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1、第9卷第5期2009年3月科学技术与工程Vol19No15Mar.2009167121819(2009)521131205ScienceTechnologyandEngineeringZ2009Sci1Tech1Engng1一般科学技术对广东省各城市综合实力分析评价胡兆红陈希镇(温州大学数学与信息科学学院,温州325035)摘要以广东省21个地级市为样本,选取了10个评价指标,组成城市综合实力评价体系,并采用因子分析的方法,对21个城市进行了综合实力排序,同时也采用聚类分析的方法对各城市进行分类,最后按不同
2、类型对各城市进行了简单分析,并提出了进一步提升城市综合实力的有效途径。关键词综合实力因子分析聚类分析广东省中图法分类号T13114;文献标志码A广东省是我国南部地区的人口大省和重要的的因素,为各个城市均衡发展提供一些理论依据。[3]工业基地,其行政区由广州、深圳、珠海、汕头、佛本文根据2007年广东省统计年鉴,在遵循科学山、韶关、河源、梅州、惠州、讪尾、东莞、中山、江门、性、合理性、可比性和可操作的原则下,从反映各城阳江、湛江、茂名、肇庆、清远、潮州、揭阳和云浮共市的经济实力方面和人民生活水平方面选取了以[
3、1]21个地级市组成。本文通过对这21个城市进行下10个变量:生产总值(亿元)x1、财政收入(亿元)因子分析和聚类分析的统计方法,给出其城市排名x2、财政支出(亿元)x3、固定资产投资(亿元)x4、社及城市聚类。会消费品零售总额(亿元)x5、职工平均工资(元)在多元统计分析中,经常会遇到诸多变量之间x6、衣着指数x7、食品指数x8、居住指数x9、民用汽车存在强相关的问题,它会对分析带来许多麻烦。通总数(辆)x10。运用spss15.0软件对10个变量进行过因子分析,可以找出几个较少的(一般来说)有实因子分析
4、。际意义的因子,反映出原来数据的基本结构,并可2因子分析以用所找出的少数几个因子代替原来的变量做回[2]用spss15.0软件首先对原始数据进行标准化,归分析、聚类分析、判别分析等。聚类分析是依然后进行因子分析,得到结果见表1-表3。据研究对象的个体的特征,对其进行分类的方法。表1KMOandBartlett's试验1变量的选取和方法KMO检验所得的KMO值0.7942我们衡量一个城市的综合实力,不仅仅是看某近似χ统计量387.586一个指标,而是应从反映城市实际情况的各主要指球形Bartlettps检验自
5、由度45标去考察,看各主要指标的综合效果。这就需要一临界置信水平0.000种综合评价的方法,同时通过综合评价帮助我们发表1给出了Bartlett球度检验的概率ρ值为现城市发展中存在的问题以及影响总体发展水平0.000,即假设被拒绝,也就是说,可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时,KMO值为2008年11月28日收到[4]0.794,根据KMO度量标准可知,原变量适合进行因子分析。1132科学技术与工程9卷表2因子分析的总方差解释变量初始特征值载荷旋转平方和特征值方差贡献率%累计方差贡献率%特征值方
6、差贡献率%累计方差贡献率%15.78257.82457.8245.67556.75556.75521.57415.74073.5641.50715.07471.82931.15711.56985.1331.33013.30485.13340.8128.12493.25850.4494.48797.74460.1381.38299.12670.0640.63999.76580.0160.15899.92490.0060.06199.984100.0020.016100.000从表2知第一、二、三个因子的累积贡
7、献率已达故可将它们解释为“人民生活因子”。到92.290%,大于85%,能反映原始变量绝大部分表4因子得分矩阵信息,具有显著代表性。所以我们选取第一、二、三主因子这三个主因子。123表3旋转后的因子载荷矩阵X10.1790.004-0.035X20.1710.0210.009主因子X30.1720.023-0.006123X40.177-0.048-0.036X10.9920.0090.076X50.1810.027-0.065X20.9770.0270.126X60.159-0.0500.002X30.9
8、730.0330.108X7-0.008-0.5750.000X40.981-0.0690.082X8-0.0170.5630.074X50.9800.0490.034X9-0.0380.1250.619X60.905-0.0780.120X100.0780.055-0.646X7-0.038-0.8660.084X8-0.0530.837-0.002由表4及回归方法,可得各城市的经济实力因X90.2100.09
