行业竞争力

的共线性，从原始信息中提炼出主要的信息，用尽可能少的主成分来概括原始指标的主要信息。本文以提取主成分的累积贡献率达到 90%、特征值大于 1 来确定提取主成分的个数。

4.1.1主成分分析

主成分分析是由皮尔逊和霍特林提出的，该方法就是考虑各指标之间的相互关系，利用降维思想将多个指标转化为少数几个互不相关的指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法。在损失较少信息的前提下把多个指标转化为的几个综合指标，成为主成分，每个主成分都是原始变量的现行组合，且各主成分之间互不相关，这就使得主成分比原始变量更加具有优越性。

4.2渔业竞争力实证分析

4.2.1相关性分析

通过SPSS软件对霞浦县2006年到2016年期间的相关数据进行相关性分析，具体结果如下表所示：

原始数据相关性分析

A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 D1 D2 E1 E2 F1 F2 F3 F4 F5

A1 1 .998**.793**.990**.888**.957**-.340 -.125 .981**.395 -.012 -.012 .914**.992**.416 .833**.921**

A2 .998** 1 .754**.990**.869**.949**-.349 -.135 .983**.423 -.049 .023 .905**.991**.410 .819**.908**

A3 .793**.754** 1 .769**.868**.808**-.120 .007 .741**-.067 .382 -.368 .805**.777**.358 .771**.843**

B1 .990**.990**.769** 1 .847**.937**-.250 -.108 .978**.410 -.077 .023 .887**.985**.348 .795**.891**

B2 .888**.869**.868**.847** 1 .913**-.439 -.061 .864**.086 .237 -.212 .842**.858**.585 .884**.898**

B3 .957**.949**.808**.937**.913** 1 -.278 -.156 .973**.325 -.048 .038 .820**.937**.524 .952**.839**

C1 -.340 -.349 -.120 -.250 -.439 -.278 1 .056 -.331 -.072 .104 -.321 -.344 -.258 -.672*-.316 -.432

C2 -.125 -.135 .007 -.108 -.061 -.156 .056 1 -.118 -.452 .012 .118 -.235 -.169 .091 -.133 .092

D1 .981**.983**.741**.978**.864**.973**-.331 -.118 1 .436 -.165 .141 .834**.960**.467 .881**.851**

D2 .395 .423 -.067 .410 .086 .325 -.072 -.452 .436 1 -.441 .301 .429 .426 -.188 .231 .203

E1 -.012 -.049 .382 -.077 .237 -.048 .104 .012 -.165 -.441 1 -.934**.324 .036 -.183 -.066 .297

E2 -.012 .023 -.368 .023 -.212 .038 -.321 .118 .141 .301 -.934** 1 -.345 -.077 .289 .095 -.268

F1 .914**.905**.805**.887**.842**.820**-.344 -.235 .834**.429 .324 -.345 1 .934**.212 .667*.934**

F2 .992**.991**.777**.985**.858**.937**-.258 -.169 .960**.426 .036 -.077 .934** 1 .325 .792**.915**

F3 .416 .410 .358 .348 .585 .524 -.672*.091 .467 -.188 -.183 .289 .212 .325 1 .662*.381

F4 .833**.819**.771**.795**.884**.952**-.316 -.133 .881**.231 -.066 .095 .667*.792**.662* 1 .713*

F5 .921**.908**.843**.891**.898**.839**-.432 .092 .851**.203 .297 -.268 .934**.915**.381 .713* 1