西部地区基本公共服务省际差异研究——基于因子分析与聚类分析模型的初探
中国地方政府财政能力的检验与评价——基于因子分析法的省际数据比较
财政能力差异进行了定性和定量分析，将收入能力 、支出能力纳入财政能力的评 价体 系 。吴湘玲 Ｊ 和邓晓婴 （０６ ２０ ）选择预算收入 占 Ｇ Ｐ的比重、政府财政 自给率两个指标 ，分析 了中国地方政府财 Ｄ 政 能力 的地 区差 异 ，得 出我 国地 方 政 府 财政 能力 呈 现 地 区非 均衡 状 态 的结 论 ｒ 。综合 上述 研 究 ，对
第 ５ 总第３６期） 期（ ０ ２０ 年 ５ ０９ 月
财 经 问 题 研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉ ａ ｉ ｌａ ｄ Ｅ ｏ ｏ ｃ Ｉｓ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｆ ｎ ｎｃａ ｎ ｃ ｎ ｍｉ ｓ ｕ ｓ
Ｎ ｍ ｅ５ Ｇ ｎｒ ｒｌ ｏ３６ ｕ ｂｒ （ ｅｅｌ ｅａ Ｎ．０ ） ａ Ｓ ｉ
沧、焦国华、吴湘玲和邓晓婴等的文献为代表。王雍君 （００ ２０ ）通过对地方政府财政 自给能力 系数 的纵 向比较 ，指 出虚弱 的地方 财政 自给能力 与地 方政 府承 担 的支 出责任 极 不对称 ，过低 的财 政 自给能 力扭 曲 了地 方财 政 的决策 行 为 Ｊ 。刘 溶 沧 和焦 国华 （０ ２ ２ ０ ）选 择 各 地 区人 均财 政 收 入 、人 均 财 政 总
地方政府 因各 自拥有 的资源禀赋和制 度环境 差异 ， 导致地 方政 府之 间的财政 汲取能 力强弱不 同． 地 区间的公共品供给能 力也存在 巨大差异 。本 文运 用因子分析 方法 ， 选取 中国 ３ ０个省级 政府作
样 本 ， 财政 汲取 能 力 和公 共 品供 给 能 力 两 个层 面设 定 ２ 从 ３个 评 价 指 标 ， 地 方政 府 财 政 能 力进 行 对
基于因子分析法的中国省际旅游行业竞争力实证分析
基于因子分析法的中国省际旅游行业竞争力实证分析前言：旅游行业是当前全球性最强的产业之一，也是中国国民经济中增长最快、最有潜力的行业之一。
中国的旅游行业发展潜力巨大，各地区之间也展现出不同的特点和竞争优势。
基于因子分析法，可以对各省际的旅游行业竞争力进行实证分析和比较，为各地方有针对性地提供旅游发展策略和方向。
一、因子分析法的基本原理因子分析法是一种多变量分析方法，是通过将一组相关性高的变量转换为少数几个综合因子来简化数据分析的方法。
因子分析的基本思想是将所有变量的方差分解为若干个因子的方差之和，以确定隐含在数据中的主要成分。
这些因子的组合解释了原始数据的最大部分方差，使得每个因子的变量之间相关性较高，而不同因子之间相关性较低。
二、旅游行业竞争力发展指标选择在本文中，我们选择以下十个指标作为旅游行业竞争力的评价指标：1. 旅游收入总额2. 旅游业从业人员数3. 旅游资源类别数4. 旅游接待人数5. 旅游景点数量6. 旅游消费水平7. 旅游宾馆数8. 旅游交通设施数量9. 旅游宣传投入10. 旅游投资额三、因子分析结果及分析我们利用SPSS统计软件对数据进行因子分析，得到以下四个因子及其解释力：1. 旅游经济发展因子：解释力为48.2%。
该因子主要包括旅游收入总额、旅游业从业人员数、旅游宣传投入、旅游投资额等变量，说明旅游经济发展是影响旅游行业竞争力的重要因素。
2. 旅游资源优势因子：解释力为17.3%。
该因子主要包括旅游资源类别数、旅游景点数量等变量，说明旅游资源优势是影响旅游行业竞争力的重要因素。
3. 旅游接待能力因子：解释力为14.3%。
该因子主要包括旅游接待人数、旅游宾馆数等变量，说明旅游接待能力是影响旅游行业竞争力的重要因素。
4. 旅游基础设施因子：解释力为10.6%。
该因子主要包括旅游交通设施数量等变量，说明旅游基础设施是影响旅游行业竞争力的重要因素。
通过因子分析可以发现，影响中国各省际旅游行业竞争力的最重要因素是旅游经济发展和旅游资源优势，其次是旅游接待能力和旅游基础设施。
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spss因子分析、聚类分析
吉林财经大学2011-2012学年第一学期多元统计分析期末论文学院：工商管理学院专业：人力资源管理年级：2009级学号：姓名：西甲球员的综合能力统计分析摘要：足球运动是一项古老的体育活动，是目前全球体育界最具影响力的单项体育运动。
球员是足球运动中不可缺少的部分，球技是影响球员乃至球队发展的重要因素。
本文通过网上搜集西甲联赛部分球员的技术数据统计为依据，运用spss软件对不同球员的球技进行因子分析和聚类分析。
关键词：足球、球员、球技、因子分析、聚类分析引言：足球是世界最受欢迎的一项运动，故有世界第一大运动的美称！当今足球运动已成为人们生活中不可缺少的组成部分，不论在任何地区，足球都成为了一项不可或缺的运动。
当今世界各地都有足球联赛，各地也都有不同形式的球队及比赛，据不完全统计，现在世界上经常参加比赛的球队约80万支，登记注册的运动员约4000万人，其中职业运动员约10万人。
当然，球员的水平也不尽相同，每个人心中都有各自所喜爱的球队及球员。
当今世界两大豪门为巴塞罗那和皇家马德里，他们深受世界大多数人们的喜爱，所以本文选择了最受人们欢迎的西甲球员进行数据统计分析。
一、指标选取进行球员技术的数据统计分析，必须选取合适的指标，做到全面准确地反映每一个球员的技术，对不同的球员加以区分，综合的反映一个球员的技术水平，因此从出场、出场时间、进球、助攻、射门等方面选取了能够反映个人球技水平的10项指标，分别为：X1——出场（次）X2——出场时间（分）X3——进球（个）X4——助攻（个）X5——射门（次）X6——射正（次）X7——犯规（次）X8——越位（次）X9——黄牌（张）X10——角球（个）原始数据的收集与整理：二、因子分析因子分析是一种数据简化的技术，它是将具有相关性的多个原始变量通过空间线性变换为较少的几个抽象的综合指标的一种方法。
得到新的综合指标称为公因子，这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息，并且彼此不相关。
《2024年中西部地区公共就业服务水平省际差距研究》范文
《中西部地区公共就业服务水平省际差距研究》篇一一、引言中国中西部地区作为我国经济和社会发展的重要区域，其公共就业服务水平直接关系到地区经济发展和社会稳定。
然而，由于历史、地理、经济等多重因素的影响，中西部地区各省份在公共就业服务水平上存在显著的省际差距。
本文旨在通过对中西部地区公共就业服务水平的现状进行深入研究，分析其省际差距的原因，并提出相应的对策建议，以期为提高中西部地区公共就业服务水平提供参考。
二、研究背景及意义随着中国经济社会的快速发展，公共就业服务在促进就业、提高劳动者素质、维护社会稳定等方面发挥着越来越重要的作用。
中西部地区作为我国经济发展的重要支撑，其公共就业服务水平的提升对于促进区域协调发展、实现全面建设小康社会目标具有重要意义。
然而，由于各省份经济发展水平、政策支持力度、基础设施建设等方面的差异，导致公共就业服务水平存在较大差距，制约了中西部地区的整体发展。
三、研究方法与数据来源本研究采用文献分析、问卷调查、实地访谈等方法，收集中西部地区各省份公共就业服务的政策、服务内容、服务效率等方面的数据。
数据来源包括政府相关部门公开资料、学术研究报告、实地调研数据等。
四、中西部地区公共就业服务现状及省际差距分析1. 现状分析：中西部地区各省份在公共就业服务方面取得了一定的成绩，如政策支持力度加大、服务内容丰富、服务效率提高等。
然而，受制于经济发展水平、地理位置、人口结构等因素，各省份在公共就业服务水平上存在差异。
2. 省际差距分析：通过对比分析，发现中西部地区在公共就业服务水平上存在明显的省际差距。
具体表现在政策支持力度、服务内容丰富程度、服务效率、基础设施建设等方面。
其中，一些经济发达、人口密集的省份在公共就业服务水平上相对较高，而一些经济欠发达、地理位置偏远的省份则相对较低。
五、省际差距的原因分析1. 经济发展水平：经济发展水平是影响公共就业服务水平的重要因素。
经济发达的省份有更多的资源和资金投入到公共就业服务中，而经济欠发达的省份则相对较少。
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析近年来，我国经济发展迅速，全国各地区也呈现出不同程度的经济发展水平。
为了对全国30个市自治区的经济发展水平进行综合评价，基于因子分析和聚类分析的方法被广泛应用。
首先，我们通过因子分析的方法对数据进行降维和综合评价。
因子分析将多个变量综合为少数几个因子，并可以解释这些因子与原始变量之间的关系。
我们选择了GDP总量、人均GDP、产业结构、基础设施建设、外资吸引等指标作为评价经济发展水平的变量。
通过因子分析，我们可以得到几个综合指标，用于评价各个市自治区的经济发展水平。
接着，我们可以利用聚类分析的方法进行分类。
聚类分析是将样本划分为几个相似的类别，每个类别内的样本相似度高，而类别间的相似度较低。
我们可以通过聚类分析得到若干个类别，这些类别可以代表不同的经济发展水平。
通过将市自治区进行分类，可以更加直观地展示各地区之间的差异，也可以为地方政府提供参考。
最后，我们可以将因子分析和聚类分析的结果进行综合。
通过对因子得分和聚类结果的比较，可以得到更加准确的综合评价。
在综合评价的过程中，我们可以进一步分析各个市自治区的优势和劣势，以及存在的问题和潜在的发展机会。
这些分析结果可以为地方政府提供经济发展策略和政策的参考。
在实施全国30市自治区经济发展水平综合评价的过程中，我们需要充分考虑指标的选择和权重的确定。
指标的选择应当代表经济发展的各个方面，权重的确定应当根据实际情况和专家意见综合考虑。
另外，我们需要注意数据的可靠性和准确性，以及分析方法的合理性和可操作性。
总之，基于因子分析和聚类分析的方法可以对全国30市自治区的经济发展水平进行综合评价。
这种方法能够降低数据的维度，提取出关键的因子，并对样本进行分类。
通过综合分析和评价，可以为决策者提供参考，促进经济发展水平的提高。
基于因子和聚类分析的我国旅游业研究【范本模板】
基于因子和聚类的我国各省旅游业发展分析研究专业：物流工程与管理姓名：学号：张新民 09120742宋宇 09120740徐洪超 09120741韦如镇 09120761夏国伟 09120762郭健 09120766基于因子和聚类的我国各省旅游业发展分析研究1 全国旅游业概况1。
1 我国旅游业发展介绍旅游业已成为世界第一大产业,发展势头强劲不减，世界各国之间争夺客源市场的竞争也日趋激烈.中国的旅游业自70年代末起步，一直高速发展,特别是近十年来,旅游业已经成为拉动我国经济增长、扩大就业渠道的重要行业之一。
自改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃发展的态势；由于经济发展势头强劲，国际间经贸往来增加，外国人对中国,尤其是大陆的了解越来越多，这也吸引了越来越多的外国人来华旅游。
我国旅游资源丰富，除了原来的旅游热点东部沿海外,西部大开发政策实施后,西部旅游业迎来新的机遇,也给了垂涎西部旅游业的投资者们出手的良机。
西部地区依靠其天然的自然资源获得了旅游业快速发展的机会，国内外投资者开始关注西部旅游业.但是，由于西部交通等基础设施的相对落后，发展西部旅游业相对海南、深圳等沿海地区而言难度要大得多。
我国旅游业发展的现状与趋势。
近年来中国旅游业实现了持续快速发展。
有这样几组数字可供大家参考，一是从2002年—2007年过境旅游人数从3680万人次将增长到5360万人次，年均增长7.8％，高于全球平均增长率3个百分点.二是旅游外汇收入从204亿美元将增长到370亿美元,年均增长12.6％，高于全球平均增长率的两个百分点。
三是国内旅游人数从8。
8亿人次将增长到15亿人次，年均增长11。
3％。
国内旅游收入从3878亿元将增长到6820亿元，年均增长12％。
第四个数字就是旅游总收入从5566亿元将增长到1万亿元，年均增长12。
4%，还有一个数字就是中国公民处境旅游目的地的国家和地区从20个增加到132个，处境旅游人数从1660万人次将增长到4000万人次，年均增长19。
西北地区经济发展水平的测度及省际差异分析
西北地区经济发展水平的测度及省际差异分析摘要：以西北地区为研究对象，通过将经济发展分为经济、社会、生活、环境4个部门，选取有代表性的指标建立指标体系。
利用主成分分析法计算经济发展总得分和各部门得分，对西北地区经济发展总水平及各部门发展水平进行测度；在此基础上，计算经济发展总得分和各部门得分的变异系数，来衡量经济发展的省际差距。
进一步对变异系数进行分解，分析五省之间经济发展的各部门差距对总体差距的影响程度，最后提出相应的建议。
关键词：西北地区；经济发展；主成分分析；省际差异Analysis on Measurement and Interprovincial Disparity of Economic Development in Northwestern Region of ChinaAbstract：By choosing the northwest China as a study object and dividing the economic development into four aspects that economic，society，life and environment，a representative index system of appraising economic development level was built. The total score and the various departments of the economic development of score were calculated by principal component analysis. It was used for measuring the total level of the economic development of the northwestern region of China and the level of sector development. On this basis，the calculation of the coefficient of variation of the total score and the various departments of economic development score were used to measure economic development of interprovincial disparity. After further broken down the coefficients of variation，the various departments of the economic development gap that compared with the influence degree of the overall difference，which between the five provinces，was analyzed. Finally，the corresponding suggestions were brought out.Key words：northwestern region of China；economic development；principal component analysis；interprovincial disparity近30年来，中国经济一直以年均9%的比例高速增长。
我国基础教育的地区差异及影响因素分析
我国基础教育的地区差异及影响因素分析本文考察2005—2009年我国基础教育公共服务的基本情况。
分析表明，基础教育公共服务水平的均等化程度在地区间有了改善，但差距依然很大。
文章进一步分析了地区基础教育供给的影响因素，可以看出：政策决定力对一个地区的基础教育公共服务水平有较大影响。
为了实现基础教育公共服务水平的均等化，我国基础教育公共服务政策应逐步向中西部地区倾斜。
[关键词]基础教育；公共服务；均等化水平刘生旺(1976－)，男，云南财经大学财政与经济学院讲师，博士，主要研究方向为财政理论与政策；陈鑫(1978－)，女，云南财经大学财政与经济学院讲师，博士，主要研究方向为财政理论与政策。
(云南昆明650221)目前，我国有关公共服务均等化的研究方兴未艾，研究主要集中在以下三个方面：公共服务均等化的内涵与外延界定、公共服务均等化的测量和基础教育公共服务均等化改革路径。
有关基础教育公共服务均等化的测量和分析，李晓嘉和刘鹏通过运用绝对指标、基尼系数和泰尔指数法对我国1997—2007年的基础教育均等化程度进行了测算，结论表明我国的基础教育均等化程度在不断提高。
罗伟卿通过构建1985—2006年的省级面板数据对基础教育进行了研究，研究表明人均GDP水平与基础教育质量并无显著关系，人均财政支出显著地提高了基础教育质量，财政分权显著降低了基础教育的质量。
一、我国基础教育均等化评价体系的设计公共服务均等化在实践中主要有人均财力的均等化、公共服务标准化和基本公共服务最低公平等三种模式。
我国是正处于转型期的发展中国家，转型期的特点决定了包括财政政策在内的公共政策在政策主体、政策对象、政策工具和政策目的都存在着失效的高风险。
基于此本文在对基础教育进行分析时，选用第三种模式。
基本公共服务最低公平的公共服务均等化，保障的是人的最基本权利。
人的最基本权利，根据布坎南的解释，应包括生命权利、基本自由权利和财产权利。
而在阿马蒂亚·森看来，人真正为人的根本在于自由，这些自由包括：政治自由、经济条件、社会机会、透明性保障和防护性保障。
基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价
基于因子-聚类分析的我国各地区国际旅游发展现状评价引言国际旅游是指人们跨越国界进行的旅行活动，包括出境旅游和入境旅游。
我国自改革开放以来，国际旅游业发展迅速，成为经济发展的重要支柱产业。
由于我国地域广阔，各地区的旅游资源、旅游文化和旅游发展水平存在较大差异，因此对各地区国际旅游发展现状进行评价和分析，可以帮助政府和企业更好地制定发展策略和规划，促进旅游业的健康可持续发展。
本文将采用因子-聚类分析的方法，对我国各地区国际旅游发展现状进行评价，旨在为各地区的国际旅游发展提供参考和建议。
一、因子分析—提取国际旅游发展指标在对我国各地区的国际旅游发展现状进行评价时，需要选取合适的评价指标。
国际旅游发展的评价指标包括但不限于国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等。
为了进一步明确评价指标，我们采用因子分析的方法，从众多指标中选取出具有代表性和权重较大的几个指标。
我们收集了我国各地区的国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施和服务水平等15个指标，然后利用SPSS软件进行因子分析。
在因子分析的结果中，我们选取了累积方差贡献率大于70%的因子作为代表性指标。
最终，我们确定了国际旅游发展的四个主要因子：国际旅游人数、国际旅游收入、旅游设施水平和服务水平。
二、聚类分析—划分国际旅游发展类型基于因子分析提取的主要指标，我们进一步采用聚类分析的方法，将我国各地区的国际旅游发展水平进行分类。
聚类分析通过计算不同样本之间的距离，将样本划分成若干个类别，每个类别内部的样本相似度较高，类别之间的样本相似度较低。
为了进行聚类分析，我们先对选取的四个主要因子进行标准化处理，然后利用K均值聚类算法对各地区进行聚类。
经过聚类分析，我们最终将我国各地区的国际旅游发展水平分为三类：发达地区、中等地区和欠发达地区。
发达地区包括北京、上海、广东等地，国际旅游人数和收入较高，旅游设施和服务水平较好；中等地区包括湖南、四川、浙江等地，国际旅游发展处于中等水平；欠发达地区包括西藏、青海、贵州等地，国际旅游发展水平较低。
基于因子和聚类分析的中国各省市竞争力分析与研究
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
ＹＡＮ Ｇ Ｙｉ ｎ ｇ，Ｌ Ｉ Ｈａ ｉ ｐ ｉ ｎ ｇ，ＹＵ Ｘｉ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ，ＱＵ Ｌ ｉ ｎ ｇ ｌ ｉ ｎ ｇ
ｓ ｉ ｓ 。ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｒ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ Ｏ Ｕ ｔ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｍａ ｙ ｅ ｘ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ．Ａｔ ｌ ａ ｓ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｃ ￣ 一
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ； ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ； ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
中国地域 辽 阔 ， 自古 以来 各 地 区经 济 发 展 水平 差异 较大 ， 定 量地 分 析影 响各 地 区经 济 发 展 不 均衡 的 因素 ， 是 制定 切实 可行 的促 进 地 区问经 济快 速 、 协
第３ Ｏ卷 第 ５期
２ ０ １ ３年 ９ 月
河 北 工 业 科 技
Ｈｅ ｂ ｅ ｉ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
Ｖｏ １ ． ３ ０， Ｎｏ ． ５
Ｓｅ ｐｔ ． ２０１ ３
基于因子分析的我国区域创新环境定量测度研究
我国的经济增长很大程度 上属于粗放型 的经济增 长方式 ， 与发达 国家 及新兴工业化 国家相 比，科技 创新的原始积累和 后期发展都存在 明显劣 势， 区域创新环境发展不完善， 作用 尚未充分发挥 。同时， 其 由于全 国各地 区资源禀赋与经济发展程度迥异 ， 在经 济结构 、 基础设施 、 创新资源 、 市场 体系、 创业水平和文化背景等方面也各有不 同。 国后的计划经济下， 建 政府 将 大量 资源 先 后 集 中 在 东 北 、 东 、 北 等 工 业 技 术 较 好 的地 区 。 华 华 改革 开放 后 ， 方沿 海 地 区 的 经 济 发展 和 创 新 实 力 快 速 追 赶 。 体 上 看 ， 国 的 区域 南 总 我 创新环境和创新效果在不同地 区之 间分布不均衡。 了充分研 究我国各地 为 区 区域 创 新环 境 的 整 体 情 况 ， 文 建 立 了 系 统 的评 价 指 标 体 系 ， 用 定 量 本 采 分 析 方 法 对 区 域创 新环 境 的省 际 差 异 进 行 了测 度 研 究 。 区域创新环境评价指标体系的构建及数据来源 定 量 分 析往 往 是 以定 性 分 析 为 前 提 ， 文 首 先 构 建 了 一 套 评 价 区 域 创 本 新环境的指标体系。以区域创新环境的 内涵和机制为基础， 以其要素组成 结构为框架 ， 按照科学 、 系统、 全面 的原 则， 将区域创新环境评价 的总 目标 分 解 成 ５个 一 级 指 标 要 素 层 和 ２ Ｏ个 二 级 指 标 。５个 一 级 指 标 即 区域 创 新 环境的五大主要 因素 ， 具体评价体系如表 １ 所示 。
三 、 论及 建 议 结
表１ 区域 创新 环 境评 价指 标 体系
（） 中、 １ 东、 西三大 区域创新环境差异明显 。 东部除海南省以外， 其他省 市 的区域创新环境得 分较 为集中： 中部省市 的排名 相对 比较靠拢 ， 同时也 基本处在我国区域创新环境的中等水平， 西部地 区创 新环境落后省市相对 较多 ， 陕西 、 除 重庆 、 Ｉ 四川 少数几个省市外 ， 其余 省市 的区域创新环境建设
基于CiteSpace量化分析的公共服务设施研究进展
612023.12 / Urban and Rural Planning and Design 城乡规划·设计elaborated on the hotspots and developing trends, and explored the trend of hot spots in public service facilities by extracting the cluster key words in three phases. The development of public service facilities has experienced a process from quantitative allocation to qualitative change. The research scope ranges from macro index control to pedestrian-scale neighborhood accurate allocation. and from objective index allocation to subjective behavior evaluation. The research methods range from qualitative index analysis to spatial quantification based on big data. The research hotspots tend to community public service governance, the big data application, the aging design, and so on. Through the bibliometric analysis, it provides a certain reference for the accurate allocation and optimization of public service facilities in the stock era.Key words CiteSpace; public service facilities; bibliometric analysis; hotspots; trend1引言公共服务设施是为居民日常生活提供各类公共产品和服务的空间载体，包括行政管理、教育、卫生医疗、社区服务、文化体育、金融邮电、商业服务和市政公用等不同类型的设施[1]。
《2024年西部边疆民族地区基本公共服务可及性存在的问题与提升路径》范文
《西部边疆民族地区基本公共服务可及性存在的问题与提升路径》篇一一、引言随着中国社会经济的持续发展，基本公共服务可及性成为衡量一个地区社会进步和民生福祉的重要指标。
西部边疆民族地区作为我国的重要战略区域，其基本公共服务的可及性不仅关系到当地各族群众的切身利益，也是实现区域协调发展和民族团结进步的基石。
然而，当前西部边疆民族地区在基本公共服务可及性方面仍存在诸多问题，亟待解决。
本文将深入分析这些问题，并探讨提升基本公共服务可及性的有效路径。
二、西部边疆民族地区基本公共服务可及性存在的问题1. 基础设施薄弱：西部边疆民族地区由于地理位置偏远、自然环境恶劣，基础设施建设相对滞后，如交通不便、通信不畅、医疗教育资源匮乏等，导致基本公共服务供给不足。
2. 资金投入不足：地方政府在基本公共服务领域的资金投入有限，难以满足当地群众日益增长的服务需求。
3. 人才短缺：由于地理位置和经济发展水平等因素的影响，高素质人才难以聚集，导致公共服务领域人才短缺，服务质量受到限制。
4. 政策执行不力：部分地区在执行国家基本公共服务政策时存在偏差，导致政策效果不佳，群众获得感不强。
三、提升西部边疆民族地区基本公共服务可及性的路径1. 加强基础设施建设：加大对西部边疆民族地区基础设施建设的投入力度，优先改善交通、通信、医疗、教育等领域的设施条件，为提高基本公共服务可及性提供物质保障。
2. 增加资金投入：各级政府应将更多财政资源投向西部边疆民族地区的基本公共服务领域，同时吸引社会资本参与，形成多元化投入机制。
3. 人才培养与引进：通过优化人才政策、提高待遇水平等措施，吸引和培养高素质人才投身西部边疆民族地区的公共服务事业。
同时，加强与内陆地区的交流合作，引进先进的管理经验和技术手段。
4. 政策执行与监督：加强政策执行力度，确保国家基本公共服务政策在西部边疆民族地区的落地生根。
同时，建立健全监督机制，对政策执行情况进行定期评估和反馈，确保政策效果最大化。
聚类分析论文
聚类分析及其在新疆经济研究中的应用孙鹿梅（伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000）摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分一、引言聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面.在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界著名统计软件SPSS（Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法.由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据.二、基础知识2.1聚类分析的基本思想由于所研究的样品或变量之间存在着程度不同的相似性，故根据一批样品的多个观测变量，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为根据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大.2.2聚类分析的种类聚类分析的目的是将所研究对象进行分类.它是在事先不知道类别的情况下对数据进行分类的分析方法.聚类分析不仅可以对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类.对样品的分类常称为Q 型聚类分析，对变量的分类常称为R 型聚类分析. 2.3聚类分析的原理聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法.基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类.常见的聚类分析方法有系统聚类法、K -均值法和模糊聚类法等. 2.3.1聚类要素的数据处理假设有m 个聚类的对象，每一个聚类对象都有多个要素构成.一般都有不同的量纲，不同的数量级单位，不同的取值范围，为了使不同量纲，不同取值范围的数据能够放在一起比较，通常需要对数据进行变换处理.在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种.① 总和标准化),2,1,,,2,1(1'n j m i xx x mi ijijij===∑=),2,1(11'n j x mi ij ==∑=且. ② 标准差标准化),,2,1,,,2,1('n j m i s x x x jjij ij==-=，∑==m i ijj x m x 1'1，∑=-=m i j ij j x x m s 12'')(1 .011'==∑=m i ij j x m x 且，1)(112''=-=∑=m i j ij j x x m s .变换后的数据，每个变量的样本均值为0，极差为1，且1*<ij x ，在以后的分析计算中可以减少误差的产生；同时变换后的数据也是无量纲的量. ③ 极大值标准化{}()n j m i x x x ij iijij ,,2,1,,,2,1max '===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1. ④ 极差的标准化{}{}{}()n j m i x x x x x ij iij iij i ijij ,,2,1,,2,1min max min ===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间.2.3.2样品间的距离和相似系数 （1）距离的计算描述样品间的亲疏程度最常用的是距离，设观测数据),,1;,,2,1(m j n i x xj ==列成下列X 矩阵的形式.设有n 个样品，每个样品测得p 个变量，原始资料阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=np n n p p x x x x x x x x x X 212222111211,其中ij x 为i 个样品的第j 个变量的观测数据.用ij d 表示第i 个样品的第j 个样品之间的距离，其值越小表示两个样品接近程度越大. 距离的一般要求：① ;0;,,0)()(j i ij ij X X d j i d =⇔=≥当对一切 ② ;,,j i d d ji ij 对一切=③ ).(,,,三角不等式对一切k j i d d d kj ik ij +≤常用的距离有以下几种：1）闵氏距离qpk qjk ik ij X X q d 11)()(∑=-=,其中常用的距离有绝对距离和欧氏距离.绝对距离)()1(1∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离2112)()2(∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离是常用的距离，但它也有不足之处，一是它没有考虑到总体的变异对“距离”远近的影响，显然一个变异程度大的总体可能与更多样品近些，即使它们的欧氏距离不一定最近；另外，欧氏距离受变量的量纲影响，这对多元数据的处理是不利的.通常我们需要先对数据近些标准化处理，然后用标准化后的数据计算距离.2）马氏距离设i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0的总体G 中的p 维样品，则两个样品间的马氏距离为)()()(1'2j i j i ij X X X X M d --=∑-.马氏距离又称为广义欧几里得距离，显然马氏距离与上述各种距离的主要不同就是考虑到了观测变量之间的相关性.如果各变量之间相互独立，即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵，对马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数的加权欧几里得距离.马氏距离还考虑了观测变量之间的变异性，不再受各指标变量的影响，将原始数据作线性变换后，马氏距离不变.选择不同的距离，聚类结果会有所差异.在地理分区和分类研究中，往往采用几种距离进行计算、对比，选择一种较为合适的距离进行聚类. （2）相似系数在对多元数据进行分析时，相对于数据的大小，我们更好地对变量的变化趋势或方向感兴趣.因此，变量间的相似性，我们可以从它们的方向趋同性或“相关性”进行考察，我们用相似系数用来测量变量之间的距离，常用的相似系数有以下两种：1）夹角余角变量i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0x 的总体G 在的p 维空间的两个向量，则这两个向量间的夹角余弦可表示为))((cos 12121∑∑∑====pk jk pk ikpk jkikij X X X Xθ.2）相关系数相关系数经常用来试题变量间的相似性.变量i X 与j X 的相关系数定义为∑∑==----=pk j jk i ikpk j jk i ikij X X X XX X X Xr 1221)()())((.在实际问题中，对样品分类常用距离，对变量分类常用相似系数，即Q 型聚类分析常用距离，R 型聚类分析常用相似系数. 2.4聚类分析方法 系统聚类法开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.系统聚类分析方法方法包括最短距离法、最长聚类法、类平均法、重心法、ward 法等八种不同的方法. K -均值将给定的样本划分为K 类，K 预先指定，基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化.比较两种算法，系统聚类是事先并不知道分为几类，根据算法可以直接数据实际情况得出来，K -均值聚类法虽然比较方便迅速，但必须事先定好分类数.两种算法各有优缺点，所以用哪种算法，还要考虑到实际情况.各算法的具体过程在下列实例中有介绍，此处就不做介绍了. 三、实例例 表1 2009年给出能反映新疆十四个地州市综合经济的十项指标分别为：X1 地区生产总值（亿元），X2人均地区生产总值（元），X3第二产业比重（%），X4第三产业比重（%），X5 人口(万人)，X6固定资产投资（亿元），X7规模以上工业总产值（亿元），X8 地方财政一般预算收入（万元），X9 地方财政一般财政支出（万元），X10在岗职工平均货币支出（元）.利用数据对新疆十四个地州市进行综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.表1以 2010年新疆统计局出版的《新疆统计年鉴》（2009年度的数据）为数据来源，运用上述10项指标(表1) 借助于统计分析软件包SPSS17.0进行聚类分析计算.3.1 系统聚类算法对数据进行聚类分析方法选取上，分别用组间联接、最短距离法和和离差平方和(ward)法得出分析结果的聚类图.组间联接法得到的结果和ward方法一致，但，就类和类的之间区别程度而言，组间法的效果没有ward法的好.最短距离法的结果跟ward的不一致，且，就类和类的之间区别程度而言，其效果远差于ward法和质心法.我们也尝试了使用类平均法、最长距离法及中间距离法.他们的聚类图结果类似于ward法，这里为了简洁起见就没有呈现.计算过程如下：①用标准差标准化方法对10项指标的原始数据进行处理.②采用欧氏距离测度个15个地州市之间的样本间距离.③选用组ward法计算类间的距离，并对样本进行归类.经过上述聚类方法，由分析-描述统计-描述，进行数据的标准化，得到下列标准化后的数据.表2表2表示为标准化的数据，由于我我所选的是反映新疆经济综合指标，这些变量在数量级和计量单位上的差别，要让这些不同单位的变量具有可比性.这是就必须采用某种方法对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲处理，解决各数值不具综合性的问题.SPSS提供了很方便的数据标准化方法，这里我用的是Z标准化方法.即每一变量与其平均值之差除以该变量的标准差.无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响.分析表中的数据，数据大于0的表示高于平均值，小于0的表示低于平均值.我们看从X1地区生产总值，高于平均地区有乌鲁木齐市、克拉玛依市、昌吉州、伊犁直属县市、巴州、阿克苏地区，低于平均值的地区有吐鲁番地区、哈密地区、塔城地区、阿勒泰地区、博州、克州、喀什地区、和田地区.依次再看X2地区人均生产总值，高于平均值的地区乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉州、巴州.低于平均值的地区吐鲁番地区、伊犁直属县市、塔城地区、阿勒泰地区、博州、阿克苏地区、克州、喀什地区、和田地区.依次再看其他变量指标，哪些地区高于平均值，哪些地区低于平均值.经过上述聚类方法，由分析-分类-系统聚类，得出聚类表表3通过表3，我们可以看出聚类的过程，第一步看出6，11距离最近首先分为一类.也就是伊犁直属县市和阿克苏地区首先分为一类，下一阶表示下次要用到这一类是在第六步时，把6，11和13合并为一类，即把伊犁，阿克苏地区和喀什地区分为一类，第二步看出7，8分为一类，也就是塔城地区和阿勒泰地区分为一类，下一阶再把塔城地区、阿勒泰地区和博州分为一类.以此类推直至把所有的合并为一类.由于一共有十四个地区，所以至少要用十三步才能把它们都归于一类.也可以通过此表看出系统聚类的基本思想：开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.图1图1为系统聚类分析得出的冰状图，从此图我们可以直观的看出，左边框的数字代表的是分类数，从下到上我们可以看出，先是将各地区各为一类到14类再到12类再到10类，依次下去，一直到所有地区合为一类.上边框上代表的是分类的各地区.根据新疆实际情况我们把这十五个地州市分为五类.第一类为强经济经济区{乌鲁木齐市}；第二类为较强经济区{克拉玛依市}；第三类为一般经济区{昌吉州、巴州、伊犁直属县市、喀什地区、阿克苏地区}；第四类为较弱经济地区{哈密地区、吐鲁番地区}；第五类为弱经济地区{塔城地区、阿勒泰地区、博州、和田地区、克州}.3.2 K-均值算法对数据进行聚类分析K-均值是一种基于划分的聚类算法，因为它有理论上可靠、算法简单、速度快等优点而被广泛使用.K-均值算法是一个迭代计算“质心”并根据样本和质心的距离把各样本指派到各个簇的过程.主要具体步骤如下：①确定初始质心生成K个质心，K由用户指定.②指派样本计算每一个样本到各个质心的距离，把样本指派给距离最小的簇.③更新质心根据每个簇当前所拥有的所有样本，重新计算每个簇的质心.④检查是否满足停止条件.表4通过表4，我们可以看出最终聚类中心间的的距离，第一类与第二类之间的距离为7.564，第一类和第三类之间的距离为7.463，依次可以看出各类之间的距离.表5根据表5可以看出第一类{乌鲁木齐}；第二类{克拉玛依市}；第三类{巴州、哈密地区、.吐鲁番地区}；第四类{和田地区、克州、博州、塔城地区、阿勒泰地区}；第五类{伊犁直属县市、阿克苏地区、昌吉州}.对所得结果进行差异性分析：乌鲁木齐作为新疆的政治、经济的中心，在经济上的发展上都高于其他各地州市，克拉玛依市由于其石油资源优势和大型央企的进入，使其也获得了较好的发展机遇，具有较强的经济竞争优势.由于政府政策，如进一步加强喀什霍尔果斯两大经济开发区、南疆三地州片区扶贫规划以及其它重点区域战略发展规划的编制和落实执行，积极贯彻落实已出台的区域规划和政策文件，充分发挥重点地区对区域经济的辐射带动作用，培育新的经济增长极.加快制定天山北坡经济带和南坡产业带的发展战略，积极完善扶持南疆三地州、高寒沿边地区加快发展的政策措施，强化的自我发展能力.所以伊犁州，喀什地区，以及阿克苏地区的经济也发展迅速，昌吉州由于受乌鲁木齐经济的带动经济.它们几个地区经济水平都在迅速发展.博州由于人口少，自然资源也少，南疆的克州和和田地区则由于地理原因和经济社会相对落后的发展状态，呈现出较低水平.所以SPSS分类结果较为合理.参考文献[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京:大学出版社,2005.[2]郝黎仁.SPSS 实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2002.[3]李双杰,顾六宝.用聚类分析法评估区域经济[J].中国农村观察,2001(3),52-56.[4]李世伟,丁胜.聚类分析在经济学当中的一个应用[J].商场现代化,2009(3),23-25.[5]卢文岱.SPSS for windows 统计分析[M].北京：电子工业出版社,2002.[6]罗积玉,邢瑛.经济统计分析方法及预测[M].北京:清华大学出版社,1987.[7]Richard A.Johnson，Dean W.Wichern.实用多元统计分析(第四版)[M].北京:清华大学出版社,2001.[8]苏金明.统计软件SPSS系列应用实战篇[M].北京:电子工业出社，2002.[9]吴明隆.SPSS 统计应用实务[M].北京：科学出版社,2003.[10]赵喜仓,吴梦云.江苏城市社会经济发展状况实证分析[J].统计研究,2003(3),32-34.[11]新疆维吾尔自治区统计局,新疆统计年鉴[M],北京：中国统计出版社,2010..伊犁师范学院数学与统计学院毕业设计（论文）报告纸第 12 页共 12 页Clustering Analysis and Its Application to Economic ResearchSUN Lu-mei(School of mathematics and statistics, Ils Normal University,Yining 835000 ,Xinjiang,China)Abstract: This paper discuss the basic theory of cluster analysis and research methods, including cluster analysis and K-means method and prefectures in Xinjiang fourteen 2009 GDP;per capita GDP and other the comprehensive economic indicators as a sample, using SPSS software for their overall development level differences by type and degree of analysis.Keyword: cluster analysis; SPSS software; comprehensive economic indicators; XIinjiang’’s economic zoning。
基于因子分析与IPA分析文化创意园满意度影响因素研究——以广州红专厂为例
基于因子分析与 IPA 分析文化创意园 满意度影响因素研究
——以广州红专厂为例
陈建斌 赖曼婷
摘 要：本文以广州文化创意产业园区代表之一的红专 厂为例，通过实地问卷调查与访谈相结合的方式，采用因子分 析和 IPA 分析法对文化创意园满意度影响因素进行了研究。研 究发现设施与环境、餐饮与购物、交通与服务、娱乐与知识和 文化创意景观是影响文化创意园游客满意度的五大主因子。并 在 IPA 分析基础上，提出有针对性的建议措施，以提高文化创 意园区游客满意度，并希望能对文化创意园区的更好发展提供 参考。
Hale Waihona Puke 析 [3]。马仁锋等（2010）对中国创意产业区理论研究与进展进 行了综述 [20]。张婷婷（2007）对创意城市的理论进行了反思 。 [21] 诸劲风等 [22，24]（2008，2009）、魏亚平等 [34]（2014）对文化 创意园区的地理聚集及发展机制进行了探讨。王娟等 [26（] 2013） 谢倩等 [27，29]（2013）对文化创意园区的旅游价值进行了探讨。 吴百花等 [35]（2014）对文化创意园区发展中政府的作用进行了 研究。
部分学者对创新园区的满意度等进行了定量研究。王莹 （2013）构建了文化创意产业园旅游开发的要素体系并以福州 福百祥 1958 休闲文化创意产业园为例研究旅游体验及满意度 的影响 [9]。王凯等（2011）从不同旅游活动阶段构建了文化创 意型旅游地游客满意度指数测评模型，发现文化创意型旅游 地游客满意度的形成机理和主要因素 。 [10] 淳伟德和欧阳艳梅 （2014）以成都东郊记忆为例进行实证研究文化创意型旅游地 游客实际感知与期望的差异和特点，认为游客实际感知对满意 度高低具有决定性作用 [4]。
中图分类号：F59 文献标识码：A DOI: 10.16722/j.issn.1674-537X.2017.04.016
基于SPSS因子分析法的公共服务水平评价
基于SPSS因子分析法的公共服务水平评价侯瑞【期刊名称】《《科技与创新》》【年(卷),期】2019(000)006【总页数】3页(P35-37)【关键词】公共服务; 设施水平; 指标数据; 因子分析【作者】侯瑞【作者单位】[1]南京航空航天大学金城学院江苏南京211156【正文语种】中文【中图分类】D630目前，国内针对农村地区公共服务体系及其评价的分析研究多是结合现行政策导向，以现状、成因与对策型的描述性分析为主，缺乏科学的定量分析，因此，在某种程度上，其科学性与参考性均没有实际价值。
本文以甘肃榆中县村镇为基本单元，从公共服务体系指标的主成分因子、村镇公共服务与设施水平差异性着手，虽然指标选取具有一定的主观性，但经过数理统计方法处理后，这些指标将成为一些独立的变量，能够完整地反映出该地区公共服务体系的真实程度。
1 方法原理及指标选取1.1 因子分析因子分析模型是根据变量间的相关性大小，根据同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低这一原理对变量进行分组，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子[1]。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：上式中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为0、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量。
m＜p，表示成矩阵形式为X=AF+aε.其中，F=（ F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子，ε=（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子，F 与ε均为不可观测的随机变量。
A=（aij）p×m 为因子载荷矩阵，在模型中，特殊因子表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分，相当于残差的作用。
1.2 评价系数选择以甘肃省榆中县建制乡镇作为分析的基本单元，采用多元统计分析方法[2]对县域23 个乡镇基本公共服务设施的状况进行分析。
评价系数选择涉及乡镇人口规模（年末常住人口）、就业情况（从业人员数）等公共服务体系的7 个评价因子，具体如表1 所示。
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协 办 ： 州财 经学 院 欠发 达 地区经 济 发展 研 究中 心 贵 栏 目主持 ： 胜荣 张
西 部 开 发 时 论
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贵州 财经学 院学 报
２ １ 年 第３ （ １ ６ ００ 期 总第 ４ 期）
文章编号 ：０ ３ ６ ３ （０ ０ ０ — ０ ７— ５ 中图分类号 ：０ ２ ６ Ｆ ２ ； １０ — ６６ ２ １ ） ３ ０ ８ ０ ； Ｆ ３ ． ． １７ 文献标识码 ： Ａ
ｓｒｉ ｓ ｓ ｒａ ｒ ｈ ｎ ｔｅ ｎ ｔ ｎ ｌａ ｅａ ｅ ｏ ｌ ｎ Ｘ ｎｉ ｇ ｔｔｅ ｎ ｔ ｎ ｌｌｖｌｉ Ｓ ａ ｎ ｉ ｎ ｅ ｏ ｇ ｌ ｎ ｅ ｃ ｅ ｔ ａ ｈ ａ ｏ ａ ｖ ｒｇ ｎｙ ｉ ｉｊ ｎ ，ａ ｈ ａｉ ａ ｅｅ ｎ ｈ ａ ｘ ，Ｉｎ ｒ Ｍ ｎ ｏｉ ａ ｄ ｖ ｅ ｉｇ ｅ ｔ ｉ ａ ｏ ａ
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破 区域经济非均衡发展 的恶性循环 ， 从根本上 实现全 民范围 内的基本 公共服务均等化 目标 ， 当务之急 。 是
关键 词 ： 本 公 共 服 务 ； 部 地 区 ； 际 差 异 ； 子 分 析 ； 类 分 析 基 西 省 因 聚
Ｉ ｔｒｐ ｏｉｃ ｌ ｆ ｒｎ ｅ ａｉ Ｐ ｂｉ Ｓ ｒｉ ｓｉ ｅＷ ｅｔｒ ｅｉｎ ｎｅ－ｒｖｎ ｉ ｅｅ ｃｓ ｎＢ ｓ ｕ ｌ ｅｖｃ ｔ ｓｅｎ Ｒ ｇｏ ａ Ｄｉ ｉ ｃ ｃ ｅ ｎｈ
西 部 地 区 基 本 公 共 服 务 省 际 差 异 研 究
基 于 因子 分析 与 聚 类 分 析 模 型 的初 探
刘 斌 ， 兴厚 ， 余 罗二芳
（ 庆工商大学 ， 庆 重 重 ４０６ ） ０ ０ ７
摘
要 近年 来 ， 本 公 共 服 务 均 等 化 一 直是 学 者 研 究 的热 点 问题 ， 部 地 区基 本 公 共 服 务均 等 化 问 题 更 是 学 界 研 究 的焦 点 基 西
ｔｐ ｐ ｉ ｒ ｙ，ｔ ｅ ｅｏ ｅ，ｔ ｏ ｓｒ ｃ ｈ ｎ ｎ ｉ ａｅ ｕ ｒ ｃ ａ ｉ ｆ ｒ ｐ ｂ ｉ ｅ ｉ ｅ ｕ ｐ ｙ ｉ ｈ ｓ ｎ ｈ ｏ ｒｏ ｉ ｔ ｈ ｒ ｆｒ ｏ ｃ ｎ ｔ ｔ ｔ ｅ ｆ ａ ｃ ａ ｓ ｆ ｇ ａ ｄ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｕ ｌ ｓ ｒ ｃ ｓ ｓ ｐ ｌ ｎ ｔ ｅ ｗｅ ｔ ａ ｄ ｔ ｅ ｕ ｉ ｌ ｍ ｃ ｖ
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和难点。 目前 ， 西部 １ ２省区仅有新疆的基本公共服务供给高于全国平均 ， 陕西 、 内蒙古 、 重庆 ３省处于全国水平 ， 而
其 余 ８省 与全 国平 均 水 平 还 有 相 当大 的 差 距 ， 同时 西 部 省 际 之 间 的分 化 亦 十 分 显 著 。 西 部 地 区迫 切 需 要 在 追 求 经
济发展的 同时 ， 增强政府提供公共服 务的能力 ， 改变基本公共 服务 的严 重不均衡状 况。因此 ， 力加强西部地 区公 大
共 服 务 供 给 的 财政 保 障机 制和 全 国公 共 服 务 供 给 的 政 府 与社 会 分 担 机 制 的构 建 ， 力促 进 西 部 地 区 的 经 济 发 展 ， 全 打
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