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      基于因子分析法的西北地區(qū)投資環(huán)境評價分析

      2022-07-15 01:25:23董瀚元
      經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2022年18期
      關(guān)鍵詞:投資環(huán)境因子分析法西北地區(qū)

      董瀚元

      摘 要:伴隨著“一帶一路”建議的發(fā)展與推進,西北地區(qū)的戰(zhàn)略地位日益凸顯?;谖鞅钡貐^(qū)五個省份的研究數(shù)據(jù),在構(gòu)建投資環(huán)境評價指標體系的基礎(chǔ)上,利用因子分析法對西北地區(qū)的投資環(huán)境進行綜合評價與分析,對比西北五省投資環(huán)境的差異并給出相關(guān)結(jié)論與建議,即城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與基礎(chǔ)服務(wù)的提供是推進西北地區(qū)投資環(huán)境發(fā)展的重要因素;加強省份與省份間、城市與城市間的合作,促使資源得到流動,從而能夠合理高效地配置資源實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展;充分利用陜西省優(yōu)越的投資環(huán)境,輻射到周圍其他四個省份,從而使投資環(huán)境較差的省份條件得以改善。

      關(guān)鍵詞:西北地區(qū);投資環(huán)境;因子分析法;評價

      中圖分類號:F830.59 ? ? ? ?文獻標志碼:A ? ? ?文章編號:1673-291X(2022)18-0094-03

      引言

      西北地區(qū)由于先天地理位置條件與發(fā)展政策等諸多因素,經(jīng)濟環(huán)境發(fā)展與東部、南部地區(qū)相比較為落后。2000年以來,隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的提出,西北地區(qū)整體實力不斷增強;2013年,隨著“一帶一路”倡議的提出,西北地區(qū)的經(jīng)濟得到了進一步的帶動與發(fā)展,同時西北地區(qū)在我國經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要戰(zhàn)略地位也日漸凸顯。因此,研究分析西北地區(qū)的投資環(huán)境,對“一帶一路”倡議的實施以及我國經(jīng)濟發(fā)展具有重大意義。本文參考了國內(nèi)眾多的關(guān)于投資環(huán)境的研究文獻,其中,《“一帶一路”沿線城市投資環(huán)境評價》,以“一帶一路”沿線36個重要城市為研究對象,以因子分析法分析評價了各城市的投資環(huán)境,希望通過發(fā)揮核心城市的輻射帶動作用提升“一帶一路”投資環(huán)境;《珠江——西江經(jīng)濟帶主要城市投資環(huán)境評價研究》則以珠江—西江經(jīng)濟帶的11個重要城市為研究對象,應(yīng)用主成分分析法對各城市的投資環(huán)境進行了評價,從而建議充分發(fā)揮各城市的比較優(yōu)勢,同時注重軟環(huán)境的建設(shè),提升城市的投資競爭力;《基于因子分析法的區(qū)域投資環(huán)境影響因素分析》則以京津唐地區(qū)為研究對象,基于因子分析法對京津唐地區(qū)的投資環(huán)境進行了評價分析,從而將投資環(huán)境分為四個層次并提出了對其各自的發(fā)展建議。目前對于西北地區(qū)的研究相關(guān)文獻相對不多,本文利用因子分析法,對西北地區(qū)投資環(huán)境進行了評價分析,并在此基礎(chǔ)上為改善和發(fā)展西北地區(qū)投資環(huán)境提出相關(guān)建議。

      一、西北地區(qū)投資環(huán)境分析指標體系的建立和數(shù)據(jù)來源

      (一)西北地區(qū)投資環(huán)境分析指標體系的建立

      通過參考以往的數(shù)據(jù)及評價體系,本文分別從經(jīng)濟發(fā)展水平、市場潛力、對外開放程度、政府投入力度、基礎(chǔ)環(huán)境與設(shè)施條件與基礎(chǔ)服務(wù)水平共六個維度來思考建立指標體系,并選取了19個指標來反映這六個維度。其中,地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和市場潛力是影響地區(qū)基礎(chǔ)經(jīng)濟環(huán)境的重要因素,本文使用地區(qū)人均GDP,第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重,第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及城鎮(zhèn)居民人均消費支出來反映這兩個維度;地區(qū)的對外開放程度則與吸引外來投資有關(guān),本文用經(jīng)營單位所在地進出口總額來反映此維度;地區(qū)的政府投入力度反映了地區(qū)政府對于在當(dāng)?shù)亟⒘己猛顿Y環(huán)境的重視程度,本文用地方公共財政預(yù)算支出以及財政支出占總GDP的比重來反映此維度;地區(qū)的基礎(chǔ)環(huán)境與設(shè)施條件則可以從基礎(chǔ)環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的角度反映與投資環(huán)境的關(guān)系,本文用人均公園綠地面積、鐵路營業(yè)里程、公路里程來反映此維度;最后,地區(qū)的基礎(chǔ)服務(wù)水平則從基礎(chǔ)服務(wù)提供的角度對投資環(huán)境產(chǎn)生重要影響。因此,本文選取每10萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)、地方財政教育支出、國內(nèi)專利申請受理量ZV14、地方財政科學(xué)技術(shù)支出、衛(wèi)生技術(shù)人員、醫(yī)院數(shù)、金融業(yè)法人單位數(shù)以及金融業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員共八個指標來反映此維度。

      (二)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

      根據(jù)建國初期的行政區(qū)劃概念,西北地區(qū)包含陜西省、甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)與青海省五個省份及自治區(qū)。根據(jù)地理自然區(qū)劃概念,西北地區(qū)包括內(nèi)蒙古自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)和甘肅省的西北部。本文選擇行政區(qū)劃概念的西北五省及自治區(qū)作為研究對象,并選取了2015—2019年五年的19個指標的數(shù)據(jù)進行分析。本文建立的西北地區(qū)投資環(huán)境分析指標體系的原始數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局以及2015—2019年陜西、甘肅、新疆、寧夏與青海五省及自治區(qū)的統(tǒng)計年鑒。

      二、基于因子分析法對西北地區(qū)投資環(huán)境進行評價分析

      (一)研究思路

      本文的指標體系共含有11個維度19個指標,由于指標數(shù)量較多,故處理起來較為困難,并且仍然需要確定每個指標對于整個體系的權(quán)重。根據(jù)這兩個原因,本文采用因子分析法進行分析。因子分析法可以在較為客觀地分析的情況下起到降維的作用,因此選擇此方法對于西北投資環(huán)境進行評價分析較為合理。

      (二)結(jié)果分析

      1.模型的檢驗。本文利用SPSS 24對數(shù)據(jù)進行了KMO和巴特利特球形度檢驗。結(jié)果顯示,KMO值為0.622,大于0.5,說明各變量間信息的重疊程度較好,應(yīng)當(dāng)能得出較為滿意的因子分析模型。巴特利特球形度檢驗的P值為0.000,小于0.05,表明各變量間具有相對獨立的假設(shè)且各變量間具有較強的相關(guān)性。由以上兩個檢驗值可分析得出本模型適合因子分析。

      2.公因子提取。公因子的提取參考了SPSS 24輸出的公因子方差表與總方差解釋表。其中,前四個公因子的累積方差貢獻率達到了94.689,符合累計方差貢獻率需大于85%的原則,且前四個公因子的初始特征值分別為11.296,3.250,2.376和1.068,旋轉(zhuǎn)后的特征值為8.250, 5.867,2.567和1.307,符合特征值需大于1的原則。因此,綜合以上考慮,本文選擇提取了前四個公因子。

      3.公因子命名。為了使成分矩陣中的系數(shù)更為顯著,本文利用SPSS 24對初始的成分矩陣進行了旋轉(zhuǎn),計算出了結(jié)果。由公因子提取步驟可知,公因子F1的方差貢獻率最大,為59.455%,說明其對投資環(huán)境起決定性作用。其中,鐵路營業(yè)里程(0.962)、公路里程(0.957)、地方財政教育支出(0.955)、地方公共財政預(yù)算支出(0.946)、醫(yī)院數(shù)(0.897)、衛(wèi)生技術(shù)人員(0.822)、金融業(yè)法人單位數(shù)(0.785)、金融業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員(0.707)、地方財政科學(xué)技術(shù)支出(0.684)、經(jīng)營單位所在地進出口總額(0.674)等指標主要反映了交通運輸水平、政府投入水平、醫(yī)療服務(wù)水平以及金融服務(wù)水平,故命名為城市基礎(chǔ)條件因子。公因子F2在第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(0.977)、每10萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)(0.801)、國內(nèi)專利申請受理量(0.753)、地區(qū)人均GDP(0.679)等四個指標上具有較大載荷,綜合反映了經(jīng)濟發(fā)展水平、教育文化水平和科技發(fā)展水平,故命名為科教與經(jīng)濟發(fā)展水平因子。公因子F3在城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(0.964)、城鎮(zhèn)居民人均消費支出(0.948)兩個指標上具有較大載荷,反映了市場潛力與城鎮(zhèn)居民生活水平,故命名為城市生活水平因子。最后,公因子F4只有在人均公園綠地面積(0.915)上具有較大載荷,反映了城市的綠化及環(huán)境水平,故命名為城市環(huán)境因子。

      4.因子得分計算。利用SPSS 24輸出的成分得分系數(shù)矩陣,可計算出各公因子的得分及綜合得分。各公因子得分的計算為各變量的得分系數(shù)乘以對應(yīng)變量再加和,各公因子得分計算公式可由SPSS 24自動輸出,因此將不在本文列出。通過公式及SPSS 24計算可得出四個公因子的具體得分,之后再按照各因子的方差貢獻率占所有公因子的方差貢獻率之和的比值為權(quán)數(shù),與對應(yīng)因子相乘再加和得到綜合得分F,用公式表達為:

      F=0.628*F1+0.181*F2+0.132*F3+0.059*F4

      5.得分結(jié)果分析。通過因子分析的結(jié)果可以繪制出趨勢圖,如圖1所示。從圖1及因子分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),從時間來看,在2015—2019年五年間,西北地區(qū)的投資環(huán)境總體得以逐步發(fā)展;從地理位置上來看,總體呈現(xiàn)出從東到西得分逐漸降低的趨勢。其中投資環(huán)境較為優(yōu)越的省份及自治區(qū)是陜西省和新疆維吾爾自治區(qū),兩者在2015—2019年的綜合得分均在0.25以上;其次是甘肅省,除2015年外,其綜合得分基本保持在0以上,說明其投資環(huán)境水平基本在平均水平以上;最后分別是寧夏回族自治區(qū)和青海省,兩者的投資環(huán)境相對較差,2015—2019年的綜合得分均保持在0以下。通過分別對五個省的各公因子得分數(shù)據(jù)進行分析可以看出,陜西省的F2科教與經(jīng)濟發(fā)展水平因子與F1城市基礎(chǔ)條件因子得分較高,說明陜西省的經(jīng)濟發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施與基礎(chǔ)服務(wù)提供、教育與科技發(fā)展水平較好,引導(dǎo)了陜西省的投資環(huán)境的良好發(fā)展;影響新疆維吾爾自治區(qū)的公因子與陜西省大致相同。值得一提的是,新疆維吾爾自治區(qū)的F3城市生活水平因子在2017年后顯著上升,說明城市居民生活水平得到了顯著改善,從而對投資環(huán)境產(chǎn)生了正面影響。影響甘肅省的公因子主要是F1城市基礎(chǔ)條件因子,可見甘肅省的基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)的發(fā)展對投資環(huán)境的正面影響較為明顯。除此之外,F(xiàn)4城市環(huán)境因子也對其投資環(huán)境起到了相對良好的作用,這主要與甘肅省近五年來環(huán)境治理取得了顯著成效有關(guān)。寧夏回族自治區(qū)的F4城市環(huán)境因子得分較高,可見基礎(chǔ)環(huán)境對于投資環(huán)境的影響很大。另外,F(xiàn)3城市生活水平因子的得分在逐年大幅提高,可見城市居民的生活水平逐漸提高,這對于投資環(huán)境的影響也逐漸變大。同時,F(xiàn)2科教與經(jīng)濟發(fā)展水平因子也對寧夏的投資環(huán)境起到一定的正面作用。最后,引導(dǎo)青海省投資環(huán)境發(fā)展的因子只有F3城市生活水平因子,可見青海省城鎮(zhèn)居民的生活有了一定的改善,從而對投資環(huán)境產(chǎn)生了一定的影響。

      三、結(jié)論及政策建議

      通過對西北地區(qū)五個省份及自治區(qū)的投資環(huán)境的近五年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析,可以得出以下結(jié)果:5個省份及自治區(qū)之間的投資環(huán)境存在一定的不均衡性,投資環(huán)境最優(yōu)的陜西省與投資環(huán)境最為惡劣的青海省之間存在著較大的差異。同時,通過對各省四個公因子的占比的情況進行分析可以發(fā)現(xiàn),對每個省份的投資環(huán)境起到關(guān)鍵影響的因子也是不同的。因此,各省份應(yīng)根據(jù)自身條件,合理配置資源,通過大力發(fā)展優(yōu)勢因子,補齊短板、劣勢因子來實現(xiàn)西北地區(qū)整體的投資環(huán)境與經(jīng)濟環(huán)境的繁榮。

      基于對西北五省及自治區(qū)投資環(huán)境的評價分析與目前的相關(guān)政策,本文給出以下建議。

      第一,投資環(huán)境發(fā)展較差的省份F1城市基礎(chǔ)條件因子得分也較低,反之,投資環(huán)境發(fā)展較好的省份F1得分普遍較高,表明城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與基礎(chǔ)服務(wù)的提供是推進西北地區(qū)投資環(huán)境發(fā)展的重要因素,因此應(yīng)重視兩者的發(fā)展。

      第二,加強省份與省份間、城市與城市間的合作,促使資源得到流動,從而能夠進行合理高效的配置,使西北地區(qū)的投資環(huán)境整體得以協(xié)調(diào)發(fā)展。

      第三,充分利用陜西省優(yōu)越的投資環(huán)境發(fā)展的帶頭作用,輻射到周圍其他4個省份及自治區(qū),從而使投資環(huán)境發(fā)展較差的省份條件得到改善。

      參考文獻:

      [1] ?韓金紅,潘瑩.“一帶一路”沿線城市投資環(huán)境評價[J].統(tǒng)計與決策,2018,(20):122-125.

      [2] ?彭贊文,張立杰.珠江—西江經(jīng)濟帶主要城市投資環(huán)境評價研究[J].廣西社會科學(xué),2015,(5):84-87.

      [3] ?柳帥.基于因子分析法的區(qū)域投資環(huán)境影響因素分析[J].湖南社會科學(xué),2012,(4):171-174.

      Analysis of Investment Environment Evaluation in Northwest China Based on Factor Analysis

      DONG Han-yuan

      (School of Economic Information Engineering,Southwest University of Finance and Economics,Chengdu 611130,China)

      Abstract:as one belt,one road policy is developing and advancing,the strategic position of the northwest region is becoming increasingly prominent.Based on the research data of five provinces in Northwest China,uses factor analysis method to comprehensively evaluate and analyze the investment environment of Northwest China on the basis of the evaluation index system of investment environment,compares the differences of investment environment of five provinces in Northwest China,and gives relevant results and suggestions.That is,the construction of urban infrastructure and the provision of basic services are important factors to promote the development of investment environment in Northwest China; Strengthen the cooperation between provinces,cities and cities,and promote the flow of resources,so as to carry out reasonable and efficient allocation and coordinated development; Make full use of the leading role of the superior investment environment development of Shaanxi Province to radiate to the other four surrounding provinces,so as to improve the conditions of provinces with poor investment environment development

      Key words:Northwest China;investment environment;factor analysis method;evaluate

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