基于主因子分析長武縣勞動力轉(zhuǎn)移問題研究(編輯修改稿)
2024-10-08 18:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢 根據(jù)表一（見附錄）做出趨勢圖如下圖所示?？芍?，從 1978 年開始，陜西省生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值均呈增長趨勢（見圖 1）。 第 4 頁 共 11 頁 圖 1 長武縣生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢（以不變價格計(jì)算） 生產(chǎn)總值從 2020年的 2020年的 （以不變價格考慮，下同），增長了 ，達(dá) 到 2020年的 ，尤其在 2020年后，實(shí)現(xiàn)快速增長。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值雖然也在增長，但不及生產(chǎn)總值增長速度快，由 2020年的 億元增長到 2020 年 億元，增長了 億元，達(dá)到 2020年 。同時，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重呈現(xiàn)明顯下降趨勢，由 2020年 %下降到 2020年的 %。 從上面的數(shù)據(jù)分析來看，第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與總的生產(chǎn)總值都有向上的趨勢。農(nóng)村勞動力的主要勞動對象就是第一產(chǎn)業(yè)，但是我們從圖中可以看的出來，第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的趨勢變化區(qū)域平緩，而總的生產(chǎn)總值卻快速增長，這 說明大部分的勞動力都轉(zhuǎn)移到二三產(chǎn)業(yè)中去了，因此，我們可以從中看出，勞動力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)性很大，因此我們可以確定影響農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的最大因素來源于經(jīng)濟(jì)因素，這為后面的綜合評價提供了基礎(chǔ)。 4 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證分析 （ 1）主成分分析 是將多個指標(biāo)化為為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)方法，在實(shí)際問題中， 研究多指標(biāo)（變量）問題是經(jīng)常遇到的，然而在多數(shù)情況下，不同指標(biāo)之間是有一定相關(guān)性的。 （ 2） 主成分分析的原理為： 設(shè) ,21)( ).....,( pXXXX ???? ? ), ...,1( n?? 為來自總體 X的樣本，則樣本協(xié)方差 S和樣本 相關(guān)陣 R為： )39。()(11 )(1 )( ?? ? ???? ? XXXXnS n ?? ?, 其中 )39。()(111 ijnijij xxxxns ???? ?? ?? ?， )39。,.....,(1 211 )( pn xxxXnX ?? ??? ? ， ppijrR *)(? 第 5 頁 共 11 頁 其中 )...1,(, pjisssrjjiiijij ??，當(dāng)原始變量 pxxx ,..., 21 標(biāo)準(zhǔn)化，則 S和 R相同，S=R= XXn 39。11? 。 因此，一般求 R的特征值和特征向量，不妨取 R= XX39。 ,因?yàn)檫@是的 R與 XXn 39。11? 只差一個系數(shù)，顯然 XX39。 與 XXn 39。11? 的特征根相差 n1倍，但他們的特征向量不變，并不影響求主成分。 我們用樣本協(xié)方差陣 S作為 ? 的估計(jì)或用 R作為總體相關(guān)陣的估計(jì)，然后，按照求總體主成分的方法，即可獲得樣本主成分。這里，我們稱 ??pi ik 1/ ?? 為樣本主成分 kF 的貢獻(xiàn)率，稱???pi im11 ...???為樣本主成分 )(...., 21 pmFFF m ?的累積貢獻(xiàn)率。 運(yùn)用 20202020年長武縣 10 年來 8項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成截面數(shù) 據(jù)，利用綜合評價方法，構(gòu)建陜西省農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系模型，分析各時間段影響農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移程度的主要因素。原始數(shù)據(jù)見附表 2， 以下操作均在 里完成。 （ 1） 計(jì)算各主成分的貢獻(xiàn)率，并提取主成分 一般以累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到 85%為標(biāo)準(zhǔn)，提取前 k個主成分。由于相關(guān)系數(shù)矩陣 R的特征值 nlll ,..., 21是對應(yīng)主成分 nFFF ,..., 21 的方差，由于方差越大，包含的信息也越多，進(jìn)而利用包含信息量確定主成分 iF 的貢獻(xiàn) 率 , ???nt ttt llf 1前 k 個主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。 ?????nt tkt ti llR 11當(dāng)前 k 各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到 85%時，就可以確定該子系統(tǒng)指標(biāo)的主成分 F =? ?nFFF ,..., 21 。 表 1 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn) 取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。 .742 Bartlett 的 球形 度檢驗(yàn) 近似卡方 df 28 Sig. .000 第 6 頁 共 11 頁 表 2 解釋的總方差 成份 初始特征值 提取平方和載入 合計(jì) 方差的 % 累積 % 合計(jì) 方差的 % 累積 % 1 2 .140 3 .035 .437 4 .016 .202 5 .011 .138 6 .009 .107 7 .003 .040 8 .001 .006 0 提取方法：主成份分析。 表 3 成份得分系數(shù)矩陣 成份 1 x1 .126 x2 x3 .125 x4 .2
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