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      影響陜西區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的因素分析

      2015-03-11 20:59萬元元雷福民
      陜西行政學(xué)院學(xué)報 2015年1期
      關(guān)鍵詞:綜合評價聚類分析因子分析

      萬元元 雷福民

      摘 要: 運用聚類分析方法,從17項反映陜西經(jīng)濟的指標中篩選出具有代表性的10個指標,再通過因子分析法提取影響各地區(qū)綜合發(fā)展水平的三個因子,包括收入水平、基礎(chǔ)設(shè)施和生活質(zhì)量。研究結(jié)果表明:西安和榆林綜合經(jīng)濟發(fā)展水平較高;延安、渭南、寶雞,咸陽等地區(qū)綜合得分居中;商洛、銅川等地區(qū)綜合得分偏低,各個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡。此分析旨在能為陜西經(jīng)濟發(fā)展提供一定的評價依據(jù)。

      關(guān)鍵詞: 因子分析; 聚類分析; 經(jīng)濟發(fā)展水平; 綜合評價

      中圖分類號: F127 文獻標識碼: A DOI: 10.13411/j.cnki.sxsx.2015.01.029

      陜西地處我國內(nèi)陸腹地,是大西北的門戶,具有承東啟西、聯(lián)結(jié)南北的區(qū)位優(yōu)勢。隨著西部大開發(fā)的不斷推進,近十幾年來,陜西經(jīng)濟得到了快速發(fā)展,但經(jīng)濟總量較東部省份仍有較大差距,經(jīng)濟發(fā)展也極度不平衡,影響了陜西省的可持續(xù)發(fā)展。

      筆者全面分析各區(qū)域的發(fā)展水平,增加了以往研究中缺乏的環(huán)境保護、文化水平,生產(chǎn)效率等指標,采用因子分析法,評價各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平,找出主要影響因素,分析各區(qū)域之間出現(xiàn)差距的主要原因,進行綜合排名,并給出結(jié)論,旨在進一步促進陜西各個區(qū)域的均衡發(fā)展。

      一、指標選擇

      本文選取了自然稟賦、投資、生活水平、交通、環(huán)境、生產(chǎn)效率,文化水平七個方面,反映經(jīng)濟發(fā)展水平的十七個指標。[1]

      X1──人口總數(shù)

      X2──固定資產(chǎn)投資

      X3──生產(chǎn)總值

      X4──城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資

      X5──地方財政收入

      X6──規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值

      X7──規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額

      X8──社會消費品零售總額

      X9──公路里程

      X10──汽車總數(shù)

      X11──環(huán)境優(yōu)良率

      X12──工業(yè)廢水排放量

      X13──單位工業(yè)增加值能耗

      X14──單位GDP電耗

      X15──公共圖書館的個數(shù)

      X16──廣播覆蓋率

      X17──電視覆蓋率

      收集了陜西省各地區(qū)17個指標的數(shù)據(jù)資料,[2] 并進行聚類分析;[3] 選取了10個指標進行因子分析。[4] 選取的指標分別為:X1,X3,X4,X5,X6,X9,X10,X11,X15,X17。

      二、因子分析

      (一)描述統(tǒng)計

      表1描述了10個變量的基本數(shù)字特征:平均數(shù)和標準差。

      (二)公共因子的提取

      經(jīng)SPSS18.0計算,得到經(jīng)標準化處理后的各地區(qū)各項基本指標的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值與貢獻率(見表2)。前3個公共因子的累計貢獻率達到85.902%,基本反映了原始數(shù)據(jù)所提供的信息。[5]

      (三)因子命名

      原始因子載荷矩陣中,各公因子所反映的信息并不能夠很好地對其進行命名。因此,使用方差最大化旋轉(zhuǎn)法得到因子載荷矩陣[6] (見表3)。

      從因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果可以看出,公共因子1在X1,X3,X4,X5,X6,X9,X10上的載荷較大,即公因子1主要反映了人口總數(shù)、生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資、地方財政收入、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值、汽車總數(shù)等項指標的信息,它對全部初始變量的方差貢獻率是48.384%,主要反映總體收入水平對各城市的影響。該因子可稱為“收入水平”因子。

      公因子2在X9,X15上的載荷較大,即公因子2重點反映了公路里程、公共圖書館的個數(shù)的信息,對全部初始變量的方差貢獻率是18.854%。主要反映了基礎(chǔ)設(shè)施對各城市的影響,可稱為“基礎(chǔ)設(shè)施”因子。

      公因子3在X11,X17上的載荷較大,即公因子3重點反映了環(huán)境優(yōu)良率、電視覆蓋率的信息,對全部初始變量的方差貢獻率是18.664%。主要反映了居民生活質(zhì)量對各城市的影響,可稱為“生活質(zhì)量”因子。[7]

      (四)綜合評價

      利用表3中旋轉(zhuǎn)后因子的方差貢獻率計算因子得分,[8] 因子得分計算公式如下:

      F=0.48384fac1+0.18854fac2+0.18664fac3

      由表4得出陜西十個地區(qū)綜合排名,分別為:西安市、榆林市、延安市、渭南市、寶雞市、咸陽市、漢中市、安康市、商洛市、銅川市。其中,西安市的收入水平和基礎(chǔ)設(shè)施兩個因子得分最高,排名第一;榆林市的生活質(zhì)量因子得分最高,收入水平因子排名第二;延安市的各因子得分也相對較高,總體排名第三;銅川市的收入水平因子最低,總體排名最后。

      西安是陜西的省會城市,是全省的經(jīng)濟,政治和文化中心,是世界聞名的古城,第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)均很發(fā)達,特別是西安高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的興起,為西安經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整提供了動力。榆林是陜西重要的工業(yè)城市,2012年第二產(chǎn)業(yè)的增加值為2027.87億元,經(jīng)濟總量連續(xù)八年排名全省第二,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤總額排名全省第一。

      延安市、渭南市、寶雞市、咸陽市等有一定的工業(yè)基礎(chǔ)和旅游資源,在未來的發(fā)展中有很大的潛力,但由于起步較晚,經(jīng)濟整體實力還有待進一步的提升;漢中市、安康市、商洛市位于陜南,工業(yè)基礎(chǔ)薄弱,旅游業(yè)剛開始起步,地形以山區(qū)為主,交通發(fā)展比較滯后。銅川市單位GDP電耗最大,工業(yè)和服務(wù)業(yè)現(xiàn)代化水平較低,旅游資源缺乏,急需找到一條新的發(fā)展道路。

      因子分析結(jié)果可以看出,公因子1與公因子2對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響比較大,二者提取了超過67%的信息。這兩個公因子主要包括地區(qū)的生產(chǎn)總值、地方財政收入、城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值,汽車總數(shù),公路里程等。因此,一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平主要取決于收入、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和工業(yè)實力。另外,居民的生活質(zhì)量也起了重要作用,提取了18%的信息,說明一個城市的發(fā)展水平,還應(yīng)當關(guān)注居民的生活質(zhì)量是否得到改善。

      三、結(jié)論

      1. 通過因子分析,找出了影響陜西省區(qū)域經(jīng)濟綜合發(fā)展水平的三個因子,即:收入水平、基礎(chǔ)設(shè)施和生活質(zhì)量。

      2. 陜西省各地區(qū)綜合評價結(jié)果可分為三個層次:西安市、榆林市經(jīng)濟發(fā)展水平較高,為陜西的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū);對陜西的經(jīng)濟發(fā)展起著輻射作用;延安市、渭南市、寶雞市、咸陽市綜合得分居中,為陜西的經(jīng)濟次發(fā)達地區(qū);漢中市、安康市、商洛市、銅川市的綜合得分偏低,為陜西的經(jīng)濟落后地區(qū)。

      3. 筆者找出的影響區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的三個因子,能夠反映區(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展水平,對陜西各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價結(jié)果具有一定的客觀性,可為陜西省和其他地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價提供一定的依據(jù)。

      參考文獻:

      [1]陜西統(tǒng)計年鑒2013[G].北京:中國統(tǒng)計出版社,2013.

      [2]陜西統(tǒng)計年鑒2014[G].北京:中國統(tǒng)計出版社,2014.

      [3]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析[M].北京:科學(xué)出版社,2011.

      [4]雷福民,權(quán)德慶.主成分分析和因子分析在體育科學(xué)研究中應(yīng)

      用方法的探析[J].西安體育學(xué)院學(xué)報.1997,(4).

      [5]游家興.如何正確運用因子分析法進行綜合評價[J].統(tǒng)計教育,

      2003,(5).

      [6]傅德印.因子分析統(tǒng)計檢驗體系的探討[J].統(tǒng)計研究,2007,(6).

      [7]唐林俊,楊虎.因子分析在縣區(qū)經(jīng)濟指標評析中的應(yīng)用[J].數(shù)

      理統(tǒng)計與管理, 2003,(5).

      [8]王忠海.因子分析法在區(qū)域經(jīng)濟綜合實力評價中的應(yīng)用[J].科

      技致富向?qū)В?012,(8).

      [責(zé)任編輯:任山慶;校對:黨 婷]

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