四川省贫困县脱贫数据分析

金宇辰 刘昊旻 王思笛

摘要：论文选取四川省36个国家级贫困县作为分析对象，在此基础上通过对多个指标的描述统计分析展现四川省贫困县总体发展状况以及产业结构。再通过因子分析法得出各贫困县的主要致贫因素，并对每一个贫困县的发展状况进行综合评价，根据综合评价得分对所有贫困县发展状况进行排序。最后用敏感性分析找出各贫困县发展的敏感因素。

关键词：描述统计;因子分析;敏感性分析

一、引言

2013年来，四川省共计为625万人建档立卡，占全国贫困人口的比例约为1/13。在全国来说，四川省除了成都平原地区外，其他地方几乎都分布有贫困地区，并且集中分布于三州（甘孜州、阿坝州、凉山州）、攀枝花市、乐山市、巴中市、达州市、南充市等，其中凉山州比重最大，约占四川省贫困县的1/3。目前，贫困县虽已全面脱贫，但后续发展仍需持续关注。如何在维持已有经济水平上，更好的改善人民生活质量，有待我们进一步研究。下面就以四川省36个贫困县为研究对象进行研究。本文数据均来源于四川省统计年鉴，通过对原始数据进行汇总整理得出。

二、描述性统计

1.四川省贫困县总体发展状况

由图1得四川省贫困县生产总值呈逐年增加趋势，但贫困县生产总值占全省生产总值的比重在总体上却呈下降趋势，说明其他非贫困县的生产总值有更快速的提高。

2.四川省贫困县产业结构

由图2和图3对比分析可得，四川省通过这些年对各贫困县的产业结构不断进行调整发展，第三产业已在贫困县的发展中占主导地位，但第二产业占比偏低，政府应该在兼顾第一产业、第三产业发展的情况下，注重第二产业的发展。

三、因子分析

对于描述贫困县致贫因素的可选指标比较多，并且这些指标间往往存在相关性的情况，因此论文选取因子分析的方法把存在相关性的致贫因素综合成较少的几个指标，求出各贫困县的综合得分，然后根据综合得分即主要致贫因素对四川省的减贫水平以及经济发展水平进行分析。

在指标的选取这一环节，我们基本要按可取性、科学性和系统性这三个选取原则。本文在这三个原则的基础上选取9个指标反映贫困县状况。以下为所选指标：生产总值X1、人均生产总值X2、在岗职工平均工资X3、城镇化率X4、粮食产量X5、公路里程X6、社会消费品零售总额X7、公共财政预算收入X8、中小学师生比X9，并进行标准化处理消除不同量纲的影响。

1.相关性检验（KMO检验）

在使用一个方法之前，首先要确定所研究问题是否满足使用此方法的前提条件。KMO检验是对变量是否适合做因子分析的检验，KMO>9表示非常合适;0.8表示合适;0.7表示一般;0.6表示不太合适;0.5以下表示极不合适。表1的KMO值达到了0.781，说明比较适合做因子分析。

2.提取信息量

表2给出了从每个原始变量中提取的信息，除X3、X6以外，公共因子几乎包含了各个变量至少75%的信息，信息提取比较全面，可以继续做因子分析。

3.保留因子数

表3得前两个因子的特征根累计贡献率已达到76.432%，因此保留前两个因子即可。其中第一个因子集中了原始变量总信息的59.771%，第二个因子集中了原始变量总信息的16.661%。

4.确定公共因子

由表4得，第一个公共因子F1在生产总值X1、粮食产量X5、公路里程X6、社会消费品零售总额X7、公共财政预算收入X8上有较大载荷，说明这五个变量具有很强的相关性，归为一类，可以命名为经济发展因子;第二个公共因子F2在人均生产总值X2、在岗职工平均工资X3、城镇化率X4、中小学师生比X9上有较大载荷，说明这四个变量具有很强的相关性，归为一类，可以命名為生活质量因子，它反映的是每一个家庭的生活质量。

5.综合因子得分

本文将四川省各个贫困县分别在2个公共因子上的得分作为衡量该县的主要致贫因子。F1为经济发展因子，它反映的是一个县总体经济发展状况;F2为生活质量因子，它反映的是每一个家庭的生活质量水平。在经济发展因子F1上得分低，说明整体经济状况比较差，应鼓励企业发展，增加第一、二、三产业生产总值;在生活质量因子F2上得分低，说明每个家庭幸福指数比较差，应该加强基础建设服务，如提高教育水平、加快城镇建设、改善医疗设施等。

四、敏感性分析

本文中综合因子得分：F=（F1*59.771+F2*16.661）/ 76.432，其中F1、F2变动1%所对应的F变化的百分比就代表着综合因子得分对两个公共因子敏感程度的大小。这里以宣汉县为例：F=（2.21*59.771+0.42*16.661）/ 76.432=1.82。当F1变动1%时，F2变动1.1%;F变动0.04%。所以以目前的发展阶段，宣汉县对经济发展因子F1的变动更为敏感，应该着重稳定总体经济的发展，切不可出现倒退现象，否则极有可能出现返贫现象。

参考文献

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[2]张薇.我国绿色经济评价指标体系的构建与实证[J].统计与决策，2021，37（16）：126-129.