孝感市县域经济综合实力评价研究——基于因子分析法

孝感市县域经济综合实力评价研究通过因子分析法，对孝感市县域经济的综合实力进行了定量分析。

分析得出，孝感市7个区县以工业和投资作为重点发展经济，其中，汉川市、应城市、云梦县位居前列，发展水平相对较好。

同时也对孝感市县域经济发展水平总体实力不强、发展水平低、发展不平衡等问题提出了相应的建议。

标签：县域经济；因子分析；孝感市F21引言孝感市位于我国中南部，是湖北省区域中心城市，近几年来经济发展增幅平稳，居湖北省经济水平前列。

孝感市的县域经济是城市发展必不可少的重点，辅助着城市经济。

县域经济以县城为中心、乡镇为桥梁、农村为腹地、城乡兼容、具有地域特色的区域经济。

县域经济作为国民经济基本单元，率先拉开了由传统小农经济、计划经济向市场经济转变的序幕，为城市经济提供了巨大的资金、土地、劳动力等资源，城市经济在县域经济的摇篮中发育成长。

为了更准确、更客观的分析孝感市各个区县的经济发展状况，找出各个区县经济发展不平衡和差异性，提出对孝感市县域经济发展的方法及对策，采用了统计学因子分析法对孝感市7个区县的经济发展情况进行分析评价。

2经济发展水平评价指标与数据3因子分析法（Factor Analysis Method）因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。

基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子（定义来自MBA智库百科）。

整个分析过程采用SPSS Statistics 软件对以上数据进行因子分析。

3.1用KOM和Bartlett检验数据是否适合因子分析3.2计算因子载荷矩阵，确定公共因子（1）计算相关矩阵R的特征值、方差贡献率并提取公共因子。

相关矩阵R 的特征值、方差贡献率计算结果见表3。

由此可知第一因子的特征根为4.648，占所有因子方差的77.469%，第二因子的特征根为0.818，占所有因子方差13.630%。

基于因子分析的安徽省各城市竞争力研究分析引言一、竞争力概述竞争力是一个城市或地区在经济、社会和环境等方面的综合实力和发展潜力的表现。

一个城市的竞争力决定了其在全球化时代的地位和发展前景，是城市发展的重要指标。

城市竞争力主要包括经济实力、科技创新、社会文化、生态环境、政府治理等方面的综合表现，是城市综合实力和核心竞争力的综合体现。

二、因子分析概述因子分析是一种多元统计分析方法，通过对多个变量进行综合分析和综合变量的构建，将多个变量压缩成少数几个综合变量，以便更好地理解变量之间的关系。

因子分析在城市竞争力研究中具有重要的作用，能够从经济、社会、环境等多个方面对城市的竞争力进行综合评价，有助于揭示城市竞争力的内在结构和影响因素，为城市的发展提供科学依据。

三、安徽省各城市竞争力因子分析1. 数据来源本文选取了安徽省各城市的经济、科技创新、社会文化、生态环境、政府治理等多个方面的指标作为研究对象，数据主要来源于安徽省统计年鉴和相关政府部门发布的统计数据。

2. 因子选择3. 因子分析结果通过因子分析的方法，本文得到了安徽省各城市竞争力的综合因子得分。

经过计算和分析，得出了各个城市在不同方面的竞争力因子的得分和排名情况。

具体结果如下：（1）经济实力因子得分安徽省各城市在经济实力方面的得分情况如下：合肥市得分最高，位居第一；第二名是芜湖市；第三名是蚌埠市；第四名是淮南市；第五名是马鞍山市；……最后一名是池州市。

（2）科技创新因子得分（3）社会文化因子得分（4）生态环境因子得分（5）政府治理因子得分通过以上因子分析的结果，我们可以看出安徽省各城市在不同方面的竞争力表现及排名情况，为进一步深入研究城市竞争力提供了重要参考。

四、结论与建议通过因子分析的方法，我们得出了安徽省各城市在经济、科技创新、社会文化、生态环境、政府治理等多个方面的竞争力得分和排名情况。

从结果可以看出，合肥市在多个方面均表现出较高的竞争力，成为该省的龙头城市；其他城市在不同方面也有表现较好的地方，但在某些方面存在较大的提升空间。

基于因子分析和动态比较的县域创新能力评价作者：周明崔江胡萌来源：《湖北经济学院学报》2021年第06期摘要：提高县域创新能力是区域高质量发展的本质要求，也是应对当今国际挑战的战略选择。

从创新投入、创新环境、创新绩效3个方面建立县域创新能力评价指标体系，对江西省100个县域2017和2019年的创新数据进行因子分析，并进一步从产出能力、研发能力、财政投入、结构质量4个公共因子对江西省赣北、赣中、赣南三大经济区县域创新能力的地区差异进行动态比较。

实证结果表明：赣北经济区相对赣中、赣南经济区的创新能力在持续增强;赣中、赣南经济区均呈减弱趋势，且赣南经济区减弱趋势较大。

基于该结果，提高江西省县域创新能力可从优势建设、精准发力、精准帮扶和争先进位等方面着手。

关键词：县域创新能力;因子分析;动态比较;高质量发展;江西省中图分类号：F061.5文献标志码：A文章编号：1672-626X（2021）06-0101-10一、引言《国务院办公厅关于县域创新驱动发展的若干意见》指出，实施创新驱动发展战略基础在县域、活力在县域、难点也在县域。

但是，我国县域创新总体呈偏弱状态，发展不平衡现象突出[1]。

为全面贯彻我国创新驱动发展战略，县域创新能力的评价被提到一个前所未有的高度。

作为革命老区和红色圣地，2019年习近平总书记要求江西省努力在加快革命老区高质量发展上作示范、在推动中部地区崛起上勇争先。

在此背景下，分析和评价江西省县域创新能力的总体特征和动态变化趋势，有利于江西省相关部门深入了解各县域创新的现状和特点，对资源进行有效整合和分配，结合实际变化提出具体可行方案，从而针对性地提高县域整体创新能力。

现有研究主要集中在区域指标体系构建[2～3]、创新环境[4～5]和创新效率[6～7]3个方面，这3方面的深入研究为县域创新能力评价提供了重要思路。

县域是区域创新驱动发展的基础，是全省科技工作的重要着力点，然而鲜有学者对县域创新能力进行实证分析。

基于因子分析的安徽省各城市竞争力研究分析一、引言竞争力是评价一个地区经济发展水平的重要指标之一，各地方的竞争力水平的高低直接关系到其经济的发展状况和地位。

对各地区的竞争力进行研究和分析，对于及时发现问题，制定合理的发展战略，提高经济发展水平具有重要的意义。

本文基于因子分析的方法，对安徽省各城市的竞争力进行了研究分析，并得出了相关结论，为安徽省地方经济的发展提供了一定的参考。

二、文献综述安徽省是我国中部地区的一个重要省份，其地处长江下游、京杭大运河经济带的交汇处，区位优势明显，经济地缘优势不容忽视。

安徽省各地方的经济发展状况、产业结构和经济环境存在较大的差异，因此对其竞争力进行研究分析具有重要的意义。

三、研究方法本文采用因子分析的方法对安徽省各城市的竞争力进行研究分析。

因子分析是一种多指标的统计方法，通过将多个相关指标聚合在一起，得出一些综合的评价指标，能够更加全面地评价一个地区的竞争力水平。

具体而言，本文首先收集了安徽省各城市的相关经济数据，包括GDP总量、人均GDP、固定资产投资、消费水平等一系列指标。

然后通过因子分析的方法，将这些指标聚合在一起，得出各城市的竞争力综合指标，并在此基础上对各城市的竞争力进行排序和分析。

四、研究结果与分析通过因子分析方法，本文得出了安徽省各城市的竞争力综合指标，具体数据如下表所示：| 城市 | 竞争力综合指标 ||------|------------|| 合肥 | 0.85 || 蚌埠 | 0.72 || 芜湖 | 0.78 || 马鞍山 | 0.79 || 安庆 | 0.67 || 淮南 | 0.63 || 铜陵 | 0.70 || 池州 | 0.61 || 滁州 | 0.68 || 六安 | 0.66 || 宣城 | 0.71 || 黄山 | 0.75 || 亳州 | 0.64 |从上表可以看出，合肥市的竞争力综合指标最高，为0.85，地处省会优势明显，GDP 总量、人均GDP以及产业结构等方面都具有较大的优势。

基于因子分析与聚类分析的湖北省区域经济综合评价作者：彭娟娟田超来源：《商场现代化》2012年第14期[摘要]基于《湖北省统计年鉴2011》的统计数据，采用因子分析与聚类分析相结合的方法，对湖北省区域经济发展现状进行了实证分析，并对分类结果进行讨论。

希望研究结果能为政府相关决策部门提供参考，进一步提升区域经济发展。

[关键词]区域经济因子分析聚类分析湖北省作为全国的主要汽车基地，近年来的经济建设取得了为显著的成绩，然而由于自然基础、经济基础等各方面原因，区域经济发展存在着很大的差距。

因此，为实现湖北省转型跨越式发展，达到经济快速发展的目标，缩小区域内经济差异、促进各区域协调发展已成为全省开展各项工作的一个核心。

而这一目标的实现，须建立在对17个市区科学的经济分析基础之上。

本文正是利用子分析和聚类分析相结合的方法，对湖北省各市区的相关指标进行综合分析，通过划分区域，找出各市区的优势和不足，为湖北经济的可持续发展提供决策参考。

一、基本原理因子分析属于多元统计分析中处理降维问题统计方法，它的基本目的是用较少的综合指标来表达各变量中的各类信息，且综合指标之间彼此不相关，这样就可以对综合指标根据专业知和指标所反映的独特含义给予命名，这种分析方称为因子分析，代表各类信息的综合指标为综合因子。

聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的多元统计方法，在统计分析的应用领域已得到广泛应用。

系统聚类法是聚类分析诸方法中用的最多的一种，其基本思想是：首先将一定数量的样品或指标分成一类，然后根据样品（或指标）的亲疏密度，将亲疏程度最高的两类进行合并。

然后再考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。

重复这一过程，直至将所有的样品（或指标）合并成一类。

二、实证分析1.指标与数据的选取。

要对一个地区的发展水平做出全面、客观的评价，必须建立合适的指标体系。

根据湖北省2011年统计年鉴中选取的17个城市，本文选取以下 9 项指标：X1：总人口（万）；X2：农民人均纯收入（元）；X3：旅游收入（亿元）；X4：生产总值（亿元）；X5：第一业生产总值（亿元）；X6：第二产业生产总值（亿元）；X7：第三产生产总值（亿元）；X8：财政收入（亿元）；X9：财政支出（亿元）；X10：全社会固定资产投资（亿元）；X11：资本形成总额（亿元）；X12：社会消费支出总额（亿元）。

基于因子分析的安徽省各城市竞争力研究分析一、引言竞争力是一个地区综合实力的重要体现，同时也是评价一个地区经济发展水平和潜力的重要指标。

安徽省作为中国东部沿海地区的一个重要省份，其各城市之间的竞争力差异较大，因此研究安徽省各城市的竞争力，对于深入了解地区经济发展现状和问题，并为地方政府制定科学合理的发展政策具有重要意义。

因子分析是一种统计方法，能够通过对多个相关变量的综合分析，减少变量的维度，提取出变量之间的共性因素，从而揭示出不同地区的共性特征和差异性特征。

本文将使用因子分析方法，对安徽省各城市的竞争力进行分析研究，以期为地方政府提供一定的参考价值。

二、数据和方法1. 数据本文收集了安徽省各城市相关经济社会指标数据，包括城市GDP、人均GDP、财政收入、城市人口规模、科技创新指数、产业结构等。

共计收集了10个指标数据，并选取安徽省14个地级市作为研究对象。

2. 方法本文将采用主成分分析法作为因子分析方法，通过主成分分析提取出安徽省各城市竞争力的主要影响因素，并分析各因素的贡献度和各项指标的权重。

三、结果分析通过数据处理和主成分分析法，本文得出安徽省各城市竞争力的主要影响因素，分别为经济发展、人才吸引、科技创新和产业结构。

经过分析，得出各因素的主成分载荷矩阵和贡献率，并绘制了安徽省各城市竞争力因素的散点图。

从主成分载荷图中可以看出，各项指标在不同的主成分上具有不同的权重，其中GDP和财政收入在经济发展因素中的权重较大，人口规模在人才吸引因素中的权重较大，科技创新指数在科技创新因素中的权重较大，产业结构在产业结构因素中的权重较大。

综合分析各因素的贡献率和权重，可以看出安徽省各城市竞争力的主要影响因素是经济发展和人才吸引，这说明经济发展水平和人才资源对于城市竞争力有着重要的影响。

四、结论和建议1. 加强经济发展。

各城市要优化产业结构，加大对经济的支持和投入，提高城市GDP 和财政收入水平，提高城市经济发展水平。

基于因子分析的全国部分地级市城市经济发展水平分析作者：钟雪君来源：《科技视界》2012年第35期【摘要】以全国部分地级市为研究对象，构建城市经济发展水平的评价指标体系，选取8个经济发展指标，利用因子分析法提取2个主成分，并计算出两个个主成分的得分值，据此对66个地级市的城市经济发展得分进行综合排序。

结果显示，各个地级市经济发展水平的评价得分也充分地体现了这些城市的内在经济水平，而且用于评价的指标体系与关于城市经济发展水平评价体系也是比较一致的，可以为有关政府部门做出理性的决策提供一定的参考依据。

【关键词】地级市；经济发展水平；因子分析；聚类分析0 引言城市经济是以城市为载体和发展空间，二、三产业繁荣发展，经济结构不断优化，资本、技术、劳动力、信息等生产要素高度聚集，规模效应、聚集效应和扩散效应十分突出的地区经济。

[1]城市作为一个地区的社会经济文化中心，对周围区域具有巨大的影响[2]因此，对城市综合实力的研究有重要意义。

1 数据及指标选择城市经济发展水平[3]，是指一个城市在一定时期内城市经济规模，经济结构比重以及居民生活水平等各个方面所具备的现实实力的集合。

指标选取[4]应遵循科学性与可比性、系统性和层次性相统一、针对性和可操作性相统一的原则。

在指标选取时还要注意两点：一是单个指标的意义，二是指标体系的内部结构。

根据上述，将城市经济发展水平评价系统分成经济规模与居民生活水平[5]，经济结构等2个子系统[5]。

本文主要从经济规模与居民生活水平、经济结构等方面，选取评价指标，建立评价全国部分地级市城市经济发展水平指标体系，如表1所示。

2 方法选择在多指标综合评价中，权重系数的确定是一个重要的步骤。

本文采取因子分析法得到各个指标的权重，然后用聚类分析将各个地级市划分成相应的几类，以为各个地区协同发展提供依据。

2.1 因子分析因子分析是通过研究多个指标的相关矩阵的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数公因子，将每个指标变量表示成公因子的线性组合，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

基于因子分析法的县域经济研究因子分析是一种常用的多元统计分析方法，它可以有效地降低变量维数，揭示变量之间的内在联系。

在县域经济研究中，因子分析可以帮助我们发现县域经济中的主要因素，了解这些因素对县域经济发展的影响，从而为制定精准的经济发展策略提供决策支持。

首先，我们需要对指标进行筛选和处理，以确保所选指标具有代表性和稳定性。

对于县域经济而言，我们可以从以下几个方面考虑指标的选择和处理：一是产业结构。

产业结构是县域经济发展的重要因素，可以反映出县域经济的优势和劣势。

我们可以选取工业、农业、服务业等几个方面的指标进行分析。

选定指标后，我们可以进行因子分析。

因子分析的核心思想是将多个变量综合为少数几个因子，从而减少变量数目，减轻分析负担。

因子分析的基本步骤如下：二、因子旋转。

因子旋转是对因子进行变换的过程。

通常采用正交旋转（如Varimax）和斜交旋转（如Oblique）两种旋转方法。

正交旋转可以使得每个因子之间互相独立，而斜交旋转则允许因子之间存在一定的相关关系。

三、因子载荷。

因子载荷是指原始变量和因子之间的相关系数，它可以反映出每个原始变量对某个因子的贡献程度。

通常选择载荷绝对值大于0.5的变量作为该因子的代表性变量。

四、因子解释。

因子解释是利用已识别的因子来解释各变量的内在联系。

通过对每个因子的载荷进行分析，可以了解各因子代表的经济因素和其对县域经济发展的影响。

最后，我们可以利用因子分析的结果，为县域经济发展提供决策建议。

例如，如果发现某个因子对县域经济发展具有较大的影响，那么可以提高该因子的水平，以促进县域经济的发展。

同时，如果发现某个指标在多个因子中都有较高的载荷，那么就应该加大对该指标的关注和投入，以提高其在经济发展中的作用。

基于因子分析安徽城市经济综合实力分析摘要：本文基于《安徽省统计年鉴2017》数据，使用因子分析方法运用SPSS16.0对数据进行处理。

选取10项指标，对安徽省各城市经济综合实力进行分析。

研究表明：安徽省经济发展呈现区域性的差异，产业发展也呈现一定的区别。

因此要通过调整产业结构，优化发展方式，实现各区域协调发展。

1、构建指标体系及数据预处理（1）指标体系构建以安徽省16个地级市为样本，选取能够反映地区经济实力的10项指标。

具体包括：各市生产总值（X1）、人均生产总值（X2）、人口自然增长率（X3）、从业人员（X4）、固定资产投资（X5）、财政收入（X6）、人均绿地面积（X7）、进出口总额（X8），消费品零售总额（X9）、实际利用外资（X10）。

（2）模型及数据预处理分析在实际问题的研究中，往往会涉及诸多变量。

变量过多是的问题研究复杂化，增加计算难度。

此外，由于多个变量之间往往会存在一定的相关性，给问题的分析和解释带来困难。

为了使问题简单化，本文使用因子分析的方法来处理数据。

因子分析通过将原始变量线性组合，选取几个公因子，使问题得到简化。

因子分析的一般表达式：其中，Xi（i=1，2，....p）是可观测的随机向量，为因子载荷，为X的公共因子，为特殊因子，是不可观测的向量。

2、实证分析对上述选取的变量的数据进行预处理。

通过相关系数矩阵结果可知，变量之间存在较高的相关性，适合做因子分析。

根据表1解释的总方差可知，有两个公因子特征值大于1。

故提取这两个公共因子，记为F1，F2。

由表2可知F1在各市生产总值，人均生产总值，固定资产投资，财政收入，出口总额，消费品零售总额，实际利用外资这些指标上的载荷较大，因此F1主要反映经济发展的规模，可定义为总量因子。

第二主因子在人口自然增长率，从业人员，人均绿地面积上的载荷较大。

因此，F2主要反映居民的生活質量，可定义为人均因子。

表3是因子得分系数矩阵，建立因子得分模型：F1=0.151X1+0.155X2-0.069X3+0.012X4+0.158X5+0.155X6-0.011X7+0.160X 8+0.137X9+0.142X10F2=0.053X1-0.267X2+0.358X3+0.358X4+0.013X5+0.026X6-0.286X7-0.027X 8+0.110X9-0.056X10以主因子方差贡献率为权数构造综合因子F=（61.997*F1+23.906*F2）/85.9033、结果分析从表3可知，从总量因子方面看，合肥市的综合因子得分远高于其他城市，表明合肥市的经济发展状况较好。

DOI ：10.16675/14-1065/f.2020.24.008基于因子和聚类分析的城市竞争力测度与评价□刘伟摘要：以山东半岛城市群8个地市为研究对象，从总量指标、结构指标、工业指标以及社会指标等方面构建了评价体系。

运用主成分分析法计算出8个地市的竞争力得分，运用聚类分析法对8地市2010—2016年竞争力的发展状况进行聚类。

得出以下结论：山东半岛城市群8地市总体上竞争力水平比较高；8地市之间的竞争力差距较明显，以胶济线和沿海线为核心的两条主轴发展不平衡；8地市之间的发展明显呈现出以青岛为核心的单极化趋势；8地市竞争力发展在总体上的变动较稳定，但各地市间的变动差异较大。

关键词：山东半岛城市群；城市竞争力；因子分析；聚类分析文章编号：1004-7026（2020）24-0025-03中国图书分类号：F299.27文献标志码：A（云南师范大学经济与管理学院云南昆明650500）———以山东半岛城市群8地市为例随着经济全球化的深入和生产要素的跨区域流动，国家的边界逐渐淡化。

宏观上以国家为载体的国际竞争逐渐弱化，而以城市为载体的区域竞争对经济的影响正逐步增强。

各个国家之间的竞争也逐渐演化为城市与城市、区域与区域之间的竞争[1]。

就城市与区域的关系而言，城市是区域的核心，区域之间的竞争通过城市表现为城市之间的竞争，区域竞争能力取决于城市的竞争力[2]。

研究城市竞争力对于各区域客观、准确认清自身的优势与不足，以及制定相应的发展战略具有重要的指导意义[3]。

目前关于区域竞争力的研究多集中在以国家为核心的宏观领域和以县域为核心的微观领域，对于以城市为核心的中观领域的研究较少。

具有代表性的有波特的国家竞争力模型[4]、IMD 的国家竞争力模型[5]、姚士谋等对城市竞争力的研究[6-8]、王爱君等对城市竞争力的微观分析[9]。

从城市群的角度切入，构筑了基于城市群的城市竞争力研究体系，可以有效地对山东半岛城市群8地市的竞争力进行测度与评价。

基于因子分析法的城市综合经济实力的评价作者：杨雨辰来源：《西部论丛》2017年第07期摘要：城市作为国家的经济、政治、科学和教育文化的中心，它已成为经济循环的主角，而决定每个城市激烈市场搏击中的地位、作用、未来的发展趋势的主导因素是它们各自的经济发展水平。

本文综合使用了主成分分析法和因子分析法，对荆州市近年的综合经济实力状况进行分析评价，提出了反映荆州市综合经济实力的9项指标。

研究结果反映了荆州市经济实力的逐年提高。

关键词：因子分析；综合经济实力；评价1引言进入“十三五”，在中央“五大理念”开放发展的指引下，荆州牢固树立海纳百川的开放理念，放眼全球招才引智。

据不完全统计：每年在荆州工作的外国专家近200人，他们像来自五洲四海的明珠，镶嵌在法雷奥、高田、亮锐科技、利洁时、四机、菲利华、长江大学——他们热爱中国，情系荆州，把最前沿的制造技术，最重要的学术成果带到荆州。

大开放激发大活力，大开放带来大发展，大作为源于大机遇。

十八大以来，国家机遇在长江之上屡屡叠加：激活长江黄金水道、建设长江经济带、构筑长江中游城市群。

打好“长江牌”，加速融入国家大战略，荆州已进入最佳战略机遇期。

习总书记说：“改革开放没有完成时只有进行时。

”当前，荆州的改革开放和全国一样，已进入深水区。

改革开放就是既要做好对内改革，也要做好对外开放。

改革不停顿，开放不止步。

请关注：厚植大开放，奏响长江之歌（下集）——支持更多企业“走出去”。

1.1建立指标体系为了全面、系统的描述荆州市近年的经济发展的特点和先转，通过定性分析，选择出适合综合评价的指标进行科学的定量分析；在选择指标时既要有一定的涵盖面又要有一定的内在联系。

本文综合相关文献，最后选择9项指标构建评价指标体系。

这9个指标分别为：X1表示国内生产总值（GDP）（亿元）；X2表示人均GDP（元/ 人）；X3表示第三产业人员所占比重（%）；X4地方财政预算内收入（亿元）；X5表示职工平均工资（元/人）；X6表示民用汽车拥有量（辆）；X7表示普通高等学校毕业生人数（万/人）；X8表示有点业务总量（亿元）；X9表示每万人拥有的医院床位数（张/万人）。