摘要 1
1. 資料選取與分析 2
1.1資料的選取與簡單整理 2
1.1.1 資料選取 2
1.1.2 資料簡單處理 2
1.2 因子分析 2
1.2..1 考察原有變數是否適合因子分析 2
1.2.2 因子提取 3
1.2.3 因子命名 4
1.2.4 因子得分與綜合評價 4
2 結論及建議 5
3 參考文獻 7
摘要中心城市的經濟發展效益反映了本市的經濟執行潛力，也折射出其對周邊地區的經濟拉動力。在我國，4個直轄市——北京、天津、上海、重慶，27個省、自治區的省會及5個計畫單列市——深圳、寧波、廈門、大連、青島共36個較大城市涉及到我國內地全部31個省級行政單位，並在經濟發展方面發揮著區域、次區域經濟中心的作用。本文運用多元統計分析中重要的因子分析方法，在參考《2023年統計年鑑》的基礎上，定量給出我國省市級城市及其單列市經濟實力情況，並對所列城市進行經濟效益排名。
關鍵詞：因子分析經濟實力排名省市級城市及單列市 spss
1.資料選取與分析
1.1資料的選取與簡單整理
1.1.1 資料選取
資料選取說明。為使分析客觀、全面，本文以《2023年中國統計年鑑》中所列示的「省會城市和計畫單列市主要經濟指標」作為評價的基礎指標，選取gdp總值（億元），第一產業值（億元）、第二產業值（億元）、第三產業值（億元）、客運量（萬人）、貨運量（萬噸）、地方財政預算內收入（萬元）、城鄉居民儲蓄年末餘額（萬元）、在崗職工平均工資（元），三廢利用（萬元）共八項指標作為評價標準。
1.1.2 資料簡單處理
為在經濟發展指標中剔除人口數量的影響，本文所涉及的變數均用人均值來代表經濟效益，人口數量則用的是2023年底得人口數量。在《2023年中國統計年鑑》中，有多項資料缺失，為了不影響以後的資料分析，將36個城市分為中東部與西部兩區域，然後分別以區域內的均值代替缺失值。
由此，得到的資料指標為：
表1-1 定義變數
1.2 因子分析
1.2..1 考察原有變數是否適合因子分析
首先考察原有變數之間是否存在較強的線性關係，是否適合因子分析。這裡借助相關係數矩陣與巴特利特球度檢驗和ｋｍｏ檢驗方法進行分析。
表1-2原有變數相關係數矩陣
從表1-2中可以看出大部分相關係數較高，個變數之間的線性關係較強。適合做因子分析。
表1-3 巴特利特球度檢驗和ｋｍｏ檢驗
由表1-3可知巴特利特球度檢驗統計量為713.17，相應概率p-值接近0，同時，kmo值為0.62，以上資料可以斷定所給資料適合做因子分析。
1.2.2 因子提取
表1-4 因子解釋原有變數總方差情況
當選取前五個因子時，累計方差貢獻率達到93.24%，基本滿足分析要求，故在此選取五個因子。
1.2.3 因子命名
表1-5 旋轉之後的因子載荷矩陣
由表1-5可以看出，x4 x1 x7 x8 x9 x3在factor1中有較高的載荷。將factor1命名為資金因子
x6在factor2中有較高的載荷，將factor2命名為貨運量因子。
x2在factor3中有較高的載荷，將factor3命名為農業因子。
x5在factor4中有較高的載荷，將factor4命名為客運量因子。
x10在factor5中有較高的載荷，將factor5命名為迴圈利用因子。
1.2.4 因子得分與綜合評價
利用spss軟體容易得到每個地區的因子得分，在計算總得分時，這裡採用計算因子加權總得分的方法，權數為因子的方差貢獻率，於是計算公式為：
表1-6 各省市及其單列市各因子得分與總得分
有因子分析的結果可以看出，經濟實力排名前十的依次是：廣州，上海，北京，杭州，廈門，大連，深圳，寧波，天津，南京。西寧，重慶，蘭州，貴陽，南寧等經經濟實力較弱。
2 結論及建議
為了分析各省市及單列城市之間的排名關係，現將沒做城市各個因子的得分情況排名比較，資料如下表：
表2-1 各因子排名
中國各省市名稱由來
1 北京 戰國時期稱薊，是 戰國七雄 之一燕國的京城。遼國稱燕京。金國改稱京都。元朝稱大都。明朝朱元璋改稱北平，永樂帝朱棣改北平為北京。簡稱京。2 天津 明朝，燕王為爭奪皇帝位，在這裡發兵渡河南下，打敗他的侄子明惠帝而篡了位。為紀念在這裡渡河起兵，所以稱 天津 意即天子經過的渡口，簡稱津。3 上海 ...
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