system: [SYSTEM]

user: 2. 新疆各地州市经济发展水平的评价 2.1. 建立指标体系 以新疆各地(州、市)的数据为样本，选取了可以反映综合经济实力的11项统计指标，建立起相应的统计指标体系，应用因子分析的方法对各城市综合实力进行评估。选择反映经济情况的11项主要指标:地区生产总值X 1 ；人均地区生产总值X 2 ；总人口X 3 ；全社会固定资产投资X 4 ；农林牧渔业总产值X 5 ；公共财政预算收入X 6 ；海关进出口总额X 7 ；在岗职工平均货币工资X 8 ；卫生技术人员X 9 ；中等职业学生在校人数X 10 ；社会消费品零售总额X 11 ；上述数据来自《新疆统计年鉴》 (2017)。 2.2. 数据因子分析的结果 2.2.1. KMO检验和Bartlett检验 [ 3 ] Table 1 Inspection of KMO and bartlet 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.440 Bartlett的球形度检验 近似卡方 260.873 df 55 Sig. 0.000 表1. KMO和Bartlett的检验 如表1所示，对原始数据进行标准化处理后，得到KMO检验的取值为0.440，巴特利特球度检验统计量的观测值为260.873，相应的Sig值为0.000，表明很适合进行因子分析。 2.2.2. 计算各指标的旋转后的因子载荷矩阵，各主因子的特征值、贡献率和累计贡献率 [ 4 ] Table 2 Factor load matrix， eigenvalue， contribution rate， cumulative contribution rate after rotatio 主要指标 第一因子 第二因子 第三因子 地区生产总值 0.857 0.330 0.329 人均地区生产总值 0.009 −0.104 0.961 总人口 0.420 0.788 −0.254 全社会固定资产投资 0.631 0.716 0.087 农林牧渔业总产值 0.008 0.962 −0.218 公共财政预算收入 0.955 0.138 0.196 海关进出口总额 0.896 0.217 −0.103 在岗职工平均货币工资 0.102 −0.200 0.899 卫生技术人员 0.874 0.467 −0.091 表2. 旋转后的因子载荷矩阵、特征值、贡献率、累计贡献率 Continued 表2是依据因子分析方法原理，列出的所计算的各指标旋转后的因子载荷矩阵，选取的主因子所对应的特征值、贡献率、累计贡献率。由于在因子分析中前三个主因子的累计贡献率已达到92.448%，因此文中仅选用三个主因子进行分析。 由旋转成分矩阵所示，第一个因子在地区生产总值、公共财政预算收入、海关进出总额、中等职业学生在校人数、卫生技术人员、社会消费品零销总额指标上有较大的载荷。第二个因子在地区总人口、全社会固定资产投资、农林牧渔业总产值指标上有较大的载荷。第三个因子在岗职工平均货币工资、人均地区生产总值这两个指标上有较大的载荷。 为了便于有关方面制定经济发展战略计划，完成城市经济的迅速、持续发展，现列出各城市的主因子得分表，计算各城市的综合测评得分，构造综合评价函数。 Y i = α 1 F i 1 + α 2 F i 2 + α 3 F i 3 其中Y为各地(州、市)的综合经济得分， F i 1 、 F i 2 和 为各地(州、市)的公因子得分， a 1 ， a 2 ， a 3 为各因子的方差贡献率与两个主因子的累计方差贡献率的比值，分别为0.596、0.228、0.101，综合得分值越高，表明城市的经济发展状况越好，综合经济实力越强。因此，通过比较综合经济得分的高低，可以排序出2016年新疆各地(州、市)的综合经济实力的强弱，见表3。 Table 3 Ranking of comprehensive scores of citie 城市 因子得分 综合得分 综合排序 F1 F2 F3 乌鲁木齐市 3.41605 −0.96732 0.28992 1.84 1 克拉玛依市 −0.54995 −0.23727 3.30295 0.15 5 吐鲁番地区 −0.50962 −0.75510 0.16158 −0.46 12 哈密地区 −0.40431 −0.72241 −0.04371 −0.41 11 昌吉回族自治州 −0.07179 0.78595 0.29622 0.17 4 伊犁哈萨克自治州 0.66739 2.34549 −0.28442 0.90 2 伊犁州直属县(市) 0.26304 0.49912 −0.63714 0.21 3 塔城地区 −0.49765 −0.05156 −0.42416 −0.35 10 阿勒泰地区 −0.34313 −0.87954 −0.82571 −0.49 13 博尔塔拉蒙古自治州 −0.41333 −0.88188 −0.70958 −0.52 14 巴音郭楞蒙古自治州 −0.25452 0.53375 0.50057 0.02 6 阿克苏地区 −0.20384 0.40372 −0.17917 −0.06 8 克孜勒苏柯尔克孜自治州 −0.51501 −1.11038 −0.67831 −0.63 15 喀什地区 −0.23131 1.46075 −0.39308 −0.05 7 和田地区 −0.35202 −0.42331 −0.37596 −0.34 9 表3. 各城市综合得分排名 从表3的综合得分可以看出，乌鲁木齐市的综合经济得分位居榜首，反映了其强大的综合经济实力。其次是伊犁哈萨克自治州、伊犁州直属县(市)、昌吉回族自治州、克拉玛依市、巴音郭楞蒙古自治州，这些城市的综合经济得分相对低一些，表明这些城市经济实力比乌鲁木齐稍差一些。喀什地区、阿克苏地区、和田地区、塔城地区、哈密地区、吐鲁番地区、阿勒泰地区、博尔塔拉蒙古自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州综合经济得分为负值，说明这些城市的发展水平相对较低。总之，从综合得分的差异说明了新疆各地州市的经济发展存在着非常严重的不平衡现象。 2.3. 基于灰色预测理论的各地(州、市)综合因子得分 以下采用灰色理论 [ 5 ] 对新疆各地州在2017年~2021年五年间的经济因子得分指标进行预测，分别计算了各地区5年的平均综合因子得分，并进行了排序，预测概况具体如表4所示。 Table 4 Grey Prediction of Factor Score in Xinjiang from 2017 to 202 城市 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 平均综合得分 排序 乌鲁木齐市 1.8241 1.8218 1.8195 1.8173 1.815 1.81954 1 克拉玛依市 −0.026 −0.025 −0.0242 −0.0233 −0.0225 −0.0242 7 吐鲁番地区 −0.3787 −0.373 −0.3673 −0.3618 −0.3564 −0.36744 10 哈密地区 −0.25 −0.2357 −0.2221 −0.2094 −0.1974 −0.22292 8 昌吉回族自治州 0.3221 0.3582 0.3983 0.4429 0.4924 0.40278 3 伊犁哈萨克自治州 0.6599 0.6374 0.6156 0.5946 0.5744 0.61638 2 伊犁州直属县(市) 0.1245 0.119 0.1137 0.1087 0.1039 0.11396 5 塔城地区 −0.4309 −0.4527 −0.4757 −0.4999 −0.5253 −0.4769 12 阿勒泰地区 −0.5475 −0.556 −0.5645 −0.5732 −0.5821 −0.56466 14 博尔塔拉蒙古自治州 −0.4979 −0.5022 −0.5065 −0.5109 −0.5153 −0.50656 13 巴音郭楞蒙古自治州 0.0053 0.0044 0.0036 0.003 0.0025 0.00376 6 阿克苏地区 −0.1532 −0.1846 −0.2225 −0.2681 −0.3232 −0.23032 9 克孜勒苏柯尔克孜自治州 −0.5936 −0.5911 −0.5886 −0.5861 −0.5836 −0.5886 15 喀什地区 0.1514 0.1596 0.1683 0.1774 0.1973 0.1708 4 和田地区 −0.3769 −0.3739 −0.3709 −0.3679 −0.365 −0.37092 11 表4. 2017年~2021灰色预测新疆各地区因子得分 从表4中能够看出，2017年~2021年新疆各地(州、市)在未来5年的经济发展趋向。经济实力排名从高到低依次为：乌鲁木齐市、伊犁哈萨克自治州、昌吉回族自治州、喀什地区、伊犁州直属县(市)、巴音郭楞蒙古自治州、克拉玛依市、哈密地区、阿克苏地区、吐鲁番地区、和田地区、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、阿勒泰地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州。