system: [SYSTEM]

user: 3. 各省份人口发展水平分析 3.1. 人口发展水平指标 因子分析结果中，因子得分系数矩阵如下(见表3)： Table 3 Factor score coefficient matri 成份 1 2 3 4 5 Zscore：居民消费水平指数(上年 = 100) 0.015 0.092 −0.204 0.359 0.061 Zscore：年末常住人口(万人) 0.139 0.019 −0.035 −0.058 −0.121 Zscore：全社会固定资产投资(亿元) 0.131 0.010 −0.088 −0.076 0.127 Zscore：地方财政一般预算支出(亿元) 0.133 −0.060 0.067 0.061 −0.026 Zscore：地方财政一般预算收入(亿元) 0.111 −0.100 0.129 0.144 0.149 Zscore：固定资产投资价格指数(上年 = 100) 0.006 −0.002 0.391 0.018 −0.544 Zscore：人均日生活用水量(升) 0.001 0.053 0.479 0.178 0.213 Zscore：每万人拥有公共交通车辆(标台) 0.034 −0.145 −0.034 0.243 −0.016 Zscore：人均城市道路面积(平方米) 0.034 0.084 −0.049 −0.267 0.550 Zscore：每十万人口初中阶段平均在校生数(人) 0.002 0.213 −0.033 0.158 −0.061 Zscore：每十万人口小学平均在校生数(人) 0.016 0.202 0.063 0.220 −0.008 Zscore：每十万人口高中阶段平均在校生数(人) 0.006 0.193 −0.101 0.174 −0.066 Zscore：每十万人口高等学校平均在校生数(人) 0.002 −0.192 −0.047 0.115 0.046 Zscore：卫生机构床位数(万张) 0.135 0.018 −0.071 −0.095 −0.163 Zscore：医院床位数(万张) 0.137 0.003 −0.073 −0.087 −0.136 Zscore：社区服务机构数(个) 0.117 −0.009 0.093 0.195 0.191 Zscore：文化娱乐类居民消费价格指数(上年 = 100) 0.016 0.087 0.300 −0.341 0.185 Zscore：公共图书馆业机构数(个) 0.101 0.085 −0.085 −0.240 −0.320 Zscore：交通事故发生数总计(起) 0.115 −0.002 0.071 0.135 0.168 表3. 因子得分系数矩阵 3.2. 各省份各因子得分 各省各因子得分矩阵如下(见表4)： Table 4 Factor score matri 地区 因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 北京市 −0.53378 −3.07595 −0.06804 1.95064 −0.57757 天津市 −0.83191 −1.77601 −0.32528 −0.12363 0.85638 河北省 0.88933 0.45285 −0.99481 0.04845 −0.10508 山西省 −0.43616 0.06739 0.14063 −1.46393 −1.2815 内蒙古自治区 −0.51039 −0.09906 −0.55142 −1.81878 0.48267 辽宁省 −0.15251 −0.64568 −1.05877 −0.15436 −0.59993 吉林省 −0.73837 −0.95075 −0.66925 −1.56342 0.83825 黑龙江省 −0.45249 −0.75134 −0.43006 −1.46862 −0.62018 上海市 −0.62333 −1.9073 1.36007 −0.07874 −0.25773 江苏省 1.83407 −0.61031 −0.31225 0.23245 2.6933 浙江省 0.84 −0.48113 0.64029 −0.15566 0.85918 安徽省 0.42904 0.45708 −0.24919 −0.71298 1.07125 福建省 −0.15079 0.11772 0.35344 0.82343 −0.25461 江西省 −0.2151 0.75431 0.03359 0.17454 −0.66571 山东省 1.91521 0.08213 −0.90563 −0.93577 1.21179 河南省 1.10791 0.99235 −1.51566 −0.07485 −1.46992 湖北省 0.70037 −0.42697 0.52473 0.11567 −0.22374 湖南省 0.69321 0.22826 0.96667 −0.22573 −1.46642 广东省 2.55466 −0.24007 2.01139 1.68194 −0.37662 广西壮族自治区 −0.17059 1.10674 0.89924 −0.15695 0.2291 海南省 −1.28577 0.78394 1.95144 −0.17403 0.68481 重庆市 −0.562 −0.06112 −1.40432 1.33949 0.30739 四川省 1.24116 0.35924 0.82424 −1.32708 −1.22562 贵州省 −0.04545 1.74647 −1.1542 2.12722 0.72634 云南省 −0.0527 0.48501 −0.26893 −0.30875 −1.74509 西藏自治区 −1.40639 1.13383 2.15585 −0.10161 1.089 陕西省 −0.15577 −0.53094 −0.34974 0.31167 −0.81461 甘肃省 −0.73648 0.49649 −1.39573 −0.12236 0.48376 青海省 −1.37771 0.49362 −0.64492 1.58263 −0.85905 宁夏回族自治区 −1.30584 0.77985 0.18794 0.28929 1.1727 新疆维吾尔自治区 −0.46141 1.01937 0.24867 0.28983 −0.16254 表4. 因子得分矩阵 经过对样本在每个因子上的得分进行从大到小排序，可得到各个省份在每个因子上的名次，见表5： Table 5 Ranking of various factor 地区 因子1 因子2 因子3 因子4 因子5 北京市 22 31 15 2 21 天津市 27 29 19 18 7 河北省 6 13 26 13 15 山西省 18 18 13 28 28 内蒙古自治区 21 20 22 31 12 辽宁省 14 26 27 19 22 吉林省 26 28 24 30 8 黑龙江省 19 27 21 29 23 上海市 24 30 4 15 19 江苏省 3 25 18 10 1 浙江省 7 23 8 20 6 安徽省 10 12 16 25 5 福建省 13 16 10 6 18 江西省 17 8 14 11 24 山东省 2 17 25 26 2 河南省 5 5 31 14 30 湖北省 8 22 9 12 17 湖南省 9 15 5 23 29 广东省 1 21 2 3 20 广西壮族自治区 16 3 6 21 14 海南省 28 6 3 22 10 重庆市 23 19 30 5 13 四川省 4 14 7 27 27 贵州省 11 1 28 1 9 云南省 12 11 17 24 31 西藏自治区 31 2 1 16 4 陕西省 15 24 20 7 25 甘肃省 25 9 29 17 11 青海省 30 10 23 4 26 宁夏回族自治区 29 7 12 9 3 新疆维吾尔自治区 20 4 11 8 16 表5. 各因子得分排序 公共因子F 1 (社会总体基础设施水平)排名前五的城市分别是：广东省、山东省、江苏省、四川省和河南省。这几个省份除了省份本身人口规模十分庞大以为以外，政府预算支出也较高，累计基础设施建设也较高，因此人均占有资源指数比较高。北京和上海的名次分别为22和24，说明这两个城市和其他省份相比人口规模不够。 公共因子F 2 (初等教育普及指数)排名前五的城市分别是：贵州省、西藏自治区、广西壮族自治区、新疆维吾尔族自治区、河南省。这或许和我们的日常观念相悖，但是由于这前四个省人口基数很小，加上政府多年来的教育投资，也是能够解释的，而河南省是教育大省这一观念还是符合常理的。北京在此排名上为第31名，多少有些让人意外。 公共因子F 3 (人口总体生活水平指数)排名前五的城市分别为：西藏自治区、广东省、海南省、上海市、湖南省。说明这几个城市的在一定程度上总体生活水平较高，在娱乐方面的消费相对较多。 公共因子F 4 (居民总体经济水平)排名靠前城市的为：贵州、北京、广东、青海省、重庆省。贵州和青海的入围主要是由于居民消费指数增速较快，剩下的省份由于本身经济水平较高，且均为各地区的政治文化中心，高等学府聚集，因此在此项指标上得分较高。 公共因子F 5 (人均交通发展水平指数)排名靠前的城市分别为：江苏省、山东省、宁夏省、西藏自治区、安徽省。可以发现有三个省份交通发展水平本身较高，而宁夏和西藏省人口稀少，但国家大力投入交通建设，因此排名也比较靠前。 根据表可以得出： λ 1 = 6.978 θ 1 = 36.724 % λ 2 = 4.365 θ 2 = 22.973 % λ 3 = 1.675 θ 3 = 8.814 % λ 4 = 1.451 θ 4 = 7.639 % λ 5 = 1.044 θ 5 = 5.497 % 可以得到5个主因子的表达式如下： F 1 = 0.015 X 1 + 0.139 X 2 + 0.131 X 3 + 0.133 X 4 + 0.111 X 5     + 0.006 X 6 + 0.001 X 7 + 0.034 X 8 + 0.034 X 9 + 0.002 X 10     + 0.016 X 11 + 0.006 X 12 + 0.002 X 13 + 0.135 X 14 + 0.137 X 15     + 0.117 X 16 + 0.016 X 17 + 0.101 X 18 + 0.115 X 19 F 2 = 0.092 X 1 + 0.019 X 2 + 0.010 X 3 − 0.060 X 4 − 0.100 X 5     − 0.002 X 6 + 0.053 X 7 − 0.145 X 8 + 0.084 X 9 + 0.213 X 10     + 0.202 X 11 + 0.193 X 12 − 0.192 X 13 + 0.018 X 14 + 0.003 X 15     − 0.009 X 16 + 0.087 X 17 + 0.085 X 18 − 0.002 X 19 F 3 = − 0.204 X 1 − 0.035 X 2 − 0.088 X 3 + 0.067 X 4 + 0.129 X 5     + 0.391 X 6 + 0.479 X 7 − 0.034 X 8 − 0.049 X 9 + − 0.033 X 10     + 0.063 X 11 − 0.101 X 12 − 0.047 X 13 − 0.071 X 14 − 0.073 X 15     + 0.093 X 16 + 0.300 X 17 − 0.085 X 18 + 0.071 X 19 F 4 = 0.359 X 1 − 0.058 X 2 − 0.076 X 3 + 0.061 X 4 + 0.144 X 5     + 0.018 X 6 + 0.178 X 7 + 0.243 X 8 − 0.267 X 9 + 0.158 X 10     + 0.220 X 11 + 0.174 X 12 + 0.115 X 13 − 0.095 X 14 − 0.087 X 15     + 0.195 X 16 − 0.341 X 17 − 0.240 X 18 + 0.135 X 19 F 5 = 0.061 X 1 − 0.121 X 2 + 0.127 X 3 − 0.026 X 4 + 0.149 X 5     − 0.544 X 6 + 0.213 X 7 − 0.016 X 8 + 0.550 X 9 − 0.061 X 10     − 0.008 X 11 − 0.066 X 12 + 0.046 X 13 − 0.163 X 14 − 0.136 X 15     + 0.191 X 16 + 0.185 X 17 − 0.320 X 18 + 0.168 X 19 则各省份人口发展水平指标Y的表达式如下： Y = 0.36724 F 1 + 0.22973 F 2 + 0.08814 F 3 + 0.07639 F 4 + 0.05497 F 5 根据上文得出的公式对数据进行Y值计算，可得结果见表6。 Table 6 Province Y valu 地区 Y值 排名 地区 Y值 排名 广东省 1.168087 1 云南省 −0.05115 17 江苏省 0.671623 2 海南省 −0.09574 18 山东省 0.637516 3 宁夏回族自治区 −0.19727 19 贵州省 0.48522 4 重庆市 −0.22499 20 四川省 0.442232 5 陕西省 −0.23097 21 河南省 0.414732 6 甘肃省 −0.26218 22 河北省 0.340873 7 山西省 −0.31457 23 湖南省 0.294362 8 辽宁省 −0.34243 24 浙江省 0.289725 9 内蒙古自治区 −0.3712 25 广西壮族自治区 0.271467 10 青海省 −0.37572 26 安徽省 0.245024 11 黑龙江省 −0.52296 27 湖北省 0.201903 12 上海市 −0.56738 28 新疆维吾尔自治区 0.099855 13 吉林省 −0.62191 29 江西省 0.073994 14 天津市 −0.70455 30 福建省 0.051726 15 北京市 −0.7914 31 西藏自治区 −0.01389 16 表6. 各省份Y值