利用因子分析方法對(duì)重慶市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的評(píng)價(jià)

1、利用因子分析方法對(duì)重慶市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的評(píng)價(jià)在衡量一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，并不能僅僅簡(jiǎn)單比較一兩項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，特別是現(xiàn)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)各行業(yè)錯(cuò)綜交匯，更應(yīng)該從社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各方面綜合考察，從而描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)狀，找出存在的問題及其影響因素，為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高政策制定依據(jù)。我對(duì)重慶市40個(gè)區(qū)市縣的經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行分析，根據(jù)各區(qū)縣市的數(shù)據(jù)（見附頁(yè)），并按經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力評(píng)價(jià)各區(qū)市縣的地位和發(fā)展?fàn)顩r。在分析過程中，我選取了能足夠反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體水平的9 項(xiàng)主要指標(biāo)(萬元) ： x1: GDP x2:工業(yè)總產(chǎn)值 x3:農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值x4:水陸貨運(yùn)總量（萬噸） x5：郵電通訊總量 x6：固定資產(chǎn)投資x7:預(yù)算內(nèi)財(cái)政收

2、入 x8：城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄余額 x9:社會(huì)消費(fèi)品零售額一、 數(shù)據(jù)分析：在得到數(shù)據(jù)后，首先利用spss對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.766Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方413.900df36Sig.000可以看出，巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為413.9，它的概率sig值為0，選擇a=0.05，由于sig值小于a，則認(rèn)為各變量的獨(dú)立性假設(shè)不成立。同時(shí)，KMO檢驗(yàn)值為0.766，根據(jù)KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可以得出原有變量適合進(jìn)行因子分析。（KMO度量標(biāo)準(zhǔn)：0.9以上表示非常合適；0.8表示合適；0.7表示一般；0.6表示不太合

3、適；0.5以下表示極不合適）解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %15.84864.98364.9835.84864.98364.9834.46249.58049.58021.13112.57077.5531.13112.57077.5532.42326.91776.49831.03311.47889.0311.03311.47889.0311.12812.53489.0314.4174.63193.6625.2452.72496.3866.1992.21298.5987.068.75799.3558.034.3

4、7999.7349.024.266100.000 由上表可以看出，第一個(gè)因子的特征根值為5.848，解釋原有9個(gè)變量總方差的(5.848÷9)×100%=64.983%，累積貢獻(xiàn)率64.983%，同理，可以得到下面因子的特征根、方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率。前3個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到89.031%，原有變量的信息丟失已經(jīng)較少，因子分析效果也比較理想，所以，選擇前3個(gè)因子足描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體水平。由碎石圖也可以清楚的看到，橫坐標(biāo)為因子數(shù)目，縱坐標(biāo)為特征根，第一個(gè)因子的特征根很高，對(duì)解釋變量原有的貢獻(xiàn)最大，第三個(gè)以后的因子特征根都較小，對(duì)解釋原有變量的貢獻(xiàn)很小，因此，提取3個(gè)因子是合

5、適的。公因子方差初始提取GDP(萬元)1.000.944工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)1.000.961農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元)1.000.988水陸貨物周轉(zhuǎn)量(億噸)1.000.676郵電通訊總量(萬元)1.000.959固定資產(chǎn)投資(億元)1.000.887地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入(億元)1.000.881城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額(億元)1.000.783社會(huì)消費(fèi)品零售總額(萬元)1.000.933提取方法：主成份分析。從表來看，幾乎所有的變量共同度都在80%甚至90%以上，說明提取的因子已經(jīng)包含了原始變量的大部分信息，因子提取的效果比較理想。采用主成分法計(jì)算因子載荷矩陣A ， 根據(jù)因子載荷矩陣可以說明各因子在各變量

6、上的載荷，即影響程度。由于初始的因子載荷矩陣系數(shù)不是太明顯，為了使因子載荷矩陣中系數(shù)向0-1 分化，對(duì)初始因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如下表所示：旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123郵電通訊總量(萬元).975社會(huì)消費(fèi)品零售總額(萬元).902.336城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額(億元).828.311地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入(億元).815.451.119GDP(萬元).707.608.273固定資產(chǎn)投資(億元).660.651.165水陸貨物周轉(zhuǎn)量(億噸).631.525工業(yè)總產(chǎn)值(萬元).123.967-.103農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元).993郵電通訊總量=0.975F1+0F2+0F3社會(huì)消費(fèi)品

7、零售總額=0.902F1+0.336F2+0F3城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額=0.828F1+0.311F2+0F3地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收=0.815F1+0.451F2+0.119F3GDP=0.707F1+0.608F2+0.273F3固定資產(chǎn)投資=0.660F1+0.651F2+0.165F3水陸貨物周轉(zhuǎn)量=0.631F1+0.525F2+0F3工業(yè)總產(chǎn)值=0.123F1+0.967F2-0.103F3農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值=0F1+0F2+0.993F3由表中可以看出，第一公因子在除工業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值外，在其它變量上都有較大的載荷，主要表現(xiàn)為除工農(nóng)業(yè)外的各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的綜合影響，可將其定義為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合實(shí)力因

8、子；第二公因子在工業(yè)總產(chǎn)值上有很大載荷，體現(xiàn)了工業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用，定義為工業(yè)發(fā)展影響因子；同理，第三公因子在農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值上有很大載荷，定義為農(nóng)業(yè)發(fā)展影響因子。這幾個(gè)因子的性質(zhì)及其順序很好地體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，第三產(chǎn)業(yè)比重增大，而農(nóng)業(yè)比重減小。二、 重慶市各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)：我們得到因子得分矩陣：成份得分系數(shù)矩陣成份123GDP(萬元).062.183.211工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)-.293.669-.133農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元)-.015-.047.888水陸貨物周轉(zhuǎn)量(億噸).065.163-.079郵電通訊總量(萬元).413-.395-.062固定資產(chǎn)投資(億元).029.237.11

9、3地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入(億元).162.037.079城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額(億元).219-.064-.052社會(huì)消費(fèi)品零售總額(萬元).240-.071-.099提取方法 :主成分分析法。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。F1=0.062x1-0.293x2-0.015x3+0.065x4+0.413x5+0.029x6+0.162x7+0.219x8+0.240x9F2=0.183x1+0.669x2-0.047x3+0.163x4-0.395x5+0.237x6+0.037x7-0.064x8-0.071x9F3=0.211x1-0.133x2+0.888x3

10、-0.079x4-0.062x5+0.113x6+0.079x7-0.052x8-0.099x9對(duì)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，采用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，權(quán)重的確定是關(guān)鍵，這里我采用以三個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，則得到：F=64.983÷(64.983+12.570+11.478)×F1+12.570÷(64.983+12.570+11.478)×F2+11.478÷(64.983+12.570+11.478)×F3 =0.72989F1+0.14119F2+0.12892F3再利用spss計(jì)算綜合因子得分，按綜合得分降序排列：地區(qū)F

11、1F2F3綜合得分排名渝中區(qū)5.38182-1.40116-1.550833.531萬州區(qū)1.524760.236711.077841.292涪陵區(qū)0.827760.601880.916710.813合川市0.733380.003231.66560.754江津市0.309670.398823.080250.685江北區(qū)0.694451.69263-1.679420.536永川市0.38220.57851.019690.497沙坪壩0.323122.39308-0.766160.478渝北區(qū)0.249310.463480.76950.359長(zhǎng)壽縣0.214780.488560.485960.29

12、10九龍坡-0.293833.75688-0.312360.2811南岸區(qū)0.18221.96826-1.069170.2712開縣0.07568-0.307491.27890.1813北碚區(qū)0.16350.27579-0.601530.0814巴南區(qū)-0.273690.536161.248610.0415銅梁縣-0.10611-0.289270.55309-0.0516墊江縣-0.08541-0.30434-0.09528-0.1217綦江縣-0.26403-0.21920.74481-0.1318梁平縣-0.1937-0.441790.03202-0.219忠縣-0.19613-0.698

13、120.32194-0.220大足縣-0.33477-0.23070.56486-0.221潼南縣-0.31404-0.511160.64527-0.2222云陽(yáng)縣-0.27235-0.624740.51319-0.2223榮昌縣-0.31487-0.261040.34808-0.2224南川市-0.36321-0.22150.28451-0.2625璧山縣-0.318060.04727-0.44622-0.2826奉節(jié)縣-0.35706-0.591040.40047-0.2927豐都縣-0.28957-0.64585-0.0948-0.3128黔江區(qū)-0.40557-0.49926-0.43

14、113-0.4229武隆縣-0.48206-0.69572-0.52397-0.5230酉陽(yáng)縣-0.51005-0.82815-0.29353-0.5331巫山縣-0.49798-0.67432-0.64876-0.5432彭水縣-0.58135-0.75014-0.17385-0.5533石柱縣-0.53418-0.65107-0.58748-0.5634秀山縣-0.5983-0.71369-0.43606-0.5935大渡口-0.740510.89967-1.41307-0.636萬盛區(qū)-0.56144-0.63704-1.15692-0.6537巫溪縣-0.66699-0.75973-0

15、.79461-0.738城口縣-0.7339-0.7789-1.24011-0.8139雙橋區(qū)-0.77345-0.6055-1.63608-0.8640三、結(jié)論：我選擇的是總體規(guī)模指標(biāo)，因此排名是按照各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體規(guī)模的比較。從表中可以看出， F1（經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合實(shí)力因子）得分最高的是渝中區(qū)、萬州區(qū)、涪陵區(qū)、合川市和江北區(qū)，F(xiàn)2（工業(yè)實(shí)力因子）得分高的是九龍坡區(qū)、沙坪壩區(qū)、南岸區(qū)和江北區(qū)，F(xiàn)3（農(nóng)業(yè)實(shí)力因子）得分最高的是江津市、合川市、開縣和巴南區(qū)；三方面綜合實(shí)力得分最高的是渝中區(qū)、萬州區(qū)和涪陵區(qū)?？梢钥闯?，排名靠前的都是主城各區(qū)，排名靠后的都是農(nóng)村峽區(qū)，基本上代表了重慶的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

16、。由各區(qū)市縣的分類得分以及綜合得分比較可以很好的為重慶市政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的制定提供重要的依據(jù)以及參考，市政府可以根據(jù)各自地域的特點(diǎn)確定出不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向和發(fā)展重點(diǎn)，按照各地的天時(shí)地利，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，早日實(shí)現(xiàn)重慶經(jīng)濟(jì)的更大騰飛。參考資料：SPSS統(tǒng)計(jì)分析高級(jí)教程重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒多元統(tǒng)計(jì)分析地區(qū)GDP工業(yè)總產(chǎn)值農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值水陸貨物周轉(zhuǎn)量郵電通訊總量固定資產(chǎn)投資地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額社會(huì)消費(fèi)品零售總額萬州區(qū)65122144690717472410694005341364243795636362254886涪陵區(qū)6951786899711575177482801128155448466374

17、191197106渝中區(qū)11049722456462341669131073477060619051160000901385大渡口3882619890101704524511211139388731186207148544江北區(qū)507407144839218102125616128287436253961007531339161沙坪壩84331716743196137412071331832987126722721842322367九龍坡9713042392439793261084153304652764141664171391980南岸區(qū)569784110495032468147034194

18、0799428836474810270223北碚區(qū)526459596767627085012154219926616180332778135656萬盛區(qū)134327953143517017932552859736439492351300雙橋區(qū)567291657472674652609788025232079119121渝北區(qū)4305954905031415221211613544795430376385646105648巴南區(qū)4783977544782033983291169623197011152337847114358黔江區(qū)180982105960860153843720629641054

19壽縣5059084102171529581484937020094016903359301167278綦江縣35137828421916436231791531220851592322200143112潼南縣321295142980159105177556980197891718026893096銅梁縣4002652506391499803481042411593213245241000105145大足縣38391630550715095022984131002021112512489199806榮昌縣3217543272821405332007227925801092

20、0178956118737璧山縣304274493552860044318621944031349923375186297梁平縣23636816630211982241585571120831004024112381546城口縣442661958229545728901496925081998216700豐都縣208282510391067411895026830731035618046778305墊江縣25710814400612117012009131528481106219193993564武隆縣139778421167659511446266714578325675258823忠縣227