基于典型相关分析的科技民生的实证,该文是关于相关分析论文写作参考范文与实证研究和民生和科技方面论文写作参考范文.
相关分析论文参考文献：
摘 要：本文基于科技民生的概念,构建了科技民生的影响因素和民生发展领域这两个综合指标体系,在此基础上,采用了中国32个省份以及直辖市2010~2014年的民生数据,先运用主成分分析法对这两个指标体系进行了主成分提取,然后利用典型相关分析的方法探究了这两个指标体系之间的关系.研究发现：科技民生的影响因素不仅包括了科技因素,还应该包括人口政策和城市概况两个因素,他们与民生在居民生活水平、就业情况、医疗卫生情况、资源环境和交通等领域的发展都有着显著的关系,其中城市概况的影响作用最大.说明国家在进行科技民生建设的时候,应该考虑到科技、人口政策和城市概况这些因素的总体影响,构建一个综合的政策体系来解决民生问题,而不能只着重于科技的投入.
关键词：科技民生；民生发展；政策体系；城市概况；典型相关分析
一、 前言
我国在中国十七大报告里就明确指出,深入贯彻和落实科学发展观的核心任务是“以人为本”,并且提出“加快推进以改善民生为重点的社会建设” [1].2011 年,中国科技部发布了《关于加快发展民生科技的意见》,指出了“以人为本,发展为民”的指导思想[2].这说明了国家对于科学技术的发展不仅着眼于科学实验成果的产出,更加关注其与民生层面的融合,通过科技的进步解决民生问题[3].在这样的指导思想推动下,科技民生的概念应运而生,并且迅速得到了政府和各界学者们的重视,有关科技民生的研究从评价、发展战略、供需侧等各个层面陆续开展,取得了丰富的理论成果[4].
陈俊杰,崔永华(2012) [5] 认为科技民生的建设至少包含三个层面的内容：发展面向基本需求的科技,由企业主导,直接服务于民生的科技和有助于民生产业提升的科技；发展面向公共需求的技术和由政府主导,能够解决民生问题的公共科学产品和重大关键技术；构建促进科技民生发展的政策体系,合理制定一些科技政策、人口政策、城市规划政策等,从而直接或者间接地涉及到人民的衣食住行、医疗教育、安居乐业.所以科技民生的建设应该是构建为改善民众基本生活和生存条件、提高基本发展机会和发展能力以及优化基本保障权益的技术和政策的综合体系[6].由此可见科技民生发展的趋势是,不单纯着重发展科学技术,还从各个层面关注人民生活需求、研究民生问题的解决方法并据此构建惠及民生的政策体系[7].
根据科技民生建设的趋势特征,科技民生的研究对象应该包含一切能够使民生更好发展,更快发展的因素,其关注的重心应该放在“民生”二字上.而政府在进行科技民生建设工作的时候,必须要针对民生发展的多个领域,要考虑到影响民生发展的多种因素.但就以往文献的研究内容而言,有关科技民生的研究都集中在科技的进步发展对民生领域的影响上,研究的结果都只是表明科技进步是影响民生发展的一个重要因素,没有综合考虑可能对民生有重要影响的其他因素,使得科技民生的研究不够全面.本文综合考虑了影响民生发展的多种因素,并在这些因素中挑选出影响力较大的因素,研究它们对民生各个领域的影响效果,从而为政府科技民生建设工作的开展提供依据和对策,更好地促进民生重点领域的快速发展.就研究方法来说,现阶段大部分关于科技民生的研究都是基于定性分析的,只有少部分是运用了定量分析的方法,并且着重于分析科技与民生发展之间的定量关系.董晔(2011) [8] 使用了多元线性回归模型对新疆省科技进步与民生发展的关系进行了研究,获得了科技作为因变量,民生各领域作为自变量的线性回归模型.李晶（2012）[9] 则进一步使用多元线性回归模型对全国科技进步与民生的关系进行了探究,并把结果与新疆省的研究结果进行了对比,发现科技资源投入和科技成果产出对新疆和全国的民生发展都有着重大的影响.孙庆刚（2011）[10] 先利用相关关系法和因子分析法对数据进行了浓缩,再用浓缩后的数据进行多元线性回归分析,探究了科技进步和民生发展的关系.王慧慧（2014）[11]注重民生发展的多种影响因素,利用多元线性回归模型探究了民生因素对居民幸福感的影响,发现居民幸福感与多种因素都有一定程度的相关.然而多元线性回归模型不能完全解释科技与民生之间的关系,因为科技民生系统是一个充满交叉和反馈的非线性模式[12]；安尼瓦尔. 阿木提（2010）[13] 使用了因子分析法对科技进步和经济社会发展状况进行了评价,并构建出协调度评价函数；董晔(2010) [14] 在另外一篇文章中又运用了协整分析以及Granger 因果关系验证两种定量分析方法研究了新疆省科技进步与民生发展的互动关系；史金召（2016）[15] 通过构建结构方程模型,研究了居民科技民生使用行为的影响因素和路径关系；周晓利（2016）[4] 利用相关分析探究了科技进步的资本投入、人力投入和成果产出对民生发展的影响.综合分析以上的文献,现有的关于科技民生定量分析的研究存在三点局限：研究的对象和数据只是集中在某省份、地区的民生数据,各地区发展层面及政策层面都不能代表我国的整体情况,因此无法全面地研究我国科技与民生发展的状况；现有文献的定量分析大多数只能证明科技是民生发展的一个影响因素,较少文献综合考虑民生发展的多种影响因素；分析方法集中于利用线性模型的研究方法,但是民生发展的多种影响因素与民生发展并非是呈现明显的线性关系,所以,应该通过一些非线性关系的研究方法来衡量多种影响因素与民生发展之间的关系.
在此背景下,本文采用定量分析方法,通过对影响民生发展各领域的数据进行分析,研究影响科技民生的影响因素与民生各个领域的关系.本文收集了中国大陆31 个省份、自治区以及直辖市的民生各领域数据,采用2010 年~2014年的面板数据来扩大样本的容量,首先结合以往文献的理论研究和实际的经济意义,筛选出影响民生发展的三个重要因素,人口情况,科技情况和城市概况,然后运用主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）得到这三个影响因素的综合结果（自变量）以及民生发展各个领域的变量的综合结果（因变量）,最后运用典型相关分析（CanonicalCorrelation Analysis, CCA）来探究自变量和因变量之间的关系,从而发现这三个影响因素对民生发展各个领域的影响作用,为政府制定科技民生建设政策提供依据.
二、研究方法及指标选择
2.1 研究方法
2.1.1 主成分分析法的基本思想
主成分分析是考察多个变量之间是否存在相关性的一种多元统计方法,从原始的多个变量间通过线性组合导出少数几个互不相关的主成分,使他们能够尽量保留原始变量的信息,来揭示原始变量的内部结构.
2.1.2 典型相关分析的基本统计思想
典型相关分析是研究两组变量之间的整体相关关系的多元统计研究方法.其做法是：将第一组变量通过线性组合生成一个典型变量作为自变量,将第二组变量也通过线性组合生成另一个典型变量作为因变量,这两个典型变量之间是互不相关的,且能够代表原始变量大部分的信息,然后再研究这两个典型变量之间的相关关系.典型相关分析将研究原始的两组变量之间的相关关系转化为了研究两个典型变量之间的相关关系,达到了降维的效果,把握问题本质[16].
2.2 研究指标选择
基于上文的分析,影响民生发展的因素是多方面的.而且根据北京师范大学“中国民生发展报告”课题组的研究,民生发展也必须要从多角度、多层面来度量和评价[17].通过对科技,人口,居民消费水平和就业等十多项指标的筛选,并结合指标的实际经济意义,本文确定了下面两组指标为分析基础：
第一组指标包括：人口情况（x1）、科技情况（x2）和城市概况（x3）,如表2-1 所示,作为“科技民生影响因素”.其中,人口情况（x1）对社会民生的发展有着多层面的影响,在经济层面,人口情况影响着生产、就业、储蓄等因素进而影响居民的消费结构,在社会层面,人口情况则直接影响了社会保障体系、医疗卫生状况等[18]；而科技（x2）的进步一直都是政府促进民生发展的重要手段,其对民生有着深远的影响；城市概况（x3）则衡量了城市的“宜居”水平,这包括了居民的生活质量和城市的发展水平两个方面,居民的生活质量与现有居民的幸福感有着较强的正向相关性,而城市较高的发展水平则意味着较优越的居住感受,进而能够吸引更高层次的外来移民,有利于民生各方面更好的发展.因此,城市“宜居”已是我国政府科技民生建设工作的核心目标[19].综上所述,这三个指标对科技民生发展的影响都有着实际的意义和较大的影响.
第二组指标包括：居民消费水平情况（y1）、教育情况（y2）、就业情况（y3）、医疗卫生情况（y4）、交通情况（y5）、通讯情况（y6）和资源环境（y7）,如表2-2 所示,作为民生发展.
三、数据分析
3.1 科技民生影响因素与民生发展的降维处理
依据上文构建的指标特点来看,每个指标都是由一个民生领域的几个方面的变量构成,使用R 语言对每个指标的各个变量之间的相关系数绘制相关系数可视化图,发现变量之间存在着相互重叠的信息,以就业这个指标为例,如图3-1所示,城镇失业人数和城镇就业人数两个变量的相关系数是0.66,可视化的颜色较深说明存在着重复的信息.而且每个指标涵盖的变量较多,难以做进一步的相关性分析,所以必须对每一个指标的诸多变量进行降维处理,这样既可以消除变量之间的重叠信息又可以把指标的维度降低,方便后面的分析.采用主成分分析法进行降维处理.
3.1.1 科技民生影响因素的降维处理
如表3-1 所示,人口的第一主成分的特征值为1.637>1,方差的贡献率为81.866%,第二主成分的特征值为0.363<1,所以这里提取第一主成分（Z11 等于 0.553x11– 0.553x12）；科技的第一主成分的特征值为9.428> 1,方差的贡献率为94.286%,第二主成分的特征值为0.303< 1,提取第一主成分（Z21 等于 0.102x21 + 0.103x22 +0.105x23 + 0.094x24 +0.105x25 + 0.105x26+ 0.104x27 + 0.105x28 + 0.103x29 + 0.105x210）,；城市概况的第一主成分的特征值为5.089> 1,方差的贡献率为72.699%,第二主成分的特征值为1.113> 1,方差的累计贡献率为15.904%,虽然特征值大于1,但是方差贡献较小,因此只抽取第一主成分（Z31 等于 0.117x31 + 0.183x32 + 0.18x33 + 0.189x34 +0.185x35 + 0.119x36 + 0.182x37）进行分析,第一主成分（Z31）主要表达了城市污水日处理能力、道路清扫保洁面积、供水综合生产能力、生活垃圾清运量和市容环卫专用车辆设备5个变量.
3.1.2 科技民生发展的降维处理
如表3-2 所示,居民消费水平的第一主成分的特征值为2.203> 1,方差的贡献率为73.429%,第二主成分的特征值为0.719< 1,所以只提取第一主成分（Z41 等于 0.293y11 + 0.428y12+ 0.43y13）；教育的第一主成分的特征值为1.805> 1,方差的贡献率为60.172%,第二主成分的特征值为1.01>1,虽然特征值大于1,但是方差贡献率只有33.656%,所以只提取第一主成分（Z51 等于 0.076y21 + 0.52y22 +0.528y23）；就业的第一主成分的特征值为1.709> 1,方差的贡献率为85.44%,第二主成分的特征值为0.291,只提取第一主成分（Z61 等于 0.541y31+ 0.541y32）；医疗的第一主成分的特征值为1.725> 1,方差的贡献率为86.263%,第二主成分的特征值为0.275< 1,所以只提取第一主成分（Z71 等于 0.538y41 + 0.538y42 +0.131y43）；交通的第一主成分的特征值为1.089 < 1,方差的贡献率为54.458%,第二主成分的特征值都为0.911 <1,所以只提取第一主成分（Z81 等于 0.678y51 + 0.678y52）；通讯的第一主成分的特征值为2.479> 1,方差的贡献率为82.635%,第二主成分的特征值为0.482 < 1,只提取第一主成分（Z91 等于 0.392y61 +0.379y62 - 0.326y63）；资源与环境的第一主成分的特征值为1.36> 1,方差的贡献率为45.321%,第二主成分的特征值为1.093>1,方差的贡献率为36.449%,所以提取两个主成分,由于第一成分能够代表所选取指标的大部分信息,所以只提取第一主成分（Z101 等于 0.367y71 + 0.64y72+ 0.437y73）
3.2 科技民生影响因素与民生发展之间的典型性相关性分析
对民生各领域的数据进行了主成分降维处理之后,得到了科技民生影响因素的三个指标（Z11,Z21,Z31）和民生发展的七个指标（Z41,Z51,Z61,Z71,Z81,Z91,Z101）为了能够探究科技民生影响因素和民生发展之间的关系,本文进一步把这两组的指标分别进行综合,通过两个综合变量之间的关系来揭示科技民生影响因素和民生发展各个领域之间的相关性,即使用典型相关分析法进行分析.
3.2.1 典型相关系数
组内指标的相关性分析显示,两个组内的各个指标之间大部分都是相关性较小的,这也是上一步进行了主成分分析之后要得到的结果.然后,在进行了组内指标相关性分析和组间指标相关性分析的基础上,使用SPSS 19.0 软件计算出两组指标综合得出的典型变量之间的典型相关系数和显著性检验系数,如表3-3 所示.实验的结果得到了三对典型变量（U1-V1,U2-V2,U3-V3）,其典型相关系数分别是：0.964,0.703,0.445.在5% 的显著性水平下,第三对典型变量（U3-V3）的P 值是0.367,是不显著的,而第一对典型变量（U1-V1）和第二对典型变量（U2-V2）均显著.由于第一对典型变量已包含了92% 以上的信息量,因此只取第一对典型变量（U1-V1）进行分析即可.
3.2.2 典型相关模型
SPSS19.0 软件计算得到的典型系数有原始典型系数和标准化典型系数两种结果.一般认为采用标准化典型系数能够消除指标之间的量纲差异,尽管上一步的主成分分析已经消除了指标之间由量纲差异产生的大部分影响,但是为了分析结果的准确性和可靠性,本文仍然选择使用标准化的典型系数来构建典型相关模型.来自科技民生影响因素的第一典型变量：
U1 等于 -0.177Z11 + 0.414Z21 + 0.535Z31
来自民生发展的第一典型变量：
V1 等于 0.291Z41 + 0.022Z51 + 0.658Z61 -0.154Z71 + 0.161Z81 +0.203Z91 + 0.005Z101
从科技民生影响因素的第一典型变量的表达式可以看出,Z31（城市概况）具有最大的典型系数（0.535）；其次是Z21（科技情况）的典型系数是（0.414）,而Z11（人口情况）具有最小的系数（-0.177）,虽然人口情况的典型系数最小,但是考虑到前面的主成分分析只提取了人口情况的部分信息,该系数依然能够表明人口情况是具有一定影响力的,而且是负面影响作用.可见,U1 的主要因素是Z21（科技情况）和Z31（城市概况）,其次是Z11（人口情况）；从“民生发展组”的第一典型变量V1 的表达式可以看出,Z61（就业情况）和Z41（居民消费水平情况）的典型系数最大,其次是Z91（通讯情况）,Z81（交通情况）和Z71（医疗卫生情况）.Z51（教育情况）和Z101（资源环境）非常小,可见,民生发展方面,V1 主要代表了Z61（就业情况）和Z41（居民消费水平情况）,其次是Z91（通讯情况）,Z81（交通情况）和Z71（医疗卫生情况）.但是,利用典型系数来解释变量的重要性要谨慎,因为系数小可能是代表该变量没有影响,也可能是该变量与其他变量存在共线性或者是在主成分分析的步骤中信息量被部分提取的缘故.因此必须进一步进行典型结构分析[15].
3.2.3 典型结构分析
典型结构分析的作用是探究在每一对典型变量中,各个构成的原始变量所贡献的比例,即典型变量受到每个原始变量的影响程度和正负面作用.这需要用到典型结构相关系数,也称典型载荷,其衡量了原始变量与典型变量之间的相关性,典型载荷的绝对值越大,典型变量受原始变量的解释程度就越深.相应地,衡量典型变量与另外一组原始变量之间的相关性的指标,称为交叉载荷.从表3-4 中可以看出,科技民生影响因素的第一典型变量U1 和Z21,Z31 有高度的正相关关系,典型相关系数分别是0.94,0.972.这说明科技情况（Z21）和城市概况（Z31）都是与民生发展有着密切的相关关系,其中,城市概况的相关性最大.另外,U1 和Z11 之间也有着中等程度的相关关系,典型相关系数是-0.508,说明人口情况（Z11）对民生发展也有一定程度的影响力.总体而言,科技民生影响因素的指标和第一典型变量U1 呈正相关,而人口情况（Z11）与U1 呈负相关是因为该指标衡量的是人口的增长率和人口老龄化程度,基于我国目前的人口结构状况,这两个指数对民生发展的后劲和可持续性有一定的负面影响.民生发展的第一典型变量V1 与Z61,Z41,Z81 高度正相关,其中以Z61 最高,典型相关系数分别是0.912,0.782 和0.762,体现了就业情况（Z61）,居民消费水平（Z41）和交通情况（Z81）在反映民生发展状况上占据了主导地位.而V1 与Z91 和Z101 也呈现中等程度的相关性,典型相关系数分别是0.449,0.539,这说明通讯情况（Z91）和资源环境（Z101）也能够在一定程度上反映民生发展状况.另外,Z51 和Z71 与V1 呈现低相关,与V2 呈现中等程度相关,但V2 上汇集的信息量有限,所以V2在民生发展状况中的贡献程度也明显比其他指标低.由于第一对典型变量U1 和V1 之间高度相关,导致科技民生影响因素的三个指标和民生发展的第一典型变量V1 呈现高度的相关.结合各个指标的具体含义,典型结构分析显示出的结构上的一致性揭示了科技民生影响因素对民生发展的深远影响作用.同时,结构分析和前面的典型结构模型分析的结论之间也存在着一致性,这也证明了典型相关分析所得到的结果具有较好的可信度.
四、结语与建议
本文利用中国31 个省份以及直辖市2010~2014 年的民生数据,通过探究科技民生影响因素与民生发展之间的相关关系和相关结构,得出了以下几个结论：（1）对民生发展有重要作用的影响因素并不仅仅是科技因素上,从典型相关分析的结果来看,人口因素以及城市的发展现状,规划情况等因素与民生各个领域之间也是存在着极大的相关性,尤其是城市的发展概况.较高的城市发展水平能够吸引更多的外来资本的注入和人才的流进,增加就业的岗位和人才的储备,从而极大地促进就业状况.另外,城市的合理规划建设,智能化的管理能改善城市的交通状况,有利于民生出行的便捷和安全.城市良好的居住环境,能有效地提升居民的生活质量,提高居民的消费水平,从而显著地增强民生幸福感.而人口的过度增多和人口老龄化的程度增加会制约民生各领域的发展也说明了人口政策应该适应民生的发展状况.所以制定合理的人口政策,科学地规划城市的发展建设,提高城市的管理智能化,以及改善城市的生态环境应当成为政府发展科技民生,做好民生工作不可忽视的核心.（2）虽然民生发展受到多个因素的共同作用,但是科技依然在民生的发展中占据着重要的地位,科技是第一生产力,许多民生领域的进步都离不开科技的助力,现在科技已经俨然成为了民生发展的支柱性力量,所以科技民生工作也应该促进一切惠及民生的科学技术的研发和投入.（3）民生各个领域之间的发展是相互影响、相互促进的,发展科技民生不能单纯地只考虑一个因素对民生的影响,而是要综合考虑多个因素,纵观全局,分析清楚各个因素之间的相关关系和作用,找到能够解决民生问题的核心影响因素,才能从多方面促进民生的协调发展,促进社会的和谐进步.
上述的结论对于政府在制定科技民生建设相关政策措施的时候有着重要的意义：首先,应该重视科技投入对民生发展的促进作用,积极推动“科技惠民服务工程”,以提高人民群众在医疗卫生,教育就业和生活环境等各方面的质量和水平；其次,不能单纯只在科技一个领域上进行大幅度的投入和研发,科技的过度和盲目的投入反而会给人民的生活环境带来负面的影响,在促进生产方面的科技发展的同时,也应该注意在大气污染治理、污水和废水综合治理、城乡各类废弃物治理和循环以及节能减排等领域进行科技研发；再次,民生的发展还需要人口、城市治理和规划等方面的政策支持,一个有效解决民生问题的合理的综合政策体系也是提高民生质量和生活水平的重要因素,在这样的环境下,科技成果才能更好地惠及民众.
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