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全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析近年来，我国经济发展迅速，全国各地区也呈现出不同程度的经济发展水平。
为了对全国30个市自治区的经济发展水平进行综合评价，基于因子分析和聚类分析的方法被广泛应用。
首先，我们通过因子分析的方法对数据进行降维和综合评价。
因子分析将多个变量综合为少数几个因子，并可以解释这些因子与原始变量之间的关系。
我们选择了GDP总量、人均GDP、产业结构、基础设施建设、外资吸引等指标作为评价经济发展水平的变量。
通过因子分析，我们可以得到几个综合指标，用于评价各个市自治区的经济发展水平。
接着，我们可以利用聚类分析的方法进行分类。
聚类分析是将样本划分为几个相似的类别，每个类别内的样本相似度高，而类别间的相似度较低。
我们可以通过聚类分析得到若干个类别，这些类别可以代表不同的经济发展水平。
通过将市自治区进行分类，可以更加直观地展示各地区之间的差异，也可以为地方政府提供参考。
最后，我们可以将因子分析和聚类分析的结果进行综合。
通过对因子得分和聚类结果的比较，可以得到更加准确的综合评价。
在综合评价的过程中，我们可以进一步分析各个市自治区的优势和劣势，以及存在的问题和潜在的发展机会。
这些分析结果可以为地方政府提供经济发展策略和政策的参考。
在实施全国30市自治区经济发展水平综合评价的过程中，我们需要充分考虑指标的选择和权重的确定。
指标的选择应当代表经济发展的各个方面，权重的确定应当根据实际情况和专家意见综合考虑。
另外，我们需要注意数据的可靠性和准确性，以及分析方法的合理性和可操作性。
总之，基于因子分析和聚类分析的方法可以对全国30市自治区的经济发展水平进行综合评价。
这种方法能够降低数据的维度，提取出关键的因子，并对样本进行分类。
通过综合分析和评价，可以为决策者提供参考，促进经济发展水平的提高。
全国30省市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析王喆[摘要] 衡量一个地区的经济发展程度，要从其生产、消费等各个方面进行综合评价。
本文基于全国30省市自治区的GDP、CPI等8个经济指标的数据，应用因子分析的方法对其经济发展水平进行了排名和聚类分析的方法将其分为一线、二线、三线地区。
根据排名及分类结果，本文对各类地区的经济发展状况进行了全面评价，并提出了相关建议。
[关键词]因子分析；聚类分析；经济发展；综合评价一、数据背景1.变量选取本文选取了国民生产总值、居民消费水平、固定资产投资、职工平均工资、货物周转量、居民消费价格指数、商品价格指数、工业总产值等8个指标进行量化评价我国30个省、市、自治区（不包括重庆、香港、澳门、台湾）的经济发展水平状况。
二、数据描述1.描述统计本文计算了各变量的极大值、极小值、均值、标准差等指标（表1），计算结果表明，各变量均不存在缺失值，数据的完整性较好。
各地区的的居民消费价格指数、商品价格指数这两个指标差异不大，但是其他指标的差异很明显，这也符合我国经济发展不平衡、地区差异显著的特点。
表1 各变量的一般统计量描述表2.相关性分析根据各变量的经济含义，许多变量之间应该存在高度相关，为了更好的看出各变量的相关关系，本文计算了各变量之间的Pearson相关系数及相关的显著性检验（表2）。
结果表明，许多变量之间存在较强的相关关系，比如国民生产总值与固定资产投资之间的相关系数高达0.951，居民消费价格指数与商品价格指数之间的相关系数高达0.763。
**表示在0.01 水平（双侧）上显著相关。
*表示在0.05 水平（双侧）上显著相关。
三、因子分析1.KMO 和 Bartlett 的检验做因子分析之前，首先要进行KMO检验或Bartlett检验，只有当检验通过之后才能进行因子分析，一般认为KMO检验的结果大于0.5或Bartlett检验通过即适合进行因子分析。
全国各省经济综合实力评价作者：周琛来源：《中国集体经济》2020年第22期摘要：文章基于《中国统计年鉴2018》中的样本数据，从其中选取了九项经济指标，运用因子分析法对全国31个省市的经济综合实力进行分析与评价，并对各省市经济实力排名，从分析结果中找出各省市发展差异较大的原因，并提出相应的建议，保证各省在新时代下能够根据自身的特点保证经济能平稳发展，从而稳步提升国家整体经济实力。
关键词：因子分析;经济综合实力;统计分析一、引言随着改革开放四十年的不断发展，我国发生了翻天覆地的变化，在国际上已成为第二大经济体，综合国力在世界上不断提升，国际地位也在不断提升。
但是在我国整体经济不断发展的同时，需要不断的关注与分析我国各省经济发展，从而发现发展过程中所出现的问题。
从整体上看，各省的经济发展都取得了巨大的成功，但由于地理位置、自然资源、交通运输、政策方针等方面的差异，各省经济的发展出现了不均衡的情况。
为了平衡各省市之间发展不均衡的问题，本文通过因子分析的方法，构建了经济综合实力评价体系，计算出各省的经济实力综合得分以及排名，了解发展不均衡的原因，并且给出合理的建议，从而促进各省经济协同发展。
二、经济综合实力评价体系本文在罗乐勤、陆晓丽，郭万山等学者研究的基础上，从《中国统计年鉴2018》所统计的数据中选取了九个指标来分析各省经济综合实力，分别是：社会消费品零售总额、地区生产总值、固定资产投资、货运量、客运量、进出口、人均可支配收入、人均生产总值、第三产业占比。
三、因子分析（一）运用因子分析的可行性检验采用spss21.0对以上所有数据进行统计分析。
运用KMO和Bartlett检验，结果详情见表1，数据KOM的值为0.614大于0.5，并且Bartlett的球形度檢验sig值为0.000，小于0.05，所以本文所采用的数据可以用来做因子分析。
（二）总方差解释及载荷阵分析从表2数据可知，表中排名靠前的两个因子的累计贡献率到达率85.59%，所以前两个因子已基本上包含了原始数据所反映的信息。
经济观察全国各省经济综合实力评价基于因子分析角度摘要:文章基于《中国统计年鉴2018"中的样本数据，从其中选取了九项经济指标，运用因子分析法对全国31个省市的经济综合实力进行分析与评价，并对各省市经济实力排名，从分析结果中找出各省市发展差异较大的原因，并提出相应的建议，保证各省在新时代下能够根据自身的特点保证经济能平稳发展，从而稳步提升国家整体经济实力$关键词：因子分析；经济综合实力；统计分析—、引言随着改革开放四十年的不断发展，我国发生了翻天覆地的变化，在国际上已成为第二大经济体，综合国力在世界上不断提升，国际地位也在不断提升。
但是在我国整体经济不断发展的同时，需要不断的关注与分析我国各省经济发展，从而发现发展过程中所出现的问题。
从整体上看,各省的经济发展都取得了巨大的成功，但由于地理位置、自然资源、交通运输、政策方针等方面的差异，各省经济的发展出现了不的。
为了各省I 发展不的问题，通过分析的方，了经济综合力价体系，计算出各省的经济实力综合得分以及排名，了解发展不的原，出合理的，从而各省经济同发展。
二、经济综合实力评价体系在、，等学的上，从《中国统计年2018》所计的中取了来分析各省经济综合实力，分别是：社、地生、资资、运、运、出、、生、第o三、因子分析（一）运用因子分析的可行性检验spss21.0以上所统计分析o运用KMO和Bartlett检验，结1，KOM的为0.614大于0.5，Bartlett的球形度检验sig为0.000,小于0.05,所以所的以分析。
表1KMO和Bartiett的检验KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkl^ft00.614Bartlett的近似方390.720df36Sig.0.000表2因子分析的总方差解释成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%积%合计方差的%积%1 4.96555.16855.168 4.96555.16855.168 4.70252.24552.2452 2.73830.42285.590 2.73830.42285.590 3.00133.34585.59030.410 4.55790.14840.344 3.82493.97250.304 3.38297.35360.170 1.89399.24670.0350.38899.63580.0300.33099.96590.0030.035100.000（二）总方差解释及载荷阵分析从2，中排的的累计85.59%，所以已上了原妊所的信息。
全国30个省市自治区经济发展基本情况的八项指标因子分析
统计0102 汪杨01092231
相关系数矩阵如下，可以看出许多变量存在较强的相关关系，有必要进行因子分析；相
关系数的检验值多数比较小，认为本数据具有一定的因子结构。
样本容量，球面结构检验结果
如下变量共同度都大于等于0.8，三个因子很好的解释了着八个变量。
如下，提取了三个特征根大于1且累计方差为89.502%的三个主因子Total Variance Explained
如下碎石图可以看到，第一、第二、第三个主因子的特征根相差较大，而其他相差较小，提取三个主因子较为合理。
E i g e n v a l u e
初识因子负荷矩阵：
旋转后的因子负荷矩阵如下，因子系数明显两极分化，F1中明显系数较大的有X1 GDP,X3固定资产投资,X5货物周转量,X8工业总产值，反映地区经济发展状况；F2中系数明显较大的有X2居民消费水平、X4职工平均工资，反映消费水平；F3中系数明显较大的有X6居民消费价格指数、X7商品零售价格指数，反映地区物价水平。
因子得分矩阵Component Score Coefficient Matrix：
因子得分表
从因子得分表可以看出全国30个地区在经济发展状况、消费水平、物价水平及综合状况的得分和排名。
２６３《商场现代化》２００９年１月（中旬刊）总第５６３期
产业经济
一、因子分析概述
进入２１世纪，中国经济仍保持良好稳定的发展势头。
制造业作为经济发展的主导产业，在经济发展中起到举足轻重的作用。
本文在搜集相关经济数据的基础上，采用因子分析法，对我国各省制造业经济发展水平进行综合评价。
因子分析是一种数据简化技术。
因子分析法可以通过缩维处理以集中重要指标，同时因子得分能反映出综合评价结果，因此在经济学等众多领域都得到广泛应用。
二、实证分析１．指标选取
其中：Ｆ１－Ｆ４为产值指标，反映制造业规模水平和增长速度；Ｆ５为利润指标，反映利润水平；Ｆ６为市场指标，反映制造业销售情况及市场竞争力；Ｆ７为效益指标，综合反映制造企业经营效益。
２．数据收集及处理分析
从中国统计年鉴（２００４）选取３１个省的上述７项数据，应用软件ＳＰＳＳ进行处理分析。
（１）首先判断：ＫＭＯ值为０．５９２，大于０．５，因子分析可行。
（２）主成分分析
按照因子分析法的计算步骤，得出旋转后的因子载荷矩阵。
主成分Ｘ１中Ｆ１、Ｆ２、Ｆ４、Ｆ５四个指标上载荷很大，从总体上体现制造业企业的经营规模、发展水平和利润水平；主成分Ｘ２在Ｆ３、Ｆ６上载荷较大，反映制造业在工业领域的重要性，以及制造业产品的销售情况和市场竞争力；主成分Ｘ３在Ｆ７上载荷大，主要代表制造业的生产效益。
（３）总方差分解
通过软件计算，得出总方差贡献率为８８．３７４％，说明计算精度较高。
Ｘ１的贡献率为５１．４３４％，Ｘ２的贡献率为１９．５４４％，Ｘ３的贡献率为１７．３９６％。
因子得分计算公式为：Ｗ＝０．５１４Ｘ１＋０．１９５Ｘ２＋０．１７４Ｘ３（４）因子得分
根据因子得分计算公式算出综合得分，进行排名：
分析：
①总体看，中国制造业明显呈现一种由东到西递减的趋势。
东部省份发展水平明显高于中西部省份，前十名中有六个是东部沿海城市，中部三个，西部地区仅新疆榜上有名。
新疆的制造业
产品销售率高、生产效益较高，所以即使其规模偏低，但其综合得分仍较高。
②从制造业的产值规模、增长速度和利润水平来看，东部省份优势明显，其中以广东、江苏最高，中西部则普遍较弱。
③从制造业总产值占工业总产值的比重来看，它反映了地区制造业在工业中的地位，从中得出制造业发展对地区工业发展的贡献大小。
从收集的数据看，我国制造业是工业的绝对主体，大部分省份都超过８０％。
④从产品销售率来看，一些经济规模大、实力强的省份却很低。
尤其是北京，产品销售率竟低至５０．７９％。
分析其原因，北京作为我国的政治、经济、文化中心，京津唐的中心，各种行业齐全，再加上面临周边省份甚至国际竞争，因此产品销售率受到一定的影响。
⑤从生产效益看，可分为５档：一档（生产效益好）：黑龙江、新疆；二档（生产效益较好）：陕西、山西、上海、重庆、北京、山东；三档（生产效益一般）：云南、河北、安徽、浙江、福建、青海、广东、吉林；四档（生产效益较差）：内蒙古、海南、河南、天津、江苏、湖北、贵州、广西；五档（生产效益差）：四川、湖南、辽宁、江西、甘肃、宁夏。
参考文献：
［１］中国统计年鉴：北京：中国统计出版社，２００４
［２］蒋 辉：广东省地区经济发展状况综合评价［Ｊ］．统计应用．２００５（１２）
［３］佟 瑞 朱顺泉：基于因子分析法的我国各省市社会经济发展水平评价研究［Ｊ］．经济理论问题，２００５（９）
基于因子分析法的我国各省制造业经济发展水平评价研究
周 倩 蒋卫东 中国矿业大学管理学院
［摘 要］ 本文在搜集相关经济数据的基础上，采用因子分析法，对我国各省制造业经济发展水平进行综合评价。
［关键词］ 因子分析 制造业 经济发展水平。
