基于主成分分析法的福建省资源环境承载力空间差异研究
3S技术视角下泉州市永春县水土流失敏感性评价
1引言水土流失会导致大量的表层土壤和土壤所含的营养物质流失,进而引起土地生产力下降,因此成为当今世界共同面临的一个严峻的环境灾害问题。
加之,农业用地上施用的化肥、农药残留物很容易随着水土流失进入河湖水库,引发水环境的恶化,对人民的生命财产造成威胁,甚至可能引发滑坡和泥石流等次生灾害。
我国在生态文明的全局视角,提出“山水林田湖草是生命共同体”的重要观点,并着重阐述了“统筹山水林田湖草系统治理”的重大意义。
如今,中国比以往任何时候都更加注重生态文明的建设与发展,将水土流失问题视为实现可持续发展过程中必须解决的一个关键问题。
随着3S 技术的迅速发展,利用侵蚀模型对土壤侵蚀进行定量监测和预报已成为土壤侵蚀动态研究的一种有效手段,为土地资源的保护和可持续利用提供有力的支持,对水土流失现状进行长期系统和科学地动态监测,是制定水土流失防治措施的一个重要基础条件[1]。
GIS 技术结合国土空间适宜性评价,使人们对环境的承载力有更深入的了解。
国土空间开发适宜性评价是在资源环境承载能力评价的基础上,评价国土空间进行生态保护的重要程度,以及农业生产、城镇建设的适宜程度[2]。
由于近些年党和国家领导人对水保工作的不断强调,对水土流失检测的技术路线提出了优化的新要求,这需要水土研究检测能快速获取水土流失的驱动因子,并因地制宜建立起适合的评价模型。
本文基于《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南》(简称“双评价”)中的水土流失敏感性评价,结合GIS 技术分析,利用遥感数据,选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性、地形起伏度和植被覆盖这四个关键因子,构建水土流失敏感性评价指标体系,并绘制相应的水土流失敏感性评价图。
双评价水土流失敏感性评价体系中,评价的分级区间过大,因此本研究结合福建闽南地区的气候特点,以永春县自然地理环境为基础,制定出合理的分级体系进行分析。
永春县是国家水土保持重点建设单位,对永春县进行水土流失敏感性分析,可以更好地指导当地政府和相关部门采取有效的防治措施,保护当地的水土资源,维护生态平衡,实现可持续发展。
中国区域生态福利绩效水平及其空间效应研究
中国区域生态福利绩效水平及其空间效应研究摘要：生态福利绩效是衡量区域生态建设效果的重要指标。
本研究基于中国省级单位的数据，通过构建包括资源利用效率、环境质量、生态服务价值等指标的生态福利绩效评价指标体系，对中国区域生态福利绩效水平及其空间效应进行了研究。
研究结果表明，中国区域生态福利绩效水平整体较低，东部地区表现最好，西部地区表现最差。
研究还发现，区域经济发展水平、环境管理水平、科技创新能力以及人力资源水平等因素对生态福利绩效有显著影响。
我们提出了一些政策建议，以提高中国区域生态福利绩效水平。
关键词：生态福利绩效；区域差异；空间效应；政策建议引言：随着中国经济的快速发展，环境污染与生态破坏等问题也日益凸显。
为了实现可持续发展，保护生态环境已经成为重要的任务。
生态福利绩效作为衡量区域生态建设效果的重要指标，对于指导政府决策和推动可持续发展具有重要意义。
研究中国区域生态福利绩效水平及其空间效应，对于改善中国环境质量和实现可持续发展具有重大意义。
方法：本研究采用主成分分析法构建生态福利绩效评价指标体系，并利用空间计量模型对中国省级单位的数据进行分析。
讨论：中国区域生态福利绩效水平低的原因主要包括：环境管理不力、资源浪费严重、生态保护投入不足等。
为了提高生态福利绩效水平，政府应该加强环境管理，提高资源利用效率，并加大对生态建设的投入。
政府还应该促进科技创新，提高区域经济发展水平，以推动生态福利绩效的提升。
结论：本研究对中国区域生态福利绩效水平及其空间效应进行了详细的研究。
研究发现中国区域生态福利绩效水平整体较低，并存在明显的区域差异。
我们提出了一些政策建议，以提高中国区域生态福利绩效水平。
福建多目标区域地球化学调查成果及其应用
福 建 地 质 GeologyofFujian
第 ２ 期
福建多目标区域地球化学调查成果及其应用
王文俊
(福 建 省 地 质 调 查 研 究 院 , 福 州 ,３５００１３)
摘 要 基于福建省多目标区域地球化学调查所获得的大量资料,主要介绍了区域土壤地 球化学特征、区域土壤碳储量研究、土壤养分丰缺、土壤环境质量、土地沙化、富硒土地资源、 科学理论创新与技术方法进步等方面取得的成果及其应用,评述了其意义.
关键词 多目标区域地球化学 调查成果 应用 福建
多目标区域地球化学调查是针对我国第四系发育的平原、盆地、滩涂、近岸海域、湖 泊、湿地、草原、黄土高原及丘陵山地等地区开展的区域性、基础性资源与环境地球化学调 查工作,是测试数据精确的基础性地质调查工程.其数据可为地质学、农学、林学、医学、 环境学、生态学等学科领域建立大信息量、内涵丰富的研究平台.其成果可为优化城市规划 布局、促进特色农业发展、改善农林产业结构、指导科学土地复垦、推进土壤污染防治与修 复、进行环境承载力分析、提升环境监测预警、辅助国土资源管理与决策、矿产资源评价、 地方病防治等方面提供广泛服务 . [１Ｇ７]
Байду номын сангаас
第 ２ 期
王文俊:福建多目标区域地球化学调查成果及其应用
１４７
沿海地区１５０~２００cm,其 他 １２０~２００cm);近 岸 海 域 表 层 沉 积 物 样 品 (深 度 ０~２０cm) 和柱状沉积物 (深 度 ０~２００cm). 陆 域 采 样 密 度 统 一 按 照 表 层 土 壤 １ 件/km２, 深 层 土 壤 １件/４km２ (厦门—漳州经济区１件/１６km２).近岸海域表层沉积物采样密度根据海底地 形 坡度分平缓区和陡峭区,其中平缓区表层沉 积 物 采 样 密 度 为 １ 件/３６km２; 陡 峭 区 表 层 沉 积 物采样密度１件/１６km２[８].深层柱状沉积物每个港湾布设 １~５ 个 点 位 ①. 最 终 全 省 共 采 集 表 层 和 深 层 样 品 约 １６ 万 件 , 其 中 陆 域 共 采 集 表 层 土 壤 样 约 １２������９ 万 件 , 深 层 土 壤 样 约 ３������１ 万 件 ; 近 岸 海 域 共 采 集 表 层 沉 积 物 样 ４２６ 件 , 柱 状 沉 积 物 ２６７ 件 . １������２ 样 品 分 析
生物统计学在生态学中的应用
生物统计学在生态学中的应用生物统计学在生态学中有广泛的应用。
下面是一些常见的生态学领域中使用生物统计学的例子：一、群落分析：生物统计方法可用于研究不同种群或物种之间的相互作用以及它们对环境变化的响应。
例如，通过多元统计技术如聚类分析、主成分分析和冗余分析，可以将样地数据转化为具有解释性和预测能力的模型。
群落分析是生态学中常用的研究方法之一。
通过生物统计技术，我们可以对不同种群或物种在特定环境条件下的相互关系进行定量化和解释。
1.聚类分析：聚类分析可用于将相似性较高的样地或个体归为一组。
这种方法基于各个样地（个体）之间的相似性度量，以便识别出具有共同特征和行为模式的群体。
2.主成分分析：主成分分析（PCA）是一种降维技术，它可以将多变量数据转换为更少数量且无相关性的新变量。
这些新变量称为主成分，它们能够捕捉原始数据中最大方差所包含的信息。
通过PCA，我们可以发现隐藏在复杂数据背后存在着哪些关键因素。
3.冗余分析：冗余分析（RDA）结合了多元回归和主坐标轴排序等技术，在考虑环境因子时评估物种结构与环境因素之间是否存在显著关联。
RDA能够帮助我们理解物种组成受到哪些环境因子影响，并揭示潜在驱动机制。
这些生物统计方法可以帮助我们从海量的群落数据中提取和解释有用的信息。
它们为我们揭示了不同种群或物种之间的相互作用、物种对环境变化的响应以及生态系统结构与功能之间的关系，进而促进了保护生态系统和可持续发展等方面的研究。
二、物种多样性评估：利用各种指数（如Shannon-Wiener指数、Simpson指数）和曲线（如稀疏度曲线），可以量化和比较不同区域或样地内的物种丰富度、均匀度和多样性水平。
在物种多样性评估中，各种指数和曲线被广泛应用来量化和比较不同区域或样地内的物种丰富度、均匀度和多样性水平。
以下是一些常见的指数和曲线：1.Shannon-Wiener指数：Shannon-Wiener指数是一种常用于描述生态系统多样性的指标。
《2024年基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》范文
《基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展，环境问题日益凸显，环境质量综合评价成为了一个重要的研究领域。
环境质量综合指数作为一种重要的评价工具，可以全面、客观地反映环境质量的综合状况。
本文将利用主成分分析法，对环境质量综合指数进行研究，以期为环境管理和政策制定提供科学依据。
二、研究背景及意义环境质量综合指数是一种集成了多种环境因素的综合性评价指标，它可以全面、客观地反映一个地区的环境质量状况。
然而，由于环境因素的复杂性和多样性，如何科学、合理地构建环境质量综合指数成为一个亟待解决的问题。
主成分分析法作为一种多元统计分析方法，可以有效地提取数据中的主要信息，降低数据的维度，同时保留原始数据中的大部分信息。
因此，基于主成分分析法的环境质量综合指数研究具有重要的理论和实践意义。
三、研究方法与数据来源本文采用主成分分析法，以某一地区的环境质量数据为基础，构建环境质量综合指数。
数据来源包括该地区的空气质量、水质、土壤质量、生态环境等多方面的环境监测数据。
在数据处理过程中，首先对数据进行标准化处理，然后利用主成分分析法提取主要信息，构建主成分，最后根据主成分的贡献率和累计贡献率，确定各主成分的权重，进而计算环境质量综合指数。
四、实证研究1. 数据处理首先，对收集到的环境质量数据进行标准化处理，消除量纲和量级的影响。
然后，利用主成分分析法提取主要信息，得到若干个主成分。
通过分析各主成分的贡献率和累计贡献率，确定各主成分的权重。
2. 主成分分析通过主成分分析，我们可以得到几个主成分，每个主成分都包含了原始数据中的一部分信息。
这些主成分可以很好地解释原始数据中的变化趋势和主要特征。
在本文中，我们选取了几个具有代表性的主成分，如空气质量主成分、水质主成分、土壤质量主成分等。
3. 环境质量综合指数的计算根据各主成分的权重和得分，我们可以计算出一个地区的环境质量综合指数。
该指数可以全面、客观地反映一个地区的环境质量状况，为环境管理和政策制定提供科学依据。
基于GIS和EMA的县域农业生态系统空间差异研究——以福建省为例
ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓ ｊｒ ｍｅｇ ｖｌａｉｎｉｄｃｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ａｙｉ ｍａ ｒｙｅ ａｕ ｔ ｉｅ ｒ ｅｅ ｅ ．Ｓ ｍｅｉ ｅ ｅ ｎ ｅｔ ｎｒｎ ｓｗ ｒ ａ ｓ ｏｅ ｏ ｎ ｗ ｒ ｎ ａ
文章编 号 ： ０ ２８ （０８ ０ ０５ ０ １ ０— ２６ ２０ ）２— ３８— ９ ０
基 于 ＧＩ Ｓ和 Ｅ ＭＡ 的县 域 农 业 生态 系统 空 间差 异研 究
以福 建 省 为例 胡 晓辉 ， 民生 黄
（ 福建 师 范 大学 地 理 科 学 学 院 ， 建 福 州 ３０ ０ ） 福 ５ ０ ７
着 明显 的 空 间 差 异 ； 海 低 地 县 （ ）在 农 业 经 济 发 展 水 平 上 和 农 民生 活 水 平 上 有 绝 对 优 势 ， 这 种 优 势 可 持 沿 市 但 续 力 很 弱 ； 区贫 困县 （ ）在 农 业 自然 环 境 条 件 与 可 持 续 发 展 性 能 上 有 明显 的 区 域 比 较 优 势 。 析 结 果 为 区 山 市 分
摘要 ： 了从根本 上了解 区域 内部生态系统的 网络运行效率 和发展潜力 的空间差异 ， 为 采用 Ｅ ＭＡ（ 能值分析 ）方 法， 以福建省 县域单位农业生态系统为研究对象 ， 建立 反映农业生态经济系统 ４大层 面的 １ ３项能值指标 ， 并运 用主成分分析法筛选 出主要能值评 价指标 ， 结合 Ｇ Ｓ 地理信息 系统 ）技术 ， Ｉ（ 对该省 ６ ７个县 （ ） 市 样本 的农业各 层面综合发展水平进行等级划分和空间差异分析 。 结果表 明 ： 沿海 与内陆县 （ ） 农业 发展各层 面上都存 在 市 在
维普资讯
第３ ０卷
２０ ０ ８年 ４月
江 西 农 业 大 学 学 报
中国城市土地集约利用的时空差异与驱动力分析
中国城市土地集约利用的时空差异与驱动力分析摘要：采用综合评价法、聚类分析法、主成分分析法、回归分析法分析2000-2009年中国城市土地集约利用变化及驱动力。
结果表明，2000-2009年全国城市土地整体集约水平不断提高，但是东、中、西部城市土地集约水平空间差异显著；城市化是影响全国城市土地整体集约水平变化的主要驱动力。
中国城市土地集约利用水平主要由城市化发展带动。
关键词：城市土地集约利用；时空差异；驱动力分析进入21世纪以来，中国社会经济得到了高速发展，城市化进程逐步加快。
据统计，中国的城市化水平从2000年的36.22%提高到2009年的46.59%，这就意味着大量农村人口涌向城市，导致了城市用地面积的不断加大，加之产业发展、基础设施建设等因素，城市面积扩展达到了前所未有的速度。
中国城市建成区面积已经由2000年的16 221.00 km2增长到2009年的30 138.00 km2，不到10年的时间增加了13 917.00 km2，年均增长1 546.33 km2。
但是另一方面，城市土地作为稀缺资源，在国家实施保护耕地，严格控制“农转非”的政策背景下，其供给量在一定时空范围内是有限的。
由此造成城市土地尖锐的供需矛盾。
与此同时，城市土地粗放利用却又屡见不鲜，例如人均城市用地远高于国家标准，用地结构不合理，土地利用经济效益低下等。
利用方式的粗放不仅加剧了城市用地的供需矛盾，而且消减了城市土地应有的价值[1]。
因此，集约利用城市土地就成为了缓解城市土地供需矛盾，改变城市土地利用方式，提高城市土地利用效率的重要途径。
土地集约利用评价作为土地集约利用研究的基础性工作，它的开展有助于提高土地利用集约度，改变土地利用方式，实现土地资源的优化配置。
因此，试图通过评价2000年以来中国城市土地集约利用度以及对比2009年中国东、中、西部的城市土地集约水平，来寻求新世纪以来的中国城市土地利用集约度的趋势以及东、中、西部城市土地集约水平差异，并结合全国整体城市土地的集约利用程度，对影响土地集约利用程度的驱动力进行了定性和定量分析。
主成分分析用于多指标评价的方法研究_主成分评价
V ol 116,No.1管 理 工 程 学 报Journal of Industrial Engineering P Engineering Management2002年第1期收稿日期:2000211213(修改稿).作者单位:西南交通大学经济管理学院,成都610031.主成分分析用于多指标评价的方法研究)))主成分评价李靖华, 郭耀煌摘要:首先,分析了目前主成分分析用于多指标评价中存在的对指标不加选择的滥用倾向、未考虑评价者的价值判断、以及是否需要多主成分合成等评价相关问题,特别是指出了传统方法存在信息量权二次加权问题。
其次,本着在多指标评价理论框架之下对主成分分析进行/主观化0改造的思想,提出分级指标体系设计、增加重要性权(二次加权)等观点,构建了适用于半结构化问题的/主成分评价0方法体系。
进一步地,依据问题指标重要性差异和指标体系相关度差异,对目前主成分分析用于多指标评价各种方法及其适用条件进行了系统的分析。
最后以一个简单的实际案例加以验证。
关键词:主成分评价;主成分分析;多指标评价中图分类号:C8;O 212 文献标识码:A 文章编号:100426062(2002)0120039205引言主成分分析是一种常用的多元统计方法,由于其降维的思想与多指标评价指标序化的要求非常接近,近年来更多地被应用于社会学、经济学、管理学的评价中,逐渐成为一种独具特色的多指标评价技术。
但直接将主成分分析方法应用于评价存在不少问题[1,2]。
这主要是由于统计分析作为一种/由表及里0的数学手段,强调的是它的客观性,而评价理论对客观事物的看法则建立在评价者价值判断的基础上。
故主成分分析运用到评价时,应接受多指标评价理论框架的指导和改造,需换一个角度来看问题。
多指标评价的理论框架包括:(1)评价指标的筛选和评价指标体系的构建;(2)原始评价值的规格化;(3)多指标评价值的单值化(合成);(4)权系数的确定。
其中,(1)、(4)是由评价者设定的,体现其价值判断;(2)、(3)则分别对应数学上的相似变换和降维投影,反映了被评价对象的客观属性及其综合。
运用主成分分析评价海洋沉积物中重金属污染来源
运用主成分分析评价海洋沉积物中重金属污染来源一、本文概述本文旨在运用主成分分析（PCA）这一统计工具，对海洋沉积物中的重金属污染来源进行评价。
随着工业化和城市化的快速发展，海洋环境面临着日益严重的重金属污染问题，这不仅对海洋生态系统构成威胁，还可能通过食物链对人类健康造成潜在影响。
因此，识别和评价重金属污染的来源对于制定有效的污染防治策略至关重要。
主成分分析作为一种多变量统计分析方法，能够通过降维处理，提取出数据中的主要信息，揭示隐藏在复杂数据背后的污染源信息。
本文首先将对主成分分析的基本原理进行介绍，然后详细阐述其在海洋沉积物重金属污染来源评价中的应用过程，包括数据收集、预处理、主成分提取与解释等步骤。
通过实例分析，展示主成分分析在海洋沉积物重金属污染来源评价中的实际应用效果，以期为相关研究和实践工作提供有益的参考。
二、研究区域与样品采集本研究选取位于中国东南沿海的某典型海域作为研究对象。
该海域受到人类活动影响显著，包括工业排放、农业活动、城市污水排放以及船舶运输等，使得该海域的海洋沉积物中可能含有多种重金属元素。
在研究区域内，我们选择了10个代表性站位进行沉积物样品的采集。
站位的选择考虑了海域内不同污染源的分布、水深、水流等因素，以确保采集到的样品能够全面反映研究区域的污染状况。
样品采集使用抓斗式采样器，在每个选定的站位采集表层沉积物样品，深度约为0-10厘米。
采样过程中，我们严格遵守了无污染的采样原则，确保采集到的样品不受外界因素的干扰。
同时，我们还对每个站位的水深、水温、盐度等环境参数进行了现场测量，以便后续分析。
采集到的沉积物样品被立即装入洁净的聚乙烯塑料袋中，密封后低温保存，以确保样品的原始状态不受破坏。
在实验室中，我们对每个样品进行了详细的记录，包括站位位置、采样日期、环境参数等信息，为后续的数据分析提供了基础数据。
通过本次采样工作，我们共获得了10个站位的海洋沉积物样品，这些样品将用于后续的主成分分析，以评价研究区域内重金属污染的来源。
计量地理试题答案
一、选择题1.地理问题研究的核心环节是A 地理数据采集B 地理数据教学方法C 地理数据描述D 地理数据的处理答案：D 参考课本P26页2.在单峰负偏态的分布上,下列叙述正确的是A 算数平均数=中位数=众数B 算数平均数<中位数<众数C 算数平均数> 众数>中位数D 算数平均数>中位数>众数答案：B 参考课本P33页3.下列哪个数据不是属性数据A 人口数量B 村庄河流的分布C 国内生产总值D 土地面积答案：B 参考课本P20页4.偏相关系数的性质有①偏相关系数分布的范围在-1到1之间；②__________；③偏相关系数的绝对值必小于或最多等于由同一系列资料所求得的复相关系数;A.偏相关系数的绝对值越大,表示其偏相关程度越大B.偏相关系数的绝对值越大,表示其偏相关程度越小C.偏相关系数的绝对值越小,表示其偏相关程度越大D.偏相关系数的绝对值越小,表示其偏相关程度越小答案：A 参考课本P57页5. 时间序列的组合成分包括长期趋势T 、__________循环变动C 和不规则变动I ; A季节变动 B.灰色模型C马尔科夫 D.乘法模型答案：A参考课本P72-P73页6. 主成分分析是在的基础上进行的;A.回归分析B.时间序列分析C.相关分析D.系统聚类分析答案：C参考课本P95页7．在地理学中,主要对于“状态”的预测方法是 A.主成分分析法 B.马尔可夫预测法 C.灰色模型分析法 D.趋势面分析发答案：B 参考课本P108页8．建立在变异函数理论及结构分析基础之上的空间插值法是A．RBF神经网络方法B．克里格插值法C．反距离权重倒数插值法D．三次样条函数插值法答案：B 参考课本P141页9. 下面哪一个不是AHP决策的基本步骤A．明确问题B．建立层次结构模型C．分层计算特征值D．层次总排序答案：C参考课本227—230页10. 下列属于图G=V,E所必须包含的基本要素的是A．边集 B. 子图 C. 关联边 D. 基础图答案：A 参考课本P57页11.下列不属于一个网络图的基础指标的是A．连线数目B．结点数目C．网络中亚图数目D．回路数答案：D 参考课本P281页12.下列哪个数据不是属性数据A 人口数量B 村庄河流的分布C 国内生产总值D 土地面积答案：B 参考课本P20页二、填空题1.锡尔系数,就说明分配差异越大;反之,锡尔系数,说明收入分配越均衡;答案：越大、越小参考课本P43页2.地理数据的统计处理内容包括哪两个方面：;答案：一是进行统计整理；二是计算有关统计指标和参数; 参考课本P27页3. 标准正态分布的峰度系数；,表示地理数据分布的集中程度高于正态分布；表示地理数据分布的集中程度低于正态分布答案：g1>0、g1<0, 参考课本P33页4. 地理现象的分布格局,常常用地理数据分布的_________与______来描述;答案：集中化程度、均衡度参考课本P355. 回归分析方法,就是研究要素之间_________的一种强有力的工具,运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型,即_________;答案：具体数量关系、回归模型参考课本P596.趋势面分析是利用数学曲面模拟地理系统要素在＿及变化趋势的一种数学方法; 答案：空间上的分布参考书课本本P1007.常见的聚类分析方法有、模糊聚类法、动态聚类法等;答案：系统聚类法参考课本P828.空间局部自相关分析方法包括三种分析方法：、、;答案：LISA、G统计、Moran散点图参考课本P123页9变异函数四个非常重要的函数：、、、;答案：基台值、变程空间依赖范围、块金值区域不连续性值、分维数参考课本P137 10. 最短路径的三方面含义：、、;答案：纯距离意义上的最短距离、经济距离上的最短距离、时间意义上的最短距离; 参考课本P283页11. 中心选址问题的质量判断依据：;答案：使最佳位置所在的顶点的最大服务距离最小; 参考课本P286页12.地理系统本身的从本质上决定着地理数据的不确定性;答案：复杂性参考课本P23名词解释1.地理数据：用一定的测度方式描述和衡量地理对象的有关量化标志2.有序数据：当测度标准不是连续的量,而是指表示其顺序关系的数据,则称为有序尺度或等级尺度数据;3.洛伦兹曲线：使用累计频率曲线研究工业化集中化程度的曲线被称之为罗伦次曲线;4. 秩相关系数：又称等级相关系数,或顺序相关系数,是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量;5. 马尔可夫过程：在事件的发展过程中,若每次状态的转移都只仅与前一时刻的的状态有关,而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程;6.聚类分析：亦称群分析或点群分析,它是研究多要素事物分类问题的数量方法; 7．AHP决策分析法：是一种将决策者对复杂问题的决策思维过程模型化、数量化的过程;8. 地统计学：以区域化变量理论为基础,以变异函数为主要工具,研究那些在空间分布上既有随机性又有结构性或空间相关和依赖性的自然现象的科学;9. 最小支撑图：在一个图的所有支撑图中权重之和最小的那个叫做该图的最小支图;10. 基础图：从一个有向图D中去掉所有边上的箭头所得到的无向图;问答题1. 为什么进行主成分分析它的几何意义和数学意义是什么答案：变量太多,增加分析问题的难度与复杂性一些变量之间是具有一定的相关性从几何意义看,找主成分的问题,就是找出p维空间中椭球体的主轴问题；从数学上看,主成分是初始变量的相关矩阵中m个较大特征值所对应的特征向量;2.回归分析研究的范式老师补充的内容答案： 1. 确定研究目标与变量2．进行相关分析因变量与自变量,自变量间3．制作散点图判断线性或非线性4．计算回归常数与回归系数5．回归模型的检验6．建立回归方程与模型解释3. 简述主成分分析的计算步骤;1计算相关系数矩阵2计算特征值与特征向量3计算主成分贡献率及累计贡献率4计算主成分载荷;答案：优点：思路简单明了,它将决策者的思维过程条理化、数量化,便于计算,容易被人们所接受,所需要的定量化数据较少,对问题的本质,问题所涉及的因素及其内在联系分析的比较透彻、清楚; 缺点：过于粗略,存在较大的随意性,带有较强的主观性;5.地理学中的经典统计分析方法有哪些答案：相关分析,回归分析,时间序列分析,系统聚类分析,主成分分析,趋势面分析方法,马尔科夫预测方法;6. 对计量地理学的评价1世界上的任何事物都可以用数值来度量;2在现代地理学中,传统方法是数学方法的基础,数学方法是传统方法的重要补充;3数学方法是人们进行数学运算和求解的工具,能以严密的逻辑和简洁的形式描述复杂的问题、表述丰富的实质性思想;4地理学研究中,数学方法有其局限性; 5现代地理学中数学方法的形成和发展与计算机应用技术密切相关;计量地理学期末考试样卷一单项选择题本题共10小题1、近代主要由美国地理学家发起的计量运动中,主要形成了三种学派,下列选项中哪一个不是A 依阿华的经济派B 威斯康星的统计派C 普林斯顿的社会物理派D 由赫特纳首倡的区域学派答案：D2、计量地理学发展的四个阶段中,不包括下列选项中的哪一个A 20世纪40年代末到50年代末B 20世纪50年代末到60年代末C 20世纪60年代末到70年代末D 20世纪70年代末到80年代末答案：A 参照教材第一章第5—6页3、空间数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围和;A. 区域联系B. 地理范围C. 地理属性D. 空间联系答案：D 参照教材第二章第19页4、下列地理数据哪一组分别属于空间数据和属性数据A.有台基值模型B.无台基值模型C.抛物线模型D.孔穴效应模型答案：C 参照教材第四章第138页二填空题1、空间相互作用分析,主要是定量地分析各种“地理流”在不同区域之间流动的________; 答案：方向和强度参照教材第一章第4节第13页2、相互关系分析这类研究主要是对_________、________之间的相互关系进行定量分析; 答案：地理要素、地理事物参照教材第一章第4节第12页3、根据测度标准,可以将数量标志数据划分为＿＿＿＿＿和比例尺度数据;答案：间隔尺度数据参照教材第20页4、地理数据的基本特征有数量化、形式化、逻辑化＿＿、＿＿、;答案：不确定性、多种时空尺度、多维性参照课本24页5、地理现象的分布格局,常常用地理数据分布的和来描述;答案：集中化程度；均衡度参照教材第35页第一段6、地理要素之间相互关系密切程度的测定,主要是通过来完成的;答案：对相关系数的计算和检验参照教材第47页第三段7、＿＿＿是事物之间差异性的度量,差异性越大,则相似性越小;答案：距离参照课本第84页第一段8、在事件的发展过程中,若每次状态的转移都只仅与前一时刻的装态,而与过去的发展的状态;这样的状态转移过程就叫马尔可夫过程;答案：有关；无关参照教材第108页第五段9、为揭示现象之间的空间关系,首先需要定义空间对象的;答案：相互邻接关系参照教材第120页最后一段10、局部空间自相关分析方法包括三种分析方法、、;答案：LISA；G统计；Moran散点图参照课本第123页第三段三、名词解释1、现代地理学：______________________________________答案：是一门研究地理环境及其与人类活动之间相互关系的综合性、交叉性学科; 参照教材第一章第4节第12页2、地理学：__________________________________________答案：研究地球表面的地理环境中各种自然现象和人文现象,以及它们之间相互关系的学科; 参照计量地理学全PPT的第4张幻灯片第一章第1节3、属性数据：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件、地理过程的有关属性特征; 参照课本第20页4、二元数据：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：用0、1两个数据表示地理事物、地理现象或地理事件的是非判断问题; 参照课本第21页5、集中化指数：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：是一个描述地理数据分布的集中化程度的指数参照课本第36页第一段回归模型：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：运用回归分析方法建立的能反映地理要素之间具体数量关系的数学模型参照课本第59页第三段状态转移概率：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：在事件的发展变化过程中,从一种状态出发,下一时刻转移到其他状态的可能性,称为状态转移概率;参照教材第108页第六段8、主成分分析：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术; 参照课本第95页第三段9、地理学第一定律：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：在地理空间中邻近的现象比距离远的的现象更相似参照教材第120页第一段10,区域化变量：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿答案：当一个变量呈现为空间分布时,就称之为区域化变量参照教材第132页第五段四、问答题1、问：计量地理学发展的四个阶段的时间各阶段的特征第一阶段：20世纪50年代末—60年代末特征：统计学方法的应用第二阶段：20世纪60年代末—70年代末特征：多元统计分析方法和电子计算机技术在地理学研究中的广泛应用第三阶段：20世纪70年代末—80年代末特征：运筹学、投入产出分析方法、GIS 等第四阶段：20世纪90年代初至今由传统计量地理学开始向现代计算地理学发展特征：GPS、RS、GIS技术、神经网络、遗传算法模型、细胞自动模型、模糊逻辑模型、改进了的地理加权回归等高性能计算所依赖的计算方法与理论模型;2、写出对地理数据进行统计处理时常用到的统计指标与参数;并解释偏度系数和峰度系数的含义;描述地理数据一般水平的指标：平均值、中位数、众数;描述地理数据分布的离散程度的指标：极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数;描述地理数据分布特征的参数：偏度系数、峰度系数;偏度系数测度了地理数据分布的不对称情况,刻画了以平均值为中心的偏向情况;峰度系数测度了地理数据在均值附近的集中程度; 参照教材第29—33页3、简述回归分析法的一般步骤;答案：1确定研究目标与变量2进行相关分析因变量与自变量、自变量之间3制作散点图判断线性与非线性4计算回归常数与回归系数5回归模型的检验6建立回归方程模型解释参照计量学地理PPT第176页4、简述主成分分析法的计算步骤答案：⑴计算相关系数矩阵⑵计算特征值和特征向量⑶计算主成分贡献率及累计贡献率⑷计算主成分载荷参照教材第96—97页5、简述AHP决策分析方法的基本过程并举例说明答案：⑴明确问题⑵建立层次结构模型⑶构造判断矩阵⑷层次单排序⑸层次总排计量地理学期末试卷A参考答案2013——2014学年第一学期1.填空题本题20分1．一般而言,地理数据具有以下几个方面的基本特征：数量化、形式化、逻辑化,不确定性,多种时空尺度, 多维性;2.描述地理数据一般水平的指标有平均值、中位数、众数；描述地理数据分布的离散程度的指标有极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数；描述地理数据分布特征的参数有标准偏度系数、标准峰度系数;3.什么是秩相关系数：是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次,以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量4.多元线性回归模型中常数b0及偏回归系数bi的求解公式请用矩阵形式表达b=5. 线性规划问题的可行解：在线性规划问题中,满足约束条件的一组变量x=x1,x2,…,xnT 为可行解1分,最优解：使目标函数取最大或最小值的可行解称为最优解;1分6.在目标规划模型中,除了决策变量外,还需引入正、负偏差变量,其中,正偏差变量表示决策值超过目标值的部分,负偏差变量表示决策值未达到目标值的部分每空0.5分7.网络图中的三个基础指标为连线边或弧数目m,节点顶点数目n,网络中互不连接的亚图数目p,由它们产生的更为一般性的测度指标为β指数=m/n,回路数k=m-n+p,α指数=m-n+p/2n-5p,γ指数=m/{3n-2p}每空0.5分8.主成分分析的计算步骤：①计算相关系数矩阵,②计算特征值与特征向量,③计算主成分贡献率及累计贡献率,④计算主成分载荷;每空0.5分9.多元线性回归模型的显著性检验中,回归平方和U的自由度为自变量的个数k ,剩余平方和的自由度为n-k-1,n为样本个数每空0.5分2.聚类分析20分①聚类第一步,在9×9阶距离矩阵中,非对角元素中最小者是d94=0.04,故首先将第4区与第9②地理解释3.树型决策法20分1画出决策树10分4.地统计方法20分1结合自己的专业特点,简述该方法应用于地理学、生态学、环境科学等学科研究之中,解决具体的问题;52变异函数的四个基本参数分别是,基台值、变程或空间依耐范围、块金值或区域不连续值、分维数;地统计学的理论模型分为三大类：①有基台值的模型,包括球状模型、指数模型、高斯模型、线性有基台值模型和纯块金效应模型；②无基台值模型,包括幂函数模型、线性无基台值模型、抛物线模型；③孔穴效应模型;该模型是球状模型的一般形式;5分3下面模型1为球状模型;球状模型的四个参数分别为：块金值是0C,一般为常数；基台值为CC0；变程为；其中C为拱高;当c0=0,c=1时,称为标准球状模型;球状模型是地统计分析中应用最广泛的理论模型,许多区域化变量的理论模型都可以用该模型去拟合;10分5.随机型决策分析20分随机型决策问题指决策者所面临的各种自然状态将是随机出现的; 随机型决策问题,必须具备以下几个条件：①存在着决策者希望达到的明确目标；②存在着不依决策者的主观意志为转移的两个以上的自然状态；E4>E5 7③存在着两个以上的可供选择的行动方案；④不同行动方案在不同自然状态下的益损值可以计算出来; 3分随机型决策问题可进一步分为风险型决策问题和非确定型决策问题;1风险型决策问题：每一种自然状态发生的概率是已知的或者可以预先估计的;2非确定型决策问题：各种自然状态发生的概率也是未知的和无法预先估计的;解决风险型决策问题的方法有：1最大可能法——将大概率事件看成必然事件,小概率事件看成不可能事件的假设条件下,通过比较各行动方案在那个最大概率的自然状态下的益损值进行决策;2期望值决策法——计算各方案的期望益损值,并以它为依据,选择平均收益最大或者平均损失最小的方案作为最佳决策方案;3树型决策法——树型决策法的决策依据是各个方案的期望益损值;计算过程一般从每一个树梢开始,经树枝、树杆、逐渐向树根进行;决策的原则一般是选择期望收益值最大或期望损失成本或代价值最小的方案作为最佳决策方案;4灵敏度分析法——由于状态概率的预测会受到许多不可控因素的影响,因而基于状态概率预测结果的期望益损值也不可能同实际完全一致,会产生一定的误差;对可能产生的数据变动是否会影响最佳决策方案的选择进行分析,这就是灵敏度分析;5效用分析法——考虑决策者个人的主观因素对决策过程产生影响,即决策者的主观价值概念效用值,并将其应用于决策过程的方法;解决非确定型决策问题的方法有：乐观法——其决策原则是“大中取大”; 悲观法——其决策原则是“小中取大”; 折衷法——特点是,既不乐观,也不悲观,而是通过一个系数10,表示决策者对客观条件估计的乐观程度;等可能性法——以各状态发生的概率相等为假设的期望值决策分析方法;后悔值法——后悔值,是后悔值法决策的主要依据;所谓后悔值,是指某状态下的最大效益值与各方案的效益值之差;后悔值法,也称最小最大后增值法;计量地理学期末试卷B参考答案2013——2014学年第一学期1.填空题本题20分1地理网络中,关联矩阵是对网络图中顶点与边的关联关系的一种描述；邻接矩阵是对图中各顶点之间的连通性程度的一种描述;2请写出线形规划问题：Min Z=2X1+3X2+4X3 满足X1+2X2+X3≥32X1-X2+3X3≥4X1,X2,X3≥0 的对偶问题3变异函数有四个非常重要的参数,分别为：基台值,变程或称空间依赖范围,块金值或称区域不连续性值, 分维数;每空0.5分4克里格方法是建立在变异函数理论及结构分析基础上的,它是在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏最优估计估计的一种方法;每空0.5分5全局空间自相关的度量指标有Moran指数, Geary系数；局部空间自相关分析方法包括：LISA空间联系的局部指标,G统计量, Moran散点图. 每空0.5分7将非线性关系y=debx,转化为线性形式： 2.5分8描述地理数据一般水平的指标有平均值、中位数、众数；描述地理数据分布的离散程度的指标有极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数；描述地理数据分布特征的参数有标准偏度系数、标准峰度系数;每空0.5分9主成分分析的计算步骤：①计算相关系数矩阵,②计算特征值与特征向量,③计算主成分贡献率及累计贡献率,④计算主成分载荷;每空0.5分2. 最短路径计算：3. 回归模型4.线性规划方法20分5.随机型决策分析20分随机型决策问题指决策者所面临的各种自然状态将是随机出现的; 随机型决策问题,必须具备以下几个条件：②存在着决策者希望达到的明确目标；②存在着不依决策者的主观意志为转移的两个以上的自然状态；③存在着两个以上的可供选择的行动方案；④不同行动方案在不同自然状态下的益损值可以计算出来;随机型决策问题可进一步分为风险型决策问题和非确定型决策问题;1）风险型决策问题：每一种自然状态发生的概率是已知的或者可以预先估计的;2）非确定型决策问题：各种自然状态发生的概率也是未知的和无法预先估计的;解决风险型决策问题的方法有：1最大可能法——将大概率事件看成必然事件,小概率事件看成不可能事件的假设条件下,通过比较各行动方案在那个最大概率的自然状态下的益损值进行决策;2期望值决策法——计算各方案的期望益损值,并以它为依据,选择平均收益最大或者平均损失最小的方案作为最佳决策方案; 3树型决策法——树型决策法的决策依据是各个方案的期望益损值;计算过程一般从每一个树梢开始,经树枝、树杆、逐渐向树根进行;决策的原则一般是选择期望收益值最大或期望损失成本或代价值最小的方案作为最佳决策方案; 4灵敏度分析法——由于状态概率的预测会受到许多不可控因素的影响,因而基于状态概率预测结果的期望益损值也不可能同实际完全一致,会产生一定的误差;对可能产生的数据变动是否会影响最佳决策方案的选择进行分析,这就是灵敏度分析; 5效用分析法——考虑决策者个人的主观因素对决策过程产生影响,即决策者的主观价值概念效用值,并将其应用于决策过程的方法;解决非确定型决策问题的方法有：乐观法——其决策原则是“大中取大”; 悲观法——其决策原则是“小中取大”; 折衷法——特点是,既不乐观,也不悲观,而是通过一个系数10,表示决策者对客观条件估计的乐观程度;等可能性法——以各状态发生的概率相等为假设的期望值决策分析方法;后悔值法——后悔值,是后悔值法决策的主要依据;所谓后悔值,是指某状态下的最大效益值与各方案的效益值之差;后悔值法,也称最小最大后增值法;。
基于主成分聚类分析的区域经济发展水平测度及分区研究
单位 Unit
万元 万元 万元 万元 % 万元
指标含义 Indicators meaning
地区的综合经济实力 地区农林牧渔业发展水平 地区工业化水平 地区服务业和城镇化水平 地区经济增长速度 经济实力与公益设施建设能力
6.60
8.20 13.10 16.60
0.86
1.53 2.05 1.08
1.62
2.04 1.68 0.42
2.87
3.68 4.50 1.47
16427
14515 18251 12806
0.29
0.54 0.75 0.19
26.60
26.90 26.30 18.30
12.15
8.81 3.09 2.42
调整后的检验结果
KMO值为0.670，巴特利球形度检验的P值为 0.000，说明该指标体系适用于主成分分析法。
引言
方法与指标
主成分聚类分析
结论与建议
正文 2
第 17 页
3
指标的调整
表2 修正后的区域经济发展指标体系 指标代码 Indicators code
X1 X2
类别 Category
经济水平
指标名称 Indicators
3
主成分聚类分析法
将主成分分析与聚类分析相结合的一种新的综合评价 方法，即先做主成分分析，再取若干主成分对样本进行聚 类分析，结合综合得分排序得到关于样本的科学而合理的 分类排名。
引言
方法与指标
主成分聚类分析
结论与建议
正文 2
第 11 页
4
主成分分析法基本思想
福建北部沿海地区区域生态环境地质调查与评价研究的开题报告
福建北部沿海地区区域生态环境地质调查与评价研究的开题报告1. 研究背景福建北部沿海地区是众多地理、经济和文化要素的交汇点，其生态环境地质情况直接关系到区域可持续发展和居民生活质量。
近年来，由于工业发展和人口增长，该地区生态环境状况面临严峻挑战。
因此，开展福建北部沿海地区区域生态环境地质调查与评价研究，对于制订科学合理的生态环境保护政策和措施，促进区域可持续发展，具有重要的战略意义和实践价值。
2. 研究内容本研究旨在深入了解福建北部沿海地区的生态环境地质特征和问题，包括区域地质地貌、水文地貌、土地资源、自然灾害、工业污染等方面，进行综合评价和提出合理的治理建议，具体内容包括：（1）查阅相关文献，收集区域生态环境地质资料，建立相关数据库，为研究提供基础数据支持；（2）区域地质地貌调查，包括地形地貌、地质构造、岩性特征等方面，以确定区域地貌形成演化过程和对生态环境的影响；（3）水文地质调查，包括水文地质条件、水质状况、河流湖泊水面变化等方面，以了解区域水资源分布和用途，水污染管控等问题；（4）土地资源调查，包括土地类型、土地利用方式、耕地面积、土地荒化等方面，以了解区域农业生产状况和土地利用合理性问题；（5）自然灾害调查，包括气象灾害、地质灾害等方面，以了解区域自然灾害的发生规律和影响，为制定防灾减灾措施提供支撑；（6）工业污染排放情况调查，包括主要污染源、污染活动、排放量和排放途径等方面，以了解工业发展对生态环境的影响和危害，制订对策。
3. 研究方法本研究采用多种方法，包括文献调研、实地调查和数字化技术等。
具体包括：（1）文献资料采集和整理：通过查阅相关文献，了解区域特点和问题，建立相关数据库，为后续研究提供基础支撑；（2）实地调查：采用现场勘察、拍照记录、采样等方法，对区域生态环境地质情况进行详细调查和分析，获取数据和信息；（3）数字化模拟：采用数字高程模型、遥感技术、GIS等数字化技术，对区域进行建模和分析，以建立相关的空间数据和决策支撑工具。
我国人口经济的区域差异研究--基于空间分析方法
■现代管理科学■2015年第4期一、文献述评国外早在1960年代就有学者开始尝试使用空间自相关方法研究生态学、遗传学等问题,目前已应用于数字图像处理、区域经济、流行病学、生物学、犯罪学等方面的研究。
国内空间自相关的相关研究始于1990年代,起步较晚,但目前研究领域较广,主要集中在生态学、生物学、土壤学、流行病学等领域。
由于区域问题自然包括空间只相互之间的关系,因此,空间自相关为经济地理的研究提供了很好的工具。
事实上,经济地理的研究在很大程度是定性的学科,通常可以计算的部分仅仅是简单的加总平均,因此空间自相关的研究也就为经济地理、区域差异的研究提供了许多方便。
中国的区域差异问题是国内外研究的热点问题之一在我国,许多非地理背景的研究已经自觉地将空间分析的方法应用于相关在研究。
为了探讨建国以来区域经济差异的时空演化规律,俞路等在文献中将空间自相关等空间分析方法与区域经济相关领域的经典理论--如,区域经济不平衡的U字模型,梯度发展模型等--结合,通过定量的分析来与定性的理论相结合,从而描述了建国后我国区域不平衡的时空变化。
文献进一步使用了完善的ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis),包括Moran I 指数,Moran散点图和LISA等,来对1978年~2001年中国各省区人均GDP进行了刻画,从而揭示其规律性及动态演变过程。
在我国,许多非地理背景的研究已经自觉地将空间分析的方法应用于相关在研究。
为了探讨建国以来区域经济差异的时空演化规律,俞路等在文献中将空间自相关等空间分析方法与区域经济相关领域的经典理论———如,区域经济不平衡的U字模型,梯度发展模型等———结合,通过定量的分析来与定性的理论相结合,从而描述了建国后我国区域不平衡的时空变化。
文献进一步使用了完善的ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis,探索性空间数据分析)方法,包括Moran I指数,Moran散点图和LISA等,来对1978年~2001年中国各省区人均GDP进行了刻画,从而揭示其规律性及动态演变过程。
《2024年基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》范文
《基于主成分分析法的环境质量综合指数研究》篇一一、引言环境质量的评价与研究对社会发展具有重要意义，综合指数作为一种衡量环境质量的有效手段，已经被广泛应用于实际环境治理与研究中。
近年来，随着环境污染的加剧与环境的复杂性增加，传统的环境质量评价方法已无法满足当前的需求。
因此，本研究采用主成分分析法（PCA）来构建环境质量综合指数，以期为环境治理与保护提供更为科学、有效的决策支持。
二、研究方法主成分分析法（PCA）是一种通过降维技术将多个变量转化为少数几个主成分的多元统计分析方法。
这些主成分能够反映原始数据的大部分信息，且彼此之间互不相关。
本研究利用PCA方法，对环境质量的多项指标进行综合分析，从而构建出环境质量综合指数。
三、数据来源与指标选择本研究选取了全国多个城市的空气质量、水质、噪声污染等环境质量相关指标作为研究对象。
具体包括PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物、溶解氧、化学需氧量、噪声等。
数据来源于环保部门公开发布的历年环境质量监测数据。
四、主成分分析法的应用首先，对选取的指标进行标准化处理，以消除量纲的影响。
然后，通过SPSS软件进行主成分分析。
通过分析数据的协方差矩阵，确定主成分的数量及各主成分的贡献率。
接着，根据各主成分的贡献率及载荷情况，确定各指标在主成分中的权重。
最后，根据各主成分的得分及权重，计算得出环境质量综合指数。
五、结果分析通过PCA分析，我们发现：1. 提取出的主成分能够较好地反映原始数据的信息，且彼此之间互不相关，有效地解决了多变量之间信息重叠的问题。
2. 在各主成分中，空气质量指标（如PM2.5、PM10、二氧化硫等）的载荷较高，表明空气质量是影响环境质量综合指数的主要因素。
3. 水质指标（如溶解氧、化学需氧量等）在主成分中也有一定的载荷，表明水质对环境质量也有重要影响。
4. 根据计算得出的环境质量综合指数，可以清楚地看到各城市的环境质量状况及变化趋势。
六、结论与建议本研究通过PCA方法构建了环境质量综合指数，为环境治理与保护提供了更为科学、有效的决策支持。
区域可持续发展空间差异的定量研究——主成分分析
Ｋｅ ｏｄ ： Ｉｂ ｅｅ ｐ ｅｔｓａｅ ｉ ｒ ｃ； ｅｐ ｒｉ ｃｍ ｏｅｔ ａ ｙｗ ｒｓ叫 ｌ ｋ ｄｖｌ ｍ ｎ；ｐｃ ｆ ， ｅ Ｉ ｌＩ ｏ ｐｎｎ 舡Ｉｙｓ ａ ｏ ｄ ｅｒ ａ ｈ ｉｃ ｌ
区域可持续发展空间差异的存在是一种普遍现 象， 这种差异 已成为 目前实施可持续发展 战略面临 的又一大 现实 问题 。近年 来虽然 有不少 研究 者通 过 区域 可持 续 发 展 的评 价 来 阐述 区 域 的发 展 差 异ｔｓ， ｔ 但意见分歧较大． － Ｊ 对评价指标 的选取各持己 见， 分析方法也缺乏规范统一。本文以珠 江三角洲 经济区为实例 ， 开展区域可持续发展空间差异的定 量研究 ， 的是探讨能够揭示区域可持续 发展空间 目
ｍ
Ｑ ｍ曲蚰ｖ ｕｙｍ ｔｅ ｉｅｅｃ ｆ ｅｆｍａ ｌｉ ｂｅ ｅ Ｊｌａ ｔ ｈ ＇ ｔ ｃ删Ｍ Ｉ ｅｓ ｄ ｔ ｈ ｄｆ ｒｎｅｏ ｒｇ ａ ｍｓ ｎ ｌ ｄ） Ｏ ｅ —ｔｅｒｍｄ￣ ０ ａａ ￣ ｍ ｎ ａ Ｗｕ珏 Ｉ， ２ ｏ Ｍ叫 唱 ， ｉ ｉ ， ｅｇ Ｘ ｔｔｌ （ ｇ ２ａ ｕ Ｌｌ Ｐ嚏 ｚ Ⅱ ￣ｏｌ Ｑ皿喀 孵 血 ｔ ］Ｏ ｔ ｔ 咖
ｏ： ｅｌ． ｈ ｎｔｅ ｒｆａ￣ ｅ ［ ｌ Ｉ Ｔ ｅ ｈ ｅ ＇ ． ｍｅ ｃ ｌ ｂ ｔ ｄ ｄｆ ｒ ｈ ｏｉ － ￣ ｉ ｂ ｏ ｎ ｈ ａ ｌ ｌ ＂ ｅｅ 。 ａ ｅ ｐｍ４ ｅ ｏ ｔｅ ｐ Ｘ ｙ ｍ ｋ， ｏ ｒ ａ ｄｔｅｍ∞姆 ｅ Ｉ ｅ ｍｔ ｎ ． ｌ ｃ ￣ ｍｅＩ ｄ ｐ － ｔ ｍｅ ｔ
Ａｌ ｔ ｃ ： ｈ ｕｎｉ ｌｅｍ ：ｒ ｔ＂ ｅｑ ａｔａ ｖ ｓ． ｒ ａ ｔｌ
ｐ ｒＢ ｓｄ∞ ｅ ｍｏ￣ ．ｏｉ ，ｅｏｒｅ ａｄ ｃａ ｅ ａｅ ｏ ｎ ｓｃ ｌ ｒｓｕ ｃ ｎ ｈ ａ
中国企业家精神的测度、空间差异与收敛趋势
２０２３年第２期(总第３３１期)㊀㊀㊀㊀㊀㊀学㊀习㊀与㊀探㊀索Ｓｔｕｄｙ＆Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｎｏ.２ꎬ２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｓｅｒｉａｌ.Ｎｏ.３３１企业改革与发展新探索中国企业家精神的测度㊁空间差异与收敛趋势高㊀波ａꎬ黄婷婷ｂ(南京大学ａ.长江三角洲经济社会发展研究中心ꎻｂ.商学院ꎬ南京２１０００８)摘㊀要:企业家精神是经济持续增长的重要内生动力ꎬ培育和弘扬优秀企业家精神是实施创新驱动发展战略的根本保障ꎮ本文基于２０００ ２０１８年３０个省市自治区的面板数据ꎬ从创新精神㊁契约精神㊁合作精神㊁敬业精神和开放精神等５个维度测度了中国企业家精神指数ꎬ对企业家精神的空间差异和空间收敛性进行研究ꎬ并对企业家精神的经济增长效应进行了实证分析和中介机制检验ꎮ研究发现:全国层面和各省市区企业家精神水平呈持续上升趋势ꎬ创新精神在企业家精神指数中贡献最大ꎻ区域总体差异呈现 先大幅下降 后小幅上升 走势ꎬ区域内空间差异呈现为 西部>东部>中部 ꎬ区域间差异呈现下降走势ꎬ是区域企业家精神空间差异的主要因素ꎻ企业家精神指数西部地区表现出σ收敛特征ꎬ总体上σ收敛趋势不明显ꎬ而在不同空间权重矩阵下全国和东中西部地区存在空间绝对β收敛和空间条件β收敛ꎬ西部地区企业家精神空间收敛速度显著低于东中部地区ꎬ东部地区省际之间企业家精神的收敛速度最快ꎻ企业家精神的经济增长效应显著ꎬ并呈现 东部>中部>西部 的地区异质性ꎬ企业家精神凭借 知识溢出效应 竞争效应 和 就业效应 等中介机制有效推动经济增长ꎮ关键词:企业家精神ꎻ全局主成分分析ꎻ空间差异ꎻ空间收敛ꎻ经济增长中图分类号:Ｆ０６１.５㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀文章编号:１００２－４６２Ｘ(２０２３)０２－０１１０－１２基金项目:国家社会科学基金项目 新时代激发和保护企业家精神的制度环境演化及对策研究 (１８ＢＪＹ１１２)作者简介:高波ꎬ南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心教授㊁博士生导师ꎻ黄婷婷ꎬ南京大学商学院博士后研究人员ꎬ经济学博士ꎮ㊀㊀一㊁引言几千年的历史文化承袭ꎬ从农业革命引领全球ꎬ到工业革命落后赶超ꎬ再到数字时代日显先发优势ꎬ与之如影随形的是中国商业文化的沧桑变迁延绵不绝和企业家精神的崛起及演进ꎮ中华优秀传统文化中的中庸之道ꎬ蕴藏了现代商业组织繁荣的社会文化基因ꎬ塑造了中国企业独特的精神文化气质ꎮ在这种精神文化的滋养下ꎬ当代中国的企业和企业家展现出开拓㊁守信㊁和合㊁勤业㊁包容的精神特质ꎬ屹立于世界之林ꎬ并承载着中华民族伟大复兴的大任ꎮ企业家精神显示了一个社会精神文化的特质ꎬ企业家精神是经济持续增长的重要生产要素ꎮ揆诸中国商业文化和企业家精神的历史ꎬ早在先秦时期ꎬ伴随着经济繁荣ꎬ出现了很多商人典范ꎬ随之产生大量关于商人精神的讨论ꎬ功利主义儒家思潮的兴起ꎬ提高了商人地位和对商人逐利精神的肯定ꎮ 天下熙熙皆为利来ꎬ天下攘攘皆为利往 ꎬ司马迁的«货殖列传»最早为中国商人树碑立传ꎮ随后ꎬ相继衍生了晋商㊁徽商㊁闽商㊁潮商㊁浙商㊁苏商㊁鲁商㊁陕商㊁赣商㊁粤商等十大商帮ꎬ这是中国企业家精神的起源ꎮ到了近代工业化初期ꎬ面对危机ꎬ中国企业家在民族精神和民族意识的感召下ꎬ自觉地㊁主动地把自己的经营行为和国家命运联系在一起ꎬ实现了 家国同构 ꎮ中国近代史上１９２７ １９３７年的黄金十年ꎬ同样是企业家和企业家精神活跃的时期ꎬ企业家为经济社会发展贡献了自己的力量ꎮ新中国成立不久ꎬ彻底结束了长期滞缓的近现代化进程ꎬ大力推进工业化和现代化建设ꎬ进入０１１了经济起飞的助跑期ꎮ肇始于１９７８年的改革开放ꎬ迎来了中国的经济起飞ꎬ而进入新世纪已全面完成了经济起飞ꎬ并阔步走向世界经济大国之列ꎬ奠定了持续创新中国式现代化道路的坚实基础ꎮ这期间ꎬ在党和政府大力支持民众创业创新和弘扬优秀企业家精神的情境下ꎬ我国的营商环境持续改善ꎬ企业和企业家精神如雨后春笋般涌现ꎮ最突出的表现是ꎬ我国民营经济自改革开放以来ꎬ实现了从 零 到 五六七八九 的跨越式发展ꎮ当前ꎬ民营经济贡献了５０％以上的税收ꎬ６０％以上的国内生产总值ꎬ７０％以上的技术创新成果ꎬ８０％以上的城镇劳动就业和９０％以上的企业数量ꎮ改革开放以来ꎬ中央政府和地方政府颁布了一系列文件ꎬ鼓励民众创办企业ꎬ培育企业家群体ꎬ激发和保护企业家精神ꎮ本文采用文本分析法ꎬ将涉及 企业家 优秀企业家 民营企业家 企业创业 企业家创新 营商环境 和 企业家精神 等７个关键词的文件数进行了统计ꎮ截至２０２１年底ꎬ中央文件中出现 企业创业 的文件数量最多ꎬ达１５８件ꎬ 营商环境 为１１２件ꎬ７个关键词出现在中央文件的总数达到３０６件ꎮ这表明我国政府高度支持企业和企业家的成长ꎬ十分重视激发和弘扬企业家精神ꎮ在中央文件精神的指引下ꎬ地方政府结合当地实际ꎬ制定出具有本地特色的支持政策ꎬ因地制宜地促进企业和企业家成长ꎬ激发和保护企业家精神ꎮ根据文本分析ꎬ地方政府颁布的文件中出现 企业创业 的文件数高达４７５８件ꎬ出现 营商环境 的文件数为３６７２件ꎬ出现 企业家 优秀企业家 民营企业家 的文件数分别为２１６７件㊁６２３件和２２２件ꎬ出现 企业家创新 和 企业家精神 的地方文件数分别是１４０件和５８件ꎮ在中央政府和地方政府的共同推动下ꎬ中国的营商环境发生了根本性改善ꎮ根据世界银行发布的«全球营商环境报告(２０１４ ２０２０)»中的企业营商环境指数ꎬ２０１４年中国在２１２个世界经济体中排名１６１位ꎬ到２０２０年在２１３个世界经济体中排名大幅上升到４８位ꎻ在全球２００个城市的排名中ꎬ２０１４年北京排在１６５位㊁上海排在１６０位ꎬ２０２０年北京排名大幅上升到２９位㊁上海大幅上升到５６位ꎮ２００８年新一轮全球金融危机爆发以来ꎬ世界经济处于由信息技术革命推动的第五轮长波周期下行阶段ꎬ全球化遭遇逆流且伴随世纪疫情大爆发ꎬ导致世界经济持续低迷ꎮ在此情境下ꎬ亟待唤醒和激发全人类同舟共济的勇气ꎬ淬炼勇于创新㊁信守承诺㊁精诚合作㊁精进敬业㊁开放包容的企业家精神ꎮ对于中国来说ꎬ正处于由上中等收入跨入高收入国家门槛的关键时间窗口ꎬ成功跨越 中等收入陷阱 和转向高质量发展ꎬ需要企业家精神和企业家社会的兴起和繁荣ꎬ需要经济文化和经济制度演进建构的现代经济体系ꎮ本文尝试关于企业家精神的理论建构ꎬ从创新精神㊁契约精神㊁合作精神㊁敬业精神和开放精神等５个维度构造企业家精神的指标体系ꎬ并对我国３０个省市自治区的企业家精神指数进行测度ꎬ采用Ｄａｇｕｍ基尼系数和空间计量分析等方法ꎬ试图探讨企业家精神的空间差异和收敛的一般规律ꎬ实证分析企业家精神的经济增长效应ꎬ为促进经济高质量发展提供科学依据ꎮ㊀㊀二、测度企业家精神的指标体系构建和测度方法㊀㊀学术界关于企业家和企业家精神的研究最早始于１８世纪ꎮ 企业家 一词１７３０年由法国经济学家理查德 坎蒂隆(ＣａｎｔｉｌｌｏｎꎬＲ.ꎬ１９３１)在«商业性质概论»一书中首次提出ꎬ坎蒂隆在书中提到了１００多次各种企业家ꎬ重点关注企业家的功能ꎬ强调企业家的洞察力和活力对于经济活动的重要性ꎮ法国经济学家Ｊ.Ｂ.萨伊在１８００年前后提出ꎬ企业家将资源从生产力和产出较低的领域转移到生产力和产出较高的领域[１]ꎮ熊彼特追随萨伊的观点ꎬ他在１９１１年用德文发表的经典之作«经济发展理论»中ꎬ主张由创新的企业家所引发的动态失衡是健康经济的常态ꎬ企业家从事创新ꎬ而创新是展现企业家精神的特殊工具ꎮＨéｂｅｒｔ和Ｌｉｎｋ[２]将对企业家精神的研究归类为德国学派㊁芝加哥学派和奥地利学派等三个经典学派ꎮ本文依据这三个学派梳理文献ꎬ探索企业家精神的构成要素ꎮ一是以熊彼特和杜能为代表１１１的德国学派ꎬ强调企业家的创新精神ꎮ熊彼特系统地阐述了企业家的创新者角色ꎬ认为企业家所从事的工作就是 创造性破坏 ꎮ熊彼特所指的创新ꎬ就是建立一种新的生产函数ꎬ把过去没有的关于生产要素和生产条件的 新组合 引入生产体系ꎮ创新活动既创造了资源ꎬ又赋予资源一种新的生产能力而创造财富ꎮ企业家精神是风险最低而非风险最高的创新方式ꎬ是一种有目的的系统创新ꎮ杜能将企业家的收入分为承担风险的报酬和创新的报酬ꎮ二是以奈特和舒尔茨为代表的芝加哥学派ꎬ注重企业家的风险承担能力和冒险精神以及应付市场失衡的能力ꎮ奈特将企业家与风险承担者联系在一起ꎬ强调企业家在不确定环境中不断试错ꎬ勇于冒险ꎬ是处理未来不确定性的主体ꎮ舒尔茨认为ꎬ经济的长期增长是一个充斥着各种类型失衡的过程ꎬ企业家才能就是应对失衡的能力ꎮ三是以米塞斯和柯兹纳为代表的奥地利学派ꎬ着重关注企业家对市场机会的识别能力ꎮ米塞斯认为ꎬ企业家承受市场不完美的不确定性的行为ꎬ创造了市场机会ꎬ企业家精神的基本因素是人的创造力ꎮ柯兹纳指出ꎬ新古典经济学描绘的均衡世界不可能自动实现ꎬ市场常常处于非均衡状态ꎬ企业家善于在这种非均衡状态中发现机会和创造未来ꎮ承继经典ꎬ立足当下ꎬ面向未来ꎬ深刻把握和理解企业家精神的精髓ꎬ阐述企业家精神的叙事ꎬ本身需要生发企业家精神而敢于理论创新ꎮ基于我们前期的研究ꎬ企业家精神是一种文化价值观ꎬ是持续连绵的价值观创新和突破ꎬ是一种独特的特性和行动ꎬ是经济持续增长的内生变量ꎮ企业家精神包括五个 元素 :创新精神㊁契约精神㊁合作精神㊁敬业精神和开放精神ꎮ创新精神是企业家精神的核心元素ꎬ契约精神㊁合作精神㊁敬业精神和开放精神是企业家精神的基本元素ꎮ创新精神是一种知识创造ꎬ是价值观的连绵突破和持续创新ꎻ契约精神是一种文化信仰ꎬ是市场经济的支柱精神ꎻ合作精神是一种道德素养ꎬ是现代社会人们的立身之本ꎻ敬业精神是一种职业习惯ꎬ是精益求精的行为方式ꎻ开放精神是一种学习态度ꎬ是立足全球的战略思维[３]ꎮ(一)指标体系构建在对中国企业家精神发展水平进行测度时ꎬ基于典型性㊁综合性㊁可比性㊁数据可得性等准则ꎬ本文将考虑全国或一个地区在创新精神㊁契约精神㊁合作精神㊁敬业精神㊁开放精神等５个方面的综合表现ꎬ选用１７个二级指标再细化成能够较好地衡量各个发展方面的６７个三级指标ꎬ构成企业家精神指标体系(见下页表１)ꎮ据此ꎬ对全国和不同区域的企业家精神指数进行测度和评估ꎬ进而探讨区域企业家精神时空演变的典型事实和收敛特征ꎮ(二)企业家精神指数的测度方法本文采用客观赋权评价法ꎬ运用全局主成分分析法测度企业家精神指数ꎮ全局主成分分析的基本原理是将各年份时序性立体数据通过全局主成分变换到统一的全局主超平面上ꎬ再将主超平面上的数据进行变换组合ꎬ进而反映出评价对象的动态特性ꎮ鉴于数据的可获得性和连贯性ꎬ本文选取了２０００ ２０１８年３０个省市自治区(不包括西藏自治区和港澳台地区)的年度数据做全局主成分分析ꎮ首先ꎬ对６７个评价指标㊁３０个省市自治区㊁１９年的数据进行整理ꎬ形成６７ˑ３０ˑ１９个数据构成的时序立体数据表ꎮ其次ꎬ用经过处理后的三级指标数据作为经典主成分分析法的输入ꎬ确定各三级指标在各二级指标指数中的权重以合成５个维度指数ꎮ最后ꎬ以二级指标指数得分数据作为主成分分析法的输入ꎬ得到５个维度指数在企业家精神指数中的权重ꎬ最终合成企业家精神指数ꎮ(三)数据收集与处理多数研究数据来源于«中国统计年鉴»ꎬ还有些数据来源于«中国金融年鉴»«中国科技统计年鉴»«国家知识产权局统计年报»㊁Ｗｉｎｄ数据库㊁国泰安数据库㊁国经网和各地区国民经济与社会发展统计公报等ꎬ部分数据如产业集聚度㊁产业协调度㊁受教育程度以及劳动力流动等由作者计算整理求得ꎮ为了保持样本的完整性ꎬ对于个别地区缺失的数据ꎬ本文采用线性插值法予以补齐ꎮ如果缺失中间一年的数据ꎬ用前后两年数据的平均值或移动平均值补齐ꎻ如果缺失两年的数据ꎬ则用相近的三年数据的移动平均值逐个补齐ꎮ２１１㊀表１测度企业家精神的指标体系一级指标二级指标三级指标指标属性指标含义或算法单位创新精神创新投入Ｘ１研发投入强度正向Ｒ＆Ｄ/总产值％Ｘ２研发人员全时当量正向地区研发人员全时当量人/年Ｘ３科技拨款比重正向科技拨款占财政拨款的比重％创新产出Ｘ４科技成果数量正向当年科技成果登记的数量件Ｘ５核准注册商标情况正向当年注册商标核准数量个Ｘ６发明专利数量正向发明专利数/每万人就业人数件/人 双创 行为Ｘ７自我雇佣比率正向私营企业和个体企业人数/总从业人数％Ｘ８创业活跃度正向每千名劳动力创办私营企业数量个/人Ｘ９民营经济占比正向民营企业产品销售率％Ｘ１０高新技术企业经营情况正向高新技术企业利润额占ＧＤＰ比重％Ｘ１１专利申请情况正向专利申请数量/ＧＤＰ件/元Ｘ１２企业新产品生产情况正向规模以上工业企业新产品销售收入/ＧＤＰ％ 双创 生态Ｘ１３创业政策环境正向开发区数量个Ｘ１４政府服务环境正向Ｒ＆Ｄ总经费中政府资金比重％Ｘ１５融资便利性正向贷款存款转化率％Ｘ１６金融服务环境正向金融市场规模％Ｘ１７文化竞争力１正向地区文化馆数量个Ｘ１８文化竞争力２正向财政支出中对文化投入的比重％Ｘ１９消费力１正向居民人均可支配收入元Ｘ２０消费力２正向地区恩格尔系数指数Ｘ２１消费力３正向居民消费率％Ｘ２２消费力４正向最终消费率％Ｘ２３高技术产业企业数占比正向地区高技术产业企业数量占地区企业比重％契约精神企业行为Ｘ２４知识产权侵权率负向地区知识产权侵权案件数/全国知识产权侵权案件数％Ｘ２５信用评级正向地区信用评级ＡＡ及以上企业数/总企业数％Ｘ２６劳动争议情况负向地区企业劳动争议案件数件市场行为Ｘ２７金融机构违约情况负向金融机构不良贷款率％Ｘ２８企业资产周转率正向规模以上工业企业资产周转率％Ｘ２９商品交易规模正向地区商品市场交易金额/ＧＤＰ％Ｘ３０市场交易违规行为负向地方政府罚没收入/ＧＤＰ％政府行为Ｘ３１政府服务效率１正向地方政府财政支出效率％Ｘ３２政府服务效率２正向税收规模/公职人员数量元/人Ｘ３３财政赤字风险负向财政赤字率％Ｘ３４职务违规行为负向职务犯罪案件数件合作精神企业合作Ｘ３５股份合作企业规模正向地区股份合作制法人单位数占比％Ｘ３６技术合同规模正向技术合同成交额/ＧＤＰ％Ｘ３７中外合作规模正向各地区中外合作企业进出口额/ＧＤＰ％产业合作Ｘ３８产业协调度正向三大产业耦合协调度％Ｘ３９产业集聚１正向第一产业集聚度指数Ｘ４０产业集聚２正向第二三产业集聚度指数Ｘ４１产业集聚３正向高技术产业集聚度指数Ｘ４２产业结构合理化正向产业结构合理化指数指数区域合作Ｘ４３地区间综合物流规模正向国家地区货物周转量吨公里Ｘ４４交通便利程度正向高铁开通城市数量个Ｘ４５邮电业务规模正向地区邮电业务量/ＧＤＰ％３１１续㊀表一级指标二级指标三级指标指标属性指标含义或算法单位敬业精神工匠精神Ｘ４６工业企业生产率正向工业企业全要素生产率％Ｘ４７地区产品质量合格率正向产品质量合格数/总产品数％职业精神Ｘ４８受教育程度１正向高中以上学历人口平均受教育年限年/人Ｘ４９受教育程度２正向大专以上学历占总人口比重％Ｘ５０劳动力质量正向在岗职工平均工资元专业精神Ｘ５１利润率正向利润总额/主营业务成本％Ｘ５２主营业务收入正向规模以上工业企业主营业务收入亿元Ｘ５３销售费用占比正向规模以上私营企业销售费用/ＧＤＰ％Ｘ５４工业污染治理能力正向工业废气污染处理设施运行费用占主营业务支出比重％开放精神国际循环Ｘ５５进出口规模正向进出口总额/ＧＤＰ％Ｘ５６外商直接投资规模正向ＦＤＩ/ＧＤＰ％Ｘ５７外商直接投资占固定资产投资比重正向ＦＤＩ/固定资产投资额％Ｘ５８外资企业税收贡献正向外资企业所纳款项/税收收入％Ｘ５９外资企业就业贡献正向外资企业城镇就业人数/城镇就业人数％国内循环Ｘ６０劳动力流动正向人口流动净迁移规模指数Ｘ６１交通基础设施正向铁路㊁公路和水运里程数公里Ｘ６２文化多样性正向地区使用的汉语次方言数量种技术生态Ｘ６３对外直接投资规模正向ＯＦＤＩ/ＧＤＰ％Ｘ６４国外技术引进合同额正向国外技术引进合同额/常住人口元/人数字生态Ｘ６５互联网普及率正向互联网用户数/总人口户/人Ｘ６６互联网宽带接入率正向互联网宽带接入端口数/总户数个/户Ｘ６７移动电话交换机容量正向移动电话交换机的容量万户㊀㊀三、企业家精神的测度结果及基本分析(一)企业家精神的测度结果按照上述方法测度企业家精神指数ꎬ由于对数据作了标准化处理ꎬ结果中会存在一些负值ꎬ负值不代表经济含义ꎬ主成分分析的结果中出现的负值代表在标准均值以下ꎬ表示该地区的企业家精神较低ꎮ根据统计学的３σ原则ꎬ按照Ｅｎｔｒｅｉ ＝ＡＢＳ(ｍｉｎ(Ｅｎｔｒｅｉ)＋Ｅｎｔｒｅｉ)进行坐标平移消除负数影响ꎮ全国层面的企业家精神指数测度结果ꎬ自２０００年的０.１５８上升至２０１８年的１２.６６４ꎬ年均增长率为２５.９５％ꎬ表明中国企业家精神呈现持续增长的趋势ꎮ下页图１绘制了企业家精神指数测度结果ꎮ如图１所示ꎬ随着时间的推移各省份的企业家精神指数呈逐步上升趋势ꎬ增长势头较为稳定ꎮ广东企业家精神指数年度均值最高ꎬ为５.０７８ꎬ广东地区的创新创业活力强ꎬ可谓粤商精神雄踞翘楚ꎮ青海企业家精神指数年度均值最低ꎬ为０.４７１ꎬ这意味着培育企业家精神是振兴青海经济的重要抓手ꎮ企业家精神指数年度均值排名前五的省份分别为广东㊁江苏㊁浙江㊁上海和山东ꎬ这些地区企业家精神指数高ꎬ与本地区的经济发展水平是相当的ꎮ排名后五的省份是贵州㊁甘肃㊁宁夏㊁海南和青海ꎬ大多数为西部地区ꎬ这些地区民营经济不发达ꎬ企业家精神不足ꎮ(二)省际企业家精神的阶段性特征本文将观察期划分为三个时间段:第一阶段是２０００ ２００７年ꎬ从本世纪初到全球经济危机爆发前ꎬ我国加入ＷＴＯꎬ改革开放深度推进ꎬ经济持续高速增长ꎮ第二阶段是２００８ ２０１２年ꎬ全球经济危机爆发之后至党的十八大召开前夕ꎬ全球经济危机使得世界经济陷入低迷ꎬ国内企业不畏艰难㊁艰苦创业ꎬ渡过难关ꎮ第三阶段是２０１３ ２０１８年ꎬ中国经济由高速增长阶段进入中高速增４１１长阶段ꎬ并转向高质量发展阶段ꎬ２０１５年 大众创业㊁万众创新 写进中央政府工作报告ꎬ激发和保护企业家精神蔚然成风ꎮ图２绘制了不同时间段省际企业家精神的均值和变异系数ꎮ图１㊀１０个代表年份省际企业家精神指数㊀㊀数据来源:根据作者的测算结果得到(ａ)省际企业家精神指数均值㊀(ｂ)省际企业家精神指数变异系数图２㊀不同时间段省际企业家精神指数的均值和变异系数㊀㊀如图２(ａ)所示ꎬ２０００ ２０１８年ꎬ企业家精神指数均值ꎬ广东最大ꎬ为５.０７８ꎬ青海最小ꎬ为０.４７１ꎮ分时间段看ꎬ第一阶段ꎬ广东均值最大ꎬ为３.９２９ꎬ青海均值最小ꎬ为０.２９９ꎬ前者是后者的１３.１４倍ꎻ第二阶段ꎬ广东均值最大ꎬ为５.０３７ꎬ青海最小ꎬ为０.５２５ꎬ前者是后者的９.５９倍ꎬ地区差异缩小ꎻ第三阶段ꎬ广东的均值最大ꎬ为６.６４５ꎬ青海的均值最小ꎬ为０.６５６ꎬ前者是后者的１０.１３倍ꎬ差距稍有扩大ꎮ从变动趋势看ꎬ３０个省市区均值呈现 第三阶段>第二阶段>第一阶段 的趋势ꎬ表明在观察期内中国不同省市区企业家精神指数一直处于上升过程中ꎬ成为推进高质量发展的强大动力ꎮ图２(ｂ)绘制了不同省市区不同时段企业家精神指数的变异系数ꎮ２０００ ２０１８年贵州的变异系数最大ꎬ天津最小ꎮ第一阶段ꎬ青海的值最大ꎬ广东的值最小ꎻ第二阶段ꎬ贵州的值最大ꎬ天津的值最小ꎻ第三阶段ꎬ贵州的值最大ꎬ甘肃的值最小ꎮ从变异系数变动趋势看ꎬ第一阶段和第二阶段对比ꎬ所有省市区均下降ꎻ第二阶段和第三阶段对比ꎬ下降的有１８个省份ꎬ上升的有１２个省份ꎮ总体而言ꎬ绝大多数省份的企业家精神指数波动程度逐渐减弱ꎬ企业家精神指数持续上升且更加稳定ꎮ(三)企业家精神指数的分解下页图３绘制了企业家精神指数分解为创新精神㊁契约精神㊁合作精神㊁敬业精神和开放精神等５个维度指数状况ꎮ图３(ａ)显示了全国层面企业家精神指数的分解结果ꎮ创新精神㊁合作精神与企业家精神指数走势基本一致ꎬ呈上升趋势ꎻ契约精神２００６年略有下降ꎬ其他年份呈上升趋势ꎻ敬业精神和开放精神在２０１３年前上升趋势显著ꎬ而在２０１４ ２０１８年间几乎保持稳定状态ꎮ２０１３年之后创新精神在企业家精神指数中贡献５１１最大ꎮ图３(ｂ)是３０个省市区企业家精神指数５个一级指标的年度均值ꎮ北京㊁上海㊁广东㊁浙江等地区创新精神在企业家精神指数中贡献最大ꎮ北京企业家精神指数年度均值排全国第六位ꎬ而创新精神排在第一位ꎻ江苏企业家精神指数年度均值排全国第二位ꎬ而敬业精神贡献最大ꎬ创新精神贡献第二ꎻ山东企业家精神指数年度均值排在第五位ꎬ贡献最大的是敬业精神ꎬ创新精神贡献排第三ꎮ创新精神严重不足的是内蒙古㊁新疆㊁云南㊁青海㊁海南等省市区ꎮ黑龙江㊁广西㊁山西㊁甘肃㊁河北等地区的企业家精神指数年度均值中创新精神贡献最小ꎮ(ａ)中国企业家精神指数的分解㊀(ｂ)企业家精神指数一级指标年度均值图３㊀２０００ ２０１８年企业家精神指数二级指标的分解㊀㊀四㊁企业家精神的空间差异分析(一)Ｄａｇｕｍ基尼系数及其分解本文利用Ｄａｇｕｍ基尼系数动态诠释中国东中西部企业家精神的空间差异ꎬ并按照子群分解的方法将总体基尼系数(Ｇ)分解为三部分:区域内差异(Ｇｗ)㊁区域间差异(Ｇｎｂ)和超变密度(Ｇｔ)ꎬ即Ｇ＝Ｇｗ＋Ｇｎｂ＋Ｇｔꎮ基尼系数越小代表差异性越小ꎬ反之差异性越大ꎮ衡量区域企业家精神空间差异的表达式如下:Ｇ＝ｋｊ＝１ｋｈ＝１ｎｊｉ＝１ｎｈｒ＝１｜ｅｎｔｒｅｊｉ－ｅｎｔｒｅｈｒ２ｎ２μ(１)其中ꎬｋ表示区域划分的个数ꎬｎ表示所有省份的个数ꎬｎｊ和ｎｈ分别表示ｊ地区和ｈ地区内省份的个数ꎬｅｎｔｒｅｊｉ表示ｊ地区内ｉ省份的企业家精神ꎬｅｎｔｒｅｈｒ表示ｈ地区ｒ省份的企业家精神ꎬμ则表示所有省份的企业家精神指数的平均值ꎮ式(２)至(９)是分析企业家精神空间差异运用的相关公式ꎮ式(２)㊁(３)分别表示ｊ地区的基尼系数Ｇｊｊ和ｊ地区与ｈ地区之间的基尼系数Ｇｊｈꎬμｊ和μｈ表示ｊ地区和ｈ地区的企业家精神指数的平均值ꎮ式(４)为区域内差异Ｇｗ的计算公式ꎬ式(５)为区域间差异Ｇｎｂ的计算公式ꎬ式(６)为区域间超变密度Ｇｔ的计算公式ꎮＧｊｊ＝ ｎｊｉ＝１ ｎｈｒ＝１｜ｅｎｔｒｅｊｉ－ｅｎｔｒｅｊｒ｜２ｎ２ｊμｊ(２)Ｇｊｈ＝ｎｊｉ＝１ ｎｈｒ＝１｜ｅｎｔｒｅｊｉ－ｅｎｔｒｅｊｒ｜ｎｊｎｈ(μｊ＋μｈ)(３)Ｇｗ＝ ｋｊ＝１ＧｊｊＰｊＳｊ(ｋ＝３)(４)Ｇｎｂ＝ ｋｊ＝２ ｊ－１ｈ＝１Ｇｊｈ(ＰｊＳｈ＋ＰｈＳｊ)Ｄｊｈ(５)Ｇｔ＝ ｋｊ＝２ ｊ－１ｈ＝１Ｇｊｈ(ＰｊＳｈ＋ＰｈＳｊ)(１－Ｄｊｈ)(６)Ｄｊｈ＝(ｄｊｈ－ｐｊｈ)/(ｄｊｈ＋ｐｊｈ)(７)ｄｊｈ＝ʃɕ０ｄＦｊ(ｙ)ʃｙ０(ｙ－ｘ)ｄＦｈ(ｘ)(８)ｐｊｈ＝ʃɕ０ｄＦｈ(ｙ)ʃｙ０(ｙ－ｘ)ｄＦｊ(ｙ)(９)其中ꎬｐｊ＝ｎｊ/ｎꎬＳｊ＝ｎｊμｊ/(ｎμ)ꎻｊ＝１ꎬ２ꎬ３ꎮ式７中ꎬＤｊｈ表示地区ｊ和地区ｈ之间企业家精神的相互影响ꎬｄｊｈ为区域间企业家精神的差值ꎬ表示区域ｊ和ｈ间所有ｅｎｔｒｅｊｉ－ｅｎｔｒｅｈｒ>０的样本值加总的数学期望ꎻｐｊｈ为超变一阶矩ꎬ表示区域ｊ和ｈ间所有ｅｎｔｒｅｈｒ－ｅｎｔｒｅｊｉ>０的样本值加总的数学期望ꎮ(二)空间差异分析从总体差异看ꎬ东中西部地区企业家精神的基尼系数２０００ ２０１８年呈现出 先大幅下降 后小幅上升 的走势ꎬ表明总体上企业家精神空间差异性逐步缩小ꎮ２０００ ２０１４年东中西地区企业家精神的基尼系数从０.１７０７下降至０.１２７４ꎬ缩６１１。
主成分分析与因子分析的主要方法和思想
1.(10分)数据中心化和标准化在回归分析中的意义是什么?在多元线性回归分析中,因为涉及多个自变量,自变量的单位往往不同,会给分析带来一定的困难,又由于涉及的数据量很大,就可能会以舍入误差而使得计算结果不理想.1.中心化处理后可以减少一个未知参数,减少了计算的工作量,对手工计算尤为重要.2.标准化处理后有利于消除量纲不同和数量级的差异所带来的影响,避免不必要的误差.2.(10分)在实际问题中运用多元线性回归应注意哪些问题?在实际问题中,人们用复相关系数R来表示回归方程对原有数据拟合程度的好坏,但是拟合优度并不是检验模型优劣的唯一标准,有时为了使模型从结构上有较合理的经济解释,R2等于0.7左右也给回归模型以肯定的态度.在多元线性回归分析中,我们并不看重简单相关系数,而认为偏相关系数才是真正反映因变量y与自变量x i以及自变量x i与x j的相关性的数量.用相关系数R2大小来衡量模型的拟合优度,不能仅由R2值很大来推断模型优劣.在实际应用回归方程进行控制和预测时,给定的x0值不能偏离样本均值太大,如果太大,用回归方程无论是作因素分析还是经济预测,效果都不会理想.得到实际问题的经验回归方程后,还不能马上用它去作分析和预测,还需运用统计方法对回归方程进行检验.3.(15分)主成分分析与因子分析的主要方法和思想是什么?两者有何联系与区别?求解主成分的方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R 已知),采用的方法只有主成分法。
一、主成分分析的基本思想在对某一事物进行实证研究中,为了更全面、准确地反映出事物的特征及其发展规律,人们往往要考虑与其有关系的多个指标,这些指标在多元统计中也称为变量。
这样就产生了如下问题:一方面人们为了避免遗漏重要的信息而考虑尽可能多的指标,而另一方面随着考虑指标的增多增加了问题的复杂性,同时由于各指标均是对同一事物的反映,不可避免地造成信息的大量重叠,这种信息的重叠有时甚至会抹杀事物的真正特征与内在规律。
基于R语言的主成分分析方法及其在数据降维中的应用
基于R语言的主成分分析方法及其在数据降维中的应用主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的多变量数据分析方法，通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系统中，从而找到数据中的主要特征。
本文将介绍基于R语言的主成分分析方法，并探讨其在数据降维中的应用。
一. 主成分分析的基本原理主成分分析的基本原理是通过寻找数据中的主要模式和变化，将高维数据映射到低维空间中，以达到数据降维和简化的目的。
其具体步骤如下：1. 标准化数据：首先，对原始数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
常用的标准化方法包括中心化（减去均值）和缩放（除以标准差）。
2. 计算协方差矩阵：通过计算标准化后的数据的协方差矩阵，可以获得变量之间的相关程度。
协方差矩阵的对角线元素表示每个变量的方差，非对角线元素表示变量之间的协方差。
3. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。
特征值表示各主成分的方差大小，特征向量表示各主成分的方向。
4. 选择主成分：按照特征值从大到小的顺序，选择前k个特征值对应的特征向量作为主成分。
通常选择的主成分数目是根据特征值的解释度和累计贡献率进行确定。
5. 数据投影：将原始数据投影到选取的主成分上，将高维数据降低到低维空间中。
投影后的数据即为主成分得分，可以用来表示原始数据在各主成分上的表现。
二. R语言中主成分分析的实现在R语言中，我们可以使用prcomp函数来实现主成分分析。
下面是主要的步骤：1. 导入数据：从外部文件或者通过其他方式导入数据，并将其存储为数据框或矩阵的形式。
2. 标准化数据：使用scale函数对数据进行标准化处理。
3. 进行主成分分析：使用prcomp函数进行主成分分析，设置参数scale=TRUE表示对标准化后的数据进行主成分分析。
4. 结果解释：查看主成分的方差解释度和累计贡献率，选择适当的主成分数目。
基于全局主成分法的区域资源禀赋综合评价研究
40
区域发展研究 Regional Development Study
赋影响而表现出不同特点[5]。 综上，目前学者们针对区域资源禀赋进行综
资源环境承载力评价概述
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
2021年4月14日星期三
•资源环境承载力评价
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
一、概念 二、评价方法 三、应用方向 四、案例分析
一、概念
•承载力提 出
•发展
•产生新概 念
最初是与生态学密切相关，指“某一特定环境条件下， 某种生物个体存在数量的最高极限”。1921年，美国学者将 此概念应用于人类承载力的研究，指“某一地区的食物资源 确定该地区的人口容纳量”。
程部署。
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
三、应用方向
•※服务于国土规划编制的国土资源环境承载力评价
•（1）土地资源承载力评价 • 耕地资源承载力评价技术思路：耕地资源需求规模＝（ 区域总人口×450千克）/（区域耕地平均单产×合理的复种指 数）；区域耕地资源承载力＝耕地资源可供给规模/耕地资源 需求规模。 • 农村生活空间承载力技术思路：农村生活空间合理需求规 模＝区域农村总人口×人均用地空间标准；区域农村生活空间 承载力＝农村生活空间实际规模/农村生活空间合理需求规模 。
综合指标体 系评价
ü 中原城市群城市承载力研究中土地、水资源、交通和环境要素 承载力指标，建立城市综合承载力评价指标体系 ü 秦成，王红旗等构建了包含人口密度、人均水资源量、人均耕 地面积、水土协调度、水环境纳污能力、环境用水率、城市化水 平和人均GDP等指标的泉州市资源环境承载力评价指标体系
观 ü 综合指标体系考虑的指标更为全面；
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
三、应用方向
•※服务于国土规划编制的国土资源环境承载力评价
各因素的相对重要性给出判断。它的信息主要是基于人们对于每一层次 中各因素的相对重要性作出的判断。这种判断通过引入1～9比率标度进
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于主成分分析法的福建省资源环境承载力空间差异研究
作者：李庆贺伍博炜曾月娥王佳韡
来源：《绿色科技》2014年第04期
摘要：基于主成分分析法，利用SPSS19.0软件对福建省的资源环境承载力进行了研究分析。
结果表明：从总体上看，沿海地区资源环境承载力综合得分大于内陆地区，但沿海地区内部差异较大，其中，厦漳泉地区以及福州地区资源环境承载力明显高于其它地区。
为了促进经济社会的可持续发展，必须充分合理地利用资源环境。
关键词：主成分分析；资源环境承载力；福建省
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2014）04-0277-03
1、引言
随着我国经济的快速发展，各种环境问题也相伴而生，资源、环境问题与经济社会发展关系引起人们的重视，同时伴随着人类对可持续发展的重视，资源环境承载力的研究逐渐成为热点。
资源环境承载力是指在自然生态环境不受危害并维持良好生态系统的前提下，一个区域的资源禀赋和环境容量所能承载的经济社会活动的规模，它是一个综合性概念。
国内外学者从不同角度对资源环境承载力进行了研究。
罗马俱乐部提交的著名研究报告《增长的极限》对全球人口承载容量及相关资源环境问题进行了一次具有广泛影响力的深入探讨；1977年，联合国粮农组织开展了一项针对发展中国家土地的潜在人口承载力的研究。
我国对资源环境承载力的研究起步较晚，1986年9月，中科院开展了初步估算全国土地资源承载容量的研究，并提出了提高国土资源承载容量的途径及对策；2008年，王贵明等在对区域资源的承载能力进行量化研究时，提出了自然资源的承载能力、经济资源的承载能力、社会资源的承载能力的线性模型；2013年，冀振松等基于系统论思想构建山西省资源环境承载力评价指标体系，采用熵值法和特尔菲法相结合的方法确定评价权重对山西省资源环境承载力进行综合评价。
目前国内关于承载力的研究，多集中于资源环境中的某一要素上，如土地资源承载力、水资源承载力以及旅游环境承载力研究等，综合要素承载力研究相对欠缺，其概念及量化方法有待深入探讨，且在资源环境承载力综合评价中较少关注生态环境因素。
本文将以福建省各县级行政单位为研究对象，将生态环境因子纳入资源环境评价指标，对福建省资源环境承载力的空间差异进行科学分析，以期为福建省经济社会发展提供理论与实践参考。
2、研究方法与指标选取
本文采用主成分分析法对福建省的资源环境承载力进行客观评价。
主成分分析是将多个相关变量简化为少数综合主成分的多元统计方法，可以在尽可能保留原始变量信息的基础上降低变量的维度。
运用SPSS19.O统计软件对数据进行分析，主成分分析的一般步骤为：①选取一系列指标变量，对原始变量数据进行标准化处理，以排除量纲的影响；②求出标准化数据的相关系数矩阵以及特征值、特征向量，确定主成分；③计算累计贡献率，按累计贡献率≥85%的原则确定主成分数；④计算主成分的特征向量和表达式；⑤计算旋转后的因子载荷矩阵；⑥以各主成分的贡献率为权数对资源环境承载力进行综合评价。
指标的选取是数据分析的关键。
本文在借鉴前人研究经验、参考专家意见的基础上，综合考虑，选取8个指标因子，构建起福建省资源环境承载力评价指标体系。
选取的指标覆盖经济社会、资源与生态环境三大块。
具体指标如下：①地区生产总值X1（亿元）；②年末常住人口X2（万人）；③固定资产投资X3（亿元）；④人均水资源量X4（m3/人）；⑤人均土地资源X5（亩/人）；⑥生态脆弱性评价X6；⑦生态重要性评价X7；⑧生物多样性维护功能重要性X8。
文中所采用的数据来自2013年《福建省统计年鉴》与福建省主体功能区规划数据。
3、结果与分析
以福建省的各县级行政单位为基本单元，对全省84个县级行政单位（不含金门县）的数据按照主成分分析法的原理和步骤，运用SPSS软件进行处理。
得出KMO检验值为：
0.802>0.8，表明适合主成分分析。
根据特征值>O和累计贡献率≥85%，得出主成分特征值、贡献率和累计贡献率（表1），由表1可知，前4个主成分的累计贡献率达到86.893%，已大于85%，可以比较全面地反映影响资源环境承载力变化的因子，可以充分体现福建省资源环境承载力的空间状况，故福建省资源环境承载力评价的主成分为4个。
对各评价单元的主成分因子得分进行加权求和，得到福建省各县级行政单元的资源环境承载力综合得分值，并结合ArcGIS软件进行空间表达（图1）。
由资源环境承载力综合得分图可以得出：从总体上看，沿海地区资源环境承载力大于内陆地区，但沿海地区内部差异较大，其中，厦漳泉地区以及福州地区资源环境承载力明显高于其它地区。
具体来看，资源环境承载力综合得分较高的县（市、区）有：福清市、长乐市、闽侯县、晋江市、南安市、惠安县、新罗区、思明区、湖里区、延平区、福安市、涵江区、仙游县等，这些地区具备较好的经济基础，综合实力较强，有一定的经济一体化基础条件，是人口和经济密集区，由此可以看出，经济发展水平是影响资源环境承载力的主要因子，随着福建省经济的持续发展，对资源环境的要求不断提高，同时在经济发展过程中，也对资源环境造成了很大的负担，但经济的发展和科技水平的提高，也使得应对以及处理资源环境问题的能力提高。
人口和自然条件也在一定程度上影响着资源环境承载力，这些地区是全省人口主要聚集区，同
时也是土地资源比较丰富以及生态环境承载水平较好的地区，但同时也存在着后备土地资源不多、水环境污染以及生态环境破坏等问题。
对于资源环境承载力综合得分较低的县（市、区），如：松溪县、政和县、光泽县、清流县、将乐县、古田县、屏南县、长泰县、永泰县等，这些地区大多位于西部地区，其中有些地区具备良好的农业生产条件，有的是以提供生态服务为主，大多在保障全省生态安全、维护生态多样性方面占有重要地位，生态重要性等级较高，同时其生态环境也比较脆弱，不适宜大规模高强度工业化城镇化开发。
4、结语
目前，资源环境承载力越来越成为影响各地区发展的重要因素，经济社会发展中要充分考虑本地区的资源环境承载力。
（1）本文基于主成分分析法，利用SPSS软件，选取覆盖经济社会、资源与生态环境三大块的指标，对福建省资源环境承载力空间差异进行分析，既克服了评价方法的主观性，又考虑了指标之间的相关性，能比较全面客观地反映福建省资源环境承载力空间现状。
（2）从福建省资源环境承载力空间分布可以得出，沿海地区资源环境承载力整体上大于内陆地区，但沿海地区内部差异较大。
沿海地区要转变经济发展模式，提高资源环境利用效率，减轻资源环境压力，合理利用并维持较好的资源环境，促进经济社会发展与资源环境利用相协调；而西部地区资源环境承载力水平整体较低于东部沿海，这些地区大多生态环境较脆弱，在维护生态安全方面占有重要地位，因此不适合大规模高强度开发，须在可持续发展的基础上，合理、充分挖掘资源环境潜力，维护好生态环境安全。
（3）为了促进福建省经济社会的可持续发展，各县（区、市）应根据自身特点，努力提高资源与环境利用效率，提倡节约资源与保护环境，最大限度地提高资源环境承载力水平，使得经济社会发展与资源环境相协调。
首先，要转变经济发展模式，加快产业结构调整步伐。
要树立科学发展观，不仅关注经济指标，也要关注资源和环境指标，增加对资源保护和环境利用的投入；其次，要积极推进资源节约型社会的建立，实施可持续发展策略，为此，要建立健全相关法律制度，提高全民可持续发展的意识；最后，要因地制宜、合理制定相应政策，采取最优措施，福建省内部各地区发展阶段、发展目标不尽相同，这就要求各区域要采取恰当的策略促进经济社会发展，但又要着眼于整体，加强区域间分工与协作。