時間：2023-01-09 06:40:30
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇主成分分析論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
在現(xiàn)實生活和工作中，人們總會對領(lǐng)導(dǎo)者形成固定的印象和看法。根據(jù)社會認知理論，人們會以主觀整合過的客觀事實而非事實本身作為判斷標(biāo)準(zhǔn)去解讀領(lǐng)導(dǎo)行為，由于整合中涉及到包括知覺、記憶在內(nèi)的多種元素，因此過去形成的經(jīng)驗和看法是價值標(biāo)準(zhǔn)的重要組成部分。據(jù)此，可以推斷內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論正是人們評判自己領(lǐng)導(dǎo)的參照標(biāo)準(zhǔn)，因為它反映了作為理想領(lǐng)導(dǎo)的范例以及領(lǐng)導(dǎo)的標(biāo)準(zhǔn)，表明了人們對領(lǐng)導(dǎo)者的要求和期望。在工作中，員工運用內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論作為參照標(biāo)準(zhǔn)，會不由自主地將現(xiàn)實中的領(lǐng)導(dǎo)行為與理想中設(shè)定的領(lǐng)導(dǎo)特質(zhì)進行比較，結(jié)果有些員工會認為領(lǐng)導(dǎo)的做法符合他對領(lǐng)導(dǎo)的認識而積極響應(yīng)，而有些人又可能會認為領(lǐng)導(dǎo)的做法不符合自己心目中的領(lǐng)導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)，進而產(chǎn)生抵觸情緒，從而產(chǎn)生不同的員工對同一個領(lǐng)導(dǎo)做出的行為有不同反應(yīng)的現(xiàn)象。因此，了解員工內(nèi)心的領(lǐng)導(dǎo)者期望與認知到的現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為之間是否一致，有多大差距對提高領(lǐng)導(dǎo)的有效性非常重要。然而，在以往的研究中，關(guān)于領(lǐng)導(dǎo)認知的研究偏向于領(lǐng)導(dǎo)者的自我認知和對人們心目中的領(lǐng)導(dǎo)者形象的定性歸納；對內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)的研究僅限于內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論在員工對領(lǐng)導(dǎo)的評價中的影響程度和影響方式，并沒有進一步探究測量認知結(jié)果和計算認知差異的具體方法。為此，本文的研究目的就是要以企業(yè)員工個體為研究對象，探討在內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論的參照下，員工認知現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為的結(jié)果及其差異的計算方法，并以某代表性企業(yè)員工為樣本進行實證。
2模型的建立
借鑒前人對個人——組織契合的研究，本文將領(lǐng)導(dǎo)認知差異界定為：員工運用內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論，通過比較認識現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為而得到的不一致結(jié)果。通常比較認知的結(jié)果存在三種可能：一是內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論中的期望與現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為的水平基本一致；二是期望超過現(xiàn)實水平；三是現(xiàn)實水平超過期望。實際上后兩種情況都可以看作是不一致。基于以上情況，可以將不一致的結(jié)果理解為產(chǎn)生了領(lǐng)導(dǎo)認知差異，建立領(lǐng)導(dǎo)認知差異理論模型（見圖1）。
在理論模型的基礎(chǔ)上，對領(lǐng)導(dǎo)認知差異的形成過程變量進行擴展。根據(jù)凌文輇、方俐洛等人的研究成果可知，中國人的內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論包括目標(biāo)有效性、才能多面性、個人品德和人際能力。而對領(lǐng)導(dǎo)行為的測量是模型的難點。在以往這方面的研究中，學(xué)者們在不同的階段根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)提出了不同類型的領(lǐng)導(dǎo)行為理論，尤其以交易型領(lǐng)導(dǎo)行為和變革型領(lǐng)導(dǎo)行為為近年來的研究熱點。通過進一步的文獻研究發(fā)現(xiàn)，在這些領(lǐng)導(dǎo)行為理論中，變革型領(lǐng)導(dǎo)各變量與選用的內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論各維度變量最接近，因此為了方便比較與測量差異，筆者將選用變革型領(lǐng)導(dǎo)行為的相關(guān)變量測量現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為。根據(jù)李超平、時勘的變革型領(lǐng)導(dǎo)行為的結(jié)構(gòu)模型，采用愿景激勵、領(lǐng)導(dǎo)魅力、德行垂范、個別關(guān)懷對現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為進行測量。據(jù)此將研究框架進一步細化，得到領(lǐng)導(dǎo)認知差異的測量模型（見圖2）。
3方法與工具的選取
3．1研究方法和研究工具
在有關(guān)認知差異的實證研究中，常使用的方法是訪談和問卷調(diào)查，由于地理條件所限，本文采用問卷調(diào)查的方法收集前期數(shù)據(jù)。根據(jù)圖2所示模型，問卷可分為三個部分：①個人基本資料調(diào)查問卷，包括性別、年齡、學(xué)歷、工作年限和工作種類。②內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論量表，選用林瓊編制的中國人內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論量表。該量表采用5點計分，要求員工根據(jù)自己的實際水平與題項描述的符合程度從“很不符合”到“非常符合”分別給予1~5分。四個分量表的α系數(shù)均超過0．77，總量表的α系數(shù)為0．8997，信度頗佳。③領(lǐng)導(dǎo)行為量表參照李超平與時勘編制的變革型領(lǐng)導(dǎo)行為量表。該量表各維度內(nèi)部一致性處于0．84～0．92之間，信度較高。此外，考慮到管理中的層級關(guān)系，為了使員工更清楚地評價領(lǐng)導(dǎo)行為，問卷要求員工以自己的直接領(lǐng)導(dǎo)為對象，進行領(lǐng)導(dǎo)行為問卷的填寫。
3．2數(shù)據(jù)分析方法
在以往對認知差異的測量與分析中，數(shù)據(jù)的收集常用兩種方法：一種是使用配對樣本，通過不同身份人的雙重角度獲取原始數(shù)據(jù)；另一種是每位調(diào)查對象根據(jù)現(xiàn)實和期望兩種情況，對同一項目做兩次判斷來獲取原始數(shù)據(jù)。對認知差異的統(tǒng)計分析也有兩種方法：一種是使用差距指標(biāo)，常以所含項目得分差值的絕對值（｜D｜）總和來計算每個方面的差異；另一種是將兩次作答的分值采用T檢驗方法進行差異分析，T值高低說明差異大小，P值則表示顯著性程度。而本文的研究對象僅有員工一方，并且在建模時從期望和現(xiàn)實兩個角度選用了既有相似性又不相同的兩份問卷，因此以上兩種方法都不適用。
通過比較分析，筆者認為可以借鑒契合度的計算方法，將差異分析轉(zhuǎn)化成一致度分析，選用主成分分析法對一致度進行測量。該方法具有以下三個方面的優(yōu)點：一是這種方法不要求選擇完全獨立的指標(biāo)，從而降低了指標(biāo)選擇的難度；二是主成分是從各指標(biāo)的差異程度和相互關(guān)系出發(fā)得到的，其結(jié)果不僅考慮了各指標(biāo)的變異程度，還考慮了各指標(biāo)之間的相互關(guān)系，因此其綜合原始指標(biāo)值的信息能力強；三是該方法沒有直接對指標(biāo)采用權(quán)重，所得權(quán)數(shù)是伴隨數(shù)學(xué)變換自動生成，以每個主成分各自的貢獻率為權(quán)數(shù)，最大程度地反映了客觀實際，減少了主觀性。
4實證分析
4．1數(shù)據(jù)的收集與樣本特征分析
為了避免企業(yè)文化和組織氛圍對研究對象的影響，筆者將調(diào)查對象固定為具有國有企業(yè)代表性的某油田公司。通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查與發(fā)放問卷兩種方式，共發(fā)放員工問卷160份，實際回收158份，剔除回答不完整、一題多選等問卷，剩余有效問卷為113份，有效問卷回收率為70．625％。樣本基本特征見表1。
就樣本的性別特征而言，在男女比例上體現(xiàn)了石油行業(yè)的特點；就樣本的學(xué)歷來看，大專及以上學(xué)歷的人數(shù)占大多數(shù)，可以保證被測量者更容易理解問卷的題意表達，增加了問卷的有效性和可靠性；就所從事的工作種類來看，基本上符合單位的崗位人員配比。總的來說，樣本特征與總體基本保持一致，抽樣結(jié)果較好。由于指標(biāo)值分布在1～5之間，沒有單位和量級的差別，所以不用進行無量綱化處理。
4．2主成分分析
在上述分析的基礎(chǔ)上，考慮到所選量表的成熟性，本文不再對量表的信度和效度進行驗證，而是首先運用主成分分析對員工內(nèi)隱領(lǐng)導(dǎo)理論中的領(lǐng)導(dǎo)特質(zhì)與其在現(xiàn)實中認知到的領(lǐng)導(dǎo)行為的一致度進行測量，然后根據(jù)一致度的高低判斷認知差異。一致度越高，差異越小；反之，一致度越低，差異越大。
4．2．1步驟
首先按下列步驟分別對8個影響因素進行主成分分析：①對數(shù)據(jù)進行KMO及巴利特球形檢驗，根據(jù)Kaiser給出的標(biāo)準(zhǔn)，KMO>0．5才可以進行因子分析；②計算得到相關(guān)系數(shù)矩陣和方差貢獻表，并根據(jù)累計方差貢獻率大于85％的標(biāo)準(zhǔn)決定主成分的個數(shù)；③求得因子載荷矩陣，并利用方差最大法對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)，得到因子得分矩陣，由此建立因子得分函數(shù)；④對提取的主成分進行加權(quán)求和得到最終評價值，權(quán)數(shù)為每個主成分的方差貢獻率。再按同樣步驟對以上得到的8個評價值進行綜合分析。
4．2．2分析結(jié)果
目標(biāo)有效性指標(biāo)的KMO及巴利特球形檢驗值為0．858，達到標(biāo)準(zhǔn)；由前三項的累計方差貢獻率90．106％得知，可以用前三個主成分作為目標(biāo)有效性的綜合評價指標(biāo)，其評價可信度為90．106％。根據(jù)因子得分函數(shù)的系數(shù)矩陣，得到下面的因子得分函數(shù)：
而目標(biāo)有效性的最終評價值為：
用同樣的方法與步驟，可以得到其余7個因素的最終評價值：
將上述8個影響因素的評價值作為評價指標(biāo)再次使用主成分分析法，可得到113個樣本的領(lǐng)導(dǎo)認知一致度的綜合評價值，其中最高值為0．74，最低值為－1．67。為了方便觀察結(jié)果，我們將測量結(jié)果按降序排列，并以0為分界點，將樣本分為兩組：評價值≥0的組成高一致度組，共62個樣本的評價值達到高一致度；其余51個樣本的評價值＜0，進入低一致度組，表示一致度較低。根據(jù)之前的界定，一致度低，則認知到的現(xiàn)實領(lǐng)導(dǎo)行為與理想領(lǐng)導(dǎo)間的差異大。所以前一組的62個樣本的認知差異小，而后一組51個樣本的認知差異大。
關(guān)鍵詞：主成分分析；城市競爭力；遼寧省
中圖分類號：F290 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）25-0236-03
城市競爭力是一個綜合的概念，具有豐富的內(nèi)涵[1]。國外對城市競爭力的研究主要有彼得的城市競爭力理論，Douglas Webster的城市競爭力理論，Lain Begg的城市競爭力“迷宮”理論等。國內(nèi)對城市競爭力的研究比較深入，保鵬飛提出了城市競爭力的“弓弦箭模型”，連玉明提出“城市價值鏈理論模型”，寧越敏、唐禮智的城市競爭力理論等[2]。對遼寧省城市競爭力進行研究，有助于客觀地認識各個城市所處的地位、優(yōu)勢和不足，以便于制定適合各個城市發(fā)展的有效策略，發(fā)展遼寧產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，提升遼寧戰(zhàn)略地位[3]。
一、研究區(qū)域和研究思路
（一）研究范圍和指標(biāo)體系的建立
研究范圍是遼寧省的14個地級市：包括省會城市沈陽，沿海城市大連、丹東、營口、盤錦、錦州和葫蘆島市，以及鞍山、撫順、本溪、遼陽、阜新、鐵嶺和朝陽市。
根據(jù)科學(xué)性、主體性、綜合性、層次性、動態(tài)性和可操作性的原則，在借鑒和參考相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，充分考慮數(shù)據(jù)的可獲取性，依據(jù)城市發(fā)展的相關(guān)理論，結(jié)合遼寧省的實際情況選取了經(jīng)濟綜合實力、基礎(chǔ)設(shè)施、人才科技水平、政府作用、對外開放程度共五大類 17項指標(biāo)，收集了遼寧省城市競爭力評價的樣本數(shù)據(jù)（見表1）。
（二）研究方法和數(shù)據(jù)來源
本文的研究方法采用主成分分析法，它在客觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，即數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，來求出各指標(biāo)的重要性程度，即權(quán)重。主成分分析法能很好地剔除待處理問題中的重復(fù)信息，并能保證綜合后的變量互不相關(guān)，所以適用于城市競爭力問題的分析與評價。
基本步驟[4]：（1）對指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。以消除不同指標(biāo)間的量綱差異和數(shù)量級間的差異，使各指標(biāo)之間具有可比性。（2）計算相關(guān)矩陣并求特征值。計算相關(guān)系數(shù)矩陣 R，并依此計算其特征值與特征向量。特征值λi（i=1，2，…，m）大小反映了各個主分量在描述被評價對象上所起的作用。（3）計算主成分和累計貢獻率。當(dāng)累計貢獻率達85%～90%以上時，主成分一般取特征值λ1，λ2…λP所對應(yīng)的第 1 項，第 2 項至第 p（p≤m）項。（4）計算主成分綜合得分。根據(jù)得分高低排名，進行競爭力評價[5]（數(shù)據(jù)主要來源于2012年遼寧省統(tǒng)計年鑒）。
二、研究結(jié)果及分析
通過用SPSS軟件對原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，并對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣進行主成分分析，得到特征值和主成分累積貢獻率（見表2）。
由表2可知，第1、第2主成分的累積貢獻率已高達 91.484%，這里取累積貢獻率90%以上時特征值λ1，λ2，…，λt所對應(yīng)的第1、第2，…，第t（t≤p）個主成分。本研究只需選擇前2個主成分，其所代表的信息量已能較充分地描述原始數(shù)據(jù)所包涵的信息。由此計算出遼寧省14個城市的競爭力得分（見表3）。
由表3可知，大連、沈陽和鞍山綜合得分均大于0，排名靠前，表明其城市競爭力最強，大連是中國北方重要的港口、工業(yè)、商貿(mào)和旅游城市，是東北地區(qū)最大的貿(mào)易口岸，海陸空交通便利，工業(yè)部門齊全，成為2011年遼寧省經(jīng)濟實力位居第一的城市。沈陽作為遼寧省省會，為東北地區(qū)最大的中心城市，同時也是一個老工業(yè)基地，從2003年開始實行的振興計劃，推動了沈陽工業(yè)，實現(xiàn)了快速發(fā)展。遼寧沿海經(jīng)濟帶的丹東、錦州和營口市的城市競爭力排名僅次于上述三個城市，特別是營口市，位于沿海經(jīng)濟帶，又是沈陽經(jīng)濟區(qū)的重要城市，獨特的地位和作用使其城市競爭力排名全省第四，而盤錦和葫蘆島市因其地理位置、資源和港口條件的影響，城市競爭力排名則相對靠后，表明沿海區(qū)位優(yōu)勢、對外開放度及港口等因素對城市競爭力的影響作用是強大的。沈陽經(jīng)濟區(qū)的本溪、撫順依其經(jīng)濟較強的綜合實力和鄰近省會的區(qū)位優(yōu)勢，城市競爭力的排名居中，遼陽城市競爭力排名則相對靠后。而遼寧西北的朝陽、阜新和鐵嶺市總體經(jīng)濟實力較弱，綜合得分最低，排名最后，其城市競爭力水平低。
三、遼寧省城市競爭力提升的策略
（一）增強城市經(jīng)濟實力，制定科學(xué)發(fā)展規(guī)劃
經(jīng)濟實力是地區(qū)發(fā)展的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，其競爭力最根本的表現(xiàn)就在于城市的綜合經(jīng)濟實力[6]。遼寧省作為中國的老工業(yè)基地，工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，門類齊全，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展上具有得天獨厚的優(yōu)勢。因而，制定科學(xué)的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃，促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級和新型工業(yè)化的發(fā)展是提升城市競爭力的基礎(chǔ)。
（二）提升政府管理職能，完善基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施
城市競爭力的提升，政府扮演著重要的角色。在提升城市競爭力中政府的職能定位主要應(yīng)體現(xiàn)在提供公共服務(wù)、加強協(xié)調(diào)和創(chuàng)新職能上[7]。政府應(yīng)更有效率地提供公共產(chǎn)品和公共服務(wù)，加大對基礎(chǔ)設(shè)施的投資，協(xié)調(diào)城市產(chǎn)業(yè)布局，以保證產(chǎn)業(yè)政策自身、產(chǎn)業(yè)政策與相關(guān)政策的協(xié)調(diào)和完善，推動產(chǎn)業(yè)集群的形成與發(fā)展[8]。
（三）增加人力資本投資，培養(yǎng)高素質(zhì)人才
人力資本投資不僅是城市競爭力的直接推動力，同時它通過對資本、產(chǎn)業(yè)的作用、科技的創(chuàng)新來決定城市競爭力，人力資本投資與城市競爭力是互相依存、互相制約的[9]。因此，政府應(yīng)通過人力資本投資，利用教育、培訓(xùn)、科技開發(fā)等形式培養(yǎng)高素質(zhì)人才，推動城市科技進步，提升城市競爭力[10]。
（四）推動外貿(mào)進出口業(yè)發(fā)展，擴大對外開放程度
城市的發(fā)展不應(yīng)是孤立地發(fā)展，而是要有效地借助外力。政府可以以市場為導(dǎo)向，制定優(yōu)惠政策；以各行業(yè)專家和專業(yè)人才為基礎(chǔ)，建立謀劃招商引資項目[11]。遼寧南臨渤海與黃海，沿海城市眾多，可利用天然地理優(yōu)勢引進相關(guān)項目，培育產(chǎn)業(yè)集群[12]，發(fā)展外貿(mào)行業(yè)，擴大對外開放程度。
參考文獻：
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論文摘要:在預(yù)瀏飛行能力的討論中，提出了利用主成分分析方法從不同的類別中提取出不同的特征，再將待瀏模式所具有的特征與標(biāo)準(zhǔn)模式所具有的特征相比較，魷可實現(xiàn)預(yù)瀏的目的，同時，也提高了預(yù)瀏的客觀性和預(yù)瀏的準(zhǔn)確性。
1引言
保證飛行安全是民航工作永恒的主題，飛行員的素質(zhì)是保證飛行安全的關(guān)鍵。高素質(zhì)的飛行員由諸多因素決定，其中很重要的一個因素就是飛行員自身潛在的飛行能力。因此，在民航飛行員的招收中，預(yù)測考生的飛行能力，從中選擇飛行能力強的加以培養(yǎng)，將為我國民航進一步持續(xù)、快速、健康發(fā)展，提供可靠的保證。
有人曾在預(yù)測飛行能力方面作了一定的工作，但是在權(quán)重的選取上，人的主觀因素參與較多;運用模糊數(shù)學(xué)中的取大、取小運算也會損失掉一些有用信息。因此，給飛行能力的預(yù)測帶來一定程度的影響。
反映一個人潛在飛行能力的因素較多，往往這些因素之間又存在交叉，攜帶的信息也就出現(xiàn)重復(fù)，這就增大了既能客觀又能準(zhǔn)確地預(yù)測飛行能力的難度。如果能用少量的相互獨立的且攜帶較多信息的因素來反映飛行能力，對于預(yù)測飛行能力，將獲得好的效果。
主成分分析是通過線性變換把多個變量化為少數(shù)變量的統(tǒng)計方法。它在保證原有信息損失最小的前提下，用一組數(shù)量較少的新變量來描述原變量，新變量綜合了原變量的一些明顯的信息特征，具有較強的表征能力，且新變量之間互不相關(guān)。
本文利用主成分分析對數(shù)據(jù)進行處理，從不同的類別中提取出不同的特征，把待測模式所具有的特征與標(biāo)準(zhǔn)模式的特征相比較，就可實現(xiàn)預(yù)測的目的。
2利用主成分分析法預(yù)測飛行能力
利用主成分分析預(yù)測飛行能力的理論基礎(chǔ)是模式識別。“模式識別”就是判斷所給定的樣本與哪一個標(biāo)本相同或接近。要進行模式識別，首先得分類，即是確定各種標(biāo)準(zhǔn)模式，本文設(shè)n個標(biāo)準(zhǔn)模式為F,,凡，…，凡。然后，利用主成分分析法分別找出每一個類，也就是每一個標(biāo)準(zhǔn)模式F;(二1,2,…，“)的m個主成分Ul，認cn…，U。 }m(m<n, 二1, 2,…，。)，即提取每一類的最本質(zhì)的整體特征。每一類的第一主成分的方差最大，它是以變化最大的方向向量為系數(shù)所得到的線性函數(shù)，它包含了該類數(shù)據(jù)信息的大部分。從幾何上看，第一主成分的方向就是最大特征值對應(yīng)的特征向量的方向，它代表了所在類數(shù)據(jù)變化的最大方向，體現(xiàn)了該類數(shù)據(jù)的整體特征。因此，提取每一類的整體特征，就可以組成標(biāo)準(zhǔn)模式的特征集{U,U， c2>，U,認。
已知‘是待測模式，通過對‘的數(shù)據(jù)進行主成分分析，確定出第一主成分，找出其數(shù)據(jù)變化的最大方向U。利用與表示向量A與B的榕沂程度.如果即有待測模式‘與標(biāo)準(zhǔn)模式F‘最接近，這就實現(xiàn)了預(yù)測的目的。
3實例
在飛行訓(xùn)練階段，學(xué)生飛行駕駛技術(shù)的評定分為上等、中上等、中等、中下等及下等，共五個等級。評價飛行能力的六個指標(biāo)是:光(手)反應(yīng)時(ws）聲(腳)反應(yīng)時 ( BBz )、被動反應(yīng)最優(yōu)值(ws)(cc,)、被動反應(yīng)總錯次(cq)、綜合反應(yīng)平均時(s ) ( DD, )、綜合反應(yīng)總錯次(DD3)。
要預(yù)測飛行能力，首先確定標(biāo)準(zhǔn)模式。在一個年級的畢業(yè)生中，飛行駕駛技術(shù)為上等的學(xué)生有19人，為中上等的學(xué)生有20人，為中等的學(xué)生有27人，為中下等的學(xué)生有21人，為下等的學(xué)生有22人，把對應(yīng)的反應(yīng)他們飛行能力的因素(指標(biāo))分別組成五個類，其數(shù)據(jù)矩陣為:( xij ) 19 x6，(xij)20x6} (xij)二、6 f ( xj ) 21 x6 f ( xN)二、6，也就是組成了表示飛行能力為上等、中上等、中等、中下等及下等的五個標(biāo)準(zhǔn)模式。
其次，分別對這五個標(biāo)準(zhǔn)模式中的數(shù)據(jù)進行主成分分析。由于反映飛行能力的指標(biāo)與飛行能力的強弱程度成反比，所以首先對各標(biāo)準(zhǔn)模式中的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)取倒數(shù)，然后再對標(biāo)準(zhǔn)模式中的取倒數(shù)后的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到五個標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)表，根據(jù)每一個標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)表，計算出與之對應(yīng)的相關(guān)矩陣:
R(0)=6x6(t=1,2,3,4,5)
并求解相關(guān)矩陣R的特征值A(chǔ)二1,2,3,4,5)、特征值A(chǔ)(t = 1,2,3,4,5)對應(yīng)的特征向量U. o)以及特征值的貢獻率，如表1一表5所示。
然后，找出代表飛行能力為上等、中上等、中等、中下等及下等各類的數(shù)據(jù)變化最大方向的方向向量，并組成特征集，如表6所示。
對每一個考生反復(fù)多次檢測其飛行能力，得到反映每一個考生飛行能力的各項指標(biāo)的數(shù)據(jù)表，然后分別對每一張表中的數(shù)據(jù)進行主成分分析，找出表征其數(shù)據(jù)變化最大方向的方向向量，并與特征集中的方向相比較。如果該方向與某方向最接近，則該考生的飛行能力就屬于這個方向代表的類。某學(xué)生經(jīng)過七次檢測其飛行能力，得到檢測數(shù)據(jù)如表7所示。
在對表7的數(shù)據(jù)取倒數(shù)再標(biāo)準(zhǔn)化處理后，進行主成分分析，得到表征其數(shù)據(jù)變化最大方向的方向向量是:
U=(一0. 278 7，一0. 449 0，0. 345 3，0. 4058，0. 505 8，0. 425 5)
不難算得:
UU, }'} -0. 818 210
U認cZ>=一0. 393 104
UU, c3>=0. 679 884
UU, }4} -0. 985 467
UU, cs>=一0. 036 959 8
由此可知，待測模式與代表中下等的標(biāo)準(zhǔn)模式最接近，因此該學(xué)生的飛行能力屬于中下等，這個結(jié)果與其在飛行訓(xùn)練結(jié)束時飛行技術(shù)的評定等級一致。按此方法，就可判定每一個學(xué)生的飛行能力所屬等級。
4結(jié)論
我國的汽車制造業(yè)經(jīng)過五十多年的飛速發(fā)展，取得了舉世矚目的成就，作為我國國民經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一的汽車制造業(yè)，近年來經(jīng)歷了前所未有的、爆發(fā)式的增長，其發(fā)展也相繼帶動了鋼鐵、電子、化工等相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。進入二十一世紀(jì)以來，伴隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展和人民生活水平的迅速提高以及城市化建設(shè)進程的加快，城市規(guī)模不斷擴大，轎車開始進入我國家庭，我國的汽車時代正在到來。據(jù)專家預(yù)測，未來十年，我國汽車產(chǎn)量增長率是我國GDP增長率的1.5至2倍（劉妍，伍海華，2007）。我國汽車制造業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績的優(yōu)劣不僅關(guān)系著我國汽車制造業(yè)的健康發(fā)展，而且關(guān)系著國民生活水平質(zhì)量的提高及我國國民經(jīng)濟的發(fā)展在世界中的地位，其經(jīng)營績效也引起了廣大投資者的廣泛關(guān)注，在汽車制造業(yè)蓬勃發(fā)展的背景下，對我國汽車制造業(yè)上市公司的經(jīng)營績效進行客觀、系統(tǒng)和全面的分析，對我國汽車制造業(yè)持續(xù)、健康的發(fā)展具有一定的現(xiàn)實意義。本文以我國汽車制造業(yè)上市公司的2010年第三季度指標(biāo)為主要依據(jù)，在綜合分析國內(nèi)外各種常用的經(jīng)營績效評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，選取經(jīng)營績效評價常用的、客觀的指標(biāo)建立指標(biāo)體系， 利用SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件進行主成分分析，對我國30家汽車制造業(yè)上市公司從盈利能力、營運能力、償債能力和成長能力四個方面以及綜合經(jīng)營績效進行了評價分析，以期為我國汽車制造業(yè)上市公司經(jīng)營者及投資者提供參考依據(jù)。
二、上市公司經(jīng)營績效評價財務(wù)指標(biāo)選擇
在對上市公司經(jīng)營績效進行評價時，應(yīng)依據(jù)一系列財務(wù)指標(biāo)來反映企業(yè)經(jīng)營業(yè)績和經(jīng)營成果，而且評價的指標(biāo)數(shù)據(jù)要具有科學(xué)性、客觀性、可測性和實用性。本文在對國內(nèi)外對企業(yè)常用經(jīng)營績效評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，而且根據(jù)企業(yè)經(jīng)營績效評價準(zhǔn)則和參考大量論文的基礎(chǔ)上，選取了從營運能力、成長能力、盈利能力和償債能力四個方面能綜合評價上市公司業(yè)績的13個財務(wù)指標(biāo)，其中應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率能反映企業(yè)生成資料的營運能力；每股收益增長率、利潤總額增長率和凈利潤增長率能反映企業(yè)發(fā)展的成長能力；銷售凈利率、銷售毛利率和營業(yè)利潤率能反映企業(yè)經(jīng)營的盈利能力；流動比率、速動比率和資產(chǎn)負債率能反映企業(yè)具有的償債能力。
三、主成分分析法的原理及步驟
其一，主成分分析的原理及基本思想。主成分分析是研究如何通過少數(shù)幾個主成分（變量）來解釋多變量的方差－協(xié)方差結(jié)構(gòu)的一種分析方法。它的原理是將原來眾多具有一定相關(guān)性的多項指標(biāo)，重新組合成一組新的互相無關(guān)的主成分來代替原來的指標(biāo)（張立軍，任英華，2009）。主成分分析法是通過數(shù)學(xué)上一種處理降維的方法，把給定的一組變量通過線性變換，轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的變量。
其二，進行主成分分析的主要步驟。
（1）對指標(biāo)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，即消除數(shù)據(jù)之間在量綱化和數(shù)量級上的差別（系統(tǒng)自動進行）。
（2）根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣，協(xié)方差矩陣是用以反映標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標(biāo)，值越大，說明有必要對數(shù)據(jù)進行主成分分析。
（3）根據(jù)協(xié)方差矩陣求出特征根、方差貢獻率和累計方差貢獻率。方差貢獻率為各主成分所解釋的方差占總方差的百分比，即各主成分的特征值占總特征值的百分比；累計貢獻率為各主成分方差占總方差的累計百分比。根據(jù)選取主成分個數(shù)的原則，特征值要求大于1且累計方差貢獻率達到85%以上的最小整數(shù)m，即為主成分的個數(shù)。
（4）由于旋轉(zhuǎn)后的因子負荷矩陣中各個指標(biāo)在任一主因子上的載荷明顯兩極分化，所以通過建立原始因子載荷矩陣，可更合理地解釋主成分。
（5） 由主成分載荷矩陣和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)可得到主成分Fj得分系數(shù)表達式
（6）最后由主成分貢獻率的加權(quán)平均值得到綜合得分F.
四、基于主成分分析法的汽車制造業(yè)上市公司績效分析
從銳思數(shù)據(jù)庫（省略）得到我國30家汽車制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)值（數(shù)據(jù)略）。通過建立協(xié)方差矩陣（略），可以看出協(xié)方差矩陣中標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標(biāo)值比較大，說明有必要對數(shù)據(jù)進行主成分分析。根據(jù)協(xié)方差矩陣求出特征根、方差貢獻率和累計方差貢獻率，見表1，可以看到有4個主成份的特征根大于1，且這4個主成份的累計貢獻率已達到87％以上，說明選取4個主成分即可表達出原始數(shù)據(jù)的足夠信息，這4個主成分分別記為F1、F2、F3和F4。
表2是旋轉(zhuǎn)后的因子負荷矩陣，可以看到，應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率關(guān)系密切，命名為營運能力；每股收益增長率、利潤總額增長率和凈利潤增長率關(guān)系密切，命名為成長能力；銷售凈利率、銷售毛利率和營業(yè)利潤率關(guān)系密切，命名為盈利能力；與流動比率、速動比率和資產(chǎn)負債率關(guān)系密切，命名為償債能力。將主成分載荷矩陣中第j列向量除以第j個特征根的開平方根，即可得到第j個主成分對應(yīng)的變量系數(shù)。表3是得到的主成分得分系數(shù)矩陣。
將表3中數(shù)據(jù)帶入表達式（3）中，可得到各主成分得分，將各主成分得分帶入表達式（4）中，可得到綜合得分。最后將各主成分和綜合得分及排名見表4。
從表4盈利能力、營運能力、償債能力、成長能力這4個方面得到的綜合排名中來看，位于前五的一汽富維、福田汽車、安凱客車、星馬汽車和江淮汽車，說明其綜合經(jīng)營效益水平高且經(jīng)營者在經(jīng)營管理公司的過程中對公司經(jīng)營、成長、發(fā)展取得了一定的成果，并且做出了一定的貢獻，也是投資者的理想投資對象。具體來看：一汽富維、福田汽車、星馬汽車、一汽轎車和上海汽車在營運能力方面排在了前五，說明這些公司運用各項資產(chǎn)賺取利潤的能力強；安凱客車、星馬汽車、一汽夏利、海馬股份和*ST金杯在成長能力方面排在了前五，說明這些公司未來發(fā)展前景良好且有較快地發(fā)展速度；迪馬股份、亞星客車、*ST金杯、曙光股份和中國重汽在盈利能力方面排在了前五，說明這些公司獲取利潤的能力較強，是投資者取得投資收益、債權(quán)人收取本息的資金來源，是經(jīng)營者經(jīng)營業(yè)績的體現(xiàn)；ST昌河、海馬股份、貴航股份、江鈴汽車和隆基機械在償債能力方面排在了前五，說明這些公司償還其債務(wù)的能力強，也能說明企業(yè)財務(wù)風(fēng)險小。類似可分析排名后幾位的汽車公司。
通過主成分分析法，為投資者，特別是中小投資者投資提供參考數(shù)據(jù)，便于其客觀、全面地分析上市公司，選取真正具有價值的股票降低投機性帶來的風(fēng)險，同時也可以為經(jīng)營者進行績效評價和科學(xué)決策提供依據(jù)（王、殷林森，2006）。各類排名也為上市公司決策者提供重要的決策依據(jù)。相對來說，規(guī)模較大的公司，由于具備較強的競爭實力，綜合績效成績比較突出。而中小規(guī)模的企業(yè)要想提高經(jīng)營效率，在發(fā)揮自身優(yōu)勢的同時，也要對自身的弱勢引起足夠重視；在實際的公司經(jīng)營實踐當(dāng)中，還要具體問題具體分析是哪個方面拖累了公司的整體形象，公司則應(yīng)該及時采取針對薄弱指標(biāo)的相應(yīng)措施，彌補該指標(biāo)所反映的某些方面的缺陷。通過資產(chǎn)重組，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，擴大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，提高汽車產(chǎn)量，從而提高企業(yè)的競爭能力及在在該行業(yè)中的地位（韓斌，2009）。
五、結(jié)論
本文運用主成分分析法，對我國30家汽車制造業(yè)上市公司進行了盈利能力、營運能力、償債能力和成長能力四個方面及經(jīng)營績效排名及客觀、系統(tǒng)和全面地分析。從我國汽車產(chǎn)業(yè)經(jīng)過五十多年的發(fā)展來看，我國已成為世界汽車產(chǎn)業(yè)大國，產(chǎn)量和銷售逐年增加，汽車企業(yè)數(shù)量也居世界第一，然而與世界上其他國家汽車相比，我國的汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模小而且投資分散。汽車產(chǎn)業(yè)中企業(yè)數(shù)量過多造成整個行業(yè)投資分散、重復(fù)建設(shè)和過度競爭，直接導(dǎo)致產(chǎn)品利潤率遠落后于外商投資企業(yè)。沒有足夠的經(jīng)濟規(guī)模，很難在技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)活動中進行大規(guī)模投入。另一方面，也是最重要的是技術(shù)水平的落后，我國汽車產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平仍然落后于發(fā)達國家，缺乏研究與技術(shù)創(chuàng)新能力的現(xiàn)實。我國汽車產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的基礎(chǔ)條件雖已得到很大改善，但自主創(chuàng)新能力依然薄弱。我國汽車產(chǎn)業(yè)要想在世界占有一席之地，一定要做大做強。首先要加快購并重組，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，只要汽車企業(yè)規(guī)模越大，單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和營銷費用就越低，從而品牌就越具有市場競爭力。只有規(guī)模較大的企業(yè)才能在激烈的市場競爭中生存，才能夠在開發(fā)系列產(chǎn)品中投入巨大的科技投入成本（梁麗軍，2009）。其次積極通過與國際汽車業(yè)巨頭進行項目合資等優(yōu)勢，大力引進外資資金、人才、先進的管理經(jīng)驗等，加強汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)與企業(yè)之間的合作以及完善零部件等相關(guān)產(chǎn)業(yè)與整車生產(chǎn)企業(yè)之間的合作，加強與高校、科研機構(gòu)的合作等。政府制定正確的支持鼓勵政策，企業(yè)樹立信心與勇氣，敢于實踐和迎接挑戰(zhàn)，抓住市場快速發(fā)展和全球經(jīng)濟一體化帶來的難得機遇，加快汽車制造業(yè)的技術(shù)改造和產(chǎn)業(yè)升級，實現(xiàn)我國汽車產(chǎn)業(yè)由引進、模仿，最終實現(xiàn)向技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，使我國的汽車產(chǎn)業(yè)在規(guī)模、技術(shù)、管理、服務(wù)等各方面走在世界的前列。
參考文獻：
［1］劉新、伍海華：《汽車制造業(yè)上市公司經(jīng)營效率的DEA模型分析》，《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報》（社會科學(xué)版） 2007年第3期。
［2］張立軍、任英華：《多元統(tǒng)計分析實驗》，中國統(tǒng)計出版社2009年版。
［3］王、殷林森：《因子分析法在汽車行業(yè)上市公司綜合評價中的應(yīng)用》，《價值工程》2006年第5期。
【關(guān)鍵詞】疆煤外運；影響因素；主成分分析法
1.引言
近年來，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，我國的煤炭的消費量在不斷增加。而煤炭的主產(chǎn)地產(chǎn)煤量卻在日益縮減，煤炭供求出現(xiàn)較大缺口。就目前我國的煤炭資源形勢來看，適度合理的開發(fā)新疆煤炭資源及將新疆煤炭外運滿足其他省份煤炭需求，無論是出于對促進新疆經(jīng)濟增長的考慮，還是出于對國家能源安全的考慮，都是十分必要的。新疆地區(qū)的煤炭外運主要方式是鐵路運輸，另外，其公路運輸、煤制氣及煤制油的管道運輸、煤發(fā)電的電網(wǎng)運輸也是十分重要的運輸方式，本文將對不同外運形式的不同影響因素進行分析，從而找到其中主要的外運影響因素，進而給出相關(guān)政策建議。
2.疆煤外運主要影響因素分析
2.1原始數(shù)據(jù)的選取
影響因素分別選取鐵路營業(yè)里程、鐵路固定資產(chǎn)投資、公路營業(yè)里程、公路固定資產(chǎn)投資、鐵路公路煤炭外運量、管道輸油氣里程、管道固定資產(chǎn)投資、電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資八個指標(biāo)。原始數(shù)據(jù)表如表1所示。
由表2旋轉(zhuǎn)后的正交因子載荷矩陣可知，第一公共因子高載荷的指標(biāo)有X4公路固定資產(chǎn)投資、X8電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資、X6管道輸油氣里程、X1鐵路營業(yè)里程、X5公路鐵路煤炭外運量、X3公路營業(yè)里程、X2鐵路固定資產(chǎn)投資；第一公因子記為F1。第二公因子上高載荷的指標(biāo)有X7管道固定資產(chǎn)投資；第二公因子記為F2。
通過主成分分析法，計算出成分得分系數(shù)矩陣以及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣及標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)可以計算各種成分得分，公式如下：
2.3結(jié)果分析
首先，由主成分分析的歷年綜合得分排名可以看出，新疆煤炭外運能力從2002年至2012年十年間，其煤炭外運能力綜合水平是逐年上升的。
其次，由旋轉(zhuǎn)后的正交因子載荷矩陣可知，第一公共因子載荷較高的前兩個指標(biāo)有X4公路固定資產(chǎn)投資、X8電力供應(yīng)固定資產(chǎn)投資。第二公因子上高載荷的指標(biāo)有X7管道固定資產(chǎn)投資。因此，新疆煤炭外運影響因素中，固定資產(chǎn)投資不足是最為重要的影響因素。
【參考文獻】
[1]段國欽.交通走廊運輸需求分析及其運輸結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D].長安大學(xué)，碩士學(xué)位論文，2000.
關(guān)鍵詞：生態(tài)城市 主成分分析 綜合評價
“生態(tài)城市”是20世紀(jì)70年代聯(lián)合國教科文組織發(fā)起的“人與生物圈（MAB）”計劃首先提出了“生態(tài)城市”這一概念。隨著人口的迅速增長，工業(yè)化的深入發(fā)展，諸如城市的大氣污染、水污染、垃圾污染、地面沉降、噪音污染；城市的基礎(chǔ)設(shè)施落后、水資源短缺、能源緊張；城市的人口膨脹、交通擁擠、住宅短缺、土地緊張，以及城市的風(fēng)景旅游資源被污染、名城特色被破壞等一系列問題日益突出。如何實現(xiàn)城市經(jīng)濟社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境建設(shè)的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，就成為國內(nèi)外城市建設(shè)共同面臨的一個重大理論和實際問題。因此，建設(shè)生態(tài)城市已成為城市之間競爭的焦點，許多城市紛紛加快了城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的步伐，把建設(shè)“生態(tài)城市”、“花園城市”、“山水城市”、“綠色城市”作為奮斗目標(biāo)和發(fā)展模式。
近年來，關(guān)于生態(tài)城市建設(shè)的研究成為國內(nèi)外的熱點話題。曾芳芳介紹了國內(nèi)外“生態(tài)城市”的研究背景以及中外學(xué)者對其內(nèi)涵的認識，重點闡述了國內(nèi)外學(xué)者對其的研究理論，并提出生態(tài)城市建設(shè)的理論研究在生態(tài)城市評估方面的不足，為后期的生態(tài)城市發(fā)展理論研究起著重要的作用；李文君等以西安市為例，對西安市生態(tài)城市建設(shè)進行分析，為以后具體的生態(tài)城市的建設(shè)研究提供了借鑒等。
商洛作為國家“南水北調(diào)”中線工程的主要水源地之一，加強對商洛生態(tài)環(huán)境的保護，顯得尤為重要。本文以商洛市為研究對象，結(jié)合商洛市城市建設(shè)實際，構(gòu)建商洛生態(tài)城市評價指標(biāo)體系，運用主成分分析等方法，深入探討商洛市生態(tài)城市發(fā)展水平及其影響因素，為打造中國西部最美的山水園林城市規(guī)劃提供建設(shè)性的意見。
一、生態(tài)城市建設(shè)評價指標(biāo)體系的構(gòu)建與評價方法
（一）生態(tài)城市綜合評價指標(biāo)的選取
本文指標(biāo)選取主要是通過頻度統(tǒng)計方法，參考關(guān)于生態(tài)城市評價的相關(guān)研究論文中的指標(biāo)體系，結(jié)合商洛城市建設(shè)的實際，堅持科學(xué)合理、針對陛強，反映生態(tài)城市發(fā)展本質(zhì)的指標(biāo)作為商洛市生態(tài)城市綜合評價指標(biāo)體系進行科學(xué)評價，具體指標(biāo)體系構(gòu)建詳見表1。
（二）數(shù)據(jù)來源及評價方法
指標(biāo)體系所用原始數(shù)據(jù)來源于《商洛市統(tǒng)計年鑒》（2007-2016），城市環(huán)境質(zhì)量報告書、統(tǒng)計公報、政府部門的調(diào)研數(shù)據(jù)等資料和相關(guān)文獻資料、書籍、學(xué)術(shù)論文、研究報告等。
本文擬采用主成分分析方法，通過對城市經(jīng)濟、社會和環(huán)境3個子系統(tǒng)39個指標(biāo)進行分析確定權(quán)重，綜合評價商洛市生態(tài)城市發(fā)展水平。
二、商洛市生態(tài)城市建設(shè)水平的實證分析
生態(tài)城市建設(shè)的主要目標(biāo)就是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，是一項涉及到經(jīng)濟、社會、人口、科技、資源與環(huán)境等子系統(tǒng)組成的時空尺度高度耦合的復(fù)雜動態(tài)開放巨系統(tǒng)的系統(tǒng)工程。因此，在生態(tài)城市建設(shè)過程當(dāng)中，要以生態(tài)學(xué)理論為指導(dǎo)，充分考慮生態(tài)城市的自身特點，不僅關(guān)注生態(tài)城市的整體發(fā)展，還要關(guān)注城市社會、經(jīng)濟、環(huán)境子系統(tǒng)在“關(guān)系”上的協(xié)調(diào)。文章從經(jīng)濟、社會與環(huán)境三個子系統(tǒng)方面入手，通過SPSS19.0對這39個指標(biāo)10年來的各具體數(shù)據(jù)進行主成分分析，提取影響生態(tài)城市發(fā)展的因子，更好地為商洛生態(tài)城市建設(shè)規(guī)劃提供參考。
（一）經(jīng)濟子系統(tǒng)生態(tài)化建設(shè)水平的影響因素
對經(jīng)濟子系統(tǒng)的12個指標(biāo)通過主成分分析，確定兩個主成分F1、F2，由表2分析可以看出各指標(biāo)與各主成分之間的相關(guān)程度。
第一主成分與城鎮(zhèn)人均可支配收入、農(nóng)村人均純收入、人均GDP、財政一般預(yù)算收入、固定資產(chǎn)投資占GDP比重等指標(biāo)相關(guān)程度較高，均達75%以上，且都是衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標(biāo)，主要反映了經(jīng)濟發(fā)展的整體水平。F1中尤其是城鎮(zhèn)人均可支配收入、農(nóng)村人均純收入、人均GDP、財政一般預(yù)算收入的相關(guān)程度高達97%以上，說明這幾個指標(biāo)在反映商洛經(jīng)濟發(fā)展水平上，對其影響更大。
第二主成分主要與GDP增長率、一般財政預(yù)算收入增長率、旅游業(yè)增加值占GDP比重等指標(biāo)有一定的相關(guān)性，這些指標(biāo)相比第一主成分指標(biāo)，相關(guān)程度所占百分比較低，但是對經(jīng)濟發(fā)展的影響又不可忽視。
經(jīng)濟被視為一個城市、區(qū)域、乃至國家發(fā)展的“硬實力”，其發(fā)展水平的高低將直接決定社會發(fā)展的各個方面。因此，在建設(shè)生態(tài)城市的同時，要統(tǒng)籌好影響經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)指標(biāo)和潛在影響力指標(biāo)因子，才能為生態(tài)城市的建設(shè)提供更好的發(fā)展基礎(chǔ)和動力。
（二）社會子系統(tǒng)生態(tài)化建設(shè)水平的影響因素
通過對社會子系統(tǒng)15個指標(biāo)進行主成分分析，確定三個主成分F1、F2、F3，由表3可以看出：第一主成分（F1）與人均保險費、在校大學(xué)生人數(shù)、城市化水平、衛(wèi)生技術(shù)人員、醫(yī)院床位數(shù)等指標(biāo)相關(guān)程度較高，其相關(guān)程度都在90%以上，這些指標(biāo)既是對城市功能建設(shè)、社會保障、教育醫(yī)療等基礎(chǔ)設(shè)施方面的成績的反映，同時也是影響社會生態(tài)化發(fā)展的主要因素。因此，商洛市生態(tài)城市建設(shè)中社會子系統(tǒng)生態(tài)化的發(fā)展要對上述指標(biāo)不斷優(yōu)化和升，有利于商洛生態(tài)城市的總體建設(shè)。
與第二主成分（F2）相關(guān)程度較高的指標(biāo)有：城鎮(zhèn)恩格爾系數(shù)、農(nóng)村恩格爾系數(shù)、人均城市道路面積等指標(biāo)，主要反映了商洛人民生活質(zhì)量和城市社保障水平，這是對第一主成分的有力補充，其發(fā)展程度必然對社會生態(tài)化產(chǎn)生重要影響。
第三主成分（F3）主要是常住人口、人均生活用水量、授權(quán)專利數(shù)指標(biāo)，其中關(guān)于人口的發(fā)展又是對經(jīng)濟、社會和生態(tài)發(fā)展等方面都起著巨大的影響。較多的人口可以為區(qū)域的發(fā)展提供充足的勞動力和消費市場；但是過多的人口也會對資源、環(huán)境保護等方面產(chǎn)生巨大的壓力。所以，可以將第三主成分解釋為人口質(zhì)量與數(shù)量對商洛生態(tài)城市建設(shè)的影響因素。
（三）環(huán)境子系統(tǒng)生態(tài)化建設(shè)水平的影響因素
由表4可以看出，第一主成分（F1）與廢氣治理設(shè)施處置能力、城鎮(zhèn)人均公園綠地面積、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)固體廢物綜合處置量、工業(yè)固體廢物排放量等指標(biāo)其相關(guān)程度達到75%以上，這些指標(biāo)主要說明工業(yè)三廢的處理水平及環(huán)境質(zhì)量狀況。同時說明在生態(tài)城市的建設(shè)中對生態(tài)環(huán)境的改善應(yīng)重點放在工業(yè)三廢的處理方面，不斷提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
第二主成分（F2）與污水處理率、工業(yè)固體廢物利用率、人均水資源量等指標(biāo)有較大的相關(guān)性，說明商洛在生態(tài)城市建設(shè)過程中對水資源的保護及固體廢棄物的利用程度。
第三主成分（F3）與全年城市空氣質(zhì)量達標(biāo)率等指標(biāo)有關(guān)，主要反映了城市環(huán)境治理后的天氣狀況。通過分析說明，商洛生態(tài)化城市建設(shè)中對環(huán)境的保護不僅要注重工業(yè)三廢的處理，同時還要兼顧水環(huán)境污染和空氣污染保護防治，進而使商洛環(huán)境質(zhì)量整體水平得到有效提高。
三、結(jié)論
生態(tài)城市建設(shè)的主要目標(biāo)就是實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，本文通過經(jīng)濟、社會與環(huán)境系統(tǒng)的實證分析結(jié)果來看，生態(tài)城市建設(shè)涉及到各個方面，商洛市生態(tài)城市建設(shè)不僅要注重整體發(fā)展水平，還要重視經(jīng)濟、社會、環(huán)境各子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，共同促進商洛市生態(tài)城市建設(shè)的步伐，促進商洛經(jīng)濟又好又快發(fā)展。
通過經(jīng)濟子系統(tǒng)12個指標(biāo)主成分分析得出：在生態(tài)城市建設(shè)過程中，經(jīng)濟生態(tài)化要把重點放在與第一主成分相關(guān)程度較高的指標(biāo)（城鎮(zhèn)人均可支配收入、農(nóng)村人均純收入、人均GDP、財政一般預(yù)算收入、固定資產(chǎn)投資占GDP比重）方面，主要反映在經(jīng)濟發(fā)展水平方面。但由于商洛地處秦嶺腹地，自然環(huán)境復(fù)雜，基礎(chǔ)薄弱，經(jīng)濟發(fā)展水平低。因此在生態(tài)城市化建設(shè)中應(yīng)不斷加強對外交流學(xué)習(xí)，借鑒成功經(jīng)驗，大力發(fā)展特色區(qū)域經(jīng)濟，不斷提高經(jīng)濟發(fā)展水平，促進商洛經(jīng)濟生態(tài)化建設(shè)步伐。但與第二主成分相關(guān)的指標(biāo)也不容忽視。
【關(guān)鍵詞】PEG 創(chuàng)業(yè)板 有效性
一、論文研究背景
市盈率（price earnings ratio，簡稱PE）反映了股票的市場價格與公司每股收益的比值。由于市盈率效應(yīng)，許多學(xué)說都倡導(dǎo)人們選擇市盈率較低的股票，但是也有不少研究發(fā)現(xiàn)投資較高的市盈率才能獲得較高的投資收益。鑒于這種矛盾的結(jié)論，表明了單純使用市盈率在指導(dǎo)投資中可能存在著缺陷。
終于在2000年，華爾街投資大師彼得林奇則在《戰(zhàn)勝華爾街》一書中提出運用PEG （市盈率與成長性比值）指標(biāo)指導(dǎo)投資，彌補了單純使用市盈率進行投資的缺陷。自此之后，PEG逐漸被人們熟知，隨后其投資的有效性被多次證實。
二、實證研究
（一）樣本選擇
在本文中，以2010-2014年的我國創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究樣本。所有數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫，分析軟件為STATA11.0。
（二）提取公司成長性指標(biāo)――主成分分析
（1） KMO檢驗。對凈利潤增長率、營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)增長率三個指標(biāo)進行KMO檢驗。
表1 主成分的KMO檢驗結(jié)果
經(jīng)過Stata的KMO檢驗，得到KMO的統(tǒng)計量為0.7012，在可以接受的范圍內(nèi)，說明凈利潤增長率、營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)增長率三個指標(biāo)之間有較強的相關(guān)性，可以進行主成分分析。
（2）主成分分析的結(jié)果。經(jīng)過主成分分析后，得出公司成長性的表達式：Growth=0.6965NPG+0.6782MBRG+0.2344TAG。
表2 成長性的主成分分析
（三）基于PEG大小構(gòu)建不同的投資組合與收益率的實證分析
（1）三種PEG組合的年收益率。我們將按照PEG的值將其分為三個組。將PEG小于0的分為一組，用PEG-N表示；將PEG介于0與1之間的分為一組，用PEG-L表示；將PEG大于1的分為一組，用PEG-H表示。
根據(jù)組合投資策略，我們得出各組的收益率（由組內(nèi)平均收益率計算得出）如表3所示。
表3 三種PEG組合的年收益率
從圖中我們可以看出，無論是牛市還是熊市，PEG-L組合的收益率都是最高的，而PEG-N組合的收益率是最低的，PEG-H的收益率居中。從這個表的結(jié)果來看，恰好印證了彼得林奇的投資策略。
（2）三種PEG組合的年收益率的差異性檢驗。表帶來的只是直觀的判斷，為了檢驗各個投資組合的收益率是否存在差異，下面對三個組合的收益率兩兩進行統(tǒng)計檢驗。
分別檢驗收益率關(guān)系：rPEG-L≤rPEG-N，rPEG-L≤rPEG-H，rPEG-H≤rPEG-N。得到的P值如下。
表4 三種PEG組合年收益率差異性P統(tǒng)計量
從統(tǒng)計結(jié)果來看，在1%的置信水平下，rPEG-L≤rPEG-N，rPEG-L≤rPEG-H，的關(guān)系成立，而rPEG-H≤rPEG-N不成立。但是不管怎樣，仍舊說明低PEG組合的收益率最高，高PEG組合其次，負PEG行業(yè)最次。正好驗證了原假設(shè)。
三、研究結(jié)論
實證研究的結(jié)果表明，低PEG組合的收益率5年來每年都明顯高于高PEG組合與負PEG組合。在2013年的牛市當(dāng)中，三個組合之間的收益率差異最為明顯，低市盈率的收益率要高于負市盈率70%，高于高市盈率60%。即使在2011年的熊市，所有組合的收益率都是負值，說明三個組合都處于虧損狀態(tài)。這說明了一個很有用的投資策略：無論在牛市還是在熊市，只要正確計算出公司的成長性，進而得出PEG值，再選擇低PEG的股票進行投資，就可以獲得較高收益或避免較大損失。
綜上所述，PEG在我國創(chuàng)業(yè)板投資是有效的。
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多元統(tǒng)計分析在在統(tǒng)計學(xué)中是一種綜合性的分析方法，通過多個分析方式對于同一個對象進行全方位的分析，內(nèi)容包括多種應(yīng)用方式。通過多種方式的綜合運用，在多個指標(biāo)的共同參與之下，對于統(tǒng)計的規(guī)律進行揭示與挖掘，將這種多元化的分析手法應(yīng)用于企業(yè)財務(wù)危機的預(yù)警中，是十分有效的，與現(xiàn)代企業(yè)管理的多元資金流和運作的資金鏈串接是有相同的運作模式的。
企業(yè)的財務(wù)危機主要是指企業(yè)在經(jīng)營過程中由于無力按時償還到期的債務(wù)而產(chǎn)生的危機和困難就是企業(yè)的財務(wù)危機，企業(yè)財務(wù)危機的出現(xiàn)有種種原因，管理不善、行業(yè)蕭條、決策失誤、名譽受損等等，都可能導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)危機的出現(xiàn)，企業(yè)一般都是個體或者合營，依靠主要管理人員和決策人的共同努力發(fā)展壯大，所以對于管理人員的措施采納和決策人的決定有嚴(yán)格的要求。一般來說，判斷一個企業(yè)財務(wù)危機的常用標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)破產(chǎn)和在證券交易中面臨的退市現(xiàn)象，注意，在證券公司面臨退市的現(xiàn)象一般指的是上市公司，中國改革開放以后，證券行業(yè)發(fā)展迅速，企業(yè)的上市已經(jīng)成為一個企業(yè)發(fā)展壯大的標(biāo)識，所以本文研究的企業(yè)也包括上市公司。企業(yè)在生存發(fā)展的過程中，面臨的財務(wù)危機是一項挑戰(zhàn)，也是一項機遇，往往一個企業(yè)進行大刀闊斧的改革都是在企業(yè)財務(wù)危機之后，由于財務(wù)危機暴露了企業(yè)在發(fā)展過程中的弊端，所以企業(yè)在財務(wù)危機中能夠頑強的生存下來，也就獲得了成功的準(zhǔn)備，將危機中顯示出來的問題進行糾正，這樣企業(yè)獲得了良好的發(fā)展活力，更能在激烈的社會競爭力實現(xiàn)跨越式前進。
由于企業(yè)性質(zhì)的不同，所以造成企業(yè)財務(wù)危機的原因也就不同，在企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警的多元分析中，要根據(jù)企業(yè)的獨特性采取相應(yīng)的指標(biāo)來完成分析，并且在模式模型選擇過程中要根據(jù)企業(yè)財務(wù)危機的側(cè)重點來進行選擇，這樣才能有針對性的提出分析的策略。根據(jù)我們選定的財務(wù)指標(biāo)，利用聚類分析法對我國企業(yè)進行科學(xué)的統(tǒng)計分類；再用判別分析法構(gòu)造預(yù)測判別模型，對其財務(wù)危機狀況進行判定預(yù)測；最后利用主成分分析法提取主成分，計算各主成分的分數(shù)和綜合得分，根據(jù)主成分綜合得分對樣本進行排序，以發(fā)現(xiàn)其財務(wù)危機狀況，使用Excel電子表格中軟件和統(tǒng)計分析軟件SPSS來進行數(shù)據(jù)處理和建立多變量預(yù)警模型，這就是多元分析的主要步驟。
二、多元統(tǒng)計分析在企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警中的應(yīng)用
（一）樣本和變量選取
在企業(yè)財務(wù)危機模型的建立過程中，對于企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)和參數(shù)，利用抽樣方法進行選擇。一般來說，選擇的方式主要是隨機抽樣和對應(yīng)樣本法。在企業(yè)中，選取銷售凈利率、主營業(yè)務(wù)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)凈利率、每股收益（EPS）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營運資本總資產(chǎn)比、資產(chǎn)負債率、流動比率、現(xiàn)金負債總額比（債務(wù)保障率）、現(xiàn)金流動負債比、現(xiàn)金流入流出比率、銷售現(xiàn)金比率、每股凈資產(chǎn)來建立指標(biāo)體系作為分析變量等28個指標(biāo)作為企業(yè)盈利、償還等能力和資本實力的展現(xiàn)，也是全面地反映企業(yè)的財務(wù)狀況的指標(biāo)。在多變量模型的財務(wù)預(yù)警分析中，變量越多選擇的余地越大，模型建立就越好。
（二）判別分析
根據(jù)樣本和變量的選擇，利用判別分析法建立企業(yè)財務(wù)危機的預(yù)警機制，在建立機制的過程中，可以根據(jù)研究對象創(chuàng)建一組函數(shù)，實現(xiàn)對于樣本和變量的分析判別。一般來說，用的Fisher線性判別函數(shù)是判別分析中比較常見的。函數(shù)形式為：Yi=a1x1+a2x2+…+anxn+b（i=1，2，…，k）。其中k是判別組數(shù)，Y是判別分數(shù)或判別值；x1，x2，…，xn是因變量或預(yù)測變量；a1，a2，…，anj是各變量的系數(shù)，即判別系數(shù)；b是函數(shù)中的常數(shù)。通過這組函數(shù)對于基本的系數(shù)和常數(shù)進行計算，得出基本的財務(wù)危機指數(shù)、非財務(wù)危機指數(shù)以及中間指數(shù)。
在數(shù)字計算的過程中，判別分析建立的函數(shù)變量很多，將其中有顯著性代表的變量函數(shù)作為典型例證進行分析計算，這樣既能節(jié)省時間和效率，同時也能準(zhǔn)確的代表了判別分析的結(jié)果。具體的判別分析方法：①采用一個系統(tǒng)默認的檢驗指標(biāo)體系，以每一步λ統(tǒng)計量最小的進入判別函數(shù)，這樣就能從整體上保證參數(shù)的合理性，計算的準(zhǔn)確性也有了保證。②逐步判別停止的判據(jù)采用F值，當(dāng)加入一個變量或者剔除一個變量后，對在判別函數(shù)中的變量進行方差分析，將因為變量的轉(zhuǎn)換發(fā)生的系數(shù)變化統(tǒng)計下來，作為以后函數(shù)計算的重要數(shù)據(jù)。
③將獲得的變量均值檢驗經(jīng)過系統(tǒng)的分析，得出的結(jié)果作為費雪線性判別函數(shù)的系數(shù)。Fisher系數(shù)有被稱為費雪線性判別函數(shù)的系數(shù)，在Fisher系數(shù)的系數(shù)表里，主要的指標(biāo)要和變量均值檢驗表實現(xiàn)同步，這樣在不斷地分析計算過程中，才能得出Fisher線性判別函數(shù)模型。
由于模型中的6個變量從不同角度較好地反映了對于我國企業(yè)來說最重要的幾個財務(wù)指標(biāo)：盈利能力欠佳、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度慢， 尤其是應(yīng)收賬款回收慢，以及銷售收入增長幅度小，經(jīng)營現(xiàn)金流的短缺，這些都是極易導(dǎo)致財務(wù)危機的發(fā)生，最終影響企業(yè)生存的重要變量，通過這些數(shù)據(jù)的分析就能逐步實現(xiàn)財務(wù)危機的預(yù)警。
（三）主成分分析
在企業(yè)財務(wù)危機中，除了判別分析模型的建立之外，主成分分析也是較為普遍的方式。主成分分析主要是通過篩選和建立模型來實現(xiàn)，但是主成分分析法對于檢測的指數(shù)和指標(biāo)已經(jīng)有了基本的規(guī)定，比如說企業(yè)重要的資金流動、盈利收益等，都是企業(yè)在財務(wù)危機預(yù)警里的主要成分。在變量較多的情況下，研究樣本通常都比較復(fù)雜，因此需要利用主成分分析方法實施第二次篩選，使得模型精簡化，這和判別分析的模型建立有同樣的方法選擇，選取適用的參數(shù)和指標(biāo)來進行有針對性的研究。在企業(yè)財務(wù)危機分析中，具體是指，對企業(yè)收集的原始數(shù)據(jù)和財務(wù)指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化的處理，取平均為零，方差取1；然后，利用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)計算財務(wù)指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣R；最后，按照指標(biāo)間的矩形計算規(guī)則，對于矩陣中的相關(guān)系數(shù)進行分析和計算。
三、多元統(tǒng)計分析對于企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警的作用
［關(guān)鍵詞］高校；科研機構(gòu)；研發(fā)效率；主成分分析
［中圖分類號］F204 ［文獻標(biāo)識碼］A ［文章編號］1005-6432（2012）32-0134-03
近年來,我國研發(fā)投入規(guī)模不斷增大,研發(fā)人才不斷增多,企業(yè)、高校和政府科研機構(gòu)在研發(fā)執(zhí)行中起著重要作用。高校和科研機構(gòu)的科研投入規(guī)模不斷增加,王章豹和徐樅巍提出了一整套評價各獨立高校間的研發(fā)效率指標(biāo)體系,具有較強的綜合性。孫世、項華錄和蘭博運用DEA方法對我國高校按省市的研發(fā)效率進行了評價。陳騰、葉春明、沈杰應(yīng)用DEA方法對高校科技成果轉(zhuǎn)化效果進行分析評價。苗玉鳳和田東平也使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA對高校效率進行了評價。李清彬和任子雄也對我國省際間的高校科研效率進行了研究。從已有的研究看,大多是對研發(fā)執(zhí)行部門單獨進行,而對于高校和科研機構(gòu)的比較研究不多,本文嘗試構(gòu)建指標(biāo)體系,對二者的研發(fā)效率進行比較初探。
1 研發(fā)效率指標(biāo)體系及模型分析
1.1 研發(fā)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系
研發(fā)投入主要包括科技經(jīng)費的投入和科技人員的投入,并與高校和科研機構(gòu)的信息資源等其他投入相結(jié)合。本文在研究研發(fā)投入產(chǎn)出效率時,從研發(fā)投入系統(tǒng)中的科技人力資源和研發(fā)經(jīng)費投入兩個指標(biāo)進行計算分析。研發(fā)產(chǎn)出可以劃分為兩個階段,第一階段的研發(fā)投入包括研發(fā)經(jīng)費和人力資源的投入,產(chǎn)出主要是科技論文和申請授權(quán)專利；第二階段主要是專利的轉(zhuǎn)讓轉(zhuǎn)化為技術(shù)合同額。因此,本文對高校和科研機構(gòu)的產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)定為申請及授權(quán)專利數(shù)量、學(xué)術(shù)論文數(shù)量,并引入了技術(shù)合同數(shù)量和合同金額兩項指標(biāo)。
根據(jù)已有的研究成果,科技投入與產(chǎn)出之間存在著2年的時間延遲,因此,本文在科技投入時采用T時期的投入值,對應(yīng)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)為T+2期。
1.2 研發(fā)效率的指數(shù)分析模型
2 數(shù)據(jù)分析與處理
對1991—2009年我國高校和科研機構(gòu)的研發(fā)投入產(chǎn)出效率進行指數(shù)化分析和比較。在上文中,本文指出,科技投入與產(chǎn)出之間存在著2年的時間延遲,在科技投入時采用T時期的投入值,對應(yīng)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)為T+2期,計算過程如下：
首先,對高等院校的投入進行數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)以及柯布—道格拉斯函數(shù)高校科研投入數(shù)據(jù)計算得到處理值,使用SPSS軟件,運用主成分分析方法,對1991—2009年高等院校的研發(fā)產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析,得到兩個主成分的貢獻率在95%以上,本文得到我國高等院校產(chǎn)出效率計算所用的權(quán)重λ=(0.210,0.211,0.191,0.186,0.202),得到高等院校的研發(fā)投入產(chǎn)出值及對應(yīng)的效率值。運用同樣的方法,對科研機構(gòu)的研發(fā)投入產(chǎn)出進行分析計算,得到科研機構(gòu)研發(fā)投入的權(quán)重λ=(0.219,0.217,0.213,0.207,0.144),雖然和高校的權(quán)重有所不同,但通過主成分分析得到的該權(quán)重能較為全面地反映科研機構(gòu)的產(chǎn)出狀況,因此以該權(quán)重為標(biāo)準(zhǔn)計算并不會對高校和科研機構(gòu)的研發(fā)產(chǎn)出評價產(chǎn)生直接的影響。本文得到科研機構(gòu)的研發(fā)投入和產(chǎn)出值及對應(yīng)的研發(fā)效率如表2：
從計算結(jié)果看,1995年后我國高校的研發(fā)效率呈現(xiàn)出一定的波動,相對1991年基期的研發(fā)效率看,2000年的研發(fā)產(chǎn)出效率最高(1998年投入),效率指數(shù)達159.12%,這主要是由于2000年(1998年投入)產(chǎn)出的技術(shù)合同成交額最大,達到了110.53億元。其次為1998年為140.24%(1996年投入)。高等院校研發(fā)效率最低的是1994年,為87.36%,高校的研發(fā)效率相對指數(shù)在1997年后除2004年一直高于科研機構(gòu),二者基本保持了較為一致的變動趨勢。
3 結(jié)論與建議
從本文的研究結(jié)果看,近年來,我國高校研發(fā)效率逐步超過科研機構(gòu),從研發(fā)成果產(chǎn)出看,高校的專利授權(quán)和論文數(shù)量較多,而技術(shù)合同項目數(shù)遠遠少于科研機構(gòu)。高校的重大科研成果保持相對穩(wěn)定的占比,科研機構(gòu)占比不斷下降,企業(yè)在重大科研成果中的地位日益顯著。
3.1 加強高校科研機構(gòu)與企業(yè)間的技術(shù)合作
我國高校和科研機構(gòu)聚集了大量的科技研發(fā)人員,為高校科研水平的提升作出了巨大貢獻,高校的研究成果與企業(yè)相結(jié)合,轉(zhuǎn)化為社會產(chǎn)品促進了我國經(jīng)濟的發(fā)展。近年來,我國和下屬各地政府出臺了一系列鼓勵高校、科研院所研究人員參與企業(yè)研發(fā)的政策,進一步發(fā)揮了高校科技人員的科研力量。另外也應(yīng)該看到,高校專利轉(zhuǎn)化實用效率的提高將在很大程度上提高研發(fā)效率。雖然高校的專利申請數(shù)量和授權(quán)數(shù)量占比不斷提高,但高校的部分研發(fā)成果,特別是專利等成果,并沒有得到實際的用處,“閑置專利”普遍存在,高校專利轉(zhuǎn)化率普遍不高,成果產(chǎn)業(yè)化效率低。這種現(xiàn)象在我國高校和科研機構(gòu)的專利中普遍存在,這就使得專利與科技與市重脫節(jié),制約了研發(fā)產(chǎn)出效能的發(fā)揮。高校和科研機構(gòu)要通過各種產(chǎn)學(xué)研合作方式,幫助企業(yè)開展新技術(shù)新工藝的研發(fā),并建立技術(shù)聯(lián)盟、研發(fā)聯(lián)盟和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。
3.2 建立新的考核評價及科研激勵措施
在進行綜合考核時,經(jīng)常將論文數(shù)量和專利數(shù)量指標(biāo)納入高校及教師評價、考核體系,這有力地促進了高校專利申請量和專利擁有量,但這種考核評價體系存在較大的缺陷,使得高校片面追求專利的擁有量而忽略了專利的技術(shù)和經(jīng)濟效益,因此,高校和科研機構(gòu)自身應(yīng)將實施專利的經(jīng)濟、社會效益作為考核科研水平和綜合實力的主要指標(biāo)。與此同時,在科研激勵體系中,繼續(xù)加大對實施專利的獎勵力度,使專利的發(fā)明人和實際擁有人能夠共享專利帶來的經(jīng)濟利益,以刺激專利發(fā)明人申請更加實用，符合經(jīng)濟發(fā)展階段的專利。
4 有待進一步討論的問題
關(guān)于研發(fā)投入中的生產(chǎn)函數(shù),本文對研發(fā)經(jīng)費和科技人員彈性的選取,α和β均取值為0.5,從嚴(yán)格意義上講,在高校和科研部門,二者可能存在一定的差異性,其彈性系數(shù)可能不同,但由于二者的數(shù)據(jù)計算較為煩瑣,數(shù)據(jù)獲得性較難,本文只能取做0.5作為一種近似的代替。經(jīng)過測算,當(dāng)二者取值為0.45和0.55時,對最后結(jié)果的影響較小。指標(biāo)體系中本文選擇了專利申請受理量、專利授權(quán)數(shù)量、發(fā)表科技論文數(shù)量、技術(shù)市場合同數(shù)量和技術(shù)市場合同額5個指標(biāo),沒有考慮重大項目數(shù)量等。高校作為基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究的主要載體,其論文數(shù)量沒有按照論文質(zhì)量(EI、SCI等)進行劃分賦予不同權(quán)重,這也是后繼研究值得討論的問題。此外,轉(zhuǎn)制科研院所帶來的數(shù)據(jù)差異對本文的研究也有一定影響。
參考文獻：
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變差系數(shù)越大，該指標(biāo)的鑒別能力越強；反之，鑒別能力則越差。根據(jù)實際需要，可以刪除變差系數(shù)相對較小(即鑒別力較差)的評價指標(biāo)。
根據(jù)上述原理，運用spss統(tǒng)計軟件包對這些評價指標(biāo)進行方差分析，在方差分析基礎(chǔ)上計算第三輪評價體系x[(3)]中各個評價指標(biāo)的變差系數(shù)，刪除了變差系數(shù)較小的“科學(xué)家工程師數(shù)”、“每萬人口r&d經(jīng)費”、“每名r&d人員新增儀器設(shè)備”、“國際科技論文總數(shù)”、“每萬人國際科技論文數(shù)”、“r&d人員向國外轉(zhuǎn)讓專利使用費和特許費”和“新產(chǎn)品銷售收入占產(chǎn)品銷售收入比重”等7個指標(biāo)，保留剩余的指標(biāo)構(gòu)成第四輪評價體系x[(4)]。
在第四輪評價體系x[(4)]中，共有14個評價指標(biāo)，其中測度科技投入能力的有6個指標(biāo)、測度科技支撐能力的有2個指標(biāo)、測度科技產(chǎn)出能力的有6個指標(biāo)。如果把測度科技支撐能力的“每萬人口國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)”和“科研與綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)占全社會新增固定資產(chǎn)比重”2個指標(biāo)歸并到科技投入能力指標(biāo)當(dāng)中，由此可以建立包括科技投入能力和科技產(chǎn)出能力兩個領(lǐng)域共14個指標(biāo)的中國地區(qū)科技競爭力的評價體系(如表5所示)。該評價體系的指標(biāo)涵蓋面廣和內(nèi)在邏輯性強，數(shù)量繁簡適中，具有很強的可操作性，因此，可以用來實際測度中國地區(qū)的科技競爭力。
表5 中國地區(qū)科技競爭力評價體系 目標(biāo)層 領(lǐng)域?qū)?指標(biāo)層(評價指標(biāo)) 變量標(biāo)識 單位
科技經(jīng)費總額 v1 萬元
科 每萬人口科技經(jīng)費 v2 萬元
技 科技經(jīng)費占gdp比重 v3 ％
投 地方財政科技撥款占財政支出比重 v4 ％
地 入 企業(yè)r&d經(jīng)費占產(chǎn)品銷售收入比重 v5 ％
區(qū) 能 每萬人口科學(xué)家工程師數(shù) v6 人
科 力 每萬人口國際互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù) v7 戶
技 科研與綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)占全社會新增固定資產(chǎn)比重 v8 ％
競 科 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值 v9 億元
爭 技 每萬人口高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值 v10 億元
力 產(chǎn) 高技術(shù)產(chǎn)品出口額 v11 億美元
出 每萬人口高技術(shù)產(chǎn)品出口額 v12 億美元
能 每萬科技人員專利授權(quán)量 v13 項
力 每萬r&d人員向國外轉(zhuǎn)讓專利使用費和特許費 v14 億美元
五、中國地區(qū)科技競爭力的評價方法
地區(qū)科技競爭力評價是一個多指標(biāo)的綜合評價問題，它是把反映地區(qū)科技競爭力的多項指標(biāo)的信息加以綜合，從整體上評價地區(qū)科技競爭能力強弱。多指標(biāo)綜合評價的基本思想是把多個單項指標(biāo)組合起來，形成一個包含各個側(cè)面的綜合指標(biāo)，其實質(zhì)是把高維空間中的樣本投影到一維直線上，通過投影點來研究樣本的特性。目前已有多種方法進行多指標(biāo)的綜合評價，它們各有優(yōu)點，但同時也都存在著一些明顯的缺陷：一是賦權(quán)的主觀性。無論主觀經(jīng)驗賦權(quán)法還是專家賦權(quán)法，權(quán)重的確定與指標(biāo)的數(shù)字特征并無實際上的聯(lián)系，權(quán)重只是對指標(biāo)內(nèi)容的重要程度在主觀上的把握，這樣會產(chǎn)生對某個指標(biāo)的重要性產(chǎn)生過高或者過低的估計，從而影響評價結(jié)果的有效性。二是評價指標(biāo)之間的相關(guān)性問題。在綜合評價中，各個評價指標(biāo)之間往往存在著一定的相關(guān)性，這種相關(guān)性通過相關(guān)指標(biāo)的重復(fù)賦權(quán)，導(dǎo)致評價信息的重復(fù)使用，使得評價結(jié)果難以真實地反映被評價對象的真實情況。主成分分析正是解決這兩個問題的一種有效方法。
主成分分析的基本思想是找出影響問題的幾個綜合指標(biāo)(稱為主成分)，這些綜合指標(biāo)為原來變量的線性組合，它們不僅包含了原始變量的信息，而且彼此間不相關(guān)。在保留絕大部分原始變量信息的條件下，對少數(shù)幾個主成分進行分析，既能消除重疊因素的影響，又能使問題降維、簡化。用主成分方法進行綜合評價，就是把原指標(biāo)綜合成幾個主成分，再以這幾個主成分的貢獻率為權(quán)數(shù)進行加權(quán)平均，構(gòu)造出一個綜合評價函數(shù)，根據(jù)綜合評價函數(shù)值進行評判。
主成分分析法的計算步驟如下：
(1)對評價指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
設(shè)x=｛x[，1]，x[，2]，x[，3]，l，x[，p]｝為地區(qū)科技競爭力的評價指標(biāo)集，z=｛z[，1]，z[，2]，z[，3]，l，z[，p]｝為經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的評價指標(biāo)集，x[，ij]為第i個高新區(qū)的第j項評價指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，z[，ij]為相應(yīng)的經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的評價指標(biāo)數(shù)據(jù)值，其中
(2)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)值，建立評價指標(biāo)數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)矩陣r
(3)求相關(guān)系數(shù)的特征值和貢獻率。
由r的特征方程｜r-λi｜=0，求得p個特征值λ[，1]≥λ[，2]≥l≥λ[，p]≥，對應(yīng)的特征向量u[，1]，u[，2]，u[，3]，l，u[，p]，其中u[，i]=(u[，i1]，u[，i2]，u[，i3]，l，u[，ip])(i=1，2，3，…，p)。
于是得到p個主成分：y[，i]=u[，i1]x[，1]+u[，i2]x[，2]+u[，i3]x[，3]+l+u[，ip]x[，p](i=1，2，3，…，p)
①
第i個主成分y的特征值λ[，i]即為該主成分的方差，方差越大，對總變差的貢獻也越大，其貢獻率為α[，i]=它反映了第i主成分綜合原始變量信息的百分比。與特征值λ[，i]對應(yīng)的特征向量u[，i]的p個分量就是第i個主成分y[，i]中p個標(biāo)準(zhǔn)化變量的系數(shù)，它們的絕對值大小和正負號反映了該主成分與相應(yīng)變量的相關(guān)程度和方向。
(4)以每個主成分的貢獻率為權(quán)數(shù)，構(gòu)造綜合評價函數(shù)
f=α[，1]y[，1]+α[，2]y[，2]+α[，3]y[，3]+l+α[，p]y[，p]
②
綜合評價函數(shù)即為地區(qū)科技競爭力的綜合評價指標(biāo)。
將每個省市的p項指標(biāo)得分標(biāo)準(zhǔn)化后代入①式，求出其主成分值，即主成分得分，再由②式即可得到其綜合評價函數(shù)值，即該地區(qū)科技競爭力的綜合得分，綜合得分越高，表明該地區(qū)科技競爭力就越強。
六、中國地區(qū)科技競爭力的實際測度與比較分析
通過查閱各年度的中國統(tǒng)計年鑒、中國科技統(tǒng)計年鑒、中國經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒、各省市統(tǒng)計年鑒以及政府正式公布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，獲得了31個省市14個評價指標(biāo)的2002年度的原始數(shù)據(jù)。
運用spss統(tǒng)計軟件對所獲得的原始數(shù)據(jù)進行主成分分析，采用方差最大旋轉(zhuǎn)法，并以特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取兩個主成分，主成分分析的結(jié)果如表6所示。
表6 方差極大化旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 component
1 2
每萬人口科學(xué)家工程師數(shù) .939 .262
每萬人口科技活動經(jīng)費 .934 .279
科技經(jīng)費占gdp比重 .868 -.001
科研與綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)占全社會新增固定資產(chǎn)比重 .854 -.095
每萬人口國際互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù) .731 .497
科技經(jīng)費總額 .655 .604
地方財政科技撥款占財政支出比重 .609 .019
企業(yè)r&d經(jīng)費占產(chǎn)品銷售收入比重 .519 .263
高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值 .105 .942
高新技術(shù)產(chǎn)品出口額 -.018 .941
每萬人口高技術(shù)產(chǎn)品出口額 .351 .834
每萬科技活動人員專利授權(quán)量(項) -.071 .735
每萬r&d人員向國外轉(zhuǎn)讓專利使用費和特許費 .564 .721
每萬人口高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值 .524 .652
方差貢獻率(％) 39.799 34.220
方差累積貢獻率(％) 39.799 74.019
表6的結(jié)果顯示，在第一個主成分上，因子載荷較高的評價指標(biāo)分別為每萬人口科學(xué)家工程師數(shù)、每萬人口科技活動經(jīng)費、科技經(jīng)費占gdp比重、科研與綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)新增固定資產(chǎn)占全社會新增固定資產(chǎn)比重、每萬人口國際互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)、科技經(jīng)費總額、地方財政科技撥款占財政支出比重、企業(yè)r&d經(jīng)費占產(chǎn)品銷售收入比重等，這些指標(biāo)均是反映和測度一個地區(qū)科技投入能力的指標(biāo)，因此，可以將第一主成分命名為科技投入能力主成分；在第二主成分上，因子載荷較高的評價指標(biāo)分別為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值、高新技術(shù)產(chǎn)品出口額、每萬人口高技術(shù)產(chǎn)品出口額、每萬科技活動人員專利授權(quán)量、每萬r&d人員向國外轉(zhuǎn)讓專利使用費和特許費、每萬人口高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值等，這些指標(biāo)均是反映和測度一個地區(qū)科技投入能力的指標(biāo)，因此，可以將第二主成分命名為科技產(chǎn)出能力主成分。
由表6可知，第一主成分(科技投入能力)的方差貢獻率為39.799％，第二主成分(科技產(chǎn)出能力)的方差貢獻率為34.220％，累積方差貢獻率為74.019％，即用這兩個主成分能解釋原先14個評價指標(biāo)74％的方差。因此，我們可用科技投入能力和科技產(chǎn)出能力兩個主成分來測度31個省市的科技競爭力。
以每個主成分的方差貢獻率為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)上述構(gòu)造的綜合評價函數(shù)，可以計算得到全國31個省市科技競爭力綜合得分的標(biāo)準(zhǔn)化分數(shù)。為了便于對比分析，可以用效用值表征科技競爭力的強弱，并規(guī)定效用值的取值區(qū)域范圍為[0，100]，即科技競爭力最強的地區(qū)效用值為100，最弱的地區(qū)效用值為0。如果用x[，i]表示第i個地區(qū)科技競爭力的綜合得分，x[，imax]表示科技競爭力綜合得分的最大值，x[，imin]表示科技競爭力得分的最小值，則第i個地區(qū)科技競爭力的效用值y[，i]可以表示為：y[，i]=(x[，i]-x[，imin])/(x[，imax]-x[，imin])*100。
全國31個省市科技競爭力的標(biāo)準(zhǔn)值和效用值及其排序結(jié)果如表7所示。 表7 全國31個省市科技競爭力的標(biāo)準(zhǔn)分數(shù)和效用值 地區(qū) 標(biāo)準(zhǔn)分數(shù) 效用值 排序 地區(qū) 標(biāo)準(zhǔn)分數(shù) 效用值 排序
北京 1.86 100.00 1 河南 -.23 8.45 17
上海 1.21 71.35 2 黑龍江 -.23 8.19 18
廣東 1.13 67.97 3 江西 -.24 7.75 19
天津 .56 43.08 4 重慶 -.25 7.65 20
江蘇 .32 32.31 5 山西 -.26 7.10 21
遼寧 .14 24.52 6 寧夏 -.26 6.93 22
浙江 .13 24.15 7 海南 -.28 6.18 23
福建 .08 22.01 8 貴州 -.28 6.16 24
陜西 .06 20.84 9 青海 -.33 3.99 25
山東 .00 18.21 10 云南 -.34 3.56 26
湖北 -.04 16.78 11 廣西 -.34 3.39 27
四川 -.11 13.47 12 甘肅 -.37 2.20 28
安徽 -.16 11.25 13 內(nèi)蒙古 -.37 1.98 29
吉林 -.17 11.11 14 新疆 -.38 1.70 30
湖南 -.20 9.53 15 -.42 .00 31
河北 -.21 9.31 16
從科技競爭力的效用值可以看出，我國31個省市的科技競爭力存在著明顯的差異。依據(jù)科技競爭力的聚類分析結(jié)果，大體上可以把31個省市劃分為以下五個集團：
第一集團：北京和上海，其效用值明顯的高于其他省市，屬于科技競爭力強的地區(qū)。
第二集團：廣東、天津、江蘇、遼寧、浙江、福建和陜西七省市，其效用值超過20，屬于科技競爭力較強的地區(qū)。
第三集團：山東、湖北、四川、安徽和吉林五省市，其效用值超過10，屬于科技競爭力中等的地區(qū)。
第四集團：湖南、河北、河南、黑龍江、江西、重慶和山西七省市，其效用值在10-7之間，屬于科技競爭力較弱的地區(qū)。
第五集團：寧夏、海南、貴州、青海、云南、廣西、甘肅、內(nèi)蒙古、新疆和10個省市，其效用值均低于7，屬于科技競爭力弱的地區(qū)。
從總體上來看，科技競爭力較強的地區(qū)絕大部分分布在東部沿海地區(qū)，而中西部地區(qū)的科技競爭力普遍偏弱，位于第四集團和第五集團的地區(qū)基本上是中西部地區(qū)。造成我國地區(qū)科技競爭力不同的一個重要原因是市場體系和經(jīng)濟發(fā)展的不平衡。改革開放以來，我國對東部及沿海地區(qū)率先實行了以市場為導(dǎo)向的經(jīng)濟體制改革，在投資、稅收、外貿(mào)和經(jīng)營自方面提供了優(yōu)惠政策，促進了東部及沿海地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展和市場體系的發(fā)育，為地區(qū)發(fā)展和科技競爭力的提高奠定了雄厚的物質(zhì)基礎(chǔ)，創(chuàng)造了良好的市場環(huán)境。而中、西部地區(qū)相對而言，市場體系的發(fā)育和經(jīng)濟發(fā)展水平明顯滯后于東部地區(qū)，地區(qū)發(fā)展及其科技競爭力的提高受到自然環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、市場環(huán)境和社會文化的極大制約。在我國東、中、西部地區(qū)市場體系發(fā)育和經(jīng)濟發(fā)展水平差距逐步拉大的同時，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的差距也不斷增大，從而導(dǎo)致了地區(qū)科技競爭力強弱的不同。
七、中國地區(qū)科技競爭力實際測度的效度分析
根據(jù)現(xiàn)代評價理論的要求，每一項研究所使用的測評工具(或評價體系)的指標(biāo)設(shè)計是否科學(xué)和合理，測評結(jié)果是否可靠和有效，需進行效度檢驗[9]。
效度(validity)是指測評工具究竟在多大程度上能夠測評到真正想要測評的特質(zhì)(或東西)，即測評的有效程度。從統(tǒng)計學(xué)上講，效度是指測評結(jié)果與某種外部標(biāo)準(zhǔn)(即效標(biāo))之間的相關(guān)程度，相關(guān)程度越高即表明測評結(jié)果越有效。根據(jù)研究目的不同，效度評定有多種方法。常用的方法有內(nèi)容效度、預(yù)測效度、構(gòu)思效度、聚合效度、辨別效度、效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度等。主成分分析的結(jié)果表明，研究所使用的測評工具由“科技投入能力”和“科技產(chǎn)業(yè)能力”2個主成分構(gòu)成，并且它們對總方差的解釋能力達到了74.019％，說明研究所使用的測評工具的理論構(gòu)思是嚴(yán)密的，即具有良好的構(gòu)思效度(constructive validity)。
本研究使用效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度對測評工具進行效度檢驗。估計效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度首先必須確定明確的效標(biāo)，所謂效標(biāo)是指衡量一個測評結(jié)果是否有效的外在標(biāo)準(zhǔn)。我們用2002年度國家科技部對31個省市的科技進步水平評價結(jié)果的排序為效標(biāo)，計算兩者之間的kendall和spearman等級相關(guān)系數(shù)(如表8所示)。結(jié)果表明，地區(qū)科技競爭力排序與地區(qū)科技進步水平排序的kendall相關(guān)系數(shù)為0.768，spearman相關(guān)系數(shù)為0.908，兩個相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)高度的顯著性，說明本研究的地區(qū)科技競爭力測評結(jié)果具有很高的效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度。
表8 科技競爭力與科技進步水平之間的等級相關(guān)分析 科技競爭力排序 科技進步水平排序
kendall' s tau_b 科技競爭力排序 correlation coefficient 1.000 .768([**])
sig. (2-tailed) . .000
n 31 31
科技進步水平排序 correlation coefficient .768([**]) 1.000
sig. (2-tailed) .000 .
n 31 31
spearman' s rho 科技競爭力排序 correlation coefficient 1.000 .908([**])
sig. (2-tailed) . .000
n 31 31
科技進步水平排序 correlation coefficient .908([**]) 1.000
【Abstract】This paper takes Deyang city of Sichuan province as the study area， Landsat satellite image as data source， select the land cover， vegetation coverage and elevation of three evaluation indexes， the principal components using a combination of qualitative and quantitative analysis methods to evaluate the ecological environment quality in Deyang city in 2015， the ecological environmental quality of Deyang city was divided into excellent， good， medium， poor in four grades. The results show that the ecological environment quality of woodland and grassland， arable land， human engineering activities and geological disaster area ecological environment quality is poor， the results are consistent with actual situation， indicating factors and model selection objective and reasonable.
【關(guān)鍵詞】3S；生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價；德陽市
【Keywords】3S； ecological environment quality evaluation； Dengyang city
【中圖分類號】X826 【文獻標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）03-0146-03
1 概述
我國的環(huán)境評價始于20世紀(jì)70年代，最初Τ鞘謝肪澄廴鞠腫醋齙韃椴⒔行評價，80年代開始對工程建設(shè)項目的影響做評價。80年代末以來，主要對城市環(huán)境質(zhì)量做綜合評價，并開始對縣級區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量做綜合評價。隨著RS和GIS技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，對空間數(shù)據(jù)進行獲取、處理、分析技術(shù)方法的不斷改進，使得RS和GIS在調(diào)查、監(jiān)測、評價等方面受到了廣泛的關(guān)注。使得生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價由單一因子的調(diào)查與監(jiān)測，逐步發(fā)展到多種數(shù)據(jù)綜合評價，且用數(shù)值分析方法描述生態(tài)環(huán)境狀況[1-3]。
目前國內(nèi)外已經(jīng)有許多關(guān)于生態(tài)環(huán)境脆弱性方法的研究，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[4]、模糊判定分析方法[5]、綜合評價方法[6]、景觀生態(tài)學(xué)方法[7]、ES方法[8]、層次分析方法[9]、P-S-R模型方法[10]、ESA方法[11]、灰色評判法[12]等，但是目前并未形成一種大家一致認可的評價方法，而且上述方法基本均局限于定性的、定量的、靜態(tài)評價方法，并且專家的意見占較大比重，研究結(jié)果的客觀性不夠好且實際應(yīng)用價值不夠高[13]。主成分分析的方法是一種定性與定量相結(jié)合的生態(tài)環(huán)境脆弱性動態(tài)評價的方法，在此之前，也有人應(yīng)用主成分分析的方法進行了生態(tài)環(huán)境脆弱性的評價，并取得了大量的成果[14-16]。
德陽市位于四川省中部是川西高原和四川盆地的過渡地帶。近年來隨著德陽市工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程的加快，圍繞資源環(huán)境的競爭更加激烈，使其生態(tài)環(huán)境發(fā)生了巨大的變化。因此，為推進德陽市生態(tài)文明建設(shè)，積極探索綠色發(fā)展、循環(huán)發(fā)展之路，對德陽市的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量做出有效的評價，具有重要的意義。
2 生態(tài)環(huán)境評價
2.1 研究區(qū)概況
德陽市位于四川盆地東北部，東經(jīng)103°45′-105°15′，北緯30°31′-31°42′之間。西鄰阿壩，東接遂寧，南靠成都，北臨綿陽。全市面積5818km2，現(xiàn)轄綿竹市、什邡市、廣漢市、旌陽區(qū)、羅江縣和中江縣。德陽市境狹長，南北長約162km，東西寬約65km，整體地勢西北高東南低。1983年8月經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)成為省轄地級市，是四川省重點建設(shè)的九大城市之一，也是成都周邊旅游圈的重要組成部分。
2.2 生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)
2.2.1 指標(biāo)選取原則
建立科學(xué)、完善、可行的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價指標(biāo)體系是進行危險性評價的關(guān)鍵，合理有效的指標(biāo)選擇是生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價的必要過程。
生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)遵循以下原則。①科學(xué)性，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價指標(biāo)體系的構(gòu)建要遵循科學(xué)規(guī)律，所選取的評價指標(biāo)應(yīng)能客觀真實地反映生態(tài)環(huán)境的特征、揭示生態(tài)環(huán)境的內(nèi)在特征和外部觸發(fā)原因。同時要考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的難易程度、數(shù)據(jù)精度如何、是否可定量化。②全面性，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是在環(huán)境因素和人為因素的多重作用下的狀態(tài)，評價指標(biāo)體系的建立應(yīng)該綜合考慮。同時評價指標(biāo)體系必須要全面分析生態(tài)環(huán)境要素及其相互關(guān)系。③動態(tài)性，不同的地區(qū)地質(zhì)環(huán)境和生態(tài)環(huán)境有一定的差異，對不同地區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價，在選取評價指標(biāo)時，需結(jié)合研究區(qū)的情況作調(diào)整。
2.2.2 指標(biāo)選取
針對德陽市的環(huán)境狀況，在參考了已有研究并多次聽取專家意見基礎(chǔ)上。本文選取土地覆蓋、植被覆蓋度和海拔高程三個評價因子。①土地覆蓋：結(jié)合相關(guān)資料，確定研究區(qū)的土地覆蓋類型：耕地、有林地、居民地、草地和水域；②植被覆蓋度：根據(jù)歸一化植被指數(shù)（NDVI）提取德陽市植被覆蓋度；③海拔高程（DEM）。德陽市低海拔處高程310m，高海拔處高程4950m，海拔高度差異較大。
2.2.3 數(shù)據(jù)源
遙感影像數(shù)據(jù)：本文采用2015年Landsat影像，空間分辨率為30m，影像來自地理空間數(shù)據(jù)云，成像質(zhì)量良好。德陽市區(qū)域跨軌道號129/038和129/039兩幅影像，采用WGS-84坐標(biāo)系，UTM投影，影像均已完成了輻射校正和幾何糾正。
數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)：采用空間分辨率為30m的DEM數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源于地理空間數(shù)據(jù)云。
2.3 生態(tài)環(huán)境評價模型
根據(jù)前人的研究，為保證評價結(jié)果的實際應(yīng)用價值，本文選取了一種定性與定量相結(jié)合的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價方法，即空間主成分分析的方法。空間主成分分析的步驟如下：①原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；②建立每個變量的協(xié)方差矩陣R；③計算矩陣R的特征值以及每個特征值的特征向量；④通過對特征向量的線性組合進行分類提取主成分；⑤根據(jù)主成分分析結(jié)果，利用數(shù)學(xué)模型計算式（1）研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；⑥利用自然斷點法，將計算結(jié)果分為4個等級，分別為優(yōu)、良、中、差。
式中，F(xiàn)i是第i個主成分，Wi是它的相應(yīng)的貢獻。結(jié)合每個主成分及其對應(yīng)權(quán)值，進行代數(shù)計算得到綜合評價指標(biāo)，來表示區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱情況。EVI的值越大，表示其生態(tài)環(huán)境越脆弱。
2.4 評價結(jié)果
根據(jù)德陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價結(jié)果，得出以下結(jié)論：德陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為良的區(qū)域占35.32%，質(zhì)量為中等的區(qū)域占31.39%，質(zhì)量為優(yōu)等的區(qū)域占20.02%，質(zhì)量為差等的區(qū)域占13.27%。與德陽市2015年土地利用類型相比，得到林地和草地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較好，耕地次之，人類工程用地和汶川地震后造成的地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量最差。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu)和差等主要分布在德陽市的西北部，該區(qū)域植被覆蓋度較高，森林系統(tǒng)的生物多樣性、抵抗力穩(wěn)定性等因素使得該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體上好于其他地區(qū)。草地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量多為中等，草地生態(tài)系統(tǒng)由于物種單一，抵抗力穩(wěn)定性較差，但恢復(fù)力穩(wěn)定性很強。耕地受人類影響較大，但作為一個生態(tài)系統(tǒng)，有一定的自我修復(fù)能力。除地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域外，德陽市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為差等的區(qū)域還廣泛分布于人類工程活動集中的地區(qū)，該地區(qū)由于工程活動造成了地下水下沉、破壞了該區(qū)域的生物多樣性、降低了該區(qū)的恢復(fù)力，使得該區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化。
3 討論
正確認識生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀是維護生態(tài)環(huán)境的重要條件，通過對特定地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行評價，可以了解生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的整體情況，追尋生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化的原因，是提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的方法與途徑。德陽市自1999年10月實施退耕還林工程，截至目前，研究區(qū)完成退耕還林17.75萬畝（1畝≈666.67m2），其中生態(tài)林16.3萬畝，經(jīng)濟林1.45萬畝。退耕還林工程建設(shè)成就顯著，取得了生態(tài)、經(jīng)濟和社會建設(shè)的綜合效益。
為進一步提升德陽市生態(tài)環(huán)境|量，可采取以下措施：
①對研究區(qū)西部山區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的地區(qū)治理的可行方法主要是在一些地勢比較平緩或不適合農(nóng)作物生長的區(qū)域建立多功能混合生態(tài)林、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟林以及規(guī)范化牧場等混合生態(tài)系統(tǒng)；②加強環(huán)境質(zhì)量監(jiān)管力度，引進新技術(shù)，鼓勵引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，改善全市環(huán)境質(zhì)量；③提升全民環(huán)保意識，積極保護生態(tài)環(huán)境。
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關(guān)鍵詞 科技創(chuàng)新文化 指標(biāo)設(shè)計 評價
1 科技創(chuàng)新文化的內(nèi)涵及其構(gòu)成要素
自1912年約瑟夫·熊彼特提出經(jīng)濟創(chuàng)新的概念以來，創(chuàng)新理論研究大致經(jīng)歷了技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新和國家創(chuàng)新系統(tǒng)等不同的發(fā)展階段。現(xiàn)代創(chuàng)新理論認為：創(chuàng)新是指人的思維活動和實踐活動具有創(chuàng)造性、具有不同于前人或超越自身的獨特的途徑和方法。科技是科學(xué)和技術(shù)的總稱，科技創(chuàng)新主要包括科學(xué)創(chuàng)造和技術(shù)發(fā)明創(chuàng)新兩個方面。文化是社會文明的精華，文化的概念有廣義和狹義之分，廣義的文化是指人類在社會歷史實踐過程中所創(chuàng)造的物質(zhì)財富和精神財富的總和。狹義的文化是指社會的精神文化，是社會的思想、道德、科技、教育、藝術(shù)、傳統(tǒng)習(xí)俗等及其制度的復(fù)合體。管理心理學(xué)把“文化”定義為“群體成員共同認同和擁有的一組管理理念與愿景、價值觀取向和行為模式”，創(chuàng)新文化是指與創(chuàng)新有關(guān)的價值觀、態(tài)度、信念的人文內(nèi)涵。科技創(chuàng)新文化是在特定的文化背景下，在科技創(chuàng)新實踐中形成的有利于科技進步的思維方法、價值觀和一系列文化要素的總和。創(chuàng)新與文化的關(guān)系，科技創(chuàng)新與文明進步的關(guān)系，既是一個深刻的理論問題，也是一個緊迫的實踐問題。科技創(chuàng)新需要創(chuàng)新文化先行，任何一個技術(shù)創(chuàng)新活躍、經(jīng)濟繁榮的時代，都需要一個重大的人文創(chuàng)新引導(dǎo)，需要文化的繁榮。科技史的發(fā)展也能證明這一點，比如著名的李約瑟之迷和韋伯疑問——為什么近代科學(xué)沒有發(fā)生在中國？元明以前，中國在科技和經(jīng)濟很多領(lǐng)域都領(lǐng)先于世界，后來的落伍與中國傳統(tǒng)文化的消極思想如忽視理性、注重倫理、因循守舊、不思進取、恥于競爭等不無關(guān)系。
2 科技創(chuàng)新文化指標(biāo)體系的建立
2.1 科技創(chuàng)新文化指標(biāo)體系設(shè)計原則
（1）全面性與代表性相結(jié)合的原則。科技創(chuàng)新文化是一個由多層次、多要素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，涉及到影響科技創(chuàng)新的文化、制度等社會環(huán)境，從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用研究、開發(fā)研究再到成果轉(zhuǎn)移的完整過程和多種特征要素的集合，最大限度地體現(xiàn)以人為本的思想。這就要求相應(yīng)的評價指標(biāo)體系要具有足夠的涵蓋面，盡可能將影響科技創(chuàng)新文化的主要要素囊括在內(nèi)，以系統(tǒng)、全面、真實地反映科技創(chuàng)新文化的全貌和各個層面的基本特征。但是，全面性并非要求設(shè)計的指標(biāo)體系面面俱到，而應(yīng)從眾多的指標(biāo)中選擇最具代表性的重要指標(biāo)，在技術(shù)處理上：一是選擇最有說服力的綜合指標(biāo)取代過多的單項指標(biāo)，二是選擇最能反映科技創(chuàng)新文化的發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，三是在相互包容和相互關(guān)聯(lián)的指標(biāo)中選取最有代表性的指標(biāo)。
（2）科學(xué)性原則。即必須堅持正確的理論指導(dǎo)和科學(xué)的研究方法，選取的指標(biāo)應(yīng)能準(zhǔn)確的反映科技創(chuàng)新文化的內(nèi)涵。以文化競爭力、公共選擇理論、投入產(chǎn)出等理論為指導(dǎo)，堅持理論與實際相結(jié)合、規(guī)范研究與實證分析相結(jié)合、定量分析與定性分析相結(jié)合，既要利用靜態(tài)指標(biāo)反映科技創(chuàng)新文化的基礎(chǔ)、現(xiàn)狀和實力，又要利用動態(tài)指標(biāo)體現(xiàn)科技創(chuàng)新文化發(fā)展的潛力、趨勢和前景。并充分考慮指標(biāo)數(shù)量大、各類中具體指標(biāo)相關(guān)性強的特點，兼顧評價方法的先進性和科學(xué)性。
（3）前瞻性。科技創(chuàng)新文化指標(biāo)體系的設(shè)計要具有前瞻性，要考慮今后發(fā)展變化的可能。為某一區(qū)域的制度績效和文化氛圍提供定量考察，適應(yīng)當(dāng)前國際科技創(chuàng)新文化發(fā)展的形勢與趨勢，符合國家科技發(fā)展戰(zhàn)略和科技政策，引導(dǎo)各科技創(chuàng)新實體堅持以人為本，凝聚一流創(chuàng)新人才，產(chǎn)出高水平創(chuàng)新成果；引導(dǎo)各科研單位加快科技成果的轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)化，為國家經(jīng)濟建設(shè)作貢獻。
（4）可比性原則。統(tǒng)計指標(biāo)所測度的現(xiàn)象的性質(zhì)具有可比性，當(dāng)需要認識兩種現(xiàn)象在一定時間空間條件下的數(shù)量聯(lián)系時，要求對比的兩個統(tǒng)計指標(biāo)所度量的現(xiàn)象在性質(zhì)上有著必然的聯(lián)系。當(dāng)兩個指標(biāo)的度量性質(zhì)相同時，要使用相同的計算方法，使統(tǒng)計指標(biāo)的計算方法具有可比性。可比性還要求對末級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行歸一化或無量化處理。
（5）可行性原則。這一原則主要指每個指標(biāo)數(shù)據(jù)都要有可靠的資料來源，指標(biāo)的計算方法要科學(xué)，要便于計算機進行數(shù)據(jù)處理。在科技創(chuàng)新文化的決定方面，往往有些重要因素或難以直接量化，或有某些對象具有統(tǒng)計數(shù)據(jù)，缺乏完整性。一般研究常常為了便于計算，略去了這些重要的方面，同時要刪除一些內(nèi)容重復(fù)的定量指標(biāo)，以簡化指標(biāo)體系，提高評價的可操作性。
2.2 科技創(chuàng)新文化指標(biāo)體系的構(gòu)建
2.2.1 科技創(chuàng)新文化、制度環(huán)境和經(jīng)濟環(huán)境指標(biāo)
（1）科技創(chuàng)新文化環(huán)境。政府文化投入率（單位：%）：即政府文化經(jīng)費支出與財政總支出的比率；家庭文化娛樂教育服務(wù)支出占家庭消費總支出比重（單位：%）；每百人公共圖書館藏書（單位：冊）；人均教育事業(yè)費支出（單位：元）；每萬人擁有醫(yī)生數(shù)（單位：人）；每萬人擁有影劇院數(shù)（單位：個）；居民文化程度（單位：人）：該指標(biāo)選用每10萬人口中擁有大專及以上文化程度的人口數(shù)；外來文化的認同度（單位：張/人）：該指標(biāo)選用各地出版VCD數(shù)量與當(dāng)?shù)乜側(cè)丝诘谋戎兀唤?jīng)商指數(shù)（單位：%）：即非公有經(jīng)濟社會商品零售額占全社會商品零售額的比重等等。
（2）科技創(chuàng)新制度環(huán)境。促進科技成果轉(zhuǎn)化（文件數(shù)量）；深化科技體制改革（文件數(shù)量）；拓寬科技體制融資渠道（文件數(shù)量）；加大財政稅收支持（文件數(shù)量）；市場化指數(shù)（單位：%）：即非國有經(jīng)濟從業(yè)人員占全部工業(yè)從業(yè)人員的比重知識產(chǎn)權(quán)指數(shù)（單位：作/萬元）：該指標(biāo)選用專利申請量與GDP之比；政府規(guī)模（單位：%）：即政府機構(gòu)工作人員與總?cè)丝诘谋戎兀粚ν忾_放度（單位：%）：選取出口額加上進口額與GDP的比例。
（3）科技創(chuàng)新經(jīng)濟環(huán)境。城市化率（單位：%）：即從事非農(nóng)業(yè)勞動人口占總?cè)丝诘谋戎兀皇I(yè)率（單位：%）；通貨膨脹（單位：%）。
2.2.2 科技創(chuàng)新人力、物力資本基礎(chǔ)
每萬人口的專利申請量（單位：件）；每萬人專業(yè)技術(shù)人員數(shù)（單位：人）：即登記注冊的專業(yè)技術(shù)人員與地區(qū)人口的比率；研發(fā)全時人員當(dāng)量（單位：人年）：研究與發(fā)展人員指參與研究與發(fā)展項目研究、管理和輔助工作的人員，包括項目課題組人員，企業(yè)科技行政管理人員和直接為項目課題活動提供服務(wù)的輔助人員，全時人員當(dāng)量是指全時人員數(shù)加所有非全時人員按工作量折算為全時人員數(shù)的總和；科技機構(gòu)人均固定資產(chǎn)原值（單位：千元/人）。
2.2.3 科技創(chuàng)新投入
（1）企業(yè)投入。技術(shù)開發(fā)人員占從業(yè)人員比重（單位：%）：即各地區(qū)大中型企業(yè)中技術(shù)開發(fā)人員占全體員工的比例；技術(shù)開發(fā)經(jīng)費占產(chǎn)品銷售收入比重（單位：%）：指各地區(qū)大中企業(yè)中技術(shù)開發(fā)經(jīng)費占產(chǎn)品銷售收入的百分比；有技術(shù)開發(fā)機構(gòu)的企業(yè)占全部企業(yè)比重（單位：%）；企業(yè)技改投資比率（單位：%）即企業(yè)技改投資占產(chǎn)品銷售收入的比重；科技開發(fā)貸款占銀行貸款總額的比重（單位：%）。
（2）高校、研究與開發(fā)機構(gòu)投入。大專院校和科研機構(gòu)數(shù)量（單位：個）；每萬人高校教工數(shù)（單位：人）；教學(xué)與科技中副教授以上人員（單位：人）；高校科技服務(wù)課題數(shù)（單位：項）；R&D投入占GDP比重（單位：%）；科技活動經(jīng)費支出數(shù)（單位：萬元）；財政科技撥款占財政支出比重（單位：%）。
2.2.4 科技創(chuàng)新產(chǎn)出
獲獎成果數(shù)（單位：件）；每百萬人口三種專利申請授權(quán)數(shù)（單位：件）；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重（單位：%）；技術(shù)市場成交額（單位：萬元）：包括技術(shù)開發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)轉(zhuǎn)讓以及技術(shù)服務(wù)等有償技術(shù)交易額；新產(chǎn)品銷售收入占全部銷售收入比重（單位：%）：指新產(chǎn)品開發(fā)的產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重；高技術(shù)產(chǎn)品出口額占外貿(mào)出口額的比重（單位：%）；S&N、全國百篇優(yōu)秀博士學(xué)位論文數(shù)（單位：篇）：即發(fā)表在《自然》和《科學(xué)》雜志上的論文和優(yōu)秀博士論文的數(shù)量和；國外主要檢索工具收錄科技論文數(shù)（單位：件）：指被SCI（《科學(xué)引文索引》）、ET（《工程索引》）、ISIP（《科學(xué)技術(shù)會計索引》）收錄的論文數(shù)；國內(nèi)CSCD、CSSCI收錄論文數(shù)（單位：篇）：指被CSCD（《中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫》）和CSSCI（《中文社會科學(xué)引文索引》）收錄的論文數(shù)；每萬人火炬、星火計劃及成果推廣項目（單位：項）。
3 科技創(chuàng)新文化評價模型
3.1 采用主成分分析法構(gòu)造樣本矩陣
由于指標(biāo)體系中各指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性，信息上會發(fā)生重疊，從而影響評價工作的進行。設(shè)某區(qū)域Ri（i=1，2，…，n)在指標(biāo)Ij（j=1，2，…，p）下取值為，得到指標(biāo)矩陣由于指標(biāo)體系中各指標(biāo)反映問題的角度和形式不同，指標(biāo)較多，且各指標(biāo)的量綱不同，為便于比較，對指標(biāo)矩陣進行規(guī)范化處理。令y=X/（對于逆指標(biāo)如基尼系數(shù)、失業(yè)率等的處理需要把X取負號），得到規(guī)范化矩陣Y=(y)np
3.2 計算相關(guān)矩陣
R=(r)=YY/(n-1)(i,j=1,2,…,p）
r=yy(t=1，2，…,n；i，j=1，2…，p)
3.3 求特征值
解樣本相關(guān)系數(shù)陣的特征方程|R-?姿Ip|=0得到p個特征值?姿1≥?姿2≥…?姿p≥0
3.4 確定主成分
按≥0.85確定m個主成分，使信息利用率達到85%，求出前m個特征值所對應(yīng)的特征向量，將之規(guī)范化，得到每個主成分的線性組合y1，y2，…，ym。
3.5 綜合評價
求出樣本在每一主成分上的得分，構(gòu)造綜合評價函數(shù)F=a+a+…+a，ai為每個主成分yi的方差貢獻率，（i=1，2，…，m）為第i個主成分的得分，分別按和F對樣本進行排序，即可得到各樣本的綜合得分。其值越大，某一區(qū)域的科技創(chuàng)新文化越優(yōu)。
參考文獻
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