时间：2023-01-28 13:45:37
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇因子分析论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
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最好历史机遇、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。本文采用第一种方法，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，第一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最佳，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。
参考文献：
1.薛薇.基于SPSS的数据分析[M].中国人民大学出版社，2006
论文关键词：信用风险，KMV模型，Logistic回归模型，因子分析，信用评级
一、引 言
随着金融全球化趋势的加快和金融市场的波动性加剧，企业破产和重组事件的发生频率也越来越高，各国金融行业受到了前所未有的信用风险的挑战。而上市公司是中国证券市场的基础，公司质量的高低、行为的规范与否及其财务状况的好坏将直接影响到中国证券市场的发展和投资者的利益，影响市场的兴衰。
二、数据来源
本文选取上市公司中的绩差股与绩优股为研究样本，绩差股选取截止2005年12月31日沪深两市被ST的上市公司中的30家为样本和绩优股选取大盘蓝筹股中的30家上市公司作为配对样本，共60家上市公司，这60家上市公司全部为A股（研究的股票交易数据和年报财务数据以及相关的其他信息来自大智慧和中国金融wind数据库）。
三、模型的构建及结论分析
针对Logistic回归模型和KMV模型存在的问题，在本文中也做了部分的改进，进而对中国上市公司进行信用风险度量，以期待能找到适合中国实际情况的信用风险度量模型。
3.1、Logistic回归模型
对Logistic回归模型的构建，首先要慎重选择参数。误选参数会导致模型的误判。
3.1.1 、Logistic回归模型的参数选择
本文选择了能反映上市公司的赢利性，偿债能力，营运能力、现金流量等方面特性的21个财务指标。我们利用SPSS13.0统计软件作为因子分析的工具金融论文，其具体步骤如下：
（1）提取60家样本公司2005会计年度报告的指标数据，利用SPSS13.0现将21个指标进行无量纲标准化；
（2）利用因子分析计算相关系数矩阵的KMO值及Barlett检验值，分析显示KMO值及Barlett检验值符合检验要求；
（3）计算特征值、贡献率、共同度，提取特征值大于0.8的9个因子为主要因子，累计贡献率达到81.687%[2]。其中第一个主因子的方差贡献率为26.992%，第二个主因子的方差贡献率为14.646%，第三个主因子的方差贡献率为8.298%，后边的几个主因子的贡献率依次降低。
（4）建立因子载荷矩阵、因子得分系数矩阵，求得9个主因子的因子得分。
在运用SPSS13.0对财务指标进行因子分析时，我们采用的是主成分分析方法，求旋转后的因子载荷矩阵选择最大方差旋转法。结果分析如下：
（a）KMO和球形Bartlett检验
经KMO和Bartlett检验表明：Bartlett球度检验的值为838.034，概率，即假设被拒绝，也就是说，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时KMO值为0.636，根据KMO度量标准[3]可知，原变量适合进行因子分析。
（b）因子分析的总方差解释
因子分析总方差列表中显示前9个主成分的特征值大于0.8，但他们的累积贡献率达到了81.687%，在特征根大于1的情况下，有7个主要因子，他们的累积贡献率达到了73.64%，模型的解释力度相对较低。并由各个成分特征值的碎石图可知，保留前7个主要因子就可以概括绝大部分的信息，但这7个累积贡献率低于80%。
（c）因子分析的共同度
从因子分析的共同度表中的第二列显示初始共同度，全部为1；第三列是提取特征根的共同度，本文中是在指定特征根大于0.8的条件下的共同度，可以看到，总资产同比增长率和销售净利率的共同度较低（低于80%）金融论文，这几个变量的信息丢失较为严重。 但大部分的共同度都在0.7以上，且大部分大于0.8，说明这9个公因子能够较好地反映原各指标变量的大部分信息。
3.1.2、Logistic回归模型的构建
我们把这9个主因子都引入到Logistic回归模型中，进行多元回归分析。利用SPSS13.0统计分析软件的BinaryLogistic回归程序包进行回归，得到的结果如表4-7，4-8所示论文格式范文。
从回归的第一步Cox & Snell 为0.639，Nagelkerke为0.851，大于0.8，说明该模型的拟合效果较好[4]。从表4-7可以得到，模型的整体准确判别率为93.3%，模型对上市公司的违约判别率还是较好的。从表4-8可以看出，9个主因子的显著性水平都较高，第9个主因子的显著性最大，为0.755，相对来说第2、4及5个主因子显著性水平较低。
表4-7 输出结果
表4-8 模型的回归系数
Variablesin the Equation
B
S.E.
Wald
df
Sig.
Exp(B)
Step 1(a)
FAC1_1
.934
1.133
.679
1
.410
2.544
FAC2_1 3.143
1.270
6.130
1
.013
23.180
FAC3_1 2.648
1.498
3.124
1
.077
14.126
FAC4_1 5.401
2.207
5.990
1
.014
221.581
FAC5_1 6.244
2.681
5.422
1
.020
514.663
FAC6_1 -.491
.615
.636
1
.425
.612
FAC7_1 1.775
1.065
2.777
1
.096
5.900
FAC8_1 .686
1.574
.190
1
.663
1.987
FAC9_1 .872
2.795
.097
1
.755
2.393
Constant .480
1.185
.164
1
摘 要：运用因子分析法，对宁夏中小企业公共技术服务体系运行情况进行分析，调查研究了技术研发、技术市场、技术创新、技术服务这4个方面，研究得出了中小企业公共技术服务体系的研发人员少、项目科技含量不高、地区对科研的重视程度不够、政府对科研经费支持比例低、企业自身投入的研发经费不高等问题，提出了中小企业公共技术服务体系运行的合理化建议。
关键词：因子分析法 中小企业 公共技术服务体系
中图分类号：G301 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）09（c）-0234-01
该论文围绕中小企业公共技术服务体系，调查研究了技术研发、技术市场、技术创新、技术服务这四个方面，它们之间存在着不同强弱的相关性。如果单独分析某个指标，无法能够分析中小企业公共技术服务体系结构的特点。因此，本论文采用因子分析法，将四个指标综合为少数几个因子，通过对原始数据进行同方向性处理，运用KMO检验模型与Bartlett球体检验对数据进行检验。KMO的值是0.623，适合因子分析；采用Bartlett球体检验进行显著性检验，显著性概率为0.000，小于1%，说明数据具有相关性，适宜做因子分析。（见表1）
计算因子载荷，用主成分法提取公共因子，求出最大方差正交旋转矩阵、特征值、累计贡献。从因子方差解释可以看出来，总的方差解释是66.601%，总共存在三个公因子，说明如果将来不用四个因子，而改用这3个因子可以说明原来四个变量的66.601%的变差。（见表2）
通过因子分析法的分析，我们可以得出以下结论。
（1）中小企业公共技术服务体系的研发人员少，吸引科研人员来宁的优惠政策少、项目科技含量不高、地区对科研的重视程度不够。
（2）政府对科研经费支持比例低、企业自身投入的研发经费不高、银行对企业在科技发展方面的贷款支持率较低导致整体研发经费投入较少。
因此，通过创新中小企业公共技术服务体系，从技术供需本身调节和完善各子系统内部的关系，整合优化技术研发、成果转化、技术资源共享、技术服务之间的关系，形成相互作用，相互促进的良性循环系统，从政策、经济、文化、人才等四方面共同促进技术本身的发展。
关键词：大学教师；沟通满意度；因子结构；实证研究
中图分类号： 文献标识码：A
引言
现代组织中，沟通是管理活动和管理行为中重要的组成部分，它渗透到我们所做的一切事情中，也是维持人际关系的一种基本手段。现代大学作为知识创造和传递的一个重要平台，其成员之间的沟通状况如何，直接影响着知识和信息的传递及分享效果，沟通是学校组织管理的一个基本内容，而沟通的效果如何反过来则直接说明了组织的管理效果情况，沟通满意度（Communication Satisfaction， CS）就是专门用来衡量组织沟通效果的一个指标，也是衡量组织沟通质量的重要指标。
CS的概念于二十世纪五六十年代被提出以后，国外许多学者对其进行了众多细致深入的研究。与之相比较，除港澳台的一些学者对CS有所关注和研究之外，国内对此问题的研究还非常缺乏，尤其是对学校组织中CS问题的研究更为少见。现代大学作为一类特殊的组织形式，其成效完全取决于教师成员的工作效果和工作满意状况，而研究又表明，教师的工作满意状况与其所在学校的沟通状况有明显相关[1] 。教师沟通具有传递信息、调节人际关系、激励、协调、心理保健和改变人的态度与行为等多方面的功能。
基于此，本文将在对组织CS概念及其测量维度等问题进行回顾分析的基础上，利用来自河南省五所高校教师的抽样调查数据，分析大学教师CS的因子结构，以期从中发现中国文化情境下的影响教师CS的关键因子，从而帮助教育主管部门或学校管理者采取有针对性的管理措施，提高教师沟通满意和工作绩效。
1、文献综述
1.1 沟通满意度
现有研究一致认为，CS的概念最初是由美国普度大学的Dale Level于1959年在他的博士论文中提出的[2] 。Level将CS定义为：成员对自己在沟通环境中所知觉到的满意程度。此后，学术界开展了许多与CS有关的研究，并产生了众多不同的定义（如表1所示）。
虽然各研究者对CS的界定有所不同，但一般都认为CS是组织成员对组织中存在的沟通现状所知觉到的心理上的满意程度。而这些定义中，又尤以Downs & Hazen（1977）的定义简洁明了，最具代表性，且被学者们广泛接受，即认为CS是组织中的个体对其组织沟通各个方面的满意程度，它涉及到沟通主体、沟通内容、沟通渠道、沟通反馈、沟通氛围等多个方面的内容[5] 。
1.2 沟通满意度的测量
在CS的概念刚被提出的二十世纪六十至七十年代，学者们对CS的定义是单维的，认为CS仅是指个人在自己所在的沟通环境中，对自身所处的沟通状况的一种简单感觉。但这种整体单一的概念，在后来受到广泛的质疑，随着研究的不断深入，对CS的研究逐渐从单一维度扩展到了多维度。
Downs（1973）运用来自多个行业的130名管理层人员的问卷调查数据，对CS进行了研究，结果表明CS是一个多维度的变量，而且其中的沟通氛围以及与上级主管的沟通两个因子对工作人员而言是最为重要的满意度影响因素[9] 。O’Willo（1976）对芬兰22家政府组织机构的调查结果表明，CS是包括“工作满足、信息内容、沟通改进和渠道效率”等4个因子的多维度变量[10] 。
Downs and Hazen（1977）的研究开发了一个包含信息类型、过程要素、沟通关系及总体项目4个维度、88个题目的原始测量问卷，并利用该问卷对六种不同组织的管理者及专业人员进行测试分析后得到8个维度、40个题目的CS问卷；这8个维度分别为：组织展望、个人反馈、组织整合、与主管沟通、沟通氛围、水平与非正式沟通、媒介质量、与下级沟通。后来该量表被证明有较高信度和效度，至今仍被广泛应用于工厂、学校、咨询机构、银行、医院等组织的CS测量。[5]
Federino（1996）在研究CS和组织承诺的关系时，在Downs & Hazen（1977）CS问卷8个维度的基础上增加了高管之间的沟通和部门之间的沟通两个维度，其结果与Downs and Hazen（1977）等人的研究稍有不同。Deconinck， Johnson， Busbin， and Lockwood（2008）则运用来自一家零售商店企业的问卷调查数据，考察了Downs & Hazen（1977）发展的CS问卷量表的有效性，但结果不支持原始量表的聚合效度与区分效度，而且问卷中的一部分题项可删除，沟通氛围、媒介质量和同事间的沟通可以合并为一个因子[11] 。Mount & Back（1999）运用酒店业的问卷调查数据，考察了Downs & Hazen（1977）的CS问卷量表的结构，结果发现该变量可由沟通气氛、与下级沟通、与同事沟通、公司信息、个人反馈、下行沟通和垂直沟通等七个因子构成[12] 。
此后，又经过一系列的后续研究（Downs，1990，1991）[13] [14] ，沟通满意度问卷（Commnication Statisfaction Questionnaire， CSQ）最终发展成为一个包含43个项目的问卷量表，其中3个项目用来测量对组织的整体满意程度的判断，其他40个项目用来测量CSQ的8个因子。自该量表被开发出来，许多研究都用其作为各种组织的CS评价工具（如Clampitt and Downs，1993[15] ；Varona，1996[16] ；Gray and Laidlaw，2002 [17] [18] ）。
20世纪90年代以后，我国学者也开始关注CS及其相关问题的研究。李元墩和蔡文渊（1998）[19] 等利用台湾的数据，对Downs & Hazen（1977）等人提出发展的CS的问卷量表进行了本土化修正，发展出了包括与高层主管的沟通、沟通气氛、与下属的沟通、与直接主管的沟通、组织整体运作、平行与斜行的沟通、非正式沟通等7个因子构成的CSQ。
严文华（2001）在对国外组织沟通文献进行梳理后，将组织CS的测量维度分为上司沟通的主动性、信息的接收和发出、上司的不良沟通倾向、与上司和同事的关系、信息分享、沟通开放性等六个因子[7] 。张莉（2008）以Downs & Hazen（1977）的CS测量模型为基础，基于中国企业背景的实证研究发现，CS可由组织展望、媒介品质、沟通氛围、水平沟通、主管沟通、个人反馈等六个维度构成[20] 。
钱小军和詹晓丽（2005）[8] 以Downs & Hazen（1977）的研究为基础，设计的员工CSQ，分别对不同行业的三个企业中的管理者及一般员工进行了调查，并根据问卷数据对中国大陆企业组织的员工CS做了实证研究，因子分析和相关分析结果表明，我国企业组织中员工的CS维度与Downs & Hazen（1977）等人的研究结论基本吻合，但在中国文化背景下，上级对下级沟通、沟通介质质量和沟通氛围是最稳定的CS因子。
对CS多维度概念的界定，使其变得具体，大大增强了其应用的可操作性，也为原本比较抽象的CS研究的定量化提供了必要条件。
2、研究设计
2.1 问卷设计
目前的研究中，尽管有很多CSQ，但尤以Downs & Hazen等人（1977）开发出来的CSQ最具代表性，该问卷具有良好的信度和效度，国外许多学者的研究也都证明了该CSQ的实用性与有效性。李元墩和蔡文渊（1998）也指出，目前的CS研究大多采用该CSQ作为测量工具[19] 。本研究在对Downs & Hazen（1977，1991，1993，1994）、李元墩和蔡文渊（1998）等人应用发展的CSQ进行综合修正的基础上，采用包括30个题项的问卷作为测量大学教师CS的量表工具，深入考察我国大学教师沟通满意度的因子结构。
2.2 数据收集
本研究主要是探讨我国大学教师的CS因子结构问题，考虑到问卷调查的方便性和数据的易得性，在问卷量表的发放上，选取了河南5所高等院校的大学教师作为样本，通过对这些学校教师CS调查数据的统计分析，帮助了解大学教师的CS构成因子。在问卷发放与回收中，让10名本科生分成5组分赴5所高校，随机抽取教师代表填写，共发放200份问卷，回收173份问卷，剔除掉无效问卷（填写不全及填写明显不认真的问卷）后，共获得142份有效问卷，有效回收率为71%。
3、数据统计分析
3.1 描述性统计分析
问卷调查数据的描述性统计分析结果如表2所示。
3.2 验证性因子分析
在编制CSQ的过程中，虽然尽量采用已有的量表，但在进行较大样本的调查过程中，问卷量表是否仍然与变量的因子结构相符合？在进一步深入讨论中国文化背景下的问卷结构之前，仍需要对其进行验证性的因子结构分析。
在因子分析中，KMO及Bartlerr检验是判断能否进因子分析的基本依据。如果KMO的值小于0.5时，较不易进行因子分析[21] ，此处的KMO为0.690，表明适合进行因子分析。此外，Bartlett球形检验的X2值为971.474（自由度为435）达显著，适合进行因子分析（如表3所示）。
利用SPPSS 16.0软件，采用主成分法和正交旋转的方法进行因子抽取发现（表4），5个因子可以解释总体变异的74.215%。
由表5也可看出，经过转轴后，30个项目可抽取5个因子。同时还发现，项目V01、V03、V22、V25、V30在每一因子上的载荷都小于0.5，且彼此之间差异不明显，因此可以删除。另外，第5个因子各只包含两个项目（V02、V04），这意味着该因子所涵盖的项目内容太少，将之删除较为合适（吴明隆，2005）。项目删除后的因子结构也会改变，因而必须再进行一次因子分析，以验证量表的结构效度。
第二次因子分析所包含的项目为23个，Bartlett球形检验的χ2值为1.632E3（自由度为253）达显著（如表6所示）。
利用SPPSS 16.0软件，采用主成分法和正交旋转的方法进行因子抽取，结果（表7，表8）发现4个因子可以解释总体变异的58.441%。4个因子可分别作如下命名：
（1）领导沟通，包括“职工和领导之间的沟通很频繁”、“领导会主动向同事们询问工作意见及建议，并认真对待”、“领导遇到部门间沟通冲突时，会进行协调”、“领导能为职工解决问题提供有效的指导”、“领导对职工的工作监督适量”、“领导不会用高人一等的口气和职工说话”、“领导不会在其他人面前批评职工”等7个项目。
（2）个人反馈，包括“职工的工作安排有变化时，领导会告知原因”、“职工很清楚单位是怎样对自己进行评价的”、“职工能得到领导对自己工作情况的反馈信息”、“职工了解领导是如何处理自己工作中的问题的”、“职工很清楚自己所在教研室及单位的工作效果”、“通过内部互联网收发信息”、“单位内部沟通活动有趣”等7个项目。
（3）沟通氛围，包括“职工在单位可以自由地表达自己的意见”、“单位的沟通措施能激励职工去实现目标”、“单位的沟通使职工觉得自己是单位的重要分子”、“通过适当的沟通，冲突通常都能被解决”、“单位内的沟通措施能因情况而调整”等5个项目。
（4）同事沟通，包括“除工作关系外，职工与同事保持良好的私人关系”、“同事之间能经常分享资源与传达正确信息、“互联网使同事之间的沟通更便捷”、“单位内职工之间的沟通方式灵活多样”等4个项目。
3.3 信度与效度检定
在效度方面，除了尽可能采用已有问卷，并与专业人员研讨和根据访谈制定问卷保证内容效度外，一般还可用因子分析法检验问卷的结构效度，如果因子载荷大于0.4通常认为是有效的。表9所示的因子分析数据表明，从结构效度上来讲，问卷量表是可以接受的。
此外，通常以Cronbach’s α系数作为衡量问卷量表信度的方式。一般情况下，当α>0.7时，表示量表信度较好，α>0.5时，表示可以接受。本文修订的问卷量表的各因子及总量表的Cronbach’s α系数如表10所示。
可以发现，各因子的Cronbach’s α系数分别为0.809、0.853、0.843、0.759，而总量表的系数达0.915，这说明本研究提炼的大学教师CSQ具有较好的信度。
4、结果与讨论
论文在对CS及其测量问题进行回顾分析的基础上，对Downs & Hazen（1977，1991，1993，1994）和李元墩和蔡文渊（1998）等人的CSQ进行了整合修正，开发出了用来测量我国大学教师CSQ，并运用来自河南5所高校大学教师的问卷调查数据的实证分析结果发现，我国大学CS包括“领导沟通”、“个人反馈”、“沟通氛围”、“同事沟通”四个因子，这与Downs & Hazen等人的研究结论有明显的不同，说明我国高等学校组织中CS有其独特的内容和特点。
基于此，我国高等学校可通过加强教职工与管理者之间的沟通、主动了解并认真对待教职工的工作意见及建议、帮助协调沟通内部冲突、平等待人、采取教学团队建设、加强非教学活动沟通、及时解决教师科研与教学遇到的各种问题等措施，增强大学教师与管理者之间的沟通，使得个人能够获得及时准确的个人评价和反馈信息等来提高教师的沟通满意度，从而帮助大学教师能够以更佳有效的方式高效率地工作。
参考文献：
[1]周海涛，朱桂兰，周奔波.大学教师组织沟通满意度的相关性分析[J].高等教育研究，2011，32（3）：51-58.
[2]Clampitt， P. and Downs， C. Communication satisfaction： A review of the literature. [Z]. Unpublished Paper， University of Kansas， 1987.
[3]Thayer， L. Communication and Communication System [M]. Homewood， R. D. Irwin.1968.
[4]Redding， W. C. Communication within the Organization [M]. N.Y.：Industrial Communication Council. 1972.
[5]Downs， C. and Hazen， M. A factor analytic study of communication satisfaction [J]. Journal of Business Communication， 1977， 14 （3）： 63-73.
[6]Crino， M. and White， M. Satisfaction in communication： An examination of the Downs-Hazen measure [J]. Psychological Reports， 1981，49： 831-838.
[7] 严文华.现代企业组织沟通研究：组织沟通、沟通满意感及其影响因素的实证研究 [D].华东师范大学博士学位论文， 2001.
[8] 钱小军，詹晓丽.关于沟通满意度以及影响的因子分析和实证研究[J].管理评论，2005（06）： 30-34+63-64.
[9] Downs， C. W.， Hazen， M. D.， & Quiggins， J. An Empirical and Theoretical Investigation of Communication Satisfaction. Paper presented at the Annual Meeting of the Speech Communication Assn [Z]， New York City， 1973.
[10] Wiio， O. A. Organizational communication： Interfacing systems [M]. Finnish Journal of Business Economics， 1977， （2）： 259-285.
[11] DeConinck， J.， Johnson， J.， Busbin， J.， and Lockwood， F. An examiniation of the validity of the Downs and Hazen communication satisfaction questionnaire [M]. Marketing Management Journal， 2008， 18（2）： 145-153.
[12] Mount， D. and Back， K. A factor-analytic study of communication satisfaction in the lodging industry [M]. Journal of Hospitality & Tourism Research， 1999， 23（4）： 401-416.
[13] Downs， T. Predictors of communication satisfaction during performance appraisal interviews [M]. Management Communication Quarterly， 1990， 3（3）： 334.
[14] Downs， A. A case study of the relationship between communication satisfaction and organizational commitment in two Australian organizations [Z]. Unpublished master's thesis， University of Kansas， Lawrence， KS. 1991.
[15] Clampitt， P. and C. Downs. Employee perceptions of the relationship between communication and productivity： A field study [J]. Journal of Business Communication， 1993， 30（1）： 5.
[16] Varona， F. Relationship between communication satisfaction and organizational commitment in three Guatemalan organizations [J]. Journal of Business Communication， 1996， 33（2）： 111-140.
[17] Gray， J. and H. Laidlaw. Insider perspectives on communication satisfaction [J]. Australian Journal of Communication，2002， 29（3）： 111-124.
[18] Gray， J. and H. Laidlaw. Part-time employment and communication satisfaction in an Australian retail organization [J]. Employee Relations， 2002， 24（2）： 211-228.
[19] 李元墩，蔡文渊.台湾企业员工沟通满足量表构建之研究[J].台湾成功大学学报（人文社会篇），1998，（33）： 257-283.
【关键词】 社会医学；生存质量；心理测量学研究；量表；乙型肝炎
中图分类号：R395.1、B841.7 文献标识码：A 文章编号：1000-6729(2007)07-00452-04
The Development and Assessment of the Quality of Life Instrument for Hepatitis B Patients
LI Yue-Ping, HUANG Zi-Jie, CHEN Cong.
The Department of Health Care Management and Social Medicine in Public Health School, Fujian Medical University, Fuzhou350004
【Abstract】 Objective: To develop a quality of life instrument for hepatitis B patients(QOL-HBV) and examine it's reliability and validity.Methods:The item analysis, construct validity, content validity, criteria validity, reliability and discriminate were assessed by a survey on 134 HBV patients with QOL-HBV.Results:Item analysis showed that QOL-HBV had satisfactory item discrimination. Eight common factors were extracted by exploratory factor analysis and they can be reduced to three domains. The χ2/DF was 1.310, GFI was 0.972 and AGFI was 0.967 by the confirmatory factor analysis. The coefficients of Cronbach's α of the instrument and all domains were above 0.80. In comparison with SF-36, there was good correlation among corresponding domains.Conclusion:QOL-HBV is a good scale in testing the quality of life, which has good reliability and validity.
【Key words】social medicine；quality of life;psychometric study;instrument; Hepatitis B
慢性乙型肝炎是我国最严重的公共卫生问题之一［1］，2005年我国乙型肝炎发病率居全国法定报告传染病的首位。由于乙型肝炎的治愈率极低，且具有一定的传染性，因此长期治疗的经济负担、治疗药物的毒副作用、社会对乙型肝炎的接受度低下所导致的精神压力，都将造成患者生存质量的下降。
尽管我国是乙型肝炎的高发区，但在乙型肝炎患者生存质量评价方面的研究比较缓慢，目前的研究多采用健康调查表（The MOS 36-item Short Form Health Survey,SF-36）量表及其他心理健康测量量表来测量患者的生存质量，尚没有专门针对乙型肝炎患者生存质量测量的特异性量表。在新编Well-being 生存质量量表（New Well-being Scales，NWS）的基础上［2］，结合乙型肝炎患者特殊的生理、心理和社会功能状态，并吸收世界卫生组织生存质量测定量表（WHOQOL量表）的思想，编制成乙型肝炎患者生存质量测定量表（QOL-HBV）。本文就QOL-HBV量表的信效度进行初步考核。
1 对象与方法
1.1 对象
2002年2月至2003年3月在福州市传染病医院、泉州市第一医院肝科、厦门市中医院传染科收集患者150人资料。发放问卷150份，回收140份，回收有效问卷134份，回收率93.33%，有效率89.33%。调查对象的年龄为35±12岁，其中男性105例，女性29例（有调查表明，乙型肝炎患者男女的性别比例是2.45∶1［3］，住院病人男性占84.1%［4］），门诊患者34例（全部是轻度患者），住院患者100例（全部为中、重度患者）。所有病例均符合：（1）第三次中华医学会传染病与寄生虫会全国会议制定的慢性乙型肝炎诊断标准，并由副主任以上的医师确诊；（2）门诊或住院首次治疗者；（3）血清学检查无急性甲型、丙型及戊型肝炎；（4）年龄>16岁，无恶性肿瘤、糖尿病病史，有阅读能力；（5）排除精神障碍。
1.2 量表条目的形成
将NWS量表的26个条目做了适当的调整，保留其中的18个条目，从另外30个条目池中（参考WHOQOL量表、SCL-90量表的条目，由心理学专业的教师和肝科医生确立的备选条目）选择12个条目，形成一个具有30个条目的量表。保留的条目是和乙型肝炎患者的生存质量密切有关的条目，包括社会、心理和躯体方面的内容，增加的12个条目主要是基于以下四个方面考虑：（1）患病后的情绪反应和认知功能的改变，因为情绪反应是生存质量测量中最敏感的部分，认知功能的改变是生存质量测定中不可缺少的部分［5］；（2）患病后的社会功能状态的改变，因为乙型肝炎毕竟是一个传染性疾病，具有一定的传染性，患者患病后可能在社会交往过程中出现各种各样不同程度的社会功能缺失现象；（3）乙型肝炎患者可能出现的躯体问题；（4）临床医学、心理学、统计学和社会医学四个方面的专家一致认同的条目。最后量表的30个条目，也分属于生理功能、心理功能和社会功能三个方面，与WHO1946年提出的新的健康观（从生物、心理和社会三个维度界定健康）相吻合。每个条目的回答选项分为经常、较常、偶尔和没有四个等级，分别记1-4分，得分越高，生存质量状况越好。
1.3 统计方法 进行验证性因子分析、t检验、相关分析。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文
2 结果
2.1 QOL-HBV量表的项目分析
对30个项目的CR值（Critical Ratio）进行t检验［6］，t值范围为2.628~10.237，P值均小于0.01，表明量表的30个条目均具有鉴别度，因此认为该量表的30个条目都应该保留。30个条目与总得分之间的相关系数除条目5（0.314）外均在0.416～0.685之间，P值均小于0.05。
2.2 QOL-HBV量表的效度分析
2.2.1 QOL-HBV量表的结构效度
采用探索性因子分析（主成分分析、方差极大旋转法），可以将量表的30个条目归为8个因子，分别命名为社会适应因子、生理因子1、生理因子2、生理因子3、生理因子4、心理因子1、心理因子2、心理因子3。（KMO值为0.883，解释的总方差为69.15%），见表1。
进一步分析量表的结构可以看出，量表的8个因子可以归成3个维度，分别是社会适应维度、心理维度和生理维度。社会适应维度（SF）能比较全面反映被测对象的社会融合、社会接触和亲密关系；生理维度（PF）反映的是患病后的生理状态、活动受限等；心理维度（MF）能反映被测对象的情绪反应和认知功能，如对疾病的恐惧、忧虑等。利用AMOS5.0对上述的结果进行验证性因子分析，得到一个二阶七因子模型（见图1），该模型的χ2/DF为1.310，拟合优度指数（GFI）为0.972，调整拟合优度指数（AGFI）为0.967。该模型将生存质量看成是由社会适应因子、心理因子和生理因子三个部分组成的，即和最初关于生存质量组成的构想是一致的，而且与探索性因子分析的结果也一致。
2.2.2 QOL-HBV量表效标效度
以SF-36量表为标准，分析QOL-HBV量表与SF-36量表之间的相关性，结果见表2。
表2显示除SF-36的VT、MH维度与QOL-HBV量表的各维度均不相关或弱相关，其余均具有较好的相关性。
2.2.3 门诊与住院患者生存质量量表各维度得分比较 表3显示门诊患者各维度评分及总分均高于住院患者。
表4显示QOL-HBV量表各维度得分与总量表得分均呈正相关（r=0.798～0.896），各分量表得分间亦呈正相关，且相关系数略低于与总得分之间的相关系数。
2.4 QOL-HBV量表的信度分析
QOL-HBV量表、SF、MF、PF维度的Cronbach α系数分别为0.935、0.863、0.868、0.835。
3 讨论
利用中国期刊全文数据库、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和万方数据库查询，截止2006年8月7日，共获得涉及乙型肝炎患者生存质量评价的期刊论文35篇、硕士学位论文3篇，其中有24篇期刊论文及3篇硕士学位论文涉及用SF-36量表，其余的用世界卫生组织WHOQOL-BREF量表及一些SCL-90等心理健康问卷；而SF-36量表是一份普适性量表，尽管其信度和效度得到普遍的认可，但前期的研究已经证明其在乙型肝炎患者的生存质量测量中存在一些不足，因此编制一份乙型肝炎患者的生存质量特异性量表对于提高我国乙型肝炎患者生存质量研究具有重要的意义。而NWS量表是经过标准化后符合我国国情的普适性量表，具有较好的信度和效度［2,7-9］，本文基于NWS量表来研制适合于我国国情的乙型肝炎患者生存质量测定量表，具有快捷、便于比较等优点。而且这种方法对于其他疾病的生存质量测定量表的研制同样具有借鉴作用。
本研究用探索性因子分析提取的8个公因子，解释总方差的69.15%，而且能够归为3个维度，与量表的构建设想一致，且经过验证性因子分析，得到的二阶七因子模型，χ2/DF为1.310，GFI为0.972，AGFI为0.967，提示模型的拟合效果比较理想［10］。在效标效度的考核中，由于没有乙型肝炎患者生存质量测量的“金标准”，鉴于现有的研究大多采用SF-36量表来测量乙型肝炎患者的生存质量，所以以之为效标来考察QOL-HBV的标准效度，通过分析，QOL-HBV量表的各维度与SF-36量表对应的维度大多呈正相关，且相关系数大多大于0.4，提示QOL-HBV具有较好的效标关联效度［11］。各维度之间的相关系数低于各维度与总量表之间的相关，说明量表各维度之间具有较好的独立性。在量表的信度考核中，量表及各维度的Cronbachα系数均大于0.80，且能判别出门诊患者和住院患者之间的差别。因此从总体上来说，量表具有较好的信度和效度，符合量表编制的要求。
SF-36量表的VT、MH维度与QOL-HBV量表的各维度均不相关或低相关，这两个维度在不同的研究中，结果不尽相同：李雯雯等［12］的研究发现MH维度不能反映患者与健康人之间的差别，易露茜等［13］的研究发现患者在治疗前后MH、VT两维度差别没有显著性。在前期的研究中我们发现VT、MH没有达到应有的信度和效度标准，这也表明QOL-HBV恰好能够弥补SF-36量表的不足。
本研究的不足是：我国幅员辽阔，不同地域的人群之间可能存在差异，本次的调查对象仅仅选择福建的三个地方，且样本量比较小，有必要在不同地方扩大样本量进行有针对性的修订和再验证；在选择对象时由于考虑调查的方便性和避免过多的影响因素，仅仅选择首次接受治疗的患者，但患者治疗与否、治疗的次数以及病程的迁延都会影响患者的生存质量，有必要在今后进行深入的研究并验证量表的适用性；由于是选择首次接受治疗的患者，无法进行重测信度的评价，因为在短时间内重新测量，调查对象有“记忆效应”，而时间过长，则治疗本身会对患者的生存质量产生影响，因此还有必要通过其他的研究来评价重测信度；量表是从NWS量表的基础上编制的，尽管加上一些疾病的特异性条目，但不等于量表具有对乙肝患者的特异性，还需要进行进一步的验证，同时量表的结构如记分方式、认知功能的条目等都需要通过再验证加以完善。
参考文献
1 陈紫榕.病毒性肝炎.北京:人民卫生出版社,2002.117.
2 黄子杰,林碧. Well-being生存质量量表实证效度的考核.美国中华心身医学杂志, 1997,1(1):19-21.
3 郑能雄,林云钦,郑高.1994～2003年福州市乙型肝炎发病趋势分析.中国公共卫生管理, 2005, 21(4): 311-314.
4 张晨光.乙型肝炎与性别、年龄的关系.医学理论与实践,1997,18(8):339.
5 李鲁.社会医学.第2版.北京:人民卫生出版社,2003.94.
6 吴明隆.SPSS统计应用实务.北京:中国铁道出版社,2000.14-27.
7 黄子杰,曾武.生存质量量表在白血病患者疗效评价中的应用.中国临床心理学杂志,2000, 8(2): 118-119.
8 李跃平,黄子杰.用因子分析技术评价中老年心脑血管疾病患者的生存质量.中国公共卫生,2000,16(8):729-730.
9 李跃平,黄子杰,李雄琨,等.NWS生存质量量表与SF-36量表的相关性研究.中国公共卫生,2003,19(3):379-381.
10 王保勇.探索性及验证性因素分析在地下空间环境研究中的应用.地下空间,2000,20(1):14-22.
11 方积乾.医学统计学与电脑实验.第2版.上海:上海科学技术出版社,2001.249-250.
12 李雯雯,李强,王晶波,等.乙肝肝硬化患者生活质量相关因素分析.山东大学学报(医学版),2006,44(9):885-888.
13 易露茜,杨旭,王小万.治疗前后慢性乙型肝炎患者生活质量变化及影响因素分析.中国临床心理学杂志,2005,13(4):472-475.
关键词： 国际供应链；风险因素；评价指标；贸易式进入模式
中图分类号： F251 文献标识码： A
一、供应链运作参考模型
供应链运作参考模型(简称SCOR模型)是美国供应链协会(SCO)开发设计并推行的一种专门用于供应链描述与设计的工具，其将具体作业与性能衡量指标相结合，定量分析整个供应链的运作性能，提供了供应链评价及快速确定改进机会的工具，最佳表现及其特征描述提供了一系列可供参照的目标，也可作为供应链风险识别的工具。
二、基于SCOR模型的供应链风险识别
利用SCOR模型把整个供应链的结构、组成、地理分布、处理流程清晰地描述出来，供应链运行的统计资料和对供应链预期达到指标的预测，达不到预定指标的可能性即为风险，影响实现预定指标的因素即为风险因素，指标比较差的环节即为风险管理的薄弱环节。
三、影响国际供应链运作的重要因素
1．因子分析概念
因子分析的主要目的是为了识别隐藏在大量可观测变量中的少数几个潜在的、观测不到的因子，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个潜在变量来表示基本的数据结构，这些潜在的综合变量被称为因子，能够反映原来众多的观测变量所代表的主要信息，并解释这些观测变量之间的相互依存关系。
2．运用因子分析方法对影响国际供应链运作重要因素的评价
分析上表，影响国际供应链运作包括作业质量指标、成本指标、可获得性指标、服务响应能力指标等几个方面。
四、基于SCOR模型的贸易式模式国际供应链风险评价指标研究
SCOR模型将具体作业与性能衡量指标相结合，定量分析整个供应链的运作性能，本文从国际供应链运作角度，确定国际供应链执行过程流程图，把国际供应链标准配置的所有活动标在以地图为背景的图上，用于分析不同地区地理因素、社会因素、经济因素等差异对国际供应链风险因素的影响，结合运用因子分析方法对影响国际供应链运作重要因素的评价，对贸易式模式国际供应链风险评价指标进行分析研究。
借助SCOR模型的贸易式进入模式国际供应链风险评价指标分析，在进行国际供应链运作时对其相关因素造成的风险进行防范，达到权衡风险与成本、风险与效率的目的。
作者单位：庞燕 中南林业科技大学交通运输工程学院
汪洪波 中南林业科技大学交通运输工程学院
参考文献：
[1]张存禄，黄培清．供应链风险管理[M]．北京：清华大学出版社．2007．27-36．
[2]苏琦．国际贸易，市场风险，要素流动与跨国公司[M]．广州：中山大学出版社．2006．45-55．
[3]许晖．国际企业风险管理[M]．北京：对外经济贸易大学出版社．2006．39-43．
1研究设计与研究样本
为了详尽分析女性创业意向将来的发展和研究趋势，本文通过文献梳理来分析女性创业意向的影响因素、关键层面、相关研究所用的数据资料收集方法和分析技术，并据此分析女性创业意向未来可能的研究方向。本文作者在创业学、组织行为学和管理科学知名期刊上将女性创业意向作为关键词进行文献搜集，共得到与女性创业意向相关的文献46篇。而这些文章的作者多数来自美国，这表明在女性创业意向研究领域，美国的研究相对比较前沿，研究实力相对雄厚，而其他国家或区域的而研究正处于起步阶段，研究前景广阔。目前国际主流刊物刊发女性创业相关研究主要集中在JournalofBusinessVenturing、Entrepre⁃neurshipTheoryandPractice以及ResearchPolicy等三本期刊，而且2000年以来的文献占据了75%以上。而这三本刊物中前两种刊物是创业学领域的专门期刊，第三种期刊是政策类的主流期刊。这表明国外的研究出了研究影响女性创业的一般因素外，还主要关注相关政策对女性创业的影响。这些因素对女性创业意向均有重要的作用。
2研究结果及分析
本文按照女性创业意向的影响因素、关键层面、数据资料搜集方法和统计分析技术四大方面对46篇文献进行回顾梳理。统计结果表明，对女性创业意向影响最大的是女性创业者自身的内部因素，其中尤以女性创业者的自我效能的影响为最大，而创业态度的影响作用相对较小，这在一定程度上表明了创业者自我效能对其创业感知和创业行为的影响，这一因素是女性产生创业意向的关键。其次是外部因素中的创业网络对女性创业者的创业意向有重要影响，作为一种社会资本，网络在创业中所发挥的作用以及各被学者们所认可。女性创业者的人格特质在早期被学者们所关注，但是由于主观心理因素的不可测性和不可控性，其相关研究在逐渐减少。女性创业者的技能、知觉行为控制、就业问题、创业教育、先验知识等因素的影响虽在逐渐上升，但仍处于次要地位。因子分析(factoranalysis)是资料简化的工具之一，通过因子分析所萃取出来的各个因素，可用来代表女性创业意向影响因素研究的各个次领域，而每一个次领域的知识主题可由负荷于该因素，且具有较高的因子负荷量的作品来加以定义。特定领域的作者在发展作品时，会去引用具有重要性的文献，其作品也可能被该领域中的其他作品所共同引用。因此，在进行因子分析时，属于同一个次领域的论文会负荷于相同的因子之上，而因子负荷量的多寡可用来衡量此一论文是否属于该因素及其重要的程度。通过分析各个萃取出来的因素中具有高因素负荷量的论文，可以推导出各个因素其背后所代表的理论意义，而对于特定研究领域具有广泛影响力的作品则会负荷于二个或二个以上的因子之上。因子负荷量大于0.7的因子较具有解释能力，而本研究依据McCain的建议，只萃取那些特征值(eigenvalue)大于1的因子，以及列示因子负荷量大于0.5的共同引用文献。统计结果可以看出，Hisrich（1984、1985、1989）关于女性创业意向的研究成果成为学者们争相引用的重要文献，这三篇文章主要从女性家庭因素、女性的人格特质以及女创业者与职业经理人的对比分析中解读了为了女性要创业、如何能够成功创业等影响女性创业意图产生的关键要素。其次是Brush（1990、2001）的研究，这两篇文献分别从家庭因素、女性能力和女性如何获取创业资源角度剖析了影响女性创业意图的关键要素，由此可见，内部因素之特质因子、自我效能因子以及外部因素之创业网络因子对女性产生创业意向具有明显的影响，而这些也是学者们重点关注的对象，尤其是上述要素的交互作用对女性创业意向的影响，这表明将来的研究焦点应该放在内外部因素的交互作用以及家庭冲突/沟通对女性创业意向的影响方面（Hisrich等，2001）。此外，Scott（1986）和Olson（2002）认为，女性创业者的先验知识与创业教育层次也是女性创业意向中需要认真对待的研究焦点之一。尤其是先验知识对女性创业者创业职业选择的影响也将会成为未来研究的热点，而这也是影响女性产生创业意向的重要因素。而在女性创业意向中就业问题以及天花板效应（Brush，2001；Langowits，2007）两大层面是学者们所忽略的。因为根据对文献的回顾与分析，就业问题将决定女性创业者的创业倾向和未来创业企业的发展方向，这对于处于动态过程中的女性创业行为具有战略性指导作用，因此将来应该关注就业问题以及女性创业前的天花板效应对女性创业意向的影响。。虽然目前学者们对主管规范和知觉行为，在女性创业意向的相关研究主题中，学者们普遍使用的方法主要有定性分析、因子分析和回归分析三大类。但是，一些简单的非数学方法也是分析女性创业意向的重要方法，如方差分析和判别分析等。而作为主要的统计分析技术，这三大类方法仍将是这一领域的主要研究方法。作为新兴的统计技术，结构方程模型的重要性虽未在统计数据中体现，但是其作为新一代统计技术的重要性也逐渐突出，将来应重点关注多元方法的结合，以构建完善的女性创业意向研究框架。统计结果表明，学者们在研究女性创业意向相关主题时，主要采用了案例研究的方法，即从典型案例中提炼研究点和研究变量，以案例来证明自己所提出的研究命题，这种研究方法应该在将来予以提倡，因为案例研究所需的案例容易获取，其调研成本相对较低，分析方便（Schwarz，1994）。其次，学者们也多用面对面发放问卷的形式来获取数据，这种方式虽然难度较大，但是可以获取宝贵的第一手资料，而且面对面也确保了问卷的信度与效度，确保了数据的质量。这对于研究结果的解释能够令人信服。在所有的方法中，学者们普遍不用的方法主要是实验研究。因为这种研究方法的前期控制程序较多，研究结果的可信度总是受到质疑，而且实验研究需要大量的设备投入和实验人员搜寻，这就导致实验研究的总体成本很高。
3结语
本文对女性创业意向的影响因素、关键研究层面、相关研究的资料搜集方法以及统计技术进行了分析，可以看出女性创业意向将来的研究方向，在影响因素层面，重点研究创业网络层面、自我效能层面以及先验知识对女性创业意向的影响，在女性创业意向的关键研究层面，主要关注个人特性与自我效能的影响，而就相关研究主题的统计分析技术而言，定性分析、回归分析和因子分析仍将是未来主要使用的方法，但是结构方程模型的引入将会为这一领域的研究开创新的研究方法。而案例研究和面对面问卷调研的结合将会进一步充实这一研究领域，通过面对面的问卷搜集与分析将会增加案例研究的解释力。因此，未来相关研究的趋势是，将各个关键变量融入到一体化框架下，通过多种途径搜集资料并利用多元统计分析方法来研究女性创业意向影响因素与关键层面的关系及其演化规律，从而揭示女性创业意向的内部机理，延伸女性创业意向的内涵，促进这一研究领域的繁荣。（本文来自于《情报科学》杂志。《情报科学》杂志简介详见.）
作者：葛宝山蒋海燕单位：吉林大学管理学院
关键词：上海世博会 广东 旅游购买行为
1 研究背景
随着现代旅游业的发展，越来越多的旅游者对参与性、新奇性的旅游产品，尤其是对如旅游主题公园等类型的旅游产品产生了较强的吸引力。上海2010年世博会，是中国举办的首届世界博览会，自2010年5月1日开始，到10月31日结束，吸引了众多的旅游者参观，带动了区域的旅游发展。传统观念上理解，旅游购买行为是在旅游者购买心理的支配下产生的，受到多种环境因素的影响。国外学者Gilhert（1997）[1]从个人决定因素和外部决定因素两个方面进行分析，个人因素包括个体性别、年龄特征、个性特征、对旅游的态度、受教育水平、所处的家庭阶段以及相关群体、旅游者的职业特征、旅游动机、旅游知觉、信仰等能直接影响旅游者产生旅游购买行为以及能够采取旅游消费行动的源自旅游者自身的因素；外部因素包括外部刺激因素，旅游者所处的社会群体、文化类型、旅游企业的宣传促销、旅游的社会影响力等间接对旅游购买行为产生影响的各种因素；对这两项因素归结为文化因素、身体因素、情感因素、个人发展因素、社会角色与地位因素五个方面的细分因素加以总结。Gary Armstrong和Philip Kotler 在《营销学导论》（Marketing：An Introduction）[2]一书中将影响旅游购买行为的因素分为文化因素、社会因素、个体因素、心理因素。国内很多学者也从不同的角度对影响旅游购买行为的要素进行了方方面面的研究，保继刚（1987）[3]基于北京市居民的旅游动机、旅游决策以及旅游地类型偏好等方面进行了实证研究；苗长虹（2006）[4]通过采用问卷调研，根据所得数据，运用因子分析、聚类分析等方法，分析了城市居民出游动机。本文借鉴已有的研究成果，对广东省旅游者在上海世博会期间以及到现在的旅游购买行为开展研究。
2 研究方法
本文采用问卷随机抽样的方法获得原始数据，调研时间分别为2010年5月到8月，2011年2月到7月以及2012年5月，调研地域区域中心城市，分别为广州市、深圳市、汕头市、珠海市，每次共计发放调研问卷330份，第一次得到有效调研问卷294份，第二次得到有效调研问卷273份，第三次得到有效调研问卷267份，总有效率分别为89.09%、82.7%、80.9%。
2.1 分析方法 本文采用因子分析法，结合运用SPSS19.0软件进行数据分析。因子分析法作为统计分析的一种有效方法，广泛应用于社会学、统计学的各个领域。因子分析法的主要目的是运用几个潜在、随机变量去描述多个变量。运用因子分析法来研究上海世博会对广东省旅游者购买行为的影响，就是要从影响旅游购买行为的多个变量中，找出公共因子，加以命名，计算因子得分进行分析。
2.2 影响要素分析 本文在总结学者实证研究的基础上，对采用的测量指标进行归纳，结合旅游购买行为的特点，整理总结出了测量旅游购买行为影响所需的测量指标。从个体的角度看，文化与亚文化、角色与家庭、个性特征、参照个体构成了影响旅游购买行为的个体要素；从群体的角度看，文化与亚文化、参照群体、社会阶层构成了群体影响旅游购买行为的群体要素。参照菲利普·科特勒的研究，文化与亚文化、角色与家庭以及参照群体等对旅游购买行为的影响显著，据此，结合部分专家的观点，得到旅游购买行为影响因素的要素。分别为：X1文化差异，X2文化内涵，X3家庭生命周期，X4个体生活方式，X5过去购买经验， X6总预算，X7他人购买行为，X8时间距离，X9交通便利性，X10口碑宣传，X11天气气候，X12社会地位。
2.3 计算分析 通过调研问卷所得的原始数据，运用SPSS19.0软件，进行KMD和Bartlett（巴特莱特）检验，得到KMD抽样适度检验值0.863>0.8，表明各要素间信息重叠度较大，适合做因子分析，在巴特莱特检验中，卡方统计值为176.376，单位根检验为62，相伴概率为0，适合对原始数据进行因子分析。根据SPSS19.0，得到相关矩阵前三个特征值分别为λ1=8.17，λ2=4.36，相应的贡献率分别为72.62%，21.37%，累计贡献率为93.99%。旋转后的因子载荷矩阵见表1。
通过表1的计算结果来看，X10口碑宣传，X11天气气候，X1文化差异，X4个体生活方式，X6总预算，X8时间距离，X9交通便利性在第一个因子上载荷较大，这些要素反映了影响旅游者购买行为的个体因素和对旅游购买的态度，因此，将F1命名为个体与时空要素；X3家庭生命周期，X7他人购买行为，X12社会地位，X2文化内涵在第二个因子上载荷较大，这些要素反映了旅游者在社会中的角色、地位以及社会反映，因此，将F2命名为群体要素。
3 比较分析
根据上述计算过程，采用回归计算公式，F（旅游购买行为影响要素）=（W1F1+W2F2+…+WmFm）/（W1+W2+…+Wm ），Wi（i=1，2，…，m）为旋转前或旋转后因子的方差贡献率，计算上海世博会对广东省各个城市旅游者购买行为的影响大小，分值越大，表明上海世博会对该城市旅游者的旅游购买行为的影响越大。计算结果见表2。
4 结论与启示
4.1 结论
4.1.1 上海世博会对广东省旅游者购买行为的影响较大。通过城市之间的排序可以看出，上海世博会作为一项在中国境内举办的规模较大的活动，受到了广东省旅游者的较大的关注，并引发了较大规模的集体旅游购买行为。旅游者在花费总预算、时间距离、天气气候等指标上都表现出了较大的积极性，充分表明了上海世博会的吸引力。旅游者通过口碑传播，使得参加旅游的人数在2010年达到最大值。
4.1.2 广东省旅游者购买行为受到区域城市发展影响较大。通过表2可以看出，上海世博会对广州市的旅游者的购买行为产生了最大的影响，表明广州市的旅游者选择赴上海参观旅游的人数量和人次均比广东省的其他城市的旅游者多，而排在前6位的城市均为广东省经济发展和社会发展较为有活力的城市，可以看出，旅游购买行为受到经济条件的影响。通过表1可以看出，有部分旅游者想通过集中的展览，了解异国的风俗文化和有代表性的事件，表现出一定的文化性。因此，区域城市的发展程度越好，该区域的旅游者购买行为所关注的中心就越集中，并能够更好的表现出该区域旅游者的群体购买特征。
4.1.3 广东省旅游者购买行为因上海世博会的落幕呈现出较大的下降趋势。随着上海世博会的落幕，广东省旅游者关注的中心和重点出现了较大的转移，集中性选择赴上海的旅游者数量大减，但上海世博会带来的社会影响和经济影响仍然存在，尤其是中国馆仍对旅游者具有较强的吸引力，呈现出“集中—分散”选择的趋势。通过对表2的对比研究发现，对旅游购买行为的影响较大的城市的旅游者分散选择旅游购买行为的趋势比影响较小的城市的旅游者的要大得多。
4.2 启示
4.2.1 分析旅游购买行为，形成核心旅游竞争力。旅游购买行为的产生，既受到内部因素的影响，也受到外部刺激因素的影响。上海世博会作为一个重要的大型事件，对旅游者的购买行为产生了重要的影响。从基于旅游供给者的“卖方”看，应该着力研究两个方面的事项，一是进行旅游购买行为分析，重点分析哪些因素能够刺激旅游购买行为的产生，并对这些因素进行详细的细分和分类，在此基础上，生产受旅游者欢迎的旅游产品，再次是有针对性的选择旅游客源，并对旅游客源进行有效的市场细分，以便能够运用有效的旅游营销手段作用于特定旅游市场，达到旅游效益的最大化。二是对提供的旅游供给产品进行系统规划、系统开发和系统营销，以便形成系统的旅游吸引物，提升旅游目的地以及城市的形象，并对影响旅游目的地形象的事件进行评估、控制、管理，逐步形成良性循环，以便能够获得坚实的旅游竞争力。世博会首次在中国上海举办，引起了全世界的关注，也引发了众多媒体的宣传和报道，传播了上海城市形象、市民精神风貌，为上海这座城市赢得了巨大的轰动效应，使未到过上海的旅游者了解了上海世博会的影响力，使到过的旅游者强化了对上海的旅游形象认知，为旅游者购买行为的产生提供了有效的外部刺激因素。
4.2.2 重视区域旅游购买力研究，构造区域化发展模式。上海世博会对区域旅游经济的影响比较大，能够带动区域旅游业的发展，带动区域旅游基础设施的发展，能够提升区域旅游经济圈的竞争能力。区域旅游经济发展应重视区域旅游购买力研究，也即将区域旅游者作为形成区域旅游购买力的研究重点，研究除了像上海世博会这样重大的旅游活动事项外的区域旅游购买力，探讨其形成的方式方法，以便能够形成旅游购买力的区域化发展，上海世博会带动了长三角区域的资金、技术、物流等等相关产业的发展，使得该区域的旅游购买力得到了较大的提升。因此，形成区域化的旅游购买力，能够从很大程度上减少旅游业自身由于“平季、淡季”而形成的旅游购买真空，对区域的旅游经济发展起到较大的促进作用。为此，构造良好的区域旅游环境、开发和管理区域的旅游项目，形成有效的旅游购买力“兴奋点”、重视区域旅游可持续发展、形成良好的社会、经济和文化效益，是促进旅游购买力区域化发展的有效措施。
参考文献：
[1]龙鸥.来黔国内游客旅游消费行为研究.贵州大学硕士学位论文，2009.
[2]Gary Armstrong，Philip Kotler著，何志毅改编.Marketing：An
Introduction[M].中国人民大学出版社，2006（1）：105-113.
[3]蔡君林.大陆与港台游客赴澳门旅游消费行为比较实证研究.厦门大学硕士论文，2009.
[4]杨茜.南京大学生旅游网络消费行为特征及其影响因素研究.南京师范大学硕士学位论文，2011.
关键词：房屋设备资源；评价指标；因子分析
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1674-9324（2012）08-0070-02
一、前言
随着改革开放的不断深入，我国高校逐渐由精英教育转向大众化教育，全国在校学生人数从340万人增至3011万人，而政府部门也同时加大了对高校的资金投入。但是，一是由政府部门对高校的教育资源投入有限，二是我国高校现有的资产管理体制不健全，缺乏全面有效的考评机制，高校资产管理中普遍存在重钱轻物，重买轻用，重用轻管，重投资轻效益。因此在这一进程中，高等院校的资源需求与供给的矛盾十分突出，而其中需求矛盾表现最为突出的是校舍、仪器设备资源。部分高校存在着某些学科类校舍、仪器设备利用率不高等资源浪费的问题，而有些学科类又因为校舍紧张、仪器设备落后等原因而无法正常开展教学科研工作。这些问题如果没有得到较好的解决，将会造成学校各项事业发展的结构失衡，严重制约了学校的发展。本文主要是通过问卷调查，利用SPSS软件对所获取的数据进行因子分析，研究出高校房屋设备资源产出指标体系，为该校进行教育资源配置效率评价提供相应的理论依据和建议，以期进一步提高该校资源的利用效率，提高学校的竞争力。
二、高校房屋设备资源产出评价指标的建立
1.评价指标的初选。2010年9月，笔者在参考相关文献的基础上，研究了不同的资源利用效率评价方法，以及对高校职能的梳理与分类，拟从人才培养、教学工作、科研工作、社会服务等四个方面构建高校房屋设备资源产出评价指标。由此初选出四个维度，共28个指标，分别为：在读学生数、学生获得各级竞赛奖数量、学生获得授权专利数量、招生专业数、英语四级通过率、毕业生获得学位率、毕业生毕业率、就业率、用人单位满意率、教学成果奖、教学名师奖、教材奖、青年老师竞赛奖、精品课程数量、特色专业数量、实验教学示范中心、创新性人才培养基地、国家重点学科数、重点实验室数量、博士、硕士点数量、学术论文、学术专著数、获授权的专利数量、科技成果奖、科研经费、产学研合作企业（基地）数量、技术成果转化数、技术成果转化金额。确定初选指标之后，笔者设计了用于实证筛选的问卷。问卷以七级量表作为评分方法分别对每一项用来测量房屋设备资源产出指标的重要程度设定为七个等级，分别为非常不重要（1）、很不重要（2）、不重要（3）、一般（4）、比较重要（5）、很重要（6）、非常重要（7）。在完成了问卷的设计之后，以学校学院、部处具有讲师或中级资格以上的老师作为调查对象，共发放问卷150份，回收问卷146份，其中有效问卷142份，问卷有效率为94.67%。根据可观测性原则初步筛选指标，删除初选指标中数据无法获得的评价指标，使初步筛选后的指标满足可观测性，能够实际应用，因“用人单位满意率”和“科技成果转化金额”这两个指标无法获得具体数据，故在此步骤将其删除。
2.调查结果的因子分析。首先进行KMO检验和巴特利球体检验，检验问卷结果是否适合进行因子分析。由表1可知，KMO值为0.850，大于0.8，说明各项之间具有很高的相关性，巴特利球体检验的概率P为0.000，小于0.01，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，可知原有变量适合作因子分析。
表1KMO and Bartlett’s Test
其次采用SPSS软件进行以下分析：（1）求出相关性系数矩阵，判断投入产出因素数据的相关性，决定提取特征根大于1的原则，本项目保证所选的因子的特征根至少解释了总体方差的73%。（2）求出刻画因子全体对变量信息解释程度的变量共同度，一般而言，当共同度高于0.5时，说明提取出的公共因子已经基本反映了该变量50%以上的信息，公因子能较好地解释该变量，因子分析效果较好。（3）本项目选定方差最大法进行因子旋转，收敛旋转的最大迭代次数采用系统默认值25（4）计算因子值系数矩阵及因子负载值。通过因子分析我们发现，指标“英语四六级通过率”共同度为0.481，小于0.5，表明这一项指标对于测量结果没有太大的影响，同时也说明了英语四六级实行这么多年来，大部分学生还只是停留在考试上，就算通过了四六级考试，仍不能流利地用英语进行简单的交流，因此已经不能作为衡量一个大学生英语水平的指标，故可以剔除这一项指标。随后，我们进行因子旋转，目的是通过改变坐标轴的位置，重新分配各个因子所解释的方差比例，使因子结构更简单，更易于理解。因子负载的绝对值越大，在解释因子时的作用越大，所以，只要在旋转后的因子负载矩阵中，找出在每个因子上负载较大的变量（一般来说，因子负载大于0.5即可归为一个因子），便可根据这些变量的意义给因子命名。这里我们采用方差最大法进行正交旋转。旋转之后，依据指标在所有公因子上的载荷系数小于0.5指标，或者在两个或两个以上公因子的载荷大于0.5的指标，根据统计学规则将其删除。从旋转后的因子矩阵可以看出，技术成果转化数量、教学名师奖、教学成果奖在两个因子上的载荷大于0.5，故将其删除。以此类推，对数据重新进行因子分析处理，如果之后进行因子分析后仍出现指标在两个因子上的载荷均大于0.5，或一个因子上只有一个指标，或一个因子上的指标结构不清，则继续剔除。因此在分析的过程中我们以相同的方法分析删除了创新性人才培养基地，博士、硕士点数量、产学研合作企业（基地）数量、学生获得各级竞赛奖数量、学生获得授权专利数量、青年老师竞赛奖、青年老师竞赛奖、精品课程数量、特色专业数量、实验教学示范中心、国家重点学科数和重点实验室数量等。此时分析进行KMO检验，KMO值为0.778。考虑到重点实验室是每年学校分配房屋面积的一个重要指标，且经过分析，发现增加重点实验室指标之后KMO值从0.778增加到0.800，说明增加该指标，能增强各指标间的相关性，故保留该指标。另外，当我们尝试剔除因子2后进行因子分析，发现其KMO值仍为0.800，则说明毕业生获得学位率、毕业生毕业率、就业率这三个指标为次要因素，剔除这三个指标对总的分析没有影响，故也将这三个指标剔除。
3.评价指标的确立。通过以上分析，我们对余下的八个因子再次进行因子分析，从旋转后的因子负载矩阵可以看出，在公共因子Fl上负载较高的指标有6个，分别为重点实验室数量、学术论文数、学术专著数、获授权的专利数量、科技成果奖、科研经费，可以命名为“科研产出”；在公共因子F2负载较高的有2个，分别为在读学生数、招生专业数指学生培养方面的信息，故将其命名为“人才培养产出”。另外，我们对八个指标进行信度分析。信度是指测量数据与结论的可靠性程度，即测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度，本文通过Alpha系数检验对高校房屋设备资源产出指标做信度分析，其结果为0.8526。说明通过分析得出的房屋设备资源产出指标体系的一致性程度高且内部结构良好。
通过问卷调查及因子分析，已将通过初选得来的四个维度二十八个指标综合为两个维度八个指标，它们能比较全面而客观地反映了高校房屋设备资源的产出，对于高校房屋设备资源使用效率的研究是有效的。
参考文献：
[1]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2009.
[2]顾雪松，迟国泰，程鹤.基于聚类—因子分析的科技评价指标体系构建[J].科学学研究，2010，（4）：508-514.
论文关键词：活力,上市公司,因子分析,资源
一上市公司活力的结构
汉语词典将活力解释为：旺盛的生命力。活力用英语表示为“vigor”，意为身体或精神上的力量或能量。目前约定俗成的活力涵盖了以上两种解释，包括：个体感到他们拥有的体力、情绪能量和认知灵活性三方面内容。
上市公司的公司活力简单地说就是上市公司的生命力，其内在意义在于上市公司能够自觉地、自动地根据其经营环境的变化和要求及时包括超前的预备，地调整和配备上市公司内外的各种资源以求得上市公司的生存、壮大、成熟。这里的关键一是“自觉”、“自动”，也就是主动和能动性的问题。没有别人和组织要求他那样行动，他不仅是独立自主的，而且是积极能动的，是对环境的反应，是与环境的一种互动。
上市公司不能只局限于上市公司内部和已有的资源，还要充分考虑外部资源，利用外部资源的方式也是多种多样了，如联合、控股、虚拟等等。四是生存、壮大、成熟。即首先是维持生存，尤其在极不利的环境条件下，但也只是暂时的，上市公司不会长期听凭环境的摆布或制约，他会寻找一切机会或考虑别的办法，以使上市公司得以发展壮大，即使不断壮大也会变得成熟，因为，壮大一般是规模的扩大，而成熟则是水平的提高，如结构、功能的完善，经营效率的提高，稳定性的增强等等。如果一个上市公司是依靠习惯运行，那么，这个上市公司就是没有活力的或严重缺乏活力；如果一个上市公司只能依靠惯性运行，说明这个上市公司在过去的时间里是有一定活力的，并且这种活力使他已经达到了一定的水平，但这种活力已经丧失，所以只能是凭惯性维持，而这种惯性是维持不久的。这就说明为什么有的上市公司在一定的辉煌以后，有一段时间的停滞，然后就开始走下坡路。当然，停滞阶段如果能够休养生息，调整好状态，仍然可以获得新的活力。
要对活力进行清晰的描述是困难的，完全理清其构成因素及相互关系似乎也不大可能。但可以肯定的是，活力有一个结构，构成活力的各因素不是任意堆砌和组合的，各因素的组成和各自的相互联系、制约的动态关系是有其客观规律和一定的基本范式的，只是我们还不清楚而已，就如一个“黑箱”一样。不过在这个“黑箱”里，一定还有一个起关键性作用的东西，我们暂且把它称之为“活力结构”，这种活力结构就如同一个人的能力往往取决于其身体的活力水平一样。
回到活力最初的定义，“通常意义上说的活力(vigor)一般是对一个生态系统而言的，一般是指一个生态系统的能量输入和营养循环容量。具体指标是生态系统的初级生产力和物质循环等。在一定范围内，能量输入越多，物质循环越快，活力就越高。”我们发现活力主要是指两个方面一个是指一个生态系统输入能量的多少，另一个是物质循环的快慢，如果将其推而广之，那么上市公司活力最本质的两个方面就是获取资源与有关能力、以及利用资源有关的能力两个方面组成的。
由此笔者认为上市公司活力的大小或强弱并不完全在于有关有形和无形资产以及所谓的各种能力，而主要是由来自于构成上市公司的获取资源与有关能力、以及利用资源有关的能力的因素而形成的“活力结构”决定的。这里只是说来自于两个方面的因素，但不能简单地等同于这两个方面，或它们中的某些因素，这两个方面本身各自就包含比较复杂因素。如何反应这两个方面就需要对上市公司的各种指标加以具体分析。
二实证研究
（一）评价指标的选取
因子分析要求进入分析的指标之间的量纲（在这里可以简化的看成所讨论数据的计量单位），若原始指标的量纲或经济意义不同，将原始指标直接求得综合得分，将很难给予一个合理的经济解释。若原始指标变量数量级差异较大，则变量值大的对综合指标.公共因子/的影响也大。同样是反映生产能力的产值指标，采用以元为单位和采用以万元为单位，其方差显然是完全不同的。经济意义不变，但以元为单位的产值指标不仅会增加评价指标体系中变量的总方差，也会增加该指标在总方差运用因子分析法时，通常需要对原始指标进行无量纲化处理。
对原始指标进行无量纲化处理的方法有很多种，如标准化、均值化或极差正规化。由于标准化处理会保持原始指标数值的相对稳定性，在进行因子运算时会带来许多便捷，如原始指标经过标准化后协方差阵就是相关系数矩阵，并且在因子得分和综合得分上意义明确、容易理解，因此是最普遍做法。
本文首先对上市公司整体进行讨论，由于上市公司千差万别，我们讨论起活力只能从其对外部资源的利用的能力和内部运行的秩序性来考察，我们尽量选取比率数据，
最后选取的变量为：
x1=销售净利率Netprfrt
x2=销售期间费用率Pdcostrt
x3=净利润/营业总收入NprTOR
x4=营业利润率Opeprfrt
x5=每股收益增长率EPSgrrt
x6=稀释每股收益增长率DilutEPSgrrt
x7=归属母公司的净利润增长率NPPCgrrt
x8=经营活动现金流量净额增长率NOCFgrrt
x9=每股经营活动现金流量增长率OpeCPSgrrt
和更新改造项目的净现金流量。
X10=营业周期Opecyc
x11=存货周转天数invtrtrday
（二）提取主因子
因子分析方法在多元统计中属于降维思想中的一种，其目的在于简化数据，通过较少的公共因子反映复杂现象的基本结构。原始评价指标少，意义明确，能较好地反映评价对象，这时，不一定要使用因子分析。如果强行运用，不仅会加大计算量，而且意义不大。此处，使用因子分析法进行综合评价目的之一是为了避免评价指标之间的相关性所引起权重的偏倚3因此其中一个前提条件是评价指标之间应该有较强的相关关系。如果指标之间的相关程度很小，指标不可能共享公共因子，公共因子对于指标的综合能力就偏低。一般来说，可以通过对指标的相关矩阵进行检验，如果相关矩阵的大部分系数都小于0.3，则不适合做因子分析。
表4.1.1
Communalities
Initial
Extraction
销售净利率()_Netprfrt
1.000
.834
销售期间费用率()_Pdcostrt
1.000
.739
净利润/营业总收入()_NprTOR
1.000
.834
营业利润率()_Opeprfrt
1.000
.626
每股收益增长率()_EPSgrrt
1.000
.998
稀释每股收益增长率()_DilutEPSgrrt
1.000
.998
归属母公司的净利润增长率()_NPPCgrrt
1.000
.993
经营活动现金流量净额增长率()_NOCFgrrt
1.000
.932
每股经营活动现金流量增长率()_OpeCPSgrrt
1.000
.957
营业周期()_Opecyc
1.000
.924
存货周转天数()_invtrtrday
1.000
关键词：出租车驾驶员；违章行为；四维量表；信度分析；效度分析
中图分类号：F570 文献标识码：A
Abstract： Based on summarization of four types of common violations of taxi drivers， ignoring traffic signs and markings， car-following too closely， over-speeding， and illegal lane change and overtaking， its four dimensional table was complied. Furthermore， item analysis， exploratory factor analysis， and reliability & validity analysis of the table were finished with social statistical method. Finally， relative survey of illegal behavior of taxi drivers in metropolis were carried out with the table above， and from the analysis we can conclude that situation of over-speeding of taxi drivers is very serious， in which phenomena of“driving over-speeding at mid-night”and“accelerating to across the intersection during the yellow signal”are more frequent， the probabilities approach 60.4% and 56.0% respectively. So the operation management of taxi in metropolis should mainly focus on these illegal behaviors of taxi drivers.
Key words： taxi driver； illegal behavior； four dimensional table； reliability analysis； validity analysis
0 引 言
相关研究表明，出租车驾驶员日均工作时间超过15个小时，长时间、高负荷工作极易造成身体和心理疲劳[1]；网络约租车的出现，更加剧了出租车驾驶员的工作压力[2]。此外，出租车驾驶员对其驾驶技术自信、开车时需留意潜在客源、满足乘客随意上下车需求等特质，也更易诱发违章驾驶行为。这对城市道路交通流组织，以及城市交通安全造成了极大的负面影响。
出租车驾驶员由于其营运属性，驾驶目的有别于其他驾驶员，因此其行为表现也不同于一般驾驶员。Hua Cai等基于
11 800辆出租车车辆行驶轨迹的数据分析，给出了北京市出租车驾驶员行为的宏观特点和分布[3]，张梅玲等人通过编制量表对西宁市出租车驾驶员交通安全知识、态度、行为进行了分析[4]。杨玲玲等则通过调查数据、建立模型等手段，认为出租车跟驰间距较小，增加了事故发生的机率[5]。
此外，出租车驾驶员很多时候表现出的攻击性驾驶行为、危险性驾驶行为和愤怒驾驶行为等，对城市交通流的安全运行有着极大的危害[6-8]。挪威科技大学Hilde lversen等通过量表调查显示驾驶员的风险态度和风险行为对交通安全有很大的影响[9]；张琼通过量表设计一级指标风险认知、风险态度和风险行为来检测驾驶员违规行为及发现违规发生的原因[10]；李实振等对风险驾驶行为进行了更详细的分类研究，如危险性违规、情绪化违规、经验性违规和注意力失误等子行为[11]。骆勇等设计了攻击性驾驶行为的评测问卷，并找出产生攻击性驾驶行为的因子[12]。Y Yasak等人通过对土耳其驾驶员的愤怒驾驶行为进行研究，编制了测量愤怒驾驶行为的量表[13]。雷虎等人详细分析出愤怒情况下，驾驶员具体的行为方式，并研究了愤怒驾驶对交通安全的影响[14]。
通过设计量表能很好分析出驾驶员在驾驶过程中容易出现哪些违规行为，但这些研究的分析对象一般是普通驾驶员，对于出租车驾驶员，由于出租车驾驶员的行为，特别是违章行为特点有别于普通驾驶员，所以上述编制的量表不能准确分析出租车驾驶员的违章行为。
本研究通过查阅资料和对出租车驾驶员进行访谈的方式，对出租车驾驶员常见的违章行为进行总结，进而根据出租车驾驶员的违章行为编制出租车驾驶员违章行为量表，并通过调查数据检验量表的信效度[15]。最后以上海市杨浦区为例，用验证后的量表来对出租车驾驶员违章行为进行了分析和研究，具体研究思路如图1所示。
1 量表设计
为了解出租车驾驶员违章驾驶行为特点，查阅相关资料，对出租车驾驶员进行访谈，将出租车驾驶员违章行为整理成量表项目，在交通工程专业和心理学专业教师的共同指导下，对量表项目进行专业知识和语言表达上的修正，同时请三位驾驶经验丰富的出租车司机对量表进行初步的评定，观察能否准确理解量表所表达的信息，最终形成初步量表。初步量表包含四个维度，即四类常见违章行为：无视交通标志标线、近距离跟驰、超速行驶和违规变道超车。每类常见违章行为包含若干子项违章行为。量表共包含15项，每项采用4点积分方式：“从不”为0分，“偶尔”为1分，“经常”为2分，“总是”为3分。量表结构如表1所示。
2 量表分析
2.1 目分析
为提高量表的信度和效度，在对量表进行有效性分析之前，应对每个量表进行项目分析。
运用积距相关公式：
γ= （1）
式中：
γ：积距相关系数；
X：被试在某一测题上的得分；
Y：被试测验总分；
n：被试的总人数。
当相关性达到显著P0.4时，表明项目与总体量表的同质性较高，所要测量的心理特质越接近。
2.2 探索性因子分析
因子分析一般运用主成分分析法来求解。即通过坐标变换的手段，将原有的相关变量进行线性组合，转换成另一组不相关的变量，这样便得到量表的各个主成分。
进行探索性因子分析之前需要做巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity）和KMO检验（Kaiser-Meyer-Olkin），即检验量表中原有变量之间是否具有较强的相关关系。
巴特利特球度检验原假设为：原有变量的相关系数矩阵是单位阵。其检验统计量由相关系数矩阵行列式计算得到，且近似服从卡方分布。如果该统计量的观测值比较大，且对应的概率P值小于给定的显著性水平α，则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵不太可能是单位阵，原有变量适合作因子分析；反之，原有变量不适合作因子分析。
KMO检验统计量是比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，数学公式为：
KMO= （2）
式中，r 是变量x 和其他变量x 间的简单相关系数；p 是变量x 和其他变量x 间在控制了剩余变量下的偏相关系数。KMO统计量的取值在0-1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值越接近1，表示变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析。KMO值越接近0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。
2.3 效度分析
效度即有效性，指量表所测量到的结果反映所想要研究内容的程度，测量结果与要研究的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。
2.4 信度分析
信度是对测量一致性程度的估计，信度系数越高表示该量表检测结果越一致、稳定与可靠，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低[16]。内部一致性信度分为分半信度和同质性信度。
求解分半信度之前，先将量表的项目按照序号的奇数和偶数分成两半，用皮尔逊积差相关公式计算其相关系数，当两部分方差相等，可以用斯皮尔曼―布朗公式加以校正，即：
r=2r /1+r （3）
式中：r 为两半分数间的相关系数，r为整个测验的信度值。
当两部分方差齐性检验呈不齐性时，采用弗朗那根公式：
r=21-S +S /S （4）
式中：S 和S 分别表示被试两半测验上分数的变异值，S 表示全体被试在整个测验上总得分的变异数。
一般用克朗巴哈α系数计算同质性信度，其计算公式为：
α= （5）
式中：k为评估项目数； 为k个项目相关系数的均值。
3 案例实证
首先，对表1的设计量表进行有效性验证。根据相关经验，量表的样本量与量表项目的比例应大于5∶1，且总体样本量不少于100份[15]。因此，在上海市杨浦区国顺东路26弄、国和路609号两个出租车集中的地方发放200份问卷，收回有效问卷187份，回收率为93.5%。被试对象群体为上海市出租车驾驶员，其中男性驾驶员为161名，女性驾驶员为26名；被试对象年龄最低为27岁，最高为59岁；驾驶年龄最低为3年，最高为26年。
利用统计学软件SPSS22.0对测的数据进行项目分析、探索性因子分析、效度分析和信度分析。
首先进行量表的项目分析，表1项目6和项目15相关系数分别为0.331和0.273，小于0.4，且不显著，故将其删除。其他各项目与总分之间显著性相关（显著性水平p
再进行探索性因子分析，运用SPSS软件对13个项目进行主成分因素分析，调查的数据KMO=0.87>0.80，表明变量间的相关性较强，原有变量适合作因子分析。
最后进行效度分析，通过对出租车驾驶员违章行为量表的各维度与总分之间进行相关性检验，来检验项目对测试内容取样的适当程度。由表2量表各维度与总分之间矩阵可知，四个维度与总分之间的相关性系数均大于0.75，且p
最后，对量表进行信度分析，计算量表的分半信度和克朗巴哈α系数，量表整体的分半信度为0.827，克朗巴哈α系数为0.836，超过了0.8，同时各子量表和各项目剔除后的克朗巴哈α系数都满足信度检验要求。因此，可以认为量表具有较高的信度。
根据前述有效性分析修正后的正式量表，对上海市出租车驾驶员进行问卷调查，共发放问卷387份，收回有效问卷364份，回收率为94.05%；其中男性驾驶员为330名，女性驾驶员为34名；被试年龄最低为26岁，最高为59岁；驾驶年龄最低为3年，最高为31年。
运用SPSS对调查数据进行统计分析，统计结果见表3。从中可看出在出租车驾驶员违章行为中“超速行驶”维度出现的概率平均达到89.27%，其均值、中位数和众数都较高，表示出租车驾驶员会“偶尔”或“经常”出现超速行驶概率较高，其中的第5项目“夜间行人和车都很少，为了工作效率，我会开的较快”和第13项目“在黄灯时间段内，加速通过交叉口”的偏度都小于0，其峰值都偏向较大得分值，且出租车驾驶员选择“经常”出现上述行为都分别占到了60.40%和56.00%，超过了一半。这说明出租车驾驶员在驾驶的过程中，最容易出现“超速行驶”的违章行为，尤其是夜间驾驶速度较快和在黄灯期间加速通过交叉口最为严重。另外，在“近距离跟驰”维度中的第7项目“没法超车时紧跟在前车后面”和“违规变道超车”维度中的第10项目“对驾驶技术的自信频繁变换车道”，驾驶员选择“经常”的概率分别为29.70%和27.50%，表示超过四分之一的出租车驾驶员会经常出现上述违章行为。不过，通过分析也可以看出，在“无视交通标志标线”维度中的第11项目“在没监控的路口，我会考虑闯红灯”驾驶员选择“从不”的概率高达95.60%，表示绝大部分出租车司机不会闯红灯。
4 Y束语
编制的出租车驾驶员违章行为量表符合心理测量学的标准，可以有效地检测出租车驾驶员违章行为，对规范驾驶员行为，保障交通安全具有积极的意义。本研究的实证案例仅局限于上海市出租车驾驶员，对全国城市出租车驾驶员进行适用性检验和其普适性有待进一步研究。此外，本研究只是检测出租车驾驶员的违章行为，并没用对违章行为出现的内在影响机理进行研究，这需要在后续的研究中加以综合考虑。
参考文献：
[1] 卢国良. 上海市出租车驾驶员交通安全流行病学研究[D]. 上海：复旦大学（硕士学位论文），2006.
[2] Simon Harding， Milind Kandlikar， Sumeet Gulati. Taxi apps， regulation， and the market for taxi journeys[J]. Transportation Research Part A： Policy and Practice， 2016，88：15-25.
[3] Cai H， Zhan X， Zhu J， et al. Understanding taxi travel patterns[J]. Physica A Statistical Mechanics & Its Applications， 2016，457：590-597.
[4] 张梅玲，毛辉青. 西宁市出租车驾驶员交通安全知识、态度、行为现况调查[J]. 青海医药，2011，41（7）：2-6.
[5] 杨玲玲，杨亦慧，侯晓宇. 城市出租车跟驰行为安全性分析[J]. 交通运输系统工程与信息，2011，11（S1）：115-119.
[6] 冯忠祥，刘静，李阳阳，等. 攻击性驾驶行为选择模型及影响因素敏感度分析[J]. 中国公路学报，2012，25（2）：106-112.
[7] 王健霖，常若松，孙龙. 危险驾驶行为量表的修订及信效度检验[J]. 人类工效学，2015，21（6）：47-49.
[8] Blankenship K L， Nesbit S M. Driving stimuli increases accessibility of aggression-related concepts in “angry” drivers[J]. Personality & Individual Differences， 2013，55（2）：135-140.
[9] Iversen H. Risk-taking attitudes and risky driving behavior[J]. Transportation Research Part F Traffic Psychology & Behaviour， 2004，7（3）：135-150.
[10] 张琼. 驾驶人安全意识评估研究[D]. 西安：长安大学（硕士学位论文），2010.
[11] 李实振. 北京市司机风险驾驶行为研究[D]. 北京：北京交通大学（硕士学位论文），2011.
[12] 骆勇. 道路交通中攻击性驾驶行为分析与研究[D]. 成都：西南交通大学（博士学位论文），2009.
[13] Yasak Y， Esiyok B. Anger amongst Turkish drivers： Driving Anger Scale and its adapted， long and short version[J]. Safety Science， 2009，47（1）：138-144.
[14] 雷虎. 愤怒情绪下的汽车驾驶行为特征及其对交通安全的影响研究[D]. 武汉：武汉理工大学（硕士学位论文），2011.
关键词：科技实力；综合评价；安徽省
近年来，安徽省在科技资源投入和科技成果产出方面都取得了较大幅度的增长。但是，与中部其他地区相比，安徽省科技资源在中部六省中尚处于中等偏下水平。为了促进安徽科技的发展，积极发挥省内科技进步和自主创新在促进经济发展方式转变中的作用，各级政府部门高度重视自主创新工作，并积极出台相应的政策措施来推动地区科技进步。然而各行政主管部门在制定科技发展战略和政策措施的过程中都面临着同样的困惑：本地区的科技实力究竟如何?哪些方面是科技工作的弱项?制约地区科技实力提高的根本原因在哪里?本文的研究试图通过对省内各个地市的科技情况进行综合评价和研究来回答这些问题，从而为有关部门提供决策依据。
一、研究方法综述
在科技实力评价的早期研究中，主要为公式法，例如“国力方程”和“科技知识储备量”法等，该方法主要是通过构造评价模型，从而选取较少的指标，但是由于公式法的相关局限性使其并不适用于科技综合实力的评价。因此，在科技综合实力评价的后期研究中，国内外学者采用较多的是指标体系法，即通过建立与科技实力相关的指标体系，采用多元统计分析方法进行综合，从而得出评价对象的综合指数，以反映子系统的全面状况。关于科技评价指标体系的研究众多，但是国内外较为权威的科技评价指标体系往往偏向于宏观层面科学技术综合实力的评价，并不适用于在同一国家不同地区之间的评价。为增强指标体系的科学性和实用性原则，国内学者对此进行了大量的研究，如刘建党构建了区域科技实力评估体系，[4]王鸣涛设计了一套可行的河南省地级城市科技实力评价指标体系。赵国杰，邢小强首次运用网络层次分析法（ANP）对指标进行赋权。
二、指标体系的建立与评价方法分析
（一）指标体系的建立
指标体系是综合评价问题中的重要内容，科学适用的指标体系是做好评价工作的基础，这就需要在遵循指标体系构建原则的基础上构建一套科学完整的综合评价指标体系。在参考了国内外大量文献资料的基础上，根据《中国科技发展研究报告》提出的科技实力评价指标，依据科学性、合理性、可比性和可操作性的原则，并力求较完善、全面、真实地反映各城市的科技综合实力，兼顾统计年鉴所能提供的统计指标，以安徽省17个地市为样本，选取了能反映城市科技综合实力的21项统计指标，建立城市科技综合实力评价指标体系，具体如表1。
（二）相关指标的解释
根据科技实力的涵义及其影响因素，科技实力评价指标体系应包括科技投入、科技成果以及高新技术与经济发展三方面内容。以这三个方面为一级指标，依据系统性，规范性和科学性原则选取了21个具有代表性的二级指标：
科技投入反映出一个国家或地区知识创造和技术支撑能力。这里的科技投入主要包括人员与经费投入，其中科技人员投入主要包括科技活动人员和R&D人员。科技经费投入则主要由地方财政拨款和R&D经费支出两部分构成。
科技成果在一定程度上反映出一个国家或地区的自主创新能力，这种能力主要体现在拥有自主知识产权的工业品的比重和质量方面。专利是衡量一国或地区自主创新能力的一项重要指标，可以在一定程度上反映出一个国家或地区的发明创造活动及其产出等。此外，科学技术论文的数量和质量也反映了科技活动的产出状况，是测度研究与发展活动成果的依据之一。
高新技术及经济发展指标属于地区技术绩效性指标，它反映了企业引进和利用技术创新的产出能力和效果，从技术发展水平来看，高新技术产业的发展状况不仅可以反映出一个地区科学技术发展的增长态势，还可以反映出当地科学技术转化为现实生产力的能力；从技术使用的效果看，由于科技实力实际上是一种动态的经济和社会发展的推动力，因此地方GDP以及人均GDP指标的选取可以折射出一个地区科技活动所产生的经济效益程度。
（三）基于因子分析法的科技综合实力评价模型
基于客观赋权法确定的权重具有较强的数学理论依据，加上在客观赋权法中较之于主成分分析法，因子分析法因其旋转使得因子变量更具有可解释性。因此，在综合评价模型中因子分析法的精密性以及解释性更强，基于此，本文选择运用因子分析法对安徽省各城市科技综合实力进行评估和排序。具体的，因子分析法的基本步骤包括：
1. 确认待分析的原指标是否适合作因子分析。用于因子分析的变量必须是相关的，如果原始变量都是独立的，意味着每个变量的作用都是不可替代的，则无法降维。这主要是通过对原指标先进行标准化处理，消除量纲对评价结果的影响，并求出标准化后的指标间的相关系数矩阵实现的。
2.确定因子数量，计算相关系数矩阵的特征值，并根据特征根大于1的原则，找出主因子及其贡献率；
3.对因子载荷矩阵进行正交旋转，使每个原始变量在主因子上载荷向0和1分化，从而可以对每个主因子的实际意义做出明确的解释；
4.计算因子得分。因子得分是每个因子在每个样本上的具体取值，此时，在各个指标数值均进行了标准化处理的前提下，评价对象的平均水平均为零分，因子得分为正说明高出平均水平，反之，则低于平均水平。
5.计算综合得分：综合得分由每个主因子的得分加权求和而得，其中权数由各个主因子的贡献率在累计贡献率中所占的比例确定。
虽然因子分析的计算过程比较复杂，但是借助SPSS16.0统计软件中的因子分析（FACTOR）模块可以高效快捷的完成上述运算，为实证分析提供了有力的运算支持。
三、安徽省各地市科技实力实证分析
