毕业论文我国城镇居民生活质量评价研究.doc

我国城镇居民生活质量评价研究 一、前言 生活质量是人们获得精神生活与物质生活上的满足的基础，自1958年经济学家加尔布雷斯在丰裕社会中首次提出生活质量以来，生活质量问题就受到很大程度上的重视。生活质量的高低与生活水平甚至于社会的经济发展都有着密切联系，生活质量不仅反映了人们的物质生活状况，还能反映出人们的生活环境，精神环境，经济条件和居民素质等等。对于生活质量的指标是由生活系统的结构和内容决定的，关于如何测定和评价居民生活质量的问题一直受各界广泛关注，许多研究机构在衡量社会经济发展水平时，已用“生活质量”代替传统的“生活水平”一词。生活水平是指在某一社会生产发展阶段中，居民用以满足物质、文化生活需要的社会产品和劳务的消费程度，又称消费程度。现如今，对生活质量的关注是经济发展的必然结果，是人民生活水平不断提高的必然结果。生活质量具体内容决定了其最基本特点是它具有综合性，是各个方面相互制约、共同作用的综合结果。基于上述对生活质量概念的认识和理解，依据生活质量评价体系系应该包含的经济学、社会学和心理学三个层面的评价指标。因此，构建和完善符合我国国情的生活质量指标体系，能够正确评估社会发展的实际状况，确保改革政策和社会发展战略的有效实施，有助于对我国居民生活质量进行测定和研究。对于我们提高居民生活质量，实现人的全面发展，坚持以人为本的可持续发展观具有非常重要的现实意义。基于以上考虑，本文致力于对构建符合我国城镇居民生活质量评价指标体系作进一步的研究和探索，并根据所构建的生活质量评价指标体系对我国城镇居民生活质量进行测定和统计研究，运用因子分析、聚类分析等多元统计分析方法，从经济、社会、健康、教育等各个不同方面对我国各地区城镇居民生活质量的进行综合评价分析，进而对如何提高我国居民生活质量提出相应的对策建议。二、国内外研究综述（一）生活质量的含义 生活质量的研究最早出现于 20 世纪 30 年代的美国，由美国经济学家加布尔雷斯（Calbrith）于 1958 年最早提出了“生活质量”的概念。生活质量(Quality of Life，QOL)，又被称为生存质量或生命质量。全面评价生活优劣的概念。通常指社会政策与计划发展的一种结果。在本世纪五六十年代各国学者就开始了生活质量研究，但国内外学者对生活质量的概念仍存在不同的理解。主要包括：第一，从影响人们物质和精神生活的客观条件方面进行理解。这类学者认为，生活质量是指生活条件的综合反映，生活条件的改善就意味着生活质量的提高，我国不少学者支持这种观点。第二，从反映人们生活舒适、便利程度的主观感受方面来理解。持有这观点的主要是西方发达国家学者。60 年代以后，研究内容转向更为宽广的领域，既有情感、心理健康的研究，也包括对认知层次满意度的研究。第三，将主、客观两方面结合来理解。此派学者把生活质量定义为“社会提高国民生活的充分程度和国民生活需求的满足程度”。生活质量是社会成员满足生存和发展需要的各方面情况特征的综合反映,是建立在一定的物质条件基础上，社会个体对自身及其社会环境的认同感。第四，从人们生活总体上的好坏来理解。此派学者认为生活质量是指人们的生活的好坏优劣程度，即将生活质量看作生活等级的代名词。从研究目标出发，本文将生活质量定义为:在一定的物质基础条件上，社会提高国民生活的充分程度和国民生活需求的满足程度，包括居民对自身及其社会环境的认同感。（二）国外研究 生活质量的研究最早出现于 20 世纪 30 年代的美国，由美国经济学家加布尔雷斯（Calbrith）于 1958 年富裕社会一书中最早提出了“生活质量”的概念。他认为生活质量是人们在生活舒适度，便利度和精神方面得到的享受和乐趣。在早期，将“生活质量”作为研究对象纳入理论框架进行研究的应是美国经济学家罗斯托，在 1971 年发表的政治和增长阶段一书中，罗斯托深入地探索了生活质量问题并形成了自己的理论，把“生活质量”当作一种阶段特征加以描述。在这一阶段，经济增长的物质层面已经发展成熟，自然转到了服务层面，而这些层面的产生，罗斯托将其定义为“生活质量”的提高。二战后,发展经济学和整个 20 世纪 50 年代公共政策注重的是人均 GDP 的增长。60 年代人力资本概念兴起,强调经济增长和经济发展中人力投入的质量,即医疗保健、教育培训等(西奥多.舒而曼)。70 年代前期,由于传统的经济发展战略(包括 80 年代世界银行和国际货币基金组织的结构调整政策)无法有效的解决贫困问题,社会进步的成本常常不适当地落在穷人身上,出现了对收入不平等方面的关注(阿特金森的“不平等指数”)也促使人们探索收入不平等对生活质量影响的评估方法。70 年代中期,罗马俱乐部呼吁人们创造包括环境因素在内的生活质量指数来衡量各国不同时期和各国之间的经济发展以及社会福利水平。70 年代末，坎贝尔(Angus Campbell)、康维斯(E.converse)和罗杰(Rodger)进行了一项美国社会生活质量的抽样调查，重点研究居民生活满意度。霍夫曼与劳特纳 1976 年的论文集中反映了国际范围关于生活质量的研究。在斯沙莱与安德罗 1980 年的生活质量比较研究论文集中，有十几个国家的研究成果。近20年左右，特别是90年代初，弗朗索瓦佩鲁、依安、米勒斯等一大批学者提出了“以人为中心”的发展观，认为经济增长并不是最高目标。“以人为本”才是发展的最高要求，经济的发展是以提高人民福利为最终目的。舒而曼1994年提出，生活质量研究的注意力已经开始走向另一个重要的人类发展投入方面,即社会资本其广泛涉及经济科技、国防、外交、教育、福利、安全、卫生等各个领域，实际上是探索政府解决社会问题，满足社会成员利益和要求而展开的对策研究。近几年，林南（2007）则认为生活质量是“对生活各方面的评价和总结”这些研究的特点是倾向于开发主观指标,如认为生活质量应包括认知、情感和反馈三个层面,即满意度、幸福感和社会积极性三个方面。（三）国内研究综述 我国生活质量研究始于 20 世纪 80 年代中期，一方面是由于国外生活质量概念的引入，以及受国外指标研究、理论及经验研究的影响；另一方面是由于我国改革开放后、人们的生活状况得到改善，如何评价并提高人们的生活质量逐渐成为社会各界关注焦点和社会发展的既定目标。1985 年11 月，美国社会学家林南教授和天津社科院社会学所合作在天津市进行了千户居民生活质量问卷调查。他们通过测量人们对生活各方面的感受和满意程度，然后采用因素分析法和结构模式分析法提出了一系列生活质量结构与指标模式。1987 年3 月，林南又与上海社科院社会学所合作在上海市进行了一次关于市民生活的抽样调查，并根据问卷调查的资料建立了关于社会指标与生活质量的结构模型。此后，由研究员朱庆芳主持对我国社会质量和社会发展进行过多年的追踪评估，提出了包括居民消费、收入、吃穿用住、能源消费、生活方便程度、精神生活等指标在内的指标体系。1987-1990 年，北京大学社会学系生活质量课题组在北京、西安、扬州三市部分地区进行了多次抽样调查。他们除采用客观指标外，还对主观生活质量指标的影响这一项增加了参照标准，并通过中介评价指标将客观指标系列进行综合，形成了三级主、客观作用机制的生活质量模型，通过验证，此模型可较大地增加对生活质量满意度的解释力。1995 年12 月，华中理工大学社会学系“居民生活质量”课题组在武汉市进行了千户居民生活质量问卷调查，全面分析了武汉市民的生活质量状况及其存在的主要问题和解决途径。赵彦云和李静萍在2000年指出：个体的生活质量在很大程度上受社会环境的制约和影响。他们指出：生活质量是一个涵盖面很广的概念，既包括个体的物质消费和精神消费,又包括个体在其中活动的社会环境和自然环境,既有强烈的个性内容,又有一般的规律。他们从瑞士洛桑国际管理学院(IMD)的国际竞争力评价指标体系出发，建立反映生活质量的指标体系。构成这一体系基本框架的11 个方面包括:经济发展水平，收入分配，消费支出水平，居民出行的交通方便条件，通信能力和获取信息渠道的信息化水平，健康水平和医疗保障的健康保障，居民就业机会的保障，居民受教育状况的教育水平，社会稳定、安全、公平等的社会安全，城乡差距和城市化作用，综合反映生活质量效果的生活水平。2002年,夏海勇在国家社会科学基金的资助下,首次将提高人口生活质量与增强综合国力这两个重大论题有机地结合起来,并吸取了国内外的最新研究成果,构建了一套适合中国国情的人口生活质量指标体系,从经济学、人口学、社会学等多学科的视角,紧密联系实际,对我国人口生活质量与综合国力竞争进行了系统、深入的研究，得出了一系列重要的结论。纪竹荪（2003）提出的指标体系包括如下内容:(1)反映物质生活水平的指标；(2)反映精神文化生活的指标；(3)反映社会生活的指标；(4)反映个人身心健康和情感生活及个性发展空间的指标；(5)反映国民生活质量改进速度的指标。三、城镇居民生活质量指标体系的构建（一）构建城镇生活质量指标体系的意义 科学的生活质量指标能够综合衡量人们的生活条件和生活水平，能够把经济发展、社会结构、生态环境作为一个整体来进行合理评估，可以揭示社会发展以及社会问题的真实面目。同时，具有统一标准规范的生活质量指标体系，也有利于国际，地区间的比较，亦可在此基础上借鉴他人的成功的体验。因此，生活质量指标体系可以为制定和实施社会政策提供实证资料和理由理论。从各种具体的生活质量指标也可以看出人们的需求满足程度，以此来衡量社会发展的目标。通过这样一种监测能力，以帮助决策者相应的调整社会政策与社会发展的战略目标，尽量使其在预期时间内达到预期的目标。在现阶段，提高居民的生活质量是全面建设小康社会的现实途径，如何评估生活质量水平已成为首要问题。构建并完善符合中国国情的指标体系，是为了能够正确评估社会发展的实际情况，有利于确保改革政策和社会发展战略有效的实施。因此，提出完善的生活质量指标体系对于提高居民的生活质量，实现人的全面发展，坚持以人为本的可持续发展观具有非常重要的现实意义。（二）城镇居民生活质量指标体系的建立 1.经济方面 居民收入和居民消费水平作为物质生活水平最基本的方面，对人们的生活质量产生着重大的影响。（1）居民收入用人均 GDP，城镇人均可支配收入两个二级指标来进行具体评价。收入是影响居民生活质量的主要因素，不仅决定着消费水平和消费质量，还制约这人力资本的投资，最终又会影响到收入水平本身的提高。因此，低收入状况的居民生活质量就很难提高。（2）居民消费指标包括城镇人均消费型支出、城镇居民恩格尔系数、农村人均纯收入、农村人均生活消费支出、农村居民恩格尔系数五个二级指标。消费水平的提高和消费结构的合理化是生活质量改善的重要标志，在一定的经济发展水平下，人们的生活需求满足程度如何，最终就是看他们的消费状况和消费结构。2.社会方面 社会方面主要包括居民生活、城镇公共设施、教育文化情况、医疗健康情况以及社会安保五个一级指标。（1）住房状况是反映居民生活水平的重要标志之一，居住水平的高低直接影响着居民生活质量的好坏,住房内的设施丰富程度、居民的生活用度也是生活质量的直观体现。因此，选取生活用电量、每百户拥有计算机数这两个二级指标综合反映城镇居民生活的基本状况。（2）城镇公共设施包括城镇人均拥有道路面积、公共绿地面积、公共交通客运总量、全年供水总量这四个二级指标来反映城市基础设施的供给状况。（3）教育指标选取了平均受教育年限、人均教育经费、高校在校生占比以及成人文盲率四个二级指标。此外，文化消费方面选取了每万人拥有公共图书馆藏书量、每万人拥有公共图书馆面积两个二级指标。（4）医疗健康情况包括，医疗卫生机构床位数、医疗卫生机构、医院和卫生院床位数以及人口预期寿命来评价居民总体的健康状况。（5）社会安保状况包括养老保险参保率、医疗保险参保率、失业保险参保率、工商保险参保人数四个二级指标。三、我国城镇居民生活质量评价的实证分析（一）综合评价方法的选择因子分析法 在对整个指标体系进行综合评价前，先对各子系统的数据分别进行因子分析，生成各地区因子得分，以因子得分为基础，用公因子方差贡献率作为权数，线性方式加总生成各地区在子系统上的综合得分。本文在指标体系中七个一级指标的基础上，结合因子分析法的基本使用条件，将整个指标体系分成经济子系统、居民生活与城市设施子系统、教育文化子系统、医疗健康与社会安保子系统，四个子系统。将四个子系统数据输入 SPSS 软件，首先进行巴特利特球度检验和 KMO 检验，考察收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否适合采用因子分析提取因子。数据检验合格后进行因子分析处理，对结果进行综合得分计算及排名，针对排名进行数据分析。（二）因素选取 1.经济方面 选取居民收入和居民消费水平两个一级指标。居民收入和居民消费水平作为物质生活水平最基本的方面，对人们的生活质量产生着重大的影响。收入是影响居民生活质量的主要因素，不仅决定着消费水平和消费质量，还制约这人力资本的投资，最终又会影响到收入水平本身的提高。消费水平的提高和消费结构的合理化是生活质量改善的重要标志，在一定的经济发展水平下，人们的生活需求满足程度如何，最终就是看他们的消费状况和消费结构。2.社会方面 选取居民生活、城镇公共设施、教育文化情况、医疗健康情况以及社会安保五个一级指标。居住水平的高低直接影响着居民生活质量的好坏，住房状况是反映居民生活水平的重要标志之一。其次，居民的生活用度也直接反映居民生活质量，如生活用电量、每户居民拥有计算机数等。城镇公共设施是社会提供给居民的公共服务水平。随着经济的发展和社会的进步，城镇公共设施的丰富程度也是生活质量的直观体现。教育文化水平是检验一个社会发展和文明程度最综合的标准之一。人们的生活不仅需要财富及物质，还表现在享受这些财富、物质资料的精神文化方面，而文化教育水平又是提高质量精神生活的基础，因此在研究生活质量时，中外学者都把人口的受教育水平放在突出的位置上。健康生活质量是生活质量的基础和保证，只有健康的体魄，才能适应现今快节奏的工作和生活。居民健康情况是衡量居民生活质量高低的基础，社会医疗水平，人口平均寿命都体现了居民总体的健康状况。因此，选取医疗卫生机构床位数、医疗卫生机构、医院和卫生院床位数以及人口预期寿命来评价居民总体的健康状况。社会安全与社会保障是社会提供给居民的公共服务水平。随着经济的发展和社会的进步，人们的收入水平较以前有了很大程度的提高，社会安全则越来越受到关注。此外，社会保障指标还反映了社会对全体城镇居民，特别是弱势群体生活质量的关注程度。因此，社会安保指标选取了与居民生活最为密切的养老保险、医疗保险、失业保险及工伤保险反映社会安保水平。（三）数据收集与整理 本文在实证分析中采用的指标体系数据全部为 2011 年的统计数据，数据主要来源中国统计年鉴 2012、各省市统计年鉴等权威机构。（详见附页原始数据表）（四）因子分析结论 1.经济子系统 经济指标选择，包括人均 GDP、城镇人均可支配收入、农村人均纯收入、城镇人均消费性支出、农村人均生活消费支出、城镇居民恩格尔系数、农村居民恩格尔系数七个二级指标。（1）巴特利特球度检验和 KMO 检验 在使用 SPSS 软件进行因子分析之前，首先要进行巴特利特球度检验和 KMO检验，检验收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否要采用因子分析提取因子。表 1 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量.682 Bartlett 球形度检验 近似卡方 198.741 df 21 Sig.000 由表 2 可知，KMO 统计量为 0.682，KMO 统计量越接近于 1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。由 Bartlett 检验可以看出，应拒绝各变量独立的假设，即变量间具有较强的相关性。但是 KMO 统计量为 0.682，小于 0.7，说明各变量间的信息的重叠程度可能不是特别的高，但仍值得尝试。（2）因子分析处理 表 2 解释的总方差表 成份 旋转平方和载入 合计 方差的%累积%1 2.977 42.534 42.534 68.154 2 1.793 25.620 3 1.740 24.863 93.017 按照特征值大于 1 的公因子选取原则，选取三个公因子，如表 2 所示，可知第一因子的方差占所有因子方差的 42.534%左右，第两个因子的方差贡献率达到 68.154%，这三个因子的累计方差贡献率达到 93.017%（85%），因此选这三个因子已经足够描述全国各个城镇经济发展的总体水平。采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数。显示结果如表 3：表 3 成份得分系数矩阵表 成份 1 2 3 X1 人均 GDP（亿元）.331-.040-.139 X2城镇人均可支配收入（元）.364.132-.015 X3城镇人均消费型支出（亿元）.072.089.467 X4城镇居民恩格尔系数（%）.085.521-.063 X5农村人均纯收入（元）.354.068-.057 X6农村人均生活消费支出-.178-.043.623 X7农村居民恩格尔系数（%）.114.588.070 通过表 3 可知，三个主因子 F1,F2 和 F3 的得分方程为：F1=0.331ZX1+0.364ZX2+0.072ZX3+0.085ZX4+0.354ZX5-0.178ZX6+0.114ZX7 F2=-0.04ZX1+0.132ZX2+0.089ZX3+0.521ZX4+0.068ZX5-0.043ZX6+0.588ZX7 F3=-0.139ZX1-0.015ZX2+0.467ZX3-0.063ZX4-0.057ZX5+0.623ZX6+0.07ZX7 SPSS 已经计算出三个公因子的得分，三个因子从不同方面反映了我国各地区经济发展的主要指标，但是单独使用无法做出综合评价，因此各公因子对应的方差贡献率为权数计算一下综合统计量：F=F1+F2+F3=0.457F1+0.275F2+0.267F3（3）综合得分计算及排名 利用 SPSS 软件提供的系数矩阵可以计算出综合得分及排名情况，如表 4 所示：在经济子系统中，排名前五位的分别是北京（1.51）、天津（1.33）、河北（0.89）、山西（0.69）、内蒙古（0.59），北京、天津、河北均为我国东部经济发达地区；内蒙古处于中俄交界处，贸易往来频繁，带动了经济发展；山西则比邻内蒙古与河北省，煤炭业发达，优越的地理环境和资源优势使这些地区的经济迅速发展，从而城镇居民的生活质量也优于其他地区。排名最后五位的是陕西（-0.68）、甘肃（-0.71）、青海（-0.72）、宁夏（-0.77）、新疆（-0.81）,这些地区大都位于西北地区或内陆地区，交通相对闭塞，经济水平落后，在经济子系统中得分较低。从这三个主因子的分别得分情况看，在第一主因子得分中，排名前几位的是天津、辽宁、吉林、河北，说明这些地区的城镇居民人均收入水平都相对较高；第二个主因子主要在恩格尔系数上有较大载荷，反映了浙江、黑龙江、北京、内蒙古地区的人们在食物消费支出所占的比重相对较大，消费结构有待调整。在第三个主因子得分中，北京、江苏、山西、海南的得分较高，说明这些地区的城镇居民消费支出较高，生活质量有待提高。2.居民生活与城镇设施子系统 居民生活与城镇设施子系统指标，一共包括生活用电量、每百户拥有计算机数、人均拥有道路面积、公共绿地面积、全年供水总量、公共交通客运总量六个二级指标。（1）巴特利特球度检验和 KMO 检验 具体因子分析过程同上经济子系统，通过 SPSS 软件的分析，进行巴特利特球度检验和 KMO 检验，检验收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否要采用因子分析提取因子。见表 5：表 5 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.771 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 182.998 df 15 Sig.000 由表 2 可知，KMO 统计量为 0.771，KMO 统计量越接近于 1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。由 Bartlett 检验=182.998 比较大，P 值接近 0，应拒绝各变量独立的假设，即变量间具有较强的相关性。故因子分析的适用性检验通过。（2）因子分析处理 表 6 解释的总方差 成份 旋转平方和载入 合计 方差的%累积%1 3.797 63.291 63.291 85.900 2 1.357 22.609 按照特征值大于 1 的公因子选取原则，选取两个公因子，如表 6 所示，可知第一因子的方差占所有因子方差的 63.291%左右，第两个因子的方差贡献率达到 22.609%，这两个因子的累计方差贡献率达到 85.900%（85%），因此选这两个因子已经足够描述全国各个城镇居民生活和公共设施发展的总体水平。采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数。显示结果如表 7：表 7 成份得分系数矩阵表 成份 1 2 Y1 生活用电量（亿千瓦/小时）.176.316 Y2每百户拥有计算机数（台）.220-.258 Y3 人均拥有道路面积 Y4 公共绿地面积 Y5 全年供水总量-.076.722.232.118.062.246 Y6 公共交通客运总量.267-.231 根据以上得分矩阵，两个公因子 F1 和 F2 的得分方程：F1=0.176ZY1+0.22ZY2-0.076ZY3+0.232ZY4+0.246ZY5+0.267ZY6 F2=0.316ZY1-0.258ZY2+0.772ZY3+0.118ZY4+0.062ZY5-0.231ZY6 SPSS 已经计算出两个公因子的得分，两个因子从不同方面反映了我国各地区城镇居民生活发展的主要指标，但是单独使用无法做出综合评价，因此各公因子对应的方差贡献率为权数计算一下综合统计量：F=F1+F2=0.737F1+0.263F2（3）综合得分及排名 利用 SPSS 软件提供的系数矩阵可以计算出综合得分及排名情况，如表 8 所示：在居民生活和城镇设施子系统中，排名前五位的分别是广东（2.77）、江苏（1.82）、山东（1.28）、浙江（0.81）、上海（0.44）这五个地区均为我国东部沿海的经济发达地区；排名最后五位的是宁夏（-0.55）、甘肃（-0.63）、贵州（-0.73）、青海（-0.87）西藏（-0.91），大都为西北内陆地区。由于指标涉及居民生活条件及城市基础设施，这些都和经济发展密切相关，沿海地区的贸易往来频繁，经济相对于内陆地区发达，继而居民生活质量也相对更好。在经济排名中相对居中的广东，在居民生活和城镇设施子系统中排名却跃居第一位，而浙江、江苏、上海、山东的排名也均有上升，可见这些地区在城镇设施建设和生活质量改善方面取得了较大成就。3.教育文化子系统 教育文化子系统主要包括教育经费情况、高校在校生数、每万人拥有公共图书馆藏书量、高校毕业生数、每万人拥有公共图书馆面积、公共图书馆个数、普通高校教职工数七个二级指标。（1）巴特利特球度检验和 KMO 检验 通过 SPSS 软件的分析，进行巴特利特球度检验和 KMO 检验，检验收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否要采用因子分析提取因子。见表 9：表 9 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.767 271.058 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 df 21 Sig.000 由表 9 可知，KMO 统计量为 0.767，KMO 统计量越接近于 1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。由 Bartlett 检验=271.058 比较大，P 值接近 0，应拒绝各变量独立的假设，即变量间具有较强的相关性。故因子分析的适用性检验通过。（2）因子分析处理 表 10 解释的总方差 成份 旋转平方和载入 合计 方差的%累积%1 4.036 57.658 57.658 2 2.061 29.444 87.103 按照特征值大于 1 的公因子选取原则，选取两个公因子，如表 10 所示，可知第一因子的方差占所有因子方差的 57.658%左右，第两个因子的方差贡献率达到 29.444%，这两个因子的累计方差贡献率达到 87.103%（85%），因此选这两个因子已经足够描述全国各个城镇教育文化发展的总体水平。采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数。显示结果如表 11：表 11 成份得分系数矩阵表 成份 1 2 T1 教育经费情况.255.105 T2 高校毕业生数.239.010 T3 高校在校生数.240.007 T4每万人拥有公共图书馆藏书量（册）.127.504 T5每万人拥有公共图书馆面积.056.454 T6 公共图书馆个数.099-.241 T7 普通高校教职工数.259.103 根据以上公因子得分矩阵和两个公因子得方程：F1=0.255ZT1+0.239ZT2+0.240ZT3+0.127ZT4+0.056ZT5+0.099ZT6+0.259ZT7 F2=0.105ZT1+0.01ZT2+0.007ZT3+0.504ZT4+0.454ZT5-0.241ZT6+0.103ZT7 SPSS 已经计算出两个公因子的得分，两个因子从不同方面反映了我国各地区城镇居民教育文化发展的主要指标，但是单独使用无法做出综合评价，因此各公因子对应的方差贡献率为权数计算一下综合统计量：F=F1+F2=0.66F1+0.34F2（3）综合得分及排名 利用 SPSS 软件提供的因子得分系数矩阵可以计算出综合得分及排名情况，如表 12 所示：表 12 教育文化子系统表 地区 F1 F2 综合得分 上 海 0.42088 3.94865 1.620322 江 苏 2.14945 0.57327 1.613549 广 东 1.80263 0.39153 1.322856 山 东 1.87566-0.19753 1.170775 浙 江 0.68746 0.90186 0.760356 河 南 1.3471-0.91053 0.579506 北 京 0.26043 0.97106 0.502044 辽 宁 0.50944 0.38672 0.467715 湖 北 0.86566-0.37357 0.444322 四 川 0.90089-0.83442 0.310885 湖 南 0.48721-0.67696 0.091392 河 北 0.71861-1.13201 0.089399 福 建-0.14078 0.47074 0.067137 天 津-0.63405 1.1978-0.01122 陕 西 0.27789-0.61256-0.02486 黑龙江-0.13087-0.40522-0.22415 安 徽 0.12389-0.92894-0.23407 江 西-0.06511-0.58281-0.24113 宁 夏-1.32015 1.65582-0.30832 山 西-0.31109-0.49625-0.37404 吉 林-0.51017-0.17845-0.39739 广 西-0.35261-0.63943-0.45013 重 庆-0.65299-0.09296-0.46258 内蒙古-0.6181-0.1620-0.46308 3 9 云 南-0.38452-0.69585-0.49037 新 疆-0.85665-0.23572-0.64553 甘 肃-0.80118-0.52532-0.70739 海 南-1.41552 0.31137-0.82838 贵 州-0.89874-0.84949-0.882 青 海-1.52169 0.00482-1.00268 西 藏-1.81293-0.28361-1.29296 从以上的因子得分排名表可以看出，在教育文化子系统中，排名前五位的是上海（1.62）、江苏（1.61）、广东（1.32）、山东（1.17）浙江（0.76）；排名最后五位的是甘肃（-0.71）、海南（-0.83）、贵州（-0.88）、青海（-1.00）、西藏（-1.29），其中，得分高的五个地区均为沿海开放城市，人口密度大，民营经济较为发达，在教育和文化设施建设反面能够拨出相应款项，居民的文化生活也相对较为丰富。而排名最后的五个地区，除海南以外，其他四个地区大都为高原地区，居民文化水平不高，经济发展落后，文化建设更为贫瘠。从区域特征分析，公共因子得分为正(处于平均发展水平之上)的只有 13 个地区,说明我国各地区在教育与健康方面发展不平衡,地区间存在较大差异，除了经济因素、城乡分布差异外，地理环境、自然条件以及地区领导人对教育与文化问题的重视程度、关注程度都对地区差异有一定的影响。4.医疗健康与社会安保子系统 医疗健康与社会安保子系统指标，包括医疗卫生机构床位数、医疗卫生机构数、医院和卫生院床位数、人口预期寿命、养老保险参保人数、医疗保险参保人数、失业保险参保人数、工伤保险参保人数八个二级指标。（1）巴特利特球度检验和 KMO 检验 通过 SPSS 进行因子分析，进行巴特利特球度检验和 KMO 检验，检验收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否要采用因子分析提取因子。见表13：表 13 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.803 525.082 28.000 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 df Sig.由表 13 可知，KMO 统计量为 0.803，KMO 统计量越接近于 1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。由 Bartlett 检验=525.082 比较大，P 值接近0，应拒绝各变量独立的假设，即变量间具有较强的相关性。故因子分析的适用性检验通过。（2）因子分析处理 表 14 解释的总方差 成份 旋转平方和载入 合计 方差的%累积%1 2 3.839 47.988 47.988 3.356 41.950 89.938 按照特征值大于 1 的公因子选取原则，选取两个公因子，如表 14 所示，可知第一因子的方差占所有因子方差的 47.988%左右，第两个因子的方差贡献率达到 41.950%，这两个因子的累计方差贡献率达到 89.938%（85%），因此选这两个因子已经足够描述全国各个城镇医疗健康和社会安保总体水平。采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数。显示结果如表 7：表 15 成份得分系数矩阵表 成份 1 2 P1 医疗卫生机构床位数-.079.321 P2 医疗卫生机构-.223.423 P3 医院和卫生院床位数-.086.327 P4 人口预期寿命.325-.242 P5 养老保险参保人数.229-.005.027 P6 医疗保险参保率.198 P7 失业保险参保人数.254-.040 表 15 成份得分系数矩阵表 成份 1 2 P1 医疗卫生机构床位数-.079.321 P2 医疗卫生机构-.223.423 P3 医院和卫生院床位数-.086.327 P4 人口预期寿命.325-.242 P5 养老保险参保人数.229-.005.027 P6 医疗保险参保率.198 P7 失业保险参保人数.254-.040 P8 工伤保险参保人数.267-.061 根据以上公因子得分矩阵和两个公因子得方程：F1=-0.079ZP1-0.223ZP2-0.086ZP3+0.325ZP4+0.229ZP5+0.198ZP6+0.254ZP7+0.267ZP8 F2=0.321ZP1+0.423ZP2+0.327ZP3-0.242ZP4-0.005ZP5+0.027ZP6-0.04ZP7-0.061ZP8 SPSS 已经计算出两个公因子的得分，两个因子从不同方面反映了我国各地区城镇居民医疗和社会安保发展的主要指标，但是单独使用无法做出综合评价，因此各公因子对应的方差贡献率为权数计算一下综合统计量：F=F1+F2=0.53F1+0.47F2（3）综合得分及排名 利用 SPSS 软件提供的因子得分系数矩阵计算出各个地区的综合得分及排名情况，如下表 16 所示：从以上的因子得分排名可以看出，在医疗健康与社会安保子系统中，排名前五位的是广东（2.22）、山东（1.26）、江苏（1.08）、河南（0.73）、四川（0.72）；排名最后五位的是甘肃（-0.58）、海南（-0.77）、宁夏（-0.89）、青海（-0.98）、西藏（-1.08）。总的来看，经济发达，物产丰富的地区得分明显高于经济落后、交通闭塞的高原地区。除此之外，还与地区差异的历史和风俗习惯，以及政府关注程度和各种社会保障制度的力度有关。（五）基于各子系统因子分析结果的聚类分析 聚类分析是统计学所研究的“物以类聚”间题的一种方法,其基本原理是依样品的属性或特征，用数学方法定量地确定样品间的亲疏关系，再按亲疏程度划分成不同的类，得出能反映个体间亲疏关系的分类系统。在进行聚类分析时，使用离差平方和法（Ward 方法）。类中各个变量到类重心（均值）的平方欧式距离之和称为（类内）离差平方和。Ward 法的基本思想是来自于方差分析，如果分类正确，同类样品的离差平方和应当较小，类与类的离差平方和应当较大。1.数据的标准化 提取因子分析中子系统中各市的因子综合得分作为新的指标，标准化后数据如下表 1 所示：表 1 各系统综合得分标准化表 地区 Z 经济综合得分 Z 居民生活和公共设施综合得分 Z 教育文化综合得分 Z 医疗与社会安保综合得分 北 京 0.481282 0.03894 0.502044 0.075121 天 津 0.322028-0.2835-0.01122-0.4896 河 北-0.48145 0.37522 0.089399 0.444277 山 西-0.71174-0.37449-0.37404-0.16788 内蒙古-0.45578-0.25622-0.46309-0.44484 辽 宁 0.032281 0.279105 0.467715 0.396496 吉 林-0.65578-0.49131-0.39739-0.27991 黑龙江-0.41303-0.34922-0.22415-0.02242 上 海 1.332268 0.443362 1.620322 0.073717 江 苏 0.692905 1.828221 1.613549 1.076724 浙 江 0.888046 0.812258 0.760356 0.695748 安 徽-0.04438 0.037285-0.23407-0.01403 福 建 0.592376 0.014854 0.067137-0.16923 江 西 0.014448-0.3619-0.24113-0.20302 山 东 0.227351 1.277159 1.170775 1.262056 河 南-0.31571 0.128454 0.579506 0.729483 湖 北-0.01898 0.156314 0.444322 0.196607 湖 南 0.09709-0.11628 0.091392 0.343979 广 东 1.513677 2.768658 1.322856 2.220874 广 西-0.1045-0.08474-0.45013-0.2535 海 南 0.294866-0.52304-0.82838-0.76521 重 庆 0.112378-0.46339-0.46258-0.30007 四 川 0.287007 0.046258 0.310885 0.71648 贵 州-0.20694-0.72856-0.882-0.54571 云 南-0.07084-0.47328-0.49037-0.41017 西 藏 0.219097-0.9061-1.29296-1.08204 陕 西-0.81476-0.29344-0.02486-0.18827 甘 肃-0.6361-0.62689-0.70739-0.57891 青 海-0.72194-0.86921-1.0