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武漢市流動(dòng)人口影響因素的因子分析

2013-10-27 02:31朱祥和華中科技大學(xué)武昌分?;A(chǔ)科學(xué)部湖北武漢430064
關(guān)鍵詞:流動(dòng)人口武漢市方差

朱祥和 (華中科技大學(xué)武昌分校基礎(chǔ)科學(xué)部,湖北 武漢 430064)

沈 敏 (湖北省電力勘測設(shè)計(jì)院,湖北 武漢 430040)

武漢市流動(dòng)人口影響因素的因子分析

朱祥和 (華中科技大學(xué)武昌分?;A(chǔ)科學(xué)部,湖北 武漢 430064)

沈 敏 (湖北省電力勘測設(shè)計(jì)院,湖北 武漢 430040)

通過因子分析找出影響武漢市流動(dòng)人口的主要因素,預(yù)測了未來10年武漢市流動(dòng)人口數(shù)量。

流動(dòng)人口;因子分析;等維灰數(shù)遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)預(yù)測

流動(dòng)人口是國家和社會(huì)的財(cái)富,對(duì)城市的發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。然而,流動(dòng)人口的管理是各個(gè)城市都面臨的棘手問題,因此,了解流動(dòng)人口的數(shù)量和影響城市流動(dòng)人口的主要因素具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前,對(duì)于影響人口因素的分析方法有很多,如主成分分析法、逐步回歸分析法、多層次分析法等。因子分析是主成分分析的推廣與發(fā)展,它將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子,以再現(xiàn)原始變量和因子之間的相互關(guān)系,同時(shí)根據(jù)不同因子對(duì)變量進(jìn)行分類,屬于多元分析中處理降維的一種實(shí)用方法[1]。

1 近10年武漢市流動(dòng)人口數(shù)據(jù)

表1 近10年武漢市流動(dòng)人口數(shù)據(jù)表

首先,通過統(tǒng)計(jì)年鑒僅能查找到武漢市1998~2002年以及2007年流動(dòng)人口數(shù)據(jù),對(duì)于數(shù)據(jù)的缺失,運(yùn)用等維灰數(shù)遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)預(yù)測法,估計(jì)出2003~2006年以及2008~2011年的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)。由于流動(dòng)人口規(guī)模的迅速擴(kuò)大主要是在1998年以后,這就使得能夠掌握的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)年限不長,如果利用灰色系統(tǒng)中常用的灰色動(dòng)態(tài)模型 GM(1,1)直接預(yù)測未來流動(dòng)人口的狀況,會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)變化較大,模型所得預(yù)測灰區(qū)間過大,難以達(dá)到滿意的結(jié)果。因此,采用修正了的“等維灰數(shù)遞補(bǔ)動(dòng)態(tài)預(yù)測”模型,其數(shù)學(xué)原理是:用已知數(shù)列建立的GM(1,1)模型預(yù)測得到第一個(gè)預(yù)測值(灰數(shù)),將其補(bǔ)充在已知數(shù)列之后,同時(shí)去掉其第一個(gè)已知數(shù)據(jù),保持?jǐn)?shù)據(jù)序列的等維,然后再建立GM(1,1)模型預(yù)測下一個(gè)值,如此逐個(gè)預(yù)測,依次遞補(bǔ),直至完成預(yù)測目地或達(dá)到一定精度為止。其優(yōu)點(diǎn)為:①及時(shí)補(bǔ)充和利用新的信息,提高灰色區(qū)間的白化度,即使預(yù)測灰數(shù),在多數(shù)情況下也是有效信息;②每預(yù)測一步,灰參數(shù)作一次修正,模型得到改進(jìn),這樣灰參數(shù)不斷修正,模型逐步改進(jìn),因而預(yù)測值均產(chǎn)生于動(dòng)態(tài)之中,結(jié)果如表1所示。

2 因子分析

在建立模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),首先,考慮影響武漢市流動(dòng)人口的主要因素,如反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的因子、反映居民生活的因子、反映公共服務(wù)的因子,反映市場物價(jià)的因子等。查閱武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒,了解到近十年影響流動(dòng)人口數(shù)量的10個(gè)指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù),分別是:GDP(x1)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(x2)、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值比重(x3)、城鎮(zhèn)居民人均年可支配收入(x4)、農(nóng)村居民人均年純收入(x5)、CPI(x6)、商品零售價(jià)格指數(shù)(x7)、城鎮(zhèn)人口比重(x8)、城鎮(zhèn)登記從業(yè)率(x9)、教育財(cái)政支出(x10)。通過SPSS軟件進(jìn)行因子分析,選擇變量(流動(dòng)人口)與影響因素之間進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[2-3]。

建立因子分析模型如下:

式中,X=(X1,X2,…,X10)′是原有的10個(gè)指標(biāo);F=(F1,F2,…,Fm)′稱為X的公因子,即綜合指標(biāo);aij為因子載荷,是第i個(gè)變量在第j個(gè)公共因子上的負(fù)荷;ε為X的特殊因子。

圖1 特征碎石圖

將數(shù)據(jù)調(diào)入SPSS軟件,得到如下結(jié)果:

1)初始變量間相關(guān)性檢驗(yàn) 由相關(guān)系數(shù)矩陣知,絕大多數(shù)的相關(guān)系數(shù)在0.5左右,而且對(duì)應(yīng)的相關(guān)性檢驗(yàn)Sig值大都小于0.01,說明變量間存在較為明顯的相關(guān)性,適合因子分析。另外,在KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)中,KMO=0.638>0.5,Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Sig的值小于0.01,再次說明各變量間存在顯著的相關(guān)性,能夠進(jìn)行因子分析。

2)公因子提取的方差 該數(shù)據(jù)中提取的變量共同度絕大多數(shù)都在85%以上,可見公因子對(duì)變量方差的解釋效果很好。

3)方差解釋表 首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致化和標(biāo)準(zhǔn)化處理,接著建立指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)陣求出特征值和特征向量,畫出特征值的碎石圖,結(jié)果如圖1和表2所示。

表2 方差解釋表

表2顯示,前2個(gè)因子的累積方差達(dá)到了87.624%,故而提取這2個(gè)公共因子就能夠比較好的對(duì)問題進(jìn)行分析。2個(gè)公共因子解釋如下: 第1個(gè)公共因子(經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素)代表教育財(cái)政支出、GDP、社會(huì)消費(fèi)零售總額、農(nóng)村居民人均年純收入、城鎮(zhèn)居民人均年可支配收入;第2個(gè)公共因子(價(jià)格因素)代表CPI和商品零售價(jià)格指數(shù)。從圖1中,發(fā)現(xiàn)2個(gè)公共因子的特征變化趨緩,故而進(jìn)一步說明選取2個(gè)公共因子是比較恰當(dāng)?shù)摹?/p>

4)因子得分系數(shù) 由于公共因子能反應(yīng)原始指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系,為便于描述研究對(duì)象的特征,需要用公共因子代表原始變量,即用指標(biāo)的觀測值來計(jì)算各個(gè)因子的得分,其數(shù)學(xué)模型為:

Fj=bj1X1+bj2X2+…+bj10X10j=1,2

式中,Xp為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。因子的得分系數(shù)如表3所示。

表3 因子的得分系數(shù)

5)綜合評(píng)分 可對(duì)2個(gè)公共因子的得分(FAC1,FAC2)進(jìn)行加權(quán)求和,權(quán)數(shù)就取其方差貢獻(xiàn)率作為加權(quán)變量,得到綜合得分ZF計(jì)算公式為:

ZF=56.630%×FAC1+30.994%×FAC2

由表4可知,前3年,第1因子得分高于第2因子,表明武漢市在當(dāng)時(shí)價(jià)格因素方面比經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素方面對(duì)流動(dòng)人口的吸引力更大;而近2年,第2因子明顯高于第1因子,說明影響武漢市流動(dòng)人口的主要因素是經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素。

表4 因子得分與綜合得分

表5 未來10年武漢市流動(dòng)人口預(yù)測表

3 流動(dòng)人口預(yù)測

考慮阻滯增長模型[5],采用曲線擬合的方法對(duì)未來10年人口進(jìn)行預(yù)測,得到結(jié)果如表5所示。由表5可見,流動(dòng)人口人數(shù)在逐年遞增。如何加強(qiáng)管理,如何保障他們的社會(huì)權(quán)益,是急待解決的問題。從長遠(yuǎn)出發(fā)及時(shí)把流動(dòng)人口的社會(huì)保障問題納入建設(shè)規(guī)劃,可為將來建立全民基本保障奠定基礎(chǔ)[4]。

[1]杜強(qiáng),賈麗艷.SPSS 統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社,2009.

[2] 孫鵑娟,杜鵬,唐健.中國流動(dòng)人口的養(yǎng)老保險(xiǎn)狀況及主要問題[J].北京行政學(xué)院學(xué)報(bào),2011,5(1):13-16.

[3] 余甜甜,陳曄華.武漢市流動(dòng)人口狀況研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2005,21(1):38-40.

[4] 黃健元,劉洋.流動(dòng)人口預(yù)測模型構(gòu)建及其應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2008,23(1):42-46.

[5]馮守平.國人口增長預(yù)測模型[J].安徽科技學(xué)院學(xué)報(bào),2008,6(1):73-76.

2012-11-15

朱祥和(1981-)男,碩士,講師,現(xiàn)主要從事概率統(tǒng)計(jì)方面的教學(xué)與研究工作。

O212.4

A

1673-1409(2013)04-0027-03

[編輯] 洪云飛

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