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        運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺分析云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素

        2024-01-04 01:18:02楊柳玉
        關(guān)鍵詞:因變量第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

        楊柳玉

        (德宏師范高等專科學(xué)校,云南 芒市 678400)

        一、引言

        GDP 是體現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)增長情況和人民群眾客觀生活質(zhì)量的重要指標(biāo),是衡量一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)[2],對影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行研究和分析,不僅有利于云南省經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,也有利于一個(gè)國家和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能分析平臺和線性回歸分析的知識,結(jié)合云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況,選取合適的經(jīng)濟(jì)指標(biāo),對影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行相關(guān)關(guān)系的分析,這對于云南省未來經(jīng)濟(jì)的高速、穩(wěn)定增長具有重要的意義。

        二、大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop簡介

        大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop 是中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會在推進(jìn)我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)及數(shù)據(jù)分析行業(yè)方面的最新進(jìn)展,該平臺支持多種數(shù)據(jù)接口,能與企業(yè)現(xiàn)有的ERP、CRM、OA、財(cái)務(wù)軟件(金蝶、用友、SAP 等)以及公司網(wǎng)站等資源實(shí)現(xiàn)無疑對接,集成了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及預(yù)處理功能,提供實(shí)時(shí)/非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理統(tǒng)一接口,節(jié)省了大量的重復(fù)開發(fā)成本[1],該平臺能不斷集成新的數(shù)據(jù)分析算法和新的功能模塊,對算法庫進(jìn)行終生維護(hù)并不斷調(diào)優(yōu),可隨著用戶的需求不斷擴(kuò)展。在數(shù)據(jù)安全方面,該平臺支持私有云方式,自主研發(fā)的安全管理體系可提供多達(dá)五重的防護(hù),通過認(rèn)證、加密、監(jiān)控和追蹤等手段,在傳統(tǒng)PC 端和移動終端提供數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案。該平臺還讓數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析操作更為簡單,獨(dú)創(chuàng)的一鍵報(bào)表生成功能,使得非專業(yè)人士也可輕松發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,無需縮寫任何代碼就能建立和使用分析模型。在提供多終端設(shè)備支持方面,該平臺可通過手機(jī)輕松訪問,并能通過手機(jī)了解企業(yè)的運(yùn)營狀況,數(shù)據(jù)分析人員則能通過手機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作[1]。

        大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop 只需三步就可以搭建一個(gè)個(gè)性化的分析模型:第一步,選擇數(shù)據(jù);第二步,搭建算法;第三步,結(jié)果展示。

        三、基礎(chǔ)理論知識

        (一)線性回歸分析

        一切運(yùn)動著的事物都是相互聯(lián)系、相互制約的,從而,描述事物和事物運(yùn)動的變量之間也是相互聯(lián)系、相互制約的[4]。 線性回歸分析就是是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析,來確定兩種或兩種以上變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,應(yīng)用十分廣泛,自變量與因變量之間的關(guān)系可以用一條直線近似表示,其表達(dá)形式為 ,e 為誤差服從均值為零的正態(tài)分布[1],依據(jù)自變量的個(gè)數(shù),線性回歸分析還可以分為一元線性回歸分析和多元線性回歸分析.只有一個(gè)自變量和因變量,且自變量與因變量之間是線性關(guān)系,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析;有兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量,一個(gè)因變量,且自變量與因變量之間是線性關(guān)系,這種回歸分析稱為多元線性回歸分析[3]。

        (二)數(shù)據(jù)分析思維與流程

        1.?dāng)?shù)據(jù)分析思維

        數(shù)據(jù)分析思維是我們在大數(shù)據(jù)時(shí)代做數(shù)據(jù)分析或解決業(yè)務(wù)問題時(shí)的一種思維方式,也是在解決業(yè)務(wù)問題時(shí)所必需的一種思維方式。在大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)重要的數(shù)據(jù)分析思維方式是如何應(yīng)用正確的數(shù)據(jù)分析方法獲取數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù),挖掘出這些數(shù)據(jù)背后隱藏的知識,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的決策和利潤及資源的最優(yōu)化[1]。

        2.?dāng)?shù)據(jù)分析流程

        本次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的流程為:

        (1)根據(jù)云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和以往文獻(xiàn)的研究,建立用于回歸分析的指標(biāo)體系;

        (2)依據(jù)建立的指標(biāo)體系,獲取和收集數(shù)據(jù);

        (3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(數(shù)據(jù)的描述性分析、清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約);

        (4)對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢;

        (5)利用多元線性回歸分析方法,建立多元線性回歸模型,分析云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素。

        四、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

        (一)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)獲取

        1.經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取

        依據(jù)云南經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和相關(guān)文獻(xiàn)的研究,將云南省產(chǎn)業(yè)的發(fā)展作為分析影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素,選取“第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”和“財(cái)政支出占GDP 的比重”為自變量,以“云南省生產(chǎn)總值(GDP)”為因變量,分析影響云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素。

        第一產(chǎn)業(yè)主要指生產(chǎn)食材以及其他一些生物材料的產(chǎn)業(yè),包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)等直接以自然物為生產(chǎn)對象的產(chǎn)業(yè)。第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了農(nóng)業(yè)對我國省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

        第二產(chǎn)業(yè)主要是指加工制造產(chǎn)業(yè),利用自然界和第一產(chǎn)業(yè)提供的基本材料進(jìn)行加工處理,包括礦石、石油、化學(xué)工業(yè)、食品等進(jìn)行加工處理的產(chǎn)業(yè)。第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了工業(yè)對我國省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

        第三產(chǎn)業(yè)是指第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他行業(yè),范圍比較廣泛,主要包括交通運(yùn)輸業(yè)、通訊產(chǎn)業(yè)、商業(yè)、餐飲業(yè)、金融業(yè)、教育產(chǎn)業(yè)、公共服務(wù)業(yè)等非物質(zhì)生產(chǎn)部門,第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展反映了服務(wù)業(yè)對我國省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

        選取21 世紀(jì)以來最近17 年云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的這五項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為研究的因變量和自變量.即選取從2001 年至2017 年的17 項(xiàng)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。

        將“云南省生產(chǎn)總值”設(shè)為因變量,“第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”、“第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值”和“財(cái)政支出占GDP 的比重”設(shè)為自變量。

        因變量:云南省生產(chǎn)總值(億元)。

        自變量一:第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)。

        自變量二:第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)。

        自變量三:第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(億元)。

        自變量四:財(cái)政支出占GDP 的比重(百分比。

        2.?dāng)?shù)據(jù)獲取

        數(shù)據(jù)的獲取采用外部數(shù)據(jù)獲取,通過相關(guān)云南政府網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)。從云南省統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站中獲取《2002 年云南統(tǒng)計(jì)年鑒》至《2018云南統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)作為云南省21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原始數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)見附錄圖4-1 云南省歷年生產(chǎn)總值原始數(shù)據(jù)和圖4-2云南省歷年財(cái)政原始數(shù)據(jù)所示。

        圖4-1:大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop 操作界面

        從原始數(shù)據(jù)中獲取我們所要的云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo),從表中可以看出自21 世紀(jì)以來,隨著改革開放和經(jīng)濟(jì)全球化的不斷加深,從2001年至2017 年這17 年間,云南省的經(jīng)濟(jì)的發(fā)展十分迅速,實(shí)現(xiàn)了連續(xù)和跨越式的增長,相關(guān)數(shù)據(jù)如表4-1 所示。

        表4-1:云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)

        (二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

        將表4 1 中的數(shù)據(jù)制成Excel 表格,以便使用大數(shù)據(jù)智能分析平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,Excel表格見附錄圖4-3 云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)Excel 數(shù)據(jù)表格所示。

        1.?dāng)?shù)據(jù)的描述性分析

        數(shù)據(jù)的描述性分析,是分析數(shù)據(jù)集中各變量(或者說屬性)的特征,測度變量的集中趨勢和離散程度.可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作明確目標(biāo).描述性分析相關(guān)的數(shù)據(jù)如表4 2 所示。

        表4-2:數(shù)據(jù)描述性分析

        從表4-1 和表4-2 中的數(shù)據(jù)可以看出:

        云南省的GDP 由2001 年的2138.31 億元增長到2017 年的16376.34 億元,增長了14238.03億元,平均每年為7644.91 億元,標(biāo)準(zhǔn)差為4637.79,說明數(shù)據(jù)的離散程度較大.GDP 在17年間都是呈現(xiàn)上升趨勢,2001 年至2009 年上升趨勢較為平緩,2009 年至2017 年上升趨勢較快,人均生產(chǎn)總值由2001 年的5015 元/人發(fā)展到2017 年的34221 元/人,平均每年每人增長1718 元。

        第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢,由2011 年的444.42 億元增長到2017 年的2338.37 億元,增長了1893.95 億元,平均每年為1230.75 億元,平均每年增長118.37 億元,標(biāo)準(zhǔn)差為641.71,說明數(shù)據(jù)的離散程度較?。?001 年 至2010 年增 長 較為緩 慢,2010 年 至2017 年增長十分迅速,2008 年至2010 年間增長最為緩慢。

        第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢,由2001 年的868.06 億元增長到2017 年的6204.97 億元,增長了5336.91 億元,平均每年為3132.49 億元,平均每年增長333.56 億元,標(biāo)準(zhǔn)差為1808.36,說明數(shù)據(jù)的離散程度較大。2001 年至2009 年增長較為緩慢,2009年至2017 年增長較快,2008 至2009 年增長最為緩慢。

        第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值17 年間都呈現(xiàn)上升趨勢,由2001 年的825.83 億元增長到2017 年的7833.00 億元,增長了7007.17 億元,平均每年為3281.61 億元,平均每年增長437.95 億元,標(biāo)準(zhǔn)差為2203.94,說明數(shù)據(jù)的離散程度較大.2001 年至2017 年增長都較為快速.

        2.?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

        云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)中存在單位之間的不同,因此需要對其進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理(或者數(shù)據(jù)的無量綱化處理),以消除量綱的影響。使用大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop 對云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,這里使用的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是零均值標(biāo)準(zhǔn)化[1],零均值標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)的值減去均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差,零均值標(biāo)準(zhǔn)化的公式為:

        大數(shù)據(jù)智能分析平臺Datahoop 的操作界面如圖4-1 所示。標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)如表4-3 所示。

        表4-3:標(biāo)準(zhǔn)化處理模型結(jié)果

        五、數(shù)據(jù)可視化

        現(xiàn)代的數(shù)據(jù)可視化技術(shù),綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖形處理、人機(jī)交互等技術(shù),將采集或模擬的數(shù)據(jù)變換為可識別的圖形符號、圖形、視頻或動畫,并以此呈現(xiàn)對用戶有價(jià)值的信息。

        (一)折線圖

        作出因變量和自變量隨時(shí)間變化的折線圖。

        從折線圖中可以看出數(shù)據(jù)的總體變化趨勢,如圖5-1 所示,反映了云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)隨時(shí)間變化的趨勢。從圖中可以看出因變量y和自變量、總體的趨勢是隨著時(shí)間的變化而增加,自變量 總體的趨勢也是隨著時(shí)間的變化而增加,但上升的趨勢比較曲折,其中有上升也有下降。

        圖5-1:云南省GDP 與第一二三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出占GDP 比重

        (二)散點(diǎn)圖

        作出云南省生產(chǎn)總值與各個(gè)自變量之間的散點(diǎn)圖。

        從散點(diǎn)圖中可以看出兩個(gè)連續(xù)性變量之間的關(guān)系,如圖5 2、圖5 3、圖5 4 和圖5 5 所示,反映了云南省生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和財(cái)政支出占GDP 的比重之間的關(guān)系,從圖中可以看出因變量y 與自變量x1、x2、x3、x4之間有明顯的線性關(guān)系。

        圖5-2:云南省GDP 與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

        圖5-3:云南省GDP 與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

        圖5-4:云南省GDP 與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值

        圖5-5:云南省GDP 與財(cái)政支出占GDP 比重

        六、建立多元線性回歸模型

        (一)變量間的相關(guān)系數(shù)

        建立多元線性回歸模型,需要檢驗(yàn)各變量之間的相關(guān)系數(shù),以判斷各變量之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系,運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能分析平臺算法庫統(tǒng)計(jì)分析中的的相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算各變量之間的相關(guān)系數(shù)。

        兩個(gè)自變量或兩個(gè)以上自變量之間彼此相關(guān)且他們之間的相關(guān)性較強(qiáng),此時(shí),就會出現(xiàn)多重共線性問題.通過相關(guān)系數(shù)矩陣,可以比較精確的反映各個(gè)變量之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系,以判斷自變量之間相關(guān)性的強(qiáng)弱,判斷自變量之間是否存在多重共線性,如果存在多重共線性,就需要進(jìn)行相應(yīng)的處理,以保證分析的準(zhǔn)確性,相關(guān)系數(shù)矩陣如表6-1 所示。

        表6-1:相關(guān)系數(shù)矩陣

        從表6-1 中可以看出云南省生產(chǎn)總值與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%,他們之間是正向的關(guān)系;云南省生產(chǎn)總值與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%,他們之間是正向的關(guān)系;云南省生產(chǎn)總值與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了99%,他們之間是正向的關(guān)系;云南省生產(chǎn)總值與財(cái)政支出占GDP 比重的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了91%,他們之間是正向的關(guān)系.即自變量y和因變量 之間具有高度的相關(guān)性,可以對其進(jìn)行多元線性回歸分析。但從表6 1 中可以看出,四個(gè)自變量之間的相關(guān)系數(shù)都較高,說明自變量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性,存在多重共線性問題,需要進(jìn)行相應(yīng)的處理。

        (二)模型建立與求解

        根據(jù)以上一系列的分析,建立多元線性回歸模型:

        運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析平臺進(jìn)行求解,求解過程見附錄圖6-1 大數(shù)據(jù)分析平臺模型求解過程所示.模型的求解結(jié)果如下列表格所示。

        從表6-2 原始模型匯總和表6 3 原始模型結(jié)果及檢驗(yàn)可以得出多元線性回歸模型為:

        表6-2:原始模型匯總

        表6-3:原始模型結(jié)果及檢驗(yàn)

        七、模型檢驗(yàn)

        (一)模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

        模型的擬合效果見附錄表7-1 模型擬合結(jié)果所示,模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是對回歸模型擬合效果的檢驗(yàn),回歸模型中用可決系數(shù) 評價(jià)模型的擬合程度,可決系數(shù) 越接近1,說明模型的擬合效果越好;可決系數(shù) 越接近0,說明模型的擬合效果越差。

        表7-1:擬合結(jié)果

        續(xù)表

        通過表6-2 原始模型匯總可以得到可決系數(shù) 為0.999999999,接近于1,說明模型的擬合效果很好。

        通過表7-1 擬合結(jié)果和圖7-1 擬合效果圖可以看出原始數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)之間的誤差差是很小的,接近于0,說明模型的擬合程度好。

        圖7-1:擬合效果圖

        八、模型結(jié)果分析與評價(jià)

        (一)模型結(jié)果分析

        回歸模型中x1、x2、x3、x4的回歸系數(shù)分別為0.1384、0.39、0.4752、-0.0000327,常數(shù)項(xiàng)為2.3592,回歸系數(shù)表示:當(dāng)其他的自變量固定不變時(shí),這個(gè)自變量本身每變動一個(gè)單位,因變量y 的改變量。從回歸系數(shù)上看,x2和x3的變動對y的影響較大,x1和x4的變動對y 的影響相對較小,x1、x2和x3與y 呈現(xiàn)正向關(guān)系,而x4與y呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。

        從多元線性回歸方程的回歸系數(shù)可以看出,當(dāng)固定另外三個(gè)自變量不變時(shí):第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動一個(gè)單位,云南省GDP 平均增加0.1384個(gè)單位;第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動一個(gè)單位,云南省GDP 平均增加0.39 個(gè)單位;第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值每變動一個(gè)單位,云南省GDP 平均增加0.4752 個(gè)單位;財(cái)政支出占GDP 的比重每變動一個(gè)單位,云南省GDP 平均減少0.0000327 個(gè)單位.由此可以看出第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值對云南省GDP增長有很大的貢獻(xiàn)度,而財(cái)政支出占GDP 的比重對云南省GDP 的增長有著負(fù)作用。

        (二)回歸模型評價(jià)

        回歸模型為 .由回歸方程可以看出第二、三產(chǎn)業(yè)對云南省生產(chǎn)總值的影響較大,第一產(chǎn)業(yè)對云南省生產(chǎn)總值的影響較小,財(cái)政支出占GDP 的比重與云南省生產(chǎn)總值呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系.雖然回歸模型的擬合程度很高,回歸方程也是顯著的,但財(cái)政支出占GDP 比重對云南省GDP 的影響與實(shí)際不相符合.說明回歸模型是存在一定的問題的。

        另一方面是雖然該回歸模型建立了影響云南省生產(chǎn)總值的多元線性回歸方程,但在實(shí)際的生活中,云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素還有許多,且每個(gè)因素的影響程度都各不相同.因此該回歸模型只是結(jié)合云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況,選取了四個(gè)指標(biāo)對其進(jìn)行研究,除了這幾個(gè)因素外,還有其他的一些因素也會影響云南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        九、云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議

        (一)加大第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度

        云南省第二產(chǎn)業(yè)不發(fā)達(dá),加大對第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度,促進(jìn)云南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展。要自覺把思想和行動統(tǒng)一到黨中央、國務(wù)院的重大決策部署上來,堅(jiān)決貫徹落實(shí)國家產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的決策部署。云南省要正確認(rèn)識第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的困難和面臨的機(jī)遇,加快產(chǎn)能的整合,支持重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,深入推進(jìn)智能制造,堅(jiān)持“兩型三化”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向,緊盯重大項(xiàng)目的推進(jìn)與建設(shè)。

        云南省要發(fā)揮自身的優(yōu)勢,加大對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度,深入貫徹《“十三五”服務(wù)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》。云南省政府要加強(qiáng)對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的宏觀調(diào)控,加大支持力度,將重點(diǎn)行業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的主攻方向,堅(jiān)持加大扶持,大幅增加服務(wù)業(yè)投入,確保服務(wù)業(yè)有序健康發(fā)展。

        (二)減少財(cái)政支出

        云南省要適當(dāng)減少對各個(gè)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支出,精確定位對各個(gè)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支持,從而促進(jìn)云南省總體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。要積極落實(shí)財(cái)政政策,財(cái)政資金要精準(zhǔn)落實(shí)到位,避免額外的財(cái)政支出,著力降低企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān),優(yōu)化調(diào)整財(cái)政支出結(jié)構(gòu),提高財(cái)政資金效益,為云南省產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造更好的條件。

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