库朗舞曲,Courante from Cello Suite No.3,BWV 1009;巴赫(John Sebastian Bach)古典吉他谱

中国城市旅游集散中心模式的对比分析(20200704183947)

中国城市旅游集散中心模式的对比分析 摘要: 中国的大型城市为了解决巨量散客出游的问题,由 上海率先建立了“旅游集散中心” 的散客旅游服务模式目前已经被证明适用于中国现行体制下的特大型城市,符合 城市旅游发展之需。国内其它许多城市也跟着建设了名为“旅游集散中心”的机构,但是仔细比较可以发现,这些机构虽然表面名称一致,在体制和运行机制上却存在较大差异,实际运行效果也很是不同。文章比较分析了上海、杭州、成都、北京以及其它若干城市的旅游集散中心在体制、机制与运行效果上的异同点,并探讨了旅游集散中心的本质特征与形成机制,强调了它的准公共产品属性。 关键词: 城市旅游; 散客; 旅游集散中心; 旅游服务体系收稿日期: 2009-08-30; 修订日期: 2009-10-20 基金项目: 北京市哲学社会科学“十一五” 规划项目《北京散客旅游服务体系与管理模式》(06BaZH018) 作者简介: 徐菊凤(1965-), 女,北京联合大学旅游学院现代休闲方式与旅游发展研究所副研究员,博士。研究方向:文化旅游、休闲旅游、旅游消费行为。赵晓燕(1959-), 女,北京联合大学旅游学院休闲与旅游管理系市场营销专业负责人, 副 教授。研究方向: 旅游市场营销、旅游经济理论。 散客潮与中国城市旅游集散中心的形成

1. 巨量散客考验中国城市旅游服务体系 统计数据表明,北京和上海已经成为国际上少有的特大型旅游城市。2007 年,北京接待的国内旅游者和入境旅游者数量,分别达到9352 万人次和435万人次,如果加上本市居民在京旅游数4912 万人次,则北京接待的全部旅游者数量已达到1.4264 亿人次。上海的数字也接近于这一水平:2007 年接待的国内旅游者（含本市居民在沪旅游）1.02 亿人次,国际旅游者665.6 万人次,合计 1.0866 亿人次（注:北京和上海的旅游接待数量,分别见:人民网2008 年 2 月27 日《北京市2007 年旅游业发展概况》,以及人民网2008 年 4 月1 日《上海旅游市场2007 大盘点》两篇报道。）。这种规模的游客接待量,已经远远超过巴黎、纽约等国际著名大都市,后二者近年来每年游客接待量分别为5000 万人次左右和4500 万人次左右（注: 有关纽约的数字,见新华网2006 年12 月29 日《纽约游客人次再创新高近4400 万人次》;有关巴黎的数字,也曾出现于网上一篇报道,出自巴黎市长之口。）。因此,可以认为, 我国的北京和上海已属于世界少有的特大型旅游城市。 更值得关注的是,如此庞大的旅游客流,大多以散客的方式（个人或与亲友结伴）到访。中国国内旅游抽样调查资料显 示,2006 年城镇居民国内游客中,以散客方式出游的占 71.7%[1], 北京和上海的散客接待率也接近于这一百分比。尽管这一散客比例还未像某些欧美发达国家那样达到80%~90%, 但显而

中国各产业主要分布地区

1、电子信息产业： 珠江三角洲、长江三角洲、环渤海湾地区和以四川、陕西为主的西部地区是我国电子信息产业最为发达的地区，也是电子信息产业集群的主要聚集地。 2、传媒影视音像： 北京、上海、广州，这三座城市是中国经济文化发展的前沿城市 3、纺织服装及毛皮制造产业： 我国的纺织服装及毛皮制造产业集群绝大部分分布在东部沿海地区，主要是浙江、江苏、福建、广东、山东五省，其他零星分布在中部和东北部 皮革羽毛绒制品行业属于产业资源和劳动密集型产业。其集群主要分布在东南沿海，中部的河北、河南，西部的重庆、宁夏 4、非金属矿物制品产业： 东部沿海地区非金属矿物制品产业集群集中度最高，特别是山东、浙江、福建和广东。中部地区集中在河北、山西、内蒙古、河南、湖南、湖北和四川境内。从城市分布构成来看，也集中靠近材料消费需求较大的城市。由于建材、陶瓷、玻璃产业集群对资源的依赖较强，因此有从东部转向中西部的趋势 5、机械制造业： 我国机械制造业分布广泛，主要集中在东北、山西、湖南、湖北这类重工业基础雄厚的地区，由于沿海城市重工业基础普遍薄弱，加之竞争激烈，劳动力成本也不再具优势，因此我国机械制造产业集群正有向中部和东北地区转移的趋势。 6. 家电产业： 主要分布在珠江三角洲、长江三角洲和胶东半岛，其中以广东、浙江、山东几省最为明显 7、交通运输设备制造业 我国的汽车产业集群分布在五大区域：长江三角洲、珠三角地区、东北地区、津京地区和华中地区。长江三角洲区以上海为龙头 8、金属制品业 我国的金属制品产业集群集中于沿海地区的浙江、广东、江苏、山东，在河北、湖南也有零星分布。 9、木材加工及家具制造业 我国的竹木加工产业集群集中于浙江、福建、广东三省，其他分散于中部的河北、湖北等。家具制造产业集群集中在广东、福建，其他分散在中部的河北、辽宁、浙江. 10、软件及计算机服务业

中国各行业分布区域概述

中国各行业分布区域概述 中国各行业分布区域概述 2019-07-04 08:05:23 ◇ 地区划分标准 全国划分为七大区域。各区域包含省市如下：华北地区：北京市、天津市、河北省、 山西省、内蒙古自治区。 东北地区：辽宁省、吉林省、黑龙江省。 华东地区：上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省。 华中地区：河南省、湖北省、湖南省。 华南地区：广东省、海南省、广西壮族自治区。 西南地区：重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区。 西北地区：陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔族自治区。 1、电子信息产业：珠江三角洲、长江三角洲、环渤海湾地区和以四川、陕西为主的 西部地区是我国电子信息产业最为发达的地区，也是电子信息产业集群的主要聚集地。 2、传媒影视音像：北京、上海、广州，这三座城市是中国经济文化发展的前沿城市 3、纺织服装及毛皮制造产业：我国的纺织服装及毛皮制造产业集群绝大部分分布在 东部沿海地区，主要是浙江、江苏、福建、广东、山东五省，其他零星分布在中部和东北 部 皮革羽毛绒制品行业属于产业资源和劳动密集型产业。其集群主要分布在东南沿海， 中部的河北、河南，西部的重庆、宁夏 4、非金属矿物制品产业：东部沿海地区非金属矿物制品产业集群集中度最高，特别 是山东、浙江、福建和广东。中部地区集中在河北、山西、内蒙古、河南、湖南、湖北和 四川境内。从城市分布构成来看，也集中靠近材料消费需求较大的城市。由于建材、陶瓷、玻璃产业集群对资源的依赖较强，因此有从东部转向中西部的趋势 5、机械制造业：我国机械制造业分布广泛，主要集中在东北、山西、湖南、湖北这 类重工业基础雄厚的地区，由于沿海城市重工业基础普遍薄弱，加之竞争激烈，劳动力成 本也不再具优势，因此我国机械制造产业集群正有向中部和东北地区转移的趋势。

spss因素分析教程

二、利用SPSS对量表进行因素分析 【例6-9】现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如表6-28所示。 操作步骤：⒈录入数据定义变量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”，并按照表输入数据，如图6-33所示。

⒉因素分析（1）选择“AnalyzeData ReductionFactor…”命令，弹出“Factor Analyze”对话框，将变量“A1”到“A10”选入“Variables”框中,如图6-34所示。 （2）设置描述性统计量单击图6-34对话框中的“Descriptives…”按钮，弹出“Factor Analyze:Desc riptives”（因素分析：描述性统计量）对话框，如图6-35所示。

①“Statistics”（统计量）对话框 A “Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。 B “Initial solution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。 ②“Correlation Matric”（相关矩阵）选项框 A “Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵 B “Significance levels”（显著水准）：求出前述相关矩阵地显著水准。 C “Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵地行列式值。 D “KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。 E “Inverse”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵。 F “Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。 G “Anti-image”（反映像）：求出反映像的共变量及相关矩阵。 在本例中，选择“Initial solution”与“KMO and Bartlett’s test of sphericity”二项，单击“Continue”按钮确定。 （3）设置对因素的抽取选项 单击图6-34对话框中的“Extraction…”按钮，弹出“Factor Analyze:Extraction”（因素分析：抽取）对话框，如图6-36所示。

全国各省区域分布图

全国各省区域（分布图） 中国各省/直辖市行政区域 东北区域: 辽宁省:沈阳、大连、鞍山、抚顺、辽阳、铁岭、朝阳等14地级市、17县级市、19县、8自治县 吉林省:延边朝鲜族自治州、长春、吉林、四平、辽源、通化、白山、松原、白城等8地级市，20县级市、18县、3自治县 黑龙江省:大兴安岭1地区，哈尔滨，齐齐哈尔、牡丹江、大庆、伊春、鸡西、鹤岗、双鸭山、佳木斯、七台河、黑河、绥化12个地级市，19 个县级市、46个县、1个自治县 华北区域: 北京市:东城区、西城区、崇文区、宣武区、海淀区、朝阳区、丰台区石景山区、房山区、门头区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、 怀柔区、平谷区、延庆县、密云县 天津市:和平区、河东区、河西区、河北区、红桥区、南开区、汉沽区、 塘沽区、大港区、东丽区、津南区、西青区、北辰区、武清区、 宝坻区、蓟县、宁河县、静海县 河北省:石家庄市、邯郸市、邢台市、保定市、张家口市、承德市、廊坊市唐山市、秦皇岛、沧州、衡水市等11个地级市，22个县级市， 108个县，6个自治县 山西省:吕梁地区、太原市、大同市、朔州市、阳泉市、晋中市、忻州 临汾、运城、长治、晋城等10个地级市 12个县级市 85个县 东南区域: 福建省:福州、厦门、三明、莆田、泉州、漳州、南平、龙岩、宁德等9个 地级市、14个县级市、45个县 江苏省:南京市、徐州市、连云港市、宿迁市、泰州市13个地级市、27个县级市和27个县 上海市:黄浦、浦东新区、闸北、长宁、杨浦、普陀、卢湾、静安、宝山、徐汇、虹口、嘉定、闵行、松江、金山、青浦、南汇、奉贤等18区， 崇明1个县。

浙江省:杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州、丽水等11低级市，22县级市，35县，1个自治州 安徽省:合肥、巢湖、宣城、池州、六安、毫州、蚌埠、淮南、淮北、芜湖、铜陵、马鞍山、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州17地级市，5个县级 市，56个县 江西省:南昌、景德镇、九江、萍乡、新余、鹰潭、赣州、上饶、宜春、抚 州、吉安等11地级市，10县级市和70县 山东省:济南、青岛、威海、潍坊、烟台、德州、临沂、淄博、济宁、滨州、河泽、聊城、东营、泰安、枣庄、日照、莱芜、17地级市，31县级 市和60县。 河南省:郑州、开封、洛阳、平顶山、焦作、鹤壁、新乡、安阳、周口、驻 马店、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、信阳17地级市， 12县级市和89县 华中区域: 湖北省:恩施土家苗族自治州、武汉、黄岗、咸宁、随州等12个地级市，24 个县级市，37个县，2个自治县，1个林区 湖南省:湘西土家族苗族自治州，长沙、株洲、娄底、湘潭、衡阳、邵阳、 岳阳、常德、张家界、郴州、益阳、永州、怀化13地级市，16个 县级市，65个县，7个自治县 华南区域: 广东省:广州、太平、深圳、珠海、汕头、韶关、梅州、东莞、中山、江门、 佛山等21个地级市，惠东、峡山、澄海、湛江30个县级市、42 个县、3个自治县 广西省:南宁、柳州、桂林、贺州、百色、河池、梧州北海、防城港、贵港、钦洲、玉林(共14个地级市、7个县级市、58县、12自治区) 西北区域: 内蒙古省:乌兰察布、锡林郭勒、兴安巴彦淖尔、阿拉善等5盟，呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、呼伦贝尔、鄂尔多斯等7地 级市，13县级市、17县、49区、3自治区。

心理治疗的“共同因素”

心理治療的“共同因素” 張沛超 昨天研討會講拉康（Lacan），拉康式分析真是蠻詭異，雖說也用自己的理論自圓其說。像一個真正的法國人那樣，拉康也廣泛地攻擊了自我心理學流派和客體關係流派，把佛洛德的理論大廈的牆全都敲掉，在水泥架子上用些奇怪的材料裝修出蜃樓般的建築。 精神分析陣營裡基本上都是各說各的，各幹各的，而且都有各自的信徒和病人群體。在精神分析陣營之外，認知行為、存在主義、格式塔治療……在理論架構和臨床實務上都大異其趣，然而從業者畢竟都有口飯吃。看來完全沒效果是不可能的，在我看來有這樣的共同因素： 1.不一樣的體驗（novel experiences） 不管是躺在躺椅上對著天花板囈語，還是面對一位包容抱持鏡映神入的分析師，不管是在治療師的蘇格拉底式發問下戰慄，還是將情緒傾瀉於紙面或表現為舞步……反正，就是跟平時不一樣。差別的體驗帶來頓悟，帶來不一樣的視角，帶來完型的浮現。其實就是先要生活在別處，才能活在當下，活在此時此地此身此岸。 2.和你在一起（being with yourself） 生活中的大部分時間，我們並不是和自己在一起的。我們生活

在他人的欲望中，我們生活在被吞噬或閹割的焦慮中，我們活在人類得以進化的教條中，我們活在語言的束縛中，我們會心神不寧，會身不由己，會六神無主，甚至魂飛魄散

……當我們沒有跟自己真正在一起的時候，我們也無法跟別人在一起，我們共同活在妄想、分別和執著中。心理治療，任何形式的心理治療，至少提供了這樣一個機會，讓我們可以跟自己在一起，跟自己的、感覺、想法、圖式……跟自己在一起。一個治療師和我們在一起，也提供了自己與己同在的機緣。 3.重新歸因（reattribution） 人類最大的恐懼，其實是對不確定的恐懼，對無知的恐懼。所以才有了人類整個的知識體系的演化。你我都需要原因，有了原因之後才有掌控感，有了掌控感後才能體驗到自體的存在。看相算命都是給問題找個原因，知道原因讓我們釋然。不同治療理論儘管差異甚大，但基本上都帶來了解釋，或者是讓病人自己找到原因。這個原因可能是創傷，是分離，是父親的存在，是不良認知圖式，是生活沒有根本的意義，是未完成事件，是大腦神經遞質失衡，是進化的宿命……總之，會給你個原因。 4.心誠則靈（just believe） 這個很好解釋，心理治療發揮作用的主要是兩個效應：安慰劑效應和牙醫效應；前者說的是你覺得這藥管用，它就有效果。但心理治療無法設置合適的安慰組，又無法做雙盲實驗，所以這個效應不能經由實驗分離出，但信不信由你。後者說是比方說你牙疼，約了一個牙醫後，就不那麼疼了。總的來說，心理治療不像吃藥輸液，

珠江三角洲各城市对比分析

珠江三角洲各城市对比分析 一、珠江三角洲概况 对于珠江三角洲的范围有着不同的概念，根据不同的角度，可以有许多的划分界限。根据广东省政府组织编制的《珠江三角洲经济区现代化建设规划纲领》中的划分，珠江三角洲的范围包括广州、深圳、珠海、佛山、江门、中山、东莞、惠州、肇庆的市区，以及番禺、增城、花都、从化、南海、顺德、三水、高明、鹤山、新会、台山、开平、恩平、高要、四会、惠阳等县级市和斗门、惠东、博罗县，共28市县。总面积大约为41596平方公里。广义的讲，香港和澳门也可以划分在珠江三角洲的范围中去。 本文中所讨论的珠江三角洲城市特指珠海、佛山、惠州、肇庆、东莞、中山、江门七个二级城市。下面分别介绍各个城市的大概状况： （一）珠海 珠海位于广东省南部，珠江出海口西岸，濒临南海，东与深圳、香港隔海相望，南与澳门陆路相通，西靠江门市，北与中山市接壤，距广州140公里。陆海总面积为7640平方公里，其中陆地面积1640平方公里。地貌类型多样，有山地、平原、湖泊和海洋。依山傍海，海岸线长731公里，共有146个岛屿分布于南中国海，海岛总面积236.9平方公里，素有“百岛之市”美誉。截至2002年末，珠海市共有常住人口123.35万人（新口径），其中户籍人口78.52万人。珠海市有海外华侨、港澳台同胞近35万人，是广东侨乡之一。 珠海于1953年建县，1979年撤县设市，1980年成立珠海经济特区，是中国最早设立的经济特区之一。珠海市现辖香洲区(中心城区)、斗门区、金湾区3个行政区。设立了珠海（国家）高新技术产业开发区、珠海保税区、临港工业区、横琴经济开发区、万山海洋开发试验区五个经济功能区。 （二）佛山 佛山位于广东省中南部，珠江三角洲腹地，东倚广州，西接肇庆，南连珠海，北通清远，毗邻港澳，地理位置十分优越。现为地级城市，辖禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区五个区，总面积3813.64平方公里，目前市区(即禅城区)面积153.69平方公里；全市人口335.85万人，目前市区(即禅城区)80.08万人，是著名的侨乡。 （三）惠州 惠州市位于广东省东南部珠江三角洲东北端南临南海大亚湾，与深圳香港毗邻。现辖惠阳市、惠东县、博罗县、龙门县、惠城区，设有大亚湾经济技术开发区和仲恺高新技术产业

因素分析的主要方式

因素分析的主要方式 1．巴特利特球度检验Bartlett test of sphericity Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identity matrix），如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。2．KMO（Kaiser-Meyer-Oklin Measure of Smapling Adequacy） KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般，0.6～0.7为差，0.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本。 例子 KMO测度和Bartlett球形检验表 KMO and Bartlett's Test KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般，0.6～0.7为差，0.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本，此处的KMO值为0.857，表示适合进行因素分析。Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identity matrix），如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。本例中， Bartlett球形检验的2 值为1187.740（自由度为231），伴随概率值为0.000<0.01， 达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。

人口增长的模式及地区分布

课题 第一章人口的增长、迁移与合理容量 第一节人口增长的模式及地区分布主备教师陈沉参备教师石远超罗兴琼 教学目标知识与 技能 （1）掌握人口增长的决定性因素、出生率、死亡率和自然增长率。 （2）理解人口增长模式的含义。 （3）了解世界人口增长的特点。 （4）运用图表分析不同人口增长模式的特点，了解人口增长模式的地区分布。 （5）世界人口的分布特点及影响因素。 过程与 方法 （1）通过阅读1-1-2“世界人口增长”分析归纳世界人口增长的特点。 （2）通过图表分析，探究不同人口增长模式形成的原因、特点、转变规律及地 区分布。 （3）通过探索活动，获取、整理、分析、运用地理信息的过程与方法，掌握地 理调查的基本技能。 情感 态度 与价 值观 目标 让学生通过学习了解到我国、我市的人口增长情况和我国应采取的正确的人口政策，树立正确的人口观。 教学 重点人口增长模式的地区分布，人口增长模式及其特点。 教学 难点人口增长模式及其特点。 教学 方法读图分析比较法、自主学习与合作探究 课时 安排 2课时 教学 环节 因课时而异 导入新课 （第一课时） [引入] 我们来看几个与人口相关的特殊日子，世界50亿人口日，60亿人口日，70 亿人口日。整个世界的人口在不断增长。那么从第一个智人出现到现在的 70亿人口，世界的人口增长经历了一个怎样的过程？ 个性化设计

讲授新课世界人口增长图1-1-2 同学们读图1-1-2，思考1分钟：世界人口发展的特点。 折线图的阅读方法：看递增递减的总体趋势，看斜率，看拐点。(板书读图方法) 问题： 世界人口发展的总体趋势？ 世界人口增长分为哪几个阶段？每个阶段人口增长的特点是什么？ 总结折线图的阅读方法：看递增递减的总体趋势，看斜率，看拐点。 过渡：有的历史时期人口增长缓慢，有的则非常迅速。人口增长的快慢由什么决定呢？ （自然增长率） 自然增长率（某地区某时期内，人口自然增加数与总人口数之比，一般用千分率表示)。 自然增长率=自然增加的人口数/总人口数 出生率=出生人口数/总人口数 死亡率=死亡人口数/总人口数 自然增长率=出生率-死亡率。 如果出生率大于死亡率，自然增长率为正值，人口的总数就增加，表现为正增长。如果出生率小于死亡率，自然增长率为负值，人口总数就下降，表现为负增长。 人口增长模式图1-1-3 （过渡承转：①一个地区人口的增长通常会遵循一定的规律。也就是人口过渡理论。） ②接下来，我们认识人口增长模式。 同学们自主阅读P5-P7，思考讨论以下问题： 1、人口增长有哪几种模式？分别有何特点？ 2、各人口增长模式形成的原因？ 3、各人口增长模式分布的典型地区？ 讲解：人口增长模式有3种，高高低模式，什么特征？高出生率、高死亡率、低自然增长率。 我们结合P5图1-1-3来认识。 这个图看到（板图这个图），读图方法：横坐标代表的是时间，纵坐标为数值，单位是‰（千分号）。绿色曲线为出生率随时间的变化曲线，红色曲线为死亡率随时间变化的曲线。同一时间，出生率和死亡率的这段垂直距离就是什么呢？自然增长率。 在这幅图上，人口增长分4个阶段，分别是：原始低增长阶段、高增长阶段、增长下降阶段、低增长阶段。

区域城市居民消费结构差异比较分析(基于SPSS)

区域城市居民消费结构差异比较分析（基于 SPSS） 论文导读:：近年来人民生活水平随着经济发展得到了很大的提高，而消费结构是衡量人民生活水平的重要方面。本文基于SPSS 应用软件，利用因子分析方法、聚类分析方法，对全国31个省市的城市居民消费结构进行全面统计分析比较。通过分析和评价影响消费结构的各项指标，总结了各城市居民消费结构的一些特点和规律，以及产生各地区消费差异的原因，并给出理论建议。论文关键词：SPSS，应用软件因子分析方法，聚类分析方法居民消费水平，地区消费结构随着我国经济的快速发展，城镇居民的收入不断增加，我国各地区城镇居民的消费支出强劲增长，消费结构发生了巨大的变化。但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要对各地区城镇居民的消费结构之间的异同进行考察与比较，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平提供决策依据。 一、对地区消费水平的差异的分析方法 1 因子分析模型的建立 因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组毕业论文怎么写，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。因子

分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以由下面的数学模型来表示[[1]]： 其中：，，，…，为p个原有变量，是均值为0、标准差为1 的标准化变量；，，，…，为m个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为 ， 其中：F因子变量或公共因子，可以将它们理解为在高维空间中互相垂直的m个坐标轴；为特殊因子；F 与均为不可观测的随机变量。A 为因子载荷矩阵，称为因子载荷，是第i个原有变量对第j个因子上的载荷系数。在模型中，特殊因子表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分，相当于多元回归分析中的残差，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。 2 实证分析 居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。它主要通过消费的物质产品和劳务的数量和质量来反映。 在各种消费指标中，消费结构指标最能够体现出各地区间的消费水平差异，本文引用我国常用的消费资料支出分类方法，将各地区城市居民人均生活费支出分为8个部分，相应的指标分别用X1～X8表示。其中X1（食品）、X2（衣着）、X3（居住）、X4（家庭设备用品和服务）、X5（医疗保健）、X6（交通和通讯）、X7（娱乐教育文化服务）、X8（其他商品与服务），单位：元

中国城市竞争力的分析与比较

中国都市竞争力的分析与比较 高屋建瓴2009年02月16日 09:22:04 房地产行业网 进入21世纪以来，科学技术日新月异，经济一体化突飞猛进，伴随着信息、知识和经济的全球化，人类社会进入了一个竞争全球化的新时代。在全球化激烈竞争的新形势下，都市之间的竞争也日趋激烈。世界各国尤其是太平洋两岸的地区政府，正积极致力于检查、培育和提高都市竞争力，以期在新的世纪对全球实施最有利的战略资源争夺。为了适应这一形势，我国各都市也需要了解和把握全球化时代下决定及阻碍都市竞争力的关 键因素，需要认清自身的地位和处境，优势和不足，需要检验已有的并制定新的竞争和进展战略，以实现都市的全面进展和都市竞争力的迅速提升。 一、都市竞争力分析的理论基础 都市竞争力是一个具有明确直观含义却又不易精确把握的概念。它要紧是指一个都市在竞争和进展过程中，与其他都市相比较所具有的吸引、争夺、拥有、操纵转化资源的能力，以及争夺、占据、操纵市场以制造价值，为其居民提供福利的能力。都市

竞争力是一个既复杂又抽象的概念，要把握和理解好其内在的联系和要旨，就必须进行深入的理论分析和广泛的实证研究，同时研究还应建立在较为科学的理论框架基础之上。有关都市竞争力的差不多理论要紧包括以下两个大的内容： 1、都市竞争力是一个混沌的动态系统 城市是一个动态的、混沌的、多层次的系统，因此都市竞争力具有混沌经济学和系统动力学所提示的一般特征，依循一定的规律运行。都市竞争力系统是由大量的、多层的和多维的子系统组成的复杂的动态系统，其中众多子系统的运动状态随着时刻的变化而不断改变，从而使整个都市竞争力系统的状态也不断变化。 混沌学耗散结构理论认为：混沌是一种能够通过非线性动力实数所表现的复杂性明显化的现象，即指貌似无序却实际上有序的现象。所谓非线性是指系统内各要素之间相互作用、相互制约的并非严格成正比例的关系，它既存在着正反馈的倍增效应，也存在着限制增长的饱和效应。混沌系统即是由大量子系统组成的非线性动态系统。 混沌系统理论对都市竞争力分析的启发意义在于： (1)混沌系统对初始条件极为敏感，初始条件的微变化

SPSS因子分析的基本概念和步骤

因子分析的基本概念和步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在： 计算量的问题 由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域，并因此促进了理论的不断丰富和完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，名为因子。通常，因子有以下几个特点： ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常，因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解

项目名称：北京与中国主要城市竞争力比较分析

北京城市竞争力研究 北京市统计局李萍 一、北京城市竞争力的优势与劣势 （一）科学技术、人力资本与社会环境竞争力位居首位 1、科学技术竞争力得天独厚 北京市作为首都，是一个特殊的经济体，拥有得天独厚科技优势，国家的很大一部分重点科研项目、攻关项目都集中在北京；国家的主要科研机构、高等院校也集中在北京；一流科学家也大多数集中在北京。《2001年北京科技统计数据》显示，2000年北京地区承担的863计划、攀登计划、攻关计划和科技中小企业基金分别为629项、57项、1126项和97项，分别占全国的40.84%、61.29%、40.30%和11.12%；2000年北京地区两院院士为605人，占全国的52.9%。从构成科技竞争力的两个支撑点——科技投入与科技产出看，北京均占有绝对的优势，1999——2001年反映北京科技竞争力的14项指标中，除“地方财政科技拨款占地方财政支出比重”外，其余13项指标均排在前两位。显示出强大的科技实力。北京科技竞争力不仅与国内城市相比具有绝对优势，有的指标在国际上也处于领先水平（见表1）。美国是国际上公认的科技发达国家，从反映科技投入与产出的指标看，北京2001年的水平与美国九十年代中后期相比并不逊色。 在反映人力资本与社会环境竞争力的11项指标中有3项指标排名第一，4项指标排名第二。北京作为首都，吸引了来自全国的优秀人才，其拥有人才的数量、质量和密度均大大高于其他城市。“每十万人口拥有大专以上人口”这一指标可以集中反映一个城市的人力资本基本状况。第五次全国人口普查数据显示，2000年北京市该指标值为16843，上海为10940，广州为9309，天津为9007，深圳为8060，北京的人力资本优势是其他城市不能比拟的。北京居民文化素质一直较高，2001年北京拥有高等院校61所，中等职业技术教育和普通高中530所，初中502所，小学1960所。北京高等教育水平在全国名列前茅，每年都为北京及全国输送大批的高学历人才。其中每十万人口在校大学生人数比全国水平高3.32倍，高等教育毛入学率比全国水平高2.03倍。随着北京经济体制改革的加快，社会保障体系也不断完善。北京社会保障支撑点的竞争力在三年中一直处于领先位置。进行国际对比可以发现（见表2），北京在人力资本与社会环境竞争力方面与世界先进水平的差距不大，有的指标甚至已经超过了发达国家水平。 1、企业竞争力为最突出劣势 1999—2001年北京企业竞争力在5城市中一直居于第四位，是城市竞争力八要素中表

浅析英美崛起的共同因素

浅析英美崛起的共同因素 摘要：英国和美国是世界近代执掌世界霸权的两个国家。19世纪初至20世纪最早完成工业革命的英国进入兴盛期，建立了人类历史上最为庞大的帝国。而二战后的美国接管了英国的世界领导权，世界由此进入了“美国治下的和平”时期。美国是脱胎于英国的殖民地，其血缘、语言、文化各方面与英国有着千丝万缕的联系，两国的崛起也有很多的相似之处，这表现在：相对优越的自然环境和地缘政治为两国的崛起奠定了基础；符合本国发展而又能实现的长期扩张策略；利用了工业革命的机遇。英美的崛起对我国当前的发展有很大的启示。 关键词：英国美国崛起共同因素 大国崛起是国际关系史上一个永恒的话题。新航线开辟以来，各大国争夺世界霸权贯穿于国际关系史发展的始终。而真正崛起为世界霸权国的英国和美国必然有发展成为世界大国的强国之道。本文重点分析了英美两国崛起中的共同因素，希望可以增加对大国崛起的认识。中国作为一个正在崛起的大国，也应该从中借鉴。 一、英国和美国崛起的历程 新航路的开辟开启了世界历史新的一页，从1500年开始世界历史进入了各国联系逐渐加强并最终紧密联系成一体的历程。国际体系由此发端，并最终形成了一体的国际社会。在这五百多年的历史长河中，各大国竞相崛起，开始角逐世界的霸权。历史已经告诉世人，胜利只属于两个国家：英国和美国。 （一）英国的崛起 与美国的崛起相比，英国崛起的时间跨度更长也更为艰难。从16世纪到19世纪中叶是英国一步步崛起为世界大国。1、击败西班牙。15、16世纪是西班牙的鼎盛期，强盛的西班牙图谋征服欧洲，对英国的安全构成威胁。英国对西班牙的财富和广大的殖民地也垂涎三尺并不时骚扰西班牙帝国的殖民地，攻击并掠夺其商船。1588年英国击败西班牙，维护了国家的主权并为其海外争霸扫清了第一个障碍。2、击败荷兰。继西班牙之后崛起的荷兰在摆脱西班牙的统治之后迎来了它最强盛的时期，势力遍及世界各大洲因而被称为“海上马车夫”。英国的崛起也是倾力发展海上力量，如欲称霸海洋与荷兰的冲突不可避免。在17世纪中叶的三次英荷战争中，英国击败荷兰，海洋力量迅速增加3、击败法国。法国是英国称霸道路上一个最为强劲的对手，法国在欧洲大陆上拥有足够的优势，而英国的优势在于其海上力量，因此英国避开欧洲在印度和北美与法国进行了激烈的角逐，最终击败了法国，成为世界上最大殖民国家。 （二）美国的崛起 美国的崛起之路始于美国独立。美国是继英国以来，又一个掌控世界霸权的

各产业主要分布地区

各产业主要分布地区公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

1、电子信息产业： 珠江三角洲、长江三角洲、环渤海湾地区和以四川、陕西为主的西部地区是我国电子信息产业最为发达的地区，也是电子信息产业集群的主要聚集地。 2、传媒影视音像： 北京、上海、广州，这三座城市是中国经济文化发展的前沿城市 3、纺织服装及毛皮制造产业： 我国的纺织服装及毛皮制造产业集群绝大部分分布在东部沿海地区，主要是浙江、江苏、福建、广东、山东五省，其他零星分布在中部和东北部皮革羽毛绒制品行业属于产业资源和劳动密集型产业。其集群主要分布在东南沿海，中部的河北、河南，西部的重庆、宁夏 4、非金属矿物制品产业： 东部沿海地区非金属矿物制品产业集群集中度最高，特别是山东、浙江、福建和广东。中部地区集中在河北、山西、内蒙古、河南、湖南、湖北和四川境内。从城市分布构成来看，也集中靠近材料消费需求较大的城市。由于建材、陶瓷、玻璃产业集群对资源的依赖较强，因此有从东部转向中西部的趋势 5、机械制造业： 我国机械制造业分布广泛，主要集中在东北、山西、湖南、湖北这类重工业基础雄厚的地区，由于沿海城市重工业基础普遍薄弱，加之竞争激烈，劳动力成本也不再具优势，因此我国机械制造产业集群正有向中部和东北地区转移的趋势。 6. 家电产业：

主要分布在珠江三角洲、长江三角洲和胶东半岛，其中以广东、浙江、山东几省最为明显 7、交通运输设备制造业 我国的汽车产业集群分布在五大区域：长江三角洲、珠三角地区、东北地区、津京地区和华中地区。长江三角洲区以上海为龙头 8、金属制品业 我国的金属制品产业集群集中于沿海地区的浙江、广东、江苏、山东，在河北、湖南也有零星分布。 9、木材加工及家具制造业 我国的竹木加工产业集群集中于浙江、福建、广东三省，其他分散于中部的河北、湖北等。家具制造产业集群集中在广东、福建，其他分散在中部的河北、辽宁、浙江. 10、软件及计算机服务业 我国的软件和计算机产业集群多依托于城市，主要分布在各省会城市和各省内的一些大型城市，其中北京、上海、深圳、南京、成都、济南等地的集群规模较大，发展较快。 11、石化产业 我国石油加工及化学制品制造业分布广泛，东北地区依托本地丰富的石油资源和国家重点扶持的国有大中型企业，发展了以重化工业为基础的产业集群东部沿海的山东、江苏、浙江、广东地区开采海洋原油 西部的内蒙古、甘肃、宁夏、新疆，由于工业基础、科技能力薄弱，以单一、初级的石油天然气加工形成产业集群，下游产品较少。

SPSS因子分析的基本概念和步骤

因子分析的基本概念和步骤 四、因素分析的操作说明 Statistics/Data Reduction/Factor… （统计分析/数据缩减/因子…） 出现“Factor Analysis”（因子分析）对话框，将左边框中鉴别度达显著性的a1～a22选如右边“Variables”（变量）下的空框中。 其中五个按钮内的图标意义如下： Descriptives（描述性统计量）按钮，会出现“Factor Analysis:Descriptives”（因子分析：描述性统计量）对话窗口 1．“Statistics”(统计量)选项框

（1）“ Univariate descriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。 （2）“ Initial solution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性（communality）、特征值（eigenvalues）、变异数百分比及累积百分比。 2．“Correlation Matric”(相关矩阵)选项框 （1）“ Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵； （2）“ Significance levels”（显著水准）：求出前述矩阵的显著水准； （3）“ Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵的行列式值； （4）“ KMO and Bartlett’s test of sphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett的球形检定； （5）“ Inverse”（倒数模式）：求出相关矩阵的反矩阵； （6）“ Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数； （7）“ Anti-image”（反映象）：求出反映象的共变量及相关矩阵； 在“Factor Analysis:Descriptives”对话窗口中，选取“ Initial solution”、“ KMO and Bartlett’s test of sphericity”二项。 ?Extraction…（萃取…）按钮，会出现“Factor Analysis:Extraction”（因子分析：萃取）对话窗口 1．“Method”（方法）选项框：下拉式选项内有7种选取因素的方法 （1）“Principal components”法：主成份分析法抽取因素，此为SPSS内定方法； （2）“Unweighted least squares”法：未加权最小平方法； （3）“Ggeneralized least square”法：一般化最小平方法； （4）“Mmximum likelihood”法：最大概似法； （5）“Principal-axis factoring”法：主轴法； （6）“Alpha factoring”法： 因素抽取法； （7）“Image factoring”法：映象因素抽取法； 2．“Analyze”（分析）选项方框 （1）“ Correlation matrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因素； （2）“ Covariance matrix”（共变异系数矩阵）：以共变量矩阵来抽取因素。 3．“Display”（显示）选项方框 （1）“ Unrotated factor solution”（未旋转因子解）：显示未转轴时因素负荷量、

人口的增长模式及地区分布

第一节人口增长的模式及地区分布 情景导入 我国人口老龄化 “十二五”时期，中国人口老龄化加速发展，人口老龄化形势更加严峻。到2015年，中国60岁以上老年人口将达到2.16亿，约占总人口的16.7%，年均净增老年人口800多万人，超过新增人口数量。高龄化进一步加速。到2015年，80岁以上的高龄老人将达到2 400万人，约占老年人口的11.1%，年均净增高龄老人100万人，增速超过中国人口老龄化速度。 空巢化也进一步加速。城乡空巢家庭超过50%，部分大中城市达到70%；农村留守老人约4 000万人，占农村老年人口的37%。 尝试探究：人口老龄化会带来哪些问题？ 提示：人口老龄化会造成劳动力不足、社会负担加重，老年人生活孤寂等问题。 目标导航 了解世界人口增长趋势，我国人口增长情况。 掌握人口增长模式的类型特点及时空分布。 应用学会应用人口金字塔图分析人口增长模式。 基础梳理 一、世界人口增长 1．总趋势：人口不断。 2．不同时期的人口增长 (1)工业革命之前：比较。 (2)工业革命后：一些工业化较早的国家人口。 (3)20世纪后半叶：国家和人口进入快速增长阶段，世界人口总数。 二、人口增长模式 1．人口变动的原因：人口出生率和的变化。 2．人口增长的特点：经历了“高出生、高死亡、增长”到“出生、死亡、增长”再到“出生、低死亡、增长”的过程。 3．人口增长模式及特点

(1)“ ” 模式?? ?????? ?特点： 出生率、 死亡率、 自然增长率出现时间： 前 原因?????自然灾害、战争等因素的影响 生产力水平低下、人口营养不良和医疗卫生 条件落后分布：目前少数生产方式落后的原始群体 (3)“三低” 模式???????特征：低出生率、低死亡率、 原因：生产力高度发达，人口素质和受教育水平提高， 婚育年龄 ，生育子女数也较少 分布：多数 国家，特别是西欧国家 三、人口增长的地区差异 1．原因：世界各国 不同。 2．发达国家和地区与发展中国家和地区的差异 (1)1750年～1940年???????发达国家和地区出生率和死亡率 ，人口自然 增长率波动变化 发展中国家和地区出生率较 ，死亡率 ，人口 自然增长率趋 (2)20世纪50年代后：发展中国家人口增长大大 发达国家。 3．20世纪世界各大洲和地区的差异