基于因子分析法的贵阳市10个区县经济发展水平评价
【摘要】本文以贵阳市10个区县为研究对象，选取7个经济发展指标，建立起经济发展水平的评价指标体系，利用因子分析法提取2个主成分，并计算出两个主成分的得分值，对贵阳市10个区县的区域经济发展得分进行综合排序。得出南明区、云岩区的经济发展水平处于贵阳市的领先地位，花溪区、观山湖区、白云区、乌当区的经济发展迅速；清镇市、开阳县、息烽县、修文县四个区县经济发展缓慢的结论。 【关键词】区县；经济发展水平；因子分析法 一、前言
贵阳市作为贵州省省会，经济也长期滞后于全国其他大中城市。随着我国工业化和现代化进程的加快，城市在社会经济生活中的主导功能愈加显著。分析贵阳市的综合经济水平，研究贵阳经济实力和发展潜力，可以有针对性地为其制定经济发展策略，促进其社会经济持续健康发展，提高贵阳市的经济发展活力与竞争力，提升当地居民的生活水平。 二、评价过程
（一）样本及数据选取
本文以选取的7个指标来评价贵阳市各区县经济发展水平，数据选自《贵州省统计年鉴》各县（区）2016年的数据，其中居民人均可支配收入指标通过城镇居民人均可支配收
入与农村居民人均可支配收入二者的平均数计算而得。因子分析模型的建立用的是SPSS22软件。 （二）评价的过程
首先将数据输入SPSS22软件进行标准化的处理工作，然后再进行KMO和Bartlett检验。根据结果可知，KMO得分为0.647，大于0.5，而Sig（显著性概率）结果为0.000，小于0.01。所以，所选的数据适用因子分析开展下一步的实证研究。
通过进一步的分析，得到旋转后的因子载荷矩阵。由表中可知，对于第一个因子，载荷值较大的指标为居民人均可支配收入、社会消费品零售总额、一般公共预算收入、地区生产总值、固定资产投资，可以将F1命名为经济规模与居民生活水平因子。对于二个因子，载荷值较大的指标为工业增加值与人均地区生产总值，可以将F2命名为工业增长与居民收入因子。
根据因子分析模型可得各因子的计算公式为：
F1=0.233X1-0.186X2+0.189X3+0.013X4+0.168X5+0.244X6+0.288X7
F2=-0.028X1+0.668X2+0.047X3+0.418X4+0.094X5-0.082X6-0.232X7
依据总方差解释中2个主成分的方差贡献率的情况构建如下的综合评价模型： F=0.77642F1+0.22358F2
得出2016年贵阳市各区县的F值，计算结果如下表所示，各因子的具体得分也见下表。F值表示贵阳市各区县2016年的经济发展水平，F值越大则表明经济发展水平越高。 从上表中可以看出，按照各区县经济发展水平综合得分来看，南明区得分第一，云岩区得分第二，花溪区得分第三，其他区县得分排名依次是观山湖区、白云区、乌当区、清镇市、开阳县、息烽县、修文县。与经济规模和居民生活水平的排名没有太多出人，说明经济规模和居民生活水平对贵阳市各?^县的经济发展水平起主要的影响作用。在工业增长与居民收入方面，花溪区得分第一，息烽县第二，白云区第三，其他县区排名依次为南明区、修文县、云岩区、乌当区、开阳县、清镇市、观山湖区，可见，花溪区、息烽县、白云区的工业增长较快，尤其是花溪区，此外，这几个区的居民收入也逐渐增多，这与他们近年来大力发展经济等密不可分。除了花溪区、白云区和息烽县，贵阳市其他7个区县得分都为负数，而因子分析是在标准化处理的基础上进行的，得分为负，说明这些区县的工业增长缓慢，甚至陷入停滞，居民收入的增长也比较缓慢。 三、结语
基于因子分析法的贵阳市10个区县经济发展水平评价
