多元統(tǒng)計(jì)分析論文

PAGEPAGE5河北聯(lián)合大學(xué)多元統(tǒng)計(jì)課程論文論文題目：對中國各地區(qū)綜合實(shí)力測評學(xué)院：理學(xué)院專業(yè)：統(tǒng)計(jì)學(xué)班級：統(tǒng)計(jì)1班姓名：侯雅琴學(xué)號(hào)：201010060109指導(dǎo)教師：高艷目錄TOC\o"1-3"\u摘要、關(guān)鍵字、引言 11數(shù)據(jù)說明 22因子分析 23聚類分析 74判別分析 95結(jié)果分析 126參考文獻(xiàn) 13附表 14對中國各地區(qū)綜合實(shí)力測評【摘要】本文對中國各地區(qū)綜合實(shí)力進(jìn)行測評，以31個(gè)地區(qū)2010年的10項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本，采用因子分析對描述各地區(qū)的實(shí)力的各項(xiàng)指標(biāo)變量進(jìn)行分析，以聚類分析和判別分析相結(jié)合對地區(qū)發(fā)展類型進(jìn)行分析，再利用各指標(biāo)變量間的相關(guān)性進(jìn)行分析，得出相關(guān)結(jié)論以分析各地區(qū)的發(fā)展情況?！娟P(guān)鍵詞】各地區(qū)綜合實(shí)力測評因子分析聚類分析判別分析引言：在這樣一個(gè)信息時(shí)代，只有全面的可持續(xù)的發(fā)展才是衡量一個(gè)地區(qū)綜合實(shí)力的指標(biāo)，僅僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況不再能全面具體的體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的綜合實(shí)力，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技發(fā)展水平、能源儲(chǔ)量和利用率、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、文化發(fā)展水平等等，這些綜合的因素才是體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)真正的面貌，單純的GDP指標(biāo)并不能完全反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，為了克服單純GDP指標(biāo)的缺陷，我們在GDP指標(biāo)的基礎(chǔ)上，綜合考慮其他各方面的發(fā)展指數(shù)，本文就外商投資進(jìn)出口總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)運(yùn)輸路線總長度、醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量、創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)、創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)、高校數(shù)目、等10個(gè)指標(biāo)變量對31地區(qū)的綜合實(shí)力進(jìn)行測評，通過因子分析、聚類分析、等多元統(tǒng)計(jì)方法對各指標(biāo)變量以及各地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)籌分析，以總結(jié)促進(jìn)各地區(qū)和諧可持續(xù)發(fā)展的原因。一、數(shù)據(jù)說明對各地區(qū)進(jìn)行綜合測評的各指標(biāo)變量：原始數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒——2010》原始數(shù)據(jù)見附錄表-1二、因子分析：考察原有指標(biāo)變量是否適合因子分析（原有變量之間是否存在一定的線性關(guān)系）：借助變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，KMO和巴特利特球度檢驗(yàn)，進(jìn)行分析。表—2相關(guān)矩陣外商投資進(jìn)出口總額地區(qū)生產(chǎn)總值運(yùn)輸路線長度醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)高校數(shù)目社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)林地面積農(nóng)業(yè)用地面積相關(guān)外商投資進(jìn)出口總額1.000.785.040-.003.878.865.479.612-.214-.239地區(qū)生產(chǎn)總值.7851.000.433.462.950.936.838.846-.156-.278運(yùn)輸路線長度.040.4331.000.760.268.231.572.395.403.206醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量-.003.462.7601.000.239.195.601.318.091-.084創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).878.950.268.2391.000.977.731.854-.265-.329創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).865.936.231.195.9771.000.729.841-.297-.330高校數(shù)目.479.838.572.601.731.7291.000.705-.151-.398社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).612.846.395.318.854.841.7051.000-.200-.257林地面積-.214-.156.403.091-.265-.297-.151-.2001.000.803農(nóng)業(yè)用地面積-.239-.278.206-.084-.329-.330-.398-.257.8031.000由相關(guān)矩陣可以看出外商投資進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值、創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)、創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)、社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)的相關(guān)系數(shù)較高（相關(guān)系數(shù)值均大于0.5），五個(gè)變量間呈現(xiàn)較強(qiáng)的線性關(guān)系，農(nóng)業(yè)用地面積和林地面積高度相關(guān)，醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量和運(yùn)輸路線長度也具有較高的相關(guān)性，都可從中提取公共因子，進(jìn)行因子分析。表—3KMO和Bartlett的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.748Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方391.067df45Sig..000根據(jù)KMO檢驗(yàn)，KMO值（小于1）越大表示數(shù)據(jù)適合做因子分析，由表可知，KMO值為0.748，根據(jù)KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知原始變量適合進(jìn)行因子分析，同時(shí)Bartlett泅渡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的觀測值為391.067，相應(yīng)的p值為0，表明變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，適合做因子分析。提取因子：根據(jù)原有變量的相關(guān)矩陣，采用主成分分析法提取因子，并選取特征值大于1的特征根。表—4解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%15.53555.35455.3545.53555.35455.3544.68746.87046.87022.23722.37477.7292.23722.37477.7292.40224.01970.88931.30113.01090.7391.30113.01090.7391.98519.85090.7394.3203.20493.9435.2482.48396.4266.1581.58298.0087.1231.23499.2438.044.44399.6869.018.18399.86910.013.131100.000提取方法：主成份分析。由上表各因子的累積方差貢獻(xiàn)率一列可以看出，前三個(gè)因子已經(jīng)可以解釋90.739%的信息量。因此提取三個(gè)主成分已經(jīng)可以抓住指標(biāo)變量所表達(dá)的內(nèi)容表—5成份矩陣a成份123外商投資進(jìn)出口總額.785-.259.442地區(qū)生產(chǎn)總值.977.089.092運(yùn)輸路線長度.422.826-.208醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量.440.625-.550創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).961-.115.218創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).949-.152.224高校數(shù)目.864.214-.274社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).883.041.090林地面積-.282.783.459農(nóng)業(yè)用地面積-.405.627.600提取方法:主成分分析法。a.已提取了3個(gè)成份。表—6旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123外商投資進(jìn)出口總額.924-.142-.063地區(qū)生產(chǎn)總值.901.386-.104運(yùn)輸路線長度.184.870.334醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量.076.938-.043創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).966.161-.156創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).963.126-.175高校數(shù)目.626.647-.240社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).821.317-.117林地面積-.150.175.922農(nóng)業(yè)用地面積-.179-.067.938提取方法:主成分分析法。旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。從上表可知：對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后每個(gè)變量僅在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，效果更佳，所以有因子旋轉(zhuǎn)的必要，從旋轉(zhuǎn)成分矩陣可得，外商投資進(jìn)出口總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)、創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)、社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)在第一公共因子上有較大的載荷，可以歸為一類：科技增長型經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；運(yùn)輸路線總長度和醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量以及高校數(shù)目在第二公共因子上有較大的載荷，可以歸為一類：社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)；同理，林地面積和農(nóng)業(yè)用地面積歸為：土地資源指標(biāo)。圖—1圖—1：旋轉(zhuǎn)后的因子（成分）載荷圖，分別以第一主成分和第二主成分第三主成分為軸坐標(biāo)，按表中數(shù)據(jù)作圖得到主成分圖。從圖中可以看出旋轉(zhuǎn)后各成分的變量更集中了。從圖中也可以更具象的看出各指標(biāo)變量間的關(guān)系。表—7成份得分系數(shù)矩陣成份123外商投資進(jìn)出口總額.288-.228.117地區(qū)生產(chǎn)總值.183.054.035運(yùn)輸路線長度-.047.385.130醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量-.147.478-.112創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).234-.068.038創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).236-.084.030高校數(shù)目.036.253-.113社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).170.034.022林地面積.064.020.495農(nóng)業(yè)用地面積.100-.102.525提取方法:主成分分析法。旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。構(gòu)成得分。表—7為因子得分系數(shù)矩陣。根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，可以計(jì)算每個(gè)觀測量的各因子的得分?jǐn)?shù)，并可以據(jù)此對觀測量進(jìn)行進(jìn)一步的分析。旋轉(zhuǎn)后的因子表達(dá)式可以寫成：FACT：三、聚類分析表—8部分相似矩陣（這是一個(gè)不相似矩陣）分析：此表是歐氏不相似性系數(shù)矩陣，在行列交叉點(diǎn)上是兩個(gè)地區(qū)的10個(gè)變量的歐氏距離，體現(xiàn)的是不相似性，即數(shù)值越大，兩個(gè)地區(qū)越不相似，由表可知：廣東、浙江、江蘇、山東與其他各地區(qū)的不相似度較高，說明這四個(gè)地區(qū)的發(fā)展類型相似而與其他地區(qū)的發(fā)展差異性較大，說明這四個(gè)地區(qū)的可能屬于同一類型。圖—2RescaledDistanceClusterCombineCASE0510152025LabelNum++++++海南21-+-+寧夏30-+++北京1-+||天津2-+-+|上海9-++-+黑龍江8-+-+||云南25-+|||貴州24-+++|甘肅28-+-+|吉林7-+||重慶22-+||遼寧6-+||安徽12-+|++江西14-+-+||陜西27-+||山西4-+||福建13-+||廣西20-+|++西藏26-+|||青海29-++|||新疆31-+++||內(nèi)蒙古5+||湖北17-+-+||湖南18-+++|河北3-+||河南16-+-+|四川23-+|江蘇10-++|廣東19-+++浙江11+-+山東15+圖—3從樹狀圖和冰柱圖可以看出分為4類時(shí)，類間距離比較大，分類層次清晰，說明各類的特點(diǎn)比較突出，分類結(jié)果如下：表—9群集成員案例5群集4群集3群集2群集1:北京11112:天津11113:河北22214:山西31115:內(nèi)蒙古43116:遼寧31117:吉林31118:黑龍江31119:上海111110:江蘇543211:浙江543212:安徽311113:福建311114:江西311115:山東543216:河南222117:湖北222118:湖南222119:廣東543220:廣西311121:海南111122:重慶311123:四川222124:貴州311125:云南311126:西藏431127:陜西311128:甘肅311129:青海431130:寧夏111131:新疆4311第一類：寧夏、甘肅、陜西、貴州、云南、廣西、海南、重慶、安徽、江西、山西、北京、天津、福建、吉林、黑龍江、遼寧、上海、第二類：湖北、湖南、河南、河北、四川第三類：西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆第四類：江蘇廣東浙江山東四、判別分析表—10匯聚的組內(nèi)矩陣外商投資進(jìn)出口總額地區(qū)生產(chǎn)總值運(yùn)輸路線長度醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)高校數(shù)目社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)林地面積農(nóng)業(yè)用地面積相關(guān)性外商投資進(jìn)出口總額1.000.590-.205-.215.803.702.190-.249-.077-.125地區(qū)生產(chǎn)總值.5901.000.158.315.794.769.754-.045.123.058運(yùn)輸路線長度-.205.1581.000.556-.081-.103.376.118.610.648醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量-.215.315.5561.000-.097-.123.305-.109.259.274創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).803.794-.081-.0971.000.876.540-.050-.119-.128創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).702.769-.103-.123.8761.000.599.037-.212-.210高校數(shù)目.190.754.376.305.540.5991.000.351.160.119社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)-.249-.045.118-.109-.050.037.3511.000-.039-.073林地面積-.077.123.610.259-.119-.212.160-.0391.000.925農(nóng)業(yè)用地面積-.125.058.648.274-.128-.210.119-.073.9251.000根據(jù)此表可以得出各指標(biāo)變量之間的相關(guān)性：外商投資進(jìn)出口總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)、創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)相關(guān)性較強(qiáng)，地區(qū)生產(chǎn)總值與高校數(shù)目相關(guān)性也很強(qiáng)，說明了科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)大推動(dòng)力，運(yùn)輸路線總長度和醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量相關(guān)性較強(qiáng)，體現(xiàn)了社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)各項(xiàng)目之間的關(guān)系，林地面積和農(nóng)業(yè)用地面積相關(guān)性較強(qiáng)，高校數(shù)目和創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)相關(guān)性很強(qiáng)，體現(xiàn)了高校對提升創(chuàng)新水平的作用，從中也可以看出經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)基礎(chǔ)建設(shè)與農(nóng)林地面積呈現(xiàn)一定的負(fù)相關(guān)，說明了地區(qū)的建設(shè)對農(nóng)林地有一定的破壞性，總體上從此表大致了解到各指標(biāo)標(biāo)量之間發(fā)展促進(jìn)和制約的關(guān)系。表—11典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)123外商投資進(jìn)出口總額.000.000.000地區(qū)生產(chǎn)總值.000.000.000運(yùn)輸路線長度.000.000.000醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量.000.000.000創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).000.000.000創(chuàng)新經(jīng)費(fèi).000.000.000高校數(shù)目-.064-.020.024社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).000.000.000林地面積.000-.003.000農(nóng)業(yè)用地面積.000.002.000(常量)-2.792-1.952-2.368非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)此表給出未標(biāo)準(zhǔn)化的典則判別函數(shù)的系數(shù)，從表中可以得出判別函數(shù)分別是：根據(jù)典則判別式函數(shù)的系數(shù)可以計(jì)算出判別分?jǐn)?shù)表—12分類函數(shù)系數(shù)WardMethod1234外商投資進(jìn)出口總額1.938E-71.609E-71.073E-6-1.842E-6地區(qū)生產(chǎn)總值7.637E-5.001.002.003運(yùn)輸路線長度8.978E-62.856E-5-4.854E-56.974E-5醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量-1.062E-5.000.000.000創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù).000.001-.003.005創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)-2.812E-6-4.129E-6-5.983E-61.348E-6高校數(shù)目.131.009.028-.879社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù).000.002.002.008林地面積-.002-.006-.034-.004農(nóng)業(yè)用地面積.002.003.027.003(常量)-6.250-23.582-64.726-129.191Fisher的線性判別式函數(shù)判別函數(shù)如下：現(xiàn)在選擇具有代表性的地區(qū)：西藏、江蘇，利用判別函數(shù)判別其分類，以驗(yàn)證聚類分析的結(jié)果的正確性西藏：>>>所以西藏屬于第三類江蘇：>>>所以江蘇屬于第四類驗(yàn)證了聚類分析結(jié)果的正確性五、結(jié)果分析由因子分析結(jié)果我們可以知道科技創(chuàng)新指標(biāo)變量和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量歸為一類：科技增長型經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從新經(jīng)濟(jì)增長理論的視角將經(jīng)濟(jì)增長、科技創(chuàng)新整合為一個(gè)理論分析框架進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明:區(qū)域經(jīng)濟(jì)非均衡增長在很大程度上依賴于科技進(jìn)步、科技知識(shí)生產(chǎn)等情況。凡是科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)的省區(qū)，大多都是經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的省區(qū)，多是東部省區(qū)，如：浙江省、廣東省，與聚類分析結(jié)果的第四類結(jié)果相同;而科技創(chuàng)新能力較弱的省區(qū)，同時(shí)也是經(jīng)濟(jì)實(shí)力比較弱的省區(qū)，多屬于西部省區(qū)。因此，聚類結(jié)果中的第三類西藏實(shí)施西部大開發(fā)戰(zhàn)略，其中一個(gè)重要方面就是實(shí)施西部科技創(chuàng)新戰(zhàn)略，提高西部科技創(chuàng)新能力。所以聚類分析結(jié)果與實(shí)際情況和相關(guān)政策很符合。找到發(fā)展制約因素所在，我們就要對癥下藥，特別在科技發(fā)展日新月異、經(jīng)濟(jì)增長方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的情況下，科技進(jìn)步更成為經(jīng)濟(jì)增長的主要推動(dòng)力和決定性制約因素。所以更要加強(qiáng)中西部地區(qū)的科技創(chuàng)新能力，讓科學(xué)技術(shù)成為第一生產(chǎn)力。根據(jù)變量之間的相關(guān)性分析我們可以發(fā)現(xiàn)，變量的第二公共因子社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變量之間也呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性，說明一個(gè)地區(qū)的發(fā)展離不開完備的基礎(chǔ)建設(shè)，只有“硬件”更完善才能更好的促進(jìn)一個(gè)地區(qū)的全面發(fā)展。而土地資源指標(biāo)卻與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間呈現(xiàn)不同程度的負(fù)相關(guān)性，說明了經(jīng)濟(jì)增長對資源的消耗表現(xiàn)，這是一種自然資源在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中代價(jià)性損失的一種表現(xiàn)，因此經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展和資源的可持續(xù)利用就顯得十分重要，加強(qiáng)市場配置和宏觀調(diào)控以協(xié)調(diào)兩者的發(fā)展關(guān)系。根據(jù)聚類分析，我們將31個(gè)地區(qū)分為四類發(fā)展類型：第一類：寧夏、甘肅、陜西、貴州、云南、廣西、海南、重慶、安徽、江西、山西、北京、天津、福建、吉林、黑龍江、遼寧、上海，第二類：湖北、湖南、河南、河北、四川，第三類：西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆，第四類：江蘇廣東浙江山東,結(jié)合實(shí)際情況分類結(jié)果與各地區(qū)的真實(shí)發(fā)展水平和類型相一致，江蘇、廣東、浙江、山東等地區(qū)都為沿海開發(fā)城市，相對綜合實(shí)力較強(qiáng)，而西藏、內(nèi)蒙古、新疆等地區(qū)由于地理環(huán)境因素相對資源缺乏，社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等各方面發(fā)現(xiàn)相對滯后所以分為一類。判別分析也驗(yàn)證了聚類分析結(jié)果的正確性。本為對各地區(qū)的綜合實(shí)力測評，主要依據(jù)對各指標(biāo)標(biāo)量的因子分析和相關(guān)性分析，了解各指標(biāo)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，從中分析地區(qū)發(fā)展類型和制約因素所在，在結(jié)合實(shí)際地區(qū)情況和相關(guān)政策再根據(jù)聚類分析各地區(qū)做區(qū)域性的分析對比，總言之：以科技促經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力作為完善社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的保障，完備的社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)一步促進(jìn)當(dāng)?shù)氐母咝０l(fā)展科技創(chuàng)新等，從具體各個(gè)因素體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的綜合實(shí)力。六、參考文獻(xiàn)〔1〕于秀林任雪松《多元統(tǒng)計(jì)分析》〔2〕方開泰《實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析》〔3〕國家統(tǒng)計(jì)局《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中國統(tǒng)計(jì)出版社，2010〔4〕洪名勇《我國知識(shí)經(jīng)濟(jì)度量指標(biāo)體系構(gòu)建的探討》科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理〔5〕MorrisL.Eaton(1983),MultivariateStatisticalAVactorSpaceApproach〔6〕AlvinC.Rencher(1995),MethodsofMultivariateAnalysis附表：表—1：地區(qū)外商投資進(jìn)出口總額地區(qū)生產(chǎn)總值運(yùn)輸路線長度醫(yī)療衛(wèi)生室數(shù)量創(chuàng)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)高校數(shù)目社會(huì)服務(wù)設(shè)施數(shù)林地面積農(nóng)業(yè)用地面積北京221522014113.5821114297248481269210874288101.46109.6天津26437859224.461483218556181122377855129514.2269.3河北92157920394.261543446627740489837961105462705.371308.2山西879939200.86131644292531927690972732064754.581014.3內(nèi)蒙古9597411672.00157994145009363540754426784394.939523.0遼寧206395318457.2710154520591599719667761123309666.281122.8吉林1277538667.5890437986289521980956477848.731639.3黑龍江6986610368.601519451314132807023877924422184.163792.4上海1259327017165.98119741437857330245436729247.4636.7江蘇1923135741425.481503071712720817719964715016896128.64671.6浙江581371427722.311101771364313842349640810120308667.97867.2安徽32529412359.3314938215636591916676781114196439.401119.0福建349524714737.12910152003237081271893841772914.811073.1江西4994739