DS5 +

固定投资资产 DS6 亿元 +

工业产值比重 DS7 % +

城镇居民人均可支配收入 DS8 +

交通建设 城镇人均拥有道路面积 DS9 m2/人 +

公路总里程 DS10 km +

资源环境 人均公园绿地面积 DS11 m2/人 +

城市绿化覆盖率 DS12 % +

2。3 数据来源

 本文将洪泽湖生态经济区作为空间研究尺度,将淮安和宿迁两市的地级县(行政区)作为基本分析单元,选择了近期2009年、2011年、2013年作为数据分析的时间尺度。各指标基础数据来源于这3年的江苏省的《统计年鉴》和淮安与宿迁两市的《统计年鉴》,部分数据来自这3年的淮安和宿迁的《国民经济和社会发展统计公报》,对淮安市2011年住房建筑用地面积、道路面积、公园面积等数据进行了调查、分析,根据现有数据计算间接得出指标数据,具体数据请见附件1。

2。4 研究方法

2。4。1 极差的标准化 

由于数据单位不同,不能相互比较,在做任何数据计算分析的时候,要统一标准,即对数据进行标准化。本文采用极差的标准化方法,处理原始数据。设minA与maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x’,其计算公式为:

  (1)

式中:x′ij为指标标准化值; xij为指标的实际统计值;i 为第i 个指标;j 为第 j 个样本。

2。4。2 因子分析法

在做某一方面的分析的时候,往往会通过收集到大量指标(变量),从而使研究结果有内容支撑。数据多,复杂性增大;而且数据之间存在相关性。本文采用因子分析法来分析数据,即在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下,通过降维思想,筛选出主要因子,高度地概括大量数据中的有效信息[8],达到减少变量,增强相关性的目的。基于因子分析和加法合成原理,计算步骤如下:

(1)由标准化后的数据计算相关系数矩阵;来~自,优^尔-论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

(2)解特征方程,计算相关矩阵的值,如,则根据因子方差累积贡献率确定因子数P;

(4)计算特征向量和初始因子载荷(主因子解);

(5)对初始因子载荷进行因子旋转,求旋转后的主因子解;

    (6)计算因子得分;

    (7)计算主因子权重:

    (8)计算综合评价值:,为第i个样本第k个主因子得分。

3 开发强度分析

3。1数据相关性分析

首先对2013年的指标数据进行详细的分析说明。对标准化数据进行相关分析,通过对变量的相关系数矩阵(R)内部结构的综合分析,从12个指标中分析出哪几个少数变量能控制原始变量,对洪泽湖生态经济区开发强度指标体系的影响程度更大一些,更具代表性。运用因子分析方法的前提是,变量之间存在线性的关系,这样才能够达到减少变量,方便分析的目的。通过运用SPSS软件,快速处理数据、得到分析图,揭示12个指标之间的相关系数矩阵(表2)。可知,各指标相关性超过0。2,说明多数变量之间存在高度的相关性。

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