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    基于因子分析的安徽省各城市競(jìng)爭(zhēng)力研究分析

    2020-06-04 12:35:41儲(chǔ)柳柳沐年國(guó)
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2020年13期
    關(guān)鍵詞:城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)因子分析

    儲(chǔ)柳柳 沐年國(guó)

    摘 要:近年來(lái),安徽省經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展,相比于2016年,2017年生產(chǎn)總值增長(zhǎng)約8.5%,然而,省內(nèi)各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象尤為明顯。以安徽省為研究對(duì)象,按照科學(xué)性、可比性、全面性的原則選取財(cái)政收入等9個(gè)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并利用SPSS的因子分析法對(duì)安徽省各城市經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),得出安徽省各城市競(jìng)爭(zhēng)力綜合排名,以期為提高安徽省競(jìng)爭(zhēng)力提供理論依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:因子分析;城市競(jìng)爭(zhēng)力;評(píng)價(jià)指標(biāo);安徽省

    中圖分類號(hào):F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A ? ? ?文章編號(hào):1673-291X(2020)13-0119-03

    引言

    安徽省接近沿海,位處華東腹地與南北過(guò)渡地帶,是長(zhǎng)三角的重要組成部分,處于國(guó)內(nèi)幾大經(jīng)濟(jì)板塊的對(duì)接地帶。近些年來(lái),安徽省一直保持著一個(gè)良好的發(fā)展趨勢(shì),經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷提升,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間布局不斷優(yōu)化,人民生活水平不斷提高[1]。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)顯示,近三年來(lái),地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率分別為9.6%、12.02%、11.06%。然而,相較于其他省份,安徽省人口龐大,地域廣闊,但綜合實(shí)力相對(duì)落后,區(qū)域發(fā)展極不平衡,而且每年有大量人才涌入江浙滬等地,人才資源匱乏。以2018年為例,安徽省地區(qū)生產(chǎn)總值在各省中排名第十三,但人均GDP僅僅排第十八,今年安徽省依舊是外出務(wù)工人群的主要來(lái)源地之一。安徽省由合肥市、蕪湖市、蚌埠市、淮南市、馬鞍山市、淮北市、銅陵市、安慶市、黃山市、阜陽(yáng)市、宿州市、滁州市、六安市、宣城市、池州市和亳州市16個(gè)地級(jí)市組成,合肥市作為省會(huì),近些年來(lái)發(fā)展迅猛,2017年合肥市對(duì)整個(gè)省的地區(qū)生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)率高達(dá)26%左右,省會(huì)生產(chǎn)總量排行榜上位居第九,但總體上,省內(nèi)其他城市相較外省城市而言,對(duì)全國(guó)人民總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率較低。安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后和資源配置有很大關(guān)系,本文旨在分析各市的綜合實(shí)力,旨在合理配置資源,更好地促進(jìn)安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展,提高綜合實(shí)力[2]。

    一、數(shù)據(jù)選取與研究方法

    城市競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系涉及城市發(fā)展的多個(gè)方面。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)不僅數(shù)量多,而且相互結(jié)合不完全孤立,一些指標(biāo)可能有直接的相關(guān)性,甚至可以相互表達(dá),以反映城市發(fā)展的不同方面,將多個(gè)指標(biāo)所代表的信息整合成一個(gè)統(tǒng)一獨(dú)立的評(píng)價(jià)指標(biāo),本文選取因子分析法來(lái)評(píng)價(jià)安徽省各城市競(jìng)爭(zhēng)力狀況。因子分析以降維思想為基礎(chǔ),從許多相關(guān)指標(biāo)中提取幾個(gè)主成分,并利用旋轉(zhuǎn)矩陣使其具有更加鮮明的現(xiàn)實(shí)意義。最后,根據(jù)單因子得分矩陣函數(shù)和綜合得分函數(shù)進(jìn)行分析排序[3~4]。

    進(jìn)行因子分析時(shí),首先通過(guò)相關(guān)性的高低對(duì)變量進(jìn)行分組,相關(guān)性高的變量分為一組,并將這一組稱為其中的一個(gè)公因子。在實(shí)證研究中,我們需要研究的是這一組所涵蓋的各個(gè)變量。公共因子是多個(gè)變量的最終集合,根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小,最終約束為一個(gè)綜合因子。它不僅不破壞復(fù)雜的信息,而且避免了許多相關(guān)因素造成的干擾,使信息得到簡(jiǎn)化。

    在確定因子的過(guò)程中,選擇因子的個(gè)數(shù)是十分重要的。如果因子數(shù)量過(guò)多,在分析過(guò)程中其使用價(jià)值不能被充分發(fā)揮,但如果因子數(shù)量不夠,則會(huì)造成原始信息的丟失。一般而言,應(yīng)滿足以下條件。

    1.公因子的選取需要考慮主成分向量的特征值。為了規(guī)范評(píng)價(jià)指標(biāo),由于選擇的指標(biāo)方差等于1,假設(shè)求得的公因子特征值小于1,意味著所謂的主成分不能解釋任何指標(biāo),因此在選擇公因子時(shí),應(yīng)該選擇特征值大于或等于1的,至少對(duì)于特征值小于1主成分應(yīng)該丟棄。

    2.在選取公因子時(shí),還應(yīng)考慮主成分的方差累積貢獻(xiàn)率。方差累積貢獻(xiàn)率的表達(dá)意義是衡量綜合信息保存程度的。累計(jì)貢獻(xiàn)率越高,說(shuō)明主成分的解釋能力越強(qiáng)。一般而言,若是主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上,大部分原始信息被保留了下來(lái),并且可以很好地解釋這個(gè)問(wèn)題[5]。

    判斷一個(gè)城市綜合實(shí)力的大小,不能僅看地區(qū)生產(chǎn)總值,還得考慮城市基礎(chǔ)設(shè)施等因素。本文根據(jù)科學(xué)性、可比性、全面性的原則,選取了以下9個(gè)指標(biāo):X1財(cái)政支出(萬(wàn)元)、X2社會(huì)消費(fèi)品零售額(萬(wàn)元)、X3財(cái)政收入(萬(wàn)元)、X4生產(chǎn)總值(億元)、X5固定資產(chǎn)投資額(億元)、X6各市城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)(人)、X7商品出口總額(萬(wàn)美元)、X8商品進(jìn)口總額(萬(wàn)美元)、X9旅游總收入(億元)[6]。

    二、因子分析

    1.數(shù)據(jù)處理。本文數(shù)據(jù)均來(lái)自于安徽統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站,主要參考了《2018年安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了消除量綱的影響,使得數(shù)據(jù)間具有可比性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化后的變量依次記為Y1至Y9。

    2.因子分析適合度檢驗(yàn)。KMO和Bartlet的球形度檢驗(yàn)結(jié)果(如表1所示)。根據(jù)KMO標(biāo)準(zhǔn),KMO值越接近于1,表明變量越適合做因子分析,本文中KMO的值為0.761,通過(guò)了檢驗(yàn)。由Bartlet球形度檢驗(yàn)結(jié)果可知,p值<0.05,拒絕原假設(shè),說(shuō)明各變量之間具有相關(guān)性,適合做因子分析。

    3.因子分析。表2是根據(jù)主成分因子分析法提取的公因子方差,觀察發(fā)現(xiàn),所有變量提取的公因子方差均在96%之上。這說(shuō)明,本文選取的變量對(duì)安徽省各城市競(jìng)爭(zhēng)力的解釋能力很強(qiáng)。

    表3顯示是按主成分分析法提取的總方差解釋,提取的三個(gè)公因子的特征值分別為8.145、6.374和7.302,初始特征值均大于1,且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率高達(dá)98.017%,滿足累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則,說(shuō)明選取的3個(gè)因子有效,能很好地解釋原始信息,將這3個(gè)因子分別記為F1、F2和F3。

    提取主因子以后,正交化因子載荷矩陣,從而得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,結(jié)果(如表4所示),財(cái)政支出、財(cái)政收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資額這五項(xiàng)指標(biāo)在第一因子F1上負(fù)荷較高,表明F1能較好地反映這五項(xiàng)指標(biāo),第二因子F2能反映商品進(jìn)出口總額的情況,第三因子F3能反映旅游總收入,第一因子F1和第二因子F2均能反映各市城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)。

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