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        利用因子分析法評價甘肅省各地區(qū)綜合經(jīng)濟實力

        2010-11-09 06:48:56
        關(guān)鍵詞:貢獻(xiàn)率方差實力

        梁 斌

        (蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,蘭州 730070)

        利用因子分析法評價甘肅省各地區(qū)綜合經(jīng)濟實力

        梁 斌

        (蘭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院,蘭州 730070)

        根據(jù)多元統(tǒng)計分析方法,對甘肅省 14個城市 2007年統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,客觀反映各地區(qū)的綜合經(jīng)濟實力,為各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與決策提供理論依據(jù)。

        主成分因子分析法;綜合經(jīng)濟實力;因子得分

        隨著“西部大開發(fā)戰(zhàn)略”的實施,甘肅省各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展已取得較大的進(jìn)展,但地區(qū)之間貧富差距依然擴大,縮小地區(qū)間差距,實現(xiàn)各地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展有著重要的政治、經(jīng)濟、社會意義。本文根據(jù)多元統(tǒng)計分析方法[1,5,6],運用 SPSS12.0[2,3],對甘肅省 14個地區(qū) 2007年多項經(jīng)濟指標(biāo)進(jìn)行因子分析,反映各地區(qū)綜合經(jīng)濟實力現(xiàn)狀,為各地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展相關(guān)決策提供參考。

        1 主成分因子分析方法和評價模型

        主成分因子分析是將多個指標(biāo)化為少數(shù)指標(biāo)且能保持最大原始數(shù)據(jù)的相關(guān)性的一種方法。在主成分分析中較為重要的方差貢獻(xiàn)βi(i=1,2,…,k),表示第 i個公因子在消除i-1個公因子影響后,使方差貢獻(xiàn)取得的最大值,用它主要衡量第 i個公因子的重要程度。因此我們可以以βi為權(quán)重,建立相應(yīng)的評價模型:其中,F1,F2,…,Fk為相應(yīng)的用來綜合描述原始指標(biāo)的 k個公因子,計算綜合得分并排序。

        2 主成分因子分析步驟

        (3)求 R的特征值λi和特征向量λi(i=1,…,n),并確定因子個數(shù)(本文取特征根大于 1);

        (5)按因子得分 Fi及貢獻(xiàn)率,計算綜合得分并排序。

        上述步驟只需調(diào)用 SPSS系統(tǒng)中 Analyze→Data Reduc2 tion→Factor過程即可完成 (1)-(4)。

        3 實例研究

        3.1 指標(biāo)體系的建立

        為了定量測量和實證分析的需要,依據(jù)科學(xué)性、合理性、代表性原則,力求全面、真實地反映各地區(qū)的綜合經(jīng)濟實力,以全省 14個地區(qū)為樣本,選取了反映各地區(qū)綜合經(jīng)濟實力的 8項統(tǒng)計指標(biāo),建立了相應(yīng)的統(tǒng)計指標(biāo)體系,具體如下:X1:地區(qū)生產(chǎn)總值 (GDP)(萬元);X2:工業(yè)總產(chǎn)值 (萬元);X3:固定資產(chǎn)凈值年平均余額 (萬元);X4:社會消費品零售額 (萬元 );X5:年平均工資 (元 /人 );X6:人均 GDP(元 /人 );X7:城鎮(zhèn)居民人均可支配收入 (元 /人);X8:每千人醫(yī)療床位數(shù) (張)。此數(shù)據(jù)源于《甘肅年鑒》(2008)[4]。

        3.2 指標(biāo)體系的因子分析結(jié)果

        采用 SPSS12.0統(tǒng)計軟件對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行上機計算,將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以消除量綱的影響,得出相關(guān)系數(shù)矩陣。

        表1 相關(guān)系數(shù)矩陣及顯著性水平矩陣

        表1給出了觀測變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,其中值越大,相關(guān)性越高,由此表可以看出多數(shù)變量之間存在高度的相關(guān)關(guān)系,因此,有必要進(jìn)行因子分析。

        表2 特征根、方差貢獻(xiàn)率、累積方差貢獻(xiàn)率

        由表2可以看出:前 2個因子特征根大于 1,故取 2個公因子,且方差累計貢獻(xiàn)率已達(dá)95.123%,可見提取的公共因子包含了 8項指標(biāo)的大量信息。由于因子在原始變量上的載荷值不容易解釋,故必須進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),選用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)。將 8個變量按照高載荷分成兩類,結(jié)合專業(yè)知識給出因子得名。第一主因子在 X1:地區(qū)生產(chǎn)總值 (GDP)(萬元);X2:工業(yè)總產(chǎn)值 (萬元);X3:固定資產(chǎn)凈值年平均余額 (萬元);X4:社會消費品零售額 (萬元)。這 4項指標(biāo)上的載荷較大,將其定義為總量因子。第二主因子在 X5:年平均工資 (元 /人);X6:人均 GDP(元 /人);X7:城鎮(zhèn)居民人均可支配收入 (元 /人);X8:每千人醫(yī)療床位數(shù) (張)。這 4項指標(biāo)上的載荷較大,將其定義為人均因子。

        3.3 計算各地區(qū)因子綜合得分

        各地區(qū)綜合得分的參考基準(zhǔn)為 0,綜合得分越大于 0的地區(qū)的綜合經(jīng)濟實力越強,綜合得分越小于 0的地區(qū)的綜合經(jīng)濟實力越弱。綜合得分越高,該地區(qū)的綜合實力越強。將2007年各地區(qū)綜合經(jīng)濟實力排序,并通過快速聚類分析將其劃分為五個等級,使同等級內(nèi)樣本之間的差異盡可能小,不同等級間的差異盡可能大 (見表3)。蘭州綜合得分最高,經(jīng)濟實力相對雄厚。定西市、隴南市、臨夏州、甘南州、張掖市經(jīng)濟實力比較薄弱。

        表3 甘肅省各地區(qū)因子得分、排序及聚類結(jié)果

        續(xù)表

        3.4 對各地區(qū)經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的建議

        (1)切實加強經(jīng)營管理,大力推進(jìn)科技進(jìn)步。學(xué)習(xí)和借鑒沿海地區(qū)先進(jìn)的經(jīng)營管理經(jīng)驗與科研成果,依靠科技進(jìn)步來提高其對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)率。采用新技術(shù)、新工藝、新設(shè)備,加快科技成果轉(zhuǎn)化,積極利用專利技術(shù),推廣適用技術(shù),切實加快科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的步伐。

        (2)制定政策,營造吸引人才的軟硬環(huán)境?,F(xiàn)在的競爭是人才的競爭。改善環(huán)境,提高高級人才待遇,增加人才的擁有量。同時,緊抓“新農(nóng)村建設(shè)人才保障工程”的實施,努力培養(yǎng)有文化、懂技術(shù)、會經(jīng)營的新型農(nóng)村人才。

        (3)緊抓國家西部大開發(fā)發(fā)展戰(zhàn)略,利用西部地區(qū)的資源、能源優(yōu)勢,吸引東部地區(qū)的企業(yè)投資辦廠,謀求共同發(fā)展,創(chuàng)建高水平工業(yè)基地、大規(guī)模農(nóng)業(yè)基地。

        [1]張堯庭,方開泰.多元統(tǒng)計分析引論 [M].北京:科學(xué)出版社,1997.

        [2]章文波,等.實用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,2008.

        [3]郝黎仁,等.SPSS實用統(tǒng)計分析 [M].北京:中國水利水電出版社,2002.

        [4]甘肅年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2008.

        [5]曲慶云,趙曉梅,阮桂海.統(tǒng)計分析方法.SAS實例精選[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004.

        [6]盧紋岱.SPSS forW indows統(tǒng)計分析 [M].北京:電子工業(yè)出版社,2000.

        F127

        A

        1674-6341(2010)01-0061-02

        2009-11-27

        梁斌 (1983-),男,甘肅蘭州人,助教,從事經(jīng)濟數(shù)學(xué)研究。

        責(zé)任編輯:程少華

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