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我國各地區(qū)設(shè)施水平綜合評價

2015-04-07 11:03魯曉希
環(huán)球人文地理·評論版 2015年2期
關(guān)鍵詞:貢獻(xiàn)率基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)施

摘要:我國經(jīng)濟(jì)水平在不斷發(fā)展,城市建設(shè)也得到越來越多的關(guān)注,而城市基礎(chǔ)設(shè)施水平為其重要指標(biāo)。本文選取31省數(shù)據(jù),采用主成分分析法分析,并進(jìn)行綜合排名,反映出各省基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)各方面的優(yōu)勢與不足。

關(guān)鍵詞:主成分分析;綜合評價

城市基礎(chǔ)設(shè)施在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著巨大作用。加快城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),是拉動經(jīng)濟(jì)的重要途徑。本文對各省設(shè)施水平進(jìn)行分析,為各省之間比較提供統(tǒng)計依據(jù)。

1.指標(biāo)評價體系的構(gòu)建

本文數(shù)據(jù)來自2013年國家統(tǒng)計年鑒中城市設(shè)施水平相關(guān)指標(biāo),綜合考慮后選取6個指標(biāo):X1城市用水普及率,X2城市燃?xì)馄占奥?,X3每萬人擁有公共交通車量,X4人均城市道路面積,X5人均公園綠地面積,X6每萬人擁有公共廁所。

2.基于因子模型的實證研究

主成分分析法是一種多指標(biāo)評價方法。它將多個指標(biāo)濃縮為新的指標(biāo),是原來多個指標(biāo)的線性組合,產(chǎn)生的新指標(biāo)為主成分。

運行SPSS,可得到變量間的相關(guān)矩陣表。一些變量間存在較大相關(guān)性,如x1與x2相關(guān)系數(shù)為0.71等。且Kaiser-Meyer-Olkin顯著,有必要建立因子模型。

借助spss軟件得到原始變量的特征值、各主成分的貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)率。前3個主成分包含原始變量82%的信息,效果較好,且前三個特征根大于1,對原始信息的貢獻(xiàn)率依次為35.882%、25.991%、20.169%,累計貢獻(xiàn)率達(dá)82.042%。但在綜合評價中,我們輸出并保留所有成分。同時,將因子載荷陣輸入數(shù)據(jù)編輯窗口,分別命名為a1~a6。在計算變量窗口中利用zi=ai/sqrt(λi)公式計算特征向量,得特征向量陣和特征向量構(gòu)造的權(quán)數(shù)。

由Y看出各城市設(shè)施水平的高低。排前3的為上海、天津、北京,設(shè)施水平較高。排名后3的是內(nèi)蒙古、海南、河南,設(shè)施水平需要提高。同時不同城市各因子得分也不同,比如上海綜合得分最高,但人均綠地面積因子得分較低,很大程度上是由人口密度大引起的。

3.結(jié)論與建議

各城市的差異主要由以往城市基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)及政策不同造成。因此,政府應(yīng)根據(jù)綜合評價結(jié)果,結(jié)合實際制定更科學(xué)的發(fā)展戰(zhàn)略,例如將技術(shù)、資金向不發(fā)達(dá)的城市傾斜,縮小各省之間的差異。

參考文獻(xiàn):

[1]朱建平.應(yīng)用多元統(tǒng)計分析.科學(xué)出版社

[2]饒從軍,王成.綜合因子分析法在評價城市設(shè)施水平中的應(yīng)用[J].沈陽師范大學(xué)學(xué)報,2004,22(3)

作者簡介:魯曉希(1992—),女,漢族,山西省運城市人,經(jīng)濟(jì)學(xué)本科,單位:山西財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院,研究方向:統(tǒng)計學(xué)(風(fēng)險管理與精算)。endprint

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