江西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析

1、統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用論文報(bào)告江西省各市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力分析評(píng)估-基于因子分析法目錄序言2.1 問(wèn)題的提出32 理論基礎(chǔ)32.1 方法的選用32.2 因子分析法的簡(jiǎn)介42.2.1因子分析數(shù)學(xué)模型42.2.2 因子分析法的原理43 江西省各城市社會(huì)發(fā)展水平分析53.1建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系53.2 因子分析的適宜性檢驗(yàn)73.3 確定提取的公因子數(shù)83.4 求因子載荷陣并確定各因子的性質(zhì)93.5 各公共因子的得分以及賦權(quán)123.6 因子的地區(qū)排名144 結(jié)果評(píng)價(jià)與分析155 政策建議16參考文獻(xiàn)17摘要城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力是指城市所擁有的全部實(shí)力、潛在力及其在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位和影響力。城市社會(huì)發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)對(duì)

2、推動(dòng)地市社會(huì)經(jīng)濟(jì)有序、均衡發(fā)展等具有重要意義。利用因子展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，各地市社會(huì)發(fā)展同經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)，且各地市社會(huì)發(fā)展水平差異較大，內(nèi)部發(fā)展不均衡。所以，各地市要在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)分析法對(duì)江西省各地市的社會(huì)發(fā)的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)，有針對(duì)性地采取措施提高本市社會(huì)發(fā)展水平，最終實(shí)現(xiàn)江西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的和諧發(fā)展。關(guān)鍵詞：社會(huì)發(fā)展水平；因子分析；綜合評(píng)價(jià)Abstract：Urbancomprehensiveeconomicstrengthisreferstothecitywithallthestrength,potentialforce,anditsstatusandinfluencei

3、nthedomesticandinternationaleconomicsociety.Comprehensiveevaluationofurbansocialdevelopmenttopromotelocalsocialandeconomicorder,balaneeddevelopmentisofgreatsignificance.Usefactorshowlevelcomprehensiveevaluation,theresultshowsthataroundthecitycloselyrelatedwitheconomicdevelopment,socialdevelopmentand

4、socialdevelopmentleveldifferencesaroundthecity,internaldevelopmentimbalance.So,everycitytodeveloptheeconomicanalysisofjiangxiprovincearoundthecity,onthebasisofsocialhair,combinedwiththeirownadvantages,targetedmeasurestoimprovethelevelofsocialdevelopmentinthecity,eventuallyrealizetheharmoniousdevelop

5、mentofregionaleconomyinjiangxiprovince.Keywords：socialdevelopment;factoranalysis;comprehensiveevaluation1序言改革開(kāi)放后的中國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)事業(yè)取得了飛躍的進(jìn)步，人民的生活質(zhì)量得到了極大的改善。而在倡導(dǎo)和諧社會(huì)的今天，僅僅是經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已不足以滿(mǎn)足人們的精神文化要求，更多的人們著眼于社會(huì)的綜合發(fā)展。加快社會(huì)發(fā)展，是促進(jìn)人的全面發(fā)展和保障改善民生的內(nèi)在要求，是提升社會(huì)公平正義與和諧穩(wěn)定的重要保障，是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和擴(kuò)大內(nèi)需的必然途徑，是全面建成惠及全省人民的小康社會(huì)的戰(zhàn)略任務(wù)。中國(guó)幅員遼闊，各地區(qū)發(fā)

6、展水平極不平衡，這既是國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策導(dǎo)向的結(jié)果，又是各地區(qū)資源環(huán)境條件差異的結(jié)果。目前，我國(guó)的東部沿海、珠三角地區(qū)，渤海灣地區(qū)的經(jīng)濟(jì)日益繁榮，江西省作為一個(gè)中部城市，當(dāng)其他省份經(jīng)濟(jì)正在飛速發(fā)展的時(shí)候，江西省的經(jīng)濟(jì)卻在原地踏步甚至是負(fù)增長(zhǎng)，雖然城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)取得了一下成就，然而，由于傳統(tǒng)的生產(chǎn)力布局上的不同，以及在地域、資源、人文和政策上的差異，江西省各地區(qū)之間的社會(huì)綜合發(fā)展仍然存在很大差異，各地區(qū)內(nèi)部的發(fā)展也出現(xiàn)了不均衡性。因此，如何客觀、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)江西省各城市的社會(huì)綜合發(fā)展現(xiàn)況，分析各城市的差異以及造成差異的主要原因，為各城市能針對(duì)性地制訂相應(yīng)的政策和措施提供理論依據(jù)，進(jìn)而促進(jìn)江西省各

7、城市社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，具有重要的理論和實(shí)踐意義。本文通過(guò)選取反映城市綜合發(fā)展水平的12個(gè)指標(biāo)作為原始變量，對(duì)江西省的11個(gè)地級(jí)市的綜合發(fā)展水平進(jìn)行分析，并給出排名結(jié)果、評(píng)價(jià)以及適當(dāng)?shù)恼呓ㄗh。191 問(wèn)題的提出社會(huì)發(fā)展是指整個(gè)人類(lèi)社會(huì)的向前運(yùn)動(dòng)過(guò)程。包括兩個(gè)方面：縱向，指人類(lèi)社會(huì)由低級(jí)向高級(jí)的運(yùn)動(dòng)和發(fā)展過(guò)程；橫向，指在特定的社會(huì)發(fā)展階段中一個(gè)社會(huì)各方面整體的運(yùn)動(dòng)和發(fā)展過(guò)程。一個(gè)地區(qū)社會(huì)發(fā)展水平的高低，不僅說(shuō)明了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，更概括了人民生活中各方面領(lǐng)域的水平，是衡量一個(gè)地區(qū)綜合能力的重要指標(biāo)。對(duì)地區(qū)的社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行排序和綜合評(píng)價(jià)，有利于展示各地社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的優(yōu)勢(shì)和不足，能夠明確引導(dǎo)各

8、地財(cái)政資金投入方向，推動(dòng)各地社會(huì)經(jīng)濟(jì)有序、均衡和健康發(fā)展；有利于形成有效的社會(huì)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，提高社會(huì)發(fā)展速度；能夠?yàn)樯鐣?huì)監(jiān)督提供監(jiān)督標(biāo)的，促進(jìn)政府更加努力地改善社會(huì)發(fā)展中的不足。江西省地處中國(guó)中部地區(qū)，北臨安徽省，東、南各臨經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的福建省、廣東省，西靠湖南省。改革開(kāi)放以來(lái)，江西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于滯后水平，GDP位列中部第六位，中部藍(lán)皮書(shū)指出，江西經(jīng)濟(jì)發(fā)展在全國(guó)乃至中部仍處于滯后水平，2005年江西省GDP為4070億元，在中部位列第六位，人均GDP為9440元（1180美元），在中部位列第五位。藍(lán)皮書(shū)認(rèn)為，在正確的發(fā)展戰(zhàn)略指導(dǎo)下，在“十五”時(shí)期，江西實(shí)現(xiàn)了持續(xù)、快速、穩(wěn)定的發(fā)展

9、，實(shí)現(xiàn)了在全國(guó)和中部地區(qū)的位次前移。所以從縱向看，江西的發(fā)展是令人矚目的，但從橫向看，仍有較大差距，江西經(jīng)濟(jì)發(fā)展在全國(guó)乃至中部仍處于滯后水平。2005年江西省GDP為4070億元，在中部位列第六位；人均GDP為9440元（1180美元），在中部位列第五位；財(cái)政收入425億元，列中部6省之末，只有湖南的57%，山西的56%，湖北的40%。那么，江西省地級(jí)市的社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r排名如何呢？這都是本文要探討的問(wèn)題，本文從實(shí)證角度利用因子分析法對(duì)江西省各地級(jí)市的社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，并由此概括全省的社會(huì)發(fā)展水平。2 理論基礎(chǔ)2.1方法的選用社會(huì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)方法有多種，傳統(tǒng)的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法中的指標(biāo)權(quán)重的

10、設(shè)置往往帶有一定的主觀隨意性，雖然多指標(biāo)大樣本可以為綜合評(píng)價(jià)提供豐富的信息，但在一定程度上增加了評(píng)價(jià)工作的復(fù)雜性，每個(gè)指標(biāo)都在不同的角度和層面反映評(píng)價(jià)目標(biāo)的某一信息，而各個(gè)指標(biāo)之間往往存在一定的相關(guān)關(guān)系，反映的信息將產(chǎn)生重疊，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)分析失真。因子分析法是用較少個(gè)數(shù)的公共因子的線性函數(shù)和特定因子之和來(lái)表達(dá)原來(lái)觀測(cè)的每個(gè)變量，在減少分析指標(biāo)的同時(shí)，盡量減少原指標(biāo)包含信息的損失，對(duì)所收集的資料作全面的分析，從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴(lài)關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜的變量歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。因此本文選用因子分析法作為理論的基礎(chǔ)，并結(jié)合SPSS軟件進(jìn)行分析判斷的工具。2.2因子分

11、析法的簡(jiǎn)介2.2.1因子分析數(shù)學(xué)模型通常在作因子分析時(shí)，針對(duì)變量作因子分析，稱(chēng)為R型因子分析；針對(duì)樣品作因子分析，稱(chēng)為Q型因子分析。R型因子分析數(shù)學(xué)模型為：可表示為：X=A-F+epxlpxmmxlpxl其中X為可實(shí)測(cè)的P維隨機(jī)向量,X的每個(gè)分量代表一個(gè)指標(biāo)或變量°F=(F/，l2F)T為不可觀測(cè)的m(mWP)維隨機(jī)向量，它的各個(gè)分量將出現(xiàn)在每個(gè)變量之中，所以m稱(chēng)它們?yōu)楣惨蜃印＞仃嘇稱(chēng)為因子載荷矩陣，a稱(chēng)為因子載荷，表示第i個(gè)變量在第ijj個(gè)公共因子上的載荷，向量e稱(chēng)為特殊因子，其中包括隨機(jī)誤差。它們滿(mǎn)足：(1) Cov(F,e)=0，即F與e不相關(guān)。(2) Cov(F,F)=0,

12、iHj；Var(F)二Cov(F,F)=1。i，j=1，2，m。ijiii即向量F的協(xié)差陣為m階單位陣。(3) Cov(e,e)=0,iHj；Var(e)=c2，i，j=1，2,，p。即向量e的協(xié)差ijii陣為p階對(duì)角陣。222因子分析法的原理因子分析通過(guò)對(duì)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的分析，從中找出少數(shù)幾個(gè)能控制原始變量的隨機(jī)變量F(i=1,，m)，選取公共因子的原則是使其盡可能多地包含原始i變量中的信息，建立模型X=A*F+e,通過(guò)F再現(xiàn)原始變量X的眾多分量x(i=1,p)i之間的相關(guān)關(guān)系，達(dá)到簡(jiǎn)化變量降低維數(shù)的目的。值得指出的是，為了消除指標(biāo)間數(shù)量級(jí)的差異，因子分析是基于將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)

13、上做的。本文利用SPSS17.0軟件作為工具，軟件中對(duì)于數(shù)據(jù)的因子分析，已將變量（即指標(biāo)）和各公共因子進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，不需先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。3 江西省各城市社會(huì)發(fā)展水平分析3.1建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系社會(huì)發(fā)展水平的高低體現(xiàn)了各地全面協(xié)調(diào)發(fā)展的程度,與居民的收入水平、生活水平和生活環(huán)境密切相關(guān)，對(duì)社會(huì)發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)涉及到收入層次、居住條件、生活環(huán)境以及設(shè)施等各個(gè)方面。在遵循數(shù)據(jù)客觀性、代表性和可得性的原則下,本文選取中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒2014、中國(guó)城市（鎮(zhèn)）生活與價(jià)格年鑒2015以及江西統(tǒng)計(jì)年鑒2014、中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2014中收錄的2014年江西省的一些數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。選取的12項(xiàng)指標(biāo)分

14、別如下：X-人均GDP（元）；1X-總戶(hù)數(shù)（戶(hù)）；2X-工業(yè)增加值（億元）；3X-公路里程（公里）；4X-貨運(yùn)量（萬(wàn)噸）；5X-醫(yī)院數(shù)（個(gè)）；6X-批發(fā)零售貿(mào)易社會(huì)消費(fèi)品零售總額（萬(wàn)元）；7X-客運(yùn)量（萬(wàn)人次）；8X9-城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（元）X10-基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)（萬(wàn)人）X11-衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（個(gè)）X12-城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（元）城市X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12南昌市5302314479001223.72102738843.661801275671375551115.973110396717363513535068155158951982316813189071820

15、2378342646435421495400362300217420147640171950107672130410309526128294449121399.23470.74548.43576.33505.42329.33404.32260.618.55315.2564534131265317191852132020729.3379918206.44293923010289178961330815643992063279540810681201480463782213432102776226371478432564493972111754129501450536985995378848124

16、4662288522593491359846604940480244519813446185257479448559771818表1江西省各地級(jí)市社會(huì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值31.700227.299365.438461.552966.880346.22342.935416.733472.097436.2478618520439551772615753455441125286113281894334226139381110514416423717873481920415784807510860122136715123241344513729160723.2因子分析的適宜性檢驗(yàn)如表2（下頁(yè)）所示：

17、成份得分協(xié)方差矩陣成份1211.000.0002.0001.000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。表2變量相關(guān)系數(shù)矩陣由此表可以看出，多數(shù)變量之間存在著較高的相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明變量間存在著一定的信息重疊，需要利用因子分析進(jìn)行精簡(jiǎn)和分類(lèi)。另外，因子分析的適宜性檢驗(yàn)通常采用KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett's球型檢驗(yàn)法，利用軟件得到表3的檢驗(yàn)結(jié)果。表3KMO和Bartlett的檢驗(yàn)取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方dfSig.69989.1328.000KMO統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)變量間的偏相關(guān)性，它比

18、較各變量的簡(jiǎn)單相關(guān)和偏相關(guān)的大小,取值范圍在01之間。如果各變量間存在內(nèi)在聯(lián)系，則由于計(jì)算偏相關(guān)時(shí)控制其他因素就會(huì)同時(shí)控制潛在變量，導(dǎo)致偏相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。本文KMO檢驗(yàn)值為0.699，因此認(rèn)為這些指標(biāo)比較適宜做因子分析。Bartlett's球型檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是否為單位陣，即各變量是否相互獨(dú)立。檢驗(yàn)值小于0.01說(shuō)明各變量相互獨(dú)立，本文Bartlett's球型檢驗(yàn)值為0.000,證明適合做因子分析。3.3確定提取的公因子數(shù)首先，從SPSS的輸出結(jié)果中得出如表4（下頁(yè)）所示的矩陣R的特征值和方差貢獻(xiàn)率,可以看到，公共因子達(dá)到3個(gè)時(shí)，其方差累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到96.2

19、94%,這表示提取前3個(gè)公共因子已足以概括所有因子的解釋能力；另外，從圖1（下頁(yè)）的碎石圖中看出，開(kāi)始時(shí)圖中折線陡峭，從第4個(gè)因子以后，折線變得非常平緩，因此，認(rèn)為選擇3個(gè)公共因子是恰當(dāng)?shù)摹?.0E11-4.0E11-3.DE11-2.DE11-0.0E0-IOIInIIII1234567再看表5的變量共同度，當(dāng)取3個(gè)因子時(shí)，每個(gè)變量的共同度都非常大。根據(jù)變量共同度的統(tǒng)計(jì)意義，它刻劃了全部公共因子對(duì)于變量X的總方差所作的貢獻(xiàn)。因此，每個(gè)變量的共同度都達(dá)到了0.9以上，說(shuō)明所有變量都能被這3個(gè)公共因子所解釋。表4公因子方差表公因子方差原始重新標(biāo)度初提初始提取始取人均GDP28338148981.

20、0.52005總戶(hù)數(shù)3834113834111.01.00000工業(yè)增加值68476.302475994002公路里程60777552371.0.90009貨運(yùn)量27418609271.0.22002醫(yī)院數(shù)13634.12976.01.0.9501840002農(nóng)村用電0.72008批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)社會(huì)1645111645111.01.0消費(fèi)品零售總額0000基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人760.81482.4751.0.63數(shù)8004客運(yùn)量182279814837009衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)12543711279.455720009城鎮(zhèn)居民

21、消費(fèi)水平62807222671.0.35004提取方法：主成份分析。通過(guò)以上的分析，確定了將要提取的公共因子數(shù)為2個(gè)，并得提取因子后解釋的總方差如表6。3.4 求因子載荷陣并確定各因子的性質(zhì)因子的載荷矩陣如表7所示，多數(shù)因子的典型代表變量并不突出，不能對(duì)因子的性質(zhì)做出很好的解釋?zhuān)虼?，需要?duì)載荷矩陣實(shí)施旋轉(zhuǎn)。對(duì)因子載荷陣作旋轉(zhuǎn)，是為了使因子載荷陣的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，便于對(duì)公共因子進(jìn)行解釋。所謂的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，就是使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，而在其余因子上的載荷比較小。因子載荷陣旋轉(zhuǎn)的方法有多種，筆者選用的是方差最大正交旋轉(zhuǎn)法。得到的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣如表8（下頁(yè)）所示。旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份12

22、人均GDP032.902總戶(hù)數(shù)675723工業(yè)增加值941.258公路里程395893貨運(yùn)量.071523醫(yī)院數(shù)476868農(nóng)村用電量850406批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)社會(huì)消費(fèi)品零售總額769084基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)973072客運(yùn)量688411衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)606730城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平608.713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。a.旋轉(zhuǎn)在3次迭代后收斂。利用旋轉(zhuǎn)的因子載荷陣所提供的信息，可將12項(xiàng)指標(biāo)分為如表5所示的2類(lèi)性質(zhì)的因子：表5因子成分與性質(zhì)成份得分系數(shù)矩陣成份12人均GDP.08-.2126總戶(hù)數(shù).08.1294工業(yè)增加值.22-.1740公路里程.01

23、.1848貨運(yùn)量-.0.13585醫(yī)院數(shù).03.1746農(nóng)村用電量.15.0331批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)社會(huì).16-.0消費(fèi)品零售總額242基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人.20-.0數(shù)761客運(yùn)量.11.0475衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù).07.1331城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平.19-.2126成份得分系數(shù)矩陣成份12人均GDP.08-.2126總戶(hù)數(shù).08.1294工業(yè)增加值.22-.1740公路里程.01.1848貨運(yùn)量-.0.13585醫(yī)院數(shù).03.1746農(nóng)村用電量.15.0331批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)社會(huì).16-.0消費(fèi)品零售總額242基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人.20-.0數(shù)761客運(yùn)量.11.0475衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù).07.1331城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水

24、平.19-.2126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。因子一主要描述的是居民生活中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入狀況，因此概括地稱(chēng)其為經(jīng)濟(jì)因子；因子二描述的是居民擁有的物質(zhì)條件和生活質(zhì)量，因此概括地稱(chēng)其為條件因子；3.5 各公共因子的得分以及賦權(quán)從表10所示的因子得分系數(shù)矩陣，可得每個(gè)因子的得分關(guān)于變量的回歸方程式為F1=0.081*X+0.089*X+0.227*X+0.014*X-0.058*X+0.034*X+0.153*X+0.162*X+012345678.207*X9+0.073*X10+0.191*X11+0.073*X12F2=0.135*X+0.

25、176*X+0.031*X-0.42*X+0.214*X+0.289*X+0.171*X-0.61*X+X9*1234567890.45+X10*0.131*X11-0.226*X12通過(guò)以上的3個(gè)因子得分方程式，可以將任意城市的指標(biāo)帶入，便可得到該城市某因子的得分。公因子方差初始提取人均GDP1.0.85006總戶(hù)數(shù)1.0.95001工業(yè)增加值1.0.88009公路里程1.0.97001貨運(yùn)量1.0.85009醫(yī)院數(shù)1.0.95000農(nóng)村用電量1.0.94001批發(fā)零售業(yè)茂業(yè)社會(huì)1.0.86消費(fèi)品總額002基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人1.0.95數(shù)009客運(yùn)量1.0.77007衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)1.0.930

26、06城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平1.0.90001提取方法：主成份分析。當(dāng)然，分析并比較各城市的社會(huì)發(fā)展水平，僅僅單獨(dú)地看每個(gè)因子的得分顯然是不足夠的，必須從整體去比較城市之間的綜合水平。因此，必須要計(jì)算出每個(gè)城市的綜合得分以比較城市之間的社會(huì)發(fā)展水平。因子分析綜合評(píng)價(jià)采用客觀賦權(quán)法，利用表6中的數(shù)據(jù)，將各公共因子的方差貢獻(xiàn)在方差累計(jì)貢獻(xiàn)中所占的比重作為權(quán)重，即公共因子權(quán)重=單個(gè)因子方差貢獻(xiàn)/所有因子方差累計(jì)貢獻(xiàn)，分別得到各個(gè)公共因子的權(quán)重。例如：F1的權(quán)重=59.965%/96.294%=62.273%。經(jīng)計(jì)算，各公共因子權(quán)重分別為：W(F1)=62.273%，W(F2)=24.250%，W(F3)=1

27、3.376%。3.6 因子的地區(qū)排名利用公式：F二0.62273*F1+0.2425*F2+0.13376*F3計(jì)算各地區(qū)的綜合得分，得到的每個(gè)城市的因子得分和綜合得分如表11所示：表11因子得分城市F1F2F南昌0.990301.634311.23景德鎮(zhèn)1.313690.542471.03萍鄉(xiāng)-0.448150.84424-0.21九江0.59802-0.271610.16新余0.01800-0.61173-0.24鷹潭0.75501-0.171510.29贛州-0.586050.54644-0.32吉安-1.24284-0.70524-0.85宜春0.78413-2.227230.09撫州

28、-0.290770.20897-0.17上饒-1.891340.21089-1.00需要注意的是，表11中的所有得分都是標(biāo)準(zhǔn)化后的。由此得到因子的地區(qū)排名如表12所示：表12浙江省各地市分項(xiàng)及總體社會(huì)發(fā)展排名情況名次經(jīng)濟(jì)因子條件因子報(bào)酬因子綜合排名1景德鎮(zhèn)南昌新余南昌1.232南昌吉安南昌景德鎮(zhèn)1.033新余南昌撫州萍鄉(xiāng)0.294萍鄉(xiāng)景德鎮(zhèn)鷹潭九江0.165九江上饒景德鎮(zhèn)新余0.096宜春鷹潭鷹潭鷹潭-0.177鷹潭萍鄉(xiāng)上饒贛州-0.218吉安九江宜春吉安-0.249景德鎮(zhèn)宜春吉安宜春-0.3210撫州撫州萍鄉(xiāng)撫州-0.8511上饒新余贛州上饒-1.00按照綜合排名的順序從左到右描繪的各城市的

29、綜合得分的散點(diǎn)圖如圖2所示：經(jīng)過(guò)對(duì)綜合得分進(jìn)行分析，可以很明顯的看到，可將江西省11個(gè)地市按社會(huì)發(fā)展水平分為3類(lèi)：第一類(lèi)：水平最好的城市，有南昌和景德鎮(zhèn)；第二類(lèi)：水平較好的城市，有萍鄉(xiāng)、九江、新余、鷹潭、贛州、吉安、宜春；第三類(lèi)：水平較弱的城市，有撫州和和上饒。4結(jié)果評(píng)價(jià)與分析社會(huì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)。雖然社會(huì)發(fā)展水平不是由單一指標(biāo)決定,但經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)社會(huì)發(fā)展水平具有較其他因素而言更重要的貢獻(xiàn)。將各地市社會(huì)發(fā)展水平排名與生活條件水平排名相比較后也可發(fā)現(xiàn)，兩者具有較大的相似性。從排名中可以發(fā)現(xiàn)：通過(guò)對(duì)各市綜合得分進(jìn)行分析，系數(shù)大于0的設(shè)區(qū)市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r良好，且分值越高越好；綜合得分超過(guò)0.6可認(rèn)為是發(fā)展?fàn)顩r優(yōu)良的地區(qū)，得分小于-0.5可認(rèn)為發(fā)展?fàn)顩r欠佳地區(qū)。結(jié)