【韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素實證探析8200字（論文）】

韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素實證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u29624韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素實證分析 1187221.1影響因素分析與指標的選取 1142801.1.1生產(chǎn)要素因素 113701.1.2需求狀況因素 2239411.1.3支持性產(chǎn)業(yè)因素 2107671.1.4企業(yè)戰(zhàn)略結構與競爭因素 3159391.1.5政府因素 3269721.2影響因素指標體系的建立與變量選取 3290271.3實證分析 5153741.3.1主成分分析法 6306511.3.2采用因子分析法的可行性檢驗 7260721.3.3主成分提取與命名 970501.3.4因子載荷矩陣與主成分得分 1141031.3.5逐步回歸與結果 131.1影響因素分析與指標的選取1.1.1生產(chǎn)要素因素文化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)要素是指文化企業(yè)在開發(fā)或者生產(chǎn)各種文化產(chǎn)品的過程中所需要投入的生產(chǎn)要素資源，文化產(chǎn)品大部分具有無形性，且文化產(chǎn)業(yè)是知識密集型產(chǎn)業(yè)，因此，文化產(chǎn)業(yè)對有形資源的需求較低，對人力資源的需求反而更高。因此對于文化產(chǎn)業(yè)影響因素的分析更側重于對人力資源的分析與研究。韓國發(fā)展文化產(chǎn)業(yè)起步較早，對于人力資源對文化產(chǎn)業(yè)的積極作用的認識比較深刻，為其增添文化產(chǎn)業(yè)競爭力奠定了一定的基礎。韓國文化產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量持續(xù)的增加，韓國還大量引進海外的人才，為海外人才提供相當豐厚的報酬，吸引大量人才。文化產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人數(shù)占韓國總人口的比例接近于10%。同時，資金對于文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也是必不可少的，文化產(chǎn)業(yè)對資金是具有高耗性的，充足的資金是保證韓國維持并提高文化產(chǎn)業(yè)競爭力的不可缺失的因素，若沒有充足的資金，文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展勢必會受到重重阻礙，也不利于文化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)規(guī)模效應。韓國的文化產(chǎn)業(yè)對于國內(nèi)的資金利用是比較充分的，為了進一步探究資金對文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響，在考慮國內(nèi)資金的同時，也要充分考慮文化產(chǎn)業(yè)對海外資金的利用情況，外商投資作為最直觀的海外資金，對韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的培育方面也存在著積極的推動作用，因此，本文也將外商投資納入到影響韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素之中。本文選取人口數(shù)、文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、高等教育入學總人數(shù)和外商直接投資額作為衡量文化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)要素的指標。1.1.2需求狀況因素韓國的地域狹小，人口約為50萬人，自然條件嚴重限制了韓國文化產(chǎn)業(yè)國內(nèi)市場規(guī)模的擴大，國內(nèi)市場的需求已經(jīng)逐漸達到飽和狀態(tài)，韓國必須轉戰(zhàn)海外市場，否則將嚴重阻礙韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的培育，甚至還會造成文化產(chǎn)業(yè)競爭力的縮減，為了使韓國文化產(chǎn)業(yè)繼續(xù)帶動其國內(nèi)經(jīng)濟增長，韓國必須積極拓展海外市場。因此，韓國在考慮消費者需求的時候必須充分考慮海外的需求狀況。韓國的“韓流”文化不僅在韓國國內(nèi)引發(fā)熱潮，其影響力逐步擴建到世界各地，受到國內(nèi)外人們的追捧，為韓國文化產(chǎn)業(yè)在國際上打開了知名度。韓國國內(nèi)以家庭為單位統(tǒng)計的家庭用于娛樂、文化的支出在家庭的總體支出中占據(jù)了重要的一部分。韓國家庭用于娛樂、文化支出從2460萬韓元增長到6427萬韓元，說明韓國國內(nèi)對文化方面的消費正在逐步的增加。隨著韓國政府不斷提供優(yōu)惠政策，韓國文化產(chǎn)品的出口更為順利，因此，奠定了韓國文化產(chǎn)品長期貿(mào)易順差的局面。隨著韓國文化產(chǎn)業(yè)的持續(xù)輸出、外國市場的逐步打開，致使韓國文化產(chǎn)品在國外的需求逐步地擴大，國外人民的需求與偏好直接影響了韓國的貿(mào)易結構。所以在研究韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的時候要充分考慮國內(nèi)外的需求狀況。因此，本文選取韓國人均GDP、韓國家庭用于娛樂、文化支出作為衡量韓國國內(nèi)需求的指標。選取世界人均GDP、按購買力平價衡量的居民最終消費支出作為衡量國外需求的指標。1.1.3支持性產(chǎn)業(yè)因素韓國近幾年正在逐步地探索建立數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的方式方法，特別注重將文化產(chǎn)業(yè)與高科技產(chǎn)業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)的融合，文化產(chǎn)業(yè)、高科技產(chǎn)業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)之間相互促進，有利于文化產(chǎn)業(yè)的升級轉型，使其擁有更高的附加值，能夠在很大程度上提升文化產(chǎn)業(yè)的競爭力。信息產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，使得一些文化產(chǎn)品的傳播方式發(fā)生了翻天覆地的變化，如圖書可以網(wǎng)上傳播，銷往世界各地。也使得其他國家文化產(chǎn)品的獲取變得非常容易，拓寬了文化產(chǎn)品的銷售渠道和供給范圍。高科技產(chǎn)業(yè)使得文化產(chǎn)業(yè)的形態(tài)變得更加小巧便捷，使文化產(chǎn)品的附加值越來越高，增強文化產(chǎn)業(yè)的競爭力。同樣，旅游業(yè)與文化產(chǎn)業(yè)之間也是密不可分的，“韓流”的風靡一時吸引了不少的外國游客，這樣對于韓國文化的海外輸出具有積極的影響，韓國政府充分利用發(fā)展韓國旅游業(yè)這一契機來帶動韓國文化產(chǎn)品的銷量的快速增長。這些產(chǎn)業(yè)與韓國文化產(chǎn)業(yè)密不可分，相互促進。因此，本文選取了海外旅游收入、訪韓外國游客來衡量旅游業(yè)對文化產(chǎn)業(yè)的影響，選取互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)個人用戶數(shù)（占總人口的比例）來衡量信息產(chǎn)業(yè)對文化產(chǎn)業(yè)的影響，選取研發(fā)投資來衡量高新技術產(chǎn)業(yè)對文化產(chǎn)業(yè)的影響。最后考慮到產(chǎn)業(yè)空間支持，選取了城市化率作為其衡量指標。1.1.4企業(yè)戰(zhàn)略結構與競爭因素文化產(chǎn)業(yè)競爭力的提升與文化企業(yè)的戰(zhàn)略制定和企業(yè)之間的相互競爭是脫離不了關系的。企業(yè)的經(jīng)營方式、經(jīng)營理念、戰(zhàn)略制定、營銷手段、同業(yè)競爭在一定程度上體現(xiàn)了一個國家整體的文化產(chǎn)業(yè)競爭力。但是上述的經(jīng)營方式、經(jīng)營理念等是難以量化的，也是難以進行橫向比較的。隨著韓國建立數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)進程的加快，對文化產(chǎn)業(yè)的內(nèi)涵、技術都有了更高的要求。對于文化企業(yè)來說，發(fā)展數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)是要進行大量的開發(fā)與研究，文化企業(yè)擁有科研人員的數(shù)量能夠在一定的程度上體現(xiàn)出該文化企業(yè)的整體實力，比如說，擁有科研人員較多的企業(yè)一般都是資金較為雄厚、技術較為先進的企業(yè)。故采取國內(nèi)整體的研發(fā)技術人員來表達企業(yè)戰(zhàn)略結構與競爭因素，能夠體現(xiàn)韓國國內(nèi)企業(yè)整體的科技水平，也可以衡量一個國家整體企業(yè)的實力。在21世紀的今天，科技競爭力越來越大，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的時候要考慮公司對技術人員的投入，這樣才能更好地衡量競爭力。本文選取研發(fā)技術人員來衡量企業(yè)戰(zhàn)略與競爭這一因素。1.1.5政府因素韓國文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開政府的大力支持，韓國政府早在20世紀末期就已經(jīng)注意到文化產(chǎn)業(yè)的重要作用，因此采用一系列政策與手段來發(fā)展文化產(chǎn)業(yè)。政府利用其權威性推動了韓國文化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展并為韓國文化產(chǎn)業(yè)積蓄了不少的競爭力，使韓國成為世界上文化產(chǎn)業(yè)實力較強的國家之一。世界上現(xiàn)有的文化強國，其能夠達到今天的高度是不能離開政府支持的。政府利用其宏觀調(diào)控的能力，保證文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠擁有充足的資源，同時，政府頒發(fā)的優(yōu)惠政策能夠吸引大量的企業(yè)紛紛投入到文化產(chǎn)業(yè)的建設中來，為文化產(chǎn)業(yè)的后續(xù)發(fā)展帶來了資金與人才，這些都是發(fā)展文化產(chǎn)業(yè)最為寶貴的資源。人均文化財政費用展示了政府對文化領域發(fā)展和生活質量改善的投資程度。由于在韓國沒有為文化休閑提供民間捐贈，政府投入財政資源是補充文化休閑市場運行的主要手段，為國民的文化休閑生活提供基礎設施，并投入各種項目，提高弱勢群體的文化享受權，為提高國民生活質量作出巨大貢獻。從量化的角度考慮，本文選取人均文化財政費用、政府對娛樂、文化和宗教的支出作為政府因素的衡量指標。1.2影響因素指標體系的建立與變量選取基于“鉆石模型”對影響文化產(chǎn)業(yè)的影響因素做了初步的分析與指標的選取，為后文評價體系的建立奠定了一定的基礎。本文以2003-2017年的數(shù)據(jù)作為樣本容量，以X1-X17表示對韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素進行分析，變量選取與數(shù)據(jù)來源見表1-1。本文選的的數(shù)據(jù)大都來源于韓國的統(tǒng)計網(wǎng)站，韓國網(wǎng)站上最新年份的數(shù)據(jù)還未進行公布，而且本文中選取得指標比較多，而且這17個指標在2003-2017年得數(shù)據(jù)都比較齊全，因此選擇的是2003-2017年得數(shù)據(jù)，以幫助我們能夠更好得進行實證分析。在因變量與目標層方面，選取韓國文化產(chǎn)業(yè)的銷售額（Y）表示韓國文化產(chǎn)業(yè)的競爭力。

表1-1韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力影響因素指標體系目標層要素層影響因素具體指標層數(shù)據(jù)來源韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力生產(chǎn)要素因素X1人口數(shù)韓國統(tǒng)計網(wǎng)X2文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)韓國統(tǒng)計網(wǎng)X3高等教育入學總人數(shù)國研網(wǎng)X4海外直接投資韓國統(tǒng)計網(wǎng)需求狀況因素X5世界人均GDP韓國統(tǒng)計網(wǎng)X6國內(nèi)人均GDP韓國統(tǒng)計網(wǎng)X7按購買力平價衡量的居民最終消費支出世界銀行X8家庭用于文化娛樂支出韓國統(tǒng)計網(wǎng)支持產(chǎn)業(yè)因素X9國際旅游外匯收入韓國統(tǒng)計網(wǎng)X10訪韓外國游客韓國統(tǒng)計網(wǎng)X11研發(fā)投資韓國統(tǒng)計網(wǎng)X12互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)韓國統(tǒng)計網(wǎng)X13互聯(lián)網(wǎng)個人用戶數(shù)（占總人口的比例）韓國統(tǒng)計網(wǎng)X14城市化率韓國統(tǒng)計網(wǎng)企業(yè)戰(zhàn)略與競爭因素X15企業(yè)擁有的研發(fā)人員韓國統(tǒng)計網(wǎng)政府因素X16政府娛樂、文化和宗教支出APEC統(tǒng)計X17人均文化財政韓國統(tǒng)計網(wǎng)1.3實證分析通常情況下，我們分析的問題涉及很多指標，并且每個指標幾乎都不是獨立的，它們既反映了我們所研究的某些信息，又反映了與這些信息相關的其他信息。在使用這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究某一問題時，指標太多，不僅會增加計算量，還會因為問題的復雜性而掩蓋問題本身。主成分分析法主要運用的是一種降維的思想，即利用少量的主成分指標獲得到大量的或相對大量的，且有代表性意義的信息。并將這一思想貫徹到整個研究分析當中，最后運用回歸分析方法解釋變量與主成分的相互影響關系。利用主成分分析法降維的同時，還應該考慮到主成分中包含信息的復雜性，本文指標較多，如將整體進行主成分分析，得出來的主成分將難以對其解釋和命名，不利于結果的分析。因此，本文借鑒尹文靜、王禮力（2011）在《農(nóng)民生產(chǎn)投資的影響因素分析——基于監(jiān)督分組的主成分回歸分析》尹文靜,王禮力.農(nóng)民生產(chǎn)投資的影響因素分析—基于監(jiān)督分組的主成分回歸分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟.2011(02）將分析出來的指標進行了分類分組，再將分組后的指標進行主成分分析，提取出來主成分，將各組的主成分與因變量進行逐步回歸，這樣可以從結果中直接看出應性因素對于因變量得作用。尹文靜,王禮力.農(nóng)民生產(chǎn)投資的影響因素分析—基于監(jiān)督分組的主成分回歸分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟.2011(02）1.3.1主成分分析法設有N個樣本，P個指標，為隨機向量，要尋找的公因子為，則模型：（1.1）（1.1）被稱為因子模型。A=aij為因子載荷矩陣，aij代表因子載荷，其實質就是公因子Fi和變量Xi的相關系數(shù)。為特殊因子，代表公因子以外的影響因素所導致的。根據(jù)上述原理算出相關系數(shù)矩陣R，通過此來的初步判斷能否進行因子分析。隨后求出因子載荷矩陣A，計算特征根λi，并提取特征值大于1的因子。通過上述構造的模型能夠將繁雜的指標進行降維，能夠清晰地看出韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響因素的主要成分。隨后將這些主成分計算出因子得分，并將因子得分與被解釋變量進行逐步回歸，這樣可以得出對韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力產(chǎn)生最直接影響的因素，分析過后，認為采用監(jiān)督分組的主成分分析更加科學，因此將17個指標分成了四組，各影響因素的監(jiān)督分組見表1-2：

表1-2影響因素的監(jiān)督分組因素分組原自變量因素生產(chǎn)要素變量X1人口數(shù)X2文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)X3高等教育入學總人數(shù)X4海外直接投資需求狀況變量X5世界人均GDPX6國內(nèi)人均GDPX7按購買力平價衡量的居民民最終消費支出X8家庭用于文化娛樂支出相關及支持產(chǎn)業(yè)變量X9國外旅游外匯收入X10訪韓外國游客X11研發(fā)投資X12互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)X13互聯(lián)網(wǎng)用戶個人數(shù)（占總人口比例）X14城市化率政府與企業(yè)變量X15企業(yè)擁有的研發(fā)人員X16政府娛樂、文化和宗教支出X17人均文化財政1.3.2采用因子分析法的可行性檢驗表4-3是相關系數(shù)矩陣，陰影部分代表的是4組分別的相關系數(shù)。從相關系數(shù)矩陣中可以看出變量間的相關性較強。但是，仍需要進行進一步的檢驗，常用的檢驗方法是巴特利特球度檢驗（Bartletttestofsphericity）和KMO（Kaiser-Meyer-0lkin）檢驗。

表1-3各組變量相關系數(shù)矩陣X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X17X11.000.948-.566.926.942.931.984.996.944.941.984.958.951.591.994.944.958X2.9481.000-.569.828.857.826.904.928.908.900.936.850.830.473.932.909.905X3-.566-.5691.000-.492-.319-.598-.522-.595-.530-.694-.685-.647-.562.274-.562-.750-.768X4.926.828-.4921.000.925.902.958.933.804.817.919.933.936.639.938.817.879X5.942.857-.319.9251.000.900.948.938.892.828.899.889.901.761.945.804.827X6.931.826-.598.902.9001.000.931.947.843.890.941.954.936.540.939.896.914X7.984.904-.522.958.948.9311.000.985.896.902.965.958.965.653.986.909.936X8.996.928-.595.933.938.947.9851.000.941.948.989.972.956.568.996.950.968X9.944.908-.530.804.892.843.896.9411.000.956.923.877.852.490.933.913.901X10.941.900-.694.817.828.890.902.948.9561.000.949.924.890.383.931.975.959X11.984.936-.685.919.899.941.965.989.923.9491.000.972.945.474.982.964.985X12.958.850-.647.933.889.954.958.972.877.924.9721.000.984.535.963.936.966X13.951.830-.562.936.901.936.965.956.852.890.945.9841.000.630.949.903.933X14.591.473.274.639.761.540.653.568.490.383.474.535.6301.000.591.363.378X15.994.932-.562.938.945.939.986.996.933.931.982.963.949.5911.000.928.952X16.944.909-.750.817.804.896.909.950.913.975.964.936.903.363.9281.000.984X17.958.905-.768.879.827.914.936.968.901.959.985.966.933.378.952.9841.000通過表1-4可以看出，四組變量的KMO值分別為0.689、0.836、0.751和0.701，皆大于0.65。一般認為KMO值大于0.6說明進行因子分析效果較好。而在Bartlett的檢驗中，四組的p值皆為0.000小于相應的顯著性水平0.01。因此，韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力影響因素指標體系及相關數(shù)據(jù)適合進行因子分析。表1-4KMO和Bartlett的檢驗組別第一組第二組第三組第四組KMO取樣適切性量數(shù).689.836.751.701巴特利特球形度檢驗近似卡方56.99395.530144.82271.534自由度66153顯著性.000.000.000.000

1.3.3主成分提取與命名在確定了能夠使用因子分析法的方法之后，對四組變量提取主成分。提取完主成分之后，能夠得到各組的碎石圖，可以直觀地看出每組能夠提取幾個主成分。根據(jù)圖4-1顯示，四組因子中都只有一個因子的連線較陡峭，所以每組皆只需要提取一個主成分。第4組第3組第2組第1組第4組第3組第2組第1組圖4-1第1組至第4組的碎石圖由表1-5可知，四組每組都只能提取出一個主成分，其特征值分別為3.203、3.825、5.024、2.910.同時提取出的第1組至第4組的主成分的貢獻率與累計貢獻率分別為80.076%、95.618%、83.726%和96.993%，每組主成分的累計貢獻率皆大于80%，說明在主成分提取過程中損失的信息量較少，主成分能夠涵蓋大部分信息，能夠較為全面的解釋原有信息。表1-5解釋的總方差組別成分初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%第一組13.20380.07680.0763.20380.07680.0762.60515.11795.1933.1671.18299.3754.025.625100.000第二組13.82595.61895.6183.82595.61895.6182.1022.55598.1743.0601.49299.6664.013.334100.000第三組15.02483.72683.7265.02483.72683.7262.73812.30496.0303.1833.05599.0854.033.55499.6395.015.24399.8826.007.118100.000第四組1232.910.078.01296.9932.596.41196.99399.589100.0002.91096.99396.993將原有的4組變量17個指標用4個主成分來表示，因為每組都只能得出一個主成分，因此不用運用到因子的旋轉，故可以直接對第1組至第4組的主成分進行命名，將第一組的主成分命名為“F1生產(chǎn)要素主成分”；第二組的主成分命名為“F2需求狀況主成分”；第三組的主成分命名為“F3相關及支持性產(chǎn)業(yè)主成分”；第四組主成分命名為“F4政府與企業(yè)主成分”。1.3.4因子載荷矩陣與主成分得分經(jīng)由之前的主成分分析已經(jīng)得出了因子載荷矩陣，如表4-6中“成分”列所示，之后使用因子載荷矩陣中的數(shù)據(jù)，通過公式分別計算各組主成分的系數(shù)矩陣，即表4-6中的“特征向量（權重/系數(shù)）”列。其中，ti為第i組主成分的系數(shù)矩陣，ai則為第i組的成分矩陣，mi為第i組主成分的特征值，即表1-4中提取平方和載入列的合計部分的數(shù)值。表1-6因子載荷矩陣（成分矩陣）與因子系數(shù)變量成分特征向量（權重/系數(shù)）第一組X1人口數(shù)0.9770.545904X2文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)0.9490.530259X4海外直接投資0.9240.51629X3高等教育入學總人數(shù)-0.702-0.39225第二組X8家庭用于文化娛樂支出0.9890.505686X7按購買力平價衡量的居民最終消費支出0.9880.505174X5世界人均GDP0.9680.494948X6國內(nèi)人均GDP0.9660.493925第三組X12互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)0.9790.436775X11研發(fā)投資0.9770.435883X13互聯(lián)網(wǎng)用戶個人數(shù)（占總人口比例）0.9740.434544X10訪韓外國游客0.9520.424729X9國外旅游外匯收入0.9440.42116X14城市化率0.6030.269025第四組X17人均文化財政0.9940.58269X16政府娛樂、文化和宗教支出0.9860.578X15企業(yè)擁有的研發(fā)人員0.9750.57156提取方法：主成分已提取了1個成分由上表中的特征向量可得各組主成分的表達式如下：（1.3）（1.4)（4.5）（4.6）由表達式可知每個指標對于各自提取出來的主成份的影響大小以及影響的方向，并由各組主成分表達式計算得出因子得分，由表4-7可知四個分組的主成分得分基本都隨著時間的推移而增加，中間存在波動但總體波動范圍不大。表1-7因子得分表主成分F1F2F3F42003年-1.19256-1.78278-1.82485-1.318922004年-1.15823-1.54931-1.31834-1.262442005年-1.17985-1.14976-1.10765-1.057202006年-1.10763-.79328-.83400-.852672007年-.70976-.35413-.64619-.817102008年-.66690-.25411-.31830-.635152009年-.45950-.42688-.16661-.370352010年.05100.06582.07322-.081462011年.37552.48778.28428.162552012年.48709.64399.46132.393122013年.66854.74540.67024.667492014年.74706.949281.03253.869792015年.96924.95143.987711.244622016年1.377111.097271.423971.537082017年1.798881.369281.282671.520651.3.5逐步回歸與結果接下來運用SPSS軟件對上述的因子得分和解釋變量進行逐步回歸。如果F統(tǒng)計量足夠小，每一步都會將所有不在回歸方程中的具有最小F統(tǒng)計量的值得變量加入方程，反之，則剔除，直至沒有變量可以加入或剔除為止。使用之前分析得出的主成分F1-F4對韓國文化產(chǎn)業(yè)銷售額Y進行逐步回歸。對各因變量做逐步回歸的預估模型如下：（4.7）其中，Y是被解釋變量，β是與Y相關的各因子系數(shù)，逐步回歸根據(jù)F統(tǒng)計值小于0.05的原則輸入變量，并且根據(jù)F統(tǒng)計值大于0.1的原則移除變量。由表1-8可知，對于因變量Y引入的變量為F3，F(xiàn)1、F2、F4被移除。表1-8輸入/出去的變量模型輸入的變量除去的變量方法1REGRfactorscore1foranalysis3.步進（條件：要輸入的F的概率<=.050，要除去的F的概率>=.100）。a.因變量：Y表1-9與表1-10中顯示了模型回歸方程的判定系數(shù)、調(diào)整后的判定系數(shù)、F檢驗值、顯著性檢驗P值。表1-9模型摘要模型RR2調(diào)整后R2標準估算的誤差更改統(tǒng)計R2變化量F變化量自由度1自由度2顯著性F變化量1.977a.954.9517520815.045.954251.149112.000a.預測變量：（常量）,REGRfactorscore1foranalysis3表1-9顯示，對于Y的逐步輸出了F3一個變量后Ｒ２=0.954，調(diào)整后R2為0．951，說明樣本回歸直線對樣本的擬合程度非常高，模型通過擬合優(yōu)度檢驗。表1-10Anova表模型平方和自由度均方F顯著性1回歸14205639845239522.000114205639845239522.000251.149.000b殘差678751907326669.2001256562658943889.100總計14884391752566192.00013a.因變量：Yb.預測變量：（常量）,REGRfactorscore1foranalysis3通過觀察表1-10回歸變量的P值小于0.05，即變量對回歸方中起顯著性作用，保留其在回歸方程中。由于本次回歸的主要目的是分析四個主成分對于各因變量影響力度的大小，并不需要進行預測，故選擇標準系數(shù)結合之前分析得出的各主成分的表達式來分析主成分對于因變量的影響力度。表1-11系數(shù)與t檢驗模型未標準化系數(shù)標準化系數(shù)t顯著性相關性共線性統(tǒng)計B標準誤差Beta零階偏部分容差VIF1（常量）63014712.2282032808.54030.999.000REGRfactorscore1foranalysis336901602.6112328518.733.97715.848.000.977.977.9771.0001.000a.因變量：Y表1-11顯示了逐步回歸分析的非標準化系數(shù)、標準化系數(shù)、t統(tǒng)計量、顯著性系數(shù)等，最終得到方程如下：（4.8）基于傳統(tǒng)與修正的鉆石模型分析了可能影響韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的各項因素，并通過選取能夠代表各項因素的具體指標構建起5個方面17個指標的競爭力影響因素體系，選取2003年－2017年的數(shù)據(jù)作為原始變量進行實證分析。因選取的指標數(shù)量過多，且通過檢驗各個指標具有一定的重合性和覆蓋性，故選取主成分分析法，對所選取的多指標進行降維處理，并將17個指標分成了4大類，采取監(jiān)督分組的主成分回歸分析法來探究韓國文化產(chǎn)業(yè)競爭力的影響