山西省经济转型期下的科技人才支撑力实证分析,企业管理论文.docx
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1、山西省经济转型期下的科技人才支撑力实证分析,企业管理论文本篇论文目录导航:【题目】【1.1 - 1.2】【1.3】【1.4 1.5】【第二章】【第三章】【第四章】【第五章】 山西省经济转型期下的科技人才支撑力实证分析【第六章】【结论/以下为参考文献】5 资源型经济转型期下的山西省科技人才支撑力实证分析5.1 指标数据的获取与处理。5.1.1 指标的选取。1资源型地区对应于山西省,资源型产业特指最具代表的采掘业采矿业,其他资源型地区可根据当地主导产业予以替换。2根据构建指标体系的科学性和可操作性原则,参考(山西省国家资源型经济转型综合配套改革试验总体方案以及山西省 十二五 规划中有关山西产业构造
2、调整的内容,新兴产业准则层选取了山西经济转型下代表的新能源、新材料、高端装备制造业、节能环保和信息技术产业为研究对象。3当代服务业选取了山西省具有发展潜力的当代服务产业,包括旅游业、运输业、金融业和信息服务业等。5.1.2 指标的数据收集。数据收集来源于 2005-2020 年(山西统计年鉴、2005-2020 年(中国统计年鉴、2005-2020 年(中国科技统计年鉴、2005-2020 年(山西省国民经济和社会发展统计公报、山西省人力资源和社会保障厅公开数据、中国科技统计网、山西省人才工作网山西省委人才工作领导组办公室设立等相关数据资料。5.1.3 指标数据的处理。对于数据的预处理主要有下
3、面两种情况:对于数据统计口径不统一、不完好问题,根据相关指标和指数进行了换算。由于指标的单位不统一,指标值的大小会遭到量纲影响,同时由于指标体系中正向指标、适度指标和逆指标同时存在,因而,为了使指标数据摆脱量纲影响,对整体的指标体系数据进行了标准化处理。5.2 因子分析经过。5.2.1 因子分析法合适度检验。根据构建的科技人才支撑力评价指标体系,搜集 2004-2020 年山西省科技人才统计资料后,计算出历年各项指标的原始数据。5.2.1.1 相关系数矩阵。由附表1科技人才支撑相关系数矩阵和附表2资源型经济转型相关系数矩阵能够看出,大部分变量之间的相关系数在 0.8 以上,表示清楚所研究的指标
4、之间的相关性显著,合适对指标进行因子分析。5.2.1.2 KMO 与 Bartlett 球形度检验。科技人才支撑的 KMO 与 Bartlett 球形度检验,华而不实 KMO 的值为 0.531,勉强能够进行因子分析,Bartlett 球体检验的 p 值为 0.000 0.05,以为原数据合适进行因子分析。资源型经济转型的 KMO 与 Bartlett 球形度检验,华而不实 KMO 的值为 0.694,勉强能够进行因子分析,Bartlett 球体检验的 p 值为 0.000 0.05,以为原数据以为合适进行因子分析。5.2.2 构造因子。5.2.2.1 萃取公因子。采用主成分分析法对自变量萃取
5、公共子,根据特征值大于 1 的萃取准则,得出各变量的因子荷载量。结果如附表 3 所示,科技人才支撑子系统提取出了一个公因子,其特征值符合大于1 准则,且该公因子累计解释的总方差达 90%以上。从附表 4 能够看出,资源型经济转型子系统提取了两个因子,其特征值符合大于 1准则,且两个公因子累计解释的总方差达 95%以上。5.2.2.2 变量的共同度。科技人才和资源型经济转型的公因子方差,根据因子分析公因子方差的初始值均为1,得出原变量能被所提取的公因子解释,又由提取特征根的共同度均在80%以上可得,公因子对原变量的解释程度很高,萃取效果显著。5.2.3 因子变量的命名解释。5.2.3.1 科技人
6、才因子变量的命名解释。科技人才支撑的初始载荷矩阵只提取了一个成分,因子1在所有变量X1-X9的系数均大于0.9,不需要进行因子旋转,因而本文将该因子定义为影响科技人才支撑因子。5.2.3.2 资源型经济转型因子变量的命名解释。资源型经济转型的初始因子载荷矩阵显示,前两个公因子在各变量上的载荷相差不明显,即无法明确解释这两个公因子的含义,继而无法对公因子命名,因而须进行因子旋转。运用方差最大化方式方法,对资源型经济转型的载荷矩阵进行正交旋转。资源型经济转型的旋转成份矩阵中,因子 1 在变量 Y1、Y2 上的系数分别为 0.986、0.976,大于其它变量的系数,分别对应资源型产业劳动生产率、和资
7、源型产业产品增加值两个个指标,主要反映的是资源型产业的转型情况,因而将该因子命名为影响资源型经济转型的资源型产业因子 A;因子 2 在变量 Y3、Y4、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8 上的系数分别为 0.968、0.855、0.873、0.842、0.840 和 0.978,分别对应新兴产业主营业务收入、新兴产业市场占有份额、新兴产业新产品销售收入、新兴产业全员劳动生产率、服务业增加值、服务业就业人数,主要反映的是新兴产业的发展情况,因而,将该因子命名为影响资源型经济转型的新兴产业因子 B.5.2.4 计算因子得分。5.2.4.1 科技人支撑因子得分。运用回归法计算公因子的分值,得到 2003-
8、2020 年科技人才支撑的因子得分系数矩阵.设 R1 为公因子 A,则科技人才支撑的综合得分为:R = 1R1计算科技人才支撑的综合得分,并根据得分由低到高排名。5.2.4.2 资源型经济转型因子得分结合因子数学模型计算得出 2003-2020 年山西省科技人才支撑在各公共因子上的得分。设 R1、R2 为山西省在历年资源型经济转型在公因子 A、B 上的得分,则山西省历年资源型经济转型的综合得分为:R = 1R1 + 22式中,1,2为公因子 A、B 的方差奉献率。根据附表,结合因子分析的数学模型,能够得出山西省历年资源型经济转型的综合得分公式为:R = 78.775R1 + 16.29425.
9、3 支撑力模型实证分析。5.3.1 科技人才对资源型经济转型的支撑回归。将各科技人才支撑子系统的因子得分作为解释变量,资源型经济转型子系统的因子得分作为被解释变量,建立如下计量模型:Y = + + ε 式 5-1华而不实,Y 为历年资源型经济转型的因子综合得分,X 为历年科技人才支撑子系统因子综合得分, 和 为参数,ε为随机误差项。5.3.1.1 拟合优度检验。拟合优度检验的结果能够看出,相关系数 R 为 0.983,断定系数 R 平方为 0.965,调整断定系数为 0.961,均大于 0.9,表示清楚两个变量之间的拟合优度符合要求,模型基本能够用被解释变量全部
10、被解释。5.3.1.2 回归方程的显著性检验。方程的显著性检验可知,F 统计量为 222.774,对应的 p 值近似为零,假如显著水平 为 0.05,由于 p=0 小于 ,因而,应拒绝原假设,表示清楚被解释变量资源型经济得分与解释变量科技人才得分的线性关系是显著的。5.3.1.3 最小二乘估计。最小二乘估计能够得出,常数项Constant=0.001,回归系数B=0.861,回归系数的标准误差Std.Error=0.058,回归系数的 t 检验的 t 值=14.926,P=0,以为回归系数显著有意义,假设一成立,可得回归方程为:Y = 0.001 + 0.861 式 5-25.3.2 科技人才
11、对资源型产业转型的支撑回归。将科技人才支撑子系统的因子得分作为解释变量,资源型产业的因子得分作为被解释变量,建立如下计量模型:Y1 = + + ε 式5-3华而不实,Y1 为历年资源型产业的因子综合得分,X 为历年科技人才支撑子系统因子得分, 和 为参数,ε为随机误差项。5.3.2.1 拟合优度检验。拟合优度检验的结果能够看出,相关系数 R 为 0.946,断定系数 R 平方为 0.895,调整断定系数为 0.881,均大于 0.8,表示清楚两个变量之间的拟合优度符合要求,模型基本能够用被解释变量全部被解释。5.3.2.2 回归方程的显著性检验。F 统计量为 6
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