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      蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價
      ——基于因子分析法

      2017-06-19 19:29:47張云云
      關(guān)鍵詞:四縣無為縣四區(qū)

      張云云

      (安徽財經(jīng)大學(xué),安徽蚌埠233000)

      蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價
      ——基于因子分析法

      張云云

      (安徽財經(jīng)大學(xué),安徽蚌埠233000)

      近幾年,蕪湖市的經(jīng)濟發(fā)展速度在安徽省一直保持領(lǐng)先的優(yōu)勢,但蕪湖市各縣區(qū)之間的經(jīng)濟發(fā)展卻存在很大的差異。因子分析法是將一些錯綜復(fù)雜的變量用降維的方式轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合指標的一種多元統(tǒng)計方法。本文以蕪湖市2015年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用因子分析法對蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟發(fā)展水平進行了定量分析,找出了各縣區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展不平衡的原因,并對其出現(xiàn)的問題提出了相關(guān)的建議。

      蕪湖市;因子分析;經(jīng)濟發(fā)展水平;綜合評價

      一、引言

      蕪湖市位于安徽省東南部,長江下游,地處長江三角洲平原腹地,北倚長江,東接杭州,西連合肥,北依南京,南向黃山,是安徽省規(guī)劃中的兩座特大城市之一。2010年1月12日,經(jīng)國務(wù)院批準設(shè)立皖江城市帶承接轉(zhuǎn)移示范區(qū),蕪湖市一直是皖江示范帶的龍頭城市,同時蕪湖還是合蕪蚌自主創(chuàng)新實驗區(qū)的重要成員城市[1]。近幾年,蕪湖市政府一直堅持城鄉(xiāng)一體統(tǒng)籌發(fā)展的戰(zhàn)略,經(jīng)濟與社會協(xié)調(diào)發(fā)展都取得了重要進展。蕪湖市下轄四區(qū)(鏡湖區(qū)、弋江區(qū)、鳩江區(qū)、三山區(qū))、四縣(無為縣、蕪湖縣、繁昌縣、南陵縣),四區(qū)四縣的經(jīng)濟在蕪湖市委市政府的領(lǐng)導(dǎo)下均保持較快的發(fā)展速度,然而由于四區(qū)四縣在自然資源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異,使得四區(qū)四縣的經(jīng)濟發(fā)展水平也存在一定的差異性。為了促進蕪湖市經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展,制定科學(xué)有效的政策,必須對四區(qū)四縣的發(fā)展水平做出科學(xué)合理的評價,找出其經(jīng)濟發(fā)展水平差異的原因。本文運用SPSS16.0,提取了四區(qū)四縣11項統(tǒng)計指標運用因子分析法進行綜合評價,為推動蕪湖市經(jīng)濟全面發(fā)展提供相應(yīng)的理論依據(jù)。

      二、因子分析模型

      因子分析是一種降維、簡化數(shù)據(jù)的技術(shù),通過因子分析方法可用較少的相互獨立的因子反映原有變量的絕大部分信息。因子分析模型可用數(shù)學(xué)模型進行描述,分析過程如下:

      假設(shè)某因子分析的原始變量為X1,X2…,XP,假定這些變量已經(jīng)標準化處理,各變量均可用m個公因子F和特殊因子的線性組合來表示。

      因子分析的具體步驟如下:

      1.構(gòu)建指標體系和原始數(shù)據(jù)矩陣,并對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。

      2.計算指標變量間的相關(guān)矩陣,進而分析變量之間的相關(guān)性。

      3.計算相關(guān)矩陣的特征值,根據(jù)方差累計貢獻率(一般取值在85%以上),決定初始因子數(shù)。

      4.計算因子載荷矩陣,如果因子意義不明確,對初始公共因子進行旋轉(zhuǎn),分析最終確定的公共因子。

      5.計算因子得分和綜合得分,根據(jù)因子得分和綜合得分情況,給出相應(yīng)的評價。

      三、指標體系的構(gòu)建

      在對蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟發(fā)展水平進行評價的過程中,可以選取單一指標來完成,但為了從經(jīng)濟、社會等方面對其進行全面衡量,為此,本文依據(jù)指標體系建立的代表性、科學(xué)性、系統(tǒng)性和易獲得性等原則[2],以四區(qū)四縣為樣本,采集了2016年《蕪湖統(tǒng)計年鑒》的相關(guān)數(shù)據(jù),選取如下11個指標:X1地區(qū)生產(chǎn)總值(萬元),X2第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重,X3第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重,X4固定資產(chǎn)投資額(萬元),X5城鎮(zhèn)在崗職工平均工資 (元),X6農(nóng)村居民人均可支配收入 (元),X7外商直接投資額 (萬美元),X8社會消費品零售總額 (萬元),X9農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(萬元),X10規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出 (萬元),X11規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)(人),具體數(shù)據(jù)如下表所示:

      表1 各項指標具體數(shù)

      四、蕪湖市四區(qū)四縣經(jīng)濟發(fā)展水平因子分析

      利用SPSS16.0對以上11個指標進行標準化處理后,采用因子分析法得到相關(guān)系數(shù)矩陣,如表2所示,為便于公共因子對實際問題的分析解釋。

      表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

      從表2可以看出原始變量之間大部分相關(guān)系數(shù)都比較大,各變量之間均存在相關(guān)性,因而適合用因子分析法對變量進行篩選以及提取公因子。

      提取公因子時,可以參照特征值是否大于1或者累積方差貢獻率是否達85%的準則進行提取。通過因子貢獻率表的結(jié)果可知前四個因子的特征值大于1,累積貢獻率為90.618%,滿則因子提取的要求,基本上包含大部分指標信息,因而提取這四個因子作為公因子來分析,總體效果比較理想[3]。

      表3 解釋的總方差

      采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)法對初始因子載荷矩(表4)進行旋轉(zhuǎn),,使得每個變量僅在一個公共因子上有較大的載荷,而在其余的公共因子上的載荷比較小,使同一列上的載荷盡可能地靠近1和靠近0兩級分離,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表5所示,所提取的四個主因子分別記為,由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出:

      第一主因子在地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重和社會消費品零售總額等變量上具有較高的載荷,這些指標反映了經(jīng)濟發(fā)展的綜合情況,因而可以把公因子命名為經(jīng)濟綜合實力因子,其貢獻率為33.857%。

      第二主因子在規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員數(shù)這兩個指標上具有較高的載荷,這兩個指標反映了科技投入情況,因此可以把公因子命名為科技因子,其貢獻率為20.666%。

      第三主因子在城鎮(zhèn)在崗職工平均工資、農(nóng)村居民人均可支配收入以及農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值這三個指標上具有較高的載荷,這三個指標主要反映了居民生活質(zhì)量及消費能力,因此可以把公因子命名為生活水平因子,其貢獻率為19.765%。

      第四主因子在固定資產(chǎn)投資額以及外商直接投資額這兩個指標上具有較高的載荷,這兩個指標主要反映了政府投資和吸引外資等方面的情況,因此可以把公因子命名為投資因子,其貢獻率為16.33%。

      表4 因子矩陣

      表5 旋轉(zhuǎn)因子矩陣

      為了考察四區(qū)四縣的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r,并對其進行綜合評價,根據(jù)回歸法計算因子得分函數(shù),利用SPSS16.0軟件計算出四個因子的得分,這四個因子從不同的方面反映了蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟發(fā)展水平,為了進一步進行綜合評價,還需要將這四個公因子以各自的方差貢獻率占累計貢獻率的比重作為權(quán)重來來加權(quán)計算綜合得分[4],

      其中Zi為各城市的綜合得分,F(xiàn)1i,F(xiàn)2i,F(xiàn)3i,F(xiàn)4i為各城市的因子得分,i=1,2…8。綜合得分越高,表明城市的經(jīng)濟實力越強,表6為各城市的因子得分以及綜合得分排名。

      表6 各因子得分、綜合得分及排名

      四、結(jié)論與建議

      通過實證分析,對四區(qū)四縣經(jīng)濟發(fā)展水平的分析如下:

      第一,從經(jīng)濟綜合實力因子得分及排名可以看出,蕪湖市鏡湖區(qū)、鳩江區(qū)和弋江區(qū)的整體經(jīng)濟實力相對較強,三山區(qū)、無為縣、蕪湖縣、繁昌縣和南陵縣的經(jīng)濟實力相對來說較弱,原因在于各縣區(qū)在經(jīng)濟、政治以及人口等方面差別較大。

      第二,從科技因子得分及排名可以看出,鳩江區(qū)、弋江區(qū)和無為縣的科技投入力度相對較強,三山區(qū)、繁昌縣、蕪湖縣、鏡湖區(qū)和南陵縣科技投入力度就顯得較弱些。原因在于鳩江區(qū)、弋江區(qū)以及無為縣由于其優(yōu)越的地理位置,工業(yè)企業(yè)相對較多,所以導(dǎo)致這三個地區(qū)科技投入力度比其他五個縣區(qū)要強。

      第三,從生活水平因子得分及排名可以看出,鏡湖區(qū)、三山區(qū)和繁昌縣的居民收入水平相對較強,南陵縣和無為縣收入水平則顯得相對較弱。原因在于鏡湖區(qū)是蕪湖市的經(jīng)濟、文化和商業(yè)中心,三山區(qū)是2006年設(shè)立的蕪湖市新城區(qū),企業(yè)工廠相對較多,繁昌縣由于歷史悠久,農(nóng)業(yè)和工業(yè)基礎(chǔ)相對較好,南陵縣與無為縣所處的地理位置距離城區(qū)相對偏遠,另外人口相對較多,尤其是農(nóng)村人口占的比重偏大。

      第四,從投資因子得分及排名可以看出,無為縣、弋江區(qū)和鏡湖區(qū)在政府投資和吸引外資上相對較強,鳩江區(qū)和南陵縣政府投資力度和吸引外資上則顯得相對較弱。原因在于無為縣已經(jīng)形成以電線電纜產(chǎn)業(yè)集群為龍頭,以船舶制造、羽毛羽絨、紡織服裝等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)體系,另外高鐵無為站的建立也為投資創(chuàng)造了條件。弋江區(qū)、鏡湖區(qū)是蕪湖市的主城區(qū),在吸引外資方面比起其他五個縣區(qū)具有明顯的優(yōu)勢。

      第五,從各縣區(qū)的綜合得分及排名來看,一般說來,綜合得分越高,說明其綜合實力越強,得分大于0說明其綜合實力在該地區(qū)平均水平之上,反之則說明其在該地區(qū)的平均水平之下。從表6可以看出,鏡湖區(qū)在四區(qū)四縣中綜合實力最強,鳩江區(qū)和弋江區(qū)在平均水平之上,而無為縣、繁昌縣、蕪湖縣、三山區(qū)和南陵縣則在平均水平之下。

      從以上分析結(jié)果來看,蕪湖市四區(qū)四縣的經(jīng)濟發(fā)展水平存在明顯的差異性,針對以上的各縣區(qū)存在的問題,從以下三個方面提出相關(guān)的政策建議:

      第一,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進各縣區(qū)間產(chǎn)業(yè)的合理分工與協(xié)作。各縣區(qū)應(yīng)充分利用自身的優(yōu)勢,培育地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)和特色產(chǎn)品,發(fā)展縣區(qū)特色經(jīng)濟,比如,無為縣依據(jù)獨特的地理優(yōu)勢,豐富的農(nóng)副產(chǎn)品,可以發(fā)展一些農(nóng)副產(chǎn)品的深加工;再比如地處鳩江區(qū)的國家5A景區(qū)蕪湖方特歡樂世界,諸如此類的景區(qū)全國很多地方都有,要想把游客留得住、留得久就不能發(fā)展單純的觀光型旅游,要發(fā)展特色旅游,例如文化體驗、度假養(yǎng)生等復(fù)合型旅游。

      第二,加大科技投入力度,注重創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)和引入,提高縣區(qū)創(chuàng)新能力。從上面的分析可以看出蕪湖市整個地區(qū)的科技投入力度還不是很高,比如鏡湖區(qū),雖然經(jīng)濟發(fā)展水平在所有縣區(qū)中排名第一,但是其科技投入和其他縣區(qū)比起來卻差得很遠,當(dāng)?shù)卣畱?yīng)當(dāng)加大科技,引進高層次人才,發(fā)展知識密集型產(chǎn)業(yè),提高經(jīng)濟發(fā)展水平。

      第三,增加對落后地區(qū)的投入,加大招商引資力度。蕪湖市經(jīng)濟要持續(xù)快速發(fā)展,就必須保持各縣區(qū)經(jīng)濟同時發(fā)展,為此可以從三方面加大對落后地區(qū)的投入:加強落后地區(qū)的人才培養(yǎng)、加大政府財政資金的投資力度、科學(xué)制定適合縣區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的政策。同時利用好國家推進中部崛起、安徽省承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的大好時機,吸引更多的外商投資,各地政府要積極尋找相關(guān)投資,加快本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。

      [1]劉二林,蔡書凱,俞葵.基于主成分分析法的蕪湖市三次產(chǎn)業(yè)綜合競爭力評價 [J].長春理工大學(xué)學(xué)報,2015,28 (9):88-94.

      [2]郭將,雷雨.基于因子分析法的河南省經(jīng)濟發(fā)展綜合評價[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2016,50(3):422-426.

      [3]汪恩輝,趙國慶.基于因子分析和聚類分析法的皖江城市帶經(jīng)濟質(zhì)量評價研究[J].銅陵學(xué)院學(xué)報,2015,(4):51-55.

      [4]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析[M].科學(xué)出版社,2016.

      編輯:林軍

      Research on the Level of Economic Development of Concerning between the Four Districts and Four Counties of Wuhu City——Based on SPSS Factor Analysis

      ZHANG Yunyun
      (Anhui Finance and Economics University,Benbu AnHui 233000)

      In recent years,the speed of economic development of Wuhu city has kept a leading edge in Anhui Province,but the economic development are great differences between each county and district of Wuhu city.Factor analysis is a multivariate statistical method that use the way of dimensionality reduction to transform complex variables into a few number of non related varia-bles.This paper is based on the statistical data of Wuhu city in 2015,then quantitatively analysis the economic development between the four districts and four counties of Wuhu city by the meth-od of factor analysis,find out the reason of economic development is not balanced between each county and district,and put forward some suggestions on these problems.

      Wuhu City;factor analysis;economic development;comprehensive evaluation

      F291

      A

      2095-7327(2017)-03-0060-04

      張云云(1987-),女,安徽蚌埠人,安徽財經(jīng)大學(xué)講師,碩士,研究方向:數(shù)理統(tǒng)計。

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