因子分析法在玉林经济发展评价中的应用
摘 要：本文基于2009年玉林市两会信息的数据，采用因子分析法对玉林市辖区内7个县（市、区）的整体发展情况进行了统计排序；并结合各县（市、区）总体经济实力予以比较。分析结果显示，县域经济发展存在不均衡性；玉林经济发展呈现不和谐特征。 总结大全 /html/zongjie/。
1.问题提出 玉林自1997年撤地设市以来，城市建设日新月异；城乡居民生活水平进一步提高；各项社会事业全面发展，经济社会互动发展的态势良好。但是由于各县（市、区）基础条件不同，县域经济环境不同、改革开放程度不同、地区发展机会不同，各县（市、区）经济发展出现不均衡性和不协调性，深刻认识这一问题，对于进一步加快各县的发展速度，缩小县域差距，促进县域经济的和谐发展，具有极其重要的实践指导意义。鉴于此，本文采用因子分析法，对玉林7个县（市、区）2008年的经济发展进行评价，分析在经济发展过程中存在的不和谐性。2.县域经济发展评价指标体系的构建 本文在进行研究时，根据所能搜集到的2008年玉林各县（市、区）的主要数据，选取了五个方面10项指标，作为本文的评价指标体系。这些指标包括： ⑴规模水平指标，包括X1（地区生产总值）、X2（农林牧渔总产值）、X3（全部工业总产值）； ⑵财政收支水平，包括X 4（中央、地方财政收入）、X 5（一般预算支出）； ⑶投资贸易水平，包括X 6（全社会固定资产投资）、X 7（外贸出口，按利率1美元=6.8元人民币计算）； 论文网 ⑷城乡居民生活水平，包括X 8（农民人均纯收入）、X 9（农民人均生活消费支出）、X 10（城镇居民人均可支配收入）、X 11（城镇居民人均生活消费支出）； ⑸发展速度，包括X 12（GDP增长率）、X 13（农林牧渔增长率）、X 14（工业增长率）。
3.数据处理与结果分析 3.1 因子分析的基本思想 因子分析法是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信息的统计方法。因子分析首先将原始数据标准化处理，建立相关系数矩阵并计算其特征值和特征向量，接着从中选择特征值大于等于1的特征值个数为公共因子数，或者根据特征值累计贡献率大于85%来确定公共因子，求得正交或斜交因子载荷矩阵，最后计算公因子得分和综合得分。 3.2因子分析过程 本文使用SPSS13.0统计软件包对数据进行分析处理。对各县（市、区）经济增长数据，用主成份法进行因子分析，提取公共因子，得到初始负荷矩阵。考虑到初始因子的综合性太强，难以找出因子的实际意义，因此运用最大方差法进行正交旋转，SPSS统计软件输出的矩阵特征值与累积贡献率如表2所示。按照特征根大于1的标准取3个历子，共解释了变量总方差的94.055%。 开题报告 /html/lunwenzhidao/kaitibaogao/。
从表2中可以看出，因子1解释了变量总方差的37.221%，因子2解释了变量总方差的28.554%；因子3解释了变量总方差的28.280%。 根据旋转后的因子负荷值，因子1对包括X1（地区生产总值）、X3（全部工业总产值）、X 9（农民人均生活消费支出）产生较大影响；因子2对X 10（城镇居民人均可支配收入）、X 11（城镇居民人均生活消费支出）影响较大；因子3对X 4（中央、地方财政收入）、X 7（外贸出口）有较大影响。（详见表3） 毕业论文。
表4列示了各县（市、区）发展的因子得分。根据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进行加权汇总，得出各地区的综合得分，即： 将各公因子的得分值代入上式，计算出各县（市、区）发展的综合得分值，以值的大小进行排序，就可以排列出玉林各县（市、区）的排名，如下表所示。
3.3结果分析 从排名情况来看，各县（市、区）的经济发展呈现出不均衡性。总体而言；玉州经济发展最好，北流次之。 为了便于分析各县（市、区）整体发展与其总体经济实力的协调性，本文将排名差划分为三类：（1）介于—1~1之间，表示两者协调；（2）—1，表示整体发展落后于经济总体发展；（3）1，表示整体发展领导先于经济总体发展。根据这一原则，将排名结果归纳为表5。由些可见，存在不协调性。 论文代写。
4.结论 本文在因子分析的基础上，对玉林市辖各县（市、区）整体发展情况进行粗略排序，并与县域总体经济实力进行了比较。结果表明，两者之间存在不和谐性，这种不和谐一方面表面为各县（市、区）之间所呈现出的不均衡性；另一方面，表现为县域内部两者的不协调性。深刻认识到这一问题，采取有效措施扭转这一不良局面，对推进各县（市、区）经济的和谐发展，乃至整个玉林市国民经济的增长具有重要意义。参考文献： 开题报告 /html/lunwenzhidao/kaitibaogao/。
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