1、 I上海市經濟狀況分析摘要：以上海市經濟狀況為出發點,制定了相應的指標衡量體系,采用基于時序表與時序表的全局主成分分析方法（GPCA）對上海市的數據進行經濟、教育、社會狀況分析,研究比較上海市不同區域的經濟發展水平、資源優勢以及中心區域對周邊區域的影響,從而為上海市制定更好的發展戰略提供量化依據。關鍵詞：區域經濟;上海市;主成分分析方法;中圖分類號：TP393Analysis of the economic situation of ShanghaiAbstract：In the regional economy as the starting point, the corresponding

2、 index system, using factor analysis method based on time-series tables of global principal component analysis method, factor analysis of Shanghai regional data analysis of economy, education, social status, comparative study of different regional economic development level and the advantage of reso

3、urce and the center of the surrounding radiation and osmosis, provides a quantitative basis for the establishment of the Shanghai municipal balanced development strategy.Key words: regional economy; Shanghai; principal component analysisCLC：TP393 II目錄TOC o 1-3 h u HYPERLINK l _Toc27611 摘要： PAGEREF _

4、Toc27611 I HYPERLINK l _Toc13277 Abstract：In the regional economy as the starting point PAGEREF _Toc13277 I HYPERLINK l _Toc8340 1 緒論 PAGEREF _Toc8340 1 HYPERLINK l _Toc10411 1.1 選題背景 PAGEREF _Toc10411 1 HYPERLINK l _Toc4197 1.2 研究目的與意義 PAGEREF _Toc4197 1 HYPERLINK l _Toc22825 1.2.1 研究目的 PAGEREF _To

5、c22825 1 HYPERLINK l _Toc16180 1.2.2 研究意義 PAGEREF _Toc16180 1 HYPERLINK l _Toc19320 1.3 研究方法 PAGEREF _Toc19320 2 HYPERLINK l _Toc11568 2主要研究方法 PAGEREF _Toc11568 2 HYPERLINK l _Toc28530 2.1指標選取 PAGEREF _Toc28530 2 HYPERLINK l _Toc16797 2.2主成分分析 PAGEREF _Toc16797 2 HYPERLINK l _Toc21176 2.3全局主成分分析(GPC

6、A) PAGEREF _Toc21176 3 HYPERLINK l _Toc20807 3上海經濟情況現狀 PAGEREF _Toc20807 5 HYPERLINK l _Toc9703 4上海地區經濟發展分析 PAGEREF _Toc9703 5 HYPERLINK l _Toc17742 4.1指標選取與實驗結果 PAGEREF _Toc17742 5 HYPERLINK l _Toc19800 4.2城市化水平比較 PAGEREF _Toc19800 10 HYPERLINK l _Toc16337 4.3工業化水平比較 PAGEREF _Toc16337 10 HYPERLINK

7、l _Toc8317 5上海經濟發展存在的主要問題 PAGEREF _Toc8317 10 HYPERLINK l _Toc7842 6結論 PAGEREF _Toc7842 11 HYPERLINK l _Toc10853 參考文獻 PAGEREF _Toc10853 11 1 緒論1.1 選題背景自新中國成立以來,我國的科技和工業生產水平的發展迅速,經濟發展水平不斷地提高，城市化過程在不斷加快。但是隨著時間的推移,大城市的惡性膨脹的種種弊端正在不斷顯現。交通運輸業的快速發展和管道網絡的進一步完善,使城市中心區與周圍區域的聯系變得更緊密了,這也就意味著地區之間的差距正在逐漸縮小。現代城市的空

8、間概念，不再只是限制在一個以城市為中心的居住地,例如上海、深圳、天津等城市,除了中心的市區外,也包括了四周相當數量城鎮性質的面積大小不相同的市、鎮的居民點和近郊區域。下面以上海市為例,共擁有16個區縣,根據地理位置及行政區劃分之后將這16個區縣合理的劃分成四個區域帶,它們分別是都市功能優化區：黃浦區（盧灣區）、徐匯區、長寧區、靜安區（閘北區）、普陀區、虹口區、楊浦區、寶山區、閔行區。都市發展新區：浦東新區新型城市化地區：嘉定區、金山區、松江區、青浦區、奉賢區綜合生態發展區：崇明縣。1.2 研究目的與意義1.2.1 研究目的本文想通過對上海市的四大區域動態的數據在教育、經濟等各方面來進行量化的分

9、析,研究比較上海市不同區域的經濟發展水平、資源優勢以及中心區域對周邊區域的影響,從而為上海市制定更好的發展戰略提供量化依據。1.2.2 研究意義在現今中國大陸，能被認為是一線城市的也就只有北京、深圳、上海、廣州而已。而一線城市在社會活動中是出于非常重要的在主導作用的，是我們其他城市發展的領頭羊和風向標。而其中的上海市，由于地理位置非常的有優勢，現在已經成為國際大都市了，可以說是中國城市化發展最快速的地方。它已經比其他的地方更早的享受到了城市化的好處，相應的也提前發現了城市化的弊端。所以說，認真研究上海市2010年到2016年的區域間的關系，對我國未來整體化的發展具有相當大的意義。1.3 研究方

10、法首先，本文先通過2010年到2016年上海市統計年鑒能夠提供的數據和其他關于經濟發展狀況方面已經發表的優秀論文所選取的指標進行了篩選和確定。第二，運用時序立體表和主成分分析的相關知識，借助統計軟件SPSS來進行一系列計算，之后對SPSS所得出的結果聯系實際進行分析。讓我們可以更加清楚的知道城市化的優缺點和區域經濟之間的影響關系，以便我們可以在今后中國的經濟發展方面有更加清醒的認識和更加清晰的規劃方向。2主要研究方法2.1指標選取為了使上海市區域經濟研究的結果更具有科學性和合理性，在評價的時候，往往需要綜合考慮多方面的因素進行分析，結合參考之前的學者們所應用過的指標，從而構建了一個完整的評價指

11、標體系。在構建時候要遵循全面性原則，全面系統的考慮到經濟、社會、教育等各個方面；主導性原則，找到對評價之中具有重要影響的指標，這樣節約時間提高處理問題的效率；可操作性的原則，對指標選取時，要盡可能地考慮到資料、數據的可獲得性，在以符合研究區域研究所需為基礎，選取其中可獲得的關鍵性指標。同時要保證數據具有可操作性，不選取沒有辦法處理的數據用來研究。2.2主成分分析主成分分析，也被稱為主分量分析。主成分分析利用的是降維的思想，在損失很少的信息的前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。但是，由于此時我們需要處理的是一個三維問題，主成分分析法的結果各年份的數據沒有在相同的主超平面，所以就會

12、導致對整個區域經濟之間的關系比較起來較為困難。而運用了全局主成分分析（GPCA）方法就可以保證這個問題可以在統一的平面內進行解答，讓區域之間的經濟狀況針對不同的指標在不同年份具有可比性。因為全局主成分分析（GPCA）方法運用了主成分分析的方法，所以在此不進行關于其使用步驟的贅述。2.3全局主成分分析(GPCA)下面開始介紹全局主成分分析（GPCA）方法的計算步驟：（1）構造全局數據表我們都知道，全局主成分分析（GPCA）方法是基于時序立體數據表（Data Tables Indexed By The Time）和主成分分析（Factor Analysis）的一種方法。時序立體數據表的定義是一系列

13、按照時間的順序來排列的平面數據表的序列。所以說他可以在空間和時間上兩個方面的組合出發，更加客觀的解決遇到的三維不在一個平面的問題。若統計個區域，使用相同的個指標變量來描述樣本，用,，來表述，則可以獲得一張平面的數據表，其中代表樣本點的個數，代表變量的個數。每年都做一張表，那么等到年就一共有張數據表，將這年的每一個數據表都展開，之后按順序排在一起，構成了一個的全局數據表，記作： 式（2-1）按照更加容易理解的方式來講就是說，把各個年份的所有數據表按照時間的順序進行縱向展開，得到的就是我們需要的立體數據表，也稱為全局數據表。（2）數據的標準化在這個過程中，因為我們所構建指標的體系，他們之間每一個指

14、標數值的單位都存在著不同，使得指標數值之間是不可以進行分析和比較的，那么基于這個問題的存在，如果我們想要使得研究的結果是具有相當大準確性的話，對所有的取得的指標值都需要進行無量綱化的處理，也就是標準化處理。有很多種方法都可以進行數據的標準化，他們也都擁有著各自不同的優缺點，當我們選擇不同的數據標準化方法，我們最終得到的結果也是不相同的。在本次研究的過程中，為了消除掉量綱對于我們原始的數據所產生的影響，采用的是極差標準化法。對于正趨向指標的計算公式： 式（2-2）對于負趨向指標的計算公式： 式（2-3）其中：代表的是標準化之后的值；代表指標的原始值；代表指標最大值；代表指標最小值。（3）有效性檢

15、驗有效性檢驗是指對研究所選取的變量是否適用于該種方法進行檢驗，檢驗的過程需要運用SPSS統計分析軟件，通過測量變量的KMO值和對變量進行Bartlett球形檢驗來檢測所選則的變量是不是可以運用因子分析的方法來進行分析。如果,說明對數據做因子分析是合適的；如果Bartlett球形檢驗結果拒絕假設，表明所選擇變量間村子著一定的相關性，對數據進行因子分析是合適的。（4）計算主成分的方差貢獻率與累計方差貢獻率由于矩陣是中心化的有，所以第個主成分為；對主成分的方差貢獻率和累計方差貢獻率計算方法如下所示： （式2-4） （式2-5）主成分選取的主要依據的條件是：特征值大于1，累計方差貢獻率超過90%。（5

16、）因子載荷矩陣首先求出原始變量和對應的主成分的相關系數，之后就可以得到因子載荷矩陣。3上海經濟情況現狀上海，自從鄧小平總理提出改革開放之后，上海市的經濟增漲速度一直保持著領先的地位。尤其是近30年以來，上海市的產業結構一直都在進行優化，從加工為主轉變為以高科技為基礎的生產為主。上海市能過保持現在的成就的主要原因有很多。首先，從國家政策層面來說，他率先搭上了改革開放的春風，國家對其給予了資金等各方面的大力支持；其次，從人才的擁有方面來講，上海擁有同濟大學、復旦大學等十幾所全國知名的高校，為經濟的更好發展提供了知識基礎；最后，從地理位置來講，上海處于長江三角區，這是中國目前最發達的地區之一，并且長

17、三角地區是平原，地勢平坦，對于交通方面來說也是非常便利的。上海的發展也存在一些問題。例如，貧富差距非常巨大，城鄉差距雖然在逐漸縮小，但仍然是急需解決的問題，房價偏高等等問題。但是上海仍然是我國最發達的城市之一。距離目前最近的2017年統計數據，上海GDP（國民生產總值）突破三萬億元，仍然是中國內地第一的城市。資金總量（本外幣存款）全國第二，增速仍然不弱。周邊地區經濟一直往中間地區集中，城市化水平仍然在不斷加深，周邊與中心的連接更加緊密了。4上海地區經濟發展分析4.1指標選取與實驗結果本文選取上海市四個區域作為樣本點,選取了可以反映上海教育、經濟、社會綜合發展的13個指標作為變量(見表1)。表

18、1 指標名稱及變量變量指標名稱X1行政區劃面積(平方公里)X2總人口（萬人）X3人口密度（人/平方公里）X4工業總產值（億元）X5工業年末從業人員（萬人）X6建筑業總產值（億元）X7建筑業年末從業人員（萬人）X8高中招生數（人）X9綠地面積（公頃）X10出生人數（萬人）X11市外遷入（人）X12遷往市外（人）X13衛生技術人員（人）（1）構造全局數據表通過對上海統計年鑒的數據整理和選取，確定原始數據為附表一。（2）數據的標準化運用SPSS統計分析軟件，把原始數據進行標準化，使得他們可以在同樣的情況下進行比較。把處理好的數據放在附錄二。（3）有效性檢驗在對數據分析之前，借助SPSS統計分析軟件對

19、標準化的數據進行有效性的檢驗，來決定全局主成分分析的方法是否正確，檢查結果如下表（表2）所示：表 2 變量的KMO值和Bartlett球形檢驗KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.768Bartlett 的球形度檢驗近似卡方1143.148df78Sig.000從上表中可以看出來，KMO統計量的取值大于0.5。Bartlett球形檢驗的卡方值為1143.148，顯著性值小于0.5，因此本次研究所選取的變量是適合作因子分析的。（4）計算主成分的方差貢獻率與累計方差貢獻率借助SPSS統計分析軟件，對標準化后的變量來進行全局主成分分析，求到全局特

20、征值各個主成分的方差貢獻率、累計方差貢獻率，結果如下表（表3）所示：表 3 主成分的方差貢獻率與累計方差貢獻率說明的總方差成分初始特征值提取平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%19.12770.20870.2089.12770.20870.20823.33625.65895.8673.33625.65895.8673.3062.35098.2174.1591.22199.4385.025.19299.6306.021.15899.7887.013.09799.8858.010.07699.9619.002.01999.98010.001.01099.98911.001.00799.9

21、9612.000.00399.99813.000.002100.000按成分特征值大于1，累計貢獻率大于90%的標準選取全局主成分，則可從表3中看出，前2個全局主成分的特征值分別為9.127、3.336均都大于1，且累計貢獻率為95.8675%，超過90%，表明這2個主成分基本能夠代表原始指標對上海市經濟狀況進行分析。特征值的貢獻率還可以從碎石圖中看出，碎石圖如圖(圖1)所示。圖 SEQ 圖 * ARABIC 1 碎石圖（特征值的貢獻）因子載荷圖圖 SEQ 圖 * ARABIC 2 因子載荷圖表 4 主成分分析因子得分表成分得分系數矩陣成分12行政區劃面積(平方公里)-.024.269總人口（

22、萬人）.111.017人口密度（人/平方公里）.103-.040工業總產值（億元）.050.270工業年末從業人員（萬人）.036.290建筑業總產值（億元）.106-.020建筑業年末從業人員（萬人）.108.022高中招生數（人）.111.032綠地面積（公頃）-.035.255出生人數（萬人）.109.010市外遷入（人）.107.004遷往市外（人）.110.019衛生技術人員（人）.108-.001提取方法：主成分分析法。 旋轉法：具有Kaiser標準化的正交旋轉法。 構成得分。根據公式得到前兩個主成分的表達式為式（4-1）式（4-2）觀察因子的載荷圖(見圖2),并結合主成分分析因子

23、得分表（表4）,分析與解釋上海市經濟在兩個維度上的含義。由圖3可知第一主成分與總人口、高中招生數、遷往市外、出生人數、建筑業總產值、衛生技術人員、建筑業年末從業人員、衛生技術人員、人口密度強正相關,與行政區劃面積、綠地面積負相關。在城市的發展過程中,人口密度、遷往市外經常被認為是能夠體現城市化水平重要的指標之一。社會經濟的發展過程中，城市一般都是經濟發展中心,它的交通、教育、金融、醫療等經濟功能比其它的區域更發達。作為各區域消費水平的領路人,在同樣的條件下擁有的衛生技術人員數量是能夠體現區域生活狀況的指標。此外,高中招生數能夠體現區域教育文化水平,也就是人口素質的其中一種表現形式。參照其他國際

24、大城市的發展經驗,越是發達地區的人口素質也就越高,相同面積內擁有的人數越多。綜合以上分析得到,第一主軸反映的是城市化水平的高低。注意到第一主成分還與行政區劃面積、綠地面積負相關,這實際上指出了上海地區在經濟發展中存在問題;例如經濟發達地區綠化面積相對較少。工業年末從業人員、工業總產值、行政區劃面積第二主成分強正相關。所以說第二主軸反映的是工業化水平的高低。附錄一全局時序趨勢圖有每一個區域的詳細圖。 圖 SEQ 圖 * ARABIC 3 全局時序趨勢圖4.2城市化水平比較觀察全局時序趨勢圖（圖3）可以發現,2010年以來,城市化水平是隨著與中心區距離的大小而逐漸變弱。整體來看，隨著時間的推移，經

25、濟的發展,人民生活水平不斷提高，上海市四個區域的城市化水平都是呈現上升趨勢的。4.3工業化水平比較觀察全局時序趨勢圖（圖3）可以發現,2010年以來,工業化水平是隨著與中心區距離的大小而逐漸增強的。整體來看，隨著時間的推移，科學技術的不斷提高，工業總值也不斷提高，中心區的提高速率最快，上海市四個區域的城市化水平都是呈現上升趨勢的。5上海經濟發展存在的主要問題上海存在以下問題：首先，上海位于長江三角洲，交通非常便利，但這是優勢也同樣是劣勢，外貿的發達，使得上海能夠保持現在的經濟地位，如果將來有一天國際經濟形勢不是太好，那么可能會導致上海經濟瀕臨崩潰，所以上海要加大力度發展其他方面，不要把雞蛋都放

26、在同一個籃子里；其次，人口從郊區不斷向城市流動，城市內變得更加擁擠，應該多進行政策引導，繼續發展郊區區域經濟，提高教育水平，吸引更多的人來工作，可以減輕中心區壓力；再次，上海市收入差距過大，各產業發展不平衡，例如建筑業和工業方面差別過大，要均衡發展，不能厚此薄彼；最后，綠地面積城市中心區占比較少，居住環境的形式越來越嚴峻。多進行植樹建公園，讓中心區環境能得到改善。6結論 本文借助全局主成分分析方法對上海四大區域的經濟、社會等各項指標來進行綜合動態分析,比較了上海地區的經濟社會發展過程。作為中心區域的都市功能優化區,已將其作用輻射到了周邊的地區,使整個區域的社會和經濟發展呈現出不平衡狀態:首先，

27、第一產業增速不明顯,各個產業發展不平衡;其次，高技術人才的聚集使得各區的經濟發展不平衡;最后，區域間產業的發展狀況和人口的數量,影響著人口流動走向，在城市中心區域的影響下,郊區的區域地位正在逐漸提升;應該充分的發揮城市中心對郊區地區的經濟發展與城市化進程具有的推動作用。同時在郊區,可以立足于當地所擁有的各種資源優勢，和城市中心地區共同發展。參考文獻1 任若恩、王惠文.多元統計數據分析理論、方法、實踐M.北京:國防工業出版社,1997.2 華而誠.中國經濟的軟著陸19921997M.北京:中國財政經濟出版社,1997.3 崔文、黃序.北京郊區城市化與擴大內需的關系R.北京:1999年經濟、社會藍

28、皮書,首都師范大學出版社.4 肖亦卓.北京城、近郊區經濟發展差異研究M.北京:首都師范大學出版社,2000.5 歷以寧.區域發展新思路中國社會發展不平衡M.北京:經濟日報出版社,2000.6 上海統計年鑒M.上海:中國統計出版社,20102016.7 黃薇、李維平、馮蕓瑩、那秀君.北京區域經濟狀況分析D.北京:北京航空航天大學經濟管理學院,20038 茶增芬.基于全局主成分分析的羅平縣資源環境承裁力動態評價研究D.云南:資源環境與地球科學學院,2016:29-599 周麗. HYPERLINK /kns/detail/detail.aspx?QueryID=7&CurRec=3&recid=&FileName=ZGNZ201712031&DbName=CJFDLAST2018