基于因子分析的江苏省社会经济发展研究

摘要：通过建立社会经济发展评价指标体系，运用SPSS16.0软件进行因子分析，对江苏省社会经济发展进行合理分析和评价。

下载论文网 　　关键词：社会经济；因子分析；江苏省 　　江苏省位于我国长三角地区，占据重要的经济发展地位，近年来，随着江苏省经济综合实力的快速发展，如何客观的评价江苏省不同地区经济发展现状显得尤为重要。

一、评价指标的构建 　　依据科学性、可比性、合理性和可操作性的原则[1]，结合江苏省实际情况，本文选择了能反映社会经济发展情况的6项统计指标：X1人均GDP，X2利用外资，X3公路密度，X4平均受教育年限，X5人均固定资产净值，X6乡镇工业比例。

二、因子分析 　　（一）适合度分析 　　首先对原始变量进行相关分析，利用原始变量的相关系数矩阵，确定原始变量直接是否存在线性关系，是否适合采用因子分析方法提取公共因子，进行因子分析模型的合理性—相关分析、KMO检验和Bartlett球性检验。

由于近似卡方观测值为59.463，相关的概率值接近于085%，即前2个公共因子已代表了原始数据的绝大部分信息，可以选前2个因子作为公共因子来代替原来6个变量。

（三）因子命名与解释 　　由于各因子的含义不明确、在原始变量上的载荷值不容易解释，因此应进行因子旋转。

本文采用方差最大化正交旋转。

由所得的旋转后因子载荷矩阵，并结合相关专业知识对提取的2个主因子给出解释名，以及相关分析。

根据各公共因子与原始变量之间相关程度的高低将原始变量分为2类：第一主因子（f1）贡献率为62.633%，它在X3、X4、X6变量上载荷显著较高，主要反映了城市基础设施建设和受教育水平，命名为发展基础因子。

第二主因子（f2）贡献率为26.188%，它在X5、X2、X1上负载显著，主要反映地区的工业发展，命名为工业因子。

这样，经过旋转之后，各因子的意义就变得很明确。

（四）综合评价 　　根据因子得分系数和原始变量的标准化值，可以计算每个样品点的各因子的得分。

各样品点的因子得分及综合排名如表2： 　　三、结果分析 　　将江苏省各地区的社会经济综合排序，分析可知：南京，综合排名最高，其中第一主因子大于基准0且大于1，是影响南京市社会经济的主要因子，而南京市在第二主因子上的得分低于基准线，说明乡镇外资企业潜力并不强烈，趋于饱和状态。

无锡，位于第2位，该地在第一主因子和第二主因子上的得分均高于基准0，说明有着较强的社会经济实力，并且乡镇企业潜力也较高。

排名较低是淮阴和盐城，该地区在第一主因子和第二主因子上的得分均为负数，说明该地的经济发展水平、人均GDP以及乡镇企业需求都很薄弱，在今后的发展中应着重于城市经济发展，并加大城市基础建设，提升城市经济水平。

（作者单位：四川师范大学） 　　参考文献： 　　[1] 唐洋，周鹏飞.基于因子分析的西部各省份社会经济实证研究[J].重庆工学院学报（社会科学版），2007，02：60—64. 　　[2] 张彩虹，张海永.基于因子分析方法的证券投资价值评估[J].经济论坛，2007，16：127—128.