因子分析论文:河南城乡一体化发展因子分析

提要本文选取9个相关指标构建指标体系，以1990～2009年城乡一体化数据为研究对象，在因子分析的基础上，对河南城乡一体化水平发展演变和发展阶段进行综合分析，并得出相关结论。

关键词：河南省；城乡一体化；因子分析

城乡一体化是一个动态的过程，是在经济社会发展过程中，城市和乡村在区域分工中的功能演变，人力、技术、资本和资源等要素相互融合，优化配置，使产业间互相促进，协调发展，缩小城乡在经济社会等各个方面的非均衡发展及思想意识差距。通过以城带乡，以乡促城，最终实现城乡之间的全面和谐发展。具体到河南，作为人口和农业大省，城乡一体化更是一个复杂的系统工程，就是要在适宜的经济格局上，建成布局合理、功能齐全的城镇、乡村经济社会发展体系，使农村的文化、卫生、教育等公共设施和社会服务事业接近城市水平；建立有利于资源要素自由流动的经济运行机制和公平合理的社会管理体制，彻底改变二元经济社会结构。因此，正确认识和评价河南城乡一体发展水平，对于制定适合的发展战略，采取积极的政策措施，构建平等和谐的城乡关系都有着十分重要的意义。

一、指标体系设计和数据选取

城乡一体化涉及经济社会、人类生活、生态空间等相互影响的各个方面，一个综合性的概念，它包括城乡发展的诸多方面，包括经济、社会、人口、空间和生态环境等多方面的因素，考虑到研究条件和数据的可获得性，根据科学、全面和目的性原则，以能够反映城乡一体化的真实水平，又能体现城乡一体化动态进程，结合河南的实际情况，本文选取1990年到2009年的数据，就河南城乡一体化发展水平进行研究。为保证指标在时间或空间上的可比性，优先选择信息量大、特征敏感型的9个比值形式的结构性指标：非农产值与农业产值比（x1）、城市就业人口与农村就业人口比（x2）、人口城镇化率（x3）、城乡居民恩格尔系数比（x4）、城乡人均收入差异度（x5）、城乡居民人均消费支出比（x6）、城乡消费品零售额差异度（x7）、城乡人均固定资产投资比（x8）、二元对比系数（x9）。

二、河南城乡一体化发展水平因子分析

借助统计分析软件spss16.0对上述指标进行kmo检验和巴特利球形检验发现，kmo值为0.725，巴特利球形检验的显著性水平为0，小于0.5，拒绝原假设，认为适宜于因子分析。

为了消除因数据类型不同而带来的分析误差，使数据无量纲化，利用软件spss16.0将原始数据进行标准化处理，利用降维因子分析法得到因子特征值及其贡献率。本文选择前三个因子特征值大于1的主成分作为初始因子，其特征值分别为4.843、2.064和1.291，累积方差贡献率为91.101%，说明前三个因子基本包括了全部指标绝大部分的信息，能够较全面地反映所有指标。因此，提取前三个因子就能较好地解释全部变量信息。

三、河南省城乡一体化发展水平基本判断

（一）河南省城乡一体化水平发展演变。根据河南省各年统计数据得出1990～2009年河南省城市化水平、二元对比系数，与上文中主成分分析得出的城乡一体水平共同绘制图1。可以看出，河南城市化水平一直呈平稳上升趋势，自1995年后，城市化速度加快，并在2004年城市化水平指标达到28.9%以上，河南省开始从二元经济向一元经济转换，城乡一体化进程加速。城乡二元对比系数和城乡一体化水平系数波动较大，说明河南省二元经济结构演变和城乡一体化进程波动较大。结合三个指标的数据演变和河南省经济社会的实际发展情况，本课题将河南省1990～2009年的城乡一体化发展过程划分为三个阶段。（图1）

1、第一阶段，从1990年至1993年。二元对比系数从0.237降到0.168，二元经济结构大幅度恶化，但是由于城市化水平上升态势略微加速，河南城乡一体化水平处于一个快速上升阶段，得分从-2.340升到0.173。在此阶段，由于国家对“三农”的优惠政策对于农业和农民的促进作用较小，农村经济体制没有大的变动，农村经济发展进入徘徊阶段，城市不能有效地吸纳农村剩余劳动力，人口城市化速度放缓，农业比较劳动生产率大幅下降。而各地工业迅速发展，在国家宏观政策先抑后扬的作用下，工业化率急剧上升。河南二元对比系数大幅上升在大幅变动中恶化，二元经济结构明显。但在这一阶段，随着经济体制改革的推进，工业的迅速发展，河南非农业比较劳动生产率的提高，工业化、城市化得到初期的发展，城市聚集和辐射作用大大促进了城乡一体化水平。

2、第二阶段，从1994年到1998年。城市化进程加剧，二元经济结构强度缓解，城乡一体化形势先急剧恶化后又有所好转。随着国家深化改革粮食购销体制，极大地促进了农民农业生产的积极性，农业比较劳动生产率提高，城乡二元对比系数从0.181升到0.231。但粮食的连年丰产，使其价格也迅速下降，“谷贱伤农”。尽管随后几年内，粮食价格有所回升，但是农业生产成本的增加，使农民进行农业生产的利益并未获得根本性的增加，城乡一体化水平也降到1996年的-1.753。1996年以后进入城市经济的新一轮高速扩张期，农村人口城市化速度加快，到1998年河南非农业人口比重已经达到17.6%，平均每年上升0.64个百分点。城市化与工业化呈现出良性互动态势，也使河南的城乡一体水平在波动中先下降后上升，但总体水平较低。

3、第三个阶段，从1999年到2009年。城市化水平稳中有升，二元经济结构呈波动恶化的趋势，二元经济结构加剧转换，二元对比系数从0.19降到2003年的0.14，又升到2009年0.191，表明河南一直处于二元经济结构显著时期。但在这期间，河南省城乡一体化水平大幅提高，由1999年的-0.965上升到2009年1.833。由于国家提出的“工业反哺农业、城市支持农村和多予少取放活”的方针政策，要求统筹城乡发展，逐步消除城乡二元结构，形成城乡经济社会发展一体化的新格局。对城乡关系和发展的重新定位，极大地促进了农业收益的提高；另一方面，户籍制度的深化改革和就业市场机制的逐步完善，使得农村剩余劳动力转移速度加快，农业就业比重迅速下降，农业比较劳动生产率有所上升。河南这一阶段的二元经济结构转化加快，是市场机制发挥作用的结果，也是经济体制改革的必然结果，标志着河南省进入城乡一体化发展的重要阶段。

（二）河南省城乡一体化发展阶段基本判断。首先，按上述分析，河南从1999年以来，城乡一体化水平总体呈上升趋势，进入了城乡一体化的平稳发展阶段，但处于一体化发展的较早期阶段。河南是农业大省，农业从业人口众多，2009年底达到2，765万人，农民对土地的依赖性很强，城市对农村、工业对农业的带动和辐射作用较小。“十一五”期间，河南省积极推进产业结构调整，推进产业结构优化升级，但结构性矛盾依然突出，农业基础薄弱，工业大而不强，产业承接能力不强，城乡基础建设和规划统筹程度不高，各种资源在城乡市场间不能合理有效地流动，农村劳动力大多处于自发流动状态。虽然，在1995年河南提出了“加快以郑州为中心的中原城市群的发展步伐”后，河南城乡呈现出快速发展的新势头。但是在发展过程中也存在着城-镇-乡网络结构不合理、辐射带动功能弱，资源利用率不高、各自为政发展、区域发展乏力等问题，还没有形成城乡一体化发展的良性互动和协调运行；其次，河南城镇化发展一直在全国平均水平之下，1990年城镇化率15.5%，低于全国平均水平13.8个百分点，2002～2009年城镇人口增速加快，年均增速为6.44%，高于全国年均增长2.98%的速度，城镇化率达到37.7%。9年间，城镇化率年均增速为1.66%，与全国的平均水平的差距缩小为8.89个百分点。与中部其他省份相比，2009的城镇化率与安徽省相差4.4个百分点，与湖北省相差高达8.3个百分点；最后，河南省二元经济结特征显著。2.99的城乡人均收入差异度和0.191的二元对比系数都表明河南省现代产业部门和传统产业部门二元特征对立明显，经济结构整体上仍是明显的二元经济结构。国际经验表明，人均gdp在进入1，000美元～3，000美元时，一个国家或地区会进入经济社会矛盾凸显期，也是经济结构转型的关键时期。人均gdp3，000美元标志着达到中等国家的收入水平和初步实现现代化，河南省2009年人均gdp为3，012美元，正处于二元结构转型的关键时期，能否顺利转型跨越对于河南经济社会的长期未来发展至关重要。

因子分析论文:基于因子分析的我国内地对外开放度评价

[摘要] 对外开放是一个国家或地区经济与世界经济融合程度的重要标志。根据外贸依存度、实际利用外商直接投资占gdp比重、对外直接投资占gdp比重等8个指标进行的因子分析表明：依据对外开放度可以将我国大陆31个省、市、自治区划分为三个层次。挖掘东北三省的对外开放潜力、加强中西部地区对外开放的软环境建设、加强各地区之间的合作与协调发展等措施，有利于我国对外开放水平的提升。

[关键词] 对外开放度；外贸依存度；因子分析

对外开放度是指一个国家或地区经济对外开放或对国际经济的依赖程度，它是一个国家或地区经济与世界经济融合程度的重要标志。评价我国内地的对外开放度对于了解各地区的开放水平、采取有针对性的对外开放措施、促进各地区经济发展等有着重要意义。

一、区域开放度评价指标的选取

随着我国对外开放的不断深入，对外开放涉及的领域和内容不断扩大，对外贸易、利用外资、国际劳务合作、涉外旅游等成为我国对外开放的基本形式。借鉴已有研究成果，并考虑数据的代表性和可得性，本文选择以下因子作为区域开放度的测度指标：

1.外贸依存度(x1)。即某地区进出口总额占同期该区域gdp的比率，反映某区域通过国际贸易形式与世界经济相关联的程度。

2.实际利用外商直接投资占gdp比重(x2)。利用外商直接投资是利用外资的主要形式之一，该指标反映某区域在国际投资领域中通过资金的流入与世界经济相关联的程度。

3.对外直接投资占gdp比重(x3)。该指标反映某区域在国际投资领域中通过资金的流出与世界经济相关联的程度。

4.社会固定资产投资中外资(含港、澳、台资)比重(x4)。该指标说明外资在固定资产投资领域所起的作用，反映外资与当地经济的融合程度。

5.外商投资企业年末从业人数占年末从业总人数比重(x5)。该指标既反映外商投资企业融入当地经济的程度，也反映某区域在劳动力资源领域的开放程度。

6.对外承包工程、劳务合作、设计咨询业务完成营业额占gdp比重(x6)。该指标主要反映某区域在劳务合作领域的对外开放程度。

7.国际旅游外汇收入占gdp比重(x7)。该指标从资金角度反映某区域涉外旅游领域的对外开放程度。

8.全年接待入境旅游者占国内外旅游者比重(x8)。该指标从数量结构角度反映某区域涉外旅游领域的对外开放程度。

二、区域开放度评价方法的选择

因子分析的基本思想是通过变量间相关关系的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，然后根据相关性把变量分组，使组内变量相关性较高，但不同组的变量相关性较低。这样，既可以消除在指标选择和权重确定时的主观因素的影响，又可以消除指标间相互重叠的信息的影响。

按照因子分析法的基本原理，我们采用统计分析软件spss14.0对8项指标进行了综合分析。首先借助spss将2005年全国各省市的原始样本数据(数据来源：《中国统计年鉴2006》、商务部合作司和外资司)标准化，以消除指标之间量纲不一致和数量级的差异大等现象(标准化处理后的数据从略)，并建立变量的相关系数矩阵。从相关系数看，各变量之间的相关性较强，且kmo检验值为0.799，接近0.8，所以原始变量比较适合进行因子分析。

然后，根据总方差分解表，我们可以得到各公因子的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率。从累计方差贡献率可知，前三个变量的累计方差贡献率达87.025%，即前三个因子反映的信息量占总信息量的87.025%，作为综合因子的损失只有12.975%，原始变量的大部分信息能够被提取的三个公因子解释。所以，提取三个公因子是合理的。

根据选出的三个主因子可得到因子载荷阵，使用方差极大正交旋转后得到旋转后的因子载荷阵(见表1)。从该表可以看出，第一主因子在x1、x2、x4、x5、x6上有较大载荷，这5个指标反映了外贸、外资和劳务合作领域的对外开放度，它们是传统上衡量对外开放度的最基本的指标，我们可以将它们命名为传统综合因子；第二主因子在x7、x8上有较大载荷，这2个指标反映了旅游业的兴起与区域对外开放的关系，我们可以将这类因子命名为旅游因子；第三主因子在x3上有较大载荷，这个指标反映了各地区对外投资的发展境况，我们可以将这类因子命名为对外直接投资因子。

三个主因子分别从不同侧面反映了各省市对外开放的水平，但单独使用某一主因子并不能做出总体的综合评价。以各主因子对应的方差贡献率为权数得出如下综合因子得分公式：

z=(44.78*fac1_1 + 22.284*fac2_1 + 20.041* fac3_1)/87.025。

三、基于因子分析结果的我国内地对外开放度评价

依据三个主因子得分，以及上述综合因子得分公式，我们可以得到我国内地综合因子得分和排名(见表2)。从对外开放度的综合因子得分和排名看，其对外开放度大致可以划分为三个层次。

第一，上海、广东、北京、天津4个省、直辖市的综合因子得分位于最前列，不仅大于0，而且均大于1，对外开放度远远高于全国对外开放度的平均水平。可能的原因是这4个省、直辖市都有着特殊的区位优势，在我国对外开放中具有举足轻重的地位。上海和天津地处出海口，具有天然良港的优势，其贸易量和外商直接投资比率都比较高；广东对外经济活动起步早且发展快，一直以来都是对外开放的前沿；而北京是全国政治、文化中心和国际交往枢纽，也是吸引外资和旅游的要地。所以，本层次中除天津的旅游因子得分相对较低，广东的对外直接投资因子得分相对较低外，这4个省份的其他因子得分均比较高。

第二，江苏、福建、浙江、山东、辽宁5个省份的综合因子得分介于0和1之间，所以其开放度可以被列为第二个层次。这5省地处东部沿海地区，在地理位置和自然资源方面都具有较强的优势。比如，江苏和浙江地处长江三角州，其水资源、矿产资源和旅游资源都十分丰富；福建海岸线长度居全国第二，拥有许多天然良港；辽宁和山东都是环渤海省份，辽宁的14个市中有6个城市沿海，有5个市已建设了港口，两省的海洋资源、水资源、动植物资源、能源等都比较丰富。所以，这5个省份在外贸、利用外资、对外劳务合作领域的传统综合因子得分较高。

第三，其余各省的综合因子得分均为负值。河南、内蒙古、西藏、贵州、甘肃、新疆、山西、宁夏、青海分列倒数几位。可能的原因是这些省、自治区多数位于我国中西部内陆地区，对外开放起步较晚，融入国际经济的份额较小、层次较低。但西藏、内蒙古和海南的旅游因子得分相对较高，黑龙江和云南的对外直接投资因子得分相对较高。

四、基于因子分析结果的对外开放水平提升措施

1.挖掘东北三省的对外开放潜力。在新全球化格局的发展中，发达国家产业转移的后续重点将是重工产业，这将导致发展中国家承接国际投资和出口增长向重工产业转移的趋势。对我国来说，重工业基础最发达，但目前利用程度最不充分的是东北三省。通过上述分析我们可以看到，目前东北三省中，只有辽宁的对外开放度稍稍靠前，列于全国第9位；吉林和黑龙江的对外开放度都处于全国平均水平之下，分列第11位和第21位。因此，要充分发挥东北三省的工业优势，利用辽宁沿海、黑龙江沿边的地理优势，特别是要借助振兴东北老工业基地的政策优势，提高东北地区对外开放水平，从而促进经济发展。

2.加强中西部地区对外开放的软环境建设。目前困扰中西部地区对外开放水平不足的根源既有地理位置等客观原因，也有政策方面的主观原因；既有中国改革开放路径等外在原因，也有省内对外开放环境不健全等内在原因。软硬环境的有机结合是一地区是否具有对外开放优势的关键。但作为硬环境的市场规模、劳动力质量、劳动力成本、科研水平、经济总量、经济增长速度、城市化水平、基础设施状况等难以在短期内有重大改观。因而，加强中西部地区对外开放的软环境建设将为未来中西部地区的经济崛起起到重要的铺垫作用。深化行政管理体制改革和国企改革、加强基础设施建设、优化市场环境和法制环境等都是必不可少的措施。

3.加强各地区之间的合作与协调发展，共同促进对外开放与经济发展。不同区域在对外开放过程中分享到的利益往往是不均等的。东部沿海地区从内陆地区得到了资源、能源和劳动力等，从而促进了沿海地区的对外开放，而开放中经济差距的扩大，又在一定程度上加剧了内陆地区的资本和劳动力要素外流、生态环境的破坏加重等问题。不少发展中国家的经验表明，开放进程中的利益关系失衡(包括区域间利益关系失衡)会导致严重的内部不稳定，进而可能引发经济危机。所以，随着我国经济的发展，东部沿海地区也要为内陆地区的经济发展提供更多的帮助，加强与内陆地区的合作，通过与地区间合理的分工与协作，最终建立地区间的良性互动机制。

因子分析论文:影响我国制造业区域间转移的关键因子分析

［摘 要］影响产业区域间转移的因素有很多，本文通过spss软件，运用因子分析方法来研究影响我国省际间制造业转移的主要因素有哪些。通过分析发现，固定资产投资是影响产业省际间转移的最主要因素，其次两个重要的影响因素是就业人员数和就业人员平均劳动报酬。劳动力状况也可以初步解释我国制造业在省际区域之间转移为什么存在粘性。

［关键词］产业转移 spss 因子分析 区域粘性 制造业

一、背景

中国目前已成为仅次于美国的全球第二大工业制造国。制造业的发展增强了中国在国际经济领域的话语权。但是我国的制造业发展水平存在着区域差异，制造业的区域内转移将对我国的经济发展带来重大影响。决定产业在区域间转移的根本因素是利益的驱动，理性的企业经营者为了追求利润最大化和回避经营风险，使得企业在空间上进行转移，而同类型企业在区域间的大规模转移，就形成了产业转移。可见产业转移又是市场经济条件下的企业行为，虽然国家政策在某些方面，希望推动一些产业的转移，但是政府意志并不是决定产业转移的主要因素。所以，研究哪些因素影响制约着产业转移，具有一定的现实意义。

二、我国产业转移面临的问题

在分析哪些因素影响我国产业转移之前，首先要分析清楚目前我国产业转移中出现的问题，有针对性的来研究影响我国制造业区域间转移的关键因子。

1.我国产业转移面临的粗放型问题

由于政绩考核等原因，被转移区域的政府官员只看经济利益，对于那些高污染、高耗能、低效率的产业一样照单全收，只重视资金转移和项目的数量，忽视了技术、管理能力和人才的引进。这种只重视规模和数量，忽视本区域产业发展规划需要，一味承接劳动、资源密集型产业转移的做法是一个误区。

2.我国产业转移面临的劳动力问题

我国存在着严重的劳动力分布不均匀问题。不仅表现在劳动力数量上，还表现在劳动者素质方面。目前大量的剩余劳动力都涌向东部沿海等发达地区，而中西部地区劳动力数量则不如东部沿海地区那么充足。另外一个最主要的问题是劳动者素质存在巨大差异。首先是由于东中西地区的基础教育和职业教育水平存在差异，东中部地区的教育水平比西部地区普遍高一些，劳动者素质也相对高一些。加上中西部地区高素质人才向东部沿海地区的流动。使得东中西地区的人才分布存在巨大差异。

3.承接产业转移的中西部地区配套能力和市场化程度低

中西部地区的基础设施建设相对东部沿海地区要落后一些，交通运输能力也没有东部地区发达。由于中西部地区工业基础相对薄弱，没有形成产业集群。产业集群是指在特定区域中，具有竞争与合作关系，且在地理上集中，有交互关联性的企业、专业化供应商、服务供应商、金融机构、相关产业的厂商及其他相关机构等组成的群体。许多产业集群还包括由于延伸而涉及到的销售渠道、顾客、辅助产品制造商、专业化基础设施供应商等，政府及其他提供专业化培训、信息、研究开发、标准制定等的机构。产业集群还具有规模经济和外部性。而中西部地区产业集群发展有限，产业链缺损、断裂严重，致使许多转移来的企业在当地找不到配套的企业和相关服务机构，获得高品质、低成本的原材料、中间产品、劳动力以及相关的会计、金融服务等。中西部地区相关产业配套能力的落后，严重阻碍了东部地区产业向中西部地区的转移。

中西部地区的市场化程度低。由于政府的行政职能过强，非市场化运作过多，市场发育不完善，企业经营的各种费用偏高，经营手续繁琐，使交易成本增加。另外市场化分工不足。中西部地区劳动力大量东移，流动人口较少，使得市场容量较低，产业转入地的产品需求市场缩减。

4.我国存在着产业转移粘性

现行的产业转移理论说明，只要不同地区的产业间存在比较优势，就会出现从高梯度地区向低梯度地区的产业转移。我国东部沿海地区就属于制造业的高梯度地区，中西部地区属于低梯度地区。东部沿海地区的制造业相比中西部地区存在比较优势，但是实际上在我国并没有出现理论预期的那种大规模产业转移现象。主要就是由于我国产业转移面临的劳动力问题，中西部地区配套能力和市场化程度低等问题，导致了我国产业转移尤其是制造业转移的粘性问题。

三、对我国31个省市自治区制造业转移的关键因子分析

本文将运用spss软件，对影响区域间制造业的各个因素做关键因子分析。首先是选取对产业转移有影响的指标。考虑到对我国省际间产业转移可能产生影响的因素有以下一些：固定资产投资、就业人员数、就业人员平均劳动报酬、居民消费水平、煤炭储量、公路长度、土地面积、市场成交量、长途通讯、资本规模、发电量和建设用地。这些数据选取的是我国31个省2010年数据，来自《2010中国统计年鉴》。

将以上数据导入spss中，提取的因子个数是特征根大于1的。kmo检验的值为0.723，巴特莱特球体检验的值为0.000，变量之间的相关性满足条件，可以用因子分析法，spss运行结果如表格1所示。选取的前三个因子的累积方差贡献率为80.640%，达到要求，spss运行结果如表格2所示。

表格4是旋转后的负载表。从表中可以看出因子1主要对固定资产投资、就业人员数、资本规模、发电量有较大影响。因此把因子1命名为“产业规模”因子。因子2对就业人员平均劳动报酬和居民消费水平有显著影响。因此把因子2命名为“劳工福利”因子。因子3对煤炭储量的影响显著影响，因此把它命名为“资源”因子。

四、结果分析

由前面的因子分析可以看出，在选取的12个对省际间产业转移可能产生影响的因素中，可以归纳出三个因子，它们分别是“产业规模”因子，“劳工福利”因子和“资源”因子。一个省的自身产业规模会产生一个极化效应或者扩散效应，对产业转移产生影响。如果是自身产业规模与其它两个因子，即资源和劳动力情况相适应，那么就可能产生极化效应，吸引其它省的产业向本省内的转移。如果自身产业规模与资源和劳动力情况不相适应，那么就可能产生扩散效应，本省内的产业向其它省转移。而“劳工福利”对产业转移也有影响。当劳工福利好的时候，如果是工资报酬高，那么会增加企业经营的成本，但是同时，如果消费水平也高，就会增加市场需求，对居民日常消费品的制造企业来说，是转移的动力。另外一个因子是资源。一个地区的资源储备量丰富与产业转入之间存在正相关关系。

因子分析论文:城市经济社会发展水平的因子分析

摘要:本文选取了五大类26项指标,采用因子分析法和聚类分析法,对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行了综合评价,评价结果符合实际情况。并针对各城市的特点,提出相应的政策建议。

关键词:经济社会发展 因子分析 综合评价

一、引言

江苏作为中国经济最发达的地区之一,城市社会经济发展已取得了很大的成就,但是,由于传统的生产力布局上的不同,以及在地域、资源、人文和政策上的差异,江苏又是一个典型的地区发展不平衡的省份,各城市在经济社会发展水平存在着相大的差异。如何客观、准确地评价江苏各城市社会经济发展现况,分析各城市的差异以及造成差异的主要原因,为各城市能针对性地制订相应的政策和措施提供理论依据,进而促进江苏各城市社会经济协调发展,具有重要的理论和实践意义。

二、城市经济社会发展水平的实证分析

1.评价指标体系的设计

对于评价指标体系的设计,既要考虑经济总量,更要考虑经济质量和经济效能,还要考虑指标的全面性、代表性和可操作性等原则。在借鉴了国内外相关评价理论和评价方法的基础上,本文选取了五大类26个指标构成的指标体系。具体如下:

(1)经济总量指标:总人口(x01)、土地总面积(x02)、总产值gdp(x03)、地方财政总收入(x04)、固定资产投资总额(x05)、第三产业总产值(x06)、第三产业占gdp比重(x07)。

(2)经济效能指标:人均gdp(x08)、单位gdp能耗(x09)、单位gdp电耗(x10)。

(3)人民生活水平指标:在岗职工平均工资(x11)、农村居民人均纯收入(x12)、居民人均可支配收入(x13)、居民人均储蓄余额(x14)、社会消费品零售总额(x15)、保费收入(x16)、财政支出中民生支出额(x17)。

(4)对外经济指标:实际外商直接投资额(x18)、进出口总额(x19)、进出口差额(x20)。

(5)基础设施指标:人均公路里程数(x21)、人均民用汽车拥有量(x22)、人均土地面积(x23)、人均卫生机构床位数(x24)、技术人员占从业人员的比重(x25)、中专以上学生人数(x26)。

2.数据样本和数据来源

本文选择了江苏省13个城市2007年相关指标数据,所有数据取自《江苏省统计年鉴2008》[1]和《2007年全省及各省辖市单位gdp能耗等指标公报》[2]。

3.因子分析

因子分析方法是将具有相关性的多个原始指标的评价问题转换为较少的、新的综合指标的评价问题[3]的一种方法。新的综合指标称为主成分或公因子,这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息,并且彼此不相关。利用各主成分的因子得分计算出每个评价对象的综合得分,并以此作为综合评价的依据。

本文运用spss统计分析软件,从26个评价指标中选取了4个主成分,利用各主成分的因子得分计算出每个城市的综合得分,并以综合得分作为评价依据。计算结果如下:

(1)提取的主成分及主成分的特征根和贡献率

从表1可知,根据特征根的选取原则,选取前4个主成分作为新的综合评价指标,这4个主成分已反映了原始指标中93.371%的信息。

(2)正交旋转后的因子载荷矩阵

为了能更加明确地表示主成分与原始指标间的关系,经过对因子矩阵载荷矩阵7次方差最大正交旋转得到正交旋转后的因子载荷矩阵(k),选取因子载荷矩阵各个主成分与原始指标载荷系数较大的指标,构成各个主成分的因子。从表可以看出(限于篇幅这里略去该表):

第一因子(f1)在x03、x04、x05、x06、x08、x10、x11、x12、x13、x14、x15、x16、x17、x18、x19、x20、x21、x22、x24上有绝对值较大的载荷系数,表明第一因子是城市的综合经济实力和经济发展能力的反映。

第二因子(f2)在x07、x26上有绝对值较大的载荷系数,表明第二因子是城市的产业结构的反映。

第三因子(f3)在x01、x02、x25上有绝对值较大的载荷系数,表明第三因子是城市的总容量能力的反映。

第四因子(f4)在x09上有绝对值较大的载荷系数,表明第四因子是城市的的经济效率的反映。

(3)各城市的综合因子得分

对每个城市的4个主成分的因子得分,以对应主成分的贡献率为权数进行加权累加,计算得出每个城市的综合得分(z),结果如表2所示。

4. 综合因子得分的聚类分析

为了能客观地对江苏省13个城市的经济社会发展水平进行分类,本文采用q型聚类分析方法,以每个城市的综合得分为样本进行分类。利用spss软件分析得到下列分类结果:

第一类:苏州市。

第二类:无锡市、南京市、常州市、南通市。

第三类:扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市、宿迁市。

三、结果评价与分析

经过对综合得分进行散点图分析,发现除了苏州市的综合得分较高外,其余城市的综合得分基本呈直线状。结合综合得分和聚类分析的结果看,将江苏省13个城市按经济社会发展水平可分成三个等级:

第一级:水平最好的城市。只有苏州市1个城市。苏州市以1.3505的综合得分高居榜首,明显高于其它城市,单独成为一组,可称为“一枝独秀”。

苏州市在f1方面最为突出,列该因子的第1位,它在生产总值、地方财政总收入、固定资产投资总额、实际外商直接投资额、进出口总额和进出口差额等九项原始指标均列各市之首;它在f3方面也很突出,它的总人口原始指标列第1位;但它在f4方面子得分偏低为-0.68350,低于平均分,原因是它的第三产业占gdp比重较低,列第10位。此外,苏州市在单位gdp能耗和人均公路里程数两项原始指标均列全省最后1位。

第二级:水平较好的城市。有无锡市、南京市、常州市和南通市,这四个城市的综合得分均在全省的平均之上。

无锡市在f1因子方面也很突出,列该因子的第2位,它在生产总值、人均gdp、在岗职工平均工资和居民人均储蓄余额等四项原始指标均列各市第二位,特别是它的人均卫生机构床位数指标列全省之首;但它在f3因子方面得分偏低为-0.24495,低于平均分,原因是它的人均土地面积指标列全省末位。此外,它的土地总面积和单位gdp电耗两项原始指标均列全省最后3位。

南京市作为江苏省的省会城市,它在f2因子方面很突出,列该因子的第1位,它在第三产业占gdp比重和中专以上学生人数2项原始指标列全省首位。它的在岗职工平均工资、社会消费品零售总额、保费收入和中专以上学生人数等四项原始指标均列全省之首;但它在f4方面子得分偏低为-0.53436,列全省倒数第三位,原因是它的人均土地面积原始指标列全省最后第2位。此外,它的单位gdp能耗和技术人员占从业人员的比重两项原始指标均列全省最后2位。

第三级:水平较弱的城市。有扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市,这八个城市的综合得分均在全省的平均之下。

盐城市尽管总体发展水平低于省平均水平,但它在它在f4因子方面却很突出,列该因子的第1位,它在土地总面积、单位gdp能耗、人均公路里程数和人均土地面积等四项原始指标列全省首位。但它的人均民用汽车拥有量指标列全省末位、在岗职工平均工资列全省倒数第二位。

宿迁市的综合得分列全省的末位,它在总产值gdp和地方财政总收入等十一项原始指标列全省末位。但它的单位gdp电耗指标列全省第一位。

四、政策建议

综上所述,根据江苏省各城市在经济社会发展上存在的问题,各城市之间存在的差异,特别是苏南、苏中和苏北三个地区间的差异更为明显的特点。各个城市应该根据自身薄弱环节,制定出符合本市特点的发展战略,进而制定出全省经济社会发展的一体化战略。

苏州市作为江苏省最发达的一个城市,在经济社会发展过程中,应大力发展第三产业,特别是现代服务业的比重,如大力发展物流业和服务外包业。此外,应加大科技投入,进行技术创新,降低对电力和能源的需求,提高gdp产出效率,实现又好又快的发展目标。

对于无锡市、南京市、常州市和南通市等四个城市,除加快经济发展、尽快提高经济实力。以南京为例,应充分利用省会城市的地理优势,充分利用其科技教育优势,培植以电子、生物工程、新材料、机电一体化为主导的产业结构。

对于扬州市、镇江市、盐城市、徐州市、泰州市、连云港市、淮安市和宿迁市等七个城市,特别是地处苏北地区的徐淮盐连等城市,由于其经济社会发展基础比较薄弱,差距是全方位的,要实现全面赶超,首要的任务是加快基础设施建设、努力提高经济发展水平和经济实力。以连云港为例,作为新亚欧大陆桥的东桥头堡,是我国海洋开发的三大特殊区域之一,其风景秀美,气候宜人,具有丰富的旅游资源,为其充分发展旅游业提供了十分有利条件。连云港应充分利用优越的地理位置和旅游资源,在力发展海洋经济和旅游业,推动经济社会发展。

另外,省政府要加大省域内各城市的合作政策力度,把苏南地区的资金、技术优势与苏北地区的资源优势相结合,例如,正在建设中的“苏州宿迁工业园区”。总之,在继续保持苏南、苏中地区经济稳定增长的同时,加快苏北的开发,最终以科学的发展观推动全省各城市的共同发展。

因子分析论文:因子分析法在中国食品行业上市公司研究中的应用

摘要：西方自gort（1962）最早对 企业 多元化进行实证研究以来，在四十余年的时间里，关于多元化实证研究的 文献 可谓汗牛充栋，涉及到管 理学 、产业组织学和公司 金融 学三个领域。期间经历了不同阶段的 发展 。西方关于企业多元化的实证研究，从理论上和方式上，都给予

从20世纪60年代到80年代，西方关于企业多元化实证研究的文献集中在管理学和产业组织学领域，管理学学者从经营战略出发考察了不同的多元化战略对企业盈利能力的影响以及企业多元化的模式，其中最具代表性的研究为rumetl（1974，1982）。进入20世纪90年代后，随着mocrk等（1990）和matsuskaa（1993）关于市场对企业多元化购并与非多元化购并的不同反应的研究，以及lnag等（1994）和begerr等（1995）分别提出了开创性的、具有广泛影响的方法来重新度量多元化对企业经营绩效的影响。之后，对多元化的实证研究就更多地集中在公司金融领域。

（一）企业多元化程度和经营绩效的测度

1.企业多元化程度的测度

gollop和monahan（1991）指出，一个理想的多元化指标应该满足如下五点性质：第一，它应该与企业所生产的产品种类数正相关，即企业生产的产品种类越多，多元化水平就越高，称为数字性（crtiiaclnumberpr叩eyrt）；第二，它应该与不同种类产品产量分布的不均匀程度负相关，即企业生产的不同种类产品的产量分布越不均匀，多元化水平越高，称为分布性（disrtibutinoporpeyrt）；第三，它应该直接反映企业产品种类的异质性，即同一企业生产的不同种类产品的差异越大，多元化水平越高，称为异质性（heetorgeneiytpropeyrt）；第四，它应该既可以用来衡量企业的多元化水平，也可以用来衡量企业下属的单个工厂（estbahhsmnet或p!nat）及某个行业的总体多元化状况；第五，如果有可能，它的值域最好落在0一l的开区间。其中，前三个性质最为重要。

2.企业经营绩效的测度

几乎所有对企业多元化和联合企业提供解释的理论研究，其最终落脚点都可以归结到多元化对企业业绩（imrperofmrnaec)的影响方面，或正相关或负相关。为了验证观点不同甚至相左的企业多元化理论，绝大部分有关企业多元化的实证研究都在考察多元化程度和企业业绩之间的现实关系，以图为有关企业多元化的理论研究提供佐证。而在多元化实证研究中，在企业业绩的度量方法是一个至关重要的问题，在运用不同的业绩度量方法所得出的最终结论之间可能存在较大的偏差。总体而言，用来度量企业业绩的指标可以划分为以下四类，盈利能力等 会计 指标、股票收益、从托宾q角度和从总资本。早期的实证研究一般采用盈利能力和股票收益来度量企业业绩。

（二）多元化对企业经营绩效影响的实证研究

其实，在现实 经济 中，有关企业多元化有许多问题值得实证研究来验证，比如具体某行业企业多元化与经营绩效的关系，多元化企业和非多元化企业的差别，企业多元化的动机，企业多元化的模式等等。但是，进入20世纪90年代中期以后，由于更多的研究放在了企业多元化与经营业绩的一般关系方面，对上述这些问题的实证验证做得并不够。

因子分析论文:综合因子分析法在我国债券风险管理中的运用

【摘要】本文将因子分析与var方法相结合得到了债券风险管理的综合因子分析法模型，并将该模型与方差－协方差模型进行了实证检验与比较，对我国的债券风险管理提供了一些思考。

【关键词】债券 收益率曲线 综合因子分析法 var

一、综合因子分析法模型提出的背景

中国人民银行决定，自2006年8月19日起上调金融机构人民币存贷款基准利率。金融机构一年期存款基准利率上调0.27个百分点，由现行的2.25%提高到2.52%；一年期贷款基准利率上调0.27个百分点，由现行的5.85%提高到6.12%；其他各档次存贷款基准利率也做出了相应调整。这次加息是继2004年10月29日加息以来的第二次加息，两次加息的幅度虽然不太大，但加息给整个国民经济带来的影响也是不容忽视的，以下仅从债券投资的角度分析加息带来的影响。

首先，它将对作为债券重要投资主体之一的银行产生较大的影响。一方面，银行自身作为债券投资主体，会增加银行的机会成本；另一方面，银行作为融资的中介机构，存贷款利率的增加将会降低银行融资的竞争力。

其次，保险公司也会面临较大的利率风险。保险公司的资金来源以长期资金为主，出于资产负债期限匹配的目的，主要投资于中长期债券。由于上世纪上世纪90年代央行历次降息，使保险公司降息前承保的高息保单成为历史包袱，而目前的加息无疑会给保险公司雪上加霜。

最后，对基金管理公司等金融公司的债券投资也会带来更大的不确定性。这类金融公司对债券也有较高的投资需求，而且往往具有增强整个市场的活跃程度的作用，因此，这种不确定性的影响将会波及到整个市场，从而加大整个市场的投资风险。

目前，与美国等经济发达的国家相比，我国债券的风险管理水平是比较滞后的，基于上述背景，本文将因子分析应用于国际上风险管理的主流分析方法--var方法中得到综合因子分析法模型，希望能够对我国的债券风险管理提供一些思考。

二、综合因子分析法模型

1、因子分析实证

考虑到我国债券发行的历史不长，而国债市场相对来说比较成熟，因此，本文使用了2003年1月2日到2003年12月26日230个交易日上海证券交易所的国债交易数据作为对象进行分析。在该时间段内，上海证券交易所国债市场挂牌流通的附息国债由17只增加到22只，剔除0100112，010210两个浮动利率国债品种后，用于拟合收益率曲线的固定利率国债包括：000696、009704、000905、000896、009908、010004、0100010、010103、010107、010110、101112、010115、010213、010214、010215、010301、010303、010307、010308、010311。由于我国交易所的国债品种较少，因而本文使用nelson-siegel方法来估算。本文分别计算了1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的国债即期收益率。

首先，本文使用了巴特利特球度（bartlett test of sphericity）和kmo (kaiser-meyer-olkin)的统计检验方法对1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的国债即期收益率这10个原有变量进行相关分析，结果显著，说明这10个原有变量之间存在较强的相关关系，因而适合作因子分析。

其次，本文利用adf检验了数据的平稳性。从adf检验结果看(见表1)，各种期限的收益率水平时间序列均未通过90%置信度，显示出较明显的非平稳特征，；而所有一阶差分时间序列均明显呈现良好的稳定状态。综合相关分析和平稳性检验结果，在下文主成分分析中采用一阶差分(即收益率日变化量)作为分析对象。

最后，本文使用spss统计软件对国债即期收益率日变化量（一阶差分）进行主成分分析，结果（见表2）显示，前三个主要因子对收益率的方差贡献率分别为65.72%、29.07%、5.16%，对总体方差累计解释能力达到99.95%，因此，前三个主要因子基本上已解释了国债收益率曲线的变动特征。这三个因子分别是水平、倾斜和曲率。由于水平和倾斜两个因子的特征值均大于1，而且累计贡献率达到了80％以上，根据确定共性变量的数量的原则，本文提取了这两个因子对这两个因子的综合形式进行建模。

2、综合因子分析法模型概述

由于水平和倾斜这两个综合因子能够解释债券价值变化的绝大部分，而且债券收益率的变化可以表示为因子的线性组合，因此，债券收益率的变化可以表示为：

三、综合因子分析法模型在我国债券风险管理中的运用及建议

本文分别运用综合因子分析法和方差－协方差方法计算了2003年4月份由债券000696、000896、0009908、010010、10103、010215这六种债券构成的9个债券组合的var值，结果见表3。

从表3两种方法对债券var测量的结果中，我们可以得出以下结论：

1、和方差－协方差方法比较，综合因子分析法对债券组合var的估计值偏低，只有对债券组合3两综合因子法的估计值要高于方差－协方差方法。另外，方差－协方差方法var的估计值波动性比较大，而综合因子分析法var的估计值波动性则较小。由于国债的发行主体是国家，信誉度是最高的，基本上不存在违约风险；2003年我国的利率基本上处于一个稳定的水平，在这样的情况下，国债的风险基本上是买卖价差的风险，纵观近几年我国国债的开盘与收盘价差，也不存在很剧烈的波动。而且，保险机构、财务公司等金融机构购买国债主要是为了资产匹配的需要，投机动机较少。因而，相对而言，国债的风险是比较低的，而且也不会有很大的波动性。所以，从这个方面而言，综合因子分析法对债券var的估计更为合理。

2、随着到期日的临近，综合因子分析法对债券var的估计值是逐渐减少的，也就是说债券组合的风险是逐渐变小的。从债券组合1到债券组合5，债券组合6到债券组合7，债券组合8到债券组合9，它们的剩余到期时间逐渐增加，此时，它们的var值也是逐渐增加的。也就是说，债券组合的var值是与它们的剩余到期时间成正比的。例如，债券组合6的剩余到期时间介于债券组合2和3之间，而它的var值也是介于债券组合2和3的var之间。这是符合债券风险的“逼近面值和价格波动性降低现象”的。而应用方差－协方差方法计算的债券的var值则没有这一特点，并且还出现了很多与理论和现实相悖的现象。例如，债券000896是一只快要到期的债券，剩余到期时间只有半年多，而债券000696还有3年多的剩余到期时间，不论从理论上，还是从现实中来说，这两只债券构成的组合的风险应当高于单个债券000696的风险，但是方差－协方差方法计算的var值却正好相反。类似这样的情况还有很多。因而，综合因子分析法对债券var的测量值更准确一些，也更符合理论和现实。

因子分析论文:因子分析评价法在中国经济开放度研究中的应用

摘要:改革开放以来,中国的经济开放水平不断提高。本文根据我国的实际情况,较全面地编制出一个衡量我国对外经济开放度的指标体系,利用因子分析方法计算我国总体的经济开放度,为我国经济开放政策的制定和完善提供一些有价值的参考。

关键词:经济开放度 指标体系 相关分析 因子分析

1.引言

尽管开放与保护一直是国内外理论界争论的重要话题,当今世界完全封闭的经济体已经不复存在。经济全球化的发展,既要求参与者实行市场经济体制,又要求其开放市场。各国都面临着如何在开放的市场环境下发展经济、积极参与国际竞争与合作、提高国家和产业的综合竞争力的问题。我国作为发展中国家已于2001年底正式加入世界贸易组织(wto)[1],因而也同样面临着在一个更宽松和自由的外部环境下发展经济、开放市场的问题。

2. 经济开放度的内涵及其指标的选取

2.1 经济开放度的内涵

经济开放度是衡量一国经济对外开放程度的综合性指标,指一个国家或者地区社会化生产过程与国际社会再生产过程的联系程度。一方面它表明一国国内经济或国内市场对国际市场的吸收能力,即对外部市场的接纳能力;另一方面表明它对国际市场的参与及影响程度,也就是参与世界经济关系的程度。

2.2 经济开放度指标的选取

传统的经济开放度是用这个国家或地区的外贸依存度来衡量的,通常用一国进出口总额与国内生产总值的比值来表示,但仅用外贸依存度作为经济开放度的衡量指标是不全面的,可能会带来负面影响。

由于迄今为止还没有形成一套公认的指标体系,因此在设计指标时应以科学的发展观为导向,以该国的经济发展阶段、贸易发展水平和对外开放的特点为理论依据和原则。笔者在大量参考国内外文献并结合我国的实际情况选取商品贸易开放度、服务贸易开放度、实际关税率、金融开放度、投资开放度以及生产开放度六个具有代表性的指标来衡量我国的经济开放度[2]。

3. 我国经济开放度指标的测算和分析

本节将对所选六个指标进行计算研究,数据来源于1985-2008年《中国统计年鉴》和国家外汇管理局网站1985-2007年的“中国国际收支平衡表”。

3.1我国经济开放度指标的计算

根据以上确定的我国经济开放度的测算指标分别对每个指标选定合适的计算方法进行计算。

(1) 商品贸易开放度:即外贸依存度,通常用货物进出口总额除以该国的国内生产总值来表示。

(2) 服务贸易开度:这是反映一国服务业开放程度,通常用服务进出口总额/gdp来表示。

(3) 实际关税率:一国关税率的高低反映了该国对国内商品的保护程度,同时也反映了该国经济的开放程度。

(4) 金融开放度:通常用一个国家的资本流动总额/gdp[5]表示。本文采用国际收支平衡表中的“资本和金融项目”(借方和贷方之和)再加上“经常项目”中的“投资收益”(借方和贷方之和)来表示流动资本总量。

(5)投资开放度:可以用外商直接投资总额/gdp和对外直接投资总额/gdp二者之和来表示。

(6)生产开放度:反映一国生产的国际化,一般用“三资企业”生产总值/工业总产值表示。

3.2 我国经济开放度指标分析及比较

根据上文进行计算并将各个指标的计算结果绘制如图3.1

可以得出:我国的商品贸易开放度、金融开放度和生产开放度整体上都呈上升趋势,而且贸易开放度与生产开放度增长速度较快,金融开放度相对增长地比较缓慢;投资开放度与服务开放度的的总体水平也在不断提高,但是变化都比较平稳。尤其是1998年以后我国的投资整体水平有所下降,说明我国的直接投资水平并不是很高,需要进一步增强投资开放程度;而我国的实际关税率却处于不断下降的状态,由1985年的16.31%下降到2007年的1.95%,下降了14个百分点,这表明我国的经济开放程度在不断扩大。

4. 我国经济开放度研究

4.1 模型的选择

本文应用因子分析综合评价法得到我国经济开放度的综合得分来对我国经济开放度进行分析和研究[3]。因子分析是通过研究多个指标相关矩阵的内部依赖关系,找出控制所有变量的少数几个公因子,将每个指标变量表示成公因子的线性组合,以再现原始变量与公因子之间的相关关系的一种分析方法。

因子分析的前提条件是:原有变量(指标)之间应存在较强的相关关系。本文采用pearson相关关系方法来考察指标变量的相关关系,分别用表示,通过spss 13.0计算六个指标之间的相关系数矩阵为:

根据表4.1说明指标之间有很大重叠,符合因子分析的前提条件,故可进行因子分析。

4.2 模型的建立

应用spss 13.0对经济开放度的六个指标进行因子分析,得出因子解释原有变量总方差的情况,如表4.2所示:

由此可以看出,变量相关关系矩阵的前两个特征根的累计方差贡献率已达到了90.415%,说明前个公因子综合了原始数据6个指标所能表达的足够信息。在旋转后两个公因子的方差累计贡献率没有发生变化,和旋转前完全相同,因此前两个因子已足够可以描述经济开放度。

同时,通过进行正交旋转,得到旋转前后的载荷矩阵,如表4.3和4.4所示:

由表4.3和4.4可知,第一个公因子主要由商品贸易开放度、服务贸易开放度、金融开放度和生产开放度决定,主要表现的是除了实际关税率和投资开放度的综合影响;而第二个公因子却在实际关税率和投资开放度上都有很高的载荷,即它是反映实际关税率和投资开放度水平的因子。

为了对我国经济开放度进行分析和综合评价,通过因子得因子的分函数为:

4.3 我国经济开放度的测算

根据上述因子分析综合评价模型求得我国各年经济开放度的综合得分表绘制成相应的曲线图如图4.1所示:

从上图可以看出,中国经济开放度从1985年到2007年呈递增的趋势,尤其是1997年以后经济开放度增长较为迅速。随着改革开放政策的推行,我国的经济开放度逐渐递增,从1985年的3.45%上升到2007年的23.55%,比1985年增长了5.83倍。根据因子分析的结果,中国经济开放度前期较低,是由于我国的关税保护政策阻碍了我国经济开放的进程,而其他激励经济开放的指标却没能显示出很大作用。但是,从1997年以后我国经济开放度增长速度有所加快,一方面反映了我国加入世贸组织,进一步增加了与世界经济的联系,另一方面亦表明我们对世界经济的依赖程度有所增强。

5. 结论与建议

随着中国加入wto和经济开放步伐的进一步加快,中国经济将全面融入到世界经济体系之中。研究中国经济的经济开放度状况,对于加快我国经济的发展具有重要的现实意义[4]。

改革开放以来我国经济开放度有了明显提高,为了进一步加强我国的经济开放度,应该从反映经济开放度的各指标上着手,即要降低实际关税率来鼓励进口,加强商品、服务和生产的对外开放程度,继续提高外资利用率和对外投资率以提高我国的投资开放度,加强资金在世界范围内的流动从而增强我国的金融开放度。

经济开放度既是衡量经济竟争力的重要指标,也是体现经济发展水平的重要表征,经济开放程度的提高有利于我国对外贸易的发展,从而促进我国对内改革,提高自身在国际市场的竞争力,从而促进我国经济的发展。

因子分析论文:关于我国商业银行风险与效率研究——基于因子分析法的指标选取

论文 关键词：商业银行　效率　风险　因子分析法

论文摘要：商业银行的效率与风险问题是近年来学术界和银行界关注的焦点。证明了将商业银行的风险与效率放在统一框架下进行研究的重要性。另外，通过采用因子分析法实现了将更多反映商业银行效率状况的投入和产出指标纳入到dea模型中，以更全面准确地对商业银行的效率水平进行评估。实证研究发现，在我国商业银行中，一些银行通过承担比较高的风险来提高自身的效率水平。因此，将风险因素纳入到效率研究的分析框架中对于效率评估的准确性具有重要的现实意义。

l引言

对于“效率”内涵的界定， 经济 学术界对此仍然争论不休。萨缪尔森认为，效率意味着尽可能有效地运用经济资源以满足人们的需要或不存在浪费，即当“经济在不减少一种物品生产的情况下，就不能增加另一种物品的生产时，它的运行便是有效率的”。这时经济处于生产可能性边界之上。最常见意义上的“效率”是指现有生产资源与它们为人类所提供的效用之间的对比关系。当效率概念用于某个 企业 时，“有效率”的涵义是指该企业在投入一定生产资源的条件下是否使产出最大，反过来讲，就是在生产一定产出量时企业是否实现了“成本最小”，这也是我们常讲的“微观效率”。

对于商业银行而言，作为经营货币资金的特殊 金融 企业，为了实现利润最大化这一目标，商业银行必须投入资源，生产产品，并以一定价格出售产品。在这一过程中，商业银行通过实行有效的管理，尽可能地节省投入或扩大产出，以实现利润最大化。但是，投入的最小化或产出的最大化并不一定能够实现，银行效率衡量的就是银行追求投入最小化或产出最大化目标的实现程度。就具体含义而言，银行效率是指银行在业务活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系。

另外，在当前的银行业中，行业和市场竞争压力越来越大，这就为企业提高效率提供了强大的驱动力。但是，与此同时也加大了银行可能采取高风险行为的倾向，促使一些银行可能转向高风险的业务、做出风险较大的组织安排，并吸纳高风险的客户。在市场经济条件下，银行以其特殊的经营对象与经济实体产生广泛的联系并对经济实体具有强大而深远的影响，银行体系的安全和稳定与社会和公众的利益之间密切相关。因此，在研究银行效率问题时，势必要将一些主要的风险因素考虑在内，才有可能更客观地反映银行的现实效率状况。

基于此，本文将把反映银行风险问题的指标纳入到效率研究之中，把风险控制作为银行的一个产出目标，即在保持投入不变时，银行的目标应是在实现其它产出最大化的同时实现风险最小，或者在相同风险的情况下实现其它产出最大。同时，对商业银行效率进行研究的 文献 中较多使用了dea方法，dea能较好地解决多投入多产出的问题。

而其评价结果依赖于投入产出指标的选择，在投入产出指标硬约束的限制下，全面准确选择投入产出指标体系是取得银行效率客观评价的关键，而相关文献中研究者往往是从其研究所考虑的角度出发来选择投入与产出变量，这就会造成投入产出变量不能全面的反映银行效率状况，得出的效率评价结果仅仅是银行在某一方面的效率水平。为了解决这一问题，本文在研究中采用了因子分析方法，从众多的投入和产出变量中抽取出最重要的投入因子和产出因子，通过提练的投入因子和产出因子来衡量我国银行的效率水平。本文以下部分是这样安排的：第二部分是对dea分析方法与因子分析法进行简要介绍；第三部分是实证部分，利用我国家商业银行2006年的公开数据对其效率进行全面的评估；最后一部分是对全文的 总结 。

2投入产出变量的选取

在经济学界，著名经济学家r．w．shephard在研究生产成本时，曾引进被称为“距离函数”的公式。随后。farrell开创性的从微观视角对企业效率问题进行研究，其对于效率的衡量是基于前沿函数或边界函数来表示的。他指出在经济生产中。所有生产可能最佳解的点的连线组成一条效率前沿，该效率前沿将所有的生产可能的观测值都包络于生产前沿曲线之内，所以被称为包络线。farrell指出厂商在产出量固定的情况下，有潜在的投入成本最小所组成的生产前沿，此前沿为具有完全效率的生产前沿，而任何一个生产点与生产前沿之间的差距，就是此生产点的无效率程度。按照farre11的思想，以非预设生产函数形态取代通常的预设生产函数形态的方法来评估效率问题，这也是非参数方法的最大优点之一。

在此之后，charnes，cooper和rhodes将farrell的思想进一步的推广，建立一般化的数学规划模型，即ccr模型，在规模报酬固定的假设前提下，评估多项投入和多项产出的生产决定单元的相对技术效率水平。后来，banker，chanes和cooper放开规模报酬固定的假设，建立了bcc模型，进一步的将ccr模型中评估得到的技术效率分解为纯技术效率和规模效率。fare建立了malmquist生产力变化指数，用来考察两个相邻时期生产率的变化。

dea方法测度商业银行效率的关键在十选择合适的投入产出项目。对商业银行投入及产出进行定义的常用方法有：(1)生产法。银行被认为是存款账户和贷款服务的生产者，能产生利润的即为产出项目，若该项目需要净支出(费用)时即为投入项目。因此，银行产出项目为开设的各类存款账户的数量、通过存款账户所提供服务的数量(如开支票的次数)和提供的贷款业务的项数；银行投入项目为资本、劳动力及营运成本；(2)中介法。银行从资金有剩余的居民和企业手中获得资金，然后把它提供给需要资金和企业的居民，银行是这一过程的中介者，银行的产出项目是存款和贷款的金额，运作成本和利息成本构成了银行投入项目。

(3)资产法。银行产出项目严格定义为银行资产负债表中资产方的项目，主要是贷款和证券投资的金额，银行投入项目定义为资产负债表中负债方项目。在具体的研究中，国内外学者对于投入产出指标的选择差别非常显著，研究思路和研究结果存在两个方面的问题：一是使用的投入指标和产出指标不一致。dea模型是通过线性规划的方法比较产出和投入的值，而投入产出指标的差异必然造成每个评价单位效率值的差异，为了能准确地对银行效率进行评价，我们需要全面准确地选取指标对银行特征进行描述。二是没有考虑银行的风险问题。商业银行是经营风险的特殊企业，风险控制能力是银行竞争能力的体现。根据金融学理论中的风险补偿原则，风险与回报之间是对称的，即高回报必然伴随着高风险，高回报是对高风险的补偿。因此，如果不把风险作为产出，或作为影响产出的因素进行考虑，仅仅考察银行的投入与其它产出之间的关系来度量银行的效率。这必然会造成效率的评价结果与我们的目标背道而驰。

商业银行的效率目标必须服务于商业银行的经营目标。作为一个企业，追求利润无疑是其目标中最具有本质意义的一个，但商业银行同时作为一个经营风险的特殊企业，以及商业银行在整个国家经济体系中的特殊位置，在追求利润最大化的同时，保持必要的流动性和安全性也应该纳入到其经营的目标体系之中。

因此，为了更全面的度量商业银行的效率，本文将把反映商业银行在经营中各个不同方面特征的指标纳入到dea模型中。具体地，本文选取了职工总人数、机构总数、固定资产净值、总资产、所有者权益、存款、利息支出和营业费用八个不同方面指标作为投入变量，选取投资、贷款、利息收入、非利息收入、税前利润、资本充足性和流动性指标作为产出变量。这里仅对资本充足性和流动性两个度量商业银行风险水平的指标作一个说明，其它指标由于在其他作者的文献中都有出现，这里不再累赘。

(1)资本充足性。资本充足性反映了银行的规模、优质资产水平、利润积累水平、资产配置合理星级资本的质量。考察商业银行资本充足性常用的指标有资本充足率、核心资本率、风险资产准备金率、资本杠杆率、核心资本长期债务率及权益与未分配利润比率等。我们在综合考虑各项指标的情况下选择了权益与未分配利润比率作为衡量资本充足性的指标，这个指标反映了权益与未分配利润在总资产中所占的比重，从一个侧面反映了商业银行的风险状况。

(2)流动性。流动性反映商业银行在面对现在和将来资金需求时，对短期不稳定资金的依赖性和应对资金变现需求时资产可能发生的损失。流动性相关指标主要有对流动负债依存度、短期流动资产比率、存贷款比例、中长期贷款比率、备付金比率和拆入资金比率等。我国国情具有特殊性，虽然没有像西方国家那样存在存款保险制度，但我们国家的信用是商业银行无形的存款保险，客户储蓄存款更多的是出于预防性动机，发生流动性危机造成银行恐慌的概率很小，因此，我们无论从资产管理还是负债管理或者是资产负债和理哪一个角度出发都可以。我们吸收资产负债管理理论的思想选择存贷款比率来衡量商业银行的资产的流动性。最后，由于受到dea模型中投入产出指标硬约束的限制，我们将采用因子分析法来分别对产出和投入指标进行提练，寻找出最本质的投入和产出变量。

3实证结果及其分析

利用我国12家商业银行2006年的数据， 计算 过程借助于spss11．5软件操作完成。由附表1可知，根据特征值大于1的原则，投入变量我们选人了2个公共因子，产出变量选人了3个公共因子。从累计贡献率来看，投入变量的2个公共因子反映了原有信息的99．69，产出变量的3个公共因子反映了原有信息的96．99。

接着，本文将根据各因子的方差贡献率占各因子总方差贡献率的比重为权重进行加权汇总，可以分别求得各银行投入和产出变量的综合得分(附表2)。计算公式分别为：

从表1中可知，四大国有商业银行的效率得分明显偏低，从技术效率来看，仅建设银行和

最后，为了判断我国商业银行中是否存在为了追求高效率而采取了高风险的行为，本文还 计算 了未考虑风险因素时各样本商业银行的技术效率得分(见表2)。另外，表5中还包含了考虑风险因素后各样本商业银行的技术效率得分，考虑风险因索前后技术效率得分之差以及反映各商业银行风险状况的度量指标(资本充足性和流动性)。从技术效率值的变化情况来看，考虑风险因素前后变化最大的是深发展，其效率差值为0．579，与此同时，我们可以观察到，深发展的两l、瓜喻度龟指标也表明其风险程度是最高的。

在样本商业银行中，深发展的资本充足性是最低的(2．5)，其流动性也是最差的(1．092)。为了更准确地判断我国商业银行中存在的效率与风险之间的关系，我们计算了考虑风险因素前后效率差与风险度量指标资本充足性和流动性的相关系数，它们分别为一o．42和一o．72。这表明。在我国商业银行中，存在着为了追求高效率而采取高风险的行为这样一种现象，即一些商业银行的高效率是通过牺牲其风险水平(降低资本充足性和流动性)为代价而获得的。在图1中，我们可以清晰地观察效率与风险之间的关系。很明显，一些银行通过降低其流动性而获得效率水平的提升。

4结论

本文通过采用因子分析法，从众多的投入和产出变量中抽取出最重要的投入因子和产出因子，通过提练的投入因子和产出因子来衡量我国商业银行的效率水平。同时，将风险问题纳入到商业银行的效率分析框架，将效率分为未经风险调整的效率和经过风险调整的效率，通过实证研究发现，一些商业银行通过承担过高的风险，而获得未经风险调整的效率水平的提高。为此，可以看出，将风险因素纳入效率的分析框架中对于效率评估的准确性和客观性都具有重要的现实意义。

另外，本文的不足之处在于对商业银行风险的衡量时采取了比较单一的指标，未来的研究方向应是引入综合的模型指标对于商业银行的风险进行更 科学 的计量，并将其纳入效率的评估模型中。当然，本文的目的在于探讨在对效率进行评价时纳入风险因素的重要性。而实证只是对此观点所进行的初步验证，深层次的问题还有待于进一步的研究。

因子分析论文:水稻金优38产量构成因子分析

摘要：对水稻（oryza sativa l.）金优38产量及其构成因子进行了分析，结果表明，变异系数由大到小依次为每穗实粒数、有效穗数、结实率、产量、穗长、千粒重；千粒重、每穗实粒数和有效穗数与产量的相关性均达显著水平；3个主导因子千粒重、每穗实粒数、有效穗数对产量的直接通径系数分别是0.603 5、0.446 7、0.415 6。综合各分析结果，在金优38栽培过程中应主攻每穗实粒数和有效穗数，以达到增产的目的。

关键词：水稻（oryza sativa l.）；金优38；产量构成因子；分析

水稻（oryza sativa l.）金优38是湖北省黄冈市农业科学院选育的高产水稻新品种，2002～2003年参加湖北省晚稻区试，2004年通过了湖北省农作物品种审定委员会的审定，2006～2007年参加国家区试，2008年参加国家生产试验，2009年通过了全国农作物品种审定委员会的审定，审定编号为国审稻2009025。本研究通过对金优38产量构成因子进行分析，明确了其高产栽培的最佳途径，优化了生产管理模式，为进一步提高其产量提供理论依据。

1 材料与方法

利用金优38在2002～2003年省区试和2006～2007年国家区试汇总中的32个点次的产量结果进行变异系数分析，研究金优38的稳产性；并对汇总的32点次产量构成因子进行偏相关、回归和通径分析，研究金优38产量构成因子及其对产量的作用[1]。

2 结果与分析

2.1 金优38产量及其构成因子的变异系数

栽培因素对水稻产量及其构成因子的影响是由外界环境因素与作物自身基因共同决定的，其表现型的变化差异直接反映出栽培因素的影响，变异系数小的遗传力高，不易受环境条件的影响，利用栽培条件改良该性状的潜力小；反之，变异系数大的遗传力低，容易受外在环境条件的影响，可以通过改变外在的栽培条件而获得理想性状，提高产量的潜力也较大。对金优38产量及其构成因子的变异系数进行分析，结果见表1。从表1可以看出，5个产量构成因子中变异系数由大到小依次为每穗实粒数（23.10%）、有效穗数（21.40%）、结实率（12.05%）、穗长（6.78%）、千粒重（4.15%）；产量变异居中，变异系数为11.51%。表明每穗实粒数、有效穗数受环境影响变化较大，通过改善栽培措施、改进水肥等条件可以提高金优38的实粒数和有效穗数；而穗长和千粒重的变异系数较小，表明控制两性状的基因的遗传力较高，性状相对稳定，促变的空间较小。因此在生产实践中应主攻实粒数和有效穗数以达到增产、增效的目的。

2.2 金优38产量及其构成因子的偏相关关系

在产量与各产量构成因子的偏相关关系中，千粒重与产量极显著相关，每穗实粒数和有效穗数与产量显著相关，而穗长和结实率与产量相关性不显著（表2）。

各产量构成因子之间的偏相关关系中，有效穗数、每穗实粒数、千粒重3因子两两之间呈显著负相关关系，穗长与结实率之间呈极显著负相关关系，表明这些产量构成因子之间存在着相互制约关系，即随着有效穗数的增加，每穗实粒数减少、千粒重降低；随着穗长增加，结实率下降。穗长与每穗实粒数之间呈正相关关系，表明穗子越长，每穗实粒数越多。

2.3 金优38产量及其构成因子的数量关系

对金优38产量及其构成因子的数量关系进行分析，以有效穗数（x1）、穗长（x2）、每穗实粒数（x3）、结实率（x4）、千粒重（x5）为自变量，产量（y）为因变量，进行多元回归分析，多元回归方程为：

y=-5 072.522 34+7.153 63x1-276.760 50x2+38.459 37x3-17.129 39x4+499.759 73x5（f=5.430 0**>f0.01=0.001 5）；

最优回归方程：

y=-7 966.827 90+ 5.790 60x1+ 15.771 37x3+ 412.553 40x5（f=7.420 0**>f0.01=0.000 8）

结果显示，多元回归方程及最优回归方程的复相关系数均达极显著水平，表明金优38产量与其产量构成因子之间存在密切的线性关系。在3个产量主要构成因子中，任1个因子在其他2个因子保持固定时对产量的效应为：有效穗每增减10 000穗/hm2，产量增减57 906.0 kg/hm2；每穗实粒数每增减1粒，产量增减15.771 37 kg/hm2；千粒重每增减1 g，产量增减412.553 40 kg/hm2。

2.4 金优38产量构成因子对产量的作用

为明确金优38的3个产量主导因子对产量的直接影响力，对其进行通径分析，结果（表3）表明，3个主因子中，千粒重对产量的影响最大，其通径系数为p5y=0.603 5，达极显著水平，但由于受到有效穗和每穗实粒数的影响，其最后净效应为0.568 0。每穗实粒数（p3y=0.446 7）对产量的影响次之，有效穗数（p1y=0.415 6）对产量的影响最小，但均达显著水平。有效穗数对产量的净效应受到每穗实粒数的负效应影响较大；每穗实粒数受到有效穗数和千粒重的双重负效应影响。因此，在金优38栽培过程中，应考虑到各产量构成因子之间的相互制约作用。

3 小结与讨论

不同的栽培制度对水稻产量及其构成因子有较大影响。符家安等[2]通过对广两优476的研究认为，通过施用氮肥影响有效穗数和结实率，可提高其产量。杨生龙等[3]对57个水稻品种研究表明，水稻在极度节水灌溉栽培条件下有效穗数减少，每穗实粒数下降，而结实率和千粒重提高，对穗长影响不大。本研究分析结果表明，在金优38的5个产量构成因子中，有效穗数、每穗实粒数、结实率这3个因子受栽培制度影响变化较大，而千粒重和穗长受环境影响较小，这与杨生龙等[3]研究的结果有所差异。

不同水稻品种，其产量构成因子与产量之间的相关性存在差异。袁小乐等[4]对超级早稻与晚稻的研究表明，早稻产量与每穗粒数和结实率的关系密切，而晚稻产量与有效穗数和每穗粒数关系密切。新稻19号每穗总粒数、有效穗数与产量达显著正相关，有效穗数与每穗总粒数之间存在显著的负相关[5]。本研究结果表明，在金优38各产量构成因子与产量的偏相关关系中，与产量的相关性从大到小依次是：千粒重、每穗实粒数、有效穗数，而穗长和结实率与产量之间的相关性未达到显著水平。

通过对金优38产量构成因子及产量进行变异系数分析、偏相关分析、回归分析和通径分析，确定了影响其产量的主要因子为千粒重、每穗实粒数和有效穗数，且环境条件对每穗实粒数和有效穗数影响较大，所以在栽培过程中应主攻实粒数和有效穗数，从而达到增加产量的目的。

因子分析论文:我国商业银行绩效因子分析

摘要：通过因子分析对我国商业银行的经营业绩规模因子、安全性因子、经营效益因子、赢利性因子进行排名和评价，可以看出我国传统的四大国有商业银行的排名靠前，而新成立的商业银行虽然排名靠后，但是其赢利能力比较强，发展势头很好。

关键词：商业银行；绩效；因子分析

一、引言

绩效分析的目的在于确定和测量期望绩效与当前绩效之间的差距。绩效分析是整个绩效改进系统的重要一环。商业银行通过绩效分析可以实现有效的内部管理，提高经营效率和核心竞争力，有助于我国商业银行在面对外资银行时提高生存竞争能力。

随着中国加入WTO后过渡时期的结束，商业银行的竞争力问题越来越成为学术界的研究热点。对于商业银行竞争力的评价方法和评价指标体系及如何提高等等问题，学者们从不同角度，得出了不同结论。本文试图通过对中国商业银行的研究，分析商业银行现实竞争力的关键影响因素，并对中国现有商业银行的竞争力进行评价和排名。

二、文献综述

近年来，国内外对商业银行绩效的分析研究不断深入，从不同角度给出一系列商业银行绩效的评价指标和政策建议。 蒋满霖、周国霞(2007)采用因子分析对2001年至2005年间中国五家上市银行的现实竞争力进行评价，尝试设计上市银行现实竞争力评价指标体系，并就提高上市银行的现实竞争力给出政策性建议。

孙继国、伍海华(2004)针对入世后中外银行的竞争体现为绩效的竞争，对2002年我国12家商业银行之间的差距，认为上市可以提高商业银行的绩效。

De Mirgue Kunt和Huizinga(2000)对80个国家5000多个观测值计量检验发现，金融发展与金融结构的变迁对银行绩效有显著的影响，随着金融发展程度的提高。银行业竞争加强、效率改善，银行绩效却呈下降趋势。

三、因子分析指标

商业银行的绩效分析是通过对商业银行的财务和非财务指标的定量和定性分析来考核商业银行的经营状况，判断银行的生存能力和发展潜力，鉴别银行的整体运作是否健康的一种分析方法。

对银行绩效进行因子分析，应采用以经济增加值为核心的财务指标的分析，另外还包括了从员工、客户、内部流程角度出发设计的财务和非财务指标，从而形成对所以部门所以员工的覆盖。

从科学性、系统性、可比性和可操作性等基本指标设计原则考虑，本文选取四个方面的分析指标：银行规模、盈利增长性、安全性和流动性。

银行规模是指商业银行的市场规模，选取反映银行规模的指标有主营业务收入(亿元)、资本总额(亿元)、存款总额(亿元)、贷款总额(亿元)、职工人数(人)。

赢利增长性指标是指对经营过程中获得利润的衡量和经营效益水平的衡量，反映盈利性的指标选取了利润增长率(％)、资本增长率(％)、存款增长率(％)、贷款增长率(％)、资产利润率(％)和人均利润(百万／人)。

安全性是指商业银行在经营中使资产避免遭受风险的能力，选取了资产负债率(％)、贷款损失准备率(％)、不良贷款率(％)、核心资本充足率(％)和资本充足率(％)。

流动性是银行及时满足各种资金需求或者回收资金的能力。适度的流动性是银行经营的关键，指标有存贷比率(％)、存贷比率是贷款额与存款额的比率。

四、因子分析数据结果

选取我国14家商业银行2008年的数据，基本数据来自各银行的年报，并经过财务处理得到的。

使用SPSS运用因子分析的方法得到相关系数矩阵R的特征值及贡献率，如表1所示。

从表中可以得到，变量的相关系数矩阵R有4大特征根，即7.02、4.72、2.08和1.55。根据累计贡献率大于或者等于85％的原则，我们选取前4个主成分就能基本完全代表原始变量的所有信息。同时基于过程内特征根大于1的原则，相应提取4个主成分量F1、F2、F3、F4。第一个因子在主营业务收入、资本总额、存款总额、贷款总额和职工人数有较大的载荷，我们称其为银行规模因子；第二个因子在资产利润率、资产负债率、不良贷款率、资本充足率和核心资本充足率有较大的载荷，称其为银行安全性因子；第三个因子在利润增长率、存款增长率、贷款增长率、人均利润和贷款损失准备金率上有较大的因子载荷，我们称为银行经营效益因子；第四个因子在资本增长率和存贷比上有较大载荷，称其为银行赢利性因子。

根据各主成分与指标的关系式计算F1、F2、F3、F4的值，然后结合表1，按照贡献率加权计算出各家银行的因子得分：F=0.413*F1+0.2777*F2+0.1221*F3+0.0911*F4

将各家银行的因子得分进行排序后得到表2。

从表2看出，根据银行规模因子(F1)，四大国有银行位居前4名，这4家银行起步较早，受政府扶持较大，并且由于国家控股具有品牌规模优势；在银行安全性因子(F2)方面，中信银行得分最高，而农行因为多年对农业和国有企业进行扶持，背上很多包袱，其不良贷款率较高，资本充足率非常低，由于还没上市，所以还没有通过国家补贴解决不良贷款的问题；根据银行经营效益因子(F3)，恒丰银行、中信银行这些起步较晚的小型商业银行，其经营效益最好；在银行赢利性因子(F4)方面，恒丰银行、工行、建行和中行居前4位，恒丰银行作为起步最晚的商业银行，发展势头很好，盈利能力比较强。

综合排名前4位的是工商银行、建设银行、中国银行和农业银行。后四位是光大银行、深圳发展银行、华夏银行和浦发银行。从商业银行发展历史看，四大国有商业银行的地位目前来看不可动摇，其规模优势是其他商业银行无法比拟的。

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可靠性检验。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:第一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，要想取得完美的实习效果，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