上海市經(jīng)濟(jì)狀況分析研究工商管理專業(yè)

1、 I上海市經(jīng)濟(jì)狀況分析摘要：以上海市經(jīng)濟(jì)狀況為出發(fā)點(diǎn),制定了相應(yīng)的指標(biāo)衡量體系,采用基于時(shí)序表與時(shí)序表的全局主成分分析方法（GPCA）對(duì)上海市的數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、教育、社會(huì)狀況分析,研究比較上海市不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源優(yōu)勢(shì)以及中心區(qū)域?qū)χ苓厖^(qū)域的影響,從而為上海市制定更好的發(fā)展戰(zhàn)略提供量化依據(jù)。關(guān)鍵詞：區(qū)域經(jīng)濟(jì);上海市;主成分分析方法;中圖分類號(hào)：TP393Analysis of the economic situation of ShanghaiAbstract：In the regional economy as the starting point, the corresponding

2、 index system, using factor analysis method based on time-series tables of global principal component analysis method, factor analysis of Shanghai regional data analysis of economy, education, social status, comparative study of different regional economic development level and the advantage of reso

3、urce and the center of the surrounding radiation and osmosis, provides a quantitative basis for the establishment of the Shanghai municipal balanced development strategy.Key words: regional economy; Shanghai; principal component analysisCLC：TP393 II目錄TOC o 1-3 h u HYPERLINK l _Toc27611 摘要： PAGEREF _

4、Toc27611 I HYPERLINK l _Toc13277 Abstract：In the regional economy as the starting point PAGEREF _Toc13277 I HYPERLINK l _Toc8340 1 緒論 PAGEREF _Toc8340 1 HYPERLINK l _Toc10411 1.1 選題背景 PAGEREF _Toc10411 1 HYPERLINK l _Toc4197 1.2 研究目的與意義 PAGEREF _Toc4197 1 HYPERLINK l _Toc22825 1.2.1 研究目的 PAGEREF _To

5、c22825 1 HYPERLINK l _Toc16180 1.2.2 研究意義 PAGEREF _Toc16180 1 HYPERLINK l _Toc19320 1.3 研究方法 PAGEREF _Toc19320 2 HYPERLINK l _Toc11568 2主要研究方法 PAGEREF _Toc11568 2 HYPERLINK l _Toc28530 2.1指標(biāo)選取 PAGEREF _Toc28530 2 HYPERLINK l _Toc16797 2.2主成分分析 PAGEREF _Toc16797 2 HYPERLINK l _Toc21176 2.3全局主成分分析(GPC

6、A) PAGEREF _Toc21176 3 HYPERLINK l _Toc20807 3上海經(jīng)濟(jì)情況現(xiàn)狀 PAGEREF _Toc20807 5 HYPERLINK l _Toc9703 4上海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析 PAGEREF _Toc9703 5 HYPERLINK l _Toc17742 4.1指標(biāo)選取與實(shí)驗(yàn)結(jié)果 PAGEREF _Toc17742 5 HYPERLINK l _Toc19800 4.2城市化水平比較 PAGEREF _Toc19800 10 HYPERLINK l _Toc16337 4.3工業(yè)化水平比較 PAGEREF _Toc16337 10 HYPERLINK

7、l _Toc8317 5上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的主要問(wèn)題 PAGEREF _Toc8317 10 HYPERLINK l _Toc7842 6結(jié)論 PAGEREF _Toc7842 11 HYPERLINK l _Toc10853 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc10853 11 1 緒論1.1 選題背景自新中國(guó)成立以來(lái),我國(guó)的科技和工業(yè)生產(chǎn)水平的發(fā)展迅速,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷地提高，城市化過(guò)程在不斷加快。但是隨著時(shí)間的推移,大城市的惡性膨脹的種種弊端正在不斷顯現(xiàn)。交通運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展和管道網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步完善,使城市中心區(qū)與周圍區(qū)域的聯(lián)系變得更緊密了,這也就意味著地區(qū)之間的差距正在逐漸縮小?，F(xiàn)代城市的空

8、間概念，不再只是限制在一個(gè)以城市為中心的居住地,例如上海、深圳、天津等城市,除了中心的市區(qū)外,也包括了四周相當(dāng)數(shù)量城鎮(zhèn)性質(zhì)的面積大小不相同的市、鎮(zhèn)的居民點(diǎn)和近郊區(qū)域。下面以上海市為例,共擁有16個(gè)區(qū)縣,根據(jù)地理位置及行政區(qū)劃分之后將這16個(gè)區(qū)縣合理的劃分成四個(gè)區(qū)域帶,它們分別是都市功能優(yōu)化區(qū)：黃浦區(qū)（盧灣區(qū)）、徐匯區(qū)、長(zhǎng)寧區(qū)、靜安區(qū)（閘北區(qū)）、普陀區(qū)、虹口區(qū)、楊浦區(qū)、寶山區(qū)、閔行區(qū)。都市發(fā)展新區(qū)：浦東新區(qū)新型城市化地區(qū)：嘉定區(qū)、金山區(qū)、松江區(qū)、青浦區(qū)、奉賢區(qū)綜合生態(tài)發(fā)展區(qū)：崇明縣。1.2 研究目的與意義1.2.1 研究目的本文想通過(guò)對(duì)上海市的四大區(qū)域動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)在教育、經(jīng)濟(jì)等各方面來(lái)進(jìn)行量化的分

9、析,研究比較上海市不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源優(yōu)勢(shì)以及中心區(qū)域?qū)χ苓厖^(qū)域的影響,從而為上海市制定更好的發(fā)展戰(zhàn)略提供量化依據(jù)。1.2.2 研究意義在現(xiàn)今中國(guó)大陸，能被認(rèn)為是一線城市的也就只有北京、深圳、上海、廣州而已。而一線城市在社會(huì)活動(dòng)中是出于非常重要的在主導(dǎo)作用的，是我們其他城市發(fā)展的領(lǐng)頭羊和風(fēng)向標(biāo)。而其中的上海市，由于地理位置非常的有優(yōu)勢(shì)，現(xiàn)在已經(jīng)成為國(guó)際大都市了，可以說(shuō)是中國(guó)城市化發(fā)展最快速的地方。它已經(jīng)比其他的地方更早的享受到了城市化的好處，相應(yīng)的也提前發(fā)現(xiàn)了城市化的弊端。所以說(shuō)，認(rèn)真研究上海市2010年到2016年的區(qū)域間的關(guān)系，對(duì)我國(guó)未來(lái)整體化的發(fā)展具有相當(dāng)大的意義。1.3 研究方

10、法首先，本文先通過(guò)2010年到2016年上海市統(tǒng)計(jì)年鑒能夠提供的數(shù)據(jù)和其他關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r方面已經(jīng)發(fā)表的優(yōu)秀論文所選取的指標(biāo)進(jìn)行了篩選和確定。第二，運(yùn)用時(shí)序立體表和主成分分析的相關(guān)知識(shí)，借助統(tǒng)計(jì)軟件SPSS來(lái)進(jìn)行一系列計(jì)算，之后對(duì)SPSS所得出的結(jié)果聯(lián)系實(shí)際進(jìn)行分析。讓我們可以更加清楚的知道城市化的優(yōu)缺點(diǎn)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的影響關(guān)系，以便我們可以在今后中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面有更加清醒的認(rèn)識(shí)和更加清晰的規(guī)劃方向。2主要研究方法2.1指標(biāo)選取為了使上海市區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究的結(jié)果更具有科學(xué)性和合理性，在評(píng)價(jià)的時(shí)候，往往需要綜合考慮多方面的因素進(jìn)行分析，結(jié)合參考之前的學(xué)者們所應(yīng)用過(guò)的指標(biāo)，從而構(gòu)建了一個(gè)完整的評(píng)價(jià)指

11、標(biāo)體系。在構(gòu)建時(shí)候要遵循全面性原則，全面系統(tǒng)的考慮到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、教育等各個(gè)方面；主導(dǎo)性原則，找到對(duì)評(píng)價(jià)之中具有重要影響的指標(biāo)，這樣節(jié)約時(shí)間提高處理問(wèn)題的效率；可操作性的原則，對(duì)指標(biāo)選取時(shí)，要盡可能地考慮到資料、數(shù)據(jù)的可獲得性，在以符合研究區(qū)域研究所需為基礎(chǔ)，選取其中可獲得的關(guān)鍵性指標(biāo)。同時(shí)要保證數(shù)據(jù)具有可操作性，不選取沒(méi)有辦法處理的數(shù)據(jù)用來(lái)研究。2.2主成分分析主成分分析，也被稱為主分量分析。主成分分析利用的是降維的思想，在損失很少的信息的前提下，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法。但是，由于此時(shí)我們需要處理的是一個(gè)三維問(wèn)題，主成分分析法的結(jié)果各年份的數(shù)據(jù)沒(méi)有在相同的主超平面，所以就會(huì)

12、導(dǎo)致對(duì)整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系比較起來(lái)較為困難。而運(yùn)用了全局主成分分析（GPCA）方法就可以保證這個(gè)問(wèn)題可以在統(tǒng)一的平面內(nèi)進(jìn)行解答，讓區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)狀況針對(duì)不同的指標(biāo)在不同年份具有可比性。因?yàn)槿种鞒煞址治觯℅PCA）方法運(yùn)用了主成分分析的方法，所以在此不進(jìn)行關(guān)于其使用步驟的贅述。2.3全局主成分分析(GPCA)下面開(kāi)始介紹全局主成分分析（GPCA）方法的計(jì)算步驟：（1）構(gòu)造全局?jǐn)?shù)據(jù)表我們都知道，全局主成分分析（GPCA）方法是基于時(shí)序立體數(shù)據(jù)表（Data Tables Indexed By The Time）和主成分分析（Factor Analysis）的一種方法。時(shí)序立體數(shù)據(jù)表的定義是一系列

13、按照時(shí)間的順序來(lái)排列的平面數(shù)據(jù)表的序列。所以說(shuō)他可以在空間和時(shí)間上兩個(gè)方面的組合出發(fā)，更加客觀的解決遇到的三維不在一個(gè)平面的問(wèn)題。若統(tǒng)計(jì)個(gè)區(qū)域，使用相同的個(gè)指標(biāo)變量來(lái)描述樣本，用,，來(lái)表述，則可以獲得一張平面的數(shù)據(jù)表，其中代表樣本點(diǎn)的個(gè)數(shù)，代表變量的個(gè)數(shù)。每年都做一張表，那么等到年就一共有張數(shù)據(jù)表，將這年的每一個(gè)數(shù)據(jù)表都展開(kāi)，之后按順序排在一起，構(gòu)成了一個(gè)的全局?jǐn)?shù)據(jù)表，記作： 式（2-1）按照更加容易理解的方式來(lái)講就是說(shuō)，把各個(gè)年份的所有數(shù)據(jù)表按照時(shí)間的順序進(jìn)行縱向展開(kāi)，得到的就是我們需要的立體數(shù)據(jù)表，也稱為全局?jǐn)?shù)據(jù)表。（2）數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化在這個(gè)過(guò)程中，因?yàn)槲覀兯鶚?gòu)建指標(biāo)的體系，他們之間每一個(gè)指

14、標(biāo)數(shù)值的單位都存在著不同，使得指標(biāo)數(shù)值之間是不可以進(jìn)行分析和比較的，那么基于這個(gè)問(wèn)題的存在，如果我們想要使得研究的結(jié)果是具有相當(dāng)大準(zhǔn)確性的話，對(duì)所有的取得的指標(biāo)值都需要進(jìn)行無(wú)量綱化的處理，也就是標(biāo)準(zhǔn)化處理。有很多種方法都可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，他們也都擁有著各自不同的優(yōu)缺點(diǎn)，當(dāng)我們選擇不同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，我們最終得到的結(jié)果也是不相同的。在本次研究的過(guò)程中，為了消除掉量綱對(duì)于我們?cè)嫉臄?shù)據(jù)所產(chǎn)生的影響，采用的是極差標(biāo)準(zhǔn)化法。對(duì)于正趨向指標(biāo)的計(jì)算公式： 式（2-2）對(duì)于負(fù)趨向指標(biāo)的計(jì)算公式： 式（2-3）其中：代表的是標(biāo)準(zhǔn)化之后的值；代表指標(biāo)的原始值；代表指標(biāo)最大值；代表指標(biāo)最小值。（3）有效性檢

15、驗(yàn)有效性檢驗(yàn)是指對(duì)研究所選取的變量是否適用于該種方法進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的過(guò)程需要運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，通過(guò)測(cè)量變量的KMO值和對(duì)變量進(jìn)行Bartlett球形檢驗(yàn)來(lái)檢測(cè)所選則的變量是不是可以運(yùn)用因子分析的方法來(lái)進(jìn)行分析。如果,說(shuō)明對(duì)數(shù)據(jù)做因子分析是合適的；如果Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果拒絕假設(shè)，表明所選擇變量間村子著一定的相關(guān)性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析是合適的。（4）計(jì)算主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率由于矩陣是中心化的有，所以第個(gè)主成分為；對(duì)主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率計(jì)算方法如下所示： （式2-4） （式2-5）主成分選取的主要依據(jù)的條件是：特征值大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過(guò)90%。（5

16、）因子載荷矩陣首先求出原始變量和對(duì)應(yīng)的主成分的相關(guān)系數(shù)，之后就可以得到因子載荷矩陣。3上海經(jīng)濟(jì)情況現(xiàn)狀上海，自從鄧小平總理提出改革開(kāi)放之后，上海市的經(jīng)濟(jì)增漲速度一直保持著領(lǐng)先的地位。尤其是近30年以來(lái)，上海市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一直都在進(jìn)行優(yōu)化，從加工為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐愿呖萍紴榛A(chǔ)的生產(chǎn)為主。上海市能過(guò)保持現(xiàn)在的成就的主要原因有很多。首先，從國(guó)家政策層面來(lái)說(shuō)，他率先搭上了改革開(kāi)放的春風(fēng)，國(guó)家對(duì)其給予了資金等各方面的大力支持；其次，從人才的擁有方面來(lái)講，上海擁有同濟(jì)大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等十幾所全國(guó)知名的高校，為經(jīng)濟(jì)的更好發(fā)展提供了知識(shí)基礎(chǔ)；最后，從地理位置來(lái)講，上海處于長(zhǎng)江三角區(qū)，這是中國(guó)目前最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一，并且長(zhǎng)

17、三角地區(qū)是平原，地勢(shì)平坦，對(duì)于交通方面來(lái)說(shuō)也是非常便利的。上海的發(fā)展也存在一些問(wèn)題。例如，貧富差距非常巨大，城鄉(xiāng)差距雖然在逐漸縮小，但仍然是急需解決的問(wèn)題，房?jī)r(jià)偏高等等問(wèn)題。但是上海仍然是我國(guó)最發(fā)達(dá)的城市之一。距離目前最近的2017年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，上海GDP（國(guó)民生產(chǎn)總值）突破三萬(wàn)億元，仍然是中國(guó)內(nèi)地第一的城市。資金總量（本外幣存款）全國(guó)第二，增速仍然不弱。周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)一直往中間地區(qū)集中，城市化水平仍然在不斷加深，周邊與中心的連接更加緊密了。4上海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析4.1指標(biāo)選取與實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文選取上海市四個(gè)區(qū)域作為樣本點(diǎn),選取了可以反映上海教育、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)綜合發(fā)展的13個(gè)指標(biāo)作為變量(見(jiàn)表1)。表

18、1 指標(biāo)名稱及變量變量指標(biāo)名稱X1行政區(qū)劃面積(平方公里)X2總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）X3人口密度（人/平方公里）X4工業(yè)總產(chǎn)值（億元）X5工業(yè)年末從業(yè)人員（萬(wàn)人）X6建筑業(yè)總產(chǎn)值（億元）X7建筑業(yè)年末從業(yè)人員（萬(wàn)人）X8高中招生數(shù)（人）X9綠地面積（公頃）X10出生人數(shù)（萬(wàn)人）X11市外遷入（人）X12遷往市外（人）X13衛(wèi)生技術(shù)人員（人）（1）構(gòu)造全局?jǐn)?shù)據(jù)表通過(guò)對(duì)上海統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)整理和選取，確定原始數(shù)據(jù)為附表一。（2）數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得他們可以在同樣的情況下進(jìn)行比較。把處理好的數(shù)據(jù)放在附錄二。（3）有效性檢驗(yàn)在對(duì)數(shù)據(jù)分析之前，借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)

19、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性的檢驗(yàn)，來(lái)決定全局主成分分析的方法是否正確，檢查結(jié)果如下表（表2）所示：表 2 變量的KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn)KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.768Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方1143.148df78Sig.000從上表中可以看出來(lái)，KMO統(tǒng)計(jì)量的取值大于0.5。Bartlett球形檢驗(yàn)的卡方值為1143.148，顯著性值小于0.5，因此本次研究所選取的變量是適合作因子分析的。（4）計(jì)算主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的變量來(lái)進(jìn)行全局主成分分析，求到全局特

20、征值各個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如下表（表3）所示：表 3 主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率說(shuō)明的總方差成分初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%19.12770.20870.2089.12770.20870.20823.33625.65895.8673.33625.65895.8673.3062.35098.2174.1591.22199.4385.025.19299.6306.021.15899.7887.013.09799.8858.010.07699.9619.002.01999.98010.001.01099.98911.001.00799.9

21、9612.000.00399.99813.000.002100.000按成分特征值大于1，累計(jì)貢獻(xiàn)率大于90%的標(biāo)準(zhǔn)選取全局主成分，則可從表3中看出，前2個(gè)全局主成分的特征值分別為9.127、3.336均都大于1，且累計(jì)貢獻(xiàn)率為95.8675%，超過(guò)90%，表明這2個(gè)主成分基本能夠代表原始指標(biāo)對(duì)上海市經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行分析。特征值的貢獻(xiàn)率還可以從碎石圖中看出，碎石圖如圖(圖1)所示。圖 SEQ 圖 * ARABIC 1 碎石圖（特征值的貢獻(xiàn)）因子載荷圖圖 SEQ 圖 * ARABIC 2 因子載荷圖表 4 主成分分析因子得分表成分得分系數(shù)矩陣成分12行政區(qū)劃面積(平方公里)-.024.269總?cè)丝冢?/p>

22、萬(wàn)人）.111.017人口密度（人/平方公里）.103-.040工業(yè)總產(chǎn)值（億元）.050.270工業(yè)年末從業(yè)人員（萬(wàn)人）.036.290建筑業(yè)總產(chǎn)值（億元）.106-.020建筑業(yè)年末從業(yè)人員（萬(wàn)人）.108.022高中招生數(shù)（人）.111.032綠地面積（公頃）-.035.255出生人數(shù)（萬(wàn)人）.109.010市外遷入（人）.107.004遷往市外（人）.110.019衛(wèi)生技術(shù)人員（人）.108-.001提取方法：主成分分析法。 旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。根據(jù)公式得到前兩個(gè)主成分的表達(dá)式為式（4-1）式（4-2）觀察因子的載荷圖(見(jiàn)圖2),并結(jié)合主成分分析因子

23、得分表（表4）,分析與解釋上海市經(jīng)濟(jì)在兩個(gè)維度上的含義。由圖3可知第一主成分與總?cè)丝?、高中招生?shù)、遷往市外、出生人數(shù)、建筑業(yè)總產(chǎn)值、衛(wèi)生技術(shù)人員、建筑業(yè)年末從業(yè)人員、衛(wèi)生技術(shù)人員、人口密度強(qiáng)正相關(guān),與行政區(qū)劃面積、綠地面積負(fù)相關(guān)。在城市的發(fā)展過(guò)程中,人口密度、遷往市外經(jīng)常被認(rèn)為是能夠體現(xiàn)城市化水平重要的指標(biāo)之一。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過(guò)程中，城市一般都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心,它的交通、教育、金融、醫(yī)療等經(jīng)濟(jì)功能比其它的區(qū)域更發(fā)達(dá)。作為各區(qū)域消費(fèi)水平的領(lǐng)路人,在同樣的條件下?lián)碛械男l(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量是能夠體現(xiàn)區(qū)域生活狀況的指標(biāo)。此外,高中招生數(shù)能夠體現(xiàn)區(qū)域教育文化水平,也就是人口素質(zhì)的其中一種表現(xiàn)形式。參照其他國(guó)際

24、大城市的發(fā)展經(jīng)驗(yàn),越是發(fā)達(dá)地區(qū)的人口素質(zhì)也就越高,相同面積內(nèi)擁有的人數(shù)越多。綜合以上分析得到,第一主軸反映的是城市化水平的高低。注意到第一主成分還與行政區(qū)劃面積、綠地面積負(fù)相關(guān),這實(shí)際上指出了上海地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在問(wèn)題;例如經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)綠化面積相對(duì)較少。工業(yè)年末從業(yè)人員、工業(yè)總產(chǎn)值、行政區(qū)劃面積第二主成分強(qiáng)正相關(guān)。所以說(shuō)第二主軸反映的是工業(yè)化水平的高低。附錄一全局時(shí)序趨勢(shì)圖有每一個(gè)區(qū)域的詳細(xì)圖。 圖 SEQ 圖 * ARABIC 3 全局時(shí)序趨勢(shì)圖4.2城市化水平比較觀察全局時(shí)序趨勢(shì)圖（圖3）可以發(fā)現(xiàn),2010年以來(lái),城市化水平是隨著與中心區(qū)距離的大小而逐漸變?nèi)?。整體來(lái)看，隨著時(shí)間的推移，經(jīng)

25、濟(jì)的發(fā)展,人民生活水平不斷提高，上海市四個(gè)區(qū)域的城市化水平都是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的。4.3工業(yè)化水平比較觀察全局時(shí)序趨勢(shì)圖（圖3）可以發(fā)現(xiàn),2010年以來(lái),工業(yè)化水平是隨著與中心區(qū)距離的大小而逐漸增強(qiáng)的。整體來(lái)看，隨著時(shí)間的推移，科學(xué)技術(shù)的不斷提高，工業(yè)總值也不斷提高，中心區(qū)的提高速率最快，上海市四個(gè)區(qū)域的城市化水平都是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)的。5上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的主要問(wèn)題上海存在以下問(wèn)題：首先，上海位于長(zhǎng)江三角洲，交通非常便利，但這是優(yōu)勢(shì)也同樣是劣勢(shì)，外貿(mào)的發(fā)達(dá)，使得上海能夠保持現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)地位，如果將來(lái)有一天國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不是太好，那么可能會(huì)導(dǎo)致上海經(jīng)濟(jì)瀕臨崩潰，所以上海要加大力度發(fā)展其他方面，不要把雞蛋都放

26、在同一個(gè)籃子里；其次，人口從郊區(qū)不斷向城市流動(dòng)，城市內(nèi)變得更加擁擠，應(yīng)該多進(jìn)行政策引導(dǎo)，繼續(xù)發(fā)展郊區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)，提高教育水平，吸引更多的人來(lái)工作，可以減輕中心區(qū)壓力；再次，上海市收入差距過(guò)大，各產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，例如建筑業(yè)和工業(yè)方面差別過(guò)大，要均衡發(fā)展，不能厚此薄彼；最后，綠地面積城市中心區(qū)占比較少，居住環(huán)境的形式越來(lái)越嚴(yán)峻。多進(jìn)行植樹(shù)建公園，讓中心區(qū)環(huán)境能得到改善。6結(jié)論 本文借助全局主成分分析方法對(duì)上海四大區(qū)域的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各項(xiàng)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行綜合動(dòng)態(tài)分析,比較了上海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程。作為中心區(qū)域的都市功能優(yōu)化區(qū),已將其作用輻射到了周邊的地區(qū),使整個(gè)區(qū)域的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡狀態(tài):首先，

27、第一產(chǎn)業(yè)增速不明顯,各個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡;其次，高技術(shù)人才的聚集使得各區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡;最后，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r和人口的數(shù)量,影響著人口流動(dòng)走向，在城市中心區(qū)域的影響下,郊區(qū)的區(qū)域地位正在逐漸提升;應(yīng)該充分的發(fā)揮城市中心對(duì)郊區(qū)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市化進(jìn)程具有的推動(dòng)作用。同時(shí)在郊區(qū),可以立足于當(dāng)?shù)厮鶕碛械母鞣N資源優(yōu)勢(shì)，和城市中心地區(qū)共同發(fā)展。參考文獻(xiàn)1 任若恩、王惠文.多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析理論、方法、實(shí)踐M.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,1997.2 華而誠(chéng).中國(guó)經(jīng)濟(jì)的軟著陸19921997M.北京:中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社,1997.3 崔文、黃序.北京郊區(qū)城市化與擴(kuò)大內(nèi)需的關(guān)系R.北京:1999年經(jīng)濟(jì)、社會(huì)藍(lán)

28、皮書,首都師范大學(xué)出版社.4 肖亦卓.北京城、近郊區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異研究M.北京:首都師范大學(xué)出版社,2000.5 歷以寧.區(qū)域發(fā)展新思路中國(guó)社會(huì)發(fā)展不平衡M.北京:經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)出版社,2000.6 上海統(tǒng)計(jì)年鑒M.上海:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,20102016.7 黃薇、李維平、馮蕓瑩、那秀君.北京區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況分析D.北京:北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,20038 茶增芬.基于全局主成分分析的羅平縣資源環(huán)境承裁力動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)研究D.云南:資源環(huán)境與地球科學(xué)學(xué)院,2016:29-599 周麗. HYPERLINK /kns/detail/detail.aspx?QueryID=7&CurRec=3&recid=&FileName=ZGNZ201712031&DbName=CJFDLAST2018