基于主因子分析長(zhǎng)武縣勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移問題的研究(編輯修改稿)
2025-04-21 12:43 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 農(nóng)村居民家庭實(shí)際人均收入（元），x2人均公園綠地面積（公頃），x3城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎兀?），x4第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（%），x5城鎮(zhèn)非私營(yíng)企業(yè)就業(yè)人數(shù)（人），x6年末常用耕地面積（公頃），x7城鎮(zhèn)非私營(yíng)企業(yè)就業(yè)人員平均工資（元），x8第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）? 數(shù)據(jù)來(lái)源所有指標(biāo)數(shù)據(jù)資料均來(lái)源于2013年《長(zhǎng)武縣統(tǒng)計(jì)年鑒》、《長(zhǎng)武縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2013）》、2013年年度統(tǒng)計(jì)公報(bào)等，整理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)見附錄：表一、表二。3基本分析——長(zhǎng)武縣生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢(shì) 根據(jù)表一（見附錄）做出趨勢(shì)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(zhǎng)趨勢(shì)（見圖1）。圖1 長(zhǎng)武縣生產(chǎn)總值和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢(shì)（以不變價(jià)格計(jì)算） （以不變價(jià)格考慮，下同），，尤其在2000年后，實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值雖然也在增長(zhǎng)，但不及生產(chǎn)總值增長(zhǎng)速度快，。同時(shí)，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(shì)，%%。從上面的數(shù)據(jù)分析來(lái)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(shì)。農(nóng)村勞動(dòng)力的主要?jiǎng)趧?dòng)對(duì)象就是第一產(chǎn)業(yè)，但是我們從圖中可以看的出來(lái)，第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的趨勢(shì)變化區(qū)域平緩，而總的生產(chǎn)總值卻快速增長(zhǎng)，這說明大部分的勞動(dòng)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(dòng)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(dòng)力轉(zhuǎn)移的最大因素來(lái)源于經(jīng)濟(jì)因素，這為后面的綜合評(píng)價(jià)提供了基礎(chǔ)。4農(nóng)村勞動(dòng)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(gè)指標(biāo)化為為少數(shù)幾個(gè)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)為來(lái)自總體X的樣本，則樣本協(xié)方差S和樣本相關(guān)陣R為：,其中，其中 ，當(dāng)原始變量標(biāo)準(zhǔn)化，則S和R相同，S=R=。因此，一般求R的特征值和特征向量，不妨取R=,因?yàn)檫@是的R與只差一個(gè)系數(shù)，顯然與的特征根相差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，我們稱為樣本主成分的貢獻(xiàn)率，稱為樣本主成分的累積貢獻(xiàn)率。 運(yùn)用20042013年長(zhǎng)武縣10年來(lái)8項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成截面數(shù)據(jù)，利用綜合評(píng)價(jià)方法，構(gòu)建陜西省農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系模型，分析各時(shí)間段影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度的主要因素。原始數(shù)據(jù)見附表2。（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(gè)主成分。由于相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值是對(duì)應(yīng)主成分的方差，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的貢獻(xiàn)率, 前k個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率。當(dāng)前k各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%時(shí)，就可以確定該子系統(tǒng)指標(biāo)的主成分=。 表1 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。.742Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方df28Sig..000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 %12.1403.035.4374.016.2025.011.1386.009.1077.003.0408.001.006提取方法：主成份分析。表3 成份得分系數(shù)矩陣成份1x1.126x2x3.125x4.257x5.127x6x7.128x8.128提取方法 :主成份。從表1的結(jié)果看出，巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)數(shù)值分別為：，檢驗(yàn)效果很好，適合進(jìn)行因子檢驗(yàn)。%，大于85%，所以該模型應(yīng)該提取一個(gè)主成分，它包含了全部指標(biāo)具有的信息。為此，我們?nèi)〉谝粋€(gè)特征值，并計(jì)算出相應(yīng)的特征向量：
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