SPSS因子分析和主成分分析论文

1、.-.基于因子分析的我国经济开展状况实证分析摘要：选取了 2021年我国 31 个省、直辖市、自治区经济开展的 10 项指标作为讨论对象，运用因子分析的方法，利用 spss对数据进展运算，依据因子分析的结果对我国各省的经济开展做出综合评判，得出了这31 各省份经济开展状况的综合排名， xx 、xx 、xx 、xx 、排在前 5 位，是中国各省、直辖市、自治区沿海经济开展较好的地区；xx 、xx 、xx 、xx 、xx 排在后 5 位，是西部地区经济开展较落后的地区，较为客观反映了中国各省、直辖市、自治区的综合经济实力，为中国各省、直辖市、自治区今后的经济开展供应了理论依据；关键词： 经济开展；

2、因子分析；综合评判；主成分法-.word 资料.一、引言我国地域广阔，由于历史、地理位置及经济根底等缘由，各地经济开展水平差异很大；改革开放以来，特殊是实施西部大开发、振兴东北地区等老工业基地、促进中部地区崛起、勉励东部地区领先开展的区域开展总体战略以来，各地经济社会开展水平有了很大提高，人民生活也有了很大改善；但区域开展不和谐、开展差距拉大的趋势仍未根本转变；本文从我国 31 个省市自治区经济的开展视角入手，运用对应分析方法对我国各地区经济开展状况进展统计分析，用以说明我国各地区经济开展不和谐的现状；由于衡量各地区经济开展的指标有许多，应选取了比拟有代表性的十个指标；二、相关统计指标与数据的

3、选取本文运用了因子分析的方法对我国31 个省、直辖市、自治区的经济开展状况进展评判；选取了 10 项经济指标：第一产业增加值x1；其次产业增加值 x2；第三产业增加值 x3；地方财政预算收入 x4；地方财政预算支出 x5；固定资产投资额 x6；社会消费品零售总额 x7；货物进出口总额 x8；在岗职工平均工资 x9；城乡居民储蓄年末余额 x10；x2，x3 ，x4 反映的是经济总量中构成三大产业的不同增加值； x5，x6 反映的是地方财政预算收支； x7 反映的是居民的购置才能； x8 反映的是对外贸易； x9，x10 反映的是居民的收入与储蓄；本文数据资料来源于 .中国统计年鉴 .2021年，

4、详细数据资料见表 1；表 1各地区经济开展状况2021地区x1x2x3x4x5x6x7x8x9x1011.63293.031316.503661.114173.666847.068375.104289.9693997.0023086.41xx16.85612.86846.572079.072549.219130.254470.431285.0268864.007612.31xx313.76758.53654.112295.624409.5823194.2310516.75549.1242532.0023357.17xx75.4961.12352.801701.623030.1311031.89

5、5139.29157.9147417.0013339.37xx150.83282.69518.281720.983686.5214217.385114.16119.9551388.007455.17xx165.811038.971026.443343.815197.4225107.6610581.441144.7846310.0019659.51xx97.23481.46463.531156.962744.819979.265426.43258.3243821.007745.33xx403.13-119.39407.611277.403369.1811453.086251.17388.7942

6、744.0010058.60xx1.48173.001245.924109.514528.615647.798051.964412.6891477.0020486.25xx227.791972.082903.666568.467798.4736373.3220796.525508.0257984.0033823.90xx116.741130.331656.093796.924730.4720782.1115225.543357.8957310.0028922.97xx169.36999.12658.342075.084349.6918621.906542.42455.1948929.00129

7、24.91xx159.601127.36770.902119.453068.8015327.448275.351693.2149328.0011847.25xx116.26728.79544.571621.243470.3012850.254576.11367.4743582.009725.17xx460.931686.742523.424559.956688.8036789.0722294.842665.3247652.0029796.08xx289.441134.191132.922415.455582.3126087.4612426.60599.5738804.0020232.12xx2

8、49.39978.461190.192191.224371.6519307.3310885.94363.8044613.0015507.03xx95.021010.931241.492030.884690.8917841.409018.64251.7543893.0014539.68xx200.251726.523169.287081.478411.0022308.3925453.9310915.8153611.0049891.35xx171.20615.61556.091317.603208.6711907.675133.08328.2742637.009118.91xx44.9366.82

9、179.17481.011011.172697.93992.89149.8545573.002465.38xx76.73422.74747.621693.243062.2810435.244599.77686.9251015.009622.31xx128.401245.751013.822784.106220.9120326.1110561.45645.7549019.0022597.30xx137.14566.16451.291206.413082.667373.602366.2082.9049087.005919.05xx240.79508.62662.031611.304096.5199

10、68.304004.56253.0444188.008969.81xx6.4450.0750.1395.021014.31876.00293.2033.1964409.00496.03xx155.89837.77597.871748.333665.0714884.154999.54201.2848853.0012249.36xx98.87220.95297.99607.272309.626527.942173.83102.3644109.005878.47xx30.68111.9764.86223.861228.052361.09544.0814.0352105.001504.17xx23.5

11、8105.5994.60308.34922.482651.14610.5132.1852185.001887.23xx147.72284.41422.801128.493067.127732.302108.15275.6149843.005884.50三、数据分析过程一相关性分析用 spss21.0数据处理系统将 10 项经济指标处理后，得到相关系数矩阵、巴特利特球度检验和 kmo 检验方法进展分析；分析结果见表2 和表 3；表 2相关矩阵x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x110.4720.390.3130.5380.7020.5460.077-0.5050.403x20.47210

12、.8290.7660.8460.8870.8580.536-0.1630.772x30.390.82910.9590.8950.7580.9550.8460.1990.923x40.3130.7660.95910.9050.7180.9230.8860.3150.951x50.5380.8460.8950.90510.8540.920.6830.0190.918x60.7020.8870.7580.7180.85410.860.378-0.2630.748x70.5460.8580.9550.9230.920.8610.7640.0340.953x80.0770.5360.8460.8860.

13、6830.3780.76410.4450.846x9-0.505-0.1630.1990.3150.019-0.2630.0340.44510.173x100.4030.7720.9230.9510.9180.7480.9530.8460.1731依据表 2 原有变量的相关系数矩阵，可以看到：大局部的相关系数都较均大于0.3， 各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进展因子分析；表 3kmo和 bartlett 的检验取样足够度的kaiser-meyer-olkin度量；.740bartlett 的球形度检验近似卡方541.977df45sig.000bartlett 检验的 f

14、值等于 541.977， f 值显著， sig.显著性小于 0.005，说明所取的数据满意正态总体分布； kmo 值等于 0.74，大于 0.7，说明变量之间的相关性可以被其他变量说明，因此适合做因子分析；二提取主因子依据原有变量的相关系数矩阵， 采纳主成分分析法提取因子并选取大于1 的特点值， 得出公因子差和分析结果如下表4；表 4公因子差初始提取x11.000.768x21.000.826x31.000.959x41.000.983x51.000.923x61.000.918x71.000.973x81.000.886x91.000.843x101.000.944从表中可以看出， 10 个

15、变量的共同度根本都在 80%以上，即这些变量的信息丢失较少，变量都能被因子说明，本次因子提取的总体成效较抱负；一般情形下，确定因子个数时，累计贡献率到达 85%以上，本文提取特点值大于 1 的特点值，得到 2 个主因子代替原先的 10 个因子累计贡献率达 90.22%，因此取出的 2 个主因子根本上包括了 x1x10 的大量信息；分析结果见表 5；表 5说明的总方差成份 初始特点值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差累积%合计方差累积%合计方差累积 %的 %的 %的 %17.06870.68170.6817.06870.68170.6816.84268.41768.41721.95419.54

16、190.2221.95419.54190.2222.18021.80590.2223.3973.97194.1934.2912.91297.1065.1221.22198.3276.074.74399.0707.049.48599.5558.032.32399.8789.008.07899.95610.004.044100.000由表 5 可知，第一个公因子的方差贡献率为70.681%，前两个公共因子的累计方差献率已到达 90.2285%，即前两个公共因子已代表了原始数据的绝大局部信息；因子分析成效较抱负；在因子旋转后总的累计方差贡献率没有转变，没有影响到原有变量的共同度，但重新安排了各个因子

17、说明原有变量的方差，转变了各因子的方差贡献，使得因子更易于懂得；图 1图 1 中，横坐标为因子数目，纵坐标为特点值；可以看到：第一个因子的特点值较高，对说明变量的贡献最大； 第三个以后的因子特点值都较小， 对说明原有变量的贡献很小， 已经成为可被忽视的“高山脚下的碎石，因此提取两个因子适合的；三因子旋转及公因子命名由于因子意义不明显，对初始因子进展旋转；本文采纳旋转因子模型的方法是方差 最大正交旋转，旋转后，得到因子载荷矩阵见表6；由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，第 1 主因子其次产业增加值 x2、第三产业增加值 x3、地方财政预算收入x4、地方财政预算支出 x5、社会消费品零售总额 x7、货

18、物进出口总额 x8、城乡居民储蓄年末余额 x10这 7 个指标上的载荷较大，集中反映了其次、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄这7 个方面，因此将其定义为 fac1；第 2 主因子在在岗职工平均工资 x9这个指标上的载荷较大，因此，第2因子可定义为在岗职工工资 fac2；这 2 个主因子的性质及其次序较好地表达了影响我国各省、直辖市、自治区经济开展的因素，也完全符合社会经济开展的规律；另外仍可以看到：这两个因子的实际含义比拟模糊；表 6旋转后因子模型成份fac0.684 fac 10.218 fac 212x1.362.798x2.815.402x3.978.

19、051x4.989-.062x5.923.267x6.754.591x7.957.239x8.876-.346x9-.261.880x10.970.060四运算因子得分为了考察各省、直辖市、自治区的经济开展状况，并对其进展分析和综合评判，采 用回来法求出因子得分函数，由系数矩阵将2 个主因子表示为 10 项指标的线性组合；因子得分的函数为：2 个主因子分别从不同的方面反映了我国各省、直辖市、自治区经济开展状况，但单独使某一主因子并不能对我国各省、直辖市、自治区经济开展状况作出综合的评判， 因此按各公因子对应的方差贡献率为权数运算综合统计量为：通过运算可以得到综合因子得分，并对各城市的综合因子得

20、分排序 见表 7；表 7主因子得分、综合因子得分及排名地区fac1名次fac2名次fac名次0.825-2.707-0.035xx-0.1815-1.2116-0.3917xx0.12111.2330.358fac 10 .362 x 10 .815 x 20 .3978x30 .989 x40 .923 x570.876 x80 .261 x90 .970 x 1020.051 x30 .062 x40.267 x 570 .346 x80 .880 x90.060 x 100 .754 x 60 .957 xfac 20.798 x 10 .402 xxx-0.5422-0.1721-0.

21、4124xx-0.45190.1117-0.2820xx0.4580.6260.4460 .591 x 60 .239 xxx-0.62230.1429-0.3923xx-0.63241.074-0.2022xx0.796-2.7231-0.0514xx2.3920.25141.692xx1.054-0.35230.644xx-0.07140.5080.0611xx-0.02130.24150.0412xx-0.43180.3213-0.2218xx1.6731.7611.533xx0.3791.4720.5813xx0.13100.9250.299xx0.08120.43110.1510xx

22、3.041-0.72271.931xx-0.51210.509-0.2419xx-1.1530-0.3824-0.8728xx-0.4017-0.2922-0.3321xx0.4970.44100.437xx-0.66250.0518-0.4425xx-0.45200.6030-0.1816xx-1.1228-1.1928-1.0231xx-0.28160.3412-0.1215xx-0.91270.0119-0.6227xx-1.1531-0.6125-0.9229xx-1.1529-0.6626-0.9330xx-0.7126-0.0220-0.4926从上述因子分析看其次、三产业、地方财

23、政收入与支出、社会消费品零售、货物进 出口、城乡居民储蓄、在岗职工平均工资成为我国各省、直辖市、自治区 2021 年经济开展差异的主要说明成分，从统计意义上看， 它们说明了这种差异 90.22%的程度；深化分析仍可以得出因子中的第一产业、 外贸是我国各省、 直辖市、自治区开展的前提条件， 反映地方财政收入与支出可以懂得国家、地方实施西部大开策略的资金投入力度；表 7 是由加权的最终因子得分表达式运算出的我国各省、直辖市、自治区的综合因子得分，从结果看，仍是符合我国西部城市经济开展实际情形的； 第一主因子反映其次、三产业、地方财政收入与支出、 社会消费品零售、 货物进出口、 城乡居民储蓄方面，

24、xx 、xx 、xx 排在前 3 位；其次主因子反映在岗职工平均工资方面，xx、xx、xx 排在前 3 位；2 个主要因子的综合因子得分中， xx 、xx 、xx 、xx 、排在前 5 位，这也是中国各省、直辖市、自治区沿海经济开展较好的地区，这些地区经济开展速度较快，其次、第三产业兴盛，地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口、城乡居民储蓄都相 对较高； xx 、xx 、xx 、xx 、xx 排在后 5 位，这也是西部地区经济开展较落后的地区， 相应的财政收入与支出、居民消费水平相对较低，进出口贸易不是很兴盛，制约了该地 区经济的开展；四、结论及建议本文通过对我国 31 个省、直辖市、

25、自治区经济开展状况的因子分析；证明了影响我国经济开展状况的因素主要有2 大类, 分别是其次、三产业、地方财政收入与支出、社会消费品零售、货物进出口与城乡居民储蓄、在岗职工平均工资方面；这2 个主因子的方差贡献率达 90.22%；我国经济开展既有差异也有相像性， xx 、xx 、xx 、xx 、经济开展的整体水平最高， xx 、xx、xx 、xx、xx 的经济开展状况已经存在比拟突出的问题；我国的经济开展的差异已经相当显著，在肯定时期内仍有可能连续扩大，可以从其次、三产业、地方财政收入与支出、货物进出口方面寻求突破，通过详细的针对性措施刺激其次、三产业、对外贸易的开展，调整产业构造，为外商供应较多的优惠政策；同时，政府仍