基于因子分析的江蘇省社會經濟發(fā)展研究

馬玲

摘要：通過建立社會經濟發(fā)展評價指標體系，運用SPSS16.0軟件進行因子分析，對江蘇省社會經濟發(fā)展進行合理分析和評價。

關鍵詞：社會經濟；因子分析；江蘇省

江蘇省位于我國長三角地區(qū)，占據(jù)重要的經濟發(fā)展地位，近年來，隨著江蘇省經濟綜合實力的快速發(fā)展，如何客觀的評價江蘇省不同地區(qū)經濟發(fā)展現(xiàn)狀顯得尤為重要。

一、評價指標的構建

依據(jù)科學性、可比性、合理性和可操作性的原則[1]，結合江蘇省實際情況，本文選擇了能反映社會經濟發(fā)展情況的6項統(tǒng)計指標：X1人均GDP，X2利用外資，X3公路密度，X4平均受教育年限，X5人均固定資產凈值，X6鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)比例。

二、因子分析

（一）適合度分析

首先對原始變量進行相關分析，利用原始變量的相關系數(shù)矩陣，確定原始變量直接是否存在線性關系，是否適合采用因子分析方法提取公共因子，進行因子分析模型的合理性-相關分析、KMO檢驗和Bartlett球性檢驗。由于近似卡方觀測值為59.463，相關的概率值接近于0<0.05，應拒絕原假設，即認為相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著關系，適合做因子分析。

（二）構造因子變量

進行因子分析的目的是利用少數(shù)幾個公共因子來解釋較多個變量之間復雜關系[2]，解釋的總方差表（表1）反映了各個因子所提供的方差貢獻度，方差貢獻度越高說明因子越重要，來確定公因子的個數(shù)。本文采用主成分分析法來進行因子提取，提取后的變量其共同度均較高，最低也達到了77%，各個變量的信息丟失都比較少。由表1可知，前2個公共因子的累計方差貢獻率已達到88.821%>85%，即前2個公共因子已代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，可以選前2個因子作為公共因子來代替原來6個變量。

（三）因子命名與解釋

由于各因子的含義不明確、在原始變量上的載荷值不容易解釋，因此應進行因子旋轉。本文采用方差最大化正交旋轉。由所得的旋轉后因子載荷矩陣，并結合相關專業(yè)知識對提取的2個主因子給出解釋名，以及相關分析。

根據(jù)各公共因子與原始變量之間相關程度的高低將原始變量分為2類：第一主因子（f1）貢獻率為62.633%，它在X3、X4、X6變量上載荷顯著較高，主要反映了城市基礎設施建設和受教育水平，命名為發(fā)展基礎因子。第二主因子（f2）貢獻率為26.188%，它在X5、X2、X1上負載顯著，主要反映地區(qū)的工業(yè)發(fā)展，命名為工業(yè)因子。這樣，經過旋轉之后，各因子的意義就變得很明確。

（四）綜合評價

根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標準化值，可以計算每個樣品點的各因子的得分。各樣品點的因子得分及綜合排名如表2：

三、結果分析

將江蘇省各地區(qū)的社會經濟綜合排序，分析可知：南京，綜合排名最高，其中第一主因子大于基準0且大于1，是影響南京市社會經濟的主要因子，而南京市在第二主因子上的得分低于基準線，說明鄉(xiāng)鎮(zhèn)外資企業(yè)潛力并不強烈，趨于飽和狀態(tài)。無錫，位于第2位，該地在第一主因子和第二主因子上的得分均高于基準0，說明有著較強的社會經濟實力，并且鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)潛力也較高。排名較低是淮陰和鹽城，該地區(qū)在第一主因子和第二主因子上的得分均為負數(shù)，說明該地的經濟發(fā)展水平、人均GDP以及鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)需求都很薄弱，在今后的發(fā)展中應著重于城市經濟發(fā)展，并加大城市基礎建設，提升城市經濟水平。（作者單位：四川師范大學）

參考文獻：

[1] 唐洋，周鵬飛.基于因子分析的西部各省份社會經濟實證研究[J].重慶工學院學報（社會科學版），2007，02：60-64.

[2] 張彩虹，張海永.基于因子分析方法的證券投資價值評估[J].經濟論壇，2007，16：127-128.