《表6 因子得分系数矩阵：供给侧改革背景下的城镇化质量测度——陕西省与全国的比较》

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《供给侧改革背景下的城镇化质量测度——陕西省与全国的比较》

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用方差极大法对因子载荷矩阵实行正交旋转，使因子具有命名解释性，如表4所示。由表4可知，每万人拥有公共汽车数量、人均绿地面积、每万人医生数、城镇人口比例、每万人高等学校学生人数等5个指标在因子1上具有较高的载荷，可命名为基础设施建设因子（F1）；人均地区生产总值、人均固定资产投资、第二产业占GDP的比重等3个指标在因子2上具有较高载荷，可命名为经济发展因子（F2）；第三产业从业人员所占比例在因子3上具有较高载荷，可命名为第三产业因子（F3）；当年实际使用外资金额在因子4上具有较高载荷，可命名为对外开放因子（F4）；第二产业劳均建设用地出让面积在因子5上具有较高载荷，我们用该因子衡量该地区城镇化动因是否扭曲，因此可命名为城镇化动因因子（F5）。表5为5个因子的协方差矩阵，可以看出5个因子没有线性相关性，因此得出的结果较为可靠。与Bartlett法相比，用回归法得到的因子得分虽然是有偏的，但误差较小，因此选用回归法估计因子得分系数，得到因子得分系数矩阵，如表6所示。