国家级经济开发区发展水平的比较与评估

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开发区 太原
f3 1.52734
开发区 长春
f4 1.01754
福清融侨 1.2032 连云港 1.09161
贵阳
1.09229 昆明 1.16071
武汉
1.01708 威海 1.27167
乌鲁木齐 0.99632
温州
1.2909
虹桥
-4.40868 太原 -3.35701
上海金桥 -2.03016 兰州 -2.14747
通过 SPSS 得到旋转后的因子载荷矩阵如表 4 和因子得分矩 阵如表 5。 第一公因子 f1 的主要载荷为综合经济 x1,基础设施 x2,人力资源 x3,社会及环境保护 x5,技术创新 x6,我们可以归 类为环境指标(包括软环境和硬环境);第二公因子 f1 的主要 载荷是发展与效率简称为效率指标,第三公因子 f3 主要载荷 是 经 营 成 本 ,简 称 为 成 本 指 标 ,第 四 公 因 子 f4 主 要 载 荷 是 管 理体制,简称为管理指标。
各公因子的贡献率
Initial Eigenvalues %of Variance Cumulative%
57.211
57.211
17.524
74.735
10.105
84.840
7.199
92.040
3.521
95.560
2.331
97.891
1.447
99.338
.662
100.000
Extraction Sums of Squared Loadings
析评价。
第二主成分 f2 的贡献率为 17.5%,第 三 主 成 分 f3 的 贡 献 率 为
基 金 项 目 :国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (70172037) 作 者 简 介 :孙 遇 春 (1954-),男 ,山 东 青 岛 人 ,研 究 方 向 :企 业 管 理 、区 域 经 济 。
4
源自文库
五 -0.31 -0.50 0.23 -1.47 -0.347
6
六 0.00 2.20 -1.27 -0.14 0.247
2
七 -1.21 0.64 -4.41 -1.08 -1.103
8
八 -0.56 -0.74 -0.10
0.57 -0.419
7
10.1%,第四主成分 f4 的贡献率为 7.2%。 本文采用最大方差旋转, 对得出的系数矩阵再做分析。
1.000 1.000 1.000
业、促进区域经济发展等多方面起到了窗口、辐射、示范和带
的因子分析
6.技术创新 x6
1.000
动作用,已经成为中国经济新的增长极。 开发区经济是个复 杂的系统,各国学者对影响开发区经济发展的主要因素看法
1.3.1 数据处理
7.管理体制 x7
由 于 指 标 的 原 8.发展与效率指标 x8
发展水平进行评估,以及如何将不同发展水平开发区进行科
1.3.2 因子分析的适用检验
学的分类,成为一个热门的研究问题。
检验标准有 两 种 :第 一 ,KMO(Kaiser-Meyer-Olkin Mea-
sure of Sampling Adequacy)统计检 验 。 第 二 ,巴 特 莱 特 球 形
2 开发区的聚类分析
本 文 采 用 K-均 值 法 ,根 据 方 程 (1)得 出 的 四 个 公 因 子 , 对开发区做聚类分析,结果如表 7。
所以将 53 家开发区分成 8 类,如表 7 所示。 从整体上看, 第二类在投资环境指标上得分最高,为 2.09;第 六 类 在 效 率 指 标 上 分 值 最 高 ,为 2.20;第 四 类 在 成 本 指标上得分最高,为 1.53;第八类在管理指标上得分最高,为 0.57。 而第八类在环境指标上得分最低,为-0.56;第三类在效 率指标上得 分 最 低 , 为-1.62; 第 七 类 在 成 本 指 标 上 得 分 最 低 ,为 -4.41;第 四 类 在 管 理 指 标 上 得 分 最 低 ,为 -3.36。 以公因子的贡献率作为权重,计算各类开发区在四个公 因子上的综合得分,并进一步进行八类开发区的排名,其中 第二类和第六类分列第 1、2 名,而第七类排在末位。 第 一 类 包 括 15 家 :沈 阳 、武 汉 、合 肥 、重 庆 、芜 湖 、哈 尔 滨、长沙、南昌、福清融侨、南京、杭州、西安、呼和浩特、郑州、 乌鲁木齐。 该类 特 征 为 经 济 水 平 与 环 境 得 分 略 低 ,为-0.24; 发 展 与 效 率 较 快 ,为 0.51;经 营 成 本 得 分 较 高 ,为 0.63;管 理 体制得分较高,为 0.49。 第二类包括 7 家:天津、苏州工业园、广州、昆山、青岛、 烟台、大连。 该类特征为经济水平与环境很高,为 2.09;发展 与效率一般,为 0.00;经营成本略高,为 0.16;管理体制略好, 为 0.25。 第三类包括 2 家:宁波、厦门海沧。 该类特征为经济水平 与环境得分 略 高 ,为 0.56;发 展 与 效 率 很 差 ,为-1.62;经 营 成 本 得 分 低 ,为 -1.48;管 理 体 制 较 差 ,为 -0.44。
由表 5 可以得到个公因子的得分方程,见方程(1)。 f1 =0.255*x1 +0.386*x2 +0.115*x3 +0.309*x4 +0.061*x5 + 0.225*x6-0.186*x7-0.175*x6 f2 =0.006*x1 -0.456*x2 +0.173*x3 +0.085*x4 +0.003*x5 + 0.166*x6-0.043*x7+0.924*x8 f3 =-0.15*x1 -0.018x2 +0.928*x3 +0.264*x4 -0.356*x5 + 0.134*x6-0.124*x7+0.148*x8 f4 =-0.098*x1 -0.056*x2 -0.083*x3 -0.196*x4 +0.235*x5 0.075*x6+1.048*x7-0.046*x8 根据 8 个指标的数据代入方程(1)中,得出公因子 f1,f2,f3, f4 得分,对得分排序,可 以 得 出 各 因 子 的 排 名 结 果 (前 5 和 后 5)见表 6。
Total %of Variance Cumulative%
4.577
57.211
57.211
1.402
17.524
74.735
.808
10.105
84.840
.576
7.199
92.040
表4
旋转后的因子载荷矩阵
1
2
3
4
1.综合经济 x1
.889 .275 -.213 .104
2.基础设计 x2
.904 -.175 -.062 .147
家级开发区的经济发展水平[1]。 本文所用数据的来源是国家
求,并达到了将变量数从 8 个减少到 4 个的目的。
商务部的开发区投资环境评价,包括 2005 年和 2006 年的情
从表 3 可以看出, 前四个主成分累计贡献率在 92%,大
况,因拉萨经济开发区的数据缺失,本文仅对其余 53 家做分
于 85%,符合贡献率的标准,第一主成分 f1 的贡献 率 为 57%,
Initial 1.000
布点、东南铺开和向全国推进三个阶段。 经过 Bartlett's Test of df
28
2.基础设计 x2
1.000
多年的发展和建设, 开发区已成为我国经济 Sphericity
Sig.
发展的重要载体。 开发区在吸引外资、扩大出口、发展新兴产
1.3
.000
国家级开发区
3.经营成本 x3 4.人力资源 x4 5.社会及环境保护指标 x5
.309 .085 .264
.061 .003 -.356
.225 -.186 -.175
.166 -.043 .924
.134 -.124 .148
4 -.098 -.056 -.083 -.196 .235 -.075 1.048 -.046
表7
聚类

环境指标 -0.24
效率指标 0.51
成本指标 0.63
经济开发区在公因子上的排序和整体上的分类,并探讨了各类开发区的主要特征,最后对各类开发
区的进一步发展提出了政策建议。
关键词:开发区;发展水平;因子分析;聚类分析
中 图 分 类 号 :F224.9
文 献 标 识 码 :A
文 章 编 号 :1002-6487(2010)14-0039-03
表1
KMO 和巴特莱特球形检验
决策参考
国家级经济开发区发展水平的比较与评估
孙遇春,徐吉祥,张建同,孙启承
(同济大学 经济与管理学院,上海 200092)
摘 要:在开发区经济方兴未艾的时代背景下,如何对开发区的发展水平进行评估,将不同发展
水平的开发区进行科学的分类,成为研究开发区经济的重要课题。 文章着重于我国国家级经济开发
区的研究,将大部分影响其发展水平的指标纳入研究范围。 通过因子分析与聚类分析,研究了国家级
1.000 1.000
Extraction .922 .873 .971 .899 .821 .933 .990 .956
不尽相同,其中主要有基础设施、政策环境、地理位置、人力
始数据量纲差异很大,在进行分析前需做数据无量纲化处理,
资源、外商投资、市场开发程度等。 如何对不同的开发区经济
处理方法是将各原始数据转化为标准分数(标准正态变量)。
宁波
-2.02873 贵阳 -2.05308
漕河泾 -1.36728 成都 -1.92584
北京
-1.03153 惠州大亚湾 -1.86543
二 2.09 0.00 0.16 0.25 1.229
1
各类重心情况
三 0.56 -1.62 -1.48 -0.44 -0.144
5
四 -0.22 1.21 1.53 -3.36 -0.001
管理指标 0.49
综合得分 0.051
综合排名 3
表6 排名 1 2
前五 3 4 5 1 2
后五 3 4 5
排名 1 2
前五 3 4 5 1 2
后五 3 4 5
开发区在公因子中的排序
开发区 苏州工业园
f1 2.98523
开发区 闵行
f2 2.92245
天津
2.92477 漕河泾 2.37078
广州
2.45583 北京 2.15316
3.经营成本 x3
-.099 -.152 .953 .173
4.人力资源 x4
.903 .270 .035 .099
5.社会及环境保护指标 x5 .675
.314 -.448 .258
6.技术创新 x6
.858 .379 -.091 .162
7.管理体制 x7
.213 .052 .144 .959
8.发展与效率指标 x8
青岛
2.15502 南京 1.47765
昆山
1.7076 福清融侨 1.35072
东山
-1.4156 厦门海沧 -1.78609
虹桥
-1.20772 广州南沙 -1.52245
西宁
-1.1877 宁波 -1.45779
闵行
-1.05545 营口 -1.42297
宁波大榭 -0.9452 南宁 -1.40947
自 1984 年 国 务 院 设 立 首 批 国 家 级 开 发
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling .795
区以来, 国家级经济技术开发区经历了沿海 Adequacy
Approx. Chi-Square 336.934
表2
各指标的信息提取率
1.综合经济 x1
1 国家级开发区经济发展水平的分析
检验(Bartlett test of Sphericity)。 运用 SPSS 软件,检验结果
如表 1 所示。
1.1 分析的方法
从表 1 可 以 看 出 ,KMO 值 为 0.795, 巴 特 莱 特 球 形 检 验
由于开发区的指标如综合经济、基础设施、成本、人力资
的分析对综合经济所含 有 的 信 息 提 取 情 况 为 92.2%,基 础 设
开发区分成不同类型开发区,探讨每种类型的特征。
施的提取情况为 87.3%,经济成本的提取率为 97.1%,人力资
1.2 指标和数据来源
源信息的提取为 89.9%,社 会 及 环 境 保 护 指 标 的 信 息 提 取 情
徐 吉 祥 (1974-),男 ,江 苏 阜 宁 人 ,博 士 生 ,研 究 方 向 :企 业 管 理 、区 域 经 济 。
统计与决策 2010 年第 14 期(总第 314 期) 39
决策参考
表3
Component 1 2 3 4 5 6 7 8
Total 4.577 1.402 .808 .576 .282 .186 .116 .053
本文根据商务部衡量开发区投资环境的指标体系:综合
况为 82.1%,技术创新的提取情况为 93.3%,管理体制的提取
经济、经营成本、基础设施配套能力、人力资源供给、社会环
情况为 99.0%,发展与效率指标的提取情况为 95.6%。 可以发
境及保护、管理体制、技术创新水平、发展与效率,来衡量国
现,因子分析模型效果比较好,对各指标信息提取能满足要
为 0.000,都显示数据适合做因子分析。
源、社会环境、创新、管理体制、发展与效率存在着线性相关,
1.3.3 因子分析的结果
即信息的重合,本文运用因子分析对开发区的指标做研究分
公因子对各指标信息的提取情况见表 2,本次因子模型
析 ,根 据 得 出 的 各 个 独 立 因 子 ,做 聚 类 分 析 ,将 53 家 国 家 级
.228 .931 -.186 .045
表5
1.综合经济 x1 2.基础设计 x2 3.经营成本 x3 4.人力资源 x4 5.社会及环境保护指标 x5 6.技术创新 x6 7.管理体制 x7 8.发展与效率指标 x8
因子得分矩阵
1
2
3
.255 .006 -.015
.386 -.456 -.018
.115 .173 .928
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