统计学方法在区域生态经济统计分析中的应用,本文是生态经济类论文范文例文跟生态经济和统计学和统计学方法类毕业论文格式模板范文.
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一、区域生态经济统计指标体系建立的原则和思路（一）区域生态经济统计指标体系的建立原则
1. 系统性原则.区域生态经济的建设是一项复杂的系统工程,是一个“社会—经济—生态”的循环过程.因此,统计指标体系的建立应将生态经济发展的具体特征纳入其中,将经济、资源等子系统的特征和状态全面地反映出来,并且能够准确地描述各子系统之间的动态关联和趋势.比如,可以在不同层次上选取不同的指标,这对政府决策者的调控是十分有利的.
2. 现实性原则.在区域生态经济统计指标体系的建立过程中,应充分考虑到指标的量化可能,即在指标体系的设计过程中,尽量选择易于衡量的指标.此外,评价方法的选择应考虑到评价结果的现实性,即结果无论在时间上还是在空间上,都具有一定的可比性,即通过纵向分析能够反映区域生态经济的演变路径,通过各横向分析能够反映区域生态经济发展过程中各子系统的作用机制.当然,指标体系的建立应集中而典型,避免相关性和复杂性,同时强化指标的可操作性.
3. 普遍性原则.作为区域生态经济发展的基本准则,普遍接受原则在构建生态经济指标体系时应该首先遵循.这是因为区域生态经济分析的重点在于,通过对资源的合理使用,达到节能减排、提高资源利用率、减轻环境负荷、促进人与自然和谐发展的目的,这一目的应该得到普遍的接受.
(二)区域生态经济统计指标体系的建立思路
1. 要确定区域生态经济的统计指标体系,建立相应的层次结构.作为一个复杂的系统,区域生态经济系统的组成涉及不同层次、不同种类的要素.因此,在指标体系的建立过程中,有必要依据系统的要素构成,对体系进行结构分析,建立起一个系统化的层次结构.
2. 要对区域生态经济系统的评价指标体系进行筛选.一方面,要查阅相应的文献资料,对相关研究中的学术论文和研究报告进行关键词的统计和分类,将使用频率较高的指标筛选出来；另一方面,要对区域生态经济的内涵、特征和基本要素以及主要问题等,进行综合性的比较分析.然后在这两项工作的基础上,选出针对性强、实用性强的指标,并在必要的情况下征求专家的意见,使其为指标的调整提供信息.
3. 对统计指标体系的完善工作.在这一阶段,要对统计指标的科学性、合理性和实用性等进行论证和检验,这一对初选指标体系的完善性工作主要包括两个方面：一个是个体检验,一个是整体检验.前者要对统计指标体系中的所有指标进行可行性和正确性的分析,也就是说要检验指标的数值能够获得,并在这一过程中,对指标的计算方法和计算口径进行正确性检验；后者要对指标的重要性、必要性和完整性进行检验,此时,要以区域生态经济的特征为分析基础,提出那些不重要的、可有可无的指标,保留重要的和不可或缺的指标,具体的区域生态经济统计指标体系也就是在此基础上建立起来了.
二、统计学方法在区域生态经济中的典型应用
区域生态经济的统计分析涉及区域生态经济发展的多个方面,不但要将区域生态经济的结构、生态经济的运行效率、区域经济的可持续性考虑其中,还要考察影响区域生态经济发展的诸多变量.为此,需要根据实际情况,对现有的统计方法进行分析和选择,以此形成对区域生态经济的全方位的系统分析.
以下给出集中适用于区域生态经济统计分析的典型方法,这些方法的原理、应用方法、优点、缺陷等各不相同,因此在实际应用过程中,对其进行综合性的考虑,以期达到既定的统计分析效果.
（一）主成分分析法的应用应用该方法在对区域生态经济进行统计分析时,应按照以下步骤进行：首先,将已经复制的指标数据进行标准化处理,求出指标之间的相关矩阵R 及其特征根和单位正交特征向量,并以此为基础,计算出特征根的方差贡献率以及累计贡献率,在主成分的个数确定下来后,将每个主成分的得分和主成分综合得分Z等于 Σ Zi（其中,Zi 为第i 个主成分的方差贡献率,i等于1,2,….,m）.并进一步应用 SPSS13.0 软件计算出最后的结果,操作步骤如下：
首先, 单击Analyze DateReduction Factor 按钮, 并将参与主成分分析的指标变量双击至 Variables 框中, 然后在Factor 窗口内单击 Descriptive按钮, 选择 Initial solution,并在 Correlation Matrix 框选择Coefficients, 单击Continue 继续, 在出现的 Factor 窗口单击 Extraction 按钮, 同时, 在Display 框中选中Unrtated factorsolution 和Scree plot,接下来,继续在 Factor 窗口中单击 Scores按钮, 选中 Se as Variables和 Display factor score coefficientmatrix 项目,点击 OK 即可得出结果.
(二)空间相关分析
空间相关分析分为全局空间自相关分析和局部空间自相关分析两类,是通过相关性程度的计算,分析事物在空间上的分布特征.
1. 全局空间自相关分析.在空间统计分析方法中,Moran’s I 指数是常用的统计量,该统计量能够度量空间关联区域指标值之间的接近程度,因此可以以此来分析区域生态经济的空间自相关特征.操作步骤为：首先要将第i 个空间单位的指标值xi（i等于1,2,….,n）以及经过行标准化的空间权重矩阵Wij 求出,后者表示的是n个待分析区域之间相关矩阵.权数的设定方法较多,常见的邻接关系、相邻距离、有限距离和负指数距离权数以及经济距离等,在区域生态经济统计分析中,可以考虑将行政区划界线当作判定相邻程度的指标,取值为0 到1,并以此组成一个n 阶的对称矩阵.Moran’s I 越大,则表示邻近区域内的生态经济呈较强的正相关性,生态经济以空间聚集的形式出现；反之,则为独立不相关.
2. 局部空间自相关分析.应用全局指标对区域生态经济进行统计分析时,仅能通过单一数值反映特定空间内的自相关特征,而对存在于不同区域内的关联模式则无从判别.为了分析待研究区域和周边地区之间的空间差异程度,最大限度的揭示相关因素对全局的影响程度,以及样本单元在区域内的空间联系形式,可以通过LISA 集聚图和Moran 散点图对分析结果进行呈现.LISA 集聚图能够动态地呈现区域生态经济的空间集聚情况和差异情况；Moran 散点图则能够对空间滞后的分布情况进行完整的展示,通过对Moran 散点图不同象限的分析,可以识别出区域中存在的不同实体,比如,当观测值能够均匀落入四个象限时,则说明该区域的生态经济不存在空间上的自相关性.
(三)因子分析
该方法能够实现对数据的简化,也就是说通过少量的关键的因子,代替变量之间的繁杂的关系,并最终实现区域生态经济统计分析的目的.其基本思想在于,首先要将变量进行分类,并将相关程度高的变量归为一类,该类变量内实际上隐含着一个“公共”因子,而在不同类的变量之间,相关性就相对较弱.基本操作步骤是：先从相关矩阵中提取出初始因子,当因子的累积贡献率大于等于某一既定的数值时,将其提出；而当初始因子无法表征变量的含义时,要对因子载荷矩阵进行旋转,目的是以此来得到新的更为理想的因子载荷矩阵、因子得分系数矩阵以及因子得分模型；最后,要求出所有因子与其贡献率的乘积,并整体求和,即为各因子的综合得分.在操作过程中需要注意的是,需要始终遵循科学性、实用性、完备性和可行性的原则,对待研究区域的生态系统进行划分,分写选取相应的指标,并在各子系统内,按照特征根大于l 的原则选取公因子,以此来计算得分.
(四)聚类分析
在应用聚类分析方法对区域生态经济进行统计分析时,应该将生态经济发展水平相似的区域归结为同一类,如果不同类之间的差异明显,则更加有助于认识和反映整个区域生态经济的发展差异.该方法在对区域生态经济进行统计分析时,其操作步骤为：将统计指标分成不同的初期聚类,计算个体和类之间的距离,然后将个体包容到距离最近的聚类当中.接下来就是对每个个体复实行上述步骤,直到单一个体不存在时,计算结束.在实际操作过程中需要注意的是,要准确地对待分析的区域进行分类,并对不同区域间的差异进行考察.
(五)回归分析
将回归分析应用于区域生态经济统计分析中,一般有多元线性回归和Tobit Ⅱ线性回归两种形式.
1. 在多元线性回归中,一般以逐步回归法对区域生态经济的影响因素进行分析.首先,要对偏相关系数最大的变量做回归系数的显著性检验,以决定该变量能否进入回归方程；然后,将方程中的每个变量作为最后选入方程的变量,以此求出偏F 值,并对偏F 值最小的变量做偏F 检验,决定其能否留在回归方程中.如此重复,直至变量的进出稳定为止.这样一来,应用该方法时,就充分考虑了引入变量和剔除变量,原来被剔除的变量在后面重又回到了回归方程.
2.Tobit Ⅱ线性回归模型能够用来检验相关因素对区域生态经济的影响.在Tobit Ⅱ模型中,充分考虑了样本选择的偏差及其调整问题.一般而言,解释变量是可观测的,被解释变量将以受限制的方式观测.对于传统的线性回归模型来说,形式一般为Yi等于βXi +μi, 在通过OLS 进行参数估计时,Yi和Xi 都取实际的观测值.可是在Tobit Ⅱ模型中,Xi 取实际观测值,Yi 在小于0 的时候截尾,当Yi*等于Xi +μi>0 时,Yi等于βXi+μi,否则Yi等于0.在对解释变量进行检验的过程中,被解释变量是区域生态经济价值.如果u 与V 相关, 那么β 系数的估计值就是有偏差的.继续计算u 的偏差, 即E（ui|Xi,γXi+Vi>0）,同时假设u 与V在个体之间是联合正态和独立同分布的,那么u 就可以写作ui等于λvi+ ξi, 其中vi 与ξi 独立同正态分布.如果分布为标准正态分布,那么E（v|v>-z）等于 φ（z）/Φ（z）.当然,可以把Mill 比率的倒数作为解释变量加入到模型中进行估计,由此得到β 的一致估计系数.
三、统计学方法在区域生态经济统计分析中的应用局限和拓展
(一)统计学方法在区域生态经济统计分析中的应用局限
本文所述的这些方法在区域生态经济统计分析的实际运用中会存在不同程度的局限.这是因为不同的方法需要不同的前提条件,而事实上这些条件并不能满足所有的待分析区域.因此,一方面要根据具体情况进行有针对性的选定和使用,另一方面还可以考虑将多种方法结合起来综合使用,这样能最大限度地提高统计学方法在区域生态经济统计分析中的应用程度和效果.
(二)统计学方法在区域生态经济统计分析中的拓展
在区域生态经济统计分析中得到应用的统计学方法还有很多,比如马尔科夫分析、模糊综合评判方法、人工神经网络、粗糙集理论、蚁群算法等.所以,在区域生态经济统计分析的应用中,有必要根据统计分析的需要,对分析工作进行拓展,以期获得更多更准确的信息.例如,在聚类分析之前,可以通过SAS 和EXCEL 等统计分析软件对样本数据进行基本统计分析,分析外部因素对区域生态经济的影响程度；也可以在多元回归的同时,结合主成分分析对数据进行同步修正,即通过相关矩阵、特征根和特征向量、方差贡献率、主成分载荷等指标,确定主成分的个数和种类,然后将所得因素进入回归方程,完成回归分析.（作者单位：南阳泰诺联合会计师事务所,南阳理工学院经济与管理学院）
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