基于因子分析的我国城市经济发展状况实证分析.docx

基于因子分析的我国城市经济发展状况实证分析.docx

《基于因子分析的我国城市经济发展状况实证分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于因子分析的我国城市经济发展状况实证分析.docx（14页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

基于因子分析的我国城市经济发展状况实证分析

吉林财经大学研究生课程论文

（期末作业）

论文题目基于因子分析的我国经济发展状况实证分析　

课程名称多元统计分析与spss软件应用

姓名xxxxxx学　　号xxxxxxxxxx

专业会计学年级2014级

院、所会计学院日期2015.6.27

（以上内容由研究生本人填写）

教师评阅意见：

论文成绩

□95□90□85□80□75

□70□65□60□60以下

吉林财经大学研究生学院制

基于因子分析的我国经济发展状况实证分析

摘要：

选取了2013年我国31个省、直辖市、自治区经济发展的10项指标作为研究对象，运用因子分析的方法，利用spss对数据进行计算，依据因子分析的结果对我国各省的经济发展做出综合评价，得出了这31各省份经济发展状况的综合排名，广东、江苏、山东、浙江、北京排在前5位，是中国各省、直辖市、自治区沿海经济发展较好的地区；甘肃、海南、青海、宁夏、西藏排在后5位，是西部地区经济发展较落后的地区，较为客观反映了中国各省、直辖市、自治区的综合经济实力，为中国各省、直辖市、自治区今后的经济发展提供了理论依据。

关键词：

经济发展；因子分析；综合评价；主成分法

一、引言

我国地域辽阔，由于历史、地理位置及经济基础等原因，各地经济发展水平差异很大。

改革开放以来，特别是实施西部大开发、振兴东北地区等老工业基地、促进中部地区崛起、鼓励东部地区率先发展的区域发展总体战略以来，各地经济社会发展水平有了很大提高，人民生活也有了很大改善。

但区域发展不协调、发展差距拉大的趋势仍未根本改变。

本文从我国31个省市自治区经济的发展视角入手，运用对应分析方法对我国各地区经济发展状况进行统计分析，用以说明我国各地区经济发展不协调的现状。

由于衡量各地区经济发展的指标有很多，故选取了比较有代表性的十个指标。

二、相关统计指标与数据的选取

本文运用了因子分析的方法对我国31个省、直辖市、自治区的经济发展状况进行评价。

选取了10项经济指标：

第一产业增加值（X1）；第二产业增加值（X2）；第三产业增加值（X3）；地方财政预算收入（X4）；地方财政预算支出（X5）；固定资产投资额（X6）；社会消费品零售总额（X7）；货物进出口总额（X8）；在岗职工平均工资（X9）；城乡居民储蓄年末余额（X10）。

X2，X3，X4反映的是经济总量中构成三大产业的不同增加值；X5，X6反映的是地方财政预算收支；X7反映的是居民的购买能力；X8反映的是对外贸易；X9，X10反映的是居民的收入与储蓄。

本文数据资料来源于《中国统计年鉴》（2013年），具体数据资料见表1。

表1各地区经济发展状况（2013）

地区

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

北京

11.63

293.03

1316.50

3661.11

4173.66

6847.06

8375.10

4289.96

93997.00

23086.41

天津

16.85

612.86

846.57

2079.07

2549.21

9130.25

4470.43

1285.02

68864.00

7612.31

河北

313.76

758.53

654.11

2295.62

4409.58

23194.23

10516.75

549.12

42532.00

23357.17

山西

75.49

61.12

352.80

1701.62

3030.13

11031.89

5139.29

157.91

47417.00

13339.37

内蒙古

150.83

282.69

518.28

1720.98

3686.52

14217.38

5114.16

119.95

51388.00

7455.17

辽宁

165.81

1038.97

1026.44

3343.81

5197.42

25107.66

10581.44

1144.78

46310.00

19659.51

吉林

97.23

481.46

463.53

1156.96

2744.81

9979.26

5426.43

258.32

43821.00

7745.33

黑龙江

403.13

-119.39

407.61

1277.40

3369.18

11453.08

6251.17

388.79

42744.00

10058.60

上海

1.48

173.00

1245.92

4109.51

4528.61

5647.79

8051.96

4412.68

91477.00

20486.25

江苏

227.79

1972.08

2903.66

6568.46

7798.47

36373.32

20796.52

5508.02

57984.00

33823.90

浙江

116.74

1130.33

1656.09

3796.92

4730.47

20782.11

15225.54

3357.89

57310.00

28922.97

安徽

169.36

999.12

658.34

2075.08

4349.69

18621.90

6542.42

455.19

48929.00

12924.91

福建

159.60

1127.36

770.90

2119.45

3068.80

15327.44

8275.35

1693.21

49328.00

11847.25

江西

116.26

728.79

544.57

1621.24

3470.30

12850.25

4576.11

367.47

43582.00

9725.17

山东

460.93

1686.74

2523.42

4559.95

6688.80

36789.07

22294.84

2665.32

47652.00

29796.08

河南

289.44

1134.19

1132.92

2415.45

5582.31

26087.46

12426.60

599.57

38804.00

20232.12

湖北

249.39

978.46

1190.19

2191.22

4371.65

19307.33

10885.94

363.80

44613.00

15507.03

湖南

95.02

1010.93

1241.49

2030.88

4690.89

17841.40

9018.64

251.75

43893.00

14539.68

广东

200.25

1726.52

3169.28

7081.47

8411.00

22308.39

25453.93

10915.81

53611.00

49891.35

广西

171.20

615.61

556.09

1317.60

3208.67

11907.67

5133.08

328.27

42637.00

9118.91

海南

44.93

66.82

179.17

481.01

1011.17

2697.93

992.89

149.85

45573.00

2465.38

重庆

76.73

422.74

747.62

1693.24

3062.28

10435.24

4599.77

686.92

51015.00

9622.31

四川

128.40

1245.75

1013.82

2784.10

6220.91

20326.11

10561.45

645.75

49019.00

22597.30

贵州

137.14

566.16

451.29

1206.41

3082.66

7373.60

2366.20

82.90

49087.00

5919.05

云南

240.79

508.62

662.03

1611.30

4096.51

9968.30

4004.56

253.04

44188.00

8969.81

西藏

6.44

50.07

50.13

95.02

1014.31

876.00

293.20

33.19

64409.00

496.03

陕西

155.89

837.77

597.87

1748.33

3665.07

14884.15

4999.54

201.28

48853.00

12249.36

甘肃

98.87

220.95

297.99

607.27

2309.62

6527.94

2173.83

102.36

44109.00

5878.47

青海

30.68

111.97

64.86

223.86

1228.05

2361.09

544.08

14.03

52105.00

1504.17

宁夏

23.58

105.59

94.60

308.34

922.48

2651.14

610.51

32.18

52185.00

1887.23

新疆

147.72

284.41

422.80

1128.49

3067.12

7732.30

2108.15

275.61

49843.00

5884.50

三、数据分析过程

（一）相关性分析

用SPSS21.0数据处理系统将10项经济指标处理后，得到相关系数矩阵、巴特利特球度检验和KMO检验方法进行分析。

分析结果见表2和表3。

表2相关矩阵

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X1

1

0.472

0.39

0.313

0.538

0.702

0.546

0.077

-0.505

0.403

X2

0.472

1

0.829

0.766

0.846

0.887

0.858

0.536

-0.163

0.772

X3

0.39

0.829

1

0.959

0.895

0.758

0.955

0.846

0.199

0.923

X4

0.313

0.766

0.959

1

0.905

0.718

0.923

0.886

0.315

0.951

X5

0.538

0.846

0.895

0.905

1

0.854

0.92

0.683

0.019

0.918

X6

0.702

0.887

0.758

0.718

0.854

1

0.86

0.378

-0.263

0.748

X7

0.546

0.858

0.955

0.923

0.92

0.86

1

0.764

0.034

0.953

X8

0.077

0.536

0.846

0.886

0.683

0.378

0.764

1

0.445

0.846

X9

-0.505

-0.163

0.199

0.315

0.019

-0.263

0.034

0.445

1

0.173

X10

0.403

0.772

0.923

0.951

0.918

0.748

0.953

0.846

0.173

1

根据表2原有变量的相关系数矩阵，可以看到：

大部分的相关系数都较均大于0.3，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。

表3KMO和Bartlett的检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。

.740

Bartlett的球形度检验

近似卡方

541.977

df

45

Sig.

.000

Bartlett检验的F值等于541.977，F值显著，Sig.（显著性）小于0.005，表明所取的数据满足正态总体分布；KMO值等于0.74，大于0.7，说明变量之间的相关性可以被其他变量解释，因此适合做因子分析。

（二）提取主因子

根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取大于1的特征值，得出公因子差和分析结果如下表4。

表4公因子差

初始

提取

X1

1.000

.768

X2

1.000

.826

X3

1.000

.959

X4

1.000

.983

X5

1.000

.923

X6

1.000

.918

X7

1.000

.973

X8

1.000

.886

X9

1.000

.843

X10

1.000

.944

从表中可以看出，10个变量的共同度基本都在80%以上，即这些变量的信息丢失较少，变量都能被因子解释，本次因子提取的总体效果较理想。

一般情况下，确定因子个数时，累计贡献率达到85%以上，本文提取特征值大于1的特征值，得到2个主因子代替原来的10个因子累计贡献率达90.22%，因此取出的2个主因子基本上包括了X1～X10的大量信息。

分析结果见表5。

表5解释的总方差

成份

初始特征值

提取平方和载入

旋转平方和载入

合计

方差的%

累积%

合计

方差的%

累积%

合计

方差的%

累积%

1

7.068

70.681

70.681

7.068

70.681

70.681

6.842

68.417

68.417

2

1.954

19.541

90.222

1.954

19.541

90.222

2.180

21.805

90.222

3

.397

3.971

94.193

4

.291

2.912

97.106

5

.122

1.221

98.327

6

.074

.743

99.070

7

.049

.485

99.555

8

.032

.323

99.878

9

.008

.078

99.956

10

.004

.044

100.000

由表5可知，第一个公因子的方差贡献率为70.681%，前两个公共因子的累计方差献率已达到90.22＞85%，即前两个公共因子已代表了原始数据的绝大部分信息。

因子分析效果较理想。

在因子旋转后总的累计方差贡献率没有改变，没有影响到原有变量的共同度，但重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更易于理解。

图1

图1中，横坐标为因子数目，纵坐标为特征值。

可以看到：

第一个因子的特征值较高，对解释变量的贡献最大；第三个以后的因子特征值都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子适合的。

（三）因子旋转及公因子命名

因为因子意义不明显，对初始因子进行旋转。

本文采用旋转因子模型的方法是方差最大正交旋转，旋转后，得到因子载荷矩阵（见表6）。

由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，第1主因子第二产业增加值（X2）、第三产业增加值（X3）、地方财政预算收入（X4）、地方财政预算支出（X5）、社会消费品零售总额（X7）、货物进出口总额（X8）、城乡居民储蓄年末余额（X10）这7个指标上的载荷较大，集中反映了第二、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄这7个方面，因此将其定义为Fac1。

第2主因子在在岗职工平均工资（X9）这个指标上的载荷较大，因此，第2因子可定义为在岗职工工资Fac2。

这2个主因子的性质及其顺序较好地体现了影响我国各省、直辖市、自治区经济发展的因素，也完全符合社会经济发展的规律。

另外还可以看到：

这两个因子的实际含义比较模糊。

表6旋转后因子模型

成份

1

2

X1

.362

.798

X2

.815

.402

X3

.978

.051

X4

.989

-.062

X5

.923

.267

X6

.754

.591

X7

.957

.239

X8

.876

-.346

X9

-.261

.880

X10

.970

.060

（四）计算因子得分

为了考察各省、直辖市、自治区的经济发展状况，并对其进行分析和综合评价，采用回归法求出因子得分函数，由系数矩阵将2个主因子表示为10项指标的线性组合。

因子得分的函数为：

2个主因子分别从不同的方面反映了我国各省、直辖市、自治区经济发展状况，但单独使某一主因子并不能对我国各省、直辖市、自治区经济发展状况作出综合的评价，因此按各公因子对应的方差贡献率为权数计算综合统计量为：

通过计算可以得到综合因子得分，并对各城市的综合因子得分排序（见表7）。

表7主因子得分、综合因子得分及排名

地区

Fac1

名次

Fac2

名次

Fac

名次

北京

0.82

5

-2.70

7

-0.03

5

天津

-0.18

15

-1.21

16

-0.39

17

河北

0.12

11

1.23

3

0.35

8

山西

-0.54

22

-0.17

21

-0.41

24

内蒙古

-0.45

19

0.11

17

-0.28

20

辽宁

0.45

8

0.62

6

0.44

6

吉林

-0.62

23

0.14

29

-0.39

23

黑龙江

-0.63

24

1.07

4

-0.20

22

上海

0.79

6

-2.72

31

-0.05

14

江苏

2.39

2

0.25

14

1.69

2

浙江

1.05

4

-0.35

23

0.64

4

安徽

-0.07

14

0.50

8

0.06

11

福建

-0.02

13

0.24

15

0.04

12

江西

-0.43

18

0.32

13

-0.22

18

山东

1.67

3

1.76

1

1.53

3

河南

0.37

9

1.47

2

0.58

13

湖北

0.13

10

0.92

5

0.29

9

湖南

0.08

12

0.43

11

0.15

10

广东

3.04

1

-0.72

27

1.93

1

广西

-0.51

21

0.50

9

-0.24

19

海南

-1.15

30

-0.38

24

-0.87

28

重庆

-0.40

17

-0.29

22

-0.33

21

四川

0.49

7

0.44

10

0.43

7

贵州

-0.66

25

0.05

18

-0.44

25

云南

-0.45

20

0.60

30

-0.18

16

西藏

-1.12

28

-1.19

28

-1.02

31

陕西

-0.28

16

0.34

12

-0.12

15

甘肃

-0.91

27

0.01

19

-0.62

27

青海

-1.15

31

-0.61

25

-0.92

29

宁夏

-1.15

29

-0.66

26

-0.93

30

新疆

-0.71

26

-0.02

20

-0.49

26

从上述因子分析看第二、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄、在岗职工平均工资成为我国各省、直辖市、自治区2013年经济发展差异的主要解释成分，从统计意义上看，它们解释了这种差异90.22%的程度。

深入分析还可以得出因子中的第一产业、外贸是我国各省、直辖市、自治区发展的前提条件，反映地方财政收入与支出可以理解国家、地方实施西部大开策略的资金投入力度。

表7是由加权的最后因子得分表达式计算出的我国各省、直辖市、自治区的综合因子得分，从结果看，还是符合我国西部城市经济发展实际情况的。

第一主因子反映第二、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄方面，广东、江苏、山东排在前3位；第二主因子反映在岗职工平均工资方面，山东、河南、河北排在前3位。

2个主要因子的综合因子得分中，广东、江苏、山东、浙江、北京排在前5位，这也是中国各省、直辖市、自治区沿海经济发展较好的地区，这些地区经济发展速度较快，第二、第三产业发达，地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄都相对较高；甘肃、海南、青海、宁夏、西藏排在后5位，这也是西部地区经济发展较落后的地区，相应的财政收入与支出、居民消费水平相对较低，进出口贸易不是很发达，制约了该地区经济的发展。

四、结论及建议

本文通过对我国31个省、直辖市、自治区经济发展状况的因子分析。

证实了影响我国经济发展状况的因素主要有2大类,分别是第二、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口与城乡居民储蓄、在岗职工平均工资方面。

这2个主因子的方差贡献率达90.22%。

我国经济发展既有差异也有相似性，广东、江苏、山东、浙江、北京经济发展的整体水平最高，甘肃、海南、青海、宁夏、西藏的经济发展状况已经存在比较突出的问题。

我国的经济发展的差异已经相当显著，在一定时期内还有可能继续扩大，可以从第二、三产业、地方财政收入与支出、货物进出口方面寻求突破，通过具体的针对性措施刺激第二、三产业、对外贸易的发展，调整产业结构，为外商提供较多的优惠政策。

同时，政府还可以进一步加强对经济落后地区的财政支出，推动我国经济均衡发展。

参考文献

[1]薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京:

中国人民大学出版社,2006:

107-121.

[2]于秀林,任雪松.多元统计分析[M].北京:

中国统计出版社,2006:

171-184.

[3]Johnson.实用多元统计分析[M].北京:

清华大学出版社,2004:

388-425.

[4]刘新华.因子分析中数据正向化处理的必要性及其软件实现[J].重庆工学院学报:

自然科学版,2009,23（9）:

152-155.

[5]刘照德.因子分析在企业技术创新能力评价中的应用[J].重庆师范大学学报:

自然科学版,2006,23

（2）:

75-89.

[6]韩芳艳,张孝友.重庆市上市公司财务业绩评价—基于21家公司2007年财务数据的因子分析[J].重庆三峡学院学报,2009,25

（2）:

110-113.

[7]聂勇.因子分析在我国工业企业经济效益分析中的应用[J].重庆文理学院学报:

自然科学版,2009,28

（1）:

35-38.

[8]叶宗文.重庆城镇居民消费结