基于因子及聚类分析的甘肃省营商环境综合评价分析.pdf
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1、本文基于因子分析和聚类分析方法研究甘肃省2020年营商环境状况。首先从政府行为、经济发展、科技创新等方面选取 11 个指标构建区域营商环境评级指标体系;其次运用因子分析法,通过SPSS软件提取经济实力因子、基础民生因子2个公因子,并且计算出14个地市在这两个公因子上的得分和综合得分;进一步的,通过系统聚类法将甘肃省14个地市的营商环境划分为3类,其中兰州市为第一类,天水市、庆阳市等为第二类,金昌市、甘南州等为第三类;最后提出了提升甘肃省营商环境的相关政策建议。【关 键 词】营商环境;因子分析;聚类分析基于因子及聚类分析的甘肃省营商环境综合评价分析引言习近平总书记强调:“营商环境没有最好,只有更
2、好。”因此,良好的营商环境是一个国家或地区经济软实力的重要体现,是一个国家或地区提高综合竞争力的重要方面,是每一个企业发展的基础。甘肃省经济的持续健康发展需要以良好的营商环境为前提,因此本文对甘肃省营商环境的综合评价具有现实意义。路兴隆1以世界银行和粤港澳营商环境指标为基础,构建了黑龙江省的营商环境综合评价指标,对黑龙江省营商环境的发展情况进行分析,针对存在的问题给出相应的对策建议。彭迪云,陈波,刘志佳2采用熵值法对长江经济带11个省份20072017年10年的营商环境进行了评估,发现长江经济带各省份的营商环境差距明显,并且整体呈现由东北向西南递减的情况。李娜,陈明艺3通过因子分析法对上海市1
3、0年的投资环境进行分析评价,发现上海市的投资环境整体呈现上升趋势,发展势头良好。笪可宁,彭一峰,郭宝荣4通过商务成本、生态环境、软环境等6个方面,采用熵权法对15个城市的营商环境进行比较,发现广州市营商环境的评分最高。孙鹏,顾长贵,杨会杰5以经济环境、基础设施、科研创新环境等方面为指标,对安徽省各地区现代服务业的投资环境进行评价,发现其存在发展不平衡的问题。张大海,祝志川6采用因子分析法与熵值法对我国20052017年的营商环境进行研究,发现宏观环境因子起到更加重要的作用。基于因子分析法对甘肃省各地市营商环境进行评价1.数据的来源和预处理本文选取政府行为、经济发展、科技创新等方面的指标来构建甘
4、肃省营商环境综合评价指标体系。选取了2020年甘肃省14【基金项目】甘肃省高校大学生就业创业能力提升工程项目“以企业需求为导向建立的虚拟创业大赛体系建设”。32Gansu Finance甘肃金融/个地级市地区生产总值、财政支出、高校毕业人数等11个指标数据,数据来源于2021甘肃发展年鉴。在量纲方面,因为各项指标数据存在差异,所以对数据进行标准化处理:(1)2.研究方法因子分析法将数据本身的方差贡献率作为指标权重。具体是将多数复杂的变量用少数几个因子代替并且做到最小信息丢失的方法。因子分析具有降维作用,本文用该模型对甘肃省的营商环境进行分析评价。因子分析的模型7为:(2)其中i=1,2,p,F
5、j为模型所提取的公共因子,aij为因子载荷系数,表示第i个指标在第j个因子上的负荷,i为特殊因子。采用矩阵表示为:X=AF+(3)其中(4)(5)3.结果分析(1)模型的可行性检验因子分析法的使用前提是变量之间存在相关性,所以采用KMO和巴特利特球形度检验方法来对变量之间的相关关系进行检验。由表1可知,KMO 检验的值为0.698(大于0.6),说明变量之间简单相关系数平方和大于偏相关系数的平方,因此可以进行因子分析。巴特利特球形度检验的P 值为0.000(小于0.001),拒绝原假设,认为变量之间具有较强的相关性,因此可以进行因子分析。表1KMO和巴特利特检验(2)公因子的提取与权重的确定公
6、因子方差(取值范围为0到1)表示全部因子对某个指标的总方差所作出的贡献,取值越大,表明被公因子解释的信息比例越高。表 2选取的 11个指标中有 8个被提取了 85%以上的信息,说明该模型很好的保留了原有指标的信息。表2公因子方差提取表3总方差解释由表3总方差解释可以看出,前两个公因子的累计方差贡献率为88.47%,大于理论上要求的贡献率85%,所以符合提取要求。将旋转后的方差贡献率作为权重,结果为0.587、0.413。(3)公因子的命名由表 4可以得出,第一个公因子在全市常住人口、财政支出、卫生技术人员、房地产开发投资、地区生产总值、社会消费品零售总额、高等学校毕业人数这几个变量上的得分较高
7、,因此将第一个公因子命名为经济实力因子。第二个公因子在职工平均KMO取样适切性量数巴特利特球形度检验近似卡方自由度显著性0.698262.558550.000地区生产总值职工平均工资财政支出房地产开发投资外贸进出口总额社会消费品零售总额全市常住人口高等学校毕业人数R&D机构数卫生技术人员绿地面积初始值1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000提取0.9820.7470.9350.9910.4400.9940.9710.9870.7710.9870.927成分1234567891011总计7.8971.8350.7370
8、.3000.1480.0410.0190.0160.0060.0010.001初始特征值方差百分比71.79116.6786.7012.7281.3420.3740.1680.1450.0520.0110.009累积%71.79188.47095.17097.89899.24199.61599.78499.92899.98099.991100.00总计7.8971.835提取载荷平方和方差百分比71.79116.678累积%71.79188.470总计5.7174.015旋转载荷平方和方差百分比51.97436.496累积%51.97488.470EMPIRICAL ANALYSIS实证分析3
9、3GANSU FINANCE甘肃金融/2023年第7期工资、绿地面积这几个变量上的得分较高,因此将第二个公因子命名为基础民生因子。(4)各地市得分结果分析表5成分得分系数矩阵由表5和表3可以得出单因子得分和综合因子得分函数为:F1=0.080X1-0.210X2+0.290X3+0.091X4-0.113X5+0.069X6+0.271X7+0.064X8+0.046X9+0.193X10-0.007X11(6)F2=0.102X1+0.365X2-0.240X3+0.088X4+0.246X5+0.117X6-0.193X7+0.123X8+0.122X9-0.057X10+0.203X11
10、(7)F=0.587F1+0.413F2(8)分析表6可知,甘肃省营商环境整体水平不高,总得分为正数的城市有两个,为兰州市和天水市。排名第一的兰州市的综合实力远远高于其他各市,之后的其他城市的变化幅度比较缓慢,说明甘肃省的各地市营商环境发展极不均衡。兰州市在甘肃省所有城市中的经济实力和基础民生因子都是第一,所以综合得分也位于第一。剩下的城市中如天水市、定西市、张掖市等,这几个城市在两个因子得分上各有优劣,形成互补。另外还有几个城市如平凉市、武威市、白银市等这些城市的两个因子得分都相近使得最终两种情况的总得分都相差不大。甘肃省各地市营商环境的聚类分析1.研究方法本节我们采用系统聚类的方法,以所提
11、取的两个公因子为变量,对甘肃省14个地市的营商环境进行聚类分析,发现各地级市之间的相同点与不同点。聚类分析8是建立分类的多元统计方法,一开始将所有变量自成一类,然后根据性质的相似程度,把相似的变量自动分为一类,不断类推,最终把所有变量分为一类。本文根据平方欧式距离来计算各类之间的距离,采取离差平方和法对甘肃省各地市营商环境进行聚类。距离计算方法为:(9)离差平方和的思想是让类与类之间的离差平方和达到最大,相同类别的离差平方和达到最小。计算公式为:(10)2.结果分析如图1所示,运用SPSS软件进行统计分析9,将甘肃省14个地市划分为三类,得到以下的聚类分析结果:第一类:兰州市。兰州市作为甘肃省
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- 基于 因子 聚类分析 甘肃省 环境 综合 评价 分析
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