基于主成分分析理論看數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位

葛楓吶

摘 要：通過對從2006—2012年數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)收入情況的主成分分析得出在我國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)分類現(xiàn)狀中的互聯(lián)網(wǎng)期刊、博客、手機出版、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)動漫、互聯(lián)網(wǎng)廣告處于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)地位，其次是電子書、數(shù)字報紙和在線音樂；并且各分類產(chǎn)業(yè)的均衡性和規(guī)模呈良性發(fā)展態(tài)勢。

關(guān)鍵詞：數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)；主成分分析；主導(dǎo)地位

目前數(shù)字出版產(chǎn)品形態(tài)主要包括電子圖書、數(shù)字報紙、數(shù)字期刊、網(wǎng)絡(luò)原創(chuàng)文學(xué)、網(wǎng)絡(luò)教育出版物、網(wǎng)絡(luò)地圖、數(shù)字音樂、網(wǎng)絡(luò)動漫、網(wǎng)絡(luò)游戲、數(shù)據(jù)庫出版物、手機出版物（彩信、彩鈴、手機報紙、手機期刊、手機小說、手機游戲）等。但各分類產(chǎn)業(yè)在數(shù)字出版中所占的地位并不盡相同，以下將對各產(chǎn)業(yè)所處的地位進行分析，并由此可以得到一些促進數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)發(fā)展的啟示。

1 主成分分析的理論和模型

主成分分析常運用線性組合的方法將研究中初始存在的P個指標(biāo)轉(zhuǎn)換成非相關(guān)指標(biāo)，設(shè)F1表示原變量的第一個線性組合所形成的主成分指標(biāo)，即11112121...ppFaXaXaX=+++，由數(shù)學(xué)知識可知，每一個主成分所提取的信息量可用其方差來度量，其方差Var（F1）越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的線性組合中選取的F1應(yīng)該是X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來p個指標(biāo)的信息，再考慮選取第二個主成分指標(biāo)F2，為有效地反映原信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出現(xiàn)在F2中，即F2與F1要保持獨立、不相關(guān)，用數(shù)學(xué)語言表達就是其協(xié)方差Cov（F1， F2）=0，所以F2是與F1不相關(guān)的X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F2為第二主成分，依此類推構(gòu)造出的F1、F2、……、Fm為原變量指標(biāo)X1、X2……XP第一、第二、……、第m個主成分。

11111221221122221122...............ppppmmmmppFaXaXaXFaXaXaXFaXaXaX=+++..=+++....=+++.

F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m（m≤p）為構(gòu)造的新變量指標(biāo)，即原變量指標(biāo)的第一、第二、……、第M個主成分。

2 數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)分類的主成分分析

2.1 選取指標(biāo)與數(shù)掘

研究數(shù)掘來源于《2012-2013中國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)年度報告》，對2006-2012年產(chǎn)業(yè)分類收入狀況的綜合指標(biāo)進行主成分分析，并以互聯(lián)網(wǎng)期刊等9個分類為初始指標(biāo)，運用PASWStatistics21對其進行主成分分析。

2.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)難化

運用PASW Statistics21的描述分析功能將初始數(shù)據(jù)標(biāo)難化。

2.3 指標(biāo)間的相關(guān)性判定

使用降維因子分析的主成分方法抽取、系數(shù)描述統(tǒng)計，即可獲得相關(guān)性矩陣、解釋的總方差和成分矩陣（初始因子載荷矩陣）等信息。

2.4 主成分個數(shù)的確定

主成分個數(shù)的確定依據(jù)是主成分對應(yīng)的特征值大小，后者意味若主成分影響力度的大小，從表4提取的四個主成分和表5的數(shù)據(jù)反映互聯(lián)網(wǎng)期刊、博客、手機出版、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)動漫、互聯(lián)網(wǎng)廣告指標(biāo)擁有第一主成分的優(yōu)勢，第二主成分則是電子書、數(shù)字報紙和在線音樂，且第三主成分補充了在線音樂和電子書的指標(biāo)信息，第四部分補充了數(shù)字報紙的指標(biāo)信息。所以提取四個主成分是可以基本反映全部指標(biāo)的信息， 所以決定用四個新變量來代替原來的九個變量。

2.5 主成分表達式與綜合模型

成分矩陣表5數(shù)據(jù)除以主成分對應(yīng)的特征值，分別為7.891、0.700、0.309、0.099，求平

方根可得四個主成分指標(biāo)所對應(yīng)系數(shù)，與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)相乘即為主成分表達式。

F1=0.121ZX1+0.114ZX2+0.108ZX3+0.121ZX4+0.114ZX5+

0.122ZX6+0.124ZX7+0.118ZX8+0.125ZX9

F2=1.368ZX1-1.281ZX2+1.22ZX3+1.361ZX4+1.284ZX5-

1.373ZX6-1.397ZX7-1.333ZX8-1.41ZX9

F3=-3.100ZX1-2.903ZX2-2.764ZX3+3.084ZX4+2.909ZX5-

3.110ZX6-3.165ZX7+3.019ZX8-3.194ZX9

F4=9.677ZX1+9.061ZX2+8.626ZX3-9.626ZX4+9.081ZX5+

9.707ZX6-9.879ZX7+9.424ZX8-9.970ZX9

3 產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位的啟示

確立產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)地位不僅要比較直觀的市場規(guī)模大小，也需要從主成分分析中較高載荷信息評價指標(biāo)間的關(guān)系來確定?；跀?shù)字出版產(chǎn)業(yè)分類的主成分分析表明，產(chǎn)業(yè)分類現(xiàn)狀中的互聯(lián)網(wǎng)期刊、博客、手機出版、網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)動漫、互聯(lián)網(wǎng)廣告處于主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)地位，其次是電子書、數(shù)字報紙和在線音樂，并且從2006年以來的各項數(shù)據(jù)表明：各分類產(chǎn)業(yè)的均衡性和規(guī)模呈良性發(fā)展態(tài)勢。

數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與市場和讀者是密不可分的，市場和讀者雖處在出版產(chǎn)業(yè)鏈的末端，但所有形態(tài)的數(shù)字出版物價值的實現(xiàn)恰恰就是在這一環(huán)節(jié)，“產(chǎn)業(yè)鏈上游的各環(huán)節(jié)創(chuàng)造和加工的出版物即使內(nèi)容豐富、形式多樣化，若未能迎合廣大讀者的需求，不被市場認(rèn)可，那么“精彩內(nèi)容”的經(jīng)濟價值和社會價值很難實現(xiàn)?！币虼艘鲞M我國出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還需要緊跟讀者和市場的步伐，作出符合市場需求的產(chǎn)業(yè)內(nèi)容

再次，數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開政府的扶持與監(jiān)管。政府要對處于主導(dǎo)地位的產(chǎn)業(yè)給予配套的資金及政策，為其持續(xù)長遠(yuǎn)的發(fā)展提供完善的基礎(chǔ)設(shè)施與相關(guān)的產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向，提升其競爭力，對發(fā)展薄弱的環(huán)節(jié)加大扶持力度，促進數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的均衡發(fā)展。同時要加大監(jiān)管力度，打擊數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的違法犯罪行為，規(guī)范市場秩序，提高對數(shù)字出版版權(quán)的保護力度，使其保持健康的良性發(fā)展。

最后，數(shù)字出版與傳統(tǒng)出版所基于的內(nèi)容并無太大差別，數(shù)字出版中占主導(dǎo)地位的互聯(lián)網(wǎng)期刊、互聯(lián)網(wǎng)廣告等產(chǎn)業(yè)也與傳統(tǒng)的期刊、廣告等有著很大的聯(lián)系，因此數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以借鑒傳統(tǒng)出版產(chǎn)業(yè)的豐富經(jīng)驗，提高內(nèi)容的吸引力，為數(shù)字出版創(chuàng)造更大的利潤。

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