基于主成分分析的农业经济与环境污染问题研究

选取了代表农业经济发展的10个指标和代表农业环境污染的7个指标,运用主成分分析的方法,分别对我国31个地区的农业经济发展和农业环境污染状况进行了评价,并根据两组主成分分别得出农业经济发展与环境污染程度的综合得分。通过对两组综合得分的聚类分析,将31个地区划分为4类,并对这4类地区的农业经济与环境污染情况做出综合评价和解释,揭示了农业经济发展与环境污染之间的关系和矛盾,最后结合区域地理区位条件,因地制宜地提出促进农业经济和环境可持续发展的建议。     

基于主成分分析的农业经济与环境污染问题研究

选取了代表农业经济发展的10个指标和代表农业环境污染的7个指标,运用主成分分析的方法,分别对我国31个地区的农业经济发展和农业环境污染状况进行了评价,并根据两组主成分分别得出农业经济发展与环境污染程度的综合得分。通过对两组综合得分的聚类分析,将31个地区划分为4类,并对这4类地区的农业经济与环境污染情况做出综合评价和解释,揭示了农业经济发展与环境污染之间的关系和矛盾,最后结合区域地理区位条件,因地制宜地提出促进农业经济和环境可持续发展的建议。     

基于农普资料和主成分分析的河北省农村居民生活质量综合评价

基于农普资料和主成分分析方法,对河北省农村居民生活质量进行了综合评价,并以农村居民生活质量为基础对河北省各市进行了归类研究,发现经济发展水平不同的地区,其农村居民生活质量得分水平也具有明显的差异。     

我国农村居民消费结构及其影响因素的统计分析

农村居民消费结构是衡量农村经济发展的主要因素。以多元统计分析理论为基础,采取因子分析法和相关分析法,运用SAS软件,分别从横向和纵向两个角度研究2012年我国各地区农村居民消费结构状况和其影响因素之间的相关程度,并对我国31个省、市、自治区按照因子得分进行排序,发现南北方农村居民消费存在一定差距,由此作出综合评价,进而为提高农村的消费水平提出一些政策建议。     

全国31个地区农村经济发展水平综合评价

以2008年《中国农村统计年鉴》为数据来源,科学合理地选取了10个指标,借助SPSS统计软件,运用多元统计分析中的因子分析和聚类分析方法,对全国31个省、直辖市及自治区的农村经济发展水平进行分析。最终提取出了4个综合因子并给出了综合排名,将全国31个地区划分为农业经济发达区、农业经济较发达区、农业经济欠发达区和农业经济不发达区4类。     

西部大开发地区农村区域经济的综合评价

基于2019年西部大开发地区12个省、自治区、直辖市农村区域经济发展指标的面板数据，选取15个评价指标，利用因子分析法对其农村区域经济发展进行综合评分和排名。结果表明，综合得分从高到低排名依次是新疆、内蒙古、陕西、广西、四川，这5个地区的综合得分均为正数，是西部大开发中农村区域经济发展水平较高的地区；其他地区（宁夏、云南、重庆、贵州、甘肃、青海、西藏）综合得分为负数，是农村区域经济发展水平较低的地区；西部大开发地区12个省、自治区、直辖市2019年农村区域经济发展存在明显的差异。依托西部大开发地区农村区域经济发展水平现状，提出促进西部大开发地区农村区域经济发展的建议，包括在政策构建层面上要注重梯度分类、在乡村产业层面上要推进多元培育、在资源要素层面上要加大保障力度。     

基于因子分析的全国各地区生活环境状况的综合评价

以我国大陆地区2009年31个省(市、自治区)环境综合状况数据为样本,建立了包括生活垃圾清运及处理、废气排放、废气处理、废水排放及处理、工业废气排放、工业废气处理、工业废水排放及处理以及工业固体废物产生及处理利用9个子系统在内的综合评价指标体系,先运用因子分析的方法分别计算出9个子系统下各地区的综合得分,再将各地区在9个子系统下的综合得分作为新的变量,得到各地区的生活环境状况综合得分并进行排序.结果表明,综合环境状况比较好的地区为宁夏、青海、海南、西藏等工业不发达的地区;综合环境状况居中的地区为陕西、安徽、贵州、新疆等地;综合生活环境状况较差的地区为河北、辽宁、山东、江苏、浙江、广东等地.     

民族地区城市经济发展水平的实证分析

本文运用多元统计分析方法中的因子分析和聚类分析对民族地区31个城市的经济发展状况进行综合评价,揭示出各市经济发展的差异和不平衡,进而提出民族地区经济协调发展的建议,具有一定的现实意义。     

关中城市群县域经济空间结构分异与优化

以关中地区2007年35个县域的数据为基础,从经济和社会发展角度出发构建了衡量县域综合经济发展水平的指标体系,利用主成分分析法和加权求和方法计算了各县域的综合经济水平指数,并借助分析软件ARCGIS9.2对关中各县域经济发展状况进行了聚类分析和空间结构分异分析。结果显示,关中地区各县域经济发展水平表现出显著的不平衡性,总体考虑可以划分为经济发达型、经济较发达型、经济欠发达型和经济不发达型四种经济类型,且呈现出从东南向西北经济发展水平由高到低逐级递减的空间分布趋势;除此之外,经济发达县域还呈现出毗邻大城市和资源性的倾向。最后提出了缩小地区经济发展不平衡性、实现区域经济整体腾飞的政策和建议。     

经济发展与环境污染的关系探讨

本文选取多指标面板数据,运用主成分分析方法,对我国31个地区的经济发展和环境污染状况进行分析。根据两组综合得分进行聚类分析,将31个地区分成4类,并对4类地区的经济发展和环境污染之间的关系进行阐述。     

中国农村居民家庭人均纯收入的聚类分析

简述了中国农村的现状,介绍了聚类分析的原理。根据相关统计资料,采用聚类分析方法,对中国各地区农村居民家庭人均纯收入进行了分析。结果表明,全国31个省（市、自治区）可划分为4类：第1类为北京、上海,此类地区综合经济实力处于全国前列;因而农村居民家庭人均纯收入也位于前列;第2类为天津、江苏、浙江,3省具有优越的农业生产条件,农业基础较好,农村居民收入来源稳定;第3类为辽宁、山东、福建、广东,4省均位于我国东部沿海地区,具有丰富的海洋资源,适宜于农作物生长,农村居民生活水平相对较高;其他各省（区）归于第4类,由于受地理位置和气候条件的影响,农业产值和农村居民家庭人均纯收入均较低。     

我国农村居民人均消费支出的主成分分析

运用主成分分析法对当前我国农村居民人均消费支出进行分析,以2001、2006和2011年全国31个省、市、自治区的农村居民消费性支出数据为依据,从时间和地域空间两个维度对我国各地区居民消费情况进行排名分组。结果表明,当前我国地区农村居民消费水平不平衡问题越来越严重,政府应积极实施缩小区域消费差异的政策。     

我国农村居民人均消费支出的主成分分析

运用主成分分析法对当前我国农村居民人均消费支出进行分析,以2001、2006和2011年全国31个省、市、自治区的农村居民消费性支出数据为依据,从时间和地域空间两个维度对我国各地区居民消费情况进行排名分组。结果表明,当前我国地区农村居民消费水平不平衡问题越来越严重,政府应积极实施缩小区域消费差异的政策。     

我国农业信息化水平的区域评价与提升研究

[目的]构建农业信息化评价指标体系,对我国东、中、西部地区农业信息化现状与差异进行分析,以优化资源配置,提高资源利用率,推动农业信息化与现代化进程.[方法]以基础设施、应用与效益水平为核心的"农业信息化"布局进行归类,利用主成分分析法提取影响因子,构建农业信息化评价体系,测算2015年我国东、中、西部地区农业信息化发展水平,在因子分析的基础上利用超效率分析法研究我国31个省(市、区)农业信息化资源投入与效益产出的差异性.[结果]构建的农业信息化水平评价体系涵盖了农业信息化基础设施、农业信息化应用和农业信息化效益3个一级指标及10个二级指标.评价结果显示,我国东、中、西部地区农业信息化发展水平差距明显,平均得分分别为0.516、-0.107和-0.402;不同地区各省(区、市)发展水平也存在差距,其中,东部地区中江苏省农业信息化发展水平最高,综合得分1.251,西部地区中内蒙古农业信息化发展水平最低,综合得分-0.686.通过分析投入产出效益得出,上海市农业信息化综合得分0.495,但投入冗余最多,资源投入与产出效益不匹配.[建议]调整农业信息化发展模式,合理优化资源配置,加大科技投入,加强区域间合作,积极拓宽农业电子商务平台,提高农户信息化意识,推动农业生产、信息一体化发展.     

喀斯特地区可持续发展能力评价研究进展

我国对西南喀斯特地区石漠化综合治理工程的全面展开,喀斯特地区可持续发展能力评价将继续是评估石漠化治理工程效益的重要手段。为了对监测和评价喀斯特地区退化生态系统的恢复和重建工程可持续发展提供参考,以中国知识资源总库的文献为基础,综述了自1996年起有关喀斯特地区可持续发展能力评价的相关研究。喀斯特地区可持续发展能力评价的研究论文数量呈快速增长趋势,相关研究存在以下特点:1)可持续发展能力研究有喀斯特地区、省(自治区)、县(市)、乡镇、示范区、小流域、社区等不同单元尺度,但缺少以行政村为单元尺度的评价研究,不利于将政府所实施的新农村规划建设与生态恢复的衔接。2)研究目的多样,主要有现状描述、原因解释、效益监测、预测预警和为区域规划提供依据等,但以现状描述和效益监测目的为主。3)研究者在构建可持续发展能力评价指标时一般在城乡二元结构的模式指导下进行,在代表社会、经济等发展指标时缺乏机会均等等原则的指导。     

甘肃省主要城市农业科技竞争力综合评价研究

农业科技是推动传统农业向现代农业转变的强大动力。近年来,中共中央对推进农业科技创新、提升农业科技竞争力表现出极大的关注。而位于西北地区的甘肃省也在积极贯彻并落实关于发展现代农业、加强农村科技创新能力、提高农业科技成果转化的战略任务当中。以甘肃省12个地级市和2个自治州共14个主要城市2013年农业科技数据为依据,构建农业科技竞争力的评价指标体系。采用主成分分析法对甘肃省主要城市的农业科技竞争力进行排序,通过聚类分析法将各城市的农业科技竞争力按相似性分为四类进行评价分析。研究结果表明:甘肃省各市农业科技竞争力水平的高低与该地区农业经济、综合经济发展水平呈现正相关关系,且各地区间农业科技发展水平差距较大,但提升空间和发展势头不可小觑。并提出提高甘肃省农业科技竞争力的政策建议,为研究西部地区其他省市农业科技竞争力水平做出典型示范的作用。     

中国区域农村经济发展水平的数量化评价与分类研究

在Matlab7.0平台下,构建了基于减法聚类的模糊神经网络评价模型,依据6个评价指标对中国31个省(市、区)的农村经济发展水平进行了综合评价.结果表明,发展水平高于研究单元平均水平的有上海、北京、天津、浙江等12个省(市、区),低于平均发展水平的有19个省(市、区);上海市发展水平最高,北京市次之,贵州省最低.根据评价结果,应用FCM聚类法,将其发展水平分为5个层次:第一、二层次为以上海市为代表的东部7省(市),第三层次为以山东为代表的东部4省和中、西部3省(区),第四层次为以黑龙江为代表的中部7省和西部2省(市),第五层次为西部8省(区).其发展水平具有明显的地域联系和分异特征,总体格局为东部高、中西部低,东部与中、西部之间差异明显,中、西部间的差异不大.     

基于主成分聚类分析的大理州经济发展综合评价

主成分分析和聚类分析是多元统计分析中的两个重要方法。利用主成分分析对大理州12县市2008年经济发展进行了综合评价,依据综合得分采用聚类分析进行了科学排名,结果经济发展水平为:大理市祥云县宾州县洱源县巍山县鹤庆县弥渡县南涧县永平县剑州县云龙县漾濞县,这客观公正地反映了各地区的经济状况。这一方面能为大理州政府进行综合评价和重点扶植时提供参考,另一方面也能为12县市了解本地区的发展情况以制定更为合理的发展方案提供理论依据。     

我国31个省区农村发展水平比较

摘要采用2010中国统计年鉴中的相关统计数据,从农村居民的消费支出、生产、生活条件等方面挑选了12个指标来构建农村发展水平指标体系,采用因子分析法和聚类分析法,对我国31个省区农村发展水平的现状进行比较分析。结果表明,12个指标可归为4个因子：收入与支出因子、农业规模与科技因子、生活质量因子和农业产出因子;根据农村的发展水平差异把当前我国31个省区分为4类：上海、北京和浙江为第1类,农村发展水平最高;江苏、山东和天津为第2类,排名4～6位;广东、吉林、辽宁、河北、福建、黑龙江、河南、内蒙古、安徽、湖北、湖南和江西为第3类,排名7～18位;四川、海南、宁夏、山西、广西、山西、新疆、重庆、西藏、云南、甘肃、青海和贵州为第4类．排名19～31位。