论文导读:：本文选取了人均国内生产总值、人均工业总产值、人均第一产业总产值、人均第二产业总产值、人均第三产业总产值、人均固定资产投资、人均现金收入、人均财政收入、非农业人口占总人口的比例、从业人口占总人口的比例等十个指标用来衡量经济的发展，运用因子分析方法对安徽省17 个地级市的经济发展状况做出综合评价,分析了各市在安徽省经济发展中的地位。
论文关键词：因子分析，相关系数，综合评价
1 引言
由于存在传统生产力布局的不同,以及地理位置、技术、资源和政策的差距,安徽省17个地市间发展不平衡状态日益凸显,局部经济发展水平差异较大。因此，加快区域经济的均衡与可持续发展是加快安徽省中部崛起的关键。衡量一个地区的经济发展状况，不仅仅是看某一产业的产值，而是应该从社会生产的各个方面去考察，看各项生产情况的综合效果。这就需要一种综合评价方法相关系数，同时通过综合评价帮助我们发现社会生产中存在的问题以及影响总体经济发展水平的因素，为各个地区实现均衡发展提供一些理论依据。经过分析比较，本文选取以下指标构建经济发展水平的综合评价指标体系，即 ：人均国内生产总值； ：人均工业总产值； ：人均第一产业总产值； ：人均第二产业总产值； ：人均第三产业总产值； ：人均固定资产投资； ：人均现金收入； ：人均财政收入； ：非农业人口占总人口的比例； ：从业人口占总人口的比例。以上指标中，、、、、反映各地区的经济总量和三大产业结构，体现了地区的经济实力。、、反映地区的人民生活水平。、反映地区的城市化水平核心期刊。
2 安徽省经济发展水平的实证分析
上述各指标分别从不同的角度反映经济发展水平,且各指标之间有一定的相关性, 为综合反映经济发展水平以及地区特征,以了解各个方面的优势与差距,必须有一个综合评价指标以及反映地区特征的评价指标。我们考虑用因子分析的方法寻找数据的内在联系,将多个指标浓缩为少数几个因素, 用提取的公共因子反映不同地区的特征。根据《安徽省统计年鉴》(2009年)中的相关数据, 对全省17个地区的数据进行因子分析, 并应用SPSS软件进行处理。
2.1 因子分析方法简述
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则较低。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。对于所研究的某一具体问题,原始变量就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。这一过程也就是从一些具有错综复杂关系的现象中找出少数几个主要因子,每一个主要因子就代表变量间相互依赖的一种作用。抓住这些主要因子就可以帮助我们对复杂的问题进行分析和解释。
因子分析还可用于对变量或样品的分类处理,我们在得出因子的表达式之后,就可以把原始变量的数据带入表达式得出因子得分值,根据因子得分在因子所构成的空间中把变量或样品点画出来,形象直观的达到分类的目的。
本文进行因子分析的步骤为:
(1) 选取原始变量；
(2) 对原始变量进行标准化并求其相关阵, 分析变量之间的相关性；
(3) 求解初始公共因子及因子载荷矩阵；
(4) 因子旋转；
(5) 因子得分；
(6) 根据因子得分值进行进一步分析。
由于上述指标具有不同的量纲和数量级，所以在分析之前，需要对数据进行处理，本文对数据进行标准化处理，标准化以后所有的数据均值为0相关系数，标准差为1。
因子分析模型：
 是经过标准化后的指标,均值为0,标准差为1； 是主因子,也称公共因子,其均值为0, 标准差为1,且各 之间不相关, ； 是特殊因子, 其均值为0,方差为1,各 之间不相关；和相互独立； 是因子载荷矩阵。
因子得分模型：
其中 是因子得分系数向量, 
综合评价模型：
根据因子方差贡献率确定各因子权重 ，
第 个地区的综合得分
2.2 评价分析结果
本文利用统计分析软件SPSS15.0,对安徽省17个城市进行经济发展水平综合评价,以下是分析结果:
（1）标准化及相关性分析
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