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1、城市经济社会发展水平的因子分析摘要:本文选取了五大类26项指标,采用因子分析法和聚类分析法,对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行了综合评价,评价结果符合实际情况。并针对各城市的特点,提出相应的政策建议。关键词:经济社会发展因子分析综合评价一、引言江苏作为中国经济最发达的地区之一,城市社会经济发展已取得了很大的成就,但是,由于传统的生产力布局上的不同,以及在地域、资源、人文和政策上的差异,江苏又是一个典型的地区发展不平衡的省份,各城市在经济社会发展水平存在着相大的差异。如何客观、准确地评价江苏各城市社会经济发展现况,分析各城
2、市的差异以及造成差异的主要原因,为各城市能针对性地制订相应的政策和措施提供理论依据,进而促进江苏各城市社会经济协调发展,具有重要的理论和实践意义。二、城市经济社会发展水平的实证分析9/91.评价指标体系的设计对于评价指标体系的设计,既要考虑经济总量,更要考虑经济质量和经济效能,还要考虑指标的全面性、代表性和可操作性等原则。在借鉴了国内外相关评价理论和评价方法的基础上,本文选取了五大类26个指标构成的指标体系。具体如下:(1)经济总量指标:总人口(X01)、土地总面积(X02)、总产值GDP(X03)、地方财政总收入(X04)、
3、固定资产投资总额(X05)、第三产业总产值(X06)、第三产业占GDP比重(X07)。(2)经济效能指标:人均GDP(X08)、单位GDP能耗(X09)、单位GDP电耗(X10)。(3)人民生活水平指标:在岗职工平均工资(X11)、农村居民人均纯收入(X12)、居民人均可支配收入(X13)、居民人均储蓄余额(X14)、社会消费品零售总额(X15)、保费收入(X16)、财政支出中民生支出额(X17)。(4)对外经济指标:实际外商直接投资额(X18)、进出口总额(X19)、进出口差额(X20)。(5)基础设施指标:人均公路里程数(
4、X21)、人均民用汽车拥有量(X22)、人均土地面积(X23)、人均卫生机构床位数(X24)、技术人员占从业人员的比重(X25)、中专以上学生人数(X26)。2.数据样本和数据来源9/9本文选择了江苏省13个城市2017年相关指标数据,所有数据取自《江苏省统计年鉴2017》[1]和《2017年全省及各省辖市单位GDP能耗等指标公报》[2]。3.因子分析因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题[3]的一种方法。新的综合指标称为主成分或公因子,这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息
5、,并且彼此不相关。利用各主成分的因子得分计算出每个评价对象的综合得分,并以此作为综合评价的依据。本文运用SPSS统计分析软件,从26个评价指标中选取了4个主成分,利用各主成分的因子得分计算出每个城市的综合得分,并以综合得分作为评价依据。计算结果如下:(1)提取的主成分及主成分的特征根和贡献率从表1可知,根据特征根的选取原则,选取前4个主成分作为新的综合评价指标,这4个主成分已反映了原始指标中%的信息。(2)正交旋转后的因子载荷矩阵9/9为了能更加明确地表示主成分与原始指标间的关系,经过对因子矩阵载荷矩阵7次方差最大正交旋转得到
6、正交旋转后的因子载荷矩阵(K),选取因子载荷矩阵各个主成分与原始指标载荷系数较大的指标,构成各个主成分的因子。从表可以看出(限于篇幅这里略去该表):第一因子(F1)在X03、X04、X05、X06、X08、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X24上有绝对值较大的载荷系数,表明第一因子是城市的综合经济实力和经济发展能力的反映。第二因子(F2)在X07、X26上有绝对值较大的载荷系数,表明第二因子是城市的产业结构的反映。第三因子(F3)在X01、X02、X25上
7、有绝对值较大的载荷系数,表明第三因子是城市的总容量能力的反映。第四因子(F4)在X09上有绝对值较大的载荷系数,表明第四因子是城市的的经济效率的反映。(3)各城市的综合因子得分对每个城市的4个主成分的因子得分,以对应主成分的贡献率为权数进行加权累加,计算得出每个城市的综合得分(Z),结果如表2所示。4.综合因子得分的聚类分析为了能客观地对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行分类,本文采用Q型聚类分析方法,以每个城市的综合得分为样本进行分类。利用SPSS软件分析得到下列分类结果:第一类:苏州市。第二类:无锡市、南京市、常州市、
8、南通市。9/9第三类:扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市、宿迁市。三、结果评价与分析经过对综合得分进行散点图分析,发现除了苏州市的综合得分较高外,其余城市的综合得分基本呈直线状。结合综合得分和聚类分析的结果看,将江苏省13个城市按经济社会发展水平可分成三
