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摘 要:中国是一个农业大国,而作为农业大省的湖北省,能够使其农业自主创新能力得到最好的发挥,将对我国的农业发展会产生重大作用。在创建农业自主创新能力评价指标体系的基础上,基于因子分析,对湖北省各地级市州的农业自主创新能力进行了综合评价,并得出13个地方的创新排名。结果表明,各地级市州的农业创新存在着不同程度的差距。 本文来自职称论文发表的竭力网络搜索和整理得来的
关键词:自主创新;因子分析;农业;评价
中图分类号:F224.9 文献标识码:A
“创新是一个民族进步的灵魂,是国家兴旺发达的不竭动力”。能够提高自主创新能力,将我国建设成为一个创新型国家,这是我国发展战略的核心,也是提高我国综合国力的关键。农业创新则也成为一项非常重要的项目,被列入到我国创新发展中,笔者通过对湖北省13个地级市州的农业自主创新能力进行研究,给出评价,为政府等相关部门关于如何提高湖北省农业自主创新能力提供思路。
1 构建农业自主创新能力评价指标体系
“2020年我国将建设成为创新型国家”,农业的创新当然必不可少,湖北省作为我国农业大省,其农业能更好地发展将对我国农业提升产生重要作用。通过大量文献资料的查阅,以及结合湖北省各地的农业发展现状,笔者在严格遵守评价指标选取的科学性、系统性、可比性、可操作性、综合性及互斥性六大原则,最终确定以下9项指标作为最终评价指标(见表1)。
2 湖北省农业自主创新能力评价
2.1 因子分析
因子分析是一种常用的多元统计方法,其主要运用于降维的处理,其基本思想为用最少信息损失或少损失亦或不损失的情况下将多变量减少为几个潜在因子,这几个因子则可以用来概括和解释具有复杂关系的数据中的信息,从而使概念系统的建立更加简洁和清晰。
2.2 因子分析的基本步骤
在进行因子分析前,要检验模型及指标的选取是否是和因子分析。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和Bartlett’s球形检验是两个测度因子分析模型是否有效地检验方法。KMO的统计值一般在0~1之间。当KMO值在0.5~1时,表明因子分析可行,否则不可行。根据所给数据,运用SPSS18.0得出KMO的值为0.552(大于0.5),Bartlett’s球形检验的P值近似为0,拒绝原假设(原假设为相关矩阵为单位阵)。因此,以上两项统计指标显示,采用因子分析法进行研究是合理可行的(见表2)。
求相关系数矩阵,通过SPSS18.0降维处理,得到公共因子的方差贡献表(见表3),在公共因子选取时,保留特征值大于0.6的,因此共有4个特征值符合,累计贡献率为91.635%,因此这4个因子可以概括大部分信息。
因子载荷矩阵(见表4)进行旋转是为了便于公共因子对实际问题的分析解释。最后是因子得分,公式为F=(32.618F1+29.454F2+17.750F3+11.750F4)/91.635,通过上式得出各因子得分及综合得分(见表5)。
3 结果分析
根据以上结果分析可以看出,F1在XI、X2、X3、X4上的载荷很大,分别为实际耕地面积、有效灌溉面积、大中型机引农具、农林牧渔业增加值,这些可理解为农业自主创新的基本需求,它解释了总方差的32.618%;F2在X5、X6、X7上的载荷很大,主要承载了市政府财政支出、专利授权数、从事科技活动人员数,它解释了总方差的29.454%,可以概括为农业自主创新创新能力的产出;F3在X8、X9上的载荷较大,则可理解为农业自主创新能力的支撑,承载了农用汽车和农林牧渔业劳动力,它解释了总方差的17.750%;F4主要承载了农业机械总动力,为X10,可理解为农业自主创新能力的投入。
通过因子得分表,可以得到湖北省各地级市州在2008年农业自护创新能力中的得分排名,可看出武汉市、荆州市、襄阳市、黄冈市、随州市、孝感市的得分较高,排在前六位,其中武汉市的优势最具明显,说明其在农业创新领域一直处在领先地位,荆州市,襄阳市次之,其余4个市较为平稳,得分均大于0,但鄂州市、黄石市、咸宁市、恩施自治州、十堰市、荆门市、宜昌市的得分均小于0,说明其在湖北省内而言,这7个市州的农业自助创新能力均处于滞后状态,不能满足农业的进一步发展,特别是鄂州市、黄石市、咸宁市的得分非常低,因采取合理方法激励其农业发展,其余4个市均需合理有效的方法政策给予鼓励,并结合自身的资源优势使其快速发展,尽快减少各地之间的差距。
参考文献
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4 王鹏飞,石林芬.基于因子分析的大中型工业企业区域创新能力评价研究[J].科技管理研究,2008(5)
5 国家统计局,国家科技部.中国科技统计年鉴2009[M].北京:中国统计出版社,2009
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