《表3 案例单个条件变量的必要性检测》

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《大数据产业发展能力影响因素研究——基于fsQCA方法》

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首先检验单个因素的必要性再进行条件组合分析是模糊集分析的基本步骤，而是否为必要条件则是由一致性分值决定的，当一致性得分大于0.9时，可认为该因素为结果产生的必要条件。将上述校准后的模糊值输入到fsQCA软件中进行必要条件分析，检测变量一致性，结果如表3所示。结果显示，R&D经费投入强度、每万人中研发人数、信息资源开发利用指数、信息产业规模水平4个变量的一致性得分均大于0.9，达到了一致性检测标准，构成结果的必要条件。这表示90%以上的大数据产业发展能力提升都依赖一定的产业规模、较大的科研经费和人才投入以及信息资源的充分开发和利用；从反面来看，这也意味着一个地区如果缺少上述4项因素，则很难实现大数据产业发展能力的提升。除上述4个因素外，其余的8个变量一致性分值均小于0.9，不满足一致性要求，不足以构成影响大数据产业发展能力的必要条件，这表明这些变量对结果变量的独立解释能力较弱，因此有必要对这些条件变量进行构型分析，以找出影响大数据产业发展能力的多种条件组合。