基于因子研究和聚类研究福建各县市经济发展探究

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1、基于因子研究和聚类研究福建各县市经济发展探究　　摘要：创建县域经济发展评价指标体系，以福建省67个县、县级市、市辖区作为样本，运用因子分析的统计方法进行实证分析，提出综合经济实力因子、社会保障实力因子、居民收入因子、农业发展实力因子与生活质量因子5个因子，同时基于因子得分矩阵对67个县、县级市、市辖区进行聚类分析。分析结果表明，反映经济发展整体水平、医疗卫生水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位，同时，农业发展实力因子跟社会保障因子的作用也不能够忽视。研究县域经济利用因子分析与聚类分析的方法，所得到的结论客观可信，并

2、且能够比较全面地反映影响县域经济发展的主要因素。关键词：县域经济；因子分析；聚类分析中图分类号：F127文献标志码：A文章编号：1673-291X（2014）02-0063-04引言13县域经济具有一个特定的地理空间，是以县级行政区划为地理空间，区域界线明确。县域经济属于区域经济范畴。过去度量研究县域经济或区域经济的发展水平往往采用人均GDP或人均GNP单一指标，但是使用单一指标评价只能反映区域经济的片面，不能全面反映整体情况。为了全面地评价县域经济发展状况，所以，现在采用多指标综合评价的方法。多指标综合评价的包括多指标组合法

3、和多指标合成法。多指标组合法一般运用各指标加权的方法进行研究，带有一定的主观成分。多指标合成法是通过一定的数据处理和合成模型把整个指标体系反映的差异综合形成一个指标。多指标合成法的指标数往往比多指标组合法多，因此，所包含的信息更为全面客观。本文把福建全省67个县、县级市、市辖区作为样本，建立县域经济指标体系，根据2012年福建省统计年鉴有关统计资料，运用因子分析与聚类分析等有关统计学方法对县域经济发展水平进行研究，从而发现影响福省建县域经济发展的主要因素。一、指标的选择以及数据的收集13想要评价县域经济发展水平，就一定要建立恰

4、当的指标体系，考虑到县域经济评价指标体系的复杂性、多样性和可操作性，基于以上原则，本文建立了一套比较完整而且易于分析的县域经济评价分析体系。论文分别从地区经济发展规模、农业生产规模、地区产业结构、工业生产规模、社会医疗保障体系、人民生活水平、地区经济效益等方面，建立的指标体系共包括22个指标，来体现县域经济发展的特征。指标包括：A第一产业产值（万元）、B第二产业产值（万元）、C第三产业产值（万元）、D城镇居民人均可支配收入（元）、E城镇居民人均消费支出（元）、F房地产投资（万元）、G地方公共财政收入（万元）、H固定资产投资（万

5、元）、I模以上工业总产值（万元）、J金融机构人民币各项存款余额（万元）、K农民人均纯收入（元）、L农民人均生活消费支出（元）、M农民人均纯收入比上年增长（%）、N农作物播种面积（千公顷）、O期末参加基本养老保险职工人数（万人）、P期末参加基本医疗保险的职工人数（万人）、Q期末参加新型农村合作医疗保险人数（万人）、R城镇居民最低生活保障人数（万人）、S农村居民最低生活保障人数（万人）、T城镇单位在岗职工平均工资（元）、U卫生机构床位数（张）、V卫生技术人员数（人）。（一）数据的相关性分析本文利用统计分析软件SPSS21对数据进行

6、处理得到如下结果。Bartlett的检验的F值等于3007.888，F值显著，KMO值为0.827，根据统计学标准，KMO值取值大于0.8，并且sig值小于0.05，所以认为数据非常适合做因子分析。通常在提取主因子的时候，因子的初始特征值的累积贡献率要达到80%以上才能被确定为主因子。文本用包含数据大部分信息的5个主因子代替原来的22个因子，最后得到综合经济实力因子、社会保障实力因子、居民收入因子、农业发展实力因子与生活质量因子这5个主因子。13之后采用回归分析法计算因子得分得到得分系数矩阵。因子得分函数为：Fac1=-0.0

7、12A+0.045X2+0.098B+0.078C+0.081D+0.122E-0.119F+0.108G+0.021H+0.127I-0.107J-0.129K-0.298L-0.035M-0.16N-0.164O+0.069P+0.037Q+0.014R+0.024S+0.208T+0.187UFac2=-0.008A+0.052B+0.05-0.125C-0.12D+0.02E+0.271F-0.002G+0.077H+0.025I-0.015J+0.007K+0.234L+0.113M+0.313N+0.325O-0.

8、097P+0.135Q+0.01R-0.052S-0.073T-0.042UFac3=0.015A+0.056B-0.039C+0.219D+0.21E-0.044F-0.025G+0.018H+0.05I-0.061J+0.323K+0.339L+0.048M-0.213N