基于因子分析综合评价全国各城市人口素质情况

1、基于因子分析综合评价全国各城市人口素质情况【摘要】人口问题，特别是人口素质是影响整个社会经济发展的重要因素。人口素质是一个国家或地区人口的身体素质、文化素质、劳动技能素质和思想道德素质的综合表现，人口素质的提高体现在一般劳动能够转化为人力资本，成为推动经济持续增长的重要生产要素。随着新中国成立，改革开放以来，我国取得了全世界瞩目的发展与成就，但随着更加激烈的竞争和挑战，前进的步伐似乎更加举步维艰，而发展的竞争归根到底是人才的竞争。目前，我国在人口数量控制方面取得了一定成就，相关政策的实施得到了显著效果，人口素质也得到了较大提高，但社会仍存在一些问题。本文主要运用因子分析方法通过研究各个城市人口

2、素质的现状比较分析来发现解决我国人口素质方面存在的问题，以及为何不同城市不同地区会有如此大的差别，从而来分析探讨我国在人口素质提升方面应该着重努力的方向，并给出相关建议。【关键词】人口素质因子分析文化素质劳动技能素质背景人口素质是多学科研究的对象。从中西比较来看，对人口素质或者说对人口质量问题的关注可以说是中国人口学和人口问题研究的一大特色。在西方人口学说史上，对人口素质问题的关注向来较少，如著名人口学家豪塞和邓肯于1959年为人口学下定义时，经过审慎考虑，还是删去了有关人口质量的内容。早期的代表人物有法国学者阿。朗德里（A.Landry）,他在发表于1949年的人口概论中曾区分过量的人口学”

3、和”质的人口学，并认为后者以人类生理、智能、伦理、优生学的资质为研究对象。法国著名人口学家阿。索维（A.Sauvy）在初版于1952年的名作人口通论中也曾以一章的篇幅讨论了西方人口学家向来不予关注的人口素质问题。他在第21章中分析了有关质量人口学的几个问题，如优生问题、人口数量和人口素质的关系问题、智力遗传问题、各民族差别问题及安乐死问题等。索维还区分了优生学和环境学，在他看来，两者的研究目的都在于改进人类的质量，不过前者是通过遗传，后者则是通过改变环境。现代西方学者对人口素质的讨论最著名当首推从经济学角度对人口质量进行探讨的人力资本理论，人口质量就是人力资本，舒尔茨的人口质量经济学早已成为人

4、口经济学中的一门显学。但与其说这是人口学的研究，不如说是经济学的探讨。文献综述：国内人口素质的作用力和影响因素研究80年代人口学界在理论上探讨同时开始将人口素质问题与脱贫致富问题相联系。作为80年代初期一项有影响的研究，王小强、白南风（1986）两位学者曾经提出发人深省的假说：人的素质差是所谓落后概念的本质规定，人的素质或者说人口素质被看作是贫困、落后的决定性因素。具体来看，首先，健康素质好不一定就能脱贫致富，但健康素质差到一定程度以致于影响了对劳动和生活的参与，则会明显地成为脱贫致富的阻力；换言之，健康状况对脱贫致富的负效应要大于正效应。其次，贫困的本质规定是一种恶性循环，是经济贫困和文化贫

5、困的共生、物质贫困和精神贫困的交织。作为脱贫致富的非经济障碍，文化贫困和精神贫困是比物质贫困更深重、更长期、也更难克服的特殊贫困问题。到了90年代，人口学界有代表性的研究成果还有对我国22个省区23个贫困县的一份实证研究。张纯元等的研究结论是：人口因素从多方面制约着贫困县的脱贫致富进程，但低素质人口对经济发展的制约作用比过多人口数量的制约作用更大；发展教育、提高人口素质是贫困县脱贫致富的基础工程，发展职业技术教育则是贫困县脱贫致富的根本手段。这一结论再一次在理论上证实了各界人士早已达成的一个共识，治穷先治愚的经验就早已被基层社区组织所认同并付诸实施。1992年，朱国宏曾经尝试用美国经济学家丹尼

6、森的劳动投入分解法来测度中国人口质量对经济增长的贡献程度，结论是：在中国19521986年间的经济增长中，资本投入量增长的作用最大，其次是劳动投入量，而包含人口质量作用在内的残差的作用则只有12%，在国际上是偏低的；进一步的分解表明，人口质量作用在残差中大概占了40%左右，对经济增长的作用则约为5%6%.究其原因，主要在于劳动力人口质量的转化受到了社会经济因素的制约，从而出现了转化率低、存量水平也低的状况（朱国宏1994）。但遗憾的是，后续的量化研究近年很少见到。从理性上推论，90年代以来劳动力素质对经济增长的贡献率一定是上扬的趋势，特别是近年对知识经济的倡导使得知识和人才升值的趋势几乎袭遍全

7、国。但确切的结论还有待进一步的研究。一、因子分析方法简述（1）因子分析方法的基本思想因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可测量的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分就是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。通过对原始数据相关系数矩阵内部结构的研究，将多个指标转化为少量互不相关且不可观测的随机变量（即因子），以提取原有指标绝大部分的统计方法。当因子载荷矩阵结构不够简化时，可以通

8、过因子旋转来使因子具有更鲜明的实际意义，同时使用因子得分函数对样本给出相应评价和排序。（2）因子模型及研究方法指标选取及数据来源通过国内外学者总结的目前具有代表性的衡量人口素质的模型，主要包括PQLI、ASHA、HDI这三种指数形式进行，遵循整合性、代表性和实际可操作原则，建立了如下指标体系：专利申请数XI,人口比重X2，文盲率X3，预期寿命X4,大专及以上人数X5，出生率X6，人口自然增长率X7，可支配收入X8，总人口X9。研究数据来源于2011年统计年鉴。2研究方法运用spss软件采用因子分析法对全国31个省市的人口素质指标进行分析。因子分析的数学模型为：Xi=aF1+aF2+.+aFm+

9、ei1i2imi其中X1，X2,Xi为原指标；F1,F2,Fm为公共因子。研究采用主成分因子提取方法，其特点在于可以用方差贡献值来衡量公因子的重要程度。因子分析步骤如下：1）建立相关系数矩阵R2）计算特征值和特征向量，当累计贡献率不少于80%时，提取前k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A。3）对A进行方差最大化正交旋转变换4）对主因子进行命名和解释5）计算因子得分F,以各因子的方差贡献率占因子总方差贡献率的比重进行加权汇总6）进行实际分析，得出相关结论7）得出相关结论，给出相关建议二、结果与分析（1）因子分析利用spss软件对原始数据的Bartlett和KMO检验输出结果（见附录*

10、1）分析可知：Bartlett检验统计量的观察值为251.802，相应的概率值接近为0，说明相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异，各变量之间有较强的相关性，同时度量值为0.714，大于0.6，说明做因子分析是合适的。对原始数据进行标准化以消除不同量纲对分析结果的影响，建立指标之间的相关系数矩阵R（见附录*2），计算其特征值和累计贡献率。从方差解释表和碎石图（见附录*3）可知，前3个特征值较大，都大于1，其余6个均较小。前3个因子对方差的贡献和为84.191%，因此我们选取前3个因子建立因子载荷矩阵。而由于初始因子载荷矩阵结构不够简明，各因子的含义不够突出。为此采用方差最大旋转变换，从而得到旋转后

11、的旋转成分矩阵表2。表2旋转成份矩阵a成份123专利申请数-.009.374.868人比重-.611.667-.087文盲率.704-.096-.232预期寿命-.590.598.339大专及以上-.326.845-.225出生率.876-.372-.022自然增长率.900-.226-.040可支配收入-.183.890.321总人口-.221-.254.892提取方法：主成分分析法。旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在6次迭代后收敛。（2）因子命名及解释由旋转后的因子载荷矩阵可知，因子只对少数几个指标的因子载荷较大，因此将指标分为3类，并结合相关的专业知识对各个因子进行命

12、名。第一个主因子主要由文盲率、出生率和自然增长率这三个指标决定，这四个指标在主因子F1上的载荷均在0.7以上，且出生率和人口自然增长率均大于0.85，故这个指标在一定程度上反映的是人口素质的身体素质，身体素质的强弱，是衡量一个人体质状况的重要标志之一，身体素质的发展，对增强人的体质和健康有着重要意义，这是人口素质发展的自然基础。第二个主因子F2主要由人口比重、预期寿命、大专及以上人数和可支配收入者这四个指标决定，其中大专及以上人数和可支配收入所占比例超过或接近0.85，一般城市居民可支配收入越多，代表其经济发展的越好，一个城市的人口文化素质的高低往往与其经济发展有很大关系，同时大专及以上人数也

13、反映了一个城市人口的文化素质，故这这个因子在一定程度上反映的是人口素质的文化素质，文化素质一般是指人们在文化方面所具有的较为稳定的，内在的基本品质，表明人们在这些知识及与之相适应的能力行为，情感等综合素质发展的质量。人口的文化素质在物质文明和精神文明建设中占有重要地位，特别是在如今可积极日新月异发展的当代，人口文化素质的提高是促进社会经济迅速发展的条件。第三个主因子F3专利申请数和总人口来决定，这两个指标在该主因子上的载荷均大于0.85，专利是国际上通行的反映拥有自主只是产权技术的核心指标，其对衡量一个城市人口素质中的劳动技能素质是很明显的，劳动技能本质上是人的劳动能力，它不仅能够对财富的创造

14、起贡献作用，也要能够被组织所利用，通过自己的劳动技能与组织的需要相结合，为组织的目标作出贡献，当这个指标与总人口结合起来，其更明显的反映了一个城市的科学竞争力，一个城市人口中高技术人才拥有的程度。由上表可得出城市人口素质指标体系的因子分析模型：F=0.00%0.61X+0.704v0.59CX0.326c+0.876k+0.90(X0.1820.22X1123456789F=0.374i+0.667c0.09&+0.59&+0.845c一0.372c0.22&+0.89仗一0.254i2123456789F=0.86&0.087c0.232c+0.339c0.225c0.022c0.40u+0

15、.32X+0.892c3123456789综合得分及排序因子经方差最大化正交旋转后再利用回归法计算各因子的得分，以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重来进行加权汇总，来的各个的城市的综合得分并对其进行排名。综合得分代表了在构建的指标体系下各个城市人口素质的相对差别，得分越大表明其人口素质越高；得分越小，代表其人口素质越低。计算公式为：F=(33.147xF+30.142xF+20.902xF)/84.191123地区F1F2F3F北京-0.490583.05981-0.983920.66天津-0.813251.52081-0.79590.03河北-0.08971-0.5687

16、0.52229-0.11山西-0.54478-0.44317-0.3806-0.47内蒙古-0.69954-0.057-0.87622-0.51辽宁-1.80167-0.24979-0.41121-0.9吉林-1.56726-0.3561-0.83347-0.95黑龙江-1.69477-0.67127-0.68028-1.08上海-0.59412.663-0.233840.66江苏-0.189860.671651.927430.64浙江0.37691.340321.306260.95安徽0.51418-0.39580.514350.19福建-0.010150.376930.066250.15江

17、西0.42354-0.75018-0.02696-0.11山东0.0252-0.035751.632880.4河南-0.3833-1.143911.0524-0.3湖北-0.55807-0.360470.03997-0.34湖南0.08613-0.606430.582-0.04广东0.657010.819953.253361.36广西0.63048-0.582220.250630.1海南0.830020.03677-0.585520.19重庆-0.66407-0.43547-0.30337-0.49四川-1.05624-1.221150.51227-0.73贵州1.0192-1.00982-0

18、.25455-0.02云南0.45323-0.86526-0.22746-0.19西藏2.995780.39312-1.153621.03陕西-0.74548-0.3656-0.56883-0.57甘肃0.31219-0.59537-0.79033-0.29青海1.40276-0.07337-1.100980.25宁夏1.036210.09205-0.823560.24新疆1.14-0.1876-0.629490.23（4）因子分析结果由表三可知，在人口素质评价因子F1中得分最高的前五个城市分别为西藏、青海、新疆、宁夏和海南，这些地区一般是西北地区，人口出生率和人口自然增长率都较高，也或许是由

19、于相关政策的实施不够彻底，经济没有很开放，使得这些地区人口的出生率和自然增长率都较高，单从这些指标来看，在某方面的身体素质是可观的；在因子F2中得分最高的前五个城市是北京、上海、天津、浙江、广东，这些城市基本上都是沿海城市或直辖市，属于国内经济发达地区，这些地区文化设施教齐全，教育水平也较高，且有资金支持，属于国内领先发展地区，人均受教育年限也是相对较高，故人口文化素质也是很强的；在因子F3中得分最高的前五个城市是广东、江苏、山东、浙江和河南，这些城市也是经济较发达，且属于新兴发展地区，势头正强，科学竞争力较强的，人们注重科技发展，科学创新，这些地区人口劳动技能素质都是较高的。将各个城市在三个

20、因子上的得分进行加权综合，就得到综合得分。根据综合得分就可评价城市的人口素质水平。其中综合得分前五名的分别是广东、西藏、浙江、上海、北京和江苏；综合得分最低的五个城市依次是辽宁、四川、陕西、内蒙古和重庆。再结合各因子得分进行分析，广东在科学文化素质和人口劳动技能素质方面均为于前列，这可能是深圳经济特区成立之后带动了广东经济的发展，并且广东历史悠久，文化设施较齐全，且科技发展较快，但出生率于人口增长率和其它城市相比显然较低，对于人口素质，不仅要有量，而且要有质，因此，广东市增加人口增长率这方面做下改善。北京、上海在人口文化素质得分很高，可能因为这两个地方发展深远，一个作为全国的政治中心，一个作为

21、全国的经济中，其无论是文化底蕴还是基础文化设施建设均在国内前列，但可能由于发展时间已较长也较固定，所以在以专利指标作为代表的劳动技能素质中的分数较低，且这两个地方都是外来人口最多的地方。而综合得分较低的城市基本上都是西部北部的，这些城市经济相对发展落后，教育水平也较低，故人口素质的综合得分不明显。此外，因子得分图表明，就科学文化素质和劳动技能素质，南方城市普遍好于北方城市，经济发达城市综合也较经济落后城市高，东部沿海城市也明显比西北地区的得分要搞很多，这也从另一方面验证了经济发展会带动整个人口的发展。另外，综合得分值大于零的城市还有广西、福建、安徽、海南等，但是这些城市与广东和江浙沪相比还是有

22、一定的差距。三结论和建议从以上情况来看，我国城市人口素质呈现不同且有较大差异，主要的原因是：一是各地区经济发展不均衡，是产生人口素质差异的根本原因。社会经济的发展水平不当直接影响人口素质的各个方面，而且还会改变自然条件对人口素质的影响。经济发达，人口素质便有了可靠的基础；二是文化教育事业的发展对人口素质起到了一定的决定作用，教育是培养和发展人的体质、知识和思想的重要途径，无论是基础教育还是高等教育或其他教育，其与人口素质有着极为密切的关系；三是医疗、卫生事业的发展，虽然本文为采取有力度的指标来分析，但其在提高人体素质上有着不可忽视的作用。对于我国而言，我们不但要加强教育的力度，励志社会无文盲；

23、同时面对各个城市地区显著的人口素质差异，不单单要持续已发展城市的更好更健康的发展，更要加快实施西部真正的大开发，减小贫富差距，加强社会安定，加强落后地区教育水平对我国的提高人口素质具有特别重要的意义。在高速发展的信息时代，我国是以现代化科技为基础的现代社会，我国应更加做好以下几个方面的工作：控制人口数量。我国是一个人口大国，我们寻求的发展不单单是量的发展，更是质的发展，合理控制人口，不仅可以缓解人口的过快增长，节省大量资源和资金，提高人民的生活质量。面对我国如此大的人口基数，人口素质不高短期内难以得到根本转变，那么由人口素质问题引发的各种社会现象，短时间内也很难解决。因地制宜，因时制宜控制人口

24、数量是我国面临的一项重要而紧迫的任务。积极提倡优生优育。提倡优生从根本上来讲是人口的优质遗传基因得到发展，让劣质基于受到抑制，从生物学上最简单最直接的优化了人口素质。高度重视和大力发展教育、科学研究事业。教育和科学技术是开发智力资源的伟大事业，是提高人口科学技术素质的基本途径，认认真真贯彻科教兴国，人才强国战略。缩小贫富差距，加快共同发展。一个国家的人口素质是整体的人口素质，一个国家的发达进步是整个社会的共同进步，大力加快中部崛起，西部大开发，合理分配人才，实现共同发展。大力推进社会主义道德文化建设。面对社会上众多的例如校车事故，校园安全及其他社会问题，我们不仅要加强法制，同时也要像社会宣扬树

25、立起健康正面的道德风范，引领青年学子走公正的道德路，为祖国未来拥有众多高素质人才奠定基础。四、因子分析模型问题及改善1人口素质主要是包括身体素质、文化素质、劳动技能素质和思想素质，但由于数据的缺乏无法找到与思想素质相对应的指标，这会使得整个模型的正确性少了一个很重要的方面，或许会造成某些城市的高得分或低得分。在身体素质这方面，本文采用的是出生率和人口增长率这两个指标来表现，但实际上，这两个指标代表性是不明显的，因此也可能会造成在分析身体素质这方面的不准确在得出各个城市的综合得分后，可以做聚类分析，判断全国各个城市的分类，得到更全面的结果。可以适当的在最后补充一个聚类分析，这样就能跟清晰的看到全

26、国城市人口素质的发展情况参考文献何晓群多元统计分析M.北京：中国人民大学出版社，2004.128-154冯建中，何先平基于因子分析的湖北省县域经济发展研究R.湖北：长江大学信息与数学学院，2009薛薇.SPSS统计分析方法及应用M.北京：电子工业出版社，2011王玥，翁钱威.人口素质及指标评价体系R.辽宁：辽宁大学人口研究所，2011高祥宝，董寒青数据分析与SPSS应用M.北京：清华大学出版社.2007附录原始数据专利占人口比2000年预大专及以出生率自然增长总人口（年文盲率可支配地区重期上率末）申请数15-64岁2010寿命2010(%0)收入（万人）北京584682.681.7076.13

27、14997.483.0729072.931962天津595181.682.1074.91174808.182.624292.601299河北282774.932.6172.54729613.226.8116263.437194山西177675.332.1371.65872110.685.315647.663574内蒙古72078.344.0769.87102089.303.7617698.152472辽宁431178.271.9373.34119656.680.4217712.584375吉林109279.631.9273.198907.912.0315411.472747黑龙江160379.

28、722.0672.3790677.352.3213856.513833上海1037881.252.7478.14219527.051.9831838.082303江苏3113276.103.8173.91108159.732.8522944.267869浙江2285977.455.6274.7933010.274.7327359.025447安徽767671.848.3471.85669712.706.7515788.175957福建577676.652.4472.55836111.276.1121781.313693江西122170.523.1368.95684713.727.6615481

29、.124462山东1639174.424.9773.92869411.655.3919945.839588河南590470.644.2571.54639811.524.9515930.269405湖北576877.004.5871.08953310.364.3416058.375728湖南665272.602.6770.66759513.106.416565.706570广东4377676.361.9673.27821411.186.9723897.8010441广西115869.052.7171.29597714.138.6517063.894610海南17672.204.0872.9277

30、6814.718.9815581.05869重庆494771.464.3071.7386439.172.7717532.432885四川457672.085.4471.266758.932.3115461.168045贵州130266.218.7465.96529213.967.4114142.743479云南75771.646.0365.49577813.106.5416064.544602西藏170.5324.4264.37550715.8010.2514980.47301陕西250676.763.7470.07105569.733.7215695.213735甘肃85273.618.69

31、67.47752012.056.0313188.552560青海10372.7810.2366.03861614.948.6313854.99563宁夏30672.116.2270.17915214.149.0415344.49633新疆54773.042.3667.411063515.9910.5613643.772185表*1相关矩阵专利申请数人口比重文盲率预期寿命大专及以上出生率自然增长率可支配收入总人口相关专利申请数1.000.232-.183.449.086-.217-.172.573.628人比重.2321.000-.445.683.735-.777-.667.618-.108文盲

32、率-.183-.4451.000-.622-.326.483.452-.289-.283预期寿命.449.683-.6221.000.596-.688-.613.748.260大专及以上.086.735-.326.5961.000-.561-.448.720-.278出生率-.217-.777.483-.688-.5611.000.970-.508-.118自然增长率-.172-.667.452-.613-.448.9701.000-.404-.188可支配收入.573.618-.289.748.720-.508-.4041.000.102总人口.628-.108-.283.260-.278-

33、.118-.188.1021.000Sig.（单侧）专利申请数.105.162.006.322.121.178.000.000人比重.105.006.000.000.000.000.000.281文盲率.162.006.000.037.003.005.058.061预期寿命.006.000.000.000.000.000.000.079大专及以上.322.000.037.000.001.006.000.065出生率.121.000.003.000.001.000.002.264自然增长率.178.000.005.000.006.000.012.156可支配收入.000.000.058.000.

34、000.002.012.292总人口.000.281.061.079.065.264.156.292表*2KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度检验近似卡方dfSig.714251.80236.000表*3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%14.75152.78952.7894.75152.78952.7892.98333.14733.14721.74219.36072.1491.74219.36072.1492.71330.14263.29031.08412.04384.1911.08412.04384.1911.88120.90284.1914.6847.60191.7925.2702.99994.7916.2102.32897.1197.1621.80398.9228.083.92199.8429.014.158100.000提取方法：主成份分析。旋转成份矩阵a成份123专利申请数-.009.374.868人比重-.611.667-.087文盲率.704-.096-.232预期寿命-.590.598.339大专