第六章因子.ppt

* * 目录 上页 下页 返回 结束 以 因子得分为x轴， 因子得分为y轴，画出各城市的因子得分如下，见图6-5： 图6-5 * * 目录 上页 下页 返回 结束 在弹出的simple scatterplot对话框中，分别选择fac1_1,fac2_1作为x轴与y轴，点击ok，即可得到如上因子得分图。 操作图见图6-7： 图6-7： * * 目录 上页 下页 返回 结束 3.结果分析。由旋转后的因子载荷矩阵可以看出，公共因子 在 （非农业人口数）、 （工业总产值）、 （货运总量）、 （批发零售住宿餐饮业从业人数）、 （地方政府预算内收入）、 （城乡居民年底储蓄余额）、 （在岗职工人数）、 （在岗职工工资总额）上的载荷值都很大， ， ， 是反映城市规模的指标， ， 反映城市工业发展规模， 反映城市第三产业的发展规模， 是政府作为国家的管理者和国有资产的所有者而获得的收入， 则在一定程度上反映了居民的收入水平，而在我国现今的收入分配格局下，政府和居民是再分配收入的获得大户 ， * * 目录 上页 下页 返回 结束 因而 ， ，则在一定程度上反映了城市的国民收入水平，因而 为反映城市规模及经济发展水平的公共因子，在这个因子上的得分越高，城市经济发展水平越高，城市规模越大；公共因子 由于在 （每万人拥有公共汽车数）、 （人均拥有铺装道路面积）、 （人均公共绿地面积）上的载荷较大，是反映城市的基础设施水平的公共因子，在此因子上的得分则反映了一个城市的基础设施水平；公共因子 仅在 （人均居住面积）上有较大的载荷，是反映城市居民住房条件的公共因子。 * * 目录 上页 下页 返回 结束 有了各个公共因子合理的解释，结合各个城市在三个公共因子上的得分和综合得分，就可对各中心城市的综合发展水平进行评价了。在城市经济规模因子 上得分最高的前五个城市依次是上海、北京、广州、天津和重庆，其中，上海的得分为3.58，北京的为3.37，远高于其他城市，这就是说就城市经济发展规模而言，上海、北京是我国最大的城市，且其规模远大于其他城市。城市规模较小，经济发展相对较慢的城市有西宁和银川，而海口由于城市规模小，在 上的得分也较低。深圳、广州和南京在 上的得分较高，而重庆、武汉得分较低，说明深圳、广州、南京的城市基础设施在全国是较好的，而重庆等城市的基础设施相对较差，还需要下大力气进行改善。上海、重庆、深圳等城市在 上的得分比较高，说明居民在居住条件上面较别的城市好，北京、哈尔滨等则需要进行改善。 * * 目录 上页 下页 返回 结束 将各城市在三个因子上的得分进行加权综合，就得到了综合得分。根据综合得分就可综合评价城市的发展水平。综合得分前五名的城市依次是上海、北京、深圳、广州和天津；综合得分最低的五个城市依次是西宁、银川、兰州、呼和浩特和海口。再结合各因子得分进行分析，北京在城市规模及经济发展水平，基础设施建设方面均位于前列，但是在居民住房面积上的得分较低，因此，需在这方面加大改善力度。上海在城市规模及经济发展水平及居民住房上得分最高，在基础设施方面得分不太理想，这可能是因为上海人口较多所致。而综合得分较低的城市的在经济发展水平上的得分都较低，在城市发展战略上应把经济的发展放在首位，只有经济发展了，城市设施水平及其他方面才能搞上去。 * * 目录 上页 下页 返回 结束 另外，因子得分图分析表明，就城市规模而言，历史悠久的城市大于新兴城市；就城市设施水平而言，南方城市普遍好于北方城市，新兴城市好于老城市；综合来讲，东部地区城市发展水平高于西部地区城市。上海、北京、深圳三城市综合发展水平较接近，上海规模大，但基础设施水平较低；北京规模大、基础设施水平较高，但是居民人均住房较小；深圳规模不大，但是基础设施水平较高、人均住房面积较大。此外，综合得分值大于零的城市还有广州、天津、重庆、南京、青岛、成都、杭州等。但是这些城市与上海、北京及深圳有一定的差距。其他城市综合得分都小于零，在因子得分图中大概位于原点附近，城市综合发展水平都还较低，发展格局也较相近，其中有18个城市位于因子得分图的第三象限，而这些城市多位于中西部地区。因而，如何加快这些城市的发展以带动周边地区的进步，是影响我国整体经济发展的重要课题。 * * 目录 上页 下页 返回 结