基于SPSS的重庆市土地利用经济效益分析
SPSS在经济分析中的应用
第15章SPSS在经济分析中的应用在经济分析中，要考虑经济现象的影响因素，通常需要从全面的角度考虑很多经济变量和指标，有时还需要构造变量体系，如何在这许多经济变量中抓住经济现象的主要影响因素，简化变量结构，变复杂为简单，同时保证结论的科学性，是经济分析中的一大挑战。
同时，经济变量和指标往往具有不同程度的相关性，即信息重叠，有时甚至是高度的相关性，在建立经济模型时，都必须要谨慎处理这种相关性，否则变量相关很可能导致错误的分析结论，如何排除变量相关性，得到合理的经济模型，是经济分析中另外一大挑战。
当然经济分析中还有其他的问题，例如变量的分布，变量的内生性和外生性等，此处就不再赘述了。
在经济分析中，因为要同时解决降维和消除相关性的问题，因此因子分析和主成分分析有很多应用。
当然，因子分析有时是作为一个中间过程，其结果（因子得分）再应用于其他统计分析模型，最终得到分析结果。
除了因子分析以外，SPSS还有许多应用，本章只是举出了3个案例用以说明在经济分析中应用SPS S应该注意的问题。
第一个案例应用SPS S的因子分析提取变量信息，在进行样本聚类，接着对每一分类拟合回归模型说明变量之间的关系；第二、三个例子都是首先运用因子分析，然后针对因子得分进行综合评价；相对而言第二个例子简单一些，而第三个案例由于进行了两层的因子分析，因此更复杂，结果更丰富。
这里需要专门讲讲综合评价，因为其在经济分析中有非常重要的地位。
综合评价法是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
不同国家经济实力、不同地区社会发展水平、小康生活水平达标进程、企业经济效益评价等都可以使用综合评价。
关于《基于农户调查的重庆市农村土地流转研究》抽样方法的分析 王煦
关于《基于农户调查的重庆市农村土地流转研究》抽样方法的分析本文基于CSSCI上的文章——《基于农户调查的重庆市农村土地流转研究》进行分析。
全文主要分为三大部分：一，对文章进行总结；二，对所用研究方法进行介绍；三，对所采用的抽样方法进行分析和评论。
首先是对全文的总结。
本文的研究目的在于探明农村土地流转形式、影响因素和流转后农民的生活保障、了解农民对土地流转的意愿。
所采用的方法为问卷调查。
并在数据收集完成后用相关的方法或软件（文中未提及）进行定量的分析。
最后在分析数据后，得到一系列的具体的结果，例如：户主的文化程度对土地流转的影响不大；家庭人均收入水平越高，发生土地流转的比例也越高等。
最终结论与其他的相关研究的文章大同小异，无非是：农村土地流转受农户家庭收入、农户所处的区位条件等影响；政府应加强法律、法规建设，加快土地流转市场化；尽快健全与完善农村社会保障体系这类。
全文的结构中规中矩，清晰明了。
并且逻辑清晰，通读下来很有说服力。
其次，本文的研究方法采用的是问卷调查。
同过全文，可以看出研究团队的问卷设计的非常详细。
他们调查了当地农户各个方面的信息，并试图通过种种因素进行分析。
受益于他们详实的问卷和后期的数据处理，他们将许多可能的影响因素（例如学历，收入，土地流转租金等）都进行了考虑和总结。
得出了很多结果。
他们选择了很合适的研究方法。
但是对于具体实施，笔者认为是不妥的。
不妥之处大致有两点。
第一，是他们对数据的处理问题。
通过文章，笔者不认为他们有利用类似SPSS这类专业的数据处理软件。
对于数据，也只进行了很简单的划分和百分比的计算。
但是这样的话，其显著程度和置信度等问题就没办法得到解决。
其数据的说服力也会很大程度上大打折扣。
第二，是他们问卷的发放存在问题。
这点尤为致命。
总的来说，他们的问卷发放没有符合随机发放的要求。
在问卷的发放这一块，他们写着：“调查对象同一村民小组不超过2户，同村不超过4户。
”笔者很不赞同这一点。
SPSS在城乡规划专业教学中的应用
SPSS在城乡规划专业教学中的应用【摘要】本文主要探讨了SPSS在城乡规划专业教学中的应用。
首先介绍了SPSS基础知识的教学，包括数据输入、数据清洗和统计分析等内容。
其次讨论了实地调查数据的处理与分析，通过SPSS软件进行数据可视化和模型构建。
随后通过城乡规划案例分析展示了SPSS在规划实践中的应用，揭示了其在规划决策中的重要性。
接着分别探讨了SPSS在城市规划设计和乡村规划设计中的具体应用，展示了其在不同场景下的灵活运用。
最后总结了SPSS在城乡规划专业教学中的价值，指出了其对学生能力培养的积极意义，并提出了未来发展方向建议。
通过本文的探讨，可以更好地理解和应用SPSS在城乡规划教学和实践中的作用，为城乡规划专业的学习与发展提供参考和借鉴。
【关键词】SPSS, 城乡规划专业教学, 数据分析, 实地调查, 城乡规划案例,城市规划设计, 乡村规划设计, 价值分析, 未来发展方向, 数据处理.1. 引言1.1 SPSS在城乡规划专业教学中的应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据处理和分析。
在城乡规划专业教学中，SPSS的应用不仅可以帮助学生更好地理解和掌握统计学知识，还可以为他们提供实际操作的机会，加深对城乡规划理论的理解。
SPSS在城乡规划专业教学中的应用可以分为几个方面。
首先是SPSS基础知识的教学，包括软件的基本操作和常用功能，帮助学生熟练掌握SPSS的使用方法。
其次是实地调查数据的处理与分析，通过对城乡规划相关数据的收集和处理，学生可以运用SPSS进行数据分析，提高他们的分析能力和解决问题的能力。
SPSS还可以应用于城乡规划案例分析，帮助学生更好地理解实际案例中的数据分析方法和结果呈现。
SPSS在城市规划设计和乡村规划设计中的应用也非常重要，可以帮助学生进行规划设计过程中的数据分析和效果评估，提高设计方案的科学性和实用性。
经济效益分析解析土地利用对经济效益的影响
经济效益分析解析土地利用对经济效益的影响经济效益分析：解析土地利用对经济效益的影响近年来，随着城市化的推进和人口的不断增加，土地资源的利用问题变得日益突出。
土地利用对经济效益有着重要的影响，因此对其进行详细的分析和解析，对于科学、有效地利用土地资源具有重要意义。
本文将就土地利用对经济效益的影响进行深入研究和解析。
一、土地利用的概念与类型土地利用是指人们对土地进行不同功能配置、经营和利用的过程。
根据不同的功能需求，土地利用可以分为农业用地、工业用地、住宅用地、商业用地、交通运输用地等不同类型。
这些不同类型的土地利用对经济效益的影响各不相同，下面将分别进行分析。
二、农业用地对经济效益的影响农业用地是指用于农作物种植、养殖业及农村居民生活的土地。
农业是国民经济的基础，农业用地对经济效益的影响十分显著。
首先，农业用地的高效利用可以提高农作物的产量，增加农产品的供给，从而满足人们的物质需求，促进经济的发展。
其次，农业用地的合理规划和管理可以提升农民的收入水平，改善农民的生活质量，从而拉动内需，促进经济的增长。
因此，农业用地对经济效益的影响是积极的且不可忽视的。
三、工业用地对经济效益的影响工业用地是指用于工厂、企业以及相关设施的土地。
工业是现代经济的重要支柱，工业用地对经济效益的影响至关重要。
首先，工业用地的合理布局和规划可以提高工业企业的效益，促进工业的升级和转型。
其次，工业用地的科学利用可以带动相关产业链的发展，形成产业集群，进一步推动经济的发展。
然而，工业用地过度开发和不合理利用可能导致环境污染和资源浪费，产生不良后果。
因此，在工业用地的规划和管理中要注重可持续发展，充分考虑生态环境的保护和资源的合理利用。
四、住宅用地对经济效益的影响住宅用地是指用于建设住宅、公寓、别墅等居住用途的土地。
住宅用地对经济效益有着直接而显著的影响。
首先，住宅用地的开发利用可以满足人们对住房的需求，提高人民的生活质量。
住房是人们生活的基础设施，良好的住宅用地规划和管理可以改善人们的居住条件，进而促进消费和投资的增长。
最新SPSS课程设计--SPSS在经济中的应用分析
<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告SPSS在经济中的应用分析摘要经济发展，是整个人类社会追求的目标之一。
在宏观经济理论中，经济的发展主要受到消费，投资，政府购买的影响。
在经济理论中，我们通常用GDP来描述经济的发展，同时GDP也会受到价格水平的影响。
衡量价格水平，我们一般用居民消费价格指数，商品零售价格指数来描述；投资一般用固定资产投资和工业总产值来衡量。
本文通过我国近20年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要指标，如居民消费水平，财政支出，工业总产值，商品零售价格指数，居民消费价格指数，城镇居民收入，农村居民收入，能源消费总量等数据，利用SPSS软件提供的对各个影响因素的描述性统计分析，各个影响因素之间的相关性分析，回归分析，因子分析等方法对数据进行了深入的分析，并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。
【关键词】经济发展描述统计相关性分析回归分析因子分析引言中国作为世界上的发展中国家，其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。
经济实力的不断攀升，以及经济增长速度的持续加速，令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。
我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加，目前人均国内生产总值（GDP）迈过3000美元大关，已步入中等收入国家的行列。
那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中是否还存在一些问题呢？是我们需要进一步探讨和研究的。
随着我国改革开放的实践和经济理论的发展，实证方法和数据分析成为了经济研究中的重要方面。
大量经验证据的分析和运用对于经济理论的发展和决策的支持都具有重要的意义。
而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用，SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。
为经济管理研究提供了有力的工具。
而因子分析，回归分析等方法是经济管理研究中常用的分析方法。
重庆市城镇化水平与农民收入增长关系
重庆市城镇化水平与农民收入增长关系王雨（重庆师范大学地理与旅游学院，重庆401331）摘要：为了提高重庆市城镇化水平与农民收入，推进新型城镇化和贯彻落实乡村振兴战略，基于2019年《重庆市统计年鉴》，利用2000—2017年时间序列数据，通过SPSS软件对二者进行相关分析，利用Eviews9.0软件建立回归模型并进行格兰杰检验，实证分析了重庆市城镇化水平与农民收入增长关系。
研究结果表明，重庆市城镇化水平可促进农民收入，二者之间存在长期正向均衡关系，城镇化水平每提高0.01%，农民则增收3.04%。
根据研究结果提出了相关建议，既要推进城镇化，也要关注农民利益，对城镇化与农民收入制定长期计划，推动新型城镇化建设，从各方面增加农民收入，并提高农民自身素质，使新型城镇化与乡村振兴双轮驱动，促进全民小康社会的建设。
关键词：重庆市；城镇化水平；农民增收；回归模型；格兰杰因果检验中图分类号：［S-9］文献标识码：A DOI：10.19754/j.nyyjs.20210530036引言改革开放40a来，现阶段我国经济发展处于新常态之下，党的十九大作出了中国特色社会主义进入新时代的科学论断，提出了实施乡村振兴战略的重大历史任务。
全面建成小康社会和建设社会主义现代化强国，最艰巨最繁重的任务在农村。
如何推动乡村振兴战略，其中重要一点就是要坚持乡村振兴和新型城镇化双轮驱动，统筹城乡国土空间开发，加快农业转移人口市民化，强化乡村振兴人才支撑。
由此可以看出，城镇化对于推动农业现代化，增加农民收入具有重大作用。
一些学者对城镇化与农民收入关系做了一系列相关研究。
宋元梁、肖卫东在建立向量自回归模型的基础上，运用脉冲响应函数与预测方差分解的方法来刻画城镇化的发展与农民收入增长间的动态相关性。
其研究结论表明，加速推进城镇化进程是持续增加农民收入的根本路径，在采用城镇化发展促进农民收入增长的政策上，应采取的是长期政策而不是短期政策［1］。
重庆土地利用现状及潜力分析
重庆市土地利用现状及潜力分析1背景分析1.1研究区概况1.1.1自然地理条件重庆市位于四川盆地东部边缘，地跨东经105°11'~110°11'、北纬28°10'~32°13'之间的青藏高原与长江中下游平原的过渡地带，东临湖北、湖南，南接贵州，西靠四川，北连陕西。
辖区东西长470km,南北宽450km,总面积8.24万km2，是我国面积最大的直辖市。
全市共辖38个区县（自治县）。
重庆市地貌类型以丘陵、低山为主，山地、丘陵、台地共占幅员面积的97. 58%左右，平坝占2.42%。
全市地势由南北向长江河谷逐级降低，西北部和中部以丘陵、低山为主，东南部靠大巴山和武陵山两座山脉（如图2）。
重庆市主要河流有长江、嘉陵江、乌江、綦江、大宁河等。
全市气候类型属中亚热带湿润季风气候区，夏热冬暖，光热同季，无霜期长，雨量充沛，年平均气温16~18°C，年总降雨量1000~1350mm，降水多集中在5~9月，占全年总降水量的70%左右，年平均相对湿度多在70%~80%，在全国属高湿区，年日照时数1000~1400h，日照百分率仅为25%~35%，是全国年日照最少的地区之一。
土壤类型主要包括水稻土、紫色土、黄壤、石灰岩土、新积土、黄棕壤、棕壤、山地草甸土、黄褐土、粗骨土10个大类。
1.1.2社会经济条件2010年，重庆市常住人口2884.62万，其中城镇人口1529.55万，农村人口1355.07万，城镇化率53.00%。
全市2010年实现地区生产总值7925.58亿元，三次产业增加值分别为685.38亿元、4359.12亿元、2881.08亿元，产业结构比值为8.65：55.00：36.35。
重庆市全年固定资产投资总额6934.80亿元，社会消费品零售总额2878亿元。
城镇居民人均可支配收入17532.43元，农村居民人均纯收入5276.66元。
基于SPSS的重庆市土地利用经济效益分析
Ａ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｏｎ ｍ ｉ ｆｃｅ ｙ ｏ ｎ ｔｌｚ ｔｏ ａ ｙ ｉ ｆＥｃ ｏ ｃ Ｅｆｉｉｎｃ ｆＬａ ｄ Ｕ ｉｉａ ｉ ｎ
进行 了分 析 ， 知 土地 利 用 经 济 效 益水 平 存 在 着 明 显 的地 区性 差 异 。同 时 ， 究 了上 述 ３个 经 济 区 的 特 点 及 提 高 土地 利 用 经济 效 可 研 益 的 对策 ， 此 基 础上 总结 了重 庆 市 提 高农 地 、 村 、 市 土地 利 用 经 济 效 益 的措 施 以及 未 来 的 城 Ｉ发展 方 向 。 在 农 城 关键 词 ： 业 经 济 ； 济 效 益 ； 地利 用 ；ｐ ｓ 子 分 析方 法 ； 庆 市 农 经 土 ｓｓ因 重
分 析许 多变 量 ， 些变 量可能 归为几类 ， 每一类 均 这 而 具 有相 同的本质 ， 称 为 因子 。 因子 分 析是 用 少数 常 几个潜 在指 标 （ 因子 ） 的线 形组 合来表 示实 际存在 的
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基于SPSS的重庆市土地利用经济效益分析向海霞,王 力,陈 引(西南大学地理科学学院,重庆 400715)摘 要:运用经济学理论、SPSS实用统计分析中的因子分析方法,分别对重庆市3个经济区中的6个区县土地利用经济效益状况进行了分析,可知土地利用经济效益水平存在着明显的地区性差异。
同时,研究了上述3个经济区的特点及提高土地利用经济效益的对策,在此基础上总结了重庆市提高农地、农村、城市土地利用经济效益的措施以及未来的城市发展方向。
关键词:农业经济;经济效益;土地利用;spss因子分析方法;重庆市中图分类号:F301 文献标识码:A 文章编号:1672-5379(2008)01-0012-03Analysis of Econo mic Efficiency of Land Utilizationin Chongqing Cit y Based on SPSSXIAN G Hai2xia,WAN G Li,CH EN Y in(School of G eography Science,Southwest University,Chongqing400715,China)Abstract:Applying factor analysis of multitudinous statistics and technology as well as economic theory,this study analyzes the economic efficiency of land utilization in6counties in Chongqing City.Obvious regional diversity is noticed in terms of the level of land utilization.The characteristics of each of the three major economic zones of Chongqing are studied and several measures are advanced to improve the economic efficiency of utilization of faming land,rural land and urban land.The direction of the f u2 ture development of the city is discussed.K ey w ords:agricultural economy;economic efficiency;land utilization;factor analysis based on sp ss;Chongqing City 无论是追溯古文明衰落的痕迹,还是展望人类未来的生存空间,无不与土地资源的合理利用休戚相关。
当今人类面临的人口、粮食、环境、能源和资源五大问题均直接或间接地与土地资源及其利用有关[1]。
土地利用经济效益是土地利用效益评价的核心,它是一般经济效益问题在土地资源利用方面的具体化。
通过研究土地利用的经济效益,为确定合理的土地利用方式、结构及布局提供基础和依据,从而实现土地资源的可持续利用[2]。
就目前研究而言,土地利用的社会效益和生态效益定量研究比较困难,而其经济效益是可以进行定量评价的。
根据2005年重庆市的统计年鉴,笔者通过比较研究6个不同地区、不同类型土地利用经济效益,提出提高土地利用经济效益的对策,在此基础上总结了重庆市提高农地、农村、城市土地利用经济效益的措施。
一、因子分析(一)因子分析的基本概念在进行调查研究的时候,经常需要同时调查或分析许多变量,这些变量可能归为几类,而每一类均具有相同的本质,常称为因子。
因子分析是用少数几个潜在指标(因子)的线形组合来表示实际存在的多个指标,根据相关性大小对变量分组,使组内变量间高相关、组间变量低相关,每组变量代表一个基本结构就是因子。
(二)因子分析应用1.因子分析的基本思想因子分析的基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的分析,从中找出少数几个能够控制原始变量的随机变量F i(i=1,2,…m),选取公共因子的原则是使其尽可能多地包含原始变量中的信息,建立模型X=A・F+e,忽略e,以F代替X(m ≤p),用它再现原始变量X的众多分量X i(i=1,2,…p)之间的相关关系,达到简化变量降低维数的目的[3]。
通过分析研究,具体结合了6个区县的实际情况,选择以下10个指标构成了土地利用经济效益的指标体系。
具体指标如表1所示。
第6卷第1期 西南农业大学学报(社会科学版) Vol.6,No.1 2008年2月 Journal of Sout hwest Agricultural University(Social Science Edition) Feb.2008①收稿日期:2007-08-30作者简介:向海霞(1984—),女,重庆万州人,西南大学硕士研究生,研究方向:国土资源管理与区域开发。
表1 土地利用经济效益评价指标指标层单位X1人均耕地hm2/人X2第一产业人均地区生产总值元/人X3非农业人口人X4第二三产业人均地区生产总值元/人X5城镇化率%X6农用地地均产值元/hm2X7建筑业总产值万元X8第一产业占三产比重%X9第二三产业占三产比重%X10固定资产投资万元2.因子分析过程借助于SPSS10.0软件,使用分析→数据简化→因子分析过程。
首先将原始样本(见表2)矩阵标准化,以消除指标之间量纲的不一致和数量级差异大等现象,并建立变量的相关系数矩阵R,然后计算出R的特征值和贡献率。
贡献率反映每个因子所包含原始数据信息量的大小,前2个因子包含了原始数据86.55%的信息,满足了因子分析>80%以上的要求。
所以,取前2个因子作因子分析。
为了更清楚地反映变量之间的关系,对初始因子载荷进行正交旋转,由表3可以看出,第一个主因子F1在X3,X4,X5,X7,X9,X10上有较大载荷,可以称为“建设用地因子”。
第二个主因子F2在X1,X2,X6,X8上有较大载荷,称为“农用地因子”。
表2 重庆市6区县土地利用经济效益评价指标的原始数据地区X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10沙坪坝区0.0141909053260021401.53100.00 2.15402453 3.0996.91373317江北区0.0072071740410026656.06100.00 1.31372108 1.1998.81518218万州区0.03487934709006858.6746.000.88372051 2.3187.73111524涪陵区0.0601332231750010703.3349.000.8630679111.488.5756193江津市0.047105203732007107.8848.70 1.5527511122.277.7779984合川市0.049102232791006879.1645.70 1.1914065520.679.3977352 注:原始数据均来源于重庆市2005版统计年鉴[4]。
表3 旋转后的主因子载荷矩阵指标层主因子F1载荷主因子F2载荷X1人均耕地-0.746-0.542X2第一产业人均地区生产总值0.9590.221X3非农业人口0.2090.968X4第二三产业人均地区生产总值0.9620.264X5城镇化率0.9060.392X6农用地地均产值0.4040.406X7建筑业总产值0.3690.852X8第一产业占三产比重-0.800-0.484X9第二三产业占三产比重0.8000.484X10固定资产投资0.9180.3313.因子得分借助于SPSS10.0软件,使用分析→数据简化→因子分析→因子得分过程进行因子得分的分析。
选择回归方法,即将公因子对变量X1-X10做线形回归,得到系数的最小二乘就是所谓的因子得分系数。
然后根据因子得分系数和原始变量的观测值计算出各个观测量的因子得分:F1=-0.075X1+0.276X2-0.282X3+0.258 X4+0.19X5-0.001X6-0.179X7-0.116X8+ 0.116X9+0.217X10F2=-0.108X1-0.205X2+0.609X3-0.169 X4-0.058X5+0.138X6+0.467X7-0.046X8+ 0.046X9-1.06X10计算出各个观测量的因子得分之后,将2个主因子的贡献率归一化后作为权重,对主因子进行线形加权求和,利用方程:Z=0.87787F1+ 0.12213F2,计算综合得分,计算结果如表4所示.表4 6个地区的土地利用经济效益的因子得分地区F1得分F2得分综合得分沙坪坝区0.70359 1.212100.765694江北区 1.62929-0.19530 1.406453万州区-1.04299 1.06968-0.78497涪陵区-0.21051-0.60319-0.25847江津市-0.80018-0.07661-0.71181合川市-0.27921-1.40668-0.41691二、分析结果(一)土地集约利用总体水平较低,潜力较大城市用地产出率是衡量城市用地利用状况的重要指标,采用城市建成区地均GDP来表征,由于城市建成区创造出的GDP无法直接获取,故采用第二、第三产业的产值总和来概算。
从1998到2005年,重庆城市用地在2005年地均GDP才达到3.56亿元/km2,而成都城市地均GDP在1997年就已达到3.53亿元/km2[5],这表明重庆城市土地利用仍然比较粗放,从一个侧面客观地反映了我国城市土地利用“重外延扩张,轻内部挖潜”的弊病。
当然也从另外一个侧面说明重庆市原有土地尚具有较大的效益增长空间。
31第6卷第1期 向海霞等:基于SPSS的重庆市土地利用经济效益分析(二)区域差异显著重庆市作为一个直辖市并无地市级经济行政管理层次,区县一级构成了最基本的经济行政管理单位,因而分析土地利用经济效益的差异首先可在区县层次上进行。
本文分别选取了都市发达经济圈、渝西经济走廊和三峡生态经济区这3大经济区中的共6个地区作为代表,根据各地区的综合得分,可知重庆市土地利用经济效益水平存在着明显差异,从高到低依次是江北区、沙坪坝区、涪陵区、合川市、江津市、万州区。
另外,重庆市也存在着很大的地带性差异,例如:重庆市九大主城区与黔江、酉阳所代表的渝东南地区的经济差异,而且原重庆市主城区内部也远非一个均质区。
因而笔者认为,对重庆市区县级层次以上区域分类,可采取重庆市政府在“十五”规划中提出的三大经济区的划分方法[6],即划分为:都市发达经济圈、渝西经济走廊、三峡库区生态经济区。