摘要：在现如今社会发展体系当中,统计学已成为一门独特的、具有成熟理论及优秀方法的统计体系,在社会各个领域都有广泛的应用。多数的实验、测量或者是观察、分析研究,都需要通过应用统计学的方法,对其资料进行统计与分析。在区域生态经济统计中同样也需要应用到统计学的原理。综上所述,文章从区域生态经济统计指标体系构建的原则、思路等方面进行分析,列举了统计学方法在区域生态系统中的应用,以供相关人士交流参考。
关键词：区域生态经济; 指标体系; 统计学方法; 应用;
构建区域生态经济不仅需要投入庞大的财力、物力及人力等资源,更需要融合诸多要素,来制定比较全面而长远的发展规划。伴随着社会经济的持续发展,统计学已经拥有一个完整的结构框架,可以广泛、精确地应用于各个领域的统计工作中去。统计学方法在区域生态经济统计中占有主导性地位,通过对数据的简化筛选、整合与分析,实现最终统计分析的目的。通过少量的因素进行分析整合即可实现对整个生态系统现象统计分析的目的。
1 区域生态经济的统计指标体系构建原则
1.1 系统性原则
由于区域生态系统经济建设是一项复杂且艰巨的任务,生态经济的建设通过“社会—经济—生态”循环往复,进而实现社会的稳定发展[1]。因此,统计指标体系的建立,应该充分考虑区域生态经济的具体特征,全面反映社会经济及资源与区域生态系统特征之间的联系。通过在不同层次上选取不同角度的指标,并根据不同的层次进行单独的调查与分析,有利于社会经济系统的稳定发展。
1.2 现实性原则
在对区域生态系统经济指标体系的建立过程中,不应过于固化思维,因为生态经济系统体系中的各个指标随时都有可能发生变化。在对这些指标进行统计与分析时,应该选择不易变的指标,这样有利于统计的衡量过程及数据可比性。同时,评价也应选择适当的方法,体现出评价结果的现实性和实用性,评价出来的结果在各个角度上都有相应的可比对性,通过不同维度的分析可以反映出区域生态经济系统的现状;借助横向分析则能够推断出区域生态经济发展的过程中,每个组成部分的系统具体的作用方式与发展机制,从而避免由于区域生态经济体系过于复杂,而增大统计指标的难度。
1.3 普遍性原则
普遍性原则是区域生态经济系统发展过程中遵循的最基本原则。在进行统计分析的过程中,对于过于独特的指标不应过多地考虑,而应从普遍性和大众化的角度进行考虑,针对特殊的指标要进行单独分析与探讨[2]。在对区域生态系统进行统计分析过程中,需要考虑到资源使用及分配的合理性,通过对资源的合理分配以及使用,以达到生态环境保护并提高不同资源利用效率的目标。同时,通过对相关指标进行分析,建立合理的管制系统,促进人与自然之间的和谐相处与融洽发展,从而达到区域生态经济系统的和谐统一。
2 区域生态经济的统计指标体系构建思路
第一,通过对区域生态经济系统的调查与分析,确定好区域生态经济系统统计的指标,使用科学手段建立相对完善的层次与结构。由于区域生态经济系统具有复杂性,因此在区域生态指标体系的构建过程中,需要将系统中各个要素与各个不同体系的结构进行多方面的分析[3]。与此同时,对整个体系的不同结构制定相应的分析手段,将不同的层次结构系统化。
第二,选择生态系统评价指标体系。评价指标筛选的具体方法主要有两种:一方面,参考相应资料文献,将相关研究中有利用性的论文以及报告中的关键词进行统计并整理,对使用以及出现频率较高的关键词加以重点分析;另一方面,统计并比较分析区域生态经济系统的基本特征和具体要素以及不同结构等主要条件,制定一套完备的经济系统统计方案,参考专家及专业人员的意见建议,由相关专业人员在针对性强、实用性强、有具体指向性的指标中进行合适的指标选择,建立合适的、完善的区域生态经济指标体系。
第三,完善区域生态经济统计指标体系。统计指标体系的完善是统计过程中最重要也是最为关键的一步,在这一过程中对统计指标的不同特性都需要进行检验与实际的考察。这些特性需要通过精确的论证和检验过程才能应用于统计的过程中。在通过个体检验之后,需再进行整体检验。在区域生态经济指标体系的建立中,区域生态经济系统的特征是最重要的参考要素。通过筛选,将不符合实际要求及不具有参考价值的指标去掉,保留具有重要参考价值的指标,进行多道工序的筛选及检验,建立一套完备的区域生态经济指标体系。
3 统计学方法在区域生态经济分析中的应用
3.1 聚类分析
聚类分析法是区域生态经济统计分析时较为常用的方法之一。聚类分析法主要强调将生态经济发展水平相差不大的区域归类在同一个类别里,能够直观地反映出整个区域生态系统经济发展的层次结构情况。聚类分析法的具体操作步骤如下:先将区域生态经济统计指标分成不同的聚类，并计算不同个体和类别之间的距离，然后求得不同个体与相近聚类的总和。接着再将每个个体重新实施上述步骤，一旦某个个体不存在时，计算就可到此结束。特别要注意的是，在实际操作应用过程中，对具体的区域生态经济进行分类是需要十分精准的，并且不同区域之间的差异和区别需要进行严密记录。
3.2因子分析
因子分析主要是通过对统计数据的简化，用少量的关键因子代替不同因子之间复杂的关系，最终分析区域生态经济系统。因子分析的操作步骤:首先，从矩阵中提取出初始因子，当因子的贡献率超过规定数值，就将这个因子提取出来。其次，如果初始因子没有很好地体现变量的含义，则对矩阵进行旋转并重新组合，以此得到新的更为符合要求的因子。最后，通过分析整合出新的因子得分模型，用数学方法对因子进行整体求和。进行因子分析过程中需要严格遵守科学性的原则，对待不同研究区域的生态经济系统需要进行有规律、有条理的划分，并严格筛选出相应的区域经济指标。
3.3主成分分析
主成分分析主要是通过将许多个变量修改为很少的几个综合的指标，然后进行降维技术处理的统计分析的方法，所以在区域生态经济的统计分析中采用主成分分析法时，就需要借助原来变量之间的关联，采用比较少的新的变量来取代原来比较多的变量，让这些较少的变量保留原来比较多的变量反映的信息，借助统计高科技软件进行计算并得出结果。
4统计学方法在区域生态经济分析的出路
目前，区域生态经济的统计分析采用统计学的方法已经成为一种趋势。但也还是存在着部分的局限，同时也存在着可以改善的地方。因此，在进行区域生态经济研究时就需要进行优化区域生态经济统计的方法，将各种不同的统计学的方法相结合，完善区域生态经济的统计方法，并通过区域生态经济的数据分析来了解并掌握区域生态的市场环境存在的问题，然后及时制定相应的经济策略，以便推动区域生态经济的发展。
5结论
现如今已有许多方法可以应用于区域生态经济统计分析中，但是单纯应用其中某一统计方法进行区域经济分析业存在着局限性。这就需要综合考量具体区域生态经济的实际需求，研究并将不同方法相结合，充分利用各统计方法的优点设计制定一套较为科学的区域生态经济系统统计制度，最大限度地提高统计学方法在区域生态经济系统统计中的使用质量。
参考文献
[1]屈小娥.中国生态效率的区域差异及影响因素——基于时空差异视角的实证分析[J]．长江流域资源与环境，2018,27(12):35-45.
[2] 吉云峰，林茂超.统计学方法在区域生态经济统计分析中的应用[J]．理财(经论)，2017(2):18-21.
[3]周洋，侯淑婧，宗科.基于主成分分析方法的生态经济效益评价[J]．统计与决策，2018(1):66-69.
