主因范文10篇

主因范文篇1

一、果仁饱满度差的主要原因

1．受木虱危害

2011年木虱发生较重，木虱分泌大量粘液，叶片上沾满了泥土，再加上木虱大量繁殖，吸食叶片营养，严重影响叶片光合作用，而且核桃木虱发生较重的季节，正是长果仁的季节，影响了果仁的生长发育，造成果仁不饱满。

2．枝叶太密，树体郁闭

民丰县栽培的大部分核桃树修剪不到位，有的树甚至不修剪。树体圆满，不分层次，从而造成树体郁闭，通风透光不良，影响叶片光合作用，降低果实品质。

3．施肥少

果树只有营养充足才能多结果、结好果。由于施肥不足，果树生长和结果所需要营养得不到及时补充，造成果仁不饱满，产量品质下降。

4．采收过早

果实采收过早，缩短了生长发育期，减少了果实营养积累，也会造成果仁饱满度差，降低果实品质。

二、应对措施

1．加强木虱防治

防治木虱要依据其生活习性和发生规律，采取“人工防治，适时施药，合理用药，交替和更换农药品种”的综合措施防治，以期达到防治效果。①人工防治依据木虱成虫在树皮裂缝和杂草落叶中越冬的习性，冬季人工刮老树皮，并清除果园杂草、落叶集中销毁，然后全树喷5。石硫合剂，铲除越冬虫源，减少越冬成虫基数。②适时施药掌握防治关键时期开展药剂防治。一是越冬代木虱出蛰盛期，二是第1代卵孵化盛期。出蜇盛期(3月中旬)是药剂防治的最有利时机，在出蜇成虫产卵前8天左右(此期气温较低成虫活动力差)，喷1-2次药，防治效果较好。此期天敌尚未出蜇，即使用药量较大也不会杀伤天敌；第1代卵孵化盛期(4月中下旬)，是药剂防治的第2个有利时机。此时虫态较单一(主要是初孵若虫)，发生期较集中。此次施药可弥补出蜇期防治之不足。③合理用药出蛰期，用2．5％功夫乳油2000倍液，或阿维菌素(虫螨克星)100毫升+高效氯氰菊酯100毫升，对水2oo千克；或虫螨克星250o倍液+博打l500倍液喷雾防治。第1代卵孵化期用30％水胺氰乳油15oo倍液，或1．O％齐螨素6O0o倍液，或20％螨克乳油100o倍液，或1O％吡虫啉6000倍液喷雾防治。④交替用药不能连续多次使用1种农药，应选择2种以上有效药剂交替使用，并及时更新农药，以避免或减缓其产生抗药性。

2．加强树体整形修剪

结果期的核桃树，树冠已逐年郁闭或已经郁闭，造成树体通风透光不良。为提高果实品质，应采取以下修剪措施：①疏枝首先适当对层间大枝进行疏除，然后对结实率低、生长弱的内膛枝条进行疏除修剪。早实核桃分枝多、枝量大，易造成树冠内部枝条过密，不利于通风透光，可去强留弱，随时疏除过密枝条。②回缩对多年生结果枝组回缩复壮。③利用和培养徒长枝当结果枝干枯或衰弱时，可重短截，促其基部隐芽萌发徒长枝，经长放或轻剪后，培养新的结果枝(组)。④二次枝处理对树冠生长的二次枝进行短截，促其萌发侧枝开花结实，对内膛萌发的二次枝疏除。⑤主、侧枝修剪早实类核桃大量结果后，主、侧枝角度变缓，呈衰退趋势。可应用回缩修剪技术促进萌枝发生，抬高分枝角度，逐步更新复壮主、侧枝。

3．加强肥水管理

核桃需肥特点是氮、磷、钾等大量元素消耗最多，其中以氮素最甚。每生产100千克核桃需要纯氮2．71千克。氮素供应不足，常是核桃生长结果不良的主要原因。核桃施肥一般通过基肥、追肥和根外追肥3个途径。①基肥基肥以迟效性有机肥为主，幼树每年每株不低于25千克，初果期50千克，密植盛果期10o千克，稀植大冠树盛果期株施肥可增至20o一25O千克。施肥适期为采收后至落叶前。幼树及初果期树采用环状沟或放射状沟施法，沟宽30厘米、深40厘米。盛果期大树采用穴施或全园撒施后深刨。施肥后要随即灌水。②追肥追肥施入时间主要是在核桃生长期进行，它是对基肥的一种补充。追肥以速效性肥料为主，如尿素、碳酸氢氨、复合肥等，有条件的地方可施用腐熟后的人畜粪尿。追肥一般每年进行2~3次。第1次追肥是在开花前或展叶初期进行，以速效氮为主，主要作用是促进开花坐果和新梢生长，追肥量应占全年追肥量的50％。第2次追肥在6月生长盛期，以速效氮为主，主要作用是满足旺盛生长期对养分的需求，以促进果实发育和新梢生长，减少落果，有利于花芽分化。第3次追肥在7月坚果硬核期，以氮、磷、钾复合为主，主要作用是供给核仁发育所需要的养分，保证坚果充实饱满。如幼树尚未结果可不进行第3次追肥。初植幼树每株年施尿素l0o一3oo克和复合肥200-250克，初果期树加倍。结果大树株施尿素1．O一1．5千克、复合肥1．5-2．0千克、草木灰10-15千克。追肥一般采用穴施。当采用环状沟或条沟法施肥时(基肥或追肥)，开沟位置每年要随树冠扩大相应外移。③根外追肥根外追肥是经济有效的补肥方法。可在开花期、花芽分化期、果实发育充实期喷0．3％-0．5％尿素液、O．3％一0．5％磷酸二氢钾液、O．5％一1．0％过磷酸钙浸出液、0．2-0．3％硫酸钾液、1．O％的草木灰浸出液、O．1％一．0．2％硼砂液等。根外追肥要选择元风晴朗的天气，在下午4时以后进行，并要事先做少量的喷施试验，在确定所用肥料种类和浓度不发生肥害后，再全园喷施。

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1建筑热量平衡，节约能耗对于建筑来说，其能耗的一个很大的方面就是维持建筑内部和外部环境之间的热量平衡。比如炎热地区的建筑内部降温以及寒冷地区冬季的保暖。因此在绿色建筑设计过程当中，如何做好建筑的热平衡工作直接关系到整个建筑节能的效果。文章主要从国内外建筑热平衡设计两个方面对此展开探讨。

1．1德国新国会大厦的热平衡系统的处理通过安装在穹顶的特殊管道吸收建筑内部的温度较高的空气，然后将空气中的热量通过专门的装置进行吸收，等到空气降温之后，再将其引入室内，这样空气就经历了一个循环的过程，从而保证建筑内部温度的平衡。

1．2建筑通风系统的设我国建筑往往都是直接对建筑内部进行换气，往往需要使用大功率的通风换气设备以及空调设备，这样往往造成巨大的能源消耗，这与绿色建筑理念是完全相背离的。我国在这方面与国外先进水平还存在较大的差距。

1．3清华低能耗示范楼一绿色建筑研究中心在进行绿色建筑设计的过程当中，应该尽可能的减少人工设备的使用，尽可能的使用自然条件对室内的温度以及光照进行满足。可以充分利用当地的季风以及光照的特性来来实现室内通风以及采光，从而减少这几方面对能源的消耗。例如可以利用北京地区季风性气候的特点来对室内进行有效的通风，从而大大的减少空调运行的时间。除此之外，还可以通过对建筑合理的设计，根据当地的实际情况设置通风竖井，利用热压通风的原理实现通风换气，从而减少相关设备的使用。在建筑顶端设计玻璃烟囱，利用太阳能强化通风。此外在建筑外立面合适部位设置开启扇，使得室外空气在风压通风的作用下可顺畅地贯穿流过建筑。建成后的清华大学超低能耗示范楼建筑总能耗可有效控制在常规建筑物能耗的1，3以下，冬季可基本实现零采暖能耗，夏季最热月整个围护结构的平均得热仅为5．2W／m，护结构导致的建筑耗冷耗热量仅为常规建筑的10％。此外能源、设备、照明等系统采用了多项节能和可再生能源技术，示范楼单位面积全年总用电量仅为北京市同类建筑用电量指标的30％。

2建筑自然物的生态平衡

良好的环境对于人们的生活以及工作都具有很多益处，能够有效的提高人们的工作效率，缓解工作当中产生的紧张情绪。因此在绿色建筑设计过程当中应该着力营造一种良好的建筑生态环境，从而为人们的生活和工作创造良好的环境，提高生活的舒适感。使人们在建筑当中能够充分的享受自然的和谐。在绿色建筑设计过程当中应该充分利用自然手段来改善建筑的环境。法兰克福商业银行总部大楼，建筑平面是角形，由i枚“花瓣”和“中茎”组成。“花瓣是办公区域，”中茎实际是中庭，从下到上为面朝内的办公室提供天然的排风通道，起到拔风效应。每一个办公空间都能享受通风和采光。电梯，楼梯和服务设施都集中在i个角内，以强化办公室与花园的村落气息。通过建筑设计或改造建筑设计使室内、外通透，或打开部分墙面，使室内、外一体化，创造出开敞的流动空间，让使用者更多地获得阳光、新鲜空气和景色。炎炎夏日，办公楼里面却凉爽宜人，在这里面找不到中央空调之类的制冷设备，楼里面采用的是全新的“空调”系统，耗能只有传统空调的一半，但舒适度却高出很多。具有缓解城市热岛效应，改善屋顶热工性能等作用，因此，这种绿化是一种值得推广的建筑方式。

3建筑水处理

我国是一个水资源十分短缺的国家，特别是在我国的西北地区，水资源的缺乏已经成为制约当地经济发展的一个瓶颈。因此在绿色建筑设计过程当中应该通过科学合理的设计对建筑当中的水资源进行循环利用，减少水的消耗。德国新国会大厦的水供暖平衡系统的处理。大厦自带的热能丁厂所提供的能量在满足日常供暖或降温需要后，剩余的热能将被用来加热从深达300米的地下蓄水层中抽出的地下水，然后再送回低层中存储，以这种手段来利用多余的能量。绝热性能好的地层能有效地防止这些热水的热损失。在冬季，热水被抽出来为室内供暖，存夏季，热水则用来驱动制冷设备，以提供冷却水。地层中的冷却水在炎热的天气则可抽出来作为天花板冷却系统中的冷却剂。热水回收，完全不同于中央空调以往的热回收技术，热回收效果非常高，对废热的回收效率最高可超过80％。

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1.什么是教学质量评价的主因子

教学质量评价的主因子是基于因子分析法构建的教学质量评价指标体系模型中对具体指标进行因子分析后所提取的主成分的重新定义,即二级指标。模型由三个层次组成，第一层为目标层,所含指标为教学质量评价的具体指标。主因子所在为第二层，所含指标为教学质量评价的二级指标。第三层为指标层，所含指标为教学质量评价的三级指标。主因子是构建模型的关键，起到承上启下作用。研究的内容主要包括如何确定主因子的指标数及其包含的具体指标还有它们所占的权重。

2.黑龙江省民族预科教学质量评价的主因子内容

目前黑龙江省民族预科教学质量评价指标由教学态度、教学内容、教学能力、教学效果等4个主因子、15个具体指标组成，4个主因子权重为15：25:30:30。教学态度包括教学纪律、个人仪表、爱学生，教学准备、教书与育人结合等四个具体指标，权重比为5:3:4:3；教学内容包括课程标准和大纲要求符合度、信息量与深浅度适合度、教材选用适当度、理论联系实际等四个具体指标，权重比为10:5:5:5；教学能力包括课堂教学组织能力、教学方法与教学手段运用能力、注重学习方法的传授、现代技术与教学内容的有效整合能力等四个具体指标，权重比为5:10:10:5；教学效果包括课堂氛围、学生受教认可度、能掌握当堂教学内容的70%以上等三个具体指标，权重比为10:10:10。设定A、B、C、D四个等级，等级差为1-2分，满分100分。

二、评价主因子存在的主要问题

1.缺乏对评价主因子的正确认识

由于目前学校教学质量评价的观念较为落后，教学质量评价主因子在设置时，被评价管理部门看成课堂教学管理工作的条框，忽视了教师作为评价主的话语权。构成主因子的具体指标的评价结果作为审核结论被用于人事考核、评奖评，导致教学质量评价的主因子沦为考核内容。质量评价部门因评而设、抄袭兄弟院校、所有专业千篇一律，教师为评而教，学生为评而学，没人真正关心主因子及其指标内涵，造成整个质量评价体系效用缺失。实际上，主因子设置过程本身具有一定的引导作用，所以应充分听取教师与学生意见，纠正对教学质量评价主因子认识的偏差，最大限度的激发教师和学生的能动性。

2.评价主因子设置不全面

评价主因子设置应涵盖教师的教学行为、学生的综合素质、教学的管理水平三个方面，但目前仅反映在教学行为的课堂教学上。评价主因子设置不全面，导致教学质量评价指标体系的不完整，造成与人才培养目标和教学目标脱钩。黑龙江民族预科教育区别于高中教育，不同于大学教育，但它的教学质量评价主因子的通用性过强，缺失了特色，忽视了人才培养目标差异，从而使评价的可信度降低。

3.缺乏对评价主因子的不断修订

教学质量评价主因子不健全，会导致评价结果与评价体系建设目标偏离。这种不健全既表现在评价内容方面的缺失，还表现在不能及时跟上人才培养目标修订的步伐。人才培养目标需要紧跟时代的脉搏，促使评价主因子的不断修订。而现在黑龙江民族预科教学质量评价主因子却是几年不变，即使出现了有别与省内一年制本科预科的两年制新疆预科生。如果评价主因子不能不断自我完善，科学合理的教学质量评价体系也不会真正建立起来。

三、构建黑龙江省民族预科教学质量评价主因子

1.树立正确的评价理念，重新认识教学质量评价主因子

树立以人为本的教学质量评价的理念，评价的主因子更关注教师教学水平的提升和学生综合素质的提高。例如，在关注教学活动结果的同时，更要注重教学活动的过程。在看重学生的毕业率、能力证书率的同时，更要注重学生自主学习、创新能力的培养。因此，教育教学质量评价主因子的设置不能以考评和竞争为主要目的，在衡量和评价学生学习质量时，应当注重考察教师、学生的成长。

2.制定科学合理的评价主因子

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关键词：科技竞争力因子分析聚类分析

一、引言

科学技术作为第一生产力，它是经济发展的重要推动力。而新经济增长理论认为科技是一个重要的生产因素，它可以提高投资的收益，实现收益递增，最终推动经济的持续增长；发展经济学认为科技进步已成为工业产业国际竞争力的关键和核心因素[1]。

省份是个特殊规模的经济体，城市之间存在竞争已成为许多研究人员的共识，所以各省之间的激烈竞争也就必然存在，同时科技的发展水平也影响和制约城市经济整体水平的发展。所以针对目前我国各省的科技投入如何、科技产出怎样、科研经费投入比例如何、又是那些方面影响着科技竞争力等问题，本文将以我国各省科技竞争力为研究对象，运用因子分析与聚类分析，从不同角度测度各省的科技竞争实力，帮助各省了解本地区在科技实力方面的表现，为各省制定科技发展战略提供依据，以使其完成由粗放式产业向高新技术型产业的顺利转变。

二、科技竞争力指标体系

（一）科技竞争力的内涵

科技竞争力的内涵十分广泛，很难给其做出一个明确的定义。赵彦云指出，从科技竞争力独立内涵意义上看包括：教育和科学的竞争基础、技术的竞争水平、R&D的竞争水平、科技人员的竞争水平、科技管理的竞争水平、科技体制和科技环境的竞争水平、知识产权的竞争水平[3]

综合以上各方面的研究，本文认为科技竞争力的内容主要包括：科技投入、科技产出、科技潜力以及科技促进经济社会发展水平因素。

（二）评价指标的筛选

在国际上，世界经济论坛(WEF)和瑞士洛桑国际管理与发展学院（IMD）从1989年起每年发表一期的《国际竞争力年度报告》(简称《洛桑报告》)，是国际上公认的最有权威性的报告之一。

而在国内，《中国科技发展研究报告》（2000年）提出的中国地区科技竞争力指标体系,总体包括科技投入水平、科技产出水平、科技与经济和社会协调发展程度和科技潜力以及制度因素等五大类共40项指标。

综合各方面，参考多数文献，根据省域科技竞争力的定义，以及指标体系设计的客观性原则、多角度原则、动态与静态结合原则、可行性原则，在本文，省际科技竞争力评价体系采用金字塔构架的三级指标体系，包括四个模块、九个要素、二十二个指标。（见表1）

三、研究与分析的方法

（一）因子分析

本文所用数据引自2010年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，根据信息模型对各省的科技竞争力状况进行综合分析评价，同时借助计算机工具和spss11.5统计软件进行相关数据处理，数据来自根据已经选定的指标，对省级相关的数据进行因子分析。

（1）Bartlett球形检验

KMO是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值愈逼近1，表明这些变量进行因子分析的效果愈好。由spss计算结果得到KMO=0.742，适合用因子分析；而Bartlett球形检验给出的相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，因此拒绝Bartlett球形检验的零假设，认为适合于因子分析。

（2）主因子分析

进行因子分析主要采用主成分分析法。依据选取主因子的特征值必须大于1，且所选取的主因子对方差解释的累计贡献率百分比应大于80%的原则，依据主成分分析的结果确定公共因子的个数。

表2为因子分析后因子提取和因子旋转的部分结果，可以明显地观察到,前四个主因子的贡献率已达88.365%（≥85%）,这说明前四个主因子所含的信息量已占全部信息量的88.365%，按照特征值大于1的原则提取的前四个主因子，经过旋转后,四个主因子特征值仍大于1,其累计贡献率并没有发生变化,说明信息量经过旋转后并没有减少。因此,选取这四个主因子作为省域科技竞争力的组合指标进行分析。通过计算得到4个主因子与各指标变量之间的初始因子载荷矩阵,但其结构不够简化,不易于对因子做出具有实际意义的解释。为了得到结果更为明确的因子荷矩阵,对初始因子载荷矩阵实施方差最大旋转。

（3）主因字含义解释

第一主因子的解释。通过观察旋转后的因子载荷矩阵，可以看出第一主因子主要在一些次级因子上有较大的载荷。这些次级因子分别是:教育财政支出（亿元）、互联网上网人数（万人）、高技术产品出口额占全国份额（%）等；这些次级因子描述了省域科技竞争力的一些基础条件，因此可以称第一主因子为科技竞争力基础指标。它对全部旋转后变量的方差贡献达37.447%。

第二主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:技术市场成交额（万元）、R＆D经费占GDP的比重（％）、大专以上教育程度的人口/年底总人口总数（%）等，此因子中可以看到技术、研发（R＆D）、高新技术产业是主导因素，因此可以成为科技创新与研发因子，第二主因子对全部旋转后变量的方差贡献达24.835。

第三主因子在地方财政科技拨款占地方财政支出的比重（%）、人均地区生产总值(元)等一些次级因子上有较大的载荷，从中可以看出主要的影响因素是资金的投入，因此可以将第三个因子称为因子，它对全部旋转后变量的方差贡献达14.736%。

第四主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:工业废水排放达标率（%）、工业固体废物综合利用率（%），,因此可称为。该主因子对全部初始因子的方差贡献为11.348%,占第四位。

由上述因子分析可以得出结论，影响省级科技竞争力的主要因子有科技竞争力基础、科技创新与研发、科技财政投入、环境影响。

（4）各省的总得分及排序

利用上述四个主因子所代表的贡献率，因子值贡献率为权重，计算各地区科技竞争力的综合得分。其中第一主因子的权重为0.37447，第二主因子的权重为0.24835，第三主因子的权重为0.14736，第四主因子的权重为0.11348。

F=0.37447F1+0.24835F2+0.14736F3+0.11348F4

在引用的数据中由于西藏和青海两省有缺失值，最终没有因子得分，上表综合因子得分大于0意味着该省级科技竞争力位于总排名的中上游水平，得分小于0意味该省级科技竞争力相对较差。广东、北京、江苏、上海、浙江、山东等是我国省级科技竞争力较强的地区。

（二）聚类分析

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目前，全球贸易结构从过去以货物贸易为主不断升级转变成当前以服务贸易为主的核心结构。据《中国统计年鉴》，20世纪80年代，我国对外贸易进出口总额当中，服务贸易不足货物贸易的8%，到2014年这一比重上升到了14.04%，这表明我国服务贸易的发展速度赶上并超过了货物贸易的发展速度；从出口额来看，1982年我国服务贸易出口额为25亿美元，1993年突破100亿美元达到110亿美元，2007年突破1000亿美元达到1216亿美元，2014年已经上升到了2222亿美元；从我国服务贸易出口结构来看，我国服务贸易出口结构分为外延式增长和内涵式增长，呈现出通过增加资源投入等外部数量和规模的变化促进增长与通过提高资源利用率等内部效率来促进增长的双重特点，这就意味着我国服务贸易出口逐步由传统劳动密集型为主转变为技术密集型为主导的贸易模式。在此背景下，提高我国服务贸易出口技术含量对促进我国对外贸易的发展有着重要的作用。本文在此背景下，采用因子分析法来判断各指标对服务贸易出口技术含量的影响程度，这对促进我国服务贸易增长方式的转型有着重要的理论意义和实践价值。

二、指标选择和数据来源

（一）指标选择。本文从经济发展状况、国家和社会资金投入情况以及服务业发展状况，选取了2001-2015年，我国的人均GDP、货物贸易出口额（GE）、科技总投入(R&D)、教育总经费（EDU）、职业培训投入（TRA）、服务业外商直接投资（FDIS）、服务贸易发展水平（ST）等指标。由于数据的难获取性，其中科技总投入用研发科技经费（R&D）来衡量；职业培训投入由全国就业训练中心经费总来源来代替；服务贸易发展水平由历年的服务贸易进出口总额比重来衡量；服务贸易发展规模由历年服务贸易进出口总额占服务业的比重来衡量。（二）数据来源。本文人均GDP、服务贸易外商直接投资、货物贸易出口总额、科技总投入、教育总经费、和服务业发展水平等数据均由历年《中国统计年鉴》分析整理得出，职业培训投入数据由历年《中国劳动统计年鉴》分析整理得出。

三、实证分析过程和结果

（一）KMO检验。本文利用stata12.0软件，对选取的7个指标进行KMO检验，得出培训投入的KMO值仅为0.0812，但总的KMO值为0.6682，由此可以判断本文各原始变量是适合做因子分析的。（二）因子分析。利用stata12.0软件，采用主因子法对选取的7个原始变量进行因子分析，其结果如表1，可以看出，影响我国服务贸易出口技术含量的因素可归因于7个成分，但只有成分1和成分2的特征值大于1，且这两个成分解释了7个变量组合方差的98.64%。因此，本文将保留这两个成分，对原始变量与两个主要因子之间的关系进行研究。表2为因子载荷表，反映的是各原始变量与两个主因子之间的相依程度。由表可以看出，培训费用相对于主因子2的载荷系数为0.9925，其余6个原始变量相对于主因子1的载荷系数值都在0.9以上，这说明培训费用与主因子2的相依程度高，其余6个原始变量与主因子1的相依程度极高，由此我们可以将培训费用归于主因子2，其余6个原始变量归于主因子1。按各原始变量性质的异同，我们可以定义主因子1为宏观指标，主因子2为微观指标。（三）因子旋转。通过因子旋转，我们可以找出意义更明确、更符合实际意义的主因子。通过Stata12.0得出旋转后的特征根与方差贡献度，与旋转前不同的是，旋转后影响我国服务贸易出口技术含量的因素仅归因于两个成分，且其特征根都大于1，方差贡献度为98.64%，因此，这两个成分是影响服务贸易出口技术含量的主因子。由于旋转后的因子载荷与旋转前一致，因此，培训费用仍归于主因子2，即微观指标，其余6个变量归于主因子1，即宏观指标。（四）因子得分。因子得分表示的是样本在公共因子上的取值，其中βij表示因子得分系数：Fi=βi1X1+βi2X2+...+βijXji=1,2j=1,2,...,7（1）通过Stata12.0，我们可以得出各初始变量与公共因子1和公共因子2的线性关系为：F1=0.1683X1+0.17523X2+0.16476X3+0.16618X4+0.0454X5+0.16906X6+0.17102X7（2）F2=-0.02885X1+0.16154X2-0.06673X3-0.05105X4+0.96826X5-0.00077X6+0.03625X7（3）根据上述线性关系，可以得到主因子值，据此可以建立综合评价模型：F=W1×F1+W2×F2，Wi为权重，由此可得出综合评价模型为：F=0.8517F1+0.1483F2，从该模型可以看出，宏观因素能解释综合评分变动原因的85.17%，而微观指标仅能够解释综合评分变动原因的14.83%。代入各原始变量的值，我们可以得出2001-2015年的公共因子Fi值，进而可得出综合评分F值，如表3为计算得出的因子分析综合评价得分表。由表可知，2001-2015年，我国服务贸易出口技术含量大体上呈稳定上升趋势，08年的增长速度有所下降，09年出现了大幅度的下滑，其可能原因在于07年的次贷危机和08年金融危机对我国对外贸易的打击十分严重，但经过一系列政策调整，全球经济回暖，我国服务贸易出口技术含量又开始稳健增长。

四、结论和政策建议

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从偿付能力、盈利能力、成长能力和运营能力四个方面选择13个指标作为分析的起点,具体如表1。

实证检验

本文所有指标数据均来自于中国统计局公布的《中国保险年鉴》中国保险监督委员会网站上公开的信息及对外公开的上市保险公司年度财务报告,选取20家保险公司构成本文的研究样本。应用统计软件SPSS16.0,利用分析模块下的降维选项,将指标体系的众多指标综合为少量的几个因子,借助少量的因子来分析与研究我国13家保险公司经营绩效状况。在对因子进行旋转式采用了旋转,以便得到每个因子的经济含义。运用spss16.0在计算机上完成上述操作,得到因子的特征值,贡献率的数据(见下表)。说明5个因子基本涵盖了评价体系中的绝大部分的信息。第一主因子第F1,从不同的侧面反映了长能力、运营能力等指标。第2主因子对盈利能力、偿付能力等指标的代表性很强。第3主因子能较好地代表偿付能力方面的指标;第4主因子在偿付能力、运营能力方面有较好的代表性;第5主因子能较好地代表成长能力方面的指标。通过因子分析,运用主成分方法提取主因子,确定本文所采用的评价模型的n=5.各正交旋转因子的贡献率占主因子总累计贡献率的比重为权重,根据旋转后的主因子的贡献率和各个地区主因子的得分(见表3),运用评价模型计算出各个保险公司经济发展水平的综合得分(见表3),计算公式为其中:Qi为第i个公司综合得分,Yi1、Yi2、Yi3、Yi4、Yi5分别为第i个公司5个主因子的因子得分。

结论与评价

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现代人力资本理论形成于20世纪50年代末和60年代初。西多奥·W·舒尔茨(1962)“资本有两种存在形式:一是物质资本形态,即通常所使用的主要体现在物质资料上的那些能够带来剩余价值的价值;二是人力资本,即凝结在人体中的能够使价值迅速增值的知识、体力和价值的总和。”①人力资本运营,是现代企业经营的战略构成要素,是为了储备和利用战略性人力资源而进行的创造、使用、保存并转让人力资本的投资和市场运作活动,人力资本运营成为区域资本运营中的核心内容,其绩效水平的高低直接影响区域的经济增长和持续发展水平。

二、区域人力资本运营绩效评价指标体系构建

21世纪以来,我国区域经济发展的实践有力地促进了学术界对区域人力资本运营绩效评价体系的研究。本文在文献的基础上从人力资本的使用绩效、形成绩效、扩张绩效、持续绩效四个方面筛选和设计出10个具体指标构成区域人力资本运营绩效评价指标体系。

该区域人力资本评价指标体系涉及到对人力资本存量、人力资本的要素产出弹性、企业的人力资本成本率等间接指标的计算,对人力资本存量测度的准确与否直接关系到其他指标的有效计算。考虑数据的可获得性,本文采用教育年限法测量人力资本的存量。该方法认为:教育形成的知识构成了人力资本的核心内容,教育的成就越大,人力资本的投入就越多;国民的受教育程度越高,人力资本的存量也就越大。

三、广东省18个市的人力资本运营绩效评价

根据《广东省统计鉴》和《中国统计年鉴》,以2008年广东省21个市的10项评价指标的原始数据为样本,经计算珠海、汕尾、揭阳三个城市的数据存在异常,最终选择了18个城市的10项指标数据作为样本,利用SPSS软件中的因子分析,评价人力资本的区域运营绩效。

(一)因子分析

根据分析结果,特征值大于1的三个主因子一共解释了69.887%的原变量信息;第四个因子的特征值达到了0.972,四个主因子的方差贡献率达到87.988%,已经能解释原变量的绝大部分信息。根据公因子的累计贡献率大于85%的原则,强行提取四个主因子建立因子载荷矩阵(见表-2);采用最大方差法进行正交旋转,得到旋转后的因子载荷矩阵(见表-3)。

从表3可以看出,X3、X5、X8在第一主因子上有较大载荷,故将第一主因子命名为使用绩效因子。X1和X4在第二主因子上有较大载荷,将第二主因子命名为形成绩效因子。X2、X6、X7在第三主因子上有较大载荷,命名为扩张绩效因子。X9、X10在第四主因子上有较大载荷,将第四主因子命名为持续绩效因子。

(二)计算因子值及各市的人力资本运营绩效综合指数

根据每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型,根据主成分综合模型即可计算综合主成分值,并对其按综合主成分值进行排序,即可对各地区进行综合评价比较。

(三)评价结果分析

珠海、汕尾、揭阳三个城市的指标由于数据异常没有纳入考虑范畴,故选用平均数的方式来表征广东省四大区域的区域人力资本运营绩效水平。

广东省18个城市的人力资本运营绩效存在明显的梯度。从表4中的数据可以将18个城市的人力资本运营绩效大致划分为五个梯队。总体看来人力资本运营绩效水平的高低与区域经济的发展成正相关关系。珠江三角洲作为广东省经济发展的龙头,其人力资本运营水平明显较其他三个区域高,城市间的差异程度相对较小。东翼和西翼城市的经济发展水平不如珠江三角洲九市,但发展速度非常快,同城市间的绩效有一定的差异。山区五市的经济较为落后,人力资本的运营水平也最低;同时城市间绩效水平的差异程度很大。

广东省各个城市人力资本运营的不协调性非常显著。运营绩效列在最末的清远,人力资本的使用绩效却较其他几个方面突出,列在所有城市的第五位。而人力资本运营的总绩效最高的广州,其使用绩效和扩张绩效均是18个城市中的第一,但形成绩效和和持续绩效只列在所有城市中的第十位。广州作为省会城市对人力资本具有很强的吸引力、由于历史累积效应在人力资本存量上具有绝对优势;已经形成了门类较全、品种较多,技术装备和生产工艺都比较先进得服务业和轻工业生产体系,能吸纳更多的人员从事三次产业。清远等一些较落后城市占有的资源总量虽然少,有限资源得到了充分的配置和开发利用,产生了较好的人力资本使用绩效。

广东省不同区域内人力资本运营的有较大的差异性。营绩效最高的珠江三角洲九市,在扩张绩效和持续绩效上的得分只有0.129和0.283;东翼城市在这两个主因子的得分上达到了0.265和0.736,是珠江三角洲九市的2.054倍和2.601倍。运营绩效最差的山区五市,在形成绩效的得分上也要高于东翼和西翼的城市。可以认为,人力资本运营绩效的区域差异性与广东区域经济发展差距存在一定联系。广东省内各区域GDP总量占全省比例极不平衡,2000年珠三角、东翼、西翼和山区分别占全省GDP的75.2%、9.5%、6.8%和8.5%;2006年,珠三角占全省GDP的将近80%,区域总体差距呈现明显上升的趋势,人力资本运营的绩效差距也随之扩大。

四、广东省区域人力资本运营绩效评价的启示

主因范文篇8

关键词：学生成绩;量化评价;因子分析

随着高等教育的普及以及我国双一流高校的建设，当今的高等教育将面临越来越多的合作与竞争，这种竞争最终会归结到人才的竞争和教育的竞争。现阶段对学生学习成绩的评价一方面凭借任课教师对学生课堂上表现，作业完成情况的感官评价，另一方面依靠期末班级的平均分、不通过率判断班级成绩好坏，显然该两种评价方法都无法解释是何种因子影响下的学生学习成绩变化的原因。本研究利用长江大学资源与环境学院水文与水资源工程专业学生前四学期22门课程的成绩，以每个年级的学生成绩为分析对象进行因子分析，找到了影响各年级学生成绩的主要因素，并进行年级之间主因子影响对比分析，来评价某届学生成绩的综合情况。本研究的理论创新和方法创新在于，尝试通过因子分析的方法实现对某届学生学习成绩感官评价量化评价的转变，提出可行的量化方法。

一、材料与方法

1.研究对象。以长江大学资源与环境学院，2013—2015届水文与水资源工程193名学生22门学科为研究对象，学科包括自然地理学、大学英语A听说（上下）、大学英语A（上下）、计算机基础、高等数学A（上下）、水利工程制图及CAD、普通地质学、线性代数、大学物理A（上下）、中国近现代史纲要、大学物理实验A（上下）、大学化学、地下水文学、气象与气候学、概率论与数理统计、水力学、构造地质学等。2.研究方法。研究方法包括访谈法和数据统计法。为了了解学生对各门课程及授课教师的看法，以及学习过程中随着知识的积累和人生目标的确定发生的心理动态变化，每学期对三个年级的学生进行了全面的访谈，内容包括对各课程的兴趣、对任课教师的满意度、对学院培养方式得认可度、自认为影响学习的主要因素及学习的目标等。本文采用SPSS18.0对193名学生的22科成绩进行因子分析。

二、结果与讨论

将三个不同的年级22门课程成绩分别作为变量进行因子分析。成绩间的相关矩阵为系数，采用KMO检验因子分析结果的可靠性。基于特征值抽取主因子，特征值大于1的因子作为主因子进行讨论。为了更好地甄别主因子差异，采样最大方差法对矩阵进行旋转，最大收敛性迭代次数25。1.2013届学生成绩分析。因子分析KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值为0.744。共提取五个主因子，方差贡献率分别为22.894%、17.329%、11.620%、10.237%、7.380%，累积贡献率为69.461%，即解释了原始数据69.461%的信息。本文讨论主因子中因子载荷超过0.4的变量，因为载荷低于0.4的变量往往被认为对该因子没有贡献。五个主因子分别用F1、F2、F3、F4和F5表示。F1因子中，因子载荷大于0.4的变量中，除了水力学、大学化学为专业课外，其他均为公共课，可将该因子命名为基础课程因子。F2因子中，因子载荷大于0.4的变量均为英语课程，英语课程为部分理科生的弱项，学生成绩受英语学习基础影响很大，可将该因子命名为英语课程因子。F3因子中，因子载荷大于0.4的变量多为专业课，可将该因子命名为记忆性专业课程因子。F4因子中，因子载荷大于0.4的变量中除构造地质学外，均为实验课程，可将该因子命名为实验课程因子。F5因子中，中国近现代纲要占绝对优势。水利工程制图为专业作图课程成绩差异不大，与学生的空间想象力有关。可将该因子命名为社科类课程因子。2.2014届学生成绩分析。因子分析KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值为0.905。共提取五个主因子，方差贡献率分别为24.276%、21.535%、19.284%、6.873%、6.063%，累积贡献率为78.032%。F1因子中，因子载荷大于0.4的变量主要为专业基础课程和公共课课程，可将此因子命名为基础课程因子。F2因子中，因子载荷大于0.4的变量依然是英语类课程，可将此因子命名为英语课程因子。F3因子中，因子载荷大于0.4的变量主要是专业核心课程以及大二下学期开设的通识教育课程，可将此因子命名为专业核心课程因子。F4因子中，因子载荷大于0.4的变量为大学物理实验A（下）、中国近代史纲要。通过访谈得知这类课程其成绩主要与学生的出勤和课堂表现有关。F5因子中，因子载荷大于0.4的变量（学科）为大学物理实验A（上），该门课程学生成绩差异小，但是平均分低于与之同类型课程的大学物理试验（下），考虑学生学习能力不变，不同老师在成绩总评时存在差异，该因子受老师评分标准影响较大，可命名为非课程影响因子。3.2015届学生成绩分析。因子分析KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）值为0.889。共提取五个主因子，方差贡献率分别为24.086%、18.582%、17.778%、6.421%，累积贡献率为66.867%。F1因子中，因子载荷大于0.4的变量中，除构造地质学专业基础课外，其他均为公共课和专业核心课程，可将此因子命名为基础—专业课程因子。F2因子中，因子载荷大于0.4的变量中，普通地质学、自然地理学、地下水文学为需要记忆的专业课程，大学物理实验为试验课程，反映出理科生学生的记忆能力与动手能力，可将此因子命名为记忆性专业课程因子。F3因子中，因子载荷大于0.4的变量中，除中国近现代史纲要以外，都为英语课程，可将此因子命名为英语课程因子。F4因子中，因子载荷大于0.4的变量（学科）为大学物理A（下），该课程为公共课课程，学生成绩普遍低，且成绩差异小，通过访谈得知，与之同类课程大学物理（上）课程考试中，考试简单，学生形成惯性思维，在第四学期学习中大部分同学学习状态散漫，期末考试试卷较上一学期难，学生成绩低。但是第四学期其他课程未见学生学习态度明显变化，可见该因子受试卷难易程度差异影响大，可将此因子命名为非课程影响因子（见下图）。各影响因子分布范围4.各届学生差异的原因分析。以上分析可得三届学生成绩的因子分析在英语课程，基础课程等方面受因子影响存在共性，但也存在显著性差距（见下表）。由上表可知：对成绩影响最大的因子主要是基础性课程；13级和14级英语课程为第二大影响因子，从14级到15级非课程影响因子开始成为主因子中的一部分；15级学生学习成绩的主要影响因子较13级、14级学生减少一个主因子。其主要原因在于基础性课程一般为难度较大的高等数学、概率论与数理统计、线性代数、大学物理、大学化学等课程组成。由访谈可知此类课程挂科率也是较高的，由此也可解释基础性课程为何是主要的因子。英语课程属于公共基础课程的一部分，将英语课程作为一个单独的因子提取，可见英语也是影响大学成绩的重要部分。而非课程因子的出现表明14级至15级教学方式发生了改变。教师的评分标准、考试的类型方式成为影响学生成绩的低负荷影响因子。由访谈可知2014年起学校教师评分以课堂表现和考试成绩百分比计算，课堂表现的成绩比重增大，尤其是社科类学科和公共选修课程教师的评分更加具有不确定性，由此也可解释14级高负荷（12.936%）的非课程因素。15级学生成绩因子分析较13级14级学生减少一个主因子，影响学生学习成绩的主要因素减少，解释了2015年长江大学采取整体一本招生，学生各方面的综合能力素质有所提高的结果。5.应采取的相关对策。将各影响因子按照负载大小进行排序：基础课程（71.256%）>英语课程（56.642%）>专业课程（49.486%）>非课程（19.357%）>实验课程（10.237%）>社科类（7.38%）。可得影响学生成绩最主要的为基础课程的成绩，由此应该加大对基础课程的教学投入，英语课程因子作为第二大因子可见其重要性。故高校也应当重视对英语兴趣的培养。其次，专业课等课程受教学方式，教师教学能力、考试难易等因素的影响较大，因此在教学过程中培养学生专业兴趣，提高教师讲课能力将会极大提高学生的学习乐趣。非课程因素解释度较大在于学校没有统一的科目评分标准、考勤条例、试卷出题规范，各类评分受教师主观因素太大。因此制定合理的考勤制度，评分准则，出题规范等将会有效避免学生成绩的大幅度变化。

三、结论

综上所述，通过因子分析，解析了2013级、2014级、2015级三个年级学生前4个学期里22门学科的考试成绩。解释了大部分原有的变量信息。对各届学生因子分析的差异进行比较分析，得出了当前环境下影响学生学习成绩的主要因素。进而说明因子分析进行教学的量化评价是可行的。

参考文献：

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[2]孙秀宇.浅谈如何做好大一新生学习指导工作[J].教育教学论坛，2013

[3]谷秋颖.大一新生的思想特点及引导方式探析[J].思想政治教育研究，2014

[4]谭晓蓓.Excel在学生成绩统计分析中的综合应用[J].电脑编程技巧与维护，2016

主因范文篇9

关键词：珠江三角洲；行业竞争力；创新能力；行业规模；经济效益；因子分析

改革开放20多年来，珠江三角洲区域经济发展取得了显著成就，成为广东省经济社会发展的龙头和主体。2004年，珠三角地区完成国内生产总值(GDP)合计13394亿元，实现一般预算内财政收入931.96亿元，人均GDP达4.63万元，城乡居民储蓄存款余额12679.98亿元，成为全国较为富裕的地区之一。作为全国区域经济中最具活力的增长极之一，珠江三角洲在整体经济实力和产业发展上都有诸多优势，例如区位优势、劳动力优势、产业优势、开放度优势、市场化优势等等。但随着全球经济一体化步伐的加快以及我国实施西部大开发战略，全国呈现全面开放的格局，珠江三角洲原先拥有的政策和区位优势逐渐减弱，经济转型面临的困难和压力加大、外贸出口面临国内外“一高一低”双重夹击、可持续发展战略对推进工业化的制约作用不断加强等因素都使得珠三角经济发展尤其是其工业竞争优势面临挑战。近年来，以上海浦东为龙头的长江三角洲经济迅速崛起，显示出强大的吸引力、辐射力，形成了与珠三角竞争、合作并存的格局。面对与长江三角洲地区的激烈竞争，珠三角在人力资源、技术资源、市场腹地、工资成本等方面都呈现出劣势。因此，对作为珠江三角洲区域经济发展主要驱动力的工业企业的行业竞争力进行科学的测度和研究，可以使我们更为直观清晰的了解珠江三角洲工业企业行业竞争力的现状，为今后行业竞争力提升提供科学的依据。本文把珠江三角洲工业企业划分为37个行业并对其竞争力进行定量的比较研究，对珠三角各工业行业的发展现状、优势、不足和发展潜力进行科学评价，对制定科学的工业发展战略提出政策建议。

一、指标及评价方法的选择

(一)指标选择工业企业的行业竞争力实际上就是工业企业所具有的开拓市场、占领市场并以此获取利润的能力。从理论上来研究，对工业企业的行业竞争力及其评价要素的分析，可以从该产业的经济规模、经济效益、科技创新能力三个方面对其加以框定。根据系统、稳定、可操作的原则，本文选择珠江三角洲工业企业中37个行业的22个具体指标构建指标体系。

(二)评价方法。本文选择多元统计分析方法中的主成分分析法作为行业竞争力多层次综合性评价的方法，运用SPSS软件给予实现。因为SPSS软件不能直接进行主成分分析，因此我们借助该软件中的因子分析来完成。我们运用的多层次因子分析法是通过在多个变量指标中寻找主因子，用主因子来充分反映原始变量信息，同时通过对整个指标体系中各层指标进行逐层分析，从而得出最终结果的分析方法。这种分析方法可以对影响最终结果的各个因素进行评估，使我们对客观经济现象做出更为全面的把握。

我们通过提取主因子对工业企业行业竞争力进行测定，按照主因子累计方差贡献率≥85％的原则，得出各主因子F1、F2…Fn，(n=1，2…n)，将各主因子作为自变量进行回归分析，即可计算各行业的主成分值。

Fn=λnX1+λnX2+…+λnXn(i=1，2…n)(1)

以主因子方差贡献率为权重计算每个行业的综合竞争力得分，也就是各主成分上的得分乘以其对应的方差率之和为综合得分，公式为：

Fn=F1K1+F2K2+…+FnKn(2)

行业竞争力得分值越高，说明该行业竞争力越强；得分越低，说明该行业竞争力越差。结果为负值，说明该行业的竞争力处于被评价行业中的平均水平之下；得分值为正值，说明该行业的竞争力位于平均水平之上。

二、数据处理

文中总量指标数据均来自《中国科技统计年鉴》(2005)和《广东统计年鉴》(2005)。另外，为了统一单位和便于计算，涉及到货币单位的指标统一以人民币为表示单位。由于行业竞争力指标体系中的各指标存在着方向、数量级的不同等问题，为使各指标在整个系统中具有可比性，应该将定性指标进行定量化处理。具体来说，反映行业竞争力的指标一般可以分为两种：正向指标(越大越好)和反向指标(越小越好)，我们必须将它们量化为[0，1]上的指标属性值。这里，我们利用功效系数法对其进行标准化和同趋化处理。

(一)当指标数值越小越好的时候，功效系数计算公式为：

Yj=(Xjmax-Xj)／(Xjmax-Xjmin)

Yj表示第j个指标的功效系数，X1表示第j个指标的数据值，Xjmin表示第j个指标取值区间上的最小值，Xjmax表示第j个指标取值区间上的最大值，以下相同。

(二)当指标数值越大越好时，功效系数计算公式为：

Yj=(Xj-Xjmin)／(Xjmax-Xjmin)

三、因子分析结果

运用SPSS12.0对经过功效系数法标准化的数据进行因子分析，提取特征值大于1的因子，得到结果如表1。

从表1可以看到，当我们提取三个特征值(分别为10.530、8.437和1.646)时，其累计方差贡献率为93.691％，这说明提取3个因子已经能够集中反映珠江三角洲工业企业行业竞争力指标的主要信息。我们对22个指标进行正交旋转，可以得到相应的因子载荷矩阵如表2。

根据表2，我们可以把各主因子分别命名为创新能力因子、行业规模因子和经济效益因子。

主因子1(创新能力因子)：在科技活动人员数量、科学家和工程师数量、科技活动经费、新产品产值、新产品销售收入等指标上载荷显著，均在0.85以上，方差贡献率为47.862％，集中反映了珠江三角洲工业企业科技创新能力的总体情况。

主因子2(行业规模因子)：在企业单位数、产成品、工业总产值、流动资产年平均余额、产品销售收入、工业增加值、亏损企业数量等指标上载荷显著，均在0.65以上，方差贡献率为38.349％，反映了行业经济规模对行业竞争力的影响程度。

主因子3(经济效益因子)：在固定资产净值平均余额、本年应交增值税、利税总额、年末所有者权益合计、利润总额、亏损总额、产品销售税金及附加等指标上载荷显著，均在0.8以上，方差贡献率为7.480％，反映了行业的经济效益状况。

四、结果评价

根据(1)式，将各主因子作为自变量进行回归分析可得到各行业竞争力的主因子得分如表3。

从表3中可以看到，在创新能力因子项目中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，纺织服装、鞋、帽制造业竞争力列前五位，其中通信设备、计算机及其他电子设备制造业的优势最为明显。实际上，这五大产业均为珠江三角洲的支柱产业，其中前四项是新兴支柱产业，纺织服装、鞋、帽制造业是传统支柱产业，这表明珠江三角洲工业发展在保持传统优势产业技术更新的同时，加大了新兴支柱产业的研究与开发，这些支柱产业在创新能力方面的明显优势将是今后珠江三角洲经济长足发展的根本动力。

在行业规模因子中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，化学原料及化学制品制造业，交通运输设备制造业列前五位。需要注意的是，在行业规模这一因子下，珠江三角洲仅有11个行业竞争力得分为正值(竞争力在平均水平之上)，其余行业得分均为负值，这突出反映了珠江三角洲工业行业布点分散、产业集中度不高、生产能力过剩、企业规模偏小等制约发展的瓶颈问题。

在经济效益因子中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电力、热力生产和供应业，交通运输设备制造业，化学原料和化学制品制造业，电气机械及器材制造业列前五位。这表明新兴行业的经济效益明显优于传统行业。有趣的是，在这一因子的得分中，所有行业均为正值，这表明珠江三角洲工业行业的经济效益方面的竞争力处于平均水平之上，这也从一个侧面说明了珠江三角洲实施经济发展模式由粗放型向集约型转变的良好成效。

利用(2)式，我们可以得到珠江三角洲工业企业各个行业竞争力的综合得分如表4。

五、结论及建议

从综合得分可以看到，珠江三角洲工业企业竞争力最强的五个行业分别是通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，化学原料及化学制品制造业，交通运输设备制造业。从这个结果我们可以得出：

主因范文篇10

关键词：珠江三角洲；行业竞争力；创新能力；行业规模；经济效益；因子分析

改革开放20多年来，珠江三角洲区域经济发展取得了显著成就，成为广东省经济社会发展的龙头和主体。2004年，珠三角地区完成国内生产总值(GDP)合计13394亿元，实现一般预算内财政收入931.96亿元，人均GDP达4.63万元，城乡居民储蓄存款余额12679.98亿元，成为全国较为富裕的地区之一。作为全国区域经济中最具活力的增长极之一，珠江三角洲在整体经济实力和产业发展上都有诸多优势，例如区位优势、劳动力优势、产业优势、开放度优势、市场化优势等等。但随着全球经济一体化步伐的加快以及我国实施西部大开发战略，全国呈现全面开放的格局，珠江三角洲原先拥有的政策和区位优势逐渐减弱，经济转型面临的困难和压力加大、外贸出口面临国内外“一高一低”双重夹击、可持续发展战略对推进工业化的制约作用不断加强等因素都使得珠三角经济发展尤其是其工业竞争优势面临挑战。近年来，以上海浦东为龙头的长江三角洲经济迅速崛起，显示出强大的吸引力、辐射力，形成了与珠三角竞争、合作并存的格局。面对与长江三角洲地区的激烈竞争，珠三角在人力资源、技术资源、市场腹地、工资成本等方面都呈现出劣势。因此，对作为珠江三角洲区域经济发展主要驱动力的工业企业的行业竞争力进行科学的测度和研究，可以使我们更为直观清晰的了解珠江三角洲工业企业行业竞争力的现状，为今后行业竞争力提升提供科学的依据。本文把珠江三角洲工业企业划分为37个行业并对其竞争力进行定量的比较研究，对珠三角各工业行业的发展现状、优势、不足和发展潜力进行科学评价，对制定科学的工业发展战略提出政策建议。

一、指标及评价方法的选择

(一)指标选择工业企业的行业竞争力实际上就是工业企业所具有的开拓市场、占领市场并以此获取利润的能力。从理论上来研究，对工业企业的行业竞争力及其评价要素的分析，可以从该产业的经济规模、经济效益、科技创新能力三个方面对其加以框定。根据系统、稳定、可操作的原则，本文选择珠江三角洲工业企业中37个行业的22个具体指标构建指标体系。

(二)评价方法。本文选择多元统计分析方法中的主成分分析法作为行业竞争力多层次综合性评价的方法，运用SPSS软件给予实现。因为SPSS软件不能直接进行主成分分析，因此我们借助该软件中的因子分析来完成。我们运用的多层次因子分析法是通过在多个变量指标中寻找主因子，用主因子来充分反映原始变量信息，同时通过对整个指标体系中各层指标进行逐层分析，从而得出最终结果的分析方法。这种分析方法可以对影响最终结果的各个因素进行评估，使我们对客观经济现象做出更为全面的把握。

我们通过提取主因子对工业企业行业竞争力进行测定，按照主因子累计方差贡献率≥85％的原则，得出各主因子F1、F2…Fn，(n=1，2…n)，将各主因子作为自变量进行回归分析，即可计算各行业的主成分值。

Fn=λnX1+λnX2+…+λnXn(i=1，2…n)(1)

以主因子方差贡献率为权重计算每个行业的综合竞争力得分，也就是各主成分上的得分乘以其对应的方差率之和为综合得分，公式为：

Fn=F1K1+F2K2+…+FnKn(2)

行业竞争力得分值越高，说明该行业竞争力越强；得分越低，说明该行业竞争力越差。结果为负值，说明该行业的竞争力处于被评价行业中的平均水平之下；得分值为正值，说明该行业的竞争力位于平均水平之上。

二、数据处理

文中总量指标数据均来自《中国科技统计年鉴》(2005)和《广东统计年鉴》(2005)。另外，为了统一单位和便于计算，涉及到货币单位的指标统一以人民币为表示单位。由于行业竞争力指标体系中的各指标存在着方向、数量级的不同等问题，为使各指标在整个系统中具有可比性，应该将定性指标进行定量化处理。具体来说，反映行业竞争力的指标一般可以分为两种：正向指标(越大越好)和反向指标(越小越好)，我们必须将它们量化为[0，1]上的指标属性值。这里，我们利用功效系数法对其进行标准化和同趋化处理。

(一)当指标数值越小越好的时候，功效系数计算公式为：

Yj=(Xjmax-Xj)／(Xjmax-Xjmin)

Yj表示第j个指标的功效系数，X1表示第j个指标的数据值，Xjmin表示第j个指标取值区间上的最小值，Xjmax表示第j个指标取值区间上的最大值，以下相同。

(二)当指标数值越大越好时，功效系数计算公式为：

Yj=(Xj-Xjmin)／(Xjmax-Xjmin)

三、因子分析结果

运用SPSS12.0对经过功效系数法标准化的数据进行因子分析，提取特征值大于1的因子，得到结果如表1。

从表1可以看到，当我们提取三个特征值(分别为10.530、8.437和1.646)时，其累计方差贡献率为93.691％，这说明提取3个因子已经能够集中反映珠江三角洲工业企业行业竞争力指标的主要信息。我们对22个指标进行正交旋转，可以得到相应的因子载荷矩阵如表2。

根据表2，我们可以把各主因子分别命名为创新能力因子、行业规模因子和经济效益因子。

主因子1(创新能力因子)：在科技活动人员数量、科学家和工程师数量、科技活动经费、新产品产值、新产品销售收入等指标上载荷显著，均在0.85以上，方差贡献率为47.862％，集中反映了珠江三角洲工业企业科技创新能力的总体情况。

主因子2(行业规模因子)：在企业单位数、产成品、工业总产值、流动资产年平均余额、产品销售收入、工业增加值、亏损企业数量等指标上载荷显著，均在0.65以上，方差贡献率为38.349％，反映了行业经济规模对行业竞争力的影响程度。

主因子3(经济效益因子)：在固定资产净值平均余额、本年应交增值税、利税总额、年末所有者权益合计、利润总额、亏损总额、产品销售税金及附加等指标上载荷显著，均在0.8以上，方差贡献率为7.480％，反映了行业的经济效益状况。

四、结果评价

根据(1)式，将各主因子作为自变量进行回归分析可得到各行业竞争力的主因子得分如表3。

从表3中可以看到，在创新能力因子项目中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，纺织服装、鞋、帽制造业竞争力列前五位，其中通信设备、计算机及其他电子设备制造业的优势最为明显。实际上，这五大产业均为珠江三角洲的支柱产业，其中前四项是新兴支柱产业，纺织服装、鞋、帽制造业是传统支柱产业，这表明珠江三角洲工业发展在保持传统优势产业技术更新的同时，加大了新兴支柱产业的研究与开发，这些支柱产业在创新能力方面的明显优势将是今后珠江三角洲经济长足发展的根本动力。

在行业规模因子中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，化学原料及化学制品制造业，交通运输设备制造业列前五位。需要注意的是，在行业规模这一因子下，珠江三角洲仅有11个行业竞争力得分为正值(竞争力在平均水平之上)，其余行业得分均为负值，这突出反映了珠江三角洲工业行业布点分散、产业集中度不高、生产能力过剩、企业规模偏小等制约发展的瓶颈问题。

在经济效益因子中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电力、热力生产和供应业，交通运输设备制造业，化学原料和化学制品制造业，电气机械及器材制造业列前五位。这表明新兴行业的经济效益明显优于传统行业。有趣的是，在这一因子的得分中，所有行业均为正值，这表明珠江三角洲工业行业的经济效益方面的竞争力处于平均水平之上，这也从一个侧面说明了珠江三角洲实施经济发展模式由粗放型向集约型转变的良好成效。

利用(2)式，我们可以得到珠江三角洲工业企业各个行业竞争力的综合得分如表4。

五、结论及建议

从综合得分可以看到，珠江三角洲工业企业竞争力最强的五个行业分别是通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电气机械及器材制造业，电力、热力生产和供应业，化学原料及化学制品制造业，交通运输设备制造业。从这个结果我们可以得出：