四川经济社会发展研究 理论研究

基于主成分分析的四川省近十年来经济社会发展情况探析

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2017年07月07日 12:00

卿艳霞 李一清
《科技经济导刊》2017年第7 期

1 主成分分析法的介绍及数据处理

主成分分析又名主分量分析,通过将多指标转化为少数几个综合指标以较少的变量去解释原有的大部分变量,一般要求所获得累计方差贡献率在 85% 以上。

1 2004-2012 年四川省经济社会发展情况指标

资料来源:《四川统计年鉴》

经计算,提取主成分个数为 2 且提取的 2 主成分特征值、累计方差贡献率均达到所要求范围,即所求主成分包含的原信息达到 95.235%(远大于 85%)。

根据主成分载荷矩阵可知,第一主成分除人口自然增长率 X9 和农村居民人均文教支出 X14 外,另外 16个指标均有绝对值较大的载荷系数,这表示四川在近十年间经济和社会发展的综合情况。第二主成分则在人口自然增长率 X9、农村居民人均文教支出 X14 方面有较大载荷系数,说明这期间对人口控制和农村相关投入较为明显。

2 函数模型构建及得分情况

根据主成分载荷矩阵及特征值情况,即可得关于主成分的相关线性组合:

Y1=0.252ZX1+0.252ZX2-0.234ZX3+0.25ZX4+0.25ZX5+0.252ZX6+0.249ZX7-0.211ZX8+0.009ZX9+0.252ZX10+0.252ZX11+0.251ZX12+0.245ZX13+0.194ZX14+0.251ZX15+0.248ZX16+0.224ZX17-0.25ZX18;

Y 2 = - 0 . 0 0 4 Z X 1 + 0 . 0 0 1 Z X 2 + 0 . 0 9 1 Z X 3 -0 . 0 6 Z X 4 + 0 . 0 7 Z X 5 - 0 . 0 2 2 Z X 6 - 0 . 057ZX7-0.025ZX8+0.788ZX9-0.03ZX10+0.013ZX11+0.041ZX12+0.164ZX13+0.457ZX14+0.026ZX15-0.071ZX1-6-0.324ZX17+0.098ZX18;

其中,ZXj 表示原有变量经标准化处理后的变量

综合评价模型构建:以所得主成分表达式为自变量,以方差贡献率为权数[5],构造综合评价函数:F=0.8715Y1+0.0809Y2得综合得分情况,如图 1 所示

1 综合排名情况

由图可知,第一主成分与综合排名情况相同,这可由第一张主成分方差贡献率达 87.147% 来解释,它基本体现了四川省近十年里社会经济发展情况,第二主成分贡献率虽仅为 8.088%,但被提取作为一主要指标,也说明人口和农村建设在社会经济发展的总体布局中已取得了较为明显的进步。

3 相关结果分析

综上所述,四川近十年经济社会发展总体呈上升趋势。2004 -2007 年间,得益于西部大开发战略的实施,四川经济社会发展总体保持良好增长态势,但其得分为负值,说明其发展是以一种粗型式方式在推动,尤其 2007-2008 年间其增速明显放缓,这既有外部金融危机的冲击,也有自身发展粗放的影响,而 2008 年之后,发展势头明显加快。但四川经济和社会两者间仍存在一系列不和谐因素。首先,农村剩余劳动力大量存在;四川以重工业为主,进而对资源和环境产生较大压力。其次,居民收入水平显著提升,但农村服务 事业建设仍存在薄弱环节。

4 对策建议

基于以上分析结果及机遇与挑战,在此提出相关建议:

首先,继续推进增长方式转变的发展战略,探索多路径的人才培养机制;其次,继续加大对农村基础设施的投入建设,将就业与保障体系建设相结合;再者要着眼于生态文明建设,将环境建设和城镇建设相结合。

(作者单位:福建师范大学)

参考文献:

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[3] 杨光 . 我国各地经济社会发展综合水平分析研究 [J]. 时代金融 ,2012(10):338-339.

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[5] 何晓群 . 多元统计分析(第三版)[M]. 北京:中国人民大学出版社,2012140-141.

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