時間：2023-01-09 06:40:30
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，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，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
在現實生活和工作中，人們總會對領導者形成固定的印象和看法。根據社會認知理論，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準去解讀領導行為，由于整合中涉及到包括知覺、記憶在內的多種元素，因此過去形成的經驗和看法是價值標準的重要組成部分。據此，可以推斷內隱領導理論正是人們評判自己領導的參照標準，因為它反映了作為理想領導的范例以及領導的標準，表明了人們對領導者的要求和期望。在工作中，員工運用內隱領導理論作為參照標準，會不由自主地將現實中的領導行為與理想中設定的領導特質進行比較，結果有些員工會認為領導的做法符合他對領導的認識而積極響應，而有些人又可能會認為領導的做法不符合自己心目中的領導標準，進而產生抵觸情緒，從而產生不同的員工對同一個領導做出的行為有不同反應的現象。因此，了解員工內心的領導者期望與認知到的現實領導行為之間是否一致，有多大差距對提高領導的有效性非常重要。然而，在以往的研究中，關于領導認知的研究偏向于領導者的自我認知和對人們心目中的領導者形象的定性歸納；對內隱領導的研究僅限于內隱領導理論在員工對領導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員工個體為研究對象，探討在內隱領導理論的參照下，員工認知現實領導行為的結果及其差異的計算方法，并以某代表性企業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，本文將領導認知差異界定為：員工運用內隱領導理論，通過比較認識現實領導行為而得到的不一致結果。通常比較認知的結果存在三種可能：一是內隱領導理論中的期望與現實領導行為的水平基本一致；二是期望超過現實水平；三是現實水平超過期望。實際上后兩種情況都可以看作是不一致。基于以上情況，可以將不一致的結果理解為產生了領導認知差異，建立領導認知差異理論模型（見圖1）。
在理論模型的基礎上，對領導認知差異的形成過程變量進行擴展。根據凌文輇、方俐洛等人的研究成果可知，中國人的內隱領導理論包括目標有效性、才能多面性、個人品德和人際能力。而對領導行為的測量是模型的難點。在以往這方面的研究中，學者們在不同的階段根據不同的標準提出了不同類型的領導行為理論，尤其以交易型領導行為和變革型領導行為為近年來的研究熱點。通過進一步的文獻研究發現，在這些領導行為理論中，變革型領導各變量與選用的內隱領導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導行為的相關變量測量現實領導行為。根據李超平、時勘的變革型領導行為的結構模型，采用愿景激勵、領導魅力、德行垂范、個別關懷對現實領導行為進行測量。據此將研究框架進一步細化，得到領導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
在有關認知差異的實證研究中，常使用的方法是訪談和問卷調查，由于地理條件所限，本文采用問卷調查的方法收集前期數據。根據圖2所示模型，問卷可分為三個部分：①個人基本資料調查問卷，包括性別、年齡、學歷、工作年限和工作種類。②內隱領導理論量表，選用林瓊編制的中國人內隱領導理論量表。該量表采用5點計分，要求員工根據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系數均超過0．77，總量表的α系數為0．8997，信度頗佳。③領導行為量表參照李超平與時勘編制的變革型領導行為量表。該量表各維度內部一致性處于0．84～0．92之間，信度較高。此外，考慮到管理中的層級關系，為了使員工更清楚地評價領導行為，問卷要求員工以自己的直接領導為對象，進行領導行為問卷的填寫。
3．2數據分析方法
在以往對認知差異的測量與分析中，數據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據；另一種是每位調查對象根據現實和期望兩種情況，對同一項目做兩次判斷來獲取原始數據。對認知差異的統計分析也有兩種方法：一種是使用差距指標，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點：一是這種方法不要求選擇完全獨立的指標，從而降低了指標選擇的難度；二是主成分是從各指標的差異程度和相互關系出發得到的，其結果不僅考慮了各指標的變異程度，還考慮了各指標之間的相互關系，因此其綜合原始指標值的信息能力強；三是該方法沒有直接對指標采用權重，所得權數是伴隨數學變換自動生成，以每個主成分各自的貢獻率為權數，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數據的收集與樣本特征分析
為了避免企業文化和組織氛圍對研究對象的影響，筆者將調查對象固定為具有國有企業代表性的某油田公司。通過網絡調查與發放問卷兩種方式，共發放員工問卷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，在男女比例上體現了石油行業的特點；就樣本的學歷來看，大專及以上學歷的人數占大多數，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，抽樣結果較好。由于指標值分布在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隱領導理論中的領導特質與其在現實中認知到的領導行為的一致度進行測量，然后根據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對數據進行KMO及巴利特球形檢驗，根據Kaiser給出的標準，KMO>0．5才可以進行因子分析；②計算得到相關系數矩陣和方差貢獻表，并根據累計方差貢獻率大于85％的標準決定主成分的個數；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，得到因子得分矩陣，由此建立因子得分函數；④對提取的主成分進行加權求和得到最終評價值，權數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分析結果
目標有效性指標的KMO及巴利特球形檢驗值為0．858，達到標準；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有效性的綜合評價指標，其評價可信度為90．106％。根據因子得分函數的系數矩陣，得到下面的因子得分函數：
而目標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再次使用主成分分析法，可得到113個樣本的領導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。為了方便觀察結果，我們將測量結果按降序排列，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。根據之前的界定，一致度低，則認知到的現實領導行為與理想領導間的差異大。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。
關鍵詞：主成分分析；城市競爭力；遼寧省
中圖分類號：F290 文獻標志碼：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、優勢和不足，以便于制定適合各個城市發展的有效策略，發展遼寧產業經濟，提升遼寧戰略地位[3]。
一、研究區域和研究思路
（一）研究范圍和指標體系的建立
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。
根據科學性、主體性、綜合性、層次性、動態性和可操作性的原則，在借鑒和參考相關研究成果的基礎上，充分考慮數據的可獲取性，依據城市發展的相關理論，結合遼寧省的實際情況選取了經濟綜合實力、基礎設施、人才科技水平、政府作用、對外開放程度共五大類 17項指標，收集了遼寧省城市競爭力評價的樣本數據（見表1）。
（二）研究方法和數據來源
本文的研究方法采用主成分分析法，它在客觀數據的基礎上，根據數據之間的關系，即數據之間的相關性，來求出各指標的重要性程度，即權重。主成分分析法能很好地剔除待處理問題中的重復信息，并能保證綜合后的變量互不相關，所以適用于城市競爭力問題的分析與評價。
基本步驟[4]：（1）對指標進行標準化處理。以消除不同指標間的量綱差異和數量級間的差異，使各指標之間具有可比性。（2）計算相關矩陣并求特征值。計算相關系數矩陣 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。根據得分高低排名，進行競爭力評價[5]（數據主要來源于2012年遼寧省統計年鑒）。
二、研究結果及分析
通過用SPSS軟件對原始數據作標準化處理，并對標準化后的數據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據所包涵的信息。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、商貿和旅游城市，是東北地區最大的貿易口岸，海陸空交通便利，工業部門齊全，成為2011年遼寧省經濟實力位居第一的城市。沈陽作為遼寧省省會，為東北地區最大的中心城市，同時也是一個老工業基地，從2003年開始實行的振興計劃，推動了沈陽工業，實現了快速發展。遼寧沿海經濟帶的丹東、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，位于沿海經濟帶，又是沈陽經濟區的重要城市，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，表明沿海區位優勢、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。沈陽經濟區的本溪、撫順依其經濟較強的綜合實力和鄰近省會的區位優勢，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）增強城市經濟實力，制定科學發展規劃
經濟實力是地區發展的重要衡量標準，其競爭力最根本的表現就在于城市的綜合經濟實力[6]。遼寧省作為中國的老工業基地，工業基礎雄厚，門類齊全，在產業結構發展上具有得天獨厚的優勢。因而，制定科學的經濟發展規劃，促進經濟結構的優化升級和新型工業化的發展是提升城市競爭力的基礎。
（二）提升政府管理職能，完善基礎服務設施
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體現在提供公共服務、加強協調和創新職能上[7]。政府應更有效率地提供公共產品和公共服務，加大對基礎設施的投資，協調城市產業布局，以保證產業政策自身、產業政策與相關政策的協調和完善，推動產業集群的形成與發展[8]。
（三）增加人力資本投資，培養高素質人才
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、產業的作用、科技的創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，政府應通過人力資本投資，利用教育、培訓、科技開發等形式培養高素質人才，推動城市科技進步，提升城市競爭力[10]。
（四）推動外貿進出口業發展，擴大對外開放程度
城市的發展不應是孤立地發展，而是要有效地借助外力。政府可以以市場為導向，制定優惠政策；以各行業專家和專業人才為基礎，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，可利用天然地理優勢引進相關項目，培育產業集群[12]，發展外貿行業，擴大對外開放程度。
參考文獻：
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論文摘要:在預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準模式所具有的特征相比較，魷可實現預瀏的目的，同時，也提高了預瀏的客觀性和預瀏的準確性。
1引言
保證飛行安全是民航工作永恒的主題，飛行員的素質是保證飛行安全的關鍵。高素質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，預測考生的飛行能力，從中選擇飛行能力強的加以培養，將為我國民航進一步持續、快速、健康發展，提供可靠的保證。
有人曾在預測飛行能力方面作了一定的工作，但是在權重的選取上，人的主觀因素參與較多;運用模糊數學中的取大、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重復，這就增大了既能客觀又能準確地預測飛行能力的難度。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變量的統計方法。它在保證原有信息損失最小的前提下，用一組數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。
本文利用主成分分析對數據進行處理，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準模式的特征相比較，就可實現預測的目的。
2利用主成分分析法預測飛行能力
利用主成分分析預測飛行能力的理論基礎是模式識別。“模式識別”就是判斷所給定的樣本與哪一個標本相同或接近。要進行模式識別，首先得分類，即是確定各種標準模式，本文設n個標準模式為F,,凡，…，凡。然后，利用主成分分析法分別找出每一個類，也就是每一個標準模式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所得到的線性函數，它包含了該類數據信息的大部分。從幾何上看，第一主成分的方向就是最大特征值對應的特征向量的方向，它代表了所在類數據變化的最大方向，體現了該類數據的整體特征。因此，提取每一類的整體特征，就可以組成標準模式的特征集{U,U， c2>，U,認。
已知‘是待測模式，通過對‘的數據進行主成分分析，確定出第一主成分，找出其數據變化的最大方向U。利用與表示向量A與B的榕沂程度.如果即有待測模式‘與標準模式F‘最接近，這就實現了預測的目的。
3實例
在飛行訓練階段，學生飛行駕駛技術的評定分為上等、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是:光(手)反應時(ws）聲(腳)反應時 ( BBz )、被動反應最優值(ws)(cc,)、被動反應總錯次(cq)、綜合反應平均時(s ) ( DD, )、綜合反應總錯次(DD3)。
要預測飛行能力，首先確定標準模式。在一個年級的畢業生中，飛行駕駛技術為上等的學生有19人，為中上等的學生有20人，為中等的學生有27人，為中下等的學生有21人，為下等的學生有22人，把對應的反應他們飛行能力的因素(指標)分別組成五個類，其數據矩陣為:( 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準模式。
其次，分別對這五個標準模式中的數據進行主成分分析。由于反映飛行能力的指標與飛行能力的強弱程度成反比，所以首先對各標準模式中的各項指標數據取倒數，然后再對標準模式中的取倒數后的數據進行標準化處理，得到五個標準化數據表，根據每一個標準化數據表，計算出與之對應的相關矩陣:
R(0)=6x6(t=1,2,3,4,5)
并求解相關矩陣R的特征值A二1,2,3,4,5)、特征值A(t = 1,2,3,4,5)對應的特征向量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據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的數據表，然后分別對每一張表中的數據進行主成分分析，找出表征其數據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。某學生經過七次檢測其飛行能力，得到檢測數據如表7所示。
在對表7的數據取倒數再標準化處理后，進行主成分分析，得到表征其數據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準模式最接近，因此該學生的飛行能力屬于中下等，這個結果與其在飛行訓練結束時飛行技術的評定等級一致。按此方法，就可判定每一個學生的飛行能力所屬等級。
4結論
我國的汽車制造業經過五十多年的飛速發展，取得了舉世矚目的成就，作為我國國民經濟發展的支柱產業之一的汽車制造業，近年來經歷了前所未有的、爆發式的增長，其發展也相繼帶動了鋼鐵、電子、化工等相關行業的發展。進入二十一世紀以來，伴隨著我國經濟快速發展和人民生活水平的迅速提高以及城市化建設進程的加快，城市規模不斷擴大，轎車開始進入我國家庭，我國的汽車時代正在到來。據專家預測，未來十年，我國汽車產量增長率是我國GDP增長率的1.5至2倍（劉妍，伍海華，2007）。我國汽車制造業上市公司經營業績的優劣不僅關系著我國汽車制造業的健康發展，而且關系著國民生活水平質量的提高及我國國民經濟的發展在世界中的地位，其經營績效也引起了廣大投資者的廣泛關注，在汽車制造業蓬勃發展的背景下，對我國汽車制造業上市公司的經營績效進行客觀、系統和全面的分析，對我國汽車制造業持續、健康的發展具有一定的現實意義。本文以我國汽車制造業上市公司的2010年第三季度指標為主要依據，在綜合分析國內外各種常用的經營績效評價指標體系的基礎上，選取經營績效評價常用的、客觀的指標建立指標體系， 利用SPSS數據統計分析軟件進行主成分分析，對我國30家汽車制造業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營績效進行了評價分析，以期為我國汽車制造業上市公司經營者及投資者提供參考依據。
二、上市公司經營績效評價財務指標選擇
在對上市公司經營績效進行評價時，應依據一系列財務指標來反映企業經營業績和經營成果，而且評價的指標數據要具有科學性、客觀性、可測性和實用性。本文在對國內外對企業常用經營績效評價指標體系的基礎上，而且根據企業經營績效評價準則和參考大量論文的基礎上，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績的13個財務指標，其中應付賬款周轉率、流動資產周轉率、固定資產周轉率和總資產周轉率能反映企業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發展的成長能力；銷售凈利率、銷售毛利率和營業利潤率能反映企業經營的盈利能力；流動比率、速動比率和資產負債率能反映企業具有的償債能力。
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幾個主成分（變量）來解釋多變量的方差－協方差結構的一種分析方法。它的原理是將原來眾多具有一定相關性的多項指標，重新組合成一組新的互相無關的主成分來代替原來的指標（張立軍，任英華，2009）。主成分分析法是通過數學上一種處理降維的方法，把給定的一組變量通過線性變換，轉換為一組不相關的變量。
其二，進行主成分分析的主要步驟。
（1）對指標數據進行標準化，即消除數據之間在量綱化和數量級上的差別（系統自動進行）。
（2）根據標準化數據矩陣建立協方差矩陣，協方差矩陣是用以反映標準化后的數據之間相關關系密切程度的統計指標，值越大，說明有必要對數據進行主成分分析。
（3）根據協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。根據選取主成分個數的原則，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m，即為主成分的個數。
（4）由于旋轉后的因子負荷矩陣中各個指標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準化數據可得到主成分Fj得分系數表達式
（6）最后由主成分貢獻率的加權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上市公司績效分析
從銳思數據庫（省略）得到我國30家汽車制造業上市公司財務數據指標值（數據略）。通過建立協方差矩陣（略），可以看出協方差矩陣中標準化后的數據之間相關關系密切程度的統計指標值比較大，說明有必要對數據進行主成分分析。根據協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據的足夠信息，這4個主成分分別記為F1、F2、F3和F4。
表2是旋轉后的因子負荷矩陣，可以看到，應付賬款周轉率、流動資產周轉率、固定資產周轉率和總資產周轉率關系密切，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系密切，命名為成長能力；銷售凈利率、銷售毛利率和營業利潤率關系密切，命名為盈利能力；與流動比率、速動比率和資產負債率關系密切，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個主成分對應的變量系數。表3是得到的主成分得分系數矩陣。
將表3中數據帶入表達式（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，說明其綜合經營效益水平高且經營者在經營管理公司的過程中對公司經營、成長、發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展前景良好且有較快地發展速度；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、債權人收取本息的資金來源，是經營者經營業績的體現；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的能力強，也能說明企業財務風險小。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據，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險，同時也可以為經營者進行績效評價和科學決策提供依據（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。相對來說，規模較大的公司，由于具備較強的競爭實力，綜合績效成績比較突出。而中小規模的企業要想提高經營效率，在發揮自身優勢的同時，也要對自身的弱勢引起足夠重視；在實際的公司經營實踐當中，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，公司則應該及時采取針對薄弱指標的相應措施，彌補該指標所反映的某些方面的缺陷。通過資產重組，實現規模經濟，擴大企業的生產規模，提高汽車產量，從而提高企業的競爭能力及在在該行業中的地位（韓斌，2009）。
五、結論
本文運用主成分分析法，對我國30家汽車制造業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營績效排名及客觀、系統和全面地分析。從我國汽車產業經過五十多年的發展來看，我國已成為世界汽車產業大國，產量和銷售逐年增加，汽車企業數量也居世界第一，然而與世界上其他國家汽車相比，我國的汽車產業規模小而且投資分散。汽車產業中企業數量過多造成整個行業投資分散、重復建設和過度競爭，直接導致產品利潤率遠落后于外商投資企業。沒有足夠的經濟規模，很難在技術創新研發活動中進行大規模投入。另一方面，也是最重要的是技術水平的落后，我國汽車產業的技術創新水平仍然落后于發達國家，缺乏研究與技術創新能力的現實。我國汽車產業自主創新的基礎條件雖已得到很大改善，但自主創新能力依然薄弱。我國汽車產業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，實現規模經濟，只要汽車企業規模越大，單位產品的生產成本和營銷費用就越低，從而品牌就越具有市場競爭力。只有規模較大的企業才能在激烈的市場競爭中生存，才能夠在開發系列產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巨頭進行項目合資等優勢，大力引進外資資金、人才、先進的管理經驗等，加強汽車產業內企業與企業之間的合作以及完善零部件等相關產業與整車生產企業之間的合作，加強與高校、科研機構的合作等。政府制定正確的支持鼓勵政策，企業樹立信心與勇氣，敢于實踐和迎接挑戰，抓住市場快速發展和全球經濟一體化帶來的難得機遇，加快汽車制造業的技術改造和產業升級，實現我國汽車產業由引進、模仿，最終實現向技術創新轉變，使我國的汽車產業在規模、技術、管理、服務等各方面走在世界的前列。
參考文獻：
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［3］王、殷林森：《因子分析法在汽車行業上市公司綜合評價中的應用》，《價值工程》2006年第5期。
【關鍵詞】疆煤外運；影響因素；主成分分析法
1.引言
近年來，隨著我國經濟的發展，我國的煤炭的消費量在不斷增加。而煤炭的主產地產煤量卻在日益縮減，煤炭供求出現較大缺口。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、煤發電的電網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，進而給出相關政策建議。
2.疆煤外運主要影響因素分析
2.1原始數據的選取
影響因素分別選取鐵路營業里程、鐵路固定資產投資、公路營業里程、公路固定資產投資、鐵路公路煤炭外運量、管道輸油氣里程、管道固定資產投資、電力供應固定資產投資八個指標。原始數據表如表1所示。
由表2旋轉后的正交因子載荷矩陣可知，第一公共因子高載荷的指標有X4公路固定資產投資、X8電力供應固定資產投資、X6管道輸油氣里程、X1鐵路營業里程、X5公路鐵路煤炭外運量、X3公路營業里程、X2鐵路固定資產投資；第一公因子記為F1。第二公因子上高載荷的指標有X7管道固定資產投資；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矩陣以及標準化數據，根據成分得分系數矩陣及標準化數據可以計算各種成分得分，公式如下：
2.3結果分析
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有X4公路固定資產投資、X8電力供應固定資產投資。第二公因子上高載荷的指標有X7管道固定資產投資。因此，新疆煤炭外運影響因素中，固定資產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構優化研究[D].長安大學，碩士學位論文，2000.
關鍵詞：生態城市 主成分分析 綜合評價
“生態城市”是20世紀70年代聯合國教科文組織發起的“人與生物圈（MAB）”計劃首先提出了“生態城市”這一概念。隨著人口的迅速增長，工業化的深入發展，諸如城市的大氣污染、水污染、垃圾污染、地面沉降、噪音污染；城市的基礎設施落后、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。如何實現城市經濟社會發展與生態環境建設的協調統一，就成為國內外城市建設共同面臨的一個重大理論和實際問題。因此，建設生態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型發展的步伐，把建設“生態城市”、“花園城市”、“山水城市”、“綠色城市”作為奮斗目標和發展模式。
近年來，關于生態城市建設的研究成為國內外的熱點話題。曾芳芳介紹了國內外“生態城市”的研究背景以及中外學者對其內涵的認識，重點闡述了國內外學者對其的研究理論，并提出生態城市建設的理論研究在生態城市評估方面的不足，為后期的生態城市發展理論研究起著重要的作用；李文君等以西安市為例，對西安市生態城市建設進行分析，為以后具體的生態城市的建設研究提供了借鑒等。
商洛作為國家“南水北調”中線工程的主要水源地之一，加強對商洛生態環境的保護，顯得尤為重要。本文以商洛市為研究對象，結合商洛市城市建設實際，構建商洛生態城市評價指標體系，運用主成分分析等方法，深入探討商洛市生態城市發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劃提供建設性的意見。
一、生態城市建設評價指標體系的構建與評價方法
（一）生態城市綜合評價指標的選取
本文指標選取主要是通過頻度統計方法，參考關于生態城市評價的相關研究論文中的指標體系，結合商洛城市建設的實際，堅持科學合理、針對陛強，反映生態城市發展本質的指標作為商洛市生態城市綜合評價指標體系進行科學評價，具體指標體系構建詳見表1。
（二）數據來源及評價方法
指標體系所用原始數據來源于《商洛市統計年鑒》（2007-2016），城市環境質量報告書、統計公報、政府部門的調研數據等資料和相關文獻資料、書籍、學術論文、研究報告等。
本文擬采用主成分分析方法，通過對城市經濟、社會和環境3個子系統39個指標進行分析確定權重，綜合評價商洛市生態城市發展水平。
二、商洛市生態城市建設水平的實證分析
生態城市建設的主要目標就是實現可持續發展，是一項涉及到經濟、社會、人口、科技、資源與環境等子系統組成的時空尺度高度耦合的復雜動態開放巨系統的系統工程。因此，在生態城市建設過程當中，要以生態學理論為指導，充分考慮生態城市的自身特點，不僅關注生態城市的整體發展，還要關注城市社會、經濟、環境子系統在“關系”上的協調。文章從經濟、社會與環境三個子系統方面入手，通過SPSS19.0對這39個指標10年來的各具體數據進行主成分分析，提取影響生態城市發展的因子，更好地為商洛生態城市建設規劃提供參考。
（一）經濟子系統生態化建設水平的影響因素
對經濟子系統的12個指標通過主成分分析，確定兩個主成分F1、F2，由表2分析可以看出各指標與各主成分之間的相關程度。
第一主成分與城鎮人均可支配收入、農村人均純收入、人均GDP、財政一般預算收入、固定資產投資占GDP比重等指標相關程度較高，均達75%以上，且都是衡量經濟發展水平的重要指標，主要反映了經濟發展的整體水平。F1中尤其是城鎮人均可支配收入、農村人均純收入、人均GDP、財政一般預算收入的相關程度高達97%以上，說明這幾個指標在反映商洛經濟發展水平上，對其影響更大。
第二主成分主要與GDP增長率、一般財政預算收入增長率、旅游業增加值占GDP比重等指標有一定的相關性，這些指標相比第一主成分指標，相關程度所占百分比較低，但是對經濟發展的影響又不可忽視。
經濟被視為一個城市、區域、乃至國家發展的“硬實力”，其發展水平的高低將直接決定社會發展的各個方面。因此，在建設生態城市的同時，要統籌好影響經濟發展的基礎指標和潛在影響力指標因子，才能為生態城市的建設提供更好的發展基礎和動力。
（二）社會子系統生態化建設水平的影響因素
通過對社會子系統15個指標進行主成分分析，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、在校大學生人數、城市化水平、衛生技術人員、醫院床位數等指標相關程度較高，其相關程度都在90%以上，這些指標既是對城市功能建設、社會保障、教育醫療等基礎設施方面的成績的反映，同時也是影響社會生態化發展的主要因素。因此，商洛市生態城市建設中社會子系統生態化的發展要對上述指標不斷優化和升，有利于商洛生態城市的總體建設。
與第二主成分（F2）相關程度較高的指標有：城鎮恩格爾系數、農村恩格爾系數、人均城市道路面積等指標，主要反映了商洛人民生活質量和城市社保障水平，這是對第一主成分的有力補充，其發展程度必然對社會生態化產生重要影響。
第三主成分（F3）主要是常住人口、人均生活用水量、授權專利數指標，其中關于人口的發展又是對經濟、社會和生態發展等方面都起著巨大的影響。較多的人口可以為區域的發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、環境保護等方面產生巨大的壓力。所以，可以將第三主成分解釋為人口質量與數量對商洛生態城市建設的影響因素。
（三）環境子系統生態化建設水平的影響因素
由表4可以看出，第一主成分（F1）與廢氣治理設施處置能力、城鎮人均公園綠地面積、工業廢水排放量、工業固體廢物綜合處置量、工業固體廢物排放量等指標其相關程度達到75%以上，這些指標主要說明工業三廢的處理水平及環境質量狀況。同時說明在生態城市的建設中對生態環境的改善應重點放在工業三廢的處理方面，不斷提高生態環境質量。
第二主成分（F2）與污水處理率、工業固體廢物利用率、人均水資源量等指標有較大的相關性，說明商洛在生態城市建設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）與全年城市空氣質量達標率等指標有關，主要反映了城市環境治理后的天氣狀況。通過分析說明，商洛生態化城市建設中對環境的保護不僅要注重工業三廢的處理，同時還要兼顧水環境污染和空氣污染保護防治，進而使商洛環境質量整體水平得到有效提高。
三、結論
生態城市建設的主要目標就是實現可持續發展，本文通過經濟、社會與環境系統的實證分析結果來看，生態城市建設涉及到各個方面，商洛市生態城市建設不僅要注重整體發展水平，還要重視經濟、社會、環境各子系統之間的協調發展，共同促進商洛市生態城市建設的步伐，促進商洛經濟又好又快發展。
通過經濟子系統12個指標主成分分析得出：在生態城市建設過程中，經濟生態化要把重點放在與第一主成分相關程度較高的指標（城鎮人均可支配收入、農村人均純收入、人均GDP、財政一般預算收入、固定資產投資占GDP比重）方面，主要反映在經濟發展水平方面。但由于商洛地處秦嶺腹地，自然環境復雜，基礎薄弱，經濟發展水平低。因此在生態城市化建設中應不斷加強對外交流學習，借鑒成功經驗，大力發展特色區域經濟，不斷提高經濟發展水平，促進商洛經濟生態化建設步伐。但與第二主成分相關的指標也不容忽視。
【關鍵詞】PEG 創業板 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，許多學說都倡導人們選擇市盈率較低的股票，但是也有不少研究發現投資較高的市盈率才能獲得較高的投資收益。鑒于這種矛盾的結論，表明了單純使用市盈率在指導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《戰勝華爾街》一書中提出運用PEG （市盈率與成長性比值）指標指導投資，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年的我國創業板上市公司為研究樣本。所有數據來源為國泰安數據庫，分析軟件為STATA11.0。
（二）提取公司成長性指標――主成分分析
（1） KMO檢驗。對凈利潤增長率、營業收入增長率、總資產增長率三個指標進行KMO檢驗。
表1 主成分的KMO檢驗結果
經過Stata的KMO檢驗，得到KMO的統計量為0.7012，在可以接受的范圍內，說明凈利潤增長率、營業收入增長率、總資產增長率三個指標之間有較強的相關性，可以進行主成分分析。
（2）主成分分析的結果。經過主成分分析后，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。
根據組合投資策略，我們得出各組的收益率（由組內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計檢驗。
分別檢驗收益率關系：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統計量
從統計結果來看，在1%的置信水平下，rPEG-L≤rPEG-N，rPEG-L≤rPEG-H，的關系成立，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行業最次。正好驗證了原假設。
三、研究結論
實證研究的結果表明，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。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在我國創業板投資是有效的。
參考文獻：
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多元統計分析在在統計學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，內容包括多種應用方式。通過多種方式的綜合運用，在多個指標的共同參與之下，對于統計的規律進行揭示與挖掘，將這種多元化的分析手法應用于企業財務危機的預警中，是十分有效的，與現代企業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。
企業的財務危機主要是指企業在經營過程中由于無力按時償還到期的債務而產生的危機和困難就是企業的財務危機，企業財務危機的出現有種種原因，管理不善、行業蕭條、決策失誤、名譽受損等等，都可能導致企業財務危機的出現，企業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格的要求。一般來說，判斷一個企業財務危機的常用標準是企業破產和在證券交易中面臨的退市現象，注意，在證券公司面臨退市的現象一般指的是上市公司，中國改革開放以后，證券行業發展迅速，企業的上市已經成為一個企業發展壯大的標識，所以本文研究的企業也包括上市公司。企業在生存發展的過程中，面臨的財務危機是一項挑戰，也是一項機遇，往往一個企業進行大刀闊斧的改革都是在企業財務危機之后，由于財務危機暴露了企業在發展過程中的弊端，所以企業在財務危機中能夠頑強的生存下來，也就獲得了成功的準備，將危機中顯示出來的問題進行糾正，這樣企業獲得了良好的發展活力，更能在激烈的社會競爭力實現跨越式前進。
由于企業性質的不同，所以造成企業財務危機的原因也就不同，在企業財務危機預警的多元分析中，要根據企業的獨特性采取相應的指標來完成分析，并且在模式模型選擇過程中要根據企業財務危機的側重點來進行選擇，這樣才能有針對性的提出分析的策略。根據我們選定的財務指標，利用聚類分析法對我國企業進行科學的統計分類；再用判別分析法構造預測判別模型，對其財務危機狀況進行判定預測；最后利用主成分分析法提取主成分，計算各主成分的分數和綜合得分，根據主成分綜合得分對樣本進行排序，以發現其財務危機狀況，使用Excel電子表格中軟件和統計分析軟件SPSS來進行數據處理和建立多變量預警模型，這就是多元分析的主要步驟。
二、多元統計分析在企業財務危機預警中的應用
（一）樣本和變量選取
在企業財務危機模型的建立過程中，對于企業的財務指標和參數，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樣本法。在企業中，選取銷售凈利率、主營業務利潤率、凈資產收益率、資產凈利率、每股收益（EPS）、應收賬款周轉率、存貨周轉率、總資產周轉率、營運資本總資產比、資產負債率、流動比率、現金負債總額比（債務保障率）、現金流動負債比、現金流入流出比率、銷售現金比率、每股凈資產來建立指標體系作為分析變量等28個指標作為企業盈利、償還等能力和資本實力的展現，也是全面地反映企業的財務狀況的指標。在多變量模型的財務預警分析中，變量越多選擇的余地越大，模型建立就越好。
（二）判別分析
根據樣本和變量的選擇，利用判別分析法建立企業財務危機的預警機制，在建立機制的過程中，可以根據研究對象創建一組函數，實現對于樣本和變量的分析判別。一般來說，用的Fisher線性判別函數是判別分析中比較常見的。函數形式為：Yi=a1x1+a2x2+…+anxn+b（i=1，2，…，k）。其中k是判別組數，Y是判別分數或判別值；x1，x2，…，xn是因變量或預測變量；a1，a2，…，anj是各變量的系數，即判別系數；b是函數中的常數。通過這組函數對于基本的系數和常數進行計算，得出基本的財務危機指數、非財務危機指數以及中間指數。
在數字計算的過程中，判別分析建立的函數變量很多，將其中有顯著性代表的變量函數作為典型例證進行分析計算，這樣既能節省時間和效率，同時也能準確的代表了判別分析的結果。具體的判別分析方法：①采用一個系統默認的檢驗指標體系，以每一步λ統計量最小的進入判別函數，這樣就能從整體上保證參數的合理性，計算的準確性也有了保證。②逐步判別停止的判據采用F值，當加入一個變量或者剔除一個變量后，對在判別函數中的變量進行方差分析，將因為變量的轉換發生的系數變化統計下來，作為以后函數計算的重要數據。
③將獲得的變量均值檢驗經過系統的分析，得出的結果作為費雪線性判別函數的系數。Fisher系數有被稱為費雪線性判別函數的系數，在Fisher系數的系數表里，主要的指標要和變量均值檢驗表實現同步，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來說最重要的幾個財務指標：盈利能力欠佳、資產周轉速度慢， 尤其是應收賬款回收慢，以及銷售收入增長幅度小，經營現金流的短缺，這些都是極易導致財務危機的發生，最終影響企業生存的重要變量，通過這些數據的分析就能逐步實現財務危機的預警。
（三）主成分分析
在企業財務危機中，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，但是主成分分析法對于檢測的指數和指標已經有了基本的規定，比如說企業重要的資金流動、盈利收益等，都是企業在財務危機預警里的主要成分。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，選取適用的參數和指標來進行有針對性的研究。在企業財務危機分析中，具體是指，對企業收集的原始數據和財務指標進行標準化的處理，取平均為零，方差取1；然后，利用標準化的數據計算財務指標間相關系數矩陣R；最后，按照指標間的矩形計算規則，對于矩陣中的相關系數進行分析和計算。
三、多元統計分析對于企業財務危機預警的作用
［關鍵詞］高校；科研機構；研發效率；主成分分析
［中圖分類號］F204 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1005-6432（2012）32-0134-03
近年來,我國研發投入規模不斷增大,研發人才不斷增多,企業、高校和政府科研機構在研發執行中起著重要作用。高校和科研機構的科研投入規模不斷增加,王章豹和徐樅巍提出了一整套評價各獨立高校間的研發效率指標體系,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效率進行了評價。陳騰、葉春明、沈杰應用DEA方法對高校科技成果轉化效果進行分析評價。苗玉鳳和田東平也使用數據包絡分析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,大多是對研發執行部門單獨進行,而對于高校和科研機構的比較研究不多,本文嘗試構建指標體系,對二者的研發效率進行比較初探。
1 研發效率指標體系及模型分析
1.1 研發投入產出指標體系
研發投入主要包括科技經費的投入和科技人員的投入,并與高校和科研機構的信息資源等其他投入相結合。本文在研究研發投入產出效率時,從研發投入系統中的科技人力資源和研發經費投入兩個指標進行計算分析。研發產出可以劃分為兩個階段,第一階段的研發投入包括研發經費和人力資源的投入,產出主要是科技論文和申請授權專利；第二階段主要是專利的轉讓轉化為技術合同額。因此,本文對高校和科研機構的產出指標設定為申請及授權專利數量、學術論文數量,并引入了技術合同數量和合同金額兩項指標。
根據已有的研究成果,科技投入與產出之間存在著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,對應的產出數據為T+2期。
1.2 研發效率的指數分析模型
2 數據分析與處理
對1991—2009年我國高校和科研機構的研發投入產出效率進行指數化分析和比較。在上文中,本文指出,科技投入與產出之間存在著2年的時間延遲,在科技投入時采用T時期的投入值,對應的產出數據為T+2期,計算過程如下：
首先,對高等院校的投入進行數據處理,數據標準化后的數據以及柯布—道格拉斯函數高校科研投入數據計算得到處理值,使用SPSS軟件,運用主成分分析方法,對1991—2009年高等院校的研發產出數據進行分析,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出效率計算所用的權重λ=(0.210,0.211,0.191,0.186,0.202),得到高等院校的研發投入產出值及對應的效率值。運用同樣的方法,對科研機構的研發投入產出進行分析計算,得到科研機構研發投入的權重λ=(0.219,0.217,0.213,0.207,0.144),雖然和高校的權重有所不同,但通過主成分分析得到的該權重能較為全面地反映科研機構的產出狀況,因此以該權重為標準計算并不會對高校和科研機構的研發產出評價產生直接的影響。本文得到科研機構的研發投入和產出值及對應的研發效率如表2：
從計算結果看,1995年后我國高校的研發效率呈現出一定的波動,相對1991年基期的研發效率看,2000年的研發產出效率最高(1998年投入),效率指數達159.12%,這主要是由于2000年(1998年投入)產出的技術合同成交額最大,達到了110.53億元。其次為1998年為140.24%(1996年投入)。高等院校研發效率最低的是1994年,為87.36%,高校的研發效率相對指數在1997年后除2004年一直高于科研機構,二者基本保持了較為一致的變動趨勢。
3 結論與建議
從本文的研究結果看,近年來,我國高校研發效率逐步超過科研機構,從研發成果產出看,高校的專利授權和論文數量較多,而技術合同項目數遠遠少于科研機構。高校的重大科研成果保持相對穩定的占比,科研機構占比不斷下降,企業在重大科研成果中的地位日益顯著。
3.1 加強高校科研機構與企業間的技術合作
我國高校和科研機構聚集了大量的科技研發人員,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相結合,轉化為社會產品促進了我國經濟的發展。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研發的政策,進一步發揮了高校科技人員的科研力量。另外也應該看到,高校專利轉化實用效率的提高將在很大程度上提高研發效率。雖然高校的專利申請數量和授權數量占比不斷提高,但高校的部分研發成果,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,高校專利轉化率普遍不高,成果產業化效率低。這種現象在我國高校和科研機構的專利中普遍存在,這就使得專利與科技與市重脫節,制約了研發產出效能的發揮。高校和科研機構要通過各種產學研合作方式,幫助企業開展新技術新工藝的研發,并建立技術聯盟、研發聯盟和產業聯盟。
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,經常將論文數量和專利數量指標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和經濟效益,因此,高校和科研機構自身應將實施專利的經濟、社會效益作為考核科研水平和綜合實力的主要指標。與此同時,在科研激勵體系中,繼續加大對實施專利的獎勵力度,使專利的發明人和實際擁有人能夠共享專利帶來的經濟利益,以刺激專利發明人申請更加實用，符合經濟發展階段的專利。
4 有待進一步討論的問題
關于研發投入中的生產函數,本文對研發經費和科技人員彈性的選取,α和β均取值為0.5,從嚴格意義上講,在高校和科研部門,二者可能存在一定的差異性,其彈性系數可能不同,但由于二者的數據計算較為煩瑣,數據獲得性較難,本文只能取做0.5作為一種近似的代替。經過測算,當二者取值為0.45和0.55時,對最后結果的影響較小。指標體系中本文選擇了專利申請受理量、專利授權數量、發表科技論文數量、技術市場合同數量和技術市場合同額5個指標,沒有考慮重大項目數量等。高校作為基礎研究和應用研究的主要載體,其論文數量沒有按照論文質量(EI、SCI等)進行劃分賦予不同權重,這也是后繼研究值得討論的問題。此外,轉制科研院所帶來的數據差異對本文的研究也有一定影響。
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變差系數越大，該指標的鑒別能力越強；反之，鑒別能力則越差。根據實際需要，可以刪除變差系數相對較小(即鑒別力較差)的評價指標。
根據上述原理，運用spss統計軟件包對這些評價指標進行方差分析，在方差分析基礎上計算第三輪評價體系x[(3)]中各個評價指標的變差系數，刪除了變差系數較小的“科學家工程師數”、“每萬人口r&d經費”、“每名r&d人員新增儀器設備”、“國際科技論文總數”、“每萬人國際科技論文數”、“r&d人員向國外轉讓專利使用費和特許費”和“新產品銷售收入占產品銷售收入比重”等7個指標，保留剩余的指標構成第四輪評價體系x[(4)]。
在第四輪評價體系x[(4)]中，共有14個評價指標，其中測度科技投入能力的有6個指標、測度科技支撐能力的有2個指標、測度科技產出能力的有6個指標。如果把測度科技支撐能力的“每萬人口國際互聯網用戶數”和“科研與綜合技術服務業新增固定資產占全社會新增固定資產比重”2個指標歸并到科技投入能力指標當中，由此可以建立包括科技投入能力和科技產出能力兩個領域共14個指標的中國地區科技競爭力的評價體系(如表5所示)。該評價體系的指標涵蓋面廣和內在邏輯性強，數量繁簡適中，具有很強的可操作性，因此，可以用來實際測度中國地區的科技競爭力。
表5 中國地區科技競爭力評價體系 目標層 領域層 指標層(評價指標) 變量標識 單位
科技經費總額 v1 萬元
科 每萬人口科技經費 v2 萬元
技 科技經費占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r&d經費占產品銷售收入比重 v5 ％
區 能 每萬人口科學家工程師數 v6 人
科 力 每萬人口國際互聯網絡用戶數 v7 戶
技 科研與綜合技術服務業新增固定資產占全社會新增固定資產比重 v8 ％
競 科 高技術產業增加值 v9 億元
爭 技 每萬人口高技術產業增加值 v10 億元
力 產 高技術產品出口額 v11 億美元
出 每萬人口高技術產品出口額 v12 億美元
能 每萬科技人員專利授權量 v13 項
力 每萬r&d人員向國外轉讓專利使用費和特許費 v14 億美元
五、中國地區科技競爭力的評價方法
地區科技競爭力評價是一個多指標的綜合評價問題，它是把反映地區科技競爭力的多項指標的信息加以綜合，從整體上評價地區科技競爭能力強弱。多指標綜合評價的基本思想是把多個單項指標組合起來，形成一個包含各個側面的綜合指標，其實質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的綜合評價，它們各有優點，但同時也都存在著一些明顯的缺陷：一是賦權的主觀性。無論主觀經驗賦權法還是專家賦權法，權重的確定與指標的數字特征并無實際上的聯系，權重只是對指標內容的重要程度在主觀上的把握，這樣會產生對某個指標的重要性產生過高或者過低的估計，從而影響評價結果的有效性。二是評價指標之間的相關性問題。在綜合評價中，各個評價指標之間往往存在著一定的相關性，這種相關性通過相關指標的重復賦權，導致評價信息的重復使用，使得評價結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(稱為主成分)，這些綜合指標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。在保留絕大部分原始變量信息的條件下，對少數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，就是把原指標綜合成幾個主成分，再以這幾個主成分的貢獻率為權數進行加權平均，構造出一個綜合評價函數，根據綜合評價函數值進行評判。
主成分分析法的計算步驟如下：
(1)對評價指標的原始數據進行標準化處理。
設x=｛x[，1]，x[，2]，x[，3]，l，x[，p]｝為地區科技競爭力的評價指標集，z=｛z[，1]，z[，2]，z[，3]，l，z[，p]｝為經過標準化處理后的評價指標集，x[，ij]為第i個高新區的第j項評價指標的原始數據，z[，ij]為相應的經過標準化處理的評價指標數據值，其中
(2)根據標準化的數據值，建立評價指標數據集的相關系數矩陣r
(3)求相關系數的特征值和貢獻率。
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個標準化變量的系數，它們的絕對值大小和正負號反映了該主成分與相應變量的相關程度和方向。
(4)以每個主成分的貢獻率為權數，構造綜合評價函數
f=α[，1]y[，1]+α[，2]y[，2]+α[，3]y[，3]+l+α[，p]y[，p]
②
綜合評價函數即為地區科技競爭力的綜合評價指標。
將每個省市的p項指標得分標準化后代入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值，即該地區科技競爭力的綜合得分，綜合得分越高，表明該地區科技競爭力就越強。
六、中國地區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計年鑒、中國科技統計年鑒、中國經濟統計年鑒、各省市統計年鑒以及政府正式公布的統計數據，獲得了31個省市14個評價指標的2002年度的原始數據。
運用spss統計軟件對所獲得的原始數據進行主成分分析，采用方差最大旋轉法，并以特征值大于1的標準提取兩個主成分，主成分分析的結果如表6所示。
表6 方差極大化旋轉后的因子載荷矩陣 component
1 2
每萬人口科學家工程師數 .939 .262
每萬人口科技活動經費 .934 .279
科技經費占gdp比重 .868 -.001
科研與綜合技術服務業新增固定資產占全社會新增固定資產比重 .854 -.095
每萬人口國際互聯網絡用戶數 .731 .497
科技經費總額 .655 .604
地方財政科技撥款占財政支出比重 .609 .019
企業r&d經費占產品銷售收入比重 .519 .263
高新技術產業增加值 .105 .942
高新技術產品出口額 -.018 .941
每萬人口高技術產品出口額 .351 .834
每萬科技活動人員專利授權量(項) -.071 .735
每萬r&d人員向國外轉讓專利使用費和特許費 .564 .721
每萬人口高技術產業增加值 .524 .652
方差貢獻率(％) 39.799 34.220
方差累積貢獻率(％) 39.799 74.019
表6的結果顯示，在第一個主成分上，因子載荷較高的評價指標分別為每萬人口科學家工程師數、每萬人口科技活動經費、科技經費占gdp比重、科研與綜合技術服務業新增固定資產占全社會新增固定資產比重、每萬人口國際互聯網絡用戶數、科技經費總額、地方財政科技撥款占財政支出比重、企業r&d經費占產品銷售收入比重等，這些指標均是反映和測度一個地區科技投入能力的指標，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分別為高新技術產業增加值、高新技術產品出口額、每萬人口高技術產品出口額、每萬科技活動人員專利授權量、每萬r&d人員向國外轉讓專利使用費和特許費、每萬人口高技術產業增加值等，這些指標均是反映和測度一個地區科技投入能力的指標，因此，可以將第二主成分命名為科技產出能力主成分。
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74％的方差。因此，我們可用科技投入能力和科技產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重系數，根據上述構造的綜合評價函數，可以計算得到全國31個省市科技競爭力綜合得分的標準化分數。為了便于對比分析，可以用效用值表征科技競爭力的強弱，并規定效用值的取值區域范圍為[0，100]，即科技競爭力最強的地區效用值為100，最弱的地區效用值為0。如果用x[，i]表示第i個地區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準值和效用值及其排序結果如表7所示。 表7 全國31個省市科技競爭力的標準分數和效用值 地區 標準分數 效用值 排序 地區 標準分數 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。依據科技競爭力的聚類分析結果，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。
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。
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。
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。
第五集團：寧夏、海南、貴州、青海、云南、廣西、甘肅、內蒙古、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。
從總體上來看，科技競爭力較強的地區絕大部分分布在東部沿海地區，而中西部地區的科技競爭力普遍偏弱，位于第四集團和第五集團的地區基本上是中西部地區。造成我國地區科技競爭力不同的一個重要原因是市場體系和經濟發展的不平衡。改革開放以來，我國對東部及沿海地區率先實行了以市場為導向的經濟體制改革，在投資、稅收、外貿和經營自方面提供了優惠政策，促進了東部及沿海地區經濟的發展和市場體系的發育，為地區發展和科技競爭力的提高奠定了雄厚的物質基礎，創造了良好的市場環境。而中、西部地區相對而言，市場體系的發育和經濟發展水平明顯滯后于東部地區，地區發展及其科技競爭力的提高受到自然環境、基礎設施、市場環境和社會文化的極大制約。在我國東、中、西部地區市場體系發育和經濟發展水平差距逐步拉大的同時，地區經濟發展的差距也不斷增大，從而導致了地區科技競爭力強弱的不同。
七、中國地區科技競爭力實際測度的效度分析
根據現代評價理論的要求，每一項研究所使用的測評工具(或評價體系)的指標設計是否科學和合理，測評結果是否可靠和有效，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(或東西)，即測評的有效程度。從統計學上講，效度是指測評結果與某種外部標準(即效標)之間的相關程度，相關程度越高即表明測評結果越有效。根據研究目的不同，效度評定有多種方法。常用的方法有內容效度、預測效度、構思效度、聚合效度、辨別效度、效標關聯效度等。主成分分析的結果表明，研究所使用的測評工具由“科技投入能力”和“科技產業能力”2個主成分構成，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思是嚴密的，即具有良好的構思效度(constructive validity)。
本研究使用效標關聯效度對測評工具進行效度檢驗。估計效標關聯效度首先必須確定明確的效標，所謂效標是指衡量一個測評結果是否有效的外在標準。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果的排序為效標，計算兩者之間的kendall和spearman等級相關系數(如表8所示)。結果表明，地區科技競爭力排序與地區科技進步水平排序的kendall相關系數為0.768，spearman相關系數為0.908，兩個相關系數均呈現高度的顯著性，說明本研究的地區科技競爭力測評結果具有很高的效標關聯效度。
表8 科技競爭力與科技進步水平之間的等級相關分析 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.
【關鍵詞】3S；生態環境質量評價；德陽市
【Keywords】3S； ecological environment quality evaluation； Dengyang city
【中圖分類號】X826 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2017）03-0146-03
1 概述
我國的環境評價始于20世紀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項目的影響做評價。80年代末以來，主要對城市環境質量做綜合評價，并開始對縣級區域的生態環境質量做綜合評價。隨著RS和GIS技術的迅速發展和廣泛應用，對空間數據進行獲取、處理、分析技術方法的不斷改進，使得RS和GIS在調查、監測、評價等方面受到了廣泛的關注。使得生態環境質量評價由單一因子的調查與監測，逐步發展到多種數據綜合評價，且用數值分析方法描述生態環境狀況[1-3]。
目前國內外已經有許多關于生態環境脆弱性方法的研究，例如人工神經網絡方法[4]、模糊判定分析方法[5]、綜合評價方法[6]、景觀生態學方法[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、靜態評價方法，并且專家的意見占較大比重，研究結果的客觀性不夠好且實際應用價值不夠高[13]。主成分分析的方法是一種定性與定量相結合的生態環境脆弱性動態評價的方法，在此之前，也有人應用主成分分析的方法進行了生態環境脆弱性的評價，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化、城鎮化進程的加快，圍繞資源環境的競爭更加激烈，使其生態環境發生了巨大的變化。因此，為推進德陽市生態文明建設，積極探索綠色發展、循環發展之路，對德陽市的生態環境質量做出有效的評價，具有重要的意義。
2 生態環境評價
2.1 研究區概況
德陽市位于四川盆地東北部，東經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，現轄綿竹市、什邡市、廣漢市、旌陽區、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月經國務院批準成為省轄地級市，是四川省重點建設的九大城市之一，也是成都周邊旅游圈的重要組成部分。
2.2 生態環境評價指標
2.2.1 指標選取原則
建立科學、完善、可行的生態環境質量評價指標體系是進行危險性評價的關鍵，合理有效的指標選擇是生態環境質量評價的必要過程。
生態環境質量評價指標體系的構建應遵循以下原則。①科學性，生態環境質量評價指標體系的構建要遵循科學規律，所選取的評價指標應能客觀真實地反映生態環境的特征、揭示生態環境的內在特征和外部觸發原因。同時要考慮指標數據獲取的難易程度、數據精度如何、是否可定量化。②全面性，生態環境質量是在環境因素和人為因素的多重作用下的狀態，評價指標體系的建立應該綜合考慮。同時評價指標體系必須要全面分析生態環境要素及其相互關系。③動態性，不同的地區地質環境和生態環境有一定的差異，對不同地區的生態環境質量評價，在選取評價指標時，需結合研究區的情況作調整。
2.2.2 指標選取
針對德陽市的環境狀況，在參考了已有研究并多次聽取專家意見基礎上。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：結合相關資料，確定研究區的土地覆蓋類型：耕地、有林地、居民地、草地和水域；②植被覆蓋度：根據歸一化植被指數（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 數據源
遙感影像數據：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據云，成像質量良好。德陽市區域跨軌道號129/038和129/039兩幅影像，采用WGS-84坐標系，UTM投影，影像均已完成了輻射校正和幾何糾正。
數字高程模型數據：采用空間分辨率為30m的DEM數據，數據源于地理空間數據云。
2.3 生態環境評價模型
根據前人的研究，為保證評價結果的實際應用價值，本文選取了一種定性與定量相結合的生態環境質量評價方法，即空間主成分分析的方法。空間主成分分析的步驟如下：①原始數據標準化；②建立每個變量的協方差矩陣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根據主成分分析結果，利用數學模型計算式（1）研究區生態環境質量；⑥利用自然斷點法，將計算結果分為4個等級，分別為優、良、中、差。
式中，Fi是第i個主成分，Wi是它的相應的貢獻。結合每個主成分及其對應權值，進行代數計算得到綜合評價指標，來表示區域生態環境脆弱情況。EVI的值越大，表示其生態環境越脆弱。
2.4 評價結果
根據德陽市生態環境質量評價結果，得出以下結論：德陽市生態環境質量為良的區域占35.32%，質量為中等的區域占31.39%，質量為優等的區域占20.02%，質量為差等的區域占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環境質量較好，耕地次之，人類工程用地和汶川地震后造成的地質災害區域生態環境質量最差。生態環境質量優和差等主要分布在德陽市的西北部，該區域植被覆蓋度較高，森林系統的生物多樣性、抵抗力穩定性等因素使得該區域的生態環境質量整體上好于其他地區。草地的生態環境質量多為中等，草地生態系統由于物種單一，抵抗力穩定性較差，但恢復力穩定性很強。耕地受人類影響較大，但作為一個生態系統，有一定的自我修復能力。除地質災害區域外，德陽市生態環境質量為差等的區域還廣泛分布于人類工程活動集中的地區，該地區由于工程活動造成了地下水下沉、破壞了該區域的生物多樣性、降低了該區的恢復力，使得該區域生態環境質量惡化。
3 討論
正確認識生態環境現狀是維護生態環境的重要條件，通過對特定地區生態環境質量進行評價，可以了解生態環境質量的整體情況，追尋生態環境質量退化的原因，是提高生態環境質量的方法與途徑。德陽市自1999年10月實施退耕還林工程，截至目前，研究區完成退耕還林17.75萬畝（1畝≈666.67m2），其中生態林16.3萬畝，經濟林1.45萬畝。退耕還林工程建設成就顯著，取得了生態、經濟和社會建設的綜合效益。
為進一步提升德陽市生態環境|量，可采取以下措施：
①對研究區西部山區生態環境質量較差的地區治理的可行方法主要是在一些地勢比較平緩或不適合農作物生長的區域建立多功能混合生態林、農業經濟林以及規范化牧場等混合生態系統；②加強環境質量監管力度，引進新技術，鼓勵引導企業轉型升級，改善全市環境質量；③提升全民環保意識，積極保護生態環境。
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關鍵詞 科技創新文化 指標設計 評價
1 科技創新文化的內涵及其構成要素
自1912年約瑟夫·熊彼特提出經濟創新的概念以來，創新理論研究大致經歷了技術創新、制度創新和國家創新系統等不同的發展階段。現代創新理論認為：創新是指人的思維活動和實踐活動具有創造性、具有不同于前人或超越自身的獨特的途徑和方法。科技是科學和技術的總稱，科技創新主要包括科學創造和技術發明創新兩個方面。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造的物質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、傳統習俗等及其制度的復合體。管理心理學把“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”，創新文化是指與創新有關的價值觀、態度、信念的人文內涵。科技創新文化是在特定的文化背景下，在科技創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。創新與文化的關系，科技創新與文明進步的關系，既是一個深刻的理論問題，也是一個緊迫的實踐問題。科技創新需要創新文化先行，任何一個技術創新活躍、經濟繁榮的時代，都需要一個重大的人文創新引導，需要文化的繁榮。科技史的發展也能證明這一點，比如著名的李約瑟之迷和韋伯疑問——為什么近代科學沒有發生在中國？元明以前，中國在科技和經濟很多領域都領先于世界，后來的落伍與中國傳統文化的消極思想如忽視理性、注重倫理、因循守舊、不思進取、恥于競爭等不無關系。
2 科技創新文化指標體系的建立
2.1 科技創新文化指標體系設計原則
（1）全面性與代表性相結合的原則。科技創新文化是一個由多層次、多要素構成的復雜系統，涉及到影響科技創新的文化、制度等社會環境，從基礎研究到應用研究、開發研究再到成果轉移的完整過程和多種特征要素的集合，最大限度地體現以人為本的思想。這就要求相應的評價指標體系要具有足夠的涵蓋面，盡可能將影響科技創新文化的主要要素囊括在內，以系統、全面、真實地反映科技創新文化的全貌和各個層面的基本特征。但是，全面性并非要求設計的指標體系面面俱到，而應從眾多的指標中選擇最具代表性的重要指標，在技術處理上：一是選擇最有說服力的綜合指標取代過多的單項指標，二是選擇最能反映科技創新文化的發展狀況的指標，三是在相互包容和相互關聯的指標中選取最有代表性的指標。
（2）科學性原則。即必須堅持正確的理論指導和科學的研究方法，選取的指標應能準確的反映科技創新文化的內涵。以文化競爭力、公共選擇理論、投入產出等理論為指導，堅持理論與實際相結合、規范研究與實證分析相結合、定量分析與定性分析相結合，既要利用靜態指標反映科技創新文化的基礎、現狀和實力，又要利用動態指標體現科技創新文化發展的潛力、趨勢和前景。并充分考慮指標數量大、各類中具體指標相關性強的特點，兼顧評價方法的先進性和科學性。
（3）前瞻性。科技創新文化指標體系的設計要具有前瞻性，要考慮今后發展變化的可能。為某一區域的制度績效和文化氛圍提供定量考察，適應當前國際科技創新文化發展的形勢與趨勢，符合國家科技發展戰略和科技政策，引導各科技創新實體堅持以人為本，凝聚一流創新人才，產出高水平創新成果；引導各科研單位加快科技成果的轉化與產業化，為國家經濟建設作貢獻。
（4）可比性原則。統計指標所測度的現象的性質具有可比性，當需要認識兩種現象在一定時間空間條件下的數量聯系時，要求對比的兩個統計指標所度量的現象在性質上有著必然的聯系。當兩個指標的度量性質相同時，要使用相同的計算方法，使統計指標的計算方法具有可比性。可比性還要求對末級指標的原始數據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數據都要有可靠的資料來源，指標的計算方法要科學，要便于計算機進行數據處理。在科技創新文化的決定方面，往往有些重要因素或難以直接量化，或有某些對象具有統計數據，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，同時要刪除一些內容重復的定量指標，以簡化指標體系，提高評價的可操作性。
2.2 科技創新文化指標體系的構建
2.2.1 科技創新文化、制度環境和經濟環境指標
（1）科技創新文化環境。政府文化投入率（單位：%）：即政府文化經費支出與財政總支出的比率；家庭文化娛樂教育服務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）；人均教育事業費支出（單位：元）；每萬人擁有醫生數（單位：人）；每萬人擁有影劇院數（單位：個）；居民文化程度（單位：人）：該指標選用每10萬人口中擁有大專及以上文化程度的人口數；外來文化的認同度（單位：張/人）：該指標選用各地出版VCD數量與當地總人口的比重；經商指數（單位：%）：即非公有經濟社會商品零售額占全社會商品零售額的比重等等。
（2）科技創新制度環境。促進科技成果轉化（文件數量）；深化科技體制改革（文件數量）；拓寬科技體制融資渠道（文件數量）；加大財政稅收支持（文件數量）；市場化指數（單位：%）：即非國有經濟從業人員占全部工業從業人員的比重知識產權指數（單位：作/萬元）：該指標選用專利申請量與GDP之比；政府規模（單位：%）：即政府機構工作人員與總人口的比重；對外開放度（單位：%）：選取出口額加上進口額與GDP的比例。
（3）科技創新經濟環境。城市化率（單位：%）：即從事非農業勞動人口占總人口的比重；失業率（單位：%）；通貨膨脹（單位：%）。
2.2.2 科技創新人力、物力資本基礎
每萬人口的專利申請量（單位：件）；每萬人專業技術人員數（單位：人）：即登記注冊的專業技術人員與地區人口的比率；研發全時人員當量（單位：人年）：研究與發展人員指參與研究與發展項目研究、管理和輔助工作的人員，包括項目課題組人員，企業科技行政管理人員和直接為項目課題活動提供服務的輔助人員，全時人員當量是指全時人員數加所有非全時人員按工作量折算為全時人員數的總和；科技機構人均固定資產原值（單位：千元/人）。
2.2.3 科技創新投入
（1）企業投入。技術開發人員占從業人員比重（單位：%）：即各地區大中型企業中技術開發人員占全體員工的比例；技術開發經費占產品銷售收入比重（單位：%）：指各地區大中企業中技術開發經費占產品銷售收入的百分比；有技術開發機構的企業占全部企業比重（單位：%）；企業技改投資比率（單位：%）即企業技改投資占產品銷售收入的比重；科技開發貸款占銀行貸款總額的比重（單位：%）。
（2）高校、研究與開發機構投入。大專院校和科研機構數量（單位：個）；每萬人高校教工數（單位：人）；教學與科技中副教授以上人員（單位：人）；高校科技服務課題數（單位：項）；R&D投入占GDP比重（單位：%）；科技活動經費支出數（單位：萬元）；財政科技撥款占財政支出比重（單位：%）。
2.2.4 科技創新產出
獲獎成果數（單位：件）；每百萬人口三種專利申請授權數（單位：件）；高技術產業增加值占GDP的比重（單位：%）；技術市場成交額（單位：萬元）：包括技術開發、技術咨詢、技術轉讓以及技術服務等有償技術交易額；新產品銷售收入占全部銷售收入比重（單位：%）：指新產品開發的產值占工業總產值的比重；高技術產品出口額占外貿出口額的比重（單位：%）；S&N、全國百篇優秀博士學位論文數（單位：篇）：即發表在《自然》和《科學》雜志上的論文和優秀博士論文的數量和；國外主要檢索工具收錄科技論文數（單位：件）：指被SCI（《科學引文索引》）、ET（《工程索引》）、ISIP（《科學技術會計索引》）收錄的論文數；國內CSCD、CSSCI收錄論文數（單位：篇）：指被CSCD（《中國科學引文數據庫》）和CSSCI（《中文社會科學引文索引》）收錄的論文數；每萬人火炬、星火計劃及成果推廣項目（單位：項）。
3 科技創新文化評價模型
3.1 采用主成分分析法構造樣本矩陣
由于指標體系中各指標之間存在一定的相關性，信息上會發生重疊，從而影響評價工作的進行。設某區域Ri（i=1，2，…，n)在指標Ij（j=1，2，…，p）下取值為，得到指標矩陣由于指標體系中各指標反映問題的角度和形式不同，指標較多，且各指標的量綱不同，為便于比較，對指標矩陣進行規范化處理。令y=X/（對于逆指標如基尼系數、失業率等的處理需要把X取負號），得到規范化矩陣Y=(y)np
3.2 計算相關矩陣
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
解樣本相關系數陣的特征方程|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個特征值所對應的特征向量，將之規范化，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，構造綜合評價函數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，某一區域的科技創新文化越優。
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