重庆各区县经济发展水平因子分析
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关于重庆市X县Y村经济发展情况的调查分析近年来,中国重庆市的经济发展迅速,但在具体的县乡经济发展情况上,还存在一些差异。
本文主要对重庆市下辖的X县Y村经济发展情况进行调查分析,以期能够为当地的经济发展提供一定的参考和建议。
一、概况X县Y村位于重庆市的某个郊区,总人口约为5000人,是一个typical的农村。
村民主要以种植业为主业,同时也有相当一部分人从事家庭手工业和小型加工业。
该村地理位置偏远,基础设施相对落后,但由于近年来政府的扶持政策,部分基础设施已经有所改善。
当地政府也为村民提供了一定的创业扶持政策,鼓励村民通过创业来改善村庄经济状况。
二、农业发展由于地处山区,该村的农业发展相对受限。
主要的农作物有杂粮、水稻、玉米等,由于基础设施限制,农田的种植结构相对单一。
由于村民对新技术和新品种的了解不足,农作物生产效益并不高。
建议:政府可以加强对农业技术的培训和指导工作,引进先进的种植技术和新品种,提高农作物的产量和质量。
三、家庭手工业和小型加工业除了种植业,该村的村民还有相当一部分从事家庭手工业和小型加工业。
针对当地特色的土特产品加工业发展较为突出。
蜂蜜、特色辣椒酱、手工纺织品等产品都有一定的市场需求。
建议:政府可以加大对家庭手工业和小型加工业的扶持力度,鼓励村民进行产业升级,提高产品质量和档次,拓宽销售渠道,培育本地特色品牌。
四、基础设施建设该村基础设施相对落后,其中最为突出的问题是交通不便。
由于道路狭窄、山路崎岖,导致了村庄与外界的联系不畅,对村民的生产生活带来了一定的影响。
水电、通讯等基础设施也有一定的改善空间。
建议:政府应加大对基础设施的建设力度,尤其是交通建设。
对于一些自然资源丰富但交通落后的村庄,可以适当引导一些企业进行资源利用,带动当地经济的发展。
五、教育和人才培养教育是村庄发展的基础。
由于地理位置和经济条件的限制,当地的教育资源相对匮乏,导致了村里的青少年教育水平较低。
知识和技能人才也相对稀缺。
重庆大学本科学生毕业设计(论文)基于因子分析的重庆各区县经济排名研究学生:李静松学号:20072268指导教师:刘德强专业:统计学重庆大学数学与统计学院二O一一年六月Graduation Design(Thesis) of Chongqing UniversityBased on Factor Analysis of Each Area & County in ChongqingUndergraduate: Li JingsongSupervisor: Liu DeqiangMajor: StatisticsCollege of Mathematics and StatisticsChongqing UniversityJune 2011摘要区、县域经济是国民经济的重要组成部分,同时也客观的反应了国民经济的发展状况,因此对区、县经济状况的分析是很重要的。
本文运用因子分析方法,借用统计软件SPSS,对来自《2010重庆市统计年鉴》的有关指标数据,选取12个指标,对重庆市40个区县经济发展的近况进行了分析和客观的综合评价。
分析结果显示,40个区县的城乡统筹经济发展水平还存在较大的差异,综合测评得分位于前茅,城市经济比较发达的区县,大都位于重庆西部的主城区范围内,例如、渝中区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、渝北区等,仅有少数是主城区以外的区县,如万州区、涪陵区、江津区、永川区等。
综合测评得分较低城市经济发展较为落后的区县大部分都位于老少边穷、自然条件差、交通不便、工业落后的东部山区,如巫溪县、万盛区、彭水县等。
通过分析并提出了相关改进的建议及可行的措施建议,客观评价各区县的经济综合实力及其在全市的地位,有益于各级政府或有关机构了解区县的经济情况,同时也为促进区域经济发展提供决策依据。
同时也为促进其他省市区域经济发展提供了参考价值。
关键词:重庆,区县域经济,因子分析,综合评价,改进建议ABSTRACTArea, county economy is an important part of the national economy, they also reflects the development of national economy condition objectively. So to analyze the district and county economic status is very important. This paper applies the method of factor analysis, and statistical software SPSS, to borrow from the '2010 Chongqing statistical yearbook', choosing 12 relevant index data from it. Use the index data to analyze and evaluate the economic development of 40 area county in Chongqing .The analysis results show that 40 counties of urban and rural economic development level is biggish difference, comprehensive measuring and testing score one city in a relatively developed economy, mostly located in western counties within the scope of chongqing city, for example, yuzhong district, shapingba district, jiulongpo district, nanan distract YuBeiOu etc, and only several districts and counties are out of the urban area such as WanZhouOu, FuLingOu, jiangjin district, yongchuan area. Comprehensive evaluation score lower urban economic development is comparatively backward counties are located in the most weak, natural condition is poor, traffic inconvenience, industrial backward in eastern mountainous area, WuXiXian, WanChengOu, PengShuiXian etc.Through the analysis and put forward relevant Suggestions for improvement and feasible measures, an objective evaluation of each area county economic comprehensive strength and the position in the city, beneficial to governments or relevant organization understand the economic conditions, and for promoting regional economic development to provide basis for decision-making. Also in order to promote regional economic development of other provinces and municipalities provides reference value.Key words:Chongqing, Area & County Economy, Factor Analysis, Overall Merit, Suggestions for Improvement目录摘要....................................................................................................... 错误!未定义书签。
论文关键词:区县经济因子分析聚类分析综合评价论文摘要:本文运用因子分析和聚类分析方法,借用统计软件SPSS,对来自《2008重庆市统计年鉴》的有关指标数据,进行重庆市40个区县经济发展水平进行了分析和客观的综合评价。
客观评价各区县的经济综合实力及在其在全市的地位,有益于各级政府或有关机构了解区县的经济情况,为促进区域经济发展提供科学决策依据。
0 引言西部大开发这一跨世纪战略的实施后使直辖不久的新重庆获得了前所未有的历史性发展大机遇。
重庆经济的崛起和腾飞将在经济发展中起到“增长极”的带动作用,而重庆经济的崛起则有赖于其自身地区间经济的协调发展。
值得注意的是,由于历史条件及发展条件的差异,重庆地区经济发展存在明显的东西差异。
新重庆是由相对发达的特大工业经济板块和落后的广大农村经济为主的板块组成,二元经济结构是重庆经济一个十分突出的特点。
如何客观地评价重庆市社会经济发展状况,找出经济发展的差距及差距的主要原因,并提出协调发展的对策无疑具有重要的理论意义和实践意义。
衡量一个地区的发展情况,不仅仅是看某一项产业的产值,而是应该从社会生产的各个方面去考察,看各项生产情况的综合效果这就需要一种综合评价的方法,同时通过综合评价帮助我们发现社会生产中存在的问题以及影响总体发展水平的因素,为各个地区实现均衡发展提供一些理论依据。
本文运用因子分析和聚类分析方法,对重庆市40个区县的经济情况进行分析,按经济综合实力评价各区县在全市的地位。
1 经济指标体系及相关数据 1.1 指标体系。
本文选择反映经济情况的十四项主要指标:国民生产总值、全社会固定投资、社会消费品零售额、工业总产值、农林牧渔业产值、农村居民消费恩格尔系数、建筑业总产值、人均国民生产总值、地方预算内财政收入、地方预算内财政支出、金融机构存款余额、金融机构贷款余额、城乡居民储蓄、农村居民人均纯收入等。
表1是《2008重庆市统计年鉴》提供的区县各项经济指标数据。
利用因子分析方法对重庆市各区县经济发展状况的评价在衡量一个地区的经济发展状况时,并不能仅仅简单比较一两项指标数据,特别是现在社会经济各行业错综交汇,更应该从社会经济发展的各方面综合考察,从而描述社会经济的现状,找出存在的问题及其影响因素,为地区经济发展提高政策制定依据。
我对重庆市40个区市县的经济情况进行分析,根据各区县市的数据(见附页),并按经济综合实力评价各区市县的地位和发展状况。
在分析过程中,我选取了能足够反映经济发展总体水平的9 项主要指标(万元) :x1: GDP x2:工业总产值 x3:农业总产值x4:水陆货运总量(万吨) x5:邮电通讯总量 x6:固定资产投资x7:预算内财政收入 x8:城乡居民储蓄余额 x9:社会消费品零售额一、数据分析:sig值为0,选择a=0.05,由于sig值小于a,则认为各变量的独立性假设不成立。
同时,KMO检验值为0.766,根据KMO度量标准可以得出原有变量适合进行因子分析。
(KMO度量标准:0.9以上表示非常合适;0.8表示合适;0.7表示一般;0.6表示个因子的特征根很高,对解释变量原有的贡献最大,第三个以后的因子特征根3个因子是合适的。
80%甚至90%以上,说明提取的因子已经包含了原始变量的大部分信息,因子提取的效果比较理想。
采用主成分法计算因子载荷矩阵A ,根据因子载荷矩阵可以说明各因子在各变量上的载荷,即影响程度。
由于初始的因子载荷矩阵系数不是太明显,为了使因子载荷矩阵中系数向0-1 分化,对初始因子载荷矩阵进行方差最大旋转,旋转后的因子载荷矩阵如下表所示:邮电通讯总量=0.975F1+0F2+0F3社会消费品零售总额=0.902F1+0.336F2+0F3城乡居民储蓄存款余额=0.828F1+0.311F2+0F3地方财政预算内收=0.815F1+0.451F2+0.119F3GDP=0.707F1+0.608F2+0.273F3固定资产投资=0.660F1+0.651F2+0.165F3水陆货物周转量=0.631F1+0.525F2+0F3工业总产值=0.123F1+0.967F2-0.103F3农业总产值=0F1+0F2+0.993F3由表中可以看出,第一公因子在除工业总产值和农业总产值外,在其它变量上都有较大的载荷,主要表现为除工农业外的各经济指标的综合影响,可将其定义为经济发展的综合实力因子;第二公因子在工业总产值上有很大载荷,体现了工业在经济发展中的作用,定义为工业发展影响因子;同理,第三公因子在农业总产值上有很大载荷,定义为农业发展影响因子。
重庆各区县经济综合实力的因子分析摘要:采用主成分分析方法对重庆市各区县经济实力进行综合评价,利用SPSS软件的统计分析功能对31个区县的测定数据进行了分析评价,对于31个区县,选取11个衡量经济综合实力的指标,通过主成分分析方法实现对数据的降维,从而对经济实力进行综合评价,针对城市排名分析31个区县经济实力的差异,进而得出经济综合实力的结论与建议。
31个城市的数据来源于2010重庆市统计年鉴,其中,渝中区的第三项指标数据存在缺失值,采用均值进行代替。
关键词:经济实力SPSS因子分析综合实力一、引言1997年经国务院批准设立重庆直辖市,并将原四川所属万州,涪陵,黔江并入。
因此,重庆经济发展地区差异加大,区域经济发展极不平衡。
鉴于重庆的经济发展关系到整个三峡库区的建设,关系到国家中西部开发战略,对其区域经济的发展进行研究,并以此为依据制定正确地区域经济政策显得极为重要。
本文以重庆市区县经济为研究对象,利用《重庆统计年鉴2010》提供的数据,对重庆主要的31个区县的测定数据,利用SPSS软件的统计分析功能,采用R型因子分析方法,通过R因子分析方法实现对数据的降维,从而对经济实力进行综合评价,针对城市排名分析31个区县经济实力的差异,进而得出经济综合实力的结论与建议。
31个区县的数据来源于2010重庆市统计年鉴,其中,渝中区的一项指标数据存在缺失值,采用均值替代法进行处理。
经济指标的选择:综合指标包括总量指标和平均指标,由于指标太多和资料的有限,在这里,只选择了部分总量指标和平均指标,选取11个衡量指标。
社会消费品零售总额(X1),全社会固定资产投资(X2),区县级地方财政收入(X3),农林牧渔业总产值(X4),地区生产总值(X5),工业总产值(X6),金融机构人民币存款余额(X7),城镇非私营单位职工年评价工资(X8),城镇居民人均可支配收入(X9),建筑业总产值(X10),金融机构人民币存款余额(X11)。
关于重庆市X县Y村经济发展情况的调查分析重庆市X县Y村是一个位于重庆市辖区的小村庄,目前正处于经济转型的关键阶段。
为了解该村庄的经济发展情况,我们进行了一次全面的调查分析,主要涉及村庄的产业结构、人才资源、基础设施建设等方面。
以下是对调查结果的分析和总结。
一、产业结构在调查过程中,我们发现X县Y村的产业结构主要以农业为主,以种植业为主要产业。
有较大面积的稻田、玉米地和果园等农田,农业产出占据了整个村庄经济总量的绝大部分。
令人关注的是,农业产业在村庄发展中所占的比重逐渐在减少。
在农田面积保持不变的情况下,农业收入并没有显著增长,这可能是由于土地资源的过度利用以及农业生产方式的落后等原因造成的。
农业产业需要更多的技术和资金的支持,才能更好地实现增收。
村庄的工业和服务业发展相对滞后。
村内缺乏规模较大的工业企业,且服务业资源较为匮乏,只有一些小型的超市和餐饮店。
在产业结构上,X县Y村的经济发展还有待进一步优化和调整。
二、人才资源人才是推动经济发展的重要因素,而X县Y村在人才资源方面也存在一定的问题。
村庄缺乏高素质的农业人才和技术人才。
在农业领域,缺乏先进的种植技术和管理方法,限制了农业产业的发展。
在工业和服务业领域,也缺乏相关领域的专业人才,这制约了村庄的产业发展。
年轻人才外流的情况较为严重。
随着城市化进程的加快,村民中的年轻人更愿意选择外出打工或者到城市就业,这导致村庄的劳动力资源流失,严重影响了村庄的经济发展。
村庄需要加大对人才的吸引力和培养力度,提高农业和服务业人才的整体素质。
也要鼓励和支持留乡创业的年轻人,为他们提供更多的创业机会和支持。
三、基础设施建设基础设施建设是保障经济发展的重要条件,而X县Y村在基础设施建设方面也存在一些短板。
村庄道路交通并不便利,农田与市区之间的交通不便,制约了农产品销售和流通。
水电、通讯等基础设施也相对薄弱。
部分村民仍然使用传统的取水方式,电力设施不够完善,通讯网络覆盖也不够广泛。
2024年重庆市区域经济市场发展现状概述重庆市作为中国西南地区的重要城市,近年来在经济发展方面取得了显著的成就。
本文将对重庆市区域经济市场发展的现状进行分析和总结。
经济发展状况重庆市经济发展呈现良好的势头。
2019年,重庆市GDP达到2.57万亿元,位居全国前列。
重庆市以制造业为主导产业,其中汽车、电子、化工等产业表现出色。
随着国家对西部大开发的支持力度增大,重庆市未来的经济发展前景更加值得期待。
区域经济市场概况1. 市场规模扩大重庆市经济市场的规模逐年扩大。
目前,市区内拥有多个大型商业中心和购物中心,如重庆金鹰、重庆步行街等,吸引了大量消费者和商家。
同时,电子商务也得到了快速发展,各类电商平台的出现为市民提供了更加便捷的购物方式。
2. 产业结构优化重庆市区域经济市场的产业结构逐渐优化。
在过去的几年里,重庆市政府采取了一系列措施,推动传统产业升级和战略性新兴产业的发展。
特别是在高技术制造业、新能源和新材料等领域,重庆市取得了显著的成果。
3. 创新创业氛围浓厚重庆市区域经济市场的创新创业氛围浓厚。
政府推出了一系列政策,激励和支持创新创业企业的发展。
同时,众多创业孵化器和创投机构的涌现,为创业者提供了更多机会和资源。
重庆市区域内的创新创业企业数量逐年增加,为经济市场发展注入了新鲜的活力和动力。
4. 人才集聚效应显著重庆市区域经济市场吸引了大量高层次人才的集聚。
近年来,重庆市政府出台了一系列吸引人才的政策措施,包括优惠政策、人才引进计划等。
这些政策的实施,为重庆市的经济市场发展提供了强大的人才支持。
发展面临的挑战尽管重庆市区域经济市场发展取得了很大的进步,但仍然面临一些挑战: 1. 重庆市与发达地区相比,仍存在一定的发展差距,特别是在高科技产业和创新创业领域。
2. 重庆市的基础设施建设与经济发展不完全匹配,需要加快投资建设,提升城市的软硬件环境。
3. 重庆市的环境保护和生态建设仍然存在一些问题,需要进一步加强环保工作,确保可持续发展。
渝东两翼各区县综合经济实力的实证渝东两翼各区县综合经济实力的实证摘要:随着重庆市整体经济的快速发展,各地区经济发展水平也出现了不平衡的态势。
基于因子分析策略,提取了反映地区综合经济实力的12项指标来研究渝东两翼各区县的综合经济实力。
通过研究结果来反映各个区县经济发展的差异和不平衡的理由,并找出其中的理由对其加以解决,使得重庆市整体的经济能快速均衡的发展。
关键词:渝东两翼;综合经济实力;因子分析一、渝东两翼的经济目前状况自重庆构建“一圈两翼”的经济发展格局以来,重庆市一小时经济圈的各地区综合经济实力明显显著提升,与此同时也带动了两翼地区的发展。
2011年渝东两翼的GDP为2 248.44亿,相对2010年同比增长了17.2%。
虽然近几年来取得了显著的成就,但由于“两翼”基础设施比较薄弱,发展相对缓慢,和“一圈”的经济水平明显还存在巨大的差异。
在传统农业方面,主导产业链条短并且利润较低,对经济的推动力不足;在工业方面,产业规模较小、不成熟、市场占有率低,还不足以成为区域现代化工业发展的主要动力。
二、分析策略因子分析是将多变量化简的一种多元统计策略,也可以把它看作是主成份分析的推广。
它的目的是分解原始变量,从所研究的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策略。
然后再将观测变量进行分类,将相关性较高分在同一类中,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。
最后通过统计软件计算出每个研究对象的各个因子的得分,然后计算出因子综合得分。
这种分析策略也就是将原来提出的原始变量合成尽可能少地几个综合性的指标变量,这几个综合变量不仅要能充分反映原来所有的变量所能反映的信息,又能使少数变量之间互不相关。
三、实证分析本文选取了《中国年鉴重庆统计年鉴(2011)》中关于重庆市渝东两翼经济发展状况的一些指标数据,这些指标数据包括,地区生产总值、农林渔牧总产值、农林渔牧总产值的增长率、工业总产值、工业总产值增长率、工业占第二产业的比重、总资产贡献率、城镇化率、公路里程、固定投资、财政收入、对外贸易、卫生机构数。
重庆各区县经济发展水平的因子分析摘要:在制定重庆“十二五”规划和新一轮西部大开发实施之际,对重庆市40个区县进行综合评价是十分必要和有意义的。
本文依据重庆市2009年的统计数据,建立一个综合的评价体系,然后利用因子分析方法,对重庆市各个区县进行评价。
并按照该综合评价体系对各个区县进行评分。
最后,根据评分结果,把40个区县分为四类地区,并提出一个总体发展思路。
关键词:因子分析,综合评价,经济指标,发展思路一、引言在西部大开发的第一个十年里,重庆市在政治、经济、文化、能源、通信、交通等各方面实现了跨越式的发展,取得了令世人瞩目的成就,创造了一条“重庆模式”的发展道路。
在重庆“十二五”规划和新一轮西部大开发实施之际,对重庆各个区县的经济发展水平进行综合评价,不仅是对重庆各个区县经济发展的一次总结,而且也为将来的发展规划提供参考和依据。
因此,准确地评价重庆各个区县的经济发展水平,分析各区县间经济发展水平的差异,将对它们未来的发展具有重大的意义。
准确评价各区县的综合得分所面对的困难和问题是:⑴、如何选定评价指标变量;⑵、如何选择客观、合理、可靠的综合评价体系。
本文首先对上述两个问题进行讨论,然后利用因子分析方法对2009年重庆市40个区县的经济发展水平及其影响因素进行实证分析。
二、单项变量指标的选取因子分析依赖于原始变量的选择,所以原始变量的选择十分重要(指标的选择非常重要)。
因此,笔者根据2007年3月8日,胡锦涛总书记为重庆发展制定的“314”总体部署的精神,选取了十二项变量指标,分成经济指标、产业结构指标和地区发展指标三类进行研究(见表一),并希望在以下指标的分析中,找出代表重庆各区县经济发展水平的公因子。
在指标的选取方面,我们遵循代表性和综合性原则。
首先用聚类方法将相关的候选变量指标划分成三类,再用相关系数法和条件广义最小方差法从每一类中选择若干有代表性的变量指标。
也就是说,选取的变量能够综合地反映地区的经济水平、产业结构或经济发展状况。
经济指标是从总量和人均的角度全面综合地考察地区的经济水平。
在选取的七个经济指标中,年末就业人数、地区生产总值、城乡居民储蓄、社会消费品零售总额、区县级地方财政收入五个指标是从不同方面反映各地区经济总量水平;人均地区生产总值、城镇居民人均可支配收入两个指标则从人均的角度来反映地区的经济水平。
在产业结构的指标方面,我们选用区县各产业产值占全市各产业产值的比重作为指标变量。
这不仅可以反映出各区县在全市产业发展的位置,还能够显示出各个区县的产业发展状况,并通过经济发展水平与产业发展水平的正相关关系,在一定程度上反映各区县的经济水平。
至于在反映地区发展方面,我们从投资和产出的角度,采用地区生产总值年平均增长率和全社会固定资产投资年平均增长率两个综合性总量指标。
平均增长率是反映在一定时期内,平均增长程度的指标。
我们选用1999年至2009年重庆(西部大开发十年)的数据,采用几何平均法(水平法)1计算得出上述两个指标。
因而,这两个指标非常具有现实意义和代表性。
表一:综合评价体系1几何平均法:也称水平法。
是指通过定基发展速度(总速度)等于相应各期环比发展速度的连乘积:11201a a a a a a a a n n n =⨯⋅⋅⋅⨯⨯-;再将各环比发展速度的数量差异抽象化,用平均发展速度代替各个环比发展速度,上式可变形为:0a a x n n =,即nni i i n n aa a a x ∏=-==11,最后,平均增长速度:1-='x x ;式中n 为时间数列项数,0a 和n a 分别为时间数列的最初水平和最末水平,x 为平均发展速度,x '为平均增长速度。
另外,需要指出的是,水平法强调最末水平与实际相等,侧重考察最末一期的发展(增长)水平。
三、综合评价方法的选择指标体系的综合评价方法有很多种,目前应用比较广泛的有主观权数法、主成分分析法、因子分析法和聚类分析法等方法。
笔者将对以上主要的多元统计分析方法进行简要的评述。
主观权数法是指,在考虑指标之间相关性强弱和各指标对综合经济效益影响程度的基础上,采用专家调查法(德尔菲法)确定各指标的权数。
钱争鸣和陈伟彦(1999)认为:“该方法的优点在于评价的规范性和可操作性强,但由于:(1)采用的权数是主观的,即使对指标之间的相关性加以考虑,也难以准确反映指标体系的内在结构关系;(2)使用统一的全国标准值加以对比求值,但全国标准值本身主观性较强,而且缺乏足够的理论依据。
更重要的是,对于不同地区、不同类型的企业,以及不同性质的指标,均采用统一的全国标准值,也会在很大程度上影响评价的准确性。
”2聚类分析是一种探索性分析,在进行分类的过程中,人们可以不用在事前建立一个分类标准,而聚类分析能够从各项样本数据出发,自行分类。
由于使用不同方法的聚类分析,常常会得到有较大差异的结论,所以,不同的研究者对相同的一组样本数据进行聚类分析是,往往所得到的聚类数不一致。
因此,聚类分析的一大争论点就是得出的结论缺乏一致性。
主成分分析方法是一种应用比较广泛的,把反映样本某项特征的多个指标变量转化为少数几个综合变量的多元统计方法。
该分析方法从解释变量的方差出发,并假定变量的方差能够完全被主成分解释。
而主成分的方差贡献率实际上代表主成分对样本信息变化反应程度的大小。
然而,在使用主成分分析时,常常会出现了一些错误与不足,以至于不能解决实际问题。
“如用协方差矩阵的主成分分析出现了如下错误与不足:⑴、没有明确和判断该数据降低维数的条件是否成立;⑵、主成分系数的平方和不为1;⑶、没有明确和判断所用数据是否适合作单独的主成分分析;⑷、选取的主成分对原始变量没有代表性。
”3经典的因子分析模型是由Charles Spearman于1904年提出的,并在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中,常被应用于综合评价与监控。
因子的含义是代表各类信息的综合指标。
因子分析方法的基本思想是:从分析变2钱争鸣,陈伟彦.我国工业经济效益指标评价与主成分分析的实证研究[J].统计研究,1999,(7)3陈洁文,陈勇,林海明.主成分分析应用中应注意的问题[J].统计与决策2009年第8期量的相关关系出发,并假定变量间的相关关系能够完全被公因子解释。
也就是说,“通过研究多变量之间的内部依赖关系,寻求这些样本数据的基本结构,并用少数几个被称为公因子的不可观测变量,来表示其基本数据结构。
”4该分析方法的优点主要表现在:“⑴、因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量;⑵、因子变量不是对原有变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,并能够反映出原有变量大部分的信息;⑶、因子变量之间不存在线性相关关系,对变量的分析比较方便;⑷、因子变量具有命名解释性,即该变量是对某些原始变量信息的综合反映。
”5因此,通过因子分析方法可以建立一个比较客观、合理、可靠的综合评价体系,从而实现对多个样本进行综合评价和排名。
基于上述对四种主要多元统计方法的评述,笔者认为采用因子分析法不仅能较好地避免或解决上述其他多元统计方法所遇到的问题,而且还可以通过研究指标体系的内在结构关系从而将多个指标转化为互不相关的,包含原来指标大部分信息(85%以上)的少数几个因子综合指标。
另外,在现实中,指标之间常常具有较强的相关性,使得研究工作变得更加复杂。
运用因子分析可以简化数据结构,比较客观地确定综合评价数学模型的权重,从而计算出综合评价值。
四、重庆市40个区县经济发展水平的实证分析本文利用重庆市2009年各个区县的统计资料,运用SPSS16.0统计分析软件中的因子分析功能,根据上述综合评价体系,对重庆市40个区县的经济发展水平进行因子分析,并从反映这些地区综合特征的众多变量指标中,提取几个主要、相互独立的公因子来代替原来的变量指标对经济发展水平进行综合评价。
以下便是重庆市各区县的经济指标原始数据(见表二)。
表二:重庆市各区县经济指标原始数据4侯景新,尹卫红.区域经济分析方法[M].商务印书馆,2004年第一版,134—135页5宋志刚,谢蕾蕾,何旭洪. SPSS16.0实用教程[M]. 人民邮电出版社,2008年10月第一版,246页X 1X 2X 3X 4X 5X 6X 7X 8X 9X 10X 11X 121渝中区26.98468364065505419320118063291203528839100.00604930.1808490.1615750.08692大渡口区 6.2914956225444684347117183229673906370.0026860.02873990.0197280.1621370.26553江北区9.9932535464705126496961726318071713711960.0043290.03659490.079420.2171860.28954沙坪坝区11.6834769473828632350981736117130193233420.0072120.04928020.0700610.163690.25015九龙坡区19.4250002914991637675211721021605662318060.0103620.06845820.1041230.1927510.20586南岸区10.9330015014230722898471721016158732378450.0055080.05341610.04550.197720.27027北碚区 5.821923567265251465235171846744711521660.0138410.03394370.0270340.1451130.28378渝北区13.1545940154750332445581718717983632653180.028240.07298370.0770120.2798080.26869巴南区11.22433339269881555792171818390431442810.0401590.03548330.0390360.1846840.31110万盛区 3.224001251572528531411305159297334560.0071240.00601090.0060460.1177260.272811双桥区 1.0931510066128736811718532579280830.0004710.00749410.0021740.1969390.361312涪陵区10.313550379345171494182151098683443020020.0439090.05720660.0529820.1871750.223613长寿区8.041763812230431308643149274642812275370.0316050.02512360.0285150.146340.275614江津区11.192492853195171789346149398868282535370.0672330.03794380.0313720.1219850.23315合川区 6.422027492157961915363148788400592539720.0548030.02502850.0336150.1053350.30316永川区 5.852440761261731495711151389232512211380.0426870.03693060.0366990.1683980.271517南川区 2.8911472612087460809014329401950946050.033410.01563730.0163770.1438250.27618綦江县 4.71140965016760976013144524726261551460.0381780.01769570.0229430.1597220.246419潼南县 2.069558561332168162413980345573503660.0391110.00881430.0167530.1265610.268620铜梁县 2.351277970203481053233155033992291504400.0303280.02052110.0156080.1350180.249421大足县 3.72118628315432667384146973945601469910.0335730.01614710.0172030.1263890.263822荣昌县 3.22129982519777798960149183805691415260.0370450.02014640.0153660.1591380.265323璧山县 3.64128046324169972666158424135241297020.0175640.02176350.0171080.1640370.249124万州区12.2238645462513224641791491810634781804860.0492650.05740380.0640910.2125120.250925梁平县 3.129254791295890604614039313470681960.0284570.01036280.015980.1549690.251626城口县0.98208889110811618881105355264172800.0060230.00283840.0030090.1743460.369627丰都县 2.366570761025270589512073260745565120.0238660.00725970.0105840.1305360.308428垫江县 3.949468251312079634214215348645747940.0289090.01262850.0135740.1510010.270729忠 县 1.893689612637101826313913290372704260.0304410.01107710.0149590.1598930.258430开 县 4.63123026910668133132012385579978552800.0440050.0147710.0183410.1300190.238631云阳县 3.14746052737088713911233349319352640.0334330.00671460.0125930.1347250.255432奉节县 2.498558421003652671911261256202463870.0303720.00813070.0158070.1536550.248233巫山县 1.68419065844034204812323157598257950.0167580.00427690.0068650.1405860.227234巫溪县 1.85309436705627024810323113779201450.012830.00290260.0053140.1553340.356835黔江区 2.477909851809038166612379299194964060.0152520.01117240.0126540.1705160.308336武隆县 1.785920031719233575113927189249488670.0155650.00586430.0119340.1739180.305337石柱县 2.455390741254142992512766207510429100.0194070.0060690.0085680.1578130.355538秀山县 1.66211581251632273213104226666595670.0161620.00862260.0091220.1717430.361639酉阳县 2.25476985835040607310457212101460540.0204410.00505560.0072180.1546830.335440彭水县1.975814011082231388311430235551505050.0194380.00676750.0092970.166310.356地区\变量注: (1)数据来源于《重庆统计年鉴2000》和《重庆统计年鉴2010》根据表二的指标数据,首先运用SPSS16.0统计软件进行无量钢化处理,即标准化处理,所用公式为:j j ij ij x x x σ/)(-='若j σ= 0,令ij x = 0, i=1、2...40,j=1、2…12,其中X ij 为第i 个区县的第j 个指标值。