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      基于因子分析的江蘇省社會經濟發(fā)展研究

      2016-10-29 21:04:49馬玲
      2016年29期
      關鍵詞:社會經濟因子分析江蘇省

      馬玲

      摘要:通過建立社會經濟發(fā)展評價指標體系,運用SPSS16.0軟件進行因子分析,對江蘇省社會經濟發(fā)展進行合理分析和評價。

      關鍵詞:社會經濟;因子分析;江蘇省

      江蘇省位于我國長三角地區(qū),占據(jù)重要的經濟發(fā)展地位,近年來,隨著江蘇省經濟綜合實力的快速發(fā)展,如何客觀的評價江蘇省不同地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀顯得尤為重要。

      一、評價指標的構建

      依據(jù)科學性、可比性、合理性和可操作性的原則[1],結合江蘇省實際情況,本文選擇了能反映社會經濟發(fā)展情況的6項統(tǒng)計指標:X1人均GDP,X2利用外資,X3公路密度,X4平均受教育年限,X5人均固定資產凈值,X6鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例。

      二、因子分析

      (一)適合度分析

      首先對原始變量進行相關分析,利用原始變量的相關系數(shù)矩陣,確定原始變量直接是否存在線性關系,是否適合采用因子分析方法提取公共因子,進行因子分析模型的合理性-相關分析、KMO檢驗和Bartlett球性檢驗。由于近似卡方觀測值為59.463,相關的概率值接近于0<0.05,應拒絕原假設,即認為相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著關系,適合做因子分析。

      (二)構造因子變量

      進行因子分析的目的是利用少數(shù)幾個公共因子來解釋較多個變量之間復雜關系[2],解釋的總方差表(表1)反映了各個因子所提供的方差貢獻度,方差貢獻度越高說明因子越重要,來確定公因子的個數(shù)。本文采用主成分分析法來進行因子提取,提取后的變量其共同度均較高,最低也達到了77%,各個變量的信息丟失都比較少。由表1可知,前2個公共因子的累計方差貢獻率已達到88.821%>85%,即前2個公共因子已代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息,可以選前2個因子作為公共因子來代替原來6個變量。

      (三)因子命名與解釋

      由于各因子的含義不明確、在原始變量上的載荷值不容易解釋,因此應進行因子旋轉。本文采用方差最大化正交旋轉。由所得的旋轉后因子載荷矩陣,并結合相關專業(yè)知識對提取的2個主因子給出解釋名,以及相關分析。

      根據(jù)各公共因子與原始變量之間相關程度的高低將原始變量分為2類:第一主因子(f1)貢獻率為62.633%,它在X3、X4、X6變量上載荷顯著較高,主要反映了城市基礎設施建設和受教育水平,命名為發(fā)展基礎因子。第二主因子(f2)貢獻率為26.188%,它在X5、X2、X1上負載顯著,主要反映地區(qū)的工業(yè)發(fā)展,命名為工業(yè)因子。這樣,經過旋轉之后,各因子的意義就變得很明確。

      (四)綜合評價

      根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標準化值,可以計算每個樣品點的各因子的得分。各樣品點的因子得分及綜合排名如表2:

      三、結果分析

      將江蘇省各地區(qū)的社會經濟綜合排序,分析可知:南京,綜合排名最高,其中第一主因子大于基準0且大于1,是影響南京市社會經濟的主要因子,而南京市在第二主因子上的得分低于基準線,說明鄉(xiāng)鎮(zhèn)外資企業(yè)潛力并不強烈,趨于飽和狀態(tài)。無錫,位于第2位,該地在第一主因子和第二主因子上的得分均高于基準0,說明有著較強的社會經濟實力,并且鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)潛力也較高。排名較低是淮陰和鹽城,該地區(qū)在第一主因子和第二主因子上的得分均為負數(shù),說明該地的經濟發(fā)展水平、人均GDP以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)需求都很薄弱,在今后的發(fā)展中應著重于城市經濟發(fā)展,并加大城市基礎建設,提升城市經濟水平。(作者單位:四川師范大學)

      參考文獻:

      [1] 唐洋,周鵬飛.基于因子分析的西部各省份社會經濟實證研究[J].重慶工學院學報(社會科學版),2007,02:60-64.

      [2] 張彩虹,張海永.基于因子分析方法的證券投資價值評估[J].經濟論壇,2007,16:127-128.

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