旅游及相关产业增加值系数调查资料

2018-09-05   来源:体育教案

全国体育及相关产业增加值推算思路
篇一:旅游及相关产业增加值系数调查资料

全国体育及相关产业增加值推算思路

一、基本思路 (一)分类推算

对2006年和2007年的增加值分别进行推测算。

根据体育及相关产业分类和本次专项调查的范围,分以下几个类别分别进行推测算: 1. 体育组织管理 2. 体育场馆管理 3. 体育健身休闲 4. 体育中介服务

5. 体育培训服务(“其他体育活动”中的一部分) 6. 体育彩票服务(“其他体育活动”中的一部分) 7. 体育用品、服装鞋帽制造 8. 体育用品、服装鞋帽销售 9. 体育场馆建筑

若有必要,可将其中的一类再拆成几个小部分分别推算,然后再合并。

(二)推算的基本思路

能够比较合理地用全国性的基础数据进行推测算的类别,就用全国性的基础数据进行推测算;不适合用全国性的基础数据进行推测算的类别,用回归方法推算各省(区、市)的增加值,再相加得到全国

的数据。

用回归方法进行推算时,将针对每一类别的增加值(或总产出),在定性分析的基础上,筛选出可能与之相关联的指标,并通过反复试算找出较好的回归方程,再根据回归方程估算未参加本次专项调查的省市的增加值(或总产出),然后相加得出全国的数据。增加值和总产出之间的推算使用本次专项调查得出的相应类别的增加值率。

考虑到样本量较小,为了防止自变量过多得到虚假的拟合优度,各个最终的回归方程的自变量准备控制在2个左右。自变量可以是现有统计资料中的指标,也可能是利用这些指标得出的综合变量,如:

城镇居民人均可支配收入城镇人口

少年儿童抚养比+老年人口抚养比

或某些指标的主成分等。

模型拟合方面,将使用线性回归模型,但会根据需要尝试使用基础变量的二次项或对数、指数函数项等。

二、各类别准备使用的推算路径 各类别准备使用的推算路径见表1。

序号

1 2 3 4 5 6 7 8 9

表1 各类别准备使用的推算途径 类 别 推算路径

体育组织管理 回归方法 体育场馆管理 回归方法 体育健身休闲 回归方法 体育中介服务 回归方法 体育培训服务 回归方法 体育彩票服务 回归方法 体育用品、服装鞋帽制造 用全国性基础数据推算 体育用品、服装鞋帽销售 用全国性基础数据推算 体育场馆建筑 用全国性基础数据推算

三、用全国性基础数据进行推算的基本思路

对体育用品、服装鞋帽制造、销售及体育场馆建筑部分,准备利用全国性基础数据和本次专项调查得到的一些系数进行推算,具体方法如表2所示。旅游及相关产业增加值系数调查资料。

表2 用全国性基础数据进行推算的方法旅游及相关产业增加值系数调查资料。

类 别 推算方法

体育用品、服装鞋帽制造  体育用品制造部分利用现有的全国

性基础数据直接推算。

 体育服装鞋帽制造部分,利用现有

的全国性基础数据推算出纺织服装制造、制帽、皮鞋制造、橡胶靴鞋制造等各行业的总量数据,再乘以本次专项调查得出的比例系数。

体育用品、服装鞋帽销售  体育用品销售专营部分利用现有的

全国性基础数据直接推算。

 体育用品销售兼营部分、体育服装

鞋帽销售部分,利用现有的全国性基础数据推算出百货零售、超级市场零售、服装批发、服装零售、鞋帽批发、鞋帽零售等行业的总量数据,再乘以本次专项调查得出的比例系数。

体育场馆建筑  从全国固定资产投资统计的原始资

料中剥离出各类体育场地建设的相关数据,将“本年完成投资额”中的“建筑工程”和“安装工程” 部分合计数作为总产出的估计值,再乘以全国建筑业增加值率得出增加值。

四、准备用于回归方法试算的基础指标

准备用于回归方法试算的基础指标(自变量)如表3所示,在定性分析的基础上,可能还会将这些指标综合成新的指标用于计算。

表3 准备用于“体育组织管理”类试算的基础指标 类 别

体育组织管理

指 标

地区生产总值(亿元)

地区第三产业生产总值(亿元) 人均地区生产总值(元)

地区生产总值收入法构成项目_劳动者报酬(亿元) 政府消费支出(亿元) 年末总人口(万人) 城镇人口(万人)

年底城镇就业人员数(万人)

文化体育与传媒财政支出(或文体广播事业费)(万元) 体育局系统从业人员合计数(人) 体育行政机关人员数(人) 优秀运动队人员数(人) 体育运动学校人员数(人) 业余体校人员数(人) 体育场馆人员数(人) 训练基地人员数(人)

体育局系统其他事业单位人员数(人) 体育事业经费收入合计(万元) 体育事业经费支出合计(万元) 体育行政事业性支出(万元)

体育事业经费支出_政府机关经费(万元)

表4 准备用于“体育场馆管理”类试算的基础指标

类 别

指 标

地区生产总值(亿元)

地区第三产业生产总值(亿元) 人均地区生产总值(元)

地区生产总值收入法构成项目_劳动者报酬(亿元) 政府消费支出(亿元) 居民消费水平(元) 年末总人口(万人) 城镇人口(万人)

旅游及相关产业增加值系数调查资料。

年底城镇就业人员数(万人)

文化、体育和娱乐业固定资产投资(亿元) 文化体育与传媒财政支出(或文体广播事业费)(万元) 体育局系统从业人员合计数(人) 体育场馆人员数(人)

体育事业经费收入合计(万元) 体育事业经费支出合计(万元) 体育行政事业性支出(万元)

体育事业经费支出_体育场馆补助费(万元)

体育场馆管理

表5 准备用于“体育健身休闲”类试算的基础指标

类 别

指 标

地区生产总值(亿元)

地区第三产业生产总值(亿元) 人均地区生产总值(元) 居民消费支出(亿元)

城镇居民消费支出(亿元) 居民消费水平(元) 城镇居民消费水平(元) 年末总人口(万人) 城镇人口(万人) 少年儿童抚养比(%) 老年人口抚养比(%)

年底城镇就业人员数(万人)

年底文化、体育和娱乐业就业人员数(万人) 城镇居民人均可支配收入(元)

文化、体育和娱乐业法人单位数(个)

体育健身休闲

影响我国第三产业增加值的因素分析及GDP与第三产业的关系
篇二:旅游及相关产业增加值系数调查资料

探究影响我国第三产业增加值的因素以及第三产业对GDP的影响 摘要:第三产业是一个国家国民经济中的重要组成部分,在发达国家第三产业占国民经济的比重非常大,影响第三产业的因素有很多,本文利用SPSS逐步回归分析的方法建立第三产业增加值的回归模型,对影响第三产业增加值的交通运输仓储和邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业等因素进行分析,得出影响第三产业增加值的显著性变量。再通过对第三产业增加值同这些因素的因子分析,得出每个影响因素对第三产业增加值的影响程度,并对所得的模型给予合理的经济解释。

关键词:第三产业;影响因素;回归分析;逐步回归;显著性;因子分析

背景:为适应加快改革开放和经济发展的新形势,中共中央、国务院于1992年6

月16日做出《关于加快发展第三产业的决定》,确定发展第三产业的目标是:争取用十年左右或更长一些时间,逐步建立起适合我国国情的社会主义统一市场体系、城乡社会化综合服务体系和社会保障体系。第三产业的增长速度要高于第一、第二产业,第三产业增加值占国民生产总值的比重和就业人数占社会劳动者总人数的比重,力争达到或接近发展中国家的平均水平。中共十四大报告指出:“发展我国商业、金融、保险、旅游、信息、法律和会计审计咨询、居民服务等第三产业,不仅有利于促进市场发育,提高服务的社会化、专业化水平,提高经济效益和效率,方便和丰富人民生活,而且可以广开就业门路,为经济结构调整、企业经营机制转换和政府机构改革创造重要条件。要发挥国家、集体、个人三方面的积极性,加快第三产业的发展,使之在国民生产总值中的比重有明显提高。”

一、引言

第三产业是指除第一、二产业以外的其他行业,又称第三次产业,指不生产物质产品的行业。第三产业的总量及所占比重是衡量一个国家或地区社会经济发展程度的重要标志,加快发展第三产业是促进市场经济发育,优化社会资源配置,提高国民经济整体效益的重要途径。影响第三产业增加值变化的因素有:交通运输、仓储和邮政业,批发和零售业,住宿和餐饮业,金融业,房地产业和其他产业组成。运用主成分分析在这个六个影响因素中,哪一个是最主要的。

二、问题分析

1因子分析

通过对第三产业增加值进行因子分析,并搜集相关数据,建立模型,对此进行数量分析。在得到第三产业增加值与各要素间的数量关系后,据模型方程中的各因素系数的大小,分析主要因素和次要因素。

2.1影响第三产业增加值的各主要因素有:

以上的是影响第三产业增加值的因素,做散点图来看他们与第三产业增加值的相关程度。旅游及相关产业增加值系数调查资料。

根据这五个因素分别于第三产业的散点图,由图可知,这五个影响因素都与第三产业呈正相关,除了金融业的相关程度较弱一点,剩余的四个的相关程度都比较强。

2. 因子分析法的模型设计

因子分析法是主成分分析的推广,它也是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方

法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。以下是

第一行为检验变量间偏相关程度的KMO统计量,其值至少在0.6以上才适合做因子分析。现所得数据为0.743>0.6,所以此数据适合用来做因子分析

下面三行是球形检验结果,原假设是变量不相关,结果很小,小于0.05拒绝原假设,适合做因子分析。

从表中可以看出说明每个变量的共同度都比较高,说明因子分析的结果比较好。

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