文献综述
摘要: 改革开放以来，江苏省经济取得了举世瞩目的发展。但是江苏省经济在增长的同时，由于历史、地理等原因，也伴随着极其明显的多层次性和不平衡性，这些限制了江苏省全省经济的发展。所以我们有必要对江苏省的13个地市的现有经济发展水平进行分析、评估和分类，以便准确地对江苏经济下一步发展进行规划布局，努力缩小地区差距，促进区域共同发展。
关键词:因子分析:聚类分析:区域经济;综合评价；江苏省
一、文献综述
江苏省位于中国大陆东部沿海的长江三角洲,下设南京、苏州、无锡、常州、扬州等13个城市。改革开放以来，江苏省经济建设取得了显著成绩，地区生产总值明显增加，人均地区生产总值率先突破2万美元，按照世界银行标准，已经进入了富裕发展阶段。的确，江苏省作为东部沿海的发达省份之一，在改革开放战略的正确指导下，它的经济建设取得了举世瞩目的成就。由于历史、地理等原因，也伴随着极其明显的不平衡性和多层次性，这些限制了江苏省经济和谐、稳步的发展。
地区经济的非均衡发展，地区差距的存在，是经济发展过程中的一种普遍现象。无论发达国家还是发展中国家，在经济发展过程中，由于自然的、历史的、客观的、主观的多种因素的影响，总会出现地区经济的非均衡发展和不同程度的地区差距。
本文根据江苏省2014年各地区统计年鉴中的主要指标，对2014年全省13个地市进行社会经济发展水平的综合评价。此项评价共选择了12个有代表性的重要指标，运用SPSS软件进行因子分析和聚类分析。
首先，需要简单介绍一下因子分析的相关内容。因子分析是多元统计的一个分支，因子分析模型是主成分分析的推广。它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法，相比主成分分析，因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系，因此，因子分析的出发点是原始相关矩阵。 因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于研究的某一具体问题，原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
接下来，再简单介绍一下聚类分析的相关内容。聚类分析是根据事物本身的特性来定量研究分类问题的一种多元统计分析方法。它能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特性，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果，同类内部的个体在特征上具有相似性，不同类之间个体的差异性较大。系统聚类分析的基本思想是：距离相近的样品（或变量）先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品（或变量）总能聚到合适的类中。系统聚类法的过程是这样的：假设总共有n个样品（或变量），第一步将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有n类；第二步是根据所确定的样品（或变量）“距离”公式，把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其他的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成（n-1）类；第三步将“距离”最近的两个类进一步聚成一类，共聚成（n-2）类；hellip;hellip;以上步骤一直进行下去，直到将所有的样品（或变量）聚成一类。为了直观地反映以上的系统聚类国产车，可以把整个分类系统地画成一张系谱图。所以有时候系统聚类也称为系谱分析。
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