江西省設區市域社會發展水平綜合評價
——基于因子分析法

文/鄔樹萍，重慶工商大學

1 研究背景

1978年，黨的十一屆三中全會召開，拉開了我國改革開放的序幕，江西迎來了經濟社會發展的新紀元，全省社會生產力得到了空前的解放，經濟步入了加快發展的新階段。經過40 多年的發展，江西省經濟發展實現大跨越，從經濟總量、人均GDP、財政收入數據來看均獲得可喜成就。

江西省地處中國華東地區，東鄰浙江、福建，南連廣東，西接湖南，北毗湖北、安徽。截至2017年底，江西省總面積16.69 萬平方千米，常住人口4622.1 萬人，實現地區生產總值（GDP）20818.5 億元，第一產業1953.9 億元，第二產業9972.1 億元，第三產業8 892.6 億元，人均地區生產總值實現45187 元。

2 研究目的和方法

本文以江西省11 個設區市為研究對象，從實證角度利用因子分析法對江西省各設區市社會發展水平進行評價。因子分析法對數據進行標準化處理，計算樣本相關系數矩陣R 來看各評價指標間的相關情況，從而科學合理地篩選評價指標。通過計算特征根的方差貢獻率和累積方差貢獻率反映該因子重要程度，從而確定公共因子的個數。繼而求因子載荷，得因子載荷矩陣A，并進行最大方差旋轉，得矩陣B。再計算各公共因子得分Fj。按因子得分Fj及方差貢獻值大小，計算綜合得分F=β1f1+β2f2++βjfj，最后根據綜合得分進行排序。

3 江西省各設區市域社會發展水平綜合評價

3.1 建立評價指標體系

社會發展水平的高低體現了各地全面協調發展的程度，與居民的收入水平、生活水平和生活環境密切相關。對社會發展水平進行綜合評價涉及到人口結構、居住條件、生活環境等各個方面。在遵循數據客觀性和代表性的原則下，本文選取《2018年江西省統計年鑒》中的城鎮人口比重、第三產業就業人員比重等8 個統計變量并做了一定整理后作為評價指標，利用SPSS17.0 軟件對江西省11 個地市2017年社會發展水平進行分析和評價。主要指標有城鎮人口比重、第三產業就業人員比重、人均地區生產總值、城鎮居民人均可支配收入、城市氣化率、城市污水處理率、人均公園綠地面積、平均每萬人擁有公交車輛/標臺。

3.2 構造相關系數矩陣并做因子適宜性檢驗

利用軟件計算兩兩變量間的相關系數，從相關系數來看，有些指標間存在著很強的相關性，說明變量間存在一定的信息重疊，需要利用因子分析進行精簡和分類。

因子適宜性檢驗通常采用KMO 統計量和Bartlett's 球型檢驗法。KMO 統計量用于檢驗變量間的偏相關性，它比較各變量的簡單相關和偏相關的大小，取值范圍在0～1 之間。如果各變量間存在內在聯系，則由于計算偏相關時控制其他因素就會同時控制潛在變量，導致偏相關系數遠遠小于簡單相關系數。一般認為，只要KMO 大于0.5，即說明適合做因子分析，本文KMO 檢驗值為0.621。Bartl ett's 球型檢驗用于檢驗相關矩陣是否為單位陣，即各變量是否相互獨立。檢驗值小于0.01 說明各變量相互獨立，本文Bartlett' s 球型檢驗值為0.005，通過檢驗。

3.3 計算方差貢獻值并提取公共因子

本文采用主成分法提取公共因子，從表2來看，公共因子達到4 個時，其方差累積貢獻率已達89.5%，而且這4 個公共因子互不相關，克服了原指標多重共線性的影響，所以只要選擇前4 個公共因子，其所代表的信息量已能比較充分地解釋原始數據所表達的信息。此外，共同度計算可以看出，大多數變量共同度都在90%以上，這說明大多數變量都能被這4 個公共因子所解釋。

3.4 求因子載荷矩陣，確定公共因子

若初始載荷矩陣過于復雜，各公共因子的典型代表變量不是很突出，容易使公共因子的意義含糊不清，不便于對公共因子進行定義。為此有必要對因子荷載矩陣進行旋轉，使因子荷載矩陣中的因子荷載的平方值向0 和1 兩個方向分化，即各變量在某公共因子上有高額荷載，而在其他公共因子上只要較小的荷載。一般，最大方差旋轉方法（Vari-max）為最常用方法。本文采用該方法對初始矩陣進行旋轉后得矩陣B。

3.5 公共因子賦權

從旋轉后的載荷矩陣可以看出，城鎮人口比重（X1）、人均地區生產總值（X3）、城鎮居民可支配收入（X4）、污水處理率（X6）在公共因子F2上有較高的載荷，可將其命名為城市化和生活水平因子；人均綠地面積（X7）在公共因子F2上有較高的載荷，可將其命名為生活環境因子；萬人擁有公交車輛（X8），在公共因子F3上有較高的載荷，將其命名為城市交通因子；第三產業就業人員比重（X2）在公共因子F4上有較高的載荷，將其命名為就業結構和居住條件因子。因子分析綜合評價采用客觀賦權法，將各公共因子的方差貢獻在方差累計貢獻中所占的比重作為權重，即公共因子權重=單個因子方差貢獻/公共因子方差累計貢獻，分別得到各個公共因子的權重。經計算，各公共因子權重分別為：F1—0.54；F2—0.21；F3—0.14；F4—0.11。

3.6 各設區市社會發展水平綜合得分及排名

利用公式F=0.54 F1+ 0.21 F2+0.14 F3+0.11 F4計算各設區市社會發展綜合水平，并進行排名（見表4）。排名從高到低依次為：南昌市、景德鎮市、九江市、吉安市、宜春市、贛州市、上饒市、新余市、應潭市。

3.7 江西省設區市域社會發展水平空間差異

基于江西省設區市域綜合得分，利用K-均值聚類分析將其劃分為3 個類別，分別為高等社會發展水平區，中等社會發展水平區，低等社會發展水平區。利用ArcGIS 繪制江西省設區市域社會發展水平空間差異圖。

4 結論和建議

從上述分析結果來看，江西省各設區市社會發展水平具有以下特點：

4.1 社會發展水平與當地經濟發展水平關系緊密

雖然社會發展水平不是由單一指標決定，但經濟發展對社會發展水平具有相當重要的貢獻。南昌作為江西省的省會，經濟發展相對發達，是新中國航空工業的發源地、中國重要的綜合性交通樞紐，世界重要的光伏、光電和VR 產業基地，從社會發展水平綜合得分看也是穩居第一。景德鎮市作為世界瓷都，近年來商品交易市場特別是億元以上商品交易市場，其功能輻射能力不斷增強，市場交易活躍，發展勢頭迅速。同時，極力推動農村集體經濟改革，發展鄉村振興戰略，以“三權分享、三股分紅、三手合力”模式發展景德鎮市經濟。另外，注重人民生活條件的改善，打造全面小康城市，在提高經濟水平的同時提高社會發展水平。

4.2 各設區市之間社會發展水平差異性較大

利用ArcGIS 將江西11 個設區市社會發展水平分為3 類：高等社會發展水平區、中等社會發展水平區和低等社會發展水平區。

其中，第一類是南昌和景德鎮市2 市，分別以省會優勢和歷史文化優勢領先于其他設區市，具有較高的社會發展水平。在經濟和社會發展水平達到一定高度時，這類城市需要創新發展動力，為城市發展注入新動能，以創新驅動戰略發展經濟。第二類是九江市、吉安市、宜春市、贛州市和上饒市5 市，是經濟發展潛力最大的區域。其中，九江市在2018年的經濟增速位列江西省第一。中等社會發展水平的地區，一般擁有較好的經濟基礎和環境條件。江西吉安，是革命搖籃，有著“革命圣地”、“才子之鄉”、“山水福地”之稱，可以大力發展旅游經濟和人文經濟。近年來，吉安被評為“健康中國年度標志城市”、“全國文明城市”，大力發展經濟的同時注重對人民生活環境的改善、社會環境的保護，是中等社會發展水平區城市、乃至所有城市學習的模范。因此，這類城市需要非常注重經濟和環境的綠色協調發展，以綠色發展理念貫穿整個經濟運作。第三類是撫州市、新余市、萍鄉市和鷹潭市4 市。其中，撫州市覆蓋面積最大，同時緊鄰省會南昌市。作為國家2009年確定的海峽西岸經濟區城市之一，撫州市經過十年發展，經濟發展勢頭較弱，社會發展水平較低。撫州市幅員遼闊，資源豐富，歷來有“才子之鄉”美譽，擁有良好的資源和人文環境。因此，這類城市需要找準自己的定位，明確區域發展特色和優勢，樹立“四個自信”意思，立足當下經濟環境，制定一整套適用的社會發展戰略。另外，撫州緊鄰省會南昌，可利用優越的地理環境，展開與南昌市的產業合作，學習先進模式和技術以及承接南昌的產業轉移。

4.3 各設區市內部發展不平衡。

將各設區市分項得分排名與總體得分排名相對照，發現兩者之間有明顯的差異。以撫州市為例，生活環境和城市交通兩項指標得分都較高，但城市化和生活水平得分很低，制約了撫州市總體社會發展水平。而各地區內部發展不均衡將直接影響到其社會發展水平綜合得分及排名。所以，在社會發展過程中，各項經濟和生活指標都不容忽視。城市的社會和經濟發展，需要各方面協調發展，才能共創城市美好生活。