中国各省份经济发展综合水平的分析张开宇

计算综合得分并排名。
表１
ＫＭＯ ａｎｄ Ｂａｒｔｌｅｔｔ’ｓ Ｔｅｓｔ
Ｋａｉｓｅｒ－ Ｍｅｙｅｒ－ Ｏｌｋｉｎ Ｍｅａｓｕｒｅ ｏｆ Ｓａｍｐｌｉｎｇ
Ａｄｅｑｕａｃｙ．
Ｂａｒｔｌｅｔｔ’ｓ Ｔｅｓｔ ｏｆ Ａｐｐｒｏｘ．Ｃｈｉ－ Ｓｑｕａｒｅ
Ｓｐｈｅｒｉｃｉｔｙ
ｄｆ
Ｓｉｇ．
０．７８８ ４８８．５７３
本文研究的目的是通过因子分析法对描述中国各省份综 合经济实力的各种指标进行各种分析，一方面找出用来衡量中 国各省份综合经济实力的各个指标之间的内在联系，另一方 面找出各省份综合经济实力的差异，以求发现其差距所在的 原因，方便各省市扬长避短，提高各自的经济发展综合水平。
二、中国各省市经济发展综合水平因子分析
关键词：经济发展；综合水平；因子分析；中国各省市 中图分类号：Ｆ１２７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３－ ２９１Ｘ（２０１３）０４－ ０１４６－ ０２
一、绪论
当今世界已经进入了全球经济一体化的时代，城市作为 国家的经济、政治、科技和教育文化发展中心已经成为经济 循环的主角，而决定每个城市的地位、作用以及未来发展事 态的主要因素是它们各自拥有的综合经济实力。对城市综合 经济实力的概念，中国城市经济发展研究中心提出：城市综 合经济实力是指城市所拥有的全部实力、潜力及其在国内外 经济社会中的地位和影响力。据此我们可以看出评价城市综 合经济实力应该包括地区生产总值、拥有的交通运输能力、 固定资产投资总额、城镇居民人均可支配收支、居民消费价 格指数、商品零售价格指数。本文选择 １１ 项通用的社会经济 指标，所用数据来源于中国统计局 ２００９ 年（由于 ２０１０ 年某 些指标的数据不全）的统计资料，以中国 ３１ 省市地区的社会 经济数据为样本，来综合评价各地区经济发展水平及影响因 素。社会经济指标的选择如下：ＧＤＰ、城镇居民人均消费性支 出、固定资产投资、城镇居民人均可支配收入、居民消费价格 指数、商品零售价格指数、工业总产值、农村居民人均消费支 出、农村居民人均净收入、货运量、客运量 。本文主要利用 ＳＰＳＳ 统计软件对相关数据进行因子分析处理。
５５ ０．０００
表 ２ 给出了 ＫＭＯ 和 Ｂａｒｔｌｅｔｔ 的检验结果，ＫＭＯ 的值为
０．７８８，较接近于 １，说明适合因子分析。Ｂａｒｔｌｅｔｔ 检验的 ｓｉｇ 值为
０．０００ 小于 ０．０５，表示变量之间存在相关关系，适合做因子分析。
表２
Ｒｏｔａｔｅｄ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｍａｔｒｉｘａ
ＧＤＰ 城镇居民人均消费性支出 固定资产投资 城镇居民人均可支配收入 居民消费价格指数 商品零售价格指数 农村居民人均生活消费支出 农村居民人均净收入 货运量 客运量 工业总产量
货运量
０．２５３ － ０．０８４ ０．０３９
客运量
０．１９５ － ０．０７２ － ０．１０１
工业总产量
０．２３１ ０．０２１ ０．０９５
表４ 地区 山东 江苏 广东 浙江 上海 四川 河南 辽宁 河北 安徽 湖南 北京 内蒙古 陕西 湖北 甘肃
所属地区 东部地区 东部地区 东部地区 东部地区 东部地区 西部地区 中部地区 东部地区 东部地区 中部地区 中部地区 东部地区 西部地区 西部地区 中部地区 西部地区
2013 年第 4 期 总第 186 期
经济研究导刊 ECONOMIC RESEARCH GUIDE
No．4，2013 Serial No．186
中国各省份经济发展综合水平的分析
张开宇
（吉林财经大学 会计学院，长春 １３０１１７）
摘 要：随着中国经济的不断发展以及改革开放的深入，研究经济的发展状况及分析经济发展的各个因素已经越 来越重要。采用因子分析法对中国各省份的社会经济指标进行综合分析，旨在提取能近似且具有综合性解释社会经济 发展的几个因子成份，并据此对各地区社会经济发展状况进行分类、比较和综合评价。
价格指数，商品零售价格指数的系数较大，这两个指标主要
反映地区的指数，故将第三个因子称为“指数因子”。
表３
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｓｃｏｒｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｍａｔｒｉｘ
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
１
２
３
ＧＤＰ
０．２２１ ０Βιβλιοθήκη ０１３ ０．０４１城镇居民人均消费性支出 － ０．０４８ ０．２５７ ０．００５
固定资产投资
Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ
１
２
３
０．９１３ ０．３２８ － ０．１６３
０．１６４ ０．９３４ － ０．２２８
０．９５０ ０．１０７ － ０．０４８
０．１７８ ０．９４７ － ０．２１８
－ ０．１９８ － ０．２７２ ０．８９９
－ ０．１４８ － ０．１５６ ０．９４５
０．１４９ ０．９６１ － ０．０５４
０．１５０ ０．９５９ － ０．１５０
０．９０７ － ０．００６ － ０．０９０
０．８２３ ０．１１３ － ０．３１８
０．９０９ ０．３１２ － ０．０７４
上 表 给 出 了 旋 转 后 的 因 子 载 荷 矩 阵 ，第 一 个 因 子 中 ，
ＧＤＰ、固定资产投资、货运量、客运量、工业总产值的系数较
大，这些指标主要反映了地区的经济总量，故将第一因子称
因子分析基本原理：因子分析法是根据相关性大小把变 量分组，使同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量 相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称
为公共因子。因子分析的基本步骤是：第一步，确认要分析的
原变量是否适合作因子分析；第二步，利用旋转方法使因子
变量更具有可解释性；第三步，计算因子变量得分；第四步，
为“总量因子”；第二个因子中，城镇居民人均消费性支出、城
镇居民人均可支配收入、农村居民人均生活消费支出、农村
居民人均净收入的系数较大，这些指标主要反映地区的平均
收稿日期：２０１２－ １１－ ０８ 作者简介：张开宇（1988-），女，吉林长春人，硕士研究生，从事财务会计研究。
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值，故将第二因子称为“平均因子”；第三个因子中，居民消费
０．２６１ － ０．０４５ ０．０８７
城镇居民人均可支配收入 － ０．０４４ ０．２６１ ０．０１５
居民消费价格指数
０．０６０ ０．０５７ ０．５２１
商品零售价格指数
０．０７１ ０．０９８ ０．５７３
农村居民人均生活消费支出 － ０．０３６ ０．２９２ ０．１２０
农村居民人均净收入
－ ０．０４６ ０．２７７ ０．０５８