法适合用来分析农民工就业影响因素

通过上述主成分分析的思路介绍可知，PCA法完全适合用来分析农民工就业的影响因素，并对影响因素按重要程度排序。

1． 农民工就业影响因素问题是一个多变量问题

主成分分析方法的研究对象是多变量问题，影响农民工就业的因素很多，而农民工就业影响因素问题就是一个多变量问题。对农民工就业的影响因素，可以试着做如下列举:

(1)政治方面: 政治体制、执政党派、党派数、选举方式、民主程度、法律执行力、民族数……

(2)宗教方面: 宗教信仰有无、宗教类别、宗教政策……

(3)文化方面: 传统文化、企业文化、乡村文化、商业文化、酒文化、茶文化、饮食文化、休闲文化……

(4)经济方面: 财政收入、财政支出、税率、税制、收费、经济增长率、GDP总量、物价指数、通胀率、居民消费水平、职工平均工资、固定资产投资、企业数量、房价、能源消耗、钢铁产量、发电量、出口总额、进口总额、失业率、经济活动人口、国债发行量、第三产业产值、储蓄总量、居民人均收入、找工作成本……

(5)社会方面: 社会风气、社会道德、社会舆论、社会秩序、社会地位、人口、城镇化水平、卫生水平、环境保护……

(6)国家制度: 土地制度、计划生育制度、干部制度、户口制度、人事制度、劳动制度、社会保险制度、福利救济制度、财务制度、工资制度、法律制度、工商登记制度、收费制度、财政制度、货币制度、审判制度、义务教育制度、退休制度、高等教育制度、科技制度……

(7)劳动力市场分割: 地区分割、城乡分割、性别分割、单位分割、行业分割、国别分割、肤色分割……

(8)农民工自身条件: 身高、体重、文化程度、职业技能、兄弟姐妹数量、小孩数量、体能强弱、婚姻状况、籍贯、年龄、职务……

(9)自然经济地理条件: 土地数量、自然资源多少、交通便利、通讯发达程度、水力情况、供电情况……

(10)就业服务: 培训、就业信息、市场发育程度、就业岗位、垄断程度、政府服务能力、政府服务水平……

…………

影响农民工就业的因素不胜枚举，这些因素与农民工就业或多或少有些相关关系，因此，农民工就业影响因素初看起来错综复杂、千头万绪。

2． 农民工就业影响研究中，需要发现一些具有代表性的综合指标因素

对如此众多的因素，如果将这些因素一一用来分析其对农民工就业的影响，其后果可能是: 一是抓不住主要因素，二是容易产生伪因素。最终都将导致研究缺乏效率，甚至产生错误的结论。

对农民工就业影响因素研究，最佳的研究思路是，最好能找到几个影响农民工就业的综合因素指标来代替上述列举的众多因素指标。这几个综合指标既能尽量多地反映原来较多指标的信息，同时又能做到彼此孤立。而主成分分析法通过计算特征值、方差贡献率、转轴因素负荷矩阵和主成分相关系数等一系列的数理方法，能准确地找到这样的具有代表性的综合指标。

3． 主成分分析法能发现研究对象的第一主成分中权重最重的影响因素

主成分分析法在可以发现影响解释变量的主成分因素的基础上，还可以通过转轴后的因素矩阵计算发现第一主成分里面权重最重的影响因素。在农民工就业影响因素研究中，最佳效果是能找到影响农民工就业的最重要因素，从而使研究切中要害、更有针对性。

4． 采用主成分分析法来研究农民工就业影响因素的具体步骤

农民工就业影响因素的主成分分析法具体步骤为: 第一，通过问卷调查获取农民工就业影响因素的真实数据; 第二，对调查来的数据采用里克特量表随机调查样本进行测评打分; 第三，借助相关软件实施主成分分析，对影响农民工就业的主要因素进行抽取; 第四，归纳总结，得到研究结论。