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武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第1页 湖北省各地区经济差异的多元统计分析 摘摘 要要 本文通过多元统计分析的方法 对湖北省各地区主要的经济指标进行因 子分析和方差分析 进而可以得出湖北省12个城市的经济发展水平的差异 由因 子分析的结果可知 这12个城市的综合经济实力从大到小的排名依次为武汉 宜 昌 襄樊 黄石 荆州 十堰 鄂州 荆门 随州 孝感 黄冈 咸宁 由方差 分析的结果可知 以武汉为中心 根据地理位置将这12个城市划分为四个地区 武汉以东的地区 黄石 鄂州 黄冈 武汉以南的地区 孝感 荆州 武汉以 西的地区 宜昌 荆门 随州 武汉以北的地区 十堰 襄樊 咸宁 这四个 地区的经济发展趋于稳定 根据分析的结果我们可以为湖北省经济的稳步发展出 一份薄力 关键词关键词经济指标 因子分析 方差分析 TheTheTheThe multivariatemultivariatemultivariatemultivariate statisticalstatisticalstatisticalstatistical analysisanalysisanalysisanalysis ofofofof HubeiHubeiHubeiHubei regionalregionalregionalregional economiceconomiceconomiceconomic disparitiesdisparitiesdisparitiesdisparities AbstractAbstractAbstractAbstract By multivariate statistical analysis method Hubei region of the main economic indicators for factor analysis and analysis of variance thus can reach 12 cities in Hubei Province in the level of economic development ranging from factor analysis of the results This 12 cities in the overall economic strength of the smallest order of the rankings Wuhan Yichang Xiangfan Huangshi Jingzhou Shiyan Ezhou Jingmen Suizhou Xiaogan Huanggang Xianning By analysis of variance to the results with Wuhan at the center according to this location 12 cities is divided into four areas the area to the east of Wuhan Huangshi Ezhou Huanggang in the area south of Wuhan Xiaogan Jingzhou Wuhan west of the region Yichang Jingmen Suizhou the area to the north of Wuhan Shiyan Xiangfan Xianning The four areas of economic development has become stable According to the results of the analysis we will be able to Hubei s steady economic development of a thin edge KeyKeyKeyKey wordswordswordswords Economic indicators Factor analysis Analysis of variance 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第2页 1 引言 近几年湖北省经济得到了快速发展 但发展中还是碰到了很多问题 各个城 市的经济水平还存在很大的差异 为了准确弄清楚湖北省主要的 12 个城市的经 济差异 我们利用因子分析对各个地区的综合经济实力进行比较分析 然后再利 用方差分析对各个地区的整体实力进行比较 为湖北今后的经济发展提供一些比 较科学的发展方案 2 分析方法介绍 2 1因子分析 因子分析模型是主成分分析的推广 它也是利用降维的思想 由研究原始变 量相关矩阵内部的依赖关系出发 把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几 个综合因子的一种多变量统计分析方法 相对于主成分分析 因子分析更倾向于 描述原始变量之间的相关关系 因此 因子分析的出发点是原始变量的相关剧增 因子分析的思想始于 1904 年查尔斯 斯皮尔曼对学生考试成绩的研究 近年来 随着电子计算机的高速发展 人们将因子分析的理论成功地应用于心理学 医院 气象 地质 经济学等各个领域 也使得因子分析的理论和方法更加丰富 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 基本思想基本思想 因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组 使得同组内的变 量之间相关性较高 而不同组的变量间的相关性则较低 每组变量代表一个基本 结构 并用一个不可观测的综合变量表示 这个基本结构就称为公共因子 对于 所研究的某一具体问题 原始变量就可以分解成两部分之和的形式 一部分是少 数几个不可测的所谓公共因子的线形函数 另一部分是与公共因子无关的特殊因 子 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2因子分析的模型因子分析的模型 查尔斯 斯皮尔曼提出因子分析时用到的例子 一般因子分析模型 设有 n 个样品 每个样品观察 p 个指标 这p 个指标之 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第3页 间有较强的相关性 要求 p 个指标相关性较强的理由是很明确的 只有相关性较 强才能从原始变量中提取出 公共 因子 为了便于研究 并消除由于观测量 纲的差异及数量级不同所造成的影响 将样本观测数据进行标准化处理 使标准 化后的变量均值为 0 方差为 1 2 1 3因子分析的步骤 确定因子载荷 主成分法 主轴因子法 最小二乘法 极大似然法 因子 提取法等 由于这些方法求解因子载荷的出发点不同 所得的结果也不完全 相同 为此我们就本论文所用到的主成分法寻找公共因子的方法做详细介绍 主成分寻找公共因子的方法如下 假定从相关阵出发求解主成分 没有 p 个变量 则我们可以找出 p 个主成分 将所得的 p 个主成分按由大到小的顺序排列 记为 则主成分与原始变量之间存在如下关系式 p YYY 21 L 1 11111221 22112222 1122 pp pp pppppp YXXX YXXX YXXX L L LLL L 式中 为随机向量 X 的相关矩阵的特征值所对应的特征向量的分量 因为特 ij 征向量之间彼此正交 从 X 到 Y 的转换关系是可逆的 很容易得出由 Y 到 X 的 转换关系为 2 111 121 21 212 12222 1122 pp pp pppppp XYYY XYYY XYYY L L LLL L 我们对上面每一等式只保留前 m 个主成分而把后面的部分用代替 则 式可 i 变为 3 111 121 211 212 122222 1122 mm mm pppmpmp XYYY XYYY XYYY L L LLL L 这个式子在形式上已经与因子模型相一致 且之间相互独立 为 2 1 miYiL 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第4页 了把转化成合适的公因子 现在要做的工作只是把主成分变为方差为 1 的变 i Y i Y 量 为完成此变换 必须将除以其标准差 即为特征根的平方根 于是 i Y i 令 则 式变为 jiiijiii aYF 4 111112211 221122222 1122 mm mm ppppmmp Xa Fa Fa F Xa Fa FaF Xa Fa FaF L L LLL L 这与因子模型完全一致 这样 就得到了载荷 A 矩阵和一组初始公因子 未旋 转 因子旋转 因子旋转分为正交旋转与斜交旋转 正交旋转由初始载荷矩阵 A 左乘一正交阵而得到 经过正交旋转而得到的新的公因子仍然保持彼此独立的性 质 而斜交旋转则放弃了因子之间彼此独立这个限制 因而可能达到更为简洁的 形式 其实际意义也更容易解释 但不论是正交旋转还是斜交旋转 都应当使新 的因子载荷系数要么尽可能地接近与零 要么尽可能地远离零 因子得分 因子得分就是公共因子在每一个样品点上的得分 根据因子得 分我们可以知道那个城市的经济发展水平要高 那个城市的经济发展水平要底 2 2 方差分析 方差分析的基本思想是根据研究目的和设计类型 将总变异中的离均差平 方和SS及其自由度分别分解成相应的若干部分 然后求各相应部分的变异 再用各部分的变异与组内 或误差 变异进行比较 得出统计量F值 最后根 据F值的大小确定P值 作出统计推断 方差分析的检验假设H0 为各样本来自均数相等的总体 H1 为各总体均数不 等或不全相等 若不拒绝H0 时 可认为各样本均数间的差异是由于抽样误差所 致 而不是由于处理因素的作用所致 理论上 此时的组间变异与组内变异应相 等 两者的比值即统计量F为 1 由于存在抽样误差 两者往往不恰好相等 但 相差不会太大 统计量F应接近于 1 若拒绝H0 接受H1 时 可认为各样本均 数间的差异 不仅是由抽样误差所致 还有处理因素的作用 此时的组间变异远 大于组内变异 两者的比值即统计量F明显大于 1 在实际应用中 当统计量F 值远大于 1 且大于某界值时 拒绝H0 接受H1 即意味着各样本均数间的差异 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第5页 不仅是由抽样误差所致 还有处理因素的作用 方差分析的用途 两个或多个样本均数间的比较 分析两个或多个因素间 的交互作用 回归方程的线性假设检验 多元线性回归分析中偏回归系数的 假设检验 两样本的方差齐性检验等 3 问题分析 我们给出 2003 年湖北省 12 个城市的主要经济指标 借助这些指标体系对 湖北省 12 个城市的经济差异作出分析 然后以武汉为中心 根据地理位置将这12 个城市划分为四个地区 武汉以东的地区 黄石 鄂州 黄冈 武汉以南的地 区 孝感 荆州 武汉以西的地区 宜昌 荆门 随州 武汉以北的地区 十 堰 襄樊 咸宁 用方差分析对这四个地区的经济进行分析比较 4 数据处理过程 下表给出的是 2003 年湖北省 12 个城市的主要经济指标 为了得出它们的 经济的差异 我用多元统计方法里面的因子分析和方差分析对这些数据进行处 理 表 1 湖北省 12 个城市的经济指标 武汉黄石十堰宜昌襄樊鄂州 11662179713661001436005233276724145671257000 28043685065646530974079494735242 31177840836287568915902614874070224 42439891413739612392268252712 547201318042500513450329236 61334493814746923080769145231924749001525809 7755021642360269730551223 81329971313986193753108135527421134921517867 963644596642615450102324766 1062282153941883157001846780633625293657 11169546829337842291104869323523407 12542 7929 6433 2667 3373 7634 32 1342733093050522285992389514535953241888 1474986176181181693072810125240 15324767957610031108523 16651320011220523284297877 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第6页 续表 注 数据来源于 2004 年中国统计年鉴 其中 1 地区生产总值 单位 万元 2 地方财政一般预算内收入 单位 万元 3 地方财政一般预算内支出 单位 万元 4 当年合同外资金额 单 位 万美元 5 环境污染治理投资额 单位 万元 6 工业总产值 单位 万元 7 建成区绿化覆盖面积 单位 公顷 8 产品销售收入 单位 万元 9 邮政业务总量 单位 万元 10 固定资产投资完成额 单位 万元 11 房地产开发投资完成额 单位 万元 12 商品房屋销售面积 单位 万平 方米 13 全年新增固定资产 单位 万元 14 全年供水总量 单位 万立 方米 15 年末实有铺装道路总面积 单位 万平方米 16 园林绿地面积 单 位 公顷 17 工业废水排放总量 单位 万吨 18 液化石油气供气总量 单 位 吨 19 高等学校学生数 单位 人 20 各类专业技术人员 单位 万 人 21 医院 卫生院数 单位 个 1734577969638016933105412301 18875162605069208917218738116 19490530172332418523499267703130 2044841364600399721139025127833120 212623328464838 荆门孝感荆州黄冈咸宁随州 1147763855471510833273403603919001123200 2430071889044589200952882728627 3685275034293455511374619063329 41892119157207205362105 53339450077913084282968 6138384237074910264841772512857711149358 72251175417118368282429 813889783537979496462029622768611147595 941262903542185733603999 10176192180018406077213529127703186524 1134891258805703925665833425822 1214 7733 7225 0611 576 0620 18 131552961772693199407935899125186524 14691037639111346651004342 155514947416023151116 1619401549154976254215937 17539554415001524224801527 18285255986147008720400011000 1921144195265113320600176461704 20261281860044700146001320023732 21282320181942 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第7页 4 1 因子分析的结果 由于经济指标太多 不利于我们进行问题的分析 因此我们需要对其进行 降维处理 用 spss 软件可得到上述经济指标的相关系数矩阵 除了少数指标之 间的相关性较低外 其他指标之间均有较强的相关性 全部大于 0 3 故可以做 因子分析 表 2 相关系数矩阵 aThis matrix is not positive definite 续表 12345678910 C or rel ati on 11 000 934 912 676 132 738 859 597 817 698 2 9341 000 978 767 121 583 739 434 799 811 3 912 9781 000 783 065 519 723 364 773 847 4 676 767 7831 000 417 267 519 181 419 907 5 132 121 065 4171 000 103 085 051 258 036 6 738 583 519 267 1031 000 702 973 642 233 7 859 739 723 519 085 7021 000 596 710 490 8 597 434 364 181 051 973 5961 000 459 150 9 817 799 773 419 258 642 710 4591 000 366 10 698 811 847 907 036 233 490 150 3661 000 11 827 868 881 652 160 676 729 609 588 772 12 852 875 903 649 080 560 717 417 758 737 13 650 755 790 887 003 171 460 100 290 992 14 610 539 509 225 404 623 337 484 784 158 15 684 636 709 474 078 368 756 229 582 520 16 165 022 025 114 234 475 472 536 055 107 17 556 653 631 540 503 284 518 137 632 392 18 450 340 284 194 457 287 482 163 505 028 19 126 285 335 176 196 070 102 047 233 195 20 772 836 857 982 322 395 592 305 505 930 21 839 723 724 543 164 555 750 410 690 572 1112131415161718192021 C o r r e l a t i o 1 827 852 650 610 684 165 556 450 126 772 839 2 868 875 755 539 636 022 653 340 285 836 723 3 881 903 790 509 709 025 631 284 335 857 724 4 652 649 887 225 474 114 540 194 176 982 543 5 160 080 003 404 078 234 503 457 196 322 164 6 676 560 171 623 368 475 284 287 070 395 555 7 729 717 460 337 756 472 518 482 102 592 750 8 609 417 100 484 229 536 137 163 047 305 410 9 588 758 290 784 582 055 632 505 233 505 690 10 772 737 992 158 520 107 392 028 195 930 572 111 000 826 718 331 587 186 477 093 435 759 545 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第8页 继续用 spss 软件得到因子分析的结果 见下表 表 3 总方差解释解释表 Total Variance Explained Extraction Method Principal Component Analysis 从表中我们可以看到 当保留五个公共因子时 公共因子可以解释原始变量 90 931 的方差 这样就把一个二十一维的问题降至五维 同时spss软件还给出 了因子载荷矩阵 见下表 表4 因子分析的成分矩阵 ComponentComponentComponentComponent Matrix a Matrix a Matrix a Matrix a n 12 8261 000 684 610 638 022 611 126 148 733 770 13 718 6841 000 073 482 095 310 076 136 903 552 14 331 610 0731 000 260 105 454 343 068 313 591 15 587 638 482 2601 000 478 357 265 023 522 780 16 186 022 095 105 4781 000 322 112 302 065 349 17 477 611 310 454 357 3221 000 629 375 524 319 18 093 126 076 343 265 112 6291 000 177 192 249 19 435 148 136 068 023 302 375 1771 000 229 347 20 759 733 903 313 522 065 524 192 2291 000 603 21 545 770 552 591 780 349 319 249 347 6031 000 Comp onentInitial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total of Variance Cumulati ve Total of Variance Cumulati ve Total of Variance Cumulati ve 111 13553 02353 02311 13553 02353 0237 75136 91136 911 22 86113 62566 6482 86113 62566 6483 90318 58855 499 32 38611 36178 0092 38611 36178 0093 27615 60071 099 41 5827 53485 5431 5827 53485 5432 51511 97883 077 51 1315 38890 9311 1315 38890 9311 6497 85390 931 6 9814 67295 603 7 3961 88697 489 8 3031 44198 930 9 144 68599 615 10 081 385100 000 114 02E 0161 91E 015100 000 123 82E 0161 82E 015100 000 132 71E 0161 29E 015100 000 141 83E 0168 70E 016100 000 151 27E 0166 04E 016100 000 161 67E 0187 96E 018100 000 17 1 68E 016 8 02E 016100 000 18 2 44E 016 1 16E 015100 000 19 2 84E 016 1 35E 015100 000 20 9 76E 016 4 65E 015100 000 21 3 31E 015 1 57E 014100 000 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第9页 Undefined error 11401 Cannot open text file E SPSS en windows spss err No such file or direct a5 components extracted 由上表可以写出特殊因子忽略不计时的因子模型 以第一行为例 有 标准 化地 区生产 总值 0 967 fac1 0 143 fac2 0 004 fac3 0 002 fac4 0 010 fac5 此时所得未旋转的公因子实际意义不好解释 对公因子进行方差最大化旋转 得到其旋转矩阵 表 5 旋转后因子成分矩阵 RotatedRotatedRotatedRotated ComponentComponentComponentComponent Matrix a Matrix a Matrix a Matrix a Component 12345 1 967 143 004 002 010 2 965 117 030 085 014 3 964 181 028 094 041 4 790 469 005 216 074 5 195 020 710 475 173 6 672 621 039 196 303 7 837 322 095 027 310 8 531 637 137 231 389 9 806 277 326 093 061 10 790 527 272 098 089 11 876 053 278 353 100 12 909 041 044 003 096 13 734 554 331 148 077 14 571 373 455 108 365 15 717 144 265 152 525 16 123 677 586 113 215 17 642 159 603 132 185 18 362 225 672 050 441 19 207 329 154 862 108 20 864 384 048 121 120 21 805 254 137 460 087 Component 12345 1 668 520 358 334 021 2 795 383 344 180 153 3 835 311 309 216 190 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第10页 Undefined error 11401 Cannot open text file E SPSS en windows spss err No such file or direct Undefined error 11408 Cannot open text file E SPSS en windows spss err No such file or direct aRotation converged in 10 iterations 从上表可以看到 旋转后因子载荷矩阵发生了很大的变化 第一个公共因子 基本上反映了地区生产总值与其他行业的信息 大体可以解释为一个城市的综合 经济实力以及经济发展的创新能力 第二个因子主要集中了第二产业的信息 可 以解释为第二产业对经济的贡献 第三个因子也集中了第二产业的部分信息 但 较第二因子而言 它对经济的贡献没第二因子重要 第四个公共因子主要集中了 各地区公共支出的信息 可以解释为各地区公共支出对经济的影响 由于第五个 公因子不好解释 故我们在这不作解释 事实上 这与我们客观存在的事实是相 符合的 对原始的二十一个指标提取共因子后 就可以通过分析少数几个公因子来对 个城市进行比较研究了 利用 spss 软件可以得到各个城市的经济水平在五个公 4 916 033 219 028 080 5 102 061 623 370 508 6 183 924 133 250 030 7 448 419 357 632 071 8 091 927 032 201 039 9 377 534 603 223 069 10 993 031 032 058 055 11 725 496 014 245 387 12 748 432 240 184 036 13 984 031 098 072 016 14 192 682 485 139 250 15 496 083 244 768 015 16 165 347 309 777 171 17 415 116 789 066 203 18 049 081 884 183 078 19 166 027 182 169 916 20 928 171 187 015 011 21 573 366 239 502 424 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第11页 共因子上的得分 同时也可以得到各个城市的经济水平在五个公共因子上的秩的 排序 由于武汉明显比其他城市的各项指标要高出很多 故武汉的综合经济实力 是最强的 所以我们在对各城市的经济水平进行综合排名时除去武汉 此举是实 用可行的 下表即给出了因子得分表以及各城市经济水平在各个公共因子上的排序和 综合排名 由于我们只需要研究其综合经济实力 故各因子水平上的排名我们不 作过多的说明 由下表我们可以得出这 11 个城市的综合经济实力从大到小的排 名依次为宜昌 襄樊 黄石 荆州 十堰 鄂州 荆门 随州 孝感 黄冈 咸 宁 表 6 因子得分表 续表 FAC1 1FAC2 1FAC3 1FAC4 1FAC5 1RFAC1 1 黄石0 07473 0 088991 90908 0 77653 1 152323 十堰 0 424332 15839 1 293710 040570 526937 宜昌2 84656 0 41248 0 650160 10302 0 045211 襄樊0 433041 190781 510810 851650 553052 鄂州 0 170040 90176 0 44378 1 07731 1 594075 荆门 0 71969 0 232650 794790 362310 5075811 孝感 0 3712 0 7971 0 29784 0 304130 128946 荆州 0 09454 0 302630 186 0 203731 951814 黄冈 0 47779 1 17413 0 42057 0 420540 377188 咸宁 0 5308 0 6258 0 71687 1 02574 0 110559 随州 0 56594 0 61715 0 577732 45042 1 1433410 RFAC2 1RFAC3 1RFAC4 1RFAC5 1yRy 黄石419100 141183 十堰11153 0 054395 宜昌79471 385281 襄樊22220 649122 鄂州371111 0 160736 荆门5334 0 276017 孝感10576 0 357179 荆州6461 0 009854 黄冈11685 0 4781510 咸宁910108 0 5297211 随州8819 0 309558 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第12页 4 2 方差分析结果 接下来我们利用方差分析对我们题中的四个地区的经济进行分析 看各个 地区的经济是否有显著性差异 用 spss 软件得到下面的多变量检验表 表 7 方差分析的多元检验表 MultivariateMultivariateMultivariateMultivariate Tests cTests cTests cTests c aExact statistic bThe statistic is an upper bound on F that yields a lower bound on the significance level cDesign Intercept x0 上表给出了几个统计量 由Sig 值可以看到 无论从哪个统计量来看 四个 地区的经济没有显著性差异 由此可知 湖北除武汉以为各个地区发展是均衡的 接着用spss软件可以得到每个公共因子的分析结果 见下表 由表可以看到 五个公共因子的Sig 值分别为0 828 0 336 0 941 0 194及0 216 说明四个 地区在五个公共因子上也没有显著性差别 表8 方差分析的组间效应检验表 TestsTestsTestsTests ofofofof Between SubjectsBetween SubjectsBetween SubjectsBetween Subjects EffectsEffectsEffectsEffects EffectValueFHypothesis dfError dfSig InterceptPillai s Trace 018 011 a 5 0003 0001 000 Wilks Lambda 982 011 a 5 0003 0001 000 Hotelling s Trace 019 011 a 5 0003 0001 000 Roy s Largest Root 019 011 a 5 0003 0001 000 x0Pillai s Trace1 449 93415 00015 000 552 Wilks Lambda 125 64915 0008 683 778 Hotelling s Trace3 191 35515 0005 000 945 Roy s Largest Root1 7341 734 b 5 0005 000 280 SourceDependent Variable Type III Sum of Squaresdf Mean SquareFSig Corrected Model REGR factor score 1 for analysis 1 1 121 a 3 374 295 828 REGR factor score 2 for analysis 1 3 652 b 31 2171 342 336 REGR factor score 3 for analysis 1 516 c 3 172 127 941 REGR factor score 4 for analysis 1 4 693 d 31 5642 063 194 REGR factor score 5 for analysis 1 4 504 e 31 5011 912 216 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第13页 InterceptREGR factor score 1 for analysis 1 0041 004 003 957 REGR factor score 2 for analysis 1 0221 022 025 880 REGR factor score 3 for analysis 1 0001 000 000 990 REGR factor score 4 for analysis 1 0051 005 006 939 REGR factor score 5 for analysis 1 0801 080 102 759 x0REGR factor score 1 for analysis 1 1 1213 374 295 828 REGR factor score 2 for analysis 1 3 65231 2171 342 336 REGR factor score 3 for analysis 1 5163 172 127 941 REGR factor score 4 for analysis 1 4 69331 5642 063 194 REGR factor score 5 for analysis 1 4 50431 5011 912 216 ErrorREGR factor score 1 for analysis 1 8 87971 268 REGR factor score 2 for analysis 1 6 3487 907 REGR factor score 3 for analysis 1 9 48471 355 REGR factor score 4 for analysis 1 5 3077 758 REGR factor score 5 for analysis 1 5 4967 785 TotalREGR factor score 1 for analysis 1 10 00011 REGR factor score 2 for analysis 1 10 00011 REGR factor score 3 for analysis 1 10 00011 REGR factor score 4 for analysis 1 10 00011 REGR factor score 5 for analysis 1 10 00011 Corrected Total REGR factor score 1 for analysis 1 10 00010 REGR factor score 2 for analysis 1 10 00010 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第14页 aR Squared 112 Adjusted R Squared 268 bR Squared 365 Adjusted R Squared 093 cR Squared 052 Adjusted R Squared 355 dR Squared 469 Adjusted R Squared 242 eR Squared 450 Adjusted R Squared 215 5 总结及建议 由因子分析的数据处理过程我们可以看到 湖北省主要的12个城市的综合 经济实力是有差别的 武汉市具有雄厚的经济实力 作为特大城市 武汉的总体 发展水平雄居榜首 近几年 武汉市在加快经济建设 努力培植新的经济增长点 的同时 在交通运输邮电通讯 城市基础设施等方面取得了超常规发展 目前 武汉市形成了集铁路 公路 水路 航空运输于一体的立体综合运输体系 货物 吞吐能力大大增强 城市建设己形成了以内环线为中心 中环开通 外环初显雏 形的联结三镇的交通网络 从得分情况看 武汉市人口与劳动力子系统 经济规 模 居民收入和消费水平 科技 教育与文化等子系统与其他城市相比遥遥领先 其 块头 优势为省内乃至华中地区诸城市所无与伦比 地级城市综合实力层次性明显 从数据处理的十个地级市情况看 大体可 分两个层次 第一层次为宜昌 黄石 襄樊 荆州 十堰等市 这类城市虽有名 次之分 但综合实力相当 呈现齐头并进之势 处理的结果表明 宜昌市 人口 与劳动力 经济发展 环境和基础设施 等三个子系统均位居地级市前列 黄 石市 经济发展 和 环境与基础设施 得分第二 襄樊市 人口与劳动力 名次较前 居第二位 十堰市的 社会发展 系统得分则占居鳌头 但各子系统得分较为均衡 当属宜昌市 评价情况表明 这些城市在促进两个文明建设方面各有建树 有些 方面取得了较大的实效 从第二层次看 荆门 鄂州 孝感 黄冈和咸宁等市的综合实力相对偏弱 REGR factor score 3 for analysis 1 10 00010 REGR factor score 4 for analysis 1 10 00010 REGR factor score 5 for analysis 1 10 00010 武汉理工大学 多元统计分析课程设计 论文 第15页 在全国评价中属三类或四类城市 但通过近几年的发展 总体实力正在上升 有 些系统得分有较大提高 如荆门市经济发展较快 该系统得分位居全省第四 鄂 州市 社会发展 子系统得分也居第四名 但综合考察表明 在 人口与劳动力 社会发展 经济发展 和 环境与基础设施 四个系统中 这些城市有的在某一方 面较为突出 而其他方面则得平平 有的部分系统得分较高但因少数系统得分过 低而拖了 后腿 说明在城市均衡发展 协调进步方面还有很多工作要做 由方差分析的数据处理结果我们可以看到 以武汉为中心 根据地理位置 将这12个城市划分为四个地区 武汉以东的地区 黄石 鄂州 黄冈 武汉以 南的地区 孝感 荆州 武汉以西的地区 宜昌 荆门 随州 武汉以北的地 区 十堰 襄樊 咸宁 这四个地区的经济发展趋于稳定 为此我们对湖北省各个城市今后的发展作出如下的建议 我省城市化水平在全国居中上游水平 城市化道路变小城镇主导为大城市 主导具有较好条件 湖北城市化的发展方针应该是 充分发挥特大城市优势 壮 大完善大城市 因地制宜发展中小城市 择优发展小城镇 充分发挥特大城市优势 就是充分发挥首位城市武汉的作用 武汉作为目前 我省唯一的特大城市 也是华中和长江中游地区最大城市 应在城市