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user: 2. 新疆维吾尔自治区各城市经济发展水平的评价 2.1. 建立指标体系 为了全面、系统的描述新疆各城市经济发展的特点和现状，通过定性分析，选择出适合综合评价的指标进行科学的定量分析。这10项指标为：X 1 表示国内生产总值(GDP) (亿元)；X 2 表示人均GDP (元/人)；X 3 表示第一产业生产总值所占比重(%)；X 4 表示第二产业生产总值所占比重(%)；X 5 表示第三产业生产总值所占比重(%)；X 6 表示地方财政预算内收入(万元)；X 7 表示在岗职工平均工资(元/人)；X 8 表示规模以上工业总产值(亿元)；X 9 表示国内消费旅游(亿元)；X 10 表示每万人拥有床位数。这十项指标从经济发展水平、经济发展活力、经济发展潜力、城市居民水平、城市基础设施等等五方面反映城市的综合经济实力，为进行因子分析打下了坚实的基础，各项指标的统计数据来源于《新疆统计年鉴》(2016) [ 6 ] 。 2.2. 因子分析的数据结果与分析 利用SPSS17.0软件进行因子分析，首先将原始数据标准化处理，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，得到计算结果后的变量也都是经过标准化处理以后的变量，但SPSS不会直接给出标准化处理后的数据，然后创建各指标相关系数矩阵。进而对原始数据的样本充足性检验如表1所示。 由表1可知，根据样本充足性的KMO值和Bartlett的检验可知：KMO值为0.673，大于0.5，表明样本比较充足，巴特利特球形检验的显著性水平远小于0.05，可以拒绝巴特利特球形检验的零假设，它的相关系数矩阵不是一个单位阵。两种检验结果都表明原始数据适合于因子分析。利用SPSS计算得出的各指标相关矩阵特征值和方差累计贡献率如表2所示，按照因子提取中的主成分默认特征值大于1的提取原，则从表中可知前3个因子的特征值均大于1并且前三个因子已提取了原始数据88.693%的信息，以此评价各城市间经济发展实力相当大的程度上减少了原始数据的复杂性。因此取其前三个因子作为主成分。 因子栽荷矩阵体现了原始的变量与各因子之间的相关程度，为了更准确的解释和命名各个主因子，故采用方差最大正交旋转变换，使各公共因子的负荷系数更接近于1或0，得到比较容易的因子。表3列出了旋转前后因子负荷矩阵和各因子得分系数矩阵。 从表3中旋转后的因子负荷矩阵可以看出：第一公因子对全部初始变量的累计方差贡献率为38.988%，其在X 1 (表示国内生产总值(GDP)亿元)、X 6 (表示地方财政预算内收入)、X 8 (表示规模以上工业总产值)、X 9 (表示国内消费旅游) 4个指标上具有较大的负荷值，因此说明这四个指标是评价新疆各地区经济发展水平最需要考虑的因素。第二个因子在X 2 (表示人均GDP)、X 4 (表示第二产业生产总值所占比重)、X 7 (表示在岗职工平均工资) 3个指标上有较大的负荷值，对全部初始变量的方差贡献率30.862%。第三个公因子在X 10 (表示每万人拥有床位数)指标上有较大的负荷值，对全部初始变量的方差贡献率18.834%。 根据表3中的因子得分系数矩阵，可以得到各城市经济影响因子得分的表达式： F 1 = 0.287 X 1 + 0.052 X 2 + 0.178 X 3 − 0.043 X 4 − 0.054 X 5 + 0.288 X 6 − 0.104 X 7 + 0.238 X 8 + 0.275 X 9 + 0.017 X 10 F 2 = − 0.042 X 1 + 0.252 X 2 − 0.278 X 3 + 0.301 X 4 − 0.099 X 5 − 0.067 X 6 + 0.33 X 7 + 0.06 X 8 − 0.092 X 9 − 0.046 X 10 F 3 = − 0.099 X 1 − 0.126 X 2 − 0.533 X 3 − 0.066 X 4 + 0.388 X 5 − 0.083 X 6 + 0.202 X 7 − 0.083 X 8 − 0.043 X 9 + 0.369 X 10 根据因子表达式我们可以看出，因子一中X 1 ，X 3 ，X 6 ，X 8 ，X 9 的载荷量较大，因此取名为第一产业影响因子。因子二中X 2 ，X 4 ，X 7 的载荷量较大，因此取名为第二产业影响因子。在因子三中X 5 ，X 7 ，X 10 的载荷量较大，说明这些指标对该地区经济影响较大，因此取名为第三产业影响因子。 由上式子可得综合因子F为： F = 0.38988 F 1 + 0.30862 F 2 + 0.18834 F 3 0.88683 为了便于有关部门制定经济发展的战略规划，实现全区经济的快速持续发展，现给出各城市因子得分表，并以各因子信息贡献率为加重权数，计算出各城市综合得分，根据综合得进行排序如下表4可见2015年新疆各城市的综合经济实力的强弱。 Table 1 KMO value and Bartlet test of sample adequac 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.673 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 166.767 自由度 45 显著性检验 0.000 表1. 样本充足性的KMO值和Bartlett的检验 Table 2 Characteristic values and variance contribution tabl 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 特征值 方差贡献率 累积贡献率 特征值 方差贡献率 累积贡献率 特征值 方差贡献率 累积贡献率 1 4.737 47.369 47.369 4.737 47.369 47.369 3.899 38.988 38.988 2 2.95 29.504 76.872 2.95 29.504 76.872 3.086 30.862 69.85 3 1.181 11.811 88.683 1.181 11.811 88.683 1.883 18.834 88.683 4 0.478 4.784 93.467 5 0.335 3.353 96.82 6 0.16 1.598 98.417 7 0.096 0.959 99.377 8 0.052 0.518 99.895 9 0.008 0.08 99.974 10 0.003 0.026 100 表2. 特征值与方差贡献表 Table 3 Factor loading matrix and factor scoring coefficient matrix before and after rotatio 旋转前因子载荷矩阵 旋转后因子载荷矩阵 因子得分系数矩阵 指标 因子1 因子2 因子3 因子1 因子2 因子3 因子1 因子2 因子3 X1 0.94 −0.185 0.266 0.971 0.159 0.143 0.287 −0.042 −0.099 X2 0.544 0.762 0.053 0.292 0.857 −0.245 0.052 0.252 −0.126 X3 −0.613 −0.056 0.745 −0.174 −0.554 −0.772 0.178 −0.278 −0.553 X4 0.344 0.873 −0.075 0.034 0.907 −0.25 −0.043 0.301 −0.066 X5 0.118 −0.745 −0.371 0.127 −0.455 0.695 −0.054 −0.099 0.388 X6 0.916 −0.272 0.26 0.971 0.077 0.181 0.288 −0.067 −0.083 X7 0.528 0.616 −0.381 0.121 0.87 0.18 −0.104 0.33 0.202 X8 0.967 0.083 0.185 0.889 0.423 0.091 0.238 0.06 −0.083 X9 0.869 −0.378 0.224 0.941 −0.02 0.248 0.275 −0.092 −0.043 X10 0.489 −0.642 −0.335 0.434 −0.221 0.725 0.017 −0.046 0.369 表3. 旋转前后因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵 Table 4 Ranking of comprehensive economic strength of all cities in Xinjian 城市 因子得分 综合得分 综合排序 因子1 因子2 因子3 乌鲁木齐 3.50469 −0.38494 0.65942 1.55 1 克拉玛依市 0.02328 2.31157 −0.05928 0.8 2 库尔勒市 0.07143 1.5503 −0.37082 0.49 3 石河子市 −0.27637 0.93832 −0.07989 0.19 4 昌吉市 −0.0079 0.58995 −0.14194 0.17 5 伊宁市 −0.39419 −0.48766 1.86767 0.05 6 哈密市 −0.31811 0.59158 −0.18699 0.03 7 喀什市 −0.60436 −0.34704 1.43146 −0.08 8 吐鲁番市 −0.17698 −0.0962 −0.58586 −0.24 9 和田市 −0.77797 −0.66721 1.27121 −0.3 10 阿克苏市 −0.33378 −0.28691 −0.38968 −0.33 11 博乐市 −0.23354 −0.56107 −0.78331 −0.46 12 阿勒泰市 −0.36737 −1.03252 0.17906 −0.48 13 塔城市 −0.24129 −0.99831 −0.65798 −0.59 14 乌苏市 0.13248 −1.11986 −2.15308 −0.79 15 表4. 新疆各城市综合经济实力排序 由表4可以看出，根据综合得分排序乌鲁木齐市位居第一，说明乌鲁木齐市的经济实力雄厚，但是由表可知因子一和因子三对乌鲁木齐的经济影响是正相关的而因子二对乌鲁木齐的经济影响是负相关的，也就是说X 1 ，X 3 ，X 5 ，X 6 ，X 7 ，X 8 ，X 9 ，X 10 这几个因素对拉动乌鲁木齐经济影响很大。克拉玛依，库尔勒市因子一和因子二对其经济正向影响较大，也就是说X 1 ，X 2 ，X 3 ，X 4 ，X 6 ，X 7 ，X 8 ，X 9 这几个因素对拉动克拉玛依市库尔勒市影响较大。而石河子和昌吉市只有因子二对其经济有正向影响，换言之就是指标X 2 ，X 4 ，X 7 对其影响较大。喀什市到乌苏市的经济实力就显得较为薄弱，其中吐鲁番市，阿克苏市，博乐市，塔城市各因子得分都为负数，仅说明三个公因子与这些城市的经济增长呈负相关，仅表示这些指标所影响的范围，当然这些城市还有自己的特色并未全部考虑进去故此结果仅供参考。总之，从综合得分中可以看出新疆各城市间的经济发展存在不平衡的现象。 一直以来，中央及部分省市对新疆的援助从未间断，因此对口援疆也很大程度的拉动了新疆各城市的经济发展。特别的和田市受到北京市的对口支援，两年多来，北京市拨付援疆资金达到32.9亿元，实施援助自治区地方的项目有256个。辽宁省对口支援的地区为塔城地区。两年多来，辽宁省拨付援疆资金为9.92亿元，实施援助自治区地方项目有116个。而吉林省对口援助阿勒泰地区阿勒泰市、哈巴河县等，两年多来，吉林省拨付援疆资金3.3亿元，实施援助项目共达83个。喀什地区受到深圳市、广东省、山东省的对口支援。两年多来，拨付援疆资金有12.5亿元，实施援助项目64个。广东省对口支援喀什地区疏附县、伽师县及兵团三师图木舒克市，积极构建以民生援建为龙头，两年多来，拨付援疆资金14.7亿元，实施援助自治区地方项目95个。山东省对口支援喀什地区麦盖提县、疏勒县、岳普湖县、英吉沙县，两年多来，拨付援疆资金19.5亿元，实施援助项目164个。湖南省对口支援的是吐鲁番地区。两年多来，吐鲁番地区得到援疆资金6.5亿元，援助项目59个。河南省对口支援哈密地区及兵团十三师，两年多来，河南省拨付援疆资金达到11.2亿元，实施援助自治区地方项目有120个。由此数据可知，对口援疆成果丰硕，有效的带动了受援地区的经济发展和各族群众致富。因此，对口援疆政策对很多受援地区的经济发展有很大的贡献或是很大的影响。