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user: 2. 社会保障水平差异性评价 2.1. 指标处理 本文秉持指标提取覆盖性原则、可实践性原则、比较性原则、公平性原则、效率原则、经济社会发展相适应原则 [ 5 ]，根据经济发展、人民生活、社会保障三项内容，选择能够客观体现社会保障水平的评估综合指标(详见表1)，选取的指标可以满足横向和纵向的交叉比较。本文数据主要来源于各省市统计年鉴及统计公报，选取了2010~2018年包括苏州市在内的江浙24个地市的面板数据，经过合理运算处理后得到指标数据。 Table 1 Comprehensive index of social security level evaluatio 分类 具体指标 经济发展 地区生产总值(GDP)(亿元) GDP增长率(%) 地区财政总支出(亿元) 人民生活 居民消费价格指数(CPI) 零售物价指数(RPI) 总人口(万人) 城镇居民可支配收入(元) 农村居民可支配收入(元) 社会保障 社会保障支出(亿元) 地区社会保障支出/地区财政支出 地区社会保障支出/地区生产总值 人均社会保障支出 参加养老保险人数(万人) 参加失业保险人数(万人) 参加医疗保险人数(万人) 参加工伤保险人数(万人) 参加生育保险人数(万人) 城镇登记失业率(%) 最低生活保障人数(万人) 表1. 社会保障水平评估综合指标 2.2. 主成分分析 根据社会保障水平评估综合指标，本文采用主成分分析法对包括苏州市在内的江浙24个地市社会保障水平的区域差异化进行综合评价研究 [ 6 ]。主成分分析旨在利用降维思想，把多指标转化为少数几个综合指标，根据实证中提取出的主成分，可以全面衡量社会保障水平的区域差异，由于部分数据的不可获得造成指标数据出现缺失，不利于研究结果的可靠性与有效性，因此在分析中去除5市，分别为徐州、南通、连云港、盐城、镇江。 首先，将2010~2018年的平均数据作为主成分分析的指标数据，对其进行KMO测度和Bartlett球形度检验，验证指标数据的可行性，检验结果如表2所示。 检验结果中KMO的检验值为0.631 > 0.5，Bartlett球形检验p值小于0.5，说明原始数据的相关性较强，可以进行主成分分析。 Table 2 KMO measure and Bartlett’s sphericity tes 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量 0.631 Bartlett的球形度检验 近似卡方 492.405 df 171 Sig. <0.001 表2. KMO测度和Bartlett球形度检验 对各市指标数据进行主成分分析，得到累计方差贡献率表(表3)。 Table 3 Variance contribution rat 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差百分比 累积百分比 合计 方差百分比 累积百分比 1 10.187 53.618 53.618 10.187 53.618 53.618 2 3.381 17.794 71.412 3.381 17.794 71.412 3 1.474 7.760 79.171 1.474 7.760 79.171 4 0.988 5.200 84.371 5 0.905 4.761 89.132 表3. 方差贡献率 由上表可知，前三项主成分的特征值均大于1，且贡献率依次为53.618%、17.794%、7.760%，表示前3项主成分具有较高的可信度，能够基本涵盖全部数据的信息，故将前三项作为社会保障水平评价的主成分因子。接着计算得出各因子对原始指标的荷载情况(详见表4)。 Table 4 Normalized load matri 原始指标 主成分1 主成分2 主成分3 地区生产总值(GDP)(亿元) 0.3 -0.04 0.11 GDP增长率(%) 0 0.05 0.51 地区财政总支出(亿元) 0.3 0.04 −0.1 居民消费价格指数(CPI) 0.06 0.28 −0.27 零售物价指数(RPI) −0.08 0.1 0.11 总人口(万人) 0.29 0.1 0.09 城镇居民可支配收入(元) 0.17 −0.43 −0.02 农村居民可支配收入(元) 0.13 −0.46 0.01 社会保障支出(亿元) 0.3 0.08 −0.07 地区社会保障支出/地区财政支出 0.13 0.3 0.31 地区社会保障支出/地区生产总值 0.13 0.41 −0.31 人均社会保障支出 0.27 0.03 0.01 参加养老保险人数(万人) 0.31 0 −0.03 参加失业保险人数(万人) 0.3 −0.07 0.1 参加医疗保险人数(万人) 0.3 0.02 0.07 参加工伤保险人数(万人) 0.3 −0.03 0.08 参加生育保险人数(万人) 0.3 −0.02 0.11 城镇登记失业率(%) 0.14 0.02 −0.6 最低生活保障人数(万人) −0.01 0.48 0.2 表4. 归一化载荷矩阵 由表4可以得出三个主成分中各指标变量所占的权重：在第一个主成分中，占比较大的是地区生产总值、地区财政总支出、社会保障支出和参加各项社会保险人数，说明这些因素对主成分1的作用较显著，说明经济、人口增长情况和社会保险行业的发展情况是影响社会保障水平的重要因素之一；在第二个主成分中，地区社会保障支出占地区财政支出比重、地区社会保障支出占地区生产总值比重以及最低生活保障人数占比较大，社会保障的支出占比财政收入与占比GDP是政府投入社会保障水平的一个重要体现指标，而最低生活保障人数的变化间接体现了各地社会保障水平；在第三个主成分中，GDP增长率的影响作用最大。综上，经济发展、人口增长、社会保障支出占比增加和社会保险行业发展加速会对社会保障发展产生积极的推动作用。 将各因子的方差贡献率作为权数对因子值进行加权平均，计算得到19个城市社会保障水平的综合得分，并进行得分排序，具体如表5所示。 Table 5 Comprehensive score of social security level of each cit 地区 F1 F2 F3 得分 排名 苏州 3.94 −1.96 0.65 1.82 2 南京 1.57 0.07 3.14 1.1 3 无锡 0.58 −2.01 0.4 −0.01 5 常州 −0.73 −1.78 −0.59 −0.75 10 淮安 −2.53 1.97 0.54 −0.96 14 扬州 −1.88 0.08 0.68 −0.94 13 泰州 −2.34 0.52 1.13 −1.07 17 宿迁 −2.86 4.22 −1.47 −0.9 12 台州 −0.64 −0.8 −0.42 −0.52 8 衢州 −2.06 1.14 −2.02 −1.06 16 金华 −0.89 −0.54 −0.79 −0.63 9 绍兴 0.11 −1.9 −0.24 −0.3 7 嘉兴 −0.57 −2.31 −0.95 −0.79 11 湖州 −1.39 −1.78 −0.6 −1.11 18 丽水 −2.14 1.59 −1.82 −1.01 15 杭州 3.84 −0.42 1.46 2.1 1 宁波 2.53 −1.54 0.28 1.1 3 舟山 −1.73 −2.49 −1.48 −1.48 19 温州 −0.27 −0.51 0.56 −0.19 6 表5. 各城市社会保障水平综合得分 通过综合得分可知，杭州市得分最高，排名第一，苏州市位列第二，南京市、宁波市并列第三，而湖州市、舟山市综合排名位于末尾，与前端的综合得分存在较大差异。其中江苏省8市最高排名第2名，最低排名第17名，平均排名9.5名，浙江省11市最高排名第1名，最低排名18名，平均排名10.3名。从结果也可以看出，综合得分与排名具有实际可解释性：排名靠前的城市，经济水平与社会保障水平在所选城市之中都名列前茅；而排名靠后的城市，社会保障水平与前者存在一定差距，这体现了江浙地区地市在社会保障水平表现出具有差异性的特点。 2.3. 聚类分析 通过主成分分析，本文初步了解江浙各地市社会保障水平。为验证主成分分析结果的可靠性，并将各地市进行分类，本文截取2010~2018年共9年的统计数据，取其均值，运用JMP统计软件进行聚类分析，指定类别数为3，如表6所示。从聚类分析结果可以看出，其结果与主成分分析基本一致，可信度较高。同时由此可以看出经济发展情况与社会保障水平存在紧密联系：第一类地市为杭州、苏州、南京、宁波，处于长江三角洲经济发达地区，在2018年，这些城市都进入万亿产值行列；第二类地市为无锡、常州、台州、金华、绍兴、嘉兴、湖州、舟山、温州，属于经济发展水平增长较快的城市，与排在前列的城市相比还有一定的距离；第三类地市为淮安、扬州、泰州、宿迁、衢州、丽水，这些地区经济欠发达，综合实力与其他城市存在一定的差距，因此社会保障水平相较而言处在较弱水平。其中江苏省8市中第一类地市中有2市，第二类地市中有2市，第三类地市中有4市；浙江省11市中第一类地市中有2市，第二类地市中有7市，第三类地市中有2市。而两次分析结果中，苏州市均位于前列，整体上处于领先水平。 Table 6 The result of Cluster analysi 类别 地区 第一类地市 苏州、南京、杭州、宁波 第二类地市 无锡、常州、台州、金华、绍兴、嘉兴、湖州、舟山、温州 第三类地市 淮安、扬州、泰州、宿迁、衢州、丽水 数据不足无法分类地市 徐州、南通、连云港、盐城、镇江 表6. 聚类分析结果