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海峡西岸经济区城市综合发展水平因子分析及评价 　　［摘 要］文章通过利用因子分析方法对海峡西岸经济区20个城市的综合发展水平进行综合评价,研究发现除泉州﹑福州﹑厦门﹑温州﹑汕头这五个城市外,其他城市的得分都为负值,说明区内城市发展极其不平衡,各地政府应采取相关措施促进相关地区经济发展,缩小区域城市发展差距,进而实现区域经济协调发展。 　　 ［关键词］海峡西岸经济区；综合发展水平；因子分析 　　 ［中图分类号］F123［文献标识码］A［文章编号］1005-6432（2012）23-0112-02 　　 　　 1 指标的选取 　　 文章在指标的确定上,从经济社会、城市规模、基础设施三个方面综合考虑,并遵循指标确立的科学性、系统性、全面性、可比性和可操作性的原则。确定指标如下： 　　 11 经济社会发展水平指标 　　 X1：工业总产值(万元),X2：社会消费品零售总额(万元),X3：城乡居民储蓄年末余额(万元),X4：地方政府一般预算内收入(万元)。 　　1.2城市规模指标 　　 X5：货运总量(万吨),X6：客运总量(万人),X7：年平均人口(万人),X8：在岗职工人数(万人),X9：在岗职工工资总额(万元),X10：批发、零售、住宿和餐饮业从业人数(万人)。 　　1.3 城市公共设施指标 　　 X11：人均居住面积(平方米),X12：每万人拥有公共汽车数(辆),X13：人均城市道路面积(平方米),X14：人均绿地面积(平方米)。 　　 以上14个指标能够全面地反映出一个城市的综合发展水平。文章数据来自《中国城市统计年鉴—2011》整理的相关数据。 　　 2 本文因子分析的主要步骤 　　 （1）指标的标准化处理。为了克服由于指标量纲不同对结果带来的影响,从而对原始指标数据进行标准化处理,以消除单位﹑数据大小不一致等的影响。 　　 （2）确定待分析的指标变量是否适合因子分析。采用Bartlett球形检验和KMO检验方法来确定是否适合做因子分析。 　　 （3）求解公共因子及因子成分矩阵。利用主成分法提取公因子,根据特征值＞1的原则和因子的累计方差贡献率(一般方差的累计贡献率应在80%以上)来选择因子的个数,得到因子成分矩阵。 　　 （4）因子旋转。对所得的因子成分矩阵进行旋转,得到旋转成分矩阵,从而更好地确定和解释公共因子。 　　 （5）因子得分。 　　 （6）根据步骤5的因子得分计算出综合得分及排名,对城市综合发展水平进行评价分析。 　　 3 城市综合发展水平因子分析 　　 （1）KMO检验。通过利用标准化处理后的数据得出KMO值为0686,适合作因子分析。Bartlett的球形度检验给出的相伴概率为0000,小于显著性水平005,因此拒绝Bartlett的球形度检验的零假设,认为适合作因子分析。 　　 （2）基于特征值﹥1和累计方差贡献率在80%以上的原则和计算的特征值及方差贡献率,文章提取了前四个因子,前四个因子的特征值都＞1且累计方差贡献率达到了88601%,说明了前四个因子提供了原始指标数据的足够数据。 　　 （3）由旋转成分矩阵得出：因子1在变量X1,X2,X3,X4,X6,X8,X9,X10,X12上的载荷值都在0647以上,其中X1反映了城市工业发展规模；X6、X8、X9是反映城市规模的指标；X10反映了第三产业的发展规模,X2、X3、X4反映了城市国民收入水平；X12是反映城市公共设施水平的指标；因此因子1为反映城市经济﹑规模及公共设施的公共因子,在这个因子上的得分越高,城市经济发展水平越高、规模越大、公共设施越加完善；公共因子2在反映变量X12﹑X13﹑X14上的载荷值比较大,X11﹑X12﹑X13是反映城市公共设施的综合指标,所以因子2为反映城市公共设施的因子；因子3在反映变量X5﹑X6、X7上的载荷值都很大,并且X5、X6、X7为反映城市规模的指标,所以因子3为反映城市规模的综合因子；因子4在X11上的载荷值达到了0953,因此4为反映城市居住条件的公共因子。 　　 （4）评价模型。运用回归分析方法得到因子得分系数矩阵,根据各个公共因子的方差贡献率和各个因子的载荷值构建城市综合发展水平的评价模型： 　　 　　Fi=046342F1i+017454F2i+015517F3i+09285F4i088601 　　 式中：Fi(i=1,2，…，20)表示城市i的综合发展水平,F1i,F2i,F3i,F4i为城市i在因子1、2、3、4上的得分。 　　 4 结果分析及对策 　　 由因子1、2、3、4的得分,求出了各个城市的综合得分F及排名(如下表所示),由综合得分就可以综合评价城市的发展水平。根据各个城市的综合得分F及排名,把区内的20个