第5组交通物流运输评价指标(7)

表4-7成分矩阵 元件矩陣a Zscore(X1) Zscore(X2) Zscore(X3) Zscore(X4) Zscore(X5) Zscore(X6) Zscore(X7) Zscore(X8) Zscore(X9) Zscore(X10) Zscore(X11) Zscore(X12) Zscore(X13) Zscore(X14) Zscore(X15) Zscore(X16) Zscore(X17) Zscore(X18) Zscore(X19) Zscore(X20) Zscore(X21) Zscore(X22) Zscore(X23) Zscore(X24) Zscore(X25) Zscore(X26) Zscore(X27) Zscore(X28) 元件 1 .786 .852 .889 .992 .967 .702 .988 .973 .540 .832 .755 .859 .616 -.203 -.184 .870 .921 .453 .449 .562 .505 -.089 .733 .927 .956 .972 .946 .946 2 .464 .124 -.380 .059 .193 .495 .012 .147 -.242 .467 .584 .438 -.716 .514 .145 -.376 .327 .698 -.605 -.728 -.759 -.102 -.161 -.261 -.162 .202 -.158 -.158 3 .028 .139 .116 .041 .048 -.112 .053 .079 -.349 -.083 -.154 -.058 -.113 -.253 .808 .203 .057 .147 .406 -.189 -.241 .799 .039 -.014 -.080 .041 .028 .028 4 -.010 -.063 .094 -.030 -.069 .377 -.088 -.039 .287 -.122 -.066 -.121 .133 .642 .285 .051 -.088 .400 .287 .149 .206 -.016 -.394 .153 -.065 -.066 -.029 -.029 从表4-7中可以看出，有16个指标在第1个因子上负荷较高（以高于0.8为准），第2、4个因子上有3个指标负荷较高（以高于0.7为准），第3个因子上有5个指标负荷较高；故可以通过因子旋转使因子载荷向两级分化，使因子载荷高的更高，低的更低，更方便因子解释。

（7）旋转成分矩阵

为了方便解释因子含义，需要进行因子旋转。通过因子旋转，载荷大小进一步分化，不同变量的因子归属也更加清晰。旋转后的因子载荷矩阵如下表4-12

29

所示：

表4-8旋转成分矩阵

Zscore(X1) Zscore(X2) Zscore(X3) Zscore(X4) Zscore(X5) Zscore(X6) Zscore(X7) Zscore(X8) Zscore(X9) Zscore(X10) Zscore(X11) Zscore(X12) Zscore(X13) Zscore(X14) Zscore(X15) Zscore(X16) Zscore(X17) Zscore(X18) Zscore(X19) Zscore(X20) Zscore(X21) Zscore(X22) Zscore(X23) Zscore(X24) Zscore(X25) Zscore(X26) Zscore(X27) Zscore(X28)

经济发展：X1：GDP亿元；X2：人均GDP/元； X5：社会消费品零售总额；X4：城镇常住居民家庭人均消费性支出/元；X7：工业增加值/亿元；X8：地区生产总值/亿元； X10：进出口总额/亿元；X11：进口总额/亿元；X12：出口总额/亿元； X17：交通运输仓储就业人员/万人；X18：交通运输行业职工工资/万元/人； X25：公路通车里程；X26：民用汽车拥有量； X6：旅游总收入/亿元

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元件

1 .902 .808 .564 .882 .934 .773 .866 .914 .269 .953 .930 .963 .143 -.041 -.070 .563 .964 .677 .069 .083 .006 -.063 .611 .636 .739 .942 .735 .735 2 .045 .315 .781 .456 .326 .126 .469 .373 .594 .033 -.073 .069 .928 -.255 -.158 .747 .191 -.170 .777 .920 .938 -.026 .361 .739 .604 .322 .601 .601 3 -.013 .087 .103 -.007 -.009 -.067 -.006 .028 -.300 -.146 -.203 -.123 -.097 -.115 .854 .179 -.004 .198 .446 -.166 -.202 .783 -.070 -.016 -.127 -.016 -.014 -.014 4 .134 -.073 -.132 -.058 -.040 .524 -.131 -.037 .199 .054 .168 .036 -.177 .838 .173 -.184 -.002 .590 -.082 -.150 -.100 -.199 -.460 -.009 -.154 -.032 -.140 -.140 交通物流基础设施：X3：农村常住居民人均生活消费支出/元；X9：固定资产投资/亿元；X13：农林牧渔业总产值/亿元；X16：社会就业人员/万人；X19：移动电话总数/万户；X20：通有线电视村数/个；X21：通宽带村数/个；X24：交通运输用地面积/万公顷；X27：载客汽车拥有量；X28：载货汽车拥有量；

环境效应：X22：交通噪声；X23：空气综合污染指数毫克/立方米/天； 交通运输总量：X14：旅客吞吐量/万人；X15：货物吞吐量/万吨。 因子载荷矩阵是因子分析中最重要的部分，通过该表可以明晰各指标的因子归属。

（8）主成份分值表

表4-9主成份分值表

地区 昆 明 曲 靖 玉 溪 保 山 昭 通 丽 江 普 洱 临 沧 楚 雄 红 河 文 山 西双版纳 大 理 德 宏 怒 江 迪 庆 FAC1 3.64464 -0.01117 0.05643 -0.48108 -0.18911 0.05898 -0.18068 -0.30975 -0.7281 -0.24807 -0.44434 -0.21719 -0.61661 0.03381 -0.30391 -0.06386 FAC2 0.4077 1.5803 -0.11777 0.22525 0.27289 -0.93376 -0.17129 -0.27746 0.96863 0.99472 0.42089 -0.86144 1.59257 -1.02567 -1.70259 -1.37298 FAC3 -0.02885 -0.09779 -0.55484 -0.21561 2.30173 -0.49027 -1.1916 -0.24388 -1.06744 0.74635 0.54936 -0.4788 0.01583 -1.35269 0.2366 1.87191 FAC4 0.05891 -0.8989 -1.57867 -0.66398 -0.22066 1.92909 -0.30478 -0.62186 0.35279 -0.05293 -0.41443 0.28959 1.80563 0.70014 -1.37322 0.99329 表4-13给出了因子分析结果计算出来的三个主成份变量的分值。表中的每个主成分变量都是原始变量标准化后的线性组合，并且每个主成分变量无相关性。其中每一个主成份解释的方差比率最大，但是由于主成份变量都是所有原始变量的线性组合，因此很难定义每个主成分的具体含义，只能达到降维的结果。

（9）主成份综合得分表

从方差解释表4-10中以各主成份的方差贡献率为权重，可以得到主成份综合得分模型为：Y=60.180 FAC1+16.855 FAC2+6.852 FAC3+4.659 FAC4，把标准化处理后的数据带入主成份综合得分模型中，计算出主成份综合得分如下表4-14

31

所示：

表4-10主成份综合得分表

地区 昆 明 曲 靖 玉 溪 保 山 昭 通 丽 江 普 洱 临 沧 楚 雄 红 河 文 山 西双版纳 大 理 德 宏 怒 江 迪 庆 主成份分值表 FAC1 FAC2 3.64464 0.4077 -0.01117 1.5803 0.05643 -0.11777 -0.48108 0.22525 -0.18911 0.27289 0.05898 -0.93376 -0.18068 -0.17129 -0.30975 -0.27746 -0.7281 0.96863 -0.24807 0.99472 -0.44434 0.42089 -0.21719 -0.86144 -0.61661 1.59257 0.03381 -1.02567 -0.30391 -1.70259 -0.06386 -1.37298 FAC3 -0.02885 -0.09779 -0.55484 -0.21561 2.30173 -0.49027 -1.1916 -0.24388 -1.06744 0.74635 0.54936 -0.4788 0.01583 -1.35269 0.2366 1.87191 FAC4 0.05891 -0.8989 -1.57867 -0.66398 -0.22066 1.92909 -0.30478 -0.62186 0.35279 -0.05293 -0.41443 0.28959 1.80563 0.70014 -1.37322 0.99329 Y 226.283 21.10571 -9.74584 -29.7256 7.96232 -6.56081 -23.3452 -27.8857 -33.1612 6.704542 -17.8129 -29.5216 -1.74393 -21.2597 -51.7631 -9.53061 综合排序 1 2 8 14 3 6 11 12 15 4 9 13 5 10 16 7 从表4-10中可以看出云南省16个州市中交通物流的发展水平，排在前四位的分别是昆明、曲靖、昭通、红河；排在后四位的分别是怒江、楚雄、保山、西双版纳；各城市的交通物流发展水平不太平衡。

4.3聚类分析法评价

（1）案例处理汇总表

在系统聚类分析中，首先显示的案例处理汇总表，介绍参加聚类的案例个数和百分比等基本信息。案例处理汇总表如下表4-11

表4-11汇总表 观察值 有效 N 16

32

遗漏 百分比 100% N 0 百分比 0% 总计 N 16 百分比 100.0% （2）聚类状态表

聚类状态表能直观地显示聚类分析过程中各阶段所聚合的变量，如下表4-12所示。

表4-12凝聚顺序表

结合的丛集

阶段 丛集 1 丛集 2 1 12 14 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

15 2 5 6 2 6 1 2 5 2 2 2 2 1

16 4 11 12 10 15 7 3 9 13 8 5 6 2 系数 .934 1.266 1.373 1.567 1.615 1.866 2.210 2.528 2.572 2.822 3.099 3.221 3.557 4.436 7.548 阶段丛集第一个出现 丛集 1 丛集 2 下一个暂置 0 0 0 0 0 3 5 0 6 4 9 11 12 13 8 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 0 0 10 7 14 5 7 6 10 7 9 14 15 11 13 12 13 14 15 0 （3）聚类成员表

根据研究目的及本操作的设置，确定具体的较为合理的类别数和成员归属，得聚类成员表4-13。

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