基于因子分析的陜西省城鄉統籌水平研究

高燕飛

（鐵道警察學院，河南 鄭州 450003）

基于因子分析的陜西省城鄉統籌水平研究

高燕飛

（鐵道警察學院，河南 鄭州 450003）

陜西省作為西部發展的重要省份，自西部大開發以來城鄉統籌取得了較大的發展.在國內外相關研究成果的基礎上，本文以2002-2012年陜西省城鄉統籌發展為基點，構建出指標評價模型，并采用因子分析的方法對陜西省城鄉統籌發展水平進行分析.

因子分析；陜西??；城鄉統籌

自西部大開發以來，陜西省城鄉統籌發展取得了巨大的進展，在城鄉統籌發展的各個方面均得到了質的提高，但是陜西省城鄉統籌發展在經濟、社會生活、生態環境等方面仍存在著較大的發展空間，可以說陜西省城鄉統籌一體化發展的任務任重而道遠.

1 何謂因子分析

在進行多元統計分析中，因子分析法是常用的一種.因子分析的目的意在用少數因子來反映統計分析中索要描述的大部分信息及總體關系，它通過分析各個指標之間的相關關系，在選取的所有因子中，提煉一些強代表性的因子.一般而言，變量之間不可避免的會存在著一定的聯系，因此通過指標的選取來反映統計資料中所有信息的方法也就應運而生，這些指標通常稱之為因子，它能夠較好地反映事物的本質.

一般而言，因子分析通常按照以下四大分析步驟進行，第一個步驟是要確認是否適合采用因子分析方法，目前主要通過KMO檢驗法和BTS檢驗法這兩種檢測方法來確認變量指標是否適合因子分析所需要的前提和假設.如果KMO的值越趨近于1，則越適合進行因子分析，KMO值大于0.9，則很適合進行因子分析；KMO值小于0.5，則不適合進行因子分析.而BTS檢驗法主要是通過零假設進行分析所選取的模型或者變量指標是否適合進行因子分析.第二個步驟是因子變量的構造，根據分析內容的需要，結合選取的方法構建出與研究內容相對吻合的因子變量.第三個步驟是獲取較強解釋性的變量因子，通常是通過旋轉因子矩陣、正交、斜交等方法獲得解釋性強的因子，目前大多人研究者所采用的方法就是方差極大化旋轉法.第四個步驟是因子變量得分的計算，本文中所采用的計算方法為西部經濟藍皮書系列中對變量因子的計算方法，在計算出因子得分之后，建立“邏輯斯蒂回歸”模型對其加以預測.

2 因子分析下的陜西省城鄉統籌發展水平

2.1 構建分析指標體系

城鄉統籌發展不是一蹴而就的事情，研究城鄉統籌必須要考慮到城鄉發展的方方面面，為此，制定出全面科學能反映城鄉統籌發展的指標顯得至關重要.根據指標構建的目的性、全面性、可比性、可行性和動態性原則，陜西省城鄉統籌指標的內容結合城鄉統籌發展的內容將從經濟、基礎設施、生態環境和社會發展這四個方面來考察，結合選擇數據的解釋力度，在二級指標之下，選取了居民恩格爾系數、公路鐵路郵路網密度、居民收入、綠化覆蓋率等25個三級指標來進行分析和評價.具體指標為1-GDP非農比重、2-農村居民恩格爾系數、3-每萬人醫院有床位、4-城鎮居民恩格爾系數、5-研究與發展經費支出相當于生產總值比例、6-城鄉消費水平對比指數、7-社會勞動力非農比例、8-鐵路網密度、9-公路網密度、10-生活污水處理率、11-載客汽車工作率、12-固體廢棄物綜合利用率、13-標準化公路通行政村率、14-參加失業保險人數、15-建成區綠化覆蓋率、16-城鎮居民人均可支配收入、17-城市生活垃圾無害化處理率、18-第三產業貢獻率、19-城鎮與農村居民收入增長率比例、20-人均公園綠地面積、21-農村人均純收入、22-環境污染治理投資占GDP比重、23-載貨汽車工作率、24-教育事業的科技成果和25-郵路網密度.

2.2 因子分析過程

通過KMO值檢驗、因子貢獻率及正交因子得分模型等方面對2002年-2012年陜西省城鄉統籌進行了因子分析，最終得出了2002年-2012年陜西省城鄉統籌發展水平排名.各個指標需要有一個特定的變量賦予值，把其命名為X以很好地進行因子分析，則具體指標命名如下：X1-GDP非農比重、X2-載客汽車工作率、X3-城鎮居民恩格爾系數、X4-社會勞動力非農比例、X5-城鎮與農村居民收入增長率比例、X6-城鄉消費水平對比指數、X7-第三產業貢獻率、X8-鐵路網密度、X9-公路網密度、X10-郵路網密度、X11-農村居民恩格爾系數、X12-載貨汽車工作率、X13-標準化公路通行政村率、X14-城市生活垃圾無害化處理率、X15-農村人均純收入、X16-環境污染治理投資占GDP比重、X17-教育事業的科技成果、X18-每萬人醫院有床位、X19-生活污水處理率、X20-人均公園綠地面積、X21-建成區綠化覆蓋率、X22-城鎮居民人均可支配收入、X23-固體廢棄物綜合利用率、X24-參加失業保險人數和X25-研究與發展經費支出相當于生產總值比例.

2.2.1 KMO值檢驗、R的特征值及貢獻率

利用2002-2012年陜西省統計年鑒及統計公報相關數據，比照得出了近十年陜西省城鄉統籌發展25個三級指標的相應數值.借助統計分析軟件得出KMO值，該值為0.912，表明文中所選取的指標非常適合進行因子分析.同時作為變量關系矩陣R的特征值分別為16.7、2.7、2.3和1.3，解釋了變量的91.9%左右的特征.

2.2.2 載荷因子矩陣的建立

結合提取的四個主因子建立了因子載荷矩陣，并對建立起來的因子載荷矩陣進行了旋轉分析.在經濟發展指標上，各主因子的高載荷指標為：第三產業貢獻率、城鄉消費水平對比指數和社會勞動力非農比例、城鎮居民恩格爾系數、GDP非農比重、農村居民恩格爾系數、城鎮與農村居民收入增長率比例；在基本設施情況指標上，各主因子的高載荷指標為：鐵路網密度、公路網密度、郵路網密度、載客汽車工作率和標準化公路通行政村率；在社會發展指標上，各主因子的高載荷指標為：農村人均純收入、城鎮居民人均可支配收入、教育事業的科技成果和每萬人醫院有床位；在生態環境指標上，各主因子的高載荷指標為：城市生活垃圾無害化處理率、建成區綠化覆蓋率、工業固體廢棄物綜合利用率、環境污染治理投資占GDP比重、人均公共綠地面積和城市污水處理率.

通過因子載荷矩陣的相關分析，得出的四個主因子代表了文中所構建指標90%以上的信息，該主因子能很好的解釋指標所反映的信息，具有很強解釋力和代表性.為此，以四個主因子的貢獻權數為基點，通過計算原始變量得分F1-F4，進而得出2002-2012年陜西省城鄉統籌水平得分與排序.

2.2.3 因子分析結果

從陜西省城鄉統籌發展水平因子分析結果中我們可以清晰的看出，近十年來陜西省城鄉統籌有三大較為明顯的發展階段，尤其是近三年來發展更為顯著，不過總體而言，陜西省城鄉統籌發展呈現出曲線上升的趨勢.

從因子分析中可以看出，第一主因子特征值為16.7，各個載荷指標在第一主因子上的貢獻率均達到了70%.第二主因子特征值為2.6，貢獻率為11%.第三主因子的特征值為2.3，其貢獻率達到了9%.通過特征值及貢獻率可以看出各個主因子上的得分均將對陜西省城鄉統籌發展產生較大的影響.

在第一主因子上，其載荷指標主要集中在建成區綠化覆蓋率、城鎮居民恩格爾系數、社會勞動力非農比例、公路網密度、工業固體廢棄物綜合利用率、農村居民人均純收入、城市污水處理率、每萬人醫院床位數、GDP非農比重、郵路網密度、城市生活垃圾無害化處理率和城鎮居民人均純收入等指標上.從第一主因子的貢獻率上可以看出，2008 -2012年陜西省城鄉統籌取得較大發展主要得益于這些指標方面優勢的拓展.第二主因子的高載荷指標為載客汽車工作率、鐵路網密度、城鄉消費水平對比指數和環境污染治理投資占GDP比重，陜西省城鄉統籌發展水平在2002-2005年比較低的主要原因在于以上幾個指標貢獻率低.第三個主因子的較大載荷指標為城鎮與農村居民收入增長率比例和教育事業的科技成果，第四個主因子的高載荷指標不明顯，主要集中在標準化公路通行政村率.同時，在該主因子上，各個年份之間并無較大的差距.

3 小結

通過分析可以看出，2002-2012年陜西省城鄉統籌實現了較大的跨越，在經濟、基礎設施、生態環境、社保、教育和醫療衛生等方面都取得了較大的發展.在經濟發展方面，陜西省二元城鄉結構基本上實現了良性發展與互動，經濟實力和競爭力得到了極大地提升；在基礎設施建設方面，鐵路里程有所增加，公路和郵路網密度得到了改善，基礎設施建設逐年得到好轉；在生態環境建設方面，城市污水處理率、工業廢棄物綜合利用率和城市生活垃圾無害化處理率均得到了提高，城鄉發展生態環境逐步好轉；在社會發展方面，醫療衛生和教育事業發展得到了很大的改善，入學率及農村辦學條件得到了極大的好轉.

但是陜西省城鄉差距仍在進一步的擴大，城鄉統籌問題仍層出不窮，二元結構沒有得到根本性的改變.在經濟發展方面，城鄉之間“剪刀差”依然存在，農村發展亦步亦趨.在社會保障覆蓋率方面，不僅存在城鄉社保覆蓋率差異化的現象，同時城鄉居民的教育衛生公共服務享用率方面仍存在著較大的差距.此外，隨著城鄉統籌經濟發展，城鄉環境污染問題仍不容忽視，垃圾排放量大，水污染嚴重，清潔能源的使用率仍較低.

〔1〕李永第.城鄉統籌發展問題研究[D].山東大學,2010.

〔2〕尹劍鋒.湖南提升城鄉統籌水平的途徑與對策研究[D].中南大學,2006.

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〔4〕楊曉娜.城鄉協調發展研究—以武漢市為例[D].華中師范大學,2005.

〔5〕劉澤雙.基于和諧社會的城鄉統籌就業的決策支持研究[D].西北工業大學,2006.

〔6〕王冠清.陜西省城鄉市場體系一體化研究[D].西北大學, 2010.

〔7〕李晶.黑龍江城鄉經濟社會統籌發展研究[D].黑龍江大學,2009.

〔8〕丁偉華.山東省經濟發展對教育水平影響的研究[D].山東大學,2008.

〔9〕劉倩.成都市城鄉統籌評價指標體系及其應用[D].西南交通大學,2011.

F320.3

A

1673-260X（2013）11-0056-02