下面是小编精心推荐的《因子分析乡镇科学发展论文(精选3篇)》仅供参考，希望能够帮助到大家。摘要：省会城市中区县经济的发展是城市整体发展的基础，而各个区县发展也有其自身的特点。文章以济南市11个区县作为样本，应用因子分析和聚类分析方法进行实证分析，提取出第三产业发展因子、农业发展因子和综合经济实力因子3个主要因子，并结合各个区县在每个因子上的得分高低程度对其经济状况进行了聚类分析。
因子分析乡镇科学发展论文 篇1：
供给侧结构性改革背景下的农民合作社绩效评价
摘要：以江西省各市县的91家合作社实地调研数据作为样本，在明确农民合作社绩效的评价原则与方法的基础上，从财务、学习成长、内部运营、社员等维度选取10个变量，初步构建了结合供给侧结构性改革背景，基于平衡计分卡理论的农民合作社绩效评价体系，随后利用因子分析法进一步检验与完善。最终验证结果与初步假设一致，评价结果表明，财务、学习成长、内部运营、社员绩效对综合绩效的影响依次递减，全面有针对性的结构性改革是解决当前合作社“供不适需”现状的重要方向。
关键词：供给侧结构性改革；农民合作社；绩效评价体系；平衡计分卡；因子分析法
收稿日期：2017-07-12
基金项目：国家自然科学基金（编号：71463026）；教育部人文社会科学课题（编号：11YJC790290）。
作者简介：张征华（1977—），女，江西鄱阳人，博士，副教授，主要从事合作社经济组织研究。E-mail：18774160@qq.com。 1 问题的提出
1.1 研究背景
快速的经济崛起引领了我国各个领域的新面貌，引导着各行各业的新格局。然而，工业化与城镇化的不断快速推进导致了农村现有劳动力的规模转移，农民收入增长缓慢，“三农”问题凸显，农户兼业化、劳动力弱质化、农业副业化与种植非粮化的现象越发严重[1]。解决这些矛盾的关键是探索小规模农户经营基础上的农业市场化与现代化道路，建立新型的农业双层经营体制[2]。而农民合作社的特征、成立目标和原则与之不谋而合，应当把合作社建设作为推动农业现代化建设的重要方向和手段[3]。
在国家政策的大力支持下，至2016年10月，全国农民合作社已经超过170万家，每个村平均有3个农民合作社，入社成员超过1亿户，43.5%的农户成为合作社的成员。农民合作社发展迅猛，但合作社发展数量与发展规模呈现不对等增长[4]，合作社的竞争能力较为弱小[5]，自我发展能力不够强，抗风险能力弱[6]，内部治理结构不完善，经营收入整体偏低[7]，资本也容易陷入难以化解的困境中[8]。纵观各国合作社发展轨迹，不难发现其对于促进就业、益贫增长与社会和谐具有不可替代的作用[9]，但农民合作社发展却并非像预期那样顺利，惠及农户、带动农民的作用十分有限[10]，量多质低，绩效偏低，存在严重的供需结构性失衡。
党的十八大后，国家逐步加大了对农业中供给不适应需求问题的关注，2017年中央一号文件在新型农业主体发展问题上提出要通过体制改革和机制创新激活资源要素潜力，大力培育新型农业经营主体，加强农民合作社规范化建设也成为当务之急。合作社发展数量已不是问题，主要任务是提高发展质量，中共一号文件中特别强调要研究建立农业适度规模经营评价指标体系，引导规模经营健康发展，真正让合作社在推进现代农业、带领农户致富、建设美丽乡村中发挥引领作用。因此，在如此合作社急需走向科学发展的重要时期，对合作社进行结构性改革，如何科学、合理评价农民合作社的绩效是重要前提。
1.2 合作社绩效评价原则
浙江省农业厅课题组对绩效内涵的发展过程进行梳理，得出合作社绩效评价体系的构建应当综合多方面的因素，既要强调全面，又要考虑适用性；既要注重经济产出，又要强调社会产出；既要考虑合作社效益，也应注意社员福利；既要结合一定的定性指标，也要考虑一定的定量指标[11]。范远江等对之进一步补充，认为应当在指标体系中反映合作社的生态绩效以及进一步突显相关的技术创新能力[12]。刘滨等观点与之相似，认为合作社绩效度量指标既应融入主观因素，又应融入客观因素；既應考虑已获得的绩效，又应考虑潜在的绩效；既应考虑政府对之的评价，又应考虑合作社本身与合作社社员的评价[5]。陈共荣等通过文献梳理分析进一步提出，为了保证合作社绩效评价体系的切实性、可操作性，绩效评价还应当与组织的战略目标相联系[13]。众多学者对绩效评价体系的构建原则看法大致相同，应当是考虑全面与多维度的，反映的是合作社的综合水平。
1.3 合作社绩效评价方法
Elkington认为，企业在追求自身发展的同时，需要承担经济发展、保护环境与社会福利的责任，提出企业发展的“三重底线”[14]。三重底线理论将利益相关者进一步深化，为研究农民合作社绩效的重要理论基础。赵佳荣利用“三重绩效”评价模式，使用层次分析法（AHP），构建了包括经济效益、社会效益和生态环保效益的绩效评价体系，并选择湖南省10家农民合作社进行应用[15]；罗颖玲等则直接通过专家赋权，建立了包含财务因素、社会因素、生态因素、管理因素的绩效评价体系，并通过实际案例分析进行了验证[16]。此外，部分学者则基于“投入-产出”理论的视角构建了农民合作社的绩效评价体系。浙江省农业厅课题组的研究在学界形成了一定的影响力，认为绩效评价可以从行为性绩效和产出性绩效加以考虑，行为性绩效通过组织运行和生产经营情况衡量，产出性绩效通过社员收益、组织发展和社会影响情况衡量，最后通过专家赋权汇总绩效指数并使用“功效系数法”对各指标规格化处理[11]。范远江等基于上述研究构建了组织运行、运营活动、技术创新、社员收益、组织发展、社会绩效、生态绩效5个方面的绩效评价体系[12]。还有部分学者单独从某个角度出发，众多学者利用DEA模型从财务绩效角度对合作社绩效进行测量[4，17]，刘文等利用AHP确定各指标权重，构建了包含组织自身财务绩效与服务农户财务绩效的合作社财务绩效评价体系，并基于此对当地10家合作社的绩效水平进行了分析[18]。吴晨则从合作社帮助社员控制风险和提高收入的能力、社员对合作社认知度高低、合作社对社员需求的满足程度3个方面出发，对不同单位指标通过数学方法统一均值，汇总得到平均分作为综合得分，比较了不同模式合作社的效率[19]。
国内学者从不同方面对合作社的绩效进行了深入研究，但还有2个方面有待进一步完善：（1）在研究内容上，应当进一步从国家大力发展合作社的目的与合作社的功能实现层面出发，即深入到供给侧结构性改革战略目标层面用发展的角度探讨合作社绩效评价体系，否则会使得合作社绩效评价与合作社自身的发展目标、国家的建设需要脱节，难以有效地应用于合作社内部改进。（2）在研究方法上，国内学者多采用专家赋权或AHP的方式设置指标的权重，有待加强对评价体系的实证检验。本研究重点即就上述问题进行深入研究和探讨。
2 农民合作社绩效评价体系设计——基于供给侧结构性改革战略目标 2.1 农业供给侧结构性改革
供给侧结构性改革一词最早出现于2015年11月习近平总书记在中央财经领导小组第十一次会议上的讲话，同年12月中央经济工作会议上提出了“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”的五大推进供给侧结构性改革任务。实际上供给不适应需求的矛盾，不仅表现在工业上，更表现在农业中。因此，农业供给侧结构性改革一词于当年的中央农村工作会议上被单独提出，2016年，中央经济工作会议更是指明要把农业供给侧结构性改革置于整个经济供给侧结构性改革的重要位置。在中央农村工作会议和全国农业工作会议上，农业部副部长韩长赋对推进农业供给侧结构性改革的原因、目的进行了深入阐释，即推进农业供给侧结构性改革是破解农产品供需结构性失衡、提高农业比较效益、缓解资源环境压力、增强我国农产品国际竞争力的迫切需要。要把提高农业质量效益、促进农民增收、推动农业创新作为农业供给侧结构性改革的重要抓手。
2.2 平衡计分卡的适用逻辑
在不断要求深化农业供给侧结构性改革的背景下，将合作社绩效评价与供给侧结构性改革目标相结合，对合作社绩效全面地考量，有利于合作社发展目标的实现，对合作社可持续发展大有裨益。农业部副部长韩长赋对推进农业供给侧结构性改革的原因、目的进行了深入的解读，而实际上利用平衡计分卡理论（BSC）建立合作社绩效评价体系与供给侧结构性改革的目标实现的路径高度一致（图1），有助于结构性地解决合作社发展量多质低的现状。BSC是1992年罗伯特·卡普兰等提出的一种突显组织战略的全面系统考察企业管理成就的绩效考评体系，分别考察了财务维度、客户维度、内部流程维度、学习与成长维度的绩效，被广泛应用到企业的管理决策当中[20]。
2.2.1 平衡计分卡从财务指标看合作社的获利能力，与农业供给侧结构性改革提高农业比较效益的需要一致 由于资源条件的制约，我国的农业生产成本每年在增长，而另一方面农产品价格却在低位徘徊。导致这种矛盾主要原因是农业生产的效益比较差，农产品严重缺乏竞争力。提升农业生产的经济效益成为当下解决农业生产阻碍的关键。平衡计分卡从财务层面考察合作社的经济效益，体现了供给侧结构性改革的经济效益需要。
2.2.2 平衡计分卡从学习成长看合作社的持续后动力，与农业供给侧结构性改革走农业绿色可持续的发展道路的需要一致 农业是自然再生产和经济再生产交织的过程，必须依赖于自然资源，我国过度资源消耗推动的经济增长给资源环境带来了空前的压力，绿色可持续能量成为国民经济增长迫切需求的动力。在信息革命时代，知识经济是对物质经济的关键支撑，能够有效替代物质经济中的不必要成本，并且为生产发展注入持续新动能。平衡记分卡从学习成长潜力考察合作社的持续发展能力，体现了供给侧结构性改革的可持续需要。
2.2.3 平衡计分卡从内部经营看合作社的综合提升力，与农业供给侧结构性改革破解农业生产供需结构性失衡的需要一致 我国农业发展已经进入了新的历史阶段，主要矛盾已经由解决总量不足转变为解决质量效益不高的问题，迫切需要加快调整农业的要素、产品、主体等方面的结构。新型经营主体是农业规模化经营和产业化发展的支撑力量，合作社发展如火如荼，然而真正发挥了带动农户、惠及农户、推动农业现代化发展作用的仍在少数。合作社发展现状与国家现实需要偏差严重，培养符合国家战略需要的农民合作社成为重要的目标。平衡记分卡从内部经营考察合作社的功能实现，体现了供给侧结構性改革的供求平衡需要。
2.2.4 平衡计分卡从社员带动看合作社的竞争能力，与农业供给侧结构性改革增强我国农业生产竞争力的需要一致 在经济全球化、市场国际化不断加深的当下，我国一些农产品的生产成本比从国外进口要高出许多，同时一些农产品的质量没有完全满足消费需求，竞争力不足。同样，在农业主体中，合作社在国外发展对技术创新、增加农民收入、提高生产效率、降低生产成本作用突出，作为新型农业经营主体的中坚力量，我国合作社的竞争力明显不足，急需提升。实际上合作社效益与竞争力很大程度上都要间接地通过合作社组织发展壮大来获得[11]。平衡计分卡从社员带动考察合作社的竞争力，体现了供给侧结构性改革的竞争力需要。
2.3 农民合作社的绩效评价模型
基于上述推论以及相关研究文献，本研究建立了供给侧结构性改革背景下的农民合作社的平衡计分卡模型（图2）。
2.3.1 财务绩效通过社员效益和合作社效益两方面衡量 推进农业供给侧结构性改革，提高农业比较效益，就要发展规模高效种植养殖业，确保粮食生产能力不降低、农民增收势头不逆转。中国农户的弱质性加剧了合作社的资本困境[8]，合作社的经济效益直接决定了规模高效农业生产的可能性，是评价合作社财务绩效的首要标准。业务标准化程度是对合作社财务管理经营能力的重要考量，直接反映了合作社的生产经营的水平。此外，增加农民收入是促进农村经济发展、确保国家粮食安全、实现全面建成小康社会目标的重要环节[21]，要保证农民增收势头不逆转，就要用合作社社员收入增长情况做评判。
2.3.2 学习成长绩效通过禀赋能力和发展能力两方面衡量 推进农业供给侧结构性改革，提高农业可持续发展能力，要加强农民合作社规范化建设，推进农产品品牌建设，全面提升农产品质量和食品安全水平，引导规模经营健康发展。合作社的示范级别是对合作社现有能力的综合考量，体现了合作社的规范程度。当下农产品安全问题频现，消费者对于食品安全越发重视，品牌消费意识逐步增强，而品牌体现了产品所承载的质量、服务，是农产品品牌存在与发展的基础[22]，对合作社产品品牌的考察是对合作社产品信心、信誉的综合评价，是合作社发展潜力的决定因素。此外，业务多元化是分散经营风险的重要手段，合作社的业务多元化水平有助于考察其应对风险的能力，对规模经营健康发展至关重要。
2.3.3 组织运营绩效通过治理活动绩效和分配活动绩效两方面衡量 推进农业供给侧结构性改革，破解供需结构失衡，要积极发展适度规模经营，培育真正有益农民的新型农业主体。农民合作社的组织运行主要表现在治理活动和分配活动方面[11]，合作社发展如火如荼，然而农民参与率还比较低，成为长期困扰中国农民合作社发展的突出问题[23]。通过社员的入社行为来考察合作社的治理效果，可以得知合作社的带动效益。合作社的分配原则是以按惠顾额（量）分配为主，通过考察合作社按惠顾额向社员返还盈余的比例，有助于了解合作社的功能是否真正实现。
2.3.4 社员绩效通过社员的吸收能力和社员的开发能力两方面衡量 推进农业供给侧结构性改革，提升农业竞争力，要不断攫取集约生产的规模效益，积极开发农村的人力资源。对于农民合作社这样一个共同体，许多社员收益都要间接地通过合作社组织发展壮大来获得[11]。社员分布广度反映了合作社的市场地位以及规模程度，体现出其组织的竞争实力，是评价社员绩效的广度指标。此外，组织的竞争能力不仅体现在数量上，更需要的是社员的质量，合作社对社员发展的重视程度即用于社员成长的资金占比是提升其竞争力的直接手段，是评价其社员绩效的深度指标。
本研究基于平衡计分卡理论以及前人研究，共选取了社员收入增长程度、总资产报酬率、标准化生产程度、合作社示范级别、业务多元化程度、合作社是否有自己的品牌、新增社员占比、盈余返还比例、社员分布广度、社员发展重视程度等10个指标来全面评价合作社的绩效，并且依实证需求设计了指标测量标准，农民合作社绩效变量的定义见表1。
3 农民合作社绩效评价体系的验证与绩效测度——基于因子分析法 3.2 样本数据来源
为了进一步验证本研究中构建的农民合作社绩效评价指标体系是否科学、合理，本研究依据调研数据通过因子分析法进一步进行实证检验。数据来源于2016年2月通过随机实地调研的江西省150家农民合作社， 通过对信息完成度不足 表1 农民合作社绩效变量的定义
目标层准则层指标层测量标准财务维度社员绩效X1：社员收入增长程度1=很不明显；2=较不明显；3=一般；4=较明显；5=很明显合作社绩效X2：总资产报酬率合作社当年盈余/年末资产总额（%） X3：标准化生产程度合作社生产做到了统一规范的项目数 学习成长维度禀赋能力X4：合作社示范级别1=不是；2=县级；3=市级；4=省级；5=部级 发展能力X5：业务多元化程度当前经营的产品品类 X6：是否有自己的品牌0=没有；1=有 内部运营维度治理活动绩效X7：新增社员占比当年入社成员人数/社员总数 分配活动绩效X8：盈余返还比例合作社按交易额向社员返还盈余的比例（%） 社员维度社员吸收能力X9：社员分布广度1=本乡镇；2=本县（市）内；3=本省或外省社员开发能力X10：社员发展重视程度技术培训花费1=5 000以下；2=5 000～10 000；3=>10 000～15 000；4=>15 000～20 000；5=20 000以上
80%的问卷进行筛选，并进一步剔除规模过小、长期休眠的样本，最终得到的有效样本为91家。需要强调的是，为了保证相关研究的可靠性，本研究所调查的若干家农民合作社均处于当地合作社发展的平均规模以上水平，相较于当地其他农民合作社运营管理更加规范，排除了空壳合作社的可能，样本真实有效。
3.2 因子分析过程
3.2.1 因子分析的适宜性检验 首先，运用SPSS 17.0软件对原始数据进行标准化处理，然后进一步进行相关系数检验以及KMO和Bartlett的球形度检验，以此来判断其是否适用因子分析。本研究中KMO值为0.673，此外，Bartlett球形度检验的P值为0.013，達到显著。因此，适合进行因子分析。
3.2.2 特征值和贡献率 各主成分是原绩效指标关于各对应特征向量分量的线性组合，本研究通过主成分分析法提取公因子。通过SPSS软件计算得到了相关系数矩阵的特征值和特征向量，前4个因子特征值（旋转后）大于1，分别为 2.12、1.58、1.33、1.02，累积贡献率已经达到了60.42%，已经基本包含了全部指标的信息。因此本研究选取这4个因子来代表原变量。
3.2.3 建立旋转成分矩阵并命名因子 采用最大方差旋转法旋转之后的因子载荷矩阵见表2。设本研究所提取出的4个因子分别表示为财务绩效（F1）、学习成长绩效（F2）、内部运营绩效（F3）、社员绩效（F4）。从本研究可以看出，第1主因子F1在X1、X2、X3上的系数大于其他几个变量的系数，第2个主因子F2在X4、X5上的系数较大，第3主因子F3在X6、X7、X8上的系数较大，第4主因子F4在X9、X10上的系数较大。不难看出，第1主因子F1与体系假设中财务绩效分类吻合，第2个主因子F2与体系假设中学习成长绩效分类吻合，第3主因子F3与体系假设中内部运营绩效分类吻合，第4主因子F4与体系假设中社员绩效分类吻合。
3.3 简要分析
实证检验结果表明：（1）前4个特征值（旋转后）分别为2.12、1.58、1.33、1.02，累积贡献率已达到60.42%，可以说本研究设计的10个农民合作社绩效评价指标基本包含了主要的合作社绩效的评价因子。因此，本研究选取这4个因子来代表原变量。（2）4个主因子F1、F2、F3、F4分别与体系设计中财务绩效、学习成长绩效、内部运营绩效和社员绩效分类吻合。由此可知，分析结果的主因子具有一定的解释能力并且与假设基本一致，说明本研究设计的评价体系基本合理、可行。
3.4 农民合作社绩效的测度
根据本研究因子分析结果，记Y1、Y2、Y3、Y4分别是各因子的特征向量，将因子分析中成分矩阵中的因子F1、F2、F3、F4载荷通过公式Yn=Fn/SQRT（相应主因子的初始特征值）转换，得到的特征向量矩阵组成的线性方程组如下：
最后将各因子所对应的贡献率做为权数，对4个主成分进行加权求和，就可以得到各个农民合作社绩效的综合评价得分Y。即本研究得出的农民合作社绩效的综合评价函数为：
Y=0.21Y1+0.16Y2+0.13Y3+0.10Y4。
需要强调的是，由于指标经过了标准化处理，使合作社绩效数据呈现正态分布，导致会出现部分负值的结果，但这并不影响可比性，仅代表绩效的位置关系，因为以此得到的综合评分的正负并不代表具有实际意义。
3.5 绩效评价体系的应用
根据上述绩效的评价方法，对所有的合作社数据进一步应用，同样，采用经过标准化处理的数据分析。最后将综合绩效处于前5名与后5名的样本合作社排序见表3，并用字母 A至J 表示。
所有合作社的综合绩效均值约为0，即合作社的平均绩效值为0。可以发现，前5家农民合作社的绩效高于平均水平，而后5家合作社的绩效低于平均水平。A合作社虽然在财务、内部运营、社员绩效方面成绩卓越，但学习成长能力上明显不足，是不可持续的表现，急需撇开表面的风光，进行内部的整治；由各因子特征值可知，F1即合作社的财务绩效是影响合作社总体绩效的最重要因素，B合作社综合绩效靠前的主要原因是财务绩效优秀，即只是经济效益优秀，但其他方面都有待增强，尤其是社员绩效不足，竞争力缺乏，难以有效实现规模发展；处在后5位合作社各方面表现都不尽人意，有较大的提升空间，或者被市场淘汰。
4 结论与启示
本研究基于平衡计分卡设计了农民合作社绩效评价指标体系，与传统的单一财务指标考核方法不同，分别考察了财务维度、社员维度、内部运营维度、学习与成长维度的绩效，在吸收现有合作社绩效评价体系内容精髓的情况下，体现了社员的需求与发展，有利于合作社的健康稳定；凸显了合作社战略目标，有利于合作社的内部管理；考察了合作社的成长能力，有利于合作社的可持续发展。利用平衡计分卡全面评价合作社的绩效，是供给侧结构性改革在合作社改进上的具体应用，是深化供给侧结构性改革的具体实践，有利于提高合作社运营效率、提升其竞争能力，对推进结构调整、绿色发展、创新驱动、农村改革影响深远，对推动“三农”发展，促进“农业现代化”建设，保障“新型农业化道路”铺展具有重要的现实意义。
需要注意的是，基于平衡计分卡理论构建的合作社绩效评价体系虽然突出战略，分析全局，与供给侧结构性改革如出一辙，但同其他相关绩效评价体系一样，多停留在静态层面，多适用于横向比较，由于市场要素与宏观经济、政策形势多变，难以有效动态跟踪合作社绩效；具有一定的时滞性，受合作社内部管理链条限制，无法及时反馈投入等。其次，处于不同发展阶段、不同发展模式、不同主营业务的合作社绩效存在天然差异，进行绩效评价时，应当对此正确看待。
此外，还应注意到本研究存在一些需要改进及有待商榷之处，如本研究中的合作社样本数量还有待丰富，平衡计分卡未在社会影响、生态影响方面做更多的考量，这都激励着笔者进行更深一步的继续研究。
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作者：张征华 甘余超 曾皓
因子分析乡镇科学发展论文 篇2：
省会城市区县经济发展研究
摘 要：省会城市中区县经济的发展是城市整体发展的基础，而各个区县发展也有其自身的特点。文章以济南市11个区县作为样本，应用因子分析和聚类分析方法进行实证分析，提取出第三产业发展因子、农业发展因子和综合经济实力因子3个主要因子，并结合各个区县在每个因子上的得分高低程度对其经济状况进行了聚类分析。结果表明：经济发展综合实力和第三产业发展因子处于主导地位，同时农业发展因子的作用也不容忽视。
关键词：区县经济 因子分析 聚类分析
一、引言
区县作为城市的有机组成部分，关系到区域内与区际经济的协调发展状况，是城市整体经济发展的基础和前提。省会城市的整体发展依托于各个区县的发展状况，找准区县自身发展优势，协调各个区县进行优势互补性发展，对促进省会城市全面、健康、可持续发展具有极其重要的意义。济南市是山东省的省会城市，现有6个市辖区，分别为：市中区、历下区、天桥区、槐荫区、历城区、长清区；有3个县，分别为：平阴县、济阳县、商河县；1个县级市章丘市和1个开发区高新区，共11个区县。在2012年全市共完成生产总值4406.3亿元，同比增长10.6%。其中第一产业237.9亿元，增长4.4%；第二产业1829亿元，增长11.7%；第三产业2339.4亿元，增长10.3%。各个区县对城市经济发展的贡献不同，具有的优势和劣势也存在差异，本文旨在运用因子分析和聚类分析的研究方法找准各个区县的定位，整合生产要素，培育和发展本区县的特色经济。
二、建立评价指标体系
评价各个区县的经济发展水平，需要建立适当的指标体系。济南市各个区县的经济发展情况受很多因素影响，除了经济本身的因素外还有政治、社会、资源、环境等，是一个复杂的系统。虽然许多因素影响区县经济的发展，选择尽可能多的指标也很好，但是，这样做一方面会使数据收集的工作量大大增加，而且有些指标的数据很难找到；另一方面，较多的指标可能会掩盖重要因子的作用。因此，经过查阅相关文献，本文有针对性地选择了对各个区县经济均有影响的9个指标进行分析。同时，这些指标也可以从济南的统计局获得。本文分别从区县总体经济发展的规模、区县产业结构、工业生产规模、农业生产规模、消费品销售和居民收入等方面考虑并建立了指标体系。
具体设立了9个变量为：
X1：国内生产总值（亿元） X2：一产增加值（亿元）
X3：二产增加值（亿元） X4：三产增加值（亿元）
X5：工业投入（亿元） X6：农业投入（亿元）
X7：社会消费品零售总额（亿元）
X8：城镇人均现金收入（元） X9：农民人均现金收入（元）
三、济南市区县经济发展情况因子分析
（一）数据来源
本文以济南市11个区县为样本，根据济南统计信息网2012年的数据，运用因子分析和聚类分析方法，借助SPSS20.0软件进行数据处理，对全市11个区县的经济发展情况进行了分析。经过分析各个区县的发展状况，能够深入了解各个区县的经济实力和经济发展的特点，为济南市各区县今后的科学发展提供更好的参考数据。
（二）数据分析过程
首先，将原始数据标准化，消除数量级和量纲差异的影响，建立指标之间的相关系数矩阵R。然后，对数据进行巴特利特球度检验和KMO检验，如表1所示，以确定该数据是否适合进行因子分析。由表1可以得出：KMO的值为0.728>0.7，表明对于数据适合做因子分析。又因为，巴特利特球度检验的显著性水平小于0.05，所以拒绝巴特利特球度检验的零假设，该数据适合进行因子分析。综合以上两项检验的结果，表明数据适合进行因子分析。
在提取公共因子时应用的是主成分分析法，得出总方差解释表，如表2所示，表中列出了相关系数矩阵的特征值与方差累计贡献率。由表2可以看出前3个因子提取了原始数据的96.153%的数据信息，说明这3个公共因子包括了9个原始变量的总信息量的绝大多数，因此用这3个因子来评价济南市各区县的经济发展情况是完全可行的。
公共因子与原始变量之间的关联程度由因子载荷值来体现，如表3所示。由于初始因子载荷矩阵结构不够简明，各因子间差别不是十分明显，为此采用方差最大化正交旋转变换，使各个变量在某个因子上产生较高载荷，而在其他因子上载荷较小，经过5次迭代后收敛，得到旋转后的因子载荷矩阵。由表3中所列的对应于各变量的3个公共因子的载荷值，同时结合因子模型知识，可以得到提取3个公共因子的因子模型：
ZX1=0.507F1+0.105F2+0.822F3+ε1
ZX2=-0.126F1+0.979F2+0.029F3+ε2
……
ZX9=-0.057F1+0.971F2-0.199F3+ε9
第一个因子在三产增加值（X4）、社会消费品零售总额（X7）、城镇人均现金收入（X8）上有高载荷，而以上变量反映了区县第三产业的发展情况，故称为第三产业发展因子。
第二个因子在一产增加值（X2）、农业投入（X6）、农民人均现金收入（X9）上有高载荷，而这3个变量反映了区县农业发展的情况，故称为农业发展因子。
第三个因子在生产总值（X1）、二产增加值（X3）、工业投入（X5）上有高载荷，这些变量反映了区县的综合经济实力和发展水平，故称为综合经济实力因子。
根据因子载荷矩阵，计算济南市11个区县样本因子得分矩阵，如表4所示。由因子得分矩阵可以看出11个区县在不同因子上的优劣，但为了对各个区县的经济发展水平有个综合的评价，需要计算综合得分。在确定综合得分时，将公共因子的方差贡献率作为计算的权数，即FAC1_1*0.32998+FAC2_1*0.32722 +FAC3_1*0.30433。
（三）结果讨论
由因子得分矩阵可以得出，在因子1上得分较高的有历下区、天桥区、市中区，分别达到1.70826、1.04809和0.97815，表示这几个区的第三产业发展的较好。其主要原因有：第一，这几个区处于济南市的商业中心地带，积聚了第三产业发展的资金，资金投入量较大；第二，这几个区的地理位置均处于济南市的老城区，第三产业起步较早，积攒了大量产业发展经验。而得分较低的有高新区、长清区、槐荫区、平阴县，分别为：-0.73896、-079475、-1.06475和-1.3292，表示这些区县的第三产业发展缓慢。主要原因有：第一，这些区县处于济南市城区中心的边缘地带，产业发展资金相对投入较少；第二，第三产业在这些区县起步较晚，缺乏相应的产业发展经验。
在因子2上得分较高的有章丘市、历城区，分别为1.89497和1.3129，表示这两个区县的农业发展实力较强。主要是因为章丘市、历城区以农业发展为先导，农业发展结构合理，不断增加农业投入，努力实现农业机械现代化。得分较低的有市中区、槐荫区和历下区，分别为：-0.60949、-0.93754和-1.0019，表示这些区的农业发展缓慢。主要是因为，这些区的农业用地很少，其中市中区和历下区在农业的资金投入为0，几乎不需要规划农业发展。
在因子3上得分较高的有历城区、历下区、章丘市、高新区，分别为1.14866、1.14584、0.99846和0.84019，表示这些区县的综合经济实力较强。主要因为这些区县在工业的资金投入较大，注意科学调整各个产业的结构，经济总量不断增长。而得分较低的有济阳县、天桥区和商河县，分别为-0.90754、-1.23396、-1.76752，表明这几个区县的综合经济实力较为落后。主要原因是这几个区县的在在工业发展上相对落后。例如，商河县，主要以农业发展为主，建设粮食生产、棉花生产、蔬菜生产、畜牧生产等基地，虽然农业生产取得一定的成果，但在生产总值上相对于其他区县来说还是较为落后的。
表4中最后一列是对各个区县计算的综合得分，能够较好地反映各个区县经济发展的综合水平。从该列的数据可以看出，综合得分最高的是历下区，得分为0.79，随后是市中区、历城区、章丘市和高新区，得分依次为0.71、0.69、0.68和0.65，表示这些区县经济发展的总体水平较好。其中历下区和市中区位于老城区，经济发展起步较早，最先得到政府的支持，用于经济发展的资金投入量大。而历城区、章丘市和高新区是在济南市统筹兼顾的整体政策下的重点扶持区县，经济发展的资金投入逐渐增加，结合当地特点，全方位打造本区县的特色经济。
四、基于因子分析的聚类分析
在因子分析的基础上，本文将应用聚类分析把济南市11个区县进行聚类划分，并针对每种类型的区县提出不同的发展建议。
根据树形图（图1）可以将济南市11个区县划分成4种类型。分别是：第一类：历下区；第二类：历城区、章丘市；第三类：市中区、高新区、天桥区；第四类：长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县。
第一类，历下区。该区的综合经济实力很强，而且在第三产业上发展迅速。历下区位于济南市老城区内，处于商业中心位置，拥有众多知名商业街，交通便利环境优美，经济建设资金投入充足。历下区要紧紧围绕建设繁荣文明首善之区的目标，加快科学发展，狠抓工作落实，经济需要继续保持平稳较快的发展态势。
第二类，历城区、章丘市。这两个区县是济南市经济发展的重要地区，区位条件优越，交通便利，产业配套能力强，工业基础雄厚，是济南市的主要工业基地。章丘市现已形成了交通装备、机械制造、精细化工、食品饮料四大产业，支柱产业推动城区发展。历城区是山东智力最密集的科技城，辖区内驻有山东大学、山东省农科院、山东省科学院等众多的知名院校和科研单位，为经济发展奠定了强有力的依托和基础。这两个区县仍要不断发展自己的优势，打造有特色的区县经济发展模式。
第三类，市中区、高新区、天桥区。这三个区县的经济发展处于中等水平，但经济增速较快。要不断加强自己区县的特色发展战略，积极推行“全方位开放”战略，扩大招商引资，继续同各个国家和地区建立经贸合作关系。
第四类，长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县。这些区县的经济总体相对落后。区县内主要以农业发展为主，要逐步调整产业结构，加强第二三产业的发展，扩大招商引资。推进重点项目的发展，进行有效投资，同时注意基础设施的建设。积极探索财税型等类型的区县经济发展新路子，及时调整和完善了财政体制、交通体系、工业经济、外经外贸、重点项目建设等政策措施，切实搞好闲置资源的优化整合，着力构筑大框架、建设大载体，使区县经济逐渐步入科学发展的新阶段。
五、结论及建议
利用因子分析方法对济南市11个区县的经济发展进行了定量分析，最终提取了3个主要因子来反映影响区县经济发展的主要因素，从而帮助我们深入地理解和分析区县经济发展问题。在此基础上，利用得到的因子得分矩阵作为聚类分析的基础，再运用聚类分析方法将其分为不同的发展类型，结合因子分析得到的各个类型的特点，所得结论客观、可信。
对于历下区这样综合实力强的区县，要继续保持平稳较快的发展态势，同时带动周边其他区县协调发展。对于历城区、章丘市这类以工业产业、科技产业为依托的区县，要着重发挥资源优势，提高产业集中度和精深加工水平，加大产品科技含量，提高整体经济水平。对于市中区、高新区、天桥区这类区县要准确找准定位，找出适合本区县的发展道路。而长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县这类以农业发展为主的区县，在发展各自特色农业、生态农业的同时逐步调整产业结构。总之，发展省会城市区县经济，需要各个区县客观地对自己的优势和劣势进行诊断和分析，科学定位，培育和发展特色经济。
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（作者单位：中国海洋大学管理学院 山东青岛 266100）
（责编：贾伟）
作者：李伟
因子分析乡镇科学发展论文 篇3：
黔中喀斯特山地城市森林景观格局分析
摘要 以黔中喀斯特山地城市贵阳市为研究对象，选取2005年度、2017年度两期林地数据，结合ArcGIS和Fragstats软件，依据景观生态学原理分析森林景观在不同城市开发强度下景观格局指数动态变化情况。结果表明，贵阳市林地基本由森林斑块构成，且近12年来面积处于扩张趋势，森林斑块逐渐集中连片，斑块间连通性不断增强，形状趋于复杂，景观破碎度下降;从城市外围区、城市规划区、中心城区到建成区，随城市开发强度的加大，区域森林景观连通性不断变差，说明森林景观格局的变化与城市开发强度关系紧密。
关键词 喀斯特山地城市;森林景观;城市开发强度
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.10.027
Key words Karst mountainous urban;Forest landscape;Urban development intensity
森林景觀是某一特定区域内数个异质森林群落或森林类型构成的复合生态系统，是以森林生态系统为主体所构成的景观[1]。由于森林景观斑块组成（如类型、形状、面积等）的复杂性以及受各种自然因素（道路、河流、林火等）和人为因素（人为活动、森林采伐等）的共同干扰，森林景观的空间异质性及相互关联性往往较其他景观系统（如农业系统）更为复杂，是景观生态学的重要研究对象[2-3]。喀斯特山地城市是以喀斯特地貌为背景的城市，在城市发展过程中一些体量较大、植被较好的喀斯特山峰或峰丛被城市隔离，形成“城在山中，山在城中”的城-山镶嵌性山地城市景观格局特征[4]。针对喀斯特山地城市景观格局的研究，主要集中在粒度效应[4]、城市绿地[5-6]、土地利用[7-8]、湿地景观[9]等方面，在森林景观格局方面仅刘国海等[10]针对安顺市西秀区进行初步分析。笔者以贵阳市第三次森林资源规划设计调查成果（2005年）及2017年林地年度变更成果为数据源，利用ArcGIS和Fragstats软件，依据景观生态学原理对镶嵌于山地城市中的森林生态系统景观格局空间分布特征进行分析，以期了解在喀斯特山地城市中城市扩张对森林生态系统的影响，揭示不同开发强度区域森林景观差异和现实意义，进而为城市科学发展、有效保护森林资源提供科学依据。
1 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况 贵阳市（106°07′～107°17′E，26°11′～27°22′N）是贵州省的省会，位于贵州省中部、西南云贵高原东部，横跨长江上游和珠江上游，是两江上游重要生态屏障（图1）。辖南明、云岩、花溪、乌当、白云、观山湖6个区，开阳、息烽、修文3个县及清镇市，国土总面积7 859.53 km2（不含贵安新区托管范围）。贵阳市地层褶皱强烈，碳酸盐岩与碎屑岩相间展布，岩溶水文地质条件复杂[11]，属于典型喀斯特山地城市。气候属于亚热带湿润温和型气候，平均海拔为1 200 m 左右，具有较明显的高原性季风气候特点，年相对湿度80%左右，年平均气温15.3 ℃，平均年降水量1 200 mm，享有“爽爽贵阳，中国避暑之都”的美誉，是全国首个国家森林城市[12]。区域地带性植被类型为中亚热带常绿阔叶林，其他植被类型有阔叶混交林、落叶阔叶林、亚热带常绿针叶林、针阔叶混交林、亚热带竹林、常绿灌丛、常绿落叶灌丛和石灰岩藤刺灌丛以及亚热带灌草丛。贵阳市近年来通过大力实施林业生态建设工程，持续强化森林资源保护管理，形成了“林在城中、城在林中”的山地森林城市景观格局，森林覆盖率达52.16%，为贵阳建设全国生态文明示范城市筑牢了绿色屏障。
1.2 数据来源与处理 该研究基础数据来源于贵阳市第三次森林资源规划设计调查成果（2005年）及2017年林地年度变更成果，利用ArcGIS 10.3软件在林地中分别提取森林斑块和非森林斑块，并将研究区森林斑块按空间位置分为城市外围区[13]、城市规划区、中心城区、建成区，重采样为30 m空间分辨率的栅格数据，借助Fragstats 4.2软件计算研究区4个斑块类型层面上的景观格局指数。其中，城市规划区、中心城区、建成区边界来源于《贵阳市城市总体规划（2011—2020年）》（2017年修订版）。
1.3 景观格局指数选取
景观格局指数是能够高度浓缩景观格局信息的简单定量化指标，是对景观格局定量描述最常用的工具，迄今为止，已经提出大量景观格局指数，但很多景观指数之间信息重复、不满足相互独立的统计性质[14-16]，因此景观格局分析前需要筛选出独立性强、能够对景观格局做出真实描述的景观格局指数。通过借鉴前人研究结果[17-21]，选用的景观格局指数有斑块所占景观面积比例（PLAND），描述某一斑块类型占整个景观面积的比例，值越高则景观优势越大;有效粒度尺寸（MESH），描述景觀破碎化程度，值越大则景观破碎化程度越低，单位为hm2;平均欧式邻近距离（ENN），描述景观连通性，值越大则景观连通性越强，单位为m;面积加权平均分维数（FRAC）描述景观形状指标，取值1～2，值越大则形状趋于复杂。相关景观格局指数的计算公式详见Fragstats 4.2软件帮助文件。
2 结果与分析
2.1 林地景观格局特征
林业用地按地类分为乔木林地、竹林地、疏林地、灌木林地、苗圃地、无立木林地、宜林地和林业辅助生产用地八大类型，其中乔木林地、竹林地和灌木林地中的特殊灌木林地为森林斑块，疏林地、一般灌木林地、苗圃地、无立木林地、宜林地和林业辅助生产用地为非森林斑块。从斑块所占景观面积比例（PLAND）来看，森林斑块在研究区林地中占绝对优势，构成林地的本底，森林斑块PLAND值由2005年的82.35%增加到2017年的97.42%，非森林斑块PLAND值由17.65%降到2.58%（表1），说明研究区森林斑块的比例近12年来有较大提高，相应的森林覆盖率得到极大提升。
从有效粒度尺寸（MESH）来看，森林斑块的MESH值远大于非森林斑块，说明森林斑块破碎化程度远低于非森林，景观连续性较好。2005—2017年森林斑块MESH值由3 154.38 hm2提高到38 593.87 hm2，说明近12年来的森林斑块破碎度逐渐降低，森林景观连通性增强。
从平均欧式邻近距离（ENN）来看，森林斑块ENN值均低于非森林斑块，说明森林斑块景观连通性强于非森林斑块，从而利于物种交流及依托于森林生存的动植物繁衍。2005—2017年森林斑块ENN值由82.08 m降低至76.54 m，非森林斑块ENN值由146.72 m增加到234.46 m，反映了由于非森林斑块逐渐向森林斑块转变，使森林斑块间的距离缩小，景观连通性增强。
从面积加权平均分维数（FRAC）来看，森林斑块FRAC值均高于非森林斑块，说明森林斑块较非森林斑块形状更为复杂，受人为活动干扰较小。2005—2017年森林斑块FRAC值由1.29提高到1.35，反映出森林斑块形状趋于复杂。
2.2 森林景观空间分布特征
将研究区划分为城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区4个区域，以此代表不同城市开发强度。斑块所占景观面积比例（PLAND）显示（表2），建成区PLAND值最低，随后依次是中心城区、城市规划区、城市外围区，说明研究区森林斑块主要集中在城市外围区。2005—2017年，建成区、中心城区、城市规划区PLAND值均处于下降趋势，下降幅度分别为37.63%、7.61%和2.81%，说明随着城市开发强度的加强，城市规划区范围内森林减少幅度也在提高。城市外围区PLAND值由65.04%提高到67.19%，说明研究区森林拓展空间主要来自城市外围区，这也与贵阳市近年来实施的建设项目使用林地“占一补一”政策吻合，由于城区建设项目使用林地后无新增林地来源，采取异地实施占补平衡从而促进了城市外围区森林资源比重增加。
从有效粒度尺寸（MESH）来看，城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区，森林斑块MESH值下降明显，2005年从城市外围区的2 633.22 hm2下降到建成区的1.13 hm2，2017年则从27 938.49 hm2下降至0.48 hm2，反映出城市开发强度越大则森林景观越破碎。2005—2017年，建成区、中心城区MESH值不断下降，城市外围区MESH值不断提升，与PLAND指数规律一致;而城市规划区虽然PLAND值下降，但MESH值增加，说明城市规划区虽然森林占比下降，但森林斑块破碎程度降低。
从平均欧式邻近距离（ENN）来看，城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区，森林斑块ENN值逐渐加大，森林景观的连通性也下降。2005—2017年，建成区ENN值增加，中心城区、城市规划区和城市外围区ENN值不断下降。
从面积加权平均分维数（FRAC）来看，城市外围区、城市规划区、中心城区、建成区，随着人为活动影响的加强森林斑块FARC值逐渐下降，森林景观形状趋于简单。2005—2017年，建成区FRAC值下降0.01，中心城区保持不变，城市规划区和城市外围区FRAC值增加，说明建成区森林景观形状变得更加简单，而城市规划区和城市外围区森林景观形状趋于复杂。
3 结论与讨论
3.1 结论
（1）作为典型的喀斯特山地城市，贵阳市林地基本由森林斑块构成，森林面积占林业用地比例达97.42%。2005—2017年，通过各类营造林、森林抚育工程的开展，森林斑块面积处于扩张趋势，森林斑块逐渐集中连片，森林斑块间连通性不断增强，形状趋于复杂，景观破碎度下降，从而更有利于森林生态系统功能的发挥。
（2）森林景观格局的变化与城市开发强度关系紧密。从城市外围区、城市规划区、中心城区到建成区的森林斑块空间分布来看，森林斑块主要集中在城市外围区。随着人为活动、城市开发强度的增大，森林斑块间连通性不断下降，形状趋于简单，景观破碎度逐渐提升。2005—2017年，城市开发强度最大的建成区森林面积比例、景观连通性均大幅下降，森林破碎度提升，景观形状越发简单;城市开发强度最弱的城市外围区森林景观格局变化与建成区正好相反，森林面积比例、森林斑块间景观连通性均增加，形状趋于复杂，景观破碎度处于下降趋势;城市开发强度中等的中心城区、城市规划区森林景观变化处于建成区和城市外围区二者之间，森林斑块的连通性趋于下降。
3.2 讨论
2005—2017年，贵阳市近年来通过大力实施封山育林、低产低效林改造等森林经营措施，同时实施建设项目使用林地“占一补一”政策，即在建设项目占用征收林地导致林地灭失的同时，通过就地或异地植树造林等措施，恢复不少于被占用征用林地面积的以乔木为主的森林植被，弥补森林资源损失，从而不断优化森林空间布局和森林质量，研究区森林景观逐步向好的方向发展，尤其是城市开发强度最小的城市外围区优化最明显。在城市开发过程中，势必会有建设项目使用林地，在建设项目使用林地“占一补一”过程中，尽量在靠近森林斑块边缘处进行补进，从而使森林集中连片，增加森林景观的连通性和异质性。
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作者：吴际通 颜伟 霍达