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1、spss論文范文云南大學(xué)本科畢業(yè)論文基于因子分析法的浙江省各地市.發(fā)展水平綜合評價學(xué)院：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院專業(yè)：統(tǒng)計學(xué)姓名：?學(xué)號：202121020?指導(dǎo)老師：?日期：2021年12月摘要：城市.發(fā)展的綜合評價對推動地市.經(jīng)濟有序、均衡發(fā)展等具有重要意義。利用因子分析法對浙江省各地市的.發(fā)展水平進行綜合評價，結(jié)果顯示：各地市.發(fā)展同經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)，且各地市.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)濟的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身優(yōu)勢，有針對性地采取措施提高本市.發(fā)展水平，最終實現(xiàn)浙江省區(qū)域經(jīng)濟的和諧發(fā)展。關(guān)鍵詞：.發(fā)展水平；因子分析；綜合評價Abstract：The evaluat

2、ion of regional social development level is of great significance to the promotion of an orderly and balanced development of regional social economy. A factor-based comprehensive analysis of the regional social development in Zhejiang Province shows that the social development is closely related to

3、economic situation, and the differences are great between cities with uneven internal development. To bring out a harmonious regional economic development in Zhejiang Province, each city and region must take measures to enhance its development level according to its own advantages.Key words：social d

4、evelopment; factor analysis; comprehensive evaluation目錄序言 (1)1問題的提出 (2)2理論基礎(chǔ) (2)2.1 方法的選用 (2)2.2因子分析法的簡介 (3)2.2.1 因子分析數(shù)學(xué)模型 (3)2.2.2 因子分析法的原理 (3)3浙江省各城市.發(fā)展水平分析 (3)3.1 建立評價指標(biāo)體系 (3)3.2 因子分析的適宜性檢驗 (4)3.3確定提取的公因子數(shù) (5)3.4 求因子載荷陣并確定各因子的性質(zhì) (7)3.5 各公共因子的得分以及賦權(quán) (9)3.6 因子的地區(qū)排名 (9)4結(jié)果評價與分析 (11)5政策建議 (12)致謝 (12)

5、參考文獻 (13)序言改革開放后的中國經(jīng)濟建設(shè)事業(yè)取得了飛躍的進步，人民的生活質(zhì)量得到了極大的改善。而在倡導(dǎo)和諧.的今天，僅僅是經(jīng)濟的發(fā)展已不足以滿足人們的精神文化要求，更多的人們著眼于.的綜合發(fā)展。加快.發(fā)展，是促進人的全面發(fā)展和保障改善民生的內(nèi)在要求，是提升.公平正義與和諧穩(wěn)定的重要保障，是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式和擴大內(nèi)需的必然途徑，是全面建成惠及全省人民的小康.的戰(zhàn)略任務(wù)。中國幅員遼闊，各地區(qū)發(fā)展水平極不平衡，這既是國家宏觀經(jīng)濟政策導(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，我國的東部沿海、珠三角地區(qū)，渤海灣地區(qū)的經(jīng)濟日益繁榮，浙江省作為這些發(fā)達省市的其中之一，城市的經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)取得了

6、很大的成就，很多的學(xué)術(shù)作品中也多次研究過浙江省的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r。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，浙江省各地區(qū)之間的.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)確地評價浙江省各城市的.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，為各城市能針對性地制訂相應(yīng)的政策和措施提供理論依據(jù)，進而促進浙江省各城市.的協(xié)調(diào)發(fā)展，具有重要的理論和實踐意義。本文通過選取反映城市綜合發(fā)展水平的8個指標(biāo)作為原始變量，對浙江省的11個地級市的綜合發(fā)展水平進行分析，并給出排名結(jié)果、評價以及適當(dāng)?shù)恼呓ㄗh。1問題的提出.發(fā)展是指整個人類.的

7、向前運動過程。包括兩個方面：縱向，指人類.由低級向高級的運動和發(fā)展過程；橫向，指在特定的.發(fā)展階段中一個.各方面整體的運動和發(fā)展過程。一個地區(qū).發(fā)展水平的高低，不僅說明了該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，更概括了人民生活中各方面領(lǐng)域的水平，是衡量一個地區(qū)綜合能力的重要指標(biāo)。對地區(qū)的.發(fā)展水平進行排序和綜合評價，有利于展示各地.經(jīng)濟發(fā)展中的優(yōu)勢和不足，能夠明確引導(dǎo)各地財政資金投入方向，推動各地.經(jīng)濟有序、均衡和健康發(fā)展；有利于形成有效的.發(fā)展競爭機制，提高.發(fā)展速度；能夠為.監(jiān)督提供監(jiān)督標(biāo)的，促進政府更加努力地改善.發(fā)展中的不足。浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，是中國面積最小、人口密度最大的省份之一。

8、改革開放以來，浙江省的經(jīng)濟發(fā)展速度一直居全國各省前列，這主要得益于市場的先發(fā)優(yōu)勢和民營經(jīng)濟的內(nèi)在活力。據(jù)統(tǒng)計，1978-2021年，浙江省GDP年均增長率高達13.3%，由124億元猛增至6700億元，經(jīng)濟總量在全國的排序由原來的第12為迅速升值第4位。那么，作為一個資源小省、經(jīng)濟大省，浙江省的.發(fā)展是否依賴于自身強大的經(jīng)濟優(yōu)勢，或是其他方面的優(yōu)勢呢？另外，浙江省有11個地級市，每個城市都有其各自的發(fā)展特點，例如：杭州的經(jīng)濟發(fā)展主要依靠吸引投資；寧波的經(jīng)濟發(fā)展主要依靠港口貿(mào)易；溫州的經(jīng)濟發(fā)展主要依靠服裝等的加工生產(chǎn)。那么，這些地級市的.發(fā)展?fàn)顩r排名如何呢？這都是本文要探討的問題，本文從實證角度

9、利用因子分析法對浙江省各地級市的.發(fā)展水平進行評價，并由此概括全省的.發(fā)展水平。2理論基礎(chǔ)2.1 方法的選用.發(fā)展水平的評價方法有多種，傳統(tǒng)的多指標(biāo)綜合評價方法中的指標(biāo)權(quán)重的設(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價提供豐富的信息，但在一定程度上增加了評價工作的復(fù)雜性，每個指標(biāo)都在不同的角度和層面反映評價目標(biāo)的某一信息，而各個指標(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)計分析失真。因子分析法是用較少個數(shù)的公共因子的線性函數(shù)和特定因子之和來表達原來觀測的每個變量，在減少分析指標(biāo)的同時，盡量減少原指標(biāo)包含信息的損失，對所收集的資料作全面的分析，從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的

10、依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜的變量歸納為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。因此本文選用因子分析法作為理論的基礎(chǔ)，并結(jié)合SPSS軟件進行分析判斷的工具。2.2 因子分析法的簡介2.2.1 因子分析數(shù)學(xué)模型通常在作因子分析時，針對變量作因子分析，稱為R 型因子分析；針對樣品作因子分析，稱為Q 型因子分析。 R 型因子分析數(shù)學(xué)模型為： 可表示為 ：111?+?=p m m p p e F A X其中X 為可實測的P 維隨機向量，X 的每個分量代表一個指標(biāo)或變量。F =(F l ，F(xiàn) 2，F(xiàn) m ) T為不可觀測的m (mP）維隨機向量，它的各個分量將出現(xiàn)在每個變量之中，所以稱它們?yōu)楣惨?/p>

11、子。矩陣A 稱為因子載荷矩陣，a ij 稱為因子載荷，表示第i 個變量在第j 個公共因子上的載荷，向量e 稱為特殊因子，其中包括隨機誤差。它們滿足：(1）Cov (F,e)0，即F 與e 不相關(guān)。(2）Cov （F i , F j ）=0, ij；Var （F i ）=Cov （F i , F i ）1。i ，j=1，2，m 。即向量F 的協(xié)差陣為m 階單位陣。(3）Cov (e i ,e j ）=0, ij；Var (e i ) =2i ，i ，j=1，2,，p 。即向量e 的協(xié)差陣為p 階對角陣。2.2.2 因子分析法的原理因子分析通過對變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的分析，從中找出少數(shù)幾個能

12、控制原始變量的隨機變量F i （i =1,，m ），選取公共因子的原則是使其盡可能多地包含原始變量中的信息，建立模型X=A*F e ，通過F 再現(xiàn)原始變量X 的眾多分量x i （i =1,p)之間的相關(guān)關(guān)系，達到簡化變量降低維數(shù)的目的。值得指出的是，為了消除指標(biāo)間數(shù)量級的差異，因子分析是基于將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上做的。本文利用SPSS17.0軟件作為工具，軟件中對于數(shù)據(jù)的因子分析，已將變量（即指標(biāo)）和各公共因子進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，不需先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。3 浙江省各城市.發(fā)展水平分析3.1 建立評價指標(biāo)體系.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.

13、發(fā)展水平進行綜合評價涉及到收入層次、居住條件、生活環(huán)境以及設(shè)施等各個方面。在遵循數(shù)據(jù)客觀性、代表性和可得性的原則下, 本文選取中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒2021、中國城市(鎮(zhèn))生活與價格年鑒2021以及浙江統(tǒng)計年鑒2021、中國城市統(tǒng)計年鑒2021中收錄的2021年浙江省的一些數(shù)據(jù)作為評價指標(biāo)。選取的9項指標(biāo)分別如下：-人均GDP（元）；X1-城鎮(zhèn)居民人均年可支配收入（元）；X2X-農(nóng)村居民人均純收入（元）；3-職工平均工資（元）；X4-.保險參保人數(shù)（人）；X5X-每萬人民用汽車擁有量（輛）；6-固定資產(chǎn)投資額（億元）；X7-公路里程（公里）。X8-.保險參保人數(shù)是由基本醫(yī)療保險、基本養(yǎng)老保險和失

14、業(yè)保險三項的人數(shù)其中X5之和確定的。資料數(shù)據(jù)如表1所示：表1 浙江省各地級市.發(fā)展水平綜合評價指標(biāo)值3.2 因子分析的適宜性檢驗利用軟件得出變量間的pearson相關(guān)系數(shù)矩陣R，如表2（下頁）所示：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，說明變量間存在著一定的信息重疊，需要利用因子分析進行精簡和分類。另外，因子分析的適宜性檢驗通常采用KMO統(tǒng)計量和Bartletts 球型檢驗法，利用軟件得到表3的檢驗結(jié)果。KMO統(tǒng)計量用于檢驗變量間的偏相關(guān)性，它比較各變量的簡單相關(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，則由于計算偏相關(guān)時控制其他因素就會

15、同時控制潛在變量，導(dǎo)致偏相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于簡單相關(guān)系數(shù)。本文KMO檢驗值為0.703，因此認(rèn)為這些指標(biāo)比較適宜做因子分析。Bartletts 球型檢驗用于檢驗相關(guān)矩陣是否為單位陣，即各變量是否相互獨立。檢驗值小于0.01 說明各變量相互獨立,本文Bartletts 球型檢驗值為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）所示的矩陣R的特征值和方差貢獻率，可以看到，公共因子達到3個時，其方差累積貢獻率已達到96.294%，這表示提取前3個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）的碎石圖中看出，開始時圖中折線陡峭，從第4個因

16、子以后，折線變得非常平緩，因此，認(rèn)為選擇3個公共因子是恰當(dāng)?shù)?。? 解釋的總方差圖1 碎石圖再看表5的變量共同度，當(dāng)取3個因子時，每個變量的共同度都非常大。根據(jù)變量共同度的統(tǒng)計意義，它刻劃了全部公共因子對于變量X的總方差所作的貢獻。因此，每個變量的共同度都達到了0.9以上，說明所有變量都能被這3個公共因子所解釋。表5 變量共同度表通過以上的分析，確定了將要提取的公共因子數(shù)為3個，并得提取因子后解釋的總方差如表6。表6 提取因子后解釋的總方差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，不能對因子的性質(zhì)做出很好的解釋，因此，需要對載荷矩陣實施旋轉(zhuǎn)

17、。對因子載荷陣作旋轉(zhuǎn)，是為了使因子載荷陣的結(jié)構(gòu)簡化，便于對公共因子進行解釋。所謂的結(jié)構(gòu)簡化，就是使每個變量僅在一個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）所示。利用旋轉(zhuǎn)的因子載荷陣所提供的信息，可將9項指標(biāo)分為如表9所示的3類性質(zhì)的因子：表9 因子成分與性質(zhì)因子一主要描述的是居民生活中的經(jīng)濟發(fā)展和收入狀況，因此概括地稱其為經(jīng)濟因子；因子二描述的是居民擁有的物質(zhì)條件和生活質(zhì)量，因此概括地稱其為條件因子；因子三描述的是只有職工的平均工資，表示人們在付出勞動后獲得的報酬，因此將其命名為報酬因

18、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，可得每個因子的得分關(guān)于變量的回歸方程式為：F1=0.281*X1+0.229*X2+0.305*X3-0.01*X4+0.086*X5+0.06*X6+0.121*X7-0.226*X8F2=-0.167*X1+0.026*X2-0.19*X3-0.122*X4+0.214*X5+0.289*X6+0.171*X7+0.544*X8F3=0.216*X1-0.21*X2-0.128*X3+0.846*X4+0.125*X5-0.06*X6+0.086*X7-0.166*X8通過以上的3個因子得分方程式，可以將任意城市的指標(biāo)帶入

19、，便可得到該城市某因子的得分。當(dāng)然，分析并比較各城市的.發(fā)展水平，僅僅單獨地看每個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，必須要計算出每個城市的綜合得分以比較城市之間的.發(fā)展水平。因子分析綜合評價采用客觀賦權(quán)法，利用表6中的數(shù)據(jù)，將各公共因子的方差貢獻在方差累計貢獻中所占的比重作為權(quán)重，即公共因子權(quán)重=單個因子方差貢獻/ 所有因子方差累計貢獻，分別得到各個公共因子的權(quán)重。例如：F1的權(quán)重=59.965%/96.294%=62.273%。經(jīng)計算，各公共因子權(quán)重分別為：W(F1)= 62.273%，W(F2)= 24.250%，W(F3)=13.376%。3.6 因子的

20、地區(qū)排名利用公式：F = 0.62273*F1 + 0.2425*F2 + 0.13376*F3計算各地區(qū)的綜合得分，得到的每個城市的因子得分和綜合得分如表11所示：表11 因子得分需要注意的是，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 浙江省各地市分項及總體.發(fā)展排名情況按照綜合排名的順序從左到右描繪的各城市的綜合得分的散點圖如圖2所示：圖2 綜合得分散點圖經(jīng)過對綜合得分進行散點圖分析，可以很明顯的看到：杭州和寧波距離很近，可歸為易一類；其次就是中間的7個城市的點幾乎處于同一水平線，自成一類；最后是衢州和麗水的點之間的距離同樣很近，也可歸為一類。再結(jié)合聚類

21、分析的結(jié)果看，將浙江省11個地市按.發(fā)展水平分為3類：第一類：水平最好的城市，有杭州和寧波；第二類：水平較好的城市，有紹興、嘉興、舟山、臺州、溫州、湖州、金華；第三類：水平較弱的城市，有衢州和麗水。4結(jié)果評價與分析從綜合評價結(jié)果來看,浙江省各地市.發(fā)展水平具有以下特點:1、.發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)。雖然.發(fā)展水平不是由單一指標(biāo)決定,但經(jīng)濟的發(fā)展對.發(fā)展水平具有較其他因素而言更重要的貢獻。將各地市.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。從排名中筆者發(fā)現(xiàn)：排名靠前的5個城市都位于經(jīng)濟較發(fā)達的浙北地區(qū)，這片區(qū)域靠近我國最發(fā)達城市之一的上海，由此得到了經(jīng)濟上的帶

22、動；而排名靠后的3個城市則位于浙西地區(qū)，既沒有靠近發(fā)達城市的優(yōu)勢，也沒有臨海的地勢。2、各地市發(fā)展水平差異性較大且高低程度分布不均勻。從聚類分析的分類狀況可看出，水平偏高的城市只有兩個，其余7個城市的.發(fā)展水平都在很大程度上低于前兩個城市。但這一點也表明，浙江省的.發(fā)展空間很大，低水平城市在高水平城市的有力帶動下有很大的進步機會。3、各地市內(nèi)部發(fā)展不平衡。將各地市分項得分排名之間以及分項排名與總體得分排名之間相對照，可看出有明顯的差異。以金華市為例，雖然條件因子的得分比較高，達到了第3位，但是其余兩項因子的得分均落在了中等水平之后，使得自身的綜合得分排名偏低。這表明，各地市內(nèi)部發(fā)展的不均衡性將

23、直接影響到其總體排名次序。5政策建議基于以上評價結(jié)果,筆者提出如下建議：首先，對于浙江省整體?；诮?jīng)濟發(fā)展水平同.發(fā)展的緊密相關(guān)性，浙江各地應(yīng)首先發(fā)展地方經(jīng)濟，努力增加財政收入，以健全基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善.保障的制度，提高人民生活水平等各方面的需求。其次，針對不同發(fā)展水平的地市有不同的建議。1、作為.發(fā)展水平較高的杭州市和寧波市，在經(jīng)濟發(fā)展和人民基本生活發(fā)展較高的前提下，進行技術(shù)創(chuàng)新，提高GDP產(chǎn)出效率，并著力優(yōu)化本市就業(yè)結(jié)構(gòu)，改善生活環(huán)境。2、對于發(fā)展水平中等的幾個城市，嘉興、紹興和湖州應(yīng)從分利用與杭州臨近的地理優(yōu)勢，跟隨杭州的發(fā)展步伐，加快經(jīng)濟發(fā)展，盡快提高各方面的能力；溫州和臺州則應(yīng)更注重自身的沿海優(yōu)勢，加大力度發(fā)展沿海事業(yè)，在充分結(jié)合自身優(yōu)勢提高本市發(fā)展水平的同時，也為浙江作為沿海城市開辟更廣的路線；而金華地處浙江