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user: 3. 新疆县级市竞争力实证分析 3.1. 研究对象及分析方法 本文选取了新疆昌吉市、博乐市、伊宁市、塔城市、阿勒泰市、吐鲁番市、哈密市、库尔勒市、阿克苏市、阿图什市、喀什市、和田市、石河子市、阜康市、奎屯市、乌苏市、阿拉尔市、图木舒克市、五家渠市共19个县级市作为研究对象。其中，没有把北屯市列入研究对象是因为它在2011年年底才设市不久，许多数据都不完善，所以最后只选取了新疆19个县级市的数据进行了主成分分析。 以新疆19个县级城市为研究主体，根据2014年数据对X1-X21共21个指标建立模型，通过R对指标进行主成分分析，在分析过程中采用多层主成分分析方法，先对经济实力、产业结构、政府作用、基础设施、科技实力、对外开放等6个一级指标进行主成分分析，并在此基础上利用各一级指标的得分值对城市竞争力做出最终的综合评价。 本文所有数据都来源于《新疆统计年鉴2015年》、《新疆调查年鉴2015》，对年鉴中个别地区个别缺失的数据，并查询了新疆2014年各地《国民经济和社会发展统计公报》，将数据补充完整。 3.2. 经济实力比较分析 通过利用R对X1-X4共4个指标进行主成分分析。在分析结果出来后，根据特征值大于1和累计贡献率大于80%两个标准确定主成分数目。 如表2所示，主成分的累计贡献率为83.266%，符合确定主成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有83.266%的可靠性。为了对指标做出更合理的解释，对因子载荷矩阵进行旋转，从旋转后的因子载荷矩阵可知X1、X2在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；结果显示出，第一主成分是由人均GDP、城镇固定资产投资总额这一指标确定的；第二主成分主要依赖于在岗职工平均工资、社会消费品零售总额两个指标。 根据建立综合经济实力主成分分析评价模型： 3.3. 产业结构比较分析 如表3所示，对X5-X7共4个指标进行主成分分析，对主成分的累计贡献率为98.252%，符合确定主成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有98.252%的可靠性。为了对指标做出更合理的解释，对因子载荷矩阵进行旋转，同理，从结果显示出，第一主成分是由第三产业增加值占GDP比重这一指标确定的；第二主成分主要取决于第一产业增加值占GDP比重、工业增加值占GDP比重两个指标。 根据建立综合产业结构主成分分析评价模型： 3.4. 政府作用比较分析 如表4所示，对X8-X11共4个指标进行主成分分析，主成分的累计贡献率为85.54%，符合确定主成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有85.54%的可靠性。为了更好地解释指标，对因子载荷矩阵进行旋转，同理，从结果显示出，第一主成分是由公共财政预算收入、公共财政预算支出两个指标确定的；第二主成分主要依赖于人均财政收入、人均财政支出这两个指标。 根据建立综合政府作用主成分分析评价模型： 3.5. 基础设施比较分析 如表5所示，对X12-X14共3个指标进行主成分分析，主成分的累计贡献率为85.489%，符合确定主成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有85.489%的可靠性。为了对指标做出更合理的解释，对因子载荷矩阵进行旋转，同理，从结果显示出，第一主成分是由城市用水普及率、生活垃圾处理率两个指标确定的；第二主成分主要依赖于人均公园绿地面积一个指标。 根据建立综合基础设施主成分分析评价模型： 3.6. 科技实力比较分析 如表6所示，对X15-X18共4个指标进行主成分分析，主成分的累计贡献率为81.65%，符合确定主 Table 2 Urban economic power factor characteristics of the roots and the rotating factor loading matri 特征值 主成分贡献率(%) 累计贡献率(%) 变量 因子1 因子2 1 2.599 64.970 64.970 X 1 0.927 0.071 2 0.732 18.296 83.266 X 2 0.861 0.435 3 0.558 13.944 97.210 X 3 0.133 0.927 4 0.112 2.790 100.000 X 4 0.566 0.581 表2. 城市经济实力的因子特征根及旋转后的因子载荷矩阵 Table 3 Urban industrial structure factor characteristics of the roots and the rotating factor loading matri 特征值 主成分贡献率(%) 累计贡献率(%) 变量 因子1 因子2 1 2.134 71.136 71.136 X 5 0.168 0.985 2 0.813 27.115 98.252 X 6 −0.941 −0.294 3 0.052 1.748 100.000 X 7 0.985 0.075 表3. 城市产业结构的因子特征根及旋转后的因子载荷矩阵 Table 4 The role of city government factor characteristics of the roots and the rotating factor loading matri 特征值 主成分贡献率(%) 累计贡献率(%) 变量 因子1 因子2 1 2.363 59.074 59.074 X 8 0.952 0.186 2 1.059 26.466 85.54 X 9 0.904 0.152 3 0.552 13.799 99.339 X 10 0.349 0.816 4 0.026 0.661 100 X 11 0.041 0.921 表4. 城市政府作用的因子特征根及旋转后的因子载荷矩阵 Table 5 Factor characteristics of the urban infrastructure of the roots and the rotating factor loading matri 特征值 主成分贡献率(%) 累计贡献率(%) 变量 因子1 因子2 1 1.725 57.496 57.496 X 12 −0.653 0.573 2 0.84 27.993 85.489 X 13 −0.053 0.955 3 0.435 14.511 100 X 14 0.946 −0.016 表5. 城市基础设施的因子特征根及旋转后的因子载荷矩阵 Table 6 City science and technology power factor characteristics of the roots and the rotating factor loading matri 特征值 主成分贡献率(%) 累计贡献率(%) 变量 因子1 因子2 1 2.17 54.239 54.239 X 15 0.706 0.48 2 1.096 27.411 81.65 X 16 0.855 −0.213 3 0.554 13.84 95.49 X 17 0.94 0.061 4 0.18 4.51 100 X 18 −0.237 0.904 表6. 城市科技实力的因子特征根及旋转后的因子载荷矩阵 成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有81.65%的可靠性。为了更好地解释指标，对因子载荷矩阵进行旋转，同理，从结果显示出，第一主成分是由普通高等学校在校学生数、教育事业投资总额、卫生技术人员数这三个指标确定的；第二主成分主要取决于规模以上工业企业新产品项目开发数一个指标。 根据建立综合科技实力主成分分析评价模型： 3.7. 对外开放比较分析 如表7所示，对X19-X21共3个指标进行主成分分析，主成分的累计贡献率为80.57%，符合确定主成分的标准，根据运行的结果，提取了两个主成分，用它们来反映城市的经济实力具有80.57%的可靠性。为了对指标做出更合理的解释，对因子载荷矩阵进行旋转，同理，从结果显示出，第一主成分是由进出口贸易总额、实际利用外资两指标确定的；第二主成分主要依赖于入境旅游收入这一指标。 根据建立对综合外开放主成分分析评价模型： 3.8. 综合竞争力比较分析 采用多层次主成分分析，即把通过前面6个一级指标的得分作为城市竞争力主成分分析的原始数据。通过对6个一级指标进行主成分分析，得出相关矩阵表格，确定主成分。 如表8所示，对F1-F6共6个变量进行主成分分析，主成分的累计贡献率为82.487%，即解释了总方差的82.487%，符合确定主成分的标准，根据运行结果我们获得了3个主成分因子。 根据建立综合科技实力主成分分析评价模型： 其中 、 、 分别代表第一主成分、第二主成分、第三主成分的主成分得分值。