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时间:2018-07-12
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1、影响甘肃省人均GDP因素的因子分析【摘要】人均国内生产总值(RealGDPpercapita),也称作“人均GDP",是最能体现一个国家的经济实力、发展水平和生活水准的综合性指标,是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具,也是衡量一个国家或地区的人民生活水平的一个标准。人均GDP这一指标被广泛应用于评价一个国家或地区经济发展水平。因此,研究人均GDP这一指标,分析影响人均GDP的因素,无论是反映一个国家或地区经济发展水平,还是制定相应的宏观经济调控政策都有着重要的意义。本文选取了8个影响人均GDP的变量,通过对这
2、8个变量做因子分析,从而了解甘肃省各市州影响人均GDP的具体因素。【关键词】甘肃省;人均GDP;因子分析一、选题背景将一个国家或地区核算期内(通常是一年)实现的国内生产总值与这个国家或地区的常住人口(目前使用户籍人口)相比进行计算,得到这个国家或地区人均国内生产总值,即人均GDP。它已成为衡量一个国家或地区的人民生活水平高低的主要指标之一。而人均GDP的高低受到很多因素的影响。改革开放以来,中国经济在30多年的发展过程中总量规模和发展水平都有了极其显著的提高,产业结构变动也随着新兴行业份额不断增大和对传统行业增量改造取得了不容置疑
3、的成就。……然而,总体上说,产业结构的转换明显滞后与经济发展的进程。……作为世界上最大的发展中国家,中国目前的产业结构极不合理,严重制约中国经济的发展。甘肃省各市州由于每个地区具有的特殊的地理环境以及不同的能源储备,因此,各地区具有着独特的经济发展模式,这也使得甘肃省各市州三大产业的比重有着明显的差异,进而经济发展水平也存在着显著的差异,所以,产业结构布局的合理性与产业结构转换的正确性是影响甘肃省各州市人均GDP增长的重要因素。二、因子分析法的基本原理因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的,在社会学、经济学、管理学
4、、医学、地质学、气象学中得到了广泛的应用。因子分析是一种降维、简化数据的统计分析方法,它的基本思想就是通过通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的数据结构。这几个抽象的变量被称作“公共因子”,它能反映原来众多变量的主要信息。因子分析的一般模型为:X1=a11f1+a12f2+⋯+a1mfm+e1X2=a21f1+a22f2+⋯+a2mfm+e2……Xk=ak1f1+ak2f2+⋯+akmfm+ek在该模型中,fj是公共因子,他们之间是两两正交的;ei是特殊因子,只对相应
5、的Xi起作用;aij是公共因子的负载,是第i个变量在第j个因子上的载荷,即载荷系数。载荷因子越大,则说明第i个变量与第j个因子的相关性越强;反之,载荷越小,第i个变量与第j个因子的相关性越弱。特殊因子表示该变量中不能被公共因子解释的部分,实际上就是实测变量与估计值之间的残差。各个特殊因子之间以及特殊因子与公共因子之间是相互独立的。一般而言,通过初级变换得到的因子载荷差异不大,含义不明显,实用价值不高。为了更清楚地凸现因子与实测变量之间的关系,提高公共因子的解释力,通常需要对因子载荷进行旋转处理,使每个变量仅在一个公共因子上具有较大
6、的载荷,而在其余的公共因子上具有较小的载荷。这时对于每个公共因子(即载荷矩阵的每一列)而言,它在部分变量上的载荷较大,在其他变量上的载荷较小,是同一列上的载荷尽可能地靠近1和靠近0,两极分离。这样就突出了每个公共因子和其他载荷较大的变量之间的联系,也就能通过这些载荷较大的变量做出合理的说明。三、对影响甘肃省人均GDP的诸多因子的具体分析1、指标假设与数据标准化为了更好了解影响甘肃省各州市人均GDP增长的具体原因,本文遵循着指标体系的综合性、指标的代表性、指标的相关性以及指标的可得性等原则,选取了以下8个与人均GDP增长可能有变动影
7、响的指标:X1——第一产业占GDP的比重(市辖区) (%);X2——第二产业占GDP的比重(市辖区) (%);X3——第三产业占GDP的比重(市辖区) (%);X4——农业增加值 (万元);X5——城镇能源工业投资 (万元);X6——限额以上批发零售贸易企业实收资本 (万元);X7——城镇居民人均消费性支出(万元);X8——城镇居民家庭人均可支配收入 (万元);表12009年甘肃省各州市各个指标值地区X1X2X3X4X5X6X7X8嘉峪关市1.4278.8819.720032.5029682848261.0851.512金昌市1.
8、3486.9811.7275324.46137217117751.3261.632酒泉市16.4338.8544.72299724.051637456427621.0861.371兰州市1.3646.2752.36248499.3497820912
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