基于SPSS的重庆市土地利用经济效益分析

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【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。

<<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。

论文题目：基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的SPSS分析姓名：学号：班级：内容摘要：本文首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆31省市2010-2013年GDP、各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出等数据；而后根据要求对数据进行适当的处理，并选择了SPSS作为工具进行分析。

这其中既有东中西三个地区的地区生产总值之间的分布类型检验，又有关于GDP与各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出的相关性分析，以及各省GDP的方差分析。

根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。

1、题目要回答的问题自1978年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，虽然经历了1997金融风暴和2008金融危机，但是我国经济发展前景一片大好，2011年，我国经济创造奇迹，GDP总量超过日本，一跃成为世界第二大经济体。

国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。

中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。

同时由于我国自身的一些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。

由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究：1、分布类型检验①、正态分布检验采用假设检验方法对地区生产总值进行分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。

H0: 31个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。

H1: 31个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。

案例：重庆市九龙坡区土地利用现状分析（一）土地资源现状分析1．土地利用结构现状根据九龙坡区2003年土地利用现状变更统计，全区土地总面积647789.5亩，人均土地面积0.72亩，人口密度每平方公里2093人。

在土地总面积中农业用地455122.6亩，占土地总面积的70.25%；建设用地175535.3亩，占土地总面积的27.10%；未利用地177131.6亩，占土地总面积的2.65%。

土地利用的基本构成见表1。

表1 九龙坡区土地利用现状表（2003年）单位：亩2．建设用地结构2003年九龙坡区建设用地总面积175535.3亩，占土地总面积的27.10%。

其中城镇用地（城市、镇）74915.4亩，占土地总面积的11.56%，人均城镇用地67.84平方米；农村居民点用地50777.4亩，占土地总面积的7.84%，人均农村居民点用地142.29米；独立工矿用地33781.05亩，占土地总面积的5.21%；交通用地10713.2亩，占土地总面积的1.65%；水利设施用地面积2299.5亩，占土地总面积的1.31%。

居民点工矿用地是建设用地的主要用地方式。

3．农业用地结构2003年九龙坡区农业用地总面积455122.6亩，占土地总面积的70.25%，人均农用地面积0.5亩。

其中耕地257367.6亩，占土地总面积的39.73%，人均耕地0.29亩；林地面积62305.7亩，园地面积47347.1亩，牧草地面积348.1亩，其他用地87854.1亩，分别占土地总面积的7.31%、9.62%、0.03%和13.56%，耕地是农业用地的主要用地方式。

4．未利用地结构2003年九龙坡区未利用地总面积17131.6亩，占土地总面积的2.65%。

其中未利用土地958.9亩，占土地总面积的0.15%；其它未利用土地面积16172.7亩，占土地总面积的2.50%，这类土地主要为水面，滩涂和苇地。

由此看出，本区土地后备资源十分有限。

基于空间数据挖掘的重庆土地集约利用空间分异分析摘要：运用主成分分析法和空间聚类方法对重庆市的城市土地集约利用情况进行了测度和评价，将重庆土地集约利用水平分为4级。

总结出重庆市土地利用集约度空间分异特点为中心向外围递减的圈层式空间分异结构。

最后分析了重庆城市空间发展存在的问题，并提出了相关优化策略，以便更好地提高城市土地利用集约度，探寻更优的城市空间架构。

关键词：空间数据挖掘；主成分分析；聚类分析；城市土地集约利用；gis；重庆市中图分类号：p208；f301.24 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）02-0295-04随着数据获取和处理技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，但在激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，由于缺乏有效的方法，导致了一种“数据爆炸但知识贫乏”的现象[1]，面对这一挑战，数据挖掘（data mining，dm）和知识发现（knowledge discovery in databases，kdd）技术应运而生并得到迅速发展，它的出现为自动和智能地把海量的数据转化成有用的信息和知识提供了手段。

作为dm 技术一个新的分支，空间dm也称基于空间数据库的数据挖掘和知识发现（spatial data mining and knowledge discovery），是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间的模式、普遍特征、规则和知识的过程[2]。

这里主要应用gis和spss分析技术，采用空间dm中的主成分分析法和空间聚类方法，对重庆市的40个区、县的数据进行分析，总结了重庆市土地利用集约度空间分异特点，分析了重庆城市空间发展存在的问题，以期更好地为重庆城市空间发展提供一定的决策支持。

1 研究区概况与数据来源重庆市位于中国内陆西南部、长江上游和四川盆地东部边缘，为典型组团式城市，是中国长江上游地区惟一汇集水、陆、空交通资源的特大型城市。

SPSS论文分析报告带数据关于城市经济引言本文旨在通过使用SPSS软件进行数据分析，探讨城市经济发展的相关因素，并结合实际数据给出分析报告。

城市经济的发展与各种因素密切相关，包括人口规模、GDP增长率、就业率、投资环境等等。

通过对数据的收集和分析，我们可以帮助政府部门和决策者更好地了解城市经济发展的现状和趋势，以及制定相应的政策和措施。

数据收集和描述统计为了进行城市经济发展的分析，我们收集了10个城市在过去5年的相关数据。

这些数据包括城市人口规模（单位：万人）、城市GDP增长率（单位：%）、城市就业率（单位：%）、城市投资环境评分（最高为10分）、城市工业产值（单位：亿元）等。

下面是收集的数据示例：城市人口规模GDP增长率就业率投资环境评分工业产值城市A 100 8.1 76.2 8.5 120城市B 150 7.5 78.5 7.9 200城市C 200 6.9 70.3 6.5 180城市D 120 9.2 74.8 8.3 150城市E 180 6.5 72.6 7.2 160城市F 130 7.8 76.5 8.1 140城市G 110 7.2 75.6 7.8 110城市H 190 8.5 73.4 8.7 170城市I 140 6.8 71.2 7.5 130城市J 160 7.6 77.9 7.7 190我们首先进行描述统计，以便对数据有一个整体的了解。

下面是城市经济相关指标的描述统计结果：•人口规模：平均人口规模为150万人，最大值为200万人，最小值为100万人，标准差为33.17万人。

•GDP增长率：平均GDP增长率为7.69%，最大值为9.2%，最小值为6.5%，标准差为0.83%。

•就业率：平均就业率为74.46%，最大值为78.5%，最小值为70.3%，标准差为2.47%。

•投资环境评分：平均评分为7.87分，最高评分为8.7分，最低评分为6.5分，标准差为0.84分。

统计分析结课论文实验名称：运用SPSS分析影响经济发展因素姓名：周明明学号：142120201370班级：研1417指导老师：宋荣兴时间：2014年12月摘要：经济发展是整个人类社会追求的目标之一。

在宏观经济理论中我们学到，影响经济发展的因素主要有消费、投资、政府购买和净出口。

通常情况下，我们用国内生产总值（GDP）来描述一国的经济发展水平。

本文通过我国1991-2012年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要经济指标，如居民消费水平、政府购买、居民消费价格指数、商品零售价格指数、城镇居民收入、农村居民收入、工业总产值、能源消费总量等指标，运用SPSS软件提供的描述性分析、因子分析及回归分析对这些数据进行深入分析，确定影响经济发展的重要因素。

关键字：经济发展描述因子分析回归分析一、分析目的、思路及数据选取本次实验的目的是通过研究我国近22年经济发展的基本情况，分析在众多影响经济发展的经济指标中，哪些指标是主要因素，以及各经济指标在经济发展中的影响程度。

本实验的分析思路如下，首先利用描述性统计分析对各个指标进行基础性描述，以便对各指标的数据特征有一个概括的认识，然后利用因子分析找出可以明显描述经济发展的经济指标，找出影响经济发展较为明显的因素，分析经影响济发展的决定因素，最后用回归分析法确定这些因素对经济发展的影响方向和强弱。

本实验利用的所有经济数据均来源于中国统计年鉴。

二、实验结果分析1、描述性分析表1从表1可知，我国国内生产总值的平均值为175351.468亿元，最大值为518942.1亿元，最小值为21781.5亿元，标准差为2.189E10，方差为147948.1656，可见我国的经济发展呈直线上升的趋势，且发展迅速。

而城镇居民人均收入与农村居民人居收入差距较大，其中城镇居民的人均收入均值为9480.750元，约是农村居民人均收入均值的三倍。

由此说明从1991年以来我国的经济发展迅速，但同时伴随的城乡居民差距也不断扩大，社会的不均等程度加剧。

统计观察0引言生态系统服务价值（Ecosystem Service Value，以下简称“ESV”）是对自然资本用经济方法所做的估计，是自然资本每年能提供的流量价值，能够准确地反映出自然资本服务的多寡。

1997年澳大利亚学者Costanza 等在《Nature 》杂志上使用价值当量法对全球生态系统服务价值进行测算，引发了全球ESV 测算研究的热潮。

在国内，谢高地等学者通过专家问卷调查的方式构建了中国ESV 价值当量表，得到了学术界的广泛认可。

但是针对某一特定地区的ESV 测算的研究较少，并且很难达到研究方法的完全统一和研究个体之间的可比。

鉴于此，本文在探究土地利用面积、标准当量因子经济价值、当量因子修正等重要指标的基础上，完善ESV 测算的方法，对重庆市2009—2018年生态系统服务价值进行审慎测算，并对各生态系统服务功能的空间协同-权衡关系进行分析，以期为全市土地利用规划、环境经济政策制定和自然资本增值提供更科学的参考。

1重庆市生态系统服务价值测算1.1土地利用面积的确定关于土地利用面积的数据来源基本分为两类。

一是直接采用各类统计年鉴和公报中的土地利用数据；二是将遥感数据进行栅格化处理，再使用解译软件分析出各类土地利用面积。

本文土地利用数据来自《重庆统计年鉴》《重庆市国土资源和房屋管理公报》和《重庆市土地利用变更调查公报》。

表1展示了重庆市2009年、2013年和2018年三个年份的土地利用面积，其中，林地面积所占比重最高，呈先降后升的态势；耕地、湿地面积基本保持不变；草地、园地面积逐年下降；水体面积、建筑用地面积逐年上升。

表1重庆市2009年、2013年和2018年各类土地利用面积的变化林地草地园地耕地湿地水体未利用地建筑用地2009年面积（万公顷）379.1733.3927.76237.0920.2720.0644.7261.24比重（%）46.034.053.3728.782.462.445.437.432013年面积（万公顷）378.2732.6727.17238.1820.2719.9040.4666.01比重（%）45.973.973.3028.942.462.424.928.022018年面积（万公顷）386.7432.5527.00237.0520.2726.7842.1671.47比重（%）46.923.953.2828.762.513.255.118.671.2价值当量表的确定谢高地基于Costanza 等对全球ESV 评估的部分成果，于2003年对200位中国生态学专家进行问卷调查，建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表。

重庆市是中国西南地区的一个重要城市，位于长江上游的嘉陵江与涪江的汇合处，自古以来就是一个重要的农业和商贸中心。

随着经济的快速发展和城市化进程的推进，重庆的土地利用发生了较大变化。

本报告将分析2024年度重庆市土地利用变化的情况。

首先，重庆市的人口持续增长对土地利用产生了重要影响。

人口增加导致城市面积扩大，农业用地逐渐减少。

根据统计数据显示，2024年重庆市总人口为3107.9万人，较2024年增长了2.5%。

随着城市化进程的加快，城市扩张对农田的占用日益增多，导致耕地面积减少。

农田转化为城市用地以满足人口增长对住房、商业和交通等基础设施的需求。

其次，工业和建设用地的增加是另一个重要的土地利用变化因素。

2024年，重庆市工业生产持续发展，工业用地需求量大幅增加。

大量土地被用于建设工业园区、工厂和企事业单位，以满足快速增长的工业产能需求。

此外，随着城市基础设施建设的不断完善，建设用地也在扩大。

城市道路、桥梁、学校、医院等公共设施的建设都需要占用大量土地资源。

再次，生态环境保护对土地利用变化起到了一定的制约作用。

重庆市作为一个山地城市，拥有丰富的自然资源和生态系统。

为了保护环境和生态平衡，重庆市政府对土地利用进行了限制和规范。

在2024年度，重庆市逐渐推行了生态保护红线和城市绿色发展政策，限制了部分土地用于建设和开发。

大力推进森林资源保护和水源涵养地建设，加强了重庆市的生态环境保护。

最后，农村土地利用也经历了一定的变化。

农村土地利用主要包括耕地、林地、草地和建设用地。

随着农村经济的发展和农民转移就业的增加，农田逐渐被转变为非农用地，用于农村工业、服务业和居民住宅的建设。

此外，农村集体经济组织还积极发展农田水利和农业观光等产业，提高农村土地利用的效益。

综上所述，重庆市2024年度土地利用发生了较大的变化。

人口增长、工业发展、城市化进程、生态环境保护和农村经济发展等因素共同作用下，导致了土地利用结构的动态变化。

SPSS和STATA软件运行步骤一、SPSS软件对镇级土地利用进行聚类分析过程1、安装。

把SPSS安装包复制到电脑中。

2、打开。

找到安装包中的应用程序，双击打开，即可运行SPSS。

3、运行软件。

SPSS运行窗口打开后，有一个类似Excel表格的“数据编辑器”窗口，可以直接复制粘贴数据在SPSS中运行。

同时还有一个“输出”的界面，这是方便在进行操作之后查看结果的。

下面会说到。

4、复制数据。

直接复制粘贴。

注意从第一格开始复制数据就可以了。

5、修改变量名称。

因为SPSS会自动把复制在“数据编辑器”中的变量命名，其命名方式是“VAR00001”，这在实际运行中不太方便，经常会出现运行不了的情况，因此需要自己更改变量名称。

步骤：在数据编辑器中的左下角，可以看到，点击“变量视图”，可以看到如下窗口：，双击“名称”一列中的数值，就可以按照自己的命名方式进行命名，需要注意的是，SPSS中的变量名称只能用英文和数字组成（与STATA不一样，STATA可以使用全英文的变量命名方式），因此一般是命名为name1、name2····即可，6、进行数据分析。

重新点击回“数据视图”。

看到如Excel一样的窗口。

点击“分析”一栏。

可以看到下面有很多分析方法的。

7、进行聚类分析。

点击“分析”一栏，可以在下拉窗口中看到如下图的情况：把鼠标移动到“分类”一栏，可以看到有“系统聚类”，点击即可进入聚类分析。

8、系统聚类分析过程。

点击“系统聚类”后，会弹出如下窗口：（1）选择分析变量。

从左侧的变量框中选定任意变量，点击三角形框住的箭头，就可以把需要进行分析的变量移到右边的“变量”框中进行分析，这些变量一般称之为“自变量”。

同理，点击任意变量，点击下面一个箭头，可以把该变量当做是输出结果时看到变量，一般称之为“因变量”。

在镇级分析中，指标的各个变量为“自变量”，镇名称的变量为“因变量”。

（2）绘制聚类分析图。