基于SAS對第三產業(yè)增加值的因子分析.doc

基于SAS對第三產業(yè)增加值的因子分析計算B092 李寧摘要：第三產業(yè)是一個國家國民經濟中的重要組成部分，在發(fā)達國家第三產業(yè)占國民經濟的比重非常大。影響第三產業(yè)的因素有很多，本文以中國統(tǒng)計年鑒2011為數據源，通過SAS軟件研究批發(fā)和零售業(yè)、住宿和 餐飲業(yè)、金融業(yè)等影響第三產業(yè)增加值的因素。關鍵詞：第三產業(yè) SAS 因子分析一、引言為適應加快改革開放和經濟發(fā)展的新形勢，中共中央、國務院于1992年6月16日做出關于加快發(fā)展第三產業(yè)的決定，確定發(fā)展第三產業(yè)的目標是：爭取用十年左右或更長一些時間，逐步建立起適合我國國情的社會主義統(tǒng)一市場體系、城鄉(xiāng)社會化綜合服務體系和社會保障體系。第三產業(yè)的增長速度要高于第一、第二產業(yè)，第三產業(yè)增加值占國民生產總值的比重和就業(yè)人數占社會勞動者總人數的比重，力爭達到或接近發(fā)展中國家的平均水平。中共十四大報告指出：“發(fā)展我國商業(yè)、金融、保險、旅游、信息、法律和會計審計咨詢、居民服務等第三產業(yè)，不僅有利于促進市場發(fā)育，提高服務的社會化、專業(yè)化水平，提高經濟效益和效率，方便和豐富人民生活，而且可以廣開就業(yè)門路，為經濟結構調整、企業(yè)經營機制轉換和政府機構改革創(chuàng)造重要條件。要發(fā)揮國家、集體、個人三方面的積極性，加快第三產業(yè)的發(fā)展，使之在國民生產總值中的比重有明顯提高?！敝泄彩髨蟾嬷厣暌凹涌彀l(fā)展現代服務業(yè)，提高第三產業(yè)在國民經濟中的比重”。二、因子分析因子分析（Factor Analysis）是主成分分析的推廣，它也是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合變量的一種多變量統(tǒng)計分析方法?；驹硎峭ㄟ^一定的多元統(tǒng)計分析方法，測算出各個指標在樣本之間的相對差距，從簡化方差協方差的結構來考慮對原始變量數據矩陣進行降維處理，即在一定的約束條件下，對原始變量作了一次正交變換，得到一組具有某種良好方差性質的新變量，這組新變量彼此互不相關且在各自的特征方向上有最大方差。當幾個公共因子的累計方差達到88以上時，說明這幾個公共因子集中反映了研究問題的大部分信息，而彼此之間又不相關，信息不重疊。計算這幾個公共因子的權重，然后進行綜合評價結果的加權合成，并根據綜合評價值的大小進行排序。三、因子分析的實現：1數據：表1 變量說明變量名 名稱x 第三產業(yè)總值x1 交通運輸、倉儲和郵政業(yè)x2 批發(fā)和零售業(yè)x3 住宿和餐飲業(yè)x4 金融業(yè)x5 房地產業(yè)x6 其他表2 第三產業(yè)增加值數據以上數據來自中國統(tǒng)計年鑒20112.因子分析SAS過程：data a; input district $ x x1 x2 x3 x4 x5 x6; cards; 1978 872.5 182.0 242.3 44.6 68.2 79.9 255.6 1979 878.9 193.7 200.9 44.0 66.9 86.3 287.1 1980 982.0 213.4 193.8 47.4 75.0 96.4 356.0 1981 1076.6 220.7 231.1 54.1 79.8 99.9 390.9 1982 1163.0 246.9 171.4 62.3 114.8 110.8 456.8 1983 1338.1 274.9 198.7 72.5 149.0 121.8 521.2 1984 1786.3 338.5 363.5 96.8 203.9 162.3 621.2 1985 2585.0 421.7 802.4 138.3 259.9 215.2 747.5 1986 2993.8 498.8 852.6 163.2 356.4 298.1 824.6 1987 3574.0 568.3 1059.6 187.1 450.0 382.6 926.3 1988 4590.3 685.7 1483.4 241.4 585.4 473.8 1120.6 1989 5448.4 812.7 1536.2 277.4 964.3 566.2 1291.6 1990 5888.4 1167.0 1268.9 301.9 1017.5 662.2 1470.9 1991 7337.1 1420.3 1834.6 442.3 1056.3 763.7 1819.9 1992 9357.4 1689.0 2405.0 584.6 1306.2 1101.3 2271.3 1993 11915.7 2174.0 2816.6 712.1 1669.7 1379.6 3163.7 1994 16179.8 2787.9 3773.4 1008.5 2234.8 1909.3 4465.8 1995 19978.5 3244.3 4778.6 1200.1 2798.5 2354.0 5602.9 1996 23326.2 3782.2 5599.7 1336.8 3211.7 2617.6 6778.3 1997 26988.1 4148.6 6327.4 1561.3 3606.8 2921.1 8423.0 1998 30580.5 4660.9 6913.2 1786.9 3697.7 3434.5 10087.3 1999 33873.4 5175.2 7491.1 1941.2 3816.5 3681.8 11767.7 2000 38714.0 6161.0 8158.6 2146.3 4086.7 4149.1 14012.4 2001 44361.6 6870.3 9119.4 2400.1 4353.5 4715.1 16903.3 2002 49898.9 7492.9 9995.4 2724.8 4612.8 5346.4 19726.7 2003 56004.7 7913.2 11169.5 3126.1 4989.4 6172.7 22633.9 2004 64561.3 9304.4 12453.8 3664.8 5393.0 7174.1 26571.2 2005 74919.3 10666.2 13966.2 4195.7 6086.8 8516.4 31488.0 2006 88554.9 12183.0 16530.7 4792.6 8099.1 10370.5 36579.1 2007 111351.9 14601.0 20937.8 5548.1 12337.5 13809.7 44117.7 2008 131340.0 16362.5 26182.3 6616.1 14863.3 14738.7 52577.1 2009 148038.0 16727.1 28984.5 7118.2 17767.5 18654.9 58785.9 2010 173087.0 18968.5 35746.1 8068.5 20980.6 22315.6 67007.8 ; proc factor data=a n=2;run; proc factor data=a n=2 rotate=varimax score out=scoreout; var x1-x6; run; proc sort data=scoreout out=f1; by descending factor1; proc sort data=scoreout out=f2; by descending factor2; run; proc print data=scoreout;run;四、結果及分析：圖1 一致性估計圖2 各因子方差與最終一致性估計圖3 正交變換矩陣、旋轉因子及各因子方差解釋圖4 標準化得分系數五、結論：由SAS運行結果可以看出各個因子的貢獻度都是很高的，對變量有很好的解釋。交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，住宿、餐飲業(yè)，金融業(yè)，房地產業(yè)均有影響，都是都是產業(yè)的重要組成部分。第三產業(yè)中的新興產業(yè)快速發(fā)展,內部結構不斷優(yōu)化。商業(yè)、飲食、居民服務、交通運輸、郵電等傳統(tǒng)產業(yè)持續(xù)發(fā)展。房地產業(yè)對都是產業(yè)的影響最大，因為我國是發(fā)展中國家，對住房需求較大。第三產業(yè)的發(fā)展相對緩慢，我國第三產業(yè)還處于初級發(fā)展階段，存在著許多薄弱環(huán)節(jié)，但弱勢并不可怕，正好預示著我國第三產業(yè)存在著巨大的發(fā)展空間和潛力。六、參考文獻：1范金成，梅長林.數據分析M.北京:科學出版社,2010.2董大鈞. SAS統(tǒng)計分析應用M.北京: 電子工業(yè)出版社,2008.SAS based on the tertiary industry added value factor analysisCalculation of B092 liningAbstract: the tertiary industry is a country the main component in national economy, in the developed countries, the tertiary industry accounted for the proportion of the national economy is very large. There are many factors that influence the tertiary industry, according to the China Statistical Yearbook 2011 as the data source, through the SAS sof