云南省投资环境评价的分析Word下载.docx
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作者专业：
统计学
作者学号：
200806001080
2012年5月6日
摘 要
投资环境就是指投资者在进行投资时所面临的、影响投资行为的自然、经济、科技、管理、社会、法规和政治的各种条件和因素的总称。
云南省要实现经济社会的良性发展与良好的投资环境是分不开的,正确评价云南省投资环境,以提出正确的区域投资建议,改善投资环境,吸引更多的资金参与云南省经济建设具有重要的意义。
本文以投资环境评价的相关理论为指导，以实证研究作为理论支撑，通过收集云南省各地区影响投资环境的相关数据作为指标，把投资环境的各个因素作为一个有机系统看待，采用因子分析方法对云南省16个地级城市的投资环境进行比较分析,并得出这16个地区投资环境优劣和排名，在此基础上提出了云南省投资环境的总体特点,并相应提出改善云南省各地区投资环境的几点建议。
关键词:
云南省投资环境因子分析
Abstract
Theinvestmentenvironmentreferstothefacewhenmakinginvestments,thegeneraltermoftheinvestmentbehaviorsofnatural,economic,technological,managerial,social,regulatoryandpoliticalconditionsandfactors.YunnanProvincetoachievethebenigneconomicandsocialdevelopmentandgoodinvestmentenvironmentareinseparable,andcorrectlyevaluatetheinvestmentenvironmentinYunnanProvince,toasktherightregionalinvestmentproposalstoimprovetheinvestmentenvironment,attractmorecapitaltoparticipateineconomicconstructioninYunnanProvincesignificance.Investmentenvironmentevaluationtheoryasatheoreticalsupportforempiricalresearch,bycollectingtherelevantdataofYunnanProvince,theregionalinvestmentenvironmentasanindicator,lookatthevariouselementsoftheinvestmentenvironmentasanorganicsystem,usingfactoranalysismethod16prefecture-levelcityinYunnanProvince,theinvestmentenvironment,andreachedthemeritsandrankingsofthe16regionalinvestmentenvironment,onthisbasis,theoverallcharacteristicsoftheYunnanProvince'
sinvestmentenvironment,andproposetoimprovevariousareasinYunnanProvinceSomeoftheinvestmentenvironmentisrecommended.
Keywords:
YunnanProvinceInvestmentEnvironmentFactors
目录
本科毕业论文（设计）原创性及知识产权声明2
中文摘要3
英文摘要4
一、研究背景6
二、文献综述7
（一）国内外以往研究综述7
（二）以往研究的局限8
（三）本文研究意义及方法9
三、因子分析法理论10
（一）因子分析的基本思想10
（二）因子分析法的特点10
（三）因子分析法的类型10
（四）分析原理11
（五）分析步骤12
三、指标的选取和数据的收集16
（一）投资环境的概念及研究方法16
（二）指标的选择17
（三）数据的选取17
四、实证分析18
（一）相关性检验18
（二）因子分析19
五、结论21
六、改善投资环境的建议22
参考文献23
致 谢24
一、研究背景
本文试图以投资环境评价理论为指导，运用实证的方法研究云南省投资环境的实际情况，通过分析云南省各地区投资环境的各个构成要素，构建投资环境指标体系，对云南省的投资环境作出综合判断，最后提出改善云南省各地区投资环境的政策建议。
随着西部大开发战略的提出，西部地区投资环境问题是近年来学术界研究的重要课题，许多学者进行了深入的研究，但仅仅针对云南省投资环境的研究很少，研究云南省各地区投资环境的就更少见。
本文正是对云南省各地区的投资环境进行定量分析并排序，为改善云南省各地区投资环境提供理论依据。
二、文献综述
（一）国内外以往研究综述
投资环境评价的理论基础与逻辑是个非常复杂的问题，有些经济学家毕生在探讨这类问题，有的从经济规律方面来探讨，有的从数理方面来探讨，有的从比较优势方面来探讨，等等。
以往相关方面的研究大体分为几种：
第一种是全局的视角。
这方面的研究注重从全国整体的情况来考察，比较对象是跟中国在某些条件上相似的发展中国家。
在这个层面上，考察的对象就显得比较宏观，主要从投资环境的“软环境”方面来考察。
王水林、徐立新（2003年）等人为了分析中国投资环境的优势和劣势，按照一定的投资环境标准，从八个方面将中国与世界其他国家进行比较。
它们包括宏观稳定性、国际一体化、治理结构、基础设施、市场的进入与退出、人力资源、金融服务等。
第二种基于地区的视角。
这方面的研究主要从各地区的客观实际出发，先分析各自地区的经济发展现状，具备哪些方面的有利条件，还存在哪些方面的不足，再针对性的提出政策建议。
如邓聪聪（2008年）认为云南省应成为推动西部部崛起的战略支点，将云南省与相关省会投资环
境的指标进行了分析，认为云南省是中国内陆西部地区较大的流通中心和货物集散地，同时又具有中国西部市场枢纽的战略地位，但是也有一些竞争劣势如地势偏远、交通不发达、部分商贩的诚信有问题等。
提出为了改善云南的投资硬环境，应当做好城市规划，塑造具有云南形态的产业群：
为了改善投资软环境，应当宣传云南塑造云南城市魅力，协调生态平衡与招商引资的关系，狠抓精神文明建设，提升政府的整体形象、大力弘扬“诚实守信”文化。
李朝贤（2008年）引用云南省省统计局2005年的综合因子评价结果，说明昆明市市总体投资环境欠佳，对外商投资吸引力不强。
李敦，牛建高（2008年）采用SWOT理论对云南省投资环境进行了评价，认为云南省在内部条件优势方面同时具有区位优势、资源优势、基础设施优势、成本优势，但是同时也具有思想观念守旧、对外开放程度较低、市场化程度不高、存在体制性和结构性矛盾的劣势。
第三种基于研究方法的视角。
由于影响投资环境的因素来自多方面，既有宏观因素，也有微观因素，要对投资环境进行评价就不可能只有一种方法。
根据侧重点不同及指标选取各不相同，已经有不少研究提出了自己的评价方法，不同的评价指标体系最后的评价结果也各不相同，有时甚至相差很远。
针对这样的情况，李星明、吴国蔚（2007年）提出了对投资环境评价体系的指标灵敏度分析，用数学的方法计算出各地区改善投资环境的关键指标，对特点相近的地区加以分类并选择典型地区进行实证分析。
通过对指标灵敏度的分析，将各地区划分为四类，分别处于投资环境改善的四个阶段：
积累阶段、投资环境飞速改善阶段、投资环境继续改善阶段、转型阶段；
然后分别分析了各个类别中典型地区及其特点。
他们认为只有在认清本地区投资环境所处的阶段及特点的前提下，有针对性的进行投资，才能更加切实可行的改善自身投资环境。
从投资环境的研究方法来看，国内的研究者倾向于规范分析，试图从客观的经济现实着手，列举影响到投资环境的方方面面表现，提出政府应当为了改善投资环境做哪些工作。
要注意的是，要应用这些方法必须注意其前提条件，不能随便套用。
然而，这些方法又存在共同之处，其建模的思路也可以为我们的研究提供参考。
（二）以往研究的局限
总的看来，目前有关投资环境的研究领域已经涌现了很多出色的成果。
但是，也尚存在一些不足和缺陷。
譬如，理论研究较多，实证研究较少。
而投资环境的问题都具有很重要的内涵和现实意义，必须结合经济发展的现实情况来考察。
又如，地方性研究较多，区域性研究、全国性较少。
孤立的看问题很难找到解决问题的方法，只有全面的、立体的考察投资环境问题，才能有所比较，有所进步。
第一种视角站在全局的观点来看问题，注重从全国整体的情况来考察，比较对象是跟中国在某些条件上相似的发展中国家。
这样做的主要作用在于考察整个中国相对于外国投资的投资环境，将中国视作国际竞争中的一个参与者。
以这样的视角看问题，提出的改进意见必然是宏观的，对国家提出的宏观政策建议，例如进出口政策、财政政策等。
然而一个国家的宏观调控要考虑的不只是改善投资环境一方面而已，还要顾及国内的方方面面，所以从这个研究视角提出的政策建议可能适用范围比较窄。
我国社会经济发展水平不均衡，各地区经济发展水平和投资环境的具体情况都不一样，应该具体问题具体分析，不可能靠国家的政策统一解决。
第二种视角从各自地区的经济实际出发，一般都能列举各自地区的具体优势和劣势，再针对性的提出政策建议。
这样的研究视角确实做到了从实际出发，可以从具体地区的政治、经济、文化、科技等方方面面进行分析，但是从已有的这方面文献资料来看，这些研究提到的问题在一定程度上具有相似性，但是都没有具体的实证研究，没有把问题说清楚。
本文认为，对各地区投资环境的研究应当站在更高的高度，既要结合各个欠发达地区的经济实际，又要结合国家给予的优惠政策，才能更好的分析自身投资环境的优势和劣势，从而改善投资环境。
第三种视角从实证研究的具体方法出发，各自提出不同的投资环境评价的方法。
由于研究目的和侧重点的不同，在选择指标方面存在差异，建立的模型也各不相同。
遗憾的是，国内的研究者中，对投资环境的实证研究还比较少。
（三）本文研究意义及方法
本文将云南省16个地区作为研究对象，选用因子分析法，在分别对各个地区环境与经济发展状况进行评价的基础上，还对它们进行排名比较，不仅能反映云南省经济发展水平的总体情况，还能使各个地区在云南省找到合理的定位，发现亟需改善的问题，从而促进各地区间的协调发展。
同时，本文构建了投资环境指数，从实证的角度对各地区投资环境做出了评价和排名，不失为这方面研究中一种有益的尝试。
另外，本文对我国各地区经济发展状况与投资环境进行的定量结合定性的评价，能够将所研究的各个地区划分为几种发展状态，为国家进行宏观调控做理论依据。
三、因子分析法理论
（一）因子分析的基本思想
因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。
每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观察的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。
对于研究的某一具体问题，原始变量可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
（二）因子分析法的特点
1.因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
2.因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
3.因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
4.因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
保证数据信息丢失最少的原则，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
（三）因子分析法的类型
根据研究对象的不同，把因子分析分为R型和Q型两种。
当研究对象是变量时，属于R型因子分析；
当研究对象是样品时，属于Q型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R型和Q型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
（四）分析原理
假定：
有n个地理样本，每个样本共有p个变量，构成一个n×
p阶的地理数据矩阵:
当p较大时，在p维空间中考察问题比较麻烦。
这就需要进行降维处理，即用较少几个综合指标代替原来指标，而且使这些综合指标既能尽量多地反映原来指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。
线性组合：
记x1，x2，…，xP为原变量指标，z1，z2，…，zm（m≤p）为新变量指标（主成分），则其线性组合为:
Lij是原变量在各主成分上的载荷
无论是哪一种因子分析方法，其相应的因子解都不是唯一的，主因子解仅仅是无数因子解中之一。
Zi与zj相互无关；
z1是x1，x2，…，xp的一切线性组合中方差最大者，z2是与z1不相关的x1，x2，…的所有线性组合中方差最大者。
则，新变量指标z1，z2，…分别称为原变量指标的第一，第二，…主成分。
Z为因子变量或公共因子，可以理解为在高维空间中互相垂直的m个坐标轴。
主成分分析实质就是确定原来变量xj（j=1，2，…，p）在各主成分zi（i=1，2，…，m）上的荷载lij。
从数学上容易知道，从数学上也可以证明，它们分别是相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。
（五）分析步骤
1.确定待分析的原有若干变量是否适合进行因子分析
因子分析是从众多的原始变量中重构少数几个具有代表意义的因子变量的过程。
其潜在的要求：
原有变量之间要具有比较强的相关性。
因此，因子分析需要先进行相关分析，计算原始变量之间的相关系数矩阵。
如果相关系数矩阵在进行统计检验时，大部分相关系数均小于0.3且未通过检验，则这些原始变量就不太适合进行因子分析。
进行原始变量的相关分析之前，需要对输入的原始数据进行标准化计算（一般采用标准差标准化方法，标准化后的数据均值为0，方差为1）。
SPSS在因子分析中还提供了几种判定是否适合因子分析的检验方法。
主要有以下3种：
巴特利特球形检验（BartlettTestofSphericity）
反映象相关矩阵检验（Anti-imagecorrelationmatrix）
KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验
（1）巴特利特球形检验
该检验以变量的相关系数矩阵作为出发点，它的零假设H0为相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线上的所有元素都为1，而所有非对角线上的元素都为0，也即原始变量两两之间不相关。
巴特利特球形检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到。
如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平，那么就应拒绝零假设H0，认为相关系数不可能是单位阵，也即原始变量间存在相关性。
（2）反映象相关矩阵检验
该检验以变量的偏相关系数矩阵作为出发点，将偏相关系数矩阵的每个元素取反，得到反映象相关矩阵。
偏相关系数是在控制了其他变量影响的条件下计算出来的相关系数，如果变量之间存在较多的重叠影响，那么偏相关系数就会较小，这些变量越适合进行因子分析。
（3）KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验
该检验的统计量用于比较变量之间的简单相关和偏相关系数。
KMO值介于0-1，越接近1，表明所有变量之间简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和，越适合因子分析。
其中，Kaiser给出一个KMO检验标准：
KMO>
0.9，非常适合；
0.8<
KMO<
0.9，适合；
0.7<
0.8，一般；
0.6<
0.7，不太适合；
0.5，不适合。
2.构造因子变量
因子分析中有很多确定因子变量的方法，如基于主成分模型的主成分分析和基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等。
前者应用最为广泛。
主成分分析法（Principalcomponentanalysis）：
该方法通过坐标变换，将原有变量作线性变化，转换为另外一组不相关的变量Zi（主成分）。
求相关系数矩阵的特征根λi（λ1,λ2,…,λp>
0）和相应的标准正交的特征向量li；
根据相关系数矩阵的特征根，即公共因子Zj的方差贡献（等于因子载荷矩阵L中第j列各元素的平方和），计算公共因子Zj的方差贡献率与累积贡献率。
主成分分析是在一个多维坐标轴中，将原始变量组成的坐标系进行平移变换，使得新的坐标原点和数据群点的重心重合。
新坐标第一轴与数据变化最大方向对应。
通过计算特征根（方差贡献）和方差贡献率与累积方差贡献率等指标，来判断选取公共因子的数量和公共因子（主成分）所能代表的原始变量信息。
公共因子个数的确定准则：
1）根据特征值的大小来确定，一般取大于1的特征值对应的几个公共因子/主成分。
2）根据因子的累积方差贡献率来确定，一般取累计贡献率达85-95%的特征值所对应的第一、第二、…、第m（m≤p）个主成分。
也有学者认为累积方差贡献率应在80％以上。
3.因子变量的命名解释
因子变量的命名解释是因子分析的另一个核心问题。
经过主成分分析得到的公共因子/主成分Z1,Z2,…,Zm是对原有变量的综合。
原有变量是有物理含义的变量，对它们进行线性变换后，得到的新的综合变量的物理含义到底是什么？
在实际的应用分析中，主要通过对载荷矩阵进行分析，得到因子变量和原有变量之间的关系，从而对新的因子变量进行命名。
利用因子旋转方法能使因子变量更具有可解释性。
计算主成分载荷，构建载荷矩阵A。
载荷矩阵A中某一行表示原有变量Xi与公共因子/因子变量的相关关系。
载荷矩阵A中某一列表示某一个公共因子/因子变量能够解释的原有变量Xi的信息量。
有时因子载荷矩阵的解释性不太好，通常需要进行因子旋转，使原有因子变量更具有可解释性。
因子旋转的主要方法：
正交旋转、斜交旋转。
正交旋转和斜交旋转是因子旋转的两类方法。
前者由于保持了坐标轴的正交性，因此使用最多。
正交旋转的方法很多，其中以方差最大化法最为常用。
方差最大正交旋转（varimaxorthogonalrotation）——基本思想：
使公共因子的相对负荷的方差之和最大，且保持原公共因子的正交性和公共方差总和不变。
可使每个因子上的具有最大载荷的变量数最小，因此可以简化对因子的解释。
斜交旋转（obliquerotation）——因子斜交旋转后，各因子负荷发生了变化，出现了两极分化。
各因子间不再相互独立，而是彼此相关。
各因子对各变量的贡献的总和也发生了改变。
斜交旋转因为因子间的相关性而不受欢迎。
但如果总体中各因子间存在明显的相关关系则应该考虑斜交旋转。
适用于大数据集的因子分析。
无论是正交旋转还是斜交旋转，因子旋转的目的：
是使因子负荷两极分化，要么接近于0，要么接近于1。
从而使原有因子变量更具有可解释性。
4.计算因子变量得分
因子变量确定以后，对于每一个样本数据，我们希望得到它们在不同因子上的具体数据值，即因子得分。
估计因子得分的方法主要有：
回归法、Bartlette法等。
计算因子得分应首先将因子变量表示为原始变量的线性组合。
即：
回归法，即Thomson法：
得分是由贝叶斯Bayes思想导出的，得到的因子得分是有偏的，但计算结果误差较小。
贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。
Bartlett法：
Bartlett因子得分是极大似然估计，也是加权最小二乘回归，得到的因子得分是无偏的，但计算结果误差较大。
因子得分可用于模型诊断，也可用作进一步分析如聚类分析、回归分析等的原始资料。
关于因子得分的进一步应用将在案例介绍一节分析。
三、指标的选取和数据的收集
（一）投资环境的概念及研究方法
投资环境是指某一特定经济地域为投资这种经济活动所提供的一系列要素和生产条件及其相互作用的统一体,包括硬环境和软环境两个方面。
狭义的投资环境,是指与投资项目和投资者相关的硬环境（设施条件）和软环境（服务条件）;
广义的投资环境,指发展环境,即投资大环境。
随着我国对外开放步伐的加快,城市投资环境已经成为决定城市经济与社会发展的重要因素,生产要素的流向主要取决于发展环境的优劣,因此建设良好的投资环境越来越被城市管理者所重视。
所谓投资环境评价是指以某种特定标准,按照一定的原则和方法对投资环境的质量进行评判的过程。
对投资环境进行评价有利于政府改善投资环境,
更好地吸引外资。
目前国内外许多机构和学者利用各种定性定量的方法对中国各省市的投资环境进行了研究,常见的方法包括多因素评估法、等级尺度法、关键因素法、参数法、冷热国法、道氏公司评估法、风险评估法等,这些方法各有利弊,目前在国内并没有统一规范的评估方法,也没有经实践验证的成功方法,对投资环境的研究都处在探索阶段。
本文主要采用因子分析方法,对云南省16个地级市的投资环境进行比较分析,且主要对硬环境作比较。
（二）指标的选择
影响投资环境的组成因素构成了一个多维、多元、多层次的动态综合系统,因此,在研究城市投资环境时应综合考虑各个方面。
为了使建立的评价指标体系具有全面、客观、准确的性能,并有助于促进不同城市投资环境的改善,遵循着科学性、差异性、全面性、可比性、可量化、可获得性等原则,选取了经济发展因素、开放因素、社会文化因素、基础设施因素、人口与环境质量因素等五大类。
在选取指标时,主要考虑这些指标能从不同侧面反映地区经济特性,统计数据可靠、相关性较小.本文选取的各地区整体经济指标分别是邮政业务总量X1（亿元）、公路运输线路长度X2（KM）、二产总产值X3（万元）、三产总产值X4（万元）、国民收入总产值X5（万元）、废水处理率X6（%）、财政收入总值X7（万元）、利用外商直接投资X8（万美元）、出口总额X9（万美元）、社会消费品零售总额X10（万元）、供水总量X11（万立方米）、工业成本费用利润率X12（%）、高级技术人员X13（人）,然后分析它们之间的相关性,从中选取合适的经济指标见表1,进行因子分
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