广东区域发展竞争力:基于因子分析法的省域比较

选取了上海、北京、浙江、江苏、福建、辽宁、山东等7个省市作为广东的比较对象,在包含了7个方面65个指标的区域发展竞争力评价指标体系的基础上,采用2004年的截面数据,利用因子分析法比较各个省市区域发展竞争力的差异,结果表明:广东的区域整体竞争力、潜力竞争力均居第3位,表现竞争力略低,居于第4位。

中国互联网区域发展竞争力评价指标体系研究

本文基于2014年第33次中国互联网络发展状况统计报告中的相关数据,构建中国互联网区域发展竞争力评价指标体系,结合多元统计分析中的综合评分法和系统聚类分析法对中国31个省、市、自治区的互联网区域发展竞争力水平进行一个综合的分析和评价,最后对两种方法的分析结果做出一个总结并提出建议。

广东区域发展竞争力:基于因子分析法的不同经济体比较

从不同发展阶段的经济体中选取了美国、日本、巴西、俄罗斯、新加坡、中国香港、韩国七个经济体作为广东的比较对象,在包含了七个方面、58个指标的区域发展竞争力评价指标体系的基础上,采用2004年的截面数据,利用因子分析法比较各个经济体区域发展竞争力的差异,结果表明:广东区域发展的整体竞争力排名第五、表现竞争力排名第四,但潜力竞争力却低于其它七个经济体,排名第八。

徐州市区域发展竞争力:基于因子分析法的江苏省城市比较研究

为推进建设新江苏进程,江苏省着力打造徐州为新的经济增长极来带动苏北的崛起。客观、准确地评价徐州的区域发展竞争力,提出提升徐州区域发展竞争力的对策,是缩短徐州与苏南城市差距的重点。基于此,文章运用多元统计分析方法,综合概括出影响江苏省城市区域发展竞争力的规模、结构和效率三个主因子,进而通过城市间比较分析,总结出江苏省城市区域发展竞争力的主要特征。在此基础上评定出徐州区域发展竞争力不足的现状,并从国际化、工业化等方面提出提升徐州区域发展竞争力的建议。

人工智能引领浙江产业新优势——浙江人工智能科技产业区域发展竞争力居全国第四

浙江省人工智能产业形成了从核心技术及产业、智能终端制造、行业智能化应用的完整产业链,与医疗、交通、制造、教育、农林、金融、司法、安全等各行业的融合发展浙江省人工智能产业领域基本覆盖了基础层、技术层和应用层三个层面,形成了从核心技术及产业、智能终端制造、行业智能化应用的完整产业链,与医疗、交通、制造、教育、农林、金融、司法、安全等各行业的融合发展.

基于因子分析法的区域经济发展竞争力研究

针对我国区域经济发展的竞争力,从宏观经济、产业结构、社会发展三个方面选取物价水平CPI、国内生产总值GDP等11个指标,构建了区域经济发展竞争力的综合指标体系.选择我国不同区域的14个省市,运用因子分析法,通过SPSS软件得到影响区域经济发展竞争力的三个主成分:宏观经济因子F1、居民消费因子F2和产业结构因子F3,并求出14个省市经济发展竞争力的综合排序,最终基于各省市的排名分别为东部沿海地区、京津翼地区和中西部地区的经济发展提供了合理的政策建议.

区域发展综合竞争力评价及可持续发展对策——以梅龙赣客家聚集区为例

以梅龙赣客家聚集区为例,阐述区域发展综合竞争力研究的意义,并就人口、资源、环境与区域发展的关系,建立区域发展综合竞争力评价模型及其指标体系,通过对梅州、龙岩、赣州区域发展综合竞争力的评价与分析,提出了该区域发展的对策。

以东、中、西三大区域视角对中国互联网区域化发展竞争力指标体系的构建

论文构建中国互联网区域化发展竞争力的指标体系,结合层次分析法(AHP)确定评价指标体系的权重,并利用线性加权综合评价法对中国互联网区域化发展竞争力的地区差异性情况进行一个综合的评价。按东、中、西部三大区域的划分方法,得出三大区域内各省、市、自治区的各项指标数据的得分值及排名,通过综合的得分值及排名了解各个区域的互联网区域化发展竞争力水平。最后,通过实证分析结论对构建的中国互联网区域化发展竞争力评价指标体系做一个总结,并提出改进建议。