基于GIS的滨州市经济发展质量评价

PAGE19基于GIS的滨州市经济发展质量评价摘要自改革开放以来，滨州市因地制宜，发挥自身优势，城市化、工业化都加快发展。滨州市历史悠久，有巨大发展潜力，笔者从经济发展质量评价的角度，选取GDP指数、劳动生产率、固定资产投资增长率等14项指标构建指标评价体系，并运用主成分分析法，利用2017年统计数据，借助Excel2019和SPSS软件计算其综合得分情况，探讨当前滨州市经济发展状况，并且提出相应建议。关键词：滨州市、主成分分析法、经济发展、分析评价QualityevaluationofBinzhou'seconomicdevelopmentbasedonGISAbstractSincethereformandopeningup,BinzhouCityhastakenmeasuresaccordingtolocalconditions,givenfullplaytoitsownadvantages,andacceleratedthedevelopmentofurbanizationandindustrialization.BinzhouCityhasalonghistoryandgreatdevelopmentpotential.Fromtheperspectiveofeconomicdevelopmentqualityevaluation,theauthorselects14indicators,suchasGDPindex,laborproductivity,fixedassetinvestmentgrowthrate,tobuildanindexevaluationsystem,andusestheprincipalcomponentanalysismethod,2018statisticaldata,withthehelpofExcel2019andSPSSsoftwarecalculatetheirscores,discussthecurrenteconomicdevelopmentofBinzhouCity,andputforwardcorrespondingsuggestions.Keywords:BinzhouCity;PrincipalComponentAnalysis;EconomicDevelopment;AnalysisandEvaluation.目录25066引言 16383第一章绪论 23701.1研究背景及意义 2257061.1.1研究背景 2221251.1.2研究意义 277591.2国内外研究现状 2247911.2.1国内研究现状 2120131.2.1国外研究现状 359041.3经济发展的含义 4279411.4主成分分析法 428248第二章指标的选取与数据处理 550142.1指标的选取与数据来源 5204252.1.1指标的选取 5256282.1.2数据来源 598022.2数据的整理与处理 552452.3研究方法 621792第三章分析研究 7136163.1数据分析 792223.1.1计算相关系数矩阵 729763.1.2计算公因子方差 9217423.1.3计算总方差解释 925443提取方法：主成分分析法。 10309353.1.4建立成分矩阵并命名 10138753.1.5成分得分 1111253.1.6计算主成分得分 12186093.2计算综合得分与排序 13271593.2.1计算综合得分 1326153.3结果分析 13284963.3.1各主成分得分分析 13144053.3.2综合得分分析 1423188第四章结论与建议 1526384.1主要结论 15196124.2主要建议 154333第五章讨论与展望 1725401参考文献 183022谢辞 19滨州学院本科毕业设计（论文）引言2018年，中共十九大指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量阶段，推动高质量发展是当前和今后一个时期确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控的根本要求。经济发展有助于提高人民大众的生活水平，增强地方经济实力与竞争力；但如果过分追求经济发展速度，就会引起经济发展形式单一化，资源利用率低下及城乡收入差距大等一系列问题[1]。滨州市地处黄河三角洲高效生态经济区、山东半岛蓝色经济区和环渤海经济圈、济南省会城市群经济圈“两区两圈”叠加地带，区位交通优势明显，具有依河傍海的优势；但其经济发展不稳定，城乡发展不平衡等问题日益突出。经济发展质量评价是对某地区经济发展状况在宏观上的分析和评价，利用数据来研究该地区的发展状况。本文针对滨州市从经济发展角度来分析和评价其经济发展状况；滨州市各个县区发展状况各不相同，产业结构单一，发展不平衡，对资源造成极大浪费，针对这种情况，唯有在宏观上摸清它的发展现状，掌握其动态发展趋势，才能合理地激发其发展潜力，提升发展空间。

第一章绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景我国发展历史悠久，且各地经济发展地理背景具有巨大差异；由计划经济向市场经济转型已有20余年，但政治体制仍对经济发展具有重大影响；全国平均经济增长十分迅速，但各地差异又十分明显。所有这些共同作用，带来了特殊的经济发展空间格局。近几年来，面对复杂严峻的宏观形势，滨州市上下全力以赴稳增长，突出化解深层次矛盾，全市经济总体呈现筑底回升、稳中趋好、稳中趋优的态势。目前，滨州市仍将处于深度调整期、瓶颈突破期和动能转换期、宏观形势依然错综复杂，机遇和挑战并存。经济形势稳中有变，稳中有忧，但是危中也有“机”，随着新旧动能转换全面起势，打好“三大攻坚战”持续发力，改革开放进一步深化，区域一体化发展新格局更加清晰，民生保障持续改善，我们坚信全市经济高质量发展的步伐将更快更稳。1.1.2研究意义根据党的十九大报告与党中央经济工作会议精神，构建评价指标体系对滨州市经济发展质量进行分析评价，不仅有利于政府部门做好监管工作，还利于把控经济命脉，扬长避短，在对推进经济高质量发展起积极作用。1.2国内外研究现状1.2.1国内研究现状目前，在国内，许多学者从多方面探讨了经济质量评价，对目标地区的发展状况进行分析研究，为区域发展做了积极贡献，同时，还提出了科学的建言。另外，有诸多学者对经济质量的研究方法值得我们学习，例如陈再齐等[2]采用综合指数法对2016年广东省地市经济发展质量进行评价，分析出广东各地级市经济现状，并提出了加快转变发展方式，全面提升要素生产效率等合理建议；任静静[3]通过熵值法测算出指标的权重和每年经济发展质量的综合得分，从而对合肥市的经济发展质量作出评估，并为合肥市未来的经济发展提供方向；汪恩辉，赵国庆[4]的基于因子分析和聚类分析法的皖江城市带经济质量评价研究，他们是运用因子分析和聚类分析法，对皖江城市带8个城市的经济质量做出评价研究，客观反映经济质量状况，并对此做出总结；张春梅，梁忠环[5]采用因子分析模型，针对山东省宏观经济运行进行研究，他们选取评价指标，建立评价模型，然后求解分析，最后进行PEST评价；王洪平[6]运用超效率DEA的方法对广东省城市的经济发展进行研究，根据超效率DEA模型求解结果，按效益指数大小对这8个城市的经济发展质量进行排序，效益指数越大，表明经济发展质量越好。1.2.1国外研究现状笔者阅读过国外的一篇论文，是TerylK.Nuckols（特里金·纳克洛斯）等人[7]写的“EconomicEvaluationofQualityImprovementInterventionsDesignedtoPreventHospitalReadmission（预防医院再住院质量改进措施的经济评价）”。他们是利用最小二乘法，分别计算每项研究的风险差和净成本，即进行成本后果分析，使作者能够进行两组预先指定的加权最小二乘回归分析，评估这些结果的潜在预测因素；范馨怡等[8]就知识谱图的方法对近年有关经济发展质量评价的文献进行可视化分析，研究发现，国外学者以生活质量、经济评价、健康为研究热点，以建立模型方法进行实证，国内学者以城镇化质量、经济发展质量、评价指标体系为研究热点，于是作者就对经济发展质量评价维度和指标进行了非常详尽的整理和分析。国外学者关于经济发展的质量研究最早始于苏联经济学家卡马耶夫（1983），在《经济增长的速度和质量》一书中他提到对经济增长的速度与质量的理解：经济增长是物质生产资源变化的总和，以及由此增加的产品的数量和提高的产品的质量，其通常也被称为社会经济结构的经济增长。随后美国著名经济学家库兹涅茨（1986）提出：“一个国家的经济增长,可以定义为向人们提供品种日益增加的经济商品的能力的长期上升,这种不断增长的能力是基于改进技术以及它所需要的制度和意识形态的调整上的”。从以上研究结果发现，他们分别从人均GDP、资本形成率、全社会固定资产投资、城镇登记失业率、居民消费价格指数、地方财政科学技术支出、国内专利申请受理量、城镇就业人数、第三产业增加值指数生活水平、环境质量、健康等多个方面进行研究，从中可分析得出研究区的经济质量和生活水平等结论。研究指出，经济质量越高，地方发展越好，同时，经济发展也会带来环境污染等民生问题。因此，评价地区经济发展也是一个热门研究课题。1.3经济发展的含义经济发展，主要是指发展中国家或地区人民生活水平的持续提高，并且伴随着物质资本和人力资本的增加以及技术的进步。具体来说，经济发展不仅包括经济增长，而且还包括经济结构和社会结构的变化。一个国家或者地区按人口平均的实际福利增长过程，它不仅是财富和经济机体的量的增加和扩张，而且还意味着其质的方面的变化，即经济结构、社会结构的创新，社会生活质量和投入产出效益的提高。简而言之，经济发展就是在经济增长的基础上，一个国家或地区经济结构和社会结构持续高级化的创新过程或变化过程。1.4主成分分析法主成分分析也被称为主分量分析，它是一种目的在于利用降维的思想，把许多个\o"指标"指标转化为少数几个\o"综合指标"综合指标的分析方法。在\o"统计学"统计学中，主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把\o"数据变换"数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大\o"方差"方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对\o"方差"方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。

第二章指标的选取与数据处理2.1指标的选取与数据来源2.1.1指标的选取随着计算机技术飞速发展和普遍应用，用于定量评价指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济，生活的各个方面，特别是SAS，SPSS等统计软件的使用，更加提高综合评价法的实用性。在实证研究中，指标评价体系的构建是实证研究的基础，评价指标的数量和质量都会影响评价结果。综上分析，基于前人的研究，以滨州市经济发展状况为背景，在遵行区域性原则、发展性原则、可持续原则的基础上，选取GDP指数（X1）、劳动生产率（X2）、固定资产投资增长率（X3）、地方财政收入增长率（X4）、第三产业增加值比重（X5）、居民人均可支配收入（X6）、居民人均消费支出（X7）、人均医疗卫生投入（X8）、人均教育投入（X9）、工业废气排放量（X10）、工业废水排放量（X11）、工业固体综合利用率（X12）、进口增长率（X13）、出口增长率（X14）等14项评价指标，来评价滨州市的经济发展质量。2.1.2数据来源这十四项指标的数据均来自于2018年滨州市统计年鉴，通过查询统计年鉴便可得到所需数据。2.2数据的整理与处理在指标选取后，则需进行数据的整理和处理。首先利用Excel2019建立表格，然后利用从统计年鉴里得到的数据进行计算，得到各个指标的数值，计算方法如下表1：表1.各指标计算方法地区指标计算方法滨城区、沾化区、惠民县、阳信县、无棣县、博白县、邹平县、高新区、滨州经济开发区、北海经济开发区。GDP指数年鉴可查劳动生产率(%)GDP/从业人员数量固定资产投资增长率(%)年鉴可查地方财政收入增长率(%)年鉴可查第三产业增加值比重(%)第三产业增加值/GDP居民人均可支配收入年鉴可查居民人均消费支出年鉴可查人均医疗卫生投入医疗卫生财政支出/人口数人均教育投入教育财政支出/人口数工业废气排放量年鉴可查工业废水排放量年鉴可查工业固体综合利用率（%）年鉴可查进口增长率（%）（今年进口总额-去年进口总额）/去年进口总额出口增长率（%）（今年出口总额-去年出口总额）/去年出口总额2.3研究方法本研究基于前人的经验，选择的研究方法是主成分分析法，主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向\o"样本"样本点散布最开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。

第三章分析研究3.1数据分析在数据整理完之后，根据所研究的区域共有10个样本、14个因子，组成一个10×14的原始数据矩阵。然后将数据矩阵按指标进行标准化，使每个指标平均值为0，标准差为1。3.1.1计算相关系数矩阵利用标准化的数据矩阵来求变量间的相关系数，得相关系数矩阵，如表2-1、2-2、2-3、2-4。表2-1.相关性矩阵aGDP指数劳动生产率(%)固定资产投资增长率(%)地方财政收入增长率(%)相关性GDP指数1.000-0.1460.0770.780劳动生产率(%)-0.1461.0000.2980.137固定资产投资增长率(%)0.0770.2981.000-0.102地方财政收入增长率(%)0.7800.137-0.1021.000第三产业增加值比重(%)-0.115-0.1310.301-0.400居民人均可支配收入0.066-0.558-0.546-0.283居民人均消费支出0.177-0.427-0.495-0.030人均医疗卫生投入-0.290-0.555-0.515-0.379人均教育投入0.261-0.339-0.6220.366工业废气排放量0.080-0.097-0.2880.189工业废水排放量-0.364-0.2190.031-0.687工业固体综合利用率-0.5250.255-0.059-0.280进口增长率-0.4660.163-0.214-0.454出口增长率-0.477-0.021-0.306-0.512表2-2.相关性矩阵a第三产业增加值比重(%)居民人均可支配收入居民人均消费支出人均医疗卫生投入相关性GDP指数-0.1150.0660.177-0.290劳动生产率(%)-0.131-0.558-0.427-0.555固定资产投资增长率(%)0.301-0.546-0.495-0.515地方财政收入增长率(%)-0.400-0.283-0.030-0.379第三产业增加值比重(%)1.0000.2980.4120.118居民人均可支配收入0.2981.0000.8220.669居民人均消费支出0.4120.8221.0000.376人均医疗卫生投入0.1180.6690.3761.000人均教育投入0.0000.3680.3000.615工业废气排放量-0.0280.2990.1800.374工业废水排放量0.6330.5420.3780.569工业固体综合利用率0.473-0.0380.348-0.015进口增长率0.1730.2240.2200.495出口增长率0.0750.3290.2460.615表2-3.相关性矩阵a人均教育投入工业废气排放量工业废水排放量工业固体综合利用率相关性GDP指数0.2610.080-0.364-0.525劳动生产率(%)-0.339-0.097-0.2190.255固定资产投资增长率(%)-0.622-0.2880.031-0.059地方财政收入增长率(%)0.3660.189-0.687-0.280第三产业增加值比重(%)0.000-0.0280.6330.473居民人均可支配收入0.3680.2990.542-0.038居民人均消费支出0.3000.1800.3780.348人均医疗卫生投入0.6150.3740.569-0.015人均教育投入1.0000.3800.032-0.103工业废气排放量0.3801.0000.302-0.229工业废水排放量0.0320.3021.0000.216工业固体综合利用率-0.103-0.2290.2161.000进口增长率0.179-0.1590.5510.504出口增长率0.199-0.1450.5630.383表2-4.相关性矩阵a进口增长率出口增长率相关性GDP指数-0.466-0.477劳动生产率(%)0.163-0.021固定资产投资增长率(%)-0.214-0.306地方财政收入增长率(%)-0.454-0.512第三产业增加值比重(%)0.1730.075居民人均可支配收入0.2240.329居民人均消费支出0.2200.246人均医疗卫生投入0.4950.615人均教育投入0.1790.199工业废气排放量-0.159-0.145工业废水排放量0.5510.563工业固体综合利用率0.5040.383进口增长率1.0000.971出口增长率0.9711.0003.1.2计算公因子方差公因子方差是几个公因子方差的累计贡献率，累计贡献率越高，说明提取的这几个公因子对于原始变量的代表性或者说解释率越高，整体的效果就越好。在这里主成分分析从原始变量提取的信息中（如表3），地方财政收入增长率对原始变量的代表性最强，而GDP指数代表性最差。总体效果较好。表3.公因子方差初始提取GDP指数1.0000.754劳动生产率(%)1.0000.837固定资产投资增长率(%)1.0000.796地方财政收入增长率(%)1.0000.954第三产业增加值比重(%)1.0000.878居民人均可支配收入1.0000.871居民人均消费支出1.0000.915人均医疗卫生投入1.0000.924人均教育投入1.0000.761工业废气排放量1.0000.907工业废水排放量1.0000.931工业固体综合利用率1.0000.844进口增长率1.0000.883出口增长率1.0000.893提取方法：主成分分析法。3.1.3计算总方差解释总方差解释，方差大于1的成分则提取出来作为主成分，从表4可以看出，前5个成分方差都大于1，所以取前5个成分为主成分。且前5个成分载荷平方和累积占86.769%，所以他们足以代表原始因子所代表的全部信息。表4.总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%14.79934.27534.2754.79934.27534.27523.21122.93557.2103.21122.93557.21031.75312.51969.7301.75312.51969.73041.3569.68779.4171.3569.68779.41751.0297.35286.7691.0297.35286.76960.8365.97292.74270.6374.55097.29280.2661.89899.19090.1130.810100.000101.368E-159.768E-15100.000111.920E-161.371E-15100.000128.578E-176.127E-16100.000135.792E-174.137E-16100.00014-2.461E-16-1.758E-15100.000提取方法：主成分分析法。3.1.4建立成分矩阵并命名主成分载荷矩阵是主成分与变量之间的相关系数，从表5可以看出：主成分1与人均医疗卫生投入（r=0.834）有较大的正相关，因与人民的医疗卫生相关，所以把这一主成分命名为医疗卫生层面，该成分方差贡献率为34.275％；主成分2与人均教育投入（r=0.677）有较大的正相关，它与教育相关，所以把这一主成分命名为人民教育层面，该成分方差贡献率为22.935％；主成分3与第三产业增加值比重（r=0.715）有较大的正相关，它反映的是经济发展情况，所以把这一主成分命名为经济发展层面，该成分方差贡献率为12.519％；主成分4与居民人均消费支出（r=0.515）有较大的正相关，它反映的是人民的生活水平，所以把这一主成分命名为人民生活层面，该成分方差贡献率为9.687％；主成分5与工业废气排放量（r=0.728）有较大的正相关，它反映的是环境保护情况，所以把这一主成分命名为环境保护层面，该成分方差贡献率为7.352％。显然，用5个主成分代替原来的14个变量，描述滨州市经济发展现状，可以使问题进一步简化、明了。表5.成分矩阵a成分12345GDP指数-0.4360.6570.2370.274-0.038劳动生产率(%)-0.390-0.528-0.3190.2630.485固定资产投资增长率(%)-0.468-0.5490.487-0.1580.116地方财政收入增长率(%)-0.5960.599-0.1970.4070.191第三产业增加值比重(%)0.430-0.2600.7150.2800.191居民人均可支配收入0.7460.4650.2660.018-0.162居民人均消费支出0.6240.3850.3120.515-0.124人均医疗卫生投入0.8340.311-0.173-0.3190.018人均教育投入0.3700.677-0.3220.1450.200工业废气排放量0.1920.5110.065-0.2740.728工业废水排放量0.792-0.2160.366-0.2230.271工业固体综合利用率0.381-0.535-0.0290.6340.104进口增长率0.715-0.405-0.4200.1660.056出口增长率0.774-0.308-0.4370.022-0.0863.1.5成分得分在系统分析中，成分得分自动显示在原始变量矩阵中，成分得分用以计算主成分得分，把它提取出来如表6所示：表6.成分得分矩阵FAC1_1FAC2_1FAC3_1FAC4_1FAC5_11.02766-0.349921.109620.51120-1.10031-0.54410-0.37145-0.63426-2.34158-0.96670-1.37774-0.462991.468480.049510.02990-1.18474-1.31212-0.983140.832921.340430.89329-1.003300.413530.149670.301000.59039-0.268980.669570.17885-0.129881.176260.81667-0.04457-1.090491.919790.08174-0.04662-1.525170.41242-1.088310.560160.97051-1.006331.03868-0.28127-1.222912.028200.532260.25882-0.024653.1.6计算主成分得分主成分的得分是相应的成分得分乘以相应的方差的算术平方根：主成分1得分=成分1得分*4.799的算术平方根；主成分2得分=成分2得分*3.211的算术平方根；主成分3得分=成分3得分*1.753的算术平方根；主成分4得分=成分4得分*1.356的算术平方根；主成分5得分=成分5得分*1.029的算术平方根。由此可得主成分得分矩阵，如表7：表7.主成分得分矩阵主成分1主成分2主成分3主成分4主成分52.25124-0.627031.469150.59527-1.11615-1.19195-0.66560-0.83977-2.72669-0.98062-3.01817-0.829651.944290.057660.03033-2.59536-2.35122-1.301690.969911.359731.95690-1.797840.547520.174280.305341.29335-0.481990.88650.20827-0.131752.576781.46341-0.05901-1.269851.947430.17906-0.08355-2.019340.48025-1.103981.227131.73908-1.332391.20951-0.28532-2.678983.634400.704710.30139-0.025013.2计算综合得分与排序3.2.1计算综合得分根据表4中每个因子的方差贡献率，本文以每个因子的方差贡献率占5个因子总方差贡献率的比重作为权重，来进行加权计算，构造出滨州市各县区2017年经济质量综合得分公式：由此公式计算综合得分并建立矩阵得：表8.各县区综合得分及排名表地区主成分1得分排名主成分2得分排名主成分3得分排名主成分4得分排名主成分5得分排名综合得分排名滨城区0.889242-0.1657260.2120020.066433-0.09454100.907412沾化区-0.470827-0.175927-0.121187-0.3043010-0.083068-1.155279惠民县-1.1921810-0.2192880.2805610.0064380.002574-1.121898阳信县-1.025178-0.6214310-0.1878380.1082420.115172-1.6110210无棣县0.772973-0.4751790.0790150.0194570.0258630.4221225博白县0.510874-0.1273950.1279230.023246-0.0111660.5234924邹平县1.0178310.386783-0.008526-0.1417290.1649511.4193221高新区0.070736-0.022084-0.29139100.053604-0.093519-0.282667滨州经济开发区0.4847250.459642-0.1922690.134981-0.0241770.862913北海经济开发区-1.0582090.9605710.1016940.033645-0.0021250.0355863.3结果分析再明确一下，主成分1为医疗卫生层面，主成分2为人民教育层面，主成分3为经济发展层面，主成分4为人民生活层面，主成分5为环境保护层面。3.3.1各主成分得分分析从表8可以看出，在医疗卫生层面，超过一半的县区得分为正值，得分较高的是邹平县，滨城区和无棣县，其中，得分最高的是邹平县。这说明，邹平县、滨城区和无棣县在医疗卫生方面投入的资金比其他地区要多，就医疗设施这点就比其他县区先进，人民的健康有较大保障；在人民教育层面，仅3个县区得分为正值，它们分别是北海经济开发区、滨州经济开发区和邹平县，在2017年人均教育投入分别为1714.9896、2048.9752和1721.605元，相比其他县区而言人均教育投入是有所增长的，但大部分县区都是负增长，这说明政府在教育投入这方面不够重视，从而导致教育事业比较缓慢；从经济发展层面来看，滨城区、惠民县、无棣县、博白县和滨州经济开发区的得分为正值，其余的为负值，这说明经济发展出现了不平衡。得分排在前面的是惠民县和滨城区，原始数据显示，惠民县和滨城区第三产业增加值比重分别为0.0308、0.0327，GDP指数分别为107、106.3，排名比较靠前，说明滨城区和惠民县经济发展比较迅猛，其余各县区经济发展比较缓慢，经济发展参差不齐；从人民生活层面来看，除了沾化和邹平外得分为负值外，其余各县区都为正值，这说明人民的生活水平普遍比较高。主成分得分排在前面的是滨州经济开发区和阳信县，其中，滨州经济开发区得分最高，得分为0.13498；从环境保护层面来看，邹平做得最好，它的得分排在最前面，且原始数据显示，邹平县工业废气排放量和工业废水排放量分别达到了7078.05亿立方米、4171.48万吨，排放量都为最高，说明邹平县工业比较发达。但总体上来说，得分普遍较低，说明为了利益而牺牲环境的情况还普遍存在。3.3.2综合得分分析通过综合得分不难看出，除了沾化区、惠民县和高新区为负值需要引起注意外，其余各县区均为正值，得分第一是邹平县，第二是滨城区，滨州经济开发区位居第三，这表明它们经济质量处在滨州市发展前列，具有引领带动作用；博白县和无棣县紧随其后，表明它们的经济质量处于中间位置，由缓慢到快速的发展趋势；沾化区和阳信县的综合得分比较落后，说明它们的经济质量相对较差，可能是由于贫富差距较大，政府投资少等原因导致它们经济发展相对落后。从统计数据来看，滨州市全市生产总值从2007年全市GDP1030.29亿元增长到2017年的2601.14亿元，一直稳步增长。目前，滨州市经济发展水平较明显地表现出区域非均衡发展的特点。在空间上分析，滨州市的东南部、西南部和北部地区经济质量较好，而中部地区经济质量较差，邹平、滨城区、博白、无棣、高新区、北海经济开发区、滨州经济开发区主要以工业发展为主，惠民以旅游业为主发展经济，而沾化、阳信、主要以农业和种植业为主，发展农业经济。从这看出，滨州市大部分地区都比较重视工业的发展，但滨州市产业结构较为单一，资金投入不均匀，技术不成熟，人才资源匮乏，资源配置效率不高。第四章结论与建议4.1主要结论本研究是在经验分析的基础上，以滨州市经济质量为背景，基于主成分分析法，通过计算各县区综合得分来对滨州市2017年经济发展质量进行评价分析。结果表明，经济发展指标比其他指标对滨州市经济质量的影响要更加强烈，从分析来看，经济发展会改善人民的生活水平，增加医疗卫生和固定资产的投入，人均收入增多，社会保障体系会越来越健全，GDP指数稳步上涨。需要引起注意的是，随着滨州市经济的发展，教育投入却没有相应加大，且环境保护力度不足。另外，就经济而言，滨州市在资源配置、经济结构优化、产业结构优化、投资效率、企业创新等方面依然面临挑战，这时，需要优化资源配置，加强科技创新，企业创新，加大资金投入，提高经济发展效率。4.2主要建议（一）进一步加快第一、二、三产业的发展第一产业提高产品质量、第二产业增加效率、第三产业增加价值。积极推进滨州市现代农业迅速发展，尝试把农业种植与观光旅游，休闲娱乐结合起来，进而农业的综合效益得以提高。通过降低成本、补齐短板来提高工企的核心竞争力。把品质优良的粮食、蔬菜、水果等特色产业做大做强，加大对“沾化冬枣”“孙子兵法城”等知名品牌的建设和保护，尝试凭借媒体报道、平台推送、广告宣传等途径，扩大外界的影响力和知名度。（二）进一步发掘经济发展潜力目前，从滨州市实际经济发展状况来看，经济发展仍具有巨大潜力，因此，一定要在现有基础上，想方设法激发经济发展潜力、转换经济发展动力。

一是加快推进农业现代化进程。促进农村第一、二、三产业深度融合，支持已形成规模和独具地方特色农产品精深加工，将种植、加工、销售各环节有机整合起来，打造完整的农业产业链，让百姓从产业链上获得更多收入。积极推广订单农业，支持开拓终端销售市场，鼓励城区附近有条件地区发展休闲农业。二是创新工业发展思路和方法。深化供给侧结构性改革，通过高新技术引进、研发和应用，激发企业内生动力和再创造力，确保在市场竞争中获得比较效益。（三）进一步提高资源配置效率近年来，滨州市产业结构较为单一，资金投入不均匀，技术不成熟，人才资源匮乏，从而资源配置效率不高。要想推动经济高质量发展，就要提高资源配置效率，滨州市应该积极推行“亩产效益”评价改革，建立健全企业分