摘要：我國經(jīng)濟水平在不斷發(fā)展，城市建設也得到越來越多的關(guān)注，而城市基礎設施水平為其重要指標。本文選取31省數(shù)據(jù)，采用主成分分析法分析，并進行綜合排名，反映出各省基礎設施建設各方面的優(yōu)勢與不足。

關(guān)鍵詞：主成分分析；綜合評價

城市基礎設施在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中起著巨大作用。加快城市基礎設施建設，是拉動經(jīng)濟的重要途徑。本文對各省設施水平進行分析，為各省之間比較提供統(tǒng)計依據(jù)。

1.指標評價體系的構(gòu)建

本文數(shù)據(jù)來自2013年國家統(tǒng)計年鑒中城市設施水平相關(guān)指標，綜合考慮后選取6個指標：X1城市用水普及率，X2城市燃氣普及率，X3每萬人擁有公共交通車量，X4人均城市道路面積，X5人均公園綠地面積，X6每萬人擁有公共廁所。

2.基于因子模型的實證研究

主成分分析法是一種多指標評價方法。它將多個指標濃縮為新的指標，是原來多個指標的線性組合，產(chǎn)生的新指標為主成分。

運行SPSS，可得到變量間的相關(guān)矩陣表。一些變量間存在較大相關(guān)性，如x1與x2相關(guān)系數(shù)為0.71等。且Kaiser-Meyer-Olkin顯著，有必要建立因子模型。

借助spss軟件得到原始變量的特征值、各主成分的貢獻率及累計貢獻率。前3個主成分包含原始變量82%的信息，效果較好，且前三個特征根大于1，對原始信息的貢獻率依次為35.882%、25.991%、20.169%，累計貢獻率達82.042%。但在綜合評價中，我們輸出并保留所有成分。同時，將因子載荷陣輸入數(shù)據(jù)編輯窗口，分別命名為a1～a6。在計算變量窗口中利用zi=ai/sqrt（λi）公式計算特征向量，得特征向量陣和特征向量構(gòu)造的權(quán)數(shù)。

由Y看出各城市設施水平的高低。排前3的為上海、天津、北京，設施水平較高。排名后3的是內(nèi)蒙古、海南、河南，設施水平需要提高。同時不同城市各因子得分也不同，比如上海綜合得分最高，但人均綠地面積因子得分較低，很大程度上是由人口密度大引起的。

3.結(jié)論與建議

各城市的差異主要由以往城市基礎設施、經(jīng)濟及政策不同造成。因此，政府應根據(jù)綜合評價結(jié)果，結(jié)合實際制定更科學的發(fā)展戰(zhàn)略，例如將技術(shù)、資金向不發(fā)達的城市傾斜，縮小各省之間的差異。

參考文獻：

[1]朱建平.應用多元統(tǒng)計分析.科學出版社

[2]饒從軍，王成.綜合因子分析法在評價城市設施水平中的應用[J].沈陽師范大學學報，2004，22（3）

作者簡介：魯曉希（1992—），女，漢族，山西省運城市人，經(jīng)濟學本科，單位：山西財經(jīng)大學統(tǒng)計學院，研究方向：統(tǒng)計學（風險管理與精算）。endprint