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摘要：为了在建党100周年实现全面实现小康社会，则要确保农村贫困人口实现脱贫。通过异地搬迁、教育、低保等政策脱贫。我国扶贫地区主要分布在西部地区，在证券会扶贫政策下，以甘肃、河南、重庆三省为例，通过收集数据，利用Spss软件建立三维列联表分析不同地区下新三板的不同层次与各产业的相关性。在脱贫的路上对不同地区不同层次下投资不同的产业，以使得收益相对较高，脱贫效率好。
关键词：新三板；相关性；模型
中图分类号：F832
文献识别码：A
文章编号：1001-828X（2016）036-000285-01
一、研究方法
1.利用spss軟件分析
SPSS软件是目前世界上流行的统计软件，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，其应用广泛，适用于各个领域。与一般的Excel办公软件有着很大的差别，它不仅有数据输入，而且还能对输入的数据进行统计，以多种不同指标的表格形式输出，本文利用sDss软件中交叉表对数据处理，输出三维列联表、pearson卡方、Cramer的v、条形图等多种指标进行分析。
2.数据收集方法
一般的数据收集方法有：访问调查、电话收集、邮寄调查和座谈会等，本文利用网络收集数据方法，其优点在于时效性与经济性，成本低易获得，能够确定研究潜在的问题与困难。收集了甘肃、河南、重庆三地的数据资料，具体包括：新三板公司的四个层次，即基础层，创新层，未分层和未挂牌；三个产业，即制造业，农、林、牧、渔业，建筑业。
二、建立分析模型
在对卡方检验之前我们要对频数变量加权，给频数变量赋予权重，因此我们需要对收益进行加权个案。
本文是通过三维列联变进行分析，将“层次”选人“行”，将“产业”选入“列”，时只会构造二维列联表，因此需要将“地区”选人“层1的1”才能构成三维列联变。
三、对输出数据进行分析
在表1卡方检验中可以看出：在甘肃地区，X2=13.750，其卡方值非常大，且相应的概率P=0.033<显著水平α=0.05，则拒绝原假设HO：不同层次与不同产业无显著差异。因此在甘肃地区，层次与产业之间有着高度显著的相关关联。在河南地区，X2=1.303，其卡方值很小，且相应的概率P=0.971>显著水平α=0.05，因此接受原假设，认为层次与产业之间没有显著联系。在重庆地区，X2=4.425，其卡方值相对较小，且其对应的概率P=0.619>显著水平α=0.05，因此和河南地区一样，接受原假设，认为层次与产业之间没有显著联系。
在对称度量中可以观察到，甘肃地区Cramer的v的值是0.456，对应的概率P=0.033，在0.05显著性水平下高度显著；而河南和重庆地区Cramer的v相应的概率都大于显著性水平，两变量之间不显著。
四、结果分析
通过对上述pearson卡方、不确定性系数以及Cramer的v的值得出判断，可以得出甘肃地区，层次与产业之间是有联系的，如图1所示。
从图1可以看出，在创新层，农、林、牧、渔业较其他两产业收益高；基础层则是建筑业和制造业相对较高；在未分层上，制造业居首位；未挂牌层相对于其他层面来说是比较均匀的。所以在面对甘肃地区，需要在不同的层面上专注于不同的产业，这样脱贫效果明显。而河南和重庆地区分析表明，产业与层次间无显著联系，各层次间不同产业的收益相当，因此不需要对做到具体层次做具体分析。
五、结语
本文以甘肃、河南、重庆三省为例，通过收集数据，利用spss软件建立三维列联表分析不同地区下新三板的不同层次与各产业的相关性，有助于对不同地区不同层次下投资不同的产业，使得收益相对较高，脱贫效率好。
关键词：新三板；相关性；模型
中图分类号：F832
文献识别码：A
文章编号：1001-828X（2016）036-000285-01
一、研究方法
1.利用spss軟件分析
SPSS软件是目前世界上流行的统计软件，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，其应用广泛，适用于各个领域。与一般的Excel办公软件有着很大的差别，它不仅有数据输入，而且还能对输入的数据进行统计，以多种不同指标的表格形式输出，本文利用sDss软件中交叉表对数据处理，输出三维列联表、pearson卡方、Cramer的v、条形图等多种指标进行分析。
2.数据收集方法
一般的数据收集方法有：访问调查、电话收集、邮寄调查和座谈会等，本文利用网络收集数据方法，其优点在于时效性与经济性，成本低易获得，能够确定研究潜在的问题与困难。收集了甘肃、河南、重庆三地的数据资料，具体包括：新三板公司的四个层次，即基础层，创新层，未分层和未挂牌；三个产业，即制造业，农、林、牧、渔业，建筑业。
二、建立分析模型
在对卡方检验之前我们要对频数变量加权，给频数变量赋予权重，因此我们需要对收益进行加权个案。
本文是通过三维列联变进行分析，将“层次”选人“行”，将“产业”选入“列”，时只会构造二维列联表，因此需要将“地区”选人“层1的1”才能构成三维列联变。
三、对输出数据进行分析
在表1卡方检验中可以看出：在甘肃地区，X2=13.750，其卡方值非常大，且相应的概率P=0.033<显著水平α=0.05，则拒绝原假设HO：不同层次与不同产业无显著差异。因此在甘肃地区，层次与产业之间有着高度显著的相关关联。在河南地区，X2=1.303，其卡方值很小，且相应的概率P=0.971>显著水平α=0.05，因此接受原假设，认为层次与产业之间没有显著联系。在重庆地区，X2=4.425，其卡方值相对较小，且其对应的概率P=0.619>显著水平α=0.05，因此和河南地区一样，接受原假设，认为层次与产业之间没有显著联系。
在对称度量中可以观察到，甘肃地区Cramer的v的值是0.456，对应的概率P=0.033，在0.05显著性水平下高度显著；而河南和重庆地区Cramer的v相应的概率都大于显著性水平，两变量之间不显著。
四、结果分析
通过对上述pearson卡方、不确定性系数以及Cramer的v的值得出判断，可以得出甘肃地区，层次与产业之间是有联系的，如图1所示。
从图1可以看出，在创新层，农、林、牧、渔业较其他两产业收益高；基础层则是建筑业和制造业相对较高；在未分层上，制造业居首位；未挂牌层相对于其他层面来说是比较均匀的。所以在面对甘肃地区，需要在不同的层面上专注于不同的产业，这样脱贫效果明显。而河南和重庆地区分析表明，产业与层次间无显著联系，各层次间不同产业的收益相当，因此不需要对做到具体层次做具体分析。
五、结语
本文以甘肃、河南、重庆三省为例，通过收集数据，利用spss软件建立三维列联表分析不同地区下新三板的不同层次与各产业的相关性，有助于对不同地区不同层次下投资不同的产业，使得收益相对较高，脱贫效率好。