论文关键词:投资环境 指标评价 综合实力

论文摘要:本文以西部省级区域的投资硬环境作为研究对象,采用主成分分析法及其延伸的因子分析法,通过实证分析选取综合因子指标对投资环境进行定量测评,从而界定西部各省级区域的综合实力,并采用聚类分析法把西部投资环境分为三类区域,并分别提出三类区域改善投资环境的差异化措施:一类区域以构建现代金融体系、搭建现代金融制度为核心;二类区域须坚持“开放促进开发”战略、川渝一体化,实现一类区域与二类区域联动发展;三类区域需要政府“推动”。

一、投资环境评价指标体系

本文根据西部地区的经济发展状况,把投资环境的表征系统设定为以下三个层次: (1)投资环境目标层,包括经济运行环境、基础结构环境、社会发展环境和资源组成环境四大子系统; (2)投资环境次级目标层,分别从经济发展水平、经济规模、经济结构、经济效益、经济外向性、金融状况、城市化水平、交通运输、邮电通讯、生活设施、科技水平、教育水平、社会服务、人民生活质量、自然资源和人力资源来界定观察对象;(3)具体指标层,即对上述16个次级目标层做出具体描述。

二、投资环境评价的方法

本文对指标的数据处理采用了主成分分析法。设有p个指标x1, x2, x3,……xp,反映了观察对象的个别特性(样本值),表现为p维的向量,并用矩阵表示。在已知数据矩阵x中,需要通过建立反映p个指标(x1,x2,x3……xp)的线性函数,才能恰当地反映p个变量在n个样本上的差异。loCaLHOSt用这个线性函数算出的指标值,即为矩阵x中n个变量的主要成分。其计算过程为:

(1)求出样本的协方差矩阵v;

(2)求v的最大特征根λ和相应的特征向量α,于是,a1x1+a2x2+…apxp(即atx)。就是分析所需要的主成分分量;

(3)用主成分来反映p个变量变化的程度,即用最大特征根λ和p个变量总的变化状况之比表示。其中, p个变量总的变化状况是各个变量方差之和,即为变量p的方差, i=,l 2,…, p),则主成分对各个变量的反映程度为。这个比值称为主成分atx的贡献率,其比率越大就表明atx的“综合性”越强。

对样本的协方差矩阵v的计算的特征方程va=λa具有多个解,因此除了算出最大特征值外,还需要计算其它特征值及其特征向量。为此,需要对协方差矩阵v的p个特征根按大小排序,即λ1≥λ2≥…pn≥0。由于v为非负定值,其相应的特征向量用r1, r2,…rp表示,于是有:vri=λiri, i=1, 2,…,p,且riri=1, rirj=0( i≠,j ,i j=1, 2,…p),则:

i

另则y1, y2,…yp是互不相关的,且yi的方差是λi,并从根与系数的关系得到:

这表示y1, y2,…yp的全部方差正好是原始指标变量r1, r2,…rp的全部方差,所以, y1, y2,…yp解为r1, r2,…rp的主成分分量。由于y1, y2,…yp的前几个分量集中了r1, r2,…rp方差的80%或90%以上,所以,只需讨论少数几个主成分就可以得出原始指标值。

在综合评价过程中,如果第一主成分综合因子所反映的变量变化程度足够大,则可用ri的多个分量作为系数,从而得到综合评价因子y,即:

y=r11x1+r12x2+r1pxp

其中, r1=(r11x12,…r1p)t,以此算出各个样本的y值,再按照y值的大小对样本做出评价的排序。如果第一主成分分量方差的比例(即贡献率)不是足够大,需要个别分量加总才能占到足够大比例(85%以上),就要考虑采用因子分析法。

三、西部各地区综合实力评价

根据原始数据,论文首先利用spss10·0软件进行标准化处理。由于原始数据的相关系数矩阵具有同一性,故计算出原始数据的相关系数矩阵作为进一步分析的基础。其次,以此为依据得出综合因子特征值和贡献率,并按照累积方差贡献率大于90%的原则确定公因子个数。

第三,采用方差最大化正交(25次旋转)得旋转因子载荷矩阵,用于分析综合因子所反映的投资环境信息。最后,用回归法计算出西部各省级区域综合因子得分值。令各省级区域综合得分为f,fi=∑fij·rij其中,

[1] [2] [3] 下一页