數(shù)學(xué)統(tǒng)計經(jīng)濟(jì)類畢業(yè)論文

1、數(shù)學(xué)統(tǒng)計經(jīng)濟(jì)類畢業(yè)論文題 目 淺析懷化與張家界兩市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 學(xué) 院 專 業(yè) 名 稱 學(xué) 生 姓 名 學(xué) 號 指 導(dǎo) 教 師 目 錄第一部分 引言3第二部分 正文5 2.1 產(chǎn)業(yè)的解釋5 2.1.1 產(chǎn)業(yè)的概念 5 2.1.2 產(chǎn)業(yè)的分類 5 2.2 懷化與張家界市產(chǎn)業(yè)及其現(xiàn)狀52.2.1 懷化市產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀 52.2.2 張家界市產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀 6 2.3 理論、方法和結(jié)果 72.3.1 問題的初步整理 72.3.2 理論簡介、統(tǒng)計方法概述及用 82.3.3 計算與分析結(jié)果 16 2.4 檢驗與改進(jìn) 222.4.1 主成分分析法的檢驗 22 2.4.2 對主成分進(jìn)行多元線性回歸的改進(jìn)辦法 23 結(jié)論 2

2、7第三部分 附錄 28 附錄一 28 附錄二 31第四部分 參考文獻(xiàn) 33淺析懷化市與張家界市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)【摘鍵要】伴隨著東部沿海區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速穩(wěn)步前進(jìn)的步伐，“讓一部分地區(qū)先富起來”這一宏觀經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略初步實現(xiàn)；我們步入到“先富幫后富”階段，“中部崛起”又一偉大經(jīng)濟(jì)目標(biāo)深入人心。作為中部大省，湖南地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮關(guān)系全局；懷化地區(qū)和張家界市成為湖南省崛起之關(guān)鍵。分析兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀，給出各次產(chǎn)業(yè)下分類指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，既能展現(xiàn)已經(jīng)獲得的經(jīng)濟(jì)成果，又能為接下來的經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策提供判科學(xué)依據(jù)。本文著重運用統(tǒng)計上回歸分析和主成分分析的方法，計算相應(yīng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)，以分析影響兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的細(xì)節(jié)方面。主要結(jié)

3、果是兩市的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)表，該表顯示兩地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展生機(jī)勃勃；相比于第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭迅猛而穩(wěn)定?！娟P(guān)鍵字】三次產(chǎn)業(yè) 主成分分析 結(jié)構(gòu)比例系數(shù) 【Abstract】Along with the eastern coastal region economy fast steer pace, the macroscopic economy strategy of let one part area to get rich first preliminarily come true; we enter into the stage that who firstly get rich help

4、 those follow, another great economic goals win support among people. Hunan, as a big province in centre, the prosperity of it matters. As a result, Huaihua and Zhangjiajie city in Hunan province has become the key to rise. Analysis of two cities economy and industry classification index contributio

5、n to economic growth can not only show what has gained in economic outcomes, but also give scientific basis for the next economic forecast. In this paper, I am focusing on the use of statistical regression analysis and principal component analysis method and then calculating the corresponding econom

6、ic structure number in order to analyze the effects of proportional coefficient and the details of two cites economy grows. The main results are two cities structure proportion coefficient table, which shows the tertiary industry development of the two regions is full of vigour. Compared to the firs

7、t industry, development of the second industry is more rapid and more stable.【Key word】Tertiary industry Principal component analysis Percentage composition 一、 引言懷化市南倚廣西（桂林、柳州），西通貴州（銅仁、黔東南），與湖南邵陽、婁底、益陽、常德、張家界等市和湘西苗族土家族自治州接壤，自古素有“黔滇門戶”、“全楚咽喉”之稱，而今更有湘之“西大門”美譽(yù)。懷化因其獨特區(qū)位條件，交通優(yōu)勢十分明顯，是東中部地區(qū)通往大西南的橋頭堡，也是國內(nèi)極為

8、重要的交通樞紐城市。又因該城起步晚，自上世紀(jì)八十年代中期才大規(guī)模興建，因而城區(qū)布局趨于現(xiàn)代化，城區(qū)規(guī)模宏大，是湖南新興城市中的后起之秀。張家界市位于湖南省西北部，北鄰湖北鶴峰縣，是湖南西北部一個正在崛起，并以旅游為特征的省轄地級市。其地處武陵山東段，境內(nèi)多山，地勢由西北向東南方向傾斜，最高峰斗篷山位于桑植縣境西北，海拔1890米。正是由于張家界境內(nèi)奇特山地地形，她自古以來以自然風(fēng)光聞名于世。怪石嶙峋，石林矗立，流水相繞，張家界比其他自然風(fēng)景區(qū)更具神秘色彩。地理位置上，懷化與張家界兩市同屬武陵山東段，居共和國版圖中心位置。在實施之中的武陵山經(jīng)濟(jì)協(xié)作區(qū)規(guī)劃中，兩市地位尤為重要。古時兩市成為出川入蜀

9、的重要通道，是連接中原與西南的重要紐帶，也是巴蜀文化、楚文化、中原文化、云貴高原文化交匯地?，F(xiàn)今武陵地區(qū)已是中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)分水嶺，同時，她也為西部大開發(fā)的前沿提供了最好的實驗基地。雖然張懷兩市既沒有享受七十年代東部沿海地區(qū)特區(qū)政策，亦無九十年代西部大開發(fā)的特別優(yōu)惠。兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前景朝氣蓬勃，兩市在經(jīng)濟(jì)方面合作層次更高了，合作范圍更廣了，相互間貿(mào)易額逐年攀升。研究兩市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況并加以對比成為一個有趣而具現(xiàn)實意義的問題。對兩市的經(jīng)濟(jì)解析可從他們的三次產(chǎn)業(yè)比重著手。2008年，懷化市三次產(chǎn)業(yè)比重已調(diào)整為21.5：36.8：41.7，并向2009年的比重15.5：40.1：44.4靠攏，2010年這

10、個比例達(dá)到14.4：42.8：42.8。同一時間，張家界市此比重為16.8：23.8：59.4。宏觀方面這樣的數(shù)字解釋了兩市各自的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)并指出了兩行政區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向，然而產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)比重并不能具體到各行業(yè)對兩市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。將三次產(chǎn)業(yè)比重加以具體化，得到展開的內(nèi)容，不僅可以驗證對三次產(chǎn)業(yè)比重計算的準(zhǔn)確性，而且可以了解各行業(yè)的具體運作，方便有關(guān)部門編制統(tǒng)計數(shù)據(jù)，做出統(tǒng)計決策。例如，張家界市旅游業(yè)聞名于世，因而旅游對張家界經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)頗大，但無從得知到底有多大，即不能以簡潔的方式考察精確比率。懷化境內(nèi)多山，耕地零碎，因而林業(yè)占第一產(chǎn)業(yè)較大比重，但這個比重仍需要考察。具體深入分解三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，比較兩

11、市經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀顯得趣味可行?？紤]到兩市少數(shù)民族聚居現(xiàn)狀，研究其經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r有一定代表性意義。需要指出的是，盡管各產(chǎn)業(yè)下各行業(yè)的具體比重可以通過完整而系統(tǒng)的國民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)體制進(jìn)行收集和編制，然而，由于繁瑣的工作量、不完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)下各行業(yè)模糊界限的存在以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計的誤差和其他各方面原因，導(dǎo)致得出這一結(jié)果難度倍增，可行性差。運用統(tǒng)計法，卻可以簡潔有效的做到這一點。二、正文(一)產(chǎn)業(yè)的解釋1產(chǎn)業(yè)的概念生產(chǎn)物質(zhì)產(chǎn)品的集合體，包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通運輸業(yè)等部門，一般不包括商業(yè)。有時專指工業(yè)，如產(chǎn)業(yè)革命。有時泛指一切生產(chǎn)物質(zhì)產(chǎn)品和提供勞務(wù)活動的集合體，包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)、交通運輸業(yè)、郵電通訊業(yè)、商業(yè)飲食服務(wù)業(yè)、

12、文教衛(wèi)生業(yè)等部門。2產(chǎn)業(yè)的分類20世紀(jì)20年代，國際勞工局最早對產(chǎn)業(yè)作了比較系統(tǒng)的劃分，即把一個國家的所有產(chǎn)業(yè)分為初級生產(chǎn)部門、次級生產(chǎn)部門和服務(wù)部門。后來，許多國家在劃分產(chǎn)業(yè)時都參照了國際勞工局的分類方法。第二次世界大戰(zhàn)以后，西方國家大多采用了三次產(chǎn)業(yè)分類法。在中國，產(chǎn)業(yè)的劃分是：第一產(chǎn)業(yè)為農(nóng)業(yè)，包括農(nóng)、林、牧、漁各業(yè)；第二產(chǎn)業(yè)為工業(yè)，包括采掘、制造、自來水、電力、蒸汽、熱水、煤氣和建筑各業(yè)；第三產(chǎn)業(yè)分流通和服務(wù)兩部分，共4個層次： 流通部門，包括交通運輸、郵電通訊、商業(yè)、飲食、物資供銷和倉儲等業(yè)。 為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門，包括金融、保險、地質(zhì)普查、房地產(chǎn)、公用事業(yè)、居民服務(wù)、旅游、咨詢信息

13、服務(wù)和各類技術(shù)服務(wù)等業(yè)。 為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門，包括教育、文化、廣播、電視、科學(xué)研究、衛(wèi)生、體育和社會福利等業(yè)。 為社會公共需要服務(wù)的部門，包括國家機(jī)關(guān)、政黨機(jī)關(guān)、社會團(tuán)體以及軍隊和警察等。(二)懷化市與張家界市產(chǎn)業(yè)及其現(xiàn)狀1. 懷化市產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀（1）農(nóng)業(yè)水稻、工業(yè)原料林、煙葉、油茶、生豬、中藥材、柑桔、煙葉、肉牛為全市九個重點發(fā)展農(nóng)業(yè)。2008年超級稻等建設(shè)任務(wù)按照市級指標(biāo)超額完成，這些產(chǎn)業(yè)構(gòu)成懷化市農(nóng)業(yè)重要部分；同時，蔬菜，水果，花卉產(chǎn)業(yè)逐步發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展上升階段。麻陽冰糖橙，靖州楊梅，安江香柚，芷江鴨等區(qū)域特產(chǎn)為該市農(nóng)業(yè)蒙上一層神秘色彩，新晃黃牛肉已成功申請為國家

14、級地理標(biāo)志。（2）工業(yè)興建新園區(qū)懷化工業(yè)園，倡導(dǎo)綠色工業(yè)，充分運用自然資源豐富，生態(tài)環(huán)境良好的地理優(yōu)勢，發(fā)展新興工業(yè)。同時，加大對河西工業(yè)區(qū)的投入，發(fā)展印刷業(yè)、食品加工業(yè)等。保持洪江老工業(yè)區(qū)特色，轉(zhuǎn)型或取締生產(chǎn)污染重、經(jīng)營效率低的企業(yè)。（3）流通和服務(wù)消費市場又創(chuàng)新高，全年居民消費價格指數(shù)和零售物價指數(shù)控制在較低幅度。積極引進(jìn)外資，旅游產(chǎn)業(yè)繁榮興旺，星級賓館數(shù)量增加。交通運輸、郵電事業(yè)快步發(fā)展。財政收入高速增長，金融部門運行良好，證券保險業(yè)務(wù)紅火?？萍家I(lǐng)作用強(qiáng)化，教育事業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。廣播電視事業(yè)繼續(xù)發(fā)展，文化產(chǎn)業(yè)較快發(fā)展，文物保護(hù)成效顯著。衛(wèi)生保障能力穩(wěn)步提高，體育事業(yè)獲得全面發(fā)展 2張家界市

15、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀（1）農(nóng)業(yè) 種植業(yè)生產(chǎn)形勢良好。全市油料作物，蔬菜播種面積數(shù)十萬畝。糧、油、蔬菜、水果、茶、季麻等種植面積增加。紅薯、稻谷、玉米、大豆、馬鈴薯、油菜產(chǎn)量上升；柑桔、葡萄、茶葉、苧麻、梨、蔬菜、食用菌、葛根產(chǎn)業(yè)有所增值；生豬、雞鴨、魚、牛羊等牧漁產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好。永定區(qū)形成環(huán)市城區(qū)蔬菜和高寒山區(qū)反季節(jié)蔬菜生產(chǎn)帶，丘陵區(qū)紅薯和湘西黃牛生產(chǎn)帶，有機(jī)茶葉、優(yōu)質(zhì)烤煙、特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。該區(qū)七大產(chǎn)業(yè)基地占當(dāng)?shù)胤N植業(yè)面積40%左右，2006年完成農(nóng)業(yè)產(chǎn)值7億元，占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值近70%。（2）工業(yè)該市在煙草，醫(yī)藥，化工，輕紡，電力建材，機(jī)械，食品和煤炭等產(chǎn)業(yè)取得較大成績，以張家界科技工業(yè)園為首的張家界

16、工業(yè)發(fā)展迅速，但總的缺點是規(guī)模過小，銷售收入實現(xiàn)不大。（3）流通和服務(wù)針對第三產(chǎn)業(yè)實際情況，市政府適當(dāng)作出了調(diào)整，以適應(yīng)生產(chǎn)和消費結(jié)構(gòu)的變化；同時以市場化、產(chǎn)業(yè)化、社會化為方向，拓展了本市發(fā)展空間。旅游業(yè)發(fā)展勢頭極好，現(xiàn)代物流業(yè)（運輸、裝卸、倉儲、配送、加工、信息等業(yè)務(wù)領(lǐng)域）、房地產(chǎn)業(yè)、會展業(yè)等行業(yè)快速發(fā)展。充分強(qiáng)調(diào)把握好“世界自然遺產(chǎn)”和“世界地質(zhì)公園”兩塊金字招牌的運用，使其成為更給力的產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)。第三產(chǎn)業(yè)的興起能帶動大量旅游消費，對當(dāng)?shù)夭惋?、旅館行業(yè)有很大拉動作用。(三)理論、方法和結(jié)果1問題的初步整理懷化、張家界兩市有著相似的經(jīng)濟(jì)實力以及相近的經(jīng)濟(jì)背景。研究張懷兩市具體的細(xì)化的行業(yè)結(jié)構(gòu)比

17、重，必須首先找出關(guān)于第一，第二和第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)指標(biāo)，找到指標(biāo)數(shù)據(jù)，借助統(tǒng)計學(xué)工具運用統(tǒng)計軟件如spss進(jìn)行分析。以下考慮對第一產(chǎn)業(yè)指標(biāo)的選取。第一產(chǎn)業(yè)細(xì)分為農(nóng)，林，牧，漁四大業(yè)，而農(nóng)業(yè)是分析的重點。擬取代表農(nóng)業(yè)的四個指標(biāo)：“糧食產(chǎn)量”、“棉花產(chǎn)量”、“蔬菜產(chǎn)量”和“水果產(chǎn)量”。此四指標(biāo)，一方面部門編制完整，分工科學(xué)，因而可以獲取較高質(zhì)量的較為齊全的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，易于集中整理和分析；另一方面，他們代表了最廣大人民群眾的在衣、食、住等方面的真實內(nèi)容，能科學(xué)合理的反映出實際情況?！傲謽I(yè)產(chǎn)值”作為林產(chǎn)業(yè)代表性無可厚非；牧產(chǎn)業(yè)代表性指標(biāo)及漁產(chǎn)業(yè)代表指標(biāo)分別擬取為“牧業(yè)產(chǎn)值”和“漁業(yè)產(chǎn)值”。以下針對第二產(chǎn)業(yè)選取

18、指標(biāo)。第二產(chǎn)業(yè)廣泛包括了采掘、制造、自來水、電力、蒸汽、熱水、煤氣和建筑行業(yè)。在每個分行業(yè)中各選取一個典型而具有代表性的指標(biāo)獲取數(shù)據(jù)。選取各指標(biāo)分別為“采礦業(yè)產(chǎn)值”、“電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)總產(chǎn)值”、“制造業(yè)總產(chǎn)值”和“建筑業(yè)總產(chǎn)值”。這四項指標(biāo)既能體現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)意義，而又十分貼近于人們現(xiàn)實生活規(guī)范，所以適得其所。另以“工業(yè)增加值”、“規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值”、“規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值”作為候補(bǔ)預(yù)備指標(biāo)，用來彌補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)造成的損失。第三產(chǎn)業(yè)分流和通服務(wù)兩部分，下轄四個層次： 流通部門，包括交通運輸、郵電通訊、商業(yè)、飲食、物資供銷和倉儲等業(yè)。 為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門，包括金融、保險、地質(zhì)普查

19、、房地產(chǎn)、公用事業(yè)、居民服務(wù)、旅游、咨詢信息服務(wù)和各類技術(shù)服務(wù)等業(yè)。 為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門，包括教育、文化、廣播、電視、科學(xué)研究、衛(wèi)生、體育和社會福利等業(yè)。 為社會公共需要服務(wù)的部門，包括國家機(jī)關(guān)、政黨機(jī)關(guān)、社會團(tuán)體以及軍隊和警察等。重點是流通部門和為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門；為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)的服務(wù)這一部門可簡單加以研究，提供佐證數(shù)據(jù)；公共服務(wù)部門的分析則可以放棄。初步考慮交通郵電的代表指標(biāo)擬定為“郵政業(yè)務(wù)總量”、“等級公路里程”和“鐵路客運量”；計劃商業(yè)飲食產(chǎn)業(yè)的代表指標(biāo)擬定為“限額以上餐飲法人企業(yè)個數(shù)”、“社會消費品零售總額”。擬定第一類服務(wù)部門選取以下代表指標(biāo)：

20、“國內(nèi)旅游收入”、“金融機(jī)構(gòu)年末存款余額”；擬定第二類服務(wù)部門選取代表指標(biāo)“普通中學(xué)在校人數(shù)”。以上就找出了各類產(chǎn)業(yè)代表指標(biāo)，將他們的數(shù)據(jù)一一收集整理，分析過后，回到對應(yīng)的上一級總類，便可研究各三次產(chǎn)業(yè)下多個子行業(yè)對該產(chǎn)業(yè)的定量貢獻(xiàn)子行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率，進(jìn)而匯總出三次產(chǎn)業(yè)比重。比較張懷兩市的這一結(jié)果，便可分析她們經(jīng)濟(jì)上的相似點和區(qū)別。需要指出的是，對類指標(biāo)的細(xì)化程度越深，對各個大類分級越多，得到的結(jié)果越具體，描述越精確，比較也越詳細(xì)。表2-1 三次產(chǎn)業(yè)下細(xì)化指標(biāo)選取第一產(chǎn)業(yè)農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)值 棉花產(chǎn)值 蔬菜產(chǎn)值 水果產(chǎn)值林業(yè)林業(yè)產(chǎn)值牧業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值漁業(yè)漁業(yè)產(chǎn)值第二產(chǎn)業(yè)采掘采礦業(yè)產(chǎn)值制造制造業(yè)總產(chǎn)值自來水

21、、電力、蒸汽、熱水、煤氣電氣、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)總產(chǎn)值建筑行業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值第三產(chǎn)業(yè)流通郵政業(yè)務(wù)總量 等級公路里程鐵路客運量 限額以上餐飲法人企業(yè)個數(shù) 社會消費品零售總額服務(wù)國內(nèi)旅游收入 金融機(jī)構(gòu)年末存款余額 普通中學(xué)在校人數(shù)2理論簡介、統(tǒng)計方法概述及運用解決問題的基本途徑是收集整理中國統(tǒng)計年鑒上對應(yīng)代表性指標(biāo)的數(shù)據(jù)，下一步運用spss統(tǒng)計軟件分析，得出結(jié)果。以下介紹spss軟件用到的基本思想和理論依據(jù)。（1）基本思路有人認(rèn)為，三次產(chǎn)業(yè)子類的定量數(shù)據(jù)完全可以由各部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)匯總得出。這觀點有一定道理，同時，低估了這項工作的難度，并過于高估其可行性。數(shù)據(jù)匯總的工作量龐大而繁瑣，即便在計算機(jī)時代

22、，仍然存在各種誤差，誤差匯總后的偏差難以估計，準(zhǔn)確性差。另一方面，在信息化時代的今天，這一方法耗時巨大，難以具備及時性。為提高效率，增強(qiáng)時效性，應(yīng)用統(tǒng)計方法加以估計，并將誤差控制在一定范圍內(nèi)，是可行而且應(yīng)該運用的辦法。其中，多元線性回歸法、主成分分析法、因子分析法將用于解決上訴問題。其核心思想是首先運用主成分分析法的解出各類產(chǎn)業(yè)代表指標(biāo)的前幾個主成分，達(dá)到簡化的目的；其次，以所得簡化指標(biāo)作為解釋變量，GDP作為應(yīng)變量，進(jìn)行多元線性回歸，從而得出各簡化指標(biāo)（各主成分主要部分）的回歸系數(shù)；最后，根據(jù)回歸系數(shù)整理分析各產(chǎn)業(yè)子類細(xì)化的具體的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)，從而定量得到子類對各三次產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)程度。另一辦法

23、是直接對原始數(shù)據(jù)做因子分析以取代主成分分析，其他步驟不變。（2）理論與方法u 統(tǒng)計方法簡介：A、多元線性回歸： 設(shè)在研究某一問題時，想要控制的因素以y作為其變量，它的變化由一系列可以精確控制的因素量度，記這些因素所對應(yīng)的變量是：。則多元線性模型可以表示為： 其中，表示解釋變量：之外的影響因素，亦稱之為隨機(jī)誤差項。若變換成樣本回歸模型，便是：其中，變量i的取值為：1,2,3n。是對應(yīng)于解釋變量和因變量的一次觀測。簡單的多元線性回歸模型的一般假定是： 因變量是隨機(jī)變量； 自變量是一組取值確定的數(shù)組； 隨機(jī)誤差項： 滿足高斯-馬爾科夫假定，即：， 解釋變量個數(shù)p小于樣本量n。 需要構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，找

24、到置信區(qū)間事，一般還會假定隨機(jī)誤差項：服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。得到回歸結(jié)果后，須對回歸系數(shù)以及方程的顯著性進(jìn)行假設(shè)檢驗，同時檢驗有無異方差性，序列相關(guān)性以及多重共線性，如果其中一個或多個問題出現(xiàn)，就須改進(jìn)估計辦法或者對原模型作出修正。B、主成分分析：為對np的情況運用最小二乘估計，同時，為了解決解釋變量之間多重共線問題，自然地引進(jìn)主成分分析法。其基本思想是，將解釋變量信息集中起來，并通過少數(shù)幾個他們的線性組合加以反映，將這些線性組合稱為主成分，以達(dá)到兩個目的：其一，降低自變量維數(shù)，即得到的主成分個數(shù)小于原變量個數(shù)；其二，主成分之間不相關(guān)，新變量于是解決了多重貢獻(xiàn)問題。其數(shù)學(xué)模型可表述為：其中，i=1

25、,2，p 約束條件是：由此看到：作為的線性組合，仍為一P維向量。而用進(jìn)行分析將擁有優(yōu)良的統(tǒng)計性質(zhì)。C、因子分析：因子分析指出，對于一系列已取得確切觀測值的變量 ：總可找到若干不可觀測的因子來將他們加以度量和控制。這些隱含的因子具有抽象特征，能表征較多原變量信息。其一般數(shù)學(xué)模型為：其中，。模型的矩陣形式為：這一模型具備如下幾個假定條件： 維數(shù)關(guān)系mp； F與無關(guān)，即： 隨機(jī)變量彼此不相關(guān)且各自方差皆為1，即： 隨機(jī)變量彼此不相關(guān)，且方差各不相同，即：運用因子分析法得出系數(shù)之后，便可定義變量共同度，它用以反映抽象因子所包含變量信息的程度；也可定義公共因子的方差貢獻(xiàn)率，依據(jù)它來判斷公共因子的相對重要

26、程度。u 三次產(chǎn)業(yè)各代表指標(biāo)主成分分析結(jié)果：A、第一產(chǎn)業(yè)細(xì)分指標(biāo)主成分分析統(tǒng)計上主成分分析法適用的情況是所研究變量數(shù)過多，需要找到能夠集中變量信息而且簡潔的主成分取而代之。此外，一個必要條件是各變量彼此間相關(guān)程度較高，才好找到集中表征原變量信息的合適主成分。因此，首先研究“糧食產(chǎn)量”、“棉花產(chǎn)量”、“蔬菜產(chǎn)量”、“水果產(chǎn)量”、“漁業(yè)產(chǎn)值”、“林業(yè)產(chǎn)值”、“牧業(yè)產(chǎn)值”七項指標(biāo)彼此間相關(guān)系數(shù)陣：表2-2 第一產(chǎn)業(yè)細(xì)分變量彼此間相關(guān)系數(shù)矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣糧食產(chǎn)量棉花產(chǎn)量蔬菜產(chǎn)量水果產(chǎn)量漁業(yè)產(chǎn)值林業(yè)產(chǎn)值牧業(yè)產(chǎn)值糧食產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù)1-.004.931*.863*.944*.893*.981*顯著

27、性概率.988.000.000.000.000.000棉花產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù)-.0041-.156-.381-.276-.283.214顯著性概率.988.510.098.238.255.426蔬菜產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).931*-.1561.901*.943*.983*.914*顯著性概率.000.510.000.000.000.000水果產(chǎn)量(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).863*-.381.901*1.973*.969*.831*顯著性概率.000.098.000.000.000.000漁業(yè)產(chǎn)值(噸)皮爾遜相關(guān)系數(shù).944*-.276.943*.973*1.983*.915*顯著性概率.0

28、00.238.000.000.000.000林業(yè)產(chǎn)值(萬元)皮爾遜相關(guān)系數(shù).893*-.283.983*.969*.983*1.866*顯著性概率.000.255.000.000.000.000牧業(yè)產(chǎn)值(萬頭)皮爾遜相關(guān)系數(shù).981*.214.914*.831*.915*.866*1顯著性概率.000.426.000.000.000.000 由上表不難看出，“糧食產(chǎn)量”、“蔬菜產(chǎn)量”、“水果產(chǎn)量”、“漁業(yè)產(chǎn)值”、“林業(yè)產(chǎn)值”、“牧業(yè)產(chǎn)值”六個指標(biāo)間存在較高相關(guān)性，這一事實為第一產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)主成分分析提供了充足的依據(jù)?！懊藁óa(chǎn)量”這一看似與其他指標(biāo)無關(guān)，然而，這并不符合實際情況，因為現(xiàn)實中，當(dāng)耕

29、地面積一定時，各農(nóng)作物的種植總量是此消彼長的關(guān)系。把“棉花產(chǎn)量”亦納入主成分分析的范疇，一方面可以排除數(shù)據(jù)誤差，同時也更符合實際情況。按上述思想，通過SPSS軟件工具對七變量做主成分分析。借助因子分析的結(jié)果，首先得到相關(guān)系數(shù)矩陣各特征值的累計貢獻(xiàn)率表2-3 第一產(chǎn)業(yè)變量相關(guān)陣特征值主成分方差表主成分編號相關(guān)陣特征值主特征值旋轉(zhuǎn)后主特征值特征值貢獻(xiàn)率(%)累計貢獻(xiàn)率(%)特征值貢獻(xiàn)率(%)累計貢獻(xiàn)率(%)特征值貢獻(xiàn)率(%)累計貢獻(xiàn)率(%)15.68981.26681.2665.68981.26681.2665.67381.04981.04921.20017.13698.4031.20017.13

30、698.4031.21517.35498.4033.0731.03799.4394.023.33299.7725.013.18799.9596.003.03799.9967.000.004100.000表2-3指出，排在前面的兩個特征值累計貢獻(xiàn)率已達(dá)98.403%。因此，我們有理由相信前兩個主成分足以表達(dá)第一產(chǎn)業(yè)七變量的主要信息。按照這個思路，提取前兩個主成分作為簡化的綜合性指標(biāo)，將它們命名為F11，F(xiàn)12。由此，得到兩主成分的系數(shù)值：表2-4 第一產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)指標(biāo)變量F11F12糧食產(chǎn)量(噸)0.4033270.209047棉花產(chǎn)量(噸)-0.042760.903742蔬菜產(chǎn)量(噸)0.4

31、18001-0.0429水果產(chǎn)量(噸)0.402488-0.17253漁業(yè)產(chǎn)值(噸)0.418001-0.03834林業(yè)產(chǎn)值(萬元)0.411712-0.14058牧業(yè)產(chǎn)值(萬頭)0.3928450.294857如果系數(shù)取三位有效數(shù)字，將要求的主成分具體寫出來，即可得到：F11=0.403*X110.043*X120.418*X130.402*X140.418*X150.412*X160.393*X17 （1-1）F11=0.209*X110.904*X120.043*X130.173*X140.038*X150.141*X160.295*X17 （1-2） 由這兩個計算式，就能得到第一產(chǎn)業(yè)兩

32、主成分的具體數(shù)值，從而完成了問題的一步，達(dá)到量化的目的。B、第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分指標(biāo)主成分分析經(jīng)過完全相同的步驟，可輕易得出第二產(chǎn)業(yè)細(xì)分指標(biāo)的分析結(jié)果。第二產(chǎn)業(yè)主成分分析結(jié)果僅含有一個主成分F22，它能綜合解釋第二產(chǎn)業(yè)七指標(biāo)變量93.703%的信息值，從而完成了簡化目的。下表列出了這唯一主成分的系數(shù)值：表2-5 第二產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)指標(biāo)變量F22建筑業(yè)總產(chǎn)值(萬元)0.381093采礦業(yè)產(chǎn)值(億元)0.388512電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值(億元)0.363522制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資(億元)0.354541工業(yè)增加值(億元)0.385779規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)0.383045規(guī)模以上重工

33、業(yè)總產(chǎn)值(萬元)0.387731 同樣將主成分系數(shù)取至三位有效數(shù)字，并用數(shù)學(xué)語言將它表示出來：F22=0.381*X210.389*X220.364*X230.355*X240.386*X250.383*X260.388*X27 （2-1） 據(jù)此不難得出第二產(chǎn)業(yè)主成分的數(shù)量值。附錄中還列出了第二產(chǎn)業(yè)各指標(biāo)變量相關(guān)系數(shù)陣特征值和它們之間的累積貢獻(xiàn)率。C、第三產(chǎn)業(yè)細(xì)分指標(biāo)主成分分析有了第一、二產(chǎn)業(yè)的主成分分析經(jīng)驗，自然容易得出第三產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)值表。表2-6 第三產(chǎn)業(yè)第一第二主成分變量F31F32等級公路里程(公里)0.3979730.297717鐵路客運量(萬人)0.335878-0.39911

34、郵政業(yè)務(wù)總量(萬元)0.441722-0.12529社會消費品零售總額(市轄區(qū))(萬元)0.3575170.389421限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)(個)0.3537540.267364金融機(jī)構(gòu)年末存款余額(萬元)0.3579880.23249普通中學(xué)在校學(xué)生數(shù)(人)0.33823-0.423國內(nèi)旅游收入(萬元)-0.193810.529562 具體表述成數(shù)學(xué)語言：F11=0.398*X310.336*X320.442*X330.358*X340.354*X350.358*X360.338*X370.194*X38 （3-1） F11=0.298*X310.393*X320.125*X330.38

35、9*X140.267*X150.232*X160.423*X170.530*X18 （3-2）附錄三列出了第三產(chǎn)業(yè)指標(biāo)變量累積貢獻(xiàn)率表，從表可推知相關(guān)系數(shù)矩陣前兩位特征值累計貢獻(xiàn)率已達(dá)86.420%，很好解釋了主成分分析的成效。并可通過上述兩個數(shù)學(xué)表達(dá)式便利的算出第三產(chǎn)業(yè)的一、二主成分具體數(shù)值，既有綜合性又有簡潔的優(yōu)點。u 各次產(chǎn)業(yè)主成分對GDP值多元線性回歸的擬合結(jié)果：以上主成分分析結(jié)果是，得出第一產(chǎn)業(yè)兩主成分F11，F(xiàn)21；第二產(chǎn)業(yè)唯一主成分F22；第三產(chǎn)業(yè)兩主成分F31，F(xiàn)32。并且，5個主成分的數(shù)量值已經(jīng)能夠計算。考慮用它們擬合GDP值，即運用統(tǒng)計上多元回歸的思想，結(jié)果是得到各個主成分

36、前邊的回歸系數(shù)值。主成分回歸系數(shù)值的直接目標(biāo)是估算細(xì)化分類指標(biāo)的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。 以下便是所要解決的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)的數(shù)值化算法： 計算GDP值和各個主成分值的Z得分，并作線性回歸； 作F11，F(xiàn)12對GDP的線性回歸； 作F22，F(xiàn)12對GDP的線性回歸； 作F31，F(xiàn)32對GDP的線性回歸； 作所有主成分對GDP的線性回歸。上述第一步解決了量綱和數(shù)量級問題，使得各不相同的數(shù)據(jù)具有可比性和分析性，同時使得回歸結(jié)果更為簡潔了。第二、三、四步采用分部思想，第五步采用綜合思想，離合式求出系數(shù)值，解決實際問題；這樣同時達(dá)到了相互檢驗和相互補(bǔ)充的目的。如此，便獲得了三次產(chǎn)業(yè)各主成分之貢獻(xiàn)率，這個貢獻(xiàn)率以

37、回歸系數(shù)作為直接計算基礎(chǔ)。表示各產(chǎn)業(yè)作為整體對GDP的貢獻(xiàn)時，分產(chǎn)業(yè)的將各主成分回歸系數(shù)值相加求和，三個和值之比就是對三次產(chǎn)業(yè)比重估算。表示產(chǎn)業(yè)下細(xì)化指標(biāo)對GDP分類式的貢獻(xiàn)率，只須將各主成分回歸系數(shù)分別乘上各細(xì)化指標(biāo)分類相對應(yīng)的主成分系數(shù)值，將數(shù)值結(jié)果作比，便是細(xì)化原始指標(biāo)對GDP貢獻(xiàn)率的估算，便是細(xì)化指標(biāo)分類式的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。 結(jié)果一，張懷兩市綜合回歸系數(shù)表：表2-7-1 張懷兩市綜合回歸系數(shù)值主成分回歸系數(shù)F111.101F12-0.472F210.893F310.962F32-0.099 結(jié)果二，懷化市回歸系數(shù)表：表2-7-2 懷化市回歸系數(shù)值主成分回歸系數(shù)F113.969F12-3.

38、223F211.389F310.775F320.812 結(jié)果三，張家界市回歸系數(shù)表：表2-7-3 張家界市回歸系數(shù)值主成分回歸系數(shù)F110.369F120.091F210.743F312.783F32-1.240由上述三張表格，可以初步估計兩市區(qū)的三次產(chǎn)業(yè)比重，并可將估計值與真實作出對比，以下是對比結(jié)果。表2-7 兩市三次產(chǎn)業(yè)比重估計三次產(chǎn)業(yè)比重估計值三次產(chǎn)業(yè)比重實際值兩市綜合26.37 ： 37.45 ： 36.1819.16 ： 34.56 ： 46.28懷化市20.04 ： 37.32 ： 42.6421.51 ： 36.83 ： 41.66張家界市16.75 ： 27.06 ： 56.

39、1916.82 ： 23.84 ： 59.33 不難看出，估計值與真實值之間的誤差是小的，在接受范圍之內(nèi)；而兩市單獨的比重估計效果更佳，基本上能將誤差控制在2個百分點之內(nèi)。因此，這樣的估計效果是比較令人滿意的。這一估計結(jié)果不僅驗證了所取統(tǒng)計方法的可靠與準(zhǔn)確，進(jìn)而證明產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)運用統(tǒng)計方法得出結(jié)構(gòu)比例系數(shù)的可行性；而且減少了工作量，簡化了工作程序，借助統(tǒng)計軟件充分發(fā)揮國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)的優(yōu)勢，從而簡化了人力、物力和財力，為社會經(jīng)濟(jì)工作帶來了極大的便利。3計算與分析結(jié)果有了以上分析基礎(chǔ)，以下就可以進(jìn)行三次產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)分類式結(jié)構(gòu)比例系數(shù)的討論了。借助于各產(chǎn)業(yè)的主成分系數(shù)值以及各主成分的回歸系數(shù)值，可將

40、我們想要求得的結(jié)構(gòu)比例系數(shù)一一求出。以下就來分別介紹計算過程和分析結(jié)果。（1）計算過程主成分回歸系數(shù)的大小代表著它們各自對國民生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)；然而，由于主成分是原始變量綜合而成的代表性極強(qiáng)的新變量，因而光看它們的回歸系數(shù)也求不出結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。為分離出它們之中哪些信息代表著原始變量的影響，就需要尋找適當(dāng)媒介，使主成分的信息能夠還原到原始變量上來。引入統(tǒng)計上的常用思想權(quán)數(shù)，這一媒介將能解決我們的困擾。選擇最便捷的權(quán)數(shù)形式產(chǎn)業(yè)主成分的系數(shù)值。這一權(quán)數(shù)具有絕對值小于1，權(quán)與權(quán)之間數(shù)量級相當(dāng)?shù)囊话銉?yōu)點；更重要的是，這一權(quán)數(shù)突破了權(quán)數(shù)總是正數(shù)的限制，進(jìn)而出現(xiàn)負(fù)權(quán)數(shù)，從而使得問題的解決辦法適應(yīng)性更好，實用性

41、更強(qiáng)。為方便表述，引入貢獻(xiàn)值和貢獻(xiàn)比率兩個概念。貢獻(xiàn)值是表述產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)對GDP貢獻(xiàn)大小的定量化概念。例如，若第一產(chǎn)業(yè)GDP之值為40，其中牧業(yè)產(chǎn)值為2；那么，細(xì)化指標(biāo)牧業(yè)這一產(chǎn)值的貢獻(xiàn)值便是2。貢獻(xiàn)值可以體現(xiàn)細(xì)化指標(biāo)的具體貢獻(xiàn)數(shù)值，卻不能表達(dá)各細(xì)化指標(biāo)最終對GDP的貢獻(xiàn)。換言之，某一地區(qū)在特定時間內(nèi)創(chuàng)造的GDP到底在多大程度上依賴于某一產(chǎn)業(yè)，還不能由貢獻(xiàn)值來表達(dá)。因此，還需要引入貢獻(xiàn)率的概念。所謂貢獻(xiàn)率，就是貢獻(xiàn)值除以GDP值所得到的比值數(shù)。例如，上例中，牧業(yè)產(chǎn)值對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率就是2除以40，所以是0.05，即5%。如果能將各個指標(biāo)的貢獻(xiàn)率一一求出來，就相當(dāng)于求出了結(jié)構(gòu)比例系數(shù)，這就是一

42、個表征相對重要程度的量。前面指出，將貢獻(xiàn)值一一列出，再去求出貢獻(xiàn)率是繁瑣的，不符合傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)理論的細(xì)想。因而，我們需要找到一個間接的辦法求出貢獻(xiàn)率。在求出產(chǎn)業(yè)主成分系數(shù)和主成分回歸系數(shù)的那一刻，我們便也找到了這樣一個間接受的辦法一一將這兩項數(shù)值相乘。這樣一來，下級指標(biāo)貢獻(xiàn)率的計算公式可以表示成如下形式：指標(biāo)貢獻(xiàn)率=（指標(biāo)主成分系數(shù)主成分回歸系數(shù)）這個公式同時綜合了主成分分析的結(jié)果和多元線性回歸的結(jié)果，并且前者是后者的基礎(chǔ)。為生動起見，以下列舉張家界市“糧食產(chǎn)量”這一指標(biāo)，嘗試求出其相對貢獻(xiàn)率。查表2-4可知，F(xiàn)11、F12的主成分系數(shù)分別是0.403、0.209，并且，張家界市 F11、F12

43、的回歸系數(shù)分別是0.369、0.091，那么，糧食產(chǎn)量貢獻(xiàn)率= （指標(biāo)主成分系數(shù)主成分回歸系數(shù)） =0.403 0.369+0.2090.091 =0.168從而，確切而清晰的求出了糧食產(chǎn)量貢獻(xiàn)率。另一方面，為直觀起見，附加一個求和條件，即所有貢獻(xiàn)率之和為3。這就要求在求出各指標(biāo)貢獻(xiàn)率后，還要進(jìn)行一次標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化公式是：標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)貢獻(xiàn)率=指標(biāo)貢獻(xiàn)率（指標(biāo)貢獻(xiàn)率）有了這一公式，便可一目了然的將指標(biāo)貢獻(xiàn)率轉(zhuǎn)化為便捷的百分?jǐn)?shù)形式，從而更為直觀的判斷某一指標(biāo)對國民生產(chǎn)總值的相對重要性。（2）分析結(jié)果有了以上的計算過程，便可輕易得到張懷兩市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)簡表，也可算出兩市綜合的同類表格。這樣一來，既有了

44、估算結(jié)果，又多了一個比較的基準(zhǔn)。以下分別給出張家界市、懷化市和兩市綜合的細(xì)化指標(biāo)分類式結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。從表2-8-1,2-8-2,2-8-3三表的簡單對比可以得出，前者結(jié)構(gòu)比例系數(shù)對應(yīng)的項排在后兩者的中間，這從而驗證計算結(jié)果的可靠性。因為，三表對應(yīng)的分別是兩市綜合結(jié)構(gòu)比例系數(shù)、張家界市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)和懷化市結(jié)構(gòu)比例系數(shù)。在表2-8-1中，就產(chǎn)業(yè)細(xì)化指標(biāo)而言，第三產(chǎn)業(yè)下流通行業(yè)對GDP做出了最大的貢獻(xiàn)，其貢獻(xiàn)比率是0.65/3,即21.7%之多；第二位是農(nóng)業(yè)，其貢獻(xiàn)率達(dá)到19.7%；第三位的是除建筑業(yè)等外的工業(yè)，其比率是13.3%。如果要考察更為具體的分類，那么，第一產(chǎn)業(yè)之中，水果與林業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)比

45、率同為17%；居于次位的是棉花、蔬菜和漁業(yè)水產(chǎn)，它們的貢獻(xiàn)率并列為15%。第二產(chǎn)業(yè)中，建筑和水電煤氣能源位居榜首，貢獻(xiàn)率同為16%；其次是制造業(yè)，貢獻(xiàn)率達(dá)15%；而采礦的這個比率則是13%。第三產(chǎn)業(yè)，流通中的郵政業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)達(dá)到16%；次位是教育，貢獻(xiàn)率為14%；流通業(yè)中交通運輸中的鐵路、公路的貢獻(xiàn)率同為13%，列為榜眼。以上的結(jié)果并沒有偏離實際情況。因為兩市區(qū)處于武陵山區(qū)，多山多水，因而林業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)頗大；多以丘陵地形為主，是湖南省柑橘、刺梨、金秋梨、楊梅、西瓜等水果的主要供應(yīng)地，從而水果對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)是大的。棉花適宜生長在山地丘陵之間，所以棉花產(chǎn)量也是這兩個地區(qū)對省內(nèi)的主要貢獻(xiàn)之一。境

46、內(nèi)星羅密布的河流和湖泊為漁業(yè)和水產(chǎn)帶來了福音，不僅有天然的河魚、水庫區(qū)魚，人工水產(chǎn)數(shù)量仍在增長之中。兩市的城市規(guī)模日益擴(kuò)大，郊區(qū)的城市化工程日漸龐大。在這個背景之下，建筑業(yè)對于第二產(chǎn)業(yè)的巨大貢獻(xiàn)不足為奇。山區(qū)的能源礦業(yè)、重金屬礦業(yè)、稀土礦業(yè)等行業(yè)得到了進(jìn)一步的發(fā)展。位于懷化市的新晃侗族自治縣重晶石儲量居全國首位。近年來，兩市的第三產(chǎn)業(yè)得到前所未有的發(fā)展。懷化地區(qū)在鐵路業(yè)支撐下，城市規(guī)模翻了一番，其另一個名字是“火車?yán)瓉淼某鞘小?。張家界市在逐年發(fā)展的強(qiáng)大旅游業(yè)帶領(lǐng)之下，交通運輸系統(tǒng)逐步完善，商業(yè)貿(mào)易不斷發(fā)展，更進(jìn)一步打造完美的世界級森林公園。 2-8-1 兩市綜合結(jié)構(gòu)比例系數(shù)細(xì)化指標(biāo)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)

47、產(chǎn)業(yè)指標(biāo)糧食產(chǎn)量0.120.59農(nóng)業(yè)棉花產(chǎn)量0.15蔬菜產(chǎn)量0.15水果產(chǎn)量0.17漁業(yè)產(chǎn)值0.150.15漁業(yè)林業(yè)產(chǎn)值0.170.17林業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值0.090.09牧業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值0.160.16建筑行業(yè)采礦業(yè)產(chǎn)值0.130.13采掘電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值0.160.16水電能源制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資0.150.15制造工業(yè)增加值0.130.40其他工業(yè)規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值0.11規(guī)模以上重工業(yè)總產(chǎn)值0.15等級公路里程0.130.65流通鐵路客運量0.13郵政業(yè)務(wù)總量0.16社會消費品零售總額0.12限額以上餐飲業(yè)法人企業(yè)數(shù)0.11金融機(jī)構(gòu)年末存款余額0.120.35服務(wù)普通中學(xué)在

48、校學(xué)生數(shù)0.14國內(nèi)旅游收入0.09懷化市與張家界市相比，境內(nèi)崎嶇多山，耕地面積更少，因而更有利于棉花這種山地作物的種植，據(jù)表2-8-2估計數(shù)據(jù)，棉花產(chǎn)量對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)達(dá)到驚人的1/4；該市水果和林業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)也是突出的，同時，漁業(yè)起到支撐的作用。但是，由于地形的限制，懷化市的糧食產(chǎn)量偏少，是農(nóng)業(yè)上一個亟待解決的問題。另一方面，畜牧業(yè)的發(fā)展有很大的潛力。新晃縣素有“黃牛之都”的美譽(yù)，這里的出產(chǎn)的黃牛肉質(zhì)鮮美、營養(yǎng)豐富，是由于特殊地形和礦質(zhì)適合草類生長，因為飼養(yǎng)出特殊肉質(zhì)的黃牛。但是，黃牛這一產(chǎn)業(yè)盡在少數(shù)地區(qū)得以生產(chǎn)，而且規(guī)模較小，沒有形成規(guī)模效應(yīng)，尚為走向，依舊處于初中級發(fā)展階段；因此

49、，畜牧業(yè)的發(fā)展還存在這很大的發(fā)展空間。 近些年，懷化市借助便利的交通條件，興建工業(yè)園，輕重工業(yè)都得到很大的發(fā)展。市區(qū)公共事業(yè)投入、采礦、建筑業(yè)及水電能源處于發(fā)展旺勢季節(jié)，對第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在15%。城市的擴(kuò)建，流通行業(yè)的繼續(xù)發(fā)展以及房地產(chǎn)業(yè)的興旺發(fā)展帶動了第二產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展。懷化市新興的河西工業(yè)園以及投入數(shù)億的懷化印刷廠使得懷化市工業(yè)開始了興旺之旅。 由于城市規(guī)模的迅速擴(kuò)大和城鎮(zhèn)化程度的增加，懷化市的交通運輸業(yè)獲得充足的發(fā)展空間。境內(nèi)鐵路旅行很大程度上取代了市際、省際間長途旅行的低位，而客車運行大多在市內(nèi)進(jìn)行。這是因為火車具有安全、廉價、快捷、方便、舒適等一系列客車旅行沒有或者缺乏

50、的優(yōu)勢。2010年2011年間，懷化市火車站得以整修，規(guī)模更大了，乘客更多了，秩序也更為安定了。同時，零售業(yè)也伴隨人們消費水平的提高和人口數(shù)量的增加而給力發(fā)展。沃爾瑪、家樂福等超市營業(yè)額過億。懷化市的教育業(yè)也在興起；由于諸多贊助商加盟，更多貧窮家庭的孩子走進(jìn)了學(xué)校。懷化市房地產(chǎn)之首天龍集團(tuán)贊助的“天龍班”給那些品學(xué)兼優(yōu)但家境的學(xué)子帶來了福音。然而，仍然有很多貧窮人家的孩子沒能上學(xué)，因而該市的教育業(yè)還有很大的提升空間。作為歷史文化遺產(chǎn)的省市之一，該市現(xiàn)存“通道轉(zhuǎn)兵遺址”、“粟裕故居”等多處革命古跡，“馬田鼓樓”、“芷江風(fēng)雨橋”、“芷江抗日受降儀式紀(jì)念館”記錄下歷史起起落落，而其他自然風(fēng)光亦增加了懷化市的旅游魅力。境內(nèi)旅游業(yè)有進(jìn)一步發(fā)展的空間。悄然間，市區(qū)金融行業(yè)呈現(xiàn)崛起之勢，發(fā)展?jié)摿σ琅f很大。 2-8-2 懷化市結(jié)構(gòu)比例系數(shù) 細(xì)化指標(biāo)結(jié)構(gòu)比例系數(shù)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)糧食產(chǎn)量0.070.63農(nóng)業(yè)棉花產(chǎn)量0.25蔬菜產(chǎn)量0.14水果產(chǎn)量0.17漁業(yè)產(chǎn)值0.150.15漁業(yè)林業(yè)產(chǎn)值0.170.17林業(yè)牧業(yè)產(chǎn)值0.050.05牧業(yè)建筑業(yè)總產(chǎn)值0.140.14建筑行業(yè)采礦業(yè)產(chǎn)值0.130.13采掘電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)產(chǎn)值0.140.14水電能源制造業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資0.150.15制造工業(yè)增加值0.090.44其他工業(yè)規(guī)模以上輕工業(yè)總產(chǎn)值0.18規(guī)模以上重工