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职称论文发表

关于中国三大经济区域科技实力分析与评估

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  (2)KMO 检验 和Bartlett球度检验

  根据SPSS软件得到KMO和Bartlett球度检验结果,检验结果表明,KMO值为0.706,根据 统计 学家Kaiser给出的标准,KMO值大于0.7,不能否定因子分析的可行性;同时,巴特利特(Bartlett)球形检验给出的相伴概率小于0.0005,更小于显著性水平0.05。因此,应该拒绝零假设,认为相关系数数据不可能是单位阵,即原始变量之间存在相关性,适合于作因子分析。LWLM编辑。

  4.2因子分析

  (1)选取因子变量

  根据SPSS软件可以得到各因子变量的方差贡献(特征值)及累计方差贡献率,笔者截取了排在前5名的主成分数据,其中,只有前三项(Y1、Y2、Y3)因子变量的特征值大于1;而且,其累计方差贡献率达89.792%(大于85%),旋转后的累积方差贡献率也没有提高。所以,选择前三个因子变量作为 公共 因子是可行的。其中,第一个因子主要解释了科技财力投入水平和技术创新能力两个方面;第二个因子主要解释了政府科技财力投入水平和高新技术产业化水平两个方面;第三个因子主要解释了科技 人力 投入水平。

  (2)计算因子得分

  根据SPSS软件得到因子得分矩阵,其中,有一些地区得分为负数,但这并不表地区的科技实力为负,这里的正负仅表示该地区科技实力与平均水平的位置关系。把地区科技实力的平均水平算作零点,这是在整个过程中将数据标准化的结果,因此不会影响可比性。

  4.3列联表分析

  根据因子得分矩阵来判断各地区的科技实力水平还是不太直观,可以尝试分别对各个公因子的得分值按取值大小进行分类,并做出分类后的因子得分与三大 区域的列联表。笔者按FacN_1>=0.5,0.5>FacN_1>=0,0>FacN_1>=-0.5,-0.5>FacN_1(N=1,2,3)把各个因子得分分成四类,并生成列联表。

  (1)第一因子分析

  根据SPSS软件得到第一因子得分的列联表(如下表2所示)。

 

  由此表可以清楚地看到:首先,全国科技财力投入水平普遍比较低,区域差距较大。在29个省份中,得分超过平均水平的只有5个省份,其中有4个属于东部地区。其次,东部地区内的科技财力投入差距也比较大。在11个省份中,因子得分超过平均水平的只有4个,科技财力投入水平没有显著规律。最后,中、西部地区的科技财力投入普遍较少。8个中部省份在第一因子上的得分都小于零;10个西部省份,除陕西(0.82)外,其余9个省份在第一因子上的得分也都小于零。这表明,几乎所有中、西部省份的科技财力投入都低于全国平均水平。

  (2)第二因子分析

  根据SPSS软件得到第二因子得分的列联表(如下页表3所示)。由此表可以看出:首先,全国高新技术产出水平普遍比较低,区域差距较大。在29个省份中,因子得分超过平均水平的6个省份都属于东部地区。其次,东部地区内的高新技术产出水平差距也比较大。在11个省份中,得分超过平均水平的只有5个,高新技术产出水平没有显著规律。最后,中、西部地区的高新技术产出水平普遍比较低。中西部地区18个省份的得分都小于零,表明中西部地区的高新技术产出水平都低于全国平均标准。与第一因子分析结果对比,我们可以发现:第一二因子分析结果具有较强的关联性,这表明科技财力投入水平与高新技术产出水平密切相关。

 

  (3)第三因子分析

  根据SPSS软件得到第三因子得分的列联表(如下表4所示)。

 

  由此表可以看出,首先,全国科技人力投入总体水平欠佳,区域差距比较大。因子得分超过零的省份有12个,其中11个属于东部和中部地区。其次,东部地区科技人力投入水平相对较高。在11个省份中,得分超过平均水平的有7个。再次,中部地区科技人力投入水平规律不明显。在8个省份中,只有4个省份的得分超过零。最后,西部地区科技人力投入水平普遍很低。在10个省份中,有9个的得分低于零,其中7个低于-0.5。由此可见,三大区域的人力投入呈现明显的阶梯变化趋势,这与各地区的经济发展梯度变化趋势具有较强的相似性,表明人力投入与区域经济发展密切相关。

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