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因子分析論文:河南城鄉一體化發展因子分析

提要本文選取9個相關指標構建指標體系，以1990～2009年城鄉一體化數據為研究對象，在因子分析的基礎上，對河南城鄉一體化水平發展演變和發展階段進行綜合分析，并得出相關結論。

關鍵詞：河南省；城鄉一體化；因子分析

城鄉一體化是一個動態的過程，是在經濟社會發展過程中，城市和鄉村在區域分工中的功能演變，人力、技術、資本和資源等要素相互融合，優化配置，使產業間互相促進，協調發展，縮小城鄉在經濟社會等各個方面的非均衡發展及思想意識差距。通過以城帶鄉，以鄉促城，最終實現城鄉之間的全面和諧發展。具體到河南，作為人口和農業大省，城鄉一體化更是一個復雜的系統工程，就是要在適宜的經濟格局上，建成布局合理、功能齊全的城鎮、鄉村經濟社會發展體系，使農村的文化、衛生、教育等公共設施和社會服務事業接近城市水平；建立有利于資源要素自由流動的經濟運行機制和公平合理的社會管理體制，徹底改變二元經濟社會結構。因此，正確認識和評價河南城鄉一體發展水平，對于制定適合的發展戰略，采取積極的政策措施，構建平等和諧的城鄉關系都有著十分重要的意義。

一、指標體系設計和數據選取

城鄉一體化涉及經濟社會、人類生活、生態空間等相互影響的各個方面，一個綜合性的概念，它包括城鄉發展的諸多方面，包括經濟、社會、人口、空間和生態環境等多方面的因素，考慮到研究條件和數據的可獲得性，根據科學、全面和目的性原則，以能夠反映城鄉一體化的真實水平，又能體現城鄉一體化動態進程，結合河南的實際情況，本文選取1990年到2009年的數據，就河南城鄉一體化發展水平進行研究。為保證指標在時間或空間上的可比性，優先選擇信息量大、特征敏感型的9個比值形式的結構性指標：非農產值與農業產值比（x1）、城市就業人口與農村就業人口比（x2）、人口城鎮化率（x3）、城鄉居民恩格爾系數比（x4）、城鄉人均收入差異度（x5）、城鄉居民人均消費支出比（x6）、城鄉消費品零售額差異度（x7）、城鄉人均固定資產投資比（x8）、二元對比系數（x9）。

二、河南城鄉一體化發展水平因子分析

借助統計分析軟件spss16.0對上述指標進行kmo檢驗和巴特利球形檢驗發現，kmo值為0.725，巴特利球形檢驗的顯著性水平為0，小于0.5，拒絕原假設，認為適宜于因子分析。

為了消除因數據類型不同而帶來的分析誤差，使數據無量綱化，利用軟件spss16.0將原始數據進行標準化處理，利用降維因子分析法得到因子特征值及其貢獻率。本文選擇前三個因子特征值大于1的主成分作為初始因子，其特征值分別為4.843、2.064和1.291，累積方差貢獻率為91.101%，說明前三個因子基本包括了全部指標絕大部分的信息，能夠較全面地反映所有指標。因此，提取前三個因子就能較好地解釋全部變量信息。

三、河南省城鄉一體化發展水平基本判斷

（一）河南省城鄉一體化水平發展演變。根據河南省各年統計數據得出1990～2009年河南省城市化水平、二元對比系數，與上文中主成分分析得出的城鄉一體水平共同繪制圖1。可以看出，河南城市化水平一直呈平穩上升趨勢，自1995年后，城市化速度加快，并在2004年城市化水平指標達到28.9%以上，河南省開始從二元經濟向一元經濟轉換，城鄉一體化進程加速。城鄉二元對比系數和城鄉一體化水平系數波動較大，說明河南省二元經濟結構演變和城鄉一體化進程波動較大。結合三個指標的數據演變和河南省經濟社會的實際發展情況，本課題將河南省1990～2009年的城鄉一體化發展過程劃分為三個階段。（圖1）

1、第一階段，從1990年至1993年。二元對比系數從0.237降到0.168，二元經濟結構大幅度惡化，但是由于城市化水平上升態勢略微加速，河南城鄉一體化水平處于一個快速上升階段，得分從-2.340升到0.173。在此階段，由于國家對“三農”的優惠政策對于農業和農民的促進作用較小，農村經濟體制沒有大的變動，農村經濟發展進入徘徊階段，城市不能有效地吸納農村剩余勞動力，人口城市化速度放緩，農業比較勞動生產率大幅下降。而各地工業迅速發展，在國家宏觀政策先抑后揚的作用下，工業化率急劇上升。河南二元對比系數大幅上升在大幅變動中惡化，二元經濟結構明顯。但在這一階段，隨著經濟體制改革的推進，工業的迅速發展，河南非農業比較勞動生產率的提高，工業化、城市化得到初期的發展，城市聚集和輻射作用大大促進了城鄉一體化水平。

2、第二階段，從1994年到1998年。城市化進程加劇，二元經濟結構強度緩解，城鄉一體化形勢先急劇惡化后又有所好轉。隨著國家深化改革糧食購銷體制，極大地促進了農民農業生產的積極性，農業比較勞動生產率提高，城鄉二元對比系數從0.181升到0.231。但糧食的連年豐產，使其價格也迅速下降，“谷賤傷農”。盡管隨后幾年內，糧食價格有所回升，但是農業生產成本的增加，使農民進行農業生產的利益并未獲得根本性的增加，城鄉一體化水平也降到1996年的-1.753。1996年以后進入城市經濟的新一輪高速擴張期，農村人口城市化速度加快，到1998年河南非農業人口比重已經達到17.6%，平均每年上升0.64個百分點。城市化與工業化呈現出良性互動態勢，也使河南的城鄉一體水平在波動中先下降后上升，但總體水平較低。

3、第三個階段，從1999年到2009年。城市化水平穩中有升，二元經濟結構呈波動惡化的趨勢，二元經濟結構加劇轉換，二元對比系數從0.19降到2003年的0.14，又升到2009年0.191，表明河南一直處于二元經濟結構顯著時期。但在這期間，河南省城鄉一體化水平大幅提高，由1999年的-0.965上升到2009年1.833。由于國家提出的“工業反哺農業、城市支持農村和多予少取放活”的方針政策，要求統籌城鄉發展，逐步消除城鄉二元結構，形成城鄉經濟社會發展一體化的新格局。對城鄉關系和發展的重新定位，極大地促進了農業收益的提高；另一方面，戶籍制度的深化改革和就業市場機制的逐步完善，使得農村剩余勞動力轉移速度加快，農業就業比重迅速下降，農業比較勞動生產率有所上升。河南這一階段的二元經濟結構轉化加快，是市場機制發揮作用的結果，也是經濟體制改革的必然結果，標志著河南省進入城鄉一體化發展的重要階段。

（二）河南省城鄉一體化發展階段基本判斷。首先，按上述分析，河南從1999年以來，城鄉一體化水平總體呈上升趨勢，進入了城鄉一體化的平穩發展階段，但處于一體化發展的較早期階段。河南是農業大省，農業從業人口眾多，2009年底達到2，765萬人，農民對土地的依賴性很強，城市對農村、工業對農業的帶動和輻射作用較小。“十一五”期間，河南省積極推進產業結構調整，推進產業結構優化升級，但結構性矛盾依然突出，農業基礎薄弱，工業大而不強，產業承接能力不強，城鄉基礎建設和規劃統籌程度不高，各種資源在城鄉市場間不能合理有效地流動，農村勞動力大多處于自發流動狀態。雖然，在1995年河南提出了“加快以鄭州為中心的中原城市群的發展步伐”后，河南城鄉呈現出快速發展的新勢頭。但是在發展過程中也存在著城-鎮-鄉網絡結構不合理、輻射帶動功能弱，資源利用率不高、各自為政發展、區域發展乏力等問題，還沒有形成城鄉一體化發展的良性互動和協調運行；其次，河南城鎮化發展一直在全國平均水平之下，1990年城鎮化率15.5%，低于全國平均水平13.8個百分點，2002～2009年城鎮人口增速加快，年均增速為6.44%，高于全國年均增長2.98%的速度，城鎮化率達到37.7%。9年間，城鎮化率年均增速為1.66%，與全國的平均水平的差距縮小為8.89個百分點。與中部其他省份相比，2009的城鎮化率與安徽省相差4.4個百分點，與湖北省相差高達8.3個百分點；最后，河南省二元經濟結特征顯著。2.99的城鄉人均收入差異度和0.191的二元對比系數都表明河南省現代產業部門和傳統產業部門二元特征對立明顯，經濟結構整體上仍是明顯的二元經濟結構。國際經驗表明，人均gdp在進入1，000美元～3，000美元時，一個國家或地區會進入經濟社會矛盾凸顯期，也是經濟結構轉型的關鍵時期。人均gdp3，000美元標志著達到中等國家的收入水平和初步實現現代化，河南省2009年人均gdp為3，012美元，正處于二元結構轉型的關鍵時期，能否順利轉型跨越對于河南經濟社會的長期未來發展至關重要。

因子分析論文:基于因子分析的我國內地對外開放度評價

[摘要] 對外開放是一個國家或地區經濟與世界經濟融合程度的重要標志。根據外貿依存度、實際利用外商直接投資占gdp比重、對外直接投資占gdp比重等8個指標進行的因子分析表明：依據對外開放度可以將我國大陸31個省、市、自治區劃分為三個層次。挖掘東北三省的對外開放潛力、加強中西部地區對外開放的軟環境建設、加強各地區之間的合作與協調發展等措施，有利于我國對外開放水平的提升。

[關鍵詞] 對外開放度；外貿依存度；因子分析

對外開放度是指一個國家或地區經濟對外開放或對國際經濟的依賴程度，它是一個國家或地區經濟與世界經濟融合程度的重要標志。評價我國內地的對外開放度對于了解各地區的開放水平、采取有針對性的對外開放措施、促進各地區經濟發展等有著重要意義。

一、區域開放度評價指標的選取

隨著我國對外開放的不斷深入，對外開放涉及的領域和內容不斷擴大，對外貿易、利用外資、國際勞務合作、涉外旅游等成為我國對外開放的基本形式。借鑒已有研究成果，并考慮數據的代表性和可得性，本文選擇以下因子作為區域開放度的測度指標：

1.外貿依存度(x1)。即某地區進出口總額占同期該區域gdp的比率，反映某區域通過國際貿易形式與世界經濟相關聯的程度。

2.實際利用外商直接投資占gdp比重(x2)。利用外商直接投資是利用外資的主要形式之一，該指標反映某區域在國際投資領域中通過資金的流入與世界經濟相關聯的程度。

3.對外直接投資占gdp比重(x3)。該指標反映某區域在國際投資領域中通過資金的流出與世界經濟相關聯的程度。

4.社會固定資產投資中外資(含港、澳、臺資)比重(x4)。該指標說明外資在固定資產投資領域所起的作用，反映外資與當地經濟的融合程度。

5.外商投資企業年末從業人數占年末從業總人數比重(x5)。該指標既反映外商投資企業融入當地經濟的程度，也反映某區域在勞動力資源領域的開放程度。

6.對外承包工程、勞務合作、設計咨詢業務完成營業額占gdp比重(x6)。該指標主要反映某區域在勞務合作領域的對外開放程度。

7.國際旅游外匯收入占gdp比重(x7)。該指標從資金角度反映某區域涉外旅游領域的對外開放程度。

8.全年接待入境旅游者占國內外旅游者比重(x8)。該指標從數量結構角度反映某區域涉外旅游領域的對外開放程度。

二、區域開放度評價方法的選擇

因子分析的基本思想是通過變量間相關關系的研究，找出能控制所有變量的少數幾個隨機變量去描述多個變量之間的相關關系，然后根據相關性把變量分組，使組內變量相關性較高，但不同組的變量相關性較低。這樣，既可以消除在指標選擇和權重確定時的主觀因素的影響，又可以消除指標間相互重疊的信息的影響。

按照因子分析法的基本原理，我們采用統計分析軟件spss14.0對8項指標進行了綜合分析。首先借助spss將2005年全國各省市的原始樣本數據(數據來源：《中國統計年鑒2006》、商務部合作司和外資司)標準化，以消除指標之間量綱不一致和數量級的差異大等現象(標準化處理后的數據從略)，并建立變量的相關系數矩陣。從相關系數看，各變量之間的相關性較強，且kmo檢驗值為0.799，接近0.8，所以原始變量比較適合進行因子分析。

然后，根據總方差分解表，我們可以得到各公因子的特征值、方差貢獻率、累計方差貢獻率。從累計方差貢獻率可知，前三個變量的累計方差貢獻率達87.025%，即前三個因子反映的信息量占總信息量的87.025%，作為綜合因子的損失只有12.975%，原始變量的大部分信息能夠被提取的三個公因子解釋。所以，提取三個公因子是合理的。

根據選出的三個主因子可得到因子載荷陣，使用方差極大正交旋轉后得到旋轉后的因子載荷陣(見表1)。從該表可以看出，第一主因子在x1、x2、x4、x5、x6上有較大載荷，這5個指標反映了外貿、外資和勞務合作領域的對外開放度，它們是傳統上衡量對外開放度的最基本的指標，我們可以將它們命名為傳統綜合因子；第二主因子在x7、x8上有較大載荷，這2個指標反映了旅游業的興起與區域對外開放的關系，我們可以將這類因子命名為旅游因子；第三主因子在x3上有較大載荷，這個指標反映了各地區對外投資的發展境況，我們可以將這類因子命名為對外直接投資因子。

三個主因子分別從不同側面反映了各省市對外開放的水平，但單獨使用某一主因子并不能做出總體的綜合評價。以各主因子對應的方差貢獻率為權數得出如下綜合因子得分公式：

z=(44.78*fac1_1 + 22.284*fac2_1 + 20.041* fac3_1)/87.025。

三、基于因子分析結果的我國內地對外開放度評價

依據三個主因子得分，以及上述綜合因子得分公式，我們可以得到我國內地綜合因子得分和排名(見表2)。從對外開放度的綜合因子得分和排名看，其對外開放度大致可以劃分為三個層次。

第一，上海、廣東、北京、天津4個省、直轄市的綜合因子得分位于最前列，不僅大于0，而且均大于1，對外開放度遠遠高于全國對外開放度的平均水平。可能的原因是這4個省、直轄市都有著特殊的區位優勢，在我國對外開放中具有舉足輕重的地位。上海和天津地處出海口，具有天然良港的優勢，其貿易量和外商直接投資比率都比較高；廣東對外經濟活動起步早且發展快，一直以來都是對外開放的前沿；而北京是全國政治、文化中心和國際交往樞紐，也是吸引外資和旅游的要地。所以，本層次中除天津的旅游因子得分相對較低，廣東的對外直接投資因子得分相對較低外，這4個省份的其他因子得分均比較高。

第二，江蘇、福建、浙江、山東、遼寧5個省份的綜合因子得分介于0和1之間，所以其開放度可以被列為第二個層次。這5省地處東部沿海地區，在地理位置和自然資源方面都具有較強的優勢。比如，江蘇和浙江地處長江三角州，其水資源、礦產資源和旅游資源都十分豐富；福建海岸線長度居全國第二，擁有許多天然良港；遼寧和山東都是環渤海省份，遼寧的14個市中有6個城市沿海，有5個市已建設了港口，兩省的海洋資源、水資源、動植物資源、能源等都比較豐富。所以，這5個省份在外貿、利用外資、對外勞務合作領域的傳統綜合因子得分較高。

第三，其余各省的綜合因子得分均為負值。河南、內蒙古、西藏、貴州、甘肅、新疆、山西、寧夏、青海分列倒數幾位。可能的原因是這些省、自治區多數位于我國中西部內陸地區，對外開放起步較晚，融入國際經濟的份額較小、層次較低。但西藏、內蒙古和海南的旅游因子得分相對較高，黑龍江和云南的對外直接投資因子得分相對較高。

四、基于因子分析結果的對外開放水平提升措施

1.挖掘東北三省的對外開放潛力。在新全球化格局的發展中，發達國家產業轉移的后續重點將是重工產業，這將導致發展中國家承接國際投資和出口增長向重工產業轉移的趨勢。對我國來說，重工業基礎最發達，但目前利用程度最不充分的是東北三省。通過上述分析我們可以看到，目前東北三省中，只有遼寧的對外開放度稍稍靠前，列于全國第9位；吉林和黑龍江的對外開放度都處于全國平均水平之下，分列第11位和第21位。因此，要充分發揮東北三省的工業優勢，利用遼寧沿海、黑龍江沿邊的地理優勢，特別是要借助振興東北老工業基地的政策優勢，提高東北地區對外開放水平，從而促進經濟發展。

2.加強中西部地區對外開放的軟環境建設。目前困擾中西部地區對外開放水平不足的根源既有地理位置等客觀原因，也有政策方面的主觀原因；既有中國改革開放路徑等外在原因，也有省內對外開放環境不健全等內在原因。軟硬環境的有機結合是一地區是否具有對外開放優勢的關鍵。但作為硬環境的市場規模、勞動力質量、勞動力成本、科研水平、經濟總量、經濟增長速度、城市化水平、基礎設施狀況等難以在短期內有重大改觀。因而，加強中西部地區對外開放的軟環境建設將為未來中西部地區的經濟崛起起到重要的鋪墊作用。深化行政管理體制改革和國企改革、加強基礎設施建設、優化市場環境和法制環境等都是必不可少的措施。

3.加強各地區之間的合作與協調發展，共同促進對外開放與經濟發展。不同區域在對外開放過程中分享到的利益往往是不均等的。東部沿海地區從內陸地區得到了資源、能源和勞動力等，從而促進了沿海地區的對外開放，而開放中經濟差距的擴大，又在一定程度上加劇了內陸地區的資本和勞動力要素外流、生態環境的破壞加重等問題。不少發展中國家的經驗表明，開放進程中的利益關系失衡(包括區域間利益關系失衡)會導致嚴重的內部不穩定，進而可能引發經濟危機。所以，隨著我國經濟的發展，東部沿海地區也要為內陸地區的經濟發展提供更多的幫助，加強與內陸地區的合作，通過與地區間合理的分工與協作，最終建立地區間的良性互動機制。

因子分析論文:影響我國制造業區域間轉移的關鍵因子分析

［摘 要］影響產業區域間轉移的因素有很多，本文通過spss軟件，運用因子分析方法來研究影響我國省際間制造業轉移的主要因素有哪些。通過分析發現，固定資產投資是影響產業省際間轉移的最主要因素，其次兩個重要的影響因素是就業人員數和就業人員平均勞動報酬。勞動力狀況也可以初步解釋我國制造業在省際區域之間轉移為什么存在粘性。

［關鍵詞］產業轉移 spss 因子分析 區域粘性 制造業

一、背景

中國目前已成為僅次于美國的全球第二大工業制造國。制造業的發展增強了中國在國際經濟領域的話語權。但是我國的制造業發展水平存在著區域差異，制造業的區域內轉移將對我國的經濟發展帶來重大影響。決定產業在區域間轉移的根本因素是利益的驅動，理性的企業經營者為了追求利潤最大化和回避經營風險，使得企業在空間上進行轉移，而同類型企業在區域間的大規模轉移，就形成了產業轉移。可見產業轉移又是市場經濟條件下的企業行為，雖然國家政策在某些方面，希望推動一些產業的轉移，但是政府意志并不是決定產業轉移的主要因素。所以，研究哪些因素影響制約著產業轉移，具有一定的現實意義。

二、我國產業轉移面臨的問題

在分析哪些因素影響我國產業轉移之前，首先要分析清楚目前我國產業轉移中出現的問題，有針對性的來研究影響我國制造業區域間轉移的關鍵因子。

1.我國產業轉移面臨的粗放型問題

由于政績考核等原因，被轉移區域的政府官員只看經濟利益，對于那些高污染、高耗能、低效率的產業一樣照單全收，只重視資金轉移和項目的數量，忽視了技術、管理能力和人才的引進。這種只重視規模和數量，忽視本區域產業發展規劃需要，一味承接勞動、資源密集型產業轉移的做法是一個誤區。

2.我國產業轉移面臨的勞動力問題

我國存在著嚴重的勞動力分布不均勻問題。不僅表現在勞動力數量上，還表現在勞動者素質方面。目前大量的剩余勞動力都涌向東部沿海等發達地區，而中西部地區勞動力數量則不如東部沿海地區那么充足。另外一個最主要的問題是勞動者素質存在巨大差異。首先是由于東中西地區的基礎教育和職業教育水平存在差異，東中部地區的教育水平比西部地區普遍高一些，勞動者素質也相對高一些。加上中西部地區高素質人才向東部沿海地區的流動。使得東中西地區的人才分布存在巨大差異。

3.承接產業轉移的中西部地區配套能力和市場化程度低

中西部地區的基礎設施建設相對東部沿海地區要落后一些，交通運輸能力也沒有東部地區發達。由于中西部地區工業基礎相對薄弱，沒有形成產業集群。產業集群是指在特定區域中，具有競爭與合作關系，且在地理上集中，有交互關聯性的企業、專業化供應商、服務供應商、金融機構、相關產業的廠商及其他相關機構等組成的群體。許多產業集群還包括由于延伸而涉及到的銷售渠道、顧客、輔助產品制造商、專業化基礎設施供應商等，政府及其他提供專業化培訓、信息、研究開發、標準制定等的機構。產業集群還具有規模經濟和外部性。而中西部地區產業集群發展有限，產業鏈缺損、斷裂嚴重，致使許多轉移來的企業在當地找不到配套的企業和相關服務機構，獲得高品質、低成本的原材料、中間產品、勞動力以及相關的會計、金融服務等。中西部地區相關產業配套能力的落后，嚴重阻礙了東部地區產業向中西部地區的轉移。

中西部地區的市場化程度低。由于政府的行政職能過強，非市場化運作過多，市場發育不完善，企業經營的各種費用偏高，經營手續繁瑣，使交易成本增加。另外市場化分工不足。中西部地區勞動力大量東移，流動人口較少，使得市場容量較低，產業轉入地的產品需求市場縮減。

4.我國存在著產業轉移粘性

現行的產業轉移理論說明，只要不同地區的產業間存在比較優勢，就會出現從高梯度地區向低梯度地區的產業轉移。我國東部沿海地區就屬于制造業的高梯度地區，中西部地區屬于低梯度地區。東部沿海地區的制造業相比中西部地區存在比較優勢，但是實際上在我國并沒有出現理論預期的那種大規模產業轉移現象。主要就是由于我國產業轉移面臨的勞動力問題，中西部地區配套能力和市場化程度低等問題，導致了我國產業轉移尤其是制造業轉移的粘性問題。

三、對我國31個省市自治區制造業轉移的關鍵因子分析

本文將運用spss軟件，對影響區域間制造業的各個因素做關鍵因子分析。首先是選取對產業轉移有影響的指標。考慮到對我國省際間產業轉移可能產生影響的因素有以下一些：固定資產投資、就業人員數、就業人員平均勞動報酬、居民消費水平、煤炭儲量、公路長度、土地面積、市場成交量、長途通訊、資本規模、發電量和建設用地。這些數據選取的是我國31個省2010年數據，來自《2010中國統計年鑒》。

將以上數據導入spss中，提取的因子個數是特征根大于1的。kmo檢驗的值為0.723，巴特萊特球體檢驗的值為0.000，變量之間的相關性滿足條件，可以用因子分析法，spss運行結果如表格1所示。選取的前三個因子的累積方差貢獻率為80.640%，達到要求，spss運行結果如表格2所示。

表格4是旋轉后的負載表。從表中可以看出因子1主要對固定資產投資、就業人員數、資本規模、發電量有較大影響。因此把因子1命名為“產業規模”因子。因子2對就業人員平均勞動報酬和居民消費水平有顯著影響。因此把因子2命名為“勞工福利”因子。因子3對煤炭儲量的影響顯著影響，因此把它命名為“資源”因子。

四、結果分析

由前面的因子分析可以看出，在選取的12個對省際間產業轉移可能產生影響的因素中，可以歸納出三個因子，它們分別是“產業規模”因子，“勞工福利”因子和“資源”因子。一個省的自身產業規模會產生一個極化效應或者擴散效應，對產業轉移產生影響。如果是自身產業規模與其它兩個因子，即資源和勞動力情況相適應，那么就可能產生極化效應，吸引其它省的產業向本省內的轉移。如果自身產業規模與資源和勞動力情況不相適應，那么就可能產生擴散效應，本省內的產業向其它省轉移。而“勞工福利”對產業轉移也有影響。當勞工福利好的時候，如果是工資報酬高，那么會增加企業經營的成本，但是同時，如果消費水平也高，就會增加市場需求，對居民日常消費品的制造企業來說，是轉移的動力。另外一個因子是資源。一個地區的資源儲備量豐富與產業轉入之間存在正相關關系。

因子分析論文:城市經濟社會發展水平的因子分析

摘要:本文選取了五大類26項指標,采用因子分析法和聚類分析法,對江蘇省13個城市的經濟社會發展水平進行了綜合評價,評價結果符合實際情況。并針對各城市的特點,提出相應的政策建議。

關鍵詞:經濟社會發展 因子分析 綜合評價

一、引言

江蘇作為中國經濟最發達的地區之一,城市社會經濟發展已取得了很大的成就,但是,由于傳統的生產力布局上的不同,以及在地域、資源、人文和政策上的差異,江蘇又是一個典型的地區發展不平衡的省份,各城市在經濟社會發展水平存在著相大的差異。如何客觀、準確地評價江蘇各城市社會經濟發展現況,分析各城市的差異以及造成差異的主要原因,為各城市能針對性地制訂相應的政策和措施提供理論依據,進而促進江蘇各城市社會經濟協調發展,具有重要的理論和實踐意義。

二、城市經濟社會發展水平的實證分析

1.評價指標體系的設計

對于評價指標體系的設計,既要考慮經濟總量,更要考慮經濟質量和經濟效能,還要考慮指標的全面性、代表性和可操作性等原則。在借鑒了國內外相關評價理論和評價方法的基礎上,本文選取了五大類26個指標構成的指標體系。具體如下:

(1)經濟總量指標:總人口(x01)、土地總面積(x02)、總產值gdp(x03)、地方財政總收入(x04)、固定資產投資總額(x05)、第三產業總產值(x06)、第三產業占gdp比重(x07)。

(2)經濟效能指標:人均gdp(x08)、單位gdp能耗(x09)、單位gdp電耗(x10)。

(3)人民生活水平指標:在崗職工平均工資(x11)、農村居民人均純收入(x12)、居民人均可支配收入(x13)、居民人均儲蓄余額(x14)、社會消費品零售總額(x15)、保費收入(x16)、財政支出中民生支出額(x17)。

(4)對外經濟指標:實際外商直接投資額(x18)、進出口總額(x19)、進出口差額(x20)。

(5)基礎設施指標:人均公路里程數(x21)、人均民用汽車擁有量(x22)、人均土地面積(x23)、人均衛生機構床位數(x24)、技術人員占從業人員的比重(x25)、中專以上學生人數(x26)。

2.數據樣本和數據來源

本文選擇了江蘇省13個城市2007年相關指標數據,所有數據取自《江蘇省統計年鑒2008》[1]和《2007年全省及各省轄市單位gdp能耗等指標公報》[2]。

3.因子分析

因子分析方法是將具有相關性的多個原始指標的評價問題轉換為較少的、新的綜合指標的評價問題[3]的一種方法。新的綜合指標稱為主成分或公因子,這些主成分不僅保留了原始指標的絕大多數信息,并且彼此不相關。利用各主成分的因子得分計算出每個評價對象的綜合得分,并以此作為綜合評價的依據。

本文運用spss統計分析軟件,從26個評價指標中選取了4個主成分,利用各主成分的因子得分計算出每個城市的綜合得分,并以綜合得分作為評價依據。計算結果如下:

(1)提取的主成分及主成分的特征根和貢獻率

從表1可知,根據特征根的選取原則,選取前4個主成分作為新的綜合評價指標,這4個主成分已反映了原始指標中93.371%的信息。

(2)正交旋轉后的因子載荷矩陣

為了能更加明確地表示主成分與原始指標間的關系,經過對因子矩陣載荷矩陣7次方差最大正交旋轉得到正交旋轉后的因子載荷矩陣(k),選取因子載荷矩陣各個主成分與原始指標載荷系數較大的指標,構成各個主成分的因子。從表可以看出(限于篇幅這里略去該表):

第一因子(f1)在x03、x04、x05、x06、x08、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x24上有絕對值較大的載荷系數,表明第一因子是城市的綜合經濟實力和經濟發展能力的反映。

第二因子(f2)在x07、x26上有絕對值較大的載荷系數,表明第二因子是城市的產業結構的反映。

第三因子(f3)在x01、x02、x25上有絕對值較大的載荷系數,表明第三因子是城市的總容量能力的反映。

第四因子(f4)在x09上有絕對值較大的載荷系數,表明第四因子是城市的的經濟效率的反映。

(3)各城市的綜合因子得分

對每個城市的4個主成分的因子得分,以對應主成分的貢獻率為權數進行加權累加,計算得出每個城市的綜合得分(z),結果如表2所示。

4. 綜合因子得分的聚類分析

為了能客觀地對江蘇省13個城市的經濟社會發展水平進行分類,本文采用q型聚類分析方法,以每個城市的綜合得分為樣本進行分類。利用spss軟件分析得到下列分類結果:

第一類:蘇州市。

第二類:無錫市、南京市、常州市、南通市。

第三類:揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市、宿遷市。

三、結果評價與分析

經過對綜合得分進行散點圖分析,發現除了蘇州市的綜合得分較高外,其余城市的綜合得分基本呈直線狀。結合綜合得分和聚類分析的結果看,將江蘇省13個城市按經濟社會發展水平可分成三個等級:

第一級:水平最好的城市。只有蘇州市1個城市。蘇州市以1.3505的綜合得分高居榜首,明顯高于其它城市,單獨成為一組,可稱為“一枝獨秀”。

蘇州市在f1方面最為突出,列該因子的第1位,它在生產總值、地方財政總收入、固定資產投資總額、實際外商直接投資額、進出口總額和進出口差額等九項原始指標均列各市之首;它在f3方面也很突出,它的總人口原始指標列第1位;但它在f4方面子得分偏低為-0.68350,低于平均分,原因是它的第三產業占gdp比重較低,列第10位。此外,蘇州市在單位gdp能耗和人均公路里程數兩項原始指標均列全省最后1位。

第二級:水平較好的城市。有無錫市、南京市、常州市和南通市,這四個城市的綜合得分均在全省的平均之上。

無錫市在f1因子方面也很突出,列該因子的第2位,它在生產總值、人均gdp、在崗職工平均工資和居民人均儲蓄余額等四項原始指標均列各市第二位,特別是它的人均衛生機構床位數指標列全省之首;但它在f3因子方面得分偏低為-0.24495,低于平均分,原因是它的人均土地面積指標列全省末位。此外,它的土地總面積和單位gdp電耗兩項原始指標均列全省最后3位。

南京市作為江蘇省的省會城市,它在f2因子方面很突出,列該因子的第1位,它在第三產業占gdp比重和中專以上學生人數2項原始指標列全省首位。它的在崗職工平均工資、社會消費品零售總額、保費收入和中專以上學生人數等四項原始指標均列全省之首;但它在f4方面子得分偏低為-0.53436,列全省倒數第三位,原因是它的人均土地面積原始指標列全省最后第2位。此外,它的單位gdp能耗和技術人員占從業人員的比重兩項原始指標均列全省最后2位。

第三級:水平較弱的城市。有揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市,這八個城市的綜合得分均在全省的平均之下。

鹽城市盡管總體發展水平低于省平均水平,但它在它在f4因子方面卻很突出,列該因子的第1位,它在土地總面積、單位gdp能耗、人均公路里程數和人均土地面積等四項原始指標列全省首位。但它的人均民用汽車擁有量指標列全省末位、在崗職工平均工資列全省倒數第二位。

宿遷市的綜合得分列全省的末位,它在總產值gdp和地方財政總收入等十一項原始指標列全省末位。但它的單位gdp電耗指標列全省第一位。

四、政策建議

綜上所述,根據江蘇省各城市在經濟社會發展上存在的問題,各城市之間存在的差異,特別是蘇南、蘇中和蘇北三個地區間的差異更為明顯的特點。各個城市應該根據自身薄弱環節,制定出符合本市特點的發展戰略,進而制定出全省經濟社會發展的一體化戰略。

蘇州市作為江蘇省最發達的一個城市,在經濟社會發展過程中,應大力發展第三產業,特別是現代服務業的比重,如大力發展物流業和服務外包業。此外,應加大科技投入,進行技術創新,降低對電力和能源的需求,提高gdp產出效率,實現又好又快的發展目標。

對于無錫市、南京市、常州市和南通市等四個城市,除加快經濟發展、盡快提高經濟實力。以南京為例,應充分利用省會城市的地理優勢,充分利用其科技教育優勢,培植以電子、生物工程、新材料、機電一體化為主導的產業結構。

對于揚州市、鎮江市、鹽城市、徐州市、泰州市、連云港市、淮安市和宿遷市等七個城市,特別是地處蘇北地區的徐淮鹽連等城市,由于其經濟社會發展基礎比較薄弱,差距是全方位的,要實現全面趕超,首要的任務是加快基礎設施建設、努力提高經濟發展水平和經濟實力。以連云港為例,作為新亞歐大陸橋的東橋頭堡,是我國海洋開發的三大特殊區域之一,其風景秀美,氣候宜人,具有豐富的旅游資源,為其充分發展旅游業提供了十分有利條件。連云港應充分利用優越的地理位置和旅游資源,在力發展海洋經濟和旅游業,推動經濟社會發展。

另外,省政府要加大省域內各城市的合作政策力度,把蘇南地區的資金、技術優勢與蘇北地區的資源優勢相結合,例如,正在建設中的“蘇州宿遷工業園區”。總之,在繼續保持蘇南、蘇中地區經濟穩定增長的同時,加快蘇北的開發,最終以科學的發展觀推動全省各城市的共同發展。

因子分析論文:因子分析法在中國食品行業上市公司研究中的應用

摘要：西方自gort（1962）最早對 企業 多元化進行實證研究以來，在四十余年的時間里，關于多元化實證研究的 文獻 可謂汗牛充棟，涉及到管 理學 、產業組織學和公司 金融 學三個領域。期間經歷了不同階段的 發展 。西方關于企業多元化的實證研究，從理論上和方式上，都給予

從20世紀60年代到80年代，西方關于企業多元化實證研究的文獻集中在管理學和產業組織學領域，管理學學者從經營戰略出發考察了不同的多元化戰略對企業盈利能力的影響以及企業多元化的模式，其中最具代表性的研究為rumetl（1974，1982）。進入20世紀90年代后，隨著mocrk等（1990）和matsuskaa（1993）關于市場對企業多元化購并與非多元化購并的不同反應的研究，以及lnag等（1994）和begerr等（1995）分別提出了開創性的、具有廣泛影響的方法來重新度量多元化對企業經營績效的影響。之后，對多元化的實證研究就更多地集中在公司金融領域。

（一）企業多元化程度和經營績效的測度

1.企業多元化程度的測度

gollop和monahan（1991）指出，一個理想的多元化指標應該滿足如下五點性質：第一，它應該與企業所生產的產品種類數正相關，即企業生產的產品種類越多，多元化水平就越高，稱為數字性（crtiiaclnumberpr叩eyrt）；第二，它應該與不同種類產品產量分布的不均勻程度負相關，即企業生產的不同種類產品的產量分布越不均勻，多元化水平越高，稱為分布性（disrtibutinoporpeyrt）；第三，它應該直接反映企業產品種類的異質性，即同一企業生產的不同種類產品的差異越大，多元化水平越高，稱為異質性（heetorgeneiytpropeyrt）；第四，它應該既可以用來衡量企業的多元化水平，也可以用來衡量企業下屬的單個工廠（estbahhsmnet或p!nat）及某個行業的總體多元化狀況；第五，如果有可能，它的值域最好落在0一l的開區間。其中，前三個性質最為重要。

2.企業經營績效的測度

幾乎所有對企業多元化和聯合企業提供解釋的理論研究，其最終落腳點都可以歸結到多元化對企業業績（imrperofmrnaec)的影響方面，或正相關或負相關。為了驗證觀點不同甚至相左的企業多元化理論，絕大部分有關企業多元化的實證研究都在考察多元化程度和企業業績之間的現實關系，以圖為有關企業多元化的理論研究提供佐證。而在多元化實證研究中，在企業業績的度量方法是一個至關重要的問題，在運用不同的業績度量方法所得出的最終結論之間可能存在較大的偏差。總體而言，用來度量企業業績的指標可以劃分為以下四類，盈利能力等 會計 指標、股票收益、從托賓q角度和從總資本。早期的實證研究一般采用盈利能力和股票收益來度量企業業績。

（二）多元化對企業經營績效影響的實證研究

其實，在現實 經濟 中，有關企業多元化有許多問題值得實證研究來驗證，比如具體某行業企業多元化與經營績效的關系，多元化企業和非多元化企業的差別，企業多元化的動機，企業多元化的模式等等。但是，進入20世紀90年代中期以后，由于更多的研究放在了企業多元化與經營業績的一般關系方面，對上述這些問題的實證驗證做得并不夠。

因子分析論文:綜合因子分析法在我國債券風險管理中的運用

【摘要】本文將因子分析與var方法相結合得到了債券風險管理的綜合因子分析法模型，并將該模型與方差－協方差模型進行了實證檢驗與比較，對我國的債券風險管理提供了一些思考。

【關鍵詞】債券 收益率曲線 綜合因子分析法 var

一、綜合因子分析法模型提出的背景

中國人民銀行決定，自2006年8月19日起上調金融機構人民幣存貸款基準利率。金融機構一年期存款基準利率上調0.27個百分點，由現行的2.25%提高到2.52%；一年期貸款基準利率上調0.27個百分點，由現行的5.85%提高到6.12%；其他各檔次存貸款基準利率也做出了相應調整。這次加息是繼2004年10月29日加息以來的第二次加息，兩次加息的幅度雖然不太大，但加息給整個國民經濟帶來的影響也是不容忽視的，以下僅從債券投資的角度分析加息帶來的影響。

首先，它將對作為債券重要投資主體之一的銀行產生較大的影響。一方面，銀行自身作為債券投資主體，會增加銀行的機會成本；另一方面，銀行作為融資的中介機構，存貸款利率的增加將會降低銀行融資的競爭力。

其次，保險公司也會面臨較大的利率風險。保險公司的資金來源以長期資金為主，出于資產負債期限匹配的目的，主要投資于中長期債券。由于上世紀上世紀90年代央行歷次降息，使保險公司降息前承保的高息保單成為歷史包袱，而目前的加息無疑會給保險公司雪上加霜。

最后，對基金管理公司等金融公司的債券投資也會帶來更大的不確定性。這類金融公司對債券也有較高的投資需求，而且往往具有增強整個市場的活躍程度的作用，因此，這種不確定性的影響將會波及到整個市場，從而加大整個市場的投資風險。

目前，與美國等經濟發達的國家相比，我國債券的風險管理水平是比較滯后的，基于上述背景，本文將因子分析應用于國際上風險管理的主流分析方法--var方法中得到綜合因子分析法模型，希望能夠對我國的債券風險管理提供一些思考。

二、綜合因子分析法模型

1、因子分析實證

考慮到我國債券發行的歷史不長，而國債市場相對來說比較成熟，因此，本文使用了2003年1月2日到2003年12月26日230個交易日上海證券交易所的國債交易數據作為對象進行分析。在該時間段內，上海證券交易所國債市場掛牌流通的附息國債由17只增加到22只，剔除0100112，010210兩個浮動利率國債品種后，用于擬合收益率曲線的固定利率國債包括：000696、009704、000905、000896、009908、010004、0100010、010103、010107、010110、101112、010115、010213、010214、010215、010301、010303、010307、010308、010311。由于我國交易所的國債品種較少，因而本文使用nelson-siegel方法來估算。本文分別計算了1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國債即期收益率。

首先，本文使用了巴特利特球度（bartlett test of sphericity）和kmo (kaiser-meyer-olkin)的統計檢驗方法對1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國債即期收益率這10個原有變量進行相關分析，結果顯著，說明這10個原有變量之間存在較強的相關關系，因而適合作因子分析。

其次，本文利用adf檢驗了數據的平穩性。從adf檢驗結果看(見表1)，各種期限的收益率水平時間序列均未通過90%置信度，顯示出較明顯的非平穩特征，；而所有一階差分時間序列均明顯呈現良好的穩定狀態。綜合相關分析和平穩性檢驗結果，在下文主成分分析中采用一階差分(即收益率日變化量)作為分析對象。

最后，本文使用spss統計軟件對國債即期收益率日變化量（一階差分）進行主成分分析，結果（見表2）顯示，前三個主要因子對收益率的方差貢獻率分別為65.72%、29.07%、5.16%，對總體方差累計解釋能力達到99.95%，因此，前三個主要因子基本上已解釋了國債收益率曲線的變動特征。這三個因子分別是水平、傾斜和曲率。由于水平和傾斜兩個因子的特征值均大于1，而且累計貢獻率達到了80％以上，根據確定共性變量的數量的原則，本文提取了這兩個因子對這兩個因子的綜合形式進行建模。

2、綜合因子分析法模型概述

由于水平和傾斜這兩個綜合因子能夠解釋債券價值變化的絕大部分，而且債券收益率的變化可以表示為因子的線性組合，因此，債券收益率的變化可以表示為：

三、綜合因子分析法模型在我國債券風險管理中的運用及建議

本文分別運用綜合因子分析法和方差－協方差方法計算了2003年4月份由債券000696、000896、0009908、010010、10103、010215這六種債券構成的9個債券組合的var值，結果見表3。

從表3兩種方法對債券var測量的結果中，我們可以得出以下結論：

1、和方差－協方差方法比較，綜合因子分析法對債券組合var的估計值偏低，只有對債券組合3兩綜合因子法的估計值要高于方差－協方差方法。另外，方差－協方差方法var的估計值波動性比較大，而綜合因子分析法var的估計值波動性則較小。由于國債的發行主體是國家，信譽度是最高的，基本上不存在違約風險；2003年我國的利率基本上處于一個穩定的水平，在這樣的情況下，國債的風險基本上是買賣價差的風險，縱觀近幾年我國國債的開盤與收盤價差，也不存在很劇烈的波動。而且，保險機構、財務公司等金融機構購買國債主要是為了資產匹配的需要，投機動機較少。因而，相對而言，國債的風險是比較低的，而且也不會有很大的波動性。所以，從這個方面而言，綜合因子分析法對債券var的估計更為合理。

2、隨著到期日的臨近，綜合因子分析法對債券var的估計值是逐漸減少的，也就是說債券組合的風險是逐漸變小的。從債券組合1到債券組合5，債券組合6到債券組合7，債券組合8到債券組合9，它們的剩余到期時間逐漸增加，此時，它們的var值也是逐漸增加的。也就是說，債券組合的var值是與它們的剩余到期時間成正比的。例如，債券組合6的剩余到期時間介于債券組合2和3之間，而它的var值也是介于債券組合2和3的var之間。這是符合債券風險的“逼近面值和價格波動性降低現象”的。而應用方差－協方差方法計算的債券的var值則沒有這一特點，并且還出現了很多與理論和現實相悖的現象。例如，債券000896是一只快要到期的債券，剩余到期時間只有半年多，而債券000696還有3年多的剩余到期時間，不論從理論上，還是從現實中來說，這兩只債券構成的組合的風險應當高于單個債券000696的風險，但是方差－協方差方法計算的var值卻正好相反。類似這樣的情況還有很多。因而，綜合因子分析法對債券var的測量值更準確一些，也更符合理論和現實。

因子分析論文:因子分析評價法在中國經濟開放度研究中的應用

摘要:改革開放以來,中國的經濟開放水平不斷提高。本文根據我國的實際情況,較全面地編制出一個衡量我國對外經濟開放度的指標體系,利用因子分析方法計算我國總體的經濟開放度,為我國經濟開放政策的制定和完善提供一些有價值的參考。

關鍵詞:經濟開放度 指標體系 相關分析 因子分析

1.引言

盡管開放與保護一直是國內外理論界爭論的重要話題,當今世界完全封閉的經濟體已經不復存在。經濟全球化的發展,既要求參與者實行市場經濟體制,又要求其開放市場。各國都面臨著如何在開放的市場環境下發展經濟、積極參與國際競爭與合作、提高國家和產業的綜合競爭力的問題。我國作為發展中國家已于2001年底正式加入世界貿易組織(wto)[1],因而也同樣面臨著在一個更寬松和自由的外部環境下發展經濟、開放市場的問題。

2. 經濟開放度的內涵及其指標的選取

2.1 經濟開放度的內涵

經濟開放度是衡量一國經濟對外開放程度的綜合性指標,指一個國家或者地區社會化生產過程與國際社會再生產過程的聯系程度。一方面它表明一國國內經濟或國內市場對國際市場的吸收能力,即對外部市場的接納能力;另一方面表明它對國際市場的參與及影響程度,也就是參與世界經濟關系的程度。

2.2 經濟開放度指標的選取

傳統的經濟開放度是用這個國家或地區的外貿依存度來衡量的,通常用一國進出口總額與國內生產總值的比值來表示,但僅用外貿依存度作為經濟開放度的衡量指標是不全面的,可能會帶來負面影響。

由于迄今為止還沒有形成一套公認的指標體系,因此在設計指標時應以科學的發展觀為導向,以該國的經濟發展階段、貿易發展水平和對外開放的特點為理論依據和原則。筆者在大量參考國內外文獻并結合我國的實際情況選取商品貿易開放度、服務貿易開放度、實際關稅率、金融開放度、投資開放度以及生產開放度六個具有代表性的指標來衡量我國的經濟開放度[2]。

3. 我國經濟開放度指標的測算和分析

本節將對所選六個指標進行計算研究,數據來源于1985-2008年《中國統計年鑒》和國家外匯管理局網站1985-2007年的“中國國際收支平衡表”。

3.1我國經濟開放度指標的計算

根據以上確定的我國經濟開放度的測算指標分別對每個指標選定合適的計算方法進行計算。

(1) 商品貿易開放度:即外貿依存度,通常用貨物進出口總額除以該國的國內生產總值來表示。

(2) 服務貿易開度:這是反映一國服務業開放程度,通常用服務進出口總額/gdp來表示。

(3) 實際關稅率:一國關稅率的高低反映了該國對國內商品的保護程度,同時也反映了該國經濟的開放程度。

(4) 金融開放度:通常用一個國家的資本流動總額/gdp[5]表示。本文采用國際收支平衡表中的“資本和金融項目”(借方和貸方之和)再加上“經常項目”中的“投資收益”(借方和貸方之和)來表示流動資本總量。

(5)投資開放度:可以用外商直接投資總額/gdp和對外直接投資總額/gdp二者之和來表示。

(6)生產開放度:反映一國生產的國際化,一般用“三資企業”生產總值/工業總產值表示。

3.2 我國經濟開放度指標分析及比較

根據上文進行計算并將各個指標的計算結果繪制如圖3.1

可以得出:我國的商品貿易開放度、金融開放度和生產開放度整體上都呈上升趨勢,而且貿易開放度與生產開放度增長速度較快,金融開放度相對增長地比較緩慢;投資開放度與服務開放度的的總體水平也在不斷提高,但是變化都比較平穩。尤其是1998年以后我國的投資整體水平有所下降,說明我國的直接投資水平并不是很高,需要進一步增強投資開放程度;而我國的實際關稅率卻處于不斷下降的狀態,由1985年的16.31%下降到2007年的1.95%,下降了14個百分點,這表明我國的經濟開放程度在不斷擴大。

4. 我國經濟開放度研究

4.1 模型的選擇

本文應用因子分析綜合評價法得到我國經濟開放度的綜合得分來對我國經濟開放度進行分析和研究[3]。因子分析是通過研究多個指標相關矩陣的內部依賴關系,找出控制所有變量的少數幾個公因子,將每個指標變量表示成公因子的線性組合,以再現原始變量與公因子之間的相關關系的一種分析方法。

因子分析的前提條件是:原有變量(指標)之間應存在較強的相關關系。本文采用pearson相關關系方法來考察指標變量的相關關系,分別用表示,通過spss 13.0計算六個指標之間的相關系數矩陣為:

根據表4.1說明指標之間有很大重疊,符合因子分析的前提條件,故可進行因子分析。

4.2 模型的建立

應用spss 13.0對經濟開放度的六個指標進行因子分析,得出因子解釋原有變量總方差的情況,如表4.2所示:

由此可以看出,變量相關關系矩陣的前兩個特征根的累計方差貢獻率已達到了90.415%,說明前個公因子綜合了原始數據6個指標所能表達的足夠信息。在旋轉后兩個公因子的方差累計貢獻率沒有發生變化,和旋轉前完全相同,因此前兩個因子已足夠可以描述經濟開放度。

同時,通過進行正交旋轉,得到旋轉前后的載荷矩陣,如表4.3和4.4所示:

由表4.3和4.4可知,第一個公因子主要由商品貿易開放度、服務貿易開放度、金融開放度和生產開放度決定,主要表現的是除了實際關稅率和投資開放度的綜合影響;而第二個公因子卻在實際關稅率和投資開放度上都有很高的載荷,即它是反映實際關稅率和投資開放度水平的因子。

為了對我國經濟開放度進行分析和綜合評價,通過因子得因子的分函數為:

4.3 我國經濟開放度的測算

根據上述因子分析綜合評價模型求得我國各年經濟開放度的綜合得分表繪制成相應的曲線圖如圖4.1所示:

從上圖可以看出,中國經濟開放度從1985年到2007年呈遞增的趨勢,尤其是1997年以后經濟開放度增長較為迅速。隨著改革開放政策的推行,我國的經濟開放度逐漸遞增,從1985年的3.45%上升到2007年的23.55%,比1985年增長了5.83倍。根據因子分析的結果,中國經濟開放度前期較低,是由于我國的關稅保護政策阻礙了我國經濟開放的進程,而其他激勵經濟開放的指標卻沒能顯示出很大作用。但是,從1997年以后我國經濟開放度增長速度有所加快,一方面反映了我國加入世貿組織,進一步增加了與世界經濟的聯系,另一方面亦表明我們對世界經濟的依賴程度有所增強。

5. 結論與建議

隨著中國加入wto和經濟開放步伐的進一步加快,中國經濟將全面融入到世界經濟體系之中。研究中國經濟的經濟開放度狀況,對于加快我國經濟的發展具有重要的現實意義[4]。

改革開放以來我國經濟開放度有了明顯提高,為了進一步加強我國的經濟開放度,應該從反映經濟開放度的各指標上著手,即要降低實際關稅率來鼓勵進口,加強商品、服務和生產的對外開放程度,繼續提高外資利用率和對外投資率以提高我國的投資開放度,加強資金在世界范圍內的流動從而增強我國的金融開放度。

經濟開放度既是衡量經濟竟爭力的重要指標,也是體現經濟發展水平的重要表征,經濟開放程度的提高有利于我國對外貿易的發展,從而促進我國對內改革,提高自身在國際市場的競爭力,從而促進我國經濟的發展。

因子分析論文:關于我國商業銀行風險與效率研究——基于因子分析法的指標選取

論文 關鍵詞：商業銀行　效率　風險　因子分析法

論文摘要：商業銀行的效率與風險問題是近年來學術界和銀行界關注的焦點。證明了將商業銀行的風險與效率放在統一框架下進行研究的重要性。另外，通過采用因子分析法實現了將更多反映商業銀行效率狀況的投入和產出指標納入到dea模型中，以更全面準確地對商業銀行的效率水平進行評估。實證研究發現，在我國商業銀行中，一些銀行通過承擔比較高的風險來提高自身的效率水平。因此，將風險因素納入到效率研究的分析框架中對于效率評估的準確性具有重要的現實意義。

l引言

對于“效率”內涵的界定， 經濟 學術界對此仍然爭論不休。薩繆爾森認為，效率意味著盡可能有效地運用經濟資源以滿足人們的需要或不存在浪費，即當“經濟在不減少一種物品生產的情況下，就不能增加另一種物品的生產時，它的運行便是有效率的”。這時經濟處于生產可能性邊界之上。最常見意義上的“效率”是指現有生產資源與它們為人類所提供的效用之間的對比關系。當效率概念用于某個 企業 時，“有效率”的涵義是指該企業在投入一定生產資源的條件下是否使產出最大，反過來講，就是在生產一定產出量時企業是否實現了“成本最小”，這也是我們常講的“微觀效率”。

對于商業銀行而言，作為經營貨幣資金的特殊 金融 企業，為了實現利潤最大化這一目標，商業銀行必須投入資源，生產產品，并以一定價格出售產品。在這一過程中，商業銀行通過實行有效的管理，盡可能地節省投入或擴大產出，以實現利潤最大化。但是，投入的最小化或產出的最大化并不一定能夠實現，銀行效率衡量的就是銀行追求投入最小化或產出最大化目標的實現程度。就具體含義而言，銀行效率是指銀行在業務活動中投入與產出或成本與收益之間的對比關系。

另外，在當前的銀行業中，行業和市場競爭壓力越來越大，這就為企業提高效率提供了強大的驅動力。但是，與此同時也加大了銀行可能采取高風險行為的傾向，促使一些銀行可能轉向高風險的業務、做出風險較大的組織安排，并吸納高風險的客戶。在市場經濟條件下，銀行以其特殊的經營對象與經濟實體產生廣泛的聯系并對經濟實體具有強大而深遠的影響，銀行體系的安全和穩定與社會和公眾的利益之間密切相關。因此，在研究銀行效率問題時，勢必要將一些主要的風險因素考慮在內，才有可能更客觀地反映銀行的現實效率狀況。

基于此，本文將把反映銀行風險問題的指標納入到效率研究之中，把風險控制作為銀行的一個產出目標，即在保持投入不變時，銀行的目標應是在實現其它產出最大化的同時實現風險最小，或者在相同風險的情況下實現其它產出最大。同時，對商業銀行效率進行研究的 文獻 中較多使用了dea方法，dea能較好地解決多投入多產出的問題。

而其評價結果依賴于投入產出指標的選擇，在投入產出指標硬約束的限制下，全面準確選擇投入產出指標體系是取得銀行效率客觀評價的關鍵，而相關文獻中研究者往往是從其研究所考慮的角度出發來選擇投入與產出變量，這就會造成投入產出變量不能全面的反映銀行效率狀況，得出的效率評價結果僅僅是銀行在某一方面的效率水平。為了解決這一問題，本文在研究中采用了因子分析方法，從眾多的投入和產出變量中抽取出最重要的投入因子和產出因子，通過提練的投入因子和產出因子來衡量我國銀行的效率水平。本文以下部分是這樣安排的：第二部分是對dea分析方法與因子分析法進行簡要介紹；第三部分是實證部分，利用我國家商業銀行2006年的公開數據對其效率進行全面的評估；最后一部分是對全文的 總結 。

2投入產出變量的選取

在經濟學界，著名經濟學家r．w．shephard在研究生產成本時，曾引進被稱為“距離函數”的公式。隨后。farrell開創性的從微觀視角對企業效率問題進行研究，其對于效率的衡量是基于前沿函數或邊界函數來表示的。他指出在經濟生產中。所有生產可能最佳解的點的連線組成一條效率前沿，該效率前沿將所有的生產可能的觀測值都包絡于生產前沿曲線之內，所以被稱為包絡線。farrell指出廠商在產出量固定的情況下，有潛在的投入成本最小所組成的生產前沿，此前沿為具有完全效率的生產前沿，而任何一個生產點與生產前沿之間的差距，就是此生產點的無效率程度。按照farre11的思想，以非預設生產函數形態取代通常的預設生產函數形態的方法來評估效率問題，這也是非參數方法的最大優點之一。

在此之后，charnes，cooper和rhodes將farrell的思想進一步的推廣，建立一般化的數學規劃模型，即ccr模型，在規模報酬固定的假設前提下，評估多項投入和多項產出的生產決定單元的相對技術效率水平。后來，banker，chanes和cooper放開規模報酬固定的假設，建立了bcc模型，進一步的將ccr模型中評估得到的技術效率分解為純技術效率和規模效率。fare建立了malmquist生產力變化指數，用來考察兩個相鄰時期生產率的變化。

dea方法測度商業銀行效率的關鍵在十選擇合適的投入產出項目。對商業銀行投入及產出進行定義的常用方法有：(1)生產法。銀行被認為是存款賬戶和貸款服務的生產者，能產生利潤的即為產出項目，若該項目需要凈支出(費用)時即為投入項目。因此，銀行產出項目為開設的各類存款賬戶的數量、通過存款賬戶所提供服務的數量(如開支票的次數)和提供的貸款業務的項數；銀行投入項目為資本、勞動力及營運成本；(2)中介法。銀行從資金有剩余的居民和企業手中獲得資金，然后把它提供給需要資金和企業的居民，銀行是這一過程的中介者，銀行的產出項目是存款和貸款的金額，運作成本和利息成本構成了銀行投入項目。

(3)資產法。銀行產出項目嚴格定義為銀行資產負債表中資產方的項目，主要是貸款和證券投資的金額，銀行投入項目定義為資產負債表中負債方項目。在具體的研究中，國內外學者對于投入產出指標的選擇差別非常顯著，研究思路和研究結果存在兩個方面的問題：一是使用的投入指標和產出指標不一致。dea模型是通過線性規劃的方法比較產出和投入的值，而投入產出指標的差異必然造成每個評價單位效率值的差異，為了能準確地對銀行效率進行評價，我們需要全面準確地選取指標對銀行特征進行描述。二是沒有考慮銀行的風險問題。商業銀行是經營風險的特殊企業，風險控制能力是銀行競爭能力的體現。根據金融學理論中的風險補償原則，風險與回報之間是對稱的，即高回報必然伴隨著高風險，高回報是對高風險的補償。因此，如果不把風險作為產出，或作為影響產出的因素進行考慮，僅僅考察銀行的投入與其它產出之間的關系來度量銀行的效率。這必然會造成效率的評價結果與我們的目標背道而馳。

商業銀行的效率目標必須服務于商業銀行的經營目標。作為一個企業，追求利潤無疑是其目標中最具有本質意義的一個，但商業銀行同時作為一個經營風險的特殊企業，以及商業銀行在整個國家經濟體系中的特殊位置，在追求利潤最大化的同時，保持必要的流動性和安全性也應該納入到其經營的目標體系之中。

因此，為了更全面的度量商業銀行的效率，本文將把反映商業銀行在經營中各個不同方面特征的指標納入到dea模型中。具體地，本文選取了職工總人數、機構總數、固定資產凈值、總資產、所有者權益、存款、利息支出和營業費用八個不同方面指標作為投入變量，選取投資、貸款、利息收入、非利息收入、稅前利潤、資本充足性和流動性指標作為產出變量。這里僅對資本充足性和流動性兩個度量商業銀行風險水平的指標作一個說明，其它指標由于在其他作者的文獻中都有出現，這里不再累贅。

(1)資本充足性。資本充足性反映了銀行的規模、優質資產水平、利潤積累水平、資產配置合理星級資本的質量。考察商業銀行資本充足性常用的指標有資本充足率、核心資本率、風險資產準備金率、資本杠桿率、核心資本長期債務率及權益與未分配利潤比率等。我們在綜合考慮各項指標的情況下選擇了權益與未分配利潤比率作為衡量資本充足性的指標，這個指標反映了權益與未分配利潤在總資產中所占的比重，從一個側面反映了商業銀行的風險狀況。

(2)流動性。流動性反映商業銀行在面對現在和將來資金需求時，對短期不穩定資金的依賴性和應對資金變現需求時資產可能發生的損失。流動性相關指標主要有對流動負債依存度、短期流動資產比率、存貸款比例、中長期貸款比率、備付金比率和拆入資金比率等。我國國情具有特殊性，雖然沒有像西方國家那樣存在存款保險制度，但我們國家的信用是商業銀行無形的存款保險，客戶儲蓄存款更多的是出于預防性動機，發生流動性危機造成銀行恐慌的概率很小，因此，我們無論從資產管理還是負債管理或者是資產負債和理哪一個角度出發都可以。我們吸收資產負債管理理論的思想選擇存貸款比率來衡量商業銀行的資產的流動性。最后，由于受到dea模型中投入產出指標硬約束的限制，我們將采用因子分析法來分別對產出和投入指標進行提練，尋找出最本質的投入和產出變量。

3實證結果及其分析

利用我國12家商業銀行2006年的數據， 計算 過程借助于spss11．5軟件操作完成。由附表1可知，根據特征值大于1的原則，投入變量我們選人了2個公共因子，產出變量選人了3個公共因子。從累計貢獻率來看，投入變量的2個公共因子反映了原有信息的99．69，產出變量的3個公共因子反映了原有信息的96．99。

接著，本文將根據各因子的方差貢獻率占各因子總方差貢獻率的比重為權重進行加權匯總，可以分別求得各銀行投入和產出變量的綜合得分(附表2)。計算公式分別為：

從表1中可知，四大國有商業銀行的效率得分明顯偏低，從技術效率來看，僅建設銀行和

最后，為了判斷我國商業銀行中是否存在為了追求高效率而采取了高風險的行為，本文還 計算 了未考慮風險因素時各樣本商業銀行的技術效率得分(見表2)。另外，表5中還包含了考慮風險因素后各樣本商業銀行的技術效率得分，考慮風險因索前后技術效率得分之差以及反映各商業銀行風險狀況的度量指標(資本充足性和流動性)。從技術效率值的變化情況來看，考慮風險因素前后變化最大的是深發展，其效率差值為0．579，與此同時，我們可以觀察到，深發展的兩l、瓜喻度龜指標也表明其風險程度是最高的。

在樣本商業銀行中，深發展的資本充足性是最低的(2．5)，其流動性也是最差的(1．092)。為了更準確地判斷我國商業銀行中存在的效率與風險之間的關系，我們計算了考慮風險因素前后效率差與風險度量指標資本充足性和流動性的相關系數，它們分別為一o．42和一o．72。這表明。在我國商業銀行中，存在著為了追求高效率而采取高風險的行為這樣一種現象，即一些商業銀行的高效率是通過犧牲其風險水平(降低資本充足性和流動性)為代價而獲得的。在圖1中，我們可以清晰地觀察效率與風險之間的關系。很明顯，一些銀行通過降低其流動性而獲得效率水平的提升。

4結論

本文通過采用因子分析法，從眾多的投入和產出變量中抽取出最重要的投入因子和產出因子，通過提練的投入因子和產出因子來衡量我國商業銀行的效率水平。同時，將風險問題納入到商業銀行的效率分析框架，將效率分為未經風險調整的效率和經過風險調整的效率，通過實證研究發現，一些商業銀行通過承擔過高的風險，而獲得未經風險調整的效率水平的提高。為此，可以看出，將風險因素納入效率的分析框架中對于效率評估的準確性和客觀性都具有重要的現實意義。

另外，本文的不足之處在于對商業銀行風險的衡量時采取了比較單一的指標，未來的研究方向應是引入綜合的模型指標對于商業銀行的風險進行更 科學 的計量，并將其納入效率的評估模型中。當然，本文的目的在于探討在對效率進行評價時納入風險因素的重要性。而實證只是對此觀點所進行的初步驗證，深層次的問題還有待于進一步的研究。

因子分析論文:水稻金優38產量構成因子分析

摘要：對水稻（oryza sativa l.）金優38產量及其構成因子進行了分析，結果表明，變異系數由大到小依次為每穗實粒數、有效穗數、結實率、產量、穗長、千粒重；千粒重、每穗實粒數和有效穗數與產量的相關性均達顯著水平；3個主導因子千粒重、每穗實粒數、有效穗數對產量的直接通徑系數分別是0.603 5、0.446 7、0.415 6。綜合各分析結果，在金優38栽培過程中應主攻每穗實粒數和有效穗數，以達到增產的目的。

關鍵詞：水稻（oryza sativa l.）；金優38；產量構成因子；分析

水稻（oryza sativa l.）金優38是湖北省黃岡市農業科學院選育的高產水稻新品種，2002～2003年參加湖北省晚稻區試，2004年通過了湖北省農作物品種審定委員會的審定，2006～2007年參加國家區試，2008年參加國家生產試驗，2009年通過了全國農作物品種審定委員會的審定，審定編號為國審稻2009025。本研究通過對金優38產量構成因子進行分析，明確了其高產栽培的最佳途徑，優化了生產管理模式，為進一步提高其產量提供理論依據。

1 材料與方法

利用金優38在2002～2003年省區試和2006～2007年國家區試匯總中的32個點次的產量結果進行變異系數分析，研究金優38的穩產性；并對匯總的32點次產量構成因子進行偏相關、回歸和通徑分析，研究金優38產量構成因子及其對產量的作用[1]。

2 結果與分析

2.1 金優38產量及其構成因子的變異系數

栽培因素對水稻產量及其構成因子的影響是由外界環境因素與作物自身基因共同決定的，其表現型的變化差異直接反映出栽培因素的影響，變異系數小的遺傳力高，不易受環境條件的影響，利用栽培條件改良該性狀的潛力小；反之，變異系數大的遺傳力低，容易受外在環境條件的影響，可以通過改變外在的栽培條件而獲得理想性狀，提高產量的潛力也較大。對金優38產量及其構成因子的變異系數進行分析，結果見表1。從表1可以看出，5個產量構成因子中變異系數由大到小依次為每穗實粒數（23.10%）、有效穗數（21.40%）、結實率（12.05%）、穗長（6.78%）、千粒重（4.15%）；產量變異居中，變異系數為11.51%。表明每穗實粒數、有效穗數受環境影響變化較大，通過改善栽培措施、改進水肥等條件可以提高金優38的實粒數和有效穗數；而穗長和千粒重的變異系數較小，表明控制兩性狀的基因的遺傳力較高，性狀相對穩定，促變的空間較小。因此在生產實踐中應主攻實粒數和有效穗數以達到增產、增效的目的。

2.2 金優38產量及其構成因子的偏相關關系

在產量與各產量構成因子的偏相關關系中，千粒重與產量極顯著相關，每穗實粒數和有效穗數與產量顯著相關，而穗長和結實率與產量相關性不顯著（表2）。

各產量構成因子之間的偏相關關系中，有效穗數、每穗實粒數、千粒重3因子兩兩之間呈顯著負相關關系，穗長與結實率之間呈極顯著負相關關系，表明這些產量構成因子之間存在著相互制約關系，即隨著有效穗數的增加，每穗實粒數減少、千粒重降低；隨著穗長增加，結實率下降。穗長與每穗實粒數之間呈正相關關系，表明穗子越長，每穗實粒數越多。

2.3 金優38產量及其構成因子的數量關系

對金優38產量及其構成因子的數量關系進行分析，以有效穗數（x1）、穗長（x2）、每穗實粒數（x3）、結實率（x4）、千粒重（x5）為自變量，產量（y）為因變量，進行多元回歸分析，多元回歸方程為：

y=-5 072.522 34+7.153 63x1-276.760 50x2+38.459 37x3-17.129 39x4+499.759 73x5（f=5.430 0**>f0.01=0.001 5）；

最優回歸方程：

y=-7 966.827 90+ 5.790 60x1+ 15.771 37x3+ 412.553 40x5（f=7.420 0**>f0.01=0.000 8）

結果顯示，多元回歸方程及最優回歸方程的復相關系數均達極顯著水平，表明金優38產量與其產量構成因子之間存在密切的線性關系。在3個產量主要構成因子中，任1個因子在其他2個因子保持固定時對產量的效應為：有效穗每增減10 000穗/hm2，產量增減57 906.0 kg/hm2；每穗實粒數每增減1粒，產量增減15.771 37 kg/hm2；千粒重每增減1 g，產量增減412.553 40 kg/hm2。

2.4 金優38產量構成因子對產量的作用

為明確金優38的3個產量主導因子對產量的直接影響力，對其進行通徑分析，結果（表3）表明，3個主因子中，千粒重對產量的影響最大，其通徑系數為p5y=0.603 5，達極顯著水平，但由于受到有效穗和每穗實粒數的影響，其最后凈效應為0.568 0。每穗實粒數（p3y=0.446 7）對產量的影響次之，有效穗數（p1y=0.415 6）對產量的影響最小，但均達顯著水平。有效穗數對產量的凈效應受到每穗實粒數的負效應影響較大；每穗實粒數受到有效穗數和千粒重的雙重負效應影響。因此，在金優38栽培過程中，應考慮到各產量構成因子之間的相互制約作用。

3 小結與討論

不同的栽培制度對水稻產量及其構成因子有較大影響。符家安等[2]通過對廣兩優476的研究認為，通過施用氮肥影響有效穗數和結實率，可提高其產量。楊生龍等[3]對57個水稻品種研究表明，水稻在極度節水灌溉栽培條件下有效穗數減少，每穗實粒數下降，而結實率和千粒重提高，對穗長影響不大。本研究分析結果表明，在金優38的5個產量構成因子中，有效穗數、每穗實粒數、結實率這3個因子受栽培制度影響變化較大，而千粒重和穗長受環境影響較小，這與楊生龍等[3]研究的結果有所差異。

不同水稻品種，其產量構成因子與產量之間的相關性存在差異。袁小樂等[4]對超級早稻與晚稻的研究表明，早稻產量與每穗粒數和結實率的關系密切，而晚稻產量與有效穗數和每穗粒數關系密切。新稻19號每穗總粒數、有效穗數與產量達顯著正相關，有效穗數與每穗總粒數之間存在顯著的負相關[5]。本研究結果表明，在金優38各產量構成因子與產量的偏相關關系中，與產量的相關性從大到小依次是：千粒重、每穗實粒數、有效穗數，而穗長和結實率與產量之間的相關性未達到顯著水平。

通過對金優38產量構成因子及產量進行變異系數分析、偏相關分析、回歸分析和通徑分析，確定了影響其產量的主要因子為千粒重、每穗實粒數和有效穗數，且環境條件對每穗實粒數和有效穗數影響較大，所以在栽培過程中應主攻實粒數和有效穗數，從而達到增加產量的目的。

因子分析論文:我國商業銀行績效因子分析

摘要：通過因子分析對我國商業銀行的經營業績規模因子、安全性因子、經營效益因子、贏利性因子進行排名和評價，可以看出我國傳統的四大國有商業銀行的排名靠前，而新成立的商業銀行雖然排名靠后，但是其贏利能力比較強，發展勢頭很好。

關鍵詞：商業銀行；績效；因子分析

一、引言

績效分析的目的在于確定和測量期望績效與當前績效之間的差距。績效分析是整個績效改進系統的重要一環。商業銀行通過績效分析可以實現有效的內部管理，提高經營效率和核心競爭力，有助于我國商業銀行在面對外資銀行時提高生存競爭能力。

隨著中國加入WTO后過渡時期的結束，商業銀行的競爭力問題越來越成為學術界的研究熱點。對于商業銀行競爭力的評價方法和評價指標體系及如何提高等等問題，學者們從不同角度，得出了不同結論。本文試圖通過對中國商業銀行的研究，分析商業銀行現實競爭力的關鍵影響因素，并對中國現有商業銀行的競爭力進行評價和排名。

二、文獻綜述

近年來，國內外對商業銀行績效的分析研究不斷深入，從不同角度給出一系列商業銀行績效的評價指標和政策建議。 蔣滿霖、周國霞(2007)采用因子分析對2001年至2005年間中國五家上市銀行的現實競爭力進行評價，嘗試設計上市銀行現實競爭力評價指標體系，并就提高上市銀行的現實競爭力給出政策性建議。

孫繼國、伍海華(2004)針對入世后中外銀行的競爭體現為績效的競爭，對2002年我國12家商業銀行之間的差距，認為上市可以提高商業銀行的績效。

De Mirgue Kunt和Huizinga(2000)對80個國家5000多個觀測值計量檢驗發現，金融發展與金融結構的變遷對銀行績效有顯著的影響，隨著金融發展程度的提高。銀行業競爭加強、效率改善，銀行績效卻呈下降趨勢。

三、因子分析指標

商業銀行的績效分析是通過對商業銀行的財務和非財務指標的定量和定性分析來考核商業銀行的經營狀況，判斷銀行的生存能力和發展潛力，鑒別銀行的整體運作是否健康的一種分析方法。

對銀行績效進行因子分析，應采用以經濟增加值為核心的財務指標的分析，另外還包括了從員工、客戶、內部流程角度出發設計的財務和非財務指標，從而形成對所以部門所以員工的覆蓋。

從科學性、系統性、可比性和可操作性等基本指標設計原則考慮，本文選取四個方面的分析指標：銀行規模、盈利增長性、安全性和流動性。

銀行規模是指商業銀行的市場規模，選取反映銀行規模的指標有主營業務收入(億元)、資本總額(億元)、存款總額(億元)、貸款總額(億元)、職工人數(人)。

贏利增長性指標是指對經營過程中獲得利潤的衡量和經營效益水平的衡量，反映盈利性的指標選取了利潤增長率(％)、資本增長率(％)、存款增長率(％)、貸款增長率(％)、資產利潤率(％)和人均利潤(百萬／人)。

安全性是指商業銀行在經營中使資產避免遭受風險的能力，選取了資產負債率(％)、貸款損失準備率(％)、不良貸款率(％)、核心資本充足率(％)和資本充足率(％)。

流動性是銀行及時滿足各種資金需求或者回收資金的能力。適度的流動性是銀行經營的關鍵，指標有存貸比率(％)、存貸比率是貸款額與存款額的比率。

四、因子分析數據結果

選取我國14家商業銀行2008年的數據，基本數據來自各銀行的年報，并經過財務處理得到的。

使用SPSS運用因子分析的方法得到相關系數矩陣R的特征值及貢獻率，如表1所示。

從表中可以得到，變量的相關系數矩陣R有4大特征根，即7.02、4.72、2.08和1.55。根據累計貢獻率大于或者等于85％的原則，我們選取前4個主成分就能基本完全代表原始變量的所有信息。同時基于過程內特征根大于1的原則，相應提取4個主成分量F1、F2、F3、F4。第一個因子在主營業務收入、資本總額、存款總額、貸款總額和職工人數有較大的載荷，我們稱其為銀行規模因子；第二個因子在資產利潤率、資產負債率、不良貸款率、資本充足率和核心資本充足率有較大的載荷，稱其為銀行安全性因子；第三個因子在利潤增長率、存款增長率、貸款增長率、人均利潤和貸款損失準備金率上有較大的因子載荷，我們稱為銀行經營效益因子；第四個因子在資本增長率和存貸比上有較大載荷，稱其為銀行贏利性因子。

根據各主成分與指標的關系式計算F1、F2、F3、F4的值，然后結合表1，按照貢獻率加權計算出各家銀行的因子得分：F=0.413*F1+0.2777*F2+0.1221*F3+0.0911*F4

將各家銀行的因子得分進行排序后得到表2。

從表2看出，根據銀行規模因子(F1)，四大國有銀行位居前4名，這4家銀行起步較早，受政府扶持較大，并且由于國家控股具有品牌規模優勢；在銀行安全性因子(F2)方面，中信銀行得分最高，而農行因為多年對農業和國有企業進行扶持，背上很多包袱，其不良貸款率較高，資本充足率非常低，由于還沒上市，所以還沒有通過國家補貼解決不良貸款的問題；根據銀行經營效益因子(F3)，恒豐銀行、中信銀行這些起步較晚的小型商業銀行，其經營效益最好；在銀行贏利性因子(F4)方面，恒豐銀行、工行、建行和中行居前4位，恒豐銀行作為起步最晚的商業銀行，發展勢頭很好，盈利能力比較強。

綜合排名前4位的是工商銀行、建設銀行、中國銀行和農業銀行。后四位是光大銀行、深圳發展銀行、華夏銀行和浦發銀行。從商業銀行發展歷史看，四大國有商業銀行的地位目前來看不可動搖，其規模優勢是其他商業銀行無法比擬的。

因子分析論文:因子分析大學生實習論文

1高校大學生實習成效的影響因素分析

1.1試驗過程

1.1.1T檢驗與信度分析

進行因子分析前必須對問卷進行穩定性和可靠性檢驗。經過單個樣本檢驗，可得Sig=0.00，當Sig＜0.05，就可說明12個題項具有較好的區分度，即能夠區分出不同題項被測試的反應程度，故皆可保留應用。根據信度系數劃分，當信度系數＞0.9，表示信度好;信度系數＞0.8，表示信度可接受;信度系數＞0.7，表示應重新修訂量表。驗證所得信度系數為0.894，說明問卷信度較好，可轉入因子分析步驟。

1.1.2因子分析

選擇變量并設定因子參數或分析方法，如進行描述、抽取、旋轉等步驟(操作過程略)。在進行因子分析前，必須進行KMO與球形測試，用于判斷是否適合進行因素分析。KMO值為0.846(＞0.6)，適合進行因素分析。同時Bartlett''''sTestX2值為846.109，Sig＜0.05，達到顯著，亦說明適合進行因素分析。根據荷載值可知:第一個新因子主要支配著a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二個新因子主要支配a1、a3、a12;第三個新因子主要支配著a2、a7、a10。每個新公因子互不交叉，且至少支配2個及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，滿足問卷分析內容效度的要求。以特征值≥1為提取標準，共提取3個因素，累積貢獻率為70.726%，已經達到因子分析要求。因子分析過程自動根據特征值大小對新因子進行排列。看出以特征值≥1為標準，共可提取3個新公因子。這從另一角度證明了因子分析的有效性。

1.2結果分析

將新提取的3個公因子分別命名為F1、F2、F3。F1主要反映出a4(實習意愿)、a5(獨自實習傾向)、a6(參與實習主動性)、a8(工作環境適應性)、a9(人際關系影響)、a11(個人重要性)中的信息。以上6項可歸結為大學生個人的認知與行為在實習成效中的影響作用，可將F1稱為實習個體成熟度。F2主要反映出a1(實習必要性認識)、a3(實習安排服從度)、a12(他人影響)的信息。這3項涉及個體認知、過程有關，可將F2命名為實習適應能力。F3主要反映出a2(對實習的期望)、a7(對實習內容的滿意)的信息。這2項可以解讀為與實習目標層次和實際實習內容等有關，故命名為實習匹配程度。經過因子分析后，可以歸納出影響高校大學生實習成效的主要因素是:實習個體成熟度、實習適應能力、實習匹配程度。

2提升高校大學生實習成效的管理建議

總體而言，本次問卷設計、數據統計分析是成功的，所得結果亦較符合實際情況。本文所提煉的新因子基本表達了原有信息，較好地反映了目前高校大學生實習過程中的影響因素以及高校組織實習所面臨的困難。基于因子分析結果，提出高校和大學生應從以下幾方面來共同提高實習效果。

2.1提前培育大學生對實習認知與接納的態度

實習是以學生為主體、學校或企業為主導的一項相互配合的活動。大學生是否清楚地意識到實習對自身的作用、能否從心理接納實習并將意識轉化為實習行動，這是決定大學生實習成效的首要因素。因此，高校必須將實習所要達到的目的、實習過程與方法、實習與理論如何結合等問題，在實習前及時進行教導，讓大學生在思想上樹立起強烈的實習意識和對實習活動的接納意愿。同時，應培養大學生的獨立自主意識和獨立工作能力，形成正確的實習價值觀和自主實習心態。此外，大學生亦應在實習期間初步學會自行化解工作難題或困擾的能力，以獨立自主的勢態迎接實習挑戰。

2.2注重培養大學生實習協調與適應能力

大學生開展實習必須基于實習單位的業務及統籌安排，僅僅認識到實習的重要性并不能取得預期的實習成效。因此，只有將實習必要性的認知融入到實習過程和行為活動中，并將實習內容與實習單位的任務安排結合起來，同時，也應注重培養并提高大學生處理人際關系的能力，注意與實習單位的員工進行有效協作，充分學習或利用他人的知識技能，這樣，才能更好地完成實習任務并取得預期的實習效果，最終提高大學生對實習單位的適應能力和實習效果。

2.3因人而異提高實習雙向匹配程度

當代大學生個性迥異，興趣愛好不同，職業規劃不一，高校已無法施行“一刀切”的實習管理模式。盡管已經在大學生思想中樹立了實習意識，但并不等于在大學生中統一了實習理念和看法。因此，要盡量了解大學生對專業知識的把握程度、對專業的興趣愛好程度以及對實習所持的心態與期望;要合理地調節大學生對實習的期望值，與學生共同確定實習目標，避免出現實習心理落差。同時，應根據不同專業難度和興趣方向，調整實習內容，做到實習者與實習內容的雙向匹配，以提高實習的積極性和實習成效。總之，要想取得完美的實習效果，既要高校與學生一起達成實習共識，明確實習目標，又要時時跟蹤實習發展動態，分析實習期間出現的現象并發掘其產生根源。要因人而異、有的放矢地解決大學生實習過程中產生的各種問題，并有效地改進實習管理。

作者：吳丹丹單位：福州大學