虽然国内外学者对文化产业开展了大量的研究，从多个角度探讨了影响文化产业发展的诸多要素，并取得了许多有借鉴意义的研究成果，但是，一方面，许多国家对文化产业具有不同的界定，不同国家文化产业的内涵和外延并不完全相同；另一方面，基于现实，我国文化产业发展起步较晚，在过去很长的一段时间内对文化产业涵盖的范围没有清晰的界定，国内学者对文化产业的研究大多还停留在定性分析层面，缺乏对文化产业发展的影响因素及其影响程度等问题的定量研究。本文将借鉴有关学者的研究成果，利用主成分分析法分析影响浙江省文化产业发展的生产要素、市场需求、关联产业、政府支持等因素，研究各因素对浙江省文化产业发展的影响程度，希冀能准确地认识和把握浙江省文化产业的发展现状，并为制定合理的文化产业发展政策提供参考，促进文化产业的可持续发展。

3．主成分分析的基本思想及特点

3.1 主成分分析的基本思想

主成分分析由美国学者哈罗德·霍特林（Harold Hotelling）于1933年首先提出，其基本思想是在损失尽可能少的原始信息前提下达到降维的目的，进而在研究复杂问题时只考虑少数几个主成分并抓住问题的主要矛盾。这一想法主要通过构造原始变量的少数几个线性组合，形成几个综合指标（主成分）来解释原始变量绝大多数信息来实现。随机变量的协方差矩阵或相关矩阵是对各变量离散程度与变量之间的相关程度的信息的反映。那么我们利用样本数据求解主成分就可以从原始变量的协方差矩阵或相关矩阵的结构分析入手，将其转化为求相关矩阵或协方差阵的特征值和特征向量的过程。来.自>优:尔论`文/网www.youerw.com

3.2 主成分分析的特点

主成分分析得到的各个主成分是各原始变量的线性组合，并保留了原始变量的大部分信息。而且各个主成分之间互不相关，主成分的个数也大大少于原始变量的个数。这些都是主成分分析在研究复杂问题上所具有的优势，简化问题处理过程并揭示事物内部各要素之间的联系，从而对事物的根本特征及其发展规律有深入的认识。

4．主成分分析的基本理论及步骤

4.1 主成分分析的基本理论

为了更准确、全面地反映事物的根本特征及其发展规律，人们在对某一事物进行实证研究时往往要考虑与其有关联的多个变量。这样就会产生如下问题：人们为了避免损失重要的信息就会考虑尽可能多的变量，与此同时，考虑变量数目的增多也增加了问题研究的复杂性。由于各变量均为对同一问题的反映，不可避免会造成信息的大量重复，这些信息的大量重复有时甚至会将事物的真正特征与内在规律掩盖。基于上述问题，主成分分析就应运而生了。主成分分析是研究如何在损失很少信息的前提下，将多个变量转化为少数几个综合变量并能解释原来绝大多数信息的一种多元统计方法。通常把利用原始变量的线性组合形成的综合指标称为主成分，主成分的个数远少于原始变量的个数却保留了原始变量的绝大多数信息，这就使得在研究复杂问题时，可以减少变量的数目而不至于遗漏重要的信息，从而更容易抓住复杂问题中的主要矛盾，探究事物的真正特征和发展规律。