24. Факторный анализ и его основные количественные характеристики. Опыт применения в социально-экономической истории.

Метод факторного анализа - «сжатие» исходной инфы без потери содержательно значимых аспектов и показателей.

Суть – выявление тех основных факторов, которые характеризуют аграрную структуру губерний и стоят за соотв конкретными признаками.

Идея метода: совокупность исходных признаков распадается на группы, каждая из которых отражает действие определенных факторов (причин). Задача сводится к выделению сильно закоррелированных групп признаков, что позволяет выявить соотв факторы.

Предполагается, что любое явление или процесс могут быть описаны небольшим числом некоторых скрытных, обобщенных характеристик, не поддающихся непосредсвеннму наблюдению, но воздействующих на «внешние» показатели, определяют их измененя и обуславливают их взаимосвязь.

Основные результаты факторного анализа выражаются в количественных показателях, называемых факторными нагрузками и факторными весами.

Фактор – некоторая неявно выраженная причина, влияющая на признаки. Каждый фактор принадлежит к показателю.

Факторные нагрузки – это значения коэф-тов корреляции каждого из исходных признаков с каждым из выявленных факторов. Чем теснее связь признака с рассматриваемым фактором, тем выше значения соотв факторных нагрузок. Положительный знак факторной нагрузки указывает на прямую, отрицательный – на обратную связь данного признака с фактором. Определяют набор признаков, отражающих тот или иной фактор, и относительную роль отдельных признаков в структуре каждого фактора.

Факторные весы (значения индекса) – количественные значения выделенных факторов для каждого из числа имеющихся объектов. Объектом с большими значениями факторных весов присуща большая степень проявления свойств, присущих данному фактору, т.е. большая степень их развития в соответствующем фактору аспекте. Определяют ранжирование объектов по каждому из выявленных факторов.

При 19 показателях можно выделить от 1 до 19 факторов. В последнем случае каждый из признаков будет самостоятельным фактором с факторной нагрузкой, равной 1,0.

Цель метода факторного анализа – построение экстремальной группировки признаков, чтобы в каждую группу входили признаки, наиболее тесно связанные с соответствующим фактором.

Фактор в среднем должен быть наиболее близок ко всем признакам данной группы.

Мера близости – коэф-т корреляции между фактором и признаком. Он может быть как положительным, так и отрицательным. Главное, чтобы он был высоким. Экстремальное свойство потому, что перенос любого признака из «своей» группы в любую другую уже не может улучшить качества группировки. Результат успешен, если удается дать содержательную интерпретацию выявленных факторов, исходя из смысла показателей, характеризующих эти факторы.

Методы многомерного анализа позволяют не только выделит факторы и определить их сравнительную роль, но и установить вес каждого объекта, т.е. провести ранжирование губерний, например, по уровню из развития в аспекте, характеризуемом каждым из факторов на основе показателей факторных весов. Средний уровень развития при это = 0.Губернии с уровнем развития выше среднего характеризуются положительными показателями факторных весов, а ниже среднего – отрицательными. Далее из этих показателей можно получить обобщенный, интегральный индекс степени развитости их аграрной структуры.

При обработке материала методами факторного анализа существенное значение имеют набор признаков, их исторический смысл, способы их измерения.

Пример: применение факторного анализа к опубликованным погубернским итогам переписи 1917 г.:

1. На основе содержательного подхода были отобраны 19 показателей, характеризующих земельные отношения (размеры крестьянских наделов, удельный вес дворянского землевладения, продажа частновладельческих земель, цены на земл), состояние с\х производства, глубину и особенности буржуазной аграрной революции (применение наемного труда, зарплата с\х рабочих, разложение крестьян). Было выделено 17 взаимосвязанных между собой кластеров. Расстояния – показатели близости губерний, входящих в тот или иной кластер. Затем - анализ средних значений и коэф-тов вариации по 19 показателям: высокая степень однородности губерний, включенных в каждый из кластеров и типов аграрного развития, выявление специфика каждого кластера и типа. Измерение степени существенности различий между губерниями и кластерами губерний. Объединение их в макрокластеры.

2. Переход от 19 показателей к меньшему числу характеристик, весьма емких по степени их информативности. Решение – метод факторного анализа,

3. Определение региональных особенностей развития крестьянского хозяйства губерний Европейской России . Основа изучения – факторные весы. На основе них возможно провести группировку губерний, например, Европейской России с учетом размеров и технического уровня земледелия в крестьянском хозяйстве.

4. Группировка губерний по «высокому» и «низкому» уровню развития.

.

Основные результаты факторного анализа выражаются в количественных показателях, называемых факторными нагрузками и факторными весами. Сравнительный анализ показателей.

Итоги:

- Возможность провести типологию крестьянского хозяйства на губернском уровне с учетом его производственно-технической оснащенности, темпов и форм развития социальных процессов.

- Хозяйство в губерниях «смешанного» типа развития можно определить как содержащее по своей структуре черты губерний обоих «полярных типов».