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　　根据前人研究基础，结合西藏自治区扶贫实际，本文所选取的分析方法为主成分分析法，对所掌握的数据通过降维处理，优化指标，分析数据之间的关系，在之前多指标的基础上通过检验进而提取新指标。同时，在保证信息不缺失的前提下，将原来复杂的指标替换为不相关的几个综合指标，整个指标分析的过程变得更加简洁明了。除此之外，本文所采取的分析方法也避免了指标评价时人为因素的主观影响，所评价的结果也是更加准确。
　　运用SPSS 220分析软件，对数据进行因子分析，计算主成分贡献率、累计贡献率、特征值以及特征向量等数据，并以此为基础绘制西藏扶贫工作伴随着时间发展的综合评价图。
　　2.3主成分分析法在西藏扶贫绩效评价中的应用
　　2.3.1西藏扶贫绩效评价依据的数据
　　由于数据可得性存有困难，所以我们以国家统计局网站、2016年西藏国民经济和社会发展统计公报、《中国统计年鉴2015》、《西藏自治区统计年鉴2015》等作为数据来源，选取2000—2014年相关数据进行分析。具体数据见表2、表3、表4、表5。
　　表2、表3、表4、表5数据来源：西藏统计年鉴、国家统计局网站
　　2.3.2具体的分析过程
　　（1）原始数据的处理。12个评价指标中包含正、负指标，为使数据具有可分析性，将负指标取倒数转为正指标，并进行标准化处理。
　　（2）原始数据检验。本文运用KMO和Bartlett球形检验对12个指标进行适用性检验，KMO检验值为[0，0.5]则不适用主成分分析；值在[0.5，1]则适用主成分分析。Bartlett球形检验时，即（sig.）小于显著性水平 0.05，则拒绝零假设，因此采用主成分分析法进行分析是合适的。
　　分析：表6—表9，KMO检验值，均≧0.5，适用主成分分析。Bartlett球形检验，（sig.）为0000，小于显著性水平 0.05，拒绝零假设，适用主成分分析。
　　（3）实证分析过程。
　　运用SPSS分析软件对四个子系统的12个指标进行主成分分析，经降维处理，计算指标的特征值与贡献率。当所选取的指标特征值大于1，累计贡献率大于85%时，那么此指标便为我们要提取的主成分。具体结果如表10所示。
　　分析：由表11、图1我们可以得知，西藏扶贫工作绩效既有成就又存在不足，且每个子系统中都有主成分，对西藏的扶贫起到促进作用，总趋势呈现正向。
　　3西藏扶贫绩效综合评价
　　经过对四个子系统共计12项二级指标进行降维因子分析，找出影响西藏扶贫工作绩效的主要成分。据第四章的分析结果，可以看出西藏自治区的扶贫工作绩效，既有好的一面，也有不足之处。
　　3.1整体分析
　　根据表11西藏自治区扶贫绩效评价各子系统成分分析一览表，图1依据综合主成分值绘制的西藏扶贫绩效总体趋势图，可以得知反贫困、经济、社会、生存等四个子系统中每个子系统都含有主成分，具有一定的贡献率，对西藏的扶贫起了很大的促进作用。整体的扶贫绩效总体评价趋势图呈现上升的趋势，说明西藏自治区的扶贫工作正在稳步推进中。
　　3.2各子系统分析
　　3.2.1反贫困子系统分析
　　农牧民纯收入为反贫困子系统主成分，恩格尔系数和人均粮食占有量为非主成分。由此我们得知，西藏的扶贫主体较为单一，扶贫工作虽提高了农牧民的
　　纯收入，但并未改善农牧民的生活水平，从而无法满足需求；人均粮食占有量未能入围，说明西藏的地理环境为扶贫工作的制约因素，易造成的返贫现象。
　　3.2.2经济因素子系统分析
　　地方财政预算收入为经济子系统的为主成分，说明财政收入的增加对扶贫工作起促进作用。居民人均消费水平、农牧业产值比重和人均国内生产总值为非主成分，且贡献率很小，说明资金的使用效率有待提高，产业结构有待改善。
　　3.2.3社会因素子系统分析
　　移动电话普及率、儿童在学率为社会因素的非主成分。说明基础设施建设比较落后，日后西藏扶贫工作的重心在于进一步提升贫困地区的基础设施建设及贫困人口的可持续发展能力的开发方面。
　　3.2.4生存环境子系统分析
　　农村人均住房面积为生存环境中的主成分，互联网上网人数比率和电视人口覆盖率为非主成分。证明西藏的扶贫工作侧重于改善居住环境，对现代化设施的建设还不够重视等。
　　参考文献
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