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因子分析论文:因子分析大学生实习论文
1高校大学生实习成效的影响因素分析
1.1试验过程
1.1.1T检验与信度分析
进行因子分析前必须对问卷进行稳定性和性检验。经过单个样本检验，可得Sig=0.00，当Sig＜0.05，就可说明12个题项具有较好的区分度，即能够区分出不同题项被测试的反应程度，故皆可保留应用。根据信度系数划分，当信度系数＞0.9，表示信度好;信度系数＞0.8，表示信度可接受;信度系数＞0.7，表示应重新修订量表。验证所得信度系数为0.894，说明问卷信度较好，可转入因子分析步骤。
1.1.2因子分析
选择变量并设定因子参数或分析方法，如进行描述、抽取、旋转等步骤(操作过程略)。在进行因子分析前，必须进行KMO与球形测试，用于判断是否适合进行因素分析。KMO值为0.846(＞0.6)，适合进行因素分析。同时Bartlett''''sTestX2值为846.109，Sig＜0.05，达到显著，亦说明适合进行因素分析。根据荷载值可知:及时个新因子主要支配着a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二个新因子主要支配a1、a3、a12;第三个新因子主要支配着a2、a7、a10。每个新公因子互不交叉，且至少支配2个及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，满足问卷分析内容效度的要求。以特征值≥1为提取标准，共提取3个因素，累积贡献率为70.726%，已经达到因子分析要求。因子分析过程自动根据特征值大小对新因子进行排列。看出以特征值≥1为标准，共可提取3个新公因子。这从另一角度证明了因子分析的有效性。
1.2结果分析
将新提取的3个公因子分别命名为F1、F2、F3。F1主要反映出a4(实习意愿)、a5(独自实习倾向)、a6(参与实习主动性)、a8(工作环境适应性)、a9(人际关系影响)、a11(个人重要性)中的信息。以上6项可归结为大学生个人的认知与行为在实习成效中的影响作用，可将F1称为实习个体成熟度。F2主要反映出a1(实习必要性认识)、a3(实习安排服从度)、a12(他人影响)的信息。这3项涉及个体认知、过程有关，可将F2命名为实习适应能力。F3主要反映出a2(对实习的期望)、a7(对实习内容的满意)的信息。这2项可以解读为与实习目标层次和实际实习内容等有关，故命名为实习匹配程度。经过因子分析后，可以归纳出影响高校大学生实习成效的主要因素是:实习个体成熟度、实习适应能力、实习匹配程度。
2提升高校大学生实习成效的管理建议
总体而言，本次问卷设计、数据统计分析是成功的，所得结果亦较符合实际情况。本文所提炼的新因子基本表达了原有信息，较好地反映了目前高校大学生实习过程中的影响因素以及高校组织实习所面临的困难。基于因子分析结果，提出高校和大学生应从以下几方面来共同提高实习效果。
2.1提前培育大学生对实习认知与接纳的态度
实习是以学生为主体、学校或企业为主导的一项相互配合的活动。大学生是否清楚地意识到实习对自身的作用、能否从心理接纳实习并将意识转化为实习行动，这是决定大学生实习成效的首要因素。因此，高校必须将实习所要达到的目的、实习过程与方法、实习与理论如何结合等问题，在实习前及时进行教导，让大学生在思想上树立起强烈的实习意识和对实习活动的接纳意愿。同时，应培养大学生的独立自主意识和独立工作能力，形成正确的实习价值观和自主实习心态。此外，大学生亦应在实习期间初步学会自行化解工作难题或困扰的能力，以独立自主的势态迎接实习挑战。
2.2注重培养大学生实习协调与适应能力
大学生开展实习必须基于实习单位的业务及统筹安排，仅仅认识到实习的重要性并不能取得预期的实习成效。因此，只有将实习必要性的认知融入到实习过程和行为活动中，并将实习内容与实习单位的任务安排结合起来，同时，也应注重培养并提高大学生处理人际关系的能力，注意与实习单位的员工进行有效协作，充分学习或利用他人的知识技能，这样，才能更好地完成实习任务并取得预期的实习效果，最终提高大学生对实习单位的适应能力和实习效果。
2.3因人而异提高实习双向匹配程度
当代大学生个性迥异，兴趣爱好不同，职业规划不一，高校已无法施行“一刀切”的实习管理模式。尽管已经在大学生思想中树立了实习意识，但并不等于在大学生中统一了实习理念和看法。因此，要尽量了解大学生对专业知识的把握程度、对专业的兴趣爱好程度以及对实习所持的心态与期望;要合理地调节大学生对实习的期望值，与学生共同确定实习目标，避免出现实习心理落差。同时，应根据不同专业难度和兴趣方向，调整实习内容，做到实习者与实习内容的双向匹配，以提高实习的积极性和实习成效。总之，要想取得的实习效果，既要高校与学生一起达成实习共识，明确实习目标，又要时时跟踪实习发展动态，分析实习期间出现的现象并发掘其产生根源。要因人而异、有的放矢地解决大学生实习过程中产生的各种问题，并有效地改进实习管理。
作者：吴丹丹单位：福州大学
因子分析论文:基于因子分析的地方文化产业论文
1文献综述
目前我国从发展绩效的角度对文化产业的研究较少。侯艳红采用数据包络法（DEA）和经济增加值（EVA）的评价指标从中微观的角度对2006年天津文化产业投入的运行绩效进行了综合评价。郭国锋、郑召峰模拟了2008年中部六省的文化产业的发展绩效投入产出路径以及研究各个省存在差异的原因。但是这两者的研究只是从横截面数据进行的绩效研究，并没有对文化产业发展绩效的时间变化进行探讨。李炜应用因子分析法和数据包络法对我国各省2007～2009年的文化产业的发展水平和绩效水平从横向和纵向的角度进行对比分析。杨智勇根据我国1996～2009年的文化产业的数据，构建相关指标体系，定量地分析各地区的文化产业的发展绩效，并构建模型检验了文化产业的经济效应。柳青采集西部文化产业2003～2011年的数据评价发展绩效，同时构建Tobit模型实证性地说明了投融资环境对西部文化产业的作用。总之，我国学者对文化产业绩效的研究大多从区域的角度进行定性和定量分析，但涉及西北部地区的文化产业的发展绩效的文献不多。本文试图从定量的角度对甘肃省的文化产业的发展绩效进行评价，了解甘肃省文化产业的发展现状，并提出相关对策。
2甘肃文化产业指标体系的建立
本文通过收集2012年全国31个省的文化产业的数据，重点从文化产业的投入要素和效益产出两个方面，对甘肃省文化产业的实力进行的评析。考虑到数据的统一口径，选取的数据均来自国家统计局
3甘肃文化产业绩效分析
本文采用因子分析法，通过SPSS软件对2012年31个省的文化产业的投入和产出的数据进行建模处理，并对31个省的投入和产出水平进行综合分析和评价，得到甘肃省文化产业的绩效发展水平。结果得到：KMO值为0.717和0.737，Bartlett的值为0.000，投入指标和产出指标的前两个因子的累计方差贡献率分别达到75.239%和76.286%。这表明变量之间存在相关关系，可以做因子分析，且指标的因子可以代表原始数据的绝大部分信息。同时投入指标的旋转成分矩阵提取的及时个因子F1在X9、X2、X6、X1、X7、X36个指标上有较大的载荷，这些二级指标表示了文化产业基础因子的投入程度，可称为基本投入因子；第二个因子F2在X4、X2、X53个指标上有较大的载荷，这些因素能够提高消费者对文化产业的满足率，加强文化产业的发展潜能，可称为公共投入因子。产出指标的旋转成分矩阵提取的及时个因子F3在Y1、Y2、Y6、Y54个因子上有较大的载荷量，表示了文化产业资源投入的产出效果，可称为效益产出因子；第二个因子F4在Y4、Y3、Y73个指标上有较大的载荷，表示城市居民对文化消费的渴望，可称为公共产出因子。全国31个省的文化产业的发展水平存在着显著差距。东部地区如广东、浙江、江苏等地方的文化产业发展最快，其次是中部地区，而甘肃省所在的大西北地区整体的文化产业的投入和产出水平都比较滞后。从文化产业的投入水平的综合评价的得分来看，甘肃省的文化产业投入综合评价在全国排25名。其中基本投入和公共投入的排名分别为30和12。由此可见，甘肃省的优势是博物馆、艺术表演团体等，为文化产业的持续发展提供了资源的基础，但文化产业的从业人数、部级文化产业示范基地数量、图书馆的规模有限，且政府和社会对文化产业投资度较低，未产生一定的产业规模。另外，甘肃省的人均可支配收入较低，制约了文化产业的发展。从文化产业的产出水平的综合评价的得分来看，甘肃省的文化产业的产出综合评价排在全国的第26位。其中效益产出和公共产出的排名分别为28和18。从中可看出甘肃省的国际外汇收入、接待国际游客和报纸图书业的综合竞争能力不强，严重影响着文化产业的发展。而广播电视业和期刊业发展较快，对居民的文化需求起到了一定的刺激作用。从综合竞争力来看，甘肃省的文化产业的发展绩效在全国排29位，其发展的整体竞争力较弱，与前3名的广东、北京、上海差距悬，而其在西北地区，仅略优于宁夏回族自治区，周边地区如陕西、新疆的文化产业比甘肃更具竞争实力。综上所述，甘肃省的文化产业的投入和产出水平均位于全国的末端，整体综合竞争力水平也较低。
4结语
研究结果表明，甘肃省的文化产业处在成长发展初期，文化产业的发展基础薄弱、集群综合竞争力不强，落后于中东部地区；文化资源整合和挖掘不足，文化企业散而小，无法形成产业集群，发挥集聚效应；甘肃省的人均收入较低，文化消费需求不足；人才任用机制滞后。从以上结论中，对于提高甘肃省文化产业绩效水平可以提出以下五条建议：
（1）加大对文化产业的基础设施投入，完善公共信息平台，新建和规范文化产业基地，支持中小型文化企业的发展，吸引文化企业入园；
（2）统筹区域发展，整合文化资源，形成一批具有代表性的文化品牌；
（3）提高文化需求意识，扩大文化消费市场，要注重居民的教育水平；
（4）注重人才培育和引进，特别是经营管理型人才和技术创新类人才；
（5）打造文化产业集群，有效地发挥产业集聚辐射效应。
作者：梁琳娜 张伟玲 单位：甘肃政法学院经济管理学院
因子分析论文:因子分析乡镇科学发展论文
一、乡镇科学发展评价体系的构建
1.指标选取原则。乡镇是由经济、社会、资源、环境等组成的一个复杂系统。一个区域的经济社会发展状况是多方面的，任何单项指标都无法而客观地反映该区域的社会、经济、文化发展水平。所以需要构建一套指标体系进行的评价，该指标体系即是利用多个指标从不同侧面、方位、多角度地对区域经济社会进行评价，要具有导向性、公平性、可操作性和绩效性。
2.评价体系指标的选取。根据指标选取的原则，将指标体系分为两大类，一类是反映经济发展水平的指标；一类是社会人文发展水平指标进行乡镇科学发展定量评价。反映经济发展水平指标：农村经济总收入X1、农业收入占经济总收入的比重X2、工业收入占经济总收入的比重X3、耕地面积X4、粮食总产量X5、农村用电量X6、农业机械总动力X7、乡镇企业产值X8、乡镇企业上缴税金X9、乡村劳动力占农村人口比重X10，共10个指标。涉及经济总量、经济结构、农业生产、乡镇企业、劳动力情况。社会人文发展水平指标：农民人均纯收入X11、总人口X12、非农人口比重X13、年末出生人口X14、小学初中学校个数X15、师生人数比X16、社区卫生服务中心和卫生所X17、新型农村养老保险参保率X18，共8个指标。涉及乡镇人口、城镇化、农民生活、教育文化水平、社会保障等。
3.评价方法选择。选用主成分分析法和因子分析法确定指标权重。主成分分析法是一种降维方法，将指标中相关性较高的变量转化为相互独立或不相关的变量，即把多指标转化为少数几个综合指标。因子分析是把关系比较密切的、相关程度较高的几个变量归为一类，每一类组成一个因子，用较少的几个因子反映原有变量的大部分信息。运用这种分析方法，可以方便地找出影响乡镇经济发展的主要因素。，通过线性加权法对各乡镇的经济、社会发展综合水平进行定量评价。
4.评价体系计算过程。采用多元统计方法中的因子分析法，建立因子分析模型，具体步骤如下：（1）对原始数据进行标准化处理，消除量纲。（2）计算相关系数矩阵及其特征值、特征向量。由特征向量构成的矩阵A=（aij），称为因子载荷矩阵。（3）建立因子模型。设X1,X2，…，Xn为原观测变量，通过因子分析，找到影响这些变量的公共因子F1，F2，…，Fm（m<p），这样原p个变量可以表达为:Xi=ai1F1+ai2F2+…+aimFm+εi（i=1,2，…，p）上式中的F1，F2，…，Fm称为公共因子，εi称为Xi的特殊因子。（4）确定因子贡献率和累计贡献。（5）对因子载荷阵作正交旋转。（6）计算因子得分，权数是各因子的方差贡献率。（7）计算综合得分。综合得分反映各乡镇经济总体发展程度。标准化处理的结果使得最终得分没有满分，零分表示乡镇的平均水平，正分表示高出平均水平的程度，负分表示低于平均水平的程度。
二、乡镇科学发展实证分析———以孝义乡镇为例
2014年第十三届全国县域经济与县域基本竞争力百强县市评价结果显示，在全国百强县市中山西省孝义市排名第65位，是山西入围的县级市，这是孝义市自2007年至今连续7年入围全国百强县市榜单。孝义市是山西“扩权强县和转型综改试验区”双试点，在资源型经济转型等方面走在全国其他资源型市县的前列，这与孝义各乡镇经济社会的发展密不可分。目前，孝义市所辖7个镇、5个乡，乡镇总面积819.51平方公里，占孝义市总面积的86.63%。人口27.98万人，占全市总人口的58.0%。乡镇企业总产值308.77亿元，占全市乡镇企业总产值的57.2%，且各乡镇在地理位置、自然环境、资源禀赋、基础设施、历史文化等方面的条件各不相同，在资源型县份中具有一定的典型性和代表性。鉴于以上考虑，本文选取山西孝义为例，对乡镇发展进行评价研究。
1.运用spss软件对原始数据标准化处理，计算相关系数矩阵。
2.计算变量的特征值、贡献率、累计贡献率以及旋转后的因子载荷矩阵。由表1可以看出，前4个主因子的贡献率达到84.869%，因此选择这4个作为主因子进行分析。通过碎石图（见图1）也可以看出：第1个因子特征值很高，解释原有变量贡献较大。以此类推，特征值逐渐变小，第5个以后的特征值越来越小，解释原有变量的贡献很小，因此提取4个因子是合适的。从表2可以看出：及时主因子在耕地面积、粮食总产量、乡村劳动力占农村人口的比重、年末出生人口、农业收入占经济总收入的比重等指标上有较大的正载荷，因此该主成分主要表明农业发展规模和发展水平，作为乡镇农业指标。第二主因子在农村经济总收入、工业收入占经济收入的比重、农业机械总动力、乡镇企业产值、农民人均纯收入、师生比等指标上有较大的正载荷，因此该主成分主要表征乡镇经济发展规模及水平，作为乡镇经济发展的指标。第三主因子在总人口、非农人口比重指标上有较大正载荷，表明人口是劳动力的重要基础，因此该主成分主要反映劳动力方面的情况，作为劳动力的指标。第四主因子在乡镇企业上缴税金这个指标上的载荷大，反映乡镇经济发展质量和效益，因此该主成分反映了乡镇的工业发展概况，作为乡镇工业指标。
3.计算各乡镇综合因子得分，列出因子得分表，并以各因子方差贡献率作为权数，计算各乡镇的综合测评得分，公式如下：ZF=26.201%*FAC1_1+23.760%*FAC2_1+17.921%*FAC3_1+16.9839%*FAC4_1其中ZF为各乡镇的综合得分，FAC1_1，FAC2_1，FAC3_1，FAC4_1为各乡镇的因子得分，系数为各因子的方差贡献率。综合得分高低表明乡镇的综合经济实力强弱，详见表3。
4.综合得分的结果分析。综合得分量化反映了各乡镇经济总体发展程度。由因子得分矩阵可以看出，在因子1上得分较高的有大孝堡乡、兑镇镇、西辛庄镇、下栅乡，表明这些乡镇农业发展水平较高；南阳乡、柱濮镇等乡镇得分为负数，表明乡镇农业发展落后。在因子2上得分较高的有梧桐镇、兑镇镇，表明这些乡镇的经济综合实力较高；驿马乡、下栅乡得分低，表明乡镇的经济综合实力较低。在因子3上得分较高的有阳泉曲镇、兑镇镇、高阳镇，表明劳动力资源对经济的支撑作用较好；在因子4上驿马乡、梧桐镇和大孝堡乡得分高，表明工业经济发展实力较强。从综合得分情况看，兑镇镇、梧桐镇、大孝堡乡、阳泉曲镇、高阳镇这五个乡镇的得分为正，排名位居前五，表明乡镇的总体发展程度较高；驿马乡、下堡镇、柱濮镇、西辛庄镇、下栅乡、杜村乡、南阳乡这七个乡镇的得分为负数，表明乡镇的总体发展程度较低。
三、对策建议
乡镇是县域发展具潜力和活力的主体，是县域经济发展的基本单元，是大项目建设、招商引资和统筹城乡一体化发展的重要平台和支撑，加快乡镇科学发展事关县域科学发展大局。立足孝义各乡镇实际和评价分析结果，结合科学发展的要求建议如下。
1.以中心镇和社区化中心村为抓手，重点推进乡镇发展。根据非均衡区域经济理论，选择其中一部分发展基础较好、区位优势明显、发展潜力较大的乡镇重点发展，通过政策、技术等措施的引导，使得各种生产要素向重点镇聚集，让重点镇超前发展。依靠重点镇的扩散效应带动整个地区乡镇经济社会的均衡发展。
2.进一步推进农业的产业化发展。乡镇和农村持续、稳定发展的必由之路是农业的产业化发展。农业的产业化是以市场为导向，以经济效益为中心，以主导产业、产品为重点，是集市场化、区域化、专业化、规模化、一体化、集约化、社会化、企业化为一体的经营模式，通过农业的产业化，提高农业的生产效率。
3.坚持走工业新型化道路发展乡镇经济。乡镇要树立“工业立镇、工业强镇和外向带动”发展战略，确立乡镇经济发展思路的定位要与乡镇的基本条件相适应，用当地的自然资源与现代农业、现代工业、现代服务业的加速融合，产生新的经济增长点。由小规模种植向规划带、规模经营区发展，由传统的小作坊向工业化、现代化迈进，进一步扩大工业化发展新局面，备足乡镇发展后劲。
4.推动乡镇企业的发展。乡镇企业已成为农村经济的主体力量和国民经济的重要支柱。深化乡镇企业改革，合理调整、优化乡镇产业结构和产品结构。推行多业并举，发展优势产业和优势产品。乡镇企业布局也应从分散型向相对集中、连片开发型转变，提高乡镇企业的聚集效应。
作者：韩芸 王云 单位：山西省社会科学院
因子分析论文:因子分析法企业投资论文
一、传统企业投资价值估值模型
经济增加值模型，其首创者为SternStewart管理咨询公司。该模型以实现股东价值较大化为基本出发点，地测算上市公司股东的真实价值，对上市公司进行投资价值分析;现金流量折现模型(F．modiglian、M．H．mille，1961)，该模型表示一个企业的当前价值，等于其未来所产生的现金流的现值之和。虽然计算简单，但过程存在诸多局限，难以保障计算结果的性;相对价值模型。该模型主要包括市盈率模型、市净率模型、收入乘数模型，优点是能够迅速地评估资产的价值，尤其是在市场上有大量的可比资产进行交易，并且市场对同类资产价值的认可程度相同时，更有效的评估资产的价值。但是，由于可比资产和目标资产的风险性、流动性和营利性是不可能相同的，因此可比资产的运用会存在偏差，导致相对价值模型的估值与实际存在差异。传统估值模型广泛运用于企业投资价值评估中，但其缺陷不容忽视:一方面它们主要只是针对企业的财务数据进行统计分析，而忽略了企业的非财务性指标，无法体现企业自身的特点，并不能有效地对不同企业进行投资价值评估;另一方面它们没有引入行业划分，而事实上，上市企业所属行业不同，在注册资本、客户类型、财务数据等方面都相差甚远。虽然学术界对上市企业的投资价值评估研究已经进行了许多有益的探索，但是，无可否认学术界对中小企业的投资价值评估研究还处在介绍和比较浅显的研究阶段，理论上十分推崇的建立在财务指标之上的传统估值模型和基本分析法，但由于其参数选取的不确定性和我国市场的特殊性，上述方法无法反映我国上市企业的投资价值，为我国投资者提供的投资决策指导，因此，在对中国上市企业投资价值研究中应扩宽思路，不应拘泥于传统企业价值估值模型，运用多种方法综合分析。
二、因子分析法
因子分析(FactorAnalysis，FA)是一种由主成分分析法推广而来的实用多元统计方法，其实质是根据原始指标相关矩阵内部结构的特征再现指标与综合因子的关系，最早由英国心理学家C．E．斯皮尔曼提出。在经济研究中利用因子分析法可以从复杂多变的经济环境中选取少数几个主要因子，有助于分析复杂经济难题。目前，我国学术界多运用因子分析法研究上市企业的投资价值，应用因子分析法综合评价上市企业投资价值，克服了评价方法———综合经济动态指数法和综合经济效益指数法之不足，使得评价结果更为客观、。刘宇、王增民(2001)通过比较主成分分析法与因子分析法，利用水泥行业13个上市公司的19项财务指标构建因子载荷矩阵，经分析后认为影响公司投资价值的综合因素有:获利能力因素、资本结构与财务杠杆因素、经营与偿债能力因素、资产价值因素、市场景气因素，它们使每个因子能比较地反映综合各指标的共性。陈云泽(2008)提出对中小板上市公司的投资价值分析可以从七个方面做因子分析，它们分别是:盈利能力、成长能力、营运能力、抗风险能力，公司治理，商业模式以及创业团队，但是这七个方面在企业投资价值研究的应用中必须确定合适的样本数量和客观的财务指标数据，否则会使企业投资价值评价与实际情况产生重大偏误。郑向前(2009)采用因子分析法，根据生物制药行业特点选取了8个代表性因子:资产收益率、净利润率、应收账款周转率、固定资产周转率、经营现金流量对负债比率、流动比率、主营业务收入增长率、净利润增长率对我国生物制药上市公司的盈利能力、抗风险能力、成长能力/经营管理能力进行分析。戴云(2013)选取南通地区中小板上市的12家样本企业，从偿债能力、营运能力、盈利能力、增长能力四个方面中选择12项财务指标建立企业业绩评价模型，对其经营业绩做出评价。
三、层次分析法
层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)是美国匹兹堡大学教授、运筹学家T．萨迪于20世纪70年代末提出的一种定性与定量分析相结合的、系统化、层次化的多目标决策方法，该方法把各种因素划分成相互联系的有序层，根据对一定客观现实的主观判断，对每个层次的相对重要性进行表示，然后利用数学方法确定每层次指标的权重，综合各层次指标的权重建立模型做出决策，但在实际操作过程中，层次分析法对问卷设计、专家素质及水平有较高要求，且工作量大、周期长，通常在实际应用中与因子分析法、模糊评价法、灰色关联度法等方法相结合。层次分析法实际上是一种将思维过程数学化的方法，有助于简化系统分析和计算，因此在学术界颇受关注。
董兴国(2007)运用层次分析法分析上市银行投资价值中提出根据上市银行自身的产业特点将准则层分为十个层次，即盈利能力、投资收益、成长能力、流动性、资产质量、规模与市场地位、公司治理、创新能力、人力资源、品牌影响力，并从十类指标中选出42项项目指标，形成上市银行投资价值综合评价指标体系，同时运用层次分析法计算出各指标的权重系数，建立上市银行投资价值综合评价模型。曹小林、耿成轩(2008)为了提高价值评价的有效性和性，将模糊数学和层次分析法相结合，对高新技术企业的财务状况、核心竞争优势、经营管理水平、高级管理人员能力这四个主要因素进行细化构成递阶层次结构，确立了高新企业价值评价模型。刘建容、潘和平(2010)利用层次分析法判断偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力、投资回报能力各自对于电器行业上市公司内在价值评估的相对重要性，采用“1～9”比率标度”方法得到判断矩阵，通过计算得到各能力指标的权重，建立上市公司内在价值评估模型对电器行业上市公司进行投资价值分析。陈钧于(2011)以层次分析法为基础，构建了房地产上市公司投资价值评价递阶层次结构两层模型:及时层次由偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力四个因素构成;第二层次里选取了上市公司有代表性的非财务指标，利用层次分析确定了评价指标的权重系数，，运用改结构模型对4家房地产上市公司进行了综合评价和实证检验。应洪斌、邵慰(2012)根据实际工作经验和前人研究成果将公司市值、高层管理人员薪酬、公司负债、所有者权益等15项指标纳入研究体系，邀请钢铁行业专家参与层次分析评价，得到15项指标的相对权重值，再利用Malmquist－DEA模型计算我国16家上市钢铁企业经营现状并考察Malmquist指数变化，通过对Malmquist指数的比较测算其经营效率，此项研究中，层次分析法对样本数据的选择、传统DEA模型的修正有着重要意义。
根据已有研究，层次分析法是综合对企业的经营管理水平、信用历史、发展前景、财务数据等进行定性和定量的综合分析，建立模型对企业进行投资价值研究，它有利于将目标、多准则又难以全部量化处理的问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，进行简单的数学运算从而得到清晰明确的评价结果。通过前人研究不难发现，非财务性指标在企业价值评价模型中占据重要地位，但是对非财务性指标的选择上往往没有一个统一的标准，选择存在较大的主观性，因此，在今后对企业投资价值研究中，对非财务性指标的选择将是一个重点。
作者：王悦心单位：中南财经政法大学
因子分析论文:因子分析的畜牧业论文
1河北省畜牧业发展状况评价
1．1数据获取选取我国31个省、市、自治区作为因子分析的观测样本，用S1～S31表示，其中河北省用S2表示，15个量化指标的数据来源于2011年《中国畜牧业年鉴》。
1．2过程及结果
1．2．1将原始数据用SPSS17．0软件进行因子分析，见表1。由表1可见，KMO值大于0．5，Bartlett球度检验的卡方统计值为1026．281，相伴概率小于显著性水平0．01，表明各变量间信息重叠度较高，可以采用因子分析法来进行评价。
1．2．2计算因子的特征值和方差贡献率见表2。由表2可知，前4个因子的累积方差贡献率达93．657%，涵盖了指标数据中的绝大部分信息，故选取4个主因子。
1．2．3采用主成分分析法计算因子载荷矩阵提取因子旋转后的因子载荷矩阵，见表3。由表3可知，F1在(X12)、(X3)、(X7)、(X8)、(X15)上有较大载荷，因此将其命名为羊和奶牛生产能力因子;F2在(X13)、(X4)、(X14)、(X9)上有较大载荷，将其命名为家禽生产能力因子;F3在(X5)、(X1)、(X10)上有较大载荷，将其命名为猪生产能力因子;F4在(X6)、(X2)、(X11)上有较大载荷，命名为肉牛生产能力因子。分别计算各主因子F1～F4的得分FAC1～FAC4，并以各主因子的方差贡献比重为权重进行线性加权和计算综合得分。其计算公式为:F=(33．646×FAC1+26．192×FAC2+20．952×FAC3+12．867×FAC4)/93．657。其中F为综合得分，结果见表4。
2分析与讨论
河北省(S2)畜牧业发展状况中羊和奶牛生产能力的权重较大，贡献率达到33．646%;家禽生产能力次之，达到26．192%;猪生产能力再次之，达到20．952%;肉牛生产能力贡献率低，为12．867%。从羊和奶牛生产能力因子看，河北省位于我国前列，表明河北省在羊和奶牛生产方面具有很强的能力。特别是奶牛被列为区域优势产品后，奶牛产业成为河北省畜牧业中发展最快的产业;但与排名前2位的地区相比仍存在很大的差距。从家禽生产能力因子看，河北省同样位于前列，表明河北省在家禽生产方面也具有很强的能力，但同排名第1位的地区存在很大差距。河北省应在重点打造蛋种鸡产业的同时，着力培育更多的家禽类企业，提升河北省的家禽类生产能力。
从猪生产能力因子看，河北省处于中下游水平，且低于平均水平，与排名前5位的地区有很大的差距。今后河北省应引导农户发展适度规模养殖，扩大品质种猪改良范围，实行“全进全出”生产模式，在粮食主产区加快建设品质瘦肉型猪生产基地，以大幅提升河北省猪生产能力。
从肉牛生产能力因子看，河北省处于中上游水平。虽然生产能力较强，但与其他强省相比，还有很大的差距。今后应加大品种改良力度，推广快速育肥技术，建设肉牛繁育基地，因地制宜发展肉牛及乳肉兼用品种。从综合得分可以看出，河北省位于全国的第5位，是畜牧大省;但河北省的猪和肉牛生产能力仍较低，是河北省畜牧业发展的短板。今后河北省应着力补齐这一短板，使畜牧业水平进一步提升。
作者：徐文君冀德刚杨雨时张丽娜单位：河北农业大学理学院
因子分析论文:因子分析法的电子信息论文
一、研究设计
1．研究样本选择本文选取2011—2012年在深沪两市连续两年披露研究所需数据的电子信息企业作为研究样本，在剔除被ST、PT和数据披露不完整的上市公司后，选择38家电子信息企业作为研究样本。
2．研究变量选取①变量设计原则。为科学、和地评价电子信息企业竞争力需要建立一套评价指标体系。在构建评价指标体系时应遵循下列原则。a.重要性原则。电子信息企业竞争力受多方面、多因素的影响，有许多指标可以从不同的方面反映电子信息企业的竞争力，但我们选择的指标不可能面面俱到，只能选择其中的一些重要指标，而对一些非重要的次要指标予以忽略。b.系统性原则。电子信息企业竞争力是一个有机系统，要求任何一个企业的运营能力、盈利能力、偿债能力、发展能力、技术创新能力都保持良好状态，因此反映企业竞争力的各个指标之间应保持有机联系，只有这样才能综合反映企业竞争力的整体、内在、本质的特征。c.目的性原则。所建立的指标体系需要反映企业竞争力的整体状况，并通过企业指标体系分析发现企业竞争力强弱的原因，找出提升企业竞争力的对策及措施，以增强企业的整体实力。d.可比性原则。评价电子信息企业竞争力的指标在统计口径上要一致，提供的信息应相互可比。e.可操作性原则。在能够反映电子信息企业竞争力基本内涵的前提下，尽可能选取数量较少的评价指标。同时也要做到指标含义明确，计算依据资料在企业比较很容易获取，具备一定的现实统计和核算基础，便于资料的收集、整理和分析。②变量设计及经济释义。根据电子信息产业具有资金密集、研发投入大、产品技术含量高等特点和上述变量设计原则，本文从成长能力、盈利能力、技术创新能力、偿债能力和营运能力五个方面，选取11个变量评价电子信息企业竞争力。变量及其经济释义如表1所示。
3．研究数据来源研究样本数据来源于两个方面：一是上证所和深证所网站公布的公司各年财务报表；二是各相关财经网站：上市公司资讯网、巨潮资讯网等。
二、实证结果及分析
在样本企业以及指标体系选定的基础上，运用因子分析方法对样本企业的竞争力状况进行分析评价。因子分析方法是用较少个数的公共因子和特定因子来表达原观测的每个变量，以达到降维的目的。使用因子分析方法需要进行以下几个步骤。1．因子分析适合性检验因子分析法运用的前提是原始变量之间具有较强的相关性，实际上就是证明原始变量之间存在共同成分，可以再提取公共因子。现根据样本公司的变量资料运用KMO和Bartlett检验证明变量资料是否适合作因子分析，KMO和Bartlett检验结果如表2所示。KMO统计量的取值在0到1之间，其值越接近1，变量之间的相关性越强，所选变量就越适合做因子分析。所选样本在0.5<KMO<1的区间内，说明适合做因子分析。
2．提取因子因子分析的关键就是根据样本数据求得因子载荷矩阵，求解的方法有多种，但比较普遍使用的是主成分分析法。因子个数确定通常使用两种方法：一是通过因子的累计方差贡献率确定的因子数，如表3所示；二是通过系统绘制碎石图来确定因子个数，如图1所示。从表3可以看出，特征根大于l的公共因子有4个，说明这4个公共因子可以载荷所选11个变量，同时这4个因子的累积方差贡献率为82.506%，说明这4个因子可以解释原有变量总方差的82.506%，因子分析结果比较理想。在图1中，纵坐标显示出特征值，横坐标表示因子个数。从图中可以看出：第1个因子特征值很高，对解释所选变量的贡献度较大，第2、3个因子的贡献度次之；第4个因子之后的其他因子特征根都比较小，对解释原有变量的贡献度也小。因此，提取的4个因子足以从整体上反映样本企业竞争力评价指标体系。含有4个公共因子的竞争力的初步评价模型可以表示为：F＝31.626%/82.506%F1+24.927%/82.506%F2+14.183%/82.506%F3+11.77%/82.506%F4注：F为企业竞争力综合评价指数
3．旋转成分矩阵
为了使各个公因子之间反映的信息更加清晰独立，可以使用方差较大法对因子载荷矩阵实施正交化旋转。通过正交化旋转，可以使所提取因子具有可命名解释性。因子载荷矩阵正交化处理后的结果如表4所示。从表4可以看出，经过正交化处理之后的数据可以较为清晰地反映出每一个公因子所代表的实际经济意义。第1个公因子在净资产增长率和销售收入增长率方面有较大的载荷，它反映了电子信息企业的发展能力，即用来衡量公司未来资本壮大与规模扩张的能力。第2个公因子在流动比率和速动比率方面有较大因子载荷，这两个方面主要衡量样本企业的短期偿债能力。只有具备了较强的短期偿债能力的公司才能抵御面临的财务风险。第3个公因子在存货周转率和总资产周转率方面有较大的载荷。由于电子信息企业资产规模大、存货较多，因此，这两个指标对其竞争力的形成有较大影响。第4个公因子在研发技术人员比例和研发密度方面有较大的载荷，这两个指标反映电子信息企业在科技和人才方面投入的情况，这是保持企业竞争优势的源泉。
4．因子矩阵分析表在公共因子确定以后，就可以计算各因子的得分情况。通常利用正交化旋转后的载荷来计算各个因子得分，公共因子得分系数情况如表5所示。
5．样本公司企业竞争力得分及分析在前述分析的基础上，对样本公司2011年、2012年的各因子得分取平均值，就可以计算得出样本公司竞争力得分状况，由于篇幅关系，此处仅列示综合得分前3名和后3名的公司，如表6所示。由于竞争力与得分呈正相关关系，因此得分高的公司竞争力好于得分低的公司，而且分值越高，竞争力越强。其一，从总体上看，38家样本企业的发展能力和偿债能力得分都偏低，特别是偿债能力得分均为负数，营运能力和技术创新能力得分都为正数，说明在发展能力和偿债能力差异不大的情况下，营运能力和技术创新能力就成为了电子信息企业竞争力高低的主要影响因子。电子信息企业上市公司发展能力和偿债能力差的主要原因可能有两方面，一是因为电子信息产品国内国际市场竞争激烈，而我国电子信息产业起步较晚，与发达国家电子产品相比较，我国许多电子产品的国际竞争力较弱，国外电子产品大量进入我国市场，必然在一定程度上影响我国电子信息企业的发展；二是电子信息产业具有投资大的特点，新产品生产线和生产经营活动的资金更多地依赖银行贷款，在银行贷款额度大、发展能力受制约、存货增多、盈利空间不断缩小等多种因素的综合影响下，导致了电子信息企业偿债能力差。需要指出的是，提升我国电子信息企业的国际竞争力，必须兼顾所有影响竞争力的因子，做到协调发展，当前和今后一个时期电子信息企业应特别重视改善发展能力和偿债能力。其二，从综合得分排名前几名来看，综合得分前3名的公司是华映科技、紫光股份、厦门信达，他们主要得益于良好的营运能力和技术创新能力。从发展能力来看，除了厦门信达的发展能力排名靠前外，华映科技、紫光股份发展能力欠佳。这3家公司偿债能力名列38家公司的后3位。因此，这3家公司应通过发展能力和融资模式上的调整和重视资金运用效率来进一步提升竞争能力。其三，从综合得分排名后几名来看，华鑫股份、综艺股份、大连控股表现出较差的竞争力，虽然华鑫股份、综艺股份的发展能力和偿债能力、大连控股的偿债能力与其他企业相比较表现不错，但营运能力和技术创新能力表现较差。因此，加大研究投入、完善内部经营管理机制、增强市场拓展能力和存货变现能力是这些企业提升竞争力的关键。
三、结论
综上所述，因子分析法是通过定量分析构建因子体系，运用SPSS19.0统计软件进行数据处理和检验。尽管本文通过因子分析发现，发展能力、技术创新能力、营运能力和偿债能力对电子信息企业竞争力起着主导作用，但是，盈利能力因子对企业竞争力的影响作用也不可忽视，否则会在一定程度上影响企业竞争力。电子信息企业竞争力是各个因子共同影响的结果，因此，重视各个因子协调发展才有利于企业整体竞争力的提升。通过分析各个因子的得分和综合排名，可以发现各个企业在经营管理上的优势和劣势，以便有针对性地采取措施，改善其经营和管理，提高企业的经营管理水平，使企业在激烈的市场竞争中处于有利地位，获得更大的发展。
作者：魏玲丽单位：四川旅游学院酒店管理系
因子分析论文:探究因子分析制造经济效率评估论文
关键词：制造业;因子分析;经济效益
内容摘要：文章抽取出影响制造业经济效益的利润创造因子和“流动性”因子，并根据综合因子得分进行排序和分析评价，对武汉制造业发展提出了一些有价值的政策建议。本文采用因子分析法，对武汉市34个制造行业的经济效益进行了定量评估和比较分析。
本文将武汉主要制造业的经济效益作为研究对象，对武汉市实施“工业强市”战略、抓住工业发展的第三个好历史机遇、推进武汉制造产业升级、振兴老工业基地无疑将有重大意义。制造业代表着一个国家的国际地位与经济实力，是所有与制造有关的企业机构的总体，是国民经济的支柱产业。
因子分析法原理
本文的主要目的是从多因素出发，运用因子分析法对初选因子进行筛选和综合，找出影响武汉市34个制造业经济效益的主导因子，即公因子，然后进行评价分析。评价采用SPSS16.0统计软件对数据进行处理，得出武汉市制造业34个行业的经济效益得分与排名。
因子分析法基本思想是根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，因子分析中将之称为公共因子。通过统计软件计算出每个研究对象的各个因子的得分，然后计算出因子综合得分。
武汉制造业经济效益因子评价
（一）数据选取及处理
本文选取了7个与制造业产业经济效益紧密相关的统计指标进行综合评价：工业增加值率（V1）、总资产贡献率（V2）、资产负债率（V3）、流动资产周转次数（V4）、工业成本费用利润率（V5）、全员劳动生产率（V6）和产品销售率（V7）。
本文选取武汉市2005-2007年34个制造业上述7项指标的具体数据，计算每个制造业指标3年的算术平均值作为综合评价的原始数据。为了消除由于评价指标的量纲不同而带来的影响，本文采用Z-SCORE方法对原始数据的34个制造业、7个定量指标数据进行标准化无纲处理，将指标实际值转化为可比较的评价值，得到表1。
Z-SCORE方法一般也认为是标准化转换，具体求法为，先求出每个指标的样本均值x和标准差S，然后从指标实际值中减去该指标的均值，再除以标准差S，就得到标准化的评价值Yi，公式为：
（二）武汉制造业经济效益因子分析
按照因子分析的步骤，本文利用SPSS16.0统计分析软件进行计算，利用标准化的数据表1中的34个样本、7个变量，求出7个指标（变量）的相关系数矩阵R的特征根及相应的特征向量。
确定取几个因子作为主因子的判定方法有两种：一是取所有特征值大于1的因子作为主因子；二是根据累计贡献率达到的百分比值确定。本文采用及时种方法，由表2可知，将选取特征值大于1的两个因子作为主因子。
由表3和表4可知，及时主因子与工业增加值率、总资产贡献率、成本费用利润率、全员劳动生产率上的载荷因子较大，因此该因子集中反映了制造业利润创造能力，定义为利润创造因子。第二主因子在流动资产周转率和产品销售率上的载荷因子较大，流动资产周转率和产品销售率均反映“流动性”，就将该因子定义为流动能力因子。
根据计算因子值的系数矩阵，可进一步得出因子计算等式：
F1=0.199V1+0.290V2-0.169V3-0.039V4+
0.287V5+0.267V6+
0.097V7
F2=-0.349V1+0.209V2+
0.046V3+0.552V4-
0.073V5+0.126V6+
0.491V7
利用两个因子的方差贡献率进行线性加权求和，便可以得到经济效益的综合评价模型：F=0.699F1+0.301F2
依据上述三个等式，计算得出2005－2007年武汉市34个制造业在2个因子上的得分和行业经济效益评价总得分，结果如表5所示。
结果显示，烟草制品业的经济效益，其次是非金属矿采选业，饮料制造业排第三位，居制造业前10位的依次还有家具制造业、文教体育用品制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、造纸及纸制品业、有色金属冶炼及压延加工业。居制造业末位的5个行业是有色金属冶炼及压延加工业、皮革、毛皮、羽绒及其制品业、通用设备制造业、纺织业和黑色金属矿采选业。
政策建议
资金技术密集型制造业在武汉制造业中所占比重很大，而且是未来制造业发展的方向，但是武汉市资金技术密集型制造业的经济效益差，鉴于资金技术密集型制造业自身具有风险大、周期长、高投入的特点，其发展必须要依赖政府财政资金和税收优惠政策的大力支持。建议由政府牵头联合制造业企业设立资金技术密集型制造业产业投资基金，大力发展制造业。
充分利用武汉劳动力成本低的比较优势，大力发展烟草加工业、饮料制造业等经济效益高的劳动密集型产业。立足武汉劳动密集型产业的现有比较优势，有效利用武汉丰富的劳动力资源优势，加快这些产业的设备更新与技术进步，尽快提高劳动密集型产品的质量和档次，实现劳动密集型产业与产品的升级，提高劳动密集型产品附加值。
加速用信息技术改造、提高传统产业。通过促进信息产品与传统产品的融合，以及信息技术在新产品的广泛应用，增加产品的信息技术附加值。加速传统企业信息化进程，把推广应用信息技术作为改进企业管理、推进传统企业技术改造、节约能源、实现由数量型向质量型和效益型转变并提高竞争力的重要手段；同时，按照国家的产业政策坚决淘汰一批企业。大力引进高新实用技术、先进设备改造传统产业，提高产品科技含量和企业生产效率。
因子分析论文:信息化指标体系因子分析探讨论文
【摘要】本文认真参考了信息化水平指标，总结出信息化水平指标评价体系，同时采用因子分析法对全国各省份的信息化水平进行排序，并在此基础上进行聚类分析，按不同类型对各省份进行简单分析，进一步提出让信息化水平提高的对策。
【关键词】信息化指标体系因子分析聚类分析
一、引言
随着信息技术的持续创新，发达国家向信息社会转移的趋势越来越明显，步伐越来越快。加快发展本国以及城市的信息化水平是个必然的趋势。推进信息化是转变经济增长方式的根木途径，有利于促进人与自然的协调发展；有利于促进城乡经济社会统筹、协调发展；有利于提高社会管理水平，增强公共服务能力，保持杜会安定有序；有利于发展壮大先进文化，为和谐社会营造良好的文化氛围。在推进信息化的同时，为了更好地把握我国信息化普及与应用的状况和程度，评价与监测我国信息化的成果、发展水平与存在的问题。为国家信息化发展规划提供必要的数据支也必然需要进行信息化水平测试，这就会引发一系列的问题，从而引进因子分析和聚类分析来使此过程变的简单或者说更为有序化。
二、变量指标的选取
国家统计局在其《中国信息能力报告》中，设计了一套评价我国信息化水平的指标：指标体系共分4级，有25个指标：①信息技术和信息设备应用能力：a.每千人拥有PC数；b.每千人拥有传真机数；c.每百人拥有电话数；d.每千人拥有电视机数；e.每千人拥有收音机数；f.每万人接入因特网用户；g.每百万人互联网上网主机数；h.每平方公里光缆长度；i.每百家企事业单位上网数；j.基础信息产业产值占GDP比重。②信息资源及开发利用能力：a.每户打国际电话时间；b.每百人期刊发行量；c.每日信息量；d.网络用户平均上网时间；e.每万人Web站点数。③人口素质：a.每万人平均科学家和工程师数；b.第三产业从业人数占就业总人口比重；c.大学入学率；d.每十万人在校学生数；e.计算机专家和工程师数。④国家对信息产业发展的支撑：a.信息产业产值占GDP比重；b.研究开发(R&G)支出占GDP比重；c.每主线电信投资；d.人均GNP；e.教育投入。
鉴于遵循数据的客观性和代表性，以及易得性，本文采取以下指标：每千人工业增加值x1；每千人电信业务量x2；每千人移动通信交换机容量x3；移动电话普及率x4；电话普及率x5；广播综合人口覆盖率x6；电视综合人口覆盖率x7；有线电视普及率x8；每十户宽带上网用占有户数x9；R&D经费支出占GDP比重x10；每十人从事科技活动人员总数占有的人数x11；每十人在校大学生人数占有的人数x12；每千人专利授权数占有数x13。其中缺省值用平均值代替或者临近年数内值代替。由于篇幅有限，指标数据省略。
三、因子分析
因子分析法是能够实现数据简化目的的有效方法之一。其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。运用因子分析法，借助EXCEL多元统分析，对已得的指标数据进行分析处理，在处理过程中选取方差贡献比率为0.80。按照方差贡献比率大于80%，应提取前四个因子，它们所解释的方差占总方差的84.58%，这四个因子就可以解释原始数据的大部分信息了。分析结果中可以得到每个城市的四个因子得分情况F1，F2，F3和F4。，对28个城市的信息化水平进行综合评价并排序。以旋转后四个因子的方差贡献率为权数计算综合得分，计算公式：F=0.5923F1+0.09957F2+0.0804F3+0.0736F4，最终可以得到所有城市的综合得分排名。由于变量指标取值的同向性，得分越高代表信息化水平越高。排名依次为：北京，天津、广东、浙江、江苏、湖南、福建等等。
四、聚类分析
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，在统计分析的应用领域已经得到了极为广泛的应用。其思路为：首先每个数据对象自成一类，并且计算各个类之间的“距离”或者相似性。然后每次将最相似的两类合并，合并后重新计算新类与其他各个类之间的距离或相似度。这一“凝聚”的过程一直继续直到所有对象都归为一类为止。利用各城市的因子得分，还可对28个城市进行分类，得分值相近的城市被认为具有较相似的属性。
五、结果分析
由所得到的聚类图可以看出，全国信息化水平基本上可以分为五类，北京，山西各成一类，从上面的综合水平排名可以看出，北京信息化水平处于全国经验丰富地位，这首先归功于北京的地理位置和政治人文环境，其次结合因子得分矩阵，北京在因子1上的得分较高，而根据因子载荷矩阵可以看出，因子1在13个变量指标上的载荷系数都比较大，证明北京在城市信息化的各个方面都比较出色。山西的信息化综合水平排名第10，属于中等偏上的水平，在因子4上的得分较高，因子4在变量指标x1，x2上的载荷量较大，这正好符合山西是个煤矿大省的特征，通信电信比较发达繁荣。天津、广东、江苏、福建、浙江归为一类，这几个城市都是发达城市，信息化水平偏高，在每个指标上得分都比较平均。而河北、黑龙江、河南、江西、辽宁、吉林、湖北、湖南、安徽、山东、四川、海南、重庆可以归为一类，这几个城市由于地理环境、产业结构、人口众多等因素使得信息化水平中等偏下。一类，信息化水平偏下的一类包括：内蒙古、甘肃、青海、宁夏、广西、云南、西藏和陕西，信息化水平底下源于经济发展水平不高、对于信息化认识薄弱以及对信息产业的投入不够。
六、政策建议
虽然我国信息化应用工作已取得了较大的成绩，但在发展的过程中还存在着一些问题和不足使信息化带动经济发展的优势难以更好地发挥与国外发达国家相比还有很大差距，就是同亚洲一些发展中国家(或地区)比较也存在不小的距离。当前，经济全球化、我国加入世界贸易组织和世界信息产业的新发展，都对我国信息化应用发展提出了新的要求，因此，我们应认真分析中国信息化水平现状，分析与国外信息化发展的差距，有效地针对问题和不足进行改进，正确地规划未来发展方向和应采取的对策。
对策和建议主要有：(1)加快有关信息化法律、法规的制定，确保应用中的性和安全性(2)降低成本，普及大众。(3)加强信息化知识普及与培训力度。(4)加大国家对信息化投资力度缩小地区间差距。(5)加强信息资源建设，提高信息化服务质量与水平。(6)建立信息化数据采集系统和评价监测体系。公务员之家
另外，由上文的分析，信息化水平测度的数据很不，在每个地区城市的报告中尚未包括有些信息化水平测度指标，比如说信息产业增加值占地区生产值的比重。完整的数据不仅可以帮助很好的测度信息化水平，同时可以鞭策及时发现问题，提出相应的解决办法，这对于提高信息化水平是必要的途径。
因子分析论文:因子分析法研究银行股份制改革论文
编者按：本文主要从银行竞争力的评价分析；国有银行竞争力变化趋势对银行股份制改革的启示进行论述。其中，主要包括：评价指标多为银行财务数据，缺乏无形资源、凡两方或多方力图取得并非各方均能获得的某些东西时，就会有竞争、银行竞争力的性质和决定因素与一般工商企业基本一致、银行竞争力的评价同样应当从银行的资源、能力和外部环境三方面因素着手、因子分析是用少数几个因子来描述多指标或多因素之间的联系、全国性股份制银行竞争力普遍较强、国有银行综合竞争力的变化趋势不同、与竞争力提升的目标还有差距、国有银行股份制改革任重而道远等，具体请详见。
内容摘要：本文在银行竞争力评价的多项指标基础上，从资源、能力和综合竞争力三方面，运用因子分析方法按因子得分对重庆市营业的13家银行进行排名和分析，以期对我国银行股份制改革有所启示。
关键词：国有银行竞争力股份制改革
国内学者对于国有商业银行与股份制商业银行的竞争力比较进行了长期的研究，逐渐从定性到定量、从少指标到多指标、从少样本到多样本进行了相当数量的实证分析。李萱（2000）从市场份额、经营业绩、人员素质三方面对国有商业银行与国内股份制商业银行的竞争力进行了数据的直接比较。范伟强（2001）从规模与效率、经营机制与发展战略方面对国有商业银行与新兴商业银行的竞争力进行了比较。段卫平（2002）从收益、经营成本效率和风险三方面对四家国有银行与十家股份制商业银行的竞争力进行了简单数据比较。赵昌昌等（2003）学者采用主成分分析法对我国商业银行竞争力进行了比较分析，实证分析所采用的指标包括股权收益率、自有资本率等五方面13个指标，均为财务数据。罗仲平等（2004）对4家国有商业银行与10家股份制商业银行2000～2002年的竞争力状况进行了比较分析，采用加权计算的方法得到商业银行的核心竞争力、基础竞争力和环境竞争力三大指数，但权数如何设定不明确。
笔者认为，现有研究存在一定的不足：评价指标多为银行财务数据，缺乏无形资源、外部环境等方面的评价；实证分析大多采用简单的数据直接对比，难以评价各银行的竞争力。此外，对加入WTO后国有商业银行竞争力的发展变化，研究较少。本文试图通过研究过渡期间国有银行竞争力变化趋势的这个特殊历史时间段来分析国有银行股份制改革的必要性和是否取得了显著的成效。基于详细数据资料的可获得性，本文以加入WTO后的过渡期（2001～2004年）为研究时间段、以重庆市银行业的13家银行为研究样本。
1银行竞争力的评价分析
《新帕尔格雷夫经济学大辞典》这样解释竞争：“竞争系个人（或集团或国家）间的角逐；凡两方或多方力图取得并非各方均能获得的某些东西时，就会有竞争”。企业竞争力的差异，既源于企业拥有的竞争所需的资源和能力的差异，也受着外部市场、经济体制、社会文化、自然环境等多方面的影响，竞争力强的企业其优势最终体现在产品和服务吸引顾客。实际上，企业竞争力是一个包括资源、能力和环境的综合体，缺一不可。
对于银行而言，作为追求利润较大化的金融机构，其竞争力的性质和决定因素与一般工商企业基本一致。但银行作为金融企业，其竞争力有其独特之处。首先，金融市场一体化已是大势所趋，银行无法通过市场的分割或垄断来建立核心竞争力。其次，金融商品无法申请专利，金融产品易于模仿，金融产品创造价值的多少，不但取决于产品的设计，还取决于服务的构成及附加服务的质量，模仿者能够依靠更品质的服务来战胜创新者。再次，金融监管部门要求银行所提供的金融产品的相关信息要公开和透明，便于监管者和客户掌握和评判该产品的风险状况，这同时也为竞争对手模仿带来便利条件。
银行竞争力的评价同样应当从银行的资源、能力和外部环境三方面因素着手。本文以重庆市的中资商业银行为研究样本，不需考虑所在的地区差异，为简便起见，本文的银行竞争力评价指标仅由资源和能力两大类指标组成。根据银行业的特点，并考虑指标的可获得性及量化的需要，设计了以下指标用于评价过渡期国有银行竞争力的发展变化：
资源指标。人均短期贷款、人均中长期贷款、人均固定资产、人均无形资产、人均总资产、人均短期存款及短期储蓄、人均长期存款及长期储蓄、人均单位存款、人均储蓄存款、人均营业费用或业务费用、人均业务宣传及广告费、人均机构网点数、人均工资、本科及以上学历职工比例共14项指标，反映银行有形资源和无形资源的状况。
能力指标。备付金比率、流动性比率、存贷比率、中长期贷款比率、资产负债率、存款资产比率、不良贷款比率、盈利性资产比率、银行利差率、利息成本率、资产利润率（税前）和人均利润额（税前）共12项指标，分别从流动性、安全性和盈利性三方面反映了银行的组织效率及能力。
基于因子分析的国有商业银行竞争力变化实证
因子分析是用少数几个因子来描述多指标或多因素之间的联系，以较少几个因子反映原始资料的大部分信息，从而使所研究的多变量问题简单化。因子分析的具体步骤如下：由于评价竞争力的各项指标的量纲不同，应对数据进行标准化，以消除量纲的影响；采用主成分法提取公因子，进行因子旋转和计算各因子得分；以各因子方差贡献率为权数计算各银行的加权得分；按加权得分的大小进行排序，得分越高，银行竞争力越强。
根据2001-2004年重庆银行业样本银行各年度的原始数据计算得到14项资源竞争力指标、12项能力指标、26项综合竞争力指标值后，按照上述步骤以这些指标分别作为变量并采用SPSS软件进行因子分析，可得到资源、能力和综合竞争力三方面的得分及排名。表1列出了各银行的具体排名，限于篇幅，没有列出各行的详细分值。根据表1的结果发现，在加入WTO的过渡期国有银行竞争力有以下基本特征：
四大国有银行的竞争力仍较低。从表1中可看到，四大国有银行综合竞争力的排名基本上处于9～13名之间，仅2001年的建设银行、2004年的中国银行排名进入了前8名。从资源和能力两项竞争力的排名看，除2004年中国银行和中国建设银行的能力排名外，国有银行排名均在8～13名之间，明显低于大多数股份制商业银行的排名。
全国性股份制银行竞争力普遍较强。样本银行中有8家全国性股份制商业银行，除深圳发展银行排名靠后外，其余7家股份银行的综合竞争力、资源和能力排名基本上均处于前8名。
国有银行综合竞争力的变化趋势不同。两家股份制改革试点银行中，中国银行变化最为显著，2001～2003年其综合竞争力排名末位，2004年则升至第8名；中国建设银行反而在股改启动前的2001年竞争力排名较高，2002～2004年排名下降，始终在10～11名徘徊。中国工商银行的竞争力综合排名始终稳定在9～10名，没有显著变化。而中国农业银行的综合竞争力各年均列第12位，没有变化。
2国有银行竞争力变化趋势对银行股份制改革的启示
对提高银行业整体竞争力具有重要作用。实证结果表明，国有银行的竞争力较股份制银行的竞争力低下，证实了产权结构是影响竞争力的重要因素。因此，要从根本上提高我国国有银行的竞争力与效率，应对来自外资银行的强大挑战，关键是实施国有商业银行的股份制改造。我国政府着手对四大国有银行实行股份制改革，对于提高我国银行业整体竞争力和加快金融体制改革，无疑具有重要作用。
与竞争力提升的目标还有差距。以实证子分析结果为例，中国银行2004年实施股份制改革后，其综合竞争力从连续三年排名末位一下攀升至第8位，能力排名则从连续3年的12～13名跃升至第3名。同样，从中国建设银行看，股份制改革启动后，2004年的能力排名也从连续3年的12～13名跃升至第7名。但进一步分析后发现还存在很多的不足。中国建设银行2004年的综合竞争力排名没有提升，排名仍靠后。在资源竞争力方面，2004年中国银行、建设银行都只提升了1位，分别从12位和10位升至11位和9位，均在前8名之外。因子分析使用的资源竞争力指标多数是人均指标，这充分说明两大银行的股份制改革还需要进一步“减员增效”，从而提高资源竞争能力。
特别需要注意的一点是，上述综合竞争力或能力排名的大幅度提升是在中央政府2004年分别注资225亿美元的条件下取得的，如果剔出其中的政策性因素影响，很难说多大程度上是由于银行自身内部改造所获得的成效。尤其是，2004年中国银行一举扭转了多年的亏损、建设银行的利润则创纪录地达到新高，让人不得不担忧。两大银行的持续发展能力究竟如何，会不会出现我国股市发展中“一年绩优、二年绩平、三年亏损”的情况、出现所谓的股份制商业银行“体制回归”的问题（刘荣，2002）？这点值得进一步的关注。
国有银行股份制改革任重而道远。实际上，对四大国有银行而言，产权结构多元化的改革仅仅是必要而非充分条件。具有现代公司治理机制的股份制商业银行，尤其又是存在人问题的国有控股的股份制商业银行，其建立和完善过程绝不是一朝一夕就可以实现的。除了产权结构改革，提高国有银行的竞争力还有很多地方需要建设。对现有的股份制商业银行来说，如何避免所谓的“体制回归”和保持股份制体制的优势是关键。总之，国有银行的股份制改革将是一个漫长的过程，许多更加艰巨的任务还有待实现。
本文对国有银行竞争力评价的研究不足在于：一方面是各银行财务报表不统一造成的银行财务指标可比性问题，尤其是建设银行的报表格式比较特殊；另一方面是银行竞争力评价的指标仍然不够完善，尤其缺乏衡量银行在获得政府支持方面的外部环境因素指标和银行管理制度方面的软性指标，这需要进一步的深入探讨。另外，以国有商业银行的地区行衡量其整体竞争力可能会有失偏颇，获取更详细的整体数据是解决问题的方法。
因子分析论文:生态经济可持续发展限制因子分析论文
摘要通过研究安徽生态经济总体上是可持续发展的，而要在经济稳定、快速、健康发展的基础上，从目前层次的可持续发展实现超越，必须注意辩识各类限制因子。文章辩识了几类限制因子，已供有关部门有针对性地提出解决对策参考。
关键词生态经济可持续发展限制因子安徽省
安徽作为华东六省市之一，是临江近海的内陆省份，其气候适宜、降雨充沛，地形多样、土壤肥沃，自然资源、社会资源品质丰富，紧靠以上海为中心的长江三角洲经济区，具有独特的区位优势。生态省建设几年以来，安徽省经济、社会和生态环境在总体上是比较协调的。经研究分析，安徽生态经济建设几年来发展态势良好，受个别年份影响（1997年亚洲金融风暴、1998年长江流域特大洪涝灾害），呈现出轻微波动，但在总体上是可持续发展的。
根据《安徽省21世纪议程行动计划》和《安徽省国民经济和社会发展"十五"计划及2010年远景规划》所确定的经济发展目标，2005年国内生产总值达到4600亿元（按2000年价格计算），年均递增8.5%左右；2010年，全省国内生产总值在1995年基础上实现翻两番，年均增长11.5%，人均国内生产总值赶超全国平均水平，综合省力跨入全国先进行列。经分析，要在经济稳定、快速、健康发展的基础上，实现更高层次的可持续发展，必须注意辩识各类限制因子。
1自然资源限制因子
安徽耕地资源数量有限，全省人均耕地面积呈现大幅度的下降趋势，已由1990年的0.077hm2[1]下降到2003年的0.064hm2[2]，低于中国低人均耕地警戒线0.067hm2的水平[3]。加之工业"三废"污染和农用化学物的滥用，耕地的质量也不容乐观。
受人类经济活动的影响，天然植被破坏严重，森林覆盖率也低于一些省份，森林总量尚丰富，但人均拥有量仅相当于全国的一半，南多北少；安徽矿产资源蕴藏量丰富，但人均矿产资源偏低；全省水资源总量高，但由于人口密度大，耕地利用率高，平均每人和每亩耕地占有的径流量反而低于全国平均水平。水资源分布不平衡，与人口和耕地的分布很不相应。
伴随安徽经济的迅速发展，必须高度重视解决经济发展与自然资源日益尖锐的矛盾。
2环境限制因子
安徽总体环境质量比2000年有所好转，但情形不容乐观，表1和表2给出了几项对比。目前主要的环境问题是地表水有机污染严重，且呈现蔓延趋势；城市环境问题比较突出，城市环境基础设施薄弱，环境综合整治有待进一步加强；结构性污染仍然严重，工业污染源达标排放是低水平的，污染物排放总量仍很大；农村环境保护工作十分薄弱。局部地区生态破坏与农村环境污染呈加重趋势，水土流失未能得到有效遏制，生态环境保护工作亟待加强；环保机构和能力与繁重的任务不相适应，部分市、县还没有成立环保机构；环境保护基础工作和能力建设须进一步加强。
表1安徽省2003年与2000年废水及主要污染物排放状况对比
Table1TheComparisonofDischargeofWasteWaterandMainPollutionsinAnhuiin2003and2000
资料来源：2000年、2003年《安徽省环境状况公报》。
表2安徽省2003年与2000年废气及污染物排放状况对比
Table2TheComparisonofDischargeofWasteGasandPollutionsinAnhuiin2003and2000
资料来源：2000年、2003年《安徽省环境状况公报》。
伴随着安徽工业和人民生活的高速发展，工业废气、SO2和生活COD等环境污染物的排放量也将迅速增长。
与经济和社会目标相适应，2005年和2010年安徽省的环境质量应比目前有较大改善：
(1)2005年环境质量目标
全省主要水域水环境质量有所改善，长江干流水质保持Ⅲ类水质标准，淮河流域按水环境功能区达标，巢湖水体和主要支流水质明显改善，高锰酸盐指数达到和接近地表水Ⅲ类标准，水质恶化趋势得到控制。
工业废水处理率达到80%；城市污水处理率达到20%，城市污水再生利用率达到处理量的10%。工业固体废物综合利用率达45%；主要有害废物的无害化处理率达到10%。城市垃圾回收和综合利用率达到40%以上。使我省主要城市的大气环境质量有所改善，机动车辆排放有害气体总量基本保持在"九五"期末的水平。对污染负荷占65%以上的重点污染源实施在线监控。
(2)2010年环境质量目标
力争全省饮用水源水质全部达标。城市污水处理率达到40%，城市污水再生利用率达到30%。城市要建立符合环境要求的生活垃圾填埋或焚烧厂，使生活垃圾得到安全处置。初步实现全省生态环境良性循环，城乡环境清洁、优美、安静，经济、社会与环境协调发展。
按2003年安徽省环保投入占GDP0.1462%的比例投资，要达到2005年和2010年的环境目标，有较大的资金缺口。为此，必须从现在起提高全省环保投入占GDP比例，加强环境治理力度。否则，将花费更大的财力、物力，甚至会导致经济的衰退。
3经济限制因子
经济是可持续发展战略实现的一个重要手段，为可持续发展提供物质上的保障。经济发达可以为科研单位提供充足的资金，用于科技的发展，为资源环境的合理利用提供技术支持。经济发展落后说明人民的生活水平低下，生产方式落后对环境资源的粗放型依赖也就越大，对资源环境的破坏就越大，会进一步影响经济的发展，生活水平的提高，从而形成恶性循环。
与全国的其它省份相比，无论是国内生产总值还是财政收入都处于全国的下游水平，2004年安徽的GDP占全国的5.9%，如果按经济密度算还会更低，财政收入占5.8%，综合经济实力不强制约了安徽各项事业的发展，特别是高新技术产业的发展。
2001~2003年，安徽GDP三年年均增长仅为8.91%，低于"九五"期间平均水平1.5个百分点；二产占GDP比重也不高；万元GDP能耗居高不下。全省每年因自然灾害、地质灾害、污染事故造成的损失占当年GDP比重已超过10%[4]。
第三产业存在诸多问题也制约了经济发展。总量不足，比重过低；社会化程度较低，部分行业的市场准入限制多；部分行业缺乏自我发展活力，仍是"大而全"、"小而全"，机关、企事业单位、高等院校等后勤服务社会化改革慢；对外开放程度不高，竞争力弱，外商投资第三产业仅占总投资的2.3%[5]。城镇化水平低、农村人口比重高，是第三产业发展的另一个重要制约因素。
要实现的持续发展，就要保障安徽经济的高速发展，必须更加重视解决经济发展的各项矛盾。
4社会限制因子
(1)义务教育还需要进一步巩固和加强，高中阶段教育的"瓶颈"制约尚未解除，高等教育仍要规模扩张和质量提升，职业教育和成人教育还需加快发展，教育服务于经济社会发展的能力需要进一步提高。
(2)公共卫生建设和应急机制还不够完善，重大传染病防治工作还比较薄弱，农村卫生发展严重滞后，卫生人才缺乏，执法监督不力，城乡群众看病难、看病贵的问题还未切实解决。
(3)农村和贫困地区的基础教育、基本卫生医疗和公共文体设施的条件十分落后和缺乏，形成了城乡和区域社会发展极不平衡的格局。
(4)社会事业管理体制、运行机制的改革滞后于经济体制的改革，抑制了社会发展本身的活力和动力，非公共服务领域社会事业改革缓慢，文化、旅游等社会发展领域产业化进程不快，发展环境还需优化，创新手段缺乏。
(5)就业形势十分严峻
安徽劳动力资源丰富。由于第三次生育高峰时期出生的人口逐步进入劳动年龄，劳动力资源再次进入高峰期。现有三股压力促进城镇失业人数上升，城镇就业压力增大。一是随着近几年国企改革、改组、改造和经济结构调整，大量下岗失业人员走向社会；二是近几年扩招的大学生将陆续毕业，面临就业；三是大量农村剩余劳动力向城镇转移，走出农村、走向城市寻找工作机会。另一原因是，近年来就业弹性一直下降，就业弹性系数由"八五"期间的0.19下降到"九五"期间的0.14[5]，新增就业岗位远远不够满足新增劳动力和下岗就业的需要。安徽省情决定着劳动供大于求的局面不会在短期内有根本的改变，结构调整与就业难的压力将长期存在。
以上各项制约了社会发展，从而影响安徽的经济和人民生活水平的提高，最终影响着安徽的可持续发展。
通过辩识，上述四类限制因子制约着安徽发展，极大地阻碍了全省生态经济的建设与发展，最终势必影响安徽的可持续发展战略，我们应加以重视。
因子分析论文:基于因子分析论文
摘要：基于因子分析和聚类分析法，对重庆市40个区、县的经济发展状况进行了定量化综合评价。在分析重庆市经济发展不平衡的特点和原因的基础上，探讨了经济协调发展的对策和思路。
关键词：重庆市；因子分析；聚类分析；经济发展状况
重庆是典型的大城市、大农村，其经济发展仍然处于非均衡发展的历史进程，各区县经济发展水平具有明显的地域差异。随着城乡综合配套改革试验区这一重大战略决策的实施，重庆的发展迎来了千载难逢的机遇。重庆各区、县只有对当前的经济发展状况有一个客观、的了解，才能更好地实现有效的区域整合。
近年来，社会统计分析软件在社会经济统计、工程技术以及教学科研等领域的研究已取得广泛应用。本文以重庆市内40个区县为研究对象，结合重庆市地域特点，综合运用多元统计中的因子分析和聚类分析，较大限度地避免人为因素所产生的偏差,对全市经济发展状况进行了定量化综合评价。在分析重庆市经济发展不平衡的特点和原因的基础上，探讨了经济发展的对策和思路，以期对未来经济发展状况的改善起参考作用。
1经济发展状况评价指标体系的构建
国内外学者对城市经济发展状况的评价指标体系进行了不少研究，但由于城市经济系统本身的复杂性，以及城市经济发展状况评价指标体系的理论尚有待深入，所以目前还没有一种公认的、的评价方法。本文在遵循科学性、性、可操作性原则的基础上，参阅相关文献并结合重庆市现状，构建了以下影响城市经济发展状况的8项指标作为评价指标体系：地区生产总值（万元），工业总产值(万元)、公路货运量(万吨)、建设与改造投资(万元)、社会消费品零售总额指数(上年＝100)、城乡居民储蓄(万元)、城镇居民低生活保障人数（人）、专业教师数（人）作为分析样本，数据来源——重庆统计年鉴［2006］。所采用的分析软件是SPSS13.0。
2模型方法概述
2.1因子分析
因子分析属于多元分析中处理降维的一种统计方法，它是主成分分析的推广和发展，它也是将错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。
Z因子分析的数学模型。
通常针对变量作因子分析，称为R型因子分析，另一种对样品作因子分析，称为Q型因子分析。R型因子分析写成数学的形式，就是下面的模型：假定随机向量X满足:
X=A•F+ε
其中A是p×m的常数矩阵，称为因子载荷矩阵；F=(F1,…,Fm)是不可观测的向量，F称为X的公共因子；ε称为X的特殊因子，通常理论上要求ε的协方差阵是对角阵，ε中包括了随机误差，且
ⅱ）Cov(F,s)=0即F和ε是不相关的；
ⅲ）D(F)=Im即不相关且方差皆为1。
因子分析的目的就是通过模型X=AF+ε以F代替X，由于m2.2聚类分析
聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，在统计分析的应用领域已经得到了极为广泛的应用。
聚类分析至今，有许多种不同的聚类方法，其中应用得最多、最成熟的方法为系统聚类法，也是本文将采用的方法。其思路为：首先将每个数据对象各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最相似的类加以合并，再计算新类与其它类之间的相似程度，并选择最相似的类加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直到所有数据对象合并为一类为止。
3实证分析
3.1因子分析结果
运用因子分析法，借助SPSS对以上数据进行分析处理，在处理过程中采取以下步骤：（1）遵循系统性、科学性、可操作性的原则，对所有指标的原始数据进行标准化，消除量纲的影响。由标准化后的数据求协方差矩阵，即原始数据的相关矩阵，判断能否进行因子分析；（2）根据公共因子在变量总方差中所占的累计百分比例，一般为大于85%规则，确定描述数据所需要的公共因子数；（3）公共因子的命名和意义解释。运行结果如下：
在表2中，按照提取原则即特征值大于1，选入3个主成分，其方差累计贡献率达88.08%，即反映了原始信息的88.08%，这三个因子就可以解释原始数据的大部分信息了。我们将这3个主成分作为评价重庆市40个区、县经济发展状况的综合参量。
从表3可以看出，地区生产总值、工业总产值、城乡居民储蓄、公路货运量等四个指标与及时主成分的相关系数较高，主要反映了经济总量状况及其环境状况；专任教师数在第二主成分上的载荷较大，即与第二主成分相关程度较高；消费总额指数在第三主成分上的载荷较大，即相关系数较高。因此我们可将主成分命名如下：
及时主成分：产出主成分；
第二主成分：教育主成分；
第三主成分：消费主成分。
把我市40个区、县的经过标准化的数据(X1，X2，…，X8)代入对应的线性模型，可以得到各地区的主成分值，并以各主成分的方差贡献率为权重进行加权汇总，得到综合得分F(其中F=0.0113×F1＋0.1412×F2＋0.7821×F3)。
3.2聚类分析结果
运用SPSS的系统聚类法，根据各个地区的综合得分值进行分类，共将重庆市40个区、县划分为三类：及时类渝中、九龙坡、江北、双桥、沙坪坝、大渡口、南岸、渝北、万盛、长寿；第二类巴南、北碚、梁平、永川、黔江、大足、铜梁、合川、荣昌、南川、潼南、江津、酉阳、武隆；第三类壁山、万州、巫溪、巫山、忠县、丰都、开县、秀山、綦江、石柱、涪陵、奉节、彭水、云阳、垫江、城口。
4结论和对策
通过上述分析，不难看出：
（1）重庆市40个地区社会经济发展存在着明显的差异：及时类区县大部分分布在都市发达经济圈，第二、三类区县几乎均处于渝西经济走廊与三峡库区生态经济区。
（2）渝中区综合经济实力得分远远高于其他9个，这说明渝中区已成为整个重庆经济的发展极。其中江北、沙坪坝、九龙坡、南岸、渝北五区在地理位置上和渝中区相临，受经济辐射作用应影响，经济综合实力较强；巴南区、北碚区虽然位于都市发达经济圈，有着特殊的区位优势，但是由于受周边江北、沙坪坝等五区的经济回波效应影响，抵消了经济的辐射作用，所以综合实力得分较及时类地区低；壁山、万州等l6个区县大多为边远山区和少数民族地区，由于这些地区的交通不发达，这些地区的专业人才大多流向一、二类地区，因此使得这些地区与及时、二类地区间经济发展差距有扩大的趋势。
（3）基于较大地区间经济发展的差距，重庆市要对以往三大经济圈的发展战略加以完善、发展和提升，切实贯彻并实施“一圈两翼”的新战略。努力增强一小时经济圈的带动辐射能力，加快以交通和水利为重点的基础设施建设，增加区域发展潜力。积极发展特色产业，加快区域经济社会发展，逐步缩小市域的城乡差距和区域差距，形成大城市带大农村的整体推进格局。
因子分析论文:支气管哮喘患者中医四诊信息调查及验证性因子分析
作者：史锁芳，刘秀芳，严志林，王道成，孔祥文，沈镇苍，陈启光，闵捷 【关键词】 ,验证性因子分析
［摘要］目的：收集支气管哮喘患者中医四诊信息，进行证候分类。方法：随机调查430例支气管哮喘患者，详细记录四诊信息，用Amos软件建立数据模型，进行验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）。结果：行四因子、五因子及六因子分析，其中六因子分析结果与临床实际相一致。结论：按六因子分析结果排序，以标准回归系数0.4作为主次证界值，将支气管哮喘分为寒饮伏肺证、痰热蕴肺证、风痰阻肺证、肺肾气虚证及脾气不足证等5大类证候。
［关键词］哮喘; 四诊; 证候分类; 验证性因子分析
支气管哮喘是呼吸系统的常见病、多发病，属于中医学“哮证”、“哮病”等范畴。目前该病的中医辨证分型主要有国家颁布标准，中医教材分型标准，专著分型标准及各地各家的经验分型等［1］，传统的四诊合参仍是主要的分型手段。这些分型方法大多为经验性总结，定性成分较多，缺乏规范的定量标准，因而不利于总结临床疗效及推广治疗经验，更不利于新药的研制与开发［2］。本研究按流行病学设计方法，随机调查430例支气管哮喘患者，收集中医四诊信息，进行验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA），给每项辨证结果赋以分值，得出哮喘量化的辨证标准，现将结果报道如下。
1资料与方法
1.1临床资料 江苏省中医院、兴化市中医院、常州市中医院呼吸科住院或门诊患者，符合支气管哮喘的诊断标准［3,4］，共430例。其中男207例，女223例；平均年龄(45.92±14.07)岁；平均病程(11.14±10.75)年；其中处于发作期的患者304例，缓解期患者126例。
1.2调查方法 按统一的现场调查表格进行病例收集，按住院或门诊顺序随机收取。中医四诊信息的收集采用中医望、闻、问、切的方法，按无、轻、中、重四级，分别赋予分值，即无：0分；轻：1分；中：2分；重：3分。每例患者均由1名高年资住院医师或主治医师详细客观地记录其一般情况及四诊信息，然后由1名主治医师或上级医师审核。
1.3统计学方法 采用EpiData建立电脑数据库，双机录入数据，经逻辑检查核对后，锁定数据库。统计人员行盲法操作，应用Amos 4.0软件行CFA，计算出每个指标的标准回归系数，按大小排序，比较与因子（证）的相关性。
2结果
记录信息指标共96个，其中症状信息68个、舌象信息16个、脉象信息12个。最终进入统计分析的信息指标共49个，另47个指标被剔除。剔除原因为：（1）出现率小于10%；（2）根据传统辨证可能为个案现象。六因子CFA结果如下，括号内为回归系数。
F1（因子1）：气短（0.707），少气懒言（0.679），腰膝酸软（0.563），自汗（0.534），耳鸣（0.440），易感冒（0.431），便溏（0.338），舌胖（0.303），咽痒（0.294），小便黄赤（0.274），动则喘甚（0.268），数脉（0.265），胁肋胀满（0.240），病期（0.226），喷嚏（0.224），五心烦热（0.219），哮吼（0.138），口淡（－0.297），痰白质黏（－0.397）。
F2（因子2）：形寒怕冷（0.911），畏寒（0.626），倚息（0.585），舌淡白（0.549），痰白清稀（0.457），唇色青紫（0.422），泡沫样痰（0.343），咳嗽（0.180），心烦易怒（0.176），易感冒（0.151），舌苔黄（－0.190），舌红（－0.198），病期（－0.315），舌苔薄（－0.461）。
F3（因子3）：口淡（0.933），沉脉（0.673），面色白（0.503），细脉（0.453），纳少（0.439），咳痰量（0.439），病期（0.328），舌胖（0.281），便溏（0.154），气喘（0.099），耳鸣（－0.192），舌紫暗（－0.221），形寒怕冷（－0.312），喷嚏（－0.316），咽痒（－0.535）。
F4（因子4）：口干（1.437），口苦（1.000），五心烦热（0.701），舌苔黄（0.612），痰白质黏（0.554），心烦易怒（0.526），弦脉（0.396），唇色青紫（0.306），胁肋胀满（0.235），口黏腻（0.235），舌淡白（－0.231），少气懒言（－0.389），气短（－0.469），数脉（－0.575）。
F5（因子5）：哮吼（0.769），气喘（0.746），喉中痰鸣（0.702），咳痰量（0.438），泡沫样痰（0.430），动则喘甚（0.354），咳嗽（0.312），少气懒言（0.247），气短（0.232），面色白（0.205），咽喉堵塞（0.201），痰白质黏（0.199），倚息（0.194），滑脉（0.166），痰白清稀（0.141），胁肋胀满（0.137），纳少（0.116），便溏（－0.164），五心烦热（－0.172），自汗（－0.173），易感冒（－0.224），病期（－0.571）。
F6（因子6）：数脉（1.430），小便黄赤（0.936），气短（0.907），痰黄黏稠（0.707），倚息（0.69），舌红（0.654），少气懒言（0.574），舌苔腻（0.549），滑脉（0.478），咳痰量（0.272），咳嗽（0.230），口苦（－0.694），痰白质黏（－0.742），口干（－0.874）。
3讨论
本调查除了行六因子CFA，还分别进行了四因子及五因子分析，结果发现六因子CFA比较符合临床实际。将经过统计的“证”的指标，以回归系数0.4作为界点(≥0.4为主症，0.3～0为可现症，＜0为鉴别症)，和原“金标准”（专家经验、国家或学会制订的标准）进行判别分析，两者之间存在一定的差异，但该结果是通过临床流行病学调查，经过严格的数理统计分析量化并赋予分值得出的，因此较为客观。
CFA是20世纪80年代兴起的一种统计学方法［5］，多用于行为科学及教育学分析，医学领域应用很少。依据医生的临床实际与统计分析是否相符合，将医生的经验一起进行验证，CFA可以定量估计四诊信息中某一项信息和证之间的关联程度，由此可以按每一种证型，选择与其相关程度高的指标（信息）进行灵敏度和特异度分析，从而确定主次症。选取0.4作为标准回归系数是有依据的，本资料在研究中分别对回归系数＞0.1、0.2、0.3的各种情况进行了分析，结果与标准系数为0.4时相一致。
支气管哮喘是一种反复发作，以喉间鸣响、气喘、胸闷、呼吸困难等为主要表现的呼吸系统疾病，临床上发作期和缓解期相互交替。中医学认为：本病素有宿根，与外邪侵袭、痰浊干肺及脏腑功能失调有关。发作期多为标实，缓解期多为本虚，虚实兼夹证亦多见，证候分型尚争论不一［1］。调查中，如果把每个因子当作一个证来看，F1（因子1）可概括为肺肾气虚证，从统计中可以看出其主症为气短、少气懒言、腰膝酸软、自汗、耳鸣、易感冒（回归系数＞0.4）；F2（因子2）可概括为寒饮伏肺证，从统计中可以看出其主症为形寒怕冷、畏寒、倚息、舌淡白、痰白清稀、唇色青紫（回归系数＞0.4）；F3（因子3）可概括为脾气不足证，从统计中可以看出其主症为口淡、沉脉、面色白、细脉、纳少（回归系数＞0.4）；F4（因子4）可概括为痰热蕴肺证，从统计中可以看出其主症为口干、口苦、五心烦热、舌苔黄、痰白质黏、心烦易怒（回归系数＞0.4）；F5（因子5）可概括为风痰阻肺证［6,7］，从统计中可以看出其主症为哮吼、气喘、喉中痰鸣、咳痰量多、泡沫样痰（回归系数＞0.4）；F6（因子6）可概括为虚实夹杂证（痰热蕴肺合气虚证），从统计中可以看出其主症为数脉、小便黄赤、气短、痰黄黏稠、倚息、舌红、少气懒言、舌苔腻、滑脉（回归系数＞0.4）。进一步进行因子与因子之间的相关统计发现：F4（因子4）与F6（因子6）的相关系数高达0.890，是所有因子间较高的，这说明F4与F6两因子之间有着很高的关联度，因此，F4和F6可归纳为一类证，而F6可看作是F4的一个兼夹证，或是一种变证，即F4（痰热蕴肺证）在一定条件下，可出现气虚证（失治、误治，苦寒伤正，或素体气虚、痰热内生），这种统计学结果亦符合中医辨证动态演变的思想。
本研究资料显示：哮喘辨证分为“五证”（肺肾气虚证、寒饮伏肺证、脾气不足证、痰热蕴肺证、风痰阻肺证），较为符合临床实际；根据CFA及其相关回归系数分析，还可看出其临界证、演变证和兼夹证。
另外，根据单因素分析结果，哮喘的发作期与缓解期对辨证结果的影响也具有统计学意义（卡方检验，P＝0.001）。由于缓解期患者数较少（126例），将“病期”作为一个信息因素加入一起进行分析，结果显示F1和F3均与病期有关（回归系数分别为0.226和0.328），而F2、F4和F5则与病期无关，说明两个虚证与病期有关，而其他三证（实证）与病期无关。由此可见，寒饮伏肺证、痰热蕴肺证和风痰阻肺证三个邪实证，不论是发作期还是缓解期，皆可出现，这符合现代医学的认识，即哮喘是一种慢性气道炎症，不论是发作期还是缓解期，气道变应性炎症始终存在。肺肾气虚证和脾气不足证这两个虚证一般多见于缓解期，在发作期则多以兼证出现，这也符合中医“发作期以邪实为主、缓解期以正虚为多”的传统理论。所以在临床辨证时，分期不必单列，但可作为影响临床辨证的一个参考因素。
因子分析论文:上市公司持续派现能力的因子分析与检验
摘要：上市公司持续派现的能力大小直接关系到投资者的正确投资理念的形成和实际收益大小，实际持续派现能力的大小隐含于企业各项财务指标当中，本文通过因子分析的方法提取影响上市公司持续派发现金股利能力的影响因子，计算其因子综合得分，以此得到不同上市公司所具有的持续派现能力的大小情况，并以实际派现数据验证所得结果的有效性。
关键字：上市公司，因子分析，检验，派现能力
一、研究背景
随着我国证券市场的不断改革和发展完善，投资者逐步理性化，对上市公司分红派现也愈来愈关注。同时监管部门也在近年来相继推出一系列政策来规范上市公司的派现行为，以期形成稳定性的股利政策环境，引导市场的理性投资。因此对上市公司现金股利政策的稳定性和持续派现能力研究也受到理论界的关注。
根据国外成熟的资本市场状况，股份公司在确定派发现金时考虑的内容不同，一般采取的股利政策有以下四种，分别是：剩余股利政策、稳定股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加额外股利政策。1956年约翰•林特纳(John Lintner)在对美国28家上市公司的财务经理的问卷调查中，林特纳发现多数公司管理者总是试图保持股利政策的稳定性，只有当企业盈利发生了“长期的显著的”变化后，才倾向于调整股利支付水平。林特纳的论点被Fama和Babiak（1968年）所提供得更多的经验数据所支持。Fudenberg与Tirole在1995年从理论合理性的角度解释了为什么经理人要选择平滑的报告期利润和股利政策。Aswath Damodaran(1998)在对美国股利政策的实证研究中也发现，从1960年到1995年，美国绝大部分公司实行的是稳定增长的股利政策，股利支付率大约在50%左右。此外，有学者如zhang rongrong对东亚地区的上市公司和西欧的上市公司的派发现金股利的情况进行了研究和比较，得出了西方发达国家的上市公司派发现金股利相对比较稳定，发展中国家因现金流的控制权为大股东所控制导致现金股利的派发不具有稳定性的结论。
国内的关于现金股利稳定性的研究主要集中在派发金额和派发形式上是否稳定。如曹媛缘、冯东辉（2004）从信号理论入手，采用基于林特纳经典模型的混合回归方法和交叉列联表分析方法对我国上市公司是否遵循稳定的股利政策进行研究，得出我国上市公司遵循不稳定的股利政策的研究结论，其股利政策不具有西方信号理论的的信息内涵，即股利变动不反映公司未来盈余的信息。张莉芳（2005）以修正后的林特纳股利信号模型对我国上市公司派发现金股利情况进行检验，得出和曹媛媛、冯东辉相类似的结果，并指出我国上市公司的股利支付水平是随着收益水平的变化而变化的，同时提出我国上市公司的股利支付形式上也具有不稳定性，偏好于高转增或送股的股利支付形式。
以上学者的研究角度主要是从现金股利的支付数量、股利支付的形式等方面出发进行股利政策稳定性的研究。目前在我国证券市场中，尚不能达到国外具有稳定性股利政策的成熟市场环境，因此针对我国股利政策稳定性的研究应重点考虑上市公司派发现金股利的持续性。持续性派现是股利政策稳定性的一个基础，国内关于股利政策稳定性的研究虽然没有涉及派发现金股利持续性的问题，但他们相关的研究中也指出了目前上市公司中存在着具有持续派发现金股利的现象。如曹媛媛、冯东辉研究样本中连续3年支付现金股利、股票股利和混合股利的公司占样本总数的23％、14％和15％，连续4年支付现金股利、股票股利和混合股利的公司占样本总数的13％、2％和1％（样本总数为253家，时间从1994年－2001年）。在张莉芳的研究中对1996－2003年样本统计则有124家上市公司连续3年以上派发现金股利，另有20家公司连续三年以上送红股或支付混合股利，总计比例达到样本的25.69％。在此以三年起为派现持续性的标准主要是因为国内证券市场建立时间较短，而且多数研究者对连续派发股利的分析也多是以三年以上连续派现的公司为研究对象的，如（原红旗，2004）。这些能够持续派发现金股利的上市公司的出现也是我国上市公司股利政策趋于稳定的良好开端。随着证监会将派发现金股利和上市公司再融资结合起来的政策导向作用，以及投资者投资理念的成熟和上市公司治理结构的不断完善，采用持续派现股利政策的上市公司将会不断增加，并会受到投资者的推崇。因此针对派发现金股利持续能力的影响因素的研究就有较强的现实意义，对中小投资者的保护和上市公司的财务管理体系的完善有一定的积极意义，进而影响我国整个证券市场健康、稳定的发展。本文针对上市公司持续派发现金股利能力的研究和实际检验会使公众对上市公司目前及将来股利政策的稳定发展有更深层次的认识。
二、持续派现能力的研究分析过程
根据股利政策的多因素理论可知派发现金股利的主要目的是实现股东财富的较大化，因此企业的盈利能力、成长能力、企业规模、负债水平、股权结构等都可能对制定股利政策产生影响。运用因子分析方法中有效降维和信息浓缩技术对上市公司派现能力进行分析，可以发现和公司持续派现能力相关的具体隐含因子，并运用后期数据进行性和实用性方面的经验，以便投资者在投资过程中参考使用。
1、样本的选择
本文主要对2002年度派发纯现金股利的上市公司进行实证的分析，为保障所选数据的代表性和有效性，并且尽量减少其它因素对研究结果的影响，提高分析结果的性，本文依照下列方法对所有2002年度所有派发现金股利的公司进行了筛选。
⑴上市公司发行的流通股由于交易市场的分割，分为A股、B股、H股等，B股和H股上市公司的财务报告是按照国际会计准则编制，而A股的财务报告是按照国内的《企业会计准则》编制，由于在选用会计准则上的差异以及不同市场环境的差异，会对上市公司股利政策的选择带来一定的影响。因此本文中在进行现金股利的实证分析中剔除同时发行A股、B股和H股的上市公司，只包括仅发行A股的上市公司。
⑵由于我国证券市场的不完善，新股发行时往往对其业绩有很好的描述，市场对新股当年首次发放股利也有较高的预期，上市公司往往会迎合市场的这种心态，加上上市后形成的股本溢价所带来的较高资本公积，而发放较高的股利。因此新股的股利分配行为就有一定的特殊性，其利润分配也往往成为市场热炒的诱因。为了克服这部分上市公司的影响，在进行实证分析的样本选取时，剔除了2002年以后上市的公司。
⑶在现金分红的上市公司中存在着一些公司本年度没有盈利却进行了现金的分红，是有所违背利润分配的基本原则的。利润分配一般是当年有利润的话则可进行利润分配，当年亏损还进行分配的公司都有着特殊的目的。如深方大A和中核科技。因此，这部分公司的影响应该予以剔除。
根据以上的原则进行筛选，从2002年度深沪两市分配纯现金股利的510家上市公司中共选择出414家作为持续派现能力分析的样本。
2、因子分析指标的筛选
实际中影响持续派现能力的因素是多方面的，在公司内部主要具体表现为企业的各项财务指标。对于外部的不可测量因素影响本文暂不作考虑。因为在进行实际分析过程中所涉及的财务指标较多，其中有些指标对可能对派现能力的影响并不具有显著性，因此本文首先从所涉及到的十八个对企业派发现金股利产生影响的指标进行显著性的筛选。这些指标是：每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、每股净资产（X3）、长期负债比率（X4）、每股收益增长率（X5）、净利润增长率（X6）、应收账款周转率（X7）、存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）、每股经营活动现金流量（X10）、总资产对数（X11）、总股本对数（X12）、流通股比率（X13）、法人股比例（X14）、国家股比例（X15）、市盈率（X16）、股价（X17）、每股资本公积金（X18）。因为要进行持续派现能力的因子分析，本文以每股现金股利为因变量，以上述各种影响因素为自变量进行多元线性回归分析，然后选取各变量系数显著的作为进一步因子分析所使用的变量。
从表中可以看出每股收益、每股资本公积金、每股净资产、总股本对数、净资产收益率的回归系数在1％的水平下显著，总资产对数的回归系数在5％的水平下显著，说明它们是对上市公司派发现金股利能够产生实质性影响的指标，其他变量未进入回归方程予以舍弃。方差膨胀因子VIF均小于10，可以认为回归模型不存在严重的多重共线性。因此选择对上市公司派发现金股利产生显著性影响的这些变量作为进一步进行因子分析的变量。
3、因子分析过程
通过以上回归分析所得到的变量对上市公司派发现金股利能力能够产生一定影响，但不能直接说明上市公司持续派发现金股利的能力大小问题。以因子分析方法可以得到这些变量所包含的潜在因子的影响，并可通过因子得分来计算出具体上市公司在派发现金股利方面的得分情况，更方便进行判断上市公司持续派现能力的大小。这里主要应用的是因子分析方法的高度综合概括能力，以再现指标中所隐含的更强解释力。在上述所选深沪两市414家样本中进行巴特利球体检验（Bartlett’S Test of Sphericity），其显著性水平为0，通过检验即可以对所选样本进行因子分析。以下是通过计算机借助统计分析软件SPSS13.0所实现的分析过程。具体有关因子分析的原理在此不再赘述。
表2 因子提取
初始解对原变量的解释情况 公共因子对原变量的解释 旋转后对原变量的解释
因子 特征值 方差贡献率 累计贡献率 特征值 方差贡献率 累计贡献率 特征值 方差贡献率 累计贡献率
1 2.253 37.558 37.558 2.253 37.558 37.558 2.111 35.190 35.190
2 1.993 33.219 70.777 1.993 33.219 70.777 1.817 30.286 65.476
3 1.493 24.887 95.664 1.493 24.887 95.664 1.811 30.188 95.664
4 .126 2.099 97.763
5 9.804E-02 1.634 99.397
6 3.616E-02 .603 100.000
从表2可以看出及时个因子变量解释了原有方差总量的37.56%，第二个因子变量解释了原有方差总量的33.21%，第三个因子变量解释了原有方差总量的24.89％，三个因子共累计解释了原有方差的95.66％，被放弃的其他三个因子能够解释的原有方差仅不到5％，所以这里提取的三个公共因子基本上反映了原有变量的绝大部分方差。各个因子具体的含义还需要进一步判断。
由于原变量的载荷值都相差不大，不好解释它们的内在含义，需要进一步进行因子旋转以便更清楚地说明各个因子的内在含义。从表3中可以看出旋转后的因子系统已经明显分化，所表达意义变得非常清楚。及时个因子在每股净资产和每股资本公积上的载荷为0.982和0.975，接近1。两者基本反映上公司在发放股利能力的一种积累，识别为资产积累因子。第二个因子在每股收益和净资产收益率的载荷为0.936和0.953，接近1，反映了公司获利的能力，识别为盈利能力因子。第三个因子在总股本对数和总资产对数上的载荷为0.959和0.935，接近1，反映了公司规模的因素，识别为公司规模因子。从中可以看出对上市公司持续派现能力产生主要影响的是资产的积累、盈利能力和公司的规模三个方面。这三个方面到底如何影响上市故事的持续派现能力还要进行进一步的计算，以得出上市公司持续派现能力的大小。
根据因子得分函数我们可以计算出样本中各支股票的三个因子得分，在此基础上我们就可以对样本中的上市公司持续派现能力进行具体的计算分析。由于通过因子分析法得出的三个因子变量反映的是上市公司持续派发现金股利能力影响因素的不同侧面，因此在计算持续派现能力时，应给不同的侧面以不同的权数。这里我们以这三个因子变量的方差贡献率（如表2所示）作为权数，于是可以得到关于上市公司持续派现能力的计算公式：
持续派现能力得分=0.37558*F1+0.33219*F2+0.24887*F3
依照这个公式，我们就可以得到所有样本414家持续派发现金股利的综合能力得分情况。由因子分析的原理和以上的计算过程可知所计算出的持续派现能力得分越高，该上市公司越有可能在以后的年度里连续派发现金股利。
三、持续派现能力检验
为了对通过上述方法得出的上市公司持续派现能力进行检验，选取持续派现能力得分位于前50名和50名的上市公司来进行对比分析，主要通过比较两组公司在2002年、2003年和2004年三年中的派发现金股利的情况来进行派现能力的检验。两组有关数据对比
在2002年度的派现分析中我们发现综合派现能力位居前50名的上市公司平均每股现金股利为0.1821元，远远高于位于后50名的0.07，从中可以反映出通过多元回归分析得到的分析指标对于评价上市公司派发现金股利能力大小是有效的。
用其后两年的派现数据进行进一步的检验发现，位居持续派现能力前50名的上市公司在2003年度共有40家派现，平均每家上市公司每股派现0.1786；2004年度共有41家派现，平均每家上市公司每股派现0.1528；其中连续三年派现的有38家，占该组数据的76％，除长春经开、西飞国际、兰州铝业、浪潮信息、金瑞科技和闽东电力6家公司连续两年没有派现外，其余44家的上市公司都在三年中进行过两次或两次以上的派现行为。且在三年中累计派现额达到0.3元以上的有33家，达到0.5元以上的有18家，其中1.00元以上的有3家，较高为建发股份1.35元。
位居持续派现能力后50名上市公司在2003年度共有29家派现，平均每家上市公司每股派现0.0699；2004年度共有29家派现，平均每家上市公司每股派现0.0819，从派现的家数和金额来看都远远低于前50名组；其中连续三年派现的有20家，占该组数据的40％，大大低于前50名组的38家；该组中在2003和2004年度没有进行派现的上市公司有12家，在三年中进行过两次或两次以上派现行为的有38家，也少于前50名组。且在三年中累计派现额达到0.3元以上的有10家，其中大于0.4元的仅有2家，且都没有超过0.5元，较高0.47元。
由以上的对比检验我们可以看出，通过上述因子分析方法得到的上市公司派发现金股利的持续能力指标资产积累因子、盈利能力因子和公司规模因子是有效的。持续派现能力前50名的上市公司在后续期间派发现金股利的持续性较好，三年连续派现的家数比持续派现能力后50名的上市公司多90％，显示出以上分析过程的具有一定的可行性；另从现金股利金额的值来看给广大股东的回报也远远大于后者。
四、结论
本文通过多元回归分析的方法从18个变量中确定出影响上市公司现金股利发放的六个因素：每股收益、每股资本公积金、每股净资产、总股本对数、净资产收益率和总资产对数作为进行因子分析的变量，经过因子分析方法的综合和提炼，最终得出对上市公司持续派发现金股利能力产生重要影响的三个因子分别是：资产积累、盈利能力和公司规模。在进一步的综合排名中，确定出具有较强派发现金股利潜力的公司，并以其后两年的实际数据所作的检验证明以上分析和处理过程是有效的，可以为投资者进行投资组合选择投资对象提供一定参考。并且也进一步证明目前我国证券市场中具有持续派发现金股利的现象，并随着资本市场的不断完善和股权分置改革的完成上市公司的股利政策亦会不断成熟和稳定。
另外，由于监管层对上市公司派发现金股利的政策并不是十分完善，以上分析虽然得到了数据实际检验，但单从2002年一年的数据进行分析得出结论也并非十分理想；同时样本的选取有一定局限性，难免会遗漏一些派现能力较强的公司；此外本文所作的分析是否适用于样本之外的公司也还需要进一步验证。
因子分析论文:基于因子分析的企业员工工作满意度 结构要素实证分析
论文关键词：工作满意度
结构要素
因子分析法
论文摘要：采用因子分析法对企业员工工作满意度的结构要素进行了实证分析，分析得出7个主要的工作满意度结构要素:工作环境满意度、工作性质满意度、工作关系满意度、薪酬福利满意度、晋升满意度、培训满意度、公司经营管理满意度，并对目前员工的工作满意度水平进行了简单的描述性分析.
1工作满意度研究现状
工作满意度(Job Satisfaction)的正式研究始于Hoppock著名的《工作满意度》一书，他于1935年首度提出了工作满意度的概念，认为工作满意度是工作者心理与生理两方面对环境因素的满足感受，亦即工作者对工作情境的主观反应，此后工作满意度便成为诸家学者竞相探讨的课题.Locke 1976年发表了一项对工作构面研究的总结，提出多种工作构面与工作满意度有着密切关系，包括工作本身、报酬、提升、认可和工作条件等，并统计出从工作满意度概念问世的1935^1976年的40年间，有3 000多篇有关工作满意度的研究，这表明工作满意度在现代企业管理中占有了很重要的一席.目前对工作满意度的研究仍然比较活跃，许多学者将工作满意度作为自变量、因变量和调节变量来展开研究(Biissing,1998)。工作满意度之所以引起人们普遍关注的一个重要原因，还是它和一些主要的企业关心的员工行为变量如绩效、流失、缺勤等表现出显著的相关性川.
在研究工作满意度时，因研究对象的不同而采取不同的理论架构，对于工作满意的定义也就不h相同，一般可归纳成以下3种:(1)综合性(OveralSatisfaction)定义:重点在于工作者对其工作所抱摘的一种一般态度;(2)期望差距(ExpectationDiscrepancy)的定义:此定义是将满足的程度视为一个人自特定的工作环境中，实际所获得之价值与其预期应获得价值的差距;(3)参考框架( Frame。]Reference)的定义:此定义是将工作满意度视为个体根据一定参考框架对于工作的特性加以解释后所得到的结果CzJ.根据需求的多方面性，我们认为工作满意度也是具有多构面的，工作满意度是员工对工作本身及相关因素的感受与情感上的反应，即指员工对工作各构面的情感反应.工作中的构面是员士所体验到的与工作有关的各个方面.
我国学者研究工作满意度所采用的员工工作满意度问卷主要是根据国内外著名学者研究出的工作满意度问卷改编而成(例如:明尼苏达满意问卷(MSQ)，工作描述指标(JDI)，工作满意指标(JSI),Michigan组织评量问卷(MOAQ)，其中以MSQ和JDI最为常见)，先设定工作满意度的结构要素，再根据数据情况对问卷的效度和信度进行分析[3].这种情况可能会引起以下的问题:(I)在研究中人为地强化了某些因素，比如:工作中与领导的关系;由于社会的发展，而弱化了某些因素的影响，如现今年轻人对职业规划的看重，对企业培训和晋升等的满意程度;(2)在研究中会遗漏重要的变量，比如:企业发展前景，企业的文化，外界形象，以及公司的经营管理、规章制度对员工对工作满意度的影响[Cz7
鉴于以上问题，本文将采取这样的思路分析员工工作满意度的结构要素，在问卷设计中尽量考虑到企业员工在工作中遇到问题的方方面面，每一个问题即为工作满意度的原始变量，然后运用多元统计中因子分析方法，提取公共因子，并进行信度检验，从管理的角度对公共因子命名，以此来确定员工工作满意度的结构要素.这样不是假定一个结构后进行检验，而是从数据中挖掘出工作满意度结构要素，由于这些要素直接来源于低层指标，比直接假定更具合理性.
2研究的方法
2. 1因子分析
统计分析理论认为，在相关的一组指标中，每个指标都是由公共因子和特殊因子决定的.因子分析，就是要找出一组指标的公共因子.设有p维可观测的随机向量，x=(.z‑.zz,...}xp)'，其均值为N= ( fyfez } ... , fir ),，协方差矩阵为#_ (o;, ).因子分析的模型是:
其中f}几,..., fm为公共因子。1 } E2，一‘，为特殊因子，它们都是不可观测的随机变量.公共因子人ff2f..., fm出现在每一个原始变量.z;(i=1,2,...,p)的表达式中，可理解为原始变量共同具有的公共因素;每个公共因子f;=(j=1,2,...,m)一般至少对2个原始变量有作用，否则它将归人特殊因子.每个特殊因子:;(i=1,2，一，p)仅仅出现在与之相应的第Z个原始变量2，的表达式中，它只对这个原始变量有作用.上述方程组可用矩阵形式表示:
x=a+A了+e.
式中了_ (人几, ... , fm )‘为公共因子向量，。-(f1,EZ}...,Ep}‘为特殊因子向量，A=(a;;):pXm称为因子载荷矩阵.通常假定:
上述假定可以看出，公共因子彼此不相关且具有单位方差，特殊因子也彼此不相关且和公共因子也不相关.
在因子分析模型中，首先要估计因子载荷矩阵A= (a;;)，pXm和特殊方差矩阵D=diag(a;,ai,…，嵘).常用的参数估计方法有如下3种:主成分法、主因子法和极大似然法.在因子模型的参数估计完成后，必须对模型中的公共因子进行合理的解释.这种解释通常需要一定的专业知识和经验，对每个公共因子给出具有实际意义的名称，它还可用来反映这个公共因子对每个原始变量的重要性(数量上表现为相应载荷的大小).因子的解释带有一定的主观性，我们通常通过旋转公共因子的方法来减少这种主观性.因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两类，正交旋转是比较常见和基础的方法.对公共因子作正交旋转相当于对载荷矩阵A作一正交变换，右乘正交矩阵T，使AT能有更鲜明的实际意义.旋转后的公共因子向量为了"=T'Xf，它的几何意义是在m维空间上对原因子轴作一刚性旋转.正交矩阵T的不同选取法构成了正交旋转的各种不同方法，这里我们使用较大方差旋转法(Varimax).
2.2 Cronbach的a系数信度
所谓信度，就是量表的性或稳定性一个量表的信度越高，说明量表越稳定，采用该量表测试或调查的结果就越和有效.对态度量表常用的检验信度的方法为Cronbach L J所创的a系数，a系数来判定对于某个特定的测量因素，不同的问题所得到的结果一致性.这里我们使用a系数来检验我们提取的公共因子所含原始变量的内部一致性间题，即公共因子的性和稳定性.其公式为:
其中K为量表所包括的总题数，SZ为测验量表总分的变异量，Sz为每个测验题项得分的变异量.a系数值介于。^'1之间，一般认为，a系数值介于0. 55^'0. 70之间是最小可接受值，a系数值介于0. 70^-0. 80之间为相当好，a系数值介于0. 80^-0. 90之间为非常好.
3实证分析
3. 1数据来源
本次实证研究主要是从企业员工的角度来考虑工作满意度结构要素，以企业员工为主要研究对象，样本选择中不考虑企业的特性，包括企业所属行业、所有制类别、所处的成长阶段、规模大小、盈利的大小等等.通过专人随机抽取和E-mail发送问卷的形式进行调查，以提高问卷的回收率.采取匿名的形式，对企业员工进行随机抽样调查.总计发出240份调查问卷，回收问卷213份，剔除无效问卷37份，有效问卷176份，有效回收率为82. 6 0 0.
3. 2数据分析
因子模型是建立在公共因子彼此不相关且具有单位方差，特殊因子也彼此不相关且和公共因子也不相关的假定上的.因此需要对样本数据进行检验，主要检验指标为KMO值和巴特利特球体检验的丫统计值.KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数，当KMO值越大时，表示变量间的共同因素越多，偏相关性很弱，越适合进行因子分析一般认为KMO如小于0. 5，则不适合进行因子分析.本例KMO值达0. 848，适合做因子分析.巴特利特球体检验的尸统计值的显著性概率是。. 000，小于0. 01拒绝了单位相关阵的原假设，表示相关系数足以作为因子分析抽取因子之用.
对工作满意度量表采用因子分析法，利用较大方差旋转法进行正交旋轴分析，提取特征根大于1的因子.得出特征根大于1的有7个，因此共提取出7个公共因子，累积解释了71. 564%的方差变异.得到因子载荷矩阵A=(a;;):pXm，载荷矩阵A的元素a;，多数居中，不大不小，这对我们工作满意度因子模型的公共因子解释产生困难，考虑进行因子旋转，使之旋转后的载荷矩阵在每一列上元素的值尽量地拉开大小距离，便于识别和解释.我们采用KaiserNormalization的旋转法，经过计算机运算9次迭代收敛后得到旋转后的因子载荷矩阵.由矩阵中的数值可以看出经过选轴后，每一列上元素的值已经拉开了距离，有利于我们归纳解释公共因子的含义.
从表中结果来看，7个公共因子的Cronbach的a系数分别为0. 780, 0. 560, 0. 713, 0. 894, 0. 836,0. 844, 0. 930，除人达到勉强接受的水平，其余均达到满意的水平，公共因子的内部一致性很好.
3. 3公共因子的解释
经过因子分析，共获得工作满意度量表的7个公共因子.这7个公共因子共解释了71. 564%的方差变异，并且所有因子的Cronbach的a系数能够达到0. 5，有的甚至在0. 8以上，故我们提取的7个公共因子能够很好的测量员工的工作满意度，即能够很好的表达出员工工作满意度的结构.分析各公共因子的内部原始变量情况，依据管理知识，我们将员工工作满意度的结构要素各公共因子解释命名为:工作环境满意度、工作性质满意度、工作关系满意度、薪酬福利满意度、晋升满意度、培训满意度、公司经营管理满意度.
(1)公司经营管理满意度(公共因子f, ).体现了员工对企业形象、企业文化、经营策略、发展前途、制度，以及企业领导的能力、处理问题的手段、与员工沟通上的满意程度.从正交旋转因子载荷表中，可知员工对公司经营管理的满意能单独解释员工工作满意度的能力为2000，说明员工对企业经营活动的满意能够对员工的工作满意感觉产生很大的影响.
(2)薪酬福利满意度(公共因子几).体现员工对目前的工资水平，以及所获得的工资与所作的工作相比、与其他同类企业的工资水平相比之下的满意水平，以及对企业的福利待遇、休假制度、年终考核、物质奖励和精神奖励等方面的满意程度.从正交旋转因子载荷表中，可知员工对公司的薪酬福利的满意能单独解释员工工作满意度的能力为1100，仅次于公司经营管理，说明员工对薪酬福利的满意仍然是工作满意度的主要构成要素之一
(3)晋升满意度(公共因子九).体现员工对在企业中晋升的机会和途径的满意程度.从正交旋转因子载荷表中，可知员工对公司给予的晋升机会和途径的满意能单独解释员工工作满意度的能力是1000，说明员工现在也看重未来的职业发展途径，晋升的满意是员工对工作的满意度因素之一
(4)培训满意度(公共因子几).体现员工对企业所给予的进修和培训的满意程度.从正交旋转因子载荷表中，员工对培训的满意的对工作满意度整体的方差贡献率达900，是员工对工作的满意程度的影响因素.
(5)工作环境满意度(公共因子几).员工对工作外界环境、工作设备、工作安全问题以及工作中的经费问题的满意程度.表1中，员工对工作环境的满意对工作满意度整体的方差贡献率达800，也是员工对工作的满意程度的影响因素.
(6)工作关系满意度(公共因子几).员工对与同部门和其他部门同事关系的满意程度.
(7)工作性质满意度(公共因子.fO.员工对工作是否符合本人兴趣、爱好、志向，工作中的职责分工情况，工作带来的成就感，工作的强度、竞争氛围、自主支配权等方面的满意情况.员工对工作关系和工作性质的满意对工作满意度整体的方差贡献率共达1200，同样在工作满意度的结构要素中占有一席位置.
4结论
本文在调查所得数据的基础上，运用多元统计的因子分析方法，从员工工作满意度涉及的35个原始变量中提取归纳出7个工作满意度的结构要素:工作环境满意，工作性质满意，工作关系满意，薪酬福利满意，晋升满意，培训满意，公司经营管理满意.与国内外学者的研究比较而言，更能反映出工作满意度的框架结构.Vroom(1964)提出，工作满意度主要构成因素包括组织、提升、工作内容、上司、待遇、工作条件、工作伙伴7个方面.Smith (1969 )提出工作本身、升迁、薪水、上司及工作伙伴5个构面.工作本身性质、报酬、晋升、工作环境等工作满意度的结构得到了国内外学者的公认(Smith,1969; Vroom,1962; Arnold & Feldmen,1986).我国学者有代表性的研究有:俞文钊通过对128名员工进行研究发现总体工作满意度的构成因素主要有7个:个人因素、领导因素、工作特性、工作条件、福利待遇、报酬工资、同事关系(俞文钊，1996)}'};邢占军通过对国有大中型企业职工的研究表明工作满意度主要由物资满意度、社会关系满意度、自身状况满意度、家庭生活满意度、社会变革满意度等5个维度构成(邢占军，2001)}5}.与他们的分析相比，在工作满意度研究中引人公司经营管理构面，具体涵盖员工对企业的形象、企业文化、经营策略、发展前途、规章制度，及企业领导的能力、处理问题的手段、与员工沟通上的满意等方面.这对于企业在致力于提高员工的工作满意度中，给出了另一个重要的领域，就是改善自己的经营管理水平，提高员工对公司经营管理的满意度.
因子分析论文:基于因子分析法的农业上市公司财务状况评价研究
摘 要 通过对农业板块上市公司的财务指标进行分析,建立了农业上市公司财务状况的综合评价指标体系,并根据多元统计的因子分析法构建了我国农业类上市公司财务状况的因子分析模型。在此基础上对上市公司综合得分进行排名，科学、合理地评价了财务状况。
关键词 农业上市公司 财务状况指标体系 因子分析模型
农业在我国是安天下、稳民心的基础产业和战略产业，保持农业和农村发展的良好势头，对保持经济快速发展和社会长期稳定意义非常重大，而农业类上市公司则是我国农业经济发展中的突出代表，因此对农业上市公司的财务状况进行评价研究具有非常重要的意义。本文提出了对农业上市公司财务状况进行综合评价的指标体系，并根据因子分析法得出的因子分析模型对2004年我国47个农业上市公司的财务状况进行了综合排名，期望能为经营者也为投资者提供更的决策信息。
1 建立农业上市公司财务状况评价指标体系
财务评价指标体系的选择应遵循的原则除了可操作性、相关性、简明性等要求外，还应遵循：系统性原则，即体系必须能从公司的偿债能力、盈利能力、资本结构、营运能力和成长能力各个方面考察公司的状况，确保评价的性和可信度；可比性原则，即体系要根据我国通用的财务报表和统计报表为基础来设置指标，以便于横向比较和各方使用者对公司财务状况的把握；科学性原则，即指标的设置要坚持定性和定量分析相结合，正确反映企业系统整体和内部相互关系的数量特征，便于建模综合评价。
2 因子分析方法的基本原理和步骤
因子分析法是研究相关矩阵内部依存关系，寻找出支配多个指标x1，x2，…，xm(可观测）相互关系的少数几个公共的因子F1，F2，…，Fp(不可观测)以再现原指标与公因子之间的相关关系的一种统计方法。这些公因子是彼此独立或不相关的，又往往是不能够直接观测的。在所研究的问题中，以公因子（新变量）代替原指标（原变量）作为研究对象，并要求不损失或很少损失原指标所包含的信息，用公因子代替原指标所作的分析会比较简单和清楚。通常这种方法要求出因子结构和因子得分模型。前者通过相关系数来反映原指标与公因子之间的相关关系，后者是以回归方程的形式将指标x1，x2，…，xm表示为因子F1，F2，…，Fp的线性组合。具体步骤如下:
2.1 对原始数据进行标准化变换
假设要进行因子分析的原指标有m个，记为x1，x2，…，xm，现有n个样品的观测值记为xij，i=1，2，…，m，k=1，2，…，n，做标准化变换后x′i=■式中的■i是xi的均值，si是xi的标准差，x′i的均值为0，标准差为1。相关系数矩阵为R=XX′，根据标准特征方程|R-λI|=0可求出R的特征向量矩阵A和特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0，使得F=A′·X，其中F为因子矩阵。
2.2 建立因子模型，并确定因子贡献率及累计贡献率
根据标准化后的观测值x′ik求出系数αij，建立用公因子F1，F2，…，Fp和单因子g1，g2，…gm表示的方程x′i=■αij·fj+cigi，即
x′1=a11f1+a12f2+…+a1pfp+c1g1x′2=a21f1+a22f2+…+a2pfp+c2g2……………………x′m=am1f1+am2f2+…+ampfp+cmgm
式中，E（fi）=0，D（fi）=1，E（gi）=0，D（gi）=1。
f1，f2，…，fp为主因子，分别反映某一方面信息的不可观测的潜在变量，αij为因子载荷系数，是第i个指标在第j个因子上载荷。如果某指标在某因子中作用较大，则该因子的载荷系数就大，反之相反，单因子gi为特殊因子，在实际建模中可以忽略不计。第i个因子的贡献率为di=λi■λi，贡献率可以确定各个公因子的贡献程度占全部贡献程度的百分比。贡献率越大，则该公因子就相对越重要，同时以因子的累计贡献率■λi/■λi≥0.75作为因子个数p的选择依据。
2.3 因子载荷矩阵变换和旋转，并计算因子得分
对于由因子模型矩阵得到的初始因子载荷矩阵，如果因子载荷之间相差不大，对因子的解释就不是很明确，因此要通过旋转因子坐标轴，以使每个因子载荷在新的坐标系中能按列和行向0或1两极分化，一般采取方差极大正交旋转法就可以得到明确的分析结果。通过旋转和计算，得到较为理想的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵，可以求出每个公司财务状况综合得分。根据因子综合得分对每个上市公司进行排序，横向比较各个上市公司的财务状况。
3 农业上市公司财务状况之因子模型实证分析
本文从金融界（.cn）和证券之星（）网站上的2004年农业上市公司财务数据表中选取了46个公司、16项财务指标的数据作为样本考察对象，以便能更好地对其目前的财务状况进行综合分析评价。各财务评价指标分别是流动比率(x1)、速动比率（x2）、资产负债率（x3）、存货周转率（x4）、总资产周转率（x5）、应收账款周转率（x6）、主营收入现金含量（x7）、主营业务利润率（x8）、每股净利润（x9）、资产利润率（x10）、净资产收益率（x11）、主营收入增长率（x12）、净利润增长率（x13）、总资产增长率（x14）、长期负债资产比（x15）、股东权益比率（x16）。
3.1 对所选指标的统计分析及无量纲化处理
本文确定的财务评价指标体系中的16项指标包括正向指标和适度指标两种。适度指标有流动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率，其余为正向指标。为保障后面分析的性和科学性，应该先将适度指标转换成正向指标，进行无量纲化处理以消除不同单位指标之间的差异。可以按计算公式zij=（xij-xjmin）/（xjmax-xjmin）进行变换，其中xij为第i个样本第j个指标的原始数据，xjmin为第j个指标的最小值，xjmax为第j个指标的较大值。按照通行的国际惯例，流动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率的适度值分别为200%、、30%～60%、50%。通过上述变换后得到的zij是原始数据xij的无量纲化，为以后数据的分析提供了方便。
3.2 根据前面构建的因子分析模型
将数据带入借助于计算机统计软件SAS程序运行后，得到下面的结果。从方差贡献总和的特征值可以看出，及时个因子的特征值λ1=4.11，大约占去方差贡献的25.72%，基于公因子按特征值大于1的法则，因子分析过程提取了前5个因子，这5个因子的特征值共占去总的方差贡献的76.61%。可见，被放弃的其他11个公因子的方差贡献仅占不到25%，因此说明前5个因子反映了原始数据的足够信息。
从旋转前后的公因子载荷系数矩阵，左半部分可看出旋转之前第1～5公因子即F1，F2，F3，F4，F5在原指标变量上载荷值都相差不大，故不能很好解释其含义，因此须进一步用方差极大正交旋转法以便更好地了解其含义。通过列表后分析发现，因子轴旋转后的公因子系数已经明显向两极分化，实际意义更加明显。F1载荷系数值大的有：x9，x10，x11，x13四个变量主要反映公司的赢利能力和成长能力。因子F2主要由x4，x5，x6确定，反映公司的运营能力。F3主要由x1，x2，x3确定，反映公司的偿债能力。F4主要由x15，x16确定，反映公司的资本结构。F5主要由x7确定，反映公司的主营收入现金含量，即销售商品、提供劳务收到的现金与主营业务收入的比值，反映了主营业务收入中的现金含量。
3.3 农业上市公司财务状况的综合评价
通过SAS统计软件对数据处理后,自动产生了F1，F2，F3，F4，F5共5个因子的得分系数矩阵，这5个因子得分可以反映原始数据的76.61%的信息量，根据5个因子得分的值，应用得分计算公式F=（0.2391*Fac1-1*0.1727*Fac2-1+0.1592*Fac3-1+0.1091*Fac4-1+0.0860*Fac5-1）/0.7661求出综合得分，计算出各个公因子得分和综合得分的评价分析值。
根据以上分析可以看出，用因子分析法可以实现对农业上市公司财务状况的综合评价,分析过程没有直接对相关的财务指标采用权重，得到的权数也是随着数学变换过程自动生成的，具有较强的客观性，在很大程度上减少了主观性而又不失科学性、合理性。这种因子分析方法消去了各财务评价指标间相关性影响，因而降低了农业上市公司财务状况评价中较多指标选择的工作量。根据收集的数据所对应的公司，表4计算结果表明,排在前10位的公司分别是通威股份(13)、新五丰(1)、中水渔业(40)、ST中农(18)、都市股份(5)、先锋股份(23)、光明乳业(8)、伊利股份(4)、好当家(12)、香梨股份(11)，其中农产品加工企业共四家，分别是新五丰、都市股份、ST中农和先锋股份，其他农业两家为香梨股份和通威股份，畜产品加工两家为伊利股份和光明乳业，渔业两家是好当家和中水渔业。
根据以上分析，农业上市公司主营业务分布在农、林、牧、渔等行业。本文选取的47家农业上市公司所分布的子行业为：农产品加工20家，林木3家，畜产品加工7家，渔业6家，其他农业16家。从上面的公司得分排序可以看出，从事不同子行业的农业上市公司其经营业绩参差不齐，而公司经营绩效不仅受行业以及子行业特点的影响，还受企业技术进步和产品深加工程度的影响，此外众多农业上市公司的多元化经营也是重要原因，如涉足生物制药、金融证券、电子通讯、房地产业的如丰乐种业、新农开发、罗牛山等上市公司未能取得理想的业绩，可见公司应加强主业经营。另外从上面因子分析的结果还可以看出,农业类公司的赢利能力、成长能力、运营能力、偿债能力、公司的资本结构和主营收入现金含量等财务指标对公司综合财务状况的评价结果会产生重要影响。因此，经营者在管理公司时，更应注意这些方面的管理，以提高公司的经营业绩，而投资者在对农业类公司进行投资决策时也可以将这些指标作为重要的参考依据。
