安徽省地级市经济发展水平综合评价

1、安徽省地级市经济开展水平综合评价论文导读:：本文选取了人均国内生产总值、人均工业总产值、人均第一产业总产值、人均第二产业总产值、人均第三产业总产值、人均固定资产投资、人均现金收入、人均财政收入、非农业人口占总人口的比例、从业人口占总人口的比例等十个指标用来衡量经济的开展，运用因子分析方法对安徽省17 个地级市的经济开展状况做出综合评价,分析了各市在安徽省经济开展中的地位。论文关键词：因子分析，相关系数，综合评价1 引言由于存在传统生产力布局的不同,以及地理位置、技术、资源和政策的差距,安徽省17个地市间开展不平衡状态日益凸显,局部经济开展水平差异较大。因此，加快区域经济的均衡与可持续开展是加快

2、安徽省中部崛起的关键。衡量一个地区的经济开展状况，不仅仅是看某一产业的产值，而是应该从社会生产的各个方面去考察，看各项生产情况的综合效果。这就需要一种综合评价方法相关系数，同时通过综合评价帮助我们发现社会生产中存在的问题以及影响总体经济开展水平的因素，为各个地区实现均衡开展提供一些理论依据。经过分析比拟，本文选取以下指标构建经济开展水平的综合评价指标体系，即：人均国内生产总值；：人均工业总产值；：人均第一产业总产值；：人均第二产业总产值；：人均第三产业总产值；：人均固定资产投资；：人均现金收入；：人均财政收入；：非农业人口占总人口的比例；：从业人口占总人口的比例。以上指标中，、反映各地区的经济

3、总量和三大产业结构，表达了地区的经济实力。、反映地区的人民生活水平。、反映地区的城市化水平核心期刊。2 安徽省经济开展水平的实证分析上述各指标分别从不同的角度反映经济开展水平,且各指标之间有一定的相关性, 为综合反映经济开展水平以及地区特征,以了解各个方面的优势与差距,必须有一个综合评价指标以及反映地区特征的评价指标。我们考虑用因子分析的方法寻找数据的内在联系,将多个指标浓缩为少数几个因素, 用提取的公共因子反映不同地区的特征。根据?安徽省统计年鉴?(2021年)中的相关数据, 对全省17个地区的数据进行因子分析, 并应用SPSS软件进行处理。2.1 因子分析方法简述因子分析的根本思想是根据相

4、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, 而不同组的变量间的相关性那么较低。每组变量代表一个根本结构,并用一个不可观测的综合变量表示,这个根本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题,原始变量就可以分解成两局部之和的形式,一局部是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数,另一局部是与公共因子无关的特殊因子。这一过程也就是从一些具有错综复杂关系的现象中找出少数几个主要因子,每一个主要因子就代表变量间相互依赖的一种作用。抓住这些主要因子就可以帮助我们对复杂的问题进行分析和解释。因子分析还可用于对变量或样品的分类处理,我们在得出因子的表达式之后,就可以把原始变量的数据带入表达式得出

5、因子得分值,根据因子得分在因子所构成的空间中把变量或样品点画出来,形象直观的到达分类的目的。本文进行因子分析的步骤为:(1) 选取原始变量；(2) 对原始变量进行标准化并求其相关阵, 分析变量之间的相关性；(3) 求解初始公共因子及因子载荷矩阵；(4) 因子旋转；(5) 因子得分；(6) 根据因子得分值进行进一步分析。由于上述指标具有不同的量纲和数量级，所以在分析之前，需要对数据进行处理，本文对数据进行标准化处理，标准化以后所有的数据均值为0相关系数，标准差为1。因子分析模型：是经过标准化后的指标,均值为0,标准差为1；是主因子,也称公共因子,其均值为0, 标准差为1,且各之间不相关,；是特殊

6、因子, 其均值为0,方差为1,各之间不相关；和相互独立；是因子载荷矩阵。因子得分模型：其中是因子得分系数向量,综合评价模型：根据因子方差奉献率确定各因子权重，第个地区的综合得分2.2 评价分析结果本文利用统计分析软件SPSS15.0,对安徽省17个城市进行经济开展水平综合评价,以下是分析结果:1标准化及相关性分析表1 相关系数矩阵 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X1 1 0.9278 0.6816 0.9057 0.9806 0.8404 0.5756 -0.7431 -0.5995 -0.6218 X2 0.9278 1 -0.5552 -0.4804 -0.

7、8054 -0.9343 -0.6091 0.6549 0.7744 0.84 X3 0.6816 -0.5552 1 -0.6606 -0.5351 -0.5028 -0.073 0.2576 0.0547 0.25 X4 0.9057 -0.4804 -0.6606 1 -0.8435 -0.4826 -0.3364 0.672 0.2462 0.2587 X5 0.9806 -0.8054 -0.5351 -0.8435 1 -0.7267 -0.7797 0.9063 0.6996 0.7114 X6 0.8404 -0.9343 -0.5028 -0.4826 -0.7267 1 -

8、0.3738 0.681 0.6087 0.7018 X7 0.5756 -0.6091 -0.073 -0.3364 -0.7797 -0.3738 1 0.7763 0.71 0.7103 X8 -0.7431 0.6549 0.2576 0.672 0.9063 0.681 0.7763 1 -0.602 -0.6356 X9 -0.5995 0.7744 0.0547 0.2462 0.6996 0.6087 0.71 -0.602 1 -0.8142 X10 -0.6218 0.84 0.25 0.2587 0.7114 0.7018 0.7103 -0.6356 -0.8142 1

9、 由原始数据经过标准化后,均值为0,标准差为1。由标准化后的数据作相关性分析得到相关系数矩阵(见表1),可见各因素之间有共同因素,故可用因子分析。2公共因子方差奉献率从表2可以看出前两个因子的累计方差奉献率到达了90.2253%，根据累计奉献率到达80%以上的要求,前两个因子已经提取了原来10个指标的绝大局部信息,因此,我们保存两个公因子,这样有效的把十维的问题降为了两维。表2 累计方差奉献率 特征值 百分率% 累计百分率% 1 7.8763 78.763 78.763 2 1.1163 11.4623 90.2253 3 0.8179 8.1398 98.3651 3旋转以后的因子载荷矩阵和

10、公共因子的解释表3是旋转以后的因子载荷矩阵,公因子在、上的载荷比拟大,主要反映的是人均国内生产总值、人均工业总产值、人均第二产业总产值、人均第三产业总产值、人均固定资产投资、人均现金收入、人均财政收入、非农业人口占总人口的比例的信息；公因子在、上的载荷比拟大,主要反映的是人均第一产业总产值、从业人口占总人口的比例的信息核心期刊。表3 旋转后的因子载荷矩阵 F1 F2 X1 1.0457 -0.1337 X2 0.9457 -0.1997 X3 -0.4033 0.6169 X4 0.9623 -0.2217 X5 1.0458 -0.05 X6 0.9517 -0.0523 X7 0.9162

11、 -0.0584 X8 0.9868 -0.1413 X9 0.8486 -0.3704 X10 0.0765 0.9129 4因子得分和综合排名通过因子分析提取公共因子，然后以每个因子的方差奉献率作为权数与该因子的得分乘积的和构造综合得分函数。因为各地的累计方差奉献率不同，为了对不同城市进行比拟，需要以方差奉献率进行平均。由各因子得分通过旋转后的方差奉献率加权可计算综合得分并排名,公式为：,具体见表4。表4 综合得分及排名 F1 F2 F 排名 合肥 1.1511 0.0234 1.0112 4 淮北 -0.3364 -2.0385 -0.5478 11 亳州 -1.0082 -0.2184

12、 -0.9102 15 宿州 -1.0092 0.2343 -0.8549 14 蚌埠 -0.5994 -0.4818 -0.5848 12 阜阳 -1.3058 -1.7177 -1.3571 17 淮南 0.1815 -0.5649 0.0888 7 滁州 -0.6917 0.1019 -0.5932 13 六安 -1.0598 -0.6582 -1.0100 16 马鞍山 2.2389 -0.7797 1.8642 1 巢湖 -0.3749 1.4982 -0.1423 8 芜湖 1.3602 0.3126 1.2302 3 宣城 0.0334 1.9548 0.2720 5 铜陵 1.

13、9347 -0.6457 1.6144 2 池州 -0.3125 1.0287 -0.1460 9 安庆 -0.4056 1.127 -0.2153 10 黄山 0.0989 0.8883 0.1969 6 3 结论由表4可知，马鞍山的经济开展水平位居全省第一，综合经济水平得分为1.8642，因其特有的矿物资源和附属产业，经济开展一直处于安徽前列。其次相关系数，铜陵的综合经济水平得分为1.6144，原因表现在它的开展成绩上；芜湖经济的开展，走着政府推动、资本推动和创新推动三类开展道路，现在正处于资本推动和创新推动的开展阶段，并最终走上创新推动的新台阶。全民创业是芜湖经济开展的波浪式前进和螺旋式上升的重要力量，构成芜湖经济开展的灵魂。合肥位于综合排名的第四位，过去一般认为，合肥作为省会城市应该在经济开展上居于显著优势地位，从分析结果来看安徽经济开展格局发生了变化，但合肥也凭借其政治地位相关系数，在招商引资等方面具有独