是关于各国主要城市发展水平的比较，本文在经济全球化，区域经济一体化空间格局不断深入发展背景下对湖南省的各主要城市的城市发展水平进行了分析和研究，
8、文章借鉴了国内外城市发展水平研究的经验。湖南省城市化进程较慢，中心城市规模较小，综合实力较弱，对区域经济的带动作用不甚明显，直接影响到全省经济的快速、协调发展。如何使湖南省在各个领域发展突飞猛进，是每个湖南人都在思索的问题，本文就是立足于湖南省的发展现状，通过对湖南省各主要城市的综合分析，找出不足，并提出若干提高发展水平的对策和措施。从而为加快湖南省的发展贡献自己的一份薄力。二、 因子分析法（一） 因子分析方法简介因子分析它是多元统计分析中处理降维的一种统计方法。它有R型因子分析（对变量的因子分析）和Q型因子分析（对样品的因子分析）两个基本类型，本文采用的是R型因子分析，R型因子分析的基本思想
9、是通过研精品究众多变量的相关系数矩阵内部结构,找出变量之间的依赖关系，并用少数几个综合变量即因子来反映原来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关系。因子分析可以浓缩数据,找出数据的基本结构,将原始观测变量的信息转换为少数几个因子的因子值上。因子分析得到的结果可以用来进行其他的统计分析,如聚类分析。利用因子得分也可以直接对样本进行排序、分类和综合评价。因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。因子分析一般过程：先将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同，求
10、标准化数据的相关矩阵，并根据相关矩阵确认待分析的原变量是否适合作因子分析；如果适合作因子分析再求相关矩阵的特征值和特征向量，计算方差贡献率与累积方差贡献率；最后根据累计方差贡献率确定因子个数并求出因子得分。（二）R型因子分析数学模型1111122112211222221122mmmmppppmmpXa Fa Fa FXa Fa FaFXa Fa FaF 用矩阵表示：=+123XXX 111212122212mmpppmaaaaaaaaa 12mF FF 12p 简记为X=AF+ 且满足：i) ；mp精品ii)Cov(F, )=0 即F和是不相关的；iii)D(F)= = 即不相关且方差皆为1。
11、100 0101 mI1FmFD()= 即,不相关，且方差不同。2 1 2 2200 00p 1p其中是可实测的P个指标所构成的P维随机向量，1,pXXX是不可观测的向量，F称为X的公共因子或潜因子，即前面 1,mFFF所说的综合变量，可以把它们理解为高维空间中的相互垂直的m个坐标轴；称为因子载荷是第i个变量在第j个公因子上的负荷，因子载荷的统计ijaija意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数即表示依赖的份量iXjF（比重）。因此用统计学的术语应该叫作权，但由于历史原因，心理学家将它叫做载荷，即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷，它反映了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性。如
12、果把变量X看成是m维因子空间中的一个向量，则表示在坐标轴上的投影，矩阵A称为因子载荷ijaiXjF矩阵；称为X的特殊因子，通常理论上要求的协方差阵是对角阵，中包括了随机误差。（二）指标选取为了全面系统地分析一个地区的经济发展水平,我们往往需要考查众多对经济发展有影响的因素(即指标)。如果仅从单个指标去评价,则只能反映一个侧面,为此根据2007年湖南省统计年鉴,在遵循科学性、合理性、精品可比性和可操作性的原则下,本文以湖南省14个主要城市为样本,选取了9个指标:国内生产总值x1(万元),社会消费品零售总额x2(万元),邮电业务总量x3(万元),医院年床位数x4(张),卫生技术人员数x5(人),高
13、新技术总产值x6(万元),接待境外游客数x7(人次),第三产业产值比重x8,人均固定资产投资x9(元/人)。原始数据见附表。（三）具体分析将原始观测变量(即指标)进行标准化,从而消除量纲的影响。标准化后数据仍然用 x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9 表示。用 SPSS 软件计算样本的相关系数矩阵(标准化后的数据的协方差矩阵),结果如表 1:表 1 相关系数矩阵C Co or rr re el la at ti io on n M Ma at tr ri ix x1.000.972.963.934.882.877.256-.100.759.9721.000.996.943.84
14、8.935.354.015.876.963.9961.000.949.855.936.365.051.885.934.943.9491.000.948.830.147.005.762.882.848.855.9481.000.694.030-.080.582.877.935.936.830.6941.000.412.083.914.256.354.365.147.030.4121.000.636.527-.100.015.051.005-.080.083.6361.000.249.759.876.885.762.582.914.527.2491.000x1x2x3x4x5x6x7x8x9Correlationx1x2x3x4x5x6x7x8x9相关矩阵中大部分相关系数都很大,说明适合做因子分析。进一步运用 spss 软件求相关系数矩阵的特征值、贡献率和累计贡献率,结果如表 2: 表 2 变量解释表 精品T To ot ta all V Va ar riia an nc ce e E Ex xp plla aiin ne ed d6.37970.87570.8756.37970.87570.8756.22169.12269.1221.73919.32690.2011.73919.326
