2014龙泉市三大产业结构预测研究.docVIP

龙泉市2011年三大产业结构预测研究 徐保震 （浙江省龙泉市统计局，浙江 龙泉 323700） 摘要：本文用曲线回归分析发来预测龙泉市2011年三大产业结构．对现有龙泉市1978年至今33年的三大产业历史资料进行统计分析，利用曲线回归分析法模拟出三大产业的回归模型，通过2010年的实际值修正模型，进而预测2011年龙泉市的三大产业结构，从而为龙泉市对三大产业的政策调整提供依据，使得三个产业的变化呈良性增长，更好的为龙泉市人民服务。 关键词：龙泉市；曲线回归分析；三大产业结构 一、引言 三大产业在GDP中的比重能够在整体上反映一个城市生产力发展和社会经济发展的水平，低收入国家的第一产业在中所占的比重很大，而第二和第三产业在所占的比重很小；中下和中上等收入的第一产业在国内生产总值中所占的比重很小，二和第三产业在中所占的比重则很大；高收入的第一产业在中所占的比重更小，第二产业相对中等收入则更小些，第三产业在中所占的比重则达到更高程度第三产业的发展能够促进和劳动者第一、第二产业的进步处理好三大产业的比例关系，逐步形成三大产业的合理结构，加速经济的发展 二、龙泉市三大产业结构的预测分析 1.曲线回归分析法原理。曲线回归分析是研究一个因变量与一个或多个自变量之间的线性或非线性关系的一种统计分析方法，通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来估计模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；并可以根据自变量作进一步预测。 2.曲线回归预测过程。表1是龙泉市从1978年到2010年的三大产业数据，以年份数为自变量，三大产业结构值为因变量，为方便运算起见，以1978年为自变量起点，在变量里即为 表1 龙泉市1978年至2010年三大产业值（单位：万元） （1）第一产业值预测。利用spss17.0对第一产业的值进行曲线回归分析，在曲线回归分析中，采用二次项曲线、复合曲线、增长曲线、对数曲线、立方曲线、S曲线、指数曲线这7种曲线回归分析法对第一产业的值进行拟合， 表2 变量处理摘要 变量 因变量 自变量 第一产业值 变量 正值数 33 33 零的个数 0 0 负值数 0 0 缺失值数 用户自定义缺失 0 0 系统缺失 0 0 由上表可知spss17.0软件在自变量和因变量的处理中没有缺失数据，数据全部有效，且都被拟合。 表3 模型汇总和参数估计值 方程 模型汇总 参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数 b1 b2 b3 对数 .679 65.428 1 31 .000 -29744.847 25414.855 二次 .956 324.118 2 30 .000 1489.136 823.369 53.397 三次 .956 208.950 3 29 .000 1169.138 928.542 45.778 .149 复合 .940 488.238 1 31 .000 4739.687 1.102 S .465 26.944 1 31 .000 10.552 -3.545 增长 .940 488.238 1 31 .000 8.464 .097 指数 .940 488.238 1 31 .000 4739.687 .097 根据上表中的R方和F的值可以看出，二次和三次模型的R方值为0.956，说明这两种曲线拟合的拟合度最高，又因为二次曲线的F值大于三次曲线的F值，所以在这7种方式中，二次曲线的拟合度最高，其次是三次曲线，再次是复合曲线、增长曲线和指数曲线，这三者R方和F的值都一样，说明在拟合过程中效果一样。 则拟合曲线函数为：。 由上图可以很清楚的看到最近三年的观测值均位于拟合度很高的二次曲线、三次曲线和增长曲线、复合曲线、指数曲线之间，因此模拟的数值与实际值相比会偏小，通过对已观测点的分析，对模型进行改进，从 ，也就是从1998年开始数据特点呈曲线增长更为明显，具体预测情况如下。 由上图可以看到改进后的拟合效果更好。 表4 模型汇总和参数估计值 因变量:一产值 方程 模型汇总 参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数 b1 b2 b3 线性 .884 83.758 1 11 .000 -43946.995 3928.467 对数 .844 59.535 1 11 .000 -273877.068 102249.541 二次 .985 334.808 2 10 .000 242856.220 -17732.195 401.123 三次 .986 351.594 2 10 .000 87107.496 .00