投资学与区域经济学定量分析方法
佘延双
中国地质大学（北京）
二零零六年十一月制作
经济定量分析
第一部分多指标综合评价方法
在区域经济和投资学等学科中，常常需要用多个变量或多个指标进行综合评价和分析，例如，分析城市经济的综合发展水平、可持续发展能力，评价投资环境、产业竞争力、经济效益，对可选项目进行综合评估等。这些综合评价的共同特点是需要将多个相关指标合成一个综合指标，来反应考察对象的某一方面的综合特征。要完成这项工作，一般要经过以下几个步骤：
第一步、选取指标，建立评价的指标体系
第二步、收集和整理数据
第三步、对数据进行无量纲化处理，即对数据进行标准化处理
第四步、确定权重
第五步、计算综合评价值
第一步主要涉及到指标选取的原则，依照研究的目的以及定量评价所依赖的概念模型或理论基础选取指标并建立评价指标体系。
第二步收集和整理数据主要涉及如何获得分析所需要的数据。
第三步对数据进行标准化处理主要是应用一些已经很成熟的技术，本文将在后面用到的部分进行介绍。
不同定量综合分析方法主要涉及第四步和第五步的过程中，常用的综合评价方法主要有德尔菲法、主成份分析法、因子分析法、层次分析法等。德尔菲法和层次分析法评价结果的可靠性主要依赖建模人所建的概念模型的水平和打分人的专业水平。而主成份分析法和因子分析法评价结果的可靠性主要依赖于分析过程和结果的可解释性以及主成份和公因子的方差贡献率。
本部分将在第一章介绍主成份分析法和因子分析法，主要从操作的角度介绍应用这些方法的步骤和软件的操作；第二章介绍层次分析法进行评价分析的资本步骤和实例。第三章介绍其它的一些评价方法。
第一章主成份分析和因子分析
在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。
第一节主成分分析概述
主成分分析(principal component analysis)是将分散在一组变量上的信息,集中到某几个综合指标(主成分)上的一种探索性统计分析方法。它利用降维的思想,将多个变量化为少数几个互不相关的主成分,从而描述数据集的内部结构。
（一）主分成分析原理
主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即V ar(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
（二）主成分分析数学模型
F2=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p
……
F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p
其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。
A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特
征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。
第二节主成份分析法的操作步骤
进行主成分分析在SPSS（统计软件）中主要步骤如下：
1、指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；
2、指标之间的相关性判定；
3、确定主成分个数m；
4、主成分F i表达式；
5、主成分F i命名；
6、主成分与综合主成分(评价)值。
第三节应用主成份分析法分析我国产业结构转换能力的实例
（一）选取指标建立评价体系
1．1 产业结构转换能力
产业结构转换能力是指产业结构适应市场变化和保持地区经济持续、稳定、协调增长而向高级化调整、演进的可能条件。一个地区产业结构是否有良好的转换能力，反映了该地区产业结构的综合素质和潜力，对当地经济的持续、健康发展至关重要[1]。比较不同地区相对的产业结构转换能力，有助于了解地区产业结构所处的水平和发展潜力。
1．2 影响产业结构转换能力的一般因素
由于地区的产业结构是地区内各产业部门的结合方式，是生产要素的宏观聚集状态。所以凡影响生产部门存在条件和生产要素的因素都是地区产业结构转换的作用因素。地区的产业结构转换能力也同样受多方面因素的影响，一般可以概括为三个主要的方面：供给因素、需求因素、对外贸易发展水平因素。
从供给的角度看，地区的创新能力越强，产业结构的转换动力越大。高的投资与储蓄，高的供给弹性为产业结构的转换提供了广阔的空间。
地区的需求水平、需求规模等需求因素推动了地区产业结构的变动。一般来说，一个地区的社会经济发展水平越高，消费层次越高，消费结构变化的越快，对地区产业结构变动的压力越大。
随着生产的国际分工和国际贸易的发展，地区产业结构的变动的转换越来越多与其开放程度，以及参与国际分工的位置有了很大的联系。所以一个地区的对外贸易因素也很大程度上影响了地区的需求与供给，进而影响产业产业结构的变动和转换能力。
1．3 产业转换能力评价的指标的选取
对地区产业结构转换能力的评价要选取多个指标综合评价。根据以上关于产业结构转换能力的理论选取下面一些指标建立产业结构转换能力的指标体系。
）指标反映创新能供给推动力因素选取城镇单位每万名职工拥有专业技术人员数（X1
）
力；选取投资率（X2）、人均GDP（X3）、GDP增长率（X4）反映地区的积累能力；选取第二产业占GDP的比重（X5）指标反映供给弹性。需求压力因素方面，选取居民消费水平（X6）代表地区的消费求的规模水平；用城镇居民非食品支出占消费支出的比重（X7）和农村居民非食品支出占生活消费支出比重（X8）放映满足基本生活必需后的需求层次。用外贸依存度（X9）反映对外贸易发展水平。
本文分析的数据来自于《2005中国统计年鉴》的相关部分。
表1 区域产业结构转换能力评价指标体系
表2 区域产业结构转换能力评价整理好的数据
（二）主成分分析在SPSS中的具体操作步骤
2．1 将数据导入到SPSS软件中
导入有很多中方法，我们可以选择直接复制和粘贴，把数据放到软件中。在界面中可以对数据进行编辑，见图1。
图1 数据编辑界面
选择可以对数据的属性进行编辑，见下图2。
图2 数据属性编辑界面
我们可以编辑数据变量的名字、类型和小数点后面的位数。在本例子中，我们把变量分别命名为X1 、X2到X9，选取小数点后两位。
2．2 对数据进行标准化处理
SPSS在调用Factor Analyze过程进行分析时，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量，但SPSS不会直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用Descriptives过程进行计算。
选择下图3红色部分跳出图5界面。选择要进行标准化的数据，并选择选项，选择了这个选项后，标准化后的数据将在主数据
页面被保存起来，见图5，标准化后的数据变量名称前被加了Z。
图3 对数据进行标准化处理
图4 选择进行标准化的数据
图5 标准化后的数据被保存到先前数据的后面
2．3 进行分析操作
SPSS软件本身不提供主成份分析，我们的操作是利用因子分析的一些功能完成主成分分析。
运用SPSS统计分析软件Factor过程[4]对沿海我国32省市市经济综合指标进行主成分分析。具体操作步骤如下：
1、选择中的中的，见图6。弹出Factor Analysis对话框，见图7。
2、把X1～X9或ZX1～ZX9选入V ariables框
3、Descriptives: Correlation Matrix框组中选中Coefficients，然后点击Continue，返回Factor Analysis对话框
4、选择可以确定提取参数的标准。
5、点击“OK”
图6 进行因子分析
图7 对参数进行设置
在数据输出窗口，可以看到下面三个表格，见表3、表4、表5。
表3 相关系数矩阵
表 4 方差分解主成分提取分析表
表 5 初始因子载荷矩阵
从图表3可知人均GDP（X3）与居民消费水平（X6）、农村居民非食品支出占生活消费支出比重（X8）、外贸依存度（X9），居民消费水平（X6）与贸依存度（X9）等几个指标存在着极其显著的关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。
主成分个数提取原则主要包括两个标准，第一个是为主成分对应的特征值大于1的前m 个主成分，第二个是前m个主成分累计贡献率大于85%。
对于第一个原则：特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。对于第二个原则，累计贡献率反映了前m 个主成分，反映了原来总体样本85%以上的信息，基本反应了原来数据的总体情况。
通过表4（方差分解主成分提取分析）可知，前三个主成分的特征值大于1，且累计贡献率达到78.31%，前4个主成分的累计贡献率达到86.137%，并不同时满足两个选择主成分的标准。我们可以选择以下处理方法：1）坚持特征至大于1的原则，提取前3个主成分，
即m=3；2）坚持累计贡献率大于85%的原则，提取4个主成分，即m=4；3）从解释变量的角度出发，两者兼顾，看提取几个主成分更容易从经济学的角度对各主成分进行解释，更能说明问题；
本例子中，我们选择第三个处理方法，先看表5，进行下一步，回来再决定选择提取几个主成分。
返回选择图六操作内容，在提取选项菜单中重新选择，见图8。
为按特征值大于1的标准进行提取，是默认选择，我们前面的操作是用这个标准的。
是自己定义选择提取因子的数目，由前面的经验，在这里我们可以选择它，添入四4，提取4个因子，看看它的结果和前面的表5进行比较，来进行判断。
图8 提取规则选择菜单
按4个因子进行提取后，我们在结果输出窗口，可以看到表6、和表7与表4和表5有一些不同。
表6 方差分解主成分提取分析表
表7初始因子载荷矩阵
从表7（初始因子载荷矩阵）可知从载荷矩阵中可以看出在第一个主成分中人均GDP （X3）、GDP增长率（X4）、居民消费水平（X6）、农村居民非食品支出占生活消费支出比重
（X 8）以及外贸依存度（X 9）载荷较大，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；第二产业占GDP 的比重（X 5）和城镇居民非食品支出占消费支出的比重（X 7）指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了这两个指标的信息；投资率（X 2）在第三个主成分中载荷较大，说明第三主成分基本反映了投资率（X 2）这个指标的信息；每万名职工拥有专业技术人员数（X 1）在第四个主成分中载荷较大，说明第四主成分基本反映了每万名职工拥有专业技术人员数（X 1）这个指标的信息。
用同样的方法对表5进行解释，我们发现，提取4个主成分因子时，从经济学上很容易对四个主成分进行解释，第一个主成分反映地区经济发展水平，第二个主成分反映地区产业结构和城镇需求层次，第三个主成分反映地区投资水平，第四主成分反映地区创新能力水平。我们可以以此为依据对4个主成分进行命名。而表5解释起来不如对表7解释清晰顺畅。
合考虑以上因素，可以决定选择提取4个主成分。因为这样累计贡献率达到86.137%，并很容易为4个主成分命名和从经济学上解释这4个主成分；并且选择提取4个主成分比提取3个主成分更容易说明问题。
最终决定提取4个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用4个新变量来代替原来的9个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为“Component Matrix ”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。
用表5（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到4个主成分中每个指标所对应的系数[2]
。将初始因子载荷矩阵中的4列数据输入（可用复制粘贴的方法）到数据编辑窗口（为变量B1、B2、B3、B4），然后利用“
中的
”
进行计算，见图8。在Compute V ariable 对话框中输入“A1=B1/SQR(4.138)” [注：第二主成分SQR 后的括号中填1.800、第三主成分SQR 后的括号中填1.110、第三主成分SQR 后的括号中填0.704]，即可得到特征向量A1(见图9)。同理，可得到特征向量A2、A3、A4。求得A1～A4四个特征向量。
图9 进行计算
将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分得分值。将前面9个指标转换成1F 、2F 、3F 、4F 四个指标来反映地区的产业结构转换能力，1F 、2F 、
3F 、4F 的线性组合为：
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合评价模型：
4
3214
3214
4
3213
4
3212
4
3211
F F F F F λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ++++
+++++
++++
+++=
其中i λ表示第i 主成分因子的特征值
表8 各地区产业结构转换能力主成分分析得分
2．4 对结果进行分析和总结
对得出的综合主成分(评价)值，我们可用实际结果、经验与原始数据做聚类分析进行检验，对有争议的结果，可用原始数据做判别分析解决争议，也可以从中发现不同的问题，提出相应的解决方法。本部分内容不再做陈述。可以参考检索相关文章学习如何对分析结果进行结实，以及如何利用分析结果说明问题。
以上内容的参考文献：
[1] 高洪深.区域经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2002.8
[2] 贺灿飞. 中国地区产业结构转换比较研究[ J ]. 经济地理, 1996 (1) : 68 - 74
[3] 于淑艳,荣晓华. 辽宁产业结构转换能力比较分析[J].工业技术经济,2004(6):94 - 97
[4] 林海明，张文霖.主成分分析与因子分析详细的异同和SPSS软件[J].统计研究2005（3）
第四节论文实例
本文发表在中国科技论文在线上；引用时的格式：
[ ] 佘延双，沙景华. 我国产业结构转换能力的区域比较分析.中国科技论文在线(https://www.doczj.com/doc/e719038421.html,). 2006年4月.
我国产业结构转换能力的区域比较分析
佘延双，沙景华
(中国地质大学人文经管学院，北京 100083)
摘要：本文根据区域经济学和产业经济学理论，阐述了影响产业结构转换能力的一般因素。运用主成分分析方法，选取9项指标对我国各省的产业结构转换能力进行比较和分析。提出提高产业结构转换能力、推动产业优化升级的对策和建议。
关键词：地区产业结构转换能力政策主成分分析
China industrial structure transformation ability region comparative analysis
SHE Y an-shuang，SHA Jing-hua
(School of humanities and Economic Management，China University of Geosciences，Beijing
100083，China)
Abstract: This paper elaborated the general factor influencing industrial structure transformation ability, according to the regional economics and the industrial economics theory. Using the principal components analysis method, selects 9 targets to carry on the comparison and analysis to our country various provinces industrial structure transformation ability. Proposed countermeasure and policy suggestion on how to enhance the industrial structure transformation ability and promote industry development and optimization.
Key words:the area industrial structure；i ndustrial structure transformation ability；Policy；principal components analysis
地区的经济发展同产业结构的转换存在密切的关系，而地区的产业结构转换能力为产业结构的转换提供了必要的基础和条件。研究和比较地区产业结构转换能力，有助于了解区域产业结构所处的水平、相对变动和发展潜力；对制定地区产业发展策略，促进产业结构的优化升级和提高地区经济发展水平有现实意义。
1 影响产业结构转换能力的一般因素
产业结构转换能力是指产业结构适应市场变化和保持地区经济持续、稳定、协调增长而向高级化调整、演进的可能条件[1]。是否具备良好的转换能力，反映了该地区产业结构的综合素质和潜力，对当地经济的持续、健康发展至关重要。影响产业结构转换能力的因素很多, 一切影响生产要素和部门生产条件的因素, 最终都会不同程度地影响产业结构及其转换[2]。可以概括为三个主要的方面：需求因素、供给因素、对外贸易发展水平因素。
从需求角度看，地区的需求水平、需求规模等需求因素拉动了地区产业结构的变动。一个地区的社会经济发展水平越高，消费层次越高，消费结构变化的越快，对地区产业结构变动的压力越大。
供给推动因素主要包括技术创新能力、积累能力和供给弹性。技术创新能力是推动产业结构转换的源动力[3]。地区的创新能力越强，产业结构的转换动力越大。高的投资与储蓄，高的供给弹性为产业结构的转换提供了空间。
随着生产的国际分工和国际贸易的发展，地区产业结构的变动的转换越来越多与其开放程度、参与国际分工的地位有了很大的联系。所以一个地区的对外贸易因素也很大程度上影响了地区的需求与供给，进而影响产业产业结构的变动和转换能力。
2 产业转换能力评价的指标的选取
产业结构转换能力是一个综合概念，任何一个单一的指标都不可能全面衡量一个地区产业结构转换能力，因此，要从整体上衡量某一地区的产业结构转换能力，应选择多个指标综合评价[4]。根据以上影响因素选取以下指标进行分析（见表1）：供给推动力因素选取城镇
）指标反映创新能力；选取投资率（X2）、人均单位每万名职工拥有专业技术人员数（X1
）
GDP（X3）、GDP增长率（X4）反映地区的积累能力；选取第二产业占GDP的比重（X5）指标反映供给弹性。需求压力因素方面，选取居民消费水平（X6）代表地区的消费求的规模水平；用城镇居民非食品支出占消费支出的比重（X7）和农村居民非食品支出占生活消费支出比重（X8）放映满足基本生活必需后的需求层次。用外贸依存度（X9）反映对外贸易发展水平。
3 用主成分分析法评价各地区产业结构转换能力
运用主成分分析法对区域产业结构转换能力评价指标进行处理。调用SPSS12.0统计软件对9个指标进行主成分分析得主成分因子的特征值、贡献率、累积贡献率及其因子载荷（表2）。本文根据主成分对应的累积贡献率大于85%的原则选取前4个主成分因子。
从载荷矩阵中可以看出在第一个主成分中人均GDP（X3）、GDP增长率（X4）、居民消费水平（X6）、农村居民非食品支出占生活消费支出比重（X8）以及外贸依存度（X9）载荷较大，可以作为反映地区经济发展水平的因子，第二个主成分中第二产业占GDP的比重（X5）和城镇居民非食品支出占消费支出的比重（X7）载荷较大，可以作为反映地区产业结构和城镇需求层次的因子。第三个主成分中投资率（X2）载荷较大，可以作为反映地区投资水平的因子。第四主成分因子中每万名职工拥有专业技术人员数（X1）载荷较大可以反映地区创新能力。
从主成分因子贡献率来看，前四个因子贡献率为45.924%、20.197%、12.398%、7.744%，积贡献率大于86.263%。产业结构的转换能力主要由地区的社会经济发展水平、产业结构特征和城镇需求层次、投资水平和地区的创新能力因素反映出来。
对原始数据进行标准化处理计算出各地区的综合得分（表3），负分值不表示产业结构转换能力差，评价分值只是反映了产业结构转换能力的相对强弱。F1反映地区经济发展水平；F2反映地区产业结构和城镇需求层次；F3反映地区投资水平；F4反映地区创新能力；F为转换能力综合得分。
由表3和表4可以看出产业结构转换能力综合评价得分排名前六的有上海、北京、天津、内蒙古、浙江、山东，反映这些地区产业结构具有比较强的转换能力，产业综合素质和潜力具有相对优势；其中内蒙古的投资率、人均GDP、GDP增长率等指标较高，反映出地区特殊的
历史和环境条件；江苏、山西等19个省份产业结构转换能力处于中等水平；低于全国平均水平的有6个。
其中反映社会经济发展水平的第一主成分因子F1分数较高的有上海、北京、天津、广东和浙江。反映地区的产业结构和城镇需求层次的第二主成分因子F2得分较高的有内蒙、山西、山东和陕西。反映投资水平的第三主成分因子F3相对分值高的有西藏、内蒙古、宁夏、青海和北京，投资率较高为这些地区产业结构转换能力的提高做出了大的贡献。反映地区的创新能力第四主成分因子F4较高的有北京、湖南、广西、云南等地区。从这些分析我们可以看到产业结构转换能力影响因素的在不同地区的一些差异。这些差别为找出地区之间差距，提高转换能力、推动产业升级和经济水平的提高提供了参考。根据不同地区指标的强弱特征，不断提高相对薄弱的方面，最终实现产业结构不断向更高层次转换。
4 提高产业转换能力的对策和建议
经济发展水平高、综合实力雄厚的地区，其内部推动产业结构适时调整和顺利升级的能力比较强，具有促进当地经济全面发展的综合优势。政策环境、自然资源、制度因素对产业结构的转换升级同样具有很大影响。针对本文影响产业结构转换能力的主要因素的分析，提高地区产业结构转换能力具体政策建议如下：
投资率在很多地区对于综合得分的贡献较大，所以扩大投资一方面可以促进地区产业结构的变动，另一方面有助产业结构转换能力的提高。在政策上中部和西部一方面鼓励通过扩大区域内部投资增加地区的积累能力，另一方面，通过吸引外部资金的进入来增加区域内部的积累能力。
创新能力对于地区产业结构转换能力的提高也有着较大的推动作用。全国各地区在政策上一方面注重人才建设，包括教育投入和人力资源的引进，另一方面要扩大科技投入占GDP 的比重以及技术市场化、产品市场化的推广，鼓励企业科技活动的投入，给予企事业单位的科技活动和科技人员的培养和引进政策上的鼓励。
对外贸易发展水平能够反映地区产业结构的转换能力，对外贸易发展水平的提高同样可以达到促进产业结构的转换和提高转换能力的双重效果。在政策方面，鼓励对外贸易的发展，增强地区的开放程度。对外贸易政策应当同投资政策相互配合，重点鼓励与对外贸易相关的产业部门，特别是工业各部门的发展。
发展第二产业，特别是制造业。通过发展第二产业，提高第二产业在三次产业中的比重，促进区域经济的发展，提高产业结构的转换能力，加快产业结构的优化升级。在政策上，给予适合本地区特定状况的工业部门相协调政策条件，以形成具有比较优势和竞争能力的产业集群。
建设良好的金融、财政和基础设施，吸引投资，促进科技产业的发展。通过发展高新技术产业，满足基础产业和传统产业的优化和升级的需要，实现劳动生产力的提高和社会经济的稳定、高速发展。
改善需求结构，充分发挥需求拉动对产业结构转换的作用。从提高人均收入和引导消费两方面入手。在政策上通过发展第三产业促进就业，提高居民收入水平；通过财政、货币政策、消费政策引导和刺激消费。
参考文献：
[1] 高洪深.区域经济学[M].北京:中国人民大学出版社,2002.229页
[2] 于淑艳，荣晓华．辽宁产业结构转换能力比较分析[J]．工业技术经济，2004，23(3)：94-97．
[3] 高志刚．基于主成份分析的区域产业结构转换能力评价—以新疆为例[J]．生产力研究，2003，1：151-152．
[4] 贺灿飞.中国地区产业结构转换比较研究[J].经济地理，1996，16(3)：68 - 74．
[5] 中国统计年鉴编辑部．中国统计年鉴[J]．北京：中国统计出版社，2005．
第五节因子分析概述
因子分析与主成分分析一样，也是多元统计分析中常用的一种分析方法。其基本思想是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，寻找这些数据的基本结构，并用少数几个被称为公因子的不可观测变量，来表示基本数据结构。虽然因子分析与主成分分析常常可以解决同类问题，但两个是完全不同的多元统计方法。主成分分析从解释变量的方差出发，并假定变量的方差能够完全被主成分结实。而因子分析法则从分析变量的相关关系出发，并假定变量间的相关关系能够完全被公因子解释，而变量的方差未必能够完全被公因子解释。只有当方差为1时，主成分分析法和因子分析法的实质才一样。当公因子方差较小时，主成分解与公因子解的差别才较为明显。
在经济学等很多领域的研究中，描述某个对象的属性时，反映其特征的指标可能很多，但这些指标之间往往具有很强的相关性，使研究工作复杂。运用因子分析，可以从放映某些对象的众多变量中，提取几个公因子，每个公因子代表一种重要的影响，抓住这些公因子，既可以帮助我们了解影响研究对象的主要因素，又可以简化数据结构，确定综合评价数学模型的权重，从而计算出综合评价侄。
数学模型（暂时略）
第六节因子分析在SPSS中的操作步骤
进行主成分分析在SPSS（统计软件）中主要步骤如下：
1、指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；
2、指标之间的相关性判定；
3、确定提取因子个数m；
5、公因子F i命名；
6、因子分析与综合主成分(评价)值。
第七节应用因子分析法分析东北资源型城市产业结构
（一）选取指标建立评价体系
在本例子中我们仍然分析产业结构转换能力，其基本理论与第三节中例子相同，这里不详细叙述。
根据理论建立评价指标体系模型，结合黑龙江和辽宁的实际, 选取如下指标对东北地区12个地级以上资源型城市（包括其辖区）产业结构转换能力进行分析: X1：社会劳动生产率、X2：投资率、X3：人均GDP、X4：GDP增长率、X5：居民消费水平、X6：城镇化率、X7：第二产业占GDP的比重、X8：外贸依存度。
表9 东北资源型城市产业结构转换能力评价指标体系
分析数据来源于《黑龙江省统计年鉴》、《辽宁统计年鉴》、《中国统计年鉴》。见表10。
表10 东北资源型城市主要指标
（二）因子分析在SPSS中的具体操作步骤
1．1 将数据导入到SPSS软件中
将数据导入到SPSS软件中的方法第三节已经叙述。见图10。
图10 将数据导入到SPSS软件中
1．2 在SPSS软件进行因子分析操作
选取中的中的选项，见图11。会跳出图12选项框，按图12对参数进行设置。
图11 进行因子分析
经济学中的分析方法 经济学是研究人类社会中资源配置和生产、分配和消费等经济现象的学科。在经济学中，为了研究经济现象，人们需要借助各种分析方法来进行深入研究。以下将介绍几种常见的经济学分析方法。 1. 静态分析方法 静态分析方法是指在分析经济现象时，假设一定的时间段内经济变量不发生变动，即不考虑时间因素。这种方法主要通过建立静态分析模型来研究市场的均衡状态。静态分析方法的优点是简单明了、易于理解和处理。但它的局限性在于无法考虑经济变量的演变和动态调整。 2. 动态分析方法 动态分析方法是指在分析经济现象时，考虑经济变量随时间的演变和调整。这种方法可以通过建立动态优化模型来研究经济主体的行为和决策。动态分析方法的优点是能够更精确地描述和预测经济变化过程，更适用于研究长期经济增长和宏观调控问题。但它的缺点在于模型复杂，需要大量的数据和计算。 3. 比较静态分析方法 比较静态分析方法是在静态分析基础上，通过比较不同经济体或不同条件下的经济现象，予以说明和分析。这种方法常用于国际比较和政策评估，可以帮助我们了解经济制度、政策和制度变革对经济行为和经济结果的影响。比较静态分析方法的优点在于可以从多个角度来研究经济问题，有助于发现经验规律和政策效果。
但它的不足在于容易受到实证数据和研究对象的限制。 4. 实证分析方法 实证分析方法是指通过收集和分析实际数据来研究经济现象。这种方法可以帮助我们了解经济现象的实际发生和变化规律，并进行统计推断和经验验证。实证分析方法的优点在于能够提供实证证据和判断依据，有助于判断理论模型的适用性和政策的有效性。但它的局限性在于数据的质量和可靠性，以及数据解释的主观性和局限性。 5. 实验分析方法 实验分析方法是指通过人工设置实验条件，控制变量进行实验，以验证经济理论和研究经济现象的方法。这种方法可以帮助我们了解经济行为和市场机制的本质，并进行因果探究和政策评估。实验分析方法的优点在于能够消除其他因素的干扰，提供较为准确和可靠的经济结论。但它的不足在于实验条件的确定和模拟真实经济环境的限制。 综上所述，经济学中的分析方法多种多样，每种方法都有其特点和适用范围。在实际研究中，我们需要根据具体问题和数据条件选择合适的分析方法，进行综合分析和判断。同时，不同方法之间常常可以互为补充，通过综合运用可以提高研究的准确性和有效性。
高婷婷 区域经济学重点 第一章： 1、区位论的概念、发展： 1）以单个厂商区选择为主要研究对象的区位理论 2）研究 ①古典区位论：德国经济学家杜能、韦伯、克里斯、廖什 区位：厂商生产活动的位置； 如何确定最佳位置就是区位理论的核心问题 ②第二次世界大战后区位理论的发展： 单个厂商发展为地区总体经济结构；理论推导转向区域模型；从第一、二产业扩展到第三产业；不仅考虑生产成本最低、利润最大化到人们更高层次的需求。 2、区域经济学的发展： 以人地关系的区域差异作为研究对象的地理科学； 从古典的单个厂商生产组织研究扩展到产业区位分析的空间经济学； 城市和区域经济配置。 3、区域经济学研究内容： 1）区域结构 2）区域经济活动组织 3）区域地域结构及其组成单元 4）区际分工与联系 5）区域经济政策 4、新区域经济观的基本内涵： 1）突破了传统区域经济学的概念； 2）新的区域经济学不仅扩大了研究范围和层次，丰富和修正了区域经济学的理论和方法； 3）科技工业园区是人类进入21世纪之后选择最佳区域经济模式，提供了最好的区域经济环境； 4）改革开放以来，国民经济迅速发展，很大程度上得益于经济特区的设立。 区域经济学（新区域经济观）：研究区域经济活动的自组织和区域经济联系，以及与此相关的区域决策的科学。 5、区域经济（名词）：在一定区域内经济发展的内部因素与外部条件相互作用而产生的生产综合体。 第二章 1、基本概念： 区位：某一主体或事物所占据的场所，具体可标志为一定的空间坐标； 经济区位：某一经济体为其社会经济活动所占有的场所； 区位决策：决策主体的区位决策过程 经济区域：是人的经济活动所造成的、围绕经济中心而客观存在的、具有特定地域构成要素
投资学与区域经济学定量分析方法 佘延双 中国地质大学（北京） 二零零六年十一月制作
经济定量分析 第一部分多指标综合评价方法 在区域经济和投资学等学科中，常常需要用多个变量或多个指标进行综合评价和分析，例如，分析城市经济的综合发展水平、可持续发展能力，评价投资环境、产业竞争力、经济效益，对可选项目进行综合评估等。这些综合评价的共同特点是需要将多个相关指标合成一个综合指标，来反应考察对象的某一方面的综合特征。要完成这项工作，一般要经过以下几个步骤： 第一步、选取指标，建立评价的指标体系 第二步、收集和整理数据 第三步、对数据进行无量纲化处理，即对数据进行标准化处理 第四步、确定权重 第五步、计算综合评价值 第一步主要涉及到指标选取的原则，依照研究的目的以及定量评价所依赖的概念模型或理论基础选取指标并建立评价指标体系。 第二步收集和整理数据主要涉及如何获得分析所需要的数据。 第三步对数据进行标准化处理主要是应用一些已经很成熟的技术，本文将在后面用到的部分进行介绍。 不同定量综合分析方法主要涉及第四步和第五步的过程中，常用的综合评价方法主要有德尔菲法、主成份分析法、因子分析法、层次分析法等。德尔菲法和层次分析法评价结果的可靠性主要依赖建模人所建的概念模型的水平和打分人的专业水平。而主成份分析法和因子分析法评价结果的可靠性主要依赖于分析过程和结果的可解释性以及主成份和公因子的方差贡献率。 本部分将在第一章介绍主成份分析法和因子分析法，主要从操作的角度介绍应用这些方法的步骤和软件的操作；第二章介绍层次分析法进行评价分析的资本步骤和实例。第三章介绍其它的一些评价方法。
经济数据分析的七大方法 经济数据分析是经济学研究中极其重要的一个方面，通过对一系列指标的分析，可以对经济形势有更深入的了解。在这篇文章中，我们将介绍经济数据分析的七大方法。 一、指标比较法 指标比较法是最基本的经济数据分析方法。该方法通过对同一指标在不同时间、不同地区、不同分类或不同经济体的比较，找出相应指标变化的规律。 例如，我们可以通过比较不同城市的物价水平、不同时间的GDP增长率、不 同国家的贸易额以及不同产业的利润率等指标来分析经济形势。 二、趋势分析法 趋势分析法是一种对时间序列数据进行分析的方法。该方法通过对一系列时间 序列数据的趋势进行观察，找出其长期的变化趋势，并预测未来的发展趋势。 例如，我们可以通过观察一个国家的GDP增长率、物价水平、人均收入等指 标在过去几年的变化趋势来预测未来的经济发展趋势。 三、交叉分析法 交叉分析法是一种对数据进行分组比较的类比方法。该方法通过将不同的指标 分配到不同的分组中，然后对不同分组之间的比较来得出结论。 例如，在商品销售数据分析中，我们可以将商品分成不同的类别，并对不同类 别商品的销售额、毛利润率等指标进行比较，以寻找更为有效的营销策略。 四、因果关系分析法
因果关系分析法是一种基于因果关系的经济数据分析方法。该方法通过考虑不 同经济变量之间相互作用的关系，来分析特定变量对其他变量的影响，以及变量之间的因果关系。 例如，在研究通货膨胀时，我们可以分析货币供给量、生产率、就业率等变量 之间的因果关系，从而了解通货膨胀的原因和解决办法。 五、对比分析法 对比分析法是一种将同一单位的不同指标进行比较的方法。该方法通过对同一 单位的多种指标进行比较，来了解各个指标之间的关系，以及各个指标的变化趋势。 例如，在企业财务分析中，我们可以对比同时期的资产负债表、利润表和现金 流量表，以便更好地评估企业的财务状况和经营成果。 六、回归分析法 回归分析法是一种通过对不同变量之间的关系进行统计分析，来预测和解释特 定现象的方法。该方法通过建立数学模型，来将一个或多个自变量与一个因变量建立关系，从而预测或解释因变量的变化。 例如，在研究GDP增长的影响因素时，我们可以通过回归分析来建立各种因 素与GDP之间的关系模型，以了解各种因素对经济增长的贡献度。 七、灰色模型分析法 灰色模型分析法是一种针对非线性系统的一种预测方法，它是用来解决关于小 样本数据短期预测问题的一种简单、实用方法。该方法是由华南理工大学的李元元教授率先提出。 其基本思想是，将少量数据的模型建立成灰色系统，利用现有的数据自行生成 的灰色数学模型，对未知变量进行分析，并给出相应的结果。该方法在一些特殊情况下具有较高的精度和可靠性。
经济学的基本研究方法 经济学的基本研究方法包括如下几个方面： 1. 数理模型：经济学家利用数学和统计工具构建模型，以描述经济体系的运作原理和相关的经济现象。这些模型可以包括静态模型（描述特定时间点的经济情况）和动态模型（描述经济变化的趋势），以及各种经济关系和行为的方程式。 2. 实证研究：经济学家通过采集和分析实际经济数据来验证经济理论和假设。这些数据可以是宏观经济数据（如国民生产总值、通货膨胀率、失业率等），也可以是微观经济数据（如个人收入、消费行为等）。实证研究通常采用统计分析方法来解释数据，并得出相关结论。 3. 实证实验：为了验证经济理论和政策的有效性，经济学家可以进行实证实验。这些实验通常在控制变量的情况下，对不同的经济条件或政策进行比较，以评估其影响。例如，经济学家可以通过对一组人群施加不同的价格水平来研究价格弹性。 4. 实地调查：经济学家可以通过实地访谈、调查问卷等方式，直接收集个体或企业的观点、行为和决策数据。这种研究方法能够提供更丰富的定性和定量信息，帮助理解特定经济现象。 5. 比较研究：经济学家通过比较不同经济体系、不同地区或不同时间段的经济
情况，来研究经济发展、政策效果等问题。比较研究可以从不同的制度、文化、社会条件等角度，探讨经济现象的差异和共性。 6. 理论分析：经济学家通过推理和逻辑推断，分析经济问题的本质和原因，并提出相应的理论模型和解释。理论分析是经济学研究的基础，需要经济学家对经济学理论的深入理解和思考。 综上所述，经济学的基本研究方法包括数理模型、实证研究、实证实验、实地调查、比较研究和理论分析。这些方法相互配合，为经济学家研究经济问题提供了科学和系统的分析工具。
经济学毕业论文中的定量分析与定性分析结 合方法 一、引言 经济学毕业论文是对经济学领域的专门研究进行系统总结和展示的 学术性文献，它要求研究者能够通过有效的方法和手段来回答研究问题。定量分析和定性分析作为经济学研究中常用的两种分析方法，它 们各具特点且相互补充。本文将探讨如何以定量分析与定性分析相结 合的方式进行经济学毕业论文的研究。 二、定性分析 定性分析是通过对现象、行为和事件的质性描述和解释来研究问题。在经济学毕业论文中，定性分析可以通过文献综述、案例研究和深度 访谈等方式进行。通过对相关文献的梳理和整理，可以了解到相关研 究的背景、理论基础和研究方法等信息，为后续的研究提供必要的理 论指导。案例研究则可以通过对具体经济事件或企业的深入分析，探 讨其背后的原因和机制。深度访谈则可以通过与相关领域专家、从业 人员或普通民众的交流，了解他们对研究问题的看法和经验，为研究 提供实证依据。 三、定量分析 定量分析是通过对数据的测量、统计和分析来研究问题。在经济学 毕业论文中，可以通过收集和整理相关数据，利用数理统计、计量经 济学等方法进行分析。首先，需要确定研究的变量和指标，并选择合
适的数据来源进行数据收集。接下来，可以通过统计软件进行数据的整理和处理，得到相应的统计结果和指标。最后，可以运用计量经济学的方法，如回归分析、时间序列分析等，对数据进行进一步的统计分析，以验证研究假设和推断经济关系。 四、定量与定性的结合方法 在经济学毕业论文中，定量分析和定性分析可以相辅相成，互为补充。定性分析可以用来对研究问题进行理论构建和背景阐释，定量分析则可以用来对研究问题进行验证和实证分析。具体而言，可以通过定性分析的结果，构建相关的定量研究模型，并将定性分析中的论断和假设转化为可测量的变量和指标。然后，在定量分析的基础上，可以对定性研究中所涉及的理论和概念进行量化和统计，以求得更为准确和客观的结论。同时，定性分析的结果也可以为定量分析提供数据的解释和背景支持，使研究结果更具说服力和可靠性。 五、案例分析 以某银行的金融创新研究为例，通过定性分析，可以对银行金融创新的理论和实践进行综合评估。通过文献综述，可以了解到银行金融创新的概念、特点和影响因素等。通过案例研究，可以对某银行的金融创新过程和效果进行深度分析。通过对银行从业人员的深度访谈，可以了解他们对金融创新的态度和观点。然后，通过定量分析，可以通过收集相关数据，对某银行的金融创新进行实证分析。通过统计数据的分析，可以得出一定的结论和经验教训。 六、结论
经济分析方法详解 引言 经济分析是对经济现象进行研究并做出评估和预测的重要手段。通过运用一系列的经济分析方法，可以更好地理解经济运行的规律 以及经济政策的效果。本文将详细介绍几种常用的经济分析方法。 1.回归分析 回归分析是经济学中最常见的方法之一。它通过建立经济模型，利用统计学原理对经济变量之间的关系进行估计和分析。回归分析 可以帮助我们理解不同变量之间的因果关系，并作出相应的预测。 回归分析的基本步骤包括选择适当的模型、收集数据、估计模 型参数、检验拟合程度和预测未来值。在回归分析中，常用的模型 包括线性回归模型、多元回归模型等。 2.计量经济学模型
计量经济学模型是一种通过建立数学模型来解释经济现象的方法。它通过运用统计学原理和经济理论，对经济变量之间的关系进 行建模和估计。计量经济学模型可以帮助我们理解经济运行的机制，并预测未来的经济变动。 计量经济学模型常用的方法包括时间序列分析、面板数据分析、因子分析等。这些方法可以帮助我们找到经济变量的主要影响因素，提高模型的解释力和预测能力。 3.灰色系统分析 灰色系统分析是一种用于处理少量数据或数据不完备的方法。 它利用少量的数据，通过建立灰色模型来对经济现象进行分析和预测。 灰色系统分析的基本思想是将数据分为发展规律已知的已知数 列和规律未知的未知数列，通过建立灰色模型对未知数列进行预测。这种方法适用于短期经济预测和对小样本数据的分析。 4.风险分析
风险分析是一种对经济决策的风险进行评估和管理的方法。在进行经济投资或政策制定时，风险分析可以帮助我们考虑可能的风险因素，并制定相应的对策。 风险分析常用的方法包括概率分析、敏感性分析、蒙特卡洛模拟等。这些方法可以帮助我们评估不同决策方案的风险程度，并选择最优的决策方案。 结论 经济分析方法在理解经济现象、预测经济变动和制定经济政策中起着重要的作用。回归分析、计量经济学模型、灰色系统分析和风险分析是常用的经济分析方法。通过灵活运用这些方法，可以更好地把握经济的脉搏，做出科学合理的经济决策。 以上就是对经济分析方法的详细介绍，希望对您有所帮助。 ---
关于经济学的定性分析与定量分析：争论与融合 在經济学研究领域中，定性分析主要是指对经济事物本质以及属性展开的一系列分析，而定量分析主要是对经济事物进行的量化考察。随着社会经济的发展，经济学领域的研究工作也不断的引进其他学科的研究方法，一些经济学学者甚至开创了新的研究方法，均在很大程度上推动着经济学领域的进一步发展。为了充分发挥出研究方法的作用，还需要对经济学方法论中的应用尺度与方向进行合理把控。 一、经济学定性分析与定量分析的主要特征 （一）经济学定性分析的主要特征 经济学研究过程中，定性分析大多会借助历史与逻辑相结合的抽象方法，将经济学研究的注意力全部集中到事物现象的本质方面，同时对经济运行机制的主要影响因素进行归纳与，通过对其影响因素的进一步综合分析，从而逐步演绎出经济学发展的一般定律。由于影响经济运行机制的各个因素之间存在一定的抽象关系，所以在实际的研究过程中可以利用对适合个案在不同层面的深入探究以及多侧面研究比较来实现。从经济学定性分析的实际情况来看，专门性是定性分析在经济学领域中的首要特征，主要体现在个案研究方面。定性分析在揭示事物本质及其规定的属性时，一般会对经验研究中事物存在的主要矛盾、研究对象所处的社会背景以及文化背景、历史状况、事物发展过程展开动态考察；其次，经济学定性分析还具有一定的初步性特征。因为定性分析结论大多需要依靠语言描绘来完成，基本属于初步的模糊阶段，其语义表述的准确性也会受到语言使用者语言水平等诸多因素的影响，因此想要对经济学定性分析实践进行准确的可操作性指导还具有很高的难度。 （二）经济学定量分析的主要特征
经济学范畴内的价值、利润、收入、支出、价格、税收、工资、国民生产总值、投资、利息、成本、货币、市场供求、效率、劳动生产率以及商品等等，均具有数量表示的规定性特征，因此定量分析在经济学领域的研究中有着非常广泛的应用。通过对相关文献资料和实证分析结果的深入研究，笔者将经济学定量分析的主要特征进行以下：第一，敏感性。定量分析在经济学研究中的敏感性，主要是指一旦变量自身的变化幅度超出了预定范围，其定量分析便可以立即察觉出来，同时及时作出相应的判断；第二，精准性。定量分析在经济学研究过程中所体现出的精准性特征，主要与数学表达的抽象性以及逻辑结构本身的严谨性有着直接的联系；第三，客观性。经济学领域中定量分析是在经验事实的基础上，通过经验实证分析，使得定量分析结果具有更高的客观成分。 二、经济学定性分析与定量分析的争论与融合 （一）经济学定性分析与定量分析的争论焦点 在经济学领域研究中，不论是定性分析还是定量分析，都有着不可代替的优势，但是由于经济学研究中对象自身具有的复杂性与特殊性，使得定性分析与定量分析研究方法的应用合理性与科学性引起较大的争论。一直以来，经济学定性分析与定量分析的争论焦点，主要体现在相关数学分析在经济学中的取舍方面，对于这方面的研究始终有着两种截然不同的观点存在。主张定量分析的学者认为，在经济学研究中采用数学语言，严格遵循数学理论固有的逻辑程序，有利于提高经济学研究结果的逻辑性，在清晰表达中心和提升概念精准度方面发挥着积极作用。例如：一些经济学家在相关研究中，明确的将数学技术摆放在极高的位置上，并认为数学是重要的科学手段，也是检验经济学是否科学的重要标志。而另一种观点则表示，经济学研究过程中数学方法的使用，与数学方法本身运用是否得当有着直接的关系。严格遵循数学学科中的逻辑程序，虽然可以避免经济学研究出现混乱等现
区域经济学中常用的统计方法和指标 1. 基于GIS 的区位基尼系数、区位商来剖析区域物流演化的过程 从区位基尼系数的年变化曲线中反映产业集聚的态势 2. 中国省去分布矢量地图（空间属性的表达）MAPINEO6.0软件 3. 用SPSS12.0软件进行多变量或者说事因子分析，算的因子得分总结出几个主成分因子 4. 用生产函数分析方法来测量规模经济集聚经济，，作为延伸一般用估计总产出与要素投入测度产业分布部均匀状态的集聚指数之间的关系，是集聚经济一种有效的测度方法 a Y AK L J βλ = 5. 建立向量自回归模型(V AR)以及由脉冲响应函数(IRF)研究区域之间的空间溢出效应 6.专门化空间经济计量软件Anselin 编制的GeoDa 可用于空间分析，而James LeSage 基于Matlap 的计量经济工具箱拥有很多空间统计功能包括时空自回归的估计和Bayesian 估计，Diack Cheikh 编写了一些基于Matlap 的用于空间统计的最大似然估计程序，CSISS 可用于空间计量和空间统计，Kirill Pankrator 基于Matlap 的空间和地质分析工具箱有许多功能，如可用于生成空间权重矩阵 7. MapInfo 软件用于绘制要素的空间分布图 8. 区位基尼系数是描述某种产业在区域中集散程度的指标，数值越大表明产业分布越集中，其计算公式为： 11,2()1n i ir ir k ir r r r i nr n V V V Q G V V V ====⨯-∑∑，621页 9. 区位商是产业的效率与效益分析的定量工具，用来衡量某一产业的某一方面，在某一特定区域的相对集中程度 1111 n ij ij j ij n n n ij ij j i j E E L Q E E =====∑∑∑∑ 空间基尼系数，()i i i G x s =-∑，i x 是地区就业人数占全国总就业人数的比重，i s 是该地 区某产业就业人数占全国该产业总就业人数的比重，系数越大代表产业在地理上得集聚程度越高 空间自相关，空间自相关是地理事物分布不同于空间位置的某一属性值之间的统计相关性，通常距离越近两值之间相关性越大，主要包括全局自相关和局部自相关
经济学中的量化研究方法 一、引言 经济学是关于人类生产、分配、交换和消费活动的科学。量化研究方法作为经济学研究中的一种重要方法，可以通过收集统计数据等手段，系统性地研究和分析经济关系和规律。本文将详细介绍经济学中的量化研究方法。 二、量化研究方法的基本概念 在经济学中，量化研究方法主要指基于数理统计学原理，对经济现象进行收集、整理、处理和分析的方法。这种方法具有客观性、准确性和可预测性等优点。 量化研究方法主要分为描述性统计分析和推断性统计分析两大类。 描述性统计分析是指通过对已经获得的数据进行分组、描述、整理和总结，从而形成结论和规律的一种方法。该方法主要包括数据质量分析、数据描述分析、图表分析等。 推断性统计分析是指通过对收集的数据进行随机抽样和统计推断，进而对总体特征进行推断的方法。这种方法通过大量数据的统计推导，获得概率推论，降低结果误差。 三、量化研究方法的应用
1.经济数据采集和预测 量化研究方法是经济数据采集和预测的主要手段。在进行经济 数据采集时，统计学方法可以对抽样调查数据进行加工处理，从 而分析数据之间的相关关系。而在进行经济预测时，从历史数据 和未来趋势方向出发，可以对未来的经济运行状况和趋势进行预测。 2.经济政策评估和决策 量化研究方法的第二个重要应用是经济政策的评估和决策。经 济政策的制定通常需要纳入多种因素，包括经济产出、价格水平、失业率和通货膨胀等。通过运用量化研究方法，可以将这些复杂 的因素进行量化和分析，帮助政策制定者制定更加准确和有效的 政策。 3.金融风险管理 量化研究方法在金融风险管理中占据重要的地位。掌握统计学 和数学方法可帮助金融机构对市场、信用、流动性等各种风险进 行风险识别和量化测算，从而有效降低金融风险的出现。 四、量化研究方法的局限性和挑战 尽管量化研究方法在经济学中具有重要的地位，但也会存在一 些挑战和局限性。
区域经济学研究方法 区域经济学是经济学的一个重要分支，研究的是地理范围内的经济现象和经济规律。为了深入了解区域经济发展的特点和规律，研究人员使用了多种研究方法。本文将介绍几种常用的区域经济学研究方法。 一、实证分析法 实证分析法是区域经济学研究中最常用的方法之一。它通过收集和分析大量的实际数据，来验证和检验理论模型的有效性。研究人员可以通过各种途径获得数据，如统计局的数据、企业的财务报表、问卷调查等。然后，他们可以利用计量经济学的方法对数据进行分析，从而得出一些结论和推论。例如，他们可以通过回归分析来研究某一地区的经济增长与投资、劳动力、技术进步等因素之间的关系。 二、比较分析法 比较分析法是通过比较不同地区之间的差异和相似之处来研究区域经济发展。研究人员可以选择具有代表性的地区进行比较研究，从而找出不同地区之间的共同点和差异。比较分析法可以帮助我们了解不同地区的经济特点和发展模式，进而提出相应的政策建议。例如，通过比较不同省份的产业结构和经济增长率，可以发现一些地区经济发展的优势和劣势。
三、空间分析法 空间分析法是研究区域经济空间结构和空间分布规律的方法。它通过地理信息系统（GIS）等工具和技术，将经济现象和经济数据与地理空间进行关联分析。研究人员可以使用地图、图表和其他可视化工具来展示和分析经济现象在空间上的分布和变化。例如，通过绘制产业密度分布图，可以发现某些地区的产业集聚现象，进而研究其背后的原因和机制。 四、定性研究法 定性研究法是通过深入访谈、观察和文献分析等方法，来获取对区域经济问题的主观认识和理解。与实证分析法不同，定性研究法更注重对经济现象的解释和解读。研究人员可以通过与相关的专家、政策制定者、企业家等进行深入访谈，了解他们的观点和看法。同时，他们还可以进行实地观察，直接感受和体验地区的经济环境和氛围。定性研究法可以帮助我们更好地理解和解释区域经济现象的复杂性和多样性。 区域经济学研究方法的选择取决于具体的研究目的和问题。实证分析法可以验证和检验理论模型的有效性，比较分析法可以发现地区之间的差异和相似之处，空间分析法可以研究区域经济的空间结构和分布规律，定性研究法可以获取对经济现象的主观认识和理解。研究人员可以根据需要灵活运用这些方法，以便更好地理解和解决区域经济发展中的问题。
经济学中的分析方法 经济学是研究人类如何在稀缺资源下做出选择的社会科学。在经济学中，有许多不同的分析方法用于理解和解决经济问题。下面将介绍几种主要的经济学分析方法。 第一种分析方法是理论分析。理论分析是经济学中最基础的方法之一。它通过构建经济模型和推导经济理论来理解经济现象。理论分析的核心是假设一些基本前提条件，基于这些前提构建模型，并通过推导和逻辑演绎来得出结论。例如，供需理论就是通过考虑市场上买卖双方的行为和假设市场处于均衡状态来解释价格的形成和变动。 第二种分析方法是经验分析。经验分析是通过观察和收集实际数据来验证和测试理论假设。它通过收集和分析经济数据来评估理论的有效性，并提供实证证据支持或反驳理论假设。经验分析可以使用统计方法来分析数据，并通过回归分析等方法来检验理论假设。例如，经济学家可以通过收集物价指数和消费者收入数据来验证需求理论的有效性。 第三种分析方法是比较分析。比较分析是将不同经济体制、国家或地区的经济现象进行比较，并研究它们之间的异同和影响因素。比较分析可以帮助我们理解不同经济体制下资源配置和收入分配的不同方式，以及不同国家或地区经济发展的差异原因。例如，比较分析可以研究不同国家的福利制度对人们的劳动行为和创业意愿的影响。
第四种分析方法是实验分析。实验分析是通过设计经济实验来测试经济理论的有效性。经济实验可以在受控环境中进行，通过对参与者的行为和选择进行观察和记录来得出结论。实验分析可以帮助我们理解人们在特定情况下的行为模式和决策依据，并验证或调整经济理论的假设。例如，实验分析可以研究人们在面临不确定性和风险时的决策行为，以及人们对不同激励机制的反应。 总之，经济学中的分析方法有理论分析、经验分析、比较分析和实验分析。这些方法相互补充，不同方法的应用可以帮助经济学家更好地理解和解决经济问题。通过运用这些分析方法，我们可以更好地理解经济现象的本质，并为经济政策的制定和实施提供科学依据。
常用经济分析方法 经济分析方法是经济学研究中的一种重要工具，通过使用不同的方法，可以从不同的角度对经济现象进行分析和解释。常用的经济分析方法包括统计分析方法、计量经济学方法、实证分析方法、经济模型和理论方法、比较静态方法和比较动态方法等。 首先，统计分析方法是经济学研究中最常用也是最基础的分析方法之一。统计分析方法通过收集和整理大量经济数据，运用统计学理论和方法，对数据进行分类、整理、描述和分析，从而得出经济现象的一些统计特征和规律。常用的统计分析方法包括可视化分析、频数分布分析、相关分析、回归分析等。通过统计分析方法，可以有效地把握经济现象的变化趋势、差异和相关性，为经济政策制定者和决策者提供参考依据。 其次，计量经济学方法是一种基于统计学和经济学原理的研究经济现象的方法。与统计分析方法不同，计量经济学方法更关注建立数学模型，以数学的方式表达经济理论关系，并通过实证分析来验证这些关系。常用的计量经济学方法包括基本回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。计量经济学方法可以对经济现象进行精细化的分析，并通过对经济模型的建立和检验，揭示经济现象背后的机制和规律。 其次，实证分析方法是通过实证研究的方式来分析经济现象的方法。实证分析方法相对于理论模型，更注重对实际数据的观察和分析，通过利用实际数据来检验
经济理论的有效性和准确性。实证分析方法可以通过实证研究来验证经济理论的可靠性，也可以通过实证研究来发现和提出新的经济理论。常用的实证分析方法包括案例分析、实证推断分析、实验研究等。实证研究方法在经济学领域中具有很大的发展潜力，可以为经济学的理论研究提供实证证据和支持。 此外，经济模型和理论方法是经济学研究中常用的分析方法之一。经济模型是对经济现象和经济行为的一种简化和抽象，在经济模型中，经济变量和参数之间的关系可通过数学形式表达。经济模型可以帮助研究者理解复杂的经济现象和经济行为，并对不同政策和政策措施进行评估和分析。经济理论方法则是通过对经济行为和经济现象的抽象描述和理论分析来进行研究。经济理论方法可以为经济政策的制定、调整和评估提供理论依据和支持，并在解决经济问题、提供政策建议方面具有重要作用。 另外，比较静态方法和比较动态方法是经济学研究中常用的两种比较方法。比较静态方法着重对于静态经济状况下的差异现象进行定性和定量分析，并得出结论和推论。比较静态方法可以通过对多个国家、地区或行业的比较，找出其中的不同之处、相似之处，并分析造成差异的原因和机制。比较动态方法则更关注经济发展的过程和路径，研究经济体在不同时间点上的差异和演变。比较动态方法可以追踪和分析不同经济体或地区在不同时期的经济现象和经济行为，揭示经济体演变的规律和趋势。 综上所述，常用的经济分析方法包括统计分析方法、计量经济学方法、实证分析
经济学方法论定量与定性研究方法经济学是一门研究人类经济活动的学科，为了有效地进行研究，并得出客观、科学的结论，经济学家们采用了不同的研究方法。其中，定量和定性研究方法是经济学中最常用的两种方法论。本文将介绍和比较这两种方法，探讨它们的优缺点以及适用场景。 一、定量研究方法 定量研究方法是指运用数学和统计学工具，对经济现象进行量化分析的方法。它通过收集大量的数值数据，并使用数学模型和统计分析技术来揭示经济现象的本质规律。定量研究方法的特点如下： 1.客观性：定量研究是基于大量统计数据进行分析，它强调以事实为依据，较少受个人主观意识的干扰。 2.精确性：通过数学和统计学的方法，定量研究能够提供具体的数值结果，使研究结论更加准确和可信。 3.普遍性：定量研究可以通过对大样本的研究，推广研究结果到整个总体，具有一定的普适性。 然而，定量研究方法也存在一些局限性。首先，定量研究只能分析已经发生的现象，而无法预测未来变化。其次，由于定量研究关注数值数据，可能忽略了一些非量化因素的重要影响。因此，在某些情况下，定量研究需要与定性研究相结合来全面分析问题。 二、定性研究方法
定性研究方法是指通过对非数值数据进行描述和解释来研究经济现象的方法。它主要依靠访谈、观察和文献分析等手段，获取主观感受和深入理解，从而揭示人类经济行为背后的意义和动机。定性研究方法的特点如下所示： 1.深度理解：相比于定量研究，定性研究更注重对经济现象背后原因的理解，可以揭示人类行为背后的动机和目的。 2.全面性：定性研究可以关注多种因素，包括社会文化、心理因素等非数值因素，使分析更加全面。 3.灵活性：定性研究方法并无严格的规范和流程，研究者可以根据具体情况进行调整，具有较高的灵活性。 然而，定性研究方法的局限也较为明显。首先，由于定性研究往往依赖于小样本或个别案例的深入研究，其结果可能不具备普适性。其次，定性研究相对主观，结果受到研究者个人经验和观点的影响，可能存在一定的误差。 三、定量与定性方法的比较 定量研究和定性研究作为经济学领域常用的两种方法之一，都有各自的优势和劣势。定量研究通过数值数据的分析，能够提供客观、精确的结论，但局限于已有数据的分析，无法对未来进行准确预测。定性研究则通过对非数值数据的探究，提供深入理解和全面分析，但受主观因素的影响较大。
经济发展的经济学方法定量和定性分析的应 用 经济发展是一个国家或地区在一定时期内经济增长的过程，这是一个复杂而多样化的过程，需要经济学方法的支撑来深入研究和解析。定量和定性分析是经济学中两种主要的研究方法，它们在经济发展的研究中具有广泛的应用和重要的意义。 一、定量分析在经济发展研究中的应用 定量分析是指通过数据的收集、整理和处理，运用数学和统计等方法进行定量计算和模型的建立，以此来描述和解释经济发展的规律和趋势。在经济发展的研究中，定量分析具有以下的应用：（一）经济增长率的计算 定量分析可以通过测量国家或地区的国内生产总值（GDP）和人均收入等指标来计算经济增长率。通过对不同时间段进行数据的对比和分析，可以得出经济增长的趋势和速度，从而深入了解经济发展的状况。 （二）经济发展的区域差异研究 定量分析可以通过统计数据的分析，研究不同地区之间的经济发展差异。比如，通过分析不同地区的产业结构、就业水平和收入分配等指标，可以了解到各个地区的经济发展情况，进而提出相应的政策建议，促进区域经济的均衡发展。
（三）经济影响因素的定量分析 定量分析可以通过建立经济模型，研究不同因素对经济发展的影响程度和方向。比如，通过对国内外贸易、人口增长和技术创新等因素的定量评估和分析，可以找出对经济发展起关键作用的因素，为制定政策提供科学依据。 二、定性分析在经济发展研究中的应用 定性分析是一种以文字描述和解释为主的研究方法，通过对经济发展中的各种现象、因素和问题进行详细剖析，从而得出对经济发展的深入认识。在经济发展的研究中，定性分析具有以下的应用：（一）政策效果的定性评估 定性分析可以通过对政策措施的研究和评估，了解到政策对经济发展的影响和效果。比如，通过对某项经济政策实施前后的社会、经济和环境等方面的变化进行观察和分析，可以得出对政策的定性评估，为政策的调整和优化提供参考。 （二）经济发展的深度解读 定性分析可以通过对经济发展的各种现象和问题进行深入解读，揭示背后的原因和机制。比如，对某个地区的经济结构调整、企业发展策略等问题进行定性分析，可以探究到经济发展的内在逻辑和规律。 （三）经济政策的风险评估
经济学数据分析方法 经济学数据分析方法 一、面板数据 面板数据：其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data 译为“时间序列―截面数据” 更能揭示这类数据的'本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。 线性面板线性面板数据里面各种估计量的关系，每个箭头都是可以证明的，感兴趣的可以自己证明： 二、离散选择模型和受限因变量模型 在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。 当因变量是定性的时候，某些场合我们可以给它赋予诸如LL,,,2,1,0n等数值。但是，前提必须是有意义的。在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情
形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。当因变量是定性的时候，某些场合我们可以给它赋予诸如0,1，.,n...等数值。但是，前提必须是有意义的。二元选择模型的特点就是其因变量仅有二个结果。 三、静态面板数据 我们一般所说的静态面板数据模型，是指解释变量中不包含被解释变量的滞后项（通常为一阶滞后项）的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序列相关的模型，如AR(1)，AR(2)，MA(1)等，也不是静态模型。动态和静态模型在处理方法上往往有较大的差异。用静态面板数据建立的模型通常有三种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 四、动态面板数据 动态面板数据是研究现象动态行为的一种重要方式，在一个模型中添加动态因素，是对方程理解上的一个变化。在方程中添加滞后变量即右边变量的整个历史，所以所观测的任何影响都以这个历史为条件。假如在面板数据模型右端加入滞后因变量的话，则模型变为动态面板数据模型。
衡量区域差异的几种方法 一、概述 （一）区域差异的定义 所谓区域差异是指经济区域之间在自然条件、经济发展现有水平以及经济发展可预期的前景等方面的差异，这种差异可能在一定条件下的相互转化。 （二）国外文献中描述地区差异的定量测算方法。 根据测算指标个数大体上可以分为两类[1]： 第一类，测算单个经济指标的地区差异。在单变量地区差异的测算中，穆勒、赫斯特、史密斯 (W.Molle，Holst.B.van，Smith.H，1980)等人进行了深入研究，他们将单变量地区差异分为两种不同情况：一是分析单个变量的极值，二是分析样本观察值的离散趋势。衡量单个变量极值差异的主要方法有：极值差幅(即经济指标最大值与最小值之差额)、极值差率(即经济指标最大值与最小值之比率)、极均值差幅(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之差额)、极均值差率(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之比率)、相对差距系数(即最大值与最小值之差额除以最大值)。分析样本观察值离散趋势的主要方法有：相对平均离差、加权平均离差、变异系数、加权变异系数、对数变异系数等。这些指标均大于或等于零，当系数等于零时，表示最大的平等，系数值越大，表明地区间差异越大。 第二类，比较两个经济指标的地域分布。研究双变量地区差异，就是比较两个经济指标的地区分布，这种方法通常又可以分为两种类型：一是单一效果系数，二是可分解系数。单一效果系数是比较两个经济指标地区差异的最简单、最直接的方法，其指标很多，其中以基尼系数的应用最为广泛，它是在洛伦兹曲线(M.o.Lrenz，1905)的基础上发展起来的。此外单一效果系数还包括两变量的平均离差、两变量的标准差和地理联系率等。 以上是对国外描述地区差异的定量测算方法的概括，下面是就我们在实际运用中常常用到的一般用法。 二、测算区域差距的一般方法
城市竞争力评价与分析 Last updated at 10:00 am on 25th December 2020
第5章城市竞争力评价方法与实证分析 一、城市竞争力评价的一般方法与程序 （一）城市竞争力的一般评价方法 1、区域经济学分析方法 区域经济是传统评价城市区域竞争力的主要形式，是城市竞争力研究领域相当着作中常用的方法和技巧之一(Bendavid-Val，1991；Davis，1990；Hoover，1971；Richardson，1978；Richardson，1988)。区域经济学或者区域科学着眼于城市区域经济的定量分析，可能包括不同时间序列的城市或区域发展“快照”。具有标准化的特点：以最佳的区位（区位理论）或者比较优势（要素禀赋模型）进行最佳产业配置。在区域经济分析中主要的参数包括经济结构，不同区位生产的交通成本，劳动力成本。分析的技巧有区位商法,分工测度等。区域经济分析往往将重点放在生产和分布的成本上，而对全球化条件下的新的城市经济，例如创新和弹性等决定竞争力的核心要素关注不够。 区域经济分析方法适合于发展中国家城市竞争力的评价分析。首先，这种方法对于分析城市中传统产业的竞争力，如钢铁等，很有说服力。另外也适合评价劳动密集型的产业，如服饰生产等。适合于对经济生产中具备成本比较优势的城市区域分析。第二，通过这种评价方法，很容易判断一个地区是否应在特定的时候对要素价格进行转变。一个要素价格急剧变更的例子是处于亚洲金融危机时候的新加坡。国家通过大幅降低个人所得说来降低劳动力的成本，并且准备基金(Douglas Webster & Larissa Muller,2000)。
《区域经济方法与模型》课件 《区域经济方法与模型》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号课程名称课程英文名称总学时数学分开课单位适用专业先修课程课程类别选用教材51 3 授课学时区域经济方法与模型27 实践学时10 实验学时0 习题课学时 2 设计学时0 经济与管理学院区域经济学、人口、资源与环境经济学、人文地理学和产业经济学高等数学、概率、矩阵及其他非线性科学专业必修课《区域经济分析方法》候景新等编，商务印书馆，2005年1、秦耀辰：《区域系统模型原理与应用》，2004年，科学出版社； 2、谭跃进等：《系主要教学参考书统工程原理》，1999年，国防科技大学出版社； 3、徐建华、《现代地理学中的数学方法》，2002年，高等教育出版社。本课程的任务就是主要介绍区域经济分析
中的主要模型以及如何应用。现有模型包括计量经济学模型、统计学模型、规划模型和非线模型；一些重要软件，包括EVIEWS、SPPS、SAS和MATLAB 等；还了解学位论文写作已经文献综述相关知识等。本课程本课程的目的：通过教学和实践，使学生了解区域经济分析中的主要模型，掌握计任务和量经济模型、统计学模型和一些规划模型、典型的非线性模型，并学会模型的实际应目的用及实现问题，不断提高学生的定量分析能力，动手解决具体问题的技能。教学大纲制订单位经济与管理学院经济学系教学大纲制订时间2004年12月 1 二、课程内容及基本要求本课程内容共14大章，其主要内容是区域经济分析方法与模型简述、学位论文写作及文献综述、模型依托理论和模型的软件实现等，其中模型的理论基础与软件实现，是本课程理解和掌握重点和难点，要求学习中多做讨论与计算机实践。第一