那曲地區(qū)“十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合分析

1、“十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合分析一基于SAS統(tǒng)計(jì)軟件的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評估雙湖特別區(qū)統(tǒng)計(jì)局康宏二零一零年十月一基于SAS統(tǒng)計(jì)軟件的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評估2010年是“十一五”規(guī)劃的收官之年，銜接“十二五”規(guī)劃的關(guān)鍵之年，也是全面貫徹落實(shí)中央第五次西藏工作座談會(huì)和區(qū)黨委工作會(huì)議精神的第一年；準(zhǔn)確分析我地“十縣一區(qū)”國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，為今后一個(gè)時(shí)期各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)工作的開展與決策建言獻(xiàn)策是本文研究的最終目的。聯(lián)合國大會(huì)第64/267號決議決定將2010年的10月20日定為“世界統(tǒng)計(jì)日”，為貫徹自治區(qū)統(tǒng)計(jì)局、調(diào)查總隊(duì)關(guān)于認(rèn)真開展慶?！爸袊y(tǒng)計(jì)開放日”和“世界統(tǒng)計(jì)日”活動(dòng)的通知（藏統(tǒng)字【2010】117號）的文件精神，慶

2、祝統(tǒng)計(jì)人自己的節(jié)日，特做此次經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合統(tǒng)計(jì)分析，本文將利用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件SAS等對“十縣一區(qū)”主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，確定和解釋影響我地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的主要因素，并就我地經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的矛盾與問題進(jìn)行全面的解析。一、關(guān)于“十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合分析1、主成分分析和指標(biāo)選擇主成分分析法是將多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，其基本原理是通過數(shù)學(xué)變換在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進(jìn)行降維處理，把眾多可能相互包含重復(fù)信息的指標(biāo)轉(zhuǎn)化成新的相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，并選取在變差總信息量中比例較大的少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)來替代原來眾多的指標(biāo)，對分析對象進(jìn)行相應(yīng)的分析、評價(jià)，

3、這些新的綜合指標(biāo)并沒有具體的指代，而是對原有相關(guān)指標(biāo)信息的綜合。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的評價(jià)是多方面的，選用的指標(biāo)也是不同的，本文采用了常用的9個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這9個(gè)指標(biāo)是從不同角度對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的評價(jià)。指標(biāo)體系建立如下在舁廳P指標(biāo)名稱X1地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）X2人均地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）X3第一產(chǎn)業(yè)增加值（萬元）X4第二產(chǎn)業(yè)增加值（萬元）X5第二產(chǎn)業(yè)增加值（萬元）X6財(cái)政總收入（萬元）X7各項(xiàng)稅收（萬元）X8社會(huì)消費(fèi)品零售總額（萬元）X9農(nóng)村居民人均純收入（元）2、主成分分析及綜合評價(jià)模型本文主要利用SAS軟件中的主成分分析方法，根據(jù)那曲地區(qū)“十縣一區(qū)”2009年年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對以上指標(biāo)體系中的指標(biāo)進(jìn)行主成分分

4、析，從中提取出幾個(gè)主要的、相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)對各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)評價(jià)。那曲地區(qū)“十縣一區(qū)”2009年年經(jīng)濟(jì)指標(biāo)縣名GDP人均GDP一產(chǎn)增加值二產(chǎn)增加值三產(chǎn)增加值財(cái)政總收入各項(xiàng)稅收消費(fèi)品零售總額農(nóng)牧民人均純收入那曲縣573860.77166811315427551228221290182063936嘉黎縣264750.86559287541212914431132875414557比如縣421480.69136831122217241643036568944795聶榮縣274130.8855689430124181316827328022938安多縣359450.98

5、71369323194871385734858843944申扎縣221181.134080465313385918219528842879索縣276000.6473766638135871341933779473031班戈縣301890.8198117992123871264428354393187巴青縣371200.8398357905193801525238693633812尼瑪縣299081.097079528517543863524758933621雙湖區(qū)162781.31445328528973477087440534560資料來源：各縣區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)基本情況調(diào)查表3、各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的

6、相關(guān)性分析指標(biāo)選取之后，運(yùn)用sAsa件對該指標(biāo)體系進(jìn)行相關(guān)性分析。部分指標(biāo)之間相關(guān)性高，會(huì)使依據(jù)此指標(biāo)體系而得出的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所反映的信息在一定程度上有所重疊，從而在利用相關(guān)統(tǒng)計(jì)方法研究此指標(biāo)體系時(shí)，增加計(jì)算量，使研究、分析問題的過程更加復(fù)雜各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)矩陣ThePRINCOMPProcedureCorrelationMatrixCorrelationsNOx1x2x3x4x5x11.00000-0.584530.932490.866270.50525x2-0.584531.00000-0.62166-0.72295-0.02465x30.93249-0.621661.000000.7818

7、00.28506x40.86627-0.722950.781801.000000.26742x50.50525-0.024650.285060.267421.00000 x60.90604-0.778390.822870.941850.43016x70.27458-0.016000.256910.302810.26483x80.84502-0.478370.807780.640280.64322x90.210960.069360.280940.20063-0.26152CorrelationsNOx6x7x8x9x10.906040.274580.845020.21096x2-0.77839-

8、0.01600-0.478370.06936x30.822870.256910.807780.28094x40.941850.302810.640280.20063x50.430160.264830.64322-0.26152x61.000000.366630.806900.12001x70.366631.000000.603680.57363x80.806900.603681.000000.24904x90.120010.573630.249041.00000從以上相關(guān)矩陣可以看出，不少指標(biāo)之間都是相互關(guān)聯(lián)的，而且部分指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)相對很高，例如X1與X3之間的相關(guān)系數(shù)為0.93,X1與

9、X6上之間的相關(guān)系數(shù)為0.81,X3與X6之間的相關(guān)系數(shù)為0.82,（相關(guān)系數(shù)的取值范圍（01）,越接近+1,表示正相關(guān)性越好；越接近-1,表示負(fù)相關(guān)性越好；越接近0,表示相關(guān)性越差）主成分分析就是消除信息疊加，提取出相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，來取代這些彼此之間相關(guān)性較高的指標(biāo)，從而更簡單、明了地綜合評估“十縣一區(qū)”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模與狀況。4、因子分析的過程與主要輸出結(jié)果1）、方差貢獻(xiàn)率TheFACTORProcedureInitialFactorMethod:PrincipalComponentsPriorCommunalityEstimates:ONEEigenvaluesoftheCorrela

10、tionMatrix:Total=9Average=1NOEigenvalueDifferenceProportionCumulative15.276148423.716598710.58620.586221.559549710.308315990.17330.759531.251233720.762828940.13900.898540.488404780.219952630.05430.952850.268452150.139979990.02980.982660.128472170.108329610.01430.996970.020142560.013566860.00220.9992

11、80.006575700.005554910.00070.999990.001020790.00011.00003factorswillberetainedbytheNFACTORcriterion.從上面SA融行的結(jié)果可以看出前3個(gè)因素的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了89.85%。方差貢獻(xiàn)率越大說明該指標(biāo)所包含的綜合信息越多，即表明這前3個(gè)因素對我地“十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的解釋能力已經(jīng)達(dá)到了89.85%也就是說前兩個(gè)主要因子已經(jīng)基本反映了原始變量所含所有信息的89.85%。在SA獻(xiàn)認(rèn)的抽取因素的條件下，抽取了前3個(gè)因素，這前3個(gè)因素基本反映了問題的主要方面，它們的累積貢獻(xiàn)率達(dá)至U了89.85%。2）、因

12、子分析的載荷矩陣FactorPattern根據(jù)以上運(yùn)行結(jié)果,可以得出各個(gè)原始因子和各公共因子之間的NOFactor1Factor2x10.95623-0.083320.02773x2-0.692010.426610.41628x30.90620-0.03546-0.15756x40.89878-0.12074-0.23046x50.47998-0.117340.84967x60.96617-0.14613-0.06074x70.455930.762430.20225x80.905540.171760.29331x90.249320.84193-0.38298Factor3相關(guān)系數(shù)，故可以得到各

13、原始因子和三個(gè)共同因子的關(guān)系式:x1=0.95623*F1+-0.08332*F2+0.02773*F3x2=-0.69201*F1+0.42661*F2+0.41628*F3x3=0.90620*F1+-0.03546*F2+-0.15756*F3x4=0.89878*F1+-0.12074*F2+-0.23046*F3x5=0.47998*F1+-0.11734*F2+0.84967*F3x6=0.96617*F1+-0.14613*F2+-0.06074*F3x7=0.45593*F1+0.76243*F2+0.20225*F3x8=0.90554*F1+0.17176*F2+0.293

14、31*F3x9=0.24932*F1+0.84193*F2+-0.38298*F33）、因子分析的旋轉(zhuǎn)結(jié)果RotatedFactorPatternNOFactor1Factor2Factor3x10.861390.184100.38549x2-0.884490.168120.12142x30.864540.236040.19187x40.914940.162800.11759x50.15916-0.061790.95020 x60.918430.140760.30371x70.103510.854120.33251x80.643320.394680.60885x90.110020.85487-

15、0.25686以上輸出結(jié)果是因子分析的旋轉(zhuǎn)結(jié)果，也就是對各個(gè)主要因子的解釋，結(jié)果顯示主因子F1主要代表的指標(biāo)標(biāo)是XI、X2、X3、X4、X6、X8,主因子F注要代表白指標(biāo)是X7、X9,主因子F3主要代表X5,也就是說GDP人均GDP第一產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、財(cái)政收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額在第一主成分F1上有較高載荷，這說明第一主成分F1基本上反映了這些指標(biāo)的信息；各項(xiàng)稅收、農(nóng)牧民人均純收入在第二主成分F2上有較高載荷，這說明第二主成分F2S本上反映了各項(xiàng)稅收和農(nóng)牧民人均純收入的信息；第三產(chǎn)業(yè)增加值在第三主成分F3上有較高載荷，這說明第三主成分F3基本反映了第三產(chǎn)業(yè)增加值的信息。至此，可以很

16、明確地得知，用3個(gè)相互獨(dú)立的主成分因子代替9個(gè)彼此之間有著緊密聯(lián)系的原始變量，而且信息的代表率高達(dá)89.85%,在保證信息損失最少的情況下，簡化了對經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的綜合分析過程，提高了分析的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。4）、參數(shù)估計(jì)與因子得分函數(shù)各主成分特征值TheFACTORProcedureInitialFactorMethod:PrincipalFactorsVarianceExplainedbyEachFactorFactor1Factor2Factor35.26145491.49691991.1964527因子得分函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果StandardizedScoringCoefficientsNo

17、Factor1Factor2Factor3x10.196954142.70353869-1.7204769x2-0.3192235-0.52494551.02419152x30.11868576-0.3306837-0.4411973x40.3396453-1.22211731.31505401x5-0.1617261-0.2360680.19885277x60.08868415-0.64183390.01137753x7-0.16010521.70751706-0.9990018x80.14177222-1.46743442.56273372x9-0.0072790.06030404-0.1

18、193604因子得分函數(shù)為：F1=0.19695414*B2+-0.3192235*C2+0.11868576*D2+0.3396453*E2+-0.1617261*F2+0.08868415*G2+-0.1601052*H2+0.14177222*I2+-0.007279*J2F2=2.70353869*B2+-0.5249455*C2+-0.3306837*D2+-1.2221173*E2+-0.236068*F2+-0.6418339*G2+1.70751706*H2+-1.4674344*I2+0.06030404*J2F3=-1.7204769*B2+1.02419152*C2+-0

19、.4411973*D2+1.31505401*E2+0.19885277*F2+0.01137753*G2+-0.9990018*H2+2.56273372*I2+-0.1193604*J25）、各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合得分情況由3個(gè)主要因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，得到各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平得分計(jì)算公式：各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平得分計(jì)算公式：F=5.2614549*F1+1.4969199*F2+1.1964527*F3十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合得分情況權(quán)重F1F2F3綜合得分5.2614551.4969211.196453那曲縣17663.8188125.1-38155179203嘉黎縣8992.6273

20、8378.84-16472.885055比如縣15798.7375552.571-465331405461聶榮縣8753.9945894.78-28041.881209安多縣9919.55662128.86-34436.8103991申扎縣5426.7939981.92-2411559550索縣8608.85441342.761-19487.9838661班戈縣9644.97250260.09-29875.190238巴青縣10619.1560226.65-30624.9109385尼瑪縣7223.68154365.521-29617.6839521雙湖區(qū)4076.11529689.6-154

21、10.5474516）、“十縣一區(qū)”經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評估得分排名表名次Num1Num2Num3Num4Num5城巾那曲縣比如縣巴青縣安多縣班戈縣Num6Num7Num8Num9Num10Num11嘉黎縣尼瑪縣索縣聶榮縣中扎縣雙湖根據(jù)上面排名情況，那曲縣的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平最高，后面依次是那曲縣、比如縣、巴青縣、安多縣、班戈縣、嘉黎縣、尼瑪縣、索縣、聶榮縣、申扎縣和雙湖區(qū)。5、各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合得分情況分析“ tuuu.“ 1UUUU.粽臺(tái)柱后分析圖1）、從以上因子分析得分圖形得知，高于得分平均線的縣區(qū)有4個(gè)，分別是那曲縣、比如縣、安多縣、巴青縣，其余各縣區(qū)的得分都在平均線以下，而且那曲縣的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水

22、平遠(yuǎn)高于其他縣區(qū)，那曲縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合得分是排名第二的比如縣的1.27倍，是排名最后的雙湖區(qū)的3.78倍，因此，各縣區(qū)的經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平還存在著一定的差距，但是差距在正常的、可控的范圍之內(nèi)，沒有出現(xiàn)縣區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距進(jìn)一步擴(kuò)大或惡化的現(xiàn)象。但是我們不能放差距而不顧，排名靠前的要繼續(xù)保持強(qiáng)硬的發(fā)展勢頭，排名靠后的要想盡辦法，加速發(fā)展，爭取縮小差距，最終實(shí)現(xiàn)平衡發(fā)展，和諧發(fā)展。2）、由主成分分析結(jié)果可知，GD和人均GD超解釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的兩個(gè)最重要因素，以上兩個(gè)指標(biāo)對地區(qū)經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平的解釋程度高達(dá)75.95%。6、根據(jù)13個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對“十縣一區(qū)”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式及發(fā)展近似程度進(jìn)行聚類分析平均聚類法

23、的并類過程TheCLUSTERProcedureAverageLinkageClusterAnalysisClusterHistoryFREQDisteNCL-ClustersJoined-10嘉黎索縣20.18399安多巴青20.2328CL10班戈30.26727CL8聶榮40.27376CL7尼瑪50.39335申扎雙湖20.41994CL6CL970.54533CL4CL590.78012CL3比如101.06331那曲CL2111.7911以上聚類分析輸出結(jié)果顯示的是平均聚類法并類過程的步驟，首先將嘉黎縣與索縣歸并為一類，此時(shí)總類數(shù)為10,接著將巴青縣與安多歸為一類，此時(shí)總類數(shù)為9,

24、依次歸類下去，最后將那曲縣歸并進(jìn)去，總類數(shù)為1,聚類過程才算結(jié)束。平均法聚類分析圖中禮 風(fēng)湖it如如上圖所示，根據(jù)9個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過聚類分析方法將我地“十縣一區(qū)”就經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展?fàn)顩r的近似程度逐步聚類，解釋兩點(diǎn),其一，將嘉黎縣與索縣聚類在一起，說明這兩個(gè)縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較接近；其二，將那曲縣單獨(dú)列出，且最后歸類，是因?yàn)槟乔h無論是經(jīng)濟(jì)規(guī)模還是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與其他縣區(qū)比較，都有著較大的差異，GDP總量比排名第二的比如縣高出1.5億左右，且第三產(chǎn)業(yè)相對其他縣區(qū)，具有明顯優(yōu)勢，同時(shí)聚類結(jié)果也在一定程度上應(yīng)證了上文了主成分分析的結(jié)果。7、十縣一區(qū)工業(yè)與建筑業(yè)對比分析圖各縣區(qū)工亞與建筑業(yè)期加值對

25、比分析網(wǎng)根據(jù)上圖顯示結(jié)果，我地的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值構(gòu)成中，工業(yè)的貢獻(xiàn)率嚴(yán)重偏低，僅為8.47%,建筑業(yè)增加值是工業(yè)增加值的10.5倍，可以說我地的第二產(chǎn)業(yè)主要是建筑業(yè)，工業(yè)起步晚，基礎(chǔ)相對薄弱，部分縣區(qū)存在工業(yè)空白。有一種說法，工業(yè)的發(fā)展水平是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的標(biāo)尺，工業(yè)發(fā)展是帶動(dòng)一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展的巨大引掣。我地雖然地處藏北高原，發(fā)展工業(yè)的條件和基礎(chǔ)都比較薄弱，但是，有規(guī)劃、有步驟地發(fā)展適合我地地情的特色工業(yè)是推進(jìn)我地經(jīng)濟(jì)社會(huì)又好又快發(fā)展的重要方面。8、各縣區(qū)農(nóng)牧民人均純收入比較分析圖Ei農(nóng)牧民人均純收入-4000.00-各縣區(qū)農(nóng)牧名人均純收入對比分析線怪I350D.0Q-300

26、口 .0口一安 Eh 班比 比如 意顰 小m ISM 顯索 中扎 雙湖 本縣 展區(qū)唐稱根據(jù)上圖結(jié)論，2009年農(nóng)牧民人均純收入最高的是比如縣，2009年比如縣農(nóng)牧民人均純收入為4795元，高出農(nóng)牧民人均收入最低的申扎縣1916元；聶榮縣和索縣農(nóng)牧民人均純收入比較接近，差值為93元；那曲縣和安多縣農(nóng)牧民人均純收入，差值為8元。9、牲畜死亡率趨勢分析根據(jù)分析結(jié)果，我地自1980年以來，雖然大畜死亡率部分年份有所波動(dòng)，但是大畜死亡率總體趨勢是下降的，從1980年的9.39%下降到200弭的3.48%,雖然以上分析結(jié)果不能全面地反映我地畜牧業(yè)生產(chǎn)的整體狀況，但是也從一個(gè)角度反映了我地近些年來的畜牧業(yè)的

27、生產(chǎn)狀況，死亡率的下降意味著牧業(yè)生產(chǎn)效率的提高。我地是一個(gè)以牧業(yè)生產(chǎn)為主的地區(qū)，全地區(qū)90%以上的土地為草場，有著豐富的畜牧資源，但是，我地粗放型的牧業(yè)生產(chǎn)方式已經(jīng)難以適應(yīng)當(dāng)下經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展需要與建設(shè)小康社會(huì)的宏偉目標(biāo)，必須轉(zhuǎn)變思路，加快科學(xué)興牧的步伐，使我地畜牧產(chǎn)業(yè)早日實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)牧業(yè)向現(xiàn)代科技牧業(yè)的轉(zhuǎn)變。二、分析結(jié)論通過以上對我地經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r及規(guī)模的主成分分析與部分單項(xiàng)指標(biāo)的專向分析，就我區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的主要矛盾與問題總結(jié)如下：1、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)又好又快地發(fā)展的重要保證，合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將為一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)長期快速發(fā)展添加活力，但是，從2009年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及分析結(jié)果來看，

28、我地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在著與我地實(shí)際地情極不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象，工業(yè)比重的嚴(yán)重偏低，牧業(yè)生產(chǎn)的相對滯后，結(jié)合我地實(shí)際情況，有規(guī)劃、有步驟地開展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級，是我地今后一個(gè)時(shí)期經(jīng)濟(jì)工作的重要方面。2、地處藏北高原的那曲地區(qū)是天然的牧場，但是牧業(yè)的生產(chǎn)方式發(fā)展相對落后，以傳統(tǒng)的粗放型生產(chǎn)方式為主；雖然大畜死亡率總體呈下降趨勢，但是生產(chǎn)效率相對較低，嚴(yán)重制約著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展的今天，及時(shí)進(jìn)行牧業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變是推動(dòng)我地畜牧產(chǎn)業(yè)跨越式發(fā)展的必由之路，也是我地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要方面。3、各縣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，農(nóng)牧民收入存在差距，根據(jù)分析結(jié)果來看，縣區(qū)之間的發(fā)展差距還是比較顯著的，那曲縣的經(jīng)濟(jì)總量是部分縣區(qū)經(jīng)濟(jì)總量的2倍以上，而且農(nóng)牧民人均純收入的差距更加明顯?？h區(qū)間經(jīng)濟(jì)的平衡發(fā)展關(guān)系到全地經(jīng)濟(jì)長期又好又快的